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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16220v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 09:28:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 07:04:39.875822
• Title: GenAI Mirage: The Impostor Bias and the Deepfake Detection Challenge in the Era of Artificial Illusions
• Title（参考訳）: GenAI Mirage:人工免疫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,認知バイアスが法医学およびデジタル法医学における意思決定に及ぼす影響について検討する。 バイアスを緩和し、意思決定を改善する既存の方法を評価する。 マルチメディアコンテンツの信頼性に疑問を呈する体系的な傾向として現れる小説「Impostor Bias」を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.184770966699034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper examines the impact of cognitive biases on decision-making in forensics and digital forensics, exploring biases such as confirmation bias, anchoring bias, and hindsight bias. It assesses existing methods to mitigate biases and improve decision-making, introducing the novel "Impostor Bias", which arises as a systematic tendency to question the authenticity of multimedia content, such as audio, images, and videos, often assuming they are generated by AI tools. This bias goes beyond evaluators' knowledge levels, as it can lead to erroneous judgments and false accusations, undermining the reliability and credibility of forensic evidence. Impostor Bias stems from an a priori assumption rather than an objective content assessment, and its impact is expected to grow with the increasing realism of AI-generated multimedia products. The paper discusses the potential causes and consequences of Impostor Bias, suggesting strategies for prevention and counteraction. By addressing these topics, this paper aims to provide valuable insights, enhance the objectivity and validity of forensic investigations, and offer recommendations for future research and practical applications to ensure the integrity and reliability of forensic practices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 認知バイアスが鑑識およびデジタル鑑識における意思決定に与える影響について検討し, 確認バイアス, アンカーバイアス, 後視バイアスなどのバイアスについて検討する。 バイアスを緩和し、意思決定を改善するための既存の手法を評価し、AIツールによって生成されると仮定して、音声、画像、ビデオなどのマルチメディアコンテンツの信頼性を疑問視する体系的な傾向として、新しい"Impostor Bias"を導入する。 このバイアスは、誤った判断や誤った告発につながる可能性があるため、鑑識者の知識レベルを超えており、法医学的証拠の信頼性と信頼性を損なう。 インポスタバイアスは、客観的なコンテンツアセスメントというよりも、先験的な仮定に起因しており、AI生成マルチメディア製品の現実性の増加とともに、その影響が増大することが期待されている。 本稿では,インポスタバイアスの潜在的な原因と結果について論じ,予防と対策戦略を提案する。 本論文は,これらの課題に対処し,価値ある知見を提供し,法医学的調査の客観性と妥当性を高め,今後の研究・実践の提言を行い,法医学的実践の完全性と信頼性を確保することを目的とする。

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