最先端技術

【ディープフェイク】悪用への対策としてブロックチェーンを活用

https://youtu.be/cQ54GDm1eL0

 

中国のスマートフォンアプリ「Zao」では簡単にディープフェイクを作成することができ、エンターテイメント性の高さから大きな話題を呼んでいます。

 

日本でも不動産業界などでAI技術による画像認識サービスが展開されるなど、広がりを見せており、株式などの数値予測、行動の最適化と言った領域でも活用が行われています。

 

しかし、芸能人を対象にした悪意のあるディープフェイク動画が出回るなど、AI技術の悪用が社会問題として取り上げられるケースも最近では出てきており、その対策が必要不可欠であると考えられます。

 

その対策として期待を集めているのがブロックチェーン技術です。

 

ディープフェイクとは?

 

ディープラーニング(深層学習)技術の発達によって、著名人の顔を別の人物の顔に合成する動画作成の精度が年々、向上しています。

 

ディープフェイクは、あたかも本人が写っているかのような動画が作成でき、不自然さを感じさせない技術レベルにまで、到達しています。

 

そのため社会的信用を失ってしまうようなディープフェイク動画もでまわるなど、認知度の増加とともに悪用されるケースが増えてきているのです。

 

現在のところ、ディープフェイク動画の制作・閲覧に関する法制度は設けられていないこともあり、早急な対応策が必要とされています。

 

ディープフェイクのメリット・デメリット

 

ディープフェイクに関する明確なルールが整備されていない現状においては、その危険性についての周知が最重要課題と考えられます。

 

・悪意のあるディープフェイクが嘘であると判断できずに信じてしまう
・数枚の画像からその人のディープフェイク動画が作成可能である
・ディープフェイク動画が出回った時の対処法が明確でない

 

上記のようなデメリットも挙げられ、より注意深く動画合成技術の普及を検討する必要があると言えるでしょう。

 

一方で、ディープラーニング技術の発達によって、これまでCG技術にかかっていたコストの削減といったメリットもあります。

 

中国のスマートフォンアプリ「Zao」では、有名な映画やドラマのワンシーンの俳優の顔を友人や自分の顔とスワップできることで、大きな話題を集めました。

 

しかしながら、アプリ「Zao」は肖像権が開発元に帰属するといったプライバシーボリシーを記載していたことで、中国で大きな問題となりました。

 

政府機関からの改善命令後に再リリースが行われていますが、同様のディープフェイク動画アプリは今後も登場することが予想されます。

 

ブロックチェーン技術とは?

これまで悪質なディープフェイクの現状について見てきましたが、その対策としてブロックチェーン技術の活用が行われています。

 

ブロックチェーン技術は、ネットワークに参加しているユーザー全員が取引履歴を共有して信頼性を担保する技術です。

 

データが分散化され管理されるので、不正や改ざんが行われた場合にも他のユーザーが管理するデータとの整合性を確認することで、すぐに不正や改ざんを見抜くことができます。

 

これまでは、データベースを活用した管理・共有が行われ、セキュリティを強化することで、データ改ざんへの対策が講じられてきましたが、ブロックチェーン技術の導入を検討する企業がここ数年では増えてきています。

 

しかしながら、IT市場調査会社Gartnerが発表した「ブロックチェーン技術のハイプサイクル:2019年」によると、2021年から社会実装の具体的な事例が増え始めるフェーズになると予想されており、ビジネスモデル構築には中長期的な取り組みが必要不可欠であると考えられます。

 

AIとブロックチェーンの今後

ディープフェイクへの対応策としては、下記のようなものが挙げられます。

 

・フェイク動画の瞬きに着目したAIアルゴリズム

→瞬きの頻度や継続時間をAIが学習し、フェイク動画のアルゴリズムを検知・特定。フェイク動画作成時間を遅延させる効果があるとされています。

 

・データをハッシュ化し、ブロックチェーンに記録

→データをハッシュ化することで、ディープフェイクに変更されたかどうかが確認できるようになります。ブロックチェーンに元データを記録し、デープフェイク動画の改ざんをハッシュ値の違いで検出可能。

 

AIが作ったアルゴリズムを他のAIが解析し、アルゴリズムを調整するように今後はなると考えられます。

 

そのため、データをハッシュ化といったブロックチェーンベースのデータ管理が大きな期待を集めており、動画の信頼性を担保するのに活用が見込まれています。

 

ディープフェイク悪用への対策 実用化事例

 

・Amber Authenticate

→動画撮影時にハッシュ値の生成、ブロックチェーン技術を活用することで動画の改ざんを防止

 

 

Amber Authenticateは、米国国防高等研究計画局(DARPA)の発表会でも公開され、防犯・ボディカメラメーカーへのライセンス発行・認証といったサービスを提供することが考えられます。

 

現在のところAmber Authenticateのセキュリティが課題とされていますが、ディープフェイク動画の危険から身を守るためには、実用化が必要不可欠であると言えます。

 

また、アメリカでは警察官へボディカメラを提供している「Axon」が、ディープフェイク悪用への対策として、次世代カメラにブロックチェーン技術を活用する取り組みが行われています。

 

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