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2024-08-01 19:31:23
探検する
T古い格言にあるように、目は心の窓である。しかし、どうやら目は偽物を見分けるのにも役立つようだ。
新たな研究によると、天文学者が宇宙を調査するために使用するツールを使って人の目の反射を分析すると、写真が AI によって生成されたものかどうかを約 70 パーセントの確率で正確に判断できるという。
この新しい研究を監督した、英国ハル大学のデータサイエンス、人工知能、モデリングのセンターオブエクセレンスのディレクター、ケビン・ピンブレット氏は、AI生成画像の作成を自ら始めたときに、ディープフェイクの問題に新しい手法を適用することに興味を持つようになったという。ピンブレット氏は、画像に映った目が物理法則に従っていないことに気づき始めた。左目と右目の反射には微妙な違いがあったのだ。それが、ピンブレット氏に、もっと深く見てみたいと思うきっかけとなった。
それはまさに軍拡競争だ。
ディープフェイク写真は、偽情報を拡散するのに利用される可能性があり、プライバシーとセキュリティに脅威を与える可能性があります。これは、米国、英国、インドを含む世界中で選挙が行われる年に特に顕著な問題です。一部の研究者は、AI 生成コンテンツが 2024 年の選挙に対する最大の新たな脅威であると述べています。
この研究のために、ピンブレット氏と彼の学生であるアデジュモケ・オウォラビ氏は、一連の偽画像を作成し、Flickr-Faces-HQデータセットと呼ばれる7万の顔のオンラインデータセットから本物の画像を集めた。そして、天文学の研究でよく使われる2つのツール、ジニ係数とCASシステムを使ってこれらの画像を分析した。オウォラビ氏の修士論文の基礎となった彼らの研究結果は、7月に英国王立天文学会の全国天文学会議で発表された。（この研究はまだ発表されていないが、ピンブレット氏はそれを学術誌に投稿しようとしている。）
ジニ係数は、1912年にイタリアの統計学者によって考案されたもので、一連のデータにおける不平等さを測定する方法である。天文学者はこの係数を使って、銀河の写真の光の分布を評価する。写真のピクセルを分析すると、光が均等に分布しているか、あるいは星の塊を示唆する場所に集中しているかがわかる。CAS（集中、非対称、滑らかさの略）も同様に、銀河やその他の物体の光の分布を測定するのに使用できる。
ピンブレット氏とオウォラビ氏は、この 2 つのツールを使って、写真に写っている人物の目の反射を分析しました。その結果、偽物を見つけるには、CAS よりも Gini の方が優れていることがわかりました。両目の反射の大きさと形が同じであれば、その写真はおそらく本物であり、そうでなければ偽物である可能性が高いというのです。
「これは絶対確実ではない」と、この新しい方法についてピンブレット氏は言う。「これは、偽物かもしれないという一連の議論に、単にもう一つ加えるだけの方法にすぎない」
ピンブレット氏は、結果を公表することで、ディープフェイクの作成者がアルゴリズムを調整して、写真にもっと正確な目を作成するようになる可能性が高いと認めている。「これはまさに軍拡競争です」と同氏は言う。「偽物を作成する人はより上手になり、その違いを見分けようとする人も同様に上手になります。」
ピンブレット氏は、CAS とジニ係数を使用して、より大規模なデータセットを分析することを計画している。同様の手法を使用して、肌の色の違いから偽造品を判別できると彼は言う。
カリフォルニア大学ロサンゼルス校の天体物理学者トマソ・トリュー氏は、天体物理学のツールが専門分野以外で応用されるのを見るのは刺激的だと語る。この新しい研究は「非常に興味深いアイデア」だと同氏は言う。「天体物理学者は画像の分析に多大な頭脳を投入しているので、彼らのツールは非常に幅広い用途があるはずだ」
歴史には、ある分野のツールが別の分野での画期的な進歩を可能にした例が数多くある。たとえば、文字認識から天文学まであらゆる分野に応用できるニューラル ネットワークなどだ。また、不平等を測るジニ係数はもともと経済学での使用を目的に考案され、その後天文学に応用されたと指摘している。
「私たちは、ある分野から別の分野へと技術を移転しています」とピンブレット氏は言う。「そして、そこに多くの研究の最前線があるのです。」 
リード画像: Kitreel / Shutterstock
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#研究者は天文学のツールを使ってディープフェイクを見破ることができる