По сути генерация видео не сильно отличается от генерации изображений, ведь видео это просто несколько кадров изображений в секунду, которые наш мозг воспринимает как динамичное видео. И поэтому если генераторы изображений могут создать качественные изображения, то мы можем попросить их создать несколько тысяч таких изображений с небольшими изменениями, чтобы из этого получилось полноценное видео. Это может сэкономить миллионы долларов для производителей видеоконтента, компьютерных игр и киностудий. А если это соединить с возможностью ChatGPT создавать полноценные сценарии, о которых мы уже упоминали ранее, и с искусственными синтезаторами голоса, то получается, что в скором времени мы можем попросить ИИ что-то наподобие следующего: «Создай мне 25-минутный фильм в жанре фэнтези с неожиданной концовкой» и через пару минут или даже раньше у нас будет готовый новый фильм, который еще никто не видел.

Технология синтеза голоса предполагает, что компьютер умеет произносить речь как человек. Данная технология и рынок вокруг нее развиваются достаточно быстро: если в 2021 году объем рынка оценивался примерно в 7,5 млрд долларов, то прогнозируется, что к 2030 году он достигнет 60 млрд долларов, при ежегодном росте на 23 %[5].

Из крупных игроков на рынке можно выделить крупных игроков, таких как Google, IBM, Amazon, Microsoft, Сбер, Яндекс, VK, так и небольшие компании, как например Descript, Veritone, Respeecher и др.

Где могут применяться технология синтеза речи? Конечно же в голосовых помощниках, говорящих роботах, и ботах, звонящих клиентам по телефону. Кроме этого, эту технологию уже начинают использовать в озвучивании книг, фильмов, видеоигр, объявлений и рекламы, радио и новостных программ, а также для восстановления голоса умерших людей или людей, лишившихся способности говорить.

Технология синтеза или клонирования речи существовала уже несколько десятилетий, но примерно до начала 2010-х годов все такие компьютерные голоса звучали откровенно механически и было понятно, что разговаривает компьютер. Но за последние годы алгоритмы искусственного интеллекта стали учитывать еще больше параметров и характеристики человеческого голоса (звуки, тембр, интонация, акценты и пр), и в итоге смогли очень близко приблизиться к тому, чтобы синтезированный голос звучал достаточно правдоподобно и по-человечески.

При клонировании голоса живого человека берут записи его речи (чем больше объема и разновидностей текстов, тем лучше), и далее нейронная сеть строит модель, на основе которой будет синтезирован искусственный голос, максимально похожий на оригинальный человеческий. Далее, этим голосом можно будет произнести любой текст, который будет подан в программу.

Как уже было сказано, данная технология может использоваться и для людей, утративших способность говорить. Наример, известный актер Вэл Килмер практически лишился голоса после того, как у него был обнаружен рак горла и была проведена химиотерапия и другие виды лечения. Компания Sonantic «воссоздала» голос актера на основе ИИ, а в 2022 году Spotify заявила о том, что выкупает всю компанию Sonantic[6].

Технология синтеза голоса поможет сократить расходы и в киноиндустрии при озвучивании фильмов и мультфильмов. Есть прогнозы, что может появиться целая новая отрасль по «аренде голосов», когда известные люди смогут сдавать свои голоса в аренду для рекламных кампаний или озвучивания того или иного контента (голосовых помощников или озвучивания аудиокниг), за что они будут получать соответствующие роялти.

На данный момент уже возможно при воссоздании голосов придавать им тот или иной эмоциональный окрас (бодрый, грустный, серьезный), возможно скоро появится возможность учить их петь.

Компания Microsoft в начале 2023 года презентовала очередную модель искусственного интеллекта для синтеза голоса под названием VALL-E. Особенностью данной модели является то, что образцом для преобразования текста в речь с точной имитацией голоса человека, может служить аудиозапись с продолжительностью всего лишь в три секунды. Создатели системы заявляют, что модель не только придает голосу эмоциональные оттенки, но также имитирует акустическое окружение, т. е. если исходная запись была сделана на основе разговора по телефону, то и речь в модели будет также напоминать телефонный разговор. Из-за риска того, что этой технологией могут воспользоваться злоумышленники, Microsoft, однако, не стала публиковать оригинальный код в открытый доступ.

Случаи использования клонированных дипфейковых голосов для кражи крупных сумм денег уже фиксировались. Так, например, в 2019 году мошенники скопировали голос генерального директора энергетической компании, базирующейся в Великобритании. Был осуществлен перевод более 200 тысяч фунтов, по-видимому, по приказу генерального директора, чей голос был подлинным как по акценту, так и по тону. Этот инцидент стал первым известным киберпреступлением в Европе, в котором напрямую использовался ИИ.

Другой случай произошел в начале 2020 года, когда менеджеру банка в Гонконге позвонил человек, чей голос он узнал, – это был директор компании – клиента банка. Директор сообщил о хороших новостях: его компания собиралась совершить приобретение другой компании, поэтому он попросил, чтобы банк санкционировал переводы на сумму 35 миллионов долларов. Менеджер банка мог видеть в своем почтовом ящике электронные письма от директора, подтверждающие, какие деньги нужны для перемещения и на какой счет. Менеджер банка, полагая, что все выглядит законно, начал делать переводы. Чего он не знал, так это того, что его обманули в рамках тщательно продуманной аферы, в которой мошенники использовали технологию синтеза голоса для клонирования речи директора[7].

Помимо того, что телефонные аферы для кражи денег становятся все более изощренными с появлением этой технологии, существует также опасность использования дипфейковой технологии для влияния на социальные, правовые и политические дискурсы. Многие из нас, вероятно, сталкивались с чем-то подобным в социальных сетях, что потом оказывалось дипфейком.

В ответ на частые появления дипфейков в конце 2022 года правительство Китая запретило использование сгенерированных искусственным интеллектом цифровых продуктов «глубокого синтеза» (текста, изображений, голоса) без специальных водяных знаков. Все, кто захотят произвести с помощью ИИ текста, изображения или любой другой сгенерированный компьютером продукт, должны будут сначала получить разрешение от правительства. Те, кто используют ИИ, должны будут привязать свои персональные данные к используемому ими аккаунту, и весь контент, созданный ИИ, должен будет специально промаркирован[8].

Почему то, что происходит сейчас в сфере Искусственного интеллекта, можно назвать настоящей демократизацией ИИ?

Потому что сегодня способность создавать различные продукты и инструменты, программы и платформы становится доступным для все более широкого количества людей, а не только узкому кругу лиц с техническим и инженерным образованием.

Во-первых, есть много книг и онлайн-курсов, где любой может научиться основам ИИ, машинного и глубокого обучения, научиться строить собственные модели МО и нейронных сетей.

Во-вторых, имеется много бесплатных программных библиотек машинного обучения и платформ с открытым кодом: от простых программных пакетов на основе алгоритмов ИИ/МО, до полнофункциональных фреймворков или платформ для машинного обучения. ПО с открытым кодом доступно каждому, и пользователи могут изменять исходный код и добавлять его в свои проекты. Наличие масштабных библиотек в таких платформах позволяет ускорять создание и развертывание моделей машинного обучения. Такие проекты с открытым кодом включают: TensorFlow, PyTorch, H2O.ai, Scikit-learn, Anaconda и другие.