Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deepfakes and the 2020 US elections: what (did not) happen

論文の概要: Deepfakes and the 2020 US elections: what (did not) happen

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09092v1
Date: Fri, 22 Jan 2021 13:10:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-21 00:07:46.437445
Title: Deepfakes and the 2020 US elections: what (did not) happen
Title（参考訳）: ディープフェイクと2020年米大統領選:何が起こるのか
Authors: Jo\~ao Paulo Meneses
Abstract要約: この論文では、悪意のある政治的なディープフェイクが2020年の米国の選挙に影響を与えるのを防ぐ条件を作り出したさまざまな種類の警告の乗算と共役であると信じています。これらの警告から,4つの要因(ソーシャルネットワークの積極的な役割,新しい法律,人工知能へのアクセスの困難,社会の認知度向上)を特定した。しかし、この式は、2020年の米国の場合に有効であることが証明されているが、それは他の政治的文脈で繰り返すことができると仮定することは正しくない。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Alarmed by the volume of disinformation that was assumed to have taken place during the 2016 US elections, scholars, politics and journalists predicted the worst when the first deepfakes began to emerge in 2018. After all, US Elections 2020 were believed to be the most secure in American history. This paper seeks explanations for an apparent contradiction: we believe that it was precisely the multiplication and conjugation of different types of warnings and fears that created the conditions that prevented malicious political deepfakes from affecting the 2020 US elections. From these warnings, we identified four factors (more active role of social networks, new laws, difficulties in accessing Artificial Intelligence and better awareness of society). But while this formula has proven to be effective in the case of the United States, 2020, it is not correct to assume that it can be repeated in other political contexts.
Abstract（参考訳）: 2016年の米大統領選で起きたと推定される偽情報量に悩まされ、学者、政治、ジャーナリストらは2018年に最初のディープフェイクが発覚した最悪の事態を予測した。結局のところ、2020年のアメリカ大統領選挙は、アメリカ史上最も安全だと信じられていた。この論文は、明らかな矛盾についての説明を求めている:我々は、悪意ある政治的ディープフェイクが2020年の米大統領選に影響を及ぼすのを阻止する条件を生み出した、さまざまな種類の警告と恐怖の多角化と共役であると考えている。これらの警告から,ソーシャルネットワークの積極的な役割,新しい法律,人工知能へのアクセスの困難さ,社会意識の向上の4つの要因を特定した。しかし、この公式は、米国、2020年の場合に有効であることが証明されているが、他の政治的文脈で繰り返すことができると仮定するのは正しくない。
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