حظرت Google تدريب Deepfakes في Colab

في وقت ما خلال الأسبوعين الماضيين، قامت جوجل بهدوء بتغيير شروط الخدمة لمستخدمي Colab، مضيفة شرطًا بأنه لم يعد من الممكن استخدام خدمات Colab لتدريب التزييف العميق.

تحديث مايو يجلب حظرًا على Colab. المصدر: https://research.google.com/colaboratory/faq.html#limitations-and-restrictions

النسخة الأولى المؤرشفة على شبكة الإنترنت من أرشيف الإنترنت والتي تتميز بمنع التزييف العميق كانت القبض الثلاثاء الماضي 24 مايو. آخر نسخة تم التقاطها من الأسئلة الشائعة الخاصة بـ Colab والتي تعمل ليس أذكر أن الحظر كان على 14th مايو.

من التوزيعين الشائعين لإنشاء التزييف العميق ، ديب فيس لاب (DFL) و تبديل الوجه، وكلاهما متفرع من الكود المثير للجدل والمجهول المنشور على Reddit في القرن الرابع الميلاديفقط أكثر سيئة السمعة يبدو أن DFL كان مستهدفًا بشكل مباشر من قبل الحظر. وفقًا لمطور deepfake "chervonij" في DFL Discord ، يتم تشغيل البرنامج في Google Colab الآن يصدر تحذيرا:

ربما تقوم بتنفيذ تعليمات برمجية غير مسموح بها ، وقد يحد هذا من قدرتك على استخدام Colab في المستقبل. يرجى ملاحظة الإجراءات المحظورة المحددة في الأسئلة الشائعة الخاصة بنا. '

ومع ذلك ، من المثير للاهتمام ، أنه يُسمح للمستخدم حاليًا بمتابعة تنفيذ الكود.

التحذير الجديد الذي رحب بمحاولة صانعي الكرة العميقة في DFL تشغيل الكود على Google Colab. المصدر: https://discord.com/channels/797172242697682985/797391052042010654/979823182624219136

وفقًا لمستخدم في Discord للتوزيع المنافس FaceSwap ، من الواضح أن كود هذا المشروع لم يطلق التحذير بعد ، مما يشير إلى ذلك الرمز لـ DeepFaceLab (أيضًا بنية التغذية لتنفيذ التدفق العميق في الوقت الفعلي ديب فيس لايف) ، وهي طريقة التزييف العميق الأكثر انتشارًا ، وقد استهدفتها شركة Colab على وجه التحديد.

علق مطور FaceSwap مات تورا:

أجد أنه من غير المحتمل جدًا أن تقوم Google بذلك لأي أسباب أخلاقية معينة ، وأكثر من ذلك ، فإن سبب وجود Colab هو أن يتمكن الطلاب / علماء البيانات / الباحثون من تشغيل كود GPU باهظ الثمن من الناحية الحسابية بطريقة سهلة ويسهل الوصول إليها ، وخالية من تكلفة. ومع ذلك ، أظن أن عددًا كبيرًا من المستخدمين يستغلون هذا المورد لإنشاء نماذج التزييف العميق ، على نطاق واسع ، وهو أمر مكلف من الناحية الحسابية ويستغرق قدرًا كبيرًا من وقت التدريب لتحقيق النتائج.

يمكنك القول أن كولاب يميل أكثر إلى الجانب التعليمي والبحثي للذكاء الاصطناعي. إن تنفيذ البرامج النصية التي تتطلب القليل من مدخلات المستخدم ، أو الفهم ، يميل إلى عكس ذلك. في Faceswap ، نحاول التركيز على تثقيف المستخدم بالذكاء الاصطناعي والآليات المستخدمة ، مع تقليل حاجز الدخول. نحن نشجع بشدة الاستخدام الأخلاقي للبرنامج ونشعر أن إتاحة هذه الأنواع من الأدوات لجمهور أوسع يساعد في تثقيف الناس فيما يتعلق بما يمكن تحقيقه في عالم اليوم ، بدلاً من إخفائه عن قلة مختارة.

لسوء الحظ ، لا يمكننا التحكم في كيفية استخدام أدواتنا في النهاية ، ولا في مكان تشغيلها. يحزنني أنه تم إغلاق طريق للناس لتجربة الكود الخاص بنا ، ومع ذلك ، فيما يتعلق بحماية هذا المورد المعين لضمان إتاحته للجمهور المستهدف الفعلي ، أجده مفهومًا.

لا يوجد دليل على أن التقييد الجديد يقتصر فقط على المستوى المجاني من Google Colab - في أسفل قائمة الأنشطة المحظورة التي تمت إضافة تقنية التزييف العميق إليها الآن ، هي الملاحظة "توجد قيود إضافية للمستخدمين المدفوعين"، مما يشير إلى أن هذه هي لوائح أساسية. فيما يتعلق بحظر التزييف العميق ، فقد أربك هذا البعض منذ ذلك الحين "تعدين العملات المشفرة" و "الانخراط في تبادل الملفات من نظير إلى نظير" يتم تضمينها في كل من قسم "القيود" المجاني والمحترف.

من خلال هذا المنطق ، يُسمح بكل شيء محظور في قسم "القيود" المجاني في إصدار Pro ، طالما أن إصدار Pro لا يحظره صراحة ، بما في ذلك تشغيل هجمات رفض الخدمة'و' "اختراق كلمة المرور". تتعلق القيود الإضافية لطبقة Pro بشكل أساسي بعدم "التأجير من الباطن" للوصول إلى Pro Colab ، على الرغم من المحظورات المكررة المربكة والانتقائية.

Google Colab هو تطبيق مخصص لـ دفتر جوبيتر البيئات، التي تسمح بالتدريب عن بعد لمشاريع التعلم الآلي على وحدات معالجة رسوميات أقوى بكثير مما يستطيع العديد من المستخدمين تحمله.

نظرًا لأن تدريب deepfake هو مطاردة متعطشة للذاكرة VRAM ، ومنذ ظهور مجاعة GPU ، تجنب العديد من صانعي التزييف العميق في السنوات الأخيرة التدريب المنزلي لصالح التدريب عن بُعد في Colab ، حيث يكون من الممكن ، اعتمادًا على الفرصة والمستوى ، لتدريب deepfake نموذج على بطاقات قوية مثل تسلا T4 (16 جيجابايت VRAM ، حاليًا حوالي 2 ألف دولار أمريكي) ، فإن V100 (32 جيجابايت VRAM ، حوالي 4 K دولار أمريكي) ، و A100 العظيم (80 جيجابايت VRAM ، MSRP من 32,097.00،XNUMX دولارًا أمريكيًا) ، من بين أمور أخرى.

يبدو أن الحظر المفروض على تدريب Colab يقلل من مجموعة صانعي الأعماق القادرين على تدريب نماذج عالية الدقة ، حيث تكون صور الإدخال والإخراج أكبر وأكثر ملاءمة لنتائج عالية الدقة وقادرة على استخراج تفاصيل وجه أكبر وإعادة إنتاجها.

بعض الهواة والمتحمسين الأكثر التزامًا بالتزوير العميق ، وفقًا لمنشورات Discord والمنتديات ، قد استثمروا بكثافة في الأجهزة المحلية على مدار العامين الماضيين ، على الرغم من ارتفاع أسعار وحدات معالجة الرسومات.

ومع ذلك ، نظرًا للتكاليف المرتفعة التي ينطوي عليها الأمر ، ظهرت مجتمعات فرعية للتعامل مع تحديات تدريب التزييف العميق على Colabs ، مع تخصيص GPU العشوائي الشكوى الأكثر شيوعًا منذ قيام Colab بتقييد استخدام وحدات معالجة الرسومات عالية الجودة للمستخدمين المجانيين.

* في الرسائل الخاصة على Discord

نُشر لأول مرة في 28 مايو 2022.
تمت المراجعة الساعة 7:28 صباحًا بتوقيت شرق الولايات المتحدة ، تصحيح الخطأ المطبعي للاقتباس.
تمت مراجعته في الساعة 12:40 مساءً بتوقيت شرق الولايات المتحدة - توضيحًا إضافيًا بشأن حظر التزييف العميق المجاني والمحترف ، كما يمكن فهمه على أفضل وجه من قوائم المحظورات "المجانية" و "المؤيدة".