«

Facebook profil resminizi çalarak, sizin için derin bir video yarattığınızı hayal edin. Kötü adamlar henüz bu teknolojiye sahip değiller, ancak Samsung nasıl yapılacağını buldu.

Derin yüzeyler oluşturma yazılımı – insanların yapmalarını veya yapmadıkları şeyleri yapmalarını sağlayan yapay klipsler – gerçekçi bir sahtekarlık yaratmak için genellikle büyük veri kümeleri gerektirir. Şimdi Samsung, tek bir fotoğraf kadar küçük besleyerek sahte bir klip oluşturabilecek yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi.

Teknoloji, elbette, hayata klasik bir portre getirmek gibi, eğlence için kullanılabilir. Yalnızca tek bir fotoğraf olarak var olan Mona Lisa, yeni teknolojiyi göstermek için üç farklı klipte canlandırıldı. Rusya’daki bir Samsung yapay zeka laboratuarı bu haftanın başlarında bir makalede ayrıntılandırılan teknolojiyi geliştirdi.

İşte dezavantajı: Bu tür teknikler ve bunların hızlı gelişimi, medya adli tıpında derin yüzeyleri kökten çıkarmak için uzmanlaşmış bir Dartmouth araştırmacısı olan Hany Farid’e göre yanlış bilgilendirme, seçim kurcalama ve sahtekarlık riskleri de yaratıyor.

ABD’nin Ev Konuşmacısı Nancy Pelosi’nin kederli bir doktor videosu bile sosyal medyada viral olabiliyorsa, deepfakes karmaşıklıklarının kitlesel aldatmayı daha kolay hale getireceğinden endişelenmektedir, çünkü deepfakes borçlanmayı zorlaştırmaktadır.

Farid, “Geçen yılın trendini takiben, bu ve ilgili teknikler daha az ve daha sık veri gerektiriyor ve daha sofistike ve çekici içerik üretiyorlar.” Dedi. Samsung’un süreci görsel aksaklıklar yaratsa da, “bu sonuçlar tekniklerin evriminde atılan bir başka adımdır … sonuçta gerçek olandan ayırt edilemeyecek multimedya içeriğinin oluşturulmasına yol açmıştır.”

Steroidlerdeki videolar için Photoshop’ta olduğu gibi, deepfake yazılımı hareketli, konuşan bir insanı ikna edici bir şekilde üretmek için makine öğrenmesini kullanarak sahtecilik üretiyor. Videonun bilgisayar manipülasyonu onlarca yıldır var olmasına rağmen, derin sistemler sistemleri klipsli klipleri sadece kolay oluşturmayı kolaylaştırmakla kalmayıp aynı zamanda tespit etmelerini de zorlaştırmaktadır. Onları foto-gerçekçi dijital kuklalar olarak düşünün.

Mona Lisa’yı canlandıran gibi, çok derin sular zararsızdır. Bu teknoloji, Nicolas Cage’in yüzünün içine yerleştirildiği filmlere ve TV şovlarına yerleştirildiği bir dizi notu da mümkün kıldı. Ancak, derin olmayan bir teknoloji de, şüphesiz bir kişinin yüzünü tutturmak için kullanıldığı zaman sinsi olabilir. açık yetişkin filmlerine, bazen intikam pornolarında kullanılan bir teknik.

Makalesinde Samsung AI laboratuarı kreasyonlarını “gerçekçi sinirsel konuşma kafaları” olarak nitelendirdi. “Konuşan kafalar” terimi, sistemin oluşturabileceği video türünü ifade eder; TV haberlerinde gördüğünüz ceza kutularının videolarına benziyor. “Sinir” kelimesi, insan beynini taklit eden bir tür makine öğrenmesi olan sinir ağlarına bir selamdır.

Araştırmacılar, atılımlarını video oyunları, film ve TV gibi birçok uygulamada kullandıklarını gördüler. “Böyle bir yetenek, video konferans ve çok oyunculu oyunlar ve ayrıca özel efekt endüstrisi dahil olmak üzere, telepresence için pratik uygulamalara sahip.”

Makaleye, takımın yarattıklarını gösteren ve aynı zamanda endişe verici derecede ürpertici bir titreme hissi veren bir film müziği eşliğinde yapılan bir video eşlik etti.

Genellikle, sentezlenmiş bir konuşma kafası, tek bir kişinin görüntülerinden oluşan büyük bir veri kümesi üzerine bir yapay zeka sistemi geliştirmenizi gerektirir. Bir bireyin pek çok fotoğrafına ihtiyaç duyulduğundan, derin hedefler genellikle ünlüler ve politikacılar gibi halka açık rakamlar olmuştur.

Samsung sistemi, Alexander Graham Bell’in hazırlığın başarının anahtarı olduğu konusundaki ünlü teklifinden ilham alan bir numara kullanıyor. Sistem, insan yüzlerinin nasıl hareket ettiğini öğrenmek için birçok videoyu izlediği uzun bir “meta-öğrenme aşaması” ile başlar. Daha sonra, makul ölçüde gerçekçi bir video klip üretmek için öğrenilenleri tek bir fotoğrafa veya küçük bir avuç fotoğrafa uygular.

Gerçek bir derin videodan farklı olarak, tek veya az sayıda görüntüden elde edilen sonuçlar, ince ayrıntıların toplanmasına yol açar. Örneğin, Samsung laboratuarının demo videosunda Marilyn Monroe’nun sahte olması, simgenin ünlü köstebeği kaçırdı. Aynı zamanda, sentezlenen videoların, dijital kuklanın rolünü kim oynadığı konusunda bir miktar saklanma eğiliminde olduğu anlamına geliyor, New York’taki Albany Üniversitesi’nde, medya adli tıp ve makine öğrenimi alanında uzmanlaşmış bir bilgisayar bilimi profesörü olan Siwei Lyu’ya göre. Bu yüzden hareket eden Mona Lisa’nın yüzlerinin her biri biraz farklı birine benziyor.

Genellikle, derin bir sistem bu görsel hıçkırıkları ortadan kaldırmayı amaçlamaktadır. Bu, hem giriş videosu hem de hedef kişi için anlamlı miktarda eğitim verisi gerektirir.

Bu yaklaşımın birkaç çekim veya bir çekim yönü faydalıdır, çünkü Lyu, büyük bir ağın uzun zaman alan bölüm olan çok sayıda videoda eğitilebileceği anlamına geliyor. Bu tür bir sistem daha sonra kapsamlı bir yeniden eğitim almadan sadece birkaç görüntü kullanarak yeni bir hedef kişiye hızlı bir şekilde adapte olabilir. “Bu, konseptte zaman kazandırır ve modeli genelleştirilebilir hale getirir.”

Yapay zekanın hızla ilerlemesi, bir araştırmacının derin yaradılış yaratmada bir atılım paylaştığı her durumda, kötü oyuncular kendi jüri donanımlarını taklit etmek için bir araya getirmeye başlayabilirler. Samsung’un tekniklerinin, daha önce çok daha fazla insanın eline geçme olasılıkları var.

Samsung’un yeni yaklaşımıyla yapılan sahte videolardaki aksaklıklar açık ve net olabilir. Ancak, Facebook’a gönderilen o gülümseyen fotoğraftan kaynaklanan derin bir felaketle sonuçlanan herkes için soğuk bir rahatlık olacak.

Bir Cevap Yaz

addy Hakkında

addy

addy

Teknoloji İle Yakından İlgilenen Gereksizin Teki

Bir Cevap Yaz

E-Posta adresiniz paylaşılmayacaktır. Doldurulması zorunlu alanlar işaretlenmiştir *