ディープフェイク 松岡。 ディープフェイクは規制されるべきか?

ディープフェイクは規制されるべきか?

ディープフェイク 松岡

提供:Facebook ただし、これらの成功率は、Facebookがコンテストのために制作した動画10万本の公開データセットを使った結果だ。 一方、これまで非公開であり、判定をより難しくする手法を用いた別の動画1万本では、成功率は最高で65%だった。 AI技術は、人の音声の書き起こし、スパムの検出、ゴッホのようなスタイルを自撮り画像に適用するエフェクトの追加といった、これまでコンピューターでは困難だった多くのタスクの自動化を実現している。 一方で、同じ技術がディープフェイクの生成に利用される恐れもあり、例えばある人の話し方などの特徴をほかの人の動画に合わせるといったことが可能になる。 選挙候補者が失態を犯したかのような動画が、誤りを正さずにネットで拡散すれば、問題となる恐れがある。 Microsoft、Amazon、Facebookとマサチューセッツ工科大学、オックスフォード大学、コーネルテック、カリフォルニア大学バークレー校など複数の大学は2019年9月、共同でDFDCを立ち上げた。 主催者らは3500人の俳優を雇って基になる動画を撮影し、これらをさまざまな方法で改変することで、コンテスト参加者が各自の人工知能(AI)モデルのトレーニングに使える動画10万本を生成して公開した。 俳優は、性別、肌の色、民族、年齢など多様な特徴を代表するように選ばれたとFacebookは説明した。 2020年11月の米大統領選挙に向けたキャンペーン中にフェイク動画が有権者をミスリードしかねないという懸念がある中、DFDCの結果は重要だ。 たとえディープフェイクの多くが説得力に欠け、検出されるとしても、ディープフェイクの存在自体が有権者の動画に対する信頼を損なわせ、選挙を妨害することになりかねないと専門家は懸念する。 Facebookは、他の手がかりがディープフェイク対策に役立つ可能性があると考えている。 「研究コミュニティーがコンテストの結果を踏まえた開発を目指す中、われわれはさらに視野を広げ、画像と動画の分析にとどまらない解決策を検討すべきだ。 背景や発信元など他の兆候を確認することが、ディープフェイク検知モデルの向上に役立つ可能性がある」(同社) DFDCの主催者らは、この分野における新たな取り組みに役立てる目的で、38日分の再生時間に相当する未加工の動画素材をリリースする計画だ。

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ディープフェイクが政治を動かし、曖昧なコロナ情報が報じられる時代、報道機関に求められる姿勢とは(ABEMA TIMES)

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右京は、自らの推理力で事件の真相を暴き、汚名を雪(そそ)ぐことができるのか。 そもそも、なぜそんな噂がまことしやかにささやかれることになったのか。 さらに、最終回にゲスト出演する3人の女性たちにも注目だ。 推理力の衰えが原因なのか(?)、今シーズンの右京は災難続きだった。 第1話では、ロンドン旅行から帰国したはずが、消息不明に。 第6話では、空き部屋に置いてあった高級メロンの箱を開けた途端、中から噴出された煙を顔面に浴びて、一時、目が見えなくなってしまった。 元日スペシャルでは、ゴルフ場のクラブハウスの地下駐車場に閉じ込められ、暴力団の構成員が右京らを人質にとって立てこもったことも。 相棒の冠城亘()によれば、第8話と第9話で描かれた、皆藤武雄教授(中村育二)の保釈金強奪事件にはじまる一連の事件の時も、右京は「僕としたことが…」と、重大なヒントを見逃していたというのだ。 因縁のある桂川が殺害されたとあって、特命係の2人はまた勝手に捜査に乗り出す。 注目すべき1人目の女性は、事件現場で押収された動画に映っていた柾庸子()。 しかし、庸子のアリバイは完璧だったため、早々に捜査対象から外される。 2人目は、桂川が資金援助していた工科大学特任准教授・鬼石美奈代()。 そして、3人目が、赤坂の料亭で内閣官房長官・鶴田翁助()を接待する芸者の小出茉梨()。 政財界の要人の会合に同席してきたことから、警視監・甲斐峯秋()とも親交があるようだ。 この3人の女性たちと特命係がどう絡むのか。 フェイクと見破れない限り、その映像は証拠になる。 ありもしない事実をでっち上げられる。 そんな新たな敵が潜んでいる今回の事件。

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提供:Facebook ただし、これらの成功率は、Facebookがコンテストのために制作した動画10万本の公開データセットを使った結果だ。 一方、これまで非公開であり、判定をより難しくする手法を用いた別の動画1万本では、成功率は最高で65%だった。 AI技術は、人の音声の書き起こし、スパムの検出、ゴッホのようなスタイルを自撮り画像に適用するエフェクトの追加といった、これまでコンピューターでは困難だった多くのタスクの自動化を実現している。 一方で、同じ技術がディープフェイクの生成に利用される恐れもあり、例えばある人の話し方などの特徴をほかの人の動画に合わせるといったことが可能になる。 選挙候補者が失態を犯したかのような動画が、誤りを正さずにネットで拡散すれば、問題となる恐れがある。 Microsoft、Amazon、Facebookとマサチューセッツ工科大学、オックスフォード大学、コーネルテック、カリフォルニア大学バークレー校など複数の大学は2019年9月、共同でDFDCを立ち上げた。 主催者らは3500人の俳優を雇って基になる動画を撮影し、これらをさまざまな方法で改変することで、コンテスト参加者が各自の人工知能(AI)モデルのトレーニングに使える動画10万本を生成して公開した。 俳優は、性別、肌の色、民族、年齢など多様な特徴を代表するように選ばれたとFacebookは説明した。 2020年11月の米大統領選挙に向けたキャンペーン中にフェイク動画が有権者をミスリードしかねないという懸念がある中、DFDCの結果は重要だ。 たとえディープフェイクの多くが説得力に欠け、検出されるとしても、ディープフェイクの存在自体が有権者の動画に対する信頼を損なわせ、選挙を妨害することになりかねないと専門家は懸念する。 Facebookは、他の手がかりがディープフェイク対策に役立つ可能性があると考えている。 「研究コミュニティーがコンテストの結果を踏まえた開発を目指す中、われわれはさらに視野を広げ、画像と動画の分析にとどまらない解決策を検討すべきだ。 背景や発信元など他の兆候を確認することが、ディープフェイク検知モデルの向上に役立つ可能性がある」(同社) DFDCの主催者らは、この分野における新たな取り組みに役立てる目的で、38日分の再生時間に相当する未加工の動画素材をリリースする計画だ。

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