ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (GANs): ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಮಾಧ್ಯಮದ ಯುಗ

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಡಿಸೆಂಬರ್ 5, 2023

ಒಳನೋಟ ಸಾರಾಂಶ

ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (GANs), ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ, ನೈಜ-ಜೀವನದ ಮುಖಗಳು, ಧ್ವನಿಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯು ಅಡೋಬ್ ಫೋಟೋಶಾಪ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸ್ನ್ಯಾಪ್‌ಚಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನೈಜ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, GAN ಗಳು ನೈತಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, GAN ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಆತಂಕವಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, GAN ಗಳು ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ತನಿಖೆಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವಂತಹ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಚಲನಚಿತ್ರ ತಯಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅವರ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಕಠಿಣವಾದ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು GAN ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸರ್ಕಾರದ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದೆ.

ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (GANs) ಸಂದರ್ಭ

GAN ಎಂಬುದು ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲದ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದ್ದು ಅದು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದಂತೆಯೇ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ದಾರ್ಶನಿಕ ಸೃಷ್ಟಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪರಸ್ಪರ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಜನರೇಟರ್ ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ, ಆದರೆ ತಾರತಮ್ಯವು ರಚಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಜನರೇಟರ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನೈಜವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಮರುಳು ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಜನರೇಟರ್ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಕಲಿಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, GAN ಗಳು ಅದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳದೆ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

Google ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಇಯಾನ್ ಗುಡ್‌ಫೆಲೋ ಮತ್ತು ಅವರ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು 2014 ರಲ್ಲಿ GAN ಗಳನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದಾಗ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಭರವಸೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿತು. ಅಂದಿನಿಂದ, GAN ಗಳು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನೋಡಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಫೋಟೋಶಾಪ್‌ಗಾಗಿ ಅಡೋಬ್ GAN ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ GAN ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು Google ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಗಾಗಿ IBM ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ GAN ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. Snapchat ಅವುಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಇಮೇಜ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ನಿ ಸೂಪರ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. 

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು GAN ಅನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಅದರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ದಾಟಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ನೈಜ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ನಿರಂತರವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಮಾಡುತ್ತಿರುವಂತೆ ಅಥವಾ ಅವರು ಮಾಡದಿರುವದನ್ನು ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯುಎಸ್ ಮಾಜಿ ಅಧ್ಯಕ್ಷ ಬರಾಕ್ ಒಬಾಮಾ ಸಹ-ಮಾಜಿ ಯುಎಸ್ ಅಧ್ಯಕ್ಷ ಡೊನಾಲ್ಡ್ ಟ್ರಂಪ್ ಅವರನ್ನು ಅವಹೇಳನಕಾರಿ ಪದ ಎಂದು ಕರೆದಿರುವ ವೀಡಿಯೊ ಮತ್ತು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ಸಿಇಒ ಮಾರ್ಕ್ ಜುಕರ್‌ಬರ್ಗ್ ಶತಕೋಟಿ ಕದ್ದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಬಡಾಯಿ ಕೊಚ್ಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ನಿಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ನಡೆದಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್ ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮಹಿಳಾ ಸೆಲೆಬ್ರಿಟಿಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವರನ್ನು ಅಶ್ಲೀಲ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತವೆ. GAN ಗಳು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲಿಂಕ್ಡ್‌ಇನ್ ಮತ್ತು ಟ್ವಿಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್ ಪತ್ರಕರ್ತ ಖಾತೆಗಳು AI- ರಚಿತವಾಗಿವೆ. ಈ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಚಾರಕರು ಬಳಸಬಹುದಾದ ನೈಜ-ಧ್ವನಿಯ ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಚಿಂತನೆಯ ನಾಯಕತ್ವದ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. 

ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ ವಲಯದಲ್ಲಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ನಿಜವಾದ ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೋರಿಕೆಯಾಗಬಹುದಾದ ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಕಾಳಜಿಗಳಿವೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಭದ್ರತೆ ಅಥವಾ ಮರೆಮಾಚುವ ಪದರ ಇರಬೇಕು ಎಂದು ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, GAN ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಜನರನ್ನು ಮೋಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಧನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೇ 2022 ರಲ್ಲಿ, ನೆದರ್ಲೆಂಡ್ಸ್‌ನ ಪೊಲೀಸರು 13 ರಲ್ಲಿ ಕೊಲೆಯಾದ 2003 ವರ್ಷದ ಹುಡುಗನ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಿದರು. ಬಲಿಪಶುವಿನ ನೈಜ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಲಿಪಶುವನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಮುಂದೆ ಬರಲು ಜನರನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಲು ಪೊಲೀಸರು ಆಶಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಕೋಲ್ಡ್ ಕೇಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿ. ಅವರು ಈಗಾಗಲೇ ಹಲವಾರು ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪೊಲೀಸರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ಉತ್ಪಾದಕ ವಿರೋಧಿ ಜಾಲಗಳ (GANs) ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ಜನರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳ (GANs) ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು: 

• ಚಲನಚಿತ್ರ ನಿರ್ಮಾಣ ಉದ್ಯಮವು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ನಟರನ್ನು ಇರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಂತರದ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಮರು-ಶೂಟ್ ಮಾಡಲು ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ವೆಚ್ಚ ಉಳಿತಾಯಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅವರು ನಟರು ಮತ್ತು ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪಾವತಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
• ವಿಭಿನ್ನ ರಾಜಕೀಯ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಚಾರವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಡೀಪ್‌ಫೇಕ್ ಪಠ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆ.
• ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ನಿಜವಾದ ಜನರನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳದೆಯೇ ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಬ್ರ್ಯಾಂಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಂಪನಿಗಳು.
• ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಇತರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ಗುಂಪುಗಳು ಲಾಬಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಪುಶ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಒತ್ತಡ ಹೇರಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ನಿಖರವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು.
• GAN ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಸರ್ಕಾರಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ವಂಚನೆಗೆ ಬಳಸುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ನೀವು GAN ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಅನುಭವವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ? ಅನುಭವ ಹೇಗಿತ್ತು?
• GAN ಅನ್ನು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಗಳು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು?