ディープフェイク

デジタル時代は、魅力的でありながら不安を呼ぶディープフェイク技術の誕生を見ました。このビデオ操作手法は、生成AIに基づいており、高品質でありながら完全に架空の視聴覚コンテンツを作成します。ディープフェイクは、現実と幻想の区別を問い直し、私たちの社会に大きな挑戦をもたらしています。

ウクライナの大統領ボロディミル・ゼレンスキーが兵士に降伏を呼びかけるビデオを想像してみてください。この偽のビデオは、大きな混乱を引き起こした後に削除されました。同様に、アメリカの大統領予備選挙中のドナルド・トランプの妥協を示すビデオも、世論を操作するために使用されました。これらの事例は、ディープフェイクの操作力を示しています。

その影響は重大です。フランスでは、同意なしに妥協的な画像を拡散すること（刑法第226-1条）や、偽造されたビデオをそのように識別せずに拡散すること（刑法第226-8条）が罰せられます。これらの違反は、最大45,000ユーロの罰金と1年の懲役刑をもたらす可能性があります。

ディープフェイクの蔓延は、デジタルコンテンツへの信頼を脅かしています。FakeAppのようなツールを使えば、誰でもその作成が可能になりました。これは、誤情報や名誉毀損のリスクを高めます。したがって、この技術を理解することが、より良い保護のために不可欠です。

覚えておくべき重要なポイント

• ディープフェイクは生成AIを使用して、非常にリアルだが偽のビデオを作成します
• 世論を操作し、個人の評判を傷つける可能性があります
• フランスでは、偽造されたビデオをそのように識別せずに拡散することを罰します
• ディープフェイク作成ツールの民主化はリスクを高めます
• デジタル時代では、真実と偽の区別がますます難しくなります

ディープフェイクとは何か：定義と起源

ディープフェイクは、既存のファイルにビデオまたは音声コンテンツを統合するために人工知能を使用します。この統合は、誤解を招くまたは合成されたコンテンツを作成します。「ディープフェイク」という用語は、「深層学習」と「偽」を組み合わせており、その起源はAIにあります。

2014年のGANの誕生

2014年、イアン・グッドフェローは生成的敵対ネットワーク（GAN）を作成しました。この発明は、インテリジェントなディープフェイクへの道を開きました。この技術は、1つが偽造を作成し、もう1つがそれを検出する2つのアルゴリズムに基づいています。この進歩は、現代のフェイシャルシンセシスの始まりを示しました。

2017年のRedditでの出現

最初のディープフェイクは、2017年末に匿名のユーザー「Deepfakes」によってRedditに登場しました。これらのビデオは、しばしばポルノグラフィックであり、セレブリティをフィーチャーして注目を集めました。2018年1月、FakeAppはディープフェイクの作成と共有をよりアクセスしやすくしました。

技術の急速な進化

ディープフェイクの進化は急速でした。Deeptraceによると、ビデオの数は爆発的に増加し、2018年の8,000から2019年には15,000に達しました。この増加は、操作や誤情報のリスクについての懸念を引き起こしました。Googleは2019年に、検出ツールの開発のために3,000本のビデオのデータベースを公開しました。

ディープフェイクの仕組み

ディープフェイク、この超現実的な詐欺は、生成AIから生まれます。複雑な技術を使用しています。この現象の中心には、2014年にイアン・グッドフェローによって発明された敵対的神経ネットワーク、またはGANがあります。

敵対的神経ネットワーク

GANは、合成画像を作成する生成器と、それを偽として特定しようとする識別器の2つのアルゴリズムで構成されています。この戦いは、各ステップで偽の品質を向上させます。

機械学習プロセス

GANの学習は、継続的な競争によって行われます。生成器は識別器を欺こうとし、識別器はその検出能力を磨きます。この改善のループは、ディープフェイクの印象的な品質にとって不可欠です。

顔と声の合成

顔を作成するために、モデルは顔のランドマークに依存します。音声合成は声を変更することを可能にします。これらの進歩は、専門的なツールなしでは真実と偽の区別を難しくします。

これらの操作を検出するには、目に見えない手がかりを検出できるAIアルゴリズムが必要です。この脅威に直面して、デジタルリスクに対する公衆の教育が不可欠です。これは、情報の体系的な検証の反応を育むのに役立ちます。

存在するさまざまなタイプのディープフェイク

ディープフェイクは、各々がビデオ操作と顔の合成を独自に使用するいくつかのカテゴリに分けられます。これらの技術的進歩により、人間の目を簡単に欺くディープフェイクの作成が可能になります。

ビデオディープフェイクは最も一般的です。これは、既存のビデオ内の顔を置き換え、非常に説得力のある架空のシナリオを生成します。2019年には、このタイプのビデオが約15,000本流通していました。

オーディオディープフェイクは、より目立たないものです。実際の声を模倣し、特に金融詐欺に使用されます。注目すべき事例は、偽のビデオ会議の後に2500万ドルを送金した従業員のケースです。

完全に架空のキャラクターの作成は、別のカテゴリを構成します。これらのディープフェイクは、現実には存在しない顔や声を生成し、真実と偽の区別をさらに難しくします。

これらのディープフェイクの検出は大きな課題です。バッファロー大学が開発したアルゴリズムは、虹彩の光の反射を94%の精度で分析します。ただし、これはこれらの反射が見える静止画像にのみ可能です。

ディープフェイクが社会にもたらす主要な危険

ディープフェイクは私たちの社会にとって増大する脅威です。彼らは人工知能に関連する倫理的な疑問を提起します。また、これらの偽情報と効果的に戦うための大きな挑戦をもたらします。彼らがもたらす主要な危険を見てみましょう。

世論操作

ディープフェイクは、世論に有害な影響を与える可能性があります。注目すべき例は、エマニュエル・マクロンがゴミを拾う偽のビデオです。これは政治的操作の可能性を示しています。また、フランス人の33%は、AIによって生成されたコンテンツと実際のコンテンツを区別するのが難しいと感じており、このリスクを高めています。

詐欺となりすまし

ディープフェイクは、複雑な詐欺を容易にします。香港の企業は、ディープフェイクを使用した詐欺により2560万ドルを失いました。FBIは、主に未成年者を対象としたディープフェイクに関連する恐喝の増加を報告しています。

同意のないポルノグラフィ

オンラインのディープフェイクビデオの96%はポルノグラフィックであり、しばしばエマ・ワトソンのような女性セレブをターゲットにしています。この現象は、プライバシーの尊重と基本的な権利に関する深刻な疑問を提起します。

民主的プロセスへの影響

ディープフェイクは選挙の公正性を脅かします。2023年には、ジョー・バイデンのディープフェイクビデオがニューハンプシャーの有権者を思いとどまらせるために作成されました。これは民主的プロセスへのリスクを示しています。フランスでは、ディープフェイクに関連する詐欺に対して、最大7年の懲役と10万ユーロの罰金が科される厳しい制裁が設けられています。

これらの課題に直面して、欧州連合はそのAI法の中でディープフェイクを定義しました。これは、これらの問題に対処するための法的枠組みを提供します。ディープフェイクとの闘いには、AIに対する倫理的アプローチとすべての人の警戒が必要です。

世界の有名なディープフェイクの事例

ディープフェイク、この超現実的なビデオ操作は、世界のニュースを賑わせる事例で知られています。2023年7月、エマニュエル・マクロンが辞任を発表する偽のビデオが広まりました。これは、この技術の誤情報の可能性を示しています。

アメリカでは、スティーブ・クレイマーがジョー・バイデンの偽の音声メッセージを作成したことで600万ドルの罰金を科されました。この事件は、政治の分野でのディープフェイク使用に関するリスクを浮き彫りにしています。

エンターテインメントの世界も影響を受けています。テイラー・スウィフトのポルノグラフィックなディープフェイクは、ソーシャルメディアで数百万回視聴されました。ロバート・ダウニー・ジュニア、トム・ハンクス、マーゴット・ロビーなどの他のセレブも、これらの超現実的な詐欺の被害者となっています。

ディープフェイクを使用した詐欺は増加しています。香港では、従業員が偽のビデオに騙され、2600万ドルが盗まれました。アジアでは、ディープフェイクプロファイルを使用した詐欺ネットワークが独身男性から4600万ドルを詐取しました。

ディープフェイクの検出：手がかりと方法

ディープフェイクの検出は、生成AIの急速な進化により重要な課題となっています。検出方法は、これらのデジタル偽造を特定するために進化しており、ますますリアルになっています。

見つけるべき視覚的異常

いくつかの視覚的な兆候は、ディープフェイクの存在を明らかにすることができます。たとえば、目の動きや不自然な表情は、偽造を暴露する可能性があります。ハル大学の研究者は、目の中の光の反射を分析する方法を開発し、約70%の精度を持っています。

音声と声の不整合

スタンフォード大学とカリフォルニアの研究者が開発したフォネーム・ビジーム法は、口の動きと音の間の非同期を検出します。この技術は、オーディオのディープフェイクにおける微妙な不整合を明らかにします。

自動検出ツール

ディープフェイクの検出を自動化するために、多くのAIツールが作成されています：

• Reality Defender：さまざまなメディアでディープフェイクを検出するマルチモデルアプローチを使用
• Sentinel：デジタル操作を分析するためにAIアルゴリズムを使用
• Intel FakeCatcher：血流を分析することで96%の精度で偽のビデオを検出

これらのツールの進歩にもかかわらず、ディープフェイクの検出は依然として課題です。ディープフェイクの継続的な改善は、タスクをより複雑にします。警戒心を持ち、複数の方法を組み合わせて使用することが、これらのデジタル偽造を効果的に特定するために重要です。

オーディオディープフェイクの特異性

オーディオディープフェイクは、インテリジェントなディープフェイクの分野で重要な進展を示しています。これらはフェイシャルシンセシスとは異なり、録音から声を再現することに焦点を当てています。この技術は、個人の声の本質を捉えるのに優れており、そのイントネーションやリズムを含みます。

オーディオディープフェイクの影響は重大です。バラク・オバマが物議を醸す発言をするディープフェイクビデオは、例えば、約1000万回の視聴を集めました。これは、これらのコンテンツが急速に広がる能力を示しています。

オーディオディープフェイクの応用は、模倣を超えています。リル・ミケラのような仮想キャラクターの作成への道を開き、説得力のある人工音声を提供します。これは、デジタルインタラクションやエンターテインメントを革命的に変える可能性があります。

この脅威に直面して、AIによる検出ツールが開発中です。これらの技術は、人工的なオーディオコンテンツを特定することを目指しています。音声の誤情報と戦うのに役立つことが期待されています。しかし、創造と検出の間の競争は激しく、公共の警戒の重要性が浮き彫りになっています。

ディープフェイクに対する保護措置

ディープフェイクの脅威が増大する中、これらの操作に対抗するための革新が進んでいます。個人や組織を保護するための戦略が出現し、この技術のリスクに対抗することを目指しています。

技術的解決策

ディープフェイクを検出し対抗するための新しい技術が開発されています：

• 堅牢な認証ツール（2段階認証、行動生体認証）
• ブロックチェーンによるコンテンツ認証
• 微妙な不整合を検出するAIによる検出システム
• 高度な暗号化によるデータ保護

法的および規制の枠組み

いくつかの国では、ディープフェイクの作成と拡散を規制するための法律が出現しています。これらの法律は、クリエイターに責任を持たせ、被害者を保護することを目的としています。

公衆の意識向上

教育は、ディープフェイクとの闘いにおいて不可欠です。以下のためのトレーニングプログラムが作成されています：

• ディープフェイクのリスクに対する意識を高める
• 操作されたビデオを特定する方法を学ぶ
• オンラインコンテンツに対する批判的思考を育む

これらのアプローチを組み合わせることで、社会はディープフェイクの危険から自らを守ることができます。これにより、技術革新とAIの倫理を守ることができます。

ディープフェイクに対するソーシャルメディアの役割

ソーシャルメディアは、ディープフェイクとの闘いにおいて重要です。この技術に関連する詐欺のケースが増加する中、彼らは努力を強化しています。彼らの目標は、ユーザーを保護し、共有される情報の整合性を守ることです。

モデレーションポリシー

ウェブの巨人たちは、ディープフェイクに対する厳しいポリシーを採用しています。操作されたコンテンツを公開することは、厳しい制裁を受ける可能性があります。これらの制裁は、最大2年の懲役と45,000ユーロの罰金に達することがあります。これらの措置は、特にYouTubeやTikTokなど、ディープフェイクの拡散がより頻繁なプラットフォームを対象としています。

検出システム

ディープフェイクの検出は、高度な技術に依存しています。プラットフォームは、不自然な目の動きや瞬きの欠如を調査します。また、不自然な表情や身体的な不整合も検出します。口の動きの同期の問題や奇妙な照明も、操作の兆候として認識されます。

ファクトチェッカーとの協力

ディープフェイクに対抗するために、ソーシャルメディアはファクトチェッカーと協力しています。この協力により、疑わしいコンテンツの迅速な検証が可能になります。これにより、誤情報の拡散を制限するのに役立ちます。しかし、誤情報との闘いにおいて、ユーザーの責任も重要です。

企業に対するディープフェイクの影響

ディープフェイクは、企業にとって増大する脅威です。このビデオ操作技術は、企業に対して重大な財務的および評判のリスクをもたらします。2020年、ディープフェイク音声を使用した詐欺により、アラブ首長国連邦で3500万ドルが盗まれ、この危険の規模を示しています。

ディープフェイクによるサイバー攻撃は増加しており、2022年にはVMwareによって13%の増加が報告されました。これらの攻撃は、主に電子メール、モバイルメッセージ、ソーシャルメディアをターゲットにしています。詐欺師は、ビデオ（58%）またはオーディオコンテンツ（42%）を使用して、従業員を欺き、敏感な情報システムにアクセスします。

この脅威に直面して、企業はAIの倫理を強化し、防御戦略を実施しています。従業員のトレーニング、二要素認証の導入、高度なサイバーセキュリティソリューションの使用が不可欠です。ExpertCyberなどの認定専門家との協力も、これらの新しいビデオ操作からより良く保護するのに役立ちます。

FAQ

ディープフェイクとは何ですか？

ディープフェイクは、人工知能から生まれた超現実的なデジタル創作物です。これは、敵対的神経ネットワーク（GAN）を使用してコンテンツを操作または生成します。これにより、顔、声、動きを合成し、真実と偽の区別を非常に難しくします。

ディープフェイク技術はどのように機能しますか？

ディープフェイク技術は、深層学習と敵対的神経ネットワークに基づいています。これは、大量のデータを分析してリアルなコンテンツを作成する方法を学びます。「生成器」ネットワークが偽のコンテンツを作成し、「識別器」ネットワークが偽を検出しようとします。この反復サイクルは、各ステップでディープフェイクの品質を向上させます。

ディープフェイクが社会にもたらす主な危険は何ですか？

ディープフェイクは、世論操作、詐欺、同意のないポルノグラフィの作成などの重大なリスクをもたらします。また、選挙に影響を与え、メディアへの信頼を損なう可能性があります。これらの危険は、民主主義や社会全体にとって重要です。

ディープフェイクをどのように検出できますか？

ディープフェイクの検出には、視覚的および音声的な異常の観察が含まれます。不自然な目の動き、不自然な表情、音と映像の非同期、音声の異常は重要な兆候です。自動検出ツールも利用可能ですが、その効果は技術の進化に伴って変わります。

ディープフェイクに対抗するためにどのような措置が取られていますか？

ディープフェイクに対抗するための戦いには、いくつかの戦略が含まれています。コンテンツの認証のための技術的解決策の開発が重要です。法的および規制の枠組みの整備も不可欠です。公衆の意識向上とソーシャルメディアによるモデレーションポリシーの実施も、この闘いにおいて重要な役割を果たします。

オーディオディープフェイクはビデオディープフェイクと異なりますか？

はい、オーディオディープフェイクは特有の特性を持っています。これらは、声の忠実な再現に焦点を当てており、イントネーションやリズムを含みます。これらのディープフェイクは、特に高度な電話詐欺において、ビデオディープフェイクよりも検出が難しいため、特に危険です。

ディープフェイクが企業に与える影響は何ですか？

ディープフェイクは企業にとって重要なリスクをもたらします。これにより、評判を損ない、金融市場を操作し、産業スパイを助長する可能性があります。企業は、この脅威に対抗するための保護および危機管理戦略を策定する必要があります。

ソーシャルメディアはディープフェイクの脅威をどのように管理していますか？

ソーシャルメディアは、ディープフェイクに対抗するためにさまざまな戦略を採用しています。厳しいモデレーションポリシーを実施し、自動検出システムを開発し、独立したファクトチェッカーと協力しています。彼らの目標は、表現の自由とユーザーを誤情報から保護する必要性のバランスを取ることです。

ディープフェイクのポジティブな応用は何ですか？

ディープフェイクには、エンターテインメント産業での特殊効果の作成など、ポジティブな応用があります。また、歴史的シミュレーションの教育や、革新的なアートの創作にも使用されています。この技術は、異なる言語で映画をより自然に吹き替えることを可能にします。

ディープフェイクからどのように自分を守ることができますか？

自分を守るためには、批判的思考を育て、情報源を常に確認することが重要です。可能な限り検証ツールを使用し、ディープフェイクに関する最新の進展について常に情報を得るようにしましょう。メディア教育とデジタルリテラシーは、この絶えず変化するメディア環境をナビゲートするために重要です。