Синтетические медиа

Определение синтетических медиа

Синтетические медиа относятся к любому типу медиа, включая изображения, аудио, видео или текст, которые искусственно созданы или изменены с использованием передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Это может включать дипфейки, изображения, созданные с помощью генеративно-состязательных сетей (GAN), и другие формы измененного или сфабрикованного контента.

Как работают синтетические медиа

Синтетические медиа создаются или изменяются с использованием передовых технологий, таких как ИИ и машинное обучение. Давайте рассмотрим некоторые из ключевых методов, используемых в этой области:

Дипфейки

Дипфейки — это популярная форма синтетических медиа, которая использует технологии на базе ИИ для создания реалистичных видео или аудиозаписей, которые внешне демонстрируют реальных людей, говорящих или делающих то, чего они на самом деле не делали. Термин "дипфейк" представляет собой комбинацию слов "глубокое обучение" и "подделка". Глубокое обучение относится к подразделу ИИ, использующему нейронные сети для изучения и имитации человеческого поведения, а "подделка" указывает на измененный или сфабрикованный характер полученного медиаконтента.

Дипфейки основываются на обучении моделей ИИ с использованием огромного количества данных, таких как изображения и видео целевого человека. Анализируя и обучаясь на этих данных, модель ИИ может генерировать чрезвычайно реалистичные видео, которые убедительно изображают целевого человека, как будто он делал или говорил то, чего на самом деле не делал. Хотя дипфейки привлекли внимание ввиду их потенциала для создания фейковых новостей и вредоносного контента, у них также есть и не вредоносные приложения, например, в киноиндустрии для создания реалистичных визуальных эффектов.

Изображения с использованием генеративно-состязательных сетей (GAN)

Еще одной техникой, часто используемой в синтетических медиа, является генеративно-состязательная сеть (GAN), представляющая собой технологию машинного обучения, создающую новые данные с характеристиками, подобными характеристикам обучающих данных. GAN состоит из двух частей: генератора и дискриминатора.

Генераторная часть GAN учится создавать синтетические данные, такие как изображения, анализируя огромное количество обучающих данных. Дискриминаторная часть, наоборот, пытается отличить реальные данные от синтетических. Газлазийный процесс улучшения генератора и дискриминатора позволяет им постоянно совершенствовать свои способности создавать и отличать синтетические данные соответственно.

GAN использовались для создания изображений, которые никогда не существовали, приводя к созданию фотографий с несуществующими людьми. Эти синтетические изображения могут быть крайне реалистичными и даже могут обмануть наблюдателя, заставляя его поверить, что они настоящие. Хотя GAN нашли применение в различных творческих и художественных областях, их развитие также вызвало обеспокоенность насчет возможного злоупотребления для создания ложной информации или измененных изобразительных материалов.

Генерация текста

Алгоритмы ИИ также могут использоваться для создания синтетического текста, имитирующего стиль и содержание текста, написанного человеком. Эти алгоритмы могут изучать закономерности, грамматику и словарный запас определенного типа текста, анализируя большие наборы примеров. После изучения данных модель ИИ может генерировать текст, который по структуре и языку напоминает текст, написанный человеком.

Модели генерации текста применялись в различных приложениях, таких как чат-боты, перевод языков и создание контента. Они могут писать статьи, суммировать документы и даже вступать в беседы, которые напоминают взаимодействия между людьми. Хотя модели генерации текста демонстрируют впечатляющие возможности, существуют опасения по поводу их потенциального применения для распространения дезинформации, так как они также могут генерировать ложную или вводящую в заблуждение информацию, если их не контролировать должным образом.

Советы по предотвращению

Чтобы успешно ориентироваться в мире синтетических медиа, важно быть осведомленным и принимать меры предосторожности:

Осведомленность

Будьте в курсе существования и распространенности синтетических медиа. Развивайте понимание методов создания синтетических медиа, таких как дипфейки, изображения GAN и генерация текста. Признавайте, что не все, что вы видите, слышите или читаете, может быть реальным.

Проверка

Проверяйте подлинность медиаконтента, особенно если он кажется необычным или сомнительным. Один из способов сделать это — сверка информации из нескольких источников. Независимые организации, занимающиеся проверкой фактов, также могут предоставить ценную информацию о достоверности медиаконтента.

Образование

Понимая потенциал и воздействие синтетических медиа, просвещайте других о их существовании и рисках. Распространяя осведомленность и знания, люди могут быть лучше подготовлены к выявлению и смягчению рисков, связанных с синтетическими медиа.

Связанные термины

• Дипфейки: AI-сгенерированные видео, изменяющие присутствие человека в видео, заставляющие его казаться говорящим или делающим что-то, чего он никогда не делал.
• Генеративно-состязательные сети (GAN): Технология машинного обучения, создающая новые данные с характеристиками, похожими на те, что содержатся в учебных данных.
• Генерация текста: Процесс использования алгоритмов ИИ для создания текста, имитирующего стиль и содержание текста, написанного человеком.