[論文レビュー] Deepfakes, Misinformation, and Disinformation in the Era of Frontier AI, Generative AI, and Large AI Models

Mohamed R. Shoaib, Zefan Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 29, 2023

Misinformation and Its Impacts被引用数 15

ひとこと要約

この論文は最前線AIと大規模生成モデルの時代におけるディープフェイク、誤情報、偽情報を調査し、検出、認証、クロスプラットフォーム協力、政策措置を組み合わせた統合防御フレームワークを提案します。

ABSTRACT

With the advent of sophisticated artificial intelligence (AI) technologies, the proliferation of deepfakes and the spread of m/disinformation have emerged as formidable threats to the integrity of information ecosystems worldwide. This paper provides an overview of the current literature. Within the frontier AI's crucial application in developing defense mechanisms for detecting deepfakes, we highlight the mechanisms through which generative AI based on large models (LM-based GenAI) craft seemingly convincing yet fabricated contents. We explore the multifaceted implications of LM-based GenAI on society, politics, and individual privacy violations, underscoring the urgent need for robust defense strategies. To address these challenges, in this study, we introduce an integrated framework that combines advanced detection algorithms, cross-platform collaboration, and policy-driven initiatives to mitigate the risks associated with AI-Generated Content (AIGC). By leveraging multi-modal analysis, digital watermarking, and machine learning-based authentication techniques, we propose a defense mechanism adaptable to AI capabilities of ever-evolving nature. Furthermore, the paper advocates for a global consensus on the ethical usage of GenAI and implementing cyber-wellness educational programs to enhance public awareness and resilience against m/disinformation. Our findings suggest that a proactive and collaborative approach involving technological innovation and regulatory oversight is essential for safeguarding netizens while interacting with cyberspace against the insidious effects of deepfakes and GenAI-enabled m/disinformation campaigns.

研究の動機と目的

• Frontier AI と LMベースの GenAI がディープフェイクおよび mis/disinformation をどのように拡大させるかを説明する。
• AI生成コンテンツ（AIGC）を対処する検出、認証、政策アプローチを現状レビューする。
• 技術、協力、政策、教育を統合した防御フレームワークの提案。
• 倫理的・社会的・ガバナンスの影響を強調し、多様な利害関係者の行動を呼びかける。

提案手法

• ディープフェイク、mis/disinformation、 frontier AI の最新文献の総説。
• LMベース GenAIモデル、トレーニング、およびコンテンツ生成能力の議論。
• 技術的、戦略的、規制的、教育的要素を組み合わせた統合防御フレームワークの提案。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Frontier AI と LMベース GenAI はディープフェイクおよび mis/disinformation の作成と拡散にどのように影響するか？
• RQ2 AI生成コンテンツの脅威を緩和するために必要な技術的、クロスプラットフォーム、政策駆動の防御機構は何か？
• RQ3 GenAIとAIGC の開発と展開を導く倫理的・社会的配慮は何か？
• RQ4 多様な利害関係者の協力と教育はディープフェイクと誤情報への耐性をどう高めるか？

主な発見

• 検出アルゴリズムとAI駆動の認証手法は不可欠だが、ディープフェイク生成との進化する兵器戦に直面している。
• クロスプラットフォーム協力、透明な報告、ユーザー教育はAIGCの拡散と影響を緩和する鍵である。
• 技術、政策、教育を組み合わせた統合防御フレームワークはディープフェイクと mis/disinformation への耐性を高める。
• データ、標準、ベストプラクティスを共有するための学術界、産業界、政府のOpenな協力が必要。