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ニーチェで読み解く「偽アカウント問題」
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岩田 太郎在米ジャーナリスト
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ゼロから自動運転車を作る、業界のダークホース「Zoox」の挑戦(後編)
Bloomberg Businessweek
竹村 貴也Yuap Inc. 代表
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オフィスの無料社員食堂が、地域経済にも会社にもマイナスな理由
Inc.
斎藤 陽An Japanese in Singapore.
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蔓延するニセ動画「ディープフェイク」に対抗、AIによる犯罪捜査
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大場 紀章エネルギーアナリスト
ただの「アイコラ動画」なら昔からあるし、CGクリエイターが作り込めば素人が見て区別不可能な合成動画を作ることなど技術的にとっくにできている。 問題は、最近のAI技術の1つである「GAN:敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Network)」でリアルな画像を自動生成する技術を使うことで、リアルな映像を瞬時かつ安価に製造可能になったことであって、その意味合いはライブ映像や当日のニュース映像すら信用できない(既に当日のニュースでさえ切り取り方による編集で意味を変えられているが)ものとなり得る時代にあるということにある。 この「ディープフェイク」というバズワードのように、なんでも「ディープ」をつければ最新のAI技術の薫りをまとってしまうという最近の傾向には僻遠としている。必ずしも深層学習(ディープラーニング)またはその逆の深層生成モデルを使っていないものでもそう呼んでしまう事は、用語の氾濫の危険がある。 エネルギーの分野でも、頁岩層(シェール層)でなくても水圧破砕法と水平掘削していればなんでも「シェール(シェールガス、シェールオイル)」と呼んでしまうナイーブさに似ている。 もっとも、この「ディープフェイク」は、ウォータゲート事件の情報源であり、その用語法の元ともなった1972年のポルノ映画「ディープスロート(喉の奥)」などの語感的連想もあるのだろうが。 最新の技術としては、スタンフォードのZOLLHÖFERらの「Face2Face」など、数分の動画から特徴量を抽出して別の3Dの首から上のモデリングと合成動画を生成する技術があるが、それ以外のものは表情だけを書き換えるものが多く、まだまだ不安全だ。 Deep Video Portraits https://web.stanford.edu/~zollhoef/papers/SG2018_DeepVideo/paper.pdf#page14 こうした合成動画を見破るフォレンジック(科学捜査)技術をDARPAが行なっているようだが、人間の目は勿論、フォレンジック技術が確立されればそれを欺く方法もできるわけで、いたちごっこになる。寧ろ、例えばライブ映像である事を保証する第三者機関などの設立が今後必要となると思う。
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