「この人は存在しません」創造主は彼のサイトの不気味な起源物語を明らかにする

Phillip Wangは、人工知能を利用したWebサイトThis Person Is Existsが存在しないというWebサイトの作成を担当した、33歳のソフトウェアエンジニアです。ページが更新されるたびに、生成的な敵対的ネットワーク（GAN）（元々はNvidiaによってコーディングされた）として知られているアルゴリズムが、完全に偽の人々の超現実的な肖像画をレンダリングします。

スタントは、完全に人工的な本物の画像として提示するためのA.Iの力の高まりに注意を向けるように設計されました。しかし王が言うように 逆に、 写真や画像が「証明」の標準的な代用品である社会では、かつては骨の折れる労働を必要としていた作業を自動化することによってイメージングの専門家の一部 - すぐに誰でも誰でも想像できる人が想像できることをしたという「証拠」を提供することができます。

「私は基本的に、私の人生の中で、スーパーインテリジェンスが現実のものとなることを認めようとしているので、残りの人生に専念する必要があります」と彼は説明します。 「反応は、A.Iについてどれだけの人々が暗闇の中にいるかを語っています。そしてその可能性。」

その場所はコードを打った。以前のUberソフトウェアエンジニアは、立ち上げ以来、This Person Is Existは約420万回訪問されていたが、当初は非公開のFacebookグループに投稿された1回限りのサイトでは悪くないと述べている。 Wangは当初、独立したA.Iに参加するように数人の友人を説得する方法としてそれを使用しました。彼が現在取り組んでいる研究しかし、1日以内に、彼はより広い聴衆がGANの可能性について学ぶことから利益を得ることができると決めました。彼は、この種の技術が革命的で危険なものになる可能性があることについて人々に知らせることが反応のエコーであることがどれほど重要であると述べた。

なぜ偽の顔が怖い突破口を表すのか

Wangのサイトは、昨年12月に公開されたNvidiaのStyleGANアルゴリズムを利用しています。彼の見解では、その可能性は、有用だが平凡なもの（考えてみると：歯冠の埋め込みの合理化）から、将来の薬に役立つまったく新しい分子の想像力を可能にすることなどまでの範囲に及ぶ。しかし、この革命的な技術はまた、これまで以上に詐欺や誤報を容易にします。

ユースケースが非常に多面的である理由は、GANを適用する方法がたくさんあるためです。これらの方法は、2つのネットワークを互いに突き合わせることによって訓練されます。ジェネレータと弁別子です。識別器は偽造画像とオリジナル画像を区別することを学習しながら、ジェネレータはそれが可能な限り最良の再現を試みる実際の画像を与えられます。何百万ものトレーニングセッションの後、アルゴリズムはそれが訓練された画像のコピーを作成するための超人的な能力を開発します。

同じ方法で、深い偽物、または既存の写真やビデオに重ね合わせてコンピューターで生成した画像を作成します。これらは、偽のニュース記事やその他のデマをプッシュするためによく使用されます。

また、Wangは多くのビジネスにもたらす革新に魅了されていますが、それによって引き起こされる可能性のある潜在的な損害についても人々にもっと認識してもらいたいのです。

一例として、不正行為者は、暴力、抗議、またはその他の潜在的に暴力的な反応をオンラインで扇動するために、GANが生成した偽の出来事を表すビデオまたは画像を広める可能性があります。

このプロセスはすべて自動化されているので、機械学習の原動力となる一連のグラフィック処理ユニット（GPU）またはグラフィックカードと、時計仕掛けのような偽造品を作り出すための一連の画像にアクセスする必要があります。

長期的には、StyleGANは存在しなかった人々の静止画像を作成することができますが、これらの画像を自然に話したり動かしたりすることは、それを超えるわずか2、3のステップです。幸いなことに、Wang氏は、GANについて知らされるだけでは、GANにだまされやすくなります。意識が高まれば、私たち全員が3Dグラフィックスや薬の改良をより簡単に楽しむことができるでしょう。

私は、私のデモンストレーションが意識を高めることを願っています。気づいていない人は、このテクノロジに対して最も脆弱です」とWang氏は言います。 「裏側では、A.I。本当にこの世に多くの利益をもたらすでしょう。」

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