深层背后的技术如何使整个社会受益

DeepFake视频技术的最新进展导致过去一年中公共领域的此类视频迅速增加。例如,ZAO等面部交换应用程序允许用户交换他们的

DeepFake视频技术的最新进展导致过去一年中公共领域的此类视频迅速增加。

例如,ZAO等面部交换应用程序允许用户用名人交换面孔,并在几秒钟内创建Deepfake视频。

这些进步是深层生成建模的结果,这是一种新技术,它使我们能够生成真实面孔的重复,并创建不存在的人的新的,令人印象深刻的真实图像。

这项新技术非常正确地引起了人们对隐私和身份的关注。如果我们的面孔可以通过算法创建,是否有可能复制我们个人数字身份或诸如声音之类的个人数字身份的更多细节,甚至可以创建一个真正的身体双重?

确实,该技术从重复的面孔迅速发展到整个身体。技术公司正在关注并正在采取行动:Google发布了3,000个DeepFake视频,以期允许研究人员开发对抗恶意内容并更轻松地识别这些视频。

虽然对Deepfake技术的后果有正确的询问,但重要的是,我们不要忽视可以将人工智能(AI)置于永久和生病的事实。世界领导人关注如何开发和运用真正使人民和星球受益的技术,以及如何使整个社会参与其发展。孤立地创建算法不允许考虑将更广泛的社会问题纳入其实际应用中。

例如,深层生成模型的发展提高了医疗保健的新可能性,我们正确地关心保护患者在治疗和正在进行的研究中的隐私。有了大量的真实的数字患者数据,拥有足够计算能力的一家医院可能会造成完全虚拟的虚拟患者人群,从而消除了共享真实患者数据的需求。我们还希望看到AI的进步导致新的进步以及更有效的诊断和治疗个人和人群疾病的方法。该技术可以使研究人员能够生成真实的数据,以开发和测试新的诊断或监测疾病的方法,而不会冒着实际患者隐私的违规行为。

医疗保健中的这些例子强调,AI是一种既不是善良也不是邪恶的能力技术。这样的技术取决于我们创建和使用它的上下文。

大学在这里扮演着关键的角色。在英国,大学在研究和创新方面领导着世界,并专注于对现实世界的挑战产生影响。在UCL,我们最近推出了一个专门的UCL人工智能中心,该中心将位于全球研究的最前沿。我们的学者正在与广泛的专家和组织合作,以创建新的算法来支持科学,创新和社会。

人工智能必须补充和增强人类努力,而不是取代它。我们需要结合抑制或防止技术使用不当使用的制衡,同时创建正确的基础设施和不同专家之间的联系,以确保我们开发帮助社会蓬勃发展的技术。

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