論文の概要: A Practical Synthesis of Detecting AI-Generated Textual, Visual, and Audio Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02898v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 23:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:49:27.449525
• Title: A Practical Synthesis of Detecting AI-Generated Textual, Visual, and Audio Content
• Title（参考訳）: AI生成テキスト, 視覚, 音声コンテンツ検出の実践的合成
• Authors: Lele Cao,
• Abstract要約: AI生成コンテンツの進歩により、大きな言語モデル、拡散ベースのビジュアルジェネレータ、合成オーディオツールが広く採用されている。 これらの発展は、誤情報、著作権侵害、セキュリティの脅威、および公的な信頼の侵食に関する懸念を提起する。 本稿では,AI生成したテキストコンテンツ,視覚コンテンツ,音声コンテンツの検出と緩和を目的とした,幅広い手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3543188414616534
• License:
• Abstract: Advances in AI-generated content have led to wide adoption of large language models, diffusion-based visual generators, and synthetic audio tools. However, these developments raise critical concerns about misinformation, copyright infringement, security threats, and the erosion of public trust. In this paper, we explore an extensive range of methods designed to detect and mitigate AI-generated textual, visual, and audio content. We begin by discussing motivations and potential impacts associated with AI-based content generation, including real-world risks and ethical dilemmas. We then outline detection techniques spanning observation-based strategies, linguistic and statistical analysis, model-based pipelines, watermarking and fingerprinting, as well as emergent ensemble approaches. We also present new perspectives on robustness, adaptation to rapidly improving generative architectures, and the critical role of human-in-the-loop verification. By surveying state-of-the-art research and highlighting case studies in academic, journalistic, legal, and industrial contexts, this paper aims to inform robust solutions and policymaking. We conclude by discussing open challenges, including adversarial transformations, domain generalization, and ethical concerns, thereby offering a holistic guide for researchers, practitioners, and regulators to preserve content authenticity in the face of increasingly sophisticated AI-generated media.
• Abstract（参考訳）: AI生成コンテンツの進歩により、大きな言語モデル、拡散ベースのビジュアルジェネレータ、合成オーディオツールが広く採用されている。 しかし、これらの発展は、誤情報、著作権侵害、セキュリティの脅威、および公的な信頼の侵食に関する重要な懸念を提起する。 本稿では,AI生成したテキスト,視覚,音声コンテンツの検出と緩和を目的とした,幅広い手法について検討する。 まず、現実世界のリスクや倫理的ジレンマを含む、AIベースのコンテンツ生成に関連するモチベーションと潜在的な影響について議論する。 次に、観察に基づく戦略、言語的および統計的分析、モデルに基づくパイプライン、透かしと指紋認証、および創発的なアンサンブルアプローチにまたがる検出手法について概説する。 また、ロバスト性、高速な生成アーキテクチャへの適応、および、ループ内検証における重要な役割について、新たな視点を提示する。 学術,ジャーナリスト,法律,産業における現状調査とケーススタディの強調により,ロバストなソリューションと政策立案について報告する。 我々は、敵対的な変換、ドメインの一般化、倫理的懸念など、オープンな課題を議論することで、より高度なAI生成メディアに直面するコンテンツの真正性を維持するための、研究者、実践者、規制者のための総合的なガイドを提供する。

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