ディープラーニングで「合成顔」を見破る【AI論文】

面白がってばかりではいられない

「フェイクニュース」騒動後、AIはその信頼を取り戻す旅路が長く険しくなったと言える。

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毎日、膨大な量のコンテンツがさまざまなデバイスを通じて生成され、「Webサイト」、「雑誌」、「新聞」、「テレビ」等多くのチャネルで共有されている。そしてコンテンツにおいて、画像は重要な役割を果たす。SNSを支配する最も影響力のあるメディアの1つだ。

「フェイクニュース」で言葉を信頼できなくなったことと同様に、もうデジタルな画像を信頼することはできない。近年の進歩によって、画像処理とコンピューターグラフィック技術を使用して画像を編集するのは信じられないほど簡単になった。Adobe PhotoshopやGimpなどの高度な画像編集ツールは幅広く利用されるようになり、画像は「処理後」だとは思えないほど自然な仕上がりだ。
さらに教師なし学習で使用される人工知能アルゴリズムの「生成的敵対ネットワーク(GAN)」は、見ている者に(少なくとも表面的には)本物に見える写真を生成する能力がある。

この技術は手放しで喜んでいられるエンターテインメントではない。政治に使われたら?ビジネスに使われたら?騙される身になった想像をしてみてほしい。結構深刻なはずだ。

画像が「本物の写真」か「作られた偽物」か、厳密には判断できる必要がある。

韓国にあるソウル大学のコンピューターサイエンス専攻Dangら研究者は、人の目では合成か本物か判別しづらい画像を深層学習で見破るためのアプローチを提案した。様々な検証結果から、新しく提案されたフレームワークは偽画像の判別に有効であることが示された。

畳み込み学習をしたAIなら合成画像を見破れる!

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