合成メディアとは、現実世界の出来事から記録されたものではなく、人工知能や機械学習技術を使用して人工的に作成または操作されたデジタルコンテンツ（画像、動画、音声、テキスト）の名前です。
これには、ディープフェイク、AI 生成アート、合成音声、コンピューター生成画像が含まれます。
シンプルなフォームとしては、ソーシャルメディアアプリで顔を老化させたり、性別を入れ替えたりする写真フィルターを使用することです。より複雑な例としては、テキストによる説明からまったく新しい画像を作成できるDALL-EのようなAIツールや、有名人が実際に言ったことのないことを言っているように見せかけることができるAKOOLのようなディープフェイク技術があります。
合成メディアが私たちの世界を変える中、真実は策略と戦います。クリエイターは AI ツールを構築して、偽の画像、動画、音声を生成します。批評家は欺きを恐れ、アーティストは解放を恐れます。
市場は革新を求めていますが、社会は真正性を求めています。チームは倫理的な限界をめぐって衝突する一方で、個々のクリエイターは歩調を合わせなければならないというプレッシャーを感じています。これらのツールを管理しているのは誰か?創造性が操作に変わるのはいつ？
この記事では、そのすべてをカバーします。
合成メディアの仕組み
合成メディアは、ディープラーニングやニューラルネットワークなどの高度なAIアルゴリズムを使用して膨大な量のデータを分析し、元の入力のパターンと特性に基づいて新しいコンテンツを生成します。
このプロセスには通常、次の手順が含まれます。
- データ収集: 画像、動画、音声、またはテキストの大規模なデータセットを収集して、AI モデルをトレーニングします。
- データ処理: 収集されたデータは、トレーニングプロセス中に最適なパフォーマンスを発揮できるように、クリーニング、フォーマット、およびラベル付けされます。
- モデルトレーニング: AIアルゴリズムは前処理されたデータにさらされ、コンテンツタイプに特有のパターン、スタイル、特徴を学習して認識します。
- コンテンツ生成: トレーニングを受けたAIモデルは、学習したパターンと特性を組み合わせて操作することで、新しいコンテンツを生成できます。これには、まったく新しいコンテンツの作成や既存のコンテンツの変更が含まれる場合があります。
- 改良と最適化: 生成されたコンテンツは、ユーザーからのフィードバック、追加のデータ入力、特定の目標または制約に基づいて微調整および最適化されます。
非合成メディアとは、携帯電話で撮影した写真やイベントで録画されたビデオなど、現実から直接キャプチャされたコンテンツです。合成メディアは、人工知能と機械学習を使用して人工的に作成または操作されますが、非合成メディアのパターンデータに基づいています。
合成メディアの例には以下が含まれます。
実際の成功事例をいくつかご紹介します。
合成メディアをディープフェイクに接続する方法
合成媒体の最もよく知られた最新の用途の1つは ディープフェイクテクノロジー。ディープフェイクは高度なAI技術を使用して、実際に言ったこともやったこともないことを言ったり行ったりする人々の説得力のある動画を作成します。
このプロセスでは、特定の人物の画像や動画の大規模なデータセットでAIモデルをトレーニングし、その人の顔の特徴、表情、動きを高精度で学習して再現できるようにします。
今日、彼らは呼ばれています AI アバター もっと頻繁に。
に ディープフェイクを作成、対象者の顔は、コンピュータービジョン技術を使用してトレーニングデータから抽出されます。その後、抽出された顔は整列され、その人物の外見の本質的な特徴を捉えたコンパクトな表現にエンコードされます。
エンコードされた顔の特徴が宛先ビデオに重ねられ、元の人物の顔がターゲット人物の顔に置き換えられます。複雑なブレンド技術により、最高の仕上がりが保証されます。
ディープフェイクは、偽情報の拡散、詐欺、個人への嫌がらせなどの悪用により、近年大きな注目を集めています。2024年、ディープフェイクの悪用が最も多かったのはテイラー・スウィフトの画像でした。
ディープフェイクの背後にあるテクノロジーが向上し続けるにつれて、視聴者が本物のコンテンツと偽造されたコンテンツを区別することがますます難しくなっています。
同時に、ディープフェイクは、面白いコンテンツの作成、教育体験の向上、医学研究の支援など、ポジティブな目的にも使用できます。
合成メディアの種類
合成メディアは、テキスト、音声、動画、画像など、AI が生成した幅広いコンテンツをカバーします。これまでのリストを見てみましょう。
- テキストベースの合成メディア
テキストベースの合成メディアでは、GPT（Generative Pre-trainedTransformer）などのAIアルゴリズムを使用して、人間のようなテキストを生成します。これらのアルゴリズムは、パターン、スタイル、セマンティクスを理解して再現するために、膨大な量のテキストデータに基づいてトレーニングされています。テキストベースの合成メディアの使用例は次のとおりです。
- AI 搭載チャットボットとバーチャルアシスタント
- ニュース記事、商品説明、ソーシャルメディア投稿用の自動コンテンツ作成
- 言語翻訳 と要約
テキストベースの合成メディアの主な用途は次のとおりです。
- AIを活用したテキスト補完と絞り込みにより、障害者が自分の考えをより流暢に表現できるようにすることで、障害者が文章を書くのを支援します
- 自然なテキストを保ちながら、複数の言語でコンテンツを迅速に翻訳およびローカリゼーション
- 学生や研究者がアイデアをブレインストーミングしたり、原稿を作成したりして、ライターの課題を克服できるよう支援します
音声ベースの合成メディア音声ベースの合成メディアとは、AI を使用して音声やその他の音を生成または操作することを指す用語です。AI モデルは、人間の音声と音声録音の大規模なデータセットでトレーニングを行うことで、現実的で説得力のあるオーディオコンテンツを作成できます。音声ベースの合成メディアには、次のような例があります。
- 書かれたテキストから人間のような音声を生成するテキスト読み上げシステム
- ボイスクローニング そして人の声を再現するボイスディープフェイク
- AI で生成された音楽とサウンドエフェクト
オーディオベースの合成メディアの主な用途は次のとおりです。
- 再録音なしで、複数の言語でオーディオブックや教育コンテンツを効率的に制作できます
- 企業がさまざまな言語やプラットフォームで一貫したカスタマーサービスの声を作成するのに役立ちます
ビデオベースの合成メディアビデオベースの合成メディアには、AI アルゴリズムを使用してビデオコンテンツを作成および操作することが含まれます。この種の合成メディアは、ディープフェイクの台頭により大きな注目を集めています。ディープフェイクとは、実際に言ったこともやったこともないことを人々が言ったり行ったりしている様子を描いた、非常にリアルな動画です。動画ベースの合成メディアには、他にも次のような用途があります。
- バーチャルアバター そして、エンターテインメント、教育、カスタマーサービスのデジタルヒューマン
- 実際の俳優やセットを必要とせずにリアルなビデオコンテンツを作成できるビデオ合成とアニメーション
- ビデオの強化と復元、既存のビデオ映像の品質の向上
ビデオベースの合成メディアの主な用途は次のとおりです。
- 撮影では不可能な歴史的出来事や科学的概念を紹介する教育コンテンツ
- 映画の背景シーンや特殊効果をデジタルで生成してコストを削減
- 唇の動きと翻訳された音声を同期させることで、複数の言語でアクセス可能なトレーニングビデオ
画像ベースの合成メディア
画像ベースの合成メディアは、AI アルゴリズムを使用して画像を生成、操作、および強化することに重点を置いています。大量の画像データセットでトレーニングを行うことで、AI モデルは現実世界のコンテンツを模倣した非常にリアルで詳細な画像を作成できます。画像ベースの合成メディアには、次のような例があります。
- AI で生成されたアートとデザイン、DALL-E、ミッドジャーニー、ステーブルディフュージョンによって作成されたものなど
- 実際の写真と見分けがつかない人物、物体、シーンの合成画像
- オブジェクトの削除、背景の変更、顔の特徴の調整などの画像の操作と編集
画像ベースの合成メディアの主な用途は次のとおりです。
- フォトリアリスティックなレンダリングを生成することで、建築家や設計者が建設前にプロジェクトを視覚化するのに役立ちます
- アーティストは、最終的なアートワークに取り掛かる前に、さまざまなクリエイティブコンセプトのプロトタイプをすばやく作成できます
- 法執行機関が行方不明者の写真を老朽化させたり、説明に基づいて疑わしい合成画像を作成したりするのを支援します
合成メディアと非合成メディア：違いは次のとおりです
本物のコンテンツとAIで生成されたコンテンツの区別はますます重要になっています。そこで、違いを説明しましょう。
コンテンツ作成
合成メディア:
- 高度な AI システム
- ソース素材なしで画像や動画を制作する
- 現実世界の素材を再現するためのNLPモデルへの依存
従来のメディア:
- カメラやスマートフォンからの未加工映像
- 未編集の写真
- 自然なオーディオ録音
- ライブストリーミングコンテンツ
これらのフォーマットは、作成プロセス全体を通して元の整合性を維持するため、文書化や信頼性において価値があります。
実用的なアプリケーション
合成メディア:
- クリエイティブプロジェクト
- エンターテインメント
- マーケティングキャンペーン
- バーチャル・エクスペリエンス
従来のメディア:
- ジャーナリズムとドキュメンテーション
- 法的証拠
- ビジネスコミュニケーション
- 教育資料
合成メディアのメリット
合成メディアの主な利点を見てみましょう。
より速いコンテンツ作成
合成メディアを使用すると、高品質のコンテンツを迅速かつ費用対効果の高い方法で作成できます。テキスト、音声、動画、画像を生成するAIアルゴリズムにより、企業や個人は従来のコンテンツ制作方法に比べて時間とリソースを節約できます。
これは、新鮮で魅力的なコンテンツに対する需要が常に高い広告、マーケティング、エンターテイメントなどの業界で特に役立ちます。
アクセシビリティとローカリゼーション
合成メディアは、より多くの視聴者がコンテンツにアクセスしやすくするのに役立ちます。音声読み上げシステムと AI が生成する字幕は、視覚障害や聴覚障がいのある方を支援します。また、AI を活用した言語翻訳は、企業が世界中の視聴者に効果的にリーチするのに役立ちます。
さらに、合成メディアは次の用途に使用できます。 ローカライズされたコンテンツを作成する、さまざまな言語、文化、好みへの適応。
リスクのないシナリオプレーニング
医学生は、実際の患者では記録するのが難しい症状のAI生成画像を使用して、まれな状態の診断を練習できます。
たとえば、ある教育病院では、さまざまな肌の種類や病期で何千種類ものメラノーマの症状が現れるため、学生はこれらの症例に自然に遭遇するまで何年も待たなくてもパターン認識スキルを身に付けることができます。
同様に、緊急対応チームは、現実的な原子力事故シミュレーションやさまざまな種類の構造物の崩壊など、危険または撮影が不可能な災害シナリオの合成ビデオを使用して訓練を行うことができます。
合成メディアのデメリット
合成メディアには多くの利点がありますが、このテクノロジーに関連する潜在的な欠点とリスクを認識して対処することも同様に重要です。
合成メディアが普及するにつれ、その使用がもたらす倫理的、社会的、法的影響を考慮する必要があります。
偽情報とフェイクニュースの拡散
合成メディアに関連する最も重大なリスクの1つは、偽情報やフェイクニュースを広める可能性があることです。
AIが生成したコンテンツがより現実的になり、本物のコンテンツと区別するのが難しくなるにつれて、誤解を招くような情報や虚偽の情報を作成して広めるために使用される可能性があります。
これは、世論に影響を与えたり、メディアや機関への信頼を損なったり、暴力を扇動したりするなど、深刻な結果をもたらす可能性があります。
プライバシーとセキュリティに関する懸念
合成メディアは、特に個人データの使用に関して、プライバシーとセキュリティに関する重大な懸念を引き起こします。
AIアルゴリズムは、リアルな合成コンテンツを作成するために大量のデータを必要とします。このデータには、画像、音声録音、生体認証データなどの個人情報が含まれる場合があります。
このデータが適切に保護されていない場合、または個人がその使用について明確な同意を示さない場合、プライバシー侵害や悪用の可能性があります。
合成メディアの未来
市場データによると、合成メディアは2030年までに爆発的に増加しています。新しいシステムはテキスト、音声、ビデオを同時に組み合わせるようになるため、リアルタイム AI の生成は人間が作り出す品質に匹敵するでしょう。
2027年までに、オンラインコンテンツの 90% に合成要素が含まれると予測されており、大手テクノロジー企業はすでに検出ツールと安全フレームワークを構築しています。認証システムとウォーターマークが標準となるでしょう。
ユーザーがAIで生成された環境やキャラクターとシームレスにやり取りできる「合成現実」プラットフォームが登場します。
合成メディアを正しく使用すればプラスの効果があることは明らかであり、質の高いコンテンツの作成がかつてないほど簡単になりました。
次のようなソリューション AKOOLのトーキングフォト 顔の表情や唇の動きをアニメーション化することで、静止画に命を吹き込むことができます。と フェイススワップ ユーザーは動画や画像の顔をシームレスに入れ替えることができます。
上記のユースケースや例がおもしろいと思ったら、フェイススワップ、トーキングフォトを試してみてください。 トーキングアバター、または ストリーミングアバター 自分で合成画像やディープフェイクを探索するためのツール。
