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फिलिप-वांग 33 वर्षीय सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं, जो कृत्रिम-बुद्धि से संचालित वेबसाइट बनाने के लिए जिम्मेदार हैं। यह व्यक्ति हाल ही में वायरल नहीं हुआ है। हर बार पृष्ठ को रीफ्रेश किया जाता है, एक एल्गोरिथ्म जिसे जेनेरिक एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) (मूल रूप से एनवीडिया द्वारा कोडित) के रूप में जाना जाता है, पूरी तरह से नकली लोगों के हाइपर-यथार्थवादी पोर्ट्रेट को प्रस्तुत करता है।
स्टंट को वास्तविक छवियों के रूप में प्रस्तुत करने के लिए ए.आई. की बढ़ती शक्ति पर ध्यान देने के लिए डिज़ाइन किया गया था जो पूरी तरह से कृत्रिम हैं। लेकिन जैसा कि वांग बताता है श्लोक में, इस स्टंट में ऐसे फैलाव हैं जो "हे, इस असली दिखने वाले नकली व्यक्ति को देखते हैं।" एक ऐसे समाज में जहां चित्र और चित्र "प्रमाण," GANs के लिए मानक सरोगेट हैं, उस काम को स्वचालित करके जो एक बार श्रम श्रम की आवश्यकता होती है। इमेजिंग विशेषज्ञों का हिस्सा - जल्द ही किसी को भी "सबूत" प्रस्तुत करने की अनुमति देगा कि किसी भी कल्पनाशील व्यक्ति ने कोई कल्पना की थी।
वे बताते हैं, "मैं अपने जीवन में मूल रूप से उस जगह पर हूं, जहां मैं मानता हूं कि सुपर-इंटेलिजेंस वास्तविक होगा और मुझे अपना शेष जीवन इसे समर्पित करना होगा," वे बताते हैं। “प्रतिक्रिया से पता चलता है कि एआई के बारे में लोग कितने अंधेरे में हैं। और इसकी क्षमता। ”
साइट एक राग मारा। पूर्व उबेर-सॉफ्टवेयर इंजीनियर का कहना है कि लॉन्च के बाद से, इस व्यक्ति को नॉट एक्जिस्ट को लगभग 4.2 मिलियन बार देखा गया है, जो कि एक बंद फेसबुक ग्रुप में पोस्ट की गई एक-साइट के लिए बुरा नहीं है। वांग ने शुरू में इसे कुछ दोस्तों को स्वतंत्र ए.आई. वर्तमान में वह काम कर रहा है। लेकिन एक दिन के भीतर, उन्होंने निर्णय लिया कि एक व्यापक दर्शक गण की क्षमता के बारे में सीखने से लाभ उठा सकते हैं। उन्होंने कहा कि प्रतिक्रिया एको कितना महत्वपूर्ण है, इस बारे में लोगों को सूचित करना कि इस प्रकार की तकनीक क्रांतिकारी और खतरनाक दोनों कैसे हो सकती है।
क्यों नकली चेहरे एक डरावना निर्णायक का प्रतिनिधित्व करते हैं
वांग की साइट एनवीडिया की स्टाइलगान एल्गोरिथ्म का उपयोग करती है जो पिछले साल दिसंबर में प्रकाशित हुई थी। उनके विचार में, संभावित-मुंडन (विचार: दंत मुकुट आरोपण को सुव्यवस्थित करना) से लेकर अधिक दूर तक, उदाहरण के लिए, भविष्य के दवाओं में पूरी तरह से नए अणुओं की कल्पना को सक्षम करने के लिए होता है। लेकिन यह क्रांतिकारी तकनीक धोखे और गलत सूचना को पहले से भी आसान बना देगी।
उपयोग-मामले इतने बहुआयामी होते हैं कि GANs को लागू करने के कई, कई तरीके हैं, जो दो नेटवर्क को एक-दूसरे के खिलाफ खड़ा करके प्रशिक्षित होते हैं: जनरेटर और विवेचक। जनरेटर को वास्तविक छवियां दी जाती हैं जो इसे यथासंभव सर्वोत्तम बनाने की कोशिश करता है, जबकि विवेचक नकली छवियों और मूल के बीच अंतर करना सीखता है। लाखों-लाखों-लाखों प्रशिक्षण सत्रों के बाद, एल्गोरिथ्म उन छवियों की प्रतियां बनाने के लिए अलौकिक क्षमताओं को विकसित करता है, जिन पर इसे प्रशिक्षित किया गया था।
यह वही विधि है जो मौजूदा चित्रों या वीडियो पर सुपरइम्पोज़ की गई डीपफेक या कंप्यूटर द्वारा बनाई गई छवियां बनाती है, और जिनका उपयोग अक्सर नकली समाचार या अन्य धोखा देने के लिए किया जाता है।
और जबकि वांग नवाचार से मोहित हो गया है, यह कई व्यवसायों को सामने लाएगा, वह यह भी चाहता है कि लोग इसके संभावित नुकसान के बारे में अधिक जागरूक हों।
एक उदाहरण के रूप में, एक नापाक अभिनेता दंगों-जनित वीडियो या छवि को फैला सकता है, जो दंगों, घटनाओं, या अन्य संभावित हिंसक प्रतिक्रियाओं को ऑनलाइन भड़काने के लिए एक संगीन घटना का चित्रण करता है।
चूंकि प्रक्रिया सभी स्वचालित है, सभी को किसी की आवश्यकता होगी ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (जीपीयू) या ग्राफिक्स कार्ड की एक सरणी तक पहुंच होगी - जो पावर मशीन सीखने - और घड़ी की कल की तरह नकली क्रैंक करना शुरू करने के लिए छवियों का एक डेटा सेट।
लंबी अवधि में, जबकि स्टाइलगैन उन लोगों की अभी भी छवियां बनाने में सक्षम हैं जो कभी भी अस्तित्व में नहीं थे, इन छवियों को बोलना और स्वाभाविक रूप से आगे बढ़ना कुछ ही कदम है। सौभाग्य से, वांग नोटों कि बस GANs के बारे में सूचित किया जा रहा है लोगों को उनके द्वारा मूर्ख बनाया जा करने के लिए अतिसंवेदनशील कम कर देगा। 3 डी ग्राफिक्स में सुधार का आनंद लेने के लिए हाइटेड जागरूकता हम सभी के लिए आसान हो जाएगी और मेडिसिन स्टाइलगन संभवत: लाएंगे।
“मुझे उम्मीद है कि मेरा प्रदर्शन जागरूकता बढ़ाएगा। जो लोग अनजान हैं वे इस तकनीक के लिए सबसे कमजोर हैं, ”वांग ने कहा। “दूसरी तरफ, ए.आई. वास्तव में इस दुनिया के लिए बहुत कुछ लाएगा। ”
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