譯者 | 李睿

審校 | 重樓

近期，社交媒體幾乎被3D人偶、復古風視頻剪輯以及層出不窮的變裝挑戰刷屏——這一切都源自Google Gemini推出的“Nano Banan”（納米香蕉）。這股吉卜力風格的浪潮，迅速席卷了全球社交媒體平臺。

就在大多數人沉迷于采用Nano Banana創作Instagram貼文之際，也有一些人開始意識到這一技術背后潛藏的風險，并關注相應的安全使用措施。本文將探討在使用Nano Banana時應該注意的安全問題及防范措施。

Nano Banana是什么？

Nano Banana是Google Gemini推出的一款功能強大的圖像編輯和生成式人工智能工具。它允許用戶：    

• 將自拍照轉換為風格多樣的3D虛擬人偶； 
• 應用復古寶萊塢風格的編輯效果，如上世紀90年代紗麗風格和電影級光影處理；
• 生成具有人工智能增強魅力的照片與肖像；
• 支持使用如SynthID等隱形水印的濾鏡進行內容標注。

該工具一經推出，便在Instagram、YouTube和TikTok等平臺迅速走紅，為Gemini吸引了數百萬新用戶。盡管Nano Banana極大地激發了用戶的創造力，但專家也提醒，人工智能照片編輯技術背后仍存在諸多風險。

Nano Banana背后的隱藏風險  

使用Nano Banana安全嗎？ 以下將一探究竟。

隱私與數據泄露問題

• 每張上傳的照片都可能成為數據來源。這些數據不僅會被保存，還可能被重復使用，甚至遭到濫用。
• 圖片上傳風險：用戶上傳的自拍照可能被存儲在谷歌服務器中，并用于人工智能模型的后續訓練。
• 元數據泄露風險：照片中常隱藏諸如手機型號、GPS定位、拍攝時間等元數據。如果沒有經過處理，這些信息可能造成個人隱私泄露。
• 數據保留政策：大多數用戶并未仔細閱讀隱私政策的具體條款。谷歌的數據保留策略可能允許圖像被存儲的時間超出用戶預期。

深度偽造與虛假信息威脅

• 人工智能編輯效果高度逼真，存在被濫用的潛在風險。
• 身份特征誤改：Nano Banana有時會為圖像添加原本不存在的特征（例如痣或特殊標記），導致人物外貌失實。
• 深度偽造風險：經其處理的圖像可能被用于制造虛假新聞、實施網絡騷擾甚至進行政治操縱，對社會造成實質性危害。
• 信任危機：隨著人工智能生成圖像的普及，公眾可能逐漸對一切圖像內容產生懷疑，這將嚴重沖擊新聞真實性、司法證據效力及社會信任體系。

安全與網絡犯罪風險

只要有利益存在，網絡犯罪分子就會聞風而至。

• 假冒應用程序：欺詐者發布所謂的“Nano Banana應用程序”，誘導用戶下載，實際是惡意軟件。
• 網絡釣魚詐騙：一些虛假網站承諾提供“獨家Nano Banana編輯”功能，實際上為了竊取用戶的個人信息。
• 社會工程學攻擊：經過人工智能工具編輯過的照片可以用于詐騙或身份盜竊。

倫理與心理風險

人工智能圖像編輯的影響遠不止于技術層面，更深刻地觸及人類社會與個體心理。

• 助長不切實際的審美標準：人工智能圖像編輯常使人像的臉型變瘦、眼睛變大或皮膚更光滑。這會引發不健康的攀比和自尊問題。
• 情緒困擾：當人工智能隨機添加特征到他們的人像上時，一些用戶感到“毛骨悚然”。
• 文化誤導：例如盡管印度的紗麗文化由于人工智能特效而廣泛傳播，但在被濫用時可能會使文化服飾變得庸俗化或冒犯宗教團體。

法律與合規問題

有關人工智能內容的法律仍在不斷發展，用戶可能在無意中面臨違反法律的風險。

• 版權所有權不明確：經過人工智能編輯生成的圖片版權究竟屬于用戶、谷歌公司，還是人工智能模型？目前法律尚未對此作出清晰界定。
• 許可與肖像權風險：未經允許使用他人的照片，使用者可能陷入法律糾紛。
• 加快人工智能立法進程：例如印度《數字個人數據保護法》（2023）明確規定企業需對濫用用戶個人數據的行為承擔責任。其他國家也在出臺類似法律。

Nano Banana風險實例

印度一名使用Nano Banana的用戶Jhalakbhawani在Instagram上發帖稱，在使用Nano Banana將她的自拍照變成復古的寶萊塢風格紗麗圖像之后，發現人工智能在其左手上添加了一顆原圖中根本不存在的痣。

她表示：“Gemini怎么會知道我身體這個位置有顆痣？這實在太驚悚、太詭異了。”

這一事例揭示出人工智能可能憑空生成現實中并不存在的身體特征，從而導致用戶產生認知困惑，甚至引發對自我身份真實性的質疑。

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如何安全使用Nano Banana

人們可以嘗試使用Nano Banana，但需保持警惕并謹慎行事。以下為五項基本安全建議：

1.上傳文件之前移除元數據——刪除隱藏的位置和設備信息等元數據。  

2.避免上傳私密或個人照片——切勿上傳不想泄露的內容

3.只使用官方Google Gemini應用程序——-遠離所謂的“免費Nano Banana”網站。

4.保留原始照片——-以便在需要時驗證圖像的真實性與來源。

5.審慎公開分享的內容——編輯過的圖像可能會迅速傳播并被濫用。

谷歌和監管機構應采取的措施

盡管用戶可采取一些防范措施，但谷歌與監管機構同樣應在安全保障中承擔關鍵責任：

• 采用透明的數據策略：谷歌公司應明確公開圖像存儲的時間以及是否用于訓練。
• 開放公共水印檢查工具：像SynthID這樣的工具應該對所有人都開放。
• 增強安全過濾機制：防止細微但有害的錯誤編輯結果（例如添加痣或標記）。
• 開展安全宣傳活動：幫助用戶了解人工智能的風險并推廣安全實踐。

Nano Banana如何增加能源浪費

最近一項名為“圖像的隱藏成本：量化人工智能圖像生成的能耗”的研究發現，不同的人工智能圖像生成模型的能耗存在巨大差異。研究人員測試了17種模型，觀察到根據模型架構、圖像分辨率和量化設置的不同，能耗的差異可達46倍。例如，將圖像分辨率加倍有時會使能源消耗增加1.3倍至4.7倍。

以下是這些發現如何適用于Nano Banana以及該工具可能如何顯著加劇能源浪費的原因：

• 用戶能源意識薄弱：大多數用戶在使用濾鏡或生成多張圖像時不會考慮能源消耗。大多數應用程序沒有顯示編輯圖像的能耗或環境成本的可見指標。
• 每張圖片生成多個版本：用戶經常運行多個提示/濾鏡或重新生成圖像，甚至反復重新生成圖像。每一次生成操作均需獨立計算，導致能源消耗隨生成次數成倍增加。
• 高分辨率與復雜風格化效果：諸如復古寶萊塢紗麗濾鏡、電影級調色或3D人偶轉換等高級特效，通常需要比基礎編輯操作更龐大的計算資源。研究表明，生成高分辨率圖像所產生的能耗顯著高于生成普通圖像。
• 大型后端基礎設施支持：生成式人工智能工具依賴于配備GPU/TPU的高性能服務器集群，這些設備不僅在執行計算時消耗大量電力，還需額外能源用于冷卻、數據傳輸與存儲維護，多重能耗將持續累積。
• 病毒式傳播帶來規模性能耗：Nano Banana作為熱門工具，日均用戶已達百萬級別。即便一次圖像生成的能耗相對有限，大量用戶頻繁使用所帶來的總體能源需求也將極為可觀。

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結束語

Nano Banana所帶來的創意浪潮固然令人興奮，卻也提醒人們采用審慎的態度對待人工智能技術。用戶上傳的每一張圖像（每個數據片段）都在持續驅動這個龐大系統的運轉。然而，在暢享創造樂趣的同時，不應忽視其背后隱藏的代價：除了隱私與安全風險之外，每日數百萬次人工智能生成請求所累積的能源消耗，帶來了不容忽視的巨大成本。

因此，在享受 Nano Banana帶來創意樂趣的同時，也應謹慎管理上傳的內容與生成的頻率。人們加強環保意識，不僅能夠守護自己的數字身份，也為地球的可持續發展貢獻力量。

原文標題：Is it Safe to Use Nano Banana?，作者：Nitika Sharma