画像がAI生成かどうかを見分ける方法

画像生成モデルは高度化しており、本物そっくりな人工知能（AI）画像が増加しています。AIと現実の写真のどちらであるか見分けることが難しくなるにつれて、AI対実写の議論はますます重要性を増しています。AI生成画像がインターネットをだましたシナリオは複数存在します。ローマ教皇がダウンジャケットを着ている画像や、2024年のメット・ガラでのケイティ・ペリーの画像などがその例です。どちらも生成AIによって作られた画像でした。つまり、それらは本物ではありませんでした。しかし、ひと目見たところでは、インターネット上の人々はそれらを本物だと信じ込みました。

このような勘違いは時に笑い話で済むこともありますが、多くの場合、深刻な倫理的問題を引き起こします。生成AIの仕組みについて常に把握しておくことと同様に、何かがAIによって生成されたかどうかを見分ける方法を知ることも極めて重要です。本記事では、AI生成画像について詳しく掘り下げ、AIアートのメリットとデメリットを理解し、法的問題を検討した上で、それらを本物の画像と見分けるための主要な手法とツールを探ります。

AI生成画像とは正確には何でしょうか？#

AI画像は、大規模なデータセットで学習したニューラルネットワークを使用してリアルな画像を生成する画像生成モデルによって作成されます。驚くべきは、スタイル、コンセプト、特徴を混合して芸術的で関連性の高い画像を生成する能力です。学習中、画像生成モデルはこれらの画像からさまざまな特徴や詳細を学習します。そうすることで、学習した画像とスタイルやコンテンツが似ている新しい画像を生成できるようになります。

画像生成モデルには多くの種類があり、それぞれに独自の機能があります。例えば、GAN（敵対的生成ネットワーク）は、2つのニューラルネットワークが連携して学習データに似たリアルな画像を生成します。拡散モデルは、ランダムなノイズを徐々に鮮明な画像に変えることで画像を生成します。DALL-EやCLIPなどのモデルで使用されているTransformerは、自己注意（セルフアテンション）機構を使用してテキストの説明から画像を生成します。

図1。DALL-E 2により生成。プロンプト：アボカドの形をしたアームチェア。

OpenAIのGPT-4o、Midjourney、Gencraft、Stable Diffusionなどのツールを使用すれば、誰でもAI画像を作成できます。これらの画像は現在インターネット上の至る所に登場しており、多くの場合、AI製であることを示すラベルはありません。

AIアートのメリットとデメリット#

写真や絵画と同様に、AI画像生成は多くの人々によって新しい芸術の形式として見なされつつあります。AIによる絵画は数千ドルで販売され、アートコンテストで受賞しています。これにより、「AIアートは良いことなのか、そしてそのような画像生成の長所と短所は何なのか」という疑問が生じます。

図2。AI生成されたアート作品。

これについてはさまざまな意見があります。例えば、予算に限りのある中小企業にとって、生成アートはプラスの側面があるでしょう。彼らはブランディングやマーケティングのニーズに完璧に合致するカスタム画像を生成できます。これらのツールは高品質なビジュアルを素早く生成することで時間を節約し、クリエイティブなプロジェクトを計画通りに進めるのに役立ちます。アーティストのインスピレーションの観点からは、画像生成は膨大なユニークな選択肢へのアクセスを提供できます。アーティストはアイデアを形にする前に、容易に視覚化することができます。

しかし、AI生成画像は感情的な深みに欠けることが多く、生の人間的な経験を捉えるのに苦労する場合があります。時に品質が不安定で、画像がピクセル化していたり非現実的であったりすることもあります。AIに依存しすぎると、創造性や批判的思考が損なわれる可能性があります。また、悪用のリスクもあります。AI画像は容易に操作が可能であり、誤情報につながる恐れがあります。さらに、これらのツールには学習コストが高く、学習データに含まれるバイアスを引き継ぐ可能性もあります。AIアートのその他のデメリットを以下に挙げます。

• 倫理的な懸念： AI生成アートの著者権、所有権、著作権といった知的財産に関する疑問は、複雑かつ議論を呼ぶものです。
• 雇用への影響： アート分野でAIが広く使用されることで、人間のアーティストやデザイナーの機会が減少する可能性があります。
• 文化的感受性の欠如： AIアートは文脈を理解し尊重することに失敗する場合があり、不適切または攻撃的な作品を生み出す可能性があります。

AI生成画像の法的なグレーゾーン#

AIが進化するにつれて、社会として私たちは依然として法的な影響（著作権の問題など）を積極的に解明している最中です。従来の創作物とは異なり、米国などの一部の国では、AI生成画像は実質的に既存の作品（その多くはすでに著作権で保護されています）の再混合にすぎないため、著作権で保護することができません。状況が複雑になるのは、AIのトレーニングにはしばしばインターネットからスクレイピングされた膨大な量のデータが関与し、そこに著作権で保護された素材が含まれている可能性があるためです。このため、多くの人々がAIのモデルトレーニングのための著作権保護されたコンテンツの使用に対して積極的に抗議し、より良い規制を求めています。

一部の企業は訴訟を起こしてさえいます。ストックフォトプロバイダーであるGetty Imagesは、AIアートジェネレーターであるStability AIに対し、ゲッティの画像ライブラリを商業目的で複製して使用したとして訴訟を提起しました。Stability AIのテキストから画像へのモデルが生成したいくつかの画像には、ゲッティの透かしが入っています。また、DeviantArtおよび他の2社のAI企業も、自分たちのAI生成アートワークが著作権法を侵害していると主張する集団訴訟において、あるアーティストから提訴されています。

画像がAI生成かどうかを確認する方法#

AI画像を見分ける方法を学ぶことは不可欠です。なぜなら、特に選挙期間中において、人々を惑わすためのフェイクニュースでのそれらの使用が増加しているためです。BBCによると、研究者の60%が、投票用紙や投票所に関する誤解を招く画像を作成するためにAIを使用することに成功しました。

図3。ゴミ箱の中にある投票用紙の箱の偽の画像。

AI画像は消費者にも影響を与えます。Attestによる最近の調査によると、大多数の消費者（76%）は本物の画像とAI生成画像の違いを見分けることができません。画像がAI生成されたものであるかどうかを見分ける方法は次のとおりです。

画像のタイトル、説明、タグを確認する#

当たり前のように思えるかもしれませんが、AI画像を見分ける最も簡単な方法は、説明やタグに「AI-Generated（AI生成）」と書かれているか確認することです。AI画像に関してはまだ多くの疑問が投げかけられているため、それらを生成したりライセンス供与したりする企業は、その出自について透明性を確保するために全力を尽くしています。AI画像のライブラリへの掲載を許可するストックフォトエージェンシーは、投稿者に対して画像のタイトル、説明、タグに「AI-generated」と明記することを義務付けています（これにより、カタログ内で検索または除外が容易になります）。これらのラベルを探すことが、AI生成画像を見つける最もシンプルな方法です。

透かし（ウォーターマーク）を探す#

AI画像を特定するもう1つの方法は、多くのAIツールが追加する透かしを探すことです。これには、小さなロゴ、テキスト、またはメタデータが含まれる場合があります。たとえば、OpenAIのDALL-E 3は、目に見えないC2PAメタデータと、左上隅にある目に見えるContent Credentials（CR）シンボルを使用しています。ただし、このロゴは、Content Credentials Verifyなどのコンテンツクレデンシャル検証サイトで画像を確認する場合にのみ表示されます。企業によって画像のマーク方法が異なる場合があるため、さまざまな指標に精通する必要があるかもしれません。

図4 ChatGPTによって生成された画像には、C2PAメタデータが含まれます（出典：openai.com）

Googleは最近、AI画像に透かしを入れる革新的な方法であるSynthIDを発表しました。SynthIDにより、AI生成コンテンツの画素に直接デジタル透かしを埋め込むことが可能になります。これは人間の目には見えませんが、特定のための検出が可能です。SynthIDは、このデジタル透かしをスキャンすることで、その画像がAIツールによって作成された可能性が高いかどうかを評価できます。

画像内の歪みや異常を探す#

AI生成画像には、ディープラーニングアルゴリズムの限界により欠陥があることがよくあります。一般的な異常は以下の通りです：

• 背景のぼやけや異常：不揃いな階段、奇妙な形の家具、ぼやけた細部。
• 髪の毛の不自然さ：不自然なテクスチャ、奇妙なパターン、ぼやけ。
• 過度にレンダリングされた外見：光沢のある非現実的な見た目で、ぼやけたテクスチャと滑らかなテクスチャが混在している。
• アクセサリーのミス：歪んだ宝飾品、左右非対称のイヤリング、歪んだ物体。
• 奇妙な指：指が多い、親指がない、その他の手の異常。

図5。AI生成画像における異常。

これらの兆候はAI生成画像の特定に役立ちますが、AIの進歩により、将来のAI画像では目に見える欠陥が減っていく可能性があります。

AI画像特定ツールを使用する#

AI画像特定ツールを使用するのもAI画像を見分ける選択肢の一つですが、必ずしも完全に正確とは限らない点には注意してください。AI画像を検出するために人気のあるツールをいくつか見てみましょう。

• AI Or Not：高度なアルゴリズムと機械学習を使用して、本物および偽のコンテンツを素早く認証します。偽のNFT画像に対して特に効果的です。
• Content at Scale：この無料でシンプルなツールは、人気のジェネレーターからの画像に対して人間対AIの確率スコアを提供します。
• Illuminarty：AIモデルや特定のAI生成領域の特定を含め、AI生成された画像とテキストの包括的な分析を提供します。
• Maybe's AI Art Detector：ViTモデルを使用して芸術的画像に対する人間対人工のパーセンテージスコアを提供する、使いやすいツールです。
• V7 Deepfake Detector：StyleGANディープフェイク画像を検出するためのChrome拡張機能であり、偽のプロフィールの特定に役立ちます。
• Fake Image Detector：メタデータとエラーレベル分析（ELA）を使用して操作された画像を検出しますが、ファイル互換性が限られており、クラッシュが発生することがあります。

AI生成メディアが広まり進化し続けるにつれ、これらのツールは将来的にはさらに効果的になっていくでしょう。

重要なポイント#

生成AIモデルの知能が高まるにつれ、AI生成画像と本物の写真を区別することが困難になっています。技術的な進歩という点では非常に興味深いですが、倫理的な懸念も伴います。確かにAIはコスト効率に優れた革新的な画像作成方法を提供しますが、法的なハードルや実用上の課題も考慮する必要があります。幸いなことに、この新たなジレンマに対処するための手法やツールが開発されています。常に情報を得ることで、ビジュアルコンテンツの信頼性を維持できるよう努めましょう。

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