C2PAがデファクトになるか　対ディープフェイクへの取り組み

「本物であることを保証する」C2PA

　フェイクコンテンツの識別は、多くのスタートアップや生成サービスのプロバイダーなどが、熱心に取り組んでいる分野だ。

　直近でも5月22日、米国防総省の近くで大きな爆発が起こったとする画像がTwitterで広がり、偽情報と確認されるまで混乱が広がった。

　この分野は、例えば大手もIntelが昨年11月、人物動画の血流をピクセルで分析することでディープフェイクを識別する技術「FakeCatcher」を発表している。識別精度は96％でリアルタイムに結果を返すことができる（ただし、サーバー上で動作するため大掛かりになる）。

　C2PAは、このように「ニセ者を見破る」のでなく、「本物であることを保証する」というソリューションで、シンプルな仕組みがメリットだ。

　次第に仕様の拡張が進んでおり、最新の技術仕様「ver1.3」では、追加ファイルのサポート、編集差分の明確な識別などが強化されているという。

　ファイルではプロオーディオ用のWAVや画像配信用のWebP（Googleが開発した静止画像フォーマット）のサポートや、AIが生成した成分を明確に捕捉して表示することができる。

　さらに、 メディアのどの部分がアクションに影響を受けたかを説明するための「Regions of interest」や、機械学習の訓練データへの使用に対する拒否の意思表示「do not train」といった情報も盛り込まれた。