Denna teknik kan användas för att skapa saker som bilder, musik och text som ser ut som om de är gjorda av riktiga människor men som faktiskt skapats av det neurala nätverket. Detta kan vara mycket användbart för konstnärer och designers som behöver inspiration eller för att skapa karaktärer för spel och filmer.
REKLAM
Generativ artificiell intelligens vid skapande av innehåll
GAN:er är ett aktivt forskningsområde inom artificiell intelligens och har potential att förändra hur vi skapar och konsumerar digitalt innehåll. Men de väcker också etiska och integritetsproblem, särskilt när det kommer till att skapa falska bilder som kan användas i skadliga syften. Som ett resultat av detta är det viktigt att forskare och utvecklare noggrant överväger den potentiella effekten av GAN:er och arbetar för att utveckla ansvarsfulla och etiska teknologier.
Ibland kan Generativ artificiell intelligens användas på ett dåligt sätt för att skapa falska saker som falska nyheter eller vilseledande bilder. Så det är viktigt att människorna som skapar dessa saker är försiktiga och använder tekniken ansvarsfullt och etiskt.
*Texten i denna artikel är delvis genererad av ChatGPT, en artificiell intelligens-baserad språkmodell utvecklad av OpenAI. Textposter skapades av Curto Nyheter och svar återgivna avsiktligt i sin helhet. Svaren från ChatGPT genereras automatiskt och representerar inte åsikterna hos OpenAI eller personer som är associerade med modellen. Allt ansvar för publicerat innehåll vilar på Curto Nyheter.
REKLAM
Referenser:
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Generativa motståndsnät. In Advances in neural information processing systems (s. 2672-2680).
- Castro, PS, & Gomes, HM (2018). Generativa kontradiktoriska nätverk: en översikt. Journal of Theoretical and Applied Informatics, 25(1), 23-34.
- Liu, J., Wang, G., Tao, D., & Song, M. (2019). Generativa motstridiga nätverk: En undersökning och taxonomi. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 30(11), 3453-3484.
Veja também: