ディープフェイク

1. 定義

ディープフェイクとは、ディープラーニング（深層学習）というAI技術を用いて、写真や動画、音声を精巧に偽造する技術です。実際には存在しない人物を作り出したり、特定の人物の顔や声を本物そっくりに別人と入れ替えたりすることが可能です。

この技術は、メディアのエンターテインメントや映画制作の現場では、過去の映像の修復や新しい表現の創出に活用されています。一方で、誰でも容易に偽の素材を作成できるようになったことから、悪用によるリスクが社会問題として注目されています。

2. 仕組みと種類

主な仕組みは、敵対的生成ネットワークと呼ばれるGAN（Generative Adversarial Networks）という手法です。これは2つのAIが競い合う仕組みで、片方が偽物を作り、もう片方がそれが本物かどうかを見破る訓練を繰り返すことで、人間には判別困難なレベルまで生成精度を高めていきます。

種類としては、特定の人物の顔を入れ替えるフェイススワップや、音声の話し方を模倣するボイスクローンが代表的です。これらは対象となる人物の膨大な画像データや音声データをAIに学習させることで、その人の表情や話し方の癖を再現します。

3. 試験ごとの視点

ITパスポート試験では、情報セキュリティの脅威として扱われます。特にソーシャルエンジニアリングや偽情報（フェイクニュース）の流布といった文脈で、技術的な正確性よりも社会的な影響やリスク管理の視点が問われます。

基本情報技術者試験では、AIの倫理や悪用防止の観点に加え、認証技術のセキュリティ強度に関わることがあります。生体認証システムがAIによる模倣攻撃に対してどのような耐性を持っているか、といった技術的な防御策の文脈で登場する可能性があります。

4. 紛らわしい語との違い

画像加工ソフトによる編集とは違います。画像ソフトは人間の手作業で修正しますが、ディープフェイクはAIが自動生成するため、短時間で大量の偽造物を作れます。手作業では不可能な、動画のリアルタイムな書き換えも可能です。

なりすましとは目的は同じですが、手段が異なります。なりすましはアカウントの乗っ取りや偽装全般を指す広い用語ですが、ディープフェイクはその中で、AIを使って映像や音声を偽造する具体的な技術手法を指します。

5. 身近な例

身近な例として、著名人を模した広告動画が挙げられます。本人ではないのに、その著名人が特定の商品を勧めているかのように見せる動画がSNSに投稿され、消費者を騙す事例が増えています。

また、音声ディープフェイクを利用した特殊詐欺も発生しています。親族の声を精巧に再現して電話をかけ、金銭を要求するといった手口です。これらは技術の進歩が犯罪の高度化に直結している典型的な事例です。