ロンドン大学ロサンゼルス校（UCL）の学者が共同執筆した新たな研究によると、人工知能（AI）によって生成された白い顔は人間の顔よりもリアルに見えるようになったという。オーストラリア国立大学の研究者らが主導し、『Psychological Science』誌に掲載されたこの研究では、AIが生成した顔を本物の顔よりも人間に近いと評価する人が多かった。
共著者のエヴァ・クルムフーバー博士（UCL心理学・言語科学）は、「AIは驚くべきレベルのリアリズムに達しており、時には現実よりもリアルに見えることさえある、つまり超現実的であることがわかった。そのため、AIが生成した顔が本物であると私たちは簡単にだまされてしまう可能性がある」と述べた。
研究では、研究者らは124人の参加者に白い顔のさまざまな画像を見せ、その顔が本物なのか、それともStyleGAN2アルゴリズムによって生成されたのかを判断するよう求めた。 AI の顔については、参加者は 3 分の 2 の確率で本物であると判断しました。これは本物の顔よりも多いです。
人種的偏見とAIの顔に対する認識
ただし、このパターンは、同じアルゴリズムを使用し、異なる人種の顔を含む他の研究では見つかりませんでした。この差の理由は、AI アルゴリズムが白い顔に不釣り合いにトレーニングされる傾向があるためです。
この研究の筆頭著者であるエイミー・ドイル博士（オーストラリア国立大学）は、「もし白人のAIの顔がより現実的であると一貫して認識されれば、この技術はオンラインで人種的偏見を強化することになり、有色人種に深刻な結果をもたらす可能性がある」と述べた。この問題は、プロ仕様のアバターを作成するために現在使用されている AI テクノロジーですでに明らかです。 AIは有色人種に使用すると、肌の色と目の色を白人の色に変更します。」
人工知能のハイパーリアリズムとその結果
研究者らは、「超現実的」人工知能の問題の 1 つは、人々が騙されていることに気づかないことが多いことであることを発見しました。
研究論文の共著者でオーストラリア国立大学の博士課程学生であるエリザベス・ミラー氏は、「残念なことに、AIの顔が最も現実的であると信じている人は、自分の判断が正しいと最も自信を持っている傾向がある。これは、AIの偽者を本物の人間と間違える人は、自分がだまされたことに気づいていないことを意味する」と述べた。
研究者はまた、AI の顔が人々を欺くことができる理由も発見しました。
クラムフーバー博士は、「過去には、人工の顔と人間のような顔の間にはしばしば不一致があり、不気味の谷効果が生じていました。特に、目（つまり、屈折や影）は、その顔が本物であるか人工的なものであるかの手がかりを与えていました。現在では、静止画像における谷効果は克服されたようです。」と述べました。
ドイル博士はさらに、「AIと人間の顔の間には依然として物理的な違いがあることが判明したが、人々はこれらの違いを誤解する傾向がある。たとえば、白いAIの顔はより不釣り合いになる傾向があり、人々はそれを人間のしるしであると誤解する。しかし、私たちはこれらの物理的な手がかりに長く依存することはできない。AI技術は急速に発展しており、AIと人間の顔の違いはすぐになくなるかもしれない。」と付け加えた。
誤った情報や個人情報の盗難への影響
研究者らは、この傾向は誤った情報の拡散や個人情報の盗難に深刻な影響を与える可能性があり、行動が必要であると考えています。
ドイル博士は「AI技術は細分化することができず、舞台裏で何が起こっているのかを知っているのはテクノロジー企業だけだ。研究者や市民社会が大きな問題になる前に問題を発見できるように、AIに関する透明性を高める必要がある」と述べた。
研究者らは、一般の人々の意識を高めることも、テクノロジーのリスクを軽減する上で重要な役割を果たすことができると考えています。
UCL で研究および教鞭をとっているクルムフーバー博士は、新興テクノロジーの背後にある社会的認知プロセスと感情プロセス、およびそれらが人間の精神に及ぼす影響について調査しています。「人間が AI の顔を認識できなくなったことを考えると、社会は AI 詐欺師を正確に識別できるツールを必要としています。」
ドイル博士は、「AIの顔が本物であると認識されることについて人々を教育することは、オンラインで見る画像に対する適切な懐疑心を一般の人々に植え付けるのに役立つ可能性がある。」と結論付けた。
参考文献：AIHyperrealism：ElizabethJ.Miller、BenA.Steward、ZakWitkower、ClareA.M.Sutherland、EvaG.Krumhuber和AmyDawel，《心理科学》，2023年11月12日。
土井:10.1177/09567976231207095
コンパイルされたソース: ScitechDaily