Synthetic media မှားယွင်းမှု- မြင်ခြင်းသည် မယုံတော့ပါ။

ပုံခရက်ဒစ်-
image ကိုအကြွေး
iStock

Synthetic media မှားယွင်းမှု- မြင်ခြင်းသည် မယုံတော့ပါ။

Synthetic media မှားယွင်းမှု- မြင်ခြင်းသည် မယုံတော့ပါ။

ခေါင်းစဉ်ခွဲ စာသား
ပေါင်းစပ်မီဒီယာသည် လက်တွေ့နှင့် AI အကြားမျဉ်းကို မှုန်ဝါးစေကာ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်တွင် ယုံကြည်မှုကို ပြန်လည်ပုံဖော်ကာ အကြောင်းအရာစစ်မှန်မှုကို တောင်းဆိုမှုဖြစ်စေသည်။
    • Author:
    • စာရေးသူနာမည်
      Quantumrun Foresight
    • ဖေဖေါ်ဝါရီလ 22, 2024

    ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

    ဗီဒီယို၊ အသံ၊ နှင့် အမြင်ပိုင်းဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဉာဏ်ရည်တုမီဒီယာ (AI) သည် လက်တွေ့ဆန်သောကြောင့် အမှန်တကယ် မီဒီယာနှင့် ခွဲခြားရခက်ပါသည်။ ၎င်း၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် နက်နဲသောသင်ယူမှု (DL) နှင့် Generative Adversarial Networks (GANs) တို့က ၎င်း၏တိုးတက်မှုအတွက် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေသဖြင့် ၎င်း၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ဆယ်စုနှစ်များစွာကို နောက်ကြောင်းပြန်ခြေရာခံပါသည်။ ဤနည်းပညာ တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ၎င်းသည် ဖန်တီးမှုအခွင့်အလမ်းများနှင့် သိသာထင်ရှားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ၊ ကျင့်ဝတ်များနှင့် သတင်းမှားများကို စိန်ခေါ်မှုများကို တင်ဆက်ပါသည်။

    Synthetic media falsehood context

    Synthetic media သည် အဆင့်မြင့်နည်းပညာဘောင်တစ်ခုအတွင်း တိုက်ရိုက်ဗီဒီယို၊ ရုပ်ထွက်အစိတ်အပိုင်းများနှင့် အသံတို့ကို လွှမ်းခြုံထားသည့် AI မှထုတ်လုပ်ထားသော အကြောင်းအရာများ၏ အဆန်းသစ်ဆုံးပေါင်းစပ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဤမီဒီယာပုံစံသည် ၎င်း၏ထူးခြားသော လက်တွေ့ဆန်မှုနှင့် နစ်မြုပ်မှုအရည်အသွေးများဖြင့် လက္ခဏာရပ်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကို လက်တွေ့ကမ္ဘာမီဒီယာနှင့် ခွဲခြားမရနိုင်လုနီးပါးဖြစ်စေသည်။ ကွန်ပြူတာ ပါဝါ ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ဓာတုမီဒီယာ တီထွင်ဖန်တီးမှုအား 1950 ခုနှစ်များ တွင် ခြေရာခံနိုင်သည် ။ 

    နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် စက်သင်ယူမှု (ML) ၏ ဆန်းပြားသော ဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်သည့် ဓာတုမီဒီယာကို မောင်းနှင်သည့် အဓိကနည်းပညာဖြစ်သည်။ ဤဒိုမိန်းတွင် အထူးသြဇာညောင်းသော GAN များသည် ရှိပြီးသားပုံများမှ သင်ယူခြင်းဖြင့် နယ်ပယ်ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး လုံးဝအသစ်အဆန်းဖြစ်သော်လည်း အစစ်အမှန်အစစ်အမှန်များကို ထုတ်လုပ်ရန်ဖြစ်သည်။ GAN များသည် dual neural network system ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်သည်- ကွန်ရက်တစ်ခုသည် အစစ်အမှန်များကို အခြေခံ၍ ပုံအတုများကို ထုတ်ပေးပြီး အခြားတစ်ခုက ၎င်းတို့၏ စစ်မှန်မှုကို အကဲဖြတ်ကာ ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော နယ်နိမိတ်များကို တွန်းပို့ပါသည်။

    AI သည် ၎င်း၏အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးတက်မှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်လာသည်နှင့်အမျှ ပေါင်းစပ်ဖန်တီးမှုမီဒီယာ၏ အသုံးချမှုများနှင့် သက်ရောက်မှုများသည် ပိုမိုသိသာထင်ရှားလာပါသည်။ ဤနည်းပညာဆိုင်ရာ ခြေလှမ်းများသည် ဗီဒီယိုဂိမ်းများ၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များနှင့် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းအပါအဝင် ကဏ္ဍအသီးသီးတွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုဆီသို့ တံခါးဖွင့်ပေးနေစဉ်တွင် ၎င်းတို့သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း မိတ်ဆက်ပေးသည်။ ထို့ကြောင့် ဓာတုမီဒီယာ၏ အနာဂတ်သည် ကျင့်ဝတ်နှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် ကျွန်ုပ်တို့ကို စိန်ခေါ်နေချိန်တွင် တီထွင်ဖန်တီးမှုနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများအတွက် ကြီးမားသောအလားအလာကို ပေးစွမ်းနိုင်သော အစွယ်နှစ်ထပ်ဓားကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။

    အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

    အကျိုးအမြတ်မယူသော Rand ကော်ပိုရေးရှင်းမှ ပြုလုပ်သော 2022 လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ဓာတုမီဒီယာ၏ အဓိကအန္တရာယ်လေးခုကို ဆွေးနွေးထားသည်- ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများ၏ လုပ်ကြံဗီဒီယိုများမှတစ်ဆင့် ရွေးကောက်ပွဲများကို ခြယ်လှယ်ခြင်း၊ ဝါဒဖြန့်ခြင်းနှင့် ပါတီစွဲအကြောင်းအရာများကို ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြင့် လူမှုရေးကွဲပြားမှုများ ပိုမိုဆိုးရွားလာခြင်း၊ အာဏာပိုင်အဖွဲ့အစည်းများအပေါ် ယုံကြည်မှုကို ယုတ်လျော့စေခြင်း၊ တရားဝင်သတင်းများ၏ စစ်မှန်မှုကို သံသယဝင်စေခြင်းဖြင့် သတင်းစာပညာကို အားနည်းစေပါသည်။ ဤနက်နဲသောအတုအယောင်များသည် အထူးသဖြင့် ပညာရေးအဆင့်နိမ့်ကျသော၊ ပျက်စီးလွယ်သော ဒီမိုကရေစီနိုင်ငံများနှင့် လူမျိုးစုအချင်းချင်း ပဋိပက္ခများဖြစ်ပွားနေသည့် ဖွံ့ဖြိုးဆဲနိုင်ငံများတွင် အထူးသဖြင့် ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ သတင်းမှားများသည် ဤဒေသများတွင် သိသာထင်ရှားသော ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်နေပြီဖြစ်ပြီး၊ အတုများသည် မြန်မာ၊ အိန္ဒိယနှင့် အီသီယိုးပီးယားတို့ကဲ့သို့ နိုင်ငံများတွင် ယခင်က မြင်တွေ့ရသည့်အတိုင်း အငြင်းပွားမှုများနှင့် အကြမ်းဖက်မှုများ ပိုမိုပြင်းထန်လာနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ အထူးသဖြင့် WhatsApp ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများတွင် US ပြင်ပရှိ အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိမှုတွင် ခွဲဝေပေးထားသော အကန့်အသတ်ရှိသော အရင်းအမြစ်များသည် အဆိုပါနေရာများတွင် မတွေ့နိုင်သော deepfakes ဖြစ်နိုင်ခြေကို မြင့်မားစေသည်။

    Deepfakes များသည် ညစ်ညမ်းအကြောင်းအရာများတွင် ကျားမကွဲပြားမှုများကြောင့် အမျိုးသမီးများအတွက် ထူးခြားသောခြိမ်းခြောက်မှုများလည်း ရှိလာပါသည်။ AI မှထုတ်လုပ်ထားသော မီဒီယာကို အများသဘောတူမဟုတ်သော နက်နဲသောအတုအယောင်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများဖန်တီးရန် အသုံးပြုပြီး အလွဲသုံးစားလုပ်ခြင်းနှင့် ခေါင်းပုံဖြတ်ခြင်းများကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ဤနည်းပညာများသည် ထောက်လှမ်းရေး အရာရှိများ၊ နိုင်ငံရေး ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများ၊ သတင်းထောက်များနှင့် ခေါင်းဆောင်များကို အရှက်ရစေသော သို့မဟုတ် ခြယ်လှယ်မှုများအတွက် ပစ်မှတ်ထားခြင်းဖြင့်လည်း လုံခြုံရေးအန္တရာယ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ ယူကရိန်းပါလီမန်အမတ် Svitlana Zalishchuk ကို ရုရှားကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသော မဟုတ်မမှန်သတင်းပေးလှုံ့ဆော်မှုကဲ့သို့သော သမိုင်းဝင်ဥပမာများက ယင်းတိုက်ခိုက်မှုများအတွက် အလားအလာကို ပြသသည်။

    Deepfakes များ၏ လူမှုအသိုင်းအဝိုင်း၏ သက်ရောက်မှုများကို သိပ္ပံပညာအသိုင်းအဝိုင်း၏ နားလည်မှုမှာ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲနေဆဲဖြစ်ပြီး၊ လေ့လာမှုများက သုံးစွဲသူများ၏ စွမ်းရည်များနှင့် ယင်းဗီဒီယိုများကို သိရှိနိုင်စေရန် ပေါင်းစပ်ထားသော ရလဒ်များကို ပေးဆောင်လျက်ရှိသည်။ အချို့သော သုတေသနများက လူသားများသည် စက်များထက် အနက်ရောင်အတုများကို ထောက်လှမ်းရာတွင် ပိုကောင်းနိုင်ကြောင်း အကြံပြုထားသော်လည်း ဤဗီဒီယိုများကို ကွက်ကွက်ကွင်းကွင်း၊ ဆွဲဆောင်မှုရှိပြီး ယုံကြည်ရလောက်သည့်အဖြစ် မြင်လေ့ရှိပြီး ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်တွင် ပျံ့နှံ့နိုင်ခြေကို တိုးစေသည်။ သို့သော်၊ ယုံကြည်ချက်နှင့် အပြုအမူအပေါ် နက်ရှိုင်းသောအတုအယောင် ဗီဒီယိုများ၏ လွှမ်းမိုးမှုသည် မျှော်လင့်ထားသည်ထက် လျော့နည်းနေနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ဆွဲဆောင်နိုင်မှုအပေါ် စိုးရိမ်မှုများမှာ အနည်းငယ်စောနိုင်သည်ဟု ဖော်ပြသည်။ 

    ဓာတုမီဒီယာ လိမ်လည်မှု၏ သက်ရောက်မှုများ

    Synthetic Media falsehood ၏ ကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

    • ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြောင်းအရာ စစ်မှန်ကြောင်းအတည်ပြုခြင်းတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောနည်းပညာများဖြင့် မီဒီယာစစ်မှန်ကြောင်းအတည်ပြုရန် ပိုမိုခေတ်မီသောနည်းလမ်းများရရှိစေပါသည်။
    • ကျောင်းများတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်တတ်မြောက်ရေး ပညာရေးအတွက် လိုအပ်ချက် တိုးလာကာ အနာဂတ်မျိုးဆက်သစ်များအား မီဒီယာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သော အရည်အချင်းများ ဖြည့်ဆည်းပေးပါသည်။
    • ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် မာလ်တီမီဒီယာအကြောင်းအရာအတွက် တင်းကျပ်သော စိစစ်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များ လိုအပ်သည့် စာနယ်ဇင်းစံနှုန်းများတွင် အပြောင်းအလဲများရှိသည်။
    • ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြောင်းအရာ ခြယ်လှယ်မှုကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည့် ဥပဒေဘောင်များကို ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြင့် သတင်းမှားများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ကာကွယ်ပေးပါသည်။
    • Deepfakes ဖန်တီးရာတွင် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို အလွဲသုံးစားလုပ်ခြင်းကြောင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိုယ်ရေးကိုယ်တာအန္တရာယ်များကို တိုးမြှင့်ထားသည်။
    • အတုအယောင်ရှာဖွေခြင်းနှင့် တားဆီးခြင်းတို့ကို အထူးပြုသော စျေးကွက်ကဏ္ဍအသစ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး၊ အလုပ်အကိုင်အခွင့်အလမ်းများနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများ ဖန်တီးခြင်း။
    • ရွေးကောက်ပွဲအပေါ် အကြောင်းအရာအတုများ၏ သက်ရောက်မှုကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် တင်းကျပ်သော မီဒီယာစောင့်ကြည့်ရေး အလေ့အကျင့်များကို ကျင့်သုံးသည့် နိုင်ငံရေးလှုပ်ရှားမှုများ။
    • စားသုံးသူယုံကြည်မှုကို ထိန်းသိမ်းရန် စစ်မှန်မှုနှင့် အတည်ပြုနိုင်သော အကြောင်းအရာများအပေါ် တိုးမြှင့်အလေးပေးခြင်းဖြင့် ကြော်ငြာနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများတွင် အပြောင်းအလဲများ။
    • လက်တွေ့ဆန်သော်လည်း မှားယွင်းသော အကြောင်းအရာများ ပျံ့နှံ့ခြင်းကြောင့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုများ မြင့်တက်လာကာ စိတ်ကျန်းမာရေးနှင့် လူအများ၏ ခံယူချက်တို့ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။
    • နက်ရှိုင်းသောအတုအယောင်များသည် ပထဝီဝင်နိုင်ငံရေးဗျူဟာများတွင် ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာပြီး သံခင်းတမန်ခင်းနှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာယုံကြည်မှုကို ထိခိုက်စေသောကြောင့် နိုင်ငံတကာဆက်ဆံရေးတွင် အပြောင်းအလဲများ ဖြစ်ပေါ်နေသည်။

    စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

    • ဓာတုမီဒီယာသည် လက်ရှိဖြစ်ရပ်များအပေါ် သင့်ခံယူချက်အပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်သနည်း။
    • နက်နဲသောအတုအယောင်နည်းပညာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် လွတ်လပ်စွာထုတ်ဖော်ပြောဆိုခွင့်နှင့် သတင်းမှားများနှင့် အလွဲသုံးစားမှုများကို တားဆီးရန် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း လိုအပ်မှုတို့ကြား ချိန်ခွင်လျှာအပေါ် မည်သို့လွှမ်းမိုးနိုင်မည်နည်း။

    ဝိပဿနာကိုးကား

    ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုအတွက် အောက်ပါလူကြိုက်များပြီး အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာလင့်ခ်များကို ကိုးကားထားပါသည်။