AI技術は、産業界にとってデジタルな金脈となっています。ChatGPTが作成したブログ記事であれ、DALL-Eが作成したリアルな画像であれ、AIの精度は急速に向上しており、人間がその違いを認識することは難しくなっています。
最近、Tidioは、人々が人間またはAIのコンテンツをどの程度うまく見分けられるかをテストするための調査を実施しました。この実験では、AIが生成したテキスト、画像、音楽、アートワークを提示することで、人間の直感をテストしました。
驚くべきことに、結果はまったく予想外のもので、一部のグループの回答者の87%以上が、AIが生成した画像を本物の人間の写真だと推測しました。
AIと機械学習に精通している人々について言えば、これらの回答者の約62%が質問の半数以上に正解しました。一方、残りの回答者の64%以上は、ほとんど間違った推測をしました。
これは、AIが多くの分野で人間の仕事に取って代わる準備ができているということでしょうか？このガイドで見ていきましょう。
このガイドで取り上げる主なポイントは以下の通りです。
- AIが生成したコンテンツ（写真、音楽、テキスト、アートワーク）を人間が作成したものと誤解した回答者の割合。
- 回答者がコンテンツが本物かAI製かを見分けるために使用した指標や基準。
- AIの発展について学ばないことの深刻な脅威。
- AIが生成したコンテンツを特定し、それを回避する方法。
このガイドで説明するトピックは以下の通りです。
- AIと基本概念の概要
- 調査の主な結果
- 人間かAIか：テスト結果の詳細なレビュー
- カテゴリI：AIが作成したテキスト
- カテゴリII：AIが作成した写真
- カテゴリIII：AIがデザインしたアートワーク
- カテゴリIV：AIが作曲した音楽
- 調査から得られる教訓：人間かAIかゲーム
- まとめ
AIと基本概念の概要
人間かAIかのテストについて詳しく説明する前に、AIに関する概念を再確認することが重要です。それでは、基本的なAI、機械学習、ディープラーニングの概念の概要を簡単に見ていきましょう。
- 人工知能は、機械が人間の行動をシミュレートできるようにする能力の集合体です。その名の通り、機械を人工的に知能化するプロセスです。
- 機械学習は、機械にデータを供給して特徴を学習させ、予測を行わせる高度なAIソリューションです。
- ディープラーニングは、人工ニューラルネットワーク（ANN）を扱う機械学習の一分野です。
- 敵対的生成ネットワークは、2つのニューラルネットワーク（生成器と識別器として知られる）が互いに競い合うように訓練され、訓練セットから新しく本物のデータを生成するディープラーニングアーキテクチャを使用します。
Tidioの調査/アンケートで説明されている例のほとんどは、GANを使用しています。生成器はまず画像データセットを分析し、次にランダムな画像を生成しようとします。その後、識別器が画像の特徴を観察し、どれだけ本物に見えるかを確認します。
例えば、AIが生成した猫の写真を得るために、猫の画像の大規模なデータベースがこれらのネットワークに与えられ、分析されました。次のステップでは、生成器がランダムな猫の画像を生成し、それが元の猫と一致するかどうかを識別器が評価しました。品質を向上させた後、次のような画像が生成されました。
これらの写真はほとんどすべて、非常に説得力があるように見えます。しかし、よく見ると、背景、尻尾、首輪にいくつかの問題があることがわかります。
なぜだか分かりますか？
これは、画像内のすべての猫が首輪をしていたわけではないのに、AIネットワークがすべての画像を融合させ、首輪が毛皮と目に見える形で混ざり合ったためです。
つまり、注意深く見れば違いを見分けることができるということです。
Tidioの調査によると、人々は人間の偽画像よりも猫の偽画像を認識するのが得意であることがわかりました。これは驚くべきことです。
では、回答者が偽のコンテンツか本物のコンテンツかを特定するために使用した基準について説明しましょう。
調査の主な結果
回答者からの典型的な調査回答は、彼らが「混乱している」ことを反映していました。人々は何も知らないかのように振る舞い、それはかなり極端でした。
Tidioが強調した興味深い点のいくつかは次のとおりです。
- 自分の回答に自信を持っていた人の約78%は、質問の半分も正しく答えられませんでした。一方、自信がなかった回答者の大多数は平均以上のスコアでした。
- ほとんどの回答者は、コミュニケーションをとっている相手がチャットボットか人間かを簡単に見分けられると信じていました。しかし、正しく答えられたのはわずか34%であり、これはまもなく違いに気づくことが不可能になることを示しています。
- 男性の回答者は画像を少しうまく推測しましたが、女性は音楽における人間味をよりよく認識しました。
- AI技術と関連する概念に精通している人々は、これらの分野について全く知らない人々よりも良い成績を収めました。
- 若い回答者（Z世代）は、ベビーブーマー世代よりも画像をより正確に評価しました。
- AIで修正された写真（フィルター付きの実画像）は、AIによって生成された写真よりも認識するのが困難でした。
人間かAIか：テスト結果の詳細なレビュー
AI技術に関する知識と関連概念への精通度が、Tidioの調査スコアにおける最も重要な要因でした。
下の画像は、AIに精通している回答者とそうでない回答者のスコア分布を表しています。
多くの回答者がテストを難しいと感じており、ほぼ全員がどこかの段階で間違いを犯したため、その結果は非常に顕著です。
各調査カテゴリを調べて、結果とパフォーマンスを確認しましょう。
カテゴリI：AIが作成したテキスト
AIが記事を書いたり、エッセイを作成したり、文章を翻訳したりできることを信じられない場合は、調査の質問と結果に進む前に、簡単な調査を行う必要があります。
文章作成に関しては、人間もAIも同じ構成要素を基に構築するため、AIが作成したテキストを特定するのは非常に困難です。
Tidioの実験では、人々がテキストをAIが書いたものか人間が書いたものかをどれだけうまく認識できるかをテストしました。調査の最初の例はジョン・オームズビーによる「ドン・キホーテ」の翻訳で、半数以上（66%）の人々が、ぎこちなく、理解しにくく、非論理的であるという理由でAI生成であると判断しました。
一方、「百年の孤独」の冒頭部分のAI翻訳は、回答者の65%によって人間が翻訳したものだと判断されました。
しかし、現代のライフスタイルに関する記事の場合、ほとんどの回答者は正しく判断しました。この調査には、人間のジャーナリストと商用AIがそれぞれ書いた減量に関する2つのテスト文章が含まれていました。
約81.5%の人々が元の記事を人間が書いたものだと特定し、AIが作成したテキスト（説得力スコアはわずか36.9%）よりも、より本物の人間の作品のように見えました。
要するに、文章のさまざまな要素が人々を騙す可能性があります。例えば、よく書かれていて自然に見えるものは、人間が書いたものとして認識される可能性が高くなります。
カテゴリII：AIが作成した画像
AI画像は簡単に識別できるように思えますが、調査結果はそうではないことを証明しました。調査では、FaceAppで編集された写真、ThisCatDoesNotExistおよびThisPersonDoesNotExistから取得した写真、ストック画像がテストされました。
StyleGANの旧バージョンで生成された画像は、回答者の35.7%が不正解でしたが、改良されたStyleGAN2で生成された画像は、回答者の68.3%が不正解でした。
AI技術に精通している人々は、その画像が偽物であり、実在しない人物であると推測しました。しかし、残りの人々はそれを実在の人物と間違えました。
正しく推測し、人間ではないと答えた人の23%以上が、「不自然に見える」と考えていました。単純な推測や直感に頼ることは、見た目が人を欺くことがあるため、必ずしもうまくいくとは限りません。
AIが生成した画像と誤ってラベル付けされた、この逆の例を見てください。
約72%の人々が、実在の人間であるにもかかわらず、不自然に見えるという理由だけでAIが生成したものだと答えました。
AIが生成した特徴の中には、かなり明確に識別できるものもありますが、いくつか心に留めておくべきことがあります。
AI画像と人間の画像の違いを見つける方法
AI画像と人間の画像を区別するのに役立つポイントのリストを次に示します。
- AIアルゴリズムは未編集の生画像を学習しますが、大幅にフォトショップ加工されたり変形されたりした画像は、ほとんどが本物の人間によって撮影されたものです。
- AIは、宝飾品、衣服、メイクのスタイル、髪のハイライトなど、珍しくてユニークな要素を完全に再現することはできません。
- プロの写真家が撮影した元の写真は、プロではない写真（ノイズが多い）よりもシャープで詳細ですが、AIが作成した画像にはその両方が欠けています。
- AI画像は、左右対称の顔と水平な目をしています。
- 手、肩、髪型が見えないトリミングされた画像は、AIによって生成された可能性があります。
- 一部のAI画像では乱れた髪が表示されますが、常にそうとは限りません。
- 画像内の肌の欠陥は、独創性を反映するものではありません。
これらの詳細に注意を払えば、画像を正確に判断できるかもしれません。しかし、AIが向上する速度を考えると、完全に正解することは決してないかもしれません。
カテゴリIII：AIがデザインしたアートワーク
AIが生成したアートワークは、数秒で魅力的な画像を生成できるもう1つの有望な分野です。これらの絵画は有名な美術展には展示されませんが、特定の分野ではうまく機能します。
上記のアートワークはArtBreederによって作成されたもので、天候や木の数など、特定の要素を変更することができます。
回答に関しては、一般の調査回答者とAIマニアの両方がこのアートワークに対して間違った答えをしました。また、多くの人々は、それが本物かAIが生成したものか判断するのが難しく、見分けることができませんでした。
ゼロから絵を作成する以外に、フィルターを使って偽のAI絵画を生成することも可能になりました。
調査で使用された実際の写真をご覧ください。
結果として得られた画像は、明らかに、回答者の大多数を騙すことはありませんでした。しかし、中には醜いと述べた人もいました。
アートワークの独創性を判断する方法
絵が人間によって描かれたものかAIによって描かれたものかを見分けるのに役立ついくつかのポイントを次に示します。
- AIが生成したアートワークには、簡単に識別できる渦巻き模様があります。
- AIは形やデザインをランダムに処理します。
- 人間のキャラクターが登場するリアルな写真は、AIでは描けません。
- AIアートワークには詳細がなく、複雑さに欠けています。
- AIアートワークはほとんどが低解像度です。
- 人間のアーティストは、絵画でより多くの詳細を表現します。
カテゴリIV：AIが作曲した音楽
回答者の大多数は、4つのカテゴリすべての中で音楽が最も識別しにくいと考えていました。実際、結果は人々の標準的な期待とより関連していました。その結果、回答者のほぼ71.4%が、人間が作成したEDMトラックをAIが生成した音楽だと推測しました。
一方、回答者の61.6%は、ビートルズのいくつかの曲でトレーニングした後にAIが作成した曲を、人間が作曲したものと間違えました。不正解の背景には、人々が混沌とした曲を人間と結びつけ、複雑または良すぎる曲を賢いAI技術と結びつけているという認識がありました。
2つの音楽テストは、クラシックな雰囲気を持つ類似したトラックでした。さらに、回答者の注意をそらすような余分な要素はありませんでした。
結果は次のとおりです。
そして、これが本物の例です。
別の例は、回答者を次のレベルへと騙しました。それは、人間のミュージシャンによって演奏されたAI作曲の音楽でした。約40%の人々が、人間が演奏したように聞こえるという理由だけで、人間が作曲したと推測しました。
現在の段階では、AI音楽はトニー賞に値するような楽曲を作成するにはほど遠いものです。しかし、映画やビデオゲームのサウンドトラックになる可能性はあります。
調査からの教訓：AIか人間かゲーム
AIの出現以来、人々は常に制限的な垣根の上にいました。調査回答者の1人でさえ、AIに簡単に騙された後、懸念を表明しました。
ある程度、その懸念は本物です。使いやすいAIツールにアクセスできる人なら誰でも、ソーシャルメディア用の偽のプロフィール写真を作成できます。あるいは、スマートフォンのフィルターを適用して顔の特徴を強調したり、見た目を変えたりして他人を騙すこともできます。
特に、PhotoshopとAIソリューションを併用すると、人を欺くツールになり得ます。
下の写真を見てください。
回答者の約30%が3番目の写真が本物だと信じていました。驚くべきことに、正解できたのはわずか20%の人々でした。
覚えておくべき重要な教訓をいくつか紹介します。
- AIは誤情報を拡散する可能性があります。
- AIによる特徴や性別の変換を特定するのは困難です。
- AIにはまだ長い道のりがあり、他の従来技術よりも使用が困難です。
- AIは顔のような特定の要素を簡単に作成できますが、機械は異なる考え方をするため、複雑な図形の生成には失敗します。
まとめ
Tidioの調査は、4つのカテゴリに基づいてAIが生成したコンテンツの独創性をテストします。約1800人が調査に参加し、そのほとんどが人間またはAIのコンテンツを区別することに混乱していました。しかし、AIの概念に精通していることは、人々がいくつかの違いを特定するのに役立ちました。したがって、AIは徐々に強化され、人間らしくなってきているため、AIコンテンツを常に簡単に特定できるとは限らないと結論付けます。
