論文の概要: AI Safeguards, Generative AI and the Pandora Box: AI Safety Measures to Protect Businesses and Personal Reputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06197v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 06:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.670813
• Title: AI Safeguards, Generative AI and the Pandora Box: AI Safety Measures to Protect Businesses and Personal Reputation
• Title（参考訳）: AI Safeguards, Generative AI and the Pandora Box: ビジネスと個人の意見を保護するAI安全対策
• Authors: Prasanna Kumar,
• Abstract要約: 生成AIはコンテンツ生成のパワーを解放し、現実的なディープフェイクの箱を開けた。 ニューラルネットワークを用いた解像度とハイブリダイゼーション検出技術は、コンテンツのフラグ付けを可能にする。 優れた検出技術とフラグ付けはAIの安全性を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI has unleashed the power of content generation and it has also unwittingly opened the pandora box of realistic deepfake causing a number of social hazards and harm to businesses and personal reputation. The investigation & ramification of Generative AI technology across industries, the resolution & hybridization detection techniques using neural networks allows flagging of the content. Good detection techniques & flagging allow AI safety - this is the main focus of this paper. The research provides a significant method for efficiently detecting dark side problems by imposing a Temporal Consistency Learning (TCL) technique. Through pretrained Temporal Convolutional Networks (TCNs) model training and performance comparison, this paper showcases that TCN models outperforms the other approaches and achieves significant accuracy for five dark side problems. Findings highlight how important it is to take proactive measures in identification to reduce any potential risks associated with generative artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIはコンテンツ生成の力を解き放ち、現実的なディープフェイクのパンドラボックスを無意識に開き、多くの社会的危険と個人的評判に害を与えている。 産業全体でのジェネレーティブAI技術の研究開発は、ニューラルネットワークを用いた解像度とハイブリダイゼーション検出技術によって、コンテンツのフラグ付けを可能にしている。 優れた検出技術とフラグ付けはAIの安全性を可能にする。 本研究は,時間一貫性学習(TCL)技術を応用して,暗黒側の問題を効率的に検出する重要な手法を提供する。 本稿では,事前訓練された時間畳み込みネットワーク(TCN)モデルトレーニングと性能比較を通じて,TCNモデルが他のアプローチよりも優れ,暗黒側5つの問題に対して有意な精度を実現していることを示す。 発見は、生成的人工知能に関連する潜在的なリスクを減らすために、識別において前向きな措置をとることがどれほど重要かを強調している。

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