AI生成画像の見分け方(そして各チェックが通用しなくなる場面)

都市の上空を覆う嵐の写真がグループチャットに流れてきて、誰かが問いかけます。今ではバズった画像の半分についてまわる質問です。「これ、本物?」私たちは一日中AI画像を作っているので、この問題を両方の側から知っています。画像への確信を正直に強めたり弱めたりする方法はあります。けれども、ファイルだけを見て確実に判断する方法は、あなたにも私たちにもありません。ここでは私たちが実際に使う順番でチェックリストを並べ、それぞれの手順の限界も横に書いておきます。

ステップ1:拡大する前に全体を見る

まずは通常のサイズで画面全体を見て、その場面が出来事として筋が通っているかを考えます。誰がカメラを持ってそこに立っていたのでしょうか。どの要素も撮影用にポーズを決めたような、出来すぎた瞬間ではありませんか。本当の出来事には、たいてい不完全な写真がたくさん残ります。生成された場面は、完璧な一枚だけが残ることが多いのです。

限界:これはピクセルではなく文脈についての問いです。本物の写真家が完璧な一枚を撮ることもあれば、用心深い偽造者がいくつかのバリエーションを投稿することもあります。

ステップ2:見た目の手がかりと、それが消えつつある理由

ここで拡大します。モデルは一貫しているものではなく、ありそうなものを描きます。そのため、画面全体で守られるべきルールがある場所に誤りが集中します。

• 手と関節。指の本数を数え、手が物をどう持っているかを確認します。指を突き抜けるカップの取っ手、肌に溶け込む指輪、肘のはっきりしない腕などです。
• 文字と記号。看板、ラベル、ナンバープレート、本の背表紙は、遠目には文字に見えても、近づくと文字もどきに変わります。有名ブランドにそっくりなのに微妙に違うロゴもそうです。
• 映り込みと影。別の部屋を映している鏡やショーウィンドウ、前に立つ人が映っていない反射、一つの太陽の下で二方向を向いている影などです。
• 光の理屈。窓が右側にしかない場面なのに、顔が左から暖かく照らされている。背後に光源が何もないのに、被写体の輪郭に縁取りの光が当たっている。
• 繰り返される質感。自分をコピーしたようなレンガ、葉、群衆、カーペットの模様。背景にいる人がみんな同じ顔、なめらかなにじみに変わってしまう髪などです。

限界:こうした手がかりはモデルの世代が進むごとに減っていて、しかも用心深い作り手がまさに修正する部分です。私たち自身、そのためのガイドまで書いています。AI画像の手と文字を直す方法です。本物の写真にも、レンズやスマートフォンの処理による独特の違和感があります。きれいな結果は何も証明しませんし、奇妙な箇所が一つあってもほとんど何も証明しません。

ステップ3:来歴データを読む

ファイルは、自分がどこから来たかという情報を持っていることがあります。カメラで撮った写真には、通常、機種や撮影日時といった基本的なメタデータが入っています。さらに、署名付きの来歴を記録するオープンな標準があり、利用者にはコンテンツクレデンシャルとして表示されることがよくあります。これはファイルに付けられる記録で、どのツールで作成や編集をしたか、途中で何が変わったかを示すことができ、改ざんすれば分かるように保護されています。一部のカメラ、編集アプリ、生成ツールがこれを書き込み、小さなクリックできるラベルとして表示するプラットフォームもあります。

無料のオンライン検査ツールを使えば、ファイルにまだ残っている来歴を見ることができます。画像が生成された、あるいは大きく編集されたことを示す署名付きの記録が見つかれば、それは強い証拠です。カメラで撮影されたと記録され、署名の検証も通るなら、それは逆方向の強い証拠になります。

限界:記録がないことには何の意味もありません。スクリーンショット、保存し直し、多くのSNSへのアップロードでメタデータは消えますし、そもそも書き込まないツールもたくさんあります。普通のメタデータ項目は簡単に書き換えられます。来歴は、存在して有効なときには何かを教えてくれますが、消えているときには何も教えてくれません。

ステップ4:画像の逆検索をする

画像そのもの、または一番特徴的な部分を切り抜いたものを画像の逆検索エンジンにアップロードし、結果を日付順に並べます。探すのは最も古いコピーです。本当の出来事の写真なら、たいていニュースメディア、写真家、または同じ場所の写真をほかにも持つ地元のアカウントにたどり着きます。生成画像は、AIアートのコミュニティやプロンプトを共有するアカウントにたどり着くか、バズった投稿そのものより古いものが何も見つからないことがよくあります。

限界:できたばかりの画像には、本物かどうかに関係なく、たどれる履歴がありません。切り抜き、左右反転、フィルターで画像が検索に引っかからなくなることもあります。古いコピーが見つかっても、分かるのはその画像が古いということだけで、どうやって作られたかではありません。

ステップ5:判定アプリは慎重に

自動判定ツールはパーセンテージを出してくれるので、科学的に感じられます。けれども、それは意見の一つとして扱ってください。判定ツールは作られた時点に存在したモデルで学習しており、リサイズやノイズでだまされることもあり、本物の写真を引っかけるなど、どちらの方向にも誤ります。判定スコアだけを根拠に誰かを責めることは、決してしないでください。

まとめ

1. 01その場面が出来事として筋が通っているか、ほかに誰が撮影していたはずかを考える。
2. 02手、文字、映り込み、光、繰り返される質感を、特に背景で確認する。
3. 03ファイルの来歴を調べ、データがないことは証拠ではないと覚えておく。
4. 04逆検索で最も古いコピーとその出どころを探す。
5. 05すべてを総合して判断する。同じ方向を指す弱いサインがいくつかあるほうが、強そうに見えるサイン一つより価値があります。

最後に出てくる正直な答えは、「間違いなく」ではなく「たぶん」であることが多いものです。それで構いません。役に立つのは、「たぶん」をどう扱うかです。事実として共有しないこと、そして共有するなら何を確認したかを書き添えることです。

もう一つの側面:あなた自身の生成画像

自分で画像を生成するなら、スタジオでもほかの場所でも、同じチェックリストがインターネット上の良き隣人であるための指針になります。人は確実には見分けられないので、責任は画像を投稿する人にあります。

• ラベルを付ける。キャプションでAI生成画像だと明記し、プラットフォームにAIラベルがあればそれを使いましょう。今では多くのプラットフォームで義務になっています。
• 生成画像を、実際の出来事、実際の製品テスト、実在の人物の写真として見せない。フィクションとして示すフィクションの場面は問題ありませんが、同じ画像をニュースとして示すのはいけません。
• 実在の人物は、本人の同意がない限り登場させない。特定できる人物のリアルな画像こそ、人々が確かめようのないものです。
• 記録を残す。公開するものについては、プロンプト、モデル、日付を保存しておき、聞かれたときに画像の作り方を示せるようにしましょう。商用面のそれ以外の話は、AI生成画像は誰のものかの記事で扱っています。

カタログの多くのモデルは、ざっと見ただけでは見抜けない画像を作ります。だからこそコンセプトアートやストーリーテリングに役立ち、だからこそラベルが大切なのです。