გენერაციული საპირისპირო ქსელები (GANs): სინთეტიკური მედიის ეპოქა

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• დეკემბერი 5, 2023

Insight რეზიუმე

Generative Adversarial Networks (GANs), რომელიც ცნობილია ღრმა ფეიქების შექმნისთვის, აწარმოებს სინთეზურ მონაცემებს, რომლებიც ასახავს რეალურ სახეებს, ხმებს და მანერებს. მათი გამოყენება მერყეობს Adobe Photoshop-ის გაძლიერებიდან Snapchat-ზე რეალისტური ფილტრების გენერირებამდე. თუმცა, GAN-ები წარმოადგენენ ეთიკურ შეშფოთებას, რადგან ისინი ხშირად გამოიყენება შეცდომაში შემყვანი ღრმა ყალბი ვიდეოების შესაქმნელად და დეზინფორმაციის გასავრცელებლად. ჯანდაცვის სფეროში, GAN ტრენინგში არის შფოთვა პაციენტის მონაცემების კონფიდენციალურობის შესახებ. მიუხედავად ამ საკითხებისა, GAN-ებს აქვთ მომგებიანი აპლიკაციები, როგორიცაა კრიმინალური გამოძიების დახმარება. მათმა ფართო გამოყენებამ სხვადასხვა სექტორში, მათ შორის კინოსა და მარკეტინგის ჩათვლით, გამოიწვია მონაცემთა კონფიდენციალურობის უფრო მკაცრი ზომებისა და GAN ტექნოლოგიის სამთავრობო რეგულირების მოთხოვნა.

გენერაციული საპირისპირო ქსელების (GANs) კონტექსტი

GAN არის ღრმა ნერვული ქსელის ტიპი, რომელსაც შეუძლია ახალი მონაცემების გენერირება იმ მონაცემების მსგავსი, რომლებზეც ვარჯიშობს. ორ მთავარ ბლოკს, რომლებიც ეჯიბრებიან ერთმანეთს ხედვითი შემოქმედების შესაქმნელად, ეწოდება გენერატორი და დისკრიმინატორი. გენერატორი პასუხისმგებელია ახალი მონაცემების შექმნაზე, ხოლო დისკრიმინატორი ცდილობს განასხვავოს გენერირებული მონაცემები და ტრენინგის მონაცემები. გენერატორი მუდმივად ცდილობს მოატყუოს დისკრიმინატორი იმ ინფორმაციის შექმნით, რომელიც მაქსიმალურად რეალურად გამოიყურება. ამისათვის გენერატორმა უნდა ისწავლოს მონაცემთა ძირითადი განაწილება, რაც GAN-ებს საშუალებას აძლევს შექმნან ახალი ინფორმაცია მისი რეალურად დამახსოვრების გარეშე.

როდესაც GAN-ები პირველად 2014 წელს შეიმუშავეს Google-ის მკვლევარმა იან გუდფელომ და მისმა თანაგუნდელებმა, ალგორითმმა დიდი იმედი აჩვენა მანქანური სწავლისთვის. მას შემდეგ, GAN-ებმა ნახეს ბევრი რეალური აპლიკაცია სხვადასხვა ინდუსტრიაში. მაგალითად, Adobe იყენებს GAN-ებს შემდეგი თაობის Photoshop-ისთვის. Google იყენებს GAN-ების ძალას როგორც ტექსტის, ასევე სურათების გენერირებისთვის. IBM ეფექტურად იყენებს GAN-ებს მონაცემთა გაზრდისთვის. Snapchat იყენებს მათ გამოსახულების ეფექტური ფილტრებისთვის და Disney სუპერ რეზოლუციებისთვის. 

დამრღვევი გავლენა

მიუხედავად იმისა, რომ GAN თავდაპირველად შეიქმნა მანქანური სწავლის გასაუმჯობესებლად, მისმა აპლიკაციებმა გადალახეს საეჭვო ტერიტორიები. მაგალითად, ღრმა ფაქიზი ვიდეოები მუდმივად იქმნება იმისთვის, რომ მიბაძოს რეალურ ადამიანებს და აჩვენოს, რომ ისინი აკეთებენ ან ამბობენ იმას, რაც არ გააკეთეს. მაგალითად, იყო ვიდეო, სადაც აშშ-ს ყოფილი პრეზიდენტი ბარაკ ობამა უწოდებს აშშ-ს ყოფილ პრეზიდენტს დონალდ ტრამპს დამამცირებელ ტერმინს, ხოლო Facebook-ის აღმასრულებელი დირექტორი მარკ ცუკერბურგი ტრაბახობს, რომ მას შეუძლია გააკონტროლოს მილიარდობით მოპარული მონაცემები. არცერთი მათგანი არ მომხდარა რეალურ ცხოვრებაში. გარდა ამისა, ღრმა Fake ვიდეოების უმეტესობა მიზნად ისახავს ცნობილ ქალებს და ათავსებს მათ პორნოგრაფიულ კონტენტში. GAN-ებს ასევე შეუძლიათ შექმნან გამოგონილი ფოტოები ნულიდან. მაგალითად, LinkedIn-სა და Twitter-ზე რამდენიმე ღრმა ყალბი ჟურნალისტის ანგარიში ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული აღმოჩნდა. ეს სინთეზური პროფილები შეიძლება გამოყენებულ იქნას რეალისტური ჟღერადობის სტატიებისა და აზროვნების ლიდერის ნაწილების შესაქმნელად, რომლებიც პროპაგანდისტებს შეუძლიათ გამოიყენონ. 

იმავდროულად, ჯანდაცვის სექტორში მზარდი შეშფოთება არსებობს იმ მონაცემების გამო, რომლებიც შეიძლება გაჟონოს პაციენტების რეალური მონაცემთა ბაზის გამოყენებით, როგორც სასწავლო მონაცემები ალგორითმებისთვის. ზოგიერთი მკვლევარი ამტკიცებს, რომ უნდა არსებობდეს დამატებითი უსაფრთხოების ან ნიღბის ფენა პერსონალური ინფორმაციის დასაცავად. თუმცა, მიუხედავად იმისა, რომ GAN ძირითადად ცნობილია ხალხის მოტყუების უნარით, მას აქვს დადებითი სარგებელი. მაგალითად, 2022 წლის მაისში, ნიდერლანდების პოლიციამ ხელახლა შექმნა 13 წლის ბიჭის ვიდეო, რომელიც მოკლეს 2003 წელს. მსხვერპლის რეალისტური კადრების გამოყენებით, პოლიცია იმედოვნებს, რომ ხალხს მოუწოდებს, გაიხსენონ მსხვერპლი და გამოვიდნენ. ახალი ინფორმაცია გაციების შემთხვევასთან დაკავშირებით. პოლიცია ამტკიცებს, რომ მათ უკვე მიიღეს რამდენიმე რჩევა, მაგრამ მათ გადასამოწმებლად ფონური შემოწმება მოუწევთ.

გენერაციული საპირისპირო ქსელების აპლიკაციები (GANs)

გენერაციული საპირისპირო ქსელების (GANs) ზოგიერთი პროგრამა შეიძლება შეიცავდეს: 

• კინოინდუსტრია ქმნის ღრმა ფეიკ შინაარსს, რათა მოათავსოს სინთეზური მსახიობები და გადაიღოს სცენები პოსტპროდუცირებულ ფილმებში. ეს სტრატეგია შეიძლება ითარგმნოს როგორც გრძელვადიანი ხარჯების დაზოგვა, რადგან მათ არ დასჭირდებათ მსახიობებისა და ეკიპაჟის დამატებითი კომპენსაციის გადახდა.
• ღრმა ყალბი ტექსტებისა და ვიდეოების მზარდი გამოყენება იდეოლოგიებისა და პროპაგანდის პოპულარიზაციისთვის სხვადასხვა პოლიტიკურ სპექტრში.
• კომპანიები, რომლებიც იყენებენ სინთეზურ ვიდეოებს დახვეწილი ბრენდინგისა და მარკეტინგული კამპანიების შესაქმნელად, პროგრამისტების გარდა რეალური ადამიანების დაქირავების გარეშე.
• ჯგუფები, რომლებიც ლობირებენ ჯანდაცვისა და სხვა პერსონალური ინფორმაციის მონაცემთა კონფიდენციალურობის გაზრდას. ამ უკუგდებამ შეიძლება ზეწოლა მოახდინოს კომპანიებზე, განავითარონ ტრენინგის მონაცემები, რომლებიც არ არის დაფუძნებული რეალურ მონაცემთა ბაზებზე. თუმცა, შედეგები შეიძლება არ იყოს ისეთი ზუსტი.
• მთავრობები არეგულირებენ და აკონტროლებენ ფირმებს, რომლებიც აწარმოებენ GAN ტექნოლოგიას, რათა დარწმუნდნენ, რომ ტექნოლოგია არ გამოიყენება დეზინფორმაციისთვის და თაღლითობისთვის.

კითხვები კომენტარისთვის

• გქონიათ გამოცდილება GAN ტექნოლოგიის გამოყენებაში? როგორი იყო გამოცდილება?
• როგორ შეუძლიათ კომპანიებმა და მთავრობებმა უზრუნველყონ, რომ GAN გამოიყენება ეთიკურად?