論文の概要: What constitutes a Deep Fake? The blurry line between legitimate processing and manipulation under the EU AI Act

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09961v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 09:15:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:08.641611
• Title: What constitutes a Deep Fake? The blurry line between legitimate processing and manipulation under the EU AI Act
• Title（参考訳）: ディープフェイクとは何か?EUのAI法の下での正当な処理と操作の曖昧さ
• Authors: Kristof Meding, Christoph Sorge,
• Abstract要約: 私たちは、EUのAI法におけるディープフェイクの定義は、ディープフェイクによって引き起こされる課題に対処するために十分に特定されていないと論じています。 この定義は、ディープフェイク(deep fake)のスコープが多すぎる。 Googleのベストテイク機能のような編集機能が、透明性義務の例外であると考えることができるかは不明だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.532202013576547
• License:
• Abstract: When does a digital image resemble reality? The relevance of this question increases as the generation of synthetic images -- so called deep fakes -- becomes increasingly popular. Deep fakes have gained much attention for a number of reasons -- among others, due to their potential to disrupt the political climate. In order to mitigate these threats, the EU AI Act implements specific transparency regulations for generating synthetic content or manipulating existing content. However, the distinction between real and synthetic images is -- even from a computer vision perspective -- far from trivial. We argue that the current definition of deep fakes in the AI act and the corresponding obligations are not sufficiently specified to tackle the challenges posed by deep fakes. By analyzing the life cycle of a digital photo from the camera sensor to the digital editing features, we find that: (1.) Deep fakes are ill-defined in the EU AI Act. The definition leaves too much scope for what a deep fake is. (2.) It is unclear how editing functions like Google's ``best take'' feature can be considered as an exception to transparency obligations. (3.) The exception for substantially edited images raises questions about what constitutes substantial editing of content and whether or not this editing must be perceptible by a natural person. Our results demonstrate that complying with the current AI Act transparency obligations is difficult for providers and deployers. As a consequence of the unclear provisions, there is a risk that exceptions may be either too broad or too limited. We intend our analysis to foster the discussion on what constitutes a deep fake and to raise awareness about the pitfalls in the current AI Act transparency obligations.
• Abstract（参考訳）: デジタル画像はいつ現実に似ていますか? ディープフェイク(deep fakes)と呼ばれる合成画像の生成が普及するにつれて、この問題の関連性が高まっている。 ディープフェイク(ディープフェイク)は、政治的気候を混乱させる可能性があることなど、多くの理由から注目を集めている。これらの脅威を緩和するため、EU AI Actは、合成コンテンツの生成や既存のコンテンツの操作に関する、特定の透明性規則を施行している。しかし、実際の画像と合成画像の区別は、コンピュータビジョンの観点からも、決して簡単ではない。 我々は、AI行為における現在のディープフェイクの定義とそれに対応する義務は、ディープフェイクがもたらす課題に対処するために十分に特定されていないと論じる。 カメラセンサーからデジタル編集機能まで、デジタル写真のライフサイクルを分析した結果、 (1.) ディープフェイクはEUのAI法では定義されていないことがわかった。 2.) 透明性義務の例外として、Googleの ``best Take'' のような機能の編集機能がどのように考えられるかは明確ではない。 3)であった。 実質的に編集された画像の例外は、コンテンツの実質的な編集を構成するものや、この編集が自然人によって認識されなければならないかどうかに関する疑問を提起する。 我々の結果は、プロバイダやデプロイ者にとって、現在のAI Actの透明性義務に従うことは困難であることを示している。 不明瞭な規定の結果として、例外が広すぎるか、制限が多すぎるかのリスクがある。 我々は、真偽を構成するものに関する議論の促進と、現在のAI法透明性義務の落とし穴に対する認識を高めるために、分析を行うつもりです。

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