サマリー
本レポートは、ディープフェイクとその基礎技術の現状、ディープフェイクが使用されている、あるいは使用できる文脈、様々な応用分野におけるディープフェイクの影響、さらにはディープフェイクを検出するための積極的な取り組みや最先端の技術を網羅的に分析しています。
人工知能とその主要なサブフィールドに焦点を当て、ユースケースを含むディープフェイクの作成と検出の例を特定し、ディープフェイクに取り組むために開発された国のイニシアチブの概要を簡単に説明しています。
このレポートで回答されている重要な質問
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ディープフェイクとは何か、その背後にある技術とは何か?
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その応用分野は何か?
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また、そのような技術の開発に携わっている主要なプレーヤーは誰か?
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ディープフェイクが社会にもたらす脅威に対して、各国はどのように対処しているのか?
対象地域
プレイヤー
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ANSAcheck:ANSA, Ernst & Young Advisory
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Avatarify
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DeepFaceLab
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Deepfakes web
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Deepnews.ai:
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Frederic Filloux
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Descript Lyrebird Overdub
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FaceApp
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Facebook:FacebookのAIツール
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Faceswap
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Face Swap Live
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FakeApp
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FANDANGO: Ingegneria Informatica Spa, EU Commission
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Gfycat AIツール
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Gfycat
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Google News Initiative:Google、11以上
の新生スタートアップ
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InVID & WeVerify:AFP, DW, MediaLab, ITI-CERTH, EU Commission
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Make me old
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Microsoft:
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Microsoft Video Authenticator
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Modulate.ai
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My Heritage
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Parodist
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Project Origin:
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BBC, CBC Radio Canada, The New York Times, Microsoft
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Reface
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Rephrase.ai
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ResembleAI
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SensityのAI技術 :Sensity
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SocialTruth: Greek Institute of Communication and Computer Systems, EU Commission
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The News Provenance Project:IBM - The New York Times
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VoiceApp :AIボイスチェンジャー
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Zao
その他の詳細
人工知能によるディープフェイクの作成と検出:敵か味方か?
IDATEラボ事業部コンサルタント Emarildo Bani著
42ページ - 発行日:2021年12月03日
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参照:M00022A
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配信:DigiWorld Interactiveのプラットフォーム上で
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配信可能な言語:英語
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タグ:人工知能, ディープラーニング, ディープフェイク, 機械学習
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目次
1. 主な調査結果
2. ディープラーニングで変わったこと
2.1. コンセプトの紹介
- 人工知能(Artificial Intelligence)
- 人工知能の一分野である機械学習
- 機械学習の一分野であるディープラーニング
- AIのゲームチェンジャーとなるディープラーニング
2.2. ディープラーニングのインパクト
3. ディープフェイクの説明
3.1. ディープフェイク
3.2. ディープフェイクの意味するところ
3.3. ディープフェイクスの応用分野
3.4. ディープフェイクスの正負の影響
3.5. Deepfakesのソフトウェア
3.6. ディープフェイクの概念
3.7. ディープフェイクの作成提供
4. AI、偽情報の生成
4.1. ディープフェイク作成のベンチマーク
4.2. ディープフェイク・ウェブ - フェイススワップ
4.3. REFACE - face-swap
4.4. Modulate.ai - ボイスクローニング
4.5. Rephrase.ai - 任意の新しいテキストを話すディープフェイクビデオ
5. AI, ディープフェイクの検出
5.1. 誤報に取り組む国の主な取り組み
5.2. ディープフェイク検出の共通技術
5.3. ディープフェイクの検出技術
- FacebookのAIツール
- Microsoft Video Authenticator
- InVID & WeVerify
- プロジェクト・オリジン
- The News Provenance Project
5.4. ディープフェイクや偽情報の検知に関する積極的な取り組みのベンチマーキング