Essa técnica pode ser usada para criar coisas como imagens, música e texto, que parecem ter sido feitas por pessoas reais, mas na verdade foram criadas pela rede neural. Isso pode ser muito útil para artistas e designers que precisam de inspiração ou para criar personagens para jogos e filmes.
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Inteligência Artificial Generativa na criação de conteúdo
As GANs são uma área ativa de pesquisa em inteligência artificial e têm o potencial de transformar a maneira como criamos e consumimos conteúdo digital. No entanto, elas também levantam questões éticas e de privacidade, especialmente quando se trata da criação de imagens falsas que podem ser usadas para fins maliciosos. Como resultado, é importante que os pesquisadores e desenvolvedores considerem cuidadosamente o impacto potencial das GANs e trabalhem para desenvolver tecnologias responsáveis e éticas.
Às vezes, a Inteligência Artificial Generativa pode ser usada de forma ruim para criar coisas falsas, como notícias falsas ou imagens enganosas. Por isso, é importante que as pessoas que criam essas coisas tenham cuidado e usem a tecnologia de forma responsável e ética.
*O texto desta matéria foi parcialmente gerado pelo ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. As entradas de texto foram criadas pelo Curto News e as respostas intencionalmente reproduzidas na íntegra. As respostas do ChatGPT são geradas automaticamente e não representam opiniões da OpenAI ou de pessoas associadas ao modelo. Toda a responsabilidade pelo conteúdo publicado é do Curto News.
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Referências:
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (pp. 2672-2680).
- Castro, P. S., & Gomes, H. M. (2018). Generative Adversarial Networks: Uma visão geral. Revista de Informática Teórica e Aplicada, 25(1), 23-34.
- Liu, J., Wang, G., Tao, D., & Song, M. (2019). Generative adversarial networks: A survey and taxonomy. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 30(11), 3453-3484.
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