ディープフェイク

ディープフェイクはどのように作られるか

ディープフェイクを作成する最も一般的な方法は、Generative Adversarial Networks（GAN）やオートエンコーダのようなディープラーニングモデルを使用する。GANのセットアップでは、2つのニューラルネットワークが競合する。ジェネレーターが偽の画像／動画を作成し、識別器が本物のトレーニングデータから偽物を区別しようとする。この敵対的プロセスにより、ジェネレーターはますます説得力のある偽物を生成するようになる。オートエンコーダーは、顔や声の圧縮された表現を学習し、それをデコードして特徴を再構成したり入れ替えたりすることで動作する。どちらの手法も通常、対象人物の似顔絵や作法を効果的に学習するためには、かなりの量のデータ（画像や音声クリップ）を必要とする。品質とリアリズムは、多くの場合、このデータの量と多様性、および学習に使用される計算能力に依存します。

応用と実例

ディープフェイク技術には、有益な用途と有害な用途の両方がある：

• エンターテインメントとメディア：唇の動きを同期させたり、俳優の老化を防いだり、特殊効果を作り出したりしながら、映画をさまざまな言語に吹き替えるために使用される。Synthesiaのような企業は、バーチャルプレゼンターを使ったトレーニングビデオの作成に同様のAIを使用している。
• 教育とアクセシビリティ：リアルな歴史再現の作成、またはコミュニケーションに障害のある人のためのツールの開発。
• 誤報とプロパガンダ：政治家など公人の動画を捏造し、誤ったシナリオを広めたり、世論に影響を与えたりすること。例えば、政治家が扇動的な発言をしているように見せかけた加工動画がネット上で出回っている（BBC News Report on Deepfakes）。
• 詐欺となりすまし：CEOになりすまして詐欺的取引を承認するなど、金融詐欺のために偽の音声やビデオを作成すること（ボイスクローン詐欺に関するForbesの記事）。これは、なりすましや偽のプロフィールの作成にも及ぶ。
• 非同意ポルノ：最も初期の、そして最も有害なアプリケーションの一つは、同意なしにポルノ素材に個人の顔をデジタル挿入することである。

ディープフェイクと関連概念

写真やビデオの編集ソフトは何十年も前から存在しているが、ディープフェイクは、既存のピクセルを手動で操作するのではなく、AIに依存して学習し、新しいリアルなコンテンツを生成するため、大きな飛躍を意味する。ディープフェイクは、新規データの作成に重点を置くジェネレーティブAIの傘下にある。これは、コンピュータビジョン（CV）で一般的な、物体検出や 画像分類のような識別AIタスクとは異なる。 Ultralytics YOLO.

検出と倫理的懸念

ディープフェイクの検出は、その作成に使用される技術が常に進歩しているため、現在進行中の課題である。研究者や組織は、合成メディアを識別する技術を積極的に開発しており、多くの場合、生成プロセスによって残された微妙な矛盾や人工物を探している（DARPA's Media Forensics Program）。ディープフェイクの台頭は、同意、データプライバシー、誤報、デジタルメディアに対する信頼の低下の可能性など、AI倫理に関わる重大な問題を提起している（Brookings Institution Analysis）。生成モデルと検出モデルの両方において、潜在的なデータセットの偏りに対処することも極めて重要である。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、様々なAIモデルのトレーニングと管理を容易にし、AI分野全体で責任ある開発実践の必要性を強調している。AIの進歩についてさらに読むには、MIT Technology Review on AIなどのリソースが幅広い見識を提供してくれる。