論文の概要: Attention Paper: How Generative AI Reshapes Digital Shadow Industry?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18346v1
- Date: Fri, 26 May 2023 08:03:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 22:22:27.574935
- Title: Attention Paper: How Generative AI Reshapes Digital Shadow Industry?
- Title（参考訳）: 注意:aiはデジタルシャドウ業界をどのように作り直すのか?
- Authors: Qichao Wang, Huan Ma, Wentao Wei, Hangyu Li, Liang Chen, Peilin Zhao,
Binwen Zhao, Bo Hu, Shu Zhang, Zibin Zheng, Bingzhe Wu
- Abstract要約: 黒と影のインターネット産業は、デジタルリスク管理(DRM)を通じて特定および管理できる潜在的なリスクを生じさせる
本稿では、生成AI技術によって引き起こされる新しい黒と影の技法を探求し、次世代DRMシステムを構築するための洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.38949535910943
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid development of digital economy has led to the emergence of various
black and shadow internet industries, which pose potential risks that can be
identified and managed through digital risk management (DRM) that uses
different techniques such as machine learning and deep learning. The evolution
of DRM architecture has been driven by changes in data forms. However, the
development of AI-generated content (AIGC) technology, such as ChatGPT and
Stable Diffusion, has given black and shadow industries powerful tools to
personalize data and generate realistic images and conversations for fraudulent
activities. This poses a challenge for DRM systems to control risks from the
source of data generation and to respond quickly to the fast-changing risk
environment. This paper aims to provide a technical analysis of the challenges
and opportunities of AIGC from upstream, midstream, and downstream paths of
black/shadow industries and suggest future directions for improving existing
risk control systems. The paper will explore the new black and shadow
techniques triggered by generative AI technology and provide insights for
building the next-generation DRM system.
- Abstract（参考訳）: デジタル経済の急速な発展により、さまざまな黒と影のインターネット産業が出現し、機械学習やディープラーニングといったさまざまな技術を用いたデジタルリスク管理(DRM)を通じて特定および管理できる潜在的なリスクが生じる。
DRMアーキテクチャの進化は、データ形式の変化によって引き起こされている。
しかし、ChatGPTやStable DiffusionのようなAIGC技術の開発により、黒と影の産業はデータをパーソナライズし、不正な活動のために現実的な画像や会話を生成する強力なツールを提供してきた。
これはDRMシステムがデータ生成の源泉からリスクを制御し、急速に変化するリスク環境に迅速に対応することが課題となる。
本稿では,黒毛産業の上流・中・下流からのAIGCの課題と機会を技術的に分析し,既存のリスク制御システムを改善するための今後の方向性を提案する。
本稿では、生成AI技術によって引き起こされる新しい黒と影の技法を探求し、次世代DRMシステムを構築するための洞察を提供する。
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