Implications sociétales de l'IA générative Vidéo

La vidéo explore l'IA générative, présentant d'abord des applications innovantes comme DeepDream de Google. Cependant, elle aborde rapidement des sujets plus sombres, en se concentrant sur les défis éthiques des deepfakes, notamment leurs implications en matière de désinformation et de sécurité nationale. Elle souligne également les problèmes de biais dans l'IA, montrant comment les données de formation peuvent influencer les résultats. Un point clé est l'érosion du concept de vérité, où l'IA générative peut semer la méfiance dans les médias et exacerber la polarisation sociale. Toutefois, la vidéo reconnaît aussi les opportunités offertes par l'IA, tout en soulignant la tension entre l'innovation et la nécessité de réglementation. Elle conclut en mettant l'accent sur l'importance de l'éducation pour naviguer dans ce paysage complexe.

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Objectifs :

Comprendre les implications de l'intelligence artificielle générative, en particulier les deepfakes, sur la société, la démocratie et l'éthique, tout en explorant les opportunités et les défis associés à cette technologie.

Chapitres :

Introduction à l'Intelligence Artificielle Générative
L'intelligence artificielle générative est au cœur d'une nouvelle frontière technologique qui transforme notre manière de percevoir et de créer. Des œuvres d'art visuel impressionnantes, comme celles produites par Midjourney et DeepDream de Google, aux mélodies sophistiquées d'OpenAI MuseNet, les limites créatives semblent s'estomper.
Les Deepfakes : Problèmes Éthiques et Risques
Cependant, avec cette magie vient la malice. Les deepfakes brouillent les frontières entre le réel et le faux, posant d'énormes problèmes éthiques. Ces technologies peuvent être utilisées pour créer des vidéos ou des audios trompeurs, représentant des personnalités publiques ou des politiciens disant ou faisant des choses qu'ils n'ont jamais dites ou faites. Cela peut être utilisé pour diffuser de fausses informations ou de la propagande, manipulant ainsi l'opinion publique.
Conséquences des Deepfakes sur la Société
À mesure que les deepfakes deviennent de plus en plus convaincants, il devient difficile pour le public de discerner le vrai du faux. Cela pourrait conduire à une érosion générale de la confiance dans les médias vidéo et audio, où tout peut être remis en question. L'IA, y compris les technologies génératives comme les deepfakes, repose sur des données pour apprendre et généraliser. Ces données, provenant du monde réel, peuvent refléter des inégalités et des stéréotypes.
Impact sur la Démocratie et la Confiance Publique
Les deepfakes pourraient également compromettre le processus démocratique. Si les citoyens ne peuvent pas discerner le vrai du faux, cela pourrait influencer les campagnes électorales et diminuer la confiance dans les institutions démocratiques. Les élections pourraient être marquées par des vidéos falsifiées destinées à discréditer les opposants, entraînant une instabilité politique.
Réglementation et Innovation
Le débat entre l'innovation et la réglementation est plus vif que jamais. Historiquement, la technologie a souvent évolué plus rapidement que la capacité de la société à l'encadrer. Avec l'IA générative, le défi est encore plus grand, car cette technologie a le potentiel de transformer de nombreux aspects de notre vie. Il est essentiel d'établir un équilibre entre innovation et réglementation, nécessitant une collaboration étroite entre les décideurs politiques, les chercheurs et la société civile.
Opportunités et Responsabilité
Malgré les dangers, l'IA générative offre des opportunités sans précédent. Elle peut améliorer des vies, créer des solutions et enrichir notre culture. Guidés par la responsabilité, l'éthique et la collaboration, nous pouvons façonner l'avenir de l'IA générative pour le bien de tous. L'éducation joue un rôle primordial pour comprendre les enjeux et adopter des outils de manière éclairée.

FAQ :

Qu'est-ce que l'IA générative?

L'IA générative est une forme d'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour créer du contenu original, comme des images, de la musique ou du texte, en se basant sur des données d'apprentissage.

Comment les deepfakes sont-ils créés?

Les deepfakes sont créés en utilisant des techniques d'apprentissage automatique, notamment des réseaux de neurones, pour superposer des visages ou modifier des voix dans des vidéos ou des audios, rendant le contenu difficile à distinguer de la réalité.

Quels sont les dangers des deepfakes?

Les deepfakes posent des risques éthiques et de désinformation, car ils peuvent être utilisés pour créer de fausses déclarations de personnalités publiques, manipuler l'opinion publique et nuire à la confiance dans les médias.

Comment l'IA peut-elle être biaisée?

L'IA peut être biaisée si elle est formée sur des données qui contiennent des stéréotypes ou des inégalités, ce qui peut conduire à des résultats discriminatoires dans des applications comme la reconnaissance vocale.

Quel est l'impact des deepfakes sur la démocratie?

Les deepfakes peuvent compromettre le processus démocratique en diffusant de fausses informations qui influencent les élections et en érodant la confiance du public dans les institutions.

Quelques cas d'usages :

Vérification des faits dans les médias

Les journalistes peuvent utiliser des outils d'analyse pour détecter les deepfakes et vérifier l'authenticité des contenus avant leur publication, afin de maintenir la crédibilité des informations diffusées.

Formation en éthique de l'IA

Les entreprises peuvent organiser des sessions de formation pour sensibiliser leurs employés aux enjeux éthiques liés à l'utilisation de l'IA générative, en mettant l'accent sur la détection des biais et des deepfakes.

Campagnes de sensibilisation

Les organisations peuvent lancer des campagnes de sensibilisation pour informer le public sur les dangers des deepfakes et sur la manière de discerner le vrai du faux dans les contenus médiatiques.

Développement de technologies de détection

Les entreprises technologiques peuvent investir dans le développement d'outils de détection des deepfakes pour aider à identifier et à signaler les contenus falsifiés sur les plateformes en ligne.

Réglementation et législation

Les gouvernements peuvent établir des réglementations pour encadrer la création et la diffusion de deepfakes, afin de protéger le public contre la désinformation tout en favorisant l'innovation.

Glossaire :

IA générative

L'intelligence artificielle générative désigne des systèmes d'IA capables de créer du contenu original, comme des images, de la musique ou du texte, en apprenant à partir de données existantes.

Deepfake

Les deepfakes sont des contenus audio ou vidéo falsifiés qui utilisent des techniques d'IA pour superposer des visages ou modifier des voix, rendant difficile la distinction entre le vrai et le faux.

Biais de données

Les biais de données se réfèrent à des inégalités ou des stéréotypes présents dans les données utilisées pour former des systèmes d'IA, ce qui peut conduire à des résultats discriminatoires.

Reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale est une technologie qui permet à un système d'IA de comprendre et de transcrire la parole humaine en texte.

Démocratie

La démocratie est un système politique dans lequel le pouvoir est exercé par le peuple, souvent par le biais d'élections libres et équitables.

Chambres d'écho

Les chambres d'écho désignent des environnements où les individus sont exposés uniquement à des informations qui renforcent leurs croyances préexistantes, ce qui peut mener à une polarisation.

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L'IA générative est au cœur de la

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nouvelle frontière technologique,

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transformant nos manières de voir et de

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créer. De l'art visuel hallucinant de

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Midjourney, DeepDream de Google aux

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mélodies sophistiquées d'openAI MuseNet,

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les limites créatives semblent s'estomper.

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Cependant, avec la magie vient la malice.

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Les "deepfakes" brouillent les

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frontières entre réel et faux,

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posant d'énormes problèmes éthiques.

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Les deepfakes peuvent être utilisés

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pour créer des vidéos ou des audios faux qui

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présentent des personnalités publiques

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ou des politiciens disant ou faisant des

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choses qu'ils n'ont jamais dites ou faites.

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Cela peut être utilisé pour diffuser

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de fausses informations ou de la

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propagande manipulant l'opinion publique.

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Les deepfakes pourraient être utilisés

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pour imiter des dirigeants nationaux

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ou des officiers militaires,

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créant des vidéos qui pourraient

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déclencher des crises diplomatiques,

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voire des conflits.

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À mesure que les deepfakes deviennent

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de plus en plus convaincants,

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il devient difficile pour le public

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de discerner le vrai du faux.

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Cela pourrait conduire à une

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érosion générale de la confiance

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dans les médias vidéo et audio,

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où tout peut être remis en question.

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L'intelligence artificielle,

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y compris les technologies

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génératives comme les deepfakes,

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repose sur des données pour

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apprendre et généraliser.

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Ces données proviennent du monde

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réel et tout comme notre monde

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a des inégalités et des stéréotypes,

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ces inégalités peuvent se refléter

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dans les données. Lorsqu'une IA est

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formée sur des données biaisées,

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elle peut intégrer et perpétuer ces biais.

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Ainsi, si les deepfakes sont utilisés pour,

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disons,

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générer des échantillons de voix ou

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de visages qui ne représentent pas

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équitablement la diversité du monde réel,

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alors

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l'IA qui apprend de ces

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échantillons sera elle-même biaisée

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conduisant à des systèmes discriminatoires.

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Un système d'IA pour la reconnaissance

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vocale qui serait formée principalement

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sur des voix masculines,

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pourrait avoir du mal à reconnaître

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et à comprendre correctement

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les voix féminines ou d'autres

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voix qui ne correspondent pas au

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modèle sur lequel il a été formé.

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Avec la propagation des deepfakes,

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la réalité objective pourrait être

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mise à mal. Si tout peut être falsifié,

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le concept même de vérité pourrait

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être érodé, avec des conséquences

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profondes pour la société.

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À mesure que les deepfakes deviennent

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de plus en plus sophistiqués et

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indiscernables de la réalité,

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le public pourrait commencer à douter

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systématiquement de la véracité

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de tout contenu vidéo ou audio,

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qu'il s'agisse de nouvelles,

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de documentaires ou d'entretiens.

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Cela pourrait aboutir à une société où

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les gens ne croient plus ce qu'ils voient

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ou entendent,

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rendant la diffusion d'informations

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fiables extrêmement difficile.

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Les organisations médiatiques

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pourraient avoir besoin d'adopter

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de nouvelles méthodes de validation

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et de certification pour prouver

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l'authenticité de leur contenu. Dans

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un monde où la vérité objective

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est mise en doute,

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les individus pourraient se

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tourner davantage vers des sources

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d'information qui confirment leurs

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croyances préexistantes,

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renforçant les chambres d'écho

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et la polarisation.

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Les deepfakes pourraient être

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utilisés pour soutenir des théories

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du complot, et étant donné que ces

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vidéos seraient difficiles à réfuter,

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ces théories pourraient gagner en

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popularité et en influence.

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Cela pourrait entraîner une fragmentation

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accrue de la société avec des

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groupes de plus en plus isolés et en

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désaccord sur les faits fondamentaux.

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Les démocraties reposent sur un

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électorat informé pour fonctionner

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efficacement. Si les citoyens ne peuvent

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pas discerner le vrai du faux en raison

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de la prolifération de deepfakes,

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cela pourrait compromettre

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le processus démocratique.

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Les campagnes électorales pourraient

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être marquées par des vidéos falsifiées

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destinées à discréditer les opposants.

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Et les élections pourraient être influencées

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par des informations trompeuses.

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La confiance dans les institutions

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démocratiques pourrait diminuer,

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entraînant une instabilité politique et un

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affaiblissement des valeurs démocratiques.

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Comment légiférer sur cette

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technologie en évolution rapide ?

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Le débat entre l'innovation et la

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réglementation est plus vif que jamais.

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Historiquement, la technologie a

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souvent évolué plus rapidement que la

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capacité de la société à l'encadrer.

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Lorsque l'internet a commencé

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à se populariser par exemple,

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il a fallu des années avant que

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des lois sur la vie privée,

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le droit d'auteur ou la

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cybersécurité soient établies. Avec l'IA

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générative,

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le défi est encore plus grand car

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la technologie a le potentiel de

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transformer de nombreux aspects de notre vie,

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des médias à la politique, en

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passant par l'économie.

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Les premiers problèmes posés par

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l'apparition des deepfakes étaient

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principalement d'ordre éthique

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ou liés à la désinformation.

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Cependant,

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il n'existait pas au départ de

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réglementation claire pour pénaliser

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ou encadrer la création et la

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diffusion de deepfakes malveillants.

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Une réglementation stricte

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peut entraver l'innovation.

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Si l'on impose des restrictions

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sévères sur la recherche et le

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développement en IA générative,

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cela pourrait empêcher des découvertes

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potentiellement bénéfiques pour la société.

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Par ailleurs,

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une réglementation trop stricte peut

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pousser les innovateurs à délocaliser

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leurs recherches dans des pays où

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la législation est plus clémente.

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Supposons que la réglementation

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impose un processus d'approbation

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long et coûteux pour toute

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nouvelle application de l'IA

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générative.

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Cela pourrait décourager les startups

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et les innovateurs individuels,

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favorisant ainsi les grandes entreprises

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disposant de ressources importantes.

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L'équilibre idéal entre innovation

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et réglementation nécessite une

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collaboration étroite entre les

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décideurs politiques, les chercheurs,

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les entreprises et la société civile.

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Il est essentiel d'avoir des discussions

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ouvertes et inclusives pour comprendre

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les implications de la technologie et

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créer une réglementation qui protège la

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société tout en favorisant l'innovation.

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Certains pays ont commencé à établir

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des comités d'éthique en matière d'IA,

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composés d'experts de divers domaines

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pour guider la création de législation.

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Ces comités examinent les implications

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éthiques, sociales et économiques de l'IA

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et conseillent les gouvernements sur

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la manière d'encadrer la technologie.

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L'IA générative, malgré ces dangers,

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offre des opportunités sans précédent.

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Elle peut améliorer des vies,

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créer des solutions et enrichir notre

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culture. Guidés par la responsabilité,

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l'éthique et la collaboration,

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nous pouvons façonner l'avenir de l'IA

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générative pour le bien de tous.

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Face à ces défis,

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l'éducation est primordiale.

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Une formation solide permet

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de comprendre les enjeux,

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d'adopter des outils et de

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poser des questions éclairées.

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Generative KI ist das Herzstück von

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neue technologische Grenzen,

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die Art und Weise, wie wir sehen und

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schaffen. Überwältigende visuelle Kunst von

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Midjourney, Googles DeepDream in den USA

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ausgefeilte Melodien aus openAI MuseNet,

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Kreative Grenzen scheinen zu verschwimmen.

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Mit der Magie kommt jedoch auch die Bosheit.

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Deepfakes verwischen die

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Grenzen zwischen echt und falsch,

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ethische Probleme aufwerfen.

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Deepfakes können verwendet werden

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um gefälschte Videos oder Audios zu erstellen, die

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Zeigen Sie Personen des öffentlichen Lebens

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oder Politiker, die sagen oder machen

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Dinge, die sie nie gesagt oder getan haben.

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Dies kann verwendet werden, um zu senden

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falsche Angaben oder

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Propaganda, die die öffentliche Meinung manipuliert.

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Deepfakes könnten verwendet werden

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nationalen Führern nacheifern

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oder Militäroffiziere,

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Erstellen von Videos, die

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diplomatische Krisen auslösen,

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oder gar Konflikte.

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Da Deepfakes immer häufiger vorkommen

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immer überzeugender,

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Schwierig wird es für das Publikum

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Wahrheit von Lüge zu unterscheiden.

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Dies könnte zu einer

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Allgemeine Erosion des Vertrauens

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in Video- und Audiomedien,

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wo alles hinterfragt werden kann.

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Künstliche Intelligenz

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einschließlich Technologien

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generative wie Deepfakes,

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basiert auf Daten für

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Lernen und verallgemeinern.

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Diese Daten stammen aus der ganzen Welt

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Und genau wie unsere Welt

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Ungleichheiten und Stereotypen,

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Diese Ungleichheiten spiegeln sich in der

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in den Daten. Wenn eine KI

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mit verzerrten Daten geschult wurden,

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Sie kann diese Vorurteile integrieren und aufrechterhalten.

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Wenn also Deepfakes verwendet werden,

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sagen

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Stimmproben generieren oder

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Gesichter, die nicht

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gerechte Vielfalt in der realen Welt,

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dann

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KI, die daraus lernt

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Stichproben werden selbst verzerrt sein

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diskriminierende Systeme führen.

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Ein KI-System zur Erkennung

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die in erster Linie gebildet werden

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auf männliche Stimmen,

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Schwierigkeiten haben könnten,

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und richtig zu verstehen

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weibliche Stimmen oder andere

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Stimmen, die nicht mit der

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Modell, an dem er ausgebildet wurde.

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Mit der Verbreitung von Deepfakes

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Die objektive Realität könnte sein:

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unterminiert. Wenn alles falsifiziert werden kann,

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Der Begriff der Wahrheit selbst könnte

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erodiert werden, mit Folgen

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für die Gesellschaft.

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Da Deepfakes immer häufiger vorkommen

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immer ausgefeilteren und

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von der Realität nicht zu unterscheiden,

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Die Öffentlichkeit könnte anfangen zu zweifeln

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Konsequente Wahrhaftigkeit

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Video- oder Audioinhalte,

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ob es sich um Neuigkeiten handelt,

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Dokumentarfilme oder Interviews.

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Dies könnte zu einer Gesellschaft führen, in der

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Die Menschen glauben nicht mehr, was sie sehen

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oder höre,

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Verbreitung von Informationen

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extrem schwierige Zuverlässigkeit.

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Medienunternehmen

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Möglicherweise müssen Sie

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Neue Validierungsmethoden

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und Zertifizierung zum Nachweis

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die Authentizität ihres Inhalts. In

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Eine Welt, in der die objektive Wahrheit

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im Zweifel ist,

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Einzelpersonen könnten

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Sich mehr den Quellen zuwenden

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Informationen, die ihre

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bereits bestehende Glaubenssätze,

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Verstärkung von Echokammern

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und Polarisation.

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Deepfakes könnten sein

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zur Unterstützung von Theorien verwendet

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Verschwörung und angesichts der Tatsache, dass diese

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Videos wären schwer zu widerlegen,

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Diese Theorien könnten an Bedeutung gewinnen.

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Popularität und Einfluss.

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Dies könnte zu einer Fragmentierung führen

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Zunahme der Gesellschaft mit

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Gruppen, die zunehmend isoliert sind und

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Meinungsverschiedenheiten über die grundlegenden Fakten.

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Demokratien beruhen auf einer

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Informierte Wählerschaft, um zu funktionieren

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effektiv. Wenn die Bürger nicht in der Lage sind,

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Nicht durch die Vernunft Wahrheit von Lüge unterscheiden

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die Verbreitung von Deepfakes,

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Dies könnte die

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den demokratischen Prozess.

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Wahlkämpfe könnten

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mit manipulierten Videos getaggt werden

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Gegnern zu diskreditieren.

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Und Wahlen könnten beeinflusst werden

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durch irreführende Angaben.

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Vertrauen in Institutionen

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abnehmen könnte,

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politische Instabilität und

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Schwächung demokratischer Werte.

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Wie kann man diesbezüglich Rechtsvorschriften erlassen?

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Sich schnell entwickelnde Technologie?

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Die Debatte zwischen Innovation und Innovation

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Die Regulierung ist intensiver denn je.

00:04:21

Historisch gesehen hat die Technologie

00:04:23

hat sich oft schneller entwickelt als die

00:04:26

die Fähigkeit des Unternehmens, sie zu überwachen.

00:04:28

Als das Internet anfing

00:04:29

um populär zu werden, z.B.

00:04:31

Es hat Jahre gedauert, bis

00:04:33

Datenschutzgesetze,

00:04:35

Urheberrecht oder Urheberrecht

00:04:37

Cybersicherheit ist etabliert. Mit KI

00:04:39

Generativ

00:04:39

Die Herausforderung ist noch größer, denn

00:04:42

Die Technologie hat das Potenzial,

00:04:44

viele Aspekte unseres Lebens zu verändern,

00:04:46

von den Medien bis zur Politik,

00:04:49

durch die Wirtschaft.

00:04:50

Die ersten Probleme, die sich aus der

00:04:52

Das Auftreten von Deepfakes

00:04:54

hauptsächlich ethische

00:04:56

oder im Zusammenhang mit Desinformation.

00:04:58

Aber

00:04:58

Anfangs gab es keine

00:05:01

Klare Regelungen zur Bestrafung

00:05:03

oder die Erstellung und Entwicklung von

00:05:05

Verbreitung von bösartigen Deepfakes.

00:05:07

Strenge Vorschriften

00:05:09

kann Innovationen behindern.

00:05:11

Wenn Einschränkungen auferlegt werden

00:05:12

über Forschung und

00:05:14

generative KI-Entwicklung,

00:05:15

Dies könnte Entdeckungen verhindern

00:05:18

potenziell vorteilhaft für die Gesellschaft.

00:05:21

Außerdem

00:05:21

Eine zu strenge Regulierung kann

00:05:24

Innovatoren dazu bringen, ihren Standort zu verlagern

00:05:26

ihre Forschung in Ländern, in denen

00:05:28

Die Gesetzgebung ist milder.

00:05:30

Nehmen wir an, dass die Verordnungen

00:05:31

erzwingt ein Genehmigungsverfahren

00:05:33

zeitaufwändig und kostspielig für jeden

00:05:35

Neue Anwendung von KI

00:05:36

Generativ.

00:05:37

Dies könnte Startups abschrecken

00:05:39

und einzelne Innovatoren,

00:05:42

Bevorzugung großer Unternehmen

00:05:44

mit erheblichen Ressourcen.

00:05:49

Die ideale Balance der Innovation

00:05:52

und die Regulierung erfordert eine

00:05:54

enge Zusammenarbeit zwischen den

00:05:56

politische Entscheidungsträger, Forscher,

00:05:58

Wirtschaft und Zivilgesellschaft.

00:06:01

Es ist wichtig, Diskussionen zu führen

00:06:04

offen und inklusiv zu verstehen

00:06:06

die Implikationen der Technologie und

00:06:09

Vorschriften zu schaffen, die die

00:06:12

Gesellschaft zu fördern und gleichzeitig Innovationen zu fördern.

00:06:14

Einige Länder haben damit begonnen,

00:06:16

KI-Ethikkommissionen,

00:06:18

bestehend aus Experten aus verschiedenen Bereichen

00:06:21

als Richtschnur für die Schaffung von Rechtsvorschriften.

00:06:23

Diese Ausschüsse befassen sich mit den Auswirkungen der

00:06:26

Ethische, soziale und ökonomische Aspekte von KI

00:06:28

und beraten Regierungen in Bezug auf

00:06:30

wie man die Technologie rahmt.

00:06:32

Generative KI ist trotz dieser Gefahren

00:06:35

bietet noch nie dagewesene Möglichkeiten.

00:06:38

Es kann das Leben verbessern,

00:06:39

Schaffen Sie Lösungen und bereichern Sie unsere

00:06:42

Kultur. Angetrieben von Verantwortung,

00:06:45

Ethik und Zusammenarbeit,

00:06:47

Wir können die Zukunft der KI gestalten

00:06:49

Generativ zum Wohle aller.

00:06:51

Angesichts dieser Herausforderungen

00:06:54

Bildung steht an erster Stelle.

00:06:55

Eine solide Ausbildung ermöglicht

00:06:57

verstehen, was auf dem Spiel steht,

00:06:58

Instrumente zu übernehmen und

00:07:00

Stellen Sie fundierte Fragen.

00:00:05

La IA generativa está en el corazón de

00:00:07

nueva frontera tecnológica,

00:00:08

transformando la forma en que vemos y

00:00:11

crear. Arte visual alucinante de

00:00:13

Midjourney, el DeepDream de Google en Estados Unidos

00:00:16

sofisticadas melodías de openAI MuseNet,

00:00:18

Los límites creativos parecen difuminarse.

00:00:21

Sin embargo, con la magia viene la malicia.

00:00:25

Los deepfakes difuminan el

00:00:27

límites entre lo real y lo falso,

00:00:29

planteando enormes problemas éticos.

00:00:31

Se pueden utilizar deepfakes

00:00:33

para crear videos o audios falsos que

00:00:36

Figuras públicas destacadas

00:00:37

o políticos que dicen o hacen

00:00:40

cosas que nunca dijeron ni hicieron.

00:00:43

Esto se puede utilizar para transmitir

00:00:45

información falsa o

00:00:48

propaganda que manipula la opinión pública.

00:00:50

Se podrían utilizar deepfakes

00:00:52

para emular a los líderes nacionales

00:00:54

u oficiales militares,

00:00:55

crear videos que puedan

00:00:58

desencadenando crisis diplomáticas,

00:00:59

o incluso conflictos.

00:01:02

A medida que los deepfakes se vuelven más frecuentes

00:01:04

cada vez más convincente,

00:01:06

Se vuelve difícil para la audiencia

00:01:08

discernir la verdad de la falsedad.

00:01:10

Esto podría llevar a una

00:01:11

Erosión general de la confianza

00:01:13

en medios de vídeo y audio,

00:01:15

donde todo puede ser cuestionado.

00:01:19

Inteligencia artificial

00:01:19

incluyendo tecnologías

00:01:21

generativos como los deepfakes,

00:01:23

se basa en datos de

00:01:25

Aprender y generalizar.

00:01:26

Estos datos provienen de todo el mundo

00:01:28

y al igual que nuestro mundo

00:01:30

desigualdades y estereotipos,

00:01:33

Estas desigualdades pueden reflejarse en la

00:01:35

en los datos. Cuando una IA es

00:01:37

entrenado con datos sesgados,

00:01:39

puede integrar y perpetuar estos sesgos.

00:01:42

Por lo tanto, si los deepfakes están acostumbrados a,

00:01:45

decir

00:01:45

generar muestras de voz, o

00:01:47

rostros que no representan

00:01:49

diversidad equitativa en el mundo real,

00:01:52

entonces

00:01:52

IA que aprende de estos

00:01:54

Las muestras en sí mismas estarán sesgadas

00:01:56

que conducen a sistemas discriminatorios.

00:02:00

Un sistema de IA para el reconocimiento

00:02:02

que se formarían principalmente

00:02:04

en las voces masculinas,

00:02:05

podría tener problemas para reconocer

00:02:07

y para entender correctamente

00:02:09

voces femeninas u otras

00:02:11

voces que no coinciden con el

00:02:13

modelo en el que se formó.

00:02:15

Con la difusión de los deepfakes,

00:02:17

La realidad objetiva podría ser

00:02:19

Socavado. Si todo puede ser falsificado,

00:02:22

El concepto mismo de verdad podría

00:02:24

se erosione, con consecuencias

00:02:26

para la sociedad.

00:02:28

A medida que los deepfakes se vuelven más frecuentes

00:02:30

cada vez más sofisticado y

00:02:32

indistinguible de la realidad,

00:02:34

El público podría empezar a dudar

00:02:36

Veracidad constante

00:02:38

cualquier contenido de video o audio,

00:02:40

ya sea noticia,

00:02:42

documentales o entrevistas.

00:02:44

Esto podría dar lugar a una sociedad en la que

00:02:45

La gente ya no cree lo que ve

00:02:48

o oír,

00:02:49

Realización de la difusión de la información

00:02:51

confiabilidad extremadamente difícil.

00:02:53

Organizaciones de medios de comunicación

00:02:54

Es posible que tenga que adoptar

00:02:56

Nuevos métodos de validación

00:02:58

y certificación para demostrar

00:03:00

la autenticidad de su contenido. En

00:03:01

Un mundo donde la verdad objetiva

00:03:03

está en duda,

00:03:04

Los individuos podrían

00:03:06

Recurrir más a las fuentes

00:03:08

información que confirme su

00:03:10

creencias preexistentes,

00:03:11

Refuerzo de las cámaras de eco

00:03:13

y la polarización.

00:03:14

Los deepfakes podrían ser

00:03:16

utilizado para apoyar teorías

00:03:18

conspiración, y dado que estos

00:03:21

los videos serían difíciles de refutar,

00:03:23

Estas teorías podrían ganar en

00:03:25

popularidad e influencia.

00:03:27

Esto podría conducir a la fragmentación

00:03:28

aumento de la sociedad con

00:03:31

grupos cada vez más aislados y

00:03:33

desacuerdo sobre los hechos básicos.

00:03:37

Las democracias se basan en una

00:03:39

Electorado informado para funcionar

00:03:41

efectivamente. Si los ciudadanos no pueden

00:03:43

no discernir la verdad de la falsedad por la razón

00:03:45

la proliferación de deepfakes,

00:03:47

Esto podría poner en peligro

00:03:49

el proceso democrático.

00:03:51

Las campañas electorales podrían

00:03:52

Ser etiquetado con videos manipulados

00:03:55

diseñado para desacreditar a los opositores.

00:03:57

Y las elecciones podrían verse influenciadas

00:04:00

por información engañosa.

00:04:02

Confianza en las instituciones

00:04:05

podría disminuir,

00:04:06

lo que conduce a la inestabilidad política y

00:04:09

debilitamiento de los valores democráticos.

00:04:11

¿Cómo legislar al respecto?

00:04:13

¿La tecnología evoluciona rápidamente?

00:04:17

El debate entre innovación e innovación

00:04:19

La regulación es más intensa que nunca.

00:04:21

Históricamente, la tecnología ha

00:04:23

a menudo evolucionó más rápido que el

00:04:26

la capacidad de la empresa para supervisarlo.

00:04:28

Cuando comenzó Internet

00:04:29

para hacerse popular, por ejemplo,

00:04:31

Pasaron años antes de que

00:04:33

leyes de privacidad,

00:04:35

Derechos de autor o derechos de autor

00:04:37

Se establece la ciberseguridad. Con IA

00:04:39

Generativo

00:04:39

El reto es aún mayor porque

00:04:42

La tecnología tiene el potencial de

00:04:44

transformar muchos aspectos de nuestras vidas,

00:04:46

de los medios de comunicación a la política,

00:04:49

a través de la economía.

00:04:50

Los primeros problemas planteados por la

00:04:52

La aparición de los deepfakes fue

00:04:54

Principalmente ético

00:04:56

o relacionados con la desinformación.

00:04:58

Sin embargo

00:04:58

Inicialmente, no había

00:05:01

Regulaciones claras para penalizar

00:05:03

o supervisar la creación y el desarrollo de

00:05:05

Difusión de deepfakes maliciosos.

00:05:07

Regulaciones estrictas

00:05:09

puede obstaculizar la innovación.

00:05:11

Si se imponen restricciones

00:05:12

en investigación y

00:05:14

desarrollo de IA generativa,

00:05:15

Esto podría impedir descubrimientos

00:05:18

potencialmente beneficioso para la sociedad.

00:05:21

Además

00:05:21

Una regulación demasiado estricta puede

00:05:24

Empujar a los innovadores a reubicarse

00:05:26

sus investigaciones en países donde

00:05:28

La legislación es más indulgente.

00:05:30

Supongamos que la normativa

00:05:31

impone un proceso de aprobación

00:05:33

lento y costoso para cualquier

00:05:35

nueva aplicación de la IA

00:05:36

Generativo.

00:05:37

Esto podría desalentar a las startups

00:05:39

y los innovadores individuales,

00:05:42

favoreciendo así a las grandes empresas

00:05:44

con importantes recursos.

00:05:49

El equilibrio ideal entre innovación

00:05:52

y la regulación requiere una

00:05:54

estrecha colaboración entre los

00:05:56

responsables políticos, investigadores,

00:05:58

las empresas y la sociedad civil.

00:06:01

Es esencial tener discusiones

00:06:04

abierto e inclusivo para entender

00:06:06

las implicaciones de la tecnología y

00:06:09

crear regulaciones que protejan la

00:06:12

sociedad, al tiempo que fomenta la innovación.

00:06:14

Algunos países han comenzado a establecer

00:06:16

Comités de ética de la IA,

00:06:18

compuesto por expertos de diversos campos

00:06:21

para orientar la creación de legislación.

00:06:23

Estos comités están analizando las implicaciones de la

00:06:26

Aspectos éticos, sociales y económicos de la IA

00:06:28

y asesorar a los gobiernos sobre

00:06:30

cómo enmarcar la tecnología.

00:06:32

La IA generativa, a pesar de estos peligros,

00:06:35

ofrece oportunidades sin precedentes.

00:06:38

Puede mejorar vidas,

00:06:39

Crear soluciones y enriquecer nuestra

00:06:42

cultura. Impulsados por la responsabilidad,

00:06:45

ética y colaboración,

00:06:47

podemos dar forma al futuro de la IA

00:06:49

generativa para el beneficio de todos.

00:06:51

Frente a estos desafíos,

00:06:54

La educación es primordial.

00:06:55

Un entrenamiento sólido permite

00:06:57

entender lo que está en juego,

00:06:58

adoptar herramientas y

00:07:00

Haz preguntas informadas.

00:00:05

AI Generatif adalah jantung dari

00:00:07

perbatasan teknologi baru,

00:00:08

mengubah cara kita melihat dan

00:00:11

menciptakan. Seni visual yang menakjubkan dari

00:00:13

Midjourney, DeepDream Google di Amerika Serikat

00:00:16

melodi canggih dari openAI MuseNet,

00:00:18

Batas-batas kreatif tampaknya kabur.

00:00:21

Namun, dengan sihir datang kebencian.

00:00:25

Deepfake mengaburkan

00:00:27

batas antara nyata dan salah,

00:00:29

menimbulkan masalah etika yang sangat besar.

00:00:31

Deepfake dapat digunakan

00:00:33

untuk membuat video atau audio palsu yang

00:00:36

Menampilkan tokoh masyarakat

00:00:37

atau politisi mengatakan atau membuat

00:00:40

hal-hal yang tidak pernah mereka katakan atau lakukan.

00:00:43

Ini dapat digunakan untuk menyiarkan

00:00:45

informasi palsu atau

00:00:48

propaganda memanipulasi opini publik.

00:00:50

Deepfake dapat digunakan

00:00:52

untuk meniru pemimpin nasional

00:00:54

atau perwira militer,

00:00:55

Membuat video yang bisa

00:00:58

memicu krisis diplomatik,

00:00:59

atau bahkan konflik.

00:01:02

Karena deepfake menjadi lebih umum

00:01:04

semakin meyakinkan,

00:01:06

Menjadi sulit bagi penonton

00:01:08

untuk membedakan kebenaran dari kepalsuan.

00:01:10

Hal ini dapat menyebabkan

00:01:11

Erosi kepercayaan secara umum

00:01:13

dalam media video dan audio,

00:01:15

Di mana semuanya bisa dipertanyakan.

00:01:19

Kecerdasan buatan,

00:01:19

termasuk teknologi

00:01:21

yang generatif seperti deepfake,

00:01:23

didasarkan pada data untuk

00:01:25

belajar dan menggeneralisasi.

00:01:26

Data ini berasal dari seluruh dunia

00:01:28

Dan sama seperti dunia kita

00:01:30

ketidaksetaraan dan stereotip,

00:01:33

Ketidaksetaraan ini dapat tercermin dalam

00:01:35

dalam data. Ketika AI adalah

00:01:37

dilatih pada data yang bias,

00:01:39

Itu dapat mengintegrasikan dan melanggengkan bias ini.

00:01:42

Jadi, jika deepfake digunakan untuk,

00:01:45

bilang

00:01:45

menghasilkan sampel suara, atau

00:01:47

Wajah yang tidak mewakili

00:01:49

keragaman dunia nyata yang adil,

00:01:52

kemudian

00:01:52

AI yang belajar dari ini

00:01:54

Sampel itu sendiri akan bias

00:01:56

mengarah ke sistem diskriminatif.

00:02:00

Sistem AI untuk pengenalan

00:02:02

yang akan dibentuk terutama

00:02:04

pada suara laki-laki,

00:02:05

mungkin mengalami kesulitan mengenali

00:02:07

dan untuk memahami dengan benar

00:02:09

suara perempuan atau lainnya

00:02:11

suara yang tidak cocok dengan

00:02:13

model tempat dia dilatih.

00:02:15

Dengan penyebaran deepfake,

00:02:17

Realitas objektif bisa jadi

00:02:19

Dirusak. Jika semuanya bisa dipalsukan,

00:02:22

Konsep kebenaran itu sendiri bisa

00:02:24

terkikis, dengan konsekuensi

00:02:26

untuk masyarakat.

00:02:28

Karena deepfake menjadi lebih umum

00:02:30

semakin canggih dan

00:02:32

tidak bisa dibedakan dari kenyataan,

00:02:34

Publik mungkin mulai ragu

00:02:36

Kejujuran secara konsisten

00:02:38

konten video atau audio apa pun,

00:02:40

Entah itu berita,

00:02:42

dokumenter atau wawancara.

00:02:44

Ini bisa menghasilkan masyarakat di mana

00:02:45

Orang-orang tidak percaya apa yang mereka lihat lagi

00:02:48

atau mendengar,

00:02:49

membuat penyebaran informasi

00:02:51

keandalan yang sangat sulit.

00:02:53

Organisasi Media

00:02:54

mungkin perlu mengadopsi

00:02:56

Metode validasi baru

00:02:58

dan sertifikasi untuk membuktikan

00:03:00

keaslian isinya. Di

00:03:01

Dunia di mana kebenaran objektif

00:03:03

diragukan,

00:03:04

Individu bisa

00:03:06

Beralih lebih banyak ke sumber

00:03:08

informasi yang menegaskan

00:03:10

keyakinan yang sudah ada sebelumnya,

00:03:11

Memperkuat ruang gema

00:03:13

dan polarisasi.

00:03:14

Deepfake bisa jadi

00:03:16

digunakan untuk mendukung teori

00:03:18

konspirasi, dan mengingat bahwa ini

00:03:21

video akan sulit untuk disangkal,

00:03:23

Teori-teori ini bisa mendapatkan

00:03:25

popularitas dan pengaruh.

00:03:27

Hal ini dapat menyebabkan fragmentasi

00:03:28

peningkatan masyarakat dengan

00:03:31

kelompok yang semakin terisolasi dan

00:03:33

ketidaksepakatan tentang fakta-fakta dasar.

00:03:37

Demokrasi didasarkan pada

00:03:39

Pemilih yang terinformasi untuk berfungsi

00:03:41

Secara efektif. Jika warga negara tidak dapat

00:03:43

tidak membedakan kebenaran dari kepalsuan dengan akal

00:03:45

proliferasi deepfake,

00:03:47

Ini bisa membahayakan

00:03:49

proses demokrasi.

00:03:51

Kampanye pemilu bisa

00:03:52

ditandai dengan video yang dipalsukan

00:03:55

dirancang untuk mendiskreditkan lawan.

00:03:57

Dan pemilihan bisa dipengaruhi

00:04:00

dengan informasi yang menyesatkan.

00:04:02

Kepercayaan pada institusi

00:04:05

bisa berkurang,

00:04:06

menyebabkan ketidakstabilan politik dan

00:04:09

melemahnya nilai-nilai demokrasi.

00:04:11

Bagaimana membuat undang-undang tentang ini

00:04:13

Teknologi yang berkembang pesat?

00:04:17

Perdebatan antara inovasi dan inovasi

00:04:19

Regulasi lebih intens dari sebelumnya.

00:04:21

Secara historis, teknologi memiliki

00:04:23

sering berevolusi lebih cepat dari

00:04:26

kemampuan perusahaan untuk mengawasinya.

00:04:28

Ketika internet pertama kali dimulai

00:04:29

untuk menjadi populer, misalnya,

00:04:31

Butuh waktu bertahun-tahun sebelumnya

00:04:33

undang-undang privasi,

00:04:35

hak cipta atau hak cipta

00:04:37

Keamanan siber didirikan. Dengan AI

00:04:39

Generatif

00:04:39

Tantangannya bahkan lebih besar karena

00:04:42

Teknologi ini memiliki potensi untuk

00:04:44

mengubah banyak aspek kehidupan kita,

00:04:46

dari media ke politik,

00:04:49

melalui ekonomi.

00:04:50

Masalah pertama yang ditimbulkan oleh

00:04:52

Munculnya deepfake adalah

00:04:54

terutama etis

00:04:56

atau terkait dengan disinformasi.

00:04:58

Namun

00:04:58

Awalnya, tidak ada

00:05:01

Peraturan yang jelas untuk menghukum

00:05:03

atau mengawasi penciptaan dan pengembangan

00:05:05

Penyebaran deepfake berbahaya.

00:05:07

Peraturan ketat

00:05:09

dapat menghambat inovasi.

00:05:11

Jika pembatasan diberlakukan

00:05:12

pada penelitian dan

00:05:14

pengembangan AI generatif,

00:05:15

Ini bisa mencegah penemuan

00:05:18

berpotensi bermanfaat bagi masyarakat.

00:05:21

Selanjutnya

00:05:21

Peraturan yang terlalu ketat dapat

00:05:24

Mendorong inovator untuk pindah

00:05:26

penelitian mereka di negara-negara di mana

00:05:28

Undang-undang lebih lunak.

00:05:30

Mari kita asumsikan bahwa peraturan

00:05:31

memaksakan proses persetujuan

00:05:33

memakan waktu dan mahal untuk apa pun

00:05:35

aplikasi baru AI

00:05:36

Generatif.

00:05:37

Ini bisa membuat startup enggan

00:05:39

dan inovator individu,

00:05:42

sehingga menguntungkan perusahaan besar

00:05:44

dengan sumber daya yang signifikan.

00:05:49

Keseimbangan ideal inovasi

00:05:52

dan regulasi membutuhkan

00:05:54

Kolaborasi erat antara

00:05:56

pembuat kebijakan, peneliti,

00:05:58

bisnis dan masyarakat sipil.

00:06:01

Sangat penting untuk berdiskusi

00:06:04

terbuka dan inklusif untuk dipahami

00:06:06

implikasi dari teknologi dan

00:06:09

membuat peraturan yang melindungi

00:06:12

masyarakat sambil mendorong inovasi.

00:06:14

Beberapa negara sudah mulai membangun

00:06:16

Komite etika AI,

00:06:18

terdiri dari tenaga ahli dari berbagai bidang

00:06:21

untuk memandu pembuatan undang-undang.

00:06:23

Komite-komite ini melihat implikasi dari

00:06:26

Aspek etika, sosial dan ekonomi AI

00:06:28

dan memberi saran kepada pemerintah tentang

00:06:30

Bagaimana membingkai teknologi.

00:06:32

AI generatif, terlepas dari bahaya ini,

00:06:35

menawarkan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya.

00:06:38

Itu dapat meningkatkan kehidupan,

00:06:39

Buat solusi dan perkaya

00:06:42

budaya. Didorong oleh tanggung jawab,

00:06:45

etika dan kolaborasi,

00:06:47

kita dapat membentuk masa depan AI

00:06:49

generatif untuk kepentingan semua.

00:06:51

Dalam menghadapi tantangan ini,

00:06:54

Pendidikan adalah yang terpenting.

00:06:55

Pelatihan yang solid memungkinkan

00:06:57

memahami apa yang dipertaruhkan,

00:06:58

mengadopsi alat dan

00:07:00

Ajukan pertanyaan berdasarkan informasi.

00:00:05

L'IA generativa è al centro di

00:00:07

nuova frontiera tecnologica,

00:00:08

trasformando il modo in cui vediamo e

00:00:11

creare. Arte visiva strabiliante da

00:00:13

Midjourney, il DeepDream di Google negli Stati Uniti

00:00:16

melodie sofisticate di openAI MuseNet,

00:00:18

I confini creativi sembrano sfumare.

00:00:21

Tuttavia, con la magia arriva la malizia.

00:00:25

I deepfake sfocano il

00:00:27

confini tra reale e falso,

00:00:29

ponendo enormi problemi etici.

00:00:31

È possibile utilizzare i deepfake

00:00:33

per creare video o audio falsi che

00:00:36

Personaggi pubblici in primo piano

00:00:37

o politici che dicono o fanno

00:00:40

cose che non hanno mai detto o fatto.

00:00:43

Questo può essere usato per trasmettere

00:00:45

informazioni false o

00:00:48

propaganda che manipola l'opinione pubblica.

00:00:50

I deepfake potrebbero essere utilizzati

00:00:52

per emulare i leader nazionali

00:00:54

o ufficiali militari,

00:00:55

la creazione di video che potrebbero

00:00:58

innescando crisi diplomatiche,

00:00:59

o anche conflitti.

00:01:02

Man mano che i deepfake diventano più diffusi

00:01:04

sempre più convincente,

00:01:06

Diventa difficile per il pubblico

00:01:08

discernere il vero dal falso.

00:01:10

Ciò potrebbe portare a un

00:01:11

Erosione generale della fiducia

00:01:13

nei media video e audio,

00:01:15

dove tutto può essere messo in discussione.

00:01:19

Intelligenza artificiale

00:01:19

comprese le tecnologie

00:01:21

generativi come i deepfake,

00:01:23

si basa sui dati per

00:01:25

Impara e generalizza.

00:01:26

Questi dati provengono da tutto il mondo

00:01:28

e proprio come il nostro mondo

00:01:30

disuguaglianze e stereotipi,

00:01:33

Queste disuguaglianze possono riflettersi nella

00:01:35

nei dati. Quando un'IA è

00:01:37

addestrato su dati distorti,

00:01:39

Può integrare e perpetuare questi pregiudizi.

00:01:42

Quindi, se i deepfake sono abituati a,

00:01:45

dire

00:01:45

generare campioni vocali, oppure

00:01:47

facce che non rappresentano

00:01:49

equa diversità nel mondo reale,

00:01:52

allora

00:01:52

L'IA che impara da questi

00:01:54

i campioni saranno essi stessi distorti

00:01:56

sistemi discriminatori.

00:02:00

Un sistema di intelligenza artificiale per il riconoscimento

00:02:02

che si formerebbe principalmente

00:02:04

su voci maschili,

00:02:05

potrebbe avere difficoltà a riconoscere

00:02:07

e di capire correttamente

00:02:09

voci femminili o altre

00:02:11

voci che non corrispondono al

00:02:13

modello su cui è stato addestrato.

00:02:15

Con la diffusione dei deepfake,

00:02:17

La realtà oggettiva potrebbe essere

00:02:19

Minato. Se tutto può essere falsificato,

00:02:22

Il concetto stesso di verità potrebbe

00:02:24

essere erosa, con conseguenze

00:02:26

per la società.

00:02:28

Man mano che i deepfake diventano più diffusi

00:02:30

sempre più sofisticata e

00:02:32

indistinguibile dalla realtà,

00:02:34

L'opinione pubblica potrebbe iniziare a dubitare

00:02:36

Sempre veridicità

00:02:38

qualsiasi contenuto video o audio,

00:02:40

che si tratti di notizie,

00:02:42

documentari o interviste.

00:02:44

Ciò potrebbe portare a una società in cui

00:02:45

Le persone non credono più a quello che vedono

00:02:48

o ascoltare,

00:02:49

rendere la diffusione delle informazioni

00:02:51

affidabilità estremamente difficile.

00:02:53

Organizzazioni mediatiche

00:02:54

potrebbe essere necessario adottare

00:02:56

Nuovi metodi di convalida

00:02:58

e la certificazione per dimostrare

00:03:00

l'autenticità del loro contenuto. In

00:03:01

Un mondo in cui la verità oggettiva

00:03:03

è in dubbio,

00:03:04

Gli individui potrebbero

00:03:06

Rivolgersi di più alle fonti

00:03:08

informazioni che confermino la loro

00:03:10

credenze preesistenti,

00:03:11

Camere d'eco di rinforzo

00:03:13

e polarizzazione.

00:03:14

I deepfake potrebbero essere

00:03:16

utilizzato per supportare le teorie

00:03:18

cospirazione, e dato che questi

00:03:21

i video sarebbero difficili da confutare,

00:03:23

Queste teorie potrebbero guadagnare in

00:03:25

popolarità e influenza.

00:03:27

Ciò potrebbe portare alla frammentazione

00:03:28

aumento della società con

00:03:31

gruppi sempre più isolati e

00:03:33

disaccordo sui fatti fondamentali.

00:03:37

Le democrazie si basano su un

00:03:39

Elettorato informato per funzionare

00:03:41

efficacemente. Se i cittadini non sono in grado di

00:03:43

non discernere il vero dal falso con la ragione

00:03:45

la proliferazione dei deepfake,

00:03:47

Ciò potrebbe mettere a repentaglio

00:03:49

processo democratico.

00:03:51

Le campagne elettorali potrebbero

00:03:52

essere tagged con video ritoccati

00:03:55

progettato per screditare gli oppositori.

00:03:57

E le elezioni potrebbero essere influenzate

00:04:00

da informazioni fuorvianti.

00:04:02

Fiducia nelle istituzioni

00:04:05

potrebbe diminuire,

00:04:06

che porta all'instabilità politica e

00:04:09

l'indebolimento dei valori democratici.

00:04:11

Come legiferare in materia

00:04:13

Tecnologia in rapida evoluzione?

00:04:17

Il dibattito tra innovazione e innovazione

00:04:19

La regolamentazione è più intensa che mai.

00:04:21

Storicamente, la tecnologia ha

00:04:23

spesso si è evoluto più velocemente del

00:04:26

la capacità dell'azienda di supervisionarlo.

00:04:28

Quando Internet è iniziato per la prima volta

00:04:29

per diventare popolari, ad esempio,

00:04:31

Ci sono voluti anni prima

00:04:33

leggi sulla privacy,

00:04:35

diritto d'autore o diritto d'autore

00:04:37

cibersicurezza. Con l'intelligenza artificiale

00:04:39

Generativo

00:04:39

La sfida è ancora più grande perché

00:04:42

La tecnologia ha il potenziale per

00:04:44

trasformare molti aspetti della nostra vita,

00:04:46

dai media alla politica,

00:04:49

attraverso l'economia.

00:04:50

I primi problemi posti dalla

00:04:52

La comparsa dei deepfake è stata

00:04:54

principalmente etico

00:04:56

o relativi alla disinformazione.

00:04:58

Tuttavia

00:04:58

Inizialmente, non c'era

00:05:01

Norme chiare da penalizzare

00:05:03

supervisionare la creazione e lo sviluppo di

00:05:05

Diffusione di deepfake dannosi.

00:05:07

Normative rigorose

00:05:09

può ostacolare l'innovazione.

00:05:11

Se vengono imposte restrizioni

00:05:12

sulla ricerca e la

00:05:14

sviluppo dell'IA generativa,

00:05:15

Ciò potrebbe impedire le scoperte

00:05:18

potenzialmente vantaggioso per la società.

00:05:21

Inoltre

00:05:21

Una regolamentazione troppo rigida può

00:05:24

Spingere gli innovatori a delocalizzare

00:05:26

la loro ricerca in paesi in cui

00:05:28

La legislazione è più permissiva.

00:05:30

Supponiamo che i regolamenti

00:05:31

impone un processo di approvazione

00:05:33

dispendioso in termini di tempo e costoso per qualsiasi

00:05:35

nuova applicazione dell'IA

00:05:36

Generativo.

00:05:37

Questo potrebbe scoraggiare le startup

00:05:39

e singoli innovatori,

00:05:42

favorendo così le grandi aziende

00:05:44

con risorse significative.

00:05:49

L'equilibrio ideale dell'innovazione

00:05:52

e la regolamentazione richiede un

00:05:54

stretta collaborazione tra le

00:05:56

responsabili politici, ricercatori,

00:05:58

imprese e società civile.

00:06:01

È essenziale avere discussioni

00:06:04

aperto e inclusivo per capire

00:06:06

le implicazioni della tecnologia e

00:06:09

creare regolamenti che tutelino il

00:06:12

promuovendo nel contempo l'innovazione.

00:06:14

Alcuni paesi hanno iniziato a stabilire

00:06:16

comitati etici per l'IA,

00:06:18

composto da esperti di vari settori

00:06:21

per guidare l'elaborazione della legislazione.

00:06:23

Questi comitati stanno esaminando le implicazioni di

00:06:26

Aspetti etici, sociali ed economici dell'IA

00:06:28

e consigliare i governi in merito a

00:06:30

come inquadrare la tecnologia.

00:06:32

L'IA generativa, nonostante questi pericoli,

00:06:35

offre opportunità senza precedenti.

00:06:38

Può migliorare la vita,

00:06:39

Creare soluzioni e arricchire il nostro

00:06:42

cultura. Spinti dalla responsabilità,

00:06:45

etica e collaborazione,

00:06:47

possiamo plasmare il futuro dell'IA

00:06:49

generativo a beneficio di tutti.

00:06:51

Di fronte a queste sfide,

00:06:54

L'istruzione è fondamentale.

00:06:55

Una solida formazione permette di

00:06:57

capire qual è la posta in gioco,

00:06:58

adottare strumenti e

00:07:00

Poni domande informate.

00:00:05

ジェネレーティブAIは、

00:00:07

新しい技術フロンティア、

00:00:08

見方を変え、

00:00:11

創造する。の心を揺さぶるビジュアルアート

00:00:13

Midjourney、米国におけるGoogleのDeepDream

00:00:16

openAI MuseNetの洗練されたメロディー、

00:00:18

クリエイティブな境界は曖昧になりつつあるようです。

00:00:21

しかし、魔法には悪意が伴います。

00:00:25

ディープフェイクは、

00:00:27

実数と偽の境界、

00:00:29

大きな倫理的問題を提起しています。

00:00:31

ディープフェイクが使える

00:00:33

偽の動画や音声を作成すること。

00:00:36

著名人を特集

00:00:37

または政治家が言ったり作ったりします

00:00:40

彼らが決して言ったり、しなかったりしたこと。

00:00:43

これは、ブロードキャストに使用できます

00:00:45

虚偽の情報や

00:00:48

世論を操るプロパガンダ。

00:00:50

ディープフェイクが使える可能性

00:00:52

国家の指導者を見習うこと

00:00:54

または軍の将校、

00:00:55

できる動画の作成

00:00:58

外交危機の引き金を引く

00:00:59

あるいは対立さえも。

00:01:02

ディープフェイクが蔓延するにつれ

00:01:04

ますます説得力が増し、

00:01:06

観客にとって難しくなる

00:01:08

真実と虚偽を見分けること。

00:01:10

これにより、

00:01:11

信頼の全般的な浸食

00:01:13

映像・音声メディアでは、

00:01:15

そこでは、すべてが疑問視されます。

00:01:19

人工知能

00:01:19

技術を含む

00:01:21

ディープフェイクのような生成的なもの、

00:01:23

は、

00:01:25

学習し、一般化します。

00:01:26

このデータは世界中から来ています

00:01:28

そして、私たちの世界と同じように

00:01:30

不平等と固定観念、

00:01:33

これらの不等式は、

00:01:35

データ内。AIが

00:01:37

偏ったデータでトレーニングされ、

00:01:39

これらのバイアスを統合し、永続させることができます。

00:01:42

ですから、ディープフェイクが慣れているなら、

00:01:45

言う

00:01:45

音声サンプルを生成する、または

00:01:47

表さない面

00:01:49

公平な現実世界の多様性、

00:01:52

そうしたら

00:01:52

これらから学習するAI

00:01:54

サンプル自体に偏りが生じます

00:01:56

差別的なシステムにつながる。

00:02:00

認識のためのAIシステム

00:02:02

これは主に形成されます

00:02:04

男性の声で、

00:02:05

認識に問題がある可能性があります

00:02:07

そして正しく理解すること

00:02:09

女性の声など

00:02:11

と一致しない音声

00:02:13

彼が訓練されたモデル。

00:02:15

ディープフェイクの蔓延に伴い、

00:02:17

客観的な現実は、

00:02:19

損なわ。全てを改ざんできるなら、

00:02:22

真理という概念そのものが、

00:02:24

侵食され、結果が生じる

00:02:26

社会のために。

00:02:28

ディープフェイクが蔓延するにつれ

00:02:30

ますます洗練され、

00:02:32

現実と見分けがつかない、

00:02:34

世間は疑問を抱き始めるかもしれない

00:02:36

一貫した誠実さ

00:02:38

ビデオまたはオーディオコンテンツ、

00:02:40

ニュースであろうとなかろうと、

00:02:42

ドキュメンタリーやインタビュー。

00:02:44

その結果、次のような社会が生まれる可能性があります。

00:02:45

人々はもう見たものを信じていません

00:02:48

または聞いて、

00:02:49

情報発信

00:02:51

信頼性は極めて難しい。

00:02:53

報道機関

00:02:54

採用する必要があるかもしれません

00:02:56

新しい検証方法

00:02:58

証明する認証

00:03:00

その内容の信憑性。で

00:03:01

客観的な真実がある世界

00:03:03

疑問に思っている場合は、

00:03:04

個人は

00:03:06

ソースに目を向ける

00:03:08

それを裏付ける情報

00:03:10

既存の信念、

00:03:11

エコーチェンバーの強化

00:03:13

そして分極。

00:03:14

ディープフェイクは、

00:03:16

理論の裏付けに使用

00:03:18

陰謀、そしてこれらを考えると

00:03:21

動画は反論が難しいでしょうが、

00:03:23

これらの理論は、

00:03:25

人気と影響力。

00:03:27

これにより、断片化が発生する可能性があります

00:03:28

社会の高められたとの

00:03:31

ますます孤立し、

00:03:33

基本的な事実に関する意見の相違。

00:03:37

民主主義は、

00:03:39

有権者に情報を提供する

00:03:41

効果的。市民ができない場合

00:03:43

理性によって真理と虚偽を見分けない

00:03:45

ディープフェイクの蔓延

00:03:47

これは危険にさらされる可能性があります

00:03:49

民主的なプロセス。

00:03:51

選挙運動は、

00:03:52

加工された動画でタグ付けされる

00:03:55

対戦相手の信用を落とすように設計されています。

00:03:57

そして、選挙は影響を受ける可能性があります

00:04:00

誤解を招くような情報によって。

00:04:02

機関への信頼

00:04:05

減少する可能性がある、

00:04:06

政情不安を招き、

00:04:09

民主的価値観の弱体化。

00:04:11

これをどのように立法化するか

00:04:13

急速に進化するテクノロジー?

00:04:17

イノベーションとイノベーションの議論

00:04:19

規制はかつてないほど厳しくなっています。

00:04:21

歴史的に見ても、テクノロジーは

00:04:23

多くの場合、

00:04:26

それを監督する会社の能力。

00:04:28

インターネットが始まった頃

00:04:29

たとえば、人気者になるには、

00:04:31

何年もかかった

00:04:33

プライバシー法、

00:04:35

著作権または著作権

00:04:37

サイバーセキュリティが確立されています。AIで

00:04:39

生成

00:04:39

課題はさらに大きくなります。

00:04:42

この技術には、次のような可能性が秘められています。

00:04:44

私たちの生活の多くの側面を変え、

00:04:46

メディアから政治まで、

00:04:49

経済を通じて。

00:04:50

によって提起される最初の問題

00:04:52

ディープフェイクの登場は、

00:04:54

主に倫理的

00:04:56

または偽情報に関連するもの。

00:04:58

しかし

00:04:58

当初は、

00:05:01

ペナルティを課すための明確な規制

00:05:03

またはの作成と開発を監督します

00:05:05

悪質なディープフェイクの拡散。

00:05:07

厳しい規制

00:05:09

イノベーションの妨げになる。

00:05:11

制限が課せられている場合

00:05:12

研究と

00:05:14

ジェネレーティブAI開発、

00:05:15

これにより、検出が妨げられる可能性があります

00:05:18

社会に利益をもたらす可能性があります。

00:05:21

その上

00:05:21

過度に厳しい規制は、

00:05:24

イノベーターの移転を後押し

00:05:26

各国での研究

00:05:28

法律はより寛大です。

00:05:30

規制が

00:05:31

承認プロセスを課す

00:05:33

あらゆる人にとって時間とコストがかかる

00:05:35

AIの新たな応用

00:05:36

生成。

00:05:37

これはスタートアップの意欲を削ぐ可能性があります

00:05:39

そして個々のイノベーター、

00:05:42

したがって、大企業に有利です

00:05:44

かなりのリソースを持っています。

00:05:49

イノベーションの理想的なバランス

00:05:52

規制には、

00:05:54

間の緊密なコラボレーション

00:05:56

政策立案者、研究者、

00:05:58

ビジネスと市民社会。

00:06:01

議論は欠かせません

00:06:04

オープンでインクルーシブな理解

00:06:06

テクノロジーの影響

00:06:09

を保護する規制を作成します。

00:06:12

イノベーションを育みながら社会を創造する。

00:06:14

一部の国では、

00:06:16

AI倫理委員会、

00:06:18

各分野の専門家で構成

00:06:21

法律の作成を導くため。

00:06:23

これらの委員会は、

00:06:26

AIの倫理的、社会的、経済的側面

00:06:28

政府に助言する

00:06:30

テクノロジーをどう組み立てるか。

00:06:32

ジェネレーティブAIは、これらの危険性にもかかわらず、

00:06:35

前例のない機会を提供します。

00:06:38

それは生活を改善することができます、

00:06:39

ソリューションを作成し、

00:06:42

文化。責任感に突き動かされ、

00:06:45

倫理とコラボレーション、

00:06:47

AIの未来を形作る

00:06:49

すべての人の利益のための生成。

00:06:51

これらの課題に直面して、

00:06:54

教育は最も重要です。

00:06:55

堅実なトレーニングにより、

00:06:57

何が危機に瀕しているかを理解し、

00:06:58

ツールを採用し、

00:07:00

情報に基づいた質問をします。

00:00:05

Generatieve AI vormt de kern van

00:00:07

nieuwe technologische grensverleggendheid,

00:00:08

het transformeren van de manier waarop we kijken en

00:00:11

scheppen. Geestverruimende beeldende kunst van

00:00:13

Midjourney, Google's DeepDream in de Verenigde Staten

00:00:16

geavanceerde melodieën van openAI MuseNet,

00:00:18

Creatieve grenzen lijken te vervagen.

00:00:21

Met magie komt echter boosaardigheid.

00:00:25

Deepfakes vervagen de

00:00:27

grenzen tussen echt en vals,

00:00:29

met enorme ethische problemen tot gevolg.

00:00:31

Deepfakes kunnen worden gebruikt

00:00:33

om nepvideo's of -audio te maken die

00:00:36

Uitgelichte publieke figuren

00:00:37

of politici die zeggen of maken

00:00:40

dingen die ze nooit hebben gezegd of gedaan.

00:00:43

Dit kan worden gebruikt om uit te zenden

00:00:45

onjuiste informatie of

00:00:48

propaganda die de publieke opinie manipuleert.

00:00:50

Deepfakes kunnen worden gebruikt

00:00:52

om nationale leiders na te streven

00:00:54

of militaire officieren,

00:00:55

video's maken die

00:00:58

het uitlokken van diplomatieke crises,

00:00:59

of zelfs conflicten.

00:01:02

Naarmate deepfakes vaker voorkomen

00:01:04

steeds overtuigender,

00:01:06

Het wordt moeilijk voor het publiek

00:01:08

om waarheid van leugen te onderscheiden.

00:01:10

Dit kan leiden tot een

00:01:11

Algemene erosie van vertrouwen

00:01:13

in video- en audiomedia,

00:01:15

waar alles in twijfel kan worden getrokken.

00:01:19

Kunstmatige intelligentie

00:01:19

met inbegrip van technologieën

00:01:21

generatieve zoals deepfakes,

00:01:23

is gebaseerd op gegevens voor

00:01:25

Leren en generaliseren.

00:01:26

Deze gegevens komen van over de hele wereld

00:01:28

En net als onze wereld

00:01:30

ongelijkheden en stereotypen,

00:01:33

Deze ongelijkheden kunnen worden weerspiegeld in de

00:01:35

in de gegevens. Wanneer een AI

00:01:37

getraind op bevooroordeelde gegevens,

00:01:39

Het kan deze vooroordelen integreren en bestendigen.

00:01:42

Dus, als deepfakes gewend zijn,

00:01:45

zeggen

00:01:45

spraakvoorbeelden genereren, of

00:01:47

gezichten die niet representeren

00:01:49

billijke diversiteit in de echte wereld,

00:01:52

dan

00:01:52

AI die hiervan leert

00:01:54

Monsters zullen zelf bevooroordeeld zijn

00:01:56

wat leidt tot discriminerende systemen.

00:02:00

Een AI-systeem voor herkenning

00:02:02

die in de eerste plaats zou worden gevormd

00:02:04

op mannenstemmen,

00:02:05

kan moeite hebben met herkennen

00:02:07

en om het goed te begrijpen

00:02:09

vrouwenstemmen of anderen

00:02:11

stemmen die niet overeenkomen met de

00:02:13

model waarop hij is opgeleid.

00:02:15

Met de verspreiding van deepfakes,

00:02:17

Objectieve werkelijkheid zou kunnen zijn

00:02:19

Ondermijnd. Als alles vervalst kan worden,

00:02:22

Het concept van waarheid zelf zou

00:02:24

worden uitgehold, met alle gevolgen van dien

00:02:26

voor de samenleving.

00:02:28

Naarmate deepfakes vaker voorkomen

00:02:30

steeds geavanceerder en

00:02:32

niet van de werkelijkheid te onderscheiden,

00:02:34

Het publiek zou kunnen gaan twijfelen

00:02:36

Consequent waarheidsgetrouw

00:02:38

video- of audio-inhoud,

00:02:40

Of het nu nieuws is,

00:02:42

documentaires of interviews.

00:02:44

Dit zou kunnen leiden tot een samenleving waarin

00:02:45

Mensen geloven niet meer wat ze zien

00:02:48

of horen,

00:02:49

het verspreiden van informatie

00:02:51

Uiterst moeilijke betrouwbaarheid.

00:02:53

Media-organisaties

00:02:54

moet mogelijk worden geadopteerd

00:02:56

Nieuwe validatiemethoden

00:02:58

en certificering om te bewijzen

00:03:00

de authenticiteit van hun inhoud. In

00:03:01

Een wereld waarin objectieve waarheid

00:03:03

twijfelt,

00:03:04

Individuen konden

00:03:06

Meer naar bronnen

00:03:08

informatie die hun

00:03:10

reeds bestaande overtuigingen,

00:03:11

Versterking van echokamers

00:03:13

en polarisatie.

00:03:14

Deepfakes kunnen zijn

00:03:16

Gebruikt om theorieën te ondersteunen

00:03:18

samenzwering, en gezien het feit dat deze

00:03:21

video's moeilijk te weerleggen zijn,

00:03:23

Deze theorieën zouden kunnen winnen in

00:03:25

populariteit en invloed.

00:03:27

Dit kan leiden tot versnippering

00:03:28

toename van de samenleving met

00:03:31

groepen die steeds meer geïsoleerd raken en

00:03:33

onenigheid over de basisfeiten.

00:03:37

Democratieën zijn gebaseerd op een

00:03:39

Geïnformeerde kiezers om te functioneren

00:03:41

effectief. Als burgers niet in staat zijn om

00:03:43

Waarheid niet onderscheiden van leugen door de rede

00:03:45

de proliferatie van deepfakes,

00:03:47

Dit kan de

00:03:49

het democratische proces.

00:03:51

Verkiezingscampagnes kunnen

00:03:52

Getagd worden met gemanipuleerde video's

00:03:55

ontworpen om tegenstanders in diskrediet te brengen.

00:03:57

En verkiezingen kunnen worden beïnvloed

00:04:00

door misleidende informatie.

00:04:02

Vertrouwen in instituties

00:04:05

zou kunnen afnemen,

00:04:06

politieke instabiliteit en

00:04:09

verzwakking van democratische waarden.

00:04:11

Hoe dit wettelijk vast te leggen

00:04:13

Snel evoluerende technologie?

00:04:17

Het debat tussen innovatie en innovatie

00:04:19

De regelgeving is intensiever dan ooit.

00:04:21

Historisch gezien heeft technologie

00:04:23

evolueerden vaak sneller dan de

00:04:26

het vermogen van het bedrijf om er toezicht op te houden.

00:04:28

Toen het internet voor het eerst begon

00:04:29

om populair te worden, bijvoorbeeld

00:04:31

Het heeft jaren geduurd voordat

00:04:33

Privacywetgeving

00:04:35

Auteursrecht of auteursrecht

00:04:37

cyberbeveiliging is vastgesteld. Met AI

00:04:39

Geslachtelijk

00:04:39

De uitdaging is nog groter omdat

00:04:42

De technologie heeft het potentieel om

00:04:44

vele aspecten van ons leven te transformeren,

00:04:46

van de media tot de politiek,

00:04:49

door de economie.

00:04:50

De eerste problemen van de

00:04:52

Het uiterlijk van deepfakes was

00:04:54

voornamelijk ethisch

00:04:56

of verband houden met desinformatie.

00:04:58

Echter

00:04:58

Aanvankelijk was er geen

00:05:01

Duidelijke regels om te bestraffen

00:05:03

of toezicht houden op de oprichting en ontwikkeling van

00:05:05

Verspreiding van kwaadaardige deepfakes.

00:05:07

Strenge regelgeving

00:05:09

innovatie in de weg kunnen staan.

00:05:11

Als er beperkingen worden opgelegd

00:05:12

inzake onderzoek en

00:05:14

generatieve AI-ontwikkeling,

00:05:15

Dit zou ontdekkingen kunnen voorkomen

00:05:18

potentieel gunstig voor de samenleving.

00:05:21

Bovendien

00:05:21

Te strenge regelgeving kan

00:05:24

Vernieuwers ertoe aanzetten om te verhuizen

00:05:26

onderzoek in landen waar

00:05:28

De wetgeving is soepeler.

00:05:30

Laten we aannemen dat de verordeningen

00:05:31

legt een goedkeuringsproces op

00:05:33

tijdrovend en kostbaar voor elke

00:05:35

nieuwe toepassing van AI

00:05:36

Geslachtelijk.

00:05:37

Dit zou startups kunnen ontmoedigen

00:05:39

en individuele innovators,

00:05:42

waardoor grote bedrijven worden bevoordeeld

00:05:44

met aanzienlijke middelen.

00:05:49

De ideale balans tussen innovatie

00:05:52

en regelgeving vereist een

00:05:54

nauwe samenwerking tussen de

00:05:56

beleidsmakers, onderzoekers,

00:05:58

het bedrijfsleven en het maatschappelijk middenveld.

00:06:01

Het is essentieel om discussies te voeren

00:06:04

Open en inclusief om te begrijpen

00:06:06

de implicaties van de technologie en

00:06:09

regels op te stellen die de

00:06:12

en tegelijkertijd innovatie te bevorderen.

00:06:14

Sommige landen zijn begonnen met het vestigen van

00:06:16

ethische commissies voor AI,

00:06:18

samengesteld uit experts uit verschillende vakgebieden

00:06:21

als leidraad voor de totstandkoming van wetgeving.

00:06:23

Deze commissies buigen zich over de implicaties van

00:06:26

Ethische, sociale en economische aspecten van AI

00:06:28

en overheden adviseren over

00:06:30

hoe de technologie in te kaderen.

00:06:32

Generatieve AI, ondanks deze gevaren,

00:06:35

biedt ongekende mogelijkheden.

00:06:38

Het kan levens verbeteren,

00:06:39

Creëer oplossingen en verrijk onze

00:06:42

cultuur. Gedreven door verantwoordelijkheid,

00:06:45

ethiek en samenwerking,

00:06:47

we kunnen de toekomst van AI vormgeven

00:06:49

generatief in het belang van iedereen.

00:06:51

In het licht van deze uitdagingen

00:06:54

Onderwijs staat voorop.

00:06:55

Solide training maakt het mogelijk

00:06:57

begrijpen wat er op het spel staat,

00:06:58

instrumenten aan te nemen en

00:07:00

Stel weloverwogen vragen.

00:00:05

A IA generativa está no centro da

00:00:07

nova fronteira tecnológica,

00:00:08

transformar a forma como vemos e

00:00:11

criar. Arte visual alucinante de

00:00:13

Midjourney, o DeepDream do Google nos Estados Unidos

00:00:16

melodias sofisticadas do openAI MuseNet,

00:00:18

As fronteiras criativas parecem estar a esbater-se.

00:00:21

No entanto, com a magia vem a malícia.

00:00:25

As deepfakes desfocam o

00:00:27

fronteiras entre o real e o falso,

00:00:29

colocando enormes problemas éticos.

00:00:31

Deepfakes podem ser usados

00:00:33

para criar vídeos ou áudios falsos que

00:00:36

Figuras públicas em destaque

00:00:37

ou políticos dizendo ou fazendo

00:00:40

coisas que nunca disseram ou fizeram.

00:00:43

Isso pode ser usado para transmitir

00:00:45

informações falsas ou

00:00:48

propaganda manipulando a opinião pública.

00:00:50

Deepfakes podem ser usados

00:00:52

para imitar os líderes nacionais

00:00:54

ou oficiais militares,

00:00:55

criação de vídeos que poderiam

00:00:58

desencadeamento de crises diplomáticas,

00:00:59

ou mesmo conflitos.

00:01:02

À medida que as deepfakes se tornam mais prevalentes

00:01:04

cada vez mais convincente,

00:01:06

Torna-se difícil para o público

00:01:08

discernir a verdade da falsidade.

00:01:10

Isto pode levar a uma

00:01:11

Erosão geral da confiança

00:01:13

em suportes vídeo e áudio,

00:01:15

onde tudo pode ser questionado.

00:01:19

Inteligência artificial,

00:01:19

incluindo tecnologias

00:01:21

generativas como deepfakes,

00:01:23

baseia-se em dados relativos a:

00:01:25

aprender e generalizar.

00:01:26

Estes dados vêm de todo o mundo

00:01:28

e tal como o nosso mundo

00:01:30

desigualdades e estereótipos,

00:01:33

Estas desigualdades podem refletir-se na

00:01:35

nos dados. Quando uma IA é

00:01:37

formação em dados tendenciosos,

00:01:39

pode integrar e perpetuar esses preconceitos.

00:01:42

Assim, se as deepfakes estão acostumadas a,

00:01:45

dizer

00:01:45

gerar amostras de voz, ou

00:01:47

rostos que não representam

00:01:49

diversidade equitativa no mundo real,

00:01:52

em seguida,

00:01:52

IA que aprende com estes

00:01:54

as próprias amostras serão tendenciosas

00:01:56

conduzindo a sistemas discriminatórios.

00:02:00

Um sistema de IA para reconhecimento

00:02:02

que seriam formados principalmente

00:02:04

nas vozes masculinas,

00:02:05

pode ter dificuldade em reconhecer

00:02:07

e compreender corretamente

00:02:09

vozes femininas ou outras

00:02:11

vozes que não correspondem ao

00:02:13

modelo no qual foi treinado.

00:02:15

Com a disseminação de deepfakes,

00:02:17

A realidade objetiva poderia ser

00:02:19

prejudicado. Se tudo puder ser falsificado,

00:02:22

O próprio conceito de verdade poderia

00:02:24

ser corroído, com consequências

00:02:26

para a sociedade.

00:02:28

À medida que as deepfakes se tornam mais prevalentes

00:02:30

cada vez mais sofisticado e

00:02:32

indistinguível da realidade,

00:02:34

O público pode começar a duvidar

00:02:36

Veracidade consistente

00:02:38

qualquer conteúdo vídeo ou áudio,

00:02:40

se é notícia,

00:02:42

documentários ou entrevistas.

00:02:44

Isto poderia resultar numa sociedade em que

00:02:45

As pessoas já não acreditam no que vêem

00:02:48

ou ouvir,

00:02:49

fazer a divulgação da informação

00:02:51

fiabilidade extremamente difícil.

00:02:53

Organizações de Mídia

00:02:54

pode ser necessário adotar

00:02:56

Novos métodos de validação

00:02:58

e certificação para comprovar

00:03:00

a autenticidade do seu conteúdo. Em

00:03:01

Um mundo onde a verdade objetiva

00:03:03

está em dúvida,

00:03:04

Os indivíduos poderiam

00:03:06

Recorrer mais às fontes

00:03:08

informações que confirmem a sua

00:03:10

crenças pré-existentes,

00:03:11

Reforço das câmaras de eco

00:03:13

e polarização.

00:03:14

Deepfakes podem ser

00:03:16

usado para apoiar teorias

00:03:18

conspiração, e dado que estes

00:03:21

os vídeos seriam difíceis de refutar,

00:03:23

Estas teorias poderiam ganhar em

00:03:25

popularidade e influência.

00:03:27

Esta situação poderia conduzir à fragmentação

00:03:28

aumento da sociedade com

00:03:31

grupos cada vez mais isolados e

00:03:33

desacordo sobre os factos básicos.

00:03:37

As democracias baseiam-se numa

00:03:39

Eleitorado informado para funcionar

00:03:41

efetivamente. Se os cidadãos não puderem

00:03:43

não discernir a verdade da falsidade pela razão

00:03:45

a proliferação de deepfakes,

00:03:47

Esta situação poderia pôr em risco

00:03:49

o processo democrático.

00:03:51

Campanhas eleitorais podem

00:03:52

ser marcado com vídeos manipulados

00:03:55

destinado a desacreditar os opositores.

00:03:57

E as eleições podem ser influenciadas

00:04:00

por informações enganosas.

00:04:02

Confiança nas instituições

00:04:05

podem diminuir,

00:04:06

conduzindo à instabilidade política e

00:04:09

enfraquecimento dos valores democráticos.

00:04:11

Como legislar sobre esta matéria

00:04:13

Tecnologia em rápida evolução?

00:04:17

O debate entre inovação e inovação

00:04:19

A regulação está mais intensa do que nunca.

00:04:21

Historicamente, a tecnologia tem

00:04:23

muitas vezes evoluíram mais rápido do que o

00:04:26

a capacidade da empresa para o supervisionar.

00:04:28

Quando a Internet começou

00:04:29

para se tornar popular, por exemplo,

00:04:31

Demorou anos até

00:04:33

leis de privacidade,

00:04:35

direitos de autor ou direitos de autor

00:04:37

a cibersegurança está estabelecida. Com IA

00:04:39

Generativo

00:04:39

O desafio é ainda maior porque

00:04:42

A tecnologia tem o potencial de

00:04:44

transformar muitos aspetos das nossas vidas,

00:04:46

dos meios de comunicação social à política,

00:04:49

através da economia.

00:04:50

Os primeiros problemas colocados pela

00:04:52

O aparecimento de deepfakes foi

00:04:54

principalmente ética

00:04:56

ou relacionados com a desinformação.

00:04:58

No entanto

00:04:58

Inicialmente, não havia

00:05:01

Regulamentos claros para penalizar

00:05:03

ou supervisionar a criação e o desenvolvimento de

00:05:05

Disseminação de deepfakes maliciosos.

00:05:07

Regulamentos rigorosos

00:05:09

pode entravar a inovação.

00:05:11

Se forem impostas restrições

00:05:12

sobre a investigação e

00:05:14

desenvolvimento generativo de IA,

00:05:15

Isso poderia evitar descobertas

00:05:18

potencialmente benéfico para a sociedade.

00:05:21

Além disso

00:05:21

Uma regulamentação demasiado rigorosa pode

00:05:24

Incentivar os inovadores a deslocalizarem-se

00:05:26

a sua investigação em países onde

00:05:28

A legislação é mais branda.

00:05:30

Suponhamos que os regulamentos

00:05:31

impõe um processo de aprovação

00:05:33

demorado e dispendioso para qualquer

00:05:35

nova aplicação da IA

00:05:36

Generativo.

00:05:37

Isso poderia desencorajar as startups

00:05:39

e inovadores individuais,

00:05:42

favorecendo assim as grandes empresas

00:05:44

com recursos significativos.

00:05:49

O equilíbrio ideal entre inovação

00:05:52

e a regulamentação exige uma

00:05:54

estreita colaboração entre os

00:05:56

decisores políticos, investigadores,

00:05:58

empresas e sociedade civil.

00:06:01

É essencial ter discussões

00:06:04

aberto e inclusivo para entender

00:06:06

as implicações da tecnologia e

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criar regulamentos que protejam o

00:06:12

ao mesmo tempo que fomenta a inovação.

00:06:14

Alguns países começaram a estabelecer

00:06:16

Comitês de ética em IA,

00:06:18

composto por especialistas de várias áreas

00:06:21

orientar a criação de legislação.

00:06:23

Estas comissões estão a analisar as implicações da

00:06:26

Aspetos éticos, sociais e económicos da IA

00:06:28

e aconselhar os governos sobre

00:06:30

como enquadrar a tecnologia.

00:06:32

IA generativa, apesar destes perigos,

00:06:35

oferece oportunidades sem precedentes.

00:06:38

Pode melhorar vidas,

00:06:39

Crie soluções e enriqueça a nossa

00:06:42

cultura. Movidos pela responsabilidade,

00:06:45

ética e colaboração,

00:06:47

podemos moldar o futuro da IA

00:06:49

generativa para o benefício de todos.

00:06:51

Face a estes desafios,

00:06:54

A educação é fundamental.

00:06:55

Uma formação sólida permite

00:06:57

compreender o que está em jogo,

00:06:58

adotar ferramentas e

00:07:00

Faça perguntas informadas.

00:00:05

Generative AI là trung tâm của

00:00:07

biên giới công nghệ mới,

00:00:08

thay đổi cách chúng ta nhìn và

00:00:11

tạo. Nghệ thuật thị giác tuyệt vời từ

00:00:13

Midjourney, DeepDream của Google tại Hoa Kỳ

00:00:16

giai điệu tinh xảo từ openAI MuseNet,

00:00:18

Ranh giới sáng tạo dường như đang mờ đi.

00:00:21

Tuy nhiên, với phép thuật đi kèm với ác ý.

00:00:25

Deepfake làm mờ

00:00:27

ranh giới giữa thực và sai,

00:00:29

đặt ra những vấn đề đạo đức rất lớn.

00:00:31

Deepfake có thể được sử dụng

00:00:33

để tạo video hoặc âm thanh giả mạo

00:00:36

Nhân vật nổi bật của công chúng

00:00:37

hoặc các chính trị gia nói hoặc đưa ra

00:00:40

những điều họ không bao giờ nói hoặc làm.

00:00:43

Điều này có thể được sử dụng để phát sóng

00:00:45

thông tin sai lệch hoặc

00:00:48

tuyên truyền thao túng dư luận.

00:00:50

Deepfake có thể được sử dụng

00:00:52

để thi đua với các nhà lãnh đạo quốc gia

00:00:54

hoặc sĩ quan quân đội,

00:00:55

Tạo video có thể

00:00:58

gây ra khủng hoảng ngoại giao,

00:00:59

hay thậm chí là mâu thuẫn.

00:01:02

Khi deepfake trở nên phổ biến hơn

00:01:04

ngày càng thuyết phục,

00:01:06

Nó trở nên khó khăn cho khán giả

00:01:08

để phân biệt sự thật với sự giả dối.

00:01:10

Điều này có thể dẫn đến một

00:01:11

Xói mòn niềm tin chung

00:01:13

trong phương tiện video và âm thanh,

00:01:15

nơi mọi thứ có thể được đặt câu hỏi.

00:01:19

Trí tuệ nhân tạo,

00:01:19

bao gồm cả công nghệ

00:01:21

những thứ như deepfake,

00:01:23

dựa trên dữ liệu cho

00:01:25

Tìm hiểu và khái quát hóa.

00:01:26

Dữ liệu này đến từ khắp nơi trên thế giới

00:01:28

và giống như thế giới của chúng ta

00:01:30

bất bình đẳng và khuôn mẫu,

00:01:33

Những bất bình đẳng này có thể được phản ánh trong

00:01:35

trong dữ liệu. Khi AI là

00:01:37

được đào tạo về dữ liệu thiên vị,

00:01:39

Nó có thể tích hợp và duy trì những thành kiến này.

00:01:42

Vì vậy, nếu deepfake được sử dụng để,

00:01:45

nói

00:01:45

tạo mẫu giọng nói hoặc

00:01:47

khuôn mặt không đại diện

00:01:49

sự đa dạng trong thế giới thực công bằng,

00:01:52

sau đó

00:01:52

AI học hỏi từ những điều này

00:01:54

Bản thân các mẫu sẽ bị sai lệch

00:01:56

dẫn đến hệ thống phân biệt đối xử.

00:02:00

Một hệ thống AI để nhận dạng

00:02:02

sẽ được hình thành chủ yếu

00:02:04

về giọng nam,

00:02:05

Có thể gặp sự cố khi nhận dạng

00:02:07

và để hiểu chính xác

00:02:09

giọng nữ hoặc những người khác

00:02:11

giọng nói không khớp với

00:02:13

mô hình mà anh ta được đào tạo.

00:02:15

Với sự lan rộng của deepfake,

00:02:17

Thực tế khách quan có thể là

00:02:19

bị phá hoại. Nếu mọi thứ có thể bị làm sai lệch,

00:02:22

Chính khái niệm về sự thật có thể

00:02:24

bị xói mòn, với hậu quả

00:02:26

cho xã hội.

00:02:28

Khi deepfake trở nên phổ biến hơn

00:02:30

ngày càng tinh vi và

00:02:32

không thể phân biệt với thực tế,

00:02:34

Công chúng có thể bắt đầu nghi ngờ

00:02:36

Trung thực nhất quán

00:02:38

bất kỳ nội dung video hoặc âm thanh nào,

00:02:40

cho dù đó là tin tức,

00:02:42

phim tài liệu hoặc phỏng vấn.

00:02:44

Điều này có thể dẫn đến một xã hội mà

00:02:45

Mọi người không còn tin vào những gì họ nhìn thấy nữa

00:02:48

hoặc nghe,

00:02:49

thực hiện việc phổ biến thông tin

00:02:51

độ tin cậy cực kỳ khó khăn.

00:02:53

Tổ chức truyền thông

00:02:54

có thể cần phải áp dụng

00:02:56

Phương pháp xác thực mới

00:02:58

và chứng nhận để chứng minh

00:03:00

tính xác thực của nội dung của họ. Trong

00:03:01

Một thế giới nơi sự thật khách quan

00:03:03

là nghi ngờ,

00:03:04

Các cá nhân có thể

00:03:06

Chuyển nhiều hơn sang các nguồn

00:03:08

thông tin xác nhận

00:03:10

niềm tin có sẵn,

00:03:11

Gia cố buồng dội âm

00:03:13

và phân cực.

00:03:14

Deepfake có thể là

00:03:16

được sử dụng để hỗ trợ lý thuyết

00:03:18

âm mưu, và cho rằng những

00:03:21

video sẽ rất khó để bác bỏ,

00:03:23

Những lý thuyết này có thể đạt được trong

00:03:25

phổ biến và ảnh hưởng.

00:03:27

Điều này có thể dẫn đến sự phân mảnh

00:03:28

sự gia tăng của xã hội với

00:03:31

các nhóm ngày càng bị cô lập và

00:03:33

bất đồng về các sự kiện cơ bản.

00:03:37

Các nền dân chủ dựa trên một

00:03:39

Thông báo cử tri để hoạt động

00:03:41

Hiệu quả. Nếu công dân không thể

00:03:43

Không phân biệt sự thật với sự giả dối bằng lý trí

00:03:45

sự gia tăng của deepfake,

00:03:47

Điều này có thể gây nguy hiểm

00:03:49

quá trình dân chủ.

00:03:51

Các chiến dịch bầu cử có thể

00:03:52

được gắn thẻ với các video được chỉnh sửa

00:03:55

được thiết kế để làm mất uy tín của đối thủ.

00:03:57

Và các cuộc bầu cử có thể bị ảnh hưởng

00:04:00

bằng thông tin sai lệch.

00:04:02

Niềm tin vào các tổ chức

00:04:05

có thể giảm,

00:04:06

dẫn đến bất ổn chính trị và

00:04:09

làm suy yếu các giá trị dân chủ.

00:04:11

Làm thế nào để lập pháp về điều này

00:04:13

Công nghệ phát triển nhanh chóng?

00:04:17

Cuộc tranh luận giữa đổi mới và đổi mới

00:04:19

Quy định đang trở nên căng thẳng hơn bao giờ hết.

00:04:21

Trong lịch sử, công nghệ có

00:04:23

thường tiến hóa nhanh hơn

00:04:26

khả năng giám sát của công ty.

00:04:28

Khi internet lần đầu tiên bắt đầu

00:04:29

để trở nên phổ biến, ví dụ,

00:04:31

Phải mất nhiều năm trước

00:04:33

luật riêng tư,

00:04:35

Bản quyền hoặc bản quyền

00:04:37

An ninh mạng được thiết lập. Với AI

00:04:39

Thế hệ

00:04:39

Thách thức thậm chí còn lớn hơn bởi vì

00:04:42

Công nghệ này có tiềm năng

00:04:44

biến đổi nhiều khía cạnh của cuộc sống của chúng ta,

00:04:46

từ truyền thông đến chính trị,

00:04:49

thông qua nền kinh tế.

00:04:50

Những vấn đề đầu tiên đặt ra bởi

00:04:52

Sự xuất hiện của deepfake là

00:04:54

chủ yếu là đạo đức

00:04:56

hoặc liên quan đến thông tin sai lệch.

00:04:58

Tuy nhiên

00:04:58

Ban đầu, không có

00:05:01

Quy định rõ ràng để xử phạt

00:05:03

hoặc giám sát việc tạo ra và phát triển

00:05:05

Phát tán deepfake độc hại.

00:05:07

Quy định nghiêm ngặt

00:05:09

có thể cản trở sự đổi mới.

00:05:11

Nếu các hạn chế được áp dụng

00:05:12

về nghiên cứu và

00:05:14

phát triển AI tạo ra,

00:05:15

Điều này có thể ngăn chặn những khám phá

00:05:18

có khả năng mang lại lợi ích cho xã hội.

00:05:21

Hơn nữa

00:05:21

Quy định quá nghiêm ngặt có thể

00:05:24

Thúc đẩy các nhà đổi mới di dời

00:05:26

nghiên cứu của họ ở các quốc gia nơi

00:05:28

Pháp luật khoan dung hơn.

00:05:30

Hãy giả sử rằng các quy định

00:05:31

áp đặt quy trình phê duyệt

00:05:33

Tốn thời gian và chi phí cho bất kỳ

00:05:35

ứng dụng mới của AI

00:05:36

Phát sinh.

00:05:37

Điều này có thể làm nản lòng các công ty khởi nghiệp

00:05:39

và các nhà đổi mới cá nhân,

00:05:42

do đó ưu tiên các công ty lớn

00:05:44

với nguồn lực đáng kể.

00:05:49

Sự cân bằng lý tưởng của sự đổi mới

00:05:52

và quy định yêu cầu một

00:05:54

Hợp tác chặt chẽ giữa

00:05:56

các nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu,

00:05:58

kinh doanh và xã hội dân sự.

00:06:01

Điều cần thiết là phải có các cuộc thảo luận

00:06:04

cởi mở và toàn diện để hiểu

00:06:06

ý nghĩa của công nghệ và

00:06:09

Tạo ra các quy định bảo vệ

00:06:12

xã hội đồng thời thúc đẩy đổi mới sáng tạo.

00:06:14

Một số quốc gia đã bắt đầu thành lập

00:06:16

Ủy ban đạo đức AI,

00:06:18

bao gồm các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau

00:06:21

để hướng dẫn xây dựng pháp luật.

00:06:23

Các ủy ban này đang xem xét ý nghĩa của

00:06:26

Các khía cạnh đạo đức, xã hội và kinh tế của AI

00:06:28

và tư vấn cho các chính phủ về

00:06:30

Làm thế nào để đóng khung công nghệ.

00:06:32

AI tạo ra, bất chấp những nguy hiểm này,

00:06:35

mang đến những cơ hội chưa từng có.

00:06:38

Nó có thể cải thiện cuộc sống,

00:06:39

Tạo ra các giải pháp và làm phong phú thêm

00:06:42

văn hoá. Được thúc đẩy bởi trách nhiệm,

00:06:45

đạo đức và hợp tác,

00:06:47

chúng ta có thể định hình tương lai của AI

00:06:49

phát sinh vì lợi ích của tất cả mọi người.

00:06:51

Trước những thách thức này,

00:06:54

Giáo dục là tối quan trọng.

00:06:55

Đào tạo vững chắc cho phép

00:06:57

hiểu những gì đang bị đe dọa,

00:06:58

áp dụng các công cụ và

00:07:00

Đặt câu hỏi đầy đủ thông tin.

00:00:05

生成式 AI 是

00:00:07

新技術前沿，

00:00:08

改變我們看待和

00:00:11

創造。令人振奮的視覺藝術來自

00:00:13

Midjourney，谷歌在美國的DeepDream

00:00:16

來自 openAI MuseNet 的精緻旋律，

00:00:18

創意的界限似乎正在模糊。

00:00:21

然而，隨著魔法而來的是惡意。

00:00:25

Deepfakes 模糊了

00:00:27

真與假的界限，

00:00:29

造成巨大的道德問題。

00:00:31

可以使用Deepfakes

00:00:33

要創建虛假的視頻或音訊

00:00:36

特色公眾人物

00:00:37

或政客說或做

00:00:40

他們從未說過或做過的事情。

00:00:43

這可用於廣播

00:00:45

虛假資訊或

00:00:48

宣傳操縱輿論。

00:00:50

可以使用Deepfakes

00:00:52

效仿國家領導人

00:00:54

或軍官，

00:00:55

創建可以

00:00:58

引發外交危機，

00:00:59

甚至衝突。

00:01:02

隨著深度偽造變得越來越普遍

00:01:04

越來越有說服力，

00:01:06

這對觀眾來說變得很困難

00:01:08

辨別真假。

00:01:10

這可能會導致

00:01:11

信任的普遍侵蝕

00:01:13

在視頻和音訊媒體中，

00:01:15

一切都可以被質疑。

00:01:19

人工智慧

00:01:19

包括技術

00:01:21

生成式的，如深度偽造，

00:01:23

基於以下數據

00:01:25

學習和概括。

00:01:26

這些數據來自世界各地

00:01:28

就像我們的世界一樣

00:01:30

不平等和刻板印象，

00:01:33

這些不平等可以反映在

00:01:35

在數據中。當 AI 是

00:01:37

在有偏見的數據上訓練，

00:01:39

它可以整合和延續這些偏見。

00:01:42

因此，如果習慣了深度偽造，

00:01:45

說

00:01:45

生成語音樣本，或者

00:01:47

不代表的面孔

00:01:49

公平的現實世界多樣性，

00:01:52

然後

00:01:52

從中學習的人工智慧

00:01:54

樣本本身會有偏差

00:01:56

導致歧視性制度。

00:02:00

用於識別的人工智慧系統

00:02:02

這將主要形成

00:02:04

在男聲上，

00:02:05

可能無法識別

00:02:07

並正確理解

00:02:09

女性聲音或其他聲音

00:02:11

與

00:02:13

他接受訓練的模型。

00:02:15

隨著深度偽造的傳播，

00:02:17

客觀現實可能是

00:02:19

破壞。如果一切都可以證偽，

00:02:22

真理的概念本身可以

00:02:24

被侵蝕，後果

00:02:26

為社會服務。

00:02:28

隨著深度偽造變得越來越普遍

00:02:30

越來越複雜和

00:02:32

與現實無法區分，

00:02:34

公眾可能會開始懷疑

00:02:36

始終如一的真實性

00:02:38

任何視頻或音訊內容，

00:02:40

無論是新聞，

00:02:42

紀錄片或採訪。

00:02:44

這可能導致一個社會

00:02:45

人們不再相信他們所看到的

00:02:48

或聽到，

00:02:49

進行信息傳播

00:02:51

極其困難的可靠性。

00:02:53

媒體機構

00:02:54

可能需要採用

00:02:56

新的驗證方法

00:02:58

和認證證明

00:03:00

其內容的真實性。在

00:03:01

一個客觀真理的世界

00:03:03

有疑問，

00:03:04

個人可以

00:03:06

更多地轉向資源

00:03:08

確認其

00:03:10

預先存在的信念，

00:03:11

加固回音室

00:03:13

和兩極分化。

00:03:14

Deepfakes 可能是

00:03:16

用於支持理論

00:03:18

陰謀，鑒於這些

00:03:21

視頻很難反駁，

00:03:23

這些理論可能會在

00:03:25

知名度和影響力。

00:03:27

這可能會導致碎片化

00:03:28

隨著社會的增加

00:03:31

日益孤立的群體和

00:03:33

對基本事實存在分歧。

00:03:37

民主國家的基礎是

00:03:39

知情的選民發揮作用

00:03:41

有效。如果公民無法

00:03:43

不憑理性辨別真假

00:03:45

深度偽造的泛濫，

00:03:47

這可能會危及

00:03:49

民主進程。

00:03:51

競選活動可以

00:03:52

被標記為篡改的視頻

00:03:55

旨在詆毀對手。

00:03:57

選舉可能會受到影響

00:04:00

通過誤導性資訊。

00:04:02

對機構的信任

00:04:05

可能會減少，

00:04:06

導致政治不穩定和

00:04:09

民主價值觀的削弱。

00:04:11

如何對此進行立法

00:04:13

快速發展的技術？

00:04:17

創新與創新之爭

00:04:19

監管比以往任何時候都更加嚴格。

00:04:21

從歷史上看，技術已經

00:04:23

通常比

00:04:26

公司監督它的能力。

00:04:28

互聯網剛開始時

00:04:29

例如，為了流行，

00:04:31

花了好幾年的時間

00:04:33

隱私法，

00:04:35

版權或著作權

00:04:37

網路安全已經建立。借助 AI

00:04:39

生成

00:04:39

挑戰甚至更大，因為

00:04:42

該技術具有

00:04:44

改變我們生活的許多方面，

00:04:46

從媒體到政治，

00:04:49

通過經濟。

00:04:50

提出的第一個問題

00:04:52

深度偽造的出現是

00:04:54

主要是道德的

00:04:56

或與虛假信息有關。

00:04:58

然而

00:04:58

最初，沒有

00:05:01

明確的處罰規定

00:05:03

或監督

00:05:05

傳播惡意深度偽造。

00:05:07

嚴格規定

00:05:09

會阻礙創新。

00:05:11

如果施加限制

00:05:12

關於研究和

00:05:14

生成式人工智慧開發，

00:05:15

這可能會阻止發現

00:05:18

對社會有潛在益處。

00:05:21

此外

00:05:21

過於嚴格的監管可以

00:05:24

推動創新者搬遷

00:05:26

他們在以下國家/地區的研究

00:05:28

立法更為寬鬆。

00:05:30

讓我們假設法規

00:05:31

實施審批流程

00:05:33

對於任何人來說，既費時又昂貴

00:05:35

人工智慧的新應用

00:05:36

生成。

00:05:37

這可能會讓初創公司望而卻步

00:05:39

以及個人創新者，

00:05:42

從而有利於大公司

00:05:44

擁有大量資源。

00:05:49

創新的理想平衡

00:05:52

監管要求

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密切合作

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政策制定者、研究人員、

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企業和民間社會。

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進行討論是必不可少的

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開放包容的理解

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該技術的影響和

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制定法規來保護

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促進社會創新。

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一些國家已經開始建立

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人工智慧倫理委員會，

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由各領域的專家組成

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指導立法的制定。

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這些委員會正在研究

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人工智慧的倫理、社會和經濟方面

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並就以下方面向政府提供建議

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如何構建技術。

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生成式人工智慧，儘管存在這些危險，

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提供前所未有的機會。

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它可以改善生活，

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創建解決方案並豐富我們的

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文化。以責任為動力，

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倫理與協作，

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我們可以塑造人工智慧的未來

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為了所有人的利益而生成。

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面對這些挑戰，

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教育是最重要的。

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紮實的訓練允許

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瞭解利害關係，

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採用工具和

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提出明智的問題。

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