GENERATIV SUN’IY INTELLEKT VA CHUQUR SOXTA AXLOQIY MA’LUMOTLARNI ANIQLASH USULLARI
DOI:
https://doi.org/10.65164/rp34xk11Ключевые слова:
Generativ sun’iy intellekt, chuqur soxta ma’lumotlar, axloqiy oqibatlar, chuqur soxta ma’lumotlarni aniqlash, mashinali o‘rganish, raqamli sud ekspertizasi, noto‘g‘ri ma’lumot, sun’iy intellekt etikasi, ommaviy axborot vositalarini manipulyatsiya qilish.Аннотация
Generativ sun’iy intellekt (SI) kontent yaratishda inqilob qilib, yuqori realistik tasvirlar, videolar, audio va matnlarni sintez qilish imkonini berdi. Biroq, bu rivojlanish, shuningdek, jiddiy axloqiy va ijtimoiy muammolarni keltirib chiqaradigan chuqur soxta, haqiqiy shaxslar va voqealarni ishonchli tarzda taqlid qila oladigan sintetik ommaviy axborot vositalarini ham keltirib chiqardi. Ushbu maqola generativ sun’iy intellektning ikki tomonlama tabiatini chuqur soxta ma’lumotlar bilan bog‘liq axloqiy oqibatlarni, jumladan, maxfiylikning buzilishi, noto‘g‘ri ma’lumotlar, manipulyatsiya va raqamli kontentga bo‘lgan ishonchning yo‘qolishini o‘rganish orqali o‘rganadi.
Библиографические ссылки
1.
Chesney, R., & Citron, D. K. (2019). Deep fakes: A looming challenge for privacy, democracy, and national security. California Law Review, 107(6), 1753-1819.
2.
Rossler, A., Cozzolino, D., Verdoliva, L., Riess, C., Thies, J., & Nießner, M. (2019). FaceForensics++: Learning to detect manipulated facial images. Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), 1-11.
3.
Nguyen, T. T., Nguyen, C. M., Nguyen, D. T., Nguyen, D. T., & Nahavandi, S. (2019). Deep learning for deep fake s creation and detection: A survey. arXiv preprint arXiv:1909.11573.
4.
Mirsky, Y., & Lee, W. (2021). The creation and detection of deep fake s: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(1),1-41.
5.
Westerlund, M. (2019). The emergence of deep fake technology: A review. Technology
Innovation Management Review, 9(11), 39-52.
