Generative Adversarial Networks (GANs): Das Zeitalter der synthetischen Medien

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  Quantumrun-Vorausschau
• 5. Dezember 2023

Zusammenfassung der Einblicke

Generative Adversarial Networks (GANs), die für die Erstellung von Deepfakes bekannt sind, generieren synthetische Daten, die reale Gesichter, Stimmen und Verhaltensweisen nachahmen. Ihr Einsatz reicht von der Verbesserung von Adobe Photoshop bis zur Erstellung realistischer Filter auf Snapchat. Allerdings werfen GANs ethische Bedenken auf, da sie häufig zur Erstellung irreführender Deepfake-Videos und zur Verbreitung von Fehlinformationen verwendet werden. Im Gesundheitswesen herrscht bei GAN-Schulungen Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes von Patientendaten. Trotz dieser Probleme haben GANs nützliche Anwendungen, beispielsweise zur Unterstützung strafrechtlicher Ermittlungen. Ihr weit verbreiteter Einsatz in verschiedenen Sektoren, einschließlich Filmproduktion und Marketing, hat zu Forderungen nach strengeren Datenschutzmaßnahmen und einer staatlichen Regulierung der GAN-Technologie geführt.

Kontext generativer gegnerischer Netzwerke (GANs).

GAN ist eine Art tiefes neuronales Netzwerk, das neue Daten generieren kann, die den Daten ähneln, auf denen es trainiert wird. Die beiden Hauptblöcke, die miteinander konkurrieren, um visionäre Kreationen hervorzubringen, werden Generator und Diskriminator genannt. Der Generator ist für die Erstellung neuer Daten verantwortlich, während der Diskriminator versucht, zwischen den generierten Daten und den Trainingsdaten zu unterscheiden. Der Generator versucht ständig, den Diskriminator zu täuschen, indem er Informationen erzeugt, die so real wie möglich aussehen. Dazu muss der Generator die zugrunde liegende Verteilung der Daten lernen, sodass GANs neue Informationen erstellen können, ohne sie tatsächlich zu speichern.

Als GANs 2014 erstmals vom Google-Forscher Ian Goodfellow und seinen Teamkollegen entwickelt wurden, erwies sich der Algorithmus als vielversprechend für maschinelles Lernen. Seitdem haben GANs viele reale Anwendungen in verschiedenen Branchen erlebt. Beispielsweise nutzt Adobe GANs für Photoshop der nächsten Generation. Google nutzt die Leistungsfähigkeit von GANs sowohl für die Generierung von Text als auch von Bildern. IBM nutzt GANs effektiv zur Datenerweiterung. Snapchat nutzt sie für effiziente Bildfilter und Disney für Superauflösungen. 

Störende Wirkung

Während GAN ursprünglich zur Verbesserung des maschinellen Lernens entwickelt wurde, haben seine Anwendungen fragwürdige Bereiche betreten. Beispielsweise werden ständig Deepfake-Videos erstellt, um echte Menschen nachzuahmen und den Eindruck zu erwecken, dass sie etwas tun oder sagen, was sie nicht getan haben. So gab es zum Beispiel ein Video, in dem der frühere US-Präsident Barack Obama seinen ehemaligen US-Präsidentenkollegen Donald Trump als abwertende Bezeichnung bezeichnete und Facebook-Chef Mark Zuckerburg damit prahlte, Milliarden gestohlener Daten kontrollieren zu können. Nichts davon geschah im wirklichen Leben. Darüber hinaus zielen die meisten Deepfake-Videos auf weibliche Prominente ab und platzieren sie in pornografischen Inhalten. GANs sind auch in der Lage, fiktive Fotos von Grund auf zu erstellen. Beispielsweise stellte sich heraus, dass mehrere Deepfake-Journalistenkonten auf LinkedIn und Twitter KI-generiert waren. Diese synthetischen Profile können verwendet werden, um realistisch klingende Artikel und Vordenkerbeiträge zu erstellen, die Propagandisten nutzen können. 

Unterdessen wächst im Gesundheitswesen die Sorge, dass Daten verloren gehen könnten, wenn eine tatsächliche Patientendatenbank als Trainingsdaten für die Algorithmen verwendet wird. Einige Forscher argumentieren, dass es eine zusätzliche Sicherheits- oder Maskierungsebene zum Schutz personenbezogener Daten geben muss. Obwohl GAN ​​vor allem für seine Fähigkeit bekannt ist, Menschen zu täuschen, hat es auch positive Vorteile. Beispielsweise hat die niederländische Polizei im Mai 2022 ein Video eines 13-jährigen Jungen nachgestellt, der im Jahr 2003 ermordet wurde. Durch die Verwendung realistischer Aufnahmen des Opfers hofft die Polizei, die Menschen zu ermutigen, sich an das Opfer zu erinnern und sich zu melden Neue Informationen zum Cold Case. Die Polizei gibt an, bereits mehrere Hinweise erhalten zu haben, muss diese aber noch durch Hintergrundüberprüfungen überprüfen.

Anwendungen generativer gegnerischer Netzwerke (GANs)

Einige Anwendungen generativer gegnerischer Netzwerke (GANs) können sein: 

• Die Filmindustrie erstellt Deepfake-Inhalte, um künstliche Schauspieler zu platzieren und Szenen in nachproduzierten Filmen nachzudrehen. Diese Strategie kann zu langfristigen Kosteneinsparungen führen, da den Schauspielern und der Crew keine zusätzliche Vergütung gezahlt werden muss.
• Der zunehmende Einsatz von Deepfake-Texten und -Videos zur Förderung von Ideologien und Propaganda im gesamten politischen Spektrum.
• Unternehmen verwenden synthetische Videos, um aufwändige Branding- und Marketingkampagnen zu erstellen, ohne neben Programmierern auch echte Leute einzustellen.
• Gruppen, die sich für einen besseren Datenschutz im Gesundheitswesen und bei anderen personenbezogenen Daten einsetzen. Dieser Widerstand könnte Unternehmen unter Druck setzen, Trainingsdaten zu entwickeln, die nicht auf tatsächlichen Datenbanken basieren. Allerdings sind die Ergebnisse möglicherweise nicht so genau.
• Regierungen regulieren und überwachen Unternehmen, die GAN-Technologie herstellen, um sicherzustellen, dass die Technologie nicht für Fehlinformationen und Betrug genutzt wird.

Fragen zum Kommentieren

• Haben Sie Erfahrung mit der GAN-Technologie? Wie war das Erlebnis?
• Wie können Unternehmen und Regierungen sicherstellen, dass GAN ethisch vertretbar verwendet wird?