Синтетичні медіа.

Визначення синтетичних медіа

Синтетичні медіа означають будь-який тип медіа, включаючи зображення, аудіо, відео чи текст, які штучно створені або змінені за допомогою передових технологій, таких як штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання. Це може включати дипфейки, зображення, створені генеративними змагальними мережами (GAN), та інші форми маніпульованого або сфабрикованого контенту.

Як працюють синтетичні медіа

Синтетичні медіа створюються або змінюються за допомогою передових технологій, таких як ШІ та машинне навчання. Давайте розглянемо деякі ключові техніки, що використовуються:

Дипфейки

Дипфейки є популярною формою синтетичних медіа, яка використовує технології на основі ШІ для створення реалістичних відео або аудіозаписів, що здаються такими, ніби реальні люди кажуть чи роблять речі, які вони ніколи не робили. Терміни "дипфейк" є комбінацією слів "глибинне навчання" (deep learning) та "фейк". Глибинне навчання відноситься до підмножини ШІ, яка використовує нейронні мережі для навчання та імітації людської поведінки, а "фейк" відноситься до маніпульованої або сфабрикованої природи результатуючого медіа.

Дипфейки спираються на тренування моделей ШІ з величезною кількістю даних, таких як зображення та відео цільової особи. Аналізуючи та навчаючись на цих даних, модель ШІ може генерувати надзвичайно реалістичні відео, які переконливо зображують цільову особу, яка робить чи каже речі, які вона ніколи не робила. Хоча дипфейки привернули увагу через їх потенціал генерувати фейкові новини та шкідливий контент, вони також мають не-маніпулятивні застосування, такі як у кіноіндустрії для створення реалістичних візуальних ефектів.

Зображення, створені генеративними змагальними мережами (GAN)

Ще однією технікою, яка часто використовується в синтетичних медіа, є генеративна змагальна мережа (GAN), яка є технікою машинного навчання, що генерує нові дані з характеристиками, подібними до тих, що є в тренувальних даних. GAN складаються з двох частин: генератора і дискримінатора.

Генераторна частина GAN навчається створювати синтетичні дані, такі як зображення, аналізуючи великі обсяги тренувальних даних. Частина дискримінатора, з іншого боку, намагається розрізнити реальні та синтетичні дані. Через ітеративний процес генератор і дискримінатор постійно покращують свою здатність створювати та розрізняти синтетичні дані відповідно.

GAN використовувались для створення зображень, які ніколи не існували, що призводить до того, що неіснуючі люди з'являються на фотографіях. Ці синтетичні зображення можуть бути надзвичайно реалістичними і навіть обманювати людських спостерігачів, змушуючи їх вважати, що зображення реальні. Хоча GAN знайшли застосування в різних творчих та художніх сферах, їх прогрес також викликав занепокоєння щодо потенційного неправильного використання для створення фейкової інформації або маніпульованих візуальних матеріалів.

Генерація тексту

Алгоритми ШІ також можуть використовуватись для генерування синтетичного тексту, що імітує стиль та зміст тексту, написаного людиною. Ці алгоритми можуть вивчати шаблони, граматику та словниковий запас певного типу тексту, аналізуючи великий набір прикладів. Як тільки модель ШІ навчиться на даних, вона може генерувати тексти, що нагадують людські, за структурою та мовою.

Моделі генерації тексту знайшли застосування в різних сферах, таких як чатботи, переклад мов та створення контенту. Вони можуть писати статті, коротко переказувати документи та навіть брати участь у розмовах, що нагадують взаємодію між людьми. Хоча моделі генерації тексту продемонстрували вражаючі можливості, існують побоювання щодо потенціалу дезінформації, оскільки ці моделі також можуть генерувати помилкову або оманливу інформацію, якщо не контролюються належним чином.

Поради щодо запобігання

Щоб орієнтуватися у світі синтетичних медіа, важливо бути свідомими та вживати запобіжних заходів:

Усвідомленість

Будьте поінформовані про існування та поширеність синтетичних медіа. Розвивайте розуміння технік, які використовуються для створення синтетичних медіа, таких як дипфейки, зображення GAN та генерація тексту. Розумійте, що не все, що ви бачите, чуєте чи читаєте, може бути реальним.

Верифікація

Перевіряйте достовірність медіаконтенту, особливо якщо він здається незвичним або підозрілим. Один зі способів зробити це - перехресне посилання інформації з кількох джерел. Незалежні організації з перевірки фактів також можуть надати цінну інформацію про достовірність медіаконтенту.

Освіта

Розумійте потенційний вплив синтетичних медіа та освідомлюйте інших щодо їх існування та ризиків. Поширюючи усвідомленість та знання, індивіди зможуть краще визначати та пом'якшувати ризики, пов'язані з синтетичними медіа.

Пов’язані терміни

• Дипфейки: Відео, створені за допомогою ШІ, що маніпулюють присутністю людини у відео, змушуючи її здаватися, що вони кажуть або роблять те, чого вони ніколи не робили.
• Генеративні змагальні мережі (GAN): Техніка машинного навчання, що генерує нові дані з характеристиками, подібними до тих, що є в тренувальних даних.
• Генерація тексту: Процес використання алгоритмів ШІ для створення тексту, що імітує стиль і зміст тексту, написаного людиною.