Generatiivsed võistlevad võrgustikud (GAN): sünteetilise meedia ajastu

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Detsember 5, 2023

Ülevaate kokkuvõte

Generatiivsed konkurentsivõrgustikud (GAN-id), mis on tuntud sügavate võltsingute loomise poolest, genereerivad sünteetilisi andmeid, mis jäljendavad tegelikke nägusid, hääli ja kombeid. Nende kasutamine ulatub Adobe Photoshopi täiustamisest kuni realistlike filtrite loomiseni Snapchatis. GAN-id tekitavad aga eetilisi probleeme, kuna neid kasutatakse sageli eksitavate sügavvõltsitud videote loomiseks ja valeinformatsiooni levitamiseks. Tervishoius muretsetakse GAN-koolituses patsiendi andmete privaatsuse pärast. Nendest probleemidest hoolimata on GAN-idel kasulikud rakendused, näiteks kriminaaluurimise abistamine. Nende laialdane kasutamine erinevates sektorites, sealhulgas filminduses ja turunduses, on viinud nõudmiseni rangemate andmekaitsemeetmete ja GAN-tehnoloogia valitsuse reguleerimise järele.

Generatiivsete võistlevate võrkude (GAN-ide) kontekst

GAN on sügava närvivõrgu tüüp, mis suudab genereerida uusi andmeid, mis on sarnased nende andmetega, mille kohta seda koolitatakse. Kaks peamist plokki, mis nägemusliku loomingu loomisel üksteisega võistlevad, nimetatakse generaatoriks ja diskrimineerijaks. Uute andmete loomise eest vastutab generaator, samas kui diskrimineerija püüab genereeritud andmetel ja treeningandmetel vahet teha. Generaator üritab pidevalt diskrimineerijat petta, luues võimalikult reaalset teavet. Selleks peab generaator õppima andmete aluseks oleva jaotuse, võimaldades GAN-idel luua uut teavet ilma seda tegelikult meelde jätmata.

Kui Google'i teadlane Ian Goodfellow ja tema meeskonnakaaslased 2014. aastal GAN-e esmakordselt välja töötasid, näitas algoritm masinõppe jaoks suurt lubadust. Sellest ajast alates on GAN-id erinevates tööstusharudes näinud palju reaalseid rakendusi. Näiteks kasutab Adobe järgmise põlvkonna Photoshopi jaoks GAN-e. Google kasutab GAN-ide võimsust nii teksti kui ka piltide genereerimiseks. IBM kasutab andmete suurendamiseks tõhusalt GAN-e. Snapchat kasutab neid tõhusate pildifiltrite jaoks ja Disney superresolutsioonide jaoks. 

Häiriv mõju

Kui GAN loodi algselt masinõppe parandamiseks, on selle rakendused ületanud küsitavaid territooriume. Näiteks luuakse pidevalt sügavvõltsitud videoid, et jäljendada päris inimesi ja jätta mulje, nagu nad teeksid või ütleksid midagi, mida nad pole teinud. Näiteks oli video sellest, kuidas USA endine president Barack Obama nimetas endist USA presidenti Donald Trumpi halvustavaks terminiks ja Facebooki tegevjuht Mark Zuckerburg kiitlemas, et suudab kontrollida miljardeid varastatud andmeid. Ükski neist ei juhtunud päriselus. Lisaks on enamik sügavalt võltsitud videoid sihitud naiskuulsustele ja paigutavad nad pornograafilisse sisusse. GAN-id suudavad luua ka väljamõeldud fotosid nullist. Näiteks osutusid mitmed sügavalt võltsitud ajakirjanikukontod LinkedInis ja Twitteris tehisintellekti loodud. Neid sünteetilisi profiile saab kasutada realistliku kõlaga artiklite ja mõtteviiside loomiseks, mida propagandistid saavad kasutada. 

Samal ajal on tervishoiusektoris kasvav mure andmete pärast, mis võivad lekkida, kasutades algoritmide koolitusandmetena tegelikku patsientide andmebaasi. Mõned teadlased väidavad, et isikuandmete kaitsmiseks peab olema täiendav turva- või maskeerimiskiht. Kuigi GAN on peamiselt tuntud oma võime poolest inimesi petta, on sellel siiski positiivseid eeliseid. Näiteks 2022. aasta mais taasloodi Hollandi politsei video 13-aastasest poisist, kes mõrvati 2003. aastal. Ohvrist realistlike kaadrite abil loodab politsei julgustada inimesi ohvrit meeles pidama ja endast välja astuma. uut teavet külma juhtumi kohta. Politsei väidab, et nad olid juba saanud mitmeid vihjeid, kuid peavad nende kontrollimiseks läbi viima taustakontrolli.

Generatiivsete võistlevate võrkude (GAN) rakendused

Mõned generatiivsete võistlevate võrkude (GAN) rakendused võivad hõlmata järgmist: 

• Filmitööstus loob võltsitud sisu, et paigutada sünteetilisi näitlejaid ja filmida uuesti stseene järeltoodetud filmides. See strateegia võib tähendada pikaajalist kulude kokkuhoidu, kuna nad ei pea maksma näitlejatele ja meeskonnale täiendavat hüvitist.
• Süvavõltsitud tekstide ja videote sagenev kasutamine ideoloogiate ja propaganda edendamiseks erinevates poliitilistes valdkondades.
• Ettevõtted, mis kasutavad sünteetilisi videoid keerukate kaubamärgi- ja turunduskampaaniate loomiseks, palkamata peale programmeerijate tegelikke inimesi.
• Grupid, kes teevad lobitööd tervishoiu ja muu isikuandmete privaatsuse suurendamise nimel. See tagasilöök võib sundida ettevõtteid välja töötama koolitusandmeid, mis ei põhine tegelikel andmebaasidel. Tulemused ei pruugi aga nii täpsed olla.
• Valitsused, kes reguleerivad ja jälgivad GAN-tehnoloogiat tootvaid ettevõtteid tagamaks, et seda tehnoloogiat ei kasutata valeinformatsiooni ja pettuste eesmärgil.

Küsimused, mida kommenteerida

• Kas olete kogenud GAN-tehnoloogia kasutamist? Milline oli kogemus?
• Kuidas saavad ettevõtted ja valitsused tagada, et GAN-i kasutatakse eetiliselt?