画像がAIで生成されたものかどうかを見分ける方法

画像生成モデルが高度化し、人工知能（AI）による本物そっくりの画像が増えている。両者の区別が難しくなるにつれ、AI対本物の写真という論争がより重要になってきている。AIが生成した画像がインターネットを欺くというシナリオはこれまでに何度もあった。パフジャケットを着たフランシスコ法王や、2024年のメットガラでのケイティ・ペリーなどだ。どちらも生成AIによって捏造された画像だった。つまり、本物ではなかったのだ。しかし、ネット上では一見、本物だと信じられた。

この取り違えは、時には面白いこともあるが、多くの場合、深刻な倫理的懸念をもたらす。ジェネレーティブAIがどのように機能するかを常に把握することが重要であるのと同様に、何かがAIによって生成されたものであるかどうかを見分ける方法を知ることも極めて重要である。この記事では、AIが生成した画像を詳しく見ていき、AIアートの長所と短所を理解し、法的な問題を議論し、本物の画像と見分けるための重要な方法やツールを探ります。

AIが生成した画像とは？  

AI画像は、リアルな画像を生成するために大規模なデータセットで訓練されたニューラルネットワークを使用する画像生成モデルを使用して作成されます。印象的なのは、芸術的で適切な画像を作成するために、スタイル、コンセプト、特徴をミックスする能力だ。トレーニング中、画像生成モデルはこれらの画像からさまざまな特徴や詳細を学習する。そうすることで、学習した画像とスタイルや内容が似ている新しい画像を生成することができるのだ。

画像生成モデルには多くの種類があり、それぞれに特徴がある。例えば、Generative Adversarial Networks（GAN）は、2つのニューラルネットワークが連動して、学習データに似たリアルな画像を生成する。拡散モデルは、ランダムなノイズを徐々にクリアな画像に変えていくことで画像を生成する。DALL-EやCLIPのようなモデルで使用されているトランスフォーマーは、テキスト記述から画像を生成するために自己注意メカニズムを使用します。 

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OpenAIのGPT-4o、Midjourney、Gencraft、Stable Diffusionなどのツールを使えば、誰でもAI画像を作成することができる。これらの画像は現在、インターネット上に出回っており、AIによるものであることを示すラベルもないことが多い。

AIアートの長所と短所

写真や絵画のように、AIによる画像生成は多くの人々によって新しい芸術とみなされている。AIの絵画は数千ドルで販売され、アートコンテストで優勝している。このことは、AIアートは良いものなのか、そのような画像生成の長所と短所は何なのかという疑問を提起している。

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これについてはさまざまな意見がある。例えば、予算が限られている中小企業は、生成されたアートをプラスと考えるかもしれない。ブランディングやマーケティングのニーズに完璧にマッチしたカスタムイメージを作成できるからだ。これらのツールは、高品質のビジュアルを素早く作成することで時間を節約し、クリエイティブなプロジェクトを軌道に乗せるのに役立つ。アーティストのインスピレーションに関して、画像生成はユニークなオプションの膨大なライブラリへのアクセスを提供することができます。アーティストは、アイデアを形にする前に、簡単に視覚化することができます。 

しかし、AIが生成した画像は感情的な深みを欠くことが多く、人間の生の体験を捉えるのに苦労することがある。また、画質が一定せず、ピクセル化されたり、非現実的な画像になったりすることもある。AIに頼りすぎると、創造性や批判的思考が阻害される可能性がある。誤用のリスクもある。AIの画像は簡単に操作でき、誤った情報につながる可能性がある。また、このようなツールを使うには学習曲線が険しく、学習データからバイアスがかかっている可能性もある。以下は、AIアートのその他の短所である：

• 倫理的な懸念：AIが生成した芸術の著作権、所有権、著作権といった知的財産に関する問題は、複雑で論争になる可能性がある。
• 仕事の置き換え：アートにおけるAIの普及は、人間のアーティストやデザイナーの機会を減らす可能性がある。
• 文化的不感症：AIアートは文化的背景を理解し尊重することができず、不適切または不快な作品につながる可能性がある。

AIが生成する画像の法的グレーゾーン

AIの進歩に伴い、私たちは社会としての法的な意味合い（著作権問題など）をまだ積極的に把握しつつある。伝統的な創作物とは異なり、AIが生成した画像は、基本的に既存の作品のリミックスであり、その多くがすでに著作権で保護されているため、米国など一部の国では著作権で保護することができない。AIのトレーニングには、著作権で保護されたものを含む可能性のある、インターネットからかき集めた大量のデータが使われることが多いため、この問題は複雑になる。このため、多くの人々がAIモデルのトレーニングに著作権で保護されたコンテンツを使用することに積極的に抗議し、より良い規制を求めている。

訴訟を起こした企業もある。ストック・イメージのプロバイダーであるゲッティ・イメージズは、ゲッティの画像ライブラリを複製し、商業的利益のために使用したとして、AIアート・ジェネレーターのStability AI を提訴 した。Stability AIのtext-to-imageモデルによって生成されたいくつかの画像には、ゲッティの透かしが入っている。DeviantArtと他のAI企業2社も、AIが生成したアート作品が著作権法を侵害しているとして、あるアーティストから集団訴訟を起こされている。 

AIが生成した画像かどうかを確認する方法

AI画像を見分ける方法を学ぶことは極めて重要だ。なぜなら、人々を欺くフェイクニュースへの利用が、特に選挙期間中に増えているからだ。BBCによると、60％の研究者がAIを使って投票用紙や場所に関する誤解を招く画像を作成することに成功している。 

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AI画像は消費者にも影響を与える。Attestの最近の調査によると、ほとんどの消費者（76％）は本物の画像とAIで生成された画像の区別がつかないことが明らかになった。AIが生成した画像かどうかを見分ける方法を紹介しよう。

画像のタイトル、説明、タグをチェックする

当たり前のことのように思えるかもしれないが、AI画像を見分ける最も簡単な方法は、説明文やタグに「AI-Generated（AIによって生成された）」と記載されているかどうかをチェックすることだ。AI画像についてはまだ多くの疑問があるため、AI画像を生成したり、ライセンス供与したりする企業は、その出所について透明性を確保するためにあらゆる手段を講じています。AI画像の使用を許可しているストックフォトエージェンシーは、画像のタイトル、説明文、タグに「AI-generated（AIで生成された）」と表示することを投稿者に求めています（これにより、カタログを閲覧する際にAI画像を簡単に検索したり、除外したりすることができます）。これらのラベルを探すことが、AIで作成された画像を見分ける最も簡単な方法です。 

透かしを探す

AI画像を識別するもう一つの方法は、多くのAIツールが追加している透かしを探すことです。透かしには、小さなロゴ、テキスト、メタデータなどがあります。例えば、OpenAIのDALL-E 3は、不可視のC2PAメタデータと、左上隅に可視のContent Credentials (CR) シンボルを使用しています。ただし、このロゴが表示されるのは、Content Credentials Verify などのコンテンツ・クレデンシャル検証サイトで画像をチェックする場合のみです。企業によって画像のマーク付けが異なる場合があるため、さまざまなインジケータに慣れる必要があるかもしれません。

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Google このほど、AI画像に電子透かしを入れる革新的な方法であるSynthIDを発表した。SynthIDは、AIが生成したコンテンツのピクセルに直接電子透かしを埋め込むことを可能にする。これは人間の目には見えないが、識別のために検出可能である。SynthIDは、この電子透かしをスキャンすることで、AIツールが画像を作成した可能性が高いかどうかを評価することができる。

画像内の歪みや異常を探す

AIが生成した画像は、ディープラーニング・アルゴリズムの限界により、しばしば不完全な部分がある。よくある異常には以下のようなものがある：

• 背景がぼやけている、または異常である：ずれた階段、奇妙な形の家具、ぼやけた細部。
• 髪の不揃い：不自然な質感、奇妙な模様、ぼやけ。
• 過度にレンダリングされた外観：ぼやけたテクスチャと滑らかなテクスチャが混在した、光沢のある非現実的な外観。
• アクセサリーの間違い：ゆがんだアクセサリー、不揃いのイヤリング、歪んだオブジェ。
• 奇妙な指：余分な指、親指の欠損、その他の手の異常。

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これらの兆候は、AIが生成した画像を識別するのに役立つ。しかし、AIの進歩により、将来のAI画像は目に見える欠陥が少なくなるかもしれない。

AI画像識別ツールの使用

AI画像識別ツールを使用することも、AI画像を発見するための選択肢の1つですが、完全に正確であるとは限らないことに留意する必要があります。それでは、AI画像を検出するための最も人気のあるツールをいくつか見てみましょう：

• AI Or Not：高度なアルゴリズムと機械学習により、本物のコンテンツと偽物のコンテンツを迅速に認証。特に偽のNFT画像に効果的です。
• コンテンツ・アット・スケールこの無料で簡単なツールは、人気のあるジェネレーターからの画像について、人間対AIの確率スコアを提供します。
• イルミナーティAIモデルや特定のAI生成領域の特定など、AIが生成した画像やテキストの包括的な分析を提供。
• MaybeのAIアートディテクター：ViTモデルを使用して、芸術的な画像に対して人間対人工のパーセンテージスコアを提供する使いやすいツール。
• V7 Deepfake Detector：StyleGANのディープフェイク画像を検出するChrome拡張機能で、偽のプロフィールを特定するのに役立ちます。
• フェイク画像検出：メタデータとエラーレベル分析（ELA）を使用して加工された画像を検出しますが、ファイルの互換性に制限があり、クラッシュすることがあります。

AIが生成するメディアが普及し、進歩し続けるにつれて、こうしたツールは今後さらに効果を発揮するだろう。

要点

AI生成モデルの知能が高まるにつれ、AIが生成した画像と実際の写真を見分けることが難しくなっている。技術的な進歩という点ではエキサイティングだが、倫理的な問題もある。AIが費用対効果の高い革新的な方法でビジュアルを作成できるのは事実だが、法的にも現実的にも考慮すべきハードルがある。ありがたいことに、この新たなジレンマを乗り越えるための方法やツールが開発されている。常に情報を得ることで、ビジュアルコンテンツの信頼性を保つことができる。

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