Meta社は最近、AI生成ビデオの識別を目的とした新しいニューラルウォーターマークシステム「Video Seal」を発表しました。このシステムは、ビデオが編集された後でもその出所を効果的に追跡できます。このウォーターマークは視聴者には見えませんが、検出することでビデオの真偽を検証できます。

Meta社は、Video Sealウォーターマークモデル、研究論文、トレーニングおよび推論コードを含む、このシステム全体をMITライセンスのオープンソースソフトウェアとして公開しました。さらに、ユーザーがこの技術を直接テストできるインタラクティブなデモも公開しています。Video Sealに加えて、Meta社は、異なる種類のメディアのニューラルウォーターマークのパフォーマンスを比較するためのOmni Seal Bench、そして同じくMITライセンスでオープンソースのMeta Watermark Anythingという2つの補助ツールも発表しました。

ロボットが銃を向けているAI (1)

画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney

Meta社のこの取り組みは、ますます蔓延するディープフェイクビデオ問題に対処することを目的としています。AI技術の発展に伴い、ディープフェイクビデオの作成のハードルは低下し、その精度は向上しています。そのため、一般の人々は真偽を区別することが難しくなり、社会秩序や個人プライバシーに深刻な脅威をもたらしています。

Video Seal技術の利点は、高度なニューラルウォーターマーク手法を採用している点です。単に視覚的なマークを追加するのではなく、ウォーターマーク情報をビデオコンテンツ自体に埋め込むことができます。つまり、ビデオがトリミング、縮尺変更、圧縮などの編集操作を受けた場合でも、ウォーターマークは検出でき、偽造者がビデオの出所を改ざんすることを効果的に防止できます。

オープンソース戦略は、Meta社のこの取り組みのもう一つの大きな特徴です。技術をオープンソースにすることで、Meta社はより多くの開発者をウォーターマーク技術の研究開発および改良に参画させ、ディープフェイクビデオがもたらす課題に共同で対処することを期待しています。同時に、この技術の普及と応用を促進し、ネットワーク環境の真実性と安全性の維持に貢献することを目指しています。

Meta社の一連の取り組みは、同社がディープフェイク技術対策に対する決意と責任感を示しています。しかし、この技術が実際に効果を発揮できるかどうかは、最終的には実際の応用における効果と、絶えず進化する偽造技術との競争優位性を維持できるかどうかにかかっています。私たちは、Meta社のVideo Seal技術がインターネット空間の浄化に貢献することを期待しています。