AIBR プレミアム
拓海先生、最近「ディープフェイク」が業務に影響すると聞いて心配です。社内でも導入の話がありますが、これって本当に人間が見分けられないほど巧妙なのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。結論を先に言うと、研究では一般の人がランダムに提示された顔画像を見て「本物か偽物か」を判定する精度は確かに偶然とほぼ同じ水準でしたよ。
えっ、要するに人間の目ではほとんど見破れないということでしょうか。もしそうなら、投資して監視や教育を進める必要が出てきます。
その理解でほぼ合っていますよ。研究では参加者の正答率が約49％程度で、ランダム推測と変わらない水準でした。ここから読み取るべきは、見た目だけでは当てられないという構図です。
それなら、専門家による解析ツールや画面上の背景の加工で精度が上がるのではないですか。背景を黒にするなどの工夫が有効と聞きましたが実際はどうですか。
いい着眼点ですね。研究では背景を単色にしたりランダムな光を重ねたりする実験も行われましたが、正答率はほとんど改善せず、約49.7％に留まりました。つまり見かけのノイズ除去だけでは突破口になりません。
なるほど。これって要するに我々が普段頼りにする「見た目」の判断基準では太刀打ちできないということ？投資対効果の判断はどうすれば良いですか。
その通りです。要点を3つにまとめると、1）人間の素の識別力は低い、2）単純な視覚的操作は効果が薄い、3）対策は技術的検出器と行動様式の変化を組み合わせる必要がある、ということです。大丈夫、一緒に優先順位を付ければ投資効率は高められますよ。
具体的に現場で何を優先すべきですか。社員教育やツール導入、業務フローの見直しなど、手を付ける順番を教えてください。
素晴らしい実務的な問いです。まずはリスクあるコミュニケーション経路を洗い出し、検出器（AI-based detector）や署名付きメディアの導入を検討します。並行して従業員向けの「疑う」習慣の教育を行うと効果が出やすいです。
承知しました。最後に私の理解をまとめます。人間の目だけでは見抜けないため、技術と運用の両面で対策を打ち、最優先はリスクの大きいルートのガードだということですね。これで社内の議論を始めます。
