اكتشاف صور اعتداء جنسي على أطفال ببيانات تدريبية على الذكاء الاصطناعي
قال باحثون في مرصد ستانفورد للإنترنت في دراسة نشرت في وقت سابق من هذا الأسبوع إنه تم العثور على أكثر من ألف صورة لمواد الاعتداء الجنسي على الأطفال في مجموعة بيانات عامة ضخمة تستخدم لتدريب نماذج توليد الصور الشهيرة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
وجود هذه الصور في بيانات التدريب قد يسهل على نماذج الذكاء الاصطناعي إنشاء صور جديدة وواقعية يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لمحتوى إساءة معاملة الأطفال، أو صور “تزييف عميق” للأطفال الذين يتم استغلالهم.
تثير النتائج أيضًا عددًا كبيرًا من المخاوف الجديدة المحيطة بالطبيعة الغامضة لبيانات التدريب التي تعمل كأساس لمجموعة جديدة من أدوات الذكاء الاصطناعي القوية.
تحتوي مجموعة البيانات الضخمة التي فحصها باحثو جامعة ستانفورد، والمعروفة باسم LAION 5B، على مليارات الصور التي تم استخراجها من الإنترنت، بما في ذلك من وسائل التواصل الاجتماعي ومواقع الترفيه للبالغين.
ومن بين أكثر من 5 مليارات صورة في مجموعة البيانات، قال باحثو جامعة ستانفورد إنهم حددوا ما لا يقل عن 1008 حالات من مواد الاعتداء الجنسي على الأطفال.
وقالت LAION، المنظمة الألمانية غير الربحية التي تقف وراء مجموعة البيانات، في بيان على موقعها على الإنترنت إن لديها “سياسة عدم التسامح مطلقًا مع المحتوى غير القانوني”.
وقالت المنظمة إنها تلقت نسخة من التقرير من جامعة ستانفورد، وهي بصدد تقييم النتائج التي توصل إليها. كما أشارت إلى أن مجموعات البيانات تمر عبر “أدوات تصفية مكثفة” للتأكد من أنها آمنة وتمتثل للقانون.
وأضافت المنظمة: “بسبب قدر كبير من الحذر، قمنا بإيقاف تشغيل LAION 5B”، قائلة إنها تعمل مع مؤسسة مراقبة الإنترنت ومقرها المملكة المتحدة “للعثور على الروابط التي قد لا تزال تشير إلى محتوى مشبوه وربما غير قانوني وإزالتها”.
وقالت LAION إنها تخطط لإكمال مراجعة السلامة الكاملة لـ LAION 5B بحلول النصف الثاني من شهر يناير وتخطط لإعادة نشر مجموعة البيانات في ذلك الوقت.
وفي الوقت نفسه، قال فريق ستانفورد إن إزالة الصور المحددة جارية حاليًا بعد أن أبلغ الباحثون عن عناوين روابط الصور إلى المركز الوطني للأطفال المفقودين والمستغلين والمركز الكندي لحماية الطفل.
في التقرير، قال الباحثون إنه بينما حاول مطورو LAION 5B تصفية محتوى صريح معين، فقد تم تدريب نسخة سابقة من نموذج توليد الصور الشهير Stable Diffusion في النهاية على “مجموعة واسعة من المحتوى، سواء كان صريحًا أو غير ذلك”.
وقال متحدث باسم Stability AI، الشركة الناشئة التي تتخذ من لندن مقراً لها والتي تقف خلف Stable Diffusion، لشبكة CNN في بيان إن هذا الإصدار السابق، Stable Diffusion 1.5، تم إصداره من قبل شركة منفصلة وليس بواسطة Stability AI.
وقد لاحظ الباحثون في جامعة ستانفورد أن Stable Diffusion 2.0 قام بتصفية النتائج التي اعتبرت غير آمنة إلى حد كبير، ونتيجة لذلك لم يكن لديه سوى القليل من المواد الواضحة في مجموعة التدريب.
ذكر تقرير ستانفورد أن مجموعات البيانات الضخمة على نطاق الويب تمثل مشكلة كبيرة لعدد من الأسباب، حتى مع محاولات التصفية الآمنة، بسبب احتمال تضمينها ليس فقط لمواد الاعتداء الجنسي على الأطفال ولكن أيضًا بسبب مخاوف الخصوصية وحقوق الطبع والنشر الأخرى التي تنشأ من استخدامها.
وأوصى التقرير بأن تقتصر مجموعات البيانات هذه على “إعدادات البحث فقط” وأنه يجب استخدام “مجموعات البيانات الأكثر تنظيمًا وذات المصادر الجيدة” فقط للنماذج الموزعة بشكل عام.