Last Updated on 2024-06-18 21:58 by admin
【ダイジェスト】
メタ(Meta)はAI生成画像にラベルを追加すると発表しました。また、ビッグテック企業がC2PAという技術基準に参加し、画像や動画、音声に「栄養表示」を追加することになりました。OpenAIは、ChatGPTとDALL-E 3で生成された画像にウォーターマークを追加することも発表しています。これらの取り組みは有望ですが、完全な防止策ではありません。
テクノロジー企業による自主的な対策の重要性が強調されており、EUではAI法案やデジタルサービス法などの規制が存在します。米国では、議員によるディープフェイクに関する規制の検討が行われています。テクノロジー企業はAI生成コンテンツのラベリングと有害コンテンツの迅速な削除が求められています。
GoogleのGeminiが大々的に展開され、AIチャットボットがメンタルヘルスサービスの利用を増加させています。OK-Robotというシステムが新たなロボットトレーニング手法として注目され、OpenAIはAIの人間価値への適合性に取り組んでいます。OpenAIのSam AltmanはAIチップの開発に資金を調達する計画を発表しました。また、AIを利用した女性の服装修正アプリに対する批判があります。
2024年のAIのトレンドについての予測が行われており、AI生成コンテンツの未来とその影響について議論されています。MIT Technology Reviewは技術革新に関連する広告の機会と連携しています。
ニュース解説
近年、AI技術の進化により、リアルな画像や動画、音声などの生成が可能になりました。これにより、エンターテイメントやクリエイティブな分野での活用が期待される一方で、偽情報の拡散やプライバシーの侵害など、様々な問題が生じています。特に、有名人の顔を無断で使用したディープフェイクポルノや、政治的な目的で作成された偽の動画や音声が社会問題となっています。
このような背景の中、Meta(旧Facebook)やGoogle、Microsoft、Adobeなどの大手テクノロジー企業が、AIによって生成されたコンテンツを識別するための新しい取り組みを発表しました。これらの企業は、画像や動画、音声に「栄養表示ラベル」のようなものを追加することで、コンテンツの出所や生成者に関する情報を提供するC2PA(Coalition for Content Provenance and Authenticity)という技術基準に取り組んでいます。
C2PAは、コンテンツの「出所」に関する情報を暗号化技術を用いてエンコードするオープンソースのインターネットプロトコルです。これにより、AIによって生成された画像や動画などに、目に見えるラベルや目に見えないウォーターマーク、メタデータを追加することが可能になります。例えば、Googleは新しいGeminiツールで生成されたAI画像に「SynthID」と呼ばれるウォーターマークを含めることを発表しました。これは、人間の目では識別できないが、コンピュータプログラムによって検出可能な微細なピクセルの変更を行うものです。
しかし、これらの技術は完全な解決策ではありません。メタデータに含まれるウォーターマークは、画像をスクリーンショットすることで簡単に回避でき、視覚的なラベルも切り取りや編集によって除去可能です。また、AIによって生成されたビデオやオーディオ、テキストのラベリングと検出にはまだ信頼性のある方法が存在しません。
それでも、これらの「出所情報ツール」を作成することには価値があります。技術的な対策だけでなく、非技術的な対策も含め、ディープフェイクなどの有害なコンテンツの作成と共有をできるだけ遅らせるための障壁を設けることが重要です。また、EUのAI法案やデジタルサービス法など、AI生成コンテンツを開示し、有害コンテンツを迅速に削除することを要求する法律が制定されるなど、規制の動きも進んでいます。
このような取り組みは、AI技術の責任ある使用と社会へのポジティブな影響を促進するために重要です。AIによって生成されたコンテンツの透明性を高めることで、偽情報の拡散を防ぎ、消費者の信頼を確保することができます。また、技術企業が自主的に行動することで、より迅速に問題に対処できる可能性がありますが、長期的な視点では、国際的な規制や標準化の取り組みがさらに重要になるでしょう。
from Why Big Tech’s watermarking plans are some welcome good news.
“AI生成コンテンツに「出所情報ラベル」追加、ビッグテックが取り組む” への3件のフィードバック
AI技術の進化は、私たちの生活を豊かにする大きな可能性を秘めていますが、同時に、ディープフェイクや偽情報の拡散など、新たな課題も生み出しています。MetaやGoogle、Microsoft、Adobeなどの大手テクノロジー企業がAIによって生成されたコンテンツの識別に取り組むことは、この問題に対する前向きな一歩です。特に、C2PAのような技術基準による「栄養表示ラベル」の追加や、OpenAIがChatGPTとDALL-E 3で生成された画像にウォーターマークを追加する取り組みは、コンテンツの透明性を高め、消費者が情報を正しく理解するのを助けるために有効です。
しかし、これらの技術的対策が完全な解決策にはならないことも認識する必要があります。メタデータのウォーターマークがスクリーンショットによって回避される可能性や、視覚的なラベルが編集によって除去されることは、技術的な限界を示しています。このため、技術的な対策だけでなく、法的な規制や国際的な標準化の取り組みも同時に進めることが重要です。
AI技術の責任ある使用とそのポジティブな社会への影響を促進するためには、技術企業、政府、国際機関が協力し、透明性と信頼性の高い情報提供の基盤を築くことが不可欠です。私たちは、AIの可能性を最大限に活用しながらも、そのリスクを適切に管理するためのバランスを見つける必要があります。
AI技術の進化は、私たちの生活に多くの便利さをもたらしていますが、それと同時に新たな課題も生じています。特に、AIによって生成されたコンテンツがリアルになりすぎることで、偽情報の拡散やプライバシーの侵害など、社会的な問題が顕在化しています。これらの問題に対処するため、MetaやGoogle、Microsoft、Adobeなどの大手テクノロジー企業が、AI生成コンテンツに「栄養表示ラベル」のようなものを追加する取り組みを進めていることは、一歩前進であると考えます。
しかし、これらの技術的な対策が完全な解決策とはなり得ないことも明らかです。画像のスクリーンショットや編集を通じてラベルやウォーターマークを回避することが可能なため、より根本的な解決策の模索が必要です。これには、技術的な対策だけでなく、法律による規制や国際的な標準化の取り組みが含まれるべきです。
私としては、AI技術が人間性を薄れさせることなく、社会にポジティブな影響を与えるためには、技術の進歩と同じ速さで倫理観や社会的な規範も発展させていく必要があると考えます。AI生成コンテンツの透明性を高める取り組みは、その一環として非常に重要ですが、消費者の信頼を確保し、社会的な調和を保つためには、技術企業、政府、国際機関が協力し、より包括的な対策を講じることが求められます。
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