Revised Abstract:

Generative Adversarial Networks (GANs) are a rapidly developing field in deep learning, with wide-ranging applications in domains such as image synthesis, data augmentation, and domain transfer. However, the widespread use of GANs also raises important questions about the social and ethical implications of these technologies. In this paper, we focus on the sociological impact of GANs and provide an overview of some of the key challenges and concerns associated with the use of these systems.

Specifically, we examine the ways in which GANs can be used to create highly realistic digital content that may be difficult to distinguish from reality. This has the potential to blur the lines between real and fake information, leading to new challenges for the protection of intellectual property and the authentication of digital content. In addition, we discuss the potential for GANs to reinforce existing biases and perpetuate harmful stereotypes, as well as the need for accountability and transparency in the development and deployment of GANs.

This paper is intended for a broad audience of researchers, practitioners, and stakeholders in the field of AI and machine learning, as well as policymakers and members of the public who are concerned about the impact of these technologies on society. By providing an overview of the key challenges and concerns associated with the use of GANs, we aim to contribute to a better understanding of the sociological implications of these systems and to encourage further research and discussion on these important issues.

Keywords: Generative Adversarial Networks, Deep Learning, Social Implications, Ethics, Bias, Accountability.
บทคัดย่อที่แก้ไข: Generative Adversarial Networks (GAN) เป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในการเรียนรู้เชิงลึก โดยมีการใช้งานที่หลากหลายในโดเมน เช่น การสังเคราะห์ภาพ การเพิ่มข้อมูล และการถ่ายโอนโดเมน อย่างไรก็ตาม การใช้ GAN อย่างแพร่หลายยังทำให้เกิดคำถามสำคัญเกี่ยวกับผลกระทบทางสังคมและจริยธรรมของเทคโนโลยีเหล่านี้ ในบทความนี้ เรามุ่งเน้นไปที่ผลกระทบทางสังคมวิทยาของ GAN และให้ภาพรวมของความท้าทายและข้อกังวลหลักบางประการที่เกี่ยวข้องกับการใช้ระบบเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราตรวจสอบวิธีที่ GAN สามารถใช้เพื่อสร้างเนื้อหาดิจิทัลที่สมจริงอย่างมากซึ่งอาจแยกแยะได้ยากจากความเป็นจริง สิ่งนี้มีศักยภาพที่จะเบลอเส้นแบ่งระหว่างข้อมูลจริงและข้อมูลปลอม นำไปสู่ความท้าทายใหม่ในการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาและการรับรองความถูกต้องของเนื้อหาดิจิทัล นอกจากนี้ เรายังหารือถึงศักยภาพของ GAN ในการเสริมสร้างอคติที่มีอยู่และขยายเวลาทัศนคติแบบเหมารวมที่เป็นอันตราย ตลอดจนความจำเป็นในความรับผิดชอบและความโปร่งใสในการพัฒนาและการใช้งาน GAN บทความนี้มีไว้สำหรับนักวิจัย ผู้ปฏิบัติงาน และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในสาขา AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร รวมถึงผู้กำหนดนโยบายและสาธารณชนที่มีความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบของเทคโนโลยีเหล่านี้ต่อสังคม ด้วยการให้ภาพรวมของความท้าทายและข้อกังวลหลักที่เกี่ยวข้องกับการใช้ GAN เรามุ่งหวังที่จะสนับสนุนความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับผลกระทบทางสังคมวิทยาของระบบเหล่านี้ และเพื่อสนับสนุนการวิจัยและการอภิปรายเพิ่มเติมในประเด็นสำคัญเหล่านี้ คำสำคัญ: เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป, การเรียนรู้เชิงลึก, ผลกระทบทางสังคม, จริยธรรม, อคติ, ความรับผิดชอบ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence