もしかしたら、あなたが次に目にするいくつかの画像は、人工知能（AI）の作品かもしれません。
最近の推計によると、AIを利用し日々生成される画像は「3400万枚」にもなると言われております。
そのため、合成画像を識別する信頼できる方法・対策が急速に求められています。
現在運用されている、あるいは導入が検討されている4つの実用的な対策例を掘り下げてみましょう。
1.ユーザーによるAI画像タグ付け
- 説明：この方法はユーザーの正直さに依存し、ユーザーがアップロードした画像にAIが生成したものであるというタグ付けを行います。これはシンプルな方法で、Pixivのようなプラットフォームでは数年前から実践されています。
- 例：作品をアップロードする際、Pixivユーザーは「AI生成」とタグ付けし、コンテンツの分類に役立ちます。
- 課題：明らかな欠点は、ユーザーの正直さに依存していることです。誰かが適切なタグを付けずにAIが生成した画像をアップロードするのを防ぐことはできません。サービス提供者は追加の検出方法の実装が必要です。
2.EXIFデータ分析
- 説明：すべてのデジタル写真には、使用されたカメラ、設定などに関する情報が含まれるEXIFデータが含まれています。このデータを解析することで、AIが生成した画像と実際の画像を見分けることができる場合があります。
- 例：既知のカメラモデルで撮影されたことを示す完全かつ一貫したEXIFデータが含まれる写真は、本物と見なされる可能性があります。
- 課題：AI画像の作成者はEXIFデータを偽造することが可能であるため、この方法は詐欺の企てに対してあまり有効ではありません。また、EXIFをアップロードすることで、位置情報などの機密データも提供されてしまいます。
3.AIと戦うためにAIを活用する
- 説明：高度なAIモデルを使用して、画像からAI生成の兆候を検出します。AI or Notのようなサービスが画像を分析し、AIが関与している兆候を発見します。
- 例：ユーザーが画像をアップロードすると、システムがそれをスキャンし、様々なAIモデルのマーカーに基づいてAIが生成した可能性のスコアを提供します。
- 課題：効果的ではありますが、この方法はコストが発生しかつ確実ではありません。より洗練されたAIが生成した画像が検出を逃れる可能性があります。
4.マルチフレーム生体検出の組み合わせ
- 説明： このアプローチは、人工的に複製するのが困難な連続画像の真正性を活用します。ユーザーは、カメラのバーストモードやiPhoneカメラのデフォルトのライブフォトモードのような、一連の画像や短いバーストをアップロードするよう促されます。これらのシーケンスを分析することで、本物の人間の動きを検出することができます。
- 例： ユーザーがライブフォトをアップロードし、システムのマルチフレーム分析が本物の人間の動きを検出した場合、写真は本物である可能性が高いです。
- 課題：この方法の有効性は、アップロードのタイプ（ライブフォトや短い動画など）に依存しており、標準的な単一画像のアップロードには適用できない可能性があります。しかし、「自動的に最適なショットを選択」のような機能を組み合わせることで、これらのマルチフレームのアップロードをより魅力的でユーザーフレンドリーにすることができます。
結論
AI技術が進化するにつれて、AIが生成した画像と本物の画像を見分けるという課題は大きくなっています。どの方法も完全に確実ではありませんが、ユーザーの正直さ、データ分析、および高度なAI検出の組み合わせは、この問題に取り組む多面的なアプローチが可能になります。これはダイナミックな分野であり、時代の先端を行くためには継続的な進歩が必要です。どの方法が最も効果的だと思われますか？ぜひ皆様のご意見をお聞かせください！
-参考文献-
- Everypixel Journal: https://journal.everypixel.com/ai-image-statistics
- AI or Not: https://www.aiornot.com/
- DALLE2: https://openai.com/dall-e-2
- Apple: https://support.apple.com/en-us/HT207310
