GANのリスクを超えて【前編】「ディープフェイク」は企業に利益をもたらすか

データの複製に敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いることは、人工知能（AI）技術に潜む最大のリスクの1つとされている。だが、企業は有益なコンテンツの作成にディープフェイクを使うことも可能だ。

[Rowena Lindsay，TechTarget]

　「ドナルド・トランプを批判するバラク・オバマ」「Facebookがいかにユーザーを抱えているかを自慢するマーク・ザッカーバーグ」「インディー・ジョーンズやジェームズ・ボンドを演じるニコラス・ケイジ」……ソーシャルメディアで爆発的に拡散するバイラル動画はいずれももっともらしく見える。だが、恐らくそれらの大半は「ディープフェイク」だ。

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　ディープフェイクとは、敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network：GAN）を使って本物を装い、偽造された動画や画像、音声を指す。GANとは1つのデータセットを機械学習の2つのアルゴリズムで確認し、アルゴリズムを相互に競わせて、そのデータセットに属する追加データを推測する技術だ。

　近年はディープフェイクを合成するアプリケーションを簡単に入手できる。かつてはスキルを要したテクノロジーを誰もが使えるようになっているのだ。その目的が楽しみのためか、不正のためかは関係ない。GoogleやFacebookのような企業が、こうした動画の人気の高まりや普及を抑えようと取り組んでいる。だがディープフェイク生成のための人工知能（AI）技術は、全ての企業が認識しておくべきものだ。

GANを正しい方向へ