ディープフェイクとは？悪用例、問題点とビジネス利用方法、使われるAI技術徹底解説！

2024/3/8

AI技術の発達によって、本物と見分けがつかない動画や音声が生成されるようになりました。2019年英国のエネルギー会社のCEOは、取引先のCEOの声に似せられたディープフェイクの音声電話によって、22万ユーロを騙し取られてしまったほどです。
AI技術を用いて新たに生成される映像や画像、特に「ディープフェイク」は、現在大きな注目を集めています。この技術には悪用が懸念されていますが、適切に利用すれば新たなビジネスのチャンスとしても捉えることができます。

この記事では、ディープフェイクの背後にある技術やビジネスへの適用方法、そして問題点を詳しく解説します。

Contents

ディープフェイクとは

ディープフェイクとは、AI技術を駆使して、音声や映像の一部を取り入れ、元のコンテンツとは異なる新たなデータを生成する手法のことを指します。この技術は特にディープラーニングというAIの分野を用いています。ディープフェイクという名前は、「ディープラーニング」と「フェイク」の組み合わせから来ており、ジェネレーティブAIの一部として知られています。

ジェネレーティブAIとは、既存のサンプルデータを基にして新しいデジタルコンテンツを作り出すAIのことです。このジェネレーティブAIが生み出す、リアルに見える成果物がディープフェイクです。

なぜディープフェイクは危険なのか？

ディープフェイク技術が持つ高度なリアルさは、その利用方法によっては、社会的な危険性をはらんでいます。特に、人々の信頼やプライバシーを侵害する形での悪用が考えられます。実際の声や姿を模倣し、虚偽の内容を発信することで、デマの拡散や個人の名誉を毀損する可能性が高まるからです。

実際にディープフェイクに起因する事件がいくつも発生しており、2023年の11月9日、ウクライナのザルジニー総司令官が同国ゼレンスキー大統領の政策批判するフェイク動画がネット上で拡散されました。

こういったフェイク動画はデマの拡散、名誉の毀損のみならず、国民にパニックを及ぼす可能性があり大変危険です。

ディープフェイクのビジネス活用

一方、ディープフェイクの技術を効果的にビジネスシーンに取り入れた実例もあります。
適切に活用すれば、多様なビジネス分野での展開が期待できます。

具体的な事例をもとに、その活用方法を解説します。

AIアナウンサー

ディープフェイク技術を活用したAIアナウンサーは、テレビやラジオ、Webメディアなどでの情報発信に革命をもたらす可能性があります。人間と同じような発音や表情で、24時間365日、効率的にニュースや情報を伝えることが可能となります。

AIモデル作成

ディープフェイクを活用し、仮想のモデルを作成することで、広告やエンターテインメント業界に新しい風を吹き込むことができます。実在しないモデルによるプロモーションやショーが、新しいコンテンツとして注目を浴びるでしょう。

アバターを活用した研修ビデオ

研修ビデオの作成において、ディープフェイク技術を用いることで、効率的かつリアルなシミュレーションを提供することができます。従業員の教育や研修がより効果的になります。

ディープフェイクに活用されている技術

ディープフェイクの背後にある技術的側面を深掘りします。ディープフェイクを生み出すAI技術や、その偽造を見抜く検出技術、さらには悪用から保護するための最新技術について解説します。

GAN（敵対的生成ネットワーク）

ディープフェイクにおける動画生成には、「GAN（Generative Adversarial Networks）」というディープラーニングの手法が頻繁に採用されています。日本では「敵対的生成ネットワーク」とも称されるこの技術は、生成するネットワークとそれを評価するネットワークが競合することで、高品質な画像や映像を生み出す能力を持っています。生成された映像や画像が識別ネットワークによって評価され、このフィードバックを基にさらなる精度向上を目指すというプロセスを繰り返します。この相互の競合関係が、真実に近いデータの生成を可能にするGANの魅力となっています。

敵対的逆強化学習

強化学習とGANの考え方を融合させたものが「敵対的逆強化学習」と呼ばれる手法です。強化学習の基本は、コンピュータのエージェントが与えられた環境の中で報酬を最適化する行動を学習することにあります。この学習過程は自己探索的な特性を持っています。

一方、敵対的逆強化学習では、二つのエージェントがそれぞれの報酬を最大化する目的で相互に競い合いながら学習します。これにより、より難解な環境下でも的確な行動を学習することが可能になります。