마이크로소프트가 이미지와 소리를 현실감 있게 만드는 AI를 개발합니다.

가상 말하는 얼굴 소개
마이크로소프트 연구원들이 정적 이미지와 오디오 클립을 초현실적인 말하는 얼굴 비디오로 변환할 수 있는 혁신적인 인공 지능 도구를 개발했습니다. 이 혁신은 기술 거물이 이번 주 처음으로 발표한 문서에 상세히 기술되었습니다.

이 인공 지능 도구는 인상적인 기술 이상으로, 선량한 힘으로 작용하고자 합니다. 마이크로소프트는 새롭게 개발된 이 도구가 다른 콘텐츠 생성 기술들처럼 잠재적으로 오용될 수 있지만, 자신들의 연구는 긍정적인 용도의 아바타를 만드는 것에 중점을 두고 있다고 강조했습니다. 그들은 기술이 속임수나 해로운 콘텐츠 생성으로 이어질 수 있는 어떤 사용에도 반대하며 이기종 기술을 활용하는 것을 우선시하고 있습니다.

주의를 기하면서 진행하기
기술 투자의 주요 선수인 마이크로소프트는 ChatGPT 프로그램의 창조자인 OpenAI에 함께 투자하고 있습니다. 그러나 회사는 이 새로운 도구를 일반에 공개하거나 잠재적인 남용 우려로 인해 기술 세부 사항을 공개할 계획이 없습니다. 마이크로소프트는 이 도구가 책임 있는 사용과 기존 법률에 부합하여 사용되리라는 미확실성을 표명했습니다.

유사 기술 탐구하는 다른 기업들
마이크로소프트만 이 분야에서 활동하는 것은 아닙니다; 인공 지능 회사인 Runway도 생성 비디오 인공 지능을 개발 중입니다. 유사하게 Google 연구자들은 “Vlogr”이라는 인공 지능을 만들어 말하는 얼굴의 현실적인 비디오를 생성할 수 있습니다.

이러한 발전은 마이크로소프트가 정당화하고자 하는 혜택을 수반합니다 – 교육에서 평등을 향상시키는 것부터 치료 지원을 제공하고 의사소통 장애가 있는 개인들을 지원하는 데 이르기까지.

관련 추가 사실:
– 마이크로소프트의 말하는 얼굴을 합성하는 인공 지능 개발은 깊은 학습과 신경망의 트렌드와 조화롭습니다. 최근 몇 년 동안 상당히 개선된 깊은 학습과 신경망의 성능이 강조되어 왔습니다. 몇몇 딥페이크는 공인된 인물을 흉내 내는 능력으로 주목받았습니다.
– 이 기술은 “딥페이크” 기술의 발전과 유사하지만, 아마도 더 윤리적인 용도로 사용되도록 의도되어 있다.
– 이 분야에서 인공 지능 연구자들이 직면하는 한 가지 과제는 생성된 콘텐츠가 윤리적이며 실제 개인에 잘못으로 귀속되는 콘텐츠를 통해 오도르로의 확산을 방지하는 것입니다.
– 이 분야에서 인공 지능을 개발하는 다른 기업들은 Google과 Runway뿐만 아니라 Adobe, NVIDIA, Synthesia와 같은 AI 생성 미디어 전문 스타트업을 포함합니다.

주요 질문과 답변:
Q: 이 인공 지능 기술의 잠재적인 긍정적 용도는 무엇인가요?
A: 긍정적인 용도에는 가상 회의를 위한 디지턀 아바타의 생성, 장애인을 위한 맞춤형 어시스턴트, 영화 제작에서의 시각 효과 개선, 현실적인 발음 비디오가 포함된 언어 교육 도구 등이 있습니다.
Q: 마이크로소프트가 이 기술의 윤리적인 문제에 대해 어떻게 처리하고 있나요?
A: 마이크로소프트는 잠재적인 남용에 대한 염려를 나타내면서 이 도구를 공개로 만들거나 기술 세부 사항을 공개하지 않는 등 조심스럽게 진행하고 있습니다. 이는 잠재적인 남용에 대한 우려를 보여주며 윤리적 가이드라인과 기존 법률 체계 내에서 작업할 의도를 나타냅니다.

주요 도전과 논란:
– 속임수로 오도르로 창조적 혁신과 잠재적 남용의 윤리적인 균형을 맞추는 도전.
– 동의 없이 개인의 모습을 재현할 때 발생하는 개인정보와 동의에 대한 함의.
– AI 생성 콘텐츠가 더 확신주기로 변함에 따른 실제와 합성 미디어의 구분 어려움.

장점:
– 이 기술은 엔터테인먼트, 교육 및 고객 서비스와 같은 산업을 혁신시킬 수 있어 생생한 아바타를 만드는 것이 가능합니다.
– 말이나 의사소통 장애가 있는 사람들을 위한 지원 및 포용을 제공할 수 있습니다.
– 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 응용 프로그램에서 사용자 경험을 향상할 수 있습니다.

단점:
– 거짓 정보를 퍼뜨리거나 사기 목적으로 딥페이크를 만드는 데 있어 남용의 높은 위험.
– 실제 개인의 모습을 재현할 때 동의에 대한 윤리적 우려.
– 남용을 방지하기 위한 법적 및 규제적 통제 수립에 대한 어려움.

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The source of the article is from the blog anexartiti.gr

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