پيدا ٿيندڙ مخالف نيٽ ورڪ (GANs): مصنوعي ميڊيا جي عمر

• الاهي:
• ليکڪ جو نالو

  Quantumrun اڳڪٿي
• ڊسمبر 5، 2023

بصيرت جو خلاصو

Generative Adversarial Networks (GANs)، ڊيپ فيڪس ٺاهڻ لاءِ ڄاتل سڃاتل آهن، مصنوعي ڊيٽا ٺاهي ٿو جيڪي حقيقي زندگيءَ جي چهرن، آوازن ۽ طريقن کي نقل ڪن ٿا. انهن جي استعمال جي حد آهي Adobe Photoshop کي وڌائڻ کان وٺي Snapchat تي حقيقي فلٽر ٺاهڻ تائين. بهرحال، GANs اخلاقي خدشات پيدا ڪن ٿا، ڇاڪاڻ ته اهي اڪثر ڪري استعمال ڪيا ويندا آهن گمراهه ڪندڙ deepfake وڊيوز ٺاهڻ ۽ غلط معلومات جي پروپيگنڊا ڪرڻ لاءِ. صحت جي سنڀال ۾، GAN ٽريننگ ۾ مريض ڊيٽا جي رازداري تي پريشاني آهي. انهن مسئلن جي باوجود، GANs فائدي واري ايپليڪيشنون آهن، جهڙوڪ مجرمانه تحقيقات جي مدد ڪرڻ. فلم سازي ۽ مارڪيٽنگ سميت مختلف شعبن ۾ انهن جو وسيع استعمال، ڊيٽا جي رازداري جي وڌيڪ سخت قدمن ۽ GAN ٽيڪنالاجي جي حڪومتي ضابطن لاءِ ڪالز جو سبب بڻيل آهي.

پيدا ٿيندڙ مخالف نيٽ ورڪ (GANs) حوالي سان

GAN ھڪڙو قسم جو گہرے اعصابي نيٽ ورڪ آھي جيڪو نئين ڊيٽا پيدا ڪري سگھي ٿو ساڳي ڊيٽا جنھن تي ان کي تربيت ڏني وئي آھي. ٻه مکيه بلاڪ جيڪي هڪ ٻئي سان مقابلو ڪن ٿا بصيرت تخليق پيدا ڪرڻ لاء جنريٽر ۽ تبعيض سڏيو ويندو آهي. جنريٽر نئين ڊيٽا ٺاهڻ جو ذميوار آهي، جڏهن ته تعصب ڪندڙ ٺاهيل ڊيٽا ۽ ٽريننگ ڊيٽا جي وچ ۾ فرق ڪرڻ جي ڪوشش ڪندو آهي. جنريٽر مسلسل ڪوشش ڪري رهيو آهي تبعيض ڪندڙ کي بيوقوف بڻائڻ جي معلومات ٺاهي جيڪا ممڪن طور تي حقيقي نظر اچي. هن کي ڪرڻ لاءِ، جنريٽر کي ڊيٽا جي بنيادي ورهاست کي سکڻ جي ضرورت آهي، GANs کي اجازت ڏئي ٿي ته اها حقيقت ۾ ياد ڪرڻ کان سواءِ نئين معلومات ٺاهي.

جڏهن GANs پهريون ڀيرو 2014 ۾ ٺاهيا ويا هئا گوگل ريسرچ سائنسدان ايان گڊفيلو ۽ سندس ٽيمن پاران، الورورٿم مشين جي سکيا لاءِ وڏو واعدو ڏيکاريو. ان کان پوء، GANs مختلف صنعتن ۾ حقيقي دنيا جي ايپليڪيشنن جو تمام گهڻو ڏٺو آهي. مثال طور، ايڊوب GANs جو استعمال ڪري ٿو ايندڙ نسل جي فوٽوشاپ لاءِ. گوگل ٽيڪسٽ ۽ تصويرن جي ٻنهي نسلن لاءِ GANs جي طاقت کي استعمال ڪري ٿو. IBM مؤثر طريقي سان استعمال ڪري ٿو GANs ڊيٽا جي واڌاري لاءِ. Snapchat انهن کي استعمال ڪري ٿو موثر تصويري فلٽر ۽ ڊزني سپر ريزوليوشن لاءِ. 

خراب ڪندڙ اثر

جڏهن ته GAN شروعاتي طور تي مشين سکيا کي بهتر بڻائڻ لاءِ ٺاهي وئي هئي، ان جون ايپليڪيشنون قابل اعتراض علائقن کي پار ڪري چڪيون آهن. مثال طور، deepfake وڊيوز مسلسل ٺاهيا ويندا آهن حقيقي ماڻهن جي نقل ڪرڻ لاءِ ۽ ان کي ظاهر ڪرڻ لاءِ جيئن اهي ڪري رهيا آهن يا ڪجهه چئي رهيا آهن انهن نه ڪيو. مثال طور، اڳوڻي آمريڪي صدر بارڪ اوباما جي هڪ وڊيو هئي جو ساٿي اڳوڻي آمريڪي صدر ڊونلڊ ٽرمپ کي توهين آميز اصطلاح سڏيندو هو ۽ فيس بڪ جي سي اي او مارڪ زڪربرگ اربين چوري ٿيل ڊيٽا کي ڪنٽرول ڪرڻ جي قابل ٿيڻ تي فخر ڪندي هئي. انهن مان ڪو به حقيقي زندگي ۾ نه ٿيو. ان کان علاوه، گهڻيون ڊيپ فيڪ وڊيوز عورتن جي مشهور شخصيتن کي نشانو بڻائين ٿيون ۽ انهن کي فحش مواد ۾ رکين ٿيون. GANs شروع کان افسانوي تصويرون ٺاهڻ جي قابل پڻ آهن. مثال طور، LinkedIn ۽ Twitter تي ڪيترائي deepfake صحافي اڪائونٽس AI-generated ٿي ويا. اهي مصنوعي پروفائيل استعمال ڪري سگهجن ٿا حقيقي آواز وارا آرٽيڪل ٺاهڻ ۽ سوچڻ واري قيادت جا ٽڪرا جيڪي پروپيگنڊا استعمال ڪري سگهن ٿا. 

ان کان علاوه، صحت جي سار سنڀار واري شعبي ۾، ڊيٽا تي خدشات وڌي رهيا آهن جيڪي هڪ حقيقي مريض ڊيٽابيس کي استعمال ڪندي الورورٿمز لاء ٽريننگ ڊيٽا جي طور تي لڪي سگهجي ٿو. ڪجهه محقق دليل ڏين ٿا ته ذاتي معلومات جي حفاظت لاءِ اضافي سيڪيورٽي يا ماسڪنگ پرت هجڻ گهرجي. تنهن هوندي، جيتوڻيڪ GAN گهڻو ڪري مشهور آهي پنهنجي ماڻهن کي دوکي ڏيڻ جي صلاحيت لاء، ان جا مثبت فائدا آهن. مثال طور، مئي 2022 ۾، هالينڊ جي پوليس هڪ 13 سالن جي ڇوڪرو جي هڪ وڊيو ٻيهر ٺاهي جيڪا 2003 ۾ قتل ڪئي وئي هئي. مقتول جي حقيقي فوٽيج استعمال ڪندي، پوليس کي اميد آهي ته ماڻهن کي متاثر ڪندڙ کي ياد ڪرڻ ۽ اڳتي وڌڻ جي حوصله افزائي ڪندي. ٿڌي ڪيس بابت نئين معلومات. پوليس دعويٰ ڪئي آهي ته انهن کي اڳ ۾ ئي ڪيترائي ٽوٽڪا ملي چڪا آهن پر انهن جي تصديق ڪرڻ لاءِ پس منظر چيڪ ڪرڻو پوندو.

پيداواري مخالف نيٽ ورڪن جون ايپليڪيشنون (GANs)

جنريٽيو ايڊورسريل نيٽ ورڪ (GANs) جون ڪجھ ايپليڪيشنون شامل ٿي سگھن ٿيون: 

• فلم سازي جي صنعت مصنوعي اداڪارن کي رکڻ ۽ پوسٽ-پيداوار فلمن ۾ مناظر کي ٻيهر شوٽ ڪرڻ لاءِ ڊيپ جعلي مواد ٺاهي ٿي. هي حڪمت عملي ڊگهي مدت جي قيمت جي بچت ۾ ترجمو ڪري سگهي ٿي جيئن انهن کي ادا ڪرڻ جي ضرورت نه هوندي اداڪار ۽ عملدار اضافي معاوضو.
• مختلف سياسي اسپيڪٽرم ۾ نظريي ۽ پروپيگنڊا کي فروغ ڏيڻ لاءِ ڊيپ جعلي متن ۽ وڊيوز جو وڌندڙ استعمال.
• ڪمپنيون مصنوعي وڊيوز استعمال ڪندي تفصيلي برانڊنگ ۽ مارڪيٽنگ مهم ٺاهڻ لاءِ حقيقي ماڻهن کي پروگرامرن کان ڌار ڪرڻ کان سواءِ.
• صحت جي سار سنڀار ۽ ٻين ذاتي معلومات لاءِ ڊيٽا پرائيويسي تحفظ وڌائڻ لاءِ گروپ لابنگ. اهو پش بيڪ شايد ڪمپنين تي دٻاءُ وجهي سگهي ٿو تربيتي ڊيٽا کي ترقي ڪرڻ لاءِ جيڪي اصل ڊيٽابيس تي ٻڌل نه آهن. تنهن هوندي به، نتيجا صحيح نه ٿي سگهي.
• حڪومتون تنظيمون ۽ نگراني ڪندڙ ڪمپنيون جيڪي GAN ٽيڪنالاجي پيدا ڪن ٿيون انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ٽيڪنالاجي غلط معلومات ۽ فراڊ لاءِ استعمال نه ٿي رهي آهي.

تبصرو ڪرڻ لاء سوال

• ڇا توهان GAN ٽيڪنالاجي استعمال ڪرڻ جو تجربو ڪيو آهي؟ تجربو ڪهڙو هو؟
• ڪمپنيون ۽ حڪومتون ڪيئن يقيني بڻائي سگهن ٿيون ته GAN اخلاقي طور استعمال ڪيو پيو وڃي؟