솔직히 학습이미지로부터 태깅하고 시작하는 현 방식을 조질려면
어떻게든 이미지 편집툴을 무력화하고 이미지 자체를 훼손시키는 방법이어야만 하는데
전에 봤던 노이즈 추가도 그렇고 걍 블러 한방에 무너지는 방식이라, 사람 눈에 안띄고 학습툴에만 관여하면서 어떠한 편집기술도 안 먹는 그런게 가능할까 싶다

jpg 최저화질 노이즈끼는게 학습에 더 악영향 같은데 ㅋ

한번 보니까 이거 아예 그림에 얼룩이 추가되던데 나이트쉐이드의 공격방식이 문제가 아니라 저 얼룩이 학습 저해요소가 될 수는 있을듯. 당장 몇천장, 몇만장 정도야 문제없겠지만 한참 뒤에 저런 데이터가 엄청나게 많아지면 그림에 얼룩이 나타나는 등 문제 자체는 생기지 않을까? 근데 이게 딱히 나이트쉐이드라서는 아니고 단순히 작가가 자기 그림에 일부러 얼룩 그려버리는 거랑 별반 차이는 없어보임. 보통은 본인의 그림을 망가뜨리는 행동이니 하진 않겠지만, 그렇게 해서라도 막고싶은 마음이야 이해는 가긴 함. 근데 발전 속도 생각하면 저런 얼룩에 대해서 인코딩 단계에서 이해할 수 있게 되는게 그리 멀지 않을 듯 싶은데 그럼 그마저도 효과는 없을 것 같긴 한데.

근데 애초에 얘네 그냥... 제대로 된 것도 아니고 그냥 얼룩지게 만들어서 막으려는 거 보니, 제대로된 무언가를 만든다기보단 창작자를 위한 뭔가를 한다는 명목으로 투자금 받아먹으려고 하는 것 같기도 하고. 고작 이런걸로 ai 학습 방해 툴 운운하는거 보니까 저의가 살짝 의심이 가긴하는데... 어쨌든 수요가 있으니 공급이 있는거고 쓰는 본인들이 그걸로 안심이 된다면야 그걸 내가 비판할 이유는 없겠지