Was ist generative künstliche Intelligenz? |Newsverso-Glossar

Mit dieser Technik können Dinge wie Bilder, Musik und Texte erstellt werden, die aussehen, als wären sie von echten Menschen erstellt worden, in Wirklichkeit aber vom neuronalen Netzwerk erstellt wurden. Dies kann für Künstler und Designer sehr nützlich sein, die Inspiration benötigen oder Charaktere für Spiele und Filme erstellen möchten.

Generative Künstliche Intelligenz in der Content-Erstellung

GANs sind ein aktives Forschungsgebiet im Bereich der künstlichen Intelligenz und haben das Potenzial, die Art und Weise, wie wir digitale Inhalte erstellen und konsumieren, zu verändern. Allerdings werfen sie auch ethische und datenschutzrechtliche Bedenken auf, insbesondere wenn es um die Erstellung gefälschter Bilder geht, die für böswillige Zwecke verwendet werden können. Daher ist es wichtig, dass Forscher und Entwickler die potenziellen Auswirkungen von GANs sorgfältig abwägen und an der Entwicklung verantwortungsvoller und ethischer Technologien arbeiten.

Manchmal kann generative künstliche Intelligenz auf schlechte Weise genutzt werden, um gefälschte Dinge wie Fake News oder irreführende Bilder zu erstellen. Daher ist es wichtig, dass die Menschen, die diese Dinge herstellen, vorsichtig sind und die Technologie verantwortungsbewusst und ethisch nutzen.

*Der Text dieses Artikels wurde teilweise erstellt von ChatGPT, ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Sprachmodell, entwickelt von OpenAI. Texteinträge wurden erstellt von Curto Nachrichten und Antworten wurden absichtlich vollständig wiedergegeben. Die Antworten von ChatGPT werden automatisch generiert und geben nicht die Meinung von wieder OpenAI oder mit dem Modell verbundene Personen. Die Verantwortung für die veröffentlichten Inhalte liegt allein bei Curto News.

Referenzen:

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Castro, PS, & Gomes, HM (2018). Generative gegnerische Netzwerke: Ein Überblick. Zeitschrift für Theoretische und Angewandte Informatik, 25(1), 23-34.
Liu, J., Wang, G., Tao, D. & Song, M. (2019). Generative gegnerische Netzwerke: Eine Umfrage und Taxonomie. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 30(11), 3453-3484.