Generative adversarial networks (GANs): Aldur gervimiðla

• Höfundur:
• Höfundur nafn

  Quantumrun Foresight
• Desember 5, 2023

Innsýn samantekt

Generative Adversarial Networks (GANs), þekkt fyrir að búa til djúpfalsanir, búa til tilbúin gögn sem líkja eftir raunverulegum andlitum, röddum og háttum. Notkun þeirra er allt frá því að bæta Adobe Photoshop til að búa til raunhæfar síur á Snapchat. Hins vegar hafa GAN siðferðislegar áhyggjur, þar sem þau eru oft notuð til að búa til villandi djúpfölsuð myndbönd og breiða út rangar upplýsingar. Í heilbrigðisþjónustu er kvíði yfir persónuvernd sjúklinga í GAN þjálfun. Þrátt fyrir þessi mál hafa GAN gagnleg forrit, svo sem aðstoð við sakamálarannsóknir. Útbreidd notkun þeirra í ýmsum geirum, þar á meðal kvikmyndagerð og markaðssetningu, hefur leitt til þess að krafist er strangari gagnaverndarráðstafana og stjórnvalda um GAN tækni.

Generative adversarial networks (GANs) samhengi

GAN er tegund af djúpt taugakerfi sem getur búið til ný gögn sem eru svipuð þeim gögnum sem það er þjálfað á. Helstu blokkirnar tvær sem keppa á móti hvor öðrum um að framleiða hugsjónasköpun eru kallaðir rafallinn og mismunurinn. Rafallinn er ábyrgur fyrir því að búa til ný gögn, á meðan aðgreiningarmaðurinn reynir að greina á milli myndaðra gagna og þjálfunargagna. Rafallinn er stöðugt að reyna að blekkja mismununaraðilann með því að búa til upplýsingar sem líta eins raunverulegar út og hægt er. Til að gera þetta þarf rafallinn að læra undirliggjandi dreifingu gagnanna, sem gerir GAN kleift að búa til nýjar upplýsingar án þess að leggja þær á minnið.

Þegar GANs voru fyrst þróuð árið 2014 af Google rannsóknarfræðingnum Ian Goodfellow og liðsfélögum hans sýndi reikniritið mikla fyrirheit um vélanám. Síðan þá hafa GANs séð mikið af raunverulegum forritum í mismunandi atvinnugreinum. Til dæmis notar Adobe GAN fyrir næstu kynslóð Photoshop. Google notar kraft GAN fyrir bæði texta- og myndagerð. IBM notar í raun GAN fyrir gagnaaukning. Snapchat notar þær fyrir skilvirkar myndasíur og Disney fyrir frábærar upplausnir. 

Truflandi áhrif

Þó að GAN hafi upphaflega verið stofnað til að bæta vélanám, hafa forrit þess farið yfir vafasöm svæði. Til dæmis eru djúpfölsuð myndbönd stöðugt búin til til að líkja eftir raunverulegu fólki og láta það líta út eins og það sé að gera eða segja eitthvað sem það gerði ekki. Til dæmis var myndband þar sem Barack Obama, fyrrverandi forseti Bandaríkjanna, kallaði Donald Trump, fyrrverandi forseta Bandaríkjanna, niðrandi orð og Mark Zuckerburg, forstjóra Facebook, stæra sig af því að geta stjórnað milljörðum stolinna gagna. Ekkert af þessu gerðist í raunveruleikanum. Að auki miða flest djúpfölsuð myndbönd á frægðarkonur og setja þær í klámfengið efni. GAN eru einnig fær um að búa til skáldaðar myndir frá grunni. Til dæmis reyndust nokkrir djúpfalsaðir blaðamannareikningar á LinkedIn og Twitter vera gervigreindir. Þessar tilbúnu snið er hægt að nota til að búa til raunhæfar greinar og hugsunarleiðtoga sem áróðursmenn geta notað. 

Á meðan, í heilbrigðisgeiranum, eru vaxandi áhyggjur af gögnum sem hægt er að leka með því að nota raunverulegan sjúklingagagnagrunn sem þjálfunargögn fyrir reikniritin. Sumir vísindamenn halda því fram að það verði að vera til viðbótar öryggis- eða grímulag til að vernda persónulegar upplýsingar. Hins vegar, þó að GAN sé aðallega þekkt fyrir getu sína til að blekkja fólk, hefur það jákvæða kosti. Til dæmis, í maí 2022, endurgerði lögregla frá Hollandi myndband af 13 ára dreng sem var myrtur árið 2003. Með því að nota raunhæfar myndir af fórnarlambinu vonast lögreglan til að hvetja fólk til að muna eftir fórnarlambinu og koma fram með nýjar upplýsingar varðandi kalt mál. Lögreglan heldur því fram að hún hafi þegar fengið nokkrar ábendingar en þurfi að framkvæma bakgrunnsskoðun til að sannreyna þær.

Umsóknir um generative adversarial net (GAN)

Sum forrit generative adversarial networks (GAN) geta falið í sér: 

• Kvikmyndaiðnaðurinn býr til djúpgert efni til að setja gervileikara og endurtaka atriði í eftirframleiddum kvikmyndum. Þessi stefna getur skilað sér í langtíma kostnaðarsparnaði þar sem þeir þurfa ekki að borga leikurum og áhöfn viðbótarbætur.
• Aukin notkun á djúpum fölskum texta og myndböndum til að efla hugmyndafræði og áróður á ólíkum pólitískum litróf.
• Fyrirtæki sem nota tilbúið myndbönd til að búa til vandaðar vörumerkja- og markaðsherferðir án þess að ráða raunverulegt fólk fyrir utan forritara.
• Hópar vinna að aukinni persónuvernd fyrir heilsugæslu og aðrar persónuupplýsingar. Þessi afturför getur þrýst á fyrirtæki til að þróa þjálfunargögn sem eru ekki byggð á raunverulegum gagnagrunnum. Hins vegar gætu niðurstöðurnar ekki verið eins nákvæmar.
• Ríkisstjórnir sem stjórna og fylgjast með fyrirtækjum sem framleiða GAN tækni til að tryggja að tæknin sé ekki notuð fyrir rangar upplýsingar og svik.

Spurningar til að tjá sig um

• Hefur þú reynslu af því að nota GAN tækni? Hvernig var upplifunin?
• Hvernig geta fyrirtæki og stjórnvöld tryggt að GAN sé notað á siðferðilegan hátt?