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2024-08-13 19:36:45
直接の情報源からのこの山のような証拠は、次のような保守的なコメンテーターによるマークアップされた画像よりも重みがあると言うだけで十分でしょう。 チャック・カレスト そして ディネシュ・ドゥソウザ両者とも つかまった 広がる 選挙偽情報 過去に。
AI偽造の告発に関しては、情報源が多ければ多いほど良い。単一の情報源からでも、イベントのもっともらしい画像を簡単に生成できるが、複数の独立した情報源から同じイベントを複数の角度から表示すれば、同じ偽造に加担している可能性ははるかに低くなる。動画の証拠と一致する写真であれば、さらに良い。特に、人間や複雑なシーンの長編動画を説得力のあるものにすることは難しいためだ。 課題は残る のために 多くのAIツール。
また、あなたが見ている AI 画像のオリジナルのソースを追跡することも重要です。ソーシャル メディアのユーザーが AI 生成画像を作成し、それがニュース レポートやイベントのライブ映像から来たものだと主張し、その偽の画像の明らかな欠陥をイベント自体が偽造されたことの「証拠」として使用するのは、非常に簡単です。元のソース自身の Web サイトまたは認証済みアカウントからの元の画像へのリンクは、どこから来たか分からない (および/または誰かが変更した) スクリーンショットよりもはるかに信頼性があります。
兆候
大統領選挙集会のような大きなニュースイベントでは、オリジナルや裏付けとなる情報源を追跡することは有用ですが、単一の情報源からの画像や動画の信憑性を確認することは難しい場合があります。 ウィンストンAI画像検出器 または 翻訳元 機械学習モデルを使用して画像がAIであるかどうかを判断すると主張している。しかし、 検出技術は進化し続けているこうしたツールは、一般的には、広範な研究で信頼性が証明されていない未証明の理論に基づいているため、 偽陽性/偽陰性の可能性がある 本当に危険です。
LinkedIn での執筆カリフォルニア大学バークレー校のハニー・ファリド教授は、 ゲットリアルラボ モデルは、トランプ氏が投稿したハリス氏の集会の写真に「AI生成の証拠はない」としている。ファリド氏はさらに、写真の信憑性を示す特定の部分を挙げた。
「標識や飛行機の文字には、生成AIの一般的な特徴がまったく見られない」とファリド氏は書いている。「操作の証拠がないことは、画像が本物である証拠ではない。この画像がAIによって生成された、あるいはデジタル的に改変されたという証拠は見つかっていない。」
そして、写真の一部がAIによる操作の無意味な兆候のように見える場合でも（ 一部のAI画像モデルでは手の形が歪んでいる）、いくつかの錯覚には単純な説明があるかもしれないと考える。BBC ノート ハリスの集会の写真で飛行機に群衆が映っていないのは、飛行機と群衆の間に広い空の滑走路があったためかもしれない。 シーンの逆アングルで表示される写真内の奇妙に見えるものを赤いマーカーで囲むだけでは、それ自体が必ずしも AI 操作の強力な証拠にはなりません。
#カマラハリスの集会の群衆はAI生成ではないそれがわかる方法