بازسازی چهره اساتید بر اساس رشته‌هایشان توسط هوش مصنوعی ؛ سوگیری نژادی هوش مصنوعی؟ [+عکس]

هوش مصنوعی بازهم دست به یک ابتکار جدید در حوزه تصویرسازی زد. بازسازی چهره اساتید بر اساس رشته‌هایشان جدیدترین خلاقیت این فناوری پیشرفته است.

بازسازی چهره اساتید بر اساس رشته‌هایشان توسط هوش مصنوعی در کنار دیگر تصاویر خلق شده از این تکنولوژی پیشرفته قرار گرفت. اینکه فناوری ذکر شده قادراست چهره‌های افراد را به سبک و سیاق خود بازسازی کرده و یا تغییر دهد می‌تواند هم سرگرم‌کننده باشد و هم باعث نگرانی شود.

چرا که این تکنولوژی زیادی در عصر نوین رخنه کرده و زندگی افراد را دستکاری می‌کند. البته این موضوع نیاز به تحقیق و مطالعه دارد تا مشخص شود که هوش مصنوعی دقیقاً بر زندگی ما اثرگذار خواهد بود. با این حال فعلاً از این قضیه می‌گذریم و شما را با تماشای تصاویر خلق شده توسط هوش مصنوعی از اساتید برجسته دعوت می‌کنیم.

بیشتر بخوانید: تماشا کنید: بازسازی چهره کوروش کبیر با هوش مصنوعی [+عکس]

بازسازی چهره اساتید بر اساس رشته‌هایشان توسط هوش مصنوعی

آنچه خواهید دید، سوگیری‌های ذاتی مدل‌های هوش مصنوعیِ مولدِ تصویر مانند میدجرنی را به وضوح نشان می‌دهد. باید نگران شویم یا فقط ببینیم و بگذریم؟

انتشار یک ویدیوی ۴۰ ثانیه‌ای باعنوان «چهره استادان بر اساس رشته‌هایشان» در ردیت، بحث جالبی را به راه انداخته است. به عقیده بعضی‌ها و بر اساس تجاربشان این تصاویر به شدت به واقعیت نزدیک هستند. برخی دیگر که نگاه متفاوت‌تری دارند می‌گویند بیشتر این تصاویر فقط مردان جاافتاده و سفیدپوست را در لباس اساتید نشان می‌دهد که در مورد اکثر مؤسسات دانشگاهی مدرن، صادق نیست.

مولدهای تصویر هوش مصنوعی می‌توانند در مدل‌های خود سوگیری داشته باشند، زیرا آن‌ها از داده‌هایی که بر رویشان آموزش دیده‌اند، یاد می‌گیرند. داده‌ها نیز اغلب سوگیری‌های موجود در دنیای واقعی را در دل خود جا داده‌اند. چنین سوگیری‌هایی بسته به مدل خاص و داده‌های مورد استفاده برای آموزش، می‌توانند به روش‌های مختلفی ظاهر شوند.

به عنوان مثال، اگر یک مولد تصویر هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده‌ای از تصاویر آموزش دیده باشد که گروه‌های خاصی از افراد را به‌طور نامتناسب نشان می‌دهد، مانند افراد با پوست روشن‌تر، تصاویر تولید‌شده نیز ممکن است این سوگیری را با تولید تصاویر کمتر از افراد با پوست تیره‌تر نشان دهند. اگر داده‌های آموزشی حاوی کلیشه‌ها یا سایر سوگیری‌ها باشد، مولد تصویر هوش مصنوعی ممکن است یاد بگیرد که آن سوگیری‌ها را در تصاویر تولیدشده خود بازتولید کند.

افزون‌بر‌این اگر خود داده‌های آموزشی هم بی‌طرف باشند، مدل همچنان ممکن است بر اساس نحوه برچسب‌گذاری یا حاشیه‌نویسی داده‌ها، سوگیری‌ها را یاد بگیرد. به عنوان مثال، اگر مجموعه داده، اشیا یا افراد خاصی را به گونه‌ای برچسب‌گذاری کند که کلیشه‌ها یا فرضیات را تقویت کند، مولد تصویر هوش مصنوعی ممکن است یاد بگیرد که این سوگیری‌ها را در خروجی خود تداوم ببخشد.

به نظر محققان از آنجایی که سیستم‌های تبدیل متن به تصویر با قابلیت یادگیری ماشینی رو به افزایش هستند و به عنوان خدمات تجاری، پذیرش رو به رشدی را تجربه می‌کنند، اولین گام ضروری برای کاهش خطر نتایج تبعیض‌آمیز آن‌ها، مشخص کردن سوگیری‌های اجتماعی‌ است که از خود نشان می‌دهند.

محققان و توسعه‌دهندگان باید داده‌های آموزشی خود را به دقت تنظیم کنند و از تکنیک‌هایی مانند داده‌افزایی، مکانیزم طبقه‌بندی منصفانه و آموزش خصمانه استفاده کنند تا اطمینان حاصل شود که مدل‌های حاصل تا حد ممکن عاری از سوگیری هستند.

بیشتر بخوانید:

• بازسازی چهره شاعران بزرگ ایرانی توسط هوش مصنوعی [+فیلم و عکس]
• تماشا کنید: پولدارترین افراد دنیا در فقر مطلق ؛ هوش مصنوعی ثروتمندان سرشناس را به خاک سیاه نشاند! [+تصاویر]
• سلفی‌های جذاب شخصیت‌های بزرگ تاریخی که با هوش مصنوعی ساخته شده‌اند؛ از گاندی تا چنگیز خان مغول!
• سلفی‌های جذاب از چهره‌های تاریخی که با هوش مصنوعی خلق شده‌اند [+تصاویر]
• تماشا کنید: تصاویر ترسناک هوش مصنوعی میدجورنی از تغییرات اقلیمی آینده و نابودی شهرهای بزرگ جهان!
• تصاویر جذاب هوش مصنوعی از سرو افطاری چهره‌های مشهور در خیابان‌های دبی ؛ از دیوید بکهام تا بیل گیتس!

دیدگاه شما در خصوص بازسازی چهره اساتید بر اساس رشته‌هایشان توسط هوش مصنوعی چیست؟ نظرات خود را در بخش کامنت‌ها با تکراتو در میان بگذارید و اخبار تکنولوژی را با ما دنبال کنید.