नई तकनीक एआई को अनधिकृत डेटा से सीखने से रोकने में मदद करती है

ऑस्ट्रेलिया की राष्ट्रीय विज्ञान एजेंसी के अनुसार, नई तकनीक छवियों की विषय-वस्तु को सूक्ष्म रूप से परिवर्तित कर देती है, जिससे वे एआई मॉडल के लिए अपठनीय हो जाती हैं, जबकि मानव आंखों के लिए अपरिवर्तित रहती हैं।

ऑस्ट्रेलियाई वैज्ञानिकों ने एक नई तकनीक विकसित की है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणालियों को छवियों, कलाकृतियों और अन्य ऑनलाइन सामग्री से अवैध रूप से सीखने से रोक सकती है।

ऑस्ट्रेलिया की राष्ट्रीय विज्ञान एजेंसी (सीएसआईआरओ) के अनुसार, यह तकनीक छवियों की विषयवस्तु को सूक्ष्म रूप से बदलकर उन्हें एआई मॉडल के लिए अपठनीय बना देती है, जबकि मानवीय आँखों के लिए वे अपरिवर्तित रहती हैं। यह सीएसआईआरओ द्वारा ऑस्ट्रेलिया के साइबर सुरक्षा सहकारी अनुसंधान केंद्र (सीएससीआरसी) और शिकागो विश्वविद्यालय (अमेरिका) के सहयोग से विकसित एक परियोजना है।

लेखकों का कहना है कि यह सफलता कलाकारों, संगठनों और सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं को अपने काम और व्यक्तिगत डेटा को एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने या डीपफेक बनाने के लिए इस्तेमाल होने से बचाने में मदद कर सकती है - एआई द्वारा बनाए गए अविश्वसनीय रूप से यथार्थवादी वीडियो , चित्र या ऑडियो। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता पोस्ट करने से पहले चित्रों पर स्वचालित रूप से एक सुरक्षात्मक परत लगा सकते हैं, जिससे एआई को डीपफेक बनाने के लिए चेहरे की विशेषताओं को जानने से रोका जा सकेगा।

इसी प्रकार, रक्षा संगठन संवेदनशील उपग्रह चित्रों या साइबर खतरों से संबंधित डेटा की सुरक्षा कर सकते हैं।

सीएसआईआरओ के वैज्ञानिक डॉ. डेरुई वांग के अनुसार, यह विधि एक मजबूत गणितीय आधार का उपयोग करती है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई मॉडल उस सामग्री से सीख नहीं सकते, या दूसरे शब्दों में, यह तकनीक एआई के लिए डेटा को उस स्तर तक "असीमित" बना देती है, जो गोपनीयता और कॉपीराइट की रक्षा करता है, जबकि मनुष्यों के लिए इसकी उपयोगिता अभी भी बनी रहती है।

उन्होंने कहा कि यह सुरक्षा तब भी प्रभावी रहती है, जब एआई अनुकूलन करने का प्रयास करता है या उसे पुनः प्रशिक्षित किया जाता है।

डॉ. वांग ने कहा कि इस तकनीक को बड़े पैमाने पर स्वचालित रूप से लागू किया जा सकता है। उन्होंने कहा कि कोई भी सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म या साइट अपलोड की गई सभी तस्वीरों में इस सुरक्षात्मक परत को एम्बेड कर सकती है। इससे डीपफेक के प्रसार पर अंकुश लग सकता है, बौद्धिक संपदा की चोरी कम हो सकती है और उपयोगकर्ताओं को अपनी सामग्री पर नियंत्रण बनाए रखने में मदद मिल सकती है।

हालाँकि यह विधि वर्तमान में केवल छवियों पर ही लागू होती है, शोधकर्ता इसे पाठ, संगीत और वीडियो तक विस्तारित करने की योजना बना रहे हैं। यह तकनीक अभी सैद्धांतिक चरण में है और इसे केवल प्रयोगशाला में ही प्रभावी ढंग से काम करते हुए दिखाया गया है।

उपरोक्त वैज्ञानिक कार्य, जिसका शीर्षक "प्रोवेबल अनलर्नेबल डेटा उदाहरण" है, को 2025 नेटवर्क और वितरित सिस्टम सुरक्षा संगोष्ठी (एनडीएसएस) में उत्कृष्ट अनुसंधान पुरस्कार से सम्मानित किया गया।

(वियतनाम+)

स्रोत: https://www.vietnamplus.vn/ky-thuat-moi-giup-ngan-chan-ai-hoc-hoi-tu-du-lieu-khong-duoc-phep-post1055216.vnp