Fogalomtár

Deepfake

Mi a(z) Deepfake?

A deepfake MI-vel készített vagy módosított kép, videó vagy hangfelvétel, amely meggyőzően mutat valódi embereket olyan dolgokat mondani vagy tenni, amelyek sosem történtek meg. A film vagy a szinkron területén jogos felhasználásai mellett a deepfake-eket félretájékoztatásra, hírnévrombolásra és csalásra is használják – például egy állítólagos vezető hamis hívásával, amely banki átutalást kér. A védelem eszközei: visszahívás ismert csatornákon, egyértelmű jóváhagyási folyamatok és az MI által generált tartalmak megjelölése.

Témák

félretájékoztatás
csalás
generatív MI

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

Generatív versengő háló (GAN)

A generatív versengő háló (Generative Adversarial Network, GAN) két egymás ellen tanított neurális hálóból áll: a generátor mesterséges adatokat – például képeket – hoz létre, a diszkriminátor pedig megpróbálja megkülönböztetni őket a valódiaktól. Ebben a versengésben az eredmények egyre valósághűbbek lesznek. A GAN-okat 2014-ben mutatták be, és a diffúziós modellek elterjedése előtt meghatározták a képgenerálást; használják őket például szintetikus tanítóadatokhoz vagy képjavításhoz.

Neurális hálózatok
képgenerálás
+1

generatív MI

A generatív MI olyan MI-rendszereket jelent, amelyek új tartalmat – szöveget, képet, hangot, videót vagy programkódot – hoznak létre, ahelyett hogy csupán meglévő adatokat rendeznének vagy értékelnének. Olyan modelleken alapulnak, amelyek nagy adatmennyiségből tanulnak meg mintázatokat, és ezek segítségével hihető új kimeneteket állítanak elő. Az üzleti életben például e-mailek, összefoglalók, termékleírások vagy képötletek megfogalmazására használják. Az eredmények hibákat tartalmazhatnak, ezért felhasználás előtt ellenőrizni kell őket.

alapfogalom
tartalomkészítés
+1

MI-etika

Az MI-etika az MI fejlesztését és használatát övező erkölcsi kérdésekkel foglalkozik: méltányosság és diszkrimináció, átláthatóság és magyarázhatóság, adatvédelem, a hibákért viselt felelősség, biztonság, valamint a munkára és a társadalomra gyakorolt hatások. A szervezetek számára irányelvekben, kockázatértékelésekben, emberi felügyeletben és az MI korlátairól szóló őszinte kommunikációban válik konkréttá. Példa: egy önéletrajz-szűrő eszköz bevezetése előtt ellenőrzik, hogy nem hozza-e hátrányba bizonyos csoportokat.

etika
Illetékesség
+1

Csalásfelderítés

A csalásfelderítés olyan módszereket foglal magában, amelyek korai szakaszban azonosítják a gyanús tranzakciókat, rendeléseket, fiókokat vagy kérelmeket. Szabályok és tanuló modellek keresnek olyan figyelmeztető jeleket, mint az eltérő szállítási és számlázási cím, a szokatlan mennyiségek, a feltűnő időnyomás vagy az eldobható e-mail-címek. Alkalmazzák az e-kereskedelemben, a bankszektorban, a biztosításban és a fizetési szolgáltatásokban. Mivel a téves riasztások valódi ügyfeleket is érinthetnek, a találatokat automatikus elutasítás helyett embereknek kell felülvizsgálniuk.

Csalásmegelőzés
Kockázatkezelés
+1

Sablon