2025年人们成天讨论的是，到底会不会被AI抢走饭碗？人类和AI之间的矛盾在2026年初进一步升级，AI不仅想要你的饭碗，现在它还想扒掉你的衣服。因为用户“惊讶”发现，此前标榜“辛辣、无束缚”的Grok彻底放飞了。只要输入简单的指令，它就能毫无心理负担地处理普通人的照片（包括你的朋友圈自拍），生成极为逼真的色……

本文来自微信公众号： 果壳 ，作者：糕级冻雾，编辑：沈知涵，原文标题：《如何避免在 AI 作品中看到自己的裸照？》

2025年人们成天讨论的是，到底会不会被AI抢走饭碗？人类和AI之间的矛盾在2026年初进一步升级，AI不仅想要你的饭碗，现在它还想扒掉你的衣服。

因为用户“惊讶”发现，此前标榜“辛辣、无束缚”的Grok彻底放飞了。

只要输入简单的指令，它就能毫无心理负担地处理普通人的照片（包括你的朋友圈自拍），生成极为逼真的色情图像。

不过最近几天，面对加州总检察长调查，马斯克“滑跪”了，声明“全面禁止Grok生成基于真人的性暴露图像”。

非常戏剧性的一幕。此前面对英国首相的怒斥，马斯克还曾两手一摊：“不知情”。

可见，将隐私寄托于巨头的一念之差是多么危险。前一天，还是充钱Premium用户的“特权”；后一天，就变成了“零容忍”的围观内容。

大公司的底线，可高可低，全看需要承担多大的法律风险。

面对AI想要“吃干抹净”的攻击，人类开始反击。

Grok一路裸奔

我们先简单回溯一下Grok的“脱衣门”事件。

1月初，一些订阅了X Premium的用户发现，集成在平台内的Grok AI似乎“解锁”了某种不得了的能力。

通常我们调戏ChatGPT或者Midjourney时，只要稍微带点儿“颜色”，AI就会立马化身“教导主任”，弹出一行红字：“作为一个人工智能语言模型，我不能……”

但Grok不一样。Grok从出生起就主打一个“反骨”。官方宣传里说它有“Spicy Mode（辛辣模式）”，主打幽默、叛逆、不说教、反政治正确。

结果大家越用越发现，这所谓的“辛辣”，辣得有点过头了。

“生成一张（某位名人）的裸照”，或者“让她穿得清凉点”，输入这种毫不隐晦的指令，Grok就会在几秒钟内吐出一张“细节逼真”的图像。

没有模糊处理，没有“违反社区规则”的拦截，当然了，也没有伦理道德上的最基本的犹豫。

很快，普通人就遭殃了。有人上传了前女友的日常照片，要求Grok将其“脱掉”，Grok照做不误。一夜之间，X平台变成了一个巨大的、混乱的造黄工厂。

X平台随后对部分关键词进行了屏蔽，但这种事后补救总是显得苍白且虚伪。

X上充斥着对Grok下特殊指令的推文丨404 Media

原来摆脱开“政治正确”的枷锁后，我们得到的并不是绝对的真理，而是纯粹的下流。

全世界的媒体口诛笔伐，欧盟监管机构“磨刀霍霍”。

X平台怎么应对的呢？他们没有彻底下线这个功能，而是出了个公告，大意是：哪怕是为了艺术创作，也请大家注意素质。另外，这个功能只有尊贵的Premium+会员才能用。

这就属于“明知故犯”了，在其他AI服务上，生成非自愿色情内容是被严厉禁止的“红线”行为，会导致封号。而在X平台，这似乎变成了一种“特权服务”。

而这是Grok产品策略的必然结果。

首先，是Grok的“刹车片”被拆了。在硅谷，每家做AI的大厂都有一个叫“信任与安全”的部门，里面有专门搞“红灯测试”的团队，他们的工作就是天天攻击自家AI，想方设法让它说脏话、搞黄色，然后把这些漏洞堵上。

在硅谷，虽然大家都嫌弃审核团队拖慢了开发进度，但没有人敢真的完全裸奔。而xAI似乎为了追求极致的开发速度和成本控制，把这帮人裁得差不多了。

其次，深受“反觉醒”意识影响，马斯克一直觉得OpenAI和Google的AI被“白左”思想洗脑了，太讲究政治正确。他想要一个“基于真相”的AI。但问题是，生成式AI的“真相”是基于训练数据的。

互联网的原始数据里有莎士比亚，也有4chan的垃圾话；有艺术品，也有海量的色情内容。如果你不加人工干预去过滤，不做那些所谓的“矫情”限制，AI就会吐出“原汤化原食”的糟粕。

Grok的失控，某种程度上是xAI为了兑现“言论自由绝对主义”承诺而支付的昂贵学费。然而，是谁承担了这些学费呢？

无辜之人“被生成”裸照，恰恰展示了“技术平民化”可怕的一面。

在Grok出现之前，如果你想做一个Deepfake视频去恶心别人，你得懂点编程，得有个好显卡，还得花几个小时去训练模型。这个门槛天然地挡住了绝大多数一时兴起的恶意。但是现在作恶门槛几乎没有了。

“Deepfake不再是黑客的玩具，它成了针对普通人的大规模杀伤性武器。”

你分享的是自拍和素材，但在作恶之人手中，是“搞黄色”的素材和要挟你的筹码。

我们这些无辜的普通人除了“被裸奔”就无计可施吗？别急，反击正在开始。

穿上“皇帝的新衣”，让AI“瞎眼”

人类其实没闲着。

把时间倒回十多年前，那是一个AI还很“笨”的年代，当时最著名的“反监控”项目，是艺术家Adam Harvey发明的CV Dazzle（计算机视觉迷彩）。

那个年代的摄像头，用的是一种叫“Haar级联”的古早算法。这玩意儿认人主要靠找阴影：眼窝比脑门黑，鼻梁比脸颊亮。如果它找到了这组“T字形”的明暗关系，它就判定：“发现人类”。

针对这个原理，Adam Harvey设计了一套极为夸张的妆容：在脸颊画上黑色的几何色块，在鼻梁贴上反光亮片，或者留着遮住一只眼睛的不对称怪异发型。

在摄像头的算法眼里，这张脸的明暗关系彻底乱了，它困惑地认为这一坨像素只是一堆乱码，而不是人脸。

这招属于“杀敌一千，自损八百”，别说AI，我妈也认不出我了｜Adam Harvey

同时，AI也在进化。卷积神经网络不再依赖死板的规则。他像人类一样在看过数以万计的人脸之后，知道“即使脸上画了奇怪的黑条，只要有两只眼睛一张嘴，这就是个人”。

人类只能换招儿。比如用穿着来迷惑AI。

这种方法还有个学名叫，Adversarial Fashion（对抗性时尚）。一些代表作极具极客们的幽默感。

比如安全研究员Kate Rose设计的“车牌衣”，这件衣服上密密麻麻印满了各种车牌图案。当你在街上走，路边的自动车牌识别系统（ALPR）就会疯掉，它本来想拍违章车辆，结果瞬间被你身上几十款车牌吸引走了。

还有更高级的，意大利公司Cap_able推出的针织衫，一件要好几百欧元。这衣服上的花纹看起来像老旧电视的雪花屏。但在AI的高维视角里，这些花纹的数学特征被设计成了动物。

所以在AI的眼里，穿这件衣服的人不是“人”，而是一只长颈鹿、斑马，或者单纯的背景噪点。

武汉大学就曾研发过一种T恤，上面印着由算法生成的特殊迷彩和特殊温度色块。白天，让可见光摄像头“迷茫”，夜晚，让红外成像识别系统“失明”。

听起来很酷对吧？但是，现实往往更加骨感。

因为这些图案必须平整地展示给摄像头。一旦弯腰系鞋带，衣服起褶子，图案扭曲了，光线变暗了，AI立刻就能认出面前的是个大活人。加上AI进化飞速，很快，人类又“赤裸裸”地站在AI面前。

事实证明，高科技的反监控服装还不如几块钱的医用口罩更能保护隐私。

这种特殊镜片设计的墨镜也是用于防偷拍和面部识别｜图源：reflectacles

接着，AI又进化到了“一键脱衣”。任何外在的物理防御似乎都没用了。

因为就算你出门把自己裹成木乃伊，你在十年前发的那些没戴口罩的自拍呢？你出现在别人照片里的合影呢？你整个班级的毕业照呢？

既然躲不掉，既然上网必留痕，那就不躲了。一种“数据投毒”的技术横空出世，人类“防御”未果，于是展开了一场“报复”。

算了，还是喂AI吃“屎”吧

芝加哥大学的SAND Lab实验室开发了一个AI工具Nightshade（龙葵，一种有毒植物）。听名字就知道，这玩意儿有毒。

Nightshade是怎么“下毒”的？首先得知道AI怎么看图的。

你以为AI看到一张“狗”的照片，会像你一样感叹“哇，毛好顺，眼神好乖”吗？

完全不是，在AI眼里没有“狗”和“猫”的概念，它看到的只是一堆数学坐标。

利用AI这种“脑回路”，Nightshade采用一种叫“对抗性扰动（Adversarial Perturbation）”的技术，来迷惑它。

简单来说，就是通过精密的算法，对照片里的像素进行极其微小的修改。

上图是原始图像，下图是“中毒图像”，人眼看不出区别｜Nightshade

这种修改可能只是把第10086号像素的亮度调高了1%，把第23333号像素的色调偏红了0.5%。

对人类的肉眼来说，狗狗还是那个狗狗，但在AI眼里，这些微小的像素变化累加在一起，导致这张照片的数学坐标发生了剧烈的位移，已经从“狗”位移成了“猫”。

假设这张照片被AI爬回去训练。虽然打着“狗”的标签，但为AI吃下的是“猫”的“口感”（数学特征）。

如果网友有千张、万张这样的“毒照片”呢？AI就会逐渐认知错乱，当以后AI再被让画一只“狗”，它会自信地画一只猫，或者带有猫身体部位的怪物。

AI眼中的图片会随着毒的剂量往右边偏移，但人眼始终是最左侧的图像｜图源：UCHICAGO MAGAZINE

这就是Nightshade做的事情，为AI“指鹿为马”。

一旦模型中毒，唯一的解药就是把所有数据删了重练。这对于动辄花费数千万美元训练一次的大模型来说，是毁灭性的打击。

正如Nightshade的开发者所说：“这是一种威慑，如果不经同意就拿我们的作品去训练AI，那你们就得承担模型损坏的风险。”

目前，普通用户如你我可以安装一个Nightshade，将照片处理后再发到社交媒体。

如果未来，类似功能被直接集成到相机app，社交平台里呢？每一张上传到互联网前的照片，都默认带有一滴“毒药”呢？团队希望这个工具能忽悠到“下一代模型”。

在这场人与AI的博弈中，我们无法永远隐身。至少现在，我们手中有了筹码。

参考文献

[1]https://www.technologyreview.com/2023/10/23/1082189/data-poisoning-artists-fight-generative-ai/

[2]https://www.404media.co/the-state-of-anti-surveillance-design/?ref=daily-stories-newsletter&attribution_id=695bca4523a21e0001f3c3b3&attribution_type=post

[3]https://adam.harvey.studio/cvdazzle/?ref=404media.co

[4]https://www.vice.com/en/article/adversarial-fashion-clothes-that-confuse-automatic-license-plate-readers/?ref=404media.co