ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (GANs): സിന്തറ്റിക് മീഡിയയുടെ യുഗം

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• ഡിസംബർ 5, 2023

ഇൻസൈറ്റ് സംഗ്രഹം

ഡീപ്ഫേക്കുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് പേരുകേട്ട ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേർസറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (GANs), യഥാർത്ഥ ജീവിത മുഖങ്ങളും ശബ്ദങ്ങളും പെരുമാറ്റരീതികളും അനുകരിക്കുന്ന സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അഡോബ് ഫോട്ടോഷോപ്പ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് മുതൽ സ്‌നാപ്ചാറ്റിൽ റിയലിസ്റ്റിക് ഫിൽട്ടറുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നത് വരെ അവയുടെ ഉപയോഗം പരിധിയിലാണ്. എന്നിരുന്നാലും, GAN-കൾ ധാർമ്മിക ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു, കാരണം അവ പലപ്പോഴും തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ഡീപ്ഫേക്ക് വീഡിയോകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിക്കാനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ, GAN പരിശീലനത്തിൽ രോഗികളുടെ ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയെക്കുറിച്ച് ഉത്കണ്ഠയുണ്ട്. ഈ പ്രശ്‌നങ്ങൾക്കിടയിലും, ക്രിമിനൽ അന്വേഷണത്തെ സഹായിക്കുന്നതുപോലുള്ള പ്രയോജനപ്രദമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ GAN-നുണ്ട്. ചലച്ചിത്രനിർമ്മാണവും വിപണനവും ഉൾപ്പെടെ വിവിധ മേഖലകളിലുടനീളം അവരുടെ വ്യാപകമായ ഉപയോഗം, കൂടുതൽ കർശനമായ ഡാറ്റാ സ്വകാര്യത നടപടികൾക്കും GAN സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ സർക്കാർ നിയന്ത്രണത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള ആഹ്വാനത്തിലേക്ക് നയിച്ചു.

ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (GANs) സന്ദർഭം

GAN എന്നത് ഒരു തരം ആഴത്തിലുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കാണ്, അത് പരിശീലിപ്പിച്ച ഡാറ്റയ്ക്ക് സമാനമായി പുതിയ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ദർശനപരമായ സൃഷ്ടികൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് പരസ്പരം മത്സരിക്കുന്ന രണ്ട് പ്രധാന ബ്ലോക്കുകളെ ജനറേറ്റർ എന്നും വിവേചനം എന്നും വിളിക്കുന്നു. പുതിയ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം ജനറേറ്ററാണ്, അതേസമയം വിവേചനക്കാരൻ സൃഷ്ടിച്ച ഡാറ്റയും പരിശീലന ഡാറ്റയും തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. കഴിയുന്നത്ര യഥാർത്ഥമായി തോന്നുന്ന വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ച് വിവേചനക്കാരനെ കബളിപ്പിക്കാൻ ജനറേറ്റർ നിരന്തരം ശ്രമിക്കുന്നു. ഇത് ചെയ്യുന്നതിന്, ജനറേറ്ററിന് ഡാറ്റയുടെ അടിസ്ഥാന വിതരണത്തെക്കുറിച്ച് പഠിക്കേണ്ടതുണ്ട്, ഇത് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഓർമ്മിക്കാതെ തന്നെ പുതിയ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ GAN-കളെ അനുവദിക്കുന്നു.

ഗൂഗിൾ റിസർച്ച് സയന്റിസ്റ്റായ ഇയാൻ ഗുഡ്‌ഫെല്ലോയും കൂട്ടരും ചേർന്ന് 2014-ൽ GAN-കൾ ആദ്യമായി വികസിപ്പിച്ചപ്പോൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗിന് അൽഗോരിതം വലിയ വാഗ്ദാനമാണ് നൽകിയത്. അതിനുശേഷം, GAN-കൾ വ്യത്യസ്ത വ്യവസായങ്ങളിൽ ഉടനീളം ധാരാളം യഥാർത്ഥ-ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കണ്ടു. ഉദാഹരണത്തിന്, അടുത്ത തലമുറ ഫോട്ടോഷോപ്പിനായി Adobe GAN-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ടെക്‌സ്‌റ്റിനും ഇമേജുകൾക്കും വേണ്ടി ഗൂഗിൾ GAN-കളുടെ ശക്തി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് GAN-കൾ IBM ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. Snapchat അവ കാര്യക്ഷമമായ ഇമേജ് ഫിൽട്ടറുകൾക്കും ഡിസ്നി സൂപ്പർ റെസലൂഷനുകൾക്കുമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. 

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

മെഷീൻ ലേണിംഗ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനാണ് GAN ആദ്യം സൃഷ്ടിച്ചതെങ്കിലും, അതിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ സംശയാസ്പദമായ പ്രദേശങ്ങൾ മറികടന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡീപ്ഫേക്ക് വീഡിയോകൾ യഥാർത്ഥ ആളുകളെ അനുകരിക്കുന്നതിനും അവർ ചെയ്യുന്നതോ പറയാത്തതോ ആയ എന്തെങ്കിലും ചെയ്യുന്നതായി തോന്നിപ്പിക്കുന്നതിനും വേണ്ടി നിരന്തരം സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, മുൻ യുഎസ് പ്രസിഡന്റ് ബരാക് ഒബാമ സഹ-മുൻ യുഎസ് പ്രസിഡന്റ് ഡൊണാൾഡ് ട്രംപിനെ അപകീർത്തികരമായ പദമെന്ന് വിളിക്കുകയും കോടിക്കണക്കിന് മോഷ്ടിച്ച ഡാറ്റ നിയന്ത്രിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഫേസ്ബുക്ക് സിഇഒ മാർക്ക് സക്കർബർഗ് വീമ്പിളക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു വീഡിയോ ഉണ്ടായിരുന്നു. ഇവയൊന്നും യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിൽ സംഭവിച്ചതല്ല. കൂടാതെ, മിക്ക ഡീപ്ഫേക്ക് വീഡിയോകളും വനിതാ സെലിബ്രിറ്റികളെ ടാർഗെറ്റ് ചെയ്യുകയും അവരെ അശ്ലീല ഉള്ളടക്കത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ആദ്യം മുതൽ സാങ്കൽപ്പിക ഫോട്ടോകൾ സൃഷ്ടിക്കാനും GAN-കൾക്ക് കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, LinkedIn, Twitter എന്നിവയിലെ ഡീപ്ഫേക്ക് ജേണലിസ്റ്റ് അക്കൗണ്ടുകൾ AI- ജനറേറ്റഡ് ആയി മാറി. ഈ സിന്തറ്റിക് പ്രൊഫൈലുകൾ പ്രചാരകർക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന റിയലിസ്റ്റിക് ശബ്ദ ലേഖനങ്ങളും ചിന്താ നേതൃത്വ ഭാഗങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. 

അതേസമയം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ മേഖലയിൽ, അൽഗോരിതങ്ങൾക്കായുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റയായി ഒരു യഥാർത്ഥ രോഗിയുടെ ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ ചോർന്നേക്കാവുന്ന ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് ആശങ്കകൾ വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. ചില ഗവേഷകർ വാദിക്കുന്നത് വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പരിരക്ഷിക്കുന്നതിന് ഒരു അധിക സുരക്ഷയോ മറയ്ക്കൽ പാളിയോ ഉണ്ടായിരിക്കണം എന്നാണ്. എന്നിരുന്നാലും, GAN കൂടുതലും ആളുകളെ കബളിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവിന് പേരുകേട്ടതാണെങ്കിലും, അതിന് നല്ല ഗുണങ്ങളുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, 2022 മെയ് മാസത്തിൽ, നെതർലൻഡ്‌സിൽ നിന്നുള്ള പോലീസ് 13-ൽ കൊലചെയ്യപ്പെട്ട 2003 വയസ്സുള്ള ഒരു ആൺകുട്ടിയുടെ വീഡിയോ പുനഃസൃഷ്ടിച്ചു. ഇരയുടെ റിയലിസ്റ്റിക് ഫൂട്ടേജ് ഉപയോഗിച്ച്, ഇരയെ ഓർത്ത് മുന്നോട്ട് വരാൻ ആളുകളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുമെന്ന് പോലീസ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. തണുത്ത കേസുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പുതിയ വിവരങ്ങൾ. തങ്ങൾക്ക് ഇതിനകം നിരവധി നുറുങ്ങുകൾ ലഭിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും അവ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിന് പശ്ചാത്തല പരിശോധന നടത്തേണ്ടിവരുമെന്ന് പോലീസ് അവകാശപ്പെടുന്നു.

ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേഴ്സറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ (GANs) ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ

ജനറേറ്റീവ് അഡ്‌വേർസേറിയൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെ (GANs) ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം: 

• സിന്തറ്റിക് അഭിനേതാക്കളെ സ്ഥാപിക്കുന്നതിനും പോസ്റ്റ് പ്രൊഡക്ഷൻ ചെയ്ത സിനിമകളിൽ സീനുകൾ റീ-ഷൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിനുമായി ഫിലിം മേക്കിംഗ് ഇൻഡസ്ട്രി ആഴത്തിലുള്ള വ്യാജ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നു. അഭിനേതാക്കൾക്കും ജോലിക്കാർക്കും അധിക നഷ്ടപരിഹാരം നൽകേണ്ടതില്ലാത്തതിനാൽ ഈ തന്ത്രത്തിന് ദീർഘകാല ചെലവ് ലാഭിക്കാൻ കഴിയും.
• വ്യത്യസ്‌ത രാഷ്‌ട്രീയ സ്‌പെക്‌ട്രത്തിലുടനീളമുള്ള പ്രത്യയശാസ്‌ത്രങ്ങളും പ്രചാരണങ്ങളും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നതിന്‌ ഡീപ്‌ഫേക്ക് ടെക്‌സ്‌റ്റുകളുടെയും വീഡിയോകളുടെയും വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ഉപയോഗം.
• പ്രോഗ്രാമർമാരെ മാറ്റിനിർത്തി യഥാർത്ഥ ആളുകളെ നിയമിക്കാതെ വിപുലമായ ബ്രാൻഡിംഗും മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ സിന്തറ്റിക് വീഡിയോകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന കമ്പനികൾ.
• ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിനും മറ്റ് വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾക്കുമായി വർദ്ധിച്ച ഡാറ്റാ സ്വകാര്യത സംരക്ഷണത്തിനായി ഗ്രൂപ്പുകൾ ലോബി ചെയ്യുന്നു. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാബേസുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതല്ലാത്ത പരിശീലന ഡാറ്റ വികസിപ്പിക്കാൻ ഈ പുഷ്ബാക്ക് കമ്പനികളെ സമ്മർദ്ദത്തിലാക്കിയേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ഫലങ്ങൾ കൃത്യമാകണമെന്നില്ല.
• തെറ്റായ വിവരങ്ങൾക്കും വഞ്ചനയ്ക്കും സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ GAN സാങ്കേതികവിദ്യ നിർമ്മിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങളെ ഭരണകൂടങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

അഭിപ്രായമിടാനുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ

• നിങ്ങൾ GAN സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് അനുഭവിച്ചിട്ടുണ്ടോ? എന്തായിരുന്നു അനുഭവം?
• GAN ധാർമ്മികമായി ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് കമ്പനികൾക്കും സർക്കാരുകൾക്കും എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കാനാകും?