X揭橥声明指，团队正积极删除有关照片，并向张贴的用户采纳适当行动。

纽约州民主党众议员莫雷尔（Joseph Morelle）训斥该批照片，形容是性虐待。
他在去年5月提出法案，哀求立法禁止分享未经赞许的深伪色情材料，称这些图片及片段带来无法挽回的感情、经济及名誉危害，而且女性亦不成比例地受影响。

共和党的新泽西州众议员坚恩（Tom Kean Jr）亦认为，人工智能（AI）技能的发展远超必要的保障方法，无论受害者是Taylor Swift或是当地的年轻人，国会都须要建立保卫方法应对情形。

预防天生色情图片是人工智能领域的一个主要问题，须要综合考虑多个方面的办理方案。
以下是一些可能的方法：

数据过滤和监督学习：在演习天生模型时，利用大量清洁的、无害的数据，并在监督学习中引入过滤器，以识别和过滤出不良内容。
这须要一个强大而有效的监督系统，以便在演习过程中监督模型的输出。

反馈机制： 引入用户反馈系统，利用户能够报告任何不良内容。
通过剖析这些反馈，系统可以不断改进并更新其过滤器。

深度学习模型的改进：不断改进天生模型的架构，使其更好地理解和天生符合道德和法律标准的内容。
这可能涉及到利用更繁芜的模型、引入更多的约束条件或者采取一些专门设计用于天生无害内容的技能。

法律法规和道德准则：制订并逼迫实行法律法规，规定天生模型的利用必须符合一定的道德和法律准则。
这有助于将任务追溯到模型的利用者，并鼓励制造商设计更加安全的系统。

社区参与和开放标准： 鼓励社区参与，使更多的人参与到天生模型的设计和监管中。
制订开放的标准，确保天生模型的设计和运用符合广泛接管的道德和法律哀求。

利用预先演习的过滤器：在天生模型的输出上层添加专门用于检测和过滤不良内容的预先演习过的过滤器。
这可以作为一个额外的保护层，帮助防止天生色情图片的输出。

实时监控：对天生模型的输出进行实时监控，以及时创造并应对不良内容。
这可能须要一种自动化系统，能够识别并处理天生的内容，同时确保不产生有害的图像。

须要强调的是，这个问题是一个繁芜的、不断演化的寻衅，可能须要综合利用多种方法，以便更有效地预防天生色情图片的问题。

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