論文の概要: How Good is ChatGPT at Audiovisual Deepfake Detection: A Comparative Study of ChatGPT, AI Models and Human Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09266v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 08:07:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:25:30.426414
• Title: How Good is ChatGPT at Audiovisual Deepfake Detection: A Comparative Study of ChatGPT, AI Models and Human Perception
• Title（参考訳）: 聴覚的ディープフェイク検出におけるChatGPTの有用性:ChatGPTとAIモデルと人間の知覚の比較研究
• Authors: Sahibzada Adil Shahzad, Ammarah Hashmi, Yan-Tsung Peng, Yu Tsao, Hsin-Min Wang,
• Abstract要約: 裸眼で検出し難いことや、一助深層学習に基づく偽造検出手法を用いることで、オーディオ視覚操作を含むマルチモーダルディープフェイクが増加する脅威である。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の視覚的・聴覚的アーティファクトの特定と評価を行う能力について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.295294657519165
• License:
• Abstract: Multimodal deepfakes involving audiovisual manipulations are a growing threat because they are difficult to detect with the naked eye or using unimodal deep learningbased forgery detection methods. Audiovisual forensic models, while more capable than unimodal models, require large training datasets and are computationally expensive for training and inference. Furthermore, these models lack interpretability and often do not generalize well to unseen manipulations. In this study, we examine the detection capabilities of a large language model (LLM) (i.e., ChatGPT) to identify and account for any possible visual and auditory artifacts and manipulations in audiovisual deepfake content. Extensive experiments are conducted on videos from a benchmark multimodal deepfake dataset to evaluate the detection performance of ChatGPT and compare it with the detection capabilities of state-of-the-art multimodal forensic models and humans. Experimental results demonstrate the importance of domain knowledge and prompt engineering for video forgery detection tasks using LLMs. Unlike approaches based on end-to-end learning, ChatGPT can account for spatial and spatiotemporal artifacts and inconsistencies that may exist within or across modalities. Additionally, we discuss the limitations of ChatGPT for multimedia forensic tasks.
• Abstract（参考訳）: 裸眼で検出し難いことや、一助深層学習に基づく偽造検出手法を用いることで、オーディオ視覚操作を含むマルチモーダルディープフェイクが増加する脅威である。 オーディオ視覚法医学モデルは、単調なモデルよりも能力が高いが、大規模なトレーニングデータセットを必要とし、訓練や推論には計算コストがかかる。 さらに、これらのモデルは解釈可能性に欠けており、しばしば目に見えない操作をうまく一般化しない。 本研究では,大規模言語モデル (LLM) の視覚的および聴覚的アーティファクトの特定と評価を行う能力について検討した。 ベンチマークマルチモーダルディープフェイクデータセットを用いて、ChatGPTの検出性能を評価し、最先端のマルチモーダル法医学モデルと人間の検出能力と比較する。 実験により,LLMを用いたビデオ偽造検出タスクにおいて,ドメイン知識の重要性と迅速なエンジニアリングが示された。 エンド・ツー・エンドの学習に基づくアプローチとは異なり、ChatGPTは空間的および時空間的アーティファクトや不整合を説明できる。 さらに,マルチメディア法医学におけるChatGPTの限界についても論じる。

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