論文の概要: AI Mirage: The Impostor Bias and the Deepfake Detection Challenge in the Era of Artificial Illusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16220v1
• Date: Sun, 24 Dec 2023 10:01:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 20:45:34.555039
• Title: AI Mirage: The Impostor Bias and the Deepfake Detection Challenge in the Era of Artificial Illusions
• Title（参考訳）: AIミラージュ:人工免疫の時代におけるインポスタバイアスとディープフェイク検出チャレンジ
• Authors: Mirko Casu, Luca Guarnera, Pasquale Caponnetto, Sebastiano Battiato
• Abstract要約: 本稿では,法医学的調査やデジタル法医学的分析において生じる様々な認知バイアスについて考察する。 これは「インポスタバイアス」と呼ばれる新しい認知バイアスを導入し、法医学とデジタル法医学における生成人工知能(AI)ツールの使用に影響を与える可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.75641797020186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides a comprehensive analysis of cognitive biases in forensics and digital forensics, examining their implications for decision-making processes in these fields. It explores the various types of cognitive biases that may arise during forensic investigations and digital forensic analyses, such as confirmation bias, expectation bias, overconfidence in errors, contextual bias, and attributional biases. It also evaluates existing methods and techniques used to mitigate cognitive biases in these contexts, assessing the effectiveness of interventions aimed at reducing biases and improving decision-making outcomes. Additionally, this paper introduces a new cognitive bias, called "impostor bias", that may affect the use of generative Artificial Intelligence (AI) tools in forensics and digital forensics. The impostor bias is the tendency to doubt the authenticity or validity of the output generated by AI tools, such as deepfakes, in the form of audio, images, and videos. This bias may lead to erroneous judgments or false accusations, undermining the reliability and credibility of forensic evidence. The paper discusses the potential causes and consequences of the impostor bias, and suggests some strategies to prevent or counteract it. By addressing these topics, this paper seeks to offer valuable insights into understanding cognitive biases in forensic practices and provide recommendations for future research and practical applications to enhance the objectivity and validity of forensic investigations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,これらの分野における意思決定プロセスにおける認知バイアスの包括的分析を行い,その意義について考察する。 法医学的調査やデジタル法医学分析において生じる様々なタイプの認知バイアス、例えば確認バイアス、期待バイアス、誤りの過信、文脈バイアス、帰属バイアスなどを調査する。 また、これらの文脈における認知バイアスを軽減するために用いられる既存の方法や手法を評価し、バイアスの低減と意思決定結果の改善を目的とした介入の有効性を評価する。 さらに,本論文では,法医学やデジタル法医学における生成型人工知能(ai)ツールの利用に影響を及ぼす可能性のある,新しい認知バイアス「impostor bias」について紹介する。 インポスタバイアス(英: impostor bias)とは、ディープフェイクなどのAIツールが生成する出力の真正性や妥当性を、音声、画像、ビデオの形式で疑う傾向である。 この偏見は誤った判断や虚偽の告発につながり、法医学的証拠の信頼性と信頼性を損なう可能性がある。 本稿では,詐欺師バイアスの潜在的な原因と結果について論じ,それを防ぐためのいくつかの戦略を提案する。 本稿は,これらの課題に対処し,法医学的実践における認知バイアスの理解に有用な洞察を提供し,今後の研究や,法医学的調査の客観性と妥当性を高めるための実践的応用への提言を提供する。

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