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GANのリスクを超えて【後編】
敵対的生成ネットワーク(GAN)を使って本物を装い、偽造された動画や画像、音声を指す「ディープフェイク」にまつわるリスクにどう向き合えばいいのか。
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GANのリスクを超えて【前編】
データの複製に敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いることは、人工知能(AI)技術に潜む最大のリスクの1つとされている。だが、企業は有益なコンテンツの作成にディープフェイクを使うことも可能だ。
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GANのリスクを超えて【後編】
敵対的生成ネットワーク(GAN)を使って本物を装い、偽造された動画や画像、音声を指す「ディープフェイク」にまつわるリスクにどう向き合えばいいのか。
GANのリスクを超えて【前編】
データの複製に敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いることは、人工知能(AI)技術に潜む最大のリスクの1つとされている。だが、企業は有益なコンテンツの作成にディープフェイクを使うことも可能だ。