Nightshade , Large Language Models LLM-bias.

Nightshade

Nightshade , Large Language Models (LLM) e bias – Questo post nasce da un messaggio del mio fratellone A.D. @IdontExist00 :”Bon di. Visto il tuo articolo avvelenamento llm. Come mai non hai mai citato nightshade ? E’ forse l’unica arma che abbiamo (effettiva) contro i llm …. ” . Eccoti accontentato .. a modo mio.. ahahahaha

Beh In un’epoca dominata dalla rapida evoluzione tecnologica, la questione dei diritti d’autore e della proprietà intellettuale nell’ambito digitale è diventata sempre più pressante. Tra le sfide più significative vi è l’uso non autorizzato delle opere artistiche per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale (IA) generativa, che hanno la capacità di creare contenuti visivi nuovi e spesso sorprendenti. La tensione tra la libertà creativa e il rispetto dei diritti degli artisti ha portato allo sviluppo di strumenti innovativi, volti a proteggere l’integrità delle opere digitali. Tra questi, spiccano Nightshade e Glaze, due soluzioni che mirano a restituire il controllo nelle mani degli artisti.

Ma cosa è il Large Language Models (LLM)

I  Large Language Models (LLM) rappresentano una delle pietre miliari più significative nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Questi modelli di apprendimento automatico, dotati della capacità di “comprendere”, generare e “interpretare” il linguaggio umano su scala mai vista prima, stanno ridefinendo il confine tra la tecnologia e l’essere umano. Con un impatto che si estende dall’assistenza virtuale alla creazione di contenuti, dall’analisi dei dati alla programmazione, gli LLM stanno aprendo nuove frontiere in una miriade di settori.

Per i testi

Al centro di questa rivoluzione tecnologica vi è la capacità degli LLM di elaborare e generare testi in modo estremamente sofisticato, grazie all’addestramento su vasti dataset composti da miliardi di parole provenienti da internet. Questo immenso volume di dati permette ai modelli di apprendere una varietà di stili di scrittura, argomenti e lingue, rendendoli straordinariamente versatili e capaci di eseguire compiti che vanno dalla semplice traduzione alla produzione di articoli complessi, poesie e persino codice di programmazione.

La portata trasformativa degli LLM si estende ben oltre la pura capacità di generare testi convincenti. Essi stanno facilitando avanzamenti significativi nell’accessibilità delle informazioni, abbattendo le barriere linguistiche e culturali che tradizionalmente hanno limitato la diffusione del sapere. Inoltre, gli LLM stanno democratizzando l’accesso alla creazione di contenuti, permettendo a chiunque di produrre testi di qualità senza necessariamente possedere competenze avanzate in scrittura o in altri campi specifici.

Tuttavia, l’avvento degli LLM solleva anche questioni etiche e sfide significative. La capacità di questi modelli di generare informazioni accurate, ma anche di creare contenuti ingannevoli o polarizzanti, pone interrogativi sulla loro gestione e regolamentazione. Inoltre, la proprietà intellettuale e i diritti d’autore emergono come tematiche cruciali, dato che gli LLM possono produrre opere derivative basate su contenuti esistenti senza un chiaro riconoscimento delle fonti originali.

Per le immagini

Questi modelli, che interpretano input testuali per produrre visualizzazioni grafiche dettagliate, rappresentano un ponte tra il linguaggio umano e la rappresentazione visiva, trasformando descrizioni verbali in opere d’arte digitali, progetti di design, e molto altro ancora.

Similmente ai loro corrispettivi focalizzati sul testo, i modelli generativi di immagini sono addestrati su vasti dataset che includono una gamma diversificata di stili artistici, composizioni e soggetti. Ciò consente loro di comprendere e interpretare richieste complesse, traducendo le parole in immagini che riflettono gli intenti espressi. Che si tratti di creare paesaggi fantastici, visualizzazioni di prodotti innovativi o ritratti surreali, questi modelli offrono agli utenti la capacità di dar vita alle proprie visioni con una semplicità e una velocità senza precedenti.

L’impiego di questi LLM nella generazione di immagini sta rivoluzionando settori come il graphic design, l’arte, l’architettura e persino la moda, fornendo strumenti che accelerano il processo creativo e permettono esperimenti visivi altrimenti onerosi o tecnicamente complessi. Ad esempio, designer e artisti possono ora esplorare infinite variazioni su un tema con pochi comandi testuali, spingendo i confini della creatività e dell’innovazione.

Nonostante le opportunità offerte, l’uso dei modelli generativi di immagini solleva questioni etiche e legali simili a quelle dei modelli linguistici. Le preoccupazioni riguardano la proprietà intellettuale, il diritto d’autore e la possibilità di creare immagini ingannevoli o dannose. La capacità di generare contenuti visivi che sembrano autentici ma sono completamente fittizi pone sfide significative in termini di verifica dell’informazione e integrità dei media. Di conseguenza, è essenziale sviluppare standard e linee guida etiche che governino l’uso responsabile di queste tecnologie.

Una piccola grande premessa

E’ doverosa una piccola premessa come spunto di discussione su questo tema.

Questi modelli avanzati, capaci di elaborare, comprendere e generare testi con una fluidità (parvenza) sorprendentemente “umana”, promettono di rivoluzionare numerosi settori, dall’educazione alla medicina, dalla legge all’arte. Tuttavia, l’entusiasmo per queste potenzialità non deve oscurare la consapevolezza dei rischi associati, in particolare il pericolo di introdurre e perpetuare bias nei dati che alimentano questi sistemi.

Concetto di “avvelenamento”

Il concetto di “avvelenamento” dei Large Language Models si riferisce alla pratica di inserire deliberatamente nei dataset informazioni fuorvianti, inaccurate o biassate, con l’intento di manipolare i risultati generati dal modello.

Un aspetto particolarmente preoccupante dei LLM è la loro capacità di “auto-nutrimento”, ovvero la propensione a integrare nei propri dataset di apprendimento continuo nuove informazioni catturate da internet o da altri media. Se queste nuove informazioni includono dati precedentemente “avvelenati”, il modello può iniziare a generare output sempre più distorti o biassati. Questo ciclo di feedback può portare a un’escalation del problema, rendendo sempre più difficile per gli sviluppatori identificare e correggere le fonti di bias.

bias

I bias nei LLM non sono solo un problema tecnico; hanno implicazioni etiche e sociali significative. Possono perpetuare stereotipi dannosi, discriminare contro gruppi di persone in base a sesso, razza, etnia o orientamento sessuale, e influenzare in modo improprio decisioni importanti. .

Affrontare il problema dei bias richiede un approccio multiplo. Innanzitutto, è fondamentale investire in metodi di pre-processing dei dati che identifichino e correggano le distorsioni prima che vengano utilizzate per l’addestramento dei modelli.

In secondo luogo, è essenziale implementare meccanismi di revisione continua e di feedback che permettano di monitorare e aggiustare i modelli in funzione delle distorsioni che emergono nel tempo. Infine, la trasparenza e la collaborazione tra ricercatori, sviluppatori e utenti finali possono facilitare la condivisione delle migliori pratiche e lo sviluppo di standard etici e linee guida per la gestione dei bias.

La responsabilità di mitigare i bias nei Large Language Models non ricade solo sui tecnologi che li sviluppano, ma su tutti noi come società.

E la domanda da porsi potrebbe essere questa : “Sin dove spingere per l’utilizzo di sistemi IA in campi critici come la medicina quando si ha consapevolezza che i dati a lungo andare e le risposte possono essere frutto di un bias o di un avvelenamento ?”

Difendere un’opera è lecito e sacrosanto , ma avvelenare l’immagine di una Risonanza Magnetica , di una scissione cellulare o di  quelle di una cellula tumorale oggi è possibile.

Immaginate se nella pubblicazione di uno studio sulla moltiplicazione di cellule tumorali, per proteggere la propria “scoperta” e lavoro le immagini fossero tutte avvelenate.

 

Nightshade

Nightshade rappresenta un baluardo contro l’appropriazione indebita delle opere digitali da parte delle aziende di IA. Il software Nightshade è stato messo a punto da Ben Zhao, professore presso l’Università di Chicago, e dal suo team di ricercatori. Questo strumento permette agli artisti di introdurre modifiche impercettibili ai pixel delle loro immagini, in modo tale che, una volta utilizzate per addestrare modelli di IA, queste ultime generino output distorti e incoerenti. L’idea di base è semplice quanto geniale: inserire nel flusso di addestramento dei dati “avvelenati” che, pur non alterando visivamente l’opera per l’occhio umano, compromettono la capacità del modello di generare repliche accurate. In questo modo, Nightshade non solo salvaguarda l’originalità dell’opera ma introduce anche un elemento di caos nei modelli di IA che si nutrono senza scrupoli del talento altrui.

L’esperimento condotto dal team di ricerca che ha sviluppato Nightshade, in cui solamente 50 immagini “avvelenate” hanno distorto significativamente i risultati di un modello generativo, evidenzia la potenziale potenza di questa strategia. Tuttavia, tale potenza va bilanciata con la responsabilità: è fondamentale garantire che l’uso di questi strumenti non degeneri in atti di vandalismo digitale ma rimanga ancorato a principi etici solidi, focalizzati sulla difesa della creatività e dell’innovazione responsabile.

Glaze

Parallelamente, Glaze offre agli artisti la possibilità di “camuffare” il proprio stile unico, rendendolo irriconoscibile ai sofisticati algoritmi di scraping utilizzati dalle grandi corporazioni. Questa tecnica di mascheramento, pur preservando l’aspetto estetico dell’opera agli occhi degli ammiratori, ne altera la percezione da parte delle macchine, impedendo che lo stile personale dell’artista venga catalogato e replicato senza consenso.

L’innovazione portata da Nightshade e Glaze non si limita alla protezione delle singole opere: mira a ristabilire un equilibrio di potere tra creatori individuali e conglomerati tecnologici. La decisione di rendere questo software  open source amplifica ulteriormente il suo impatto, invitando una comunità globale di sviluppatori e artisti a collaborare, migliorare e personalizzare lo strumento. Questo approccio collettivo non solo democratizza la difesa dei diritti d’autore ma rende anche la tecnica di avvelenamento dei dati una minaccia scalabile e adattabile contro l’appropriazione abusiva di contenuti.

Tuttavia, l’efficacia di Nightshade e Glaze solleva questioni etiche e pratiche. Mentre queste soluzioni rappresentano un passo avanti nel proteggere l’opera degli artisti, introducono anche una dinamica di “guerra fredda” tecnologica, dove gli sviluppatori di IA potrebbero cercare contromisure per neutralizzare o aggirare questi strumenti di difesa. Inoltre, la possibilità che modelli di IA vengano inavvertitamente compromessi da dati avvelenati solleva preoccupazioni sulla responsabilità e sulla gestione dei danni collaterali in ambienti digitali sempre più interconnessi.

Giovanni Popolizio