જનરેટિવ એડવર્સરિયલ નેટવર્ક્સ (GANs): સિન્થેટિક મીડિયાની ઉંમર

• લેખક:
• લેખક નામ

  ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
• ડિસેમ્બર 5, 2023

આંતરદૃષ્ટિનો સારાંશ

જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GAN), ડીપફેક્સ બનાવવા માટે જાણીતા છે, સિન્થેટીક ડેટા જનરેટ કરે છે જે વાસ્તવિક જીવનના ચહેરાઓ, અવાજો અને રીતભાતની નકલ કરે છે. Adobe Photoshop વધારવાથી લઈને Snapchat પર વાસ્તવિક ફિલ્ટર્સ બનાવવા સુધીનો તેમનો ઉપયોગ છે. જો કે, GAN એ નૈતિક ચિંતાઓ ઊભી કરે છે, કારણ કે તેનો ઉપયોગ ઘણીવાર ભ્રામક ડીપફેક વીડિયો બનાવવા અને ખોટી માહિતી ફેલાવવા માટે થાય છે. હેલ્થકેરમાં, GAN તાલીમમાં દર્દીના ડેટાની ગોપનીયતા અંગે ચિંતા છે. આ મુદ્દાઓ હોવા છતાં, GAN પાસે ફાયદાકારક એપ્લિકેશન છે, જેમ કે ગુનાહિત તપાસમાં મદદ કરવી. ફિલ્મ નિર્માણ અને માર્કેટિંગ સહિતના વિવિધ ક્ષેત્રોમાં તેમના વ્યાપક ઉપયોગને કારણે વધુ કડક ડેટા ગોપનીયતા પગલાં અને GAN ટેક્નોલોજીના સરકારી નિયમન માટે કૉલ્સ આવ્યા છે.

જનરેટિવ એડવર્સરિયલ નેટવર્ક્સ (GANs) સંદર્ભ

GAN એ ડીપ ન્યુરલ નેટવર્કનો એક પ્રકાર છે જે તેને તાલીમ આપવામાં આવેલ ડેટા જેવો જ નવો ડેટા જનરેટ કરી શકે છે. બે મુખ્ય બ્લોક્સ કે જેઓ સ્વપ્નદ્રષ્ટા રચનાઓ ઉત્પન્ન કરવા માટે એકબીજા સામે સ્પર્ધા કરે છે તેને જનરેટર અને ભેદભાવ કહેવામાં આવે છે. જનરેટર નવો ડેટા બનાવવા માટે જવાબદાર છે, જ્યારે ભેદભાવ કરનાર જનરેટ કરેલા ડેટા અને તાલીમ ડેટા વચ્ચે તફાવત કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. જનરેટર શક્ય તેટલી વાસ્તવિક લાગે તેવી માહિતી બનાવીને ભેદભાવ કરનારને મૂર્ખ બનાવવાનો સતત પ્રયાસ કરે છે. આ કરવા માટે, જનરેટરને ડેટાના અંતર્ગત વિતરણને શીખવાની જરૂર છે, જે GAN ને વાસ્તવમાં તેને યાદ કર્યા વિના નવી માહિતી બનાવવાની મંજૂરી આપે છે.

જ્યારે GAN ને 2014 માં પ્રથમ વખત Google સંશોધન વૈજ્ઞાનિક ઇયાન ગુડફેલો અને તેના સાથી ખેલાડીઓ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યા હતા, ત્યારે અલ્ગોરિધમ મશીન શિક્ષણ માટે મહાન વચન દર્શાવે છે. ત્યારથી, GAN એ વિવિધ ઉદ્યોગોમાં ઘણી બધી વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશનો જોઈ છે. ઉદાહરણ તરીકે, Adobe આગામી પેઢીના ફોટોશોપ માટે GAN નો ઉપયોગ કરે છે. ગૂગલ GAN ની શક્તિનો ઉપયોગ ટેક્સ્ટ અને ઇમેજ બંને જનરેશન માટે કરે છે. IBM ડેટા વૃદ્ધિ માટે અસરકારક રીતે GAN નો ઉપયોગ કરે છે. Snapchat તેનો ઉપયોગ કાર્યક્ષમ ઇમેજ ફિલ્ટર્સ અને ડિઝની સુપર રિઝોલ્યુશન માટે કરે છે. 

વિક્ષેપકારક અસર

જ્યારે GAN શરૂઆતમાં મશીન લર્નિંગને સુધારવા માટે બનાવવામાં આવ્યું હતું, ત્યારે તેની એપ્લિકેશનો શંકાસ્પદ પ્રદેશોને પાર કરી ગઈ છે. ઉદાહરણ તરીકે, ડીપફેક વિડિઓઝ સતત વાસ્તવિક લોકોની નકલ કરવા માટે બનાવવામાં આવે છે અને એવું લાગે છે કે તેઓ કંઈક કરી રહ્યા છે અથવા કહી રહ્યા છે જે તેઓએ કર્યું નથી. ઉદાહરણ તરીકે, ભૂતપૂર્વ યુએસ પ્રમુખ બરાક ઓબામાના સાથી-ભૂતપૂર્વ યુએસ પ્રમુખ ડોનાલ્ડ ટ્રમ્પને અપમાનજનક શબ્દ કહેતા અને ફેસબુકના સીઇઓ માર્ક ઝકરબર્ગ અબજો ચોરાયેલા ડેટાને નિયંત્રિત કરવામાં સક્ષમ હોવા અંગે બડાઈ મારતા હોવાનો એક વીડિયો હતો. વાસ્તવિક જીવનમાં આમાંથી કંઈ બન્યું નથી. વધુમાં, મોટા ભાગના ડીપફેક વીડિયો મહિલા સેલિબ્રિટીને ટાર્ગેટ કરે છે અને તેમને પોર્નોગ્રાફિક કન્ટેન્ટમાં મૂકે છે. GAN શરૂઆતથી કાલ્પનિક ફોટા બનાવવામાં પણ સક્ષમ છે. ઉદાહરણ તરીકે, LinkedIn અને Twitter પર ઘણા ડીપફેક પત્રકાર એકાઉન્ટ્સ AI-જનરેટેડ હોવાનું બહાર આવ્યું છે. આ કૃત્રિમ રૂપરેખાઓનો ઉપયોગ વાસ્તવિક-સાઉન્ડિંગ લેખો અને વિચારશીલ નેતૃત્વના ટુકડાઓ બનાવવા માટે થઈ શકે છે જેનો ઉપયોગ પ્રચારકો કરી શકે છે. 

દરમિયાન, હેલ્થકેર સેક્ટરમાં, એલ્ગોરિધમ્સના પ્રશિક્ષણ ડેટા તરીકે વાસ્તવિક દર્દી ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને લીક થઈ શકે તેવા ડેટાને લઈને ચિંતા વધી રહી છે. કેટલાક સંશોધકો દલીલ કરે છે કે વ્યક્તિગત માહિતીને સુરક્ષિત રાખવા માટે વધારાની સુરક્ષા અથવા માસ્કિંગ સ્તર હોવું આવશ્યક છે. જો કે, GAN મોટે ભાગે લોકોને છેતરવાની તેની ક્ષમતા માટે જાણીતું હોવા છતાં, તેના સકારાત્મક ફાયદા છે. ઉદાહરણ તરીકે, મે 2022માં, નેધરલેન્ડની પોલીસે 13માં હત્યા કરાયેલા 2003 વર્ષના છોકરાનો વિડિયો ફરીથી બનાવ્યો. પીડિતાના વાસ્તવિક ફૂટેજનો ઉપયોગ કરીને, પોલીસ લોકોને પીડિતાને યાદ રાખવા અને આગળ આવવા પ્રોત્સાહિત કરવાની આશા રાખે છે. ઠંડા કેસ અંગે નવી માહિતી. પોલીસ દાવો કરે છે કે તેમને પહેલાથી જ ઘણી ટીપ્સ મળી છે પરંતુ તેમને ચકાસવા માટે બેકગ્રાઉન્ડ ચેક કરવું પડશે.

જનરેટિવ એડવર્સરિયલ નેટવર્ક્સ (GANs) ની એપ્લિકેશન્સ

જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GANs) ની કેટલીક એપ્લિકેશનમાં આનો સમાવેશ થઈ શકે છે: 

• ફિલ્મ નિર્માણ ઉદ્યોગ સિન્થેટીક કલાકારોને સ્થાન આપવા માટે ડીપફેક સામગ્રી બનાવે છે અને પોસ્ટ-પ્રોડ્યુસ ફિલ્મોમાં દ્રશ્યો ફરીથી શૂટ કરે છે. આ વ્યૂહરચના લાંબા ગાળાની ખર્ચ બચતમાં અનુવાદ કરી શકે છે કારણ કે તેમને અભિનેતાઓ અને ક્રૂને વધારાના વળતર ચૂકવવાની જરૂર રહેશે નહીં.
• વિવિધ રાજકીય સ્પેક્ટ્રમમાં વિચારધારાઓ અને પ્રચારને પ્રોત્સાહન આપવા માટે ડીપફેક ટેક્સ્ટ્સ અને વિડિઓઝનો વધતો ઉપયોગ.
• પ્રોગ્રામરો સિવાય વાસ્તવિક લોકોને નોકરી પર રાખ્યા વિના વિસ્તૃત બ્રાન્ડિંગ અને માર્કેટિંગ ઝુંબેશ બનાવવા માટે સિન્થેટિક વીડિયોનો ઉપયોગ કરતી કંપનીઓ.
• આરોગ્યસંભાળ અને અન્ય વ્યક્તિગત માહિતી માટે વધેલા ડેટા ગોપનીયતા સુરક્ષા માટે જૂથો લોબિંગ કરે છે. આ પુશબેક કંપનીઓને તાલીમ ડેટા વિકસાવવા દબાણ કરી શકે છે જે વાસ્તવિક ડેટાબેઝ પર આધારિત નથી. જો કે, પરિણામો એટલા સચોટ હોઈ શકતા નથી.
• સરકારો GAN ટેક્નોલોજીનું ઉત્પાદન કરતી કંપનીઓનું નિયમન અને દેખરેખ રાખે છે જેથી કરીને ખાતરી કરી શકાય કે ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ ખોટી માહિતી અને છેતરપિંડી માટે ન થાય.

ટિપ્પણી કરવા માટેના પ્રશ્નો

• શું તમે GAN ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ કરવાનો અનુભવ કર્યો છે? કેવો અનુભવ હતો?
• કંપનીઓ અને સરકારો કેવી રીતે ખાતરી કરી શકે છે કે GAN નો ઉપયોગ નૈતિક રીતે થઈ રહ્યો છે?