Redes generativas adversariaso GAN, están revolucionando el campo de la inteligencia synthetic, creando imágenes, vídeos y audio que son cada vez más difíciles de distinguir del contenido auténtico.
A medida que estas creaciones generadas por IA proliferan en Web, la sociedad esta luchando con las profundas implicaciones de una tecnología que amenaza con desdibujar la línea entre la verdad y la ficción como nunca antes.
En el corazón de las GAN se encuentra un concepto easy pero poderoso: dos redes neuronales enzarzadas en una batalla constante. Una crimson, la generadora, crea contenidos falsos, mientras que la otra, la discriminadora, intenta detectar las falsificaciones. A medida que compiten, ambas redes aprenden y se adaptan, perfeccionando sus habilidades hasta que el generador pueda producir contenido que incluso el ojo humano más exigente podría tener dificultades para identificar como falso.
Infinidad de aplicaciones
Las aplicaciones potenciales de las GAN son amplias y variadas. En la industria del entretenimiento, son ser Se utiliza para crear efectos visuales realistas e incluso actores virtuales completos. Los investigadores están empleando GAN para generar imágenes médicas sintéticas, lo que ayuda a entrenar algoritmos de diagnóstico sin comprometer la privacidad del paciente. En el mundo de la moda, las GAN permiten a los diseñadores crear y visualizar nuevos estilos y patrones a un ritmo sin precedentes.
Las GAN han demostrado su poder transformador en varios campos a través de aplicaciones específicas e impactantes. Un ejemplo es el trabajo de NVIDIA‘s EstiloGAN. StyleGAN puede generar rostros humanos detallados y realistas que no existen. Al entrenar con grandes conjuntos de datos de imágenes faciales, StyleGAN aprende a producir nuevas imágenes de alta resolución con detalles como la textura del cabello, los poros de la piel y el colour de los ojos. Estos rostros generados a menudo son indistinguibles de fotografías reales, lo que los hace útiles para aplicaciones en videojuegos, realidad digital e incluso en la industria cinematográfica para crear personajes digitales que se combinan perfectamente con actores reales.
Otro ejemplo específico es el uso de GAN para mejorar las imágenes médicas. Un proyecto de CON e IBM Watson Well being emplearon GAN para mejorar la resolución de exploraciones de resonancia magnética. Las máquinas de resonancia magnética tradicionales suelen producir imágenes de baja resolución que pueden resultar difíciles de interpretar. Utilizando una GAN entrenada con fotografías de alta resolución, los investigadores mejoraron la calidad de los escaneos. Esta mejora permite un mejor diagnóstico y planificación del tratamiento, ya que los médicos pueden ver imágenes más detalladas de tejidos y órganos. Además, las GAN se han utilizado para generar sintéticos. Imágenes medicas para entrenar modelos de aprendizaje automático, proporcionando un conjunto de datos más extenso y diverso sin datos adicionales del paciente, preservando así la privacidad y mejorando las herramientas de diagnóstico basadas en IA.
Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología poderosa, existen riesgos. falsificaciones profundas, o movies generados por IA que pueden hacer que parezca que alguien dijo o hizo algo que no hizo, ya se han utilizado para la manipulación y el acoso políticos. A medida que las GAN se vuelven más sofisticadas, los expertos temen que estos engaños se vuelvan más difíciles de detectar, erosionando la confianza en los medios e incluso amenazando la seguridad nacional.
Para combatir estos peligros, los investigadores se apresuran a desarrollar herramientas y técnicas para detectar contenido generado por GAN. Algunos están explorando el uso marcas de agua digitales u otros indicadores sutiles que podrían ayudar a distinguir lo actual de lo falso. Otros están abogando por una mayor conciencia pública y alfabetización mediática, argumentando que todos debemos convertirnos en consumidores más inteligentes de contenido digital.
Herramientas útiles
A pesar de las preocupaciones, los defensores de las GAN argumentan que, en última instancia, son herramientasy, como cualquier herramienta, su impacto depende de cómo se utilicen. Señalan las muchas aplicaciones positivas, desde la creación de mundos de videojuegos más atractivos hasta ayudar a arquitectos y planificadores urbanos a imaginar y perfeccionar sus diseños. Señalan que incluso a medida que las GAN se vuelvan más avanzadas, siempre tendrán un papel en la creatividad y el juicio humanos.
A medida que las GAN evolucionen, la colaboración entre la intuición humana y el aprendizaje automático probablemente adoptará formas nuevas e inesperadas. Algunos imaginan un futuro en el que las GAN se utilicen para crear mundos virtuales, indistinguible del nuestro. Otros los ven como una herramienta para resolver problemas complejos, desde descubrir nuevos materiales hasta diseñar redes de transporte más eficientes. Independientemente de lo que depare el futuro, una cosa está clara: las GAN están desdibujando la línea entre lo actual y lo synthetic y, al hacerlo, nos obligan a reconsiderar lo que creemos saber sobre la realidad misma.
A medida que las GAN se vuelven más avanzadas y sus aplicaciones se generalizan, la sociedad tendrá que lidiar con las profundas implicaciones de esta tecnología. Desde los desafíos legales y éticos que plantean los deepfakes hasta las cuestiones filosóficas que plantea el arte generado por IA, las GAN seguramente estarán en el centro de muchos debates en el futuro. Dependerá de los investigadores, los formuladores de políticas y el público encontrar formas de aprovechar el poder de las GAN y al mismo tiempo mitigar su potencial dañino.
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