जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क्स (GANs): सिंथेटिक मीडियाचे वय

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• डिसेंबर 5, 2023

अंतर्दृष्टी सारांश

जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क्स (GANs), जे डीपफेक तयार करण्यासाठी ओळखले जातात, सिंथेटिक डेटा तयार करतात जे वास्तविक जीवनातील चेहरे, आवाज आणि पद्धतींची नक्कल करतात. त्यांचा वापर Adobe Photoshop वाढवण्यापासून ते Snapchat वर वास्तववादी फिल्टर तयार करण्यापर्यंतचा आहे. तथापि, GAN मुळे नैतिक चिंता निर्माण होते, कारण त्यांचा वापर अनेकदा दिशाभूल करणारे डीपफेक व्हिडिओ तयार करण्यासाठी आणि चुकीची माहिती पसरवण्यासाठी केला जातो. आरोग्यसेवेमध्ये, GAN प्रशिक्षणात रुग्णांच्या डेटाच्या गोपनीयतेबद्दल चिंता आहे. या समस्या असूनही, GAN चे फायदेशीर अनुप्रयोग आहेत, जसे की गुन्हेगारी तपासात मदत करणे. चित्रपट निर्मिती आणि विपणन यासह विविध क्षेत्रांमध्ये त्यांच्या व्यापक वापरामुळे अधिक कठोर डेटा गोपनीयता उपाय आणि GAN तंत्रज्ञानाच्या सरकारी नियमनाची मागणी झाली आहे.

जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क्स (GANs) संदर्भ

GAN हा एक प्रकारचा डीप न्यूरल नेटवर्क आहे जो त्याला प्रशिक्षित केलेल्या डेटाप्रमाणेच नवीन डेटा तयार करू शकतो. दूरदर्शी निर्मितीसाठी एकमेकांशी स्पर्धा करणारे दोन मुख्य ब्लॉक जनरेटर आणि डिस्क्रिमिनेटर म्हणतात. जनरेटर नवीन डेटा तयार करण्यासाठी जबाबदार आहे, तर भेदभाव करणारा जनरेट केलेला डेटा आणि प्रशिक्षण डेटामध्ये फरक करण्याचा प्रयत्न करतो. जनरेटर सतत शक्य तितकी खरी वाटणारी माहिती तयार करून भेदभाव करणाऱ्याला मूर्ख बनवण्याचा प्रयत्न करत असतो. हे करण्यासाठी, जनरेटरला डेटाचे अंतर्निहित वितरण शिकणे आवश्यक आहे, जी GAN ला नवीन माहिती प्रत्यक्षात लक्षात न ठेवता तयार करण्यास अनुमती देते.

जेव्हा GANs 2014 मध्ये प्रथम Google संशोधन शास्त्रज्ञ इयान गुडफेलो आणि त्यांच्या टीममेट्सनी विकसित केले होते, तेव्हा अल्गोरिदमने मशीन लर्निंगसाठी उत्कृष्ट वचन दिले होते. तेव्हापासून, GAN ने विविध उद्योगांमध्ये बरेच वास्तविक-जागतिक अनुप्रयोग पाहिले आहेत. उदाहरणार्थ, Adobe पुढील पिढीच्या फोटोशॉपसाठी GAN चा वापर करते. Google मजकूर आणि प्रतिमा या दोन्ही निर्मितीसाठी GAN ची शक्ती वापरते. डेटा वाढवण्यासाठी IBM प्रभावीपणे GAN चा वापर करते. स्नॅपचॅट त्यांचा वापर कार्यक्षम इमेज फिल्टरसाठी आणि डिस्ने सुपर रिझोल्यूशनसाठी करते. 

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

सुरुवातीला GAN ची निर्मिती मशीन लर्निंग सुधारण्यासाठी केली गेली होती, परंतु त्याच्या अनुप्रयोगांनी शंकास्पद क्षेत्रे ओलांडली आहेत. उदाहरणार्थ, डीपफेक व्हिडिओ सतत खऱ्या लोकांची नक्कल करण्यासाठी तयार केले जातात आणि ते काही करत आहेत किंवा ते करत नाहीत असे दिसावेत. उदाहरणार्थ, अमेरिकेचे माजी राष्ट्राध्यक्ष बराक ओबामा यांनी अमेरिकेचे माजी राष्ट्राध्यक्ष डोनाल्ड ट्रम्प यांना अपमानास्पद संज्ञा आणि फेसबुकचे सीईओ मार्क झुकरबर्ग अब्जावधी चोरीला गेलेला डेटा नियंत्रित करण्यात सक्षम असल्याची बढाई मारत असल्याचा व्हिडिओ होता. वास्तविक जीवनात यापैकी काहीही घडले नाही. याव्यतिरिक्त, बहुतेक डीपफेक व्हिडिओ महिला सेलिब्रिटींना लक्ष्य करतात आणि त्यांना अश्लील सामग्रीमध्ये ठेवतात. GAN देखील सुरवातीपासून काल्पनिक फोटो तयार करण्यास सक्षम आहेत. उदाहरणार्थ, LinkedIn आणि Twitter वर अनेक डीपफेक पत्रकार खाती AI-व्युत्पन्न झाली आहेत. या सिंथेटिक प्रोफाइलचा वापर वास्तववादी-आवाज देणारे लेख तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो आणि प्रचारक वापरू शकतात. 

दरम्यान, आरोग्य सेवा क्षेत्रात, अल्गोरिदमसाठी प्रशिक्षण डेटा म्हणून वास्तविक रुग्ण डेटाबेस वापरून लीक होऊ शकणार्‍या डेटाबद्दल चिंता वाढत आहे. काही संशोधकांचा असा युक्तिवाद आहे की वैयक्तिक माहितीचे संरक्षण करण्यासाठी अतिरिक्त सुरक्षा किंवा मास्किंग स्तर असणे आवश्यक आहे. तथापि, GAN बहुतेक लोकांना फसवण्याच्या क्षमतेसाठी ओळखले जात असले तरी, त्याचे सकारात्मक फायदे आहेत. उदाहरणार्थ, मे 2022 मध्ये, नेदरलँडच्या पोलिसांनी 13 मध्ये खून झालेल्या एका 2003 वर्षीय मुलाचा व्हिडिओ पुन्हा तयार केला. पीडितेचे वास्तववादी फुटेज वापरून, पोलिस लोकांना पीडितेची आठवण ठेवण्यास आणि पुढे येण्यास प्रोत्साहित करतील अशी आशा आहे. कोल्ड केस बद्दल नवीन माहिती. पोलिसांचा दावा आहे की त्यांना याआधीच अनेक टिप्स मिळाल्या होत्या परंतु त्यांची पडताळणी करण्यासाठी त्यांना पार्श्वभूमी तपासावी लागेल.

जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क्स (GANs) चे अनुप्रयोग

जनरेटिव्ह अॅडव्हर्सरियल नेटवर्क्स (GAN) च्या काही अनुप्रयोगांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते: 

• चित्रपट निर्मिती उद्योग सिंथेटिक कलाकारांना स्थान देण्यासाठी आणि पोस्ट-निर्मित चित्रपटांमध्ये सीन पुन्हा शूट करण्यासाठी डीपफेक सामग्री तयार करतो. ही रणनीती दीर्घकालीन खर्च बचतीत अनुवादित करू शकते कारण त्यांना कलाकार आणि क्रू अतिरिक्त भरपाई देण्याची आवश्यकता नाही.
• वेगवेगळ्या राजकीय स्पेक्ट्रममध्ये विचारधारा आणि प्रचाराचा प्रचार करण्यासाठी डीपफेक मजकूर आणि व्हिडिओंचा वाढता वापर.
• प्रोग्रॅमर्सना बाजूला ठेवून प्रत्यक्ष लोकांना कामावर न ठेवता विस्तृत ब्रँडिंग आणि मार्केटिंग मोहिमा तयार करण्यासाठी सिंथेटिक व्हिडिओ वापरणाऱ्या कंपन्या.
• आरोग्य सेवा आणि इतर वैयक्तिक माहितीसाठी वाढीव डेटा गोपनीयता संरक्षणासाठी गट लॉबिंग करतात. हा पुशबॅक वास्तविक डेटाबेसवर आधारित नसलेला प्रशिक्षण डेटा विकसित करण्यासाठी कंपन्यांवर दबाव आणू शकतो. तथापि, परिणाम तितके अचूक असू शकत नाहीत.
• तंत्रज्ञानाचा वापर चुकीच्या माहितीसाठी आणि फसवणुकीसाठी केला जात नाही याची खात्री करण्यासाठी GAN तंत्रज्ञानाची निर्मिती करणाऱ्या कंपन्यांचे नियमन आणि देखरेख करणारी सरकारे.

टिप्पणी करण्यासाठी प्रश्न

• तुम्ही GAN तंत्रज्ञान वापरण्याचा अनुभव घेतला आहे का? अनुभव कसा होता?
• GAN चा नैतिकतेने वापर होत असल्याची खात्री कंपन्या आणि सरकारे कशी करू शकतात?