Generative adversarial networks (GAN): euskarri sintetikoen aroa

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Abenduaren 5, 2023

Ikuspegiaren laburpena

Generative Adversarial Networks (GAN), deepfakeak sortzeagatik ezagunak, benetako aurpegiak, ahotsak eta moduak imitatzen dituzten datu sintetikoak sortzen dituzte. Beraien erabilera Adobe Photoshop hobetzetik Snapchat-en iragazki errealistak sortzera doa. Hala ere, GANek kezka etikoak sortzen dituzte, sarritan bideo faltsu engainagarriak sortzeko eta desinformazioa zabaltzeko erabiltzen baitira. Osasungintzan, GAN prestakuntzan pazientearen datuen pribatutasunaren inguruko antsietatea dago. Arazo horiek gorabehera, GANek aplikazio onuragarriak dituzte, esaterako, ikerketa penalak laguntzea. Hainbat sektoretan hedatuta dauden erabilerak, zinemagintzan eta marketinan barne, datuen pribatutasun neurri zorrotzagoak eta GAN teknologiaren gobernuak arautzeko eskaerak egin ditu.

Sortze aurkako sareak (GAN) testuingurua

GAN sare neuronal sakon mota bat da, entrenatzen den datuen antzeko datu berriak sor ditzakeena. Sortzailea eta diskriminatzailea deitzen dira bi bloke nagusiei elkarren aurka lehiatzen diren ikusmenezko sorkuntzak sortzeko. Sortzailea datu berriak sortzeaz arduratzen da, diskriminatzailea, berriz, sortutako datuak eta prestakuntza datuak bereizten saiatzen da. Sortzailea etengabe saiatzen da diskriminatzailea engainatzen, ahalik eta benetakoena dirudien informazioa sortuz. Horretarako, sortzaileak datuen azpiko banaketa ikasi behar du, GANek informazio berria sortu ahal izateko, benetan memorizatu gabe.

Ian Goodfellow Google ikertzaileak eta bere taldekideek GANak 2014an garatu zituztenean, algoritmoak itxaropen handia erakutsi zuen ikaskuntza automatikorako. Orduz geroztik, GANek mundu errealeko aplikazio asko ikusi dituzte industria ezberdinetan. Adibidez, Adobe-k GANak erabiltzen ditu hurrengo belaunaldiko Photoshop-erako. Google-k GANen indarra erabiltzen du testuak nahiz irudiak sortzeko. IBMk eraginkortasunez erabiltzen ditu GANak datuak handitzeko. Snapchat-ek irudi-iragazki eraginkorretarako erabiltzen ditu eta Disney bereizmen bikainak lortzeko. 

Eragin disruptiboa

Hasiera batean GAN ikaskuntza automatikoa hobetzeko sortu zen arren, bere aplikazioek zalantzazko lurraldeak zeharkatu dituzte. Esaterako, deepfake bideoak etengabe sortzen dira benetako pertsonak imitatzeko eta ez duten zerbait egiten edo esaten ari direla dirudi. Esaterako, Barack Obama AEBetako presidente ohiaren bideo bat zegoen Donald Trump AEBetako presidente ohiari termino gutxiesgarritzat jotzen zuena eta Mark Zuckerburg Facebookeko zuzendari nagusia lapurtutako milioika datu kontrolatu ahal izateaz harrotzen ari zela. Horietako bat ere ez zen bizitza errealean gertatu. Horrez gain, deepfake bideo gehienak emakume ospetsuei zuzenduta daude eta eduki pornografikoetan jartzen dituzte. GANek ere gai dira hutsetik fikziozko argazkiak sortzeko. Esate baterako, LinkedIn eta Twitter-eko hainbat kazetari deepfake AI-ren bidez sortutakoak izan ziren. Profil sintetiko hauek propagandistek erabil ditzaketen soinu errealistako artikuluak eta pentsamendu-lidergo piezak sortzeko erabil daitezke. 

Bien bitartean, osasun-sektorean, gero eta kezka handiagoa dago pazienteen datu-base erreal bat erabiliz algoritmoen prestakuntza-datu gisa filtra daitezkeen datuen inguruan. Ikertzaile batzuek diote informazio pertsonala babesteko segurtasun edo maskaratze geruza gehigarri bat egon behar dela. Hala ere, GAN gehienbat jendea engainatzeko duen gaitasunagatik ezaguna den arren, onura positiboak ditu. Esaterako, 2022ko maiatzean, Herbehereetako poliziak 13an erail zuten 2003 urteko mutil baten bideo bat birsortu zuen. Biktimaren metraje errealistak erabiliz, poliziak jendea biktima gogoratzera animatzea eta aurrera ateratzea espero du. kasu hotzari buruzko informazio berria. Poliziak dio dagoeneko hainbat aholku jaso zituela baina aurrekarien egiaztapenak egin beharko dituztela egiaztatzeko.

Sortze aurkako sareen aplikazioak (GAN)

Sortze aurkako sareen (GAN) aplikazio batzuk honako hauek izan daitezke: 

• Zinemagintzaren industriak aktore sintetikoak jartzeko eta postproduzitutako filmetan eszenak berriro filmatzeko eduki faltsuak sortzen ditu. Estrategia honek epe luzerako kostuak aurreztea eragin dezake, ez baitute aktoreei eta tripulatzaileei kalte-ordain gehigarririk ordaindu beharko.
• Testu eta bideo faltsuen erabilera gero eta handiagoa da espektro politiko ezberdinetan ideologiak eta propaganda sustatzeko.
• Enpresek bideo sintetikoak erabiltzen dituzte marka eta marketin kanpaina landuak sortzeko, programatzaileez aparte benetako jendea kontratatu gabe.
• Osasunerako eta beste informazio pertsonalerako datuen pribatutasuna babesteko lobby egiten duten taldeak. Bultzada honek enpresei presio egin diezaieke benetako datu-baseetan oinarritzen ez diren prestakuntza-datuak gara ditzaten. Hala ere, baliteke emaitzak ez izatea hain zehatza.
• GAN teknologia ekoizten duten enpresak arautzen eta kontrolatzen dituzten gobernuek teknologia desinformaziorako eta iruzurrerako erabiltzen ez dela ziurtatzeko.

Iruzkintzeko galderak

• Esperientziarik al duzu GAN teknologia erabiltzen? Nolakoa izan zen esperientzia?
• Nola ziurtatu dezakete enpresek eta gobernuek GAN etikoki erabiltzen dela?