Генеративдик атаандаштык тармактар ​​(GANs): Синтетикалык медианын доору

• Author:
• Жазуучу аты

  Quantumrun Foresight
• December 5, 2023

Кыскача түшүнүк

Генеративдик душмандык тармактар ​​(GANs) терең фейктерди түзүү менен белгилүү, чыныгы жүздөрдү, үндөрдү жана жүрүм-турумдарды туураган синтетикалык маалыматтарды түзөт. Аларды колдонуу Adobe Photoshop программасын өркүндөтүүдөн баштап Snapchat'та реалдуу чыпкаларды түзүүгө чейин. Бирок, GANs этикалык кооптонууну жаратат, анткени алар көбүнчө адаштыруучу терең фейк видеолорду түзүү жана туура эмес маалыматты жайылтуу үчүн колдонулат. Саламаттыкты сактоодо GAN тренингинде бейтаптын маалыматтарынын купуялуулугуна тынчсыздануу бар. Бул маселелерге карабастан, GANs кылмыш иликтөөгө жардам берүү сыяктуу пайдалуу колдонмолорго ээ. Алардын ар кандай секторлордо, анын ичинде кино тартуу жана маркетингде кеңири колдонулушу маалыматтардын купуялуулугун сактоо чараларын жана GAN технологиясын мамлекеттик жөнгө салууга чакырды.

Генеративдик атаандаш тармактардын (GANs) контексти

GAN - бул терең нейрон тармагынын бир түрү, ал үйрөтүлгөн маалыматтарга окшош жаңы маалыматтарды түзө алат. Көрүнүштүү жаратууларды өндүрүү үчүн бири-бирине атаандашкан эки негизги блок генератор жана дискриминатор деп аталат. Генератор жаңы маалыматтарды түзүү үчүн жооп берет, ал эми дискриминатор түзүлгөн маалыматтар менен окуу маалыматтарын айырмалоого аракет кылат. Генератор дайыма мүмкүн болушунча реалдуу көрүнгөн маалыматты түзүү менен дискриминаторду алдаганга аракет кылат. Бул үчүн, генератор GANга жаңы маалыматты эстеп калбастан түзүүгө мүмкүндүк берип, маалыматтардын негизги бөлүштүрүлүшүн үйрөнүшү керек.

GANлар биринчи жолу 2014-жылы Google изилдөөчү окумуштуу Ян Гудфеллоу жана анын командалаштары тарабынан иштелип чыкканда, алгоритм машинаны үйрөнүү үчүн чоң убадаларды көрсөткөн. Ошондон бери GANs ар кандай тармактарда көптөгөн реалдуу тиркемелерди көрүштү. Мисалы, Adobe кийинки муундагы Photoshop үчүн GAN колдонот. Google текстти жана сүрөттөрдү түзүү үчүн GANдардын күчүн колдонот. IBM натыйжалуу маалыматтарды көбөйтүү үчүн GAN колдонот. Snapchat аларды эффективдүү сүрөт чыпкалары үчүн, ал эми Дисней супер резолюциялар үчүн колдонот. 

Бузуучу таасир

GAN башында машина үйрөнүүнү жакшыртуу үчүн түзүлгөн, ал эми анын колдонмолору шектүү аймактарды кесип өткөн. Мисалы, терең фейк видеолору тынымсыз чыныгы адамдарды туурап, алар жасабаган нерсени кылып же айтып жаткандай кылып түзүлөт. Маселен, АКШнын мурдагы президенти Барак Обама АКШнын мурдагы президенти Дональд Трампты кемсинткен сөз деп атап, Facebookтун башкы директору Марк Цукербург миллиарддаган уурдалган маалыматтарды көзөмөлдөй алам деп мактанган видеотасма бар болчу. Булардын бири да чыныгы жашоодо болгон эмес. Кошумчалай кетсек, көпчүлүк терең фейк видеолор атактуу аялдарды бутага алып, порнографиялык мазмунга жайгаштырышат. GANs ошондой эле нөлдөн баштап ойдон чыгарылган сүрөттөрдү түзө алышат. Мисалы, LinkedIn жана Twitter'деги бир нече терең фейк журналист аккаунттары AI тарабынан түзүлгөн болуп чыкты. Бул синтетикалык профилдер пропагандисттер колдоно ала турган реалдуу угулат макалаларды жана ой лидерлик бөлүктөрүн түзүү үчүн колдонулушу мүмкүн. 

Ошол эле учурда, саламаттыкты сактоо секторунда, алгоритмдер үчүн окутуу маалыматтары катары пациенттин чыныгы маалымат базасын колдонуу менен агып кетиши мүмкүн болгон маалыматтар боюнча кооптонуулар күч алууда. Кээ бир изилдөөчүлөр жеке маалыматты коргоо үчүн кошумча коопсуздук же маска катмары болушу керек деп ырасташат. Бирок, GAN негизинен адамдарды алдоо жөндөмү менен белгилүү болсо да, анын оң пайдалары бар. Мисалы, 2022-жылдын май айында Нидерландиянын полициясы 13-жылы киши колдуу болгон 2003 жаштагы баланын видеосун кайра жаратты. Жабырлануучунун реалдуу кадрларын колдонуу менен полиция адамдарды жабырлануучуну эстеп калууга үндөйт деп үмүттөнөт. суук иши боюнча жаңы маалымат. Полиция алар буга чейин бир нече кеңеш алганын, бирок аларды текшерүү үчүн фонддук текшерүүлөрдү жүргүзүү керек деп ырастоодо.

Генеративдик атаандаш тармактардын (GANs) колдонмолору

Генеративдик атаандаштык тармактардын (GANs) кээ бир колдонмолору төмөнкүлөрдү камтышы мүмкүн: 

• Кино тартуу индустриясы синтетикалык актерлорду жайгаштыруу жана пост-продюсердик фильмдерге сахналарды кайра тартуу үчүн терең фейк контентти жаратат. Бул стратегия узак мөөнөттүү чыгымдарды үнөмдөөгө жардам берет, анткени алар актерлорго жана экипажга кошумча компенсация төлөбөйт.
• Ар кандай саясий спектрде идеологияларды жана пропаганданы жайылтуу үчүн терең фейк тексттерди жана видеолорду колдонуу көбөйүүдө.
• Компаниялар синтетикалык видеолорду колдонуп, программисттерден башка чыныгы адамдарды жалдабастан, брендинг жана маркетинг кампанияларын түзүшөт.
• Саламаттыкты сактоо жана башка жеке маалымат үчүн берилиштердин купуялуулугун коргоону күчөтүү үчүн лоббирлөөчү топтор. Бул артка кайтаруу компанияларды чыныгы маалымат базаларына негизделбеген окуу маалыматтарын иштеп чыгууга мажбур кылышы мүмкүн. Бирок, натыйжалар так эмес болушу мүмкүн.
• Технология туура эмес маалымат жана алдамчылык үчүн колдонулбасын камсыз кылуу үчүн GAN технологиясын чыгарган фирмаларды жөнгө салат жана көзөмөлдөйт.

Комментарий берүү үчүн суроолор

• Сиз GAN технологиясын колдонуп көрдүңүз беле? Окшош окуя кандай болгон?
• Компаниялар жана өкмөттөр GANдын этикалык түрдө колдонулушун кантип камсыздай алышат?