ТЕХНОЛОГИЯ ДИПФЕЙКОВ И ЕЁ ВЛИЯНИЕ НА МЕЖДУНАРОДНЫЕ КОНФЛИКТЫ
📻Редакция ЗВЕЗДА АНАЛИТИКА разбирается в деталях.
Обман и манипулирование средствами массовой информации всегда были частью коммуникаций военного времени, но никогда прежде практически ни у одного участника конфликта не было возможности генерировать реалистичные аудио, видео и текстовые сообщения политических чиновников и военных лидеров своего противника. По мере того, как искусственный интеллект (ИИ) становится все более изощренным - проблема, которую фейки создают для онлайн-информационных сред во время вооруженных конфликтов, будет только расти.
Чтобы справиться с этой ней, сотрудникам служб безопасности и директивным органам требуется гораздо большее понимание о том, как работает эта технология.
Дипфейки могут использоваться для широкого спектра целей, включая фальсификацию приказов военных лидеров, для создания паники среди общественности и вооруженных сил, а также для придания легитимности войнам и восстаниям. Хотя эти тактики часто будут терпеть неудачу, их потенциал воздействия на коммуникации и обмен сообщениями противника означает, что сотрудники службы безопасности и разведки неизбежно будут использовать их в широком спектре операций.
Учитывая важность надежной информационной среды для общества, правительствам, как правило, следует опасаться подделок, которые угрожают подорвать доверие. Тем не менее, сотрудники служб безопасности и разведки стран будут иметь сильные стимулы для использования цифровых подделок против своих противников, особенно в контексте вооруженного конфликта.
В результате странам следует рассмотреть возможность разработки кодекса поведения для использования правительствами дипфейков, опираясь на существующие международные нормы и прецеденты. Все эти фейки возможны только благодаря недавним прорывам в «машинном обучении».
Итак, обратимся к истории: первая статья о “машинном обучении” была опубликована в конце 1950—х годов, и до недавнего времени ее перспективы намного превосходили ее эффективность. Однако за последние 15 лет машинное обучение наконец-то реализовало свой первоначальный потенциал. Обусловлено широкой доступностью мульти-модальных данных (например, новостных статей, социальных сетей, аудио, изображений и видео), а также значительным снижением затрат на высокопроизводительный центральный процессор (CPU) и вычислительные кластеры графических процессоров (GPU), методы машинного обучения в настоящее время распространены повсеместно. Эти методы используются для обнаружения мошенничества с кредитными картами, управления автономными транспортными средствами и отслеживания каналов социальных сетей среди многих других приложений.
В основе недавней революции машинного обучения лежат нейронные сети, часто называемые “глубоким обучением”. При достаточном количестве данных и вычислительной мощности модели глубокого обучения могут быть чрезвычайно мощными, в том числе для создания реалистичных изображений, аудио и текста. Действительно, они настолько эффективны, что...
Продолжение читайте 👉👉👉здесь
📌Подписывайтесь - @zvezda_analytics
#звездааналитика #дипфейки #конфликты
📻Редакция ЗВЕЗДА АНАЛИТИКА разбирается в деталях.
Обман и манипулирование средствами массовой информации всегда были частью коммуникаций военного времени, но никогда прежде практически ни у одного участника конфликта не было возможности генерировать реалистичные аудио, видео и текстовые сообщения политических чиновников и военных лидеров своего противника. По мере того, как искусственный интеллект (ИИ) становится все более изощренным - проблема, которую фейки создают для онлайн-информационных сред во время вооруженных конфликтов, будет только расти.
Чтобы справиться с этой ней, сотрудникам служб безопасности и директивным органам требуется гораздо большее понимание о том, как работает эта технология.
Дипфейки могут использоваться для широкого спектра целей, включая фальсификацию приказов военных лидеров, для создания паники среди общественности и вооруженных сил, а также для придания легитимности войнам и восстаниям. Хотя эти тактики часто будут терпеть неудачу, их потенциал воздействия на коммуникации и обмен сообщениями противника означает, что сотрудники службы безопасности и разведки неизбежно будут использовать их в широком спектре операций.
Учитывая важность надежной информационной среды для общества, правительствам, как правило, следует опасаться подделок, которые угрожают подорвать доверие. Тем не менее, сотрудники служб безопасности и разведки стран будут иметь сильные стимулы для использования цифровых подделок против своих противников, особенно в контексте вооруженного конфликта.
В результате странам следует рассмотреть возможность разработки кодекса поведения для использования правительствами дипфейков, опираясь на существующие международные нормы и прецеденты. Все эти фейки возможны только благодаря недавним прорывам в «машинном обучении».
Итак, обратимся к истории: первая статья о “машинном обучении” была опубликована в конце 1950—х годов, и до недавнего времени ее перспективы намного превосходили ее эффективность. Однако за последние 15 лет машинное обучение наконец-то реализовало свой первоначальный потенциал. Обусловлено широкой доступностью мульти-модальных данных (например, новостных статей, социальных сетей, аудио, изображений и видео), а также значительным снижением затрат на высокопроизводительный центральный процессор (CPU) и вычислительные кластеры графических процессоров (GPU), методы машинного обучения в настоящее время распространены повсеместно. Эти методы используются для обнаружения мошенничества с кредитными картами, управления автономными транспортными средствами и отслеживания каналов социальных сетей среди многих других приложений.
В основе недавней революции машинного обучения лежат нейронные сети, часто называемые “глубоким обучением”. При достаточном количестве данных и вычислительной мощности модели глубокого обучения могут быть чрезвычайно мощными, в том числе для создания реалистичных изображений, аудио и текста. Действительно, они настолько эффективны, что...
Продолжение читайте 👉👉👉здесь
📌Подписывайтесь - @zvezda_analytics
#звездааналитика #дипфейки #конфликты