ディープフェイクとは、人工知能や機械学習におけるディープラーニング技術を活用した映像系処理のことです。機械学習により人為的な手続きの負荷を軽減させるだけでなく、合成技術の大きな発展に寄与しています。
本記事では、ディープフェイクでできることや今後の課題・展望などについて解説しています。
またディープフェイクの事例についても紹介していますので、ぜひ最後までご覧ください。
ディープフェイクとは
ディープフェイクにより、IT技術のなかでも特にマルチメディア系業界が大きく発展しました。映像系コンテンツに柔軟性を持たせることが可能で、近年の機械学習アルゴリズムの飛躍に貢献しています。
ディープフェイクによる革新は、世界的に広がりをみせ、映像系ベンダーにおいてその技術の重要性が示唆されています。
ディープフェイクとは
ディープフェイクとは、写真や画像の一部を交換させる技術のことです。AIの技術を用いて、人間や動物の顔を入れ替えるなどの合成技術として注目を集めています。
ディープフェイクの特徴
ディープフェイクは、人工知能に基づいた機械学習によるディープラーニング技術が用いられています。そのなかで、複数のマルチメディアをスワップさせ画像や動画を構築するしますが、現代において偽画像やフェイク動画もその1つといえます。
しかし、このような技術は現代社会において革新的であり、ネットワーク社会への親和性とともに将来性が期待されています。
そんなディープフェイクの特徴を、下記にまとめました。
- 人工知能
- ディープラーニング技術
- ブロックチェーン
現代社会においてディープフェイクといえば、偽物をイメージする方もいます。しかし、ネットワークのような仮想空間では、唯一性を示唆される声もよく耳にします。
特に人工知能で構築された唯一性のあるシステムに基づき構築された成果物は、その価値を付加させた技術として刷新する動きもみられます。
実際、制作されたディープフェイクをマネジメントするにあたり、ブロックチェーン技術が採用されるなど新技術を採用する傾向がみられます。
ディープフェイクでできること
ディープフェイクによる新技術により、人工知能や機械学習における技術向上が期待されています。
そのなかで、ディープフェイクに求められていることを下記にまとめました。
- 映像
- ニュース
- モデル
ディープフェイクによってすべての映像系の真偽が重要視されるようになった現代社会において、この技術を有効活用した動きがみられます。
特に、ニュース報道やモデルの顔や体型などの補正で活用されていますが、従来の方法とは異なるところがポイントとして挙げられます。
従来のCGとは比較にならないほど技術が向上しているディープラーニング技術ですが、近年は映像だけでなく声や音声もフェイクとして構築することが可能です。映像と組み合わせることで、仮想的にペルソナを設計することができるようになりました。
ディープフェイクにおける課題と今後の対策
ディープフェイクにおける課題としては、唯一性の担保とマネジメントリスクが挙げられます。そのなかで、ブロックチェーン技術が注目されていますが、まだまだ一般的ではないのも事実です。しかし、ディープラーニング技術の急伸は世界的にも注目されており、今後ディープフェイクが抱える課題の解決が望まれています。
ディープフェイクの課題
ディープフェイクは唯一無二の存在を創り出すことがある一方で、人工知能によってフェイクが見抜かれるリスクがあることも懸念されています。
そのような環境下のなかで、ディープフェイクが抱える課題について、下記にまとめました。
- 情報操作
- フェイクボイス
- フェイクポルノ
ディープラーニング技術の向上によってディープフェイクとしてできる内容に拡張性がみられますが、ビジネスにおいて人工知能によって見抜かれるリスクについては理解しておく必要があります。
しかし、政治的課題を軸とした情報操作や声を操作するフェイクボイス、女優の顔などをスワップするフェイクポルノなどがビジネスに直結することも事実です。現代社会ではIT技術や機械学習などの向上によってディープフェイクの真偽が判断しにくい場面もありますが、一部では正当化されています。
結果として、これらの事実が課題として残されていることを理解しなければなりません。
今後の対策
それでは、ディープフェイクの課題において今後、どのような対策を実践すればよいのでしょうか。
結論からいえば、ディープフェイクの検出ツールを活用したり人工知能による検知技術向上による研究開発を行ったりすることが、ディープフェイクの課題を解決するための対策へと繋がります。
しかしそれだけでは不十分であり、自己学習によってディープフェイクに引っかからないように知識を身につけることも重要なポイントです。Azureとして組み込まれているマイクロソフト社のVideo Authenticatorなどが、具体的なディープフェイク検知ツールとして挙げられます。
ディープフェイクの事例
ディープフェイクの事例としては、フェイクビデオやフェイクボイスが挙げられます。
実際に起こった事例として、下記の2つが挙げられます。
- オバマ前大統領によるトランプ前大統領の批判声明
- 機械を介した声
アメリカのオバマ前大統領がトランプ前大統領を批判した演説は全国でも報道されていたため、耳にしたという方もいることでしょう。
このメディアは後にディープフェイクだということが明かされましたが、それが公表されなかった場合はフェイクと気付く方はいなかった可能性も示唆されています。
また、従来は現代社会において電話や動画など、機械を通じた音声は馴染みのある声でもわかりにくいとされていました。
しかし、現代において通話システムの品質は年々向上しており、それだけに耳にする環境下においては本人だと思い込んでしまうケースも散見されます。
そのなかで、なりすましが発生すればフェイクだと区別がつかず、大きな事件に繋がったという事例も発生しているため注意しなければなりません。
まとめ
今回は、ディープフェイクの特徴や課題・今後の対策などについて解説してきました。
ディープラーニング技術の向上により、機械学習の安定化へと繋がりディープフェイクの巧緻性が飛躍的に急伸している現代において、人工知能の技術改新に期待が高まります。
また、ブロックチェーンによるマネジメントが示唆されていることから、今後の対策としても注目されています。
ディープフェイクは正当な技術として評価されるなかで、その真偽が求められることもあるため取り扱いには十分注意することが重要。Azureとして組み込まれているマイクロソフト社のVideo Authenticatorを導入して、ディープフェイクの検知および今後のビジネスの判断素材として有効活用してみてはいかがでしょうか。
