deepfake 作った人を訴えることはできますか？

deepfake？deepfakes 自己防衛の方法

何十年もの間、映画製作者たちは、シーンをより本物らしく見せるために、メイクアップ、人工装具、ボディ・ダブルを使って人間の生態を変化させたり、強調したりしてきた。しかし、現代の視覚効果（VFX）技術が登場するまでは、その結果はまちまちだった。アイリッシュマン』や『キャプテン・マーベル』から 『アベンジャーズ』まで ：エンドゲーム』では、 VFXによってパフォーマーが物理的な不可能性を克服できるようになった。時には、ハリウッドのVFXによって、映画製作者は俳優の顔を他の出演者の身体と融合させ、彼らがまだ準備ができていなかったり、演じる能力がなかったりする役を演じることができる。

しかし、ご想像の通り、現代のハリウッドのVFX技術は高価で繊細で細かい作業だ。誰もがVFXスタジオを雇う数億ドルの予算を持っているわけではないのは明らかだ。そこで、deepfake 技術が登場する。

deepfake何か？定義

deepfake」とは、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれる人工知能の一種によって、人物の外見や声を再現したメディアのことを指す（それゆえ、deepfake呼ばれる）。2017年、deepfakes 共有するRedditユーザーがこの言葉を作り出した。

Deepfakes 、典型的な偽の画像、動画、音声録音のことである。有名人や政治家が現実では言いそうにないことを言っている人気の動画を見たことがあるかもしれない。これらはdeepfakes一般的な例である。deepfake 動画の出現は、誤った情報が拡散し、信頼を損ない、現実を歪める「嘘つきの配当」の可能性を懸念させる。

deepfakes どのように機能するのか？

Deepfake 、ジェネレイティブ・アドバーサリアル・ネットワーク（GAN）による高度な人工知能を活用しており、ジェネレーターとディシミネーターという2つの重要なアルゴリズムで構成されている。ジェネレーターは、トレーニングデータセットを使用して、望ましい結果に基づいて最初の偽コンテンツを作成することによってプロセスを開始する。一方、識別器はこのコンテンツの信憑性を評価し、改善すべき点をピンポイントで指摘する。この反復プロセスにより、ジェネレーターはよりリアルなコンテンツを作成する能力を高めることができ、一方、ディスクリミネーターは修正のための矛盾を特定する能力が向上する。

GANは、本物の画像のパターンを分析し、捏造されたコンテンツにそのパターンを再現することで、deepfake 作成において極めて重要な役割を果たしている。写真の場合、GANシステムはターゲットの画像の複数のアングルを調べ、包括的な詳細を把握する。動画の場合は、アングルだけでなく、行動、動作、発話パターンも分析する。このような多面的な解析は、識別器を通して何度も繰り返され、最終的な製品のリアリズムを洗練させる。

Deepfake 動画は、主に2つの方法によって出現する。オリジナルの動画を操作してターゲットの言動を変更する方法（ソース動画deepfakes）と、ターゲットの顔を別の人物の体にスワップする方法（フェイススワップ）だ。ソース映像のdeepfakes 、ニューラルネットワークベースのオートエンコーダが映像を解析し、ターゲットの表情や身振り手振りを理解した上で、元の映像に重ね合わせる。音声については、同様のプロセスで人物の声をクローン化し、任意の音声を複製できるようにする。

deepfake 制作の主なテクニックは以下の通り：

ソースビデオのdeepfakes：属性を分析するエンコーダと、その属性をターゲット映像に適用するデコーダを備えたオートエンコーダを利用。
deepfakes：GANを使用してボーカルパターンをクローンし、リアルな声の複製を作成できる。
リップシンク：リカレント・ニューラル・ネットワークのサポートにより、よりリアルに。

deepfakes 作成は、顔認識のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、属性マッピングのためのオートエンコーダ、合成音声を生成するための自然言語処理（NLP）、および高性能コンピューティングシステムが提供するコンピューティングパワーなどの高度な技術によって促進されている。Deep Art Effects、Deepswap、FaceAppのようなツールは、deepfake 生成のアクセシビリティを例証しており、説得力のあるdeepfakes 作成することが多くの人にとって手の届くところにある未来を指し示している。

deepfakes 合法か？

基本的に、deepfakes 本質的に違法なものではない。児童ポルノ、名誉毀損、ヘイトスピーチ、その他の犯罪行為に関する既存の法律に抵触する場合、この革新的なテクノロジーは違法領域に踏み込む可能性がある。

現在までのところ、deepfakes 特に対象とした法律はほとんどなく、国によって大きく異なる。しかし、deepfake 技術の普及は、虚偽の主張の広がりや、それが社会の信頼や言論に与える影響について懸念を抱かせている。米国ではすでに注目すべき例外があり、一部の州ではdeepfake 技術の有害な影響を抑制するための措置がとられている：

テキサス州：この州は、選挙妨害を意図したdeepfakes 作成と配布を禁止する法律を制定した。これは、超リアルなフェイク動画や音声記録を通じて、候補者に関する誤解を招いたり虚偽の情報が広まるのを防ぐことで、選挙プロセスの完全性を保護することを目的としている。さらにテキサス州では、被験者の同意なしに配布される性的なdeepfakes 特に標的にした法律が可決され、そのようなコンテンツによる苦痛や恥ずかしさから個人を保護することを目的としている。どちらの犯罪もA級軽犯罪として扱われ、1年以下の懲役と4,000ドル以下の罰金などの罰則が科される可能性がある。
バージニア州バージニア州は、deepfake 個人的・社会的被害を認識し、そのようなコンテンツの流布を特に禁止している。この法律は、同意なしに個人を性的搾取する deepfakes対象とし、被害者に正義を求める法的手段を提供する。deepfake 含むリベンジポルノの流布は、第1級軽犯罪に分類され、12ヶ月以下の懲役および2,500ドル以下の罰金に処せられる。
カリフォルニア州カリフォルニア州は、deepfakes政治的・個人的影響の両方に注目し、選挙から60日以内に有権者を欺くことを目的とした deepfakes使用を禁止する法律を成立させた。さらに同州は、非合意のdeepfake 作成・配布することを違法としており、個人のプライバシーや尊厳を傷つけるこの技術の使用に対する懸念の高まりを反映している。

規制の寄せ集めは、より広範な課題を浮き彫りにしている。つまり、多くの人々がdeepfake 技術やその潜在的な用途、そしてそれがもたらすリスクを知らないままなのだ。この認識のギャップは、deepfakes被害者が、州法でカバーされる特定のシナリオ以外では、しばしば明確な法的手段を見いだせない法的環境の一因となっている。deepfake 技術の進化とその意味するところは、その潜在的な悪用から個人を保護するための包括的な法的枠組みだけでなく、より多くの情報を国民に提供することが必要である。

deepfakes どのように危険なのか？

Deepfake 技術は革新的ではあるが、大きなリスクを伴う。単に偽の画像や動画を作成するだけではなく、以下のような深刻な領域にまで影響が及ぶ：

恐喝の脅威に直面する個人の安全。
誤解を招くような政治的内容の捏造を通じて、民主主義プロセスの完全性を損なう。
捏造報道で操作されやすい金融市場。
Identity 情報が悪用される危険性のあるIdentity 盗難。

このような新たな脅威から身を守るためには、警戒、技術的解決、法的枠組みを組み合わせた強固な対応が必要である。

deepfakes見破るには？

deepfake 検出するには、特定の視覚的およびテキスト的な指標に注意を払う必要があります。以下は、注意すべき主な兆候である：

視覚的な指標：

異常な顔の位置やぎこちない表情。
顔や体の不自然な動き。
映像全体に一貫性のない色使い。
拡大・縮小すると異様に見える。
音声の不一致または一貫性のなさ。
人の自然なまばたきの欠如。

テキスト指標：

スペルミスや文法的に正しくない文章。
不自然な文章の流れ。
不審なメールアドレス
送り手の期待するスタイルに合わない言い回し。
脈絡のない、あるいは無関係なメッセージ。

さらに、行動や文脈上の異常も考慮する：

行動の不一致：被験者の行動や態度に注意を払うこと。Deepfakes 、微妙な性格の特徴や習慣的な動き、感情的な反応を正確に再現していない場合があり、被験者が少しずれているように見える。
文脈上の異常：映像や音声が映し出される文脈を分析する。背景の不一致、環境との予期せぬ相互作用、ストーリーの異常は、操作を示す可能性がある。

AIの進歩により、これらの兆候の検出は改善されつつあるが、deepfakes見分けるには、これらの指標について常に情報を得ることが不可欠である。

deepfakes防ぐには？

deepfakes 防御するための重要な戦略には、こうした偽造メディアを特定し、ブロックするための高度な技術の利用が含まれる。

米国防総省の国防Advanced 研究計画局（DARPA）のような政府機関が最前線に立ち、本物のコンテンツと操作されたコンテンツを区別する最先端のソリューションを開発している。同様に、ソーシャルメディア大手やハイテク企業も、プラットフォーム上で共有されるメディアの信憑性を確保するために革新的な方法を採用している。

例えば、動画や画像の出所を確認するためにブロックチェーン技術を活用し、信頼できるソースを確立し、偽コンテンツの拡散を効果的に防止しているプラットフォームもある。

悪質なdeepfakes引き起こす潜在的な害を認識し、Facebook Twitter ソーシャルメディア・プラットフォームは、deepfakes禁止するという断固とした姿勢をとっている。これらのポリシーは、欺瞞的なメディアの悪影響からユーザーを守るための広範な取り組みの一環であり、デジタルの信頼性を維持する上でのプラットフォーム・ガバナンスの役割を強調している。

deepfake 検出ソフトウェアの採用

deepfakes 戦いは、民間のイノベーションによっても支えられている。多くの企業が洗練されたdeepfake 検出ソフトウェアを提供しており、操作されたメディアを特定するために不可欠なツールを提供している：

アドビのコンテンツ認証イニシアティブ：アドビは、クリエイターがビデオや写真にデジタル署名を添付できるシステムを導入した。この署名には、メディアの作成に関する詳細な情報が含まれており、真正性を検証するための透明性の高い方法を提供する。
マイクロソフトの検知ツールマイクロソフトは、動画や写真を分析し、その信憑性を評価するAIを搭載したツールを開発した。操作の可能性を示す信頼度スコアが表示され、ユーザーが遭遇したメディアの信頼性を見分けるのに役立つ。
オペレーション・ミネルバ：このイニシアティブは、既知のdeepfakes そのデジタル指紋のカタログ化に焦点を当てている。新しい動画をこのカタログと比較することで、以前に発見された偽物の改変を特定し、検出プロセスを強化することができる。
Sensityの検出プラットフォーム：Sensityは、マルウェア対策ツールがウイルスやマルウェアを識別する方法と同様に、deepfake 検出するためにディープラーニングを採用したプラットフォームを提供しています。deepfake 遭遇した場合、電子メールを通じてユーザーに警告を発し、追加の保護レイヤーを追加します。

自分を守るには？実践的なステップ

こうした技術的な解決策にとどまらず、個人はdeepfakes身を守るための実際的な手段を講じることができる：

常に情報を得る：deepfakes 存在と性質を認識することは、防御の第一歩である。テクノロジーとその悪用の可能性を理解することで、個人はデジタルコンテンツにより批判的に取り組むことができる。
情報源を確認する：常に情報源を確認すること。メディアを真実として受け入れる前に、信頼できる情報源から裏付けとなる証拠を探しましょう。
信頼できる検出ツールを使用する：deepfake 検知ツールを利用できる場合は利用する。多くの企業やプラットフォームが、操作されたコンテンツを特定するためのツールやプラグインを提供している。
疑わしいコンテンツを報告する：deepfake思われるコンテンツに遭遇したら、そのコンテンツをホストしているプラットフォームに報告してください。ユーザーからの報告は、プラットフォームが欺瞞的なメディアを特定し、対策を講じる上で重要な役割を果たします。

deepfakes 身を守るには、技術革新、政策執行、情報に基づく警戒を組み合わせた多面的なアプローチが必要です。常に情報を入手し、利用可能なツールや戦略を活用することで、個人や組織はdeepfake 技術の悪質な影響から身を守ることができる。

deepfakes 何に使われるのか？

Deepfakes、危害の可能性という文脈で語られることが多いが、様々な分野で応用されている。これらの用途を理解することは、deepfake 技術の複雑さと二面性を理解するのに役立つ。主な用途をいくつか紹介しよう：

エンターテインメントとメディア Deepfake 技術は、映画やビデオゲームにおいて、俳優の老け顔や老けさせたり、亡くなった俳優を生き返らせてカメオ出演させるなど、視覚効果を高めるために使われることが多くなっている。この応用は、オンライン交流用のリアルな仮想アバターの作成にも及ぶ。
教育とトレーニング：教育の場では、deepfakes 歴史の再現やシミュレーションなど、没入型の学習体験を生み出すことができる。例えば、ディープフェイクは歴史上の人物に命を吹き込み、学生に歴史に触れるダイナミックな方法を提供することができる。
アートとクリエイティビティアーティストやクリエーターは、deepfakes 新たな表現媒体として探求している。これには、新しい形のデジタルアートを生み出したり、風刺したり、現実と人工の境界を探ったりすることが含まれる。
広告とマーケティングブランドは、deepfake 、より魅力的でパーソナライズされたマーケティング・コンテンツを作成することができる。例えば、deepfakes 使えば、様々なキャンペーンでブランドアンバサダーを物理的に存在することなく起用することができる。
政治的、社会的キャンペーン：賛否両論あるが、deepfakes 社会問題や誤報の潜在的な危険性についての認識を高めるために使われてきた。慎重に作られたdeepfakes 、デジタル時代における批判的思考の重要性を強調することができる。
合成メディアの作成 Deepfakes 、コンテンツ制作のためにリアルな音声、映像、画像を生成するために使用される、より広範なカテゴリーの合成メディアの一部である。これにより、ニュース、ドキュメンタリー、その他のメディアの制作プロセスを効率化することができる。

deepfakes これらの用途において有望な可能性を秘めているが、悪用を防止し、個人の権利とプライバシーを保護するために倫理基準を確実に維持し、責任を持ってその使用をナビゲートすることが極めて重要である。

deepfakes例

よく知られたdeepfakes 例としては、偽のバラク・オバマがドナルド・トランプを揶揄する動画や、偽のマーク・ザッカーバーグが数十億人のデータをコントロールしていることを自慢する動画、トム・クルーズ、ジョージ・ルーカス、ロバート・ダウニー・Jr、ジェフ・ゴールドブラム、ユアン・マクレガーといったディープフェイクの有名人を集めた座談会などがある。