Generative adversarial networks (GANs): Η εποχή των συνθετικών μέσων

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Δεκέμβριος 5, 2023

Περίληψη Insight

Τα Generative Adversarial Networks (GAN), γνωστά για τη δημιουργία deepfakes, δημιουργούν συνθετικά δεδομένα που μιμούνται πρόσωπα, φωνές και τρόπους της πραγματικής ζωής. Η χρήση τους κυμαίνεται από τη βελτίωση του Adobe Photoshop έως τη δημιουργία ρεαλιστικών φίλτρων στο Snapchat. Ωστόσο, τα GAN εγείρουν ηθικούς προβληματισμούς, καθώς χρησιμοποιούνται συχνά για τη δημιουργία παραπλανητικών deepfake βίντεο και τη διάδοση παραπληροφόρησης. Στην υγειονομική περίθαλψη, υπάρχει άγχος σχετικά με το απόρρητο των δεδομένων των ασθενών στην εκπαίδευση GAN. Παρά αυτά τα ζητήματα, τα GAN έχουν ευεργετικές εφαρμογές, όπως η βοήθεια σε ποινικές έρευνες. Η ευρεία χρήση τους σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας ταινιών και του μάρκετινγκ, οδήγησε σε εκκλήσεις για πιο αυστηρά μέτρα απορρήτου δεδομένων και κυβερνητική ρύθμιση της τεχνολογίας GAN.

Πλαίσιο για τα δίκτυα δημιουργίας αντιπάλων (GANs).

Το GAN είναι ένας τύπος βαθιού νευρωνικού δικτύου που μπορεί να δημιουργήσει νέα δεδομένα παρόμοια με τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύεται. Τα δύο κύρια μπλοκ που ανταγωνίζονται μεταξύ τους για την παραγωγή οραματικών δημιουργιών ονομάζονται γεννήτρια και διακριτικός. Ο παραγωγός είναι υπεύθυνος για τη δημιουργία νέων δεδομένων, ενώ ο υπεύθυνος διάκρισης προσπαθεί να διαφοροποιήσει τα δεδομένα που δημιουργούνται από τα δεδομένα εκπαίδευσης. Η γεννήτρια προσπαθεί διαρκώς να ξεγελάσει αυτόν που διακρίνει δημιουργώντας πληροφορίες που φαίνονται όσο πιο αληθινές γίνεται. Για να γίνει αυτό, η γεννήτρια πρέπει να μάθει την υποκείμενη κατανομή των δεδομένων, επιτρέποντας στα GAN να δημιουργούν νέες πληροφορίες χωρίς να τις απομνημονεύουν πραγματικά.

Όταν τα GAN αναπτύχθηκαν για πρώτη φορά το 2014 από τον ερευνητή της Google, Ian Goodfellow και τους συμπαίκτες του, ο αλγόριθμος έδειξε μεγάλη υπόσχεση για τη μηχανική μάθηση. Από τότε, τα GAN έχουν δει πολλές εφαρμογές πραγματικού κόσμου σε διαφορετικούς κλάδους. Για παράδειγμα, η Adobe χρησιμοποιεί GAN για το Photoshop επόμενης γενιάς. Η Google χρησιμοποιεί τη δύναμη των GAN ​​για τη δημιουργία κειμένου και εικόνων. Η IBM χρησιμοποιεί αποτελεσματικά τα GAN για την αύξηση δεδομένων. Το Snapchat τα χρησιμοποιεί για αποτελεσματικά φίλτρα εικόνας και η Disney για σούπερ αναλύσεις. 

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Ενώ το GAN δημιουργήθηκε αρχικά για να βελτιώσει τη μηχανική εκμάθηση, οι εφαρμογές του έχουν ξεπεράσει αμφισβητούμενα εδάφη. Για παράδειγμα, τα βαθιά ψεύτικα βίντεο δημιουργούνται συνεχώς για να μιμούνται πραγματικούς ανθρώπους και να φαίνεται σαν να κάνουν ή να λένε κάτι που δεν έκαναν. Για παράδειγμα, υπήρχε ένα βίντεο με τον πρώην πρόεδρο των ΗΠΑ Μπαράκ Ομπάμα να αποκαλεί υποτιμητικό όρο τον πρώην πρόεδρο των ΗΠΑ Ντόναλντ Τραμπ και ο διευθύνων σύμβουλος του Facebook Μαρκ Ζούκερμπουργκ να καυχιέται ότι μπορεί να ελέγξει δισεκατομμύρια κλεμμένα δεδομένα. Τίποτα από αυτά δεν συνέβη στην πραγματική ζωή. Επιπλέον, τα περισσότερα deepfake βίντεο στοχεύουν γυναίκες διασημότητες και τις τοποθετούν σε πορνογραφικό περιεχόμενο. Τα GAN μπορούν επίσης να δημιουργούν φανταστικές φωτογραφίες από την αρχή. Για παράδειγμα, αρκετοί deepfake λογαριασμοί δημοσιογράφων στο LinkedIn και στο Twitter αποδείχτηκαν ότι δημιουργήθηκαν από AI. Αυτά τα συνθετικά προφίλ μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία ρεαλιστικών άρθρων και κομματιών ηγεσίας σκέψης που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι προπαγανδιστές. 

Εν τω μεταξύ, στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, υπάρχουν αυξανόμενες ανησυχίες σχετικά με δεδομένα που μπορεί να διαρρεύσουν χρησιμοποιώντας μια πραγματική βάση δεδομένων ασθενών ως δεδομένα εκπαίδευσης για τους αλγόριθμους. Ορισμένοι ερευνητές υποστηρίζουν ότι πρέπει να υπάρχει ένα πρόσθετο επίπεδο ασφάλειας ή κάλυψης για την προστασία των προσωπικών πληροφοριών. Ωστόσο, αν και το GAN είναι κυρίως γνωστό για την ικανότητά του να εξαπατά τους ανθρώπους, έχει θετικά οφέλη. Για παράδειγμα, τον Μάιο του 2022, η αστυνομία από την Ολλανδία αναδημιούργησε ένα βίντεο ενός 13χρονου αγοριού που δολοφονήθηκε το 2003. Χρησιμοποιώντας ρεαλιστικά πλάνα του θύματος, η αστυνομία ελπίζει να ενθαρρύνει τους ανθρώπους να θυμούνται το θύμα και να εμφανιστούν νέα στοιχεία για το κρυολόγημα. Η αστυνομία ισχυρίζεται ότι είχαν ήδη λάβει πολλές συμβουλές, αλλά θα πρέπει να κάνουν ελέγχους ιστορικού για να τις επαληθεύσουν.

Εφαρμογές παραγωγικών δικτύων αντιπάλου (GAN)

Ορισμένες εφαρμογές των παραγωγικών δικτύων αντιπάλου (GAN) μπορεί να περιλαμβάνουν: 

• Η κινηματογραφική βιομηχανία δημιουργεί βαθιά ψεύτικο περιεχόμενο για να τοποθετήσει συνθετικούς ηθοποιούς και να γυρίσει ξανά σκηνές σε ταινίες μετά την παραγωγή. Αυτή η στρατηγική μπορεί να μεταφραστεί σε μακροπρόθεσμη εξοικονόμηση κόστους, καθώς δεν θα χρειαστεί να πληρώσουν πρόσθετη αποζημίωση στους ηθοποιούς και το πλήρωμα.
• Η αυξανόμενη χρήση deepfake κειμένων και βίντεο για την προώθηση ιδεολογιών και προπαγάνδας σε όλο το διαφορετικό πολιτικό φάσμα.
• Εταιρείες που χρησιμοποιούν συνθετικά βίντεο για να δημιουργήσουν περίτεχνες καμπάνιες επωνυμίας και μάρκετινγκ χωρίς να προσλαμβάνουν πραγματικούς ανθρώπους εκτός από προγραμματιστές.
• Ομάδες που ασκούν πίεση για αυξημένη προστασία απορρήτου δεδομένων για την υγειονομική περίθαλψη και άλλες προσωπικές πληροφορίες. Αυτή η ώθηση μπορεί να πιέσει τις εταιρείες να αναπτύξουν δεδομένα εκπαίδευσης που δεν βασίζονται σε πραγματικές βάσεις δεδομένων. Ωστόσο, τα αποτελέσματα μπορεί να μην είναι τόσο ακριβή.
• Οι κυβερνήσεις ρυθμίζουν και παρακολουθούν εταιρείες που παράγουν τεχνολογία GAN για να διασφαλίσουν ότι η τεχνολογία δεν χρησιμοποιείται για παραπληροφόρηση και απάτη.

Ερωτήσεις για σχολιασμό

• Έχετε εμπειρία στη χρήση της τεχνολογίας GAN; Πώς ήταν η εμπειρία;
• Πώς μπορούν οι εταιρείες και οι κυβερνήσεις να διασφαλίσουν ότι το GAN χρησιμοποιείται ηθικά;