拓海先生、最近部下から「説明できるAI（Explainable AI、XAI）を入れろ」と言われて困っております。そもそも、我々が心配しているのはDeepfake（ディープフェイク）みたいな偽画像に対して、AIがどう判断したかを信頼できるかどうか、という点です。この記事の論文はそれに関するものだと聞きましたが、要点を教えてくださいませんか?
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理してお伝えしますよ。今回の論文は、Deepfake検出器の「説明（visual explanation、可視化された説明）」がどれだけ当てになるか、つまり説明手法の有効性を定量的に評価する仕組みを提案しています。要点を三つで言うと、説明を評価する新しい枠組み、実データだけで動く評価法、そして複数の説明手法の比較です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
「実データだけで動く評価法」というのは、要するに元の正解画像（本物の対応画像）を用意しなくても評価できるということですか？それだと現場導入がかなり楽になりそうですが、本当ですか？
そのとおりです。論文は、Deepfake検出器が偽だと判定した画像に対して、その判定に影響を与えた領域が本当に重要なのかを、敵対的攻撃（adversarial attacks、敵対的攻撃）を使って試験します。元画像がなくても、説明が指し示す領域を壊せば検出結果が変わるかを見れば良い、という発想です。経営の観点では現場での再現性とコスト削減につながりますよ。
これって要するに、説明手法が“当たっている領域”を見分けられるかを数値で示す仕組み、ということですか？つまり、説明が正しいかどうかを定量化する、と。
まさにその通りです！説明が指す領域を壊すと判定が変わるなら、その説明は意味があると評価できます。ここで重要なのは三点です。第一に、元画像が不要で現実の偽画像だけで評価可能であること。第二に、評価は攻撃により説明領域の影響力を測る点。第三に、複数の説明手法を比較して最も信頼できる手法を選べることです。会議で使える切り口になるはずですよ。
でも、技術的には敵対的攻撃を使うって危なくないですか？現場のシステムが壊れるリスクとか、誤検出が増えるリスクも気になります。
良い観点です。論文は評価用に限定した攻撃を用いており、本番運用の検出器を破壊する意図ではありません。攻撃は説明領域を重点的に変化させるための実験手段です。経営判断では、評価は本番と分離した検証環境で行う、評価頻度を設計する、評価結果をKPIに落とす、という運用設計が重要になりますよ。
なるほど。で、論文は実際にどれくらい有効だと示しているのですか？複数の説明手法のどれかが突出して良いのか、それとも手法ごとに長所短所があるのか知りたいです。
論文は最先端のDeepfake検出モデルに対して五つの説明手法を比較しています。結果は一律の勝者を示さず、手法ごとに得意な局面があると結論します。それは現場にとっては有益で、用途や運用に応じて説明手法を選ぶべきだ、という示唆になります。投資対効果の観点で言えば、評価枠組みを先に整備してから最適な手法に投資するのが合理的です。
分かりました。自分の言葉でまとめると、論文は「偽画像だけでも説明の正当性を敵対的に検証できる枠組みを作り、複数の説明手法を比較して運用に応じた選定を助ける」ということですね。それなら会議で議論しやすいです。ありがとうございました、拓海先生。
