ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్‌వర్క్‌లు (GANలు): సింథటిక్ మీడియా యుగం

• రచయిత గురించి:
• రచయిత పేరు

  క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
• డిసెంబర్ 5, 2023

అంతర్దృష్టి సారాంశం

డీప్‌ఫేక్‌లను రూపొందించడానికి ప్రసిద్ధి చెందిన జెనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్‌వర్క్‌లు (GANలు), నిజ జీవిత ముఖాలు, స్వరాలు మరియు ప్రవర్తనలను అనుకరించే సింథటిక్ డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. వాటి ఉపయోగం Adobe Photoshopని మెరుగుపరచడం నుండి Snapchatలో వాస్తవిక ఫిల్టర్‌లను రూపొందించడం వరకు ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, GANలు నైతిక ఆందోళనలను కలిగిస్తాయి, ఎందుకంటే అవి తరచుగా తప్పుదారి పట్టించే డీప్‌ఫేక్ వీడియోలను సృష్టించడానికి మరియు తప్పుడు సమాచారాన్ని ప్రచారం చేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఆరోగ్య సంరక్షణలో, GAN శిక్షణలో రోగి డేటా గోప్యతపై ఆందోళన ఉంది. ఈ సమస్యలు ఉన్నప్పటికీ, GANలు నేర పరిశోధనలకు సహాయం చేయడం వంటి ప్రయోజనకరమైన అనువర్తనాలను కలిగి ఉన్నాయి. ఫిల్మ్ మేకింగ్ మరియు మార్కెటింగ్‌తో సహా వివిధ రంగాలలో వారి విస్తృత ఉపయోగం, మరింత కఠినమైన డేటా గోప్యతా చర్యలు మరియు GAN సాంకేతికతపై ప్రభుత్వ నియంత్రణ కోసం పిలుపునిచ్చింది.

ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్‌వర్క్‌లు (GANలు) సందర్భం

GAN అనేది ఒక రకమైన డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్, ఇది శిక్షణ పొందిన డేటా మాదిరిగానే కొత్త డేటాను రూపొందించగలదు. దూరదృష్టితో కూడిన సృష్టిని ఉత్పత్తి చేయడానికి ఒకదానికొకటి పోటీపడే రెండు ప్రధాన బ్లాక్‌లను జనరేటర్ మరియు డిస్క్రిమినేటర్ అంటారు. కొత్త డేటాను రూపొందించడానికి జనరేటర్ బాధ్యత వహిస్తుంది, అయితే వివక్షత ఉత్పత్తి చేయబడిన డేటా మరియు శిక్షణ డేటా మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. జెనరేటర్ నిరంతరం సాధ్యమైనంత వాస్తవికంగా కనిపించే సమాచారాన్ని సృష్టించడం ద్వారా వివక్షతను మోసం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. దీన్ని చేయడానికి, జనరేటర్ డేటా యొక్క అంతర్లీన పంపిణీని నేర్చుకోవాలి, GAN లు వాస్తవానికి గుర్తుంచుకోకుండా కొత్త సమాచారాన్ని సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది.

Google పరిశోధన శాస్త్రవేత్త ఇయాన్ గుడ్‌ఫెలో మరియు అతని సహచరులు 2014లో GANలను మొదటిసారిగా అభివృద్ధి చేసినప్పుడు, మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం అల్గారిథమ్ గొప్ప వాగ్దానాన్ని చూపింది. అప్పటి నుండి, GAN లు వివిధ పరిశ్రమలలో చాలా వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలను చూసాయి. ఉదాహరణకు, Adobe తదుపరి తరం ఫోటోషాప్ కోసం GANలను ఉపయోగిస్తుంది. టెక్స్ట్ మరియు ఇమేజ్‌ల తరం రెండింటికీ GANల శక్తిని Google ఉపయోగిస్తుంది. IBM డేటా బలోపేతానికి GANలను సమర్థవంతంగా ఉపయోగిస్తుంది. Snapchat వాటిని సమర్థవంతమైన ఇమేజ్ ఫిల్టర్‌ల కోసం మరియు డిస్నీ సూపర్ రిజల్యూషన్‌ల కోసం ఉపయోగిస్తుంది. 

విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

GAN మొదట్లో మెషిన్ లెర్నింగ్‌ని మెరుగుపరచడానికి సృష్టించబడినప్పటికీ, దాని అప్లికేషన్‌లు సందేహాస్పద ప్రాంతాలను దాటాయి. ఉదాహరణకు, నిజమైన వ్యక్తులను అనుకరించడం కోసం డీప్‌ఫేక్ వీడియోలు నిరంతరం సృష్టించబడతాయి మరియు వారు చేస్తున్నట్టు లేదా వారు చేయనిది చెబుతున్నట్లు కనిపిస్తాయి. ఉదాహరణకు, అమెరికా మాజీ అధ్యక్షుడు బరాక్ ఒబామా తన తోటి మాజీ అధ్యక్షుడు డొనాల్డ్ ట్రంప్‌ను అవమానకరమైన పదం అని పిలిచిన వీడియో ఉంది మరియు బిలియన్ల కొద్దీ దొంగిలించబడిన డేటాను నియంత్రించగలనని Facebook CEO మార్క్ జుకర్‌బర్గ్ గొప్పగా చెప్పుకున్నారు. ఇవేవీ నిజ జీవితంలో జరగలేదు. అదనంగా, చాలా డీప్‌ఫేక్ వీడియోలు మహిళా సెలబ్రిటీలను లక్ష్యంగా చేసుకుంటాయి మరియు వారిని అశ్లీల కంటెంట్‌లో ఉంచుతాయి. GANలు కూడా మొదటి నుండి కల్పిత ఫోటోలను సృష్టించగలవు. ఉదాహరణకు, లింక్డ్‌ఇన్ మరియు ట్విట్టర్‌లోని అనేక డీప్‌ఫేక్ జర్నలిస్ట్ ఖాతాలు AI-ఉత్పత్తి చేయబడ్డాయి. ఈ సింథటిక్ ప్రొఫైల్‌లు ప్రచారకర్తలు ఉపయోగించగల వాస్తవిక ధ్వని కథనాలను మరియు ఆలోచనా నాయకత్వ భాగాలను రూపొందించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. 

ఇంతలో, హెల్త్‌కేర్ సెక్టార్‌లో, అల్గారిథమ్‌ల కోసం శిక్షణ డేటాగా అసలు రోగి డేటాబేస్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా లీక్ అయ్యే డేటాపై ఆందోళనలు పెరుగుతున్నాయి. వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని రక్షించడానికి అదనపు భద్రత లేదా మాస్కింగ్ లేయర్ తప్పనిసరిగా ఉండాలని కొందరు పరిశోధకులు వాదిస్తున్నారు. అయినప్పటికీ, GAN ఎక్కువగా ప్రజలను మోసగించే సామర్థ్యానికి ప్రసిద్ధి చెందినప్పటికీ, ఇది సానుకూల ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది. ఉదాహరణకు, మే 2022లో, నెదర్లాండ్స్‌కు చెందిన పోలీసులు 13లో హత్యకు గురైన 2003 ఏళ్ల బాలుడి వీడియోను పునఃసృష్టించారు. బాధితురాలి వాస్తవిక ఫుటేజీని ఉపయోగించడం ద్వారా, బాధితురాలిని గుర్తుంచుకోవడానికి మరియు ముందుకు రావడానికి ప్రజలను ప్రోత్సహించాలని పోలీసులు భావిస్తున్నారు. కోల్డ్ కేసుకు సంబంధించి కొత్త సమాచారం. తమకు ఇప్పటికే అనేక చిట్కాలు అందాయని, అయితే వాటిని ధృవీకరించడానికి బ్యాక్‌గ్రౌండ్ తనిఖీలు చేయాల్సి ఉంటుందని పోలీసులు పేర్కొన్నారు.

ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్‌వర్క్‌ల (GANలు) అప్లికేషన్‌లు

ఉత్పాదక వ్యతిరేక నెట్‌వర్క్‌ల (GANలు) యొక్క కొన్ని అప్లికేషన్‌లు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు: 

• చిత్ర నిర్మాణ పరిశ్రమ సింథటిక్ నటీనటులను ఉంచడానికి మరియు పోస్ట్-ప్రొడ్యూస్డ్ సినిమాలలో సన్నివేశాలను రీ-షూట్ చేయడానికి డీప్‌ఫేక్ కంటెంట్‌ను సృష్టిస్తుంది. నటీనటులు మరియు సిబ్బందికి అదనపు పరిహారం చెల్లించాల్సిన అవసరం లేనందున ఈ వ్యూహం దీర్ఘకాలిక వ్యయ పొదుపుగా అనువదిస్తుంది.
• విభిన్న రాజకీయ వర్ణపటంలో సిద్ధాంతాలు మరియు ప్రచారాన్ని ప్రోత్సహించడానికి డీప్‌ఫేక్ టెక్స్ట్‌లు మరియు వీడియోల వినియోగం పెరుగుతోంది.
• ప్రోగ్రామర్‌లను పక్కనబెట్టి అసలు వ్యక్తులను నియమించకుండా విస్తృతమైన బ్రాండింగ్ మరియు మార్కెటింగ్ ప్రచారాలను రూపొందించడానికి సింథటిక్ వీడియోలను ఉపయోగిస్తున్న కంపెనీలు.
• ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు ఇతర వ్యక్తిగత సమాచారం కోసం పెరిగిన డేటా గోప్యతా రక్షణ కోసం సమూహాలు లాబీయింగ్ చేస్తాయి. ఈ పుష్‌బ్యాక్ వాస్తవ డేటాబేస్‌ల ఆధారంగా లేని శిక్షణ డేటాను అభివృద్ధి చేయడానికి కంపెనీలను ఒత్తిడి చేయవచ్చు. అయితే, ఫలితాలు ఖచ్చితమైనవి కాకపోవచ్చు.
• సాంకేతికత తప్పుడు సమాచారం మరియు మోసం కోసం ఉపయోగించబడదని నిర్ధారించడానికి GAN సాంకేతికతను ఉత్పత్తి చేసే సంస్థలను ప్రభుత్వాలు నియంత్రిస్తాయి మరియు పర్యవేక్షిస్తాయి.

వ్యాఖ్యానించడానికి ప్రశ్నలు

• మీరు GAN టెక్నాలజీని ఉపయోగించి అనుభవించారా? అనుభవం ఎలా ఉంది?
• GAN నైతికంగా ఉపయోగించబడుతుందని కంపెనీలు మరియు ప్రభుత్వాలు ఎలా నిర్ధారించగలవు?