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Friday, November 22, 2024

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माइक्रोसॉफ्ट का नया एआई मॉडल आपको वास्तविक चेहरे के व्यवहार के साथ तस्वीरों से बात करने पर मजबूर कर सकता है: क्या हमें चिंता करनी चाहिए? -न्यूज़18


आखरी अपडेट:

अपने एआई टूल्स के साथ माइक्रोसॉफ्ट की वृद्धि अब डरावने स्तर पर पहुंच रही है

Microsoft नए AI उपकरण बना रहा है जो उसकी चिंताओं को सामने लाता है लेकिन क्या कंपनी इसके दुरुपयोग को नियंत्रित करने के प्रति आश्वस्त है?

माइक्रोसॉफ्ट अपनी एआई क्रांति को इतनी तेज गति से आगे बढ़ाने पर तुला हुआ है कि नए एआई मॉडल चिंता का विषय बन गए हैं। कंपनी ने इस क्षेत्र में प्रगति के लिए OpenAI में अरबों का निवेश किया है, और अब एक नया AI फ्रेमवर्क आपकी तस्वीरों को बोलने और यहां तक ​​कि मानव जैसा व्यवहार दिखाने में सक्षम है।

VASA-1 नामक नया AI मॉडल इन तस्वीरों के साथ लिप सिंक करने में सक्षम है और इन तस्वीरों की गति आपको शायद ही विश्वास कराएगी कि ये वीडियो नहीं हैं। यदि आप हमारी बात पर विश्वास नहीं करते हैं, तो मोना लिसा पेंटिंग के इस डेमो को देखें और जो अभिव्यक्तियाँ आप देखते हैं वे VASA-1 का उपयोग करके विकसित की गई हैं। इनमें से कुछ AI-जनित क्लिप यहाँप्रौद्योगिकी की डरावनी क्षमता दिखाएं और यह गलत हाथों में क्या कर सकती है।

और यहीं पर हम मूल रूप से एआई के विकास के साथ बैठे हैं और इंटरनेट पर विशाल संसाधनों से ली गई सीख अकल्पनीय गति से आगे बढ़ रही है। एआई हैकर्स के लिए भी पसंदीदा उपकरण बन गया है, साथ ही एआई डीप फेक और वॉयस क्लोनिंग भयानक सटीकता और इसके खतरों को भी दर्शाता है।

लेकिन ऐसा लगता है कि Microsoft ने VASA-1 के साथ इन सभी मुद्दों को एक नए स्तर पर ले लिया है और इन उपकरणों को विनियमित करना सर्वोपरि है, अन्यथा हम AI उपकरणों से पूर्ण विद्रोह देख रहे हैं जो भविष्य के लिए अच्छा संकेत नहीं है।

कंपनी को लगता है कि इन क्लिपों की गुणवत्ता अभी भी पर्याप्त प्रामाणिक नहीं है और वह यह सुनिश्चित कर रही है कि, “इस विधि द्वारा तैयार किए गए वीडियो में अभी भी पहचाने जाने योग्य कलाकृतियाँ हैं, और संख्यात्मक विश्लेषण से पता चलता है कि वास्तविक वीडियो की प्रामाणिकता प्राप्त करने के लिए अभी भी एक अंतर है।” ।” माइक्रोसॉफ्ट भी इसके संभावित दुरुपयोग के बारे में समान रूप से जागरूक है, लेकिन ऐसा लगता है कि वह इसे नजरअंदाज करने का इरादा रखता है क्योंकि इसके कारण में सकारात्मकता कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।

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