論文の概要: Seeing Is No Longer Believing: Frontier Image Generation Models, Synthetic Visual Evidence, and Real-World Risk

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24197v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 08:59:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.868212
• Title: Seeing Is No Longer Believing: Frontier Image Generation Models, Synthetic Visual Evidence, and Real-World Risk
• Title（参考訳）: 見ることはもはや信じない:フロンティア画像生成モデル、合成ビジュアルエビデンス、そして現実世界のリスク
• Authors: Shuai Wu, Xue Li, Yanna Feng, Yufang Li, Zhijun Wang, Ran Wang,
• Abstract要約: GPT Image 2、Nano Banana Pro、Nano Banana 2、Grok Imagine、Qwen Image 2.0 Pro、Seedream 5.0 Liteなどのシステムでは、レンダリング、読みやすいタイポグラフィ、参照整合性、編集制御、そしていくつかのケースにおいて、推論や検索による画像構築を組み合わせている。 本稿では,合成視覚リスクの背景となる技術・政策分析について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.320824168302908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Frontier image generation has moved from artistic synthesis toward synthetic visual evidence. Systems such as GPT Image 2, Nano Banana Pro, Nano Banana 2, Grok Imagine, Qwen Image 2.0 Pro, and Seedream 5.0 Lite combine photorealistic rendering, readable typography, reference consistency, editing control, and in several cases reasoning or search-grounded image construction. These capabilities create large benefits for design, education, accessibility, and communication, yet they also weaken one of society's most common trust shortcuts: the belief that a plausible picture is a reliable record. This paper provides a source-grounded technical and policy analysis of synthetic visual risk. We first summarize the public capabilities of recent image models, then analyze public incidents involving fake crisis images, celebrity and public-figure imagery, medical scans, forged-looking documents, synthetic screenshots, phishing assets, and market-moving rumors. We introduce a capability-weighted risk framework that links model affordances to real-world harm in finance, medicine, news, law, emergency response, identity verification, and civic discourse. Our findings show that risk is driven less by photorealism alone than by the convergence of realism, legible text, identity persistence, fast iteration, and distribution context. We argue for layered control: model-side restrictions, cryptographic provenance, visible labeling, platform friction, sector-grade verification, and incident response. The paper closes with practical recommendations for model providers, platforms, newsrooms, financial institutions, healthcare systems, legal organizations, regulators, and ordinary users.
• Abstract（参考訳）: フロンティア画像生成は、芸術的な合成から合成的な視覚的証拠へと移行してきた。 GPT Image 2、Nano Banana Pro、Nano Banana 2、Grok Imagine、Qwen Image 2.0 Pro、Seedream 5.0 Liteなどのシステムは、フォトリアリスティックなレンダリング、読みやすいタイポグラフィ、参照整合性、編集制御、そしていくつかのケースで推論や検索された画像構築を組み合わせたものである。 これらの能力は、デザイン、教育、アクセシビリティ、コミュニケーションに大きな利益をもたらすが、社会の最も一般的な信頼のショートカットの1つを弱める。 本稿では,合成視覚リスクの背景となる技術・政策分析について述べる。 まず、最近の画像モデルの公開機能について概説し、次いでフェイク危機画像、有名人や一般市民のイメージ、医療スキャン、偽造文書、合成スクリーンショット、フィッシング資産、市場の動きに関する噂を分析した。 本稿では,金融,医療,ニュース,法律,緊急対応,身元確認,市民談話などにおいて,モデル割当を現実の害に結びつける能力重み付きリスクフレームワークを提案する。 この結果から, リスクは, 現実主義, 可視テキスト, アイデンティティの持続性, 高速反復, 分散コンテキストの収束によるよりも, フォトリアリズムによってのみ引き起こされることが示唆された。 階層化制御について論じる: モデル側制限、暗号証明、可視ラベリング、プラットフォーム摩擦、セクターグレード検証、インシデント応答。 この論文は、モデル提供者、プラットフォーム、ニュースルーム、金融機関、医療システム、法務機関、規制当局、一般ユーザーに対する実用的な勧告を締めくくっている。

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