新しいウェブサイトは、人工知能が人の顔写真を、人々がだまされるほど巧みに偽造できることに注意を促しています。
Whichfaceisreal.comは、ワシントン大学情報学部のジェビン・ウェストと生物学部のカール・バーグストロムが立ち上げた新しいウェブサイトです。2人は、2017年以降、「ビッグデータ時代の bullshit（でたらめ）」と題した革新的な授業で幅広い注目を集めました。
授業と同様、バーグストロムとウェストは、オンラインで目にする誤情報や欺瞞の増加に取り組み、人々がそれらに対処できるよう支援しようとしています。まったく実在しない人物の、極めてリアルな肖像を生成する人工知能搭載のウェブサイトThispersondoesnotexist.comを目にした2人は、説得力のある生き生きとした顔を生成する技術がすでに実現し、オンラインで広がっていることを広く知らせたいと考えました。
「この技術を開発したのは私たちではありません」とバーグストロムは強調します。「これがすでに可能になったと広く知らせたかったのです。これまで一般に、私たちは写真に写る顔を信頼してきました。写真なら、実在する人物だと。少なくとも、これまではそうでした。」
バーグストロムとウェストがWhichFaceisRealで説明しているように、リアルな偽の顔を作るために使われている「驚異的な」アルゴリズムは、NVIDIA Corporationのソフトウェアエンジニアが開発しました。このアルゴリズムは、いわゆる敵対的生成ネットワーク（GAN）を利用します。2つのニューラルネットワークが「猫とネズミの追いかけっこ」をするように、一方が人工画像を作り、もう一方が本物との違いを見分けようとします。
「2つのネットワークは互いに学習し合います」と2人は記しています。「数週間もすれば、画像を作るネットワークは、このウェブサイトにあるような偽画像を生成できるようになります。」
「これまでのところ、全体では、偽物と本物を見分けるゲームの参加者のおよそ70％が正解しています。」
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「Calling BS」の活動と同様、このウェブサイトもすぐに人気を集め、およそ2週間でゲームは約400万回プレイされました。
人々の見分け方は上手なのでしょうか。ウェストによれば、おおむねそうです。これまでのところ、偽物と本物を見分けるゲームの参加者のおよそ70％が正解しており、このサイトによって、さらに上手に見分けられるようになっている可能性もあります。
「初期分析ではそのように見えますが、より厳密な分析で確かめる必要があります」とウェストは言います。「どのような画像が最も見分けにくいのかも調べています。たとえば、若い人や年配の人の偽画像は、より判別しにくいのでしょうか。」
ただし、より賢く見分けるのに役立つ手がかりや「見抜くポイント」もいくつかあります。バーグストロムとウェストは、サイトの「learn」と題したタブでアドバイスをしています。写真の背景に不自然な点がないか、髪や眼鏡がどのように描かれているかを確認しましょう。
「画像をPhotoshopで加工できると人々が気づき始めたときと同じように、AIが人の顔を再現できることを、一般の人々にも知ってほしいのです」
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さらに、オンライン上の偽物を見抜くための、彼らが「決め手」と呼ぶ方法があります。StyleGANという使用アルゴリズムは、同じ架空の人物を異なる角度から撮った複数の偽画像を生成できません。そのため、確かめるには同じ人物の別の写真を探すよう勧めています。
あるいは、バーグストロムの言葉を借りれば、「次にTinderでマッチした相手が本物かどうか、どうすればわかるでしょう。きちんとした顔写真に加えて、トラをなでている本人の写真があるか見てください。必ずトラの写真を探しましょう。」
ウェストとバーグストロムは、本物と偽物を選ぶ難易度を上げる機能をサイトに追加し続ける予定です。見分けを難しくするため、手がかりの一つである背景を取り除くことも検討しており、利用者に写真を1枚だけ見せて、それが本物か生成画像かを答えてもらう予定です。
「この技術について、一般の人々に知ってもらいたいのです」とウェストは言います。「画像をPhotoshopで加工できると人々が気づき始めたときと同じように、AIが人の顔を再現できることを、一般の人々にも知ってほしいのです。」
「そうすれば、人々は目にするものをさまざまな角度から疑って見るようになるでしょう。人間らしく見える写真であっても、私たち全員が証拠を照合するようになることを期待しています。」
