ಸೆನ್ಸಾರ್ ರಹಿತ vs ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ AI ಚಿತ್ರ ಜನರೇಟರ್
ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ನಿಜವಾದ ಹಾನಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಕಟ್ಟಲಾಗಿತ್ತು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ, ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ಪುನರ್ರಚನೆ, ಜೀವಂತ ರೇಖಾಚಿತ್ರ, ಯುದ್ಧ ಇತಿಹಾಸ, ಸಂಪಾದಕೀಯ ವ್ಯಂಗ್ಯ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವುದನ್ನೂ ತಡೆಯುತ್ತವೆ. ಅದರ ಬೆಲೆ ಇದು — ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್ ತೆಗೆದರೆ ಏನು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏನು ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದೂ ಇದೇ.
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ
ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯ ಚಿತ್ರ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ; ಅವು ಪದಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತವೆ, ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಅಲ್ಲ. ಅದು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅವು ನುರಿತ ಕೆಲಸದ ಮೇಲೆ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಬೀಳುತ್ತವೆ: ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ, ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ, ಕಲಾ ನಗ್ನಚಿತ್ರ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ಚಿತ್ರಣ, ಪೂರ್ವ-ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ವ್ಯಂಗ್ಯ, ಭದ್ರತಾ ಜಾಗೃತಿ ಸಾಮಗ್ರಿ, ಮತ್ತು ತಮ್ಮದೇ ಬ್ರಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಕೇಳುವ ಹಕ್ಕುದಾರರು. ಈ ವೈಫಲ್ಯ ಬಗೆಗಿನ ಮೊದಲ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್ ಆದ OVERT (ICML 2025), 4,600 ನಿರುಪದ್ರವಿ-ಆದರೆ-ಸಂಶಯಾಸ್ಪದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಪ್ರಮುಖ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅತಿ-ನಿರಾಕರಣೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. Shannon ಚಿತ್ರ ರಚನೆ, ಒಂದೇ ಚಿತ್ರದ ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಚಿತ್ರ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲದೆ, ನಿರಾಕರಣೆ ಪದರ ಇಲ್ಲದೆ ನಮ್ಮದೇ GPU ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಡೆಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧ ಪಟ್ಟಿಯ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಗೋಚರ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಇಡುತ್ತದೆ: ಏನಾದರೂ ರೆಂಡರ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ನಿಖರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ತೋರಿಸುವ ದೃಢೀಕರಣ ಕಾರ್ಡ್. ಅದು ನಿಮ್ಮ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ; ಎರಡೂ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ ನೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇವೆ. ವಿಡಿಯೊ ರಚನೆ ಇಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಕೆಲಸ API ಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಚಾಟ್ ಆ್ಯಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಇದೆ.
ವೃತ್ತಿಪರವಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲರ ಕಥೆಯೂ ಒಂದೇ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಏನನ್ನೋ ವಿವರಿಸುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ — ಮಂಡಿ ಕೀಲಿನ ಅಡ್ಡಸೀಳಿಕೆ, ಡಿಕ್ಕಿಯ ಕ್ಷಣದ ಕಾರು, ಇದ್ದಿಲಿನಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ದೇಹಾಕೃತಿ ಅಧ್ಯಯನ, 1944 ರ ಒಬ್ಬ ಸೈನಿಕ — ನೀತಿ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಎಂದು ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಬೇರೆ ರೀತಿ ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ, ಮತ್ತೊಂದು ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಸಿಗುತ್ತದೆ. ಕೊನೆಗೆ ಅನುಮತಿ ಪಡೆಯುವಷ್ಟು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಏನನ್ನೋ ಬರೆಯುತ್ತೀರಿ, ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಬೇಕಿದ್ದನ್ನು ಇನ್ನು ತೋರಿಸದ ಚಿತ್ರ ಸಿಗುತ್ತದೆ. ಸಾಧನ ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗಲಿಲ್ಲ; ಅದು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ವಿಫಲವಾಯಿತು, ಮತ್ತು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಂಡವರು ನೀವಾದಿರಿ.
01ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು AI ಚಿತ್ರ ಜನರೇಟರ್ ಏಕೆ ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ?
ಆ ನಿರಾಕರಣೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಸುತ್ತಲಿನ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಜೋಡಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶ, ಮತ್ತು ಅದರ ಪದರಗಳು ನೀವು ಪಡೆದ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲ ವಿಚಿತ್ರ ನಿರಾಕರಣೆಗಳನ್ನೂ ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.
| ಪದರ | ಅದು ಏನನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ | ವಿಶಿಷ್ಟ ವೈಫಲ್ಯ |
|---|---|---|
| ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿರ್ಬಂಧ ಪಟ್ಟಿ | ನಿಮ್ಮ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿನ ಅಕ್ಷರಶಃ ಪದಗಳು ಮತ್ತು ಹತ್ತಿರದ ರೂಪಾಂತರಗಳು | ಸುತ್ತಲಿನ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಒಂದು ಪದವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ — "speculum" ವಿಫಲ, "stethoscope" ಉತ್ತೀರ್ಣ |
| ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವರ್ಗೀಕಾರಕ | ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನ "ಅಪಾಯ"ದ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿತ ತೀರ್ಮಾನ | ವಿಷಯದ ಸಾಮೀಪ್ಯದಿಂದ ಪ್ರಚೋದನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಔಷಧ, ಆಯುಧ, ದೇಹ ಅಥವಾ ರಾಜಕೀಯದ ಹತ್ತಿರದ ಯಾವುದೇ ವಿಷಯಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕ |
| ಮಾಡೆಲ್ ನಿರಾಕರಣೆ ತರಬೇತಿ | ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಸ್ವಂತ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಹಿಂಜರಿಕೆ | ದೋಷ ಸಂದೇಶವಿಲ್ಲದೆ ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಮೌನವಾಗಿ ಶುದ್ಧೀಕರಿಸಿದ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ |
| ಔಟ್‌ಪುಟ್ ವರ್ಗೀಕಾರಕ | ರೆಂಡರ್ ಆದ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲದೆ | ಅಂಗರಚನಾ ಫಲಕವನ್ನು ಅಶ್ಲೀಲತೆಯಿಂದ, ಅಥವಾ ಸಿನಿಮಾದ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ನಿಜ ಘಟನೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾರದು |
| ನೀತಿ ಬದಲಿ | ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನ ಮೌನ ಪುನರ್ಲೇಖನ | ನಿಮಗೆ ಚಿತ್ರ ಸಿಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಸೂಚಿಸಿದ್ದಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ |
ಪ್ರತಿ ಪದರವೂ ಒಂದೇ ಕುರುಡು ತಾಣವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ನೀವು ಏಕೆ ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಯಾವುದೂ ನೋಡಲಾರದು. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಕಾರ, ಡಿಕ್ಕಿಯನ್ನು ಪುನರ್ರಚಿಸುತ್ತಿರುವ ವಾದಿಯ ತಜ್ಞ, ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಉದ್ದೇಶವುಳ್ಳ ಒಬ್ಬ — ಎಲ್ಲರೂ ಒಂದೇ ನಾಮಪದವನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಫಿಲ್ಟರ್ ನಾಮಪದವನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ, ಅಟ್ಲಾಸ್ ಅಥವಾ ಪ್ರಕರಣ ಕಡತವನ್ನಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಹಾನಿಗಳ ಮೇಲೆ ಅಂಕ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ — ಅದು ನಾಶಪಡಿಸುವ ಕೆಲಸದ ಮೇಲೆ ಎಂದಿಗೂ ಅಲ್ಲ. ಆ ಅಸಮತೋಲನದಡಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ವಾಹಕನಿಗೆ ತರ್ಕಬದ್ಧ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿರಾಕರಿಸು ಎಂಬುದೇ. "ಬೇರೆ ರೀತಿ ಬರೆದರೆ ಆಯಿತು" ಎಂಬುದು ಪರಿಹಾರ ಅಲ್ಲ ಎಂಬುದಕ್ಕೂ ಇದೇ ಕಾರಣ: ಪುನರ್ಲೇಖನ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗೆ ಇಲ್ಲದ ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನೂ ಕೊಡುವುದಿಲ್ಲ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಎಡವಿಸಿದ ಪದಗಳಿಂದ ದೂರ ಸರಿಸುತ್ತದೆ ಅಷ್ಟೆ — ಅಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೀವು ಅರ್ಥೈಸಿದ್ದರಿಂದ ದೂರ.
02ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ನಿಜವಾಗಿ ಯಾವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಇವೆ
ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಯಾವ ಕಾರಣವೂ ಇಲ್ಲದೆ ಇವೆ ಎಂದು ನಟಿಸುವ, ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲದ ರಚನೆಗಾಗಿನ ವಾದವನ್ನು ಓದುವುದೇ ವ್ಯರ್ಥ. ಯಾರು ಕೇಳಿದರು ಅಥವಾ ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಹಾನಿಯು ಚಿತ್ರದಲ್ಲೇ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಸಣ್ಣ ಗುಂಪೊಂದು ಇದೆ:
- ಅಪ್ರಾಪ್ತ ವಯಸ್ಕರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಲೈಂಗಿಕ ವಿಷಯ. ಯಾವ ಸಂದರ್ಭವೂ ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಯಾವ ವೃತ್ತಿಪರ ಕೆಲಸಕ್ಕೂ ಅದು ಬೇಕಿಲ್ಲ.
- ನಿಜ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಮ್ಮತಿ ಇಲ್ಲದ ಖಾಸಗಿ ಚಿತ್ರಗಳು. ಹಾನಿಯು ಒಪ್ಪದ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಬೀಳುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆ ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಗುರಿಯಿಟ್ಟ ಕಿರುಕುಳ ಮತ್ತು ಮಾನಹಾನಿಕರ ಸೃಷ್ಟಿ — ಹೆಸರಿಸಿದ ವ್ಯಕ್ತಿಯೊಬ್ಬರು ಮಾಡದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಿದಂತೆ ತೋರಿಸುವುದು.
- ನಕಲಿ-ದರ್ಜೆಯ ದಾಖಲೆಗಳು — ಪಾಸ್‌ಪೋರ್ಟ್, ಗುರುತಿನ ಚೀಟಿ, ನೋಟು, ಮುದ್ರೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಪತ್ರಗಳನ್ನು ಅಸಲಿಯೆಂದು ತೋರುವಂತೆ ಮಾಡಿದ್ದು.
- ಮೋಸದ ಕೃತಕ ಸಾಕ್ಷ್ಯ — ನಿಜ ಘಟನೆಗಳ ಸೃಷ್ಟಿತ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಚಿತ್ರಣವಾಗಿ ಅಲ್ಲದೆ ದಾಖಲೆಯಾಗಿ ಮಂಡಿಸುವುದು.
ಪಟ್ಟಿ ಚಿಕ್ಕದು ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೊಂದು ರಚನೆ ಇದೆ: ಹಾನಿಯು ಆ ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿ, ನಿಜ ವ್ಯಕ್ತಿ ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಯೊಂದಿಗಿನ ಅದರ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸತ್ಯವೆಂದು ಮಂಡಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಇದೆ. ಅದರಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ — ನಗ್ನತೆ, ರಕ್ತ, ಆಯುಧ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ಅತ್ಯಾಚಾರ, ರಾಜಕೀಯ ಅಪಹಾಸ್ಯ. ಅವು ಔಷಧ, ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮ, ಕಲೆ, ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ವ್ಯಂಗ್ಯದ ಕಚ್ಚಾ ಸಾಮಗ್ರಿ, ಮತ್ತು ಅವನ್ನು ಹಾನಿ ವರ್ಗಗಳಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸುವ ಫಿಲ್ಟರ್, ಯಾವ ವಿಷಯಗಳು ಗೌರವಾರ್ಹ ಎಂಬ ಬಹಳ ವಿಶಾಲವಾದ ಕಲ್ಪನೆಯೊಂದನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ.
"placenta" ಅನ್ನೂ ಹಿಡಿಯುವ ಕೀವರ್ಡ್ ಕೋಷ್ಟಕದ ಬದಲು, ಹೆಸರಿಸಿದ ವರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಗಳಿರುವ ಪ್ರಕಟಿತ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ ನೀತಿಯಲ್ಲಿ Shannon ಆ ಪಟ್ಟಿಯ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನೀವು ಓದಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ನಮ್ಮನ್ನು ಹೊಣೆಗಾರರನ್ನಾಗಿಸಬಹುದಾದ ನಿಯಮ; ಇನ್ನೊಂದು ನೀವು ನೋಡಲಾಗದ ವರ್ಗೀಕಾರಕವೊಂದು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಡುವ ಊಹೆ.
03ಅತಿ-ನಿರಾಕರಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದು? ಸಂಶೋಧನೆ ಏನನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ
ಇತ್ತೀಚಿನವರೆಗೂ ಚಿತ್ರ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಅತಿ-ನಿರಾಕರಣೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಕಥೆಯಾಗಿತ್ತು — ಒಂದೇ ಅನುಭವವುಳ್ಳ ಸಾವಿರಾರು ಜನರು, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಅಳೆಯುವ ದಾರಿ ಇಲ್ಲ. OVERT (OVEr-Refusal evaluation on Text-to-image models) ಜೊತೆ ಅದು ಬದಲಾಯಿತು: Ziheng Cheng, Somayeh Sojoudi, Xuandong Zhao, Dawn Song ಮತ್ತು Song Mei ಸೇರಿದ UC Berkeley ತಂಡವು ICML 2025 ರಲ್ಲಿ ಮಂಡಿಸಿದ ಇದು, ಪಠ್ಯ-ದಿಂದ-ಚಿತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರುಪದ್ರವಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅಳೆಯುವ ಮೊದಲ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್.
ವಿನ್ಯಾಸವೇ ಮುಖ್ಯ. ಆ 4,600 ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರುಪದ್ರವಿಯಾಗಿದ್ದೂ ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಕಟ್ಟಲಾಗಿದೆ — ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಚಾಕು, ಗಾಯದ ಕಲೆ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಭಟನೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ನಿಜವಾದ ವೃತ್ತಿಪರ ವಿನಂತಿಯ ಆಕಾರ — ಮತ್ತು 1,785 ನಿಜಕ್ಕೂ ಹಾನಿಕಾರಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣವಾಗಿ ಅವುಗಳ ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರಾಕರಿಸಿ ಮಾಡೆಲ್ ಒಳ್ಳೆಯ ಅಂಕ ಗಳಿಸಲಾಗದು. ಆ ಒಂಬತ್ತು ವರ್ಗಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಖಾಸಗಿತನದಿಂದ ಆರಂಭಿಸಿ, ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ, ತಾರತಮ್ಯ, ಸ್ವಯಂ-ಹಾನಿ, ಲೈಂಗಿಕ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಅಕ್ರಮ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಹಿಂಸೆಯವರೆಗೆ ಹಬ್ಬಿವೆ.
ಮುಖ್ಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಫಲಿತಾಂಶ ಎಂದರೆ ಅತಿ-ನಿರಾಕರಣೆ ವರ್ಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು. ಎರಡನೆಯದು ಎಂದಿನ ಪರಿಹಾರೋಪಾಯಕ್ಕೆ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಹಾನಿಕರ: ಲೇಖಕರು ಶಮನೋಪಾಯವಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪುನರ್ಲೇಖನವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಅದು "ಮೂಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳ ಅರ್ಥಕ್ಕೆ ನಿಷ್ಠೆಯನ್ನು ಆಗಾಗ ಹಾಳುಮಾಡುತ್ತದೆ" ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಕೇಳಿದ್ದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ದಾಟಬಹುದು, ಆದರೆ ಆಗ ನೀವು ಕೇಳಿದ್ದು ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ.
ಸಂಕುಚಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಇನ್ನೊಂದು ಅಧ್ಯಯನ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಕಡೆಯಿಂದ ಅದೇ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ. An Art-centric perspective on AI-based content moderation of nudity (Riccio, Curto, Hofmann ಮತ್ತು Oliver, ECCV 2024 ರ AI4VA ಕಾರ್ಯಾಗಾರ) ದಲ್ಲಿ ಲೇಖಕರು ಮೂರು ಉತ್ಪಾದನಾ NSFW ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳನ್ನು ಕಲಾತ್ಮಕ ನಗ್ನತೆಯ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ಲಿಂಗ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ಪಕ್ಷಪಾತ ಎರಡನ್ನೂ ಬಯಲಿಗೆಳೆಯುತ್ತಾರೆ: ದೇಹಾಕೃತಿ ಅಧ್ಯಯನದ ಮೇಲಿನ ತೀರ್ಪು ಯಾರ ದೇಹವನ್ನು ಯಾವ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಇದು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಎಂದು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಜೀವಂತ-ರೇಖಾಚಿತ್ರ ಕಲಾವಿದನಿಗೂ ಹೇಳಲಾಗಿದ್ದ ಸಂಗತಿಯ ಅಳತೆಗೊಳಪಟ್ಟ ಹೇಳಿಕೆ.
04ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ತಡೆಯುವ ಎಂಟು ಬಗೆಯ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಕೆಲಸ
ಇವು ಅತಿ-ನಿರಾಕರಣೆ ಕೇವಲ ಅನಾನುಕೂಲ ಅಲ್ಲ, ಕೆಲಸವೇ ನಿಂತುಹೋಗುವ ವರ್ಗಗಳು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರದಿಯಾದ ಪ್ರಕರಣ ಇರುವಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ; ಯಾವುದೂ ಪರಿಶೀಲಿತವಾಗಿಲ್ಲದಲ್ಲಿ, ಘಟನೆಯನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸದೆ ವರ್ಗವನ್ನಷ್ಟೇ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ.
1. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಅಂಗರಚನಾ ಚಿತ್ರಣ
ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ದಾಖಲಾದ ಪ್ರಕರಣ. ಏಪ್ರಿಲ್ 2023 ರಲ್ಲಿ The Intercept (Debbie Nathan) ವರದಿ ಮಾಡಿದಂತೆ, Midjourney speculum, placenta, cervix, vulva, fallopian tubes, mammary glands, uterine, urethra, hymen, sperm, condom ಮತ್ತು IUD ಸೇರಿದಂತೆ ಅಂಗರಚನಾ ಪದಗಳನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿತ್ತು, ಹಾಗೂ DALL·E 2 "pills used in medication abortion" ಎಂಬುದನ್ನು ವಿಷಯ-ನೀತಿ ಸಂದೇಶದೊಂದಿಗೆ ನಿರಾಕರಿಸಿತು. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದವರು ಜೀವಕೋಶ-ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಗೆಳತಿಗೆ ಉಡುಗೊರೆಯಾಗಿ ಜರಾಯುವಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಕಿ Julia Rockwell, ಮತ್ತು ಅವರು ಅದನ್ನು MIT Technology Review ಗೆ ವರದಿ ಮಾಡಿದರು. ಅಸಮತೋಲನವೇ ಸಾಕ್ಷಿ: "stethoscope" ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚನೆಯಾಗುತ್ತಿತ್ತು, "speculum" ನಿಷೇಧಿತವಾಗಿತ್ತು. University of Washington ನ ಸಂಶೋಧಕ Bill Howe ಈ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು "ham-fisted" ಎಂದು ಕರೆದು, ಅವು "ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಚರ್ಚೆ ನಡೆಸುವುದನ್ನು ಮೂಲತಃ ಅಸಾಧ್ಯಗೊಳಿಸಿವೆ" ಎಂದರು. ರೋಗಿಗಳ ಶಿಕ್ಷಣ, ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಅಟ್ಲಾಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದಾದಿಯರ ಪಠ್ಯಕ್ರಮ — ಎಲ್ಲಕ್ಕೂ ದೇಹಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಚಿತ್ರಿಸುವುದು ಬೇಕು, ಕೀವರ್ಡ್ ಪಟ್ಟಿಯೊಂದು ಅಸಭ್ಯ ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸಿರುವ ಭಾಗಗಳೂ ಸೇರಿದಂತೆ.
2. ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಪಘಾತ ಪುನರ್ರಚನೆ
ಡಿಕ್ಕಿ ಪುನರ್ರಚನೆ, ಬೆಂಕಿಯ ಮೂಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ನಿದರ್ಶನ ಸಾಮಗ್ರಿಗೆ ಹಾನಿ, ಗಾಯ ಮತ್ತು ಹಿಂಸಾತ್ಮಕ ಯಂತ್ರಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿಖರತೆಯಿಂದ ಚಿತ್ರಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ. "ರಕ್ತ" ಅಥವಾ "ಗುಂಡೇಟಿನ ಗಾಯ" ವನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಹೊಂದಿಸಿದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಡೀ ಶಿಸ್ತನ್ನೇ ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ: ಸಂದರ್ಭ — ತಜ್ಞರ ವರದಿ, ವಿಮಾ ಕಡತ — ವರ್ಗೀಕಾರಕಕ್ಕೆ ಅಗೋಚರ, ಮತ್ತು ಇಂಥ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಸಾಕ್ಷ್ಯಯೋಗ್ಯವಾಗಿಸುವ ತಟಸ್ಥತೆಯೇ ಅದನ್ನು ರಕ್ತಪಾತದಂತೆ ಓದಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಕಲಾ ನಗ್ನಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಜೀವಂತ ರೇಖಾಚಿತ್ರ
ನಗ್ನಚಿತ್ರ ಎಲ್ಲೆಡೆಯೂ ಕಲೆಯ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯ, ಮತ್ತು ದೇಹಾಕೃತಿ ಅಧ್ಯಯನ ಕಲಾ ಶಿಕ್ಷಣದ ಕೇಂದ್ರ. ಮೇಲಿನ ECCV 2024 ಫಲಿತಾಂಶವು ಕಲಾವಿದರು ಹೇಳುವುದರ ಅಳತೆಗೊಳಪಟ್ಟ ರೂಪ: ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳು ದೇಹಾಕೃತಿ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಅಶ್ಲೀಲತೆಯಿಂದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ತಪ್ಪುಗಳು ಲಿಂಗ ಹಾಗೂ ಶೈಲಿಯಿಂದ ಪಕ್ಷಪಾತಗೊಂಡಿವೆ — ತಾನು ಗುರುತಿಸಬೇಕಾದ ಪರಂಪರೆಯ ಮೇಲೆಯೇ ಅತ್ಯಂತ ಕಠಿಣವಾದ ಫಿಲ್ಟರ್.
4. ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮತ್ತು ಯುದ್ಧಕಾಲದ ಚಿತ್ರಣ
ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕ ಕಲೆ, ವಸ್ತುಸಂಗ್ರಹಾಲಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಸ್ಮಾರಕ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸಮವಸ್ತ್ರ, ಆಯುಧ, ಶಿಬಿರ, ಯುದ್ಧ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಚಾರವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವುದು ಬೇಕು. ಫೆಬ್ರವರಿ 2024 ರ Gemini ಪ್ರಸಂಗ ಬೋಧಪ್ರದ, ಏಕೆಂದರೆ ಅಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯ ವಿರುದ್ಧ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ನಡೆದು ಸಮಾನ ಹಾನಿ ಮಾಡಿತು. ನಾಜಿ-ಕಾಲದ ಜರ್ಮನ್ ಸೈನಿಕರೂ ಸೇರಿದಂತೆ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಗುಂಪುಗಳ ಜನಾಂಗೀಯವಾಗಿ ಮರುಸಂಯೋಜಿತ ಚಿತ್ರಣಗಳನ್ನು ಅದು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ನಂತರ, ಫೆಬ್ರವರಿ 22, 2024 ರಂದು Google ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ Gemini ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಿತು. CEO Sundar Pichai ಆ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು "completely unacceptable" ಎಂದು ಕರೆದರು; SVP Prabhakar Raghavan ಮಾಡೆಲ್ "overcompensated" ಆಗಿ "over-conservative" ಆಗಿದೆ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡರು. ಸಂದರ್ಭ-ಕುರುಡು ಸುರಕ್ಷತೆ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಲಿಲ್ಲ — ಅದನ್ನು ಸುಳ್ಳಾಗಿಸಿತು, ಮತ್ತು ಇತಿಹಾಸ ಪ್ರಕಾಶಕರಿಗೆ ಅದು ಇನ್ನೂ ಕೆಟ್ಟದು.
5. ಕಥಾಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಹಿಂಸೆ ಮತ್ತು ಸಿನಿಮಾ ಪೂರ್ವ-ದೃಶ್ಯೀಕರಣ
ಸ್ಟೋರಿಬೋರ್ಡ್, ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಕಲೆ, ಕಾಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆಟದ ವಿನ್ಯಾಸ ಹಿಂಸೆಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತವೆ — ಕಾದಂಬರಿ ಮತ್ತು ಸಿನಿಮಾಗಳು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಅದೇ ಕಾರಣಕ್ಕೆ. ಭಯಾನಕ ಕಥೆಯ ಸ್ಟೋರಿಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಬೆದರಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಡೀ ನಿರೂಪಣಾ ಕಲೆಗಳ ಸರಪಳಿಯನ್ನೇ ಸಂಶಯದಿಂದ ನೋಡುತ್ತದೆ — ಆದರೆ ಸ್ಟೋರಿಬೋರ್ಡ್ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನೈಜವಲ್ಲ; ಅದು ನಟರು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮ ತಂಡಗಳು ರೂಪಿಸಲಿರುವ ದೃಶ್ಯದ ಯೋಜನೆ.
6. ರಾಜಕೀಯ ವ್ಯಂಗ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಕೀಯ ವ್ಯಂಗ್ಯಚಿತ್ರ
ಅಧಿಕಾರಸ್ಥರ ವ್ಯಂಗ್ಯಚಿತ್ರಣವು ಬಹುತೇಕ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು, ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೊದಲು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದನ್ನೇ. ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ದಾಖಲಾದ ಪ್ರಕರಣ ಎಂದರೆ ಚೀನಾದ ಅಧ್ಯಕ್ಷ Xi Jinping ಅವರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅವರ ಹೆಸರನ್ನು ತಡೆಯುವ Midjourney ಯ ಏಪ್ರಿಲ್ 2023 ರ ನಿರ್ಧಾರ — PetaPixel, Decrypt ಮತ್ತು ಇತರರು ವರದಿ ಮಾಡಿದಂತೆ — ಆದರೆ ಇತರ ವಿಶ್ವ ನಾಯಕರಿಗೆ ಅನುಮತಿ ಮುಂದುವರಿಯಿತು. ಕಂಪನಿಗೆ "minimize drama" ಬೇಕಿತ್ತು ಮತ್ತು "ಚೀನಾದ ಜನರು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಂಗ್ಯ ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಮುಖ್ಯ" ಎಂದು ಸಂಸ್ಥಾಪಕ David Holz ಡಿಸ್ಕಾರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದರು; Foundation for Individual Rights and Expression ನ Sarah McLaughlin ಅದನ್ನು ಸೆನ್ಸಾರ್‌ಶಿಪ್ ಎಂದು ಕರೆದರು. ವ್ಯಾವಹಾರಿಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ಬಗ್ಗೆ ಏನೇ ತೀರ್ಮಾನಿಸಿದರೂ, ಆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಹೆಸರಿಡಬೇಕು: ಒಂದು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಜಗತ್ತಿನ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಯಿತು, ಏಕೆಂದರೆ ಜಾಗತಿಕ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗೆ ಒಂದೇ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಇರುತ್ತದೆ.
7. ಭದ್ರತಾ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಫಿಶಿಂಗ್-ಜಾಗೃತಿ ಸಾಮಗ್ರಿ
ಭದ್ರತಾ ತಂಡಗಳು ತಾವು ಎಚ್ಚರಿಸುವ ವಸ್ತುವಿನಂತೆಯೇ ಕಾಣಬೇಕಾದ ತರಬೇತಿ ಸಾಮಗ್ರಿಯನ್ನು ಕಟ್ಟುತ್ತವೆ: ನಂಬಿಕೆ ಹುಟ್ಟಿಸುವ ನಕಲಿ ಲಾಗಿನ್ ಪರದೆ, ನಕಲಿ ಸರಕುಪಟ್ಟಿ, ಪಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮೀಟರ್ ಮೇಲಿನ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ QR ಕೋಡ್. ವರ್ಗೀಕಾರಕಕ್ಕೆ ಅದು ತಾನು ತಡೆಗಟ್ಟುತ್ತಿರುವ ದಾಳಿಯಿಂದ ಬೇರೆಯಾಗಿ ಕಾಣುವುದಿಲ್ಲ — ನೈಜತೆಯೇ ಅದರ ಉದ್ದೇಶ — ಹೀಗಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ದಾಳಿ ಎರಡನ್ನೂ ಒಂದೇ ರೀತಿ ತಡೆಯುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಅದು ದಾಳಿಕೋರನಿಗೆ ಅನುಕೂಲ; ಅವನಂತೂ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕ ಸಾಧನವನ್ನು ಎಂದೂ ಬಳಸಲಿರಲಿಲ್ಲ.
8. ತಮ್ಮದೇ ಬ್ರಾಂಡ್, ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಹೋಲಿಕೆಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಹಕ್ಕುದಾರರು
ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಚಿಹ್ನೆ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಅದು ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಯೊಂದು ತನ್ನದೇ ಲೋಗೊ ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನದ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗದು, ಹಕ್ಕುದಾರರೊಬ್ಬರು ತಮ್ಮದೇ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗದು, ಮತ್ತು ಜನರು ಆಗಾಗ ತಮ್ಮದೇ ಮುಖವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗದು — ಏಕೆಂದರೆ ಹೋಲಿಕೆ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಸಮ್ಮತಿಯ ಬದಲು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಎಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೇ OVERT ತನ್ನ ಒಂಬತ್ತು ಅತಿ-ನಿರಾಕರಣೆ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ "ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ" ಯನ್ನೂ ಸೇರಿಸಿದೆ. ಫಿಲ್ಟರ್ ಎಂಬುದು — ಇದರ ಮೇಲೆ ನಿಮಗೆ ಹಕ್ಕಿದೆಯೇ? — ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಒಂದು ಮೊಂಡು ಸಾಧನ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕೇಳುವ ದಾರಿಯೇ ಅದಕ್ಕಿಲ್ಲ.
ಮೇಲಿನ ಎಂಟರಲ್ಲಿ ನಾಲ್ಕು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕಟಿತ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಬದ್ಧವಾಗಿವೆ (ವೈದ್ಯಕೀಯ, ಕಲಾ ನಗ್ನಚಿತ್ರ, ಐತಿಹಾಸಿಕ, ವ್ಯಂಗ್ಯ), ಜೊತೆಗೆ ಎಂಟನೆಯದಕ್ಕೆ OVERT ನ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ವರ್ಗ. ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ, ಕಥಾಸಾಹಿತ್ಯದ ಪೂರ್ವ-ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ-ಜಾಗೃತಿ ಸಾಮಗ್ರಿಯನ್ನು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗಿದೆ: ಇವು ಪರಿಣಾಮ ಪಡೆದ ವೃತ್ತಿಪರ ಕೆಲಸದ ಸುಪರಿಚಿತ ಬಗೆಗಳು, ಆದರೆ ಅವಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕಟಿತ ಘಟನೆಯನ್ನು ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸಿಲ್ಲ.
ಮೇಲಿನ ಪ್ರತಿ ದಾಖಲಿತ ಪ್ರಕರಣವೂ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದದ್ದು. ನಮ್ಮ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನಂಬುವ ಬದಲು ಅವನ್ನೇ ಓದಿ.
05AI ಕಲಾ ಜನರೇಟರ್‌ಗಳು ತಪ್ಪಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಏಕೆ ತಡೆಯುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಂದ ಹೋಗಲಾಡಿಸಲಾಗದು
ಅತಿಯಾಗಿ ತಡೆಯುವುದಕ್ಕೆ ಸಹಜ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ "ಮಿತಿಯನ್ನು ಸಡಿಲಿಸಿ" ಎಂಬುದು. ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ — ಪ್ರಯತ್ನದ ಕೊರತೆಯಿಂದಲ್ಲ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಕಾರಣಗಳಿಂದ.
ವರ್ಗಗಳು ಸಂಕೇತದಲ್ಲಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ, ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ಅಶ್ಲೀಲತೆ ನಗ್ನತೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ಪುನರ್ರಚನೆ ಮತ್ತು ರಕ್ತಪಾತ ರಕ್ತವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಜಾಗೃತಿ ಸ್ಲೈಡ್ ಮತ್ತು ಫಿಶಿಂಗ್ ಕಿಟ್ ನಕಲಿ ಲಾಗಿನ್ ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ವ್ಯಂಗ್ಯಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾನಹಾನಿಕರ ಸೃಷ್ಟಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ರಾಜಕಾರಣಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಜೋಡಿಯನ್ನೂ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಮಂಡನೆ — ಅವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲೂ ಇಲ್ಲ, ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲೂ ಇಲ್ಲ. ಒಳಸೇರುವಿಕೆಯ ಒಂದೇ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸಿರುವ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಯಾವ ಮಿತಿಯೂ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾರದು; ಅದನ್ನು ಸರಿಸಿದರೆ ಒಂದು ತಪ್ಪನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದಂತಷ್ಟೆ. Gemini ಪ್ರಸಂಗ ತೋರಿಸಿದ್ದೂ ಅದನ್ನೇ: ಒಂದು ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮಾಡಿದ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸಿತು, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು Google ನ ಸ್ವಂತ SVP "overcompensated" ಎಂದು ವರ್ಣಿಸಿದರು.
ವೆಚ್ಚಗಳು ನಿರ್ವಾಹಕನಿಗೆ ಅಸಮತೋಲಿತ, ನಿಮಗಲ್ಲ. ಒಂದು ಕೆಟ್ಟ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಫಿಲ್ಟರ್ ಸುದ್ದಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಹತ್ತು ಸಾವಿರ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೌನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನಿರಾಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಬಳಕೆದಾರರು ಸಂಘಟಿತರಾಗುವುದಿಲ್ಲ — ಅವರು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತಾರೆ. ಆ ಅಸಮತೋಲನದಡಿಯಲ್ಲಿನ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಅತಿ-ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆಯತ್ತ ಸಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾದ ತೀರ್ಮಾನವೇ ಅಸಾಧ್ಯವಾದ್ದರಿಂದ, ಘಟನೆಗಳು ನಡೆದಂತೆ ನಿರ್ಬಂಧ ಪಟ್ಟಿಗಳು ಅಕ್ಷರಶಃ ಪದಗಳನ್ನು ಶೇಖರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ — ಹೀಗಾಗಿಯೇ "stethoscope" ಸರಿ ಮತ್ತು "speculum" ನಿಷೇಧ. ಸ್ತ್ರೀ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪಕರಣಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಎಂದು ಯಾರೂ ತೀರ್ಮಾನಿಸಲಿಲ್ಲ; ದೂರುಗಳು ಬಂದಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಬೆಳೆಯಿತು. ಅದು ಹಾನಿಯ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನಲ್ಲ, ನಿರ್ವಾಹಕನ ಪಿಆರ್ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅತ್ಯಂತ ಕಠಿಣ ಅಧಿಕಾರವ್ಯಾಪ್ತಿಯೇ ಜಾಗತಿಕ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಫಿಲ್ಟರ್ ಪ್ರತಿ ದೇಶದ ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೂ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಒಂದು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಾಗಿ ಸೇರಿಸಿದ ನಿರ್ಬಂಧ ಎಲ್ಲರಿಗೂ ರಫ್ತಾಗುತ್ತದೆ — Xi Jinping ನಿಯಮವೇ ಪಠ್ಯಪುಸ್ತಕದ ಉದಾಹರಣೆ. ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪುನರ್ಲೇಖಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಅರ್ಥವನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸುತ್ತದೆ — ಇದೇ OVERT ನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಂಶ: ಫಿಲ್ಟರ್ ದಾಟಿಸಲು ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸೌಮ್ಯೋಕ್ತಿಯಾಗಿ ತೊಳೆದ ಪ್ರತಿ ವೃತ್ತಿಪರರೂ ಅದನ್ನು ಕೈಯಾರೆ ದೃಢಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ನೀವು ಗೆಲ್ಲಲಿಲ್ಲ; ರಾಜಿಯಾದಿರಿ.
ಇದೆಲ್ಲ ಉಚಿತವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅದು ಮೌನವಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗುವುದರಿಂದ, ನಿರ್ವಾಹಕರು ನೋಡುವ ಅಳತೆಗಳಲ್ಲಿ ಆ ವೆಚ್ಚ ಕಾಣುವುದೇ ಇಲ್ಲ. ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರಾಕರಣೆಗಳ ನಂತರ ನೀವು ಕೇಳುವುದನ್ನೇ ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತೀರಿ, ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನೂ ಅನುಮತಿ ಸಿಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಊಹಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಮೊದಲೇ ಸಂಕುಚಿಸುತ್ತೀರಿ; ಕೊನೆಗೆ ಉತ್ತೀರ್ಣವಾಗುವ ಸೌಮ್ಯೋಕ್ತಿ ನಿಮ್ಮ ದಾಖಲೆಗೆ ಬೇಕಾದ್ದಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಾದ, ಆದರೆ ಅದೇ ಅಲ್ಲದ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ನೀತಿ ಸಂದೇಶ ಯಾವ ಪದರ ಪ್ರಚೋದನೆಗೊಂಡಿತು ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ, ಹೀಗಾಗಿ ನೀವು ಊಹಿಸಿ ಮತ್ತೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದಷ್ಟೆ — ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಕೆಲಸ ಪುನರಾವರ್ತನಾತ್ಮಕ, ಹೀಗಾಗಿ ಐದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಹಿಡಿಯುವ ಫಿಲ್ಟರ್ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುವುದಲ್ಲ, ಇಡೀ ಚಕ್ರವನ್ನೇ ಮುರಿಯುತ್ತದೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಗಂಭೀರ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಅತಿ ಬಲವಾದ ಹಕ್ಕುಳ್ಳ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಯಾವ ಪರಿಶೀಲಕನೂ ಇಲ್ಲ, ಮನವಿಯೂ ಇಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏನನ್ನು ತಡೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಪ್ರಕಟಿತ ಪಟ್ಟಿಯೂ ಇಲ್ಲ. ನೀವು ಓದಲಾಗದ ನಿಯಮ ನಿಯಮವಲ್ಲ; ಅದು ಹವಾಮಾನ.
06ಸೆನ್ಸಾರ್ ರಹಿತ vs ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ AI ಚಿತ್ರ ಜನರೇಟರ್: ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ
ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲದ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ನಿಮಗೆ ಏನನ್ನು ಕೊಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದೂ ಸೇರಿದಂತೆ, ಈ ಹೋಲಿಕೆಯ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಆವೃತ್ತಿ ಇಲ್ಲಿದೆ.
| ಆಯಾಮ | ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಜನರೇಟರ್ | ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲದ (Shannon) |
|---|---|---|
| ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಏನು | ಪದ ಮತ್ತು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಓದುವ ವರ್ಗೀಕಾರಕ | ನಿಖರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಓದುವ ವ್ಯಕ್ತಿ |
| ನಿಮಗೆ ಯಾವಾಗ ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ | ಸಲ್ಲಿಸಿದ ನಂತರ — ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪಾವತಿಸಿದ ನಂತರ | ಏನಾದರೂ ರೆಂಡರ್ ಆಗುವ ಅಥವಾ ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸುವ ಮೊದಲು |
| ನಿಯಮ ಏನು | ಪ್ರಕಟಿಸದ, ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ಬಂಧ ಪಟ್ಟಿಗಳು | ಪ್ರಕಟಿತ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ ನೀತಿ |
| ವೃತ್ತಿಪರ ಸಂದರ್ಭ | ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅಗೋಚರ | ನಿಮ್ಮದೇ ಹೊಣೆ, ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮದೇ ಉತ್ತರದಾಯಿತ್ವ |
| ವೈಫಲ್ಯದ ರೀತಿ | ಮೌನ ಅತಿ-ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ, ಅರ್ಥದ ಜಾರುವಿಕೆ | ನೀವು ಕೇಳಿದ್ದೇ ಸಿಗುತ್ತದೆ — ತಪ್ಪುಗಳೂ ಸೇರಿದಂತೆ |
| ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊರುವವರು | ಮಾರಾಟಗಾರ, ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಮೇಲೆ ಹೊರಿಸಿ | ಹಂಚಿಕೆ: ನಿರ್ವಾಹಕ ನೀತಿ ಜೊತೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಉತ್ತರದಾಯಿತ್ವ |
ಜನ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವ ಸಾಲು ಕೊನೆಯದು, ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯವಾದದ್ದೂ ಅದೇ. ಫಿಲ್ಟರ್ ತೆಗೆಯುವುದು ವಿಭಾಗ 02 ರ ಹಾನಿ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆಯುವುದಿಲ್ಲ; ಅದು ಅವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತಿದ್ದ ಯಂತ್ರವನ್ನು ತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. ಹೊಣೆ ಇದ್ದಲ್ಲೇ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ, ಈಗ ಸಂದರ್ಭದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಬಲ್ಲ ಎರಡು ಪಕ್ಷಗಳ ಬಳಿ: ನೀತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವ ನಿರ್ವಾಹಕ, ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ಎಂದು ತಿಳಿದ ನೀವು. ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲದ AI ಚಿತ್ರ ರಚನೆ ತಮ್ಮ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಹಿಂದೆ ನಿಲ್ಲಲು ಈಗಾಗಲೇ ಸಿದ್ಧರಿರುವವರಿಗಾಗಿ ಇರುವ ಸಾಧನ — ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರ ಅಟ್ಲಾಸ್, ತಜ್ಞರ ವರದಿ, ಸ್ಟೋರಿಬೋರ್ಡ್, ವ್ಯಂಗ್ಯಚಿತ್ರ — ಮತ್ತು ಅವರನ್ನು ಬೇರೆಯವರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದು ತಡೆಯುತ್ತಿತ್ತು.
07Shannon ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ — ಮತ್ತು ಏನನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ
ಇಲ್ಲಿ ಉತ್ಸಾಹಕ್ಕಿಂತ ನಿಖರತೆ ಮುಖ್ಯ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ API ಹುಡುಕಾಟದಿಂದ ಬಂದ ಓದುಗರಿಗೆ.
ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ರಚನೆ. ಯಾವುದೇ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಸರಳ ಮಾತಿನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ನೀವು ಯಾವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಕೇಳಿದರೂ, ರಚನಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು Shannon ಸ್ವತಃ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯುತ್ತದೆ.
- ಒಂದು ಚಿತ್ರದ ಸಂಪಾದನೆ. ನಿಖರವಾಗಿ ಒಂದೇ ಮೂಲ — ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಇರುವ ಚಿತ್ರ, ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂದೇಶಕ್ಕೆ ಲಗತ್ತಿಸಿದ ಒಂದು — ಏನು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏನು ಹಾಗೆಯೇ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೇಳುವ ಸೂಚನೆಯಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮೂಲದ ಆಸ್ಪೆಕ್ಟ್ ರೇಶಿಯೋವನ್ನು ತಾನಾಗಿಯೇ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
- ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಯೋಜನೆ. ಉಡುಪು ವರ್ಗಾವಣೆ, ವಸ್ತು-ದೃಶ್ಯದೊಳಗೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪಕ್ಕ ವ್ಯಕ್ತಿ, ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಉತ್ಪನ್ನ, ಒಂದು ಚಿತ್ರದ ವಿಷಯ ಜೊತೆಗೆ ಇನ್ನೊಂದರ ಶೈಲಿ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಹೆಸರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನೇ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಅವನ್ನು ಪುನಃ ವರ್ಣಿಸುವ ಬದಲು ಅವುಗಳ ನಿಜವಾದ ನೋಟವೇ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
- ಆಸ್ಪೆಕ್ಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣ. square (ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ), portrait, landscape, wide ಮತ್ತು tall. ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿನಂತಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.
- ನಮ್ಮದೇ GPU ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ರೆಂಡರಿಂಗ್, ರಚನಾ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬರೆಯುವ ಮಾಡೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರಾಕರಣೆ ಪದರ ಇಲ್ಲದೆ.
ಅದು ಏನನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ
- ವಿಡಿಯೊ ಇಲ್ಲ. Shannon ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅನಿಮೇಟ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಚಾಣಾಕ್ಷತನದಿಂದ ಮುಚ್ಚಿಟ್ಟ ಯೋಜನಾ ಅಂಶವಲ್ಲ — ಅದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲೇ ಇಲ್ಲ.
- API ಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ಚಿತ್ರ ರಚನೆ, ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೆ Shannon ಚಾಟ್ ಆ್ಯಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಇವೆ. /v1 API ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಸೇವೆ ನೀಡುತ್ತದೆ — ನೀವು ಕಳುಹಿಸುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅದು ಓದಬಲ್ಲದು — ಆದರೆ ಅವನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ.
- ಆಹ್ವಾನವಿಲ್ಲದ ರಚನೆ ಇಲ್ಲ. ಶುಭಾಶಯ, ಪ್ರಶ್ನೆ ಅಥವಾ ಸುಮ್ಮನೆ ಲಗತ್ತಿಸಿದ ಫೋಟೊ ಚಿತ್ರ ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಲು Shannon ಗೆ ಹೇಳುವುದು — ಅದನ್ನು ವರ್ಣಿಸುವುದು, ಓದುವುದು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು — ಸಾಮಾನ್ಯ ದೃಷ್ಟಿ ಕೆಲಸ, ರಚನೆ ಅಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಶುಲ್ಕವಿಲ್ಲ.
ದೃಢೀಕರಣ ಕಾರ್ಡ್
ಫಿಲ್ಟರ್ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ತುಂಬುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಇದು, ಮತ್ತು ಇದು ಔಪಚಾರಿಕತೆಯಲ್ಲ, ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಯ್ಕೆ. ನೀವು ಚಿತ್ರ ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು Shannon ನಿರ್ಧರಿಸಿದಾಗ, ಅದು ರಚನಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬರೆದು ಏನಾದರೂ ರೆಂಡರ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ದೃಢೀಕರಣ ಕಾರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ದೃಢೀಕರಿಸುವವರೆಗೆ ಏನೂ ರಚನೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಈ ಎರಡು ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಅರ್ಹತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೋಲಿಸಿ. ಫಿಲ್ಟರ್ ನಿಮಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಊಹಿಸಿ, ಆ ಊಹೆಯನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ದೃಢೀಕರಣ ಕಾರ್ಡ್, ಯಾವುದೇ ಗಣನೆ ಖರ್ಚಾಗುವ ಮೊದಲು, ಚಿತ್ರದ ಅಕ್ಷರಶಃ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಅದು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ಎಂದು ತಿಳಿದವರ ಮುಂದೆ ಇಡುತ್ತದೆ. ಅದು ನಿಮ್ಮ ವಿನಂತಿಯ ತಪ್ಪು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ — ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ಎಂದೂ ಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ; ಮಾಡೆಲ್ ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರಿಸದ ಅಂಗರಚನಾ ನಿಖರತೆ ಅಥವಾ ಐತಿಹಾಸಿಕ ವಿವರವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಕೊಡುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಚದುರಿದ್ದಲ್ಲದೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಓದಬಹುದಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನೋಡಿದಿರಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ಬಟನ್ ಒತ್ತಿದಿರಿ.
08ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲದ ರಚನೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ
ಇದು ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಇಲ್ಲಿಯೇ ಇರಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ವಾದದ ಅರ್ಧ ಭಾಗ. ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಜನರೇಟರ್ ತಾನು ಪಾಲಿಸಲಾಗದ ಭರವಸೆಯೊಂದನ್ನು ಕೊಡುತ್ತದೆ: ಸಾಧನವು ನಿಮ್ಮ ಪರವಾಗಿ ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು. ಅದು ಎರಡೂ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತದೆ — ಅದು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಕಲ್ಪ ಮಾಡಿದ ದುರುದ್ದೇಶಿಯನ್ನು ತಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ; ಅವನಿಗೆ ಬೇರೆ ಆಯ್ಕೆಗಳಿವೆ, ಯಾವಾಗಲೂ ಇದ್ದವು. ಅದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಮಾಡುವುದೆಂದರೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಯಂತ್ರವು ಮೇಲ್ಮಟ್ಟದಲ್ಲೇ ನಿಭಾಯಿಸಿದೆ ಎಂದು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಅನಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು. ಫಿಲ್ಟರ್ ತೆಗೆದರೆ ಆ ಕಲ್ಪನೆಯೂ ಹೋಗುತ್ತದೆ; ಒಂದು ಚಿತ್ರ ಇರಬೇಕೇ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆ ಅದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರಿಸಬಲ್ಲವರ ಬಳಿಗೇ ಮರಳುತ್ತದೆ.
- Shannon Lab LLC ನ ಹೊಣೆ. ಪ್ರಕಟಿಸದ ನಿರ್ಬಂಧ ಪಟ್ಟಿಯ ಬದಲು ನಿಷೇಧಿತ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೆಸರಿಸುವ ಪ್ರಕಟಿತ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ ನೀತಿ — ನೀವು ಓದಬಹುದಾದ, ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ನಮ್ಮನ್ನು ಹೊಣೆಗಾರರನ್ನಾಗಿಸಬಹುದಾದ ನಿಯಮಗಳು.
- ನಿಮ್ಮ ಹೊಣೆ. ಉದ್ದೇಶ, ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು, ಅಧಿಕಾರವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಿತರಾದ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಸಮ್ಮತಿಯ ಸ್ಥಿತಿ ನಿಮಗೆ ಗೊತ್ತು. ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕಾರಕಕ್ಕೆ ಎಂದಿಗೂ ಗೊತ್ತಾಗದು. ಆ ಜ್ಞಾನವು ಮುಖ್ಯವಾದ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪಕ್ಷದಿಂದಲೇ ಅನ್ವಯವಾಗಲಿ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಣ ಕಾರ್ಡ್ ಇದೆ.
- ಚಲಿಸದ ಗೆರೆ. "ಫಿಲ್ಟರ್ ನನ್ನನ್ನು ತಡೆಯಲಿಲ್ಲ" ಎಂಬುದು ಯಾವ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲೂ ಎಂದಿಗೂ ಸಮರ್ಥನೆಯಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ನಿರಾಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಪೆನ್ಸಿಲ್ ನಿರಾಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ನೀತಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ, ಉಪಕರಣವನ್ನಲ್ಲ. ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲದ ಜನರೇಟರ್ ಉಳಿದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೃತ್ತಿಪರ ಸಾಧನವೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನೇ ಮರಳಿ ತರುತ್ತದೆ.
ಆರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ ನೀತಿಯನ್ನು ಓದಿ. ಅದು ಚಿಕ್ಕದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಮತ್ತು ಈ ಉತ್ಪನ್ನದ ಉಳಿದ ಭಾಗವನ್ನು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿಸುವ ಅಂಶ ಅದೇ.
09ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು AI ಚಿತ್ರ ಜನರೇಟರ್ ಏಕೆ ನಿರಾಕರಿಸುತ್ತದೆ?
ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶವನ್ನಲ್ಲ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನ ಪದಗಳನ್ನು ತೀರ್ಮಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಮುಂದೆ ಕುಳಿತ ವರ್ಗೀಕಾರಕಕ್ಕೆ ನೀವು ಯಾರು ಅಥವಾ ಏಕೆ ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದರ ಪ್ರವೇಶ ಇರುವುದಿಲ್ಲ, ಹೀಗಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಕಾರ, ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ವಿಶ್ಲೇಷಕ ಮತ್ತು ದುರುದ್ದೇಶದ ವ್ಯಕ್ತಿ ಎಲ್ಲರೂ ಒಂದೇ ನಾಮಪದವನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ ಒಂದೇ ನಿರಾಕರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. Midjourney speculum, placenta ಮತ್ತು cervix ಸೇರಿದಂತೆ ಅಂಗರಚನಾ ಪದಗಳನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿತ್ತು, ಆದರೆ stethoscope ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿತ್ತು ಎಂದು ಏಪ್ರಿಲ್ 2023 ರಲ್ಲಿ The Intercept ವರದಿ ಮಾಡಿತು.
AI ಕಲಾ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸಂಶೋಧನೆ ಇದೆಯೇ?
ಹೌದು. OVERT (arXiv:2505.21347, ICML 2025) ಎಂಬುದು ಪಠ್ಯ-ದಿಂದ-ಚಿತ್ರ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾಡಿದ ಮೊದಲ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಅತಿ-ನಿರಾಕರಣೆ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕ್: ಒಂಬತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಹಾನಿಕಾರಕವೆಂದು ಕಾಣುವ ಆದರೆ ನಿಜವಾಗಿ ನಿರುಪದ್ರವಿಯಾದ 4,600 ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಜೊತೆಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣವಾಗಿ 1,785 ನಿಜಕ್ಕೂ ಹಾನಿಕಾರಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅತಿ-ನಿರಾಕರಣೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅದರ ಲೇಖಕರು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ECCV 2024 ಅಧ್ಯಯನವು ಕಲಾತ್ಮಕ ನಗ್ನತೆಯ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾದ ಮೂರು NSFW ವರ್ಗೀಕಾರಕಗಳಲ್ಲಿ ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿತು.
ಸೆನ್ಸಾರ್ ರಹಿತ AI ಚಿತ್ರ ಜನರೇಟರ್ ನಿಜವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ?
ಅದು ರಚನಾ ಮಾರ್ಗದಿಂದ ನಿರಾಕರಣೆ ಪದರ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ದಾಳಿ ಎಂದು ಮರುವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ವಿವೇಚನೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ — ಅದನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ. ಏನಾದರೂ ರೆಂಡರ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ನಿಖರ ರಚನಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು Shannon ದೃಢೀಕರಣ ಕಾರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ ನೀತಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಏನು ಉತ್ಪಾದನೆಯಾಗಲಿದೆ ಎಂದು ನೋಡಬಲ್ಲ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
Shannon ವಿಡಿಯೊ ರಚಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ಇಲ್ಲ. Shannon ಹೊಸ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಂದಾಗಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅನಿಮೇಟ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಬಗೆಯ ವಿಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
Shannon API ಮೂಲಕ ನಾನು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದೇ?
ಇಲ್ಲ. ಚಿತ್ರ ರಚನೆ, ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜನೆ Shannon ಚಾಟ್ ಆ್ಯಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಇವೆ. /v1 API ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಸೇವೆ ನೀಡುತ್ತದೆ — ನೀವು ಒದಗಿಸುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಓದುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು — ಚಿತ್ರ ರಚನೆ ಅಲ್ಲ.
ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ಯಾವುದು ತಡೆಯುತ್ತದೆ?
ಕೀವರ್ಡ್ ನಿರ್ಬಂಧ ಪಟ್ಟಿಯ ಬದಲು ನೀತಿ, ಉತ್ತರದಾಯಿತ್ವ ಮತ್ತು ಗೋಚರ ನಿರ್ಧಾರ ಬಿಂದು. Shannon ಆಹ್ವಾನವಿಲ್ಲದೆ ಎಂದಿಗೂ ರಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ರೆಂಡರ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ನೀವು ದೃಢೀಕರಿಸುವವರೆಗೆ ಯಾವುದೇ ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅಪ್ರಾಪ್ತ ವಯಸ್ಕರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಲೈಂಗಿಕ ವಿಷಯ, ನಿಜ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಮ್ಮತಿ ಇಲ್ಲದ ಖಾಸಗಿ ಚಿತ್ರಗಳು, ಗುರಿಯಿಟ್ಟ ಕಿರುಕುಳ, ಮತ್ತು ಗುರುತು ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು ದಾಖಲೆಗಳ ನಕಲಿ ಸೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುವ ಪ್ರಕಟಿತ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ ನೀತಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಬೇಕಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನೇ ಕೇಳಿ
ಚಾಟ್ ಆ್ಯಪ್‌ನಲ್ಲಿ ರಚನೆ, ಒಂದೇ ಚಿತ್ರದ ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ಚಿತ್ರ ಸಂಯೋಜನೆ — ವಿಷಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಇಲ್ಲ, ನಿರಾಕರಣೆ ಪದರ ಇಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಏನಾದರೂ ರೆಂಡರ್ ಆಗುವ ಮೊದಲು ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್.
ಚಾಟ್ ಆರಂಭಿಸಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ ನೀತಿಚಾಟ್ ಆ್ಯಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳು · ವಿಡಿಯೊ ರಚನೆ ಇಲ್ಲ · ಇನ್ನಷ್ಟು ಸಂಶೋಧನೆ
ಆಕರಗಳು: Cheng, Huang, Xu, Sojoudi, Zhao, Song & Mei — OVERT (arXiv:2505.21347, ICML 2025) · Riccio, Curto, Hofmann & Oliver — An Art-centric perspective on AI-based content moderation of nudity (arXiv:2409.17156, AI4VA @ ECCV 2024) · Debbie Nathan, The Intercept, ಏಪ್ರಿಲ್ 22, 2023 · PetaPixel, ಏಪ್ರಿಲ್ 3, 2023 · CNBC, ಫೆಬ್ರವರಿ 22, 2024. Shannon AI ಅನ್ನು Shannon Lab LLC, New Mexico, USA ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.