実在しない人物の顔まで鮮明に作り上げる。AI画像生成技術の急速進歩。フェイク画像を見破るにはどうすればよいのか？

　人工知能の進歩は目覚ましい。ときについていくのも難しいほど速い。

　そうした進歩が一目瞭然なのが、ニューラルネットワークを利用した画像生成の分野だ――率直に言って、そのクオリティはもはや怖くなるほどだ。

　ここで紹介する顔写真は、過去4年におけるAI画像生成技術の進歩をはっきりと示している。

2014年から2018年までのたった4年でこんなに進化

　上の画像の左側の白黒の写真は、画期的と評価された「敵対的生成ネットワーク（GAN）」というAIアルゴリズムに関する2014年の研究からのものだ。

　一方、右側のカラーの顔は今月発表された研究からのもの。基礎となる手法は同じだが、画像のクオリティという点では完全に別物だ。

本物の人間の顔と区別がつかない架空の顔画像

　本物の人間の顔と区別がつかない架空の顔画像の生成に成功したのはNvidia社の研究者である。

　論文によれば、基本となるGANアーキテクチャを修正して、このような素晴らしいクオリティを実現したという。作り物であると言われなければ、きっと実在する誰かの顔写真と思うことだろう。 　この技術には「画風変換（style transfer）」という手法が組み込まれており、ある画像の特徴を別の画像のものと混ぜ合わせることができる。

　近頃、画像にフィルターをかけてアート風にしてみたりといったアプリ機能が人気だが、画風変換とはつまりこのことだ。

　その効果は、下の画像を見れば一目瞭然だ。 　一番上の行が元となる本物の顔写真で、そこに一番左にある列の人物の特徴を重ね合わせる。ご覧の通り、皮膚や髪の色などを混ぜ合わせると、まったく違う人物が登場する。

鮮明なAI生成画像が与える社会的影響

　写真のモデルという職業がいつまで残るのか？といった余計なお世話もさることながら、こうしたAI生成画像が社会に与える影響について、ここ数年専門家から懸念が表明されるようになっている。

　虚偽情報やプロパガンダの拡散に使うこともできるだろうし、写真の証拠能力が失われるようなことがあれば、司法や政治システムにまで甚大な影響が出ることだろう。

　いつの時代でも、技術を悪用する人間はいるものであり、こうした警鐘を無視するべきではない。

　しかし画像の信ぴょう性が完全に失われるような事態が目前というわけでもない。

　顔を生成する技術はAIコミュニティの中では特に注視されており、絶対バレないような画像の改ざんは今のところできない。また専門性や時間という制約もある。

　なにしろNvidia社の研究者は、顔を生成するために、スーパーコンピューターに採用されることもあるテスラシリーズのGPU8つを1週間フル稼働させている。そうした設備を用意できる者はそう多くはないだろう。

フェイク画像を見破るコツ

　その画像がフェイクであるかどうかを見破るコツがある。

　アーティスト兼プログラマーのカイル・マクドナルド氏のブログによれば、たとえば髪の毛を偽造することは非常に難しいのだという。

　AIが生成した髪の毛は大抵の場合、筆で塗ったかのように規則正しすぎたり、あるいは顔に混ざったかのようにぼやけている。 　またAIは人間の顔の対称性をきちんと理解することも苦手だ。

　耳の高さがバラバラだったり、目の色が右と左で違うといったことがままあるし、数字や文字の再現も苦手で、判別不能な塊として出力したりするそうだ。

フェイクと本物のイタチごっこは始まったばかり

　だがもちろん、それで安心できるものではない。最初に述べた通り、AI技術の進歩は目覚ましい。

　こうした欠点もあくまで現時点の話であって、それらが克服されるのもそう遠い未来ではないだろう。

　幸いにも、デジタル画像の真贋を見分ける技術を専門とする研究者もいる。

　たとえば「TRUEPIC」というプラットフォームでは、撮影した写真に地理コードを付与し、撮影の日時と場所に基づいてそれが本物であるかどうか判別できるようにする。

　おそらく、これらの取り組みは、今後ずっと続いていくフェイクと本物の長い長い戦いの序曲なのだろう。

References:These faces show how far AI image generation has advanced in just four years - The Verge/ written by hiroching / edited by parumo

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