Mạng đối thủ sáng tạo (GAN): Thời đại của phương tiện tổng hợp

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• 5 Tháng mười hai, 2023

Tóm tắt thông tin chi tiết

Mạng đối thủ sáng tạo (GAN), được biết đến với việc tạo ra các tác phẩm sâu, tạo ra dữ liệu tổng hợp bắt chước khuôn mặt, giọng nói và phong cách trong đời thực. Phạm vi sử dụng của họ từ nâng cao Adobe Photoshop đến tạo các bộ lọc thực tế trên Snapchat. Tuy nhiên, GAN gây ra những lo ngại về mặt đạo đức vì chúng thường được sử dụng để tạo các video deepfake gây hiểu lầm và truyền bá thông tin sai lệch. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, người ta lo lắng về quyền riêng tư dữ liệu của bệnh nhân trong quá trình đào tạo GAN. Bất chấp những vấn đề này, GAN vẫn có những ứng dụng hữu ích, chẳng hạn như hỗ trợ điều tra tội phạm. Việc sử dụng rộng rãi chúng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm làm phim và tiếp thị, đã dẫn đến lời kêu gọi các biện pháp bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt hơn và quy định của chính phủ đối với công nghệ GAN.

Bối cảnh mạng đối thủ sáng tạo (GAN)

GAN là một loại mạng nơ-ron sâu có thể tạo ra dữ liệu mới tương tự như dữ liệu mà nó được đào tạo. Hai khối chính cạnh tranh với nhau để tạo ra những sáng tạo có tầm nhìn xa được gọi là khối tạo ra và khối phân biệt đối xử. Trình tạo chịu trách nhiệm tạo dữ liệu mới, trong khi trình phân biệt cố gắng phân biệt giữa dữ liệu được tạo và dữ liệu huấn luyện. Trình tạo liên tục cố gắng đánh lừa người phân biệt đối xử bằng cách tạo ra thông tin trông giống thật nhất có thể. Để làm được điều này, trình tạo cần tìm hiểu cách phân phối cơ bản của dữ liệu, cho phép GAN tạo thông tin mới mà không thực sự ghi nhớ nó.

Khi GAN được phát triển lần đầu tiên vào năm 2014 bởi nhà khoa học nghiên cứu Google Ian Goodfellow và các đồng đội của ông, thuật toán này đã cho thấy nhiều hứa hẹn cho việc học máy. Kể từ đó, GAN đã có rất nhiều ứng dụng trong thế giới thực ở các ngành khác nhau. Ví dụ: Adobe sử dụng GAN cho Photoshop thế hệ tiếp theo. Google sử dụng sức mạnh của GAN cho cả việc tạo văn bản và hình ảnh. IBM sử dụng GAN một cách hiệu quả để tăng cường dữ liệu. Snapchat sử dụng chúng cho các bộ lọc hình ảnh hiệu quả và Disney cho độ phân giải siêu cao. 

Tác động gián đoạn

Mặc dù GAN ban đầu được tạo ra để cải thiện khả năng học máy nhưng các ứng dụng của nó đã vượt qua các phạm vi còn nhiều nghi vấn. Ví dụ: các video deepfake liên tục được tạo để bắt chước người thật và khiến nó trông giống như họ đang làm hoặc nói điều gì đó mà thực tế họ không làm. Ví dụ, có một đoạn video ghi lại cảnh cựu Tổng thống Mỹ Barack Obama gọi đồng nghiệp của mình là cựu Tổng thống Mỹ Donald Trump bằng thuật ngữ xúc phạm và CEO Facebook Mark Zuckerburg khoe khoang về khả năng kiểm soát hàng tỷ dữ liệu bị đánh cắp. Không ai trong số này xảy ra trong cuộc sống thực. Ngoài ra, hầu hết các video deepfake đều nhắm mục tiêu đến những người nổi tiếng là phụ nữ và đưa họ vào nội dung khiêu dâm. GAN cũng có thể tạo những bức ảnh hư cấu từ đầu. Ví dụ: một số tài khoản nhà báo deepfake trên LinkedIn và Twitter hóa ra là do AI tạo ra. Những hồ sơ tổng hợp này có thể được sử dụng để tạo ra các bài báo nghe có vẻ thực tế và các tác phẩm lãnh đạo tư tưởng mà các nhà tuyên truyền có thể sử dụng. 

Trong khi đó, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, ngày càng có nhiều lo ngại về dữ liệu có thể bị rò rỉ khi sử dụng cơ sở dữ liệu bệnh nhân thực tế làm dữ liệu đào tạo cho các thuật toán. Một số nhà nghiên cứu cho rằng phải có lớp bảo mật hoặc mặt nạ bổ sung để bảo vệ thông tin cá nhân. Tuy nhiên, mặc dù GAN hầu hết được biết đến với khả năng đánh lừa con người nhưng nó cũng có những lợi ích tích cực. Ví dụ, vào tháng 2022 năm 13, cảnh sát Hà Lan đã tái tạo lại đoạn video ghi lại cảnh một cậu bé 2003 tuổi bị sát hại vào năm XNUMX. Bằng cách sử dụng những cảnh quay thực tế về nạn nhân, cảnh sát hy vọng sẽ khuyến khích mọi người tưởng nhớ đến nạn nhân và tố cáo nạn nhân. thông tin mới liên quan đến vụ án lạnh lùng. Cảnh sát tuyên bố rằng họ đã nhận được một số lời khuyên nhưng sẽ phải tiến hành kiểm tra lý lịch để xác minh.

Các ứng dụng của mạng đối thủ tổng quát (GAN)

Một số ứng dụng của mạng đối thủ tổng quát (GAN) có thể bao gồm: 

• Ngành làm phim tạo ra nội dung deepfake để đặt các diễn viên tổng hợp và quay lại các cảnh trong phim hậu kỳ. Chiến lược này có thể giúp tiết kiệm chi phí lâu dài vì họ không cần phải trả thêm tiền thù lao cho diễn viên và đoàn làm phim.
• Việc sử dụng ngày càng nhiều các văn bản và video deepfake để quảng bá hệ tư tưởng và tuyên truyền trên các phạm vi chính trị khác nhau.
• Các công ty sử dụng video tổng hợp để tạo các chiến dịch tiếp thị và xây dựng thương hiệu phức tạp mà không cần thuê người thực tế ngoài lập trình viên.
• Các nhóm vận động hành lang để tăng cường bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu đối với dịch vụ chăm sóc sức khỏe và thông tin cá nhân khác. Sự phản đối này có thể gây áp lực cho các công ty phát triển dữ liệu đào tạo không dựa trên cơ sở dữ liệu thực tế. Tuy nhiên, kết quả có thể không chính xác bằng.
• Chính phủ quản lý và giám sát các công ty sản xuất công nghệ GAN để đảm bảo công nghệ này không bị sử dụng cho mục đích thông tin sai lệch và gian lận.

Các câu hỏi để bình luận

• Bạn đã có kinh nghiệm sử dụng công nghệ GAN chưa? Kinh nghiệm là gì?
• Làm thế nào các công ty và chính phủ có thể đảm bảo rằng GAN đang được sử dụng một cách có đạo đức?