උත්පාදක විරුද්ධවාදී ජාල (GANs): කෘතිම මාධ්‍ය යුගය

• කර්තෘ:
• කර්තෘගේ නම

  Quantumrun Foresight
• දෙසැම්බර් 5, 2023

තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සාරාංශය

ගැඹුරු ව්‍යාජයන් නිර්මාණය කිරීම සඳහා ප්‍රසිද්ධ උත්පාදක විරුද්ධවාදී ජාල (GANs), සැබෑ ජීවිතයේ මුහුණු, කටහඬ සහ හැසිරීම් අනුකරණය කරන කෘතිම දත්ත ජනනය කරයි. ඔවුන්ගේ භාවිතය Adobe Photoshop වැඩිදියුණු කිරීමේ සිට Snapchat මත යථාර්ථවාදී පෙරහන් ජනනය කිරීම දක්වා පරාසයක පවතී. කෙසේ වෙතත්, GANs බොහෝ විට නොමඟ යවන ගැඹුරු ව්‍යාජ වීඩියෝ නිර්මාණය කිරීමට සහ වැරදි තොරතුරු ප්‍රචාරය කිරීමට භාවිතා කරන බැවින්, සදාචාරාත්මක ගැටළු මතු කරයි. සෞඛ්‍ය සේවයේ, GAN පුහුණුව තුළ රෝගීන්ගේ දත්ත රහස්‍යභාවය පිළිබඳ කනස්සල්ලක් පවතී. මෙම ගැටළු තිබියදීත්, GAN වලට අපරාධ පරීක්ෂණ සඳහා උපකාර කිරීම වැනි ප්‍රයෝජනවත් යෙදුම් තිබේ. චිත්‍රපට නිෂ්පාදනය සහ අලෙවිකරණය ඇතුළු විවිධ අංශ හරහා ඔවුන්ගේ පුලුල් භාවිතය වඩාත් දැඩි දත්ත රහස්‍යතා පියවරයන් සහ GAN තාක්‍ෂණය රජයේ නියාමනය සඳහා කැඳවීමට හේතු වී ඇත.

උත්පාදක විරුද්ධවාදී ජාල (GANs) සන්දර්භය

GAN යනු එය පුහුණු කර ඇති දත්ත වලට සමාන නව දත්ත උත්පාදනය කළ හැකි ගැඹුරු ස්නායු ජාලයකි. දූරදර්ශී නිර්මාණ බිහි කිරීම සඳහා එකිනෙකාට එරෙහිව තරඟ කරන ප්‍රධාන කොටස් දෙක ජනකය සහ වෙනස්කම් කරන්නා ලෙස හැඳින්වේ. නව දත්ත නිර්මාණය කිරීම සඳහා උත්පාදක යන්ත්රය වගකිව යුතු අතර, වෙනස්කම් කරන්නා උත්පාදනය කරන ලද දත්ත සහ පුහුණු දත්ත අතර වෙනස හඳුනා ගැනීමට උත්සාහ කරයි. උත්පාදක යන්ත්රය හැකිතාක් සැබෑ ලෙස පෙනෙන තොරතුරු නිර්මාණය කිරීමෙන් වෙනස්කම් කරන්නා රැවටීමට නිරන්තරයෙන් උත්සාහ කරයි. මෙය සිදු කිරීම සඳහා, උත්පාදක යන්ත්රයට දත්තවල යටින් පවතින බෙදාහැරීම ඉගෙන ගැනීමට අවශ්ය වන අතර, GAN හට එය මතක තබා ගැනීමෙන් තොරව නව තොරතුරු නිර්මාණය කිරීමට ඉඩ සලසයි.

ගූගල් පර්යේෂණ විද්‍යාඥ ඉයන් ගුඩ්ෆෙලෝ සහ ඔහුගේ කණ්ඩායමේ සගයන් විසින් GAN ප්‍රථම වරට 2014 දී සංවර්ධනය කරන විට, ඇල්ගොරිතම යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සඳහා විශාල පොරොන්දුවක් ලබා දුන්නේය. එතැන් සිට, GANs විවිධ කර්මාන්ත හරහා සැබෑ ලෝකයේ යෙදුම් රාශියක් දැක ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, Adobe ඊළඟ පරම්පරාවේ Photoshop සඳහා GAN භාවිතා කරයි. Google පෙළ සහ රූප උත්පාදනය සඳහා GAN වල බලය භාවිතා කරයි. දත්ත වැඩි කිරීම සඳහා IBM ඵලදායී ලෙස GAN භාවිතා කරයි. Snapchat ඒවා කාර්යක්ෂම රූප පෙරහන් සඳහා සහ Disney සුපිරි විභේදන සඳහා භාවිත කරයි. 

කඩාකප්පල්කාරී බලපෑම

GAN මුලින් නිර්මාණය කළේ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා වන අතර, එහි යෙදුම් සැක සහිත ප්‍රදේශ හරහා ගොස් ඇත. නිදසුනක් වශයෙන්, ගැඹුරු ව්‍යාජ වීඩියෝ නිරන්තරයෙන් නිර්මාණය කරනු ලබන්නේ සැබෑ පුද්ගලයින් අනුකරණය කිරීමට සහ ඔවුන් නොකරන දෙයක් ඔවුන් කරන බව හෝ පවසන බව පෙනේ. නිදසුනක් වශයෙන්, හිටපු එක්සත් ජනපද ජනාධිපති බරක් ඔබාමා සහෘද හිටපු එක්සත් ජනපද ජනාධිපති ඩොනල්ඩ් ට්‍රම්ප්ට අපහාසාත්මක යෙදුමක් ලෙස හැඳින්වූ වීඩියෝවක් සහ ෆේස්බුක් ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී මාර්ක් සකර්බර්ග් සොරකම් කළ දත්ත බිලියන ගණනක් පාලනය කිරීමට හැකිවීම ගැන පුරසාරම් දොඩන වීඩියෝවක් විය. මේ කිසිවක් සැබෑ ජීවිතයේ සිදුවූයේ නැත. මීට අමතරව, බොහෝ ගැඹුරු ව්‍යාජ වීඩියෝ කාන්තා කීර්තිමත් පුද්ගලයින් ඉලක්ක කර ඔවුන් අසභ්‍ය අන්තර්ගතයන් තුළ ස්ථානගත කරයි. GAN වලට මුල සිටම ප්‍රබන්ධ ඡායාරූප නිර්මාණය කිරීමටද හැකියාව ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, LinkedIn සහ Twitter හි ගැඹුරු ව්‍යාජ මාධ්‍යවේදීන් ගිණුම් කිහිපයක් AI-ජනනය කරන ලදී. ප්‍රචාරකයින්ට භාවිතා කළ හැකි යථාර්ථවාදී-ශබ්ද ලිපි සහ සිතුවිලි නායකත්ව කොටස් නිර්මාණය කිරීමට මෙම කෘතිම පැතිකඩ භාවිතා කළ හැක. 

මේ අතර, සෞඛ්‍ය සේවා අංශය තුළ, ඇල්ගොරිතම සඳහා පුහුණු දත්ත ලෙස සත්‍ය රෝගී දත්ත සමුදායක් භාවිතා කිරීමෙන් කාන්දු විය හැකි දත්ත පිළිබඳව උත්සුක වෙමින් පවතී. සමහර පර්යේෂකයන් තර්ක කරන්නේ පුද්ගලික තොරතුරු ආරක්ෂා කිරීම සඳහා අමතර ආරක්ෂාවක් හෝ ආවරණ ස්ථරයක් තිබිය යුතු බවයි. කෙසේ වෙතත්, GAN බොහෝ දුරට මිනිසුන් රැවටීමේ හැකියාව සඳහා ප්‍රසිද්ධ වුවද, එයට ධනාත්මක ප්‍රතිලාභ ඇත. නිදසුනක් වශයෙන්, 2022 මැයි මාසයේදී, නෙදර්ලන්තයේ පොලිසිය විසින් 13 දී ඝාතනය කරන ලද 2003 හැවිරිදි පිරිමි ළමයෙකුගේ වීඩියෝවක් ප්‍රතිනිර්මාණය කරන ලදී. වින්දිතයාගේ යථාර්ථවාදී දර්ශන භාවිතා කිරීමෙන්, වින්දිතයා සිහිපත් කර ඉදිරියට පැමිණීමට මිනිසුන් දිරිමත් කිරීමට පොලිසිය බලාපොරොත්තු වේ. සීතල නඩුව පිළිබඳ නව තොරතුරු. පොලිසිය කියා සිටින්නේ ඔවුන්ට දැනටමත් ඉඟි කිහිපයක් ලැබී ඇති නමුත් ඒවා සත්‍යාපනය කිරීමට පසුබිම් පරීක්ෂා කිරීමට සිදුවනු ඇති බවයි.

උත්පාදක එදිරිවාදී ජාල (GANs) යෙදුම්

උත්පාදක එදිරිවාදී ජාලවල (GANs) සමහර යෙදුම්වලට ඇතුළත් විය හැකිය: 

• චිත්‍රපට නිෂ්පාදන කර්මාන්තය කෘතිම නළුවන් ස්ථානගත කිරීමට සහ පශ්චාත් නිෂ්පාදන චිත්‍රපටවල දර්ශන නැවත රූගත කිරීමට ගැඹුරු ව්‍යාජ අන්තර්ගතයන් නිර්මාණය කරයි. නළුවන්ට සහ කාර්ය මණ්ඩලයට අමතර වන්දි ගෙවීමට අවශ්‍ය නොවන බැවින් මෙම උපාය මාර්ගය දිගු කාලීන පිරිවැය ඉතුරුම් බවට පරිවර්තනය කළ හැකිය.
• විවිධ දේශපාලන වර්ණාවලිය හරහා මතවාදයන් සහ ප්‍රචාරණය ප්‍රවර්ධනය කිරීම සඳහා ගැඹුරු ව්‍යාජ පෙළ සහ වීඩියෝ භාවිතය වැඩි වීම.
• ක්‍රමලේඛකයින් හැර සැබෑ පුද්ගලයින් බඳවා නොගෙන විස්තීරණ සන්නාම සහ අලෙවිකරණ ව්‍යාපාර නිර්මාණය කිරීමට සමාගම් කෘතිම වීඩියෝ භාවිතා කරයි.
• සෞඛ්‍ය සේවා සහ අනෙකුත් පුද්ගලික තොරතුරු සඳහා වැඩි දත්ත රහස්‍යතා ආරක්ෂාව සඳහා කණ්ඩායම් බලපෑම් කරයි. මෙම තල්ලුව සැබෑ දත්ත සමුදායන් මත පදනම් නොවන පුහුණු දත්ත සංවර්ධනය කිරීමට සමාගම්වලට බලපෑම් කළ හැකිය. කෙසේ වෙතත්, ප්රතිඵල නිවැරදි නොවිය හැක.
• GAN තාක්‍ෂණය නිපදවන ආයතන නියාමනය කිරීම සහ අධීක්ෂණය කිරීම රජයන් විසින් තාක්‍ෂණය වැරදි තොරතුරු සහ වංචා සඳහා යොදා නොගැනීම සහතික කරයි.

අදහස් දැක්වීමට ප්රශ්න

• ඔබ GAN තාක්ෂණය භාවිතා කර අත්දැකීම් ලබා තිබේද? අත්දැකීම මොන වගේද?
• GAN සදාචාරාත්මකව භාවිතා කරන බව සමාගම් සහ රජයන් සහතික කරන්නේ කෙසේද?