人工知能の進歩と計算能力の指数関数的な飛躍は、ディープフェイク技術がかつてないほど普及する完璧なきっかけとなりました。
このようなツールを使用すると、ビデオの操作や合成メディアの作成が可能になります。音声トラックやディープフェイクビデオも微調整され、誤った情報の拡散を促進する可能性があります。
たとえば、ディープフェイク ソフトウェアを使用して、ドナルド トランプが大規模な裁判中に逮捕されるように演出するバイラルなツイートを目にしました。
このようなディープフェイクの世代は、メディアや本人に多大な迷惑をもたらす可能性があります。
おわかりのとおり、 生成 AI テクノロジーは私たちの社会に深刻な影響を及ぼし、重要な時期に世論を揺るがす可能性があります。
したがって、このような偽ビデオにラベルを付け、一般の人が操作されたメディアに騙されないようにするには、信頼できるディープフェイク検出ツールを作成することが急務となっています。
あるいは、以前にメディアをアップロードしたことがある場合は、人間の目を必要とせずに兆候を確実に検出できるようにしたいと考えています。
本物のビデオと偽物のビデオを識別するために機械学習がどのように使用されているかを調査し、ディープフェイク検出ソリューションが現在合理的であるかどうかを確認してみましょう。
ディープフェイク検出とは何ですか?
ディープフェイク検出ツールと技術は、メディア ファイル内のアーティファクトを検出し、ユーザーがコンテンツの信頼性を判断するのに役立つ信頼度スコアを提供する、高度な AI テクノロジーとトレーニング可能なニューラル ネットワークです。
Facebook、Twitter、TikTok などのソーシャル メディア プラットフォームには、ディープフェイクがオンラインに投稿されることを防ぐポリシーがあります。
敵対的生成ネットワーク (GAN) を分析することで、ソーシャル メディア大手はディープフェイクを高精度で検出し、誤った情報の拡散を防ぐことに長けています。
DeepFake 検出技術には、ビデオ認証ソフトウェア、生体信号検出器、およびさまざまな法医学技術が含まれます。
ディープフェイクの検出における各モデルの信頼性と、より高い精度で偽のコンテンツにフラグを立てるために改善を実装できる箇所を調べてみましょう。
最高のディープフェイク検出ツールは何ですか?
FaceSwap のようなオープンソース ツールの利用可能性のおかげで、DeepFake テクノロジーはこれまで以上にアクセスしやすくなりました。
DeepFake 検出テクノロジーの現状についてはすでに触れましたので、メディア認証に最適なソフトウェアを探ってみましょう。
- DeepWare AI: 最高のディープフェイク検出ソフトウェア
- DuckDuckGoose: ビジネス向けのトップディープフェイク検出プログラム
- Sensity AI: 誰でも使える最高のディープフェイク検出サービス
1.ディープウェアAI
ベストディープフェイク検出器
DeepWare AI の背後にあるチームが 2018 年にこのプロジェクトを開始して以来、このオープンソース ツールには、ディープフェイク検出の取り組みの推進に関心を持つ活発なコミュニティが存在します。
DeepWare AI は、増え続ける多様なビデオ コンテンツのライブラリにアクセスし、検出器が合成メディアを確実に検出できるようにします。
ライブ コンテンツを含む 124,000 以上のビデオを備えたこの Web ベースのプラットフォームは、DeepFake Detection Challenge Dataset (DFDC) を最大限に活用しています。
それだけではありません。DeepWare AI は、新しいオンライン トレンドに対応し、今日の進化し続けるオンライン環境に関連性を維持するために、YouTube、4Chan、Celeb-DF からの同意を得たビデオでトレーニングされています。
主な特長
- ユーザーは、DeepWare AI の Web プラットフォームを使用して DeepFake を検出したり、ツールの SDK をダウンロードしてオフラインで使用したりできます。
- AI モデルは顔の操作を認識するようにトレーニングされているため、コンテンツには少なくとも 1 つの顔が含まれている必要があります。
- 最大 10 分間のビデオで DeepFake 検出をサポートし、詳細なレポートを提供します。
- DeepWare AI は Android モバイル アプリを提供しており、iOS バージョンも準備中です。
2.ダックダックグース
DuckDuckGoose は、アクセスするすべての Web サイトを監視し、改ざんされたメディアが検出されると警告を発するオープンソースのブラウザ拡張機能を提供します。
DuckDuckGoose は、ディープフェイクで何を探すべきかについての洞察を提供するために、ビデオにフラグが付けられた理由について詳細な説明を提供するため、ユーザーはディープフェイク検出器の透明性も高く評価する必要があります。
このツールの背後にあるチームは、研究結果を共有し、コミュニティの参加者がより高精度で信頼性の高いモデルの構築に貢献するよう奨励することに専念してきました。
このモデルはスケーラブルなニューラル ネットワーク アーキテクチャに基づいており、連携して動作する最大 8 つの顔検出アルゴリズムを備えており、私たちがより高いサイバーセキュリティ基準を持つ世界に住んでいることを確認できることは注目に値します。
主な特長
- DuckDuckGoose は、説明可能な洞察を使用してディープフェイクのビデオと画像の両方を検出します。
- このソフトウェアは、リアルタイムのデータ分析を備えたユーザーフレンドリーなインターフェイスと、遭遇したあらゆる DeepFake コンテンツを簡単に監視できる詳細なダッシュボードを提供します。
- 1 秒未満の画像解析時間で 95% 以上の精度を維持します。
- このツールは EU のデータ プライバシー規制に準拠しています。
3. 感性AI
DeepFake のビデオや画像は、敵対的生成ネットワーク (GAN) を通じて実現されます。
これらは、オンラインで遭遇する可能性のある偽のペルソナを作成する洗練されたニューラル フレームワークです。幸いなことに、Sensity AI は最新の GAN フレームワークを検出するようにトレーニングされており、ディープフェイクをより安定して検出できます。
このソフトウェアは、DALL-E、MidJourney、FaceSwap などの AI ジェネレーターで使用される拡散テクノロジーも検出します。
これは 95% 以上の精度で達成されており、Sensity AI は市場で最も信頼性の高いディープフェイク検出器の 1 つとなっています。
それだけではありません。Sensity AI は、OpenAI と Microsoft のコラボレーションである ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) によって生成された単語も検出します。
そのため、 人間のライターが AI で生成されたコンテンツに編集を適用したとしても、Sensity AI は機械学習モデルの使用を検出できます。
主な特長
- Sensity AI は、8,000 を超える文書テンプレートを操作して、公式文書の信頼性を検証できます。
- DeepFake 検出ツールを使用すると、合成メディアの生成にどの AI フレームワークが使用されているかについての洞察が得られ、その予測の信頼スコアが提供されます。
- Sensity AI モデルは、フェイク ビデオ内のアーティファクトの原因となる高周波信号を検出するようにトレーニングされています。
- 同社は、Web アプリ、クラウドベースのソリューション、および柔軟性を高めるオフライン SDK を提供しています。
ディープフェイクは検出できるのか?
はい！ただし、精度はディープフェイク検出器ごとに異なる場合があります。すべてはソフトウェアの深層学習アーキテクチャにかかっています。たとえば、Recurrent Convolutional Strategy を使用するフレームワークは、ファイルの時間情報を分析して DeepFake ビデオを検出します。
ハイテク企業が新しいテクノロジーに投資し、フェイクビデオをより効果的に検出できるようにオープンソース API を改良することを参加者に奨励しているため、ディープフェイク検出の将来は有望です。
また、血流を考慮してデジタルフェイスマスクを捕捉するために新しいピクセル分析アルゴリズムが使用されているのを見てきました。また、マージン アーティファクトのブレンドが、実際の人間の顔の形状と AI を使用して作成された顔の形状を区別するのに便利であることも注目に値します。
ディープフェイク動画について心配すべきでしょうか?
ディープフェイク動画は、特に世論の誘導、詐欺行為の組織化、フィッシング被害者の標的化などにおいて、サイバーセキュリティの脅威となる可能性があります。
ディープフェイク動画を見分けるための信頼できるツールを開発することに加えて、そのようなテクノロジーの存在について一般の人々を教育することが重要です。
平均的な人間は、ディープフェイク コンテンツの微妙なアーティファクトを検出するように訓練されていません。特にテクノロジーが飛躍的に向上し、より現実的になっているためです。
オンラインで過激なコンテンツに直面した場合は、ビデオをすべてのグループ チャットに転送する前に、疑いを余地し、そのような情報の信頼性を再確認する必要があります。
なぜディープフェイク検出器が必要なのでしょうか?
ハイテク企業は、複雑なディープラーニング モデルを使用してテスト データセットを分析し、メディア ファイル操作の可能性を示唆する手がかりを見つけ出すことで、ディープフェイク検出の課題に取り組んでいます。
たとえば、ディープフェイクのブレンドマージンにある微妙なフェードアーティファクトを使用して、ディープフェイクを特定できます。リップシンクの不一致は、偽物を検出するのにも役立ちます。
このようなモデルが正確に動作するには、膨大なデータセットでニューラル ネットワークをトレーニングする必要があります。合成メディアがそのようなデータベースに紛れ込んだ場合、問題が発生する可能性があります。だからこそ、企業は信頼できるソースから厳選されたライブラリに依存しているのです。
DeepFake 検出器は、一貫性のない表情、顔の毛の構成エラー、顔認識パターンなどの他の要因にも依存して、合成メディアを正確に検出します。
音素と口形素の不一致
以下の DeepFake 検出テクニックは一口にすぎません。ただし、コンセプトは単純です。音素は言語を区別する特定の音を指しますが、口形素は同じ音を発するときの口の形を指します。
したがって、2 つの間に不一致があると、そのようなビデオが DeepFake 生成ツールを使用して作成されたことがわかります。
このような変化は微妙な場合があります。普通の人はすぐにそれらを指摘することはありません。それにもかかわらず、優れたデータ分析機能を備えた洗練されたディープフェイク検出器は、疑わしいものを検出すると、信頼性スコアが低くなります。
生体信号検出器
顔認識は、顔のトポグラフィーの概要を示し、操作された可能性のあるメディアを識別する光電脈波セルとして知られるものに依存しています。
人間の顔は非常に複雑であるため、ディープフェイク検出器は 32 の異なるスポットを調べて、人物の身元を検出します。
画像出典: スプリンガー
ディープフェイク検出技術を使用すると、AI モデルはある人物を別の人物から区別することもできます。
これは、特定の画像内の人物が本物なのか、それともドッペルゲンガーがその人物に代わっているのかを識別するのに役立ちます。
さらに、生体信号検出器は顔の表情を調べ、コンピュータで生成されたアニメーションを検出します。人間の筋肉の動き、長時間にわたる皮膚の歪み、光の相互作用の再現は、コンピューター モデルに求めるには多すぎます。
AI 検出器は、ディープフェイク技術の進歩に追いつくためにいたちごっこを繰り広げています。
DeepFake ソフトウェアによって作成された新しいビデオは常にあり、既存の AI 検出器にとっては困難であることが判明しています。
生体信号検出器が顔の 3D アニメーション パターンの変化を追跡しているため、心配する必要はありません。これは、ビデオのすべてのフレームで顔のランドマークを分析するアルゴリズムの使用によって可能になりました。
FAQ: ディープフェイク検出器
顔認識でディープフェイクを検出できるか?
ペンシルバニア州立大学の研究によると、ディープフェイク動画を見せられると顔認識ニューラルフレームワークが遅れをとることが示されているので、必ずしもそうとは限りません。
交換された顔が現実的で実際の顔に似ている場合、顔認識モジュールはそれにパスを与える可能性があります。
ディープフェイクソフトウェアは違法ですか?
ディープフェイク動画の作成自体は違法ではありません。ただし、そのようなビデオのコンテンツはルールや規制に違反する可能性があります。
名誉毀損訴訟と著作権侵害は重大な犯罪であり、自分の肖像が同意なしに使用された場合、影響を受けた当事者は法廷に行って訴訟に勝つことができます。
ディープフェイク動画を検出してお金を稼ぐことはできますか?
DeepFake 検出サービスを提供すれば、オンラインで簡単にお金を稼ぐことができます。企業や個人は、特に評判を保護したり法的トラブルを回避したりする場合に、信頼できる検出サービスに喜んでお金を払います。
ビデオ操作が進化するにつれて、デジタル フットプリントを保護する必要がある人は、これを収益性の高い副業に変えることができます。
また、ディープフェイクを高精度で検出できるアルゴリズムを開発し、ソフトウェアのライセンスを取得したり、サービスとして販売したりして収益を上げることもできます。
AI を使ってお金を稼ぐさまざまな方法についてお話してきました。
DeepFake アプリがますます高度になるにつれて、企業や個人向けに検出サービスを提供したり、ソフトウェア ソリューションを開発したりして収益を得る機会が数多く生まれるでしょう。
結論
平均的な人間は、特に最近のディープフェイク ビデオ コンテンツの進歩を考えると、操作されたビデオ コンテンツについて考え直すことはありません。
ただし、すべてが絶望的なわけではなく、研究者たちはディープフェイク動画を高精度で見分ける信頼できるツールを提供するために、より多くのリソースと努力を投入している。
本物のビデオと偽のビデオをレビューするときに必要な場合は、適切なディープフェイク検出器を選択することが非常に役立ちます。
共有ボタンを押してすべてのグループ チャットに送信する前に、誤った情報に立ち向かい、オンライン コンテンツの信頼性を検証する必要があります。
いずれにせよ、AIが生成した動画を友人に送信するのは奇妙だ。安全を保ってください。
ハリウッドの大ヒット作がどのようにしてその素晴らしい作品を生み出したのか不思議に思ったことはありませんか?
山火事やディープフェイク動画のように情報が拡散する場所
ディープフェイクの増加傾向を見たことがありますか
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