7月25日、AIベースのディープフェイク技術が進化を続ける中、人間が肉眼で「どのコンテンツがAIによって偽造されたものか」を見分けることがますます難しくなってきている。MITはこのほど、Photoguardと呼ばれる技術を発表した。Photoguard技術で処理された画像はAIによる直接的な識別や改ざんが困難であり、クローラーによって画像が改変され、誤って解釈されることを防ぐのに役立つ。 この「PhotoGuard」技術は、主に画像にわずかな修正を加えることで、AIが画像の内容を認識するのを防ぐと報告されています。この技術は、AI による画像の変更を防ぐ 2 つのソリューションを提供します。1 つは、画像のピクセルを変更することでアルゴリズム モデルの画像理解能力を妨害する「エンコーダ」方式です。もう 1 つは、AI に画像 A が画像 B であると認識させて誤った画像を生成する「拡散」方式です。 しかし、IT Homeは調査を通じて、この技術の応用範囲は実際には限られていることを知りました。研究者は、PhotoGuard技術はクローラー対策のシナリオに適しており、技術自体にも一定の限界があると警告しています。攻撃者は、処理された画像を切り取ったり反転したりするだけで、この技術を解読できます。 研究者らは、AI詐欺を解決するには、技術に加え、モデル開発者、ソーシャルメディアプラットフォーム、関連部門が共同で取り組み、包括的な「AI詐欺対策」ソリューションを提供する必要があると述べた。 |
<<: スタートアップ企業が大型モデルを商品化することは信頼できるのでしょうか?
>>: 沈向陽、周明、楊歌はビッグモデルについて議論した。パラメータを積み重ね続けると、ビッグモデルは新たな「知能の出現」につながるのか?
1. 事業背景ショートビデオや情報ストリームなどのシナリオの増加に伴い、ユーザーはこれらのシナリオで...
この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...
ユヴァル・ノア・ハラリ氏(42歳)はもともとエルサレムでヘブライ語で歴史を教える大学教授だった。38...
この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...
消費者の実際の購買行動や実際のユーザーレビューのビッグデータ分析に基づいた中国初の「2015年中国電...
大規模モデルの時代において、Transformer は科学研究分野全体を一手にサポートします。 Tr...
このなぞなぞの答えを推測できますか?機械学習を学べば、どこにでも登場します...プログラマーであれば...
アドビは10月11日、先日開催されたAdobe MAXクリエイティブカンファレンスにおいて、同社のA...
医療用人工知能製品は多様化しており、下流の需要は強い医療人工知能産業の上流は、主に医療データマイニン...
[[202148]]レベル2初心者になる仕事で機械学習の実際の応用に遭遇したのはこれが初めてでした。...
オープンソースの AI ディープラーニングを適用して、顔の表情の特徴に基づいて画像のキャプションを生...
序文Python は機械学習において当然の利点を持っているので、今日から機械学習技術に取り組んでみま...
コード共有サービス GitHub は、ソフトウェア開発者向けの人工知能アシスタント「GitHub C...
人工知能技術は農業にどのような力を与えるのでしょうか?将来、農業に変化をもたらす最も重要な技術は何で...
人類が科学技術の時代に入り、初期の単純な産業時代から複雑で多面的なハイテク産業時代へと進化して数百年...