এই এআই-রচিত নকল লোকেরা কি আপনার কাছে বাস্তব দেখাচ্ছে? - নিউ ইয়র্ক টাইমস

0 33



এখন এমন ব্যবসায় রয়েছে যা নকল লোক বিক্রি করে। জেনারেটেড.ফোটোস ওয়েবসাইটে, আপনি একটি "অনন্য, উদ্বেগমুক্ত" নকল ব্যক্তি 2.99 ২.৯৯ ডলার বা ১,০০০ ডলারে ১,০০০ জনকে কিনতে পারবেন। আপনার যদি কেবলমাত্র কয়েকটি ভুয়া লোকের প্রয়োজন হয় - কোনও ভিডিও গেমের চরিত্রগুলির জন্য, বা আপনার সংস্থার ওয়েবসাইট তৈরি করতে আরও বিচিত্র প্রদর্শিত - আপনি এই পার্সনডোনস নটএক্সিস্ট.কম এ বিনামূল্যে তাদের ফটোগুলি পেতে পারেন। প্রয়োজন মতো তাদের উপমাটি সামঞ্জস্য করুন; তাদের বৃদ্ধ বা তরুণ বা আপনার পছন্দের জাতিগত করুন। আপনি যদি নিজের নকল ব্যক্তিকে অ্যানিমেটেড করতে চান তবে রোজবুদ.এআই নামে একটি সংস্থা এটি করতে পারে এবং তাদের সাথে কথা বলতেও পারে।

এই সিমুলেটেড লোকেরা ইন্টারনেটের চারপাশে দেখাতে শুরু করেছে, খারাপ লোকদের দ্বারা প্রকৃত লোকেরা মুখোশ হিসাবে ব্যবহার করেছে: গুপ্তচর যারা ডন একটি আকর্ষণীয় চেহারা গোয়েন্দা সম্প্রদায়ের অনুপ্রবেশের প্রয়াসে; ডানপন্থী প্রচারক যারা নকল প্রোফাইল, ফটো এবং সমস্তের পিছনে লুকায়; অনলাইন হয়রানকারীরা যারা তাদের লক্ষ্যগুলি একটি বন্ধুত্বপূর্ণ মুখের সাথে ট্রল করে।

বিভিন্ন জাল মুখ তৈরি করা কতটা সহজ তা বোঝার জন্য আমরা আমাদের নিজস্ব এআই সিস্টেম তৈরি করেছি।

এআই সিস্টেম প্রতিটি মুখকে একটি জটিল গাণিতিক চিত্র হিসাবে দেখায়, পরিবর্তিত হতে পারে এমন মানগুলির একটি ব্যাপ্তি। বিভিন্ন মান নির্বাচন করা - চোখের আকার এবং আকৃতি নির্ধারণকারীগুলির মতো - পুরো চিত্রটি পরিবর্তন করতে পারে।

অন্যান্য গুণাবলীর জন্য, আমাদের সিস্টেমটি একটি ভিন্ন পদ্ধতির ব্যবহার করেছে। চিত্রটির নির্দিষ্ট অংশগুলি নির্ধারণ করে মানগুলি পরিবর্তনের পরিবর্তে, সিস্টেমটি প্রথমে দুটি মানকে সমস্ত মানগুলির সূচনা এবং শেষ পয়েন্ট স্থাপনের জন্য উত্সাহ দেয় এবং তারপরে চিত্রগুলি তৈরি করে।

জেনারিটিভ অ্যাডভারসিয়াল নেটওয়ার্ক নামে পরিচিত নতুন ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য এই ধরণের জাল চিত্রগুলি তৈরি করা সাম্প্রতিক বছরগুলিতে সম্ভব হয়েছিল। সংক্ষেপে, আপনি একটি কম্পিউটার প্রোগ্রামকে সত্য লোকের একগুচ্ছ ফিড খাওয়ান। এটি সেগুলি অধ্যয়ন করে এবং তার নিজস্ব লোকজনের ছবি নিয়ে আসার চেষ্টা করে, অন্যদিকে সিস্টেমের আরেকটি অংশ photos ফটোগুলির মধ্যে কোনটি ভুয়া তা সনাক্ত করার চেষ্টা করে।

পিছনে পিছনে শেষ পণ্যটিকে আসল জিনিস থেকে আরও বেশি পৃথক করা যায়। এই গল্পের প্রতিকৃতিগুলি টাইমস GAN সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে তৈরি করেছিল যা কম্পিউটার গ্রাফিক্স সংস্থা এনভিডিয়া প্রকাশ্যে উপলব্ধ করেছিল।

উন্নতির গতি দেওয়া, এটি একটি দূর-দূরবর্তী ভবিষ্যতের কল্পনা করা সহজ, যেখানে আমরা কেবল ভুয়া লোকের একক প্রতিকৃতি নয়, পুরো সংগ্রহগুলি - তাদের ভুয়া বন্ধুদের সাথে একটি পার্টিতে, তাদের নকল কুকুরের সাথে ঝুলিয়ে আছি, তাদের নকল শিশুদের ধরে। কে প্রকৃত অনলাইন এবং কে কম্পিউটারের কল্পনার মূর্তি তা বলা ক্রমশ কঠিন হয়ে উঠবে।

"2014 সালে যখন প্রযুক্তিটি প্রথম প্রদর্শিত হয়েছিল, তখন এটি খারাপ ছিল - দেখে মনে হয়েছিল সিম 'স খেলাটি, ”বলেছিলেন কেমিল ফ্রাঞ্জোইস, একজন বিচ্ছিন্নতা গবেষক, যার কাজ হ'ল সামাজিক নেটওয়ার্কগুলির কারসাজি বিশ্লেষণ করা। “প্রযুক্তি কত দ্রুত বিকশিত হতে পারে তার এটি একটি অনুস্মারক। সময়ের সাথে সাথে অনুসন্ধান আরও শক্ত হয়ে উঠবে।

প্রযুক্তিগত মুখের বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্তকরণে প্রযুক্তি এত বেশি উন্নত হয়ে উঠেছে বলে কিছু অংশে মুখের ফেকারিতে অগ্রগতি সম্ভব হয়েছে। আপনি আপনার স্মার্টফোনটি আনলক করতে আপনার মুখ ব্যবহার করতে পারেন, বা আপনার হাজার হাজার ছবি বাছাই করতে এবং আপনার সন্তানের মধ্যে কেবল সেগুলি দেখানোর জন্য আপনার ফটো সফটওয়্যারটি বলতে পারেন। আইনী প্রয়োগকারীরা ফৌজদারি সন্দেহভাজনদের সনাক্ত করতে এবং গ্রেপ্তারের জন্য মুখের স্বীকৃতি কর্মসূচি ব্যবহার করে (এবং এছাড়াও) কিছু কর্মী অজ্ঞাত পরিচয় থাকার প্রয়াসে তাদের নাম ট্যাগ আবরণকারী পুলিশ আধিকারিকদের পরিচয় প্রকাশ করতে)। একটি সংস্থা ডেকেছে ক্লিয়ারভিউ এআই কেবলমাত্র একটি ফটো থেকে অপরিচিত ব্যক্তিকে সনাক্ত করতে সক্ষম একটি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে - প্রতিদিনের ব্যবহারকারীদের দ্বারা অনলাইনে ভাগ করা - কোটি কোটি জনসাধারণের ফটোতে ওয়েব স্ক্র্যাপ করে। প্রযুক্তি পরাশক্তিদের প্রতিশ্রুতি দেয়: বিশ্বকে এমনভাবে পরিচালনা এবং প্রক্রিয়াজাত করার ক্ষমতা যা আগে সম্ভব ছিল না।

তবে অন্যান্য এআই সিস্টেমগুলির মতো মুখের-স্বীকৃতি অ্যালগরিদমগুলিও সঠিক নয়। তাদের প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত ডেটাগুলিতে অন্তর্নিহিত পক্ষপাতিত্বের জন্য ধন্যবাদ, উদাহরণস্বরূপ, রঙের মানুষগুলিকে স্বীকৃতি দেওয়ার ক্ষেত্রে এর মধ্যে কয়েকটি সিস্টেম এতটা ভাল নয়। 2015 সালে, গুগল দ্বারা নির্মিত একটি প্রাথমিক চিত্র-সনাক্তকরণ সিস্টেম লেবেল করা দুটি কৃষ্ণাঙ্গ মানুষকে "গরিলা" হিসাবে সম্ভবত সম্ভবত এই সিস্টেমটি অন্ধকার ত্বকের লোকদের চেয়ে গরিলার আরও অনেক ফটো খাওয়ানো হয়েছিল।

তদুপরি, ক্যামেরা - মুখের স্বীকৃতি সিস্টেমগুলির চোখ - ভাল হিসাবে না গা dark় ত্বকযুক্ত লোকদের বন্দী করার সময়; যে দুর্ভাগ্যজনক স্ট্যান্ডার্ড ফিল্ম বিকাশের প্রথম দিনগুলিতে, যখন ফটো ক্রমাঙ্কিত ছিল সেরা দেখানোর জন্য হালকা চামড়াযুক্ত মানুষের মুখ। এর পরিণতি মারাত্মক হতে পারে। জানুয়ারিতে ডেট্রয়েটের এক কৃষ্ণাঙ্গ মানুষকে রবার্ট উইলিয়ামস নামে গ্রেপ্তার করা হয়েছিল একটি অপরাধ তিনি করেন নি কারণ একটি ভুল মুখের স্বীকৃতি ম্যাচ।

কৃত্রিম বুদ্ধি আমাদের জীবনকে আরও সহজ করে তুলতে পারে তবে শেষ পর্যন্ত এটি আমাদের মতো ত্রুটিযুক্ত কারণ আমরা এর পিছনে রয়েছি। মানুষ এআই সিস্টেমগুলি কীভাবে তৈরি করা হয় এবং কী ডেটা তাদের কাছে প্রকাশিত হয় তা চয়ন করে। আমরা এই ভয়েসগুলি বেছে নেব যা ভার্চুয়াল সহায়কদের শুনতে এই পদ্ধতিগুলিতে নেতৃত্ব দেয় মানুষ বুঝতে না উচ্চারণ সঙ্গে। আমরা একজন কম্পিউটার প্রোগ্রাম ডিজাইন করে একজন ব্যক্তির অপরাধী আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এটি মানব বিচারকদের দ্বারা করা অতীতের রায় সম্পর্কে ডেটা ফিড করে - এবং প্রক্রিয়াতে এই বিচারকদের পক্ষপাতিত্ব বেকিং। আমরা এমন চিত্রগুলি লেবেল করি যা কম্পিউটারগুলি দেখতে প্রশিক্ষণ দেয়; তারা তখন মেলামেশা করে "ডিউয়েবস" বা "নার্ডযুক্ত চশমা।"

আমরা কিছু ভুল এবং নিদর্শনগুলি দেখতে পেয়েছি যে আমরা দেখতে পেয়েছি যে আমাদের এআই সিস্টেমটি যখন এটি নকল মুখগুলি জঞ্জাল করছিল তখন পুনরাবৃত্তি হয়েছিল।


মানবসমাজ ভুল, অবশ্যই: আমরা এই সিস্টেমগুলির ত্রুটিগুলি উপেক্ষা বা গ্লাইজ করি, এগুলি বিশ্বাস করার জন্য খুব দ্রুত কম্পিউটারগুলি হাইপার-যৌক্তিক, উদ্দেশ্যমূলক, সর্বদা সঠিক। অধ্যয়নগুলি দেখিয়েছে যে, এমন পরিস্থিতিতে যেখানে মানুষ এবং কম্পিউটারকে সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করতে হবে - চিহ্নিত করতে আঙ্গুলের ছাপ or মানুষের মুখ - মানুষ ধারাবাহিকভাবে যখন কোনও কম্পিউটার তাদেরকে এমনভাবে টক্কর দেয় তখন ভুল পরিচয় দেয়। ড্যাশবোর্ডের প্রথম দিনগুলিতে জিপিএস সিস্টেম, ড্রাইভাররা ডিভাইসগুলির নির্দেশাবলী বিখ্যাতভাবে অনুসরণ করেছে একটি ত্রুটি, গাড়ী প্রেরণ হ্রদগুলিতে, ক্লিফগুলি এবং গাছগুলিতে into.

এই নম্রতা নাকি হুবরিস? আমরা কি মানুষের বুদ্ধিমত্তাকে খুব কম মূল্য রাখি - বা আমরা এতটুকু স্মার্ট হয়ে ধরেছি যে আমরা জিনিসগুলিকে আরও স্মার্ট করে তুলতে পারি?

গুগল এবং বিংয়ের অ্যালগরিদম আমাদের জন্য বিশ্বের জ্ঞানকে সাজান। ফেসবুকের নিউজফিডগুলি আমাদের সামাজিক চেনাশোনাগুলি থেকে আপডেটগুলি ফিল্টার করে এবং সিদ্ধান্ত নেয় যা আমাদের দেখানোর পক্ষে যথেষ্ট গুরুত্বপূর্ণ। গাড়িতে স্ব-ড্রাইভিং বৈশিষ্ট্য সহ আমরা আছি আমাদের নিরাপত্তা হাতে (এবং চোখ) রেখে সফটওয়্যার এর। আমরা এই সিস্টেমে প্রচুর আস্থা রেখেছি, তবে সেগুলি আমাদের মতো পতনযোগ্য হতে পারে।

কৃত্রিম বুদ্ধি সম্পর্কে আরও নিবন্ধ:

কিছু নতুন রমণীয় বন্ধুদের মুখের স্বীকৃতি প্রশিক্ষণ: ভাল্লুক

অ্যান্টিবডি ভাল। মেশিন-মেড অণু আরও ভাল?

এই অ্যালগরিদমস বিশ্বের সবচেয়ে মারাত্মক ঘাতককে শেষ করতে পারে

এই নিবন্ধটি প্রথম প্রকাশিত হয়েছিল (ইংরেজী ভাষায়) https://www.nytimes.com/interactive/2020/11/21/science/ar مصنوعي- অন্তর্নিবেশ- fake-people-faces.html

Laisser উন commentaire

আপনার ইমেল ঠিকানা প্রকাশিত হবে না।