Исследовательское подразделение технологического гиганта IBM создало систему, которая позволяет установить «водяные знаки» на нейросеть. Разработка позволит закрепить за создателями авторские права на искусственный интеллект, пишет N+1 со ссылкой на сообщение компании.
Сейчас исходный код нейросетей чаще всего публикуют крупные компании, а перед небольшими разработчиками стоит проблема защиты авторских прав. Для создания системы глубокого машинного обучения предпринимателям и ученым нужно получить доступ к качественным входным данным (изображениям, аудио или видеозаписи), а также провести обучение нейросети на высокопроизводительном компьютере. В результате компания-разработчик инвестирует в создание искусственного интеллекта, а другие фирмы могут получить доступ к технологии и использовать ее для личной выгоды.
IBM Research разработала систему, позволяющую разработчикам доказать свое авторство. Компания предложила 3 варианта: в первом на этапе разработки в нейросеть загружаются помеченные изображения, на которых может быть указано название компании. Второй метод предполагает наличие в нейросети программируемых ошибок — например, при наведении на автомобиль в некоторых случаях искусственный интеллект определяет его как самолет. Третий способ — наличие шумов на некоторых изображениях.
IBM
«Идея заключается в том, что нейросетевая модель будет иметь специфичные и известные только ее разработчикам входные данные, которые практически не будут снижать точность распознавания нормальных объектов».
В результате тестирования системы инженеры выяснили, что добавление «водяных знаков» не снижает эффективность распознавания объектов.
Ранее ученые из Adobe и Мэрилендского университета в Колледж-Парке разработали нейросеть, которая позволяет определить фрагменты фотографии, измененные в графических редакторах. Искусственный интеллект позволит отличить фейковое изображение от оригинала даже в случае качественной ретуши. Система обучалась на основе 42 тысяч пар изображений фейк-оригинал и способна определять следы редактирования на фотографиях с точностью в 80-90%.