最近、Downcodes の編集者は、AI 生成コンテンツの増大する課題に対処し、コンテンツの信頼性を識別するユーザーの能力を向上させるために、Google が検索結果に新しい機能を追加すると発表したことを知りました。この機能は、ユーザーが画像が作成および編集される場所をよりよく理解できるように設計されており、それによって誤った情報やディープフェイク画像による悪影響が軽減されます。この機能の開始は、Google が Amazon、Adobe、Microsoft などのテクノロジー大手も参加する Content Provenance and Authenticity Alliance (C2PA) に参加した後の重要なステップです。
最近、Google は、コンテンツがどのように作成および変更されるかをユーザーがよりよく理解できるように設計された新しい機能を検索結果に展開すると発表しました。この動きは、GoogleがAmazon、Adobe、Microsoftなどの主要ブランドを含むオンライン偽情報との闘いに専念するContent Provenance and Authenticity Alliance（C2PA）に参加した後に行われた。
Googleによると、この新機能は、現在のコンテンツ資格情報標準（つまり、画像のメタデータ）を活用して、検索でAIが生成または編集した画像にタグを付け、ユーザーに対する透明性を高めるという。
ユーザーは、画像の上にある 3 つの点をクリックして [この画像について] を選択すると、画像が AI によって生成されたかどうかを確認できます。この機能は、Google レンズや Android の「Circle to Search」機能を通じても利用できるようになります。ただし、このタグはあまり目立たないため、ユーザーは画像の出所を確認するために特別な手順を踏む必要があることに注意してください。
近年、AI技術の発展に伴い、動画ディープフェイク技術やAI生成画像の問題が深刻化しています。たとえば、トランプ氏はかつて自身の選挙運動を応援するテイラー・スウィフトの架空の画像を投稿し、多くの誤解と論争を引き起こしたことがある。さらに、テイラー・スウィフトもAIによって生成された悪意のある画像に遭遇し、AI画像の信頼性について疑問が生じた。
Googleによるこの機能の展開は良いスタートではあるが、この隠しラベルが十分に効果があるかどうかについては懸念が残っている。多くのユーザーは、「この画像について」機能の存在を知らない可能性があり、この新しいツールを最大限に活用できない可能性があります。さらに、現在、コンテンツバウチャー機能を実装しているカメラモデルと一部のソフトウェアのみが、システムの有効性を制限しています。
ウォータールー大学の調査によると、AI が生成した画像と実際の画像の違いを見分けることができる人はわずか 61% です。これは、Google のタグ付けシステムを効果的に使用できなければ、真の透明性を提供することが困難であることを意味します。ユーザーへ。
ハイライト:
Googleは、ユーザーの透明性を高めるために、AIが生成および編集した画像にラベルを付ける新機能を開始する。
ユーザーは「この画像について」機能を通じて画像がAIによって生成されたかどうかを確認できますが、ラベルは目立ちません。
? 研究によると、AI 画像と実際の画像を区別できる人はわずか 61% であり、Google はラベルの可視性を高める必要があります。
全体として、Google の動きは偽情報と戦うための重要な一歩ではあるが、その効果はまだ分からない。タグの可視性を高め、コンテンツバウチャーテクノロジーを普及させることが、将来の改善の重要な方向性となります。 Downcodes の編集者は、この機能の今後の展開に引き続き注目し、より関連性の高い情報を読者に提供していきます。