Tạo ảnh thập niên 80 bằng AI, cần lưu ý điều gì?

Ảnh minh họa

Chỉ cần một bức ảnh và vài dòng mô tả, người dùng có thể chuyển đổi ảnh hiện tại sang phong cách thập niên 80. Trang phục, kiểu tóc, tông màu và bối cảnh trong ảnh đều được công cụ AI xử lý lại theo yêu cầu. Cách thực hiện gồm ba bước: tải ảnh lên công cụ AI, chọn phong cách, sau đó chờ hệ thống xử lý và trả kết quả.

Dữ liệu sinh trắc học trong ảnh chân dung

Ảnh chân dung không đơn thuần là một tệp hình ảnh. Nó chứa các đặc điểm sinh trắc học - cấu trúc khuôn mặt, khoảng cách giữa các điểm mốc trên gương mặt - vốn là dữ liệu định danh duy nhất, không thể thay đổi như mật khẩu hay số điện thoại. Đây là lý do nhiều khung pháp lý về bảo vệ dữ liệu, xếp dữ liệu sinh trắc học vào nhóm dữ liệu cá nhân nhạy cảm, cần cơ chế xử lý chặt chẽ hơn so với dữ liệu thông thường.

Khi tải ảnh lên một công cụ AI, quyền kiểm soát đối với dữ liệu này không còn nằm hoàn toàn ở người dùng mà chuyển một phần sang bên cung cấp dịch vụ. Ảnh có thể được lưu trên máy chủ, được dùng để đối chiếu, để huấn luyện mô hình, hoặc phục vụ mục đích thương mại khác tùy vào điều khoản mà đa số người dùng bỏ qua khi bấm "đồng ý".

Cơ chế khiến dữ liệu vượt khỏi tầm kiểm soát của người dùng

Rủi ro không nằm ở việc một bức ảnh bị "đánh cắp" theo nghĩa đơn giản, mà nằm ở khả năng nhân bản của công nghệ AI. Từ một ảnh gốc, mô hình AI có thể tạo ra nhiều biến thể: đổi bối cảnh, đổi biểu cảm, thậm chí ghép khuôn mặt vào một video hoặc tình huống không có thật kỹ thuật vốn là nền tảng của công nghệ deepfake.

Một khi khuôn mặt đã được số hóa thành dữ liệu huấn luyện, việc yêu cầu gỡ bỏ hoàn toàn gần như bất khả thi, vì bản sao có thể đã được nhân bản, lưu trữ hoặc chia sẻ qua nhiều hệ thống khác nhau trước khi người dùng kịp phát hiện. Điều này khác hẳn với việc xóa một bài đăng trên mạng xã hội. Bài đăng có thể gỡ, nhưng dữ liệu ảnh sau khi qua xử lý AI thì không còn gắn với bài đăng gốc nữa - nó đã tồn tại như một thực thể riêng.

Ngoài khuôn mặt, các chi tiết nền trong ảnh có thể bị khai thác gián tiếp để suy luận ra thông tin định danh khác. Ví dụ, một góc nhà, một bảng hiệu, hoặc biển số xe xuất hiện trong khung hình có thể giúp xác định vị trí địa lý cụ thể của người dùng - kỹ thuật này được gọi là suy luận ngữ cảnh (contextual inference), vốn được sử dụng cả trong nghiệp vụ điều tra và các hoạt động thu thập dữ liệu trái phép.

Nói cách khác, rủi ro thực sự nằm ở chỗ: các mảnh dữ liệu rời rạc trong một bức ảnh có thể được ghép nối để dựng lại thông tin về nơi ở, thói quen sinh hoạt hoặc mối quan hệ xã hội của người trong ảnh chứ không đơn thuần là việc "ai đó nhìn thấy mặt mình".

Bên cạnh đó, hình ảnh của trẻ em khi đưa lên cũng cần mức độ thận trọng cao hơn. Trẻ em chưa thể tự quyết định việc dữ liệu hình ảnh của mình được đưa lên mạng hay không mà thay vào đó là do cha mẹ quyết định. Nói cách khác, mỗi khi một bức ảnh trẻ em được đưa lên nền tảng AI, đó là lựa chọn của người lớn, còn đứa trẻ thì không được hỏi ý kiến.

Điều đáng lo hơn nằm ở yếu tố thời gian. Dữ liệu khuôn mặt của trẻ được thu thập từ hôm nay, nhưng có thể vẫn được lưu trữ và sử dụng trong nhiều năm sau. Đến lúc đó, đứa trẻ đã lớn, có thể có suy nghĩ khác về việc muốn công khai hình ảnh của mình hay không. Nhưng lúc này, việc xóa dữ liệu gần như không còn khả thi.

Người dùng cần cân nhắc khi tham gia các trào lưu tạo ảnh bằng AI để bảo vệ dữ liệu sinh trắc học cũng như tránh các nguy cơ lộ lọt thông tin cá nhân.