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AIフェイク画像事例。
フェイク画像からのハルシネーション。
SNSでのフェイク画像事例。
たまたま流れてきた古代遺跡のフェイク画像。
これらの偽の生成画像や生成動画は、これから一気に増える可能性がある。
生成AI登場時の回答のような現象に。
見たのが実名性の高いSNS、かつ英語だったため、真偽がすぐにはわからなかった。
そこでAIで確認しようとしてみたところ、2023年時の生成AIのような、強烈なハルシネーション、いわゆるAIが見る幻覚が。
幻覚の盲信によるAIの暴走。
古代アボリジニの岩絵や、アルジェリアのタッシリ・ナジェールであるという結論が出され、その名前やスタイル、年代までも生成された。
知らないものを調べようとしているので、信じてしまいそうになる。
Photo by Wietse Jongsma
GeminiでもClaudeでもGrokでも画像認識できず。
画像認識の成功率が0%？
GeminiでもClaudeでもGrokでも、「プロンプトがない」状態では画像を認識できていなかった。
プロンプト入力欄が空欄の場合、10回中10回すべてで、同じような上記のハルシネーションが起こった。
フェイクかどうかについても、共通して一切、触れられなかった。
生成された文章もすべて英語。
（※母数が10とはいえ、正解は0%、失敗が100%、かつ言語も英語が100%。）
データセットにない情報が原因か。
異なるAI、かつ10回すべてで同じような現象となると、偶然とは考えにくい。
おそらく、フェイク画像やフェイク動画は、AIの学習データにはないことが原因と想定される。
画像認識を試したAIモデル。
今回チェックしてみたのは、下記のメジャーなモデル。無料枠ではそれぞれの最新版。
- Gemini（3 Pro Preview）
- Claude（Sonet 4.5）
- Grok（エキスパート、4.1 Beta）
- ChatGPT（GPT-5）
ChatGPTには「メモリ」と「カスタム指示」という機能があり、勝手な結論を出さないようにあらかじめ指定していたため、フェイクかどうかの判断はされなかった。
（※結論がないため、間違いはないが、正解もない。）
Photo by Camilo Fierro
電子透かしやデジタル署名。
画像生成時には「AIによる生成物」だとわかるように、電子透かし（ウォーターマーク）の埋め込みやデジタル署名がされる技術もある。
が、すべての生成AIがそうするわけではないのが懸念点。
AIの画像認識には現時点、プロンプトが必須。
画像認識ができないAIと、人間による指示。
画像認識はプロンプトの有無で変わる。
AIは人間同様、知らないことは答えられない。
そのためAIは、学習データになく、プロンプトもない場合、典型的な「もっともらしい嘘」を生成してしまう。
「これは〇〇で」、「〇〇によって」、「〇〇と言います。」といった感じで。
「〇〇」の内容だけが変わるだけになる。
思い込みと幻覚による結論は危うい。
また「〇〇」自体は正しいことも多々ある。そしてAIはとにかく上手に文章を作り、結論を急ぐ。
人間の場合での「思い込み」や「幻覚」のような状態であり、コストを抑えるためでもあると思われる。
Photo by Ian
Transformer（機械学習、深層学習モデル）。
共通祖先はTransformer（トランスフォーマー）。
ChatGPT、Gemini、Claude、Grokなど、現在主流のAIは、2017年にGoogleの研究者たちが「Attention is All You Need」という論文で発表した「Transformer」と呼ばれる機械学習、深層学習モデルが基礎とされている。
どこかの仕組み、アルゴリズムが、今回の「同じようなハルシネーション」を起こすきっかけとなってしまったのかもしれない。
参考：Attention Is All You Need – Wikipedia
TransformerとChatGPT。
Transformerは、現在のAIブームのきっかけとなったChatGPTに使用されている優秀なモデル。
ChatGPT（チャットGPT）の「GPT」は、
- Generative（生成）
- Pre-trained（プレトレーニング、事前学習）
- Transformer（トランスフォーマー）
の略称。
AIフェイク画像は事前学習が難しい。
いたちごっこ。
基本的にAIによるフェイク画像はAIのリリース後に生成されるため、リリース前のデータセットに含められない。
また、フェイクと認識された画像データを含めようとしても、大量生産されると物理的な容量オーバーとなり、いたちごっこともなる。
AIフェイク画像は、事前の学習データには存在しない。
AIによるフェイク画像や動画は、
- 機械学習（Machine Learning / マシンラーニング）
- 深層学習（Deep Learning / ディープラーニング）
などの「事前学習（Pre-training / プレトレーニング、事前学習）」がされていないことが、原因として考えられる。
Photoshopよりも容易に。
画像編集ソフトのPhotoshopが登場してからUFOの発見報告の数が増えたという話があるように、生成AIにも似たようなことになることが予想される。
Photoshopには知識やスキル、時間や労力が必要になるが、生成AIの場合は比較的簡単に画像が生成できてしまう。
（※現時点では幸か不幸か、電力の問題もある。）
Photo by sydney Rae
フェイク画像認識への対策例。
AIへプロンプトで指示を行う。
指示による画像認識の改善。
この画像認識の問題は、「ファクトチェックをしてください。」、「本物かどうか確認して。」などと、AIへ指示を出すと一気に改善される。
本物であれば、テキストデータとして科学的根拠を基に認識・把握している可能性が高まる。
動画も静止画の集まりなので、同様だと思われる。
メモリやカスタム指示を設定しておく。
ChatGPTのメモリやカスタム指示。
ChatGPTには、「メモリ」や「カスタム指示」という機能があり、そこへ覚えておいて欲しい内容を保存しておける。
ただしこれらの機能も回答時に無視されることがあるので、100%ではないという注意が必要。
生成AIの年齢制限について。
生成AIを利用するときは？
年齢制限や利用規約がある。
関連：ChatGPTやGeminiなど生成AIの年齢制限と、AI使用のリスクと対処。
Photo by Jametlene Reskp
以上、参考になれば幸いです。
※Webデザインは実務数年、職業訓練校講師数年、フリーランス数年、計15年以上のキャリアがありますが、一気にがぁっと書いているので「です・ます調」ではありません。（元々はメモ書きでした。） ※事実や経験、調査や検証を基にしていますが、万一なにかしら不備・不足などがありましたらすみません。お知らせいただければ訂正いたします。 ※写真は主にUnsplashやPixabayのフリー素材を利用させていただいております。その他の写真や動画もフリー素材やパブリックドメイン、もしくは自前のものを使用しております。
井川 宜久 / Norihisa Igawa
AI 関連メモ。
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