Cette technique peut être utilisée pour créer des éléments tels que des images, de la musique et du texte qui semblent avoir été créés par de vraies personnes, mais qui ont en réalité été créés par le réseau neuronal. Cela peut être très utile pour les artistes et designers qui ont besoin d’inspiration ou pour créer des personnages pour des jeux et des films.
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L'intelligence artificielle générative dans la création de contenu
Les GAN constituent un domaine de recherche actif en intelligence artificielle et ont le potentiel de transformer la façon dont nous créons et consommons du contenu numérique. Cependant, ils soulèvent également des problèmes d’éthique et de confidentialité, notamment lorsqu’il s’agit de créer de fausses images pouvant être utilisées à des fins malveillantes. En conséquence, il est important que les chercheurs et les développeurs examinent attentivement l’impact potentiel des GAN et travaillent au développement de technologies responsables et éthiques.
Parfois, l’intelligence artificielle générative peut être utilisée à mauvais escient pour créer de fausses choses comme de fausses nouvelles ou des images trompeuses. Il est donc important que les personnes qui créent ces choses soient prudentes et utilisent la technologie de manière responsable et éthique.
*Le texte de cet article a été partiellement généré par ChatGPT, un modèle de langage basé sur l'intelligence artificielle développé par OpenAI. Les entrées de texte ont été créées par Curto Nouvelles et réponses intentionnellement reproduites dans leur intégralité. Les réponses de ChatGPT sont générés automatiquement et ne représentent pas les opinions de OpenAI ou des personnes associées au modèle. Toute responsabilité concernant le contenu publié incombe à Curto Nouvelles.
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Références :
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … et Bengio, Y. (2014). Réseaux adverses génératifs. Dans Avancées des systèmes de traitement de l'information neuronale (pp. 2672-2680).
- Castro, PS et Gomes, HM (2018). Réseaux adverses génératifs : un aperçu. Journal d'informatique théorique et appliquée, 25(1), 23-34.
- Liu, J., Wang, G., Tao, D. et Song, M. (2019). Réseaux adverses génératifs : une enquête et une taxonomie. Transactions IEEE sur les réseaux neuronaux et les systèmes d'apprentissage, 30(11), 3453-3484.
Voir aussi: