人によるディープフェイク検出は偶然の域を出ない ー 論文紹介とファクトチェック

　2024年8月19日、日本ファクトチェックセンター（JFC）が、高市早苗議員の水を飲む画像を「AI生成または改変されたもの」と判定しました​。JFCは、指が6本に見える、不自然なコップの形状といった理由でディープフェイクを疑いましたが、その後、実際には「国会中継の一場面を切り取った本物の画像」であると訂正されました。

　ディープフェイク技術が進化する中、人間がどの程度ディープフェイクを見分けられるのかを調べた論文「Human performance in detecting deepfakes: A systematic review and meta-analysis of 56 papers」について紹介します。

論文: ディープフェイク検出能力の限界

　この論文は、世界中で実施された56本の研究をレビューし、86,155人を対象に人間のディープフェイク検出能力を統計的に分析したものです。

1. 総合的な検出精度

• 人間のディープフェイク検出能力は、全体でわずか55.54%と偶然（50%）に近いレベルでした。
• モダリティ別の精度（ディープフェイクの形式）：
  • 音声: 62.08%
  • 画像: 53.16%
  • テキスト: 52.00%
  • 動画: 57.31%

　これらの結果から、人間が画像やテキストのディープフェイクを特に苦手とすることが分かります。一方で、音声や動画の方がわずかに検出しやすい傾向がありますが、それでも精度は限界があります。

2. 感度指数（d’）とオッズ比（OR）

• 感度指数（d’）：ディープフェイクと本物を区別する能力を示す指標で、0.67と偶然に近い値。
• オッズ比（OR）：検出成功確率と失敗確率の比率で、0.64（見逃す確率の方が高い）。

　このデータは、「直感的な違和感」に基づく判定が、正確性を欠いた理由を裏付けています。

3. 検出精度向上の戦略 この研究では、人間の能力を補完するための方法として次の戦略が挙げられています：

• フィードバックトレーニング： 特徴的なアーティファクト（欠陥）を学習することで精度が向上。
• AI支援： AIツールを活用することで、検出精度が65.14%に上昇。
• カリカチュア化： ディープフェイクの特徴を強調することで検出しやすくする手法。

　特に動画ではこれらの戦略が効果的で、正確性が大幅に向上しました。

4. 研究の意義

　この研究は、ディープフェイク検出における人間の限界を明らかにし、AIやトレーニングによる支援の必要性を示しました。さらに、ディープフェイクの形式（音声、画像など）による検出能力の違いを明確化しました。

JFCの事例から学ぶべきこと

　JFCの高市早苗議員の画像に関する誤判定は、この論文で示された人間の検出能力の限界と一致します。特に、画像モダリティの検出精度が50%をわずかに超える程度であることを考えると、専門家ではない人々や組織がディープフェイク判定を試みる場合、誤りが生じるのは避けられない問題です。

　この事例では、「指が6本に見える」などの直感的な要素に依存した結果、実際には本物の画像であったにもかかわらず、AI生成コンテンツと誤って結論付けました。この問題は、次の点を強調します：

1. 誤判定がもたらすリスク： 誤った情報が拡散し、信頼性の低下を招く可能性。
2. 専門家やAIの役割： 高度な知識やツールを活用することで、正確な判定を支援する必要性。

　JFCの事例は、単なる失敗ではなく、ディープフェイク問題に対処する上での貴重な教訓として位置付けるべきです。社会全体で正確なファクトチェックを可能にするために、技術と知識の両面から取り組みを強化することが求められます。