人工知能(AI)の技術が目覚ましく発展する中、2つのAIを競い合わせることで、より完成度の高い画像データなどを作りだす「敵対的生成ネットワーク(GAN)」と呼ばれる技術が近年注目を集め、実用化に向けた動きも加速している。ただ、本物と見分けがつかないほどの生成技術であるが故に、偽動画などに悪用される懸念も。技術の進歩で“リアル”と“フェイク”の境界がますます曖昧になろうとしている。(桑村大)
Who am AI?
ゴルフ用品メーカー「本間ゴルフ」(東京都港区)のWebサイト。トップページには「Who am AI?」と書かれ、クリックすると秋冬の最新デザイン約50種を着こなすモデルが次々と登場する。
実はこのモデル、全員がこの世に存在しない架空の人物だ。AIが目や鼻、口元などを少しずつ変えながらCGで生み出している。
Webサイトを手掛けたのは、2017年に立ち上がったばかりの京都大発のAIベンチャー企業、データグリッド(京都市左京区)。最新技術のGANを駆使し、1万人に及ぶ実在しないモデルを作り上げた。
GANの仕組みはさほど複雑ではない。ジェネレーターと呼ばれるAIが“本物らしい”画像を作ると、ディスクリミネイターと呼ばれるもう一方のAIがその画像と実画像とを比べて真偽を判断。偽物だと見破った場合は、ジェネレーターがその原因を分析し、新たな画像を生成して再び対抗する。
2つのAIが「敵対的」に切磋琢磨することで、そのうち人間が見ても不自然に感じない、実物に近い画像が作られるようになる。データグリッドの岡田侑貴社長によると、同社ではGANを使って約1秒に1枚のペースで顔画像を生み出せるといい、「当初と比べて違和感のないほど完成度が高い画像が作れている」と自信をのぞかせる。
技術の悪用も 対策もいたちごっこ
実世界に存在しないデータを量産できるGANの応用範囲は幅広く、AIの開発に欠かせない大量の学習用データを補う技術として期待されている。
一方、GANについては、その高度な生成技術を悪用する例も目立ち、本物と見分けがつかないほど巧妙な「ディープフェイク」と呼ばれる偽動画の台頭をもたらすのではないかと問題視もされている。
ディープフェイクは、AIの深層学習(ディープラーニング)と偽物(フェイク)を掛け合わせた造語とされ、これまでも対象となる人物の顔の特徴や口の動きなどを学習したAIが、動画内に写る対象者の顔を別人に取り換えるなどして違和感のない「フェイク」動画が作られてきた。
実際、19年6月には米Facebookのマーク・ザッカーバーグ最高経営責任者(CEO)のフェイク動画が注目を集めた。20年11月に大統領選を控える米国では、ディープフェイクによる悪質なフェイクニュースが拡散され、民主主義を脅かす危険につながるのでは、とも指摘されている。
もっとも、フェイク動画に対抗する技術の導入も進んでいる。国立情報学研究所(東京都千代田区)の山岸順一教授(メディア処理)らの研究グループが開発したAIは、フェイク動画に現れる特徴を学習させることで9割程度の精度で本物の映像とディープフェイクで作られた動画を区別できる。
山岸教授は「現時点では見破るほうが有利」とする一方で、「今後もフェイク動画と検出技術のいたちごっこは続く」とも指摘。「動画も改竄(かいざん)されうることを社会に周知し、見る人々のリテラシーを向上させることも大事だ」と話している。
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January 31, 2020 at 05:00AM
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