تولیدي مخالفې شبکې (GANs): د مصنوعي رسنیو عمر

• لیکونکی:
• د لیکوال نوم

  Quantumrun وړاندوینه
• د دسمبر په 5، 2023

د بصیرت لنډیز

د جنراتور ضد شبکو (GANs)، چې د ډیپ فیکس جوړولو لپاره پیژندل کیږي، مصنوعي ډاټا تولیدوي چې د حقیقي ژوند مخونو، غږونو او طریقو سره سمون لري. د دوی کارول د اډوب فوټوشاپ لوړولو څخه په سنیپ چیټ کې د ریښتیني فلټرونو رامینځته کولو پورې اړه لري. په هرصورت، GANs اخلاقي اندیښنې رامینځته کوي، ځکه چې دوی ډیری وختونه د ګمراه کونکو ژورو ویډیوګانو جوړولو او د غلط معلوماتو خپرولو لپاره کارول کیږي. په روغتیا پاملرنې کې، د GAN روزنې کې د ناروغ معلوماتو محرمیت په اړه اندیښنه شتون لري. د دې مسلو سره سره، GANs ګټور غوښتنلیکونه لري، لکه د جنایي تحقیقاتو سره مرسته. د فلم جوړونې او بازارموندنې په شمول په بیلابیلو سکتورونو کې د دوی پراخه کارول د دې لامل شوي چې د ډیټا محرمیت خورا سخت اقداماتو او د GAN ټیکنالوژۍ دولتي مقرراتو غوښتنه وکړي.

تولیدي مخالفې شبکې (GANs) شرایط

GAN د ژورې عصبي شبکې یو ډول دی چې کولی شي د ډیټا په څیر نوي ډیټا تولید کړي چې پدې کې روزل شوي. دوه اصلي بلاکونه چې د لید تخلیقاتو تولید لپاره د یو بل سره سیالي کوي د جنراتور او تبعیض په نوم یادیږي. جنریټر د نوي ډیټا رامینځته کولو مسؤل دی ، پداسې حال کې چې امتیاز کوونکی هڅه کوي د تولید شوي ډیټا او روزنې ډیټا ترمینځ توپیر وکړي. جنراتور په دوامداره توګه هڅه کوي د داسې معلوماتو په رامینځته کولو سره امتیاز کونکی احمق کړي چې د امکان تر حده ریښتیني ښکاري. د دې کولو لپاره، جنراتور ته اړتیا لري چې د معلوماتو اصلي ویش زده کړي، GAN ته اجازه ورکوي چې نوي معلومات رامینځته کړي پرته له دې چې واقعیا یې یاد کړي.

کله چې GANs په لومړي ځل په 2014 کې د ګوګل د څیړنې ساینس پوه ایان ګوډفیلو او د هغه د ټیم ملګرو لخوا رامینځته شوي ، الګوریتم د ماشین زده کړې لپاره عالي ژمنې ښودلې. له هغه وخت راهیسې، GANs په مختلفو صنعتونو کې د ریښتینې نړۍ ډیری غوښتنلیکونه لیدلي. د مثال په توګه، اډوب د راتلونکي نسل فوټوشاپ لپاره GANs کاروي. ګوګل د متن او عکسونو دواړو نسل لپاره د GANs ځواک کاروي. IBM په مؤثره توګه د ډیټا لوړولو لپاره GANs کاروي. Snapchat دوی د اغیزمن عکس فلټرونو او ډیزني لپاره د عالي حلونو لپاره کاروي. 

ګډوډي اغیزې

پداسې حال کې چې GAN په پیل کې د ماشین زده کړې ښه کولو لپاره رامینځته شوی و ، د دې غوښتنلیکونه د پوښتنې وړ ساحې تیرې کړې. د مثال په توګه، ډیپ فیک ویډیوګانې په دوامداره توګه رامینځته کیږي ترڅو د ریښتیني خلکو تقلید وکړي او داسې ښکاري چې دوی داسې کوي یا څه وايي چې دوی ندي کړي. د مثال په توګه، د متحده ایالاتو د پخواني ولسمشر بارک اوباما یوه ویډیو وه چې د متحده ایالاتو پخوانی ولسمشر ډونالډ ټرمپ یې یو سپکاوی بللی او د فیسبوک اجرایوي رییس مارک زوکربرګ د ملیاردونو غلا شوي ډیټا کنټرولولو په اړه ویاړ کوي. له دې څخه هیڅ یو په ریښتیني ژوند کې ندي پیښ شوي. برسېره پردې، ډیری ژورې جعلي ویډیوګانې د ښځو مشهور شخصیتونه په نښه کوي او په فحش محتوا کې ځای پرځای کوي. GANs د دې وړتیا هم لري چې له سکریچ څخه افسانوي عکسونه رامینځته کړي. د مثال په توګه، په لینکډین او ټویټر کې ډیری ژور جعلي ژورنالیست حسابونه د AI لخوا رامینځته شوي. دا مصنوعي پروفایلونه د حقیقي - غږیزو مقالو او فکري مشرتابه ټوټې رامینځته کولو لپاره کارول کیدی شي چې پروپاګند کونکي یې کارولی شي. 

په ورته وخت کې ، د روغتیا پاملرنې سکتور کې ، د ډیټا په اړه مخ په ډیریدونکي اندیښنې شتون لري چې د الګوریتم لپاره د روزنې ډیټا په توګه د ریښتیني ناروغ ډیټابیس کارولو سره لیک کیدی شي. ځینې ​​​​څیړونکي استدلال کوي چې د شخصي معلوماتو خوندي کولو لپاره باید اضافي امنیت یا ماسک کولو پرت شتون ولري. په هرصورت، که څه هم GAN اکثرا د خلکو د غولولو وړتیا لپاره پیژندل کیږي، دا مثبتې ګټې لري. د مثال په توګه، د 2022 په می کې، د هالنډ پولیسو د یو 13 کلن هلک ویډیو بیا جوړه کړه چې په 2003 کې وژل شوی و. د قربانیانو د حقیقي فوٹیج په کارولو سره، پولیس هیله لري چې خلک وهڅوي چې قرباني یاد کړي او د هغه سره مخ شي. د سړې قضیې په اړه نوي معلومات. پولیس ادعا کوي چې دوی دمخه یو شمیر لارښوونې ترلاسه کړې وې مګر د دوی تصدیق کولو لپاره به د شالید چیکونه ترسره کړي.

د تولیدي مخالفو شبکو غوښتنلیکونه (GANs)

د تولیدي مخالفو شبکو (GANs) ځینې غوښتنلیکونه کېدای شي پدې کې شامل وي: 

• د فلم جوړونې صنعت د مصنوعي لوبغاړو د ځای په ځای کولو لپاره ژور جعلي مینځپانګې رامینځته کوي او وروسته تولید شوي فلمونو کې صحنې بیا شوټ کوي. دا ستراتیژي کولی شي د اوږدمهاله لګښت سپمولو لپاره ژباړه وکړي ځکه چې دوی به د لوبغاړو او عملې اضافي خساره ورکولو ته اړتیا نلري.
• په مختلفو سیاسي ډګرونو کې ایډیالوژیو او پروپاګند ته وده ورکولو لپاره د ژورو جعلي متنونو او ویډیوګانو کارول.
• هغه شرکتونه چې مصنوعي ویډیوګانې کاروي د برنامه کونکو څخه پرته د حقیقي خلکو ګمارلو پرته د پراخه نښه کولو او بازارموندنې کمپاینونو رامینځته کولو لپاره.
• ګروپونه د روغتیا پاملرنې او نورو شخصي معلوماتو لپاره د معلوماتو محرمیت محافظت لپاره لابی کوي. دا پش بیک ممکن شرکتونه فشار راوړي ترڅو د روزنې ډیټا رامینځته کړي چې د ریښتیني ډیټابیسونو پراساس ندي. په هرصورت، پایلې ممکن دقیق نه وي.
• حکومتونه هغه شرکتونه تنظیموي او څارنه کوي چې د GAN ټیکنالوژي تولیدوي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې ټیکنالوژي د غلط معلوماتو او درغلیو لپاره نه کارول کیږي.

د نظر ورکولو لپاره پوښتنې

• ایا تاسو د GAN ټیکنالوژۍ کارولو تجربه کړې؟ تجربه څه ډول وه؟
• شرکتونه او حکومتونه څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې GAN په اخلاقي توګه کارول کیږي؟