placeAI生成のフェイク画像、鑑定歴20年の教授が挑む新アプローチAIが生成したディープフェイク画像を見破るテクノロジーをダートマス大学の教授が開発中だ。独自のアルゴリズムで画像が撮影された瞬間の整合性を検証。スマホメーカーやソーシャル・メディア企業と組んでディープフェイクに対抗したい考えだ。Imagery)で写真のようなリアルな画像をゼロから作る(困難でコストもかかる)にせよ、フォトショップをマスターして既存の画像を違和感なく修正するにせよ、写真や動画の偽造には手間がかかる。AI生成画像の出現により、画像や動画を修正して本物そっくりに仕上げるのは誰にとっても簡単になった。MITテクノロジーレビューのウィル・ナイト上級編集者は先日、既製ソフトウェアを使ってテッド・クルーズ上院議員のフェイク動画を作成した。動画には少し不自然な部分もあったが、改善されるのも時間の問題だろう。同じようなテクノロジーを使って、「ディープフェイク」と呼ばれる動画や写真が生成されている。ディープフェイクは真実を歪め、視聴者を混乱させ、既存の文章ベースのフェイクニュースよりも遥かに大規模な意見の対立を招く可能性を持つ。20年にわたってフェイク画像を見破り続けてきたダートマス大学のハニー・ファリド教授(コンピューター科学)は、こうしたディープフェイクに懸念を示す。「私たちはまだ(ディープフェイクに対する)準備が整っていません」。ファリド教授は、問題に対する人々の意識の高まりと新しいテクノロジーの発展により、本物の画像と偽造された創作物との違いが見分けやすくなるのではないか、との期待を持っている。ファリド教授によると、画像を見分けるためには主に2つの方法があるという。1つは、画像に対する修正の跡を見つける方法だ。画像フォレンジック(鑑定)の専門家はコンピューターを用いた手法により、ピクセルやメタデータが改変されていないかどうかを見つけだす。物理法則に反した影や反射を探したり、画像ファイルが何回圧縮されたかをチェックし、そのファイルが複数回保存されたかどうかを見分けたりといった作業をする。1つのより新しい手法は、その画像が撮影された瞬間の整合性を検証するものだ。これは、撮影者がデバイスの位置データやタイム・スタンプを改ざんしようとしていないことを証明するために、いくつものチェックが必要となる。...こちらは有料会員限定の記事です。有料会員になると制限なしにご利用いただけます。有料会員にはメリットがいっぱい!毎月120本以上更新されるオリジナル記事で、人工知能から遺伝子療法まで、先端テクノロジーの最新動向がわかる。オリジナル記事をテーマ別に再構成したPDFファイル「eムック」を毎月配信。重要テーマが押さえられる。各分野のキーパーソンを招いたトークイベント、関連セミナーに優待価格でご招待。有料プランの詳細を見るログインして読む宇宙ビジネスの時代かつて国家主導だった宇宙開発がいま、大きく変化している。テクノロジーの進化とリスクマネーの流入によって民間企業による宇宙開発が加速し、自社の事業拡大に宇宙を活用しようとする「非宇宙」企業やベンチャー企業の動きも活発だ。そのヒントとなる記事を集めた。北朝鮮系のハッカー集団が暗号通貨取引所から多額の資金を盗み続けている。侵入手口の巧妙化に加え、暗号通貨を匿名で現金化できる資金洗浄インフラの増加も背景だ。Orcutt加州の2045年炭素中立化は実現可能、「バイオマス」にカギ2045年までに「カーボンニュートラル」を目指すカリフォルニア州の大胆な目標は、その実現性が疑問視されている。ローレンス・リバモア国立研究所の研究グループは、技術的には実現可能との見解を示した。アプリ、どこが問題か?新型コロナウイルス感染症の感染者との濃厚接触の可能性を調べるために中国政府が提供しているアプリは、人々に誤った安心感を与えるうえに、市民の分断を招く可能性がある。自律型の乗り物やドローン、量子コンピューティングについて。「深層学習の父」も注目のAIピッキングロボ、倉庫作業員を置き換え米国のスタートアップ企業が、強化学習の手法を用いて、かつてない正確さで商品を判別して移動させるロボットアームを開発し、すでにドイツの電子機器メーカーの倉庫などで実運用されていることが明らかになった。人工知能研究の著名人などから2700万ドルの資金を調達している注目企業だ。深層学習に基づく自然言語処理技術は最近、長足の進歩を遂げているが、人工知能(AI)は読んだ文をどれだけ本当に理解しているのだろうか?アレン人工知能研究所(AI2)の研究チームは、機械が文の意味をどれだけ理解しているのかを評価するための新たな大規模データセットを作成し、最先端の言語モデルでテストして人間の結果と比較した。Hao「説明可能なAI」はなぜ透明性を高めるだけではダメなのか?深層学習の人工知能(AI)システムがさまざまな分野で使われるようになるにつれ、ブラックボックス批判が高まっている。AIをただ「説明可能」にするだけでは不十分だ。世界を理解するための知識を獲得していただくためにあります。よって、あるいは口述記録の形態によっても、製品にしたり、公衆向けか個人用かに関わらず送信したり複製したりすることはできません。