Enjeux éthiques des réseaux antagonistes génératifs

Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) ont apporté d'énormes progrès tant au niveau de la création visuelle que de contenus, mais ils soulèvent également d'importantes questions éthiques. Voici quelques-uns d'entre eux soulevés par les GAN.

Désinformation et fausses informations

Les GAN peuvent être utilisés pour créer des images et des vidéos réalistes qui semblent réelles, mais qui sont en réalité fabriquées. Cela peut être utilisé pour créer de fausses informations, de fausses images et de fausses vidéos, ce qui peut avoir de graves conséquences sur la confiance du public et la diffusion des informations. 

Contenu offensant ou illégal

Les GAN peuvent être utilisés pour créer des contenus offensants, discriminatoires, diffamatoires ou illégaux. Cela inclut la création de fausses accusations, de discours de haine et d'autres types de contenus préjudiciables. 

Violations de la vie privée

Les GAN peuvent être utilisés pour créer des images réalistes de personnes qui n'ont jamais existé. Cela peut être utilisé pour créer de faux profils en ligne ou pour usurper l'identité de quelqu'un.

Propriété intellectuelle

La création automatisée de contenu soulève des questions liées aux droits de propriété intellectuelle. Par exemple, si le GAN est utilisé pour créer une œuvre d'art ou un design, qui en est le véritable propriétaire ? 

Biais et discrimination

Les GAN peuvent reproduire des biais présents dans les données d'entraînement, ce qui peut conduire à la création de contenus trompeurs ou discriminatoires. Si les données d'entraînement contiennent des stéréotypes, le GAN peut les répliquer dans les images générées. 

Contournement de systèmes de sécurité

Les GAN peuvent être utilisés pour générer des images de visages, d'empreintes digitales, d'iris afin de contourner les systèmes de sécurité basés sur la reconnaissance faciale ou biométrique.

Attaques et piratages

Les GAN peuvent apporter de légères modifications aux données d'entrée (comme des images) afin de tromper les modèles d'apprentissage automatique. En particulier, ils peuvent être utilisés pour générer ces perturbations, rendant les modèles incapables de classer correctement les données.