OpenAIは最先端の画像検出ツール開発していると、2024.5月初めごろに発表しました。
このツールは、AIが生成した画像を効果的に識別し、デジタルコンテンツの真実性を保証するためのものです。
AI技術による画像の生成が日常化する中で、この検出ツールはデジタルメディアやオンラインプラットフォームが直面する課題に対する解決策として、また著作権保護や情報の正確性の確保といった点で重要な役割を果たします。
搭載は同社の画像生成AIであるDALL-Eに追加とのことです。
画像検出ツールの開発背景
デジタル技術が急速に発展する現代社会において、AIによるコンテンツの生成が一般化し、特に画像生成技術は驚異的な進歩を遂げています。
この技術は、芸術から広告、さらには個人の趣味に至るまで、さまざまな領域で利用されていますが、その裏ではAI生成画像が真実の画像として誤解されたり、不正に利用されたりするリスクも増大しています。
たとえば、偽のニュースの画像が流布されることや、著作権の侵害など、様々な問題が生じています。
特に、写真が多く出回る著名人のフェイク画像、フェイク動画はコンテンツとしても生成しやすく、今後選挙などでも課題が出てくるとされています。
こうした背景から、OpenAIはAI技術を用いて生成された画像を特定し、これらの問題に対処するためのツールとして、画像検出技術の開発に乗り出しました。
この技術は、画像が人間によって作成されたものかAIによって生成されたものかを識別することが可能で、デジタルメディアの信頼性を保つ上で極めて重要です。また、法的な問題に対処し、コンテンツクリエーターの権利を守るための効果的な手段としても期待されています。
画像検出ツールの機能と作動原理
OpenAIによる画像検出ツールは、AIが生成した画像を特定するための方法を採用していますｌ。
機械学習アルゴリズムとディープラーニングネットワークを組み合わせて、画像データのパターンを解析し、それが人間かAIによって生成されたものかを識別していくというものです。
具体的には、画像のピクセル配列、テクスチャ、形状、およびスタイルなどの特徴を詳細に分析し、AI生成の特有のクセとなる指標を捉えるようになっています。
このプロセスは、まず大量の画像データを用いてモデルを訓練することから始まります。訓練されたモデルは、実際の画像とAIによって生成された画像の微妙な違いを学習し、それを基に新しい画像が入力された際にその起源を判断します。
画像のメタデータや生成過程で使用される典型的なAI技術の特徴を解析することも、識別プロセスの一環です。
この検出ツールの開発には、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や生成敵対ネットワーク（GAN）などの技術が活用されています。
これらの技術は、画像内容の深層的な理解を可能にし、より精度高くAI生成画像を特定できるようにするためのものです。
平たく言うと「人間はこう描かないよね」といった特徴をはじいていることになります。
OpenAIはこうした対策ツールを制作することで、生成AIに対するネガティブな考え方やクレームに対して先手を打っているとも言えます。
また、フェイク画像をあらかじめ検出できるようにすることで、こうした市場に対する需要も新たに抑えていくことが考えられます。
生成AIが一般化するにしたがって新たな懸念材料も顕在化していきます。
その先で、さらにそれに対する対策プラットフォームを提供することでよりAI業界の巨人として、長く市場に留まることが考えられるかもしれません。
