Sintetik media - (həmçinin AI tərəfindən yaradılan media, generativ AI tərəfindən istehsal olunan media, fərdiləşdirilmiş media, fərdiləşdirilmiş məzmun və ümumi şəkildə "deepfakes" kimi tanınır) - Avtomatlaşdırılmış vasitələr, xüsusilə süni intellekt alqoritmləri vasitəsilə məlumat və medianın süni istehsalı, manipulyasiyası və dəyişdirilməsi üçün istifadə olunan ümumi bir termin. Mahiyyəti Bu, insanları yanıltmaq və ya orijinal mənanı dəyişdirmək kimi məqsədlər üçün istifadə edilə bilər. Sintetik media sahəsi, generativ qarşıdurma şəbəkələrinin yaradılmasından sonra sürətlə inkişaf etmişdir, əsasən deepfakes, musiqi sintezi, mətn yaradılması, insan şəkli sintezi, nitq sintezi və daha çox sahələrdə tətbiq olunur. Mütəxəssislər "sintetik media" terminindən istifadə etsələr də, deepfakes və mətn sintezi kimi fərdi üsullar bəzən media tərəfindən bu şəkildə adlandırılmır, əvəzində onlar öz terminologiyaları ilə tanınır (və tez-tez "deepfakes" ifadəsi metafora kimi istifadə olunur, məsələn, təbii dil yaradılması üçün "mətn üçün deepfakes", neyral səs klonlaması üçün "səslər üçün deepfakes" və s.). Tarix 1950-ci illərdən əvvəl Sintetik media, avtomatlaşdırılmış sənət prosesi kimi, qədim Yunan mədəniyyətindəki avtomatlara qədər uzanır. Daedalus və İskəndəriyyəli Hero kimi ixtiraçılar mətn yazmaq, səs yaratmaq və musiqi ifa etmək qabiliyyətinə malik maşınlar dizayn etmişdilər. Avtomat əsaslı əyləncə ənənəsi tarix boyu inkişaf etmişdir və Avropa, Çin, Hindistan və s. kimi yerlərdə insan yaradıcılığını təqlid edən mexaniki varlıqlar tez-tez izdihamları cəlb edirdi. Digər avtomatlaşdırılmış maraqlı nümunələr, məsələn, Johann Philipp Kirnberger-in 1757-ci ildə yaratdığı "Musikalisches Würfelspiel" (Musiqi Zər Oyunu) da tamaşaçıları əyləndirirdi. Lakin bu maşınların texniki qabiliyyətlərinə baxmayaraq, heç biri orijinal məzmun yarada bilmirdi və tamamilə mexaniki dizaynlarından asılı idi. Süni intellektin yüksəlişi Süni intellekt tədqiqatları sahəsi 1956-cı ildə Dartmouth Kollecində keçirilən bir seminarda doğuldu və rəqəmsal hesablama vasitəsilə sənətin yaradılması, həmçinin generativ sənətin yüksəlişi başladı. AI tərəfindən yaradılan sənətin ilk təcrübələri arasında 1957-ci ildə yaradılan Illiac Suite də daxildir ki, bu, ümumiyyətlə elektron kompüter tərəfindən bəstələnmiş ilk partitura hesab olunur. Lejaren Hiller, Leonard Issacson ilə birlikdə İllinoys Universitetində (hər iki bəstəkar professor idi) ILLIAC I kompüterini proqramlaşdırdı və String Kvartet №4 üçün bəstə materialı yaratdı. 1960-cı ildə rus tədqiqatçı R.X.Zaripov "Ural-1" kompüterindən istifadə edərək alqoritmik musiqi bəstələməsi haqqında dünyada ilk məqaləni dərc etdi. 1965-ci ildə ixtiraçı Ray Kurzweil, müxtəlif bəstələrdə nümunələri tanıya bilən və bu nümunələrdən istifadə edərək yeni melodiyalar yarada bilən kompüter tərəfindən yaradılmış piano əsərini təqdim etdi. Kompüter Steve Allen'ın "I've Got a Secret" proqramında nümayiş etdirildi və aparıcıları çaşdırdı, nəhayət film ulduzu Harry Morgan Ray'in sirrini təxmin etdi. 1989-cu ildən əvvəl süni neyron şəbəkələri yaradıcılığın müəyyən aspektlərini modelləşdirmək üçün istifadə olunurdu. Peter Todd (1989) ilk dəfə neyron şəbəkəsini musiqi parçalarından ibarət təlim dəsti ilə təlim keçərək musiqi melodiyalarını yenidən istehsal etmək üçün istifadə etdi. Daha sonra o, şəbəkənin giriş parametrlərini dəyişdirmək üçün bir dəyişiklik alqoritmindən istifadə etdi. Şəbəkə yeni musiqini təsadüfi şəkildə yarada bilirdi, lakin bu proses çox nəzarətsiz idi. 2014-cü ildə Ian Goodfellow və həmkarları maşın öyrənmə sistemlərinin yeni bir sinfini inkişaf etdirdilər: generativ qarşıdurma şəbəkələri (GAN). İki neyron şəbəkəsi bir-biri ilə oyun nəzəriyyəsi mənasında bir oyunda (tez-tez, lakin həmişə deyil, sıfır cəm oyunu şəklində) rəqabət aparır. Təlim dəsti verildikdə, bu texnika təlim dəsti ilə eyni statistikaya malik yeni məlumatlar yaradır. Məsələn, fotoşəkillər üzərində təlim keçmiş bir GAN, insan müşahidəçilərinə ən azı səthi şəkildə həqiqi görünən və bir çox realistik xüsusiyyətlərə malik yeni fotoşəkillər yarada bilər. İlk növbədə nəzarətsiz öyrənmə üçün generativ model kimi təklif edilsə də, GAN-lar yarı nəzarətli öyrənmə, tam nəzarətli öyrənmə və möhkəmləndirici öyrənmə üçün də faydalı olduğunu sübut etdi. 2016-cı ildə keçirilən bir seminarda Yann LeCun GAN-ları "son iyirmi ildə maşın öyrənməsində ən maraqlı ideya" kimi təsvir etdi. 2017-ci ildə Google, dil modelləşdirməsi üçün xüsusi yeni bir neyron şəbəkəsi arxitekturası olan transformatorları təqdim etdi. Bu, təbii dil emalında sürətli irəliləyişlərə imkan yaratdı. Transformatorlar yüksək səviyyəli ümumiləşdirmə qabiliyyətinə malik idi və OpenAI tərəfindən yaradılan GPT-3 və Jukebox kimi şəbəkələr mətn və musiqi sintezini insan qabiliyyətinə yaxın səviyyədə yerinə yetirə bildi. GPT-3 və GPT-2-nin ssenari yazmaq üçün istifadə edilməsi cəhdləri də olub, nəticədə həm dramatik (GPT-2 tərəfindən yazılmış İtaliya qısametrajlı filmi "Frammenti di Anime Meccaniche"), həm də komediya narrativləri (YouTube yaradıcısı Calamity AI tərəfindən yazılmış GPT-3 tərəfindən yazılmış "Solicitors" qısametrajlı filmi) yaranıb. Sintetik medianın qolları Deepfakes Deepfakes ("deep learning" və "fake" sözlərinin birləşməsindən yaranan bir portmanto) sintetik medianın ən məşhur formasıdır. Deepfakes, mövcud şəkil və ya videonu istifadə edərək mövzunu başqasının oxşarlığı ilə əvəz edən media istehsalıdır. Onlar tez-tez avtokodlayıcılar və generativ qarşıdurma şəbəkələri (GAN) kimi maşın öyrənmə texnikalarından istifadə edərək mövcud medianı mənbə medianın üzərinə qoyur və birləşdirir. Deepfakes, məşhurların pornoqrafik videolarında, qisas porno, saxta xəbərlər, fırıldaq və maliyyə dolandırıcılığı kimi istifadələri ilə geniş diqqət çəkdi. Bu, onların istifadəsini aşkar etmək və məhdudlaşdırmaq üçün həm sənaye, həm də hökumət tərəfindən tədbirlərə səbəb oldu. "Deepfakes" termini 2017-ci ilin sonunda "deepfakes" adlı Reddit istifadəçisi tərəfindən yaradıldı. O və r/deepfakes Reddit icmasındakı digər istifadəçilər yaratdıqları deepfakes-ləri paylaşdılar; bir çox video məşhurların üzlərinin pornoqrafik videolardakı aktrisaların bədənlərinə əlavə edilməsini əhatə edirdi, pornoqrafik olmayan məzmun isə aktyor Nikolas Keycin üzlərinin müxtəlif filmlərə əlavə edildiyi videoları əhatə edirdi. 2017-ci ilin dekabrında Samantha Cole Vice-də r/deepfakes haqqında bir məqalə dərc etdi və bu, deepfakes-lərin onlayn icmalarda paylaşılmasına ilk dəfə əsas diqqət çəkdi. Altı həftə sonra Cole, AI köməkli saxta pornoqrafiyanın böyük artımı haqqında bir əlavə məqalə yazdı. 2018-ci ilin fevralında r/deepfakes Reddit tərəfindən qeyri-iradi pornoqrafiya paylaşdığı üçün qadağan edildi. Digər vebsaytlar da qeyri-iradi pornoqrafiya üçün deepfakes-lərin istifadəsini qadağan etdi, o cümlədən sosial media platforması Twitter və pornoqrafiya saytı Pornhub. Lakin bəzi vebsaytlar, o cümlədən 4chan və 8chan, hələ də Deepfake məzmununu qadağan etməyiblər. Pornoqrafik olmayan deepfake məzmunu YouTube yaradıcıları, məsələn, Ctrl Shift Face və Shamook tərəfindən yaradılan videolarla populyarlıq qazanmağa davam edir. 2020-ci ilin martında iOS üçün Impressions adlı mobil tətbiq buraxıldı. Tətbiq istifadəçilərə məşhurların üzlərini bir neçə dəqiqə ərzində videolara əlavə etmək üçün platforma təqdim edir.
https://www.synthesia.io/glossary/synthetic-media
https://www.techuk.org/resource/synthetic-media-what-are-they-and-how-are-techuk-members-taking-steps-to-tackle-misinformation-and-fraud.html
https://www.d-id.com/resources/glossary/synthetic-media/
https://innovating.news/article/synthetic-media-deepfakes/
https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/the-spread-of-synthetic-media-on-x/
https://panopticon.am/what-is-synthetic-media/
https://www.thedigitalspeaker.com/what-is-synthetic-media-ultimate-guide/
https://learn.g2.com/synthetic-media
https://www.colossyan.com/glossary/synthetic-media
https://jarnoduursma.com/spreker/1-synthetic-media/
https://www.digitalhumans.com/blog/what-is-synthetic-media-digital-human-technology
https://blog.paperspace.com/2020-guide-to-synthetic-media/
https://www.truepic.com/blog/what-business-needs-to-know-synthetic-voice-and-image-are-potential-threats
https://cmr.berkeley.edu/2022/10/synthetic-media-what-managers-need-to-know-about-this-emergent-phenomenon/
https://www.bvp.com/atlas/roadmap-the-rise-of-synthetic-media
https://adello.com/the-rise-and-dangers-of-synthetic-media-an-article-by-dr-mark-van-rijmenam/
https://medium.com/the-wall-street-journal/an-introduction-to-synthetic-media-and-journalism-cbbd70d915cd
https://supplychaingamechanger.com/what-is-synthetic-media-and-is-it-good-or-bad/
https://elai.io/synthetic-media/
https://wp.nyu.edu/tuan/synthetic-media/
https://www.paravision.ai/news/synthetic-media-and-deepfakes-opportunities-threats-and-protections/
https://medium.thirdwaveberlin.com/synthetic-media-what-it-is-and-why-its-important-3c602e432c31
https://carnegieendowment.org/research/2020/07/deepfakes-and-synthetic-media-in-the-financial-system-assessing-threat-scenarios?lang=en
https://medium.com/the-wall-street-journal/an-introduction-to-synthetic-media-and-journalism-cbbd70d915cd
https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/ai-generated-synthetic-media-future-content-rcna72958
https://www.respeecher.com/blog/what-are-deepfakes-synthetic-media-explained
https://research.reading.ac.uk/synthetic-media-research-network/
https://matthewdwhite.medium.com/synthetic-media-a-double-edged-sword-in-the-digital-era-fb2a59ce4d83
Tarix : 2 fevral 2025
Əksi qeyd olunmayıbsa, bu məzmun CC BY-SA 4.0 çərçivəsində yayımlanır.
