Rrjetet gjeneruese kundërshtare (GANs): Epoka e mediave sintetike

• Author:
• Emri i autorit

  Parashikimi Kuantumrun
• Dhjetor 5, 2023

Përmbledhje e pasqyrës

Rrjetet Generative Adversarial (GAN), të njohura për krijimin e falsifikimeve të thella, gjenerojnë të dhëna sintetike që imitojnë fytyra, zëra dhe sjellje të jetës reale. Përdorimi i tyre varion nga përmirësimi i Adobe Photoshop deri te gjenerimi i filtrave realistë në Snapchat. Sidoqoftë, GAN-të paraqesin shqetësime etike, pasi ato përdoren shpesh për të krijuar video mashtruese të rreme të thella dhe për të përhapur dezinformata. Në kujdesin shëndetësor, ka ankth mbi privatësinë e të dhënave të pacientit në trajnimin GAN. Pavarësisht këtyre çështjeve, GAN-et kanë aplikime të dobishme, të tilla si ndihma për hetimet penale. Përdorimi i tyre i përhapur në sektorë të ndryshëm, duke përfshirë filmimin dhe marketingun, ka çuar në thirrje për masa më të rrepta për privatësinë e të dhënave dhe rregullimin e qeverisë për teknologjinë GAN.

Konteksti i rrjeteve kundërshtare gjeneruese (GAN).

GAN është një lloj rrjeti nervor i thellë që mund të gjenerojë të dhëna të reja të ngjashme me të dhënat mbi të cilat është trajnuar. Dy blloqet kryesore që konkurrojnë kundër njëri-tjetrit për të prodhuar krijime vizionare quhen gjenerator dhe diskriminues. Gjeneruesi është përgjegjës për krijimin e të dhënave të reja, ndërsa diskriminuesi përpiqet të bëjë dallimin midis të dhënave të gjeneruara dhe të dhënave të trajnimit. Gjeneratori vazhdimisht përpiqet të mashtrojë diskriminuesin duke krijuar informacione që duken sa më reale. Për ta bërë këtë, gjeneratori duhet të mësojë shpërndarjen themelore të të dhënave, duke lejuar GAN-et të krijojnë informacion të ri pa e memorizuar atë.

Kur GAN-et u zhvilluan për herë të parë në 2014 nga shkencëtari i kërkimit të Google, Ian Goodfellow dhe shokët e tij të skuadrës, algoritmi tregoi një premtim të madh për mësimin e makinerive. Që atëherë, GAN-të kanë parë shumë aplikacione të botës reale në industri të ndryshme. Për shembull, Adobe përdor GAN për Photoshop-in e gjeneratës së ardhshme. Google përdor fuqinë e GAN-ve si për gjenerimin e tekstit ashtu edhe për imazhet. IBM përdor në mënyrë efektive GAN-et për shtimin e të dhënave. Snapchat i përdor ato për filtra efikas të imazhit dhe Disney për rezolucione super. 

Ndikim shkatërrues

Ndërsa GAN fillimisht u krijua për të përmirësuar mësimin e makinerive, aplikacionet e tij kanë kaluar territore të diskutueshme. Për shembull, videot "deepfake" krijohen vazhdimisht për të imituar njerëzit e vërtetë dhe për t'i bërë të duket sikur po bëjnë ose thonë diçka që nuk e kanë bërë. Për shembull, ishte një video e ish-presidentit amerikan Barack Obama duke e quajtur ish-presidentin amerikan Donald Trump një term nënçmues dhe CEO i Facebook Mark Zuckerburg mburrej se ishte në gjendje të kontrollonte miliarda të dhëna të vjedhura. Asnjë nga këto nuk ka ndodhur në jetën reale. Përveç kësaj, shumica e videove të rrejshme synojnë gra të famshme dhe i vendosin ato në përmbajtje pornografike. GAN-et janë gjithashtu në gjendje të krijojnë foto imagjinare nga e para. Për shembull, disa llogari të rreme të gazetarëve në LinkedIn dhe Twitter rezultuan se ishin krijuar nga AI. Këto profile sintetike mund të përdoren për të krijuar artikuj me tingull realist dhe pjesë të udhëheqjes së mendimit që propaganduesit mund t'i përdorin. 

Ndërkohë, në sektorin e kujdesit shëndetësor, ka shqetësime në rritje për të dhënat që mund të rrjedhin duke përdorur një bazë të dhënash aktuale të pacientëve si të dhëna trajnimi për algoritmet. Disa studiues argumentojnë se duhet të ketë një shtresë shtesë sigurie ose maskimi për të mbrojtur informacionin personal. Megjithatë, edhe pse GAN është i njohur kryesisht për aftësinë e tij për të mashtruar njerëzit, ai ka përfitime pozitive. Për shembull, në maj 2022, policia nga Holanda rikrijoi një video të një djali 13-vjeçar i cili u vra në vitin 2003. Duke përdorur pamje realiste të viktimës, policia shpreson të inkurajojë njerëzit të kujtojnë viktimën dhe të dalin përpara me informacione të reja në lidhje me rastin e ftohtë. Policia pretendon se tashmë kanë marrë disa sugjerime, por do të duhet të kryejnë kontrolle të historisë për t'i verifikuar ato.

Aplikimet e rrjeteve gjeneruese kundërshtare (GAN)

Disa aplikacione të rrjeteve gjeneruese kundërshtare (GAN) mund të përfshijnë: 

• Industria e krijimit të filmave krijon përmbajtje të rreme për të vendosur aktorë sintetikë dhe për të rixhiruar skena në filma të post-prodhuar. Kjo strategji mund të përkthehet në kursime afatgjata të kostos pasi ata nuk do të kenë nevojë të paguajnë kompensim shtesë për aktorët dhe ekuipazhin.
• Përdorimi në rritje i teksteve dhe videove të falsifikuara për të promovuar ideologjitë dhe propagandën në të gjithë spektrin e ndryshëm politik.
• Kompanitë që përdorin video sintetike për të krijuar fushata të hollësishme të markës dhe marketingut pa punësuar njerëz të vërtetë përveç programuesve.
• Grupet që lobojnë për rritjen e mbrojtjes së privatësisë së të dhënave për kujdesin shëndetësor dhe informacione të tjera personale. Kjo shtyrje mund t'i bëjë presion kompanive të zhvillojnë të dhëna trajnimi që nuk bazohen në bazat e të dhënave aktuale. Megjithatë, rezultatet mund të mos jenë aq të sakta.
• Qeveritë që rregullojnë dhe monitorojnë firmat që prodhojnë teknologjinë GAN për të siguruar që teknologjia të mos përdoret për keqinformim dhe mashtrim.

Pyetje për të komentuar

• A keni përjetuar përdorimin e teknologjisë GAN? Si ishte përvoja?
• Si mund të sigurojnë kompanitë dhe qeveritë që GAN po përdoret në mënyrë etike?