नया AI टूल पूरी तरह से वॉइस डेटा के ज़रिए चेहरों को फिर से बनाता है

एल्गोरिथ्म कहा जाता है भाषण २ और 2019 में पहली बार प्रकाशित एक शोध पत्र का हिस्सा था। यदि आप उत्सुक हैं तो एक डेमो ऑनलाइन उपलब्ध है इसे आप खुद जांचें.

लंबे ऑडियो क्लिप के साथ चेहरे अधिक सटीक रूप से बनाए गए प्रतीत होते हैं, जो कि अधिक आश्चर्य की बात नहीं होनी चाहिए। कोड को YouTube के लाखों वीडियो का उपयोग करके बनाया गया था, जिसमें सॉफ्टवेयर की एक विस्तृत श्रृंखला से 'ऑडियो-विज़ुअल और वॉयस-फेस सहसंबंध' सीखकर मॉडलिंग की गई थी।

यह अभी भी प्रगति पर है, निश्चित रूप से, इसलिए यह हर बार पूरी तरह से बिंदु पर नहीं है। एक ऐसी प्रणाली की क्षमता जो आवाजों को पंजीकृत करती है और व्यक्तियों को शीघ्रता से पहचानती है, विशेष रूप से कानूनी प्रणालियों और निगरानी कंपनियों के भीतर बहुत बड़ी हो सकती है।

तकनीक के पीछे के शोध इस बात पर अड़े हैं कि यह केवल वैज्ञानिक उद्देश्यों के लिए है, लेकिन हम पहले से ही जानते हैं कि बड़ी कंपनियां - जैसे फेसबुक, गूगल, अमेज़ॅन, और एक गुच्छा - पहले से ही उन्नत मेटावर्स प्रोग्राम, वेब 3.0 और कटाई उपयोगकर्ता डेटा में बहुत रुचि रखते हैं। . इस तरह किसी को भी जल्दी से पहचानने की क्षमता गलत हाथों में विनाशकारी हो सकती है।

DIY फोटोग्राफी यह भी इंगित करता है कि इस तरह का सॉफ्टवेयर प्रभावित करने वालों की पहचान को खतरे में डाल सकता है, खासकर वे जो अपना चेहरा छिपा कर रखते हैं। अपनी पहचान छिपाने के लिए जानबूझ कर प्रयास करने वाले TikTokers या YouTubers को उनकी आवाज़ों के ऑडियो स्निपेट्स के माध्यम से खोजा जा सकता है। कोई क्लिप वे कभी पोस्ट किया है।

फिर भी, यह भविष्य में बहुत दूर होने की संभावना है, क्योंकि वर्तमान में एल्गोरिदम निजी है। ऐसा लगता है कि हमें एक ऐसे भविष्य को स्वीकार करना होगा जहां एआई और डीपफेक तकनीक वास्तविक और कृत्रिम के बीच की रेखा को धुंधला कर देती है, गलत सूचनाओं के बड़े पैमाने पर बने रहने और मुहर लगाने के लिए कठिन होने की संभावना है।

संक्षिप्त वॉयस क्लिप के माध्यम से पहचान का पता लगाना अपरिहार्य पथ के साथ एक और कदम है। चलो बस आशा करते हैं कि चीजें नियंत्रण से बाहर न हों।