イメージ画像

現代は人工知能（AI）によって作成された画像が広く流通し、一般の人々でも入手や使用が可能な時代を迎えています。そのためフェイク画像を見分ける方法は喫緊の課題となっています。特に人物のディープフェイク画像を検出する方法は重要性が増しています。 2024年7月にイギリスのハル大学（University of Hull）で開催された王立天文学会の全国天文学会議で興味深い研究成果が発表されました。それは画像に映された人物の目を見るだけでフェイク画像かどうか見分けることができるというものです。

【左側の人物が本物の画像で、右側の人物はAIによって作成されたディープフェイク画像。顔の下に示されている眼球の反射は、本物の人物の場合は一致しているが、偽物の人物の場合は（物理学の観点から）不正確である（Credit：Adejumoke Owolabi）

ハル大学大学院の修士課程に在籍するAdejumoke Owolabi氏による本研究の核心は人の左右の眼球に映る反射です。左右の反射が一致すれば、その画像は本物の人間のものである可能性が高く、一致しなければ、AIによるディープフェイク画像である可能性が高いとのこと。 さらにユニークなのは、実際の画像とAIが作成した画像で、人間の眼球に反射する光の分析を行った後、天文学で使用される銀河の形態を測定する手法を用いて反射を定量化し、左右の眼球の反射の一貫性をチェックしたことです。 「左右の眼球の反射は本物の人物では一致していますが、偽物の人物では（物理学の観点から）不正確です」とハル大学の天体物理学教授で、データサイエンス、人工知能、モデリングの卓越センター所長のKevin Pimbblet氏は語っています。本物の画像は通常、両目に同じ反射が見られますが、フェイク画像は、両目の反射に一貫性がないことが多いと言うのです。 天文学者は銀河の形態を測定するために、中心がコンパクトかどうか（集中度：concentration）、対称性があるかどうか（非対称性：asymmetry）、そしてどれだけ滑らかであるか（滑らかさ：smoothness）の三つの観点を分析します。 同様に本研究でも左右の眼球の反射を自動的に検出し、その形態学的特徴である「CAS（集中度、非対称性、滑らかさ）」を調査しジニ指数（※）に当てはめて、左右の眼球の類似性を比較しました。 ※…ジニ係数：データの不均等さを表す統計値。係数が取り得る値の範囲は0から1で、値が大きいほどその集団における格差が大きい状態であると評価される。