Lihat sumber Generative Adversarial Networks (GAN)

[[Generative Adversarial Networks]] (GAN) merupakan salah satu inovasi terpenting dalam bidang [[kecerdasan artifisial generatif]]. GAN diperkenalkan oleh Ian Goodfellow dan timnya pada tahun 2014, dan sejak saat itu menjadi fondasi dalam pengembangan banyak aplikasi generatif modern. Model ini terkenal karena kemampuannya menghasilkan gambar, video, dan data lain yang sangat realistis.

== Cara Kerja GAN ==
GAN terdiri dari dua jaringan [[jaringan saraf tiruan]]: generator dan diskriminator. Generator bertugas menciptakan data baru, sementara diskriminator menilai apakah data tersebut asli atau palsu. Keduanya berkompetisi dalam permainan zero-sum sehingga model menjadi semakin kuat seiring pelatihan.

== Aplikasi GAN ==
Aplikasi GAN sangat luas, mulai dari pembuatan [[deepfake]], restorasi gambar, peningkatan resolusi gambar, hingga sintesis data medis. GAN juga banyak digunakan dalam bidang [[seni digital]] dan desain grafis.

== Tantangan dan Isu Etis ==
Meskipun GAN sangat bermanfaat, teknologi ini juga menimbulkan tantangan, terutama terkait [[penyalahgunaan teknologi]] dan [[konten palsu]]. Oleh karena itu, pengembangan GAN ke depan perlu memperhatikan aspek keamanan dan etika.