Glosar

Deepfake

Ce este Deepfake?

Un deepfake este o imagine, un videoclip sau o înregistrare audio create sau modificate cu IA, care înfățișează în mod convingător persoane reale spunând sau făcând lucruri ce nu s-au întâmplat niciodată. Pe lângă utilizările legitime în film sau dublaj, deepfake-urile sunt folosite pentru dezinformare, prejudicierea reputației și fraudă – de exemplu apeluri false din partea unui presupus director care solicită un transfer bancar. Protecția include apeluri de verificare pe canale cunoscute, procese clare de aprobare și etichetarea conținutului generat cu IA.

Subiecte

dezinformare
fraudă
IA generativă

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Rețea generativă adversarială (GAN)

O rețea generativă adversarială (GAN) constă din două rețele neuronale antrenate una împotriva celeilalte: generatorul creează date artificiale, precum imagini, iar discriminatorul încearcă să le deosebească de cele reale. Prin această competiție, rezultatele devin tot mai realiste. GAN-urile au fost introduse în 2014 și au marcat generarea de imagini înainte ca modelele de difuzie să se răspândească mai larg; sunt folosite, de exemplu, pentru date de antrenare sintetice sau pentru îmbunătățirea imaginilor.

Rețele neuronale
generare de imagini
+1

IA generativă

IA generativă desemnează sistemele IA care creează conținut nou – text, imagini, audio, video sau cod de program – în loc să sorteze sau să evalueze doar date existente. Se bazează pe modele care învață tipare din cantități mari de date și le folosesc pentru a produce rezultate noi, plauzibile. În mediul de afaceri este folosită, de exemplu, pentru a redacta e-mailuri, rezumate, descrieri de produse sau idei de imagini. Rezultatele pot conține erori și trebuie verificate înainte de utilizare.

concept fundamental
crearea de conținut
+1

Etica IA

Etica IA se ocupă de întrebările morale legate de dezvoltarea și utilizarea IA: echitate și discriminare, transparență și explicabilitate, protecția datelor, responsabilitatea pentru erori, siguranța și efectele asupra muncii și societății. Pentru organizații, devine concretă în ghiduri, evaluări de risc, supraveghere umană și comunicare sinceră despre limitele IA. Exemplu: înainte de introducerea unui instrument de triere a CV-urilor, se verifică dacă dezavantajează anumite grupuri.

etică
Responsabilitate
+1

Detectarea fraudelor

Detectarea fraudelor cuprinde metodele care identifică din timp tranzacțiile, comenzile, conturile sau cererile suspecte. Regulile și modelele de învățare caută semne de avertizare precum adrese de livrare și de facturare diferite, cantități neobișnuite, presiune vădită a timpului sau adrese de e-mail de unică folosință. Se utilizează în comerțul electronic, sectorul bancar, asigurări și serviciile de plată. Deoarece alarmele false pot afecta clienți reali, rezultatele trebuie verificate de oameni, nu respinse automat.

Prevenirea fraudelor
Managementul riscurilor
+1

Șablon