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ディープフェイク: ディープフェイクとは何か、なぜ重要なのか

ディープフェイクは、個人や企業を誹謗中傷するために使用される可能性があります。しかし、適切な知識があれば、エグゼクティブは自分自身とビジネスを守ることができます。

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クォンタムラン・フォーサイト
2022 年 1 月 19 日

洞察の要約

ディープフェイクは、非常にリアルな偽のビデオや音声の作成を可能にするテクノロジーで、2017 年に登場し、それ以来懸念と機会の両方を引き起こしました。このテクノロジーは、欺瞞的なコンテンツの作成に悪用されてきましたが、オンラインプライバシーの強化、広告戦略の変革、法執行の支援などの潜在的な利点も提供します。しかし、ディープフェイクの長期的な影響は、デジタルリテラシー教育の必要性やディープフェイク検出に重点を置いた新産業の成長から、倫理的配慮やエネルギー消費の増加に至るまで、多岐にわたります。

ディープフェイクのコンテキスト

「ディープフェイク」という用語は、2017 年に Reddit ユーザーがオープンソースの顔交換技術を使用したポルノクリップを共有したときに一般に知られるようになりました。これらのビデオでは、スカーレット・ヨハンソン、テイラー・スウィフト、ガル・ガドットなどの有名人の顔をポルノのパフォーマーと交換しました. これは始まりに過ぎませんでした。

ディープフェイク技術を使用すると、人々は決して起こらなかった出来事のビデオや音声を作成できます。たとえば、有名人や政治家が、実際にはしたことも発言したこともないことを動画の中で行ったり発言したりしていることに気づきました。ディープフェイク技術によって作成された偽の映像や音声に対する懸念により、対策が急増しました。ディープフェイクによる悪影響を排除するには、新たな法律の導入が不可欠だ。 2020年、TwitterやFacebookなどのソーシャルメディアプラットフォームは、ネットワークからのディープフェイクを禁止した。

高品質のディープフェイククリップを作成するには、いくつかの手順が必要です。まず、XNUMX 人の人物の何千もの顔のショットをエンコーダーで実行します。エンコーダーは、XNUMX つの顔の類似点を強調表示し、画像を圧縮することによってそれらを共通の特徴に下げます。次に、デコーダを使用して、圧縮された写真から顔を復元します。顔が異なるため、XNUMX つのデコーダーは最初の人の顔を回復するようにトレーニングされ、別のデコーダーは XNUMX 番目の人の顔を回復するようにトレーニングされます。その後、作成者は、エンコードされた画像を「間違った」デコーダーにフィードして、フェイススワップを適用する必要があります。

破壊的な影響

ディープフェイクは重大な脅威をもたらす一方で、またとないチャンスももたらします。個人にとって、現実的なデジタルペルソナを作成できる機能は、オンラインでのやり取りを変革する可能性があります。たとえば、ビデオ通話中にプライバシーを維持するためにディープフェイクを使用し、本当の顔の代わりにデジタルアバターを表示することができます。この機能は、個人の安全や匿名性が最優先される状況で特に役立ちます。

企業にとって、ディープフェイクは広告と顧客エンゲージメント戦略を再定義する可能性があります。企業は、さまざまなターゲット層の共感を呼ぶようにカスタマイズされた仮想の広報担当者を作成できます。この戦略は、よりパーソナライズされた効果的なマーケティングキャンペーンにつながる可能性があります。ただし、消費者は超現実的だが人工的な表現に騙される可能性があるため、これには倫理的な考慮事項も生じます。

政府はディープフェイク技術を公共の安全とセキュリティの目的で使用する可能性があります。たとえば、法執行機関はおとり捜査にディープフェイクを使用し、人間の警察官を危険にさらすことなく現実的なシナリオを作成できます。ただし、悪用される可能性は高く、政府がこのテクノロジーの悪用を防ぐために厳格な規制を確立することが重要です。長期的には、ディープフェイクの影響は、この強力なツールを私たちがどのように責任を持って使用し、規制するかに大きく依存します。

ディープフェイクの影響

ディープフェイク技術の広範な影響には次のものが含まれる可能性があります。

時間的および空間的なアーティファクトの相互関係を使用して犯罪現場を再構築するための法執行機関での使用。
ファッション小売企業が、顧客が実際に試着せずにお気に入りの製品を試すための仮想試用室を作成するために使用します。
オンライン世界での統合と自己表現のための新しいツールを個人に提供します。たとえば、個人はオンラインでの自己表現のために自分自身のアバターを作成できます。
複数の悪意のある人物による、メディア全体でのディープフェイクの高度かつ広範な使用。この最悪のシナリオでは、ディープフェイクによって社会が見たり聞いたりしたことを信じる能力が損なわれ、社会の広い範囲がプロパガンダやさまざまな形の操作の影響を受けやすくなる可能性があります。
デジタルリテラシー教育への需要が急増し、その結果、本物のコンテンツと操作されたコンテンツをより適切に区別できる、より多くの情報と洞察力を持つ人々が生まれています。
ディープフェイクの検出と防止に焦点を当てた新しい産業が、雇用機会と経済成長を創出します。
人工知能と機械学習の進歩により、技術的に可能なことの限界が押し広げられます。
ディープフェイクの作成と検出には大量の計算リソースが必要となるため、エネルギー消費が増加します。