近期，社交媒体几乎被3D人偶、复古风视频剪辑以及层出不穷的变装挑战刷屏——这一切都源自Google Gemini推出的“Nano Banan”（纳米香蕉）。这股吉卜力风格的浪潮，迅速席卷了全球社交媒体平台。

就在大多数人沉迷于采用Nano Banana创作Instagram贴文之际，也有一些人开始意识到这一技术背后潜藏的风险，并关注相应的安全使用措施。本文将探讨在使用Nano Banana时应该注意的安全问题及防范措施。

Nano Banana是什么？

Nano Banana是Google Gemini推出的一款功能强大的图像编辑和生成式人工智能工具。它允许用户：

• 将自拍照转换为风格多样的3D虚拟人偶；
• 应用复古宝莱坞风格的编辑效果，如上世纪90年代纱丽风格和电影级光影处理；
• 生成具有人工智能增强魅力的照片与肖像；
• 支持使用如SynthID等隐形水印的滤镜进行内容标注。

该工具一经推出，便在Instagram、YouTube和TikTok等平台迅速走红，为Gemini吸引了数百万新用户。尽管Nano Banana极大地激发了用户的创造力，但专家也提醒，人工智能照片编辑技术背后仍存在诸多风险。

Nano Banana背后的隐藏风险

使用Nano Banana安全吗？ 以下将一探究竟。

隐私与数据泄露问题

• 每张上传的照片都可能成为数据来源。这些数据不仅会被保存，还可能被重复使用，甚至遭到滥用。
• 图片上传风险：用户上传的自拍照可能被存储在谷歌服务器中，并用于人工智能模型的后续训练。
• 元数据泄露风险：照片中常隐藏诸如手机型号、GPS定位、拍摄时间等元数据。如果没有经过处理，这些信息可能造成个人隐私泄露。
• 数据保留政策：大多数用户并未仔细阅读隐私政策的具体条款。谷歌的数据保留策略可能允许图像被存储的时间超出用户预期。

深度伪造与虚假信息威胁

• 人工智能编辑效果高度逼真，存在被滥用的潜在风险。
• 身份特征误改：Nano Banana有时会为图像添加原本不存在的特征（例如痣或特殊标记），导致人物外貌失实。
• 深度伪造风险：经其处理的图像可能被用于制造虚假新闻、实施网络骚扰甚至进行政治操纵，对社会造成实质性危害。
• 信任危机：随着人工智能生成图像的普及，公众可能逐渐对一切图像内容产生怀疑，这将严重冲击新闻真实性、司法证据效力及社会信任体系。

安全与网络犯罪风险

只要有利益存在，网络犯罪分子就会闻风而至。

• 假冒应用程序：欺诈者发布所谓的“Nano Banana应用程序”，诱导用户下载，实际是恶意软件。
• 网络钓鱼诈骗：一些虚假网站承诺提供“独家Nano Banana编辑”功能，实际上为了窃取用户的个人信息。
• 社会工程学攻击：经过人工智能工具编辑过的照片可以用于诈骗或身份盗窃。

伦理与心理风险

人工智能图像编辑的影响远不止于技术层面，更深刻地触及人类社会与个体心理。

• 助长不切实际的审美标准：人工智能图像编辑常使人像的脸型变瘦、眼睛变大或皮肤更光滑。这会引发不健康的攀比和自尊问题。
• 情绪困扰：当人工智能随机添加特征到他们的人像上时，一些用户感到“毛骨悚然”。
• 文化误导：例如尽管印度的纱丽文化由于人工智能特效而广泛传播，但在被滥用时可能会使文化服饰变得庸俗化或冒犯宗教团体。

法律与合规问题

有关人工智能内容的法律仍在不断发展，用户可能在无意中面临违反法律的风险。

• 版权所有权不明确：经过人工智能编辑生成的图片版权究竟属于用户、谷歌公司，还是人工智能模型？目前法律尚未对此作出清晰界定。
• 许可与肖像权风险：未经允许使用他人的照片，使用者可能陷入法律纠纷。
• 加快人工智能立法进程：例如印度《数字个人数据保护法》（2023）明确规定企业需对滥用用户个人数据的行为承担责任。其他国家也在出台类似法律。

Nano Banana风险实例

印度一名使用Nano Banana的用户Jhalakbhawani在Instagram上发帖称，在使用Nano Banana将她的自拍照变成复古的宝莱坞风格纱丽图像之后，发现人工智能在其左手上添加了一颗原图中根本不存在的痣。

她表示：“Gemini怎么会知道我身体这个位置有颗痣？这实在太惊悚、太诡异了。”

这一事例揭示出人工智能可能凭空生成现实中并不存在的身体特征，从而导致用户产生认知困惑，甚至引发对自我身份真实性的质疑。

点击此处查看完整故事。

如何安全使用Nano Banana

人们可以尝试使用Nano Banana，但需保持警惕并谨慎行事。以下为五项基本安全建议：

1.上传文件之前移除元数据——删除隐藏的位置和设备信息等元数据。

2.避免上传私密或个人照片——切勿上传不想泄露的内容

3.只使用官方Google Gemini应用程序——-远离所谓的“免费Nano Banana”网站。

4.保留原始照片——-以便在需要时验证图像的真实性与来源。

5.审慎公开分享的内容——编辑过的图像可能会迅速传播并被滥用。

谷歌和监管机构应采取的措施

尽管用户可采取一些防范措施，但谷歌与监管机构同样应在安全保障中承担关键责任：

• 采用透明的数据策略：谷歌公司应明确公开图像存储的时间以及是否用于训练。
• 开放公共水印检查工具：像SynthID这样的工具应该对所有人都开放。
• 增强安全过滤机制：防止细微但有害的错误编辑结果（例如添加痣或标记）。
• 开展安全宣传活动：帮助用户了解人工智能的风险并推广安全实践。

Nano Banana如何增加能源浪费

最近一项名为“图像的隐藏成本：量化人工智能图像生成的能耗”的研究发现，不同的人工智能图像生成模型的能耗存在巨大差异。研究人员测试了17种模型，观察到根据模型架构、图像分辨率和量化设置的不同，能耗的差异可达46倍。例如，将图像分辨率加倍有时会使能源消耗增加1.3倍至4.7倍。

以下是这些发现如何适用于Nano Banana以及该工具可能如何显著加剧能源浪费的原因：

• 用户能源意识薄弱：大多数用户在使用滤镜或生成多张图像时不会考虑能源消耗。大多数应用程序没有显示编辑图像的能耗或环境成本的可见指标。
• 每张图片生成多个版本：用户经常运行多个提示/滤镜或重新生成图像，甚至反复重新生成图像。每一次生成操作均需独立计算，导致能源消耗随生成次数成倍增加。
• 高分辨率与复杂风格化效果：诸如复古宝莱坞纱丽滤镜、电影级调色或3D人偶转换等高级特效，通常需要比基础编辑操作更庞大的计算资源。研究表明，生成高分辨率图像所产生的能耗显著高于生成普通图像。
• 大型后端基础设施支持：生成式人工智能工具依赖于配备GPU/TPU的高性能服务器集群，这些设备不仅在执行计算时消耗大量电力，还需额外能源用于冷却、数据传输与存储维护，多重能耗将持续累积。
• 病毒式传播带来规模性能耗：Nano Banana作为热门工具，日均用户已达百万级别。即便一次图像生成的能耗相对有限，大量用户频繁使用所带来的总体能源需求也将极为可观。

相关阅读

• Create your own 3D Figurine Using Nano Banana AI
• 15 Nano Banana Prompts to Try Today!
• Is Nano Banana Better than GPT-5? Let’s Find Out!
• Nano Banana vs Qwen: Which is Better?
• End-to-End Marketing Automation Using Nano Banana + n8n
• How to Create Videos Using Nano Banana + Veo 3?
• Turn Your Family Photo into a Royal Portrait Using this Nano Banana Prompt

结束语

Nano Banana所带来的创意浪潮固然令人兴奋，却也提醒人们采用审慎的态度对待人工智能技术。用户上传的每一张图像（每个数据片段）都在持续驱动这个庞大系统的运转。然而，在畅享创造乐趣的同时，不应忽视其背后隐藏的代价：除了隐私与安全风险之外，每日数百万次人工智能生成请求所累积的能源消耗，带来了不容忽视的巨大成本。

因此，在享受 Nano Banana带来创意乐趣的同时，也应谨慎管理上传的内容与生成的频率。人们加强环保意识，不仅能够守护自己的数字身份，也为地球的可持续发展贡献力量。