Descubren más de 1,000 imágenes de abuso infantil en un gran conjunto de datos de IA

Contenido

1. Introducción 🌟
2. ¿Qué es el conjunto de datos Lon 5B? 🧩
3. Preocupaciones sobre contenido de abuso infantil en el conjunto de datos Lon 5B ❗
4. El impacto de las herramientas de IA cada vez más poderosas 🌊
5. Uso de AI image generators y conjuntos de datos en el aprendizaje automático 🎨
6. La postura de Lion y su política de tolerancia cero 🚫
7. Estabilidad AI y su compromiso con la prevención del mal uso de la IA ⚖️
8. Filtrado y etiquetado de contenido en la plataforma de Stability AI 💻
9. Detalles sobre el conjunto de datos Lon 5B y su recolección de imágenes 🌐
10. La detección del contenido de abuso infantil en el conjunto de datos Lon 5B 👀
11. Impacto de contenido ilícito en las imágenes generadas por IA 💔
12. Recomendaciones y conclusiones 📝

Introduction 🌟

En un informe reciente del Observatorio de Internet de Stanford se encontró que el conjunto de datos Lon 5B, utilizado para construir generadores de imágenes de inteligencia artificial (IA) populares, contiene al menos 1.8 millones de instancias de material de abuso sexual infantil. Este hallazgo ha generado preocupación debido a que estas herramientas de IA pueden ser utilizadas para crear contenido de abuso infantil realista. En este artículo, exploraremos las preocupaciones en torno al conjunto de datos Lon 5B, el impacto de las herramientas de IA cada vez más poderosas y las medidas tomadas por las organizaciones para prevenir el mal uso de IA en este contexto.

¿Qué es el conjunto de datos Lon 5B? 🧩

El conjunto de datos Lon 5B es una enorme recopilación de imágenes y sus descripciones relacionadas, utilizada como base para entrenar modelos de AI, específicamente generadores de imágenes. Este conjunto de datos contiene más de 5 mil millones de imágenes recopiladas de diversos recursos en Internet. Sin embargo, se ha descubierto que este conjunto de datos también incluye miles de piezas adicionales de contenido sospechoso de abuso sexual infantil. El Lon 5B es utilizado por herramientas como Stable Diffusion, las cuales pueden generar imágenes realistas en respuesta a una serie de estímulos.

Preocupaciones sobre contenido de abuso infantil en el conjunto de datos Lon 5B ❗

El informe del Observatorio de Internet de Stanford resalta la preocupación sobre el uso del conjunto de datos Lon 5B para generar contenido de abuso sexual infantil. El acceso a estas herramientas de IA cada vez más poderosas ha generado alarmas debido a la posibilidad de crear contenido explícito que puede resultar dañino para los niños. Cabe mencionar que estas herramientas se basan en conjuntos de datos públicos, como Lon 5B, los cuales pueden contener contenido con derechos de autor o dañino. Surge así la necesidad de garantizar que la IA sea utilizada de manera ética y responsable.

El impacto de las herramientas de IA cada vez más poderosas 🌊

La evolución de las herramientas de IA ha llevado a un aumento de su potencia y capacidad para generar imágenes realistas. Esto ha generado preocupaciones considerables, especialmente en relación con el contenido de abuso sexual infantil. La combinación de conjuntos de datos como Lon 5B, que contienen imágenes y descripciones relacionadas, permite a los modelos de IA aprender una amplia gama de conceptos y crear imágenes en respuesta a estímulos específicos. Sin embargo, este poder también puede ser mal utilizado, lo que hace aún más importante tomar medidas para prevenir el abuso y proteger a los niños.

Uso de AI image generators y conjuntos de datos en el aprendizaje automático 🎨

Los generadores de imágenes de IA, como Stable Diffusion, se basan en conjuntos de datos como Lon 5B para crear contenido visualmente realista. Estos modelos utilizan pares de imágenes y descripciones textuales para aprender conceptos y generar nuevas imágenes en función de esos conceptos. A medida que la IA continúa evolucionando, es fundamental considerar cómo se utilizan estos conjuntos de datos y cómo se pueden mitigar los riesgos asociados con ellos.

La postura de Lion y su política de tolerancia cero 🚫

Lion, la organización sin fines de lucro con sede en Alemania detrás del conjunto de datos Lon 5B, ha afirmado tener una política de tolerancia cero hacia el contenido ilegal. Ante las preocupaciones relacionadas con la presencia de material de abuso infantil en el conjunto de datos, Lion ha eliminado temporalmente Lon 5B de Internet para asegurar que sea seguro antes de republicarlo. Además, Lion ha trabajado en la creación y publicación de filtros para identificar y eliminar contenido ilegal de manera proactiva. A pesar de Ello, el informe destaca la necesidad de una mayor vigilancia y medidas más estrictas para garantizar que el conjunto de datos sea seguro y libre de contenido dañino.

Estabilidad AI y su compromiso con la prevención del mal uso de la IA ⚖️

Stability AI, la startup británica de IA que financió y popularizó Stable Diffusion, ha expresado su compromiso con la prevención del mal uso de la IA. La compañía prohíbe el uso de sus modelos de imágenes para actividades ilegales, incluido el intento de editar o crear contenido de abuso sexual infantil. Bajo este compromiso, Stability AI ha implementado filtros para interceptar estímulos inseguros y salidas inapropiadas cuando los usuarios interactúan con los modelos en su plataforma. Además, han invertido en funciones de etiquetado de contenido para identificar imágenes generadas en su plataforma. Estas medidas contribuyen a dificultar el uso indebido de la IA por parte de actores maliciosos.

Filtrado y etiquetado de contenido en la plataforma de Stability AI 💻

Con el objetivo de garantizar el uso seguro de la IA y evitar el mal uso, Stability AI ha implementado filtros para detectar y mitigar estímulos y resultados inapropiados en su plataforma. Estos filtros permiten interceptar estímulos peligrosos o salidas no deseadas generadas por los modelos de IA. Además, la plataforma ha incorporado funciones de etiquetado de contenido para ayudar a identificar imágenes generadas en su plataforma. Estas capas de mitigación dificultan que los actores maliciosos utilicen la IA para propósitos indebidos.

Detalles sobre el conjunto de datos Lon 5B y su recolección de imágenes 🌐

El conjunto de datos Lon 5B se creó en 2022 y se basa en la recopilación de código HTML crudo realizada por una organización sin fines de lucro de California para localizar imágenes en la web y asociarlas con textos descriptivos. Sin embargo, durante tres meses, corrieron rumores en foros de discusión y redes sociales acerca de la presencia de imágenes ilegales en el conjunto de datos. Este informe del Observatorio de Internet de Stanford es el primer intento documentado de cuantificar y validar estas preocupaciones. Vale la pena señalar que, dado que los investigadores solo pudieron trabajar con una parte limitada del contenido de alto riesgo, es posible que exista más contenido abusivo en el conjunto de datos Lon 5B del que se ha detectado hasta ahora.

La detección del contenido de abuso infantil en el conjunto de datos Lon 5B 👀

Los investigadores del Observatorio de Internet de Stanford pudieron detectar contenido de abuso infantil en el conjunto de datos Lon 5B mediante la búsqueda de diferentes tipos de hashes o huellas digitales asociadas a este tipo de imágenes. Además, validaron sus hallazgos utilizando API dedicadas a encontrar y eliminar imágenes conocidas de explotación infantil, así como mediante la búsqueda de imágenes similares en el conjunto de datos. Gran parte de este contenido sospechoso ha sido validado por terceros, como el Centro Canadiense de Protección Infantil y la herramienta PhotoDNA desarrollada por Microsoft. Aunque la cantidad de contenido de abuso infantil encontrado en el conjunto de datos Lon 5B no significa que influya drásticamente en las imágenes generadas por las herramientas de IA, sí tiene un impacto significativo. Esto se debe a que los modelos de IA pueden aprender repetidamente de un número reducido de imágenes, y algunas de ellas pueden ser imágenes abusivas.

Impacto de contenido ilícito en las imágenes generadas por IA 💔

La investigación previa del Observatorio de Internet de Stanford ya había demostrado que los modelos de IA basados ​​en imágenes generativos pueden producir contenido de abuso sexual infantil. No obstante, esta investigación asumía que los sistemas de IA Podían hacerlo combinando dos conceptos, como niños y actividad sexual. Sin embargo, este nuevo informe sugiere que estos modelos pueden generar imágenes ilícitas debido a algunos de los datos subyacentes en los que se basan, como el conjunto de datos Lon 5B. Aunque el contenido de abuso infantil presente en el conjunto de datos Lon 5B no influye directamente en las imágenes generadas por las herramientas de IA, puede contribuir a la aparición de contenido ilícito debido al aprendizaje de estos modelos.

Recomendaciones y conclusiones 📝

El informe del Observatorio de Internet de Stanford concluye con una serie de recomendaciones importantes. En primer lugar, se recomienda que los modelos basados en la versión 1.5 de Stable Diffusion sean descontinuados y su distribución se detenga siempre que sea posible debido a la generación de contenido sexualmente explícito. Además, se enfatiza en la necesidad de implementar medidas más estrictas para mitigar el riesgo de contenido ilícito en herramientas de IA similares. También se resalta la importancia de la vigilancia continua y el desarrollo de nuevos mecanismos de detección para proteger a los niños. Es crucial abordar estos desafíos éticos y legales para garantizar el uso responsable y seguro de la IA en el futuro.

Table of Contents:

1. Introducción 🌟
2. ¿Qué es el conjunto de datos Lon 5B? 🧩
3. Preocupaciones sobre contenido de abuso infantil en el conjunto de datos Lon 5B ❗
4. El impacto de las herramientas de IA cada vez más poderosas 🌊
5. Uso de AI image generators y conjuntos de datos en el aprendizaje automático 🎨
6. La postura de Lion y su política de tolerancia cero 🚫
7. Estabilidad AI y su compromiso con la prevención del mal uso de la IA ⚖️
8. Filtrado y etiquetado de contenido en la plataforma de Stability AI 💻
9. Detalles sobre el conjunto de datos Lon 5B y su recolección de imágenes 🌐
10. La detección del contenido de abuso infantil en el conjunto de datos Lon 5B 👀
11. Impacto de contenido ilícito en las imágenes generadas por IA 💔
12. Recomendaciones y conclusiones 📝