`AI:n kyky luoda hyperrealistisia kasvoja muuttaa tapaamme erottaa aito ja tietokoneella luotu ilmeet. Tutkijat väittävät, että tekoäly on onnistunut luomaan kasvokuvia, jotka voidaan katsoa luotettavammiksi kuin todelliset inhimilliset kasvot. Termi ”hyperrealismi” saa tunnustusta, koska se kuvastaa sitä kehittynyttä tasoa, jolla nämä tekoälyn luomat kasvot koetaan.
Generatiivisten antagonististen verkostojen (GAN) kehitys on mahdollistanut kasvojen luomisen, jotka ovat erottamattomia oikeista inhimillisistä kasvoista. Kokeissa, joissa henkilöitä pyydettiin erottamaan aitoja valokuvia tekoälyn tuottamista kuvista, tekoälyn luomat kuvat sekoitettiin usein oikeisiin ihmiskasvoihin, korostaen tekoälyn teknologista tehokkuutta ihmisen piirteiden matkimisessa.
Tämä hyperrealismin ilmiö vaikuttaa kuitenkin olevan vinoutunut valkoisten kasvojen luomiseen, kuten huomattiin marraskuussa 2023 julkaistussa artikkelissa. Kun osallistujille näytettiin sekoitus tekoälyn luomia ja oikeita ihmiskasvoja, tekoälyn luomat valkoisten yksilöiden kasvot sekoitettiin useammin todellisiksi kuin värillisten ihmisten kasvot. Tämä epäsuhta osoittaa haasteen tekoälyalgoritmeissa, jotka on pääasiassa koulutettu valkoisia kasvoja sisältävillä tiedoilla, paljastaen tarpeen tasapainoisemmalle ja monipuolisemmalle koulutukselle välttämään rodullisten ennakkoluulojen vahvistamista.
Lisäksi ne, jotka jatkuvasti erehtyivät tekoälyn luomista kasvoista ihmisille, osoittivat suurempaa luottamusta valintoihinsa. Tämä viittaa mahdolliseen haavoittuvuuteen, missä eniten petetyt henkilöt eivät ole tietoisia erehdyksistään. Näin ollen vaatimukset avoimuudesta ja itsenäisestä valvonnasta tekoälyjärjestelmien kehityksessä kasvavat, korostaen syvien yhteiskunnallisten ennakkoluulojen syventämisen ja mielipiteiden vaikuttamisen riskiä, erityisesti vaikutuksille alttiiden ryhmien, kuten teini-ikäisten, keskuudessa.
Keskeiset kysymykset ja vastaukset:
– Mikä on Generatiiviset Antagonistiset Verkostot (GAN)? GANit ovat vuonna 2014 Ian Goodfellowin ja hänen kollegoidensa suunnittelema koneoppimisen kehikkojen luokka. Ne koostuvat kahdesta verkosta: generaattorista, joka luo kuvia, ja diskriminatorista, joka arvioi niitä. Generaattori oppii luomaan uusia tietoja samalla tilastotekniikalla kuin koulutusjoukko, kun taas diskriminatori oppii erottamaan todelliset tiedot vääristä. Niiden kilpailu ajaa niitä tuottamaan yhä realistisempia tuloksia.
– Mitä haasteita liittyy tekoälyn luomiin hyperrealistisiin kasvoihin? Yksi päähaasteista on eettiset vaikutukset luoda kuvia, jotka ovat erottamattomia todellisista ihmisistä, ja joita voidaan käyttää petollisiin tarkoituksiin kuten syväväärennös videoihin tai biometristen järjestelmien huijaamiseen. Myös ongelmana on ennakkoluulojen ja aliedustuksen ylläpitäminen niitä tekoälymalleja koulutettaessa käytettyjen aineistojen kautta.
– Mikä kiistaa liittyy aiheeseen? Teknologia on ollut keskustelunaiheena sen väärinkäytön osalta valehenkilöllisyyksien luomisessa, harhaanjohtavan tiedon levittämisessä ja mahdollisissa yksityisyyden loukkauksissa. Yksilöiden ei-suosinnaista synteesimediaa luominen herättää myös oikeudellisia ja moraalisia kysymyksiä.
Edut tekoälyn luomista kasvoista:
– Viihde ja Media: Tekoäly voi luoda realistisia hahmoja elokuviin ja videopeleihin, vähentäen riippuvuutta ihmisen näyttelijöistä ja mahdollisesti alentaen tuotantokustannuksia.
– Tutkimus ja Kehitys: Tekoälymallit auttavat ymmärtämään ihmiskasvojen tunnistusprosesseja ja niitä voidaan käyttää suunniteltaessa kehittyneitä vuorovaikutteisia järjestelmiä kuten chatboteja tai virtuaaliassistentteja.
– Taide ja Luovuus: Taiteilijat voivat käyttää GANeja tutkiakseen uusia digitaalisen taiteen ja ilmaisun muotoja.
Haitat tekoälyn luomista kasvoista:
– Harhaanjohtaminen ja Rikollisuus: Realistisia tekoälyllä luotuja kasvoja voidaan hyödyntää väärennettyjen henkilöllisyyksien luomiseen, huijausten tekemiseen tai vakuuttavan valeuutisten tuottamiseen.
– Ennakkoluulot: On suuri riski vahvistaa yhteiskunnallisia ennakkoluuloja, jos tekoälymallit on koulutettu ei-monimuotoisilla tai tasapainottomilla aineistoilla, johtuen syrjinnästä.
– Yksityisyys Huolet: Teknologia voi johtaa yksityisyyden loukkauksiin ja henkilön kuvan luvattomaan käyttöön.
Lisätietoja tekoälystä ja koneoppimisesta voit etsiä johtavien tekoälytutkimusorganisaatioiden pääverkkotunnuksista, kuten OpenAIsta:
Tai jos haluat tietää enemmän eettisistä näkökohdista ja ohjeista tekoälyä koskevissa asioissa, IEEE on hyvä lähde:
Lisäksi AI Now Institute keskittyy tekoälyn yhteiskunnallisiin vaikutuksiin:
Lopuksi päivitysten osalta tekoälyn edistymisestä ja niihin liittyvistä uutisista, asiantunteva lähde on Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI):
`