訓練を受けていない参加者が本物の画像と偽物の画像を区別できるのは半数未満です。
研究を実施するために、著者らは400人を選択した実際の写真とニューラル ネットワークによって作成された 400 枚の画像。各セットでは、女性と男性が同じ割合で、さまざまな人種や年齢の代表者として描かれていました。
実験の参加者はランダムに128を示しました写真を選択し、それが本物か偽物かを判断するように求めました。平均して、被験者は48.2％のケースで正解しました。同時に、白人男性の写真の分類におけるエラーの数は、女性または他の人種の代表者の写真の分析よりも多かった。著者によると、その理由は、AI機械学習に利用できる白人の画像が増えているためです。これは、偽物の品質が向上していることを意味します。
研究参加者の2番目のグループコンピューターで生成された顔認識の事前トレーニング。それらは、偽物を示す可能性のある画像処理の痕跡の例を示しました。さらに、各応答の後に、参加者は画像を正しく分類したかどうかを知らされました。この場合、偽の写真の認識品質は向上しましたが、最大59％にすぎません。
研究者らはまた、別のグループに質問した。223 人の参加者は、画像内の人物がどの程度信頼できると思うかを 1 から 7 のスケールで評価しました。本物の人に対する平均信頼レベルは 4.48 で、偽の人に対する信頼レベルは 4.82 でした。研究者らによると、8% という違いは誤差の範囲を超えており、重大です。興味深いことに、最も信頼されている 4 人のうち 3 人は偽物でしたが、最も信頼されていない 4 人は全員本物でした。
「人工的に作成された顔が見つかりました研究の著者は、実際のものよりも自信を刺激すると書いています。 「これは、合成された顔が平均的な顔に似ているという事実が原因である可能性が最も高く、以前に証明されたように、より信頼性が高いと考えられています。」
音、画像、ビデオの合成AI を使用することで、ハリウッドレベルの特殊効果が広く利用できるようになりました。合成音声、架空の画像、人物の置き換えは、もはや単なる娯楽ではなく、詐欺や欺瞞の機会でもあります。 「このような高品質の偽画像に簡単にアクセスできると、たとえば、ソーシャルネットワーク上のより説得力のある偽プロフィール、詐欺や偽情報キャンペーンなど、さまざまな問題が発生し、個人と社会全体に深刻な影響を及ぼします」と科学者らは述べた。注記。
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