ディープフェイクは今回、顔を変えるだけでなく、街そのものを変えてしまった。

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北京の「普通の」衛星地図2枚のうち、本物は1枚だけだ。

違いが分かりますか？

そのうちの1つはディープフェイクで生成されたワシントン州タコマの「北京スタイル」の偽画像です。

今回、ディープフェイクは顔を変えるためではなく、偽の地図を作成するために使われています。

この AI モデルは、偽造画像を検出する方法を学習して認識ツールを開発することを目的として、複数の大学の研究者によって構築されました。

関連する論文は、Cartography and Geographic Information Science 誌に掲載されました。

研究チームは、他の種類のデジタルファイルの処理に使用される AI フレームワークを採用しました。

人間の顔の特徴を動物の顔に転送する以前のアプリケーションと同様に、このアルゴリズムは基本的に衛星画像の特徴を学習し、その特徴をさまざまなベースマップに入力することでディープフェイク画像を生成します。

このプロセスは次のように簡単に表現できます。

△画像出典：「地図作成と地理情報科学」

まず、都市 B のベースマップと衛星画像のセットを区別してモデルを作成します。

次に、都市構造を示すA市のベースマップをディープフェイクモデルに配置しました。

最後に、都市 B の特徴を持つ都市 A のシミュレートされた衛星画像が生成されます。

記事冒頭で触れた「北京風」の偽地図は、このモデルを使って生成されたものだ。

タコマの実際の衛星画像は、次のようになります。

これでどの写真が偽物か分かるかも〜

具体的には、研究者はタコマをベースマップの都市として選択しました。

次に、地形と土地利用が似ているシアトルと、地形と土地利用が異なる北京の衛星地図の特徴を使用して偽の画像が生成されました。

「シアトルスタイル」のイメージでは、低い建物、緑、狭い通りが見られます。

「北京風」の画像（記事冒頭の左の写真）では、北京の建物は高いため、AIが建物の影を生成し、画像が暗く見えるようになっています。

スタイルは異なりますが、両者の道路網や建物の位置が似ていることがよくわかります。

そのため、知識のない人は、色や陰影の違いを単に画像の品質が悪いせいだと考え、真偽を判別できない可能性があります。

チームについて

このプロジェクトの研究チームは、ワシントン大学地理学部の助教授Bo Zhao氏、大学院生Yifan Sun氏、オレゴン州立大学のShaozeng Zhang氏とChunxue Xu氏、ビンガムトン大学のChengbin Deng氏で構成されています。

著者らは、この研究は地理空間データが偽造可能であることを証明するために設計されたものではないと述べている。

むしろ、偽の画像を検出する方法を学び、地理学者が公共の利益のためにファクトチェックサービスのようなデータ認識ツールを開発できるようにすることが期待されています。

さらに、学者たちは、数百年の間に都市がどのように変化したかをより深く理解するために、古代の古地図をGoogleの衛星画像に変換する「Pix2pix」と呼ばれるAIツールを開発しました。

現在、この方法はこの分野にも適用できる可能性があります。たとえば、ある地域の過去の衛星画像がない場合、既存の画像に基づいてシミュレーション画像を作成し、その地域の都市の拡大や気候変動を把握することができます。