はじめに
OpenAIは、DALL・E 3で生成した画像に、C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）準拠のメタデータを自動で追加することを発表しました。
メタデータが追加されることにより、画像がAIによって生成されたものなのか、そうでないのかを識別できるようになります。
この記事では、OpenAIの取り組みやC2PAの概要、目的について解説します。また、最後に画像生成におすすめのGPTsも紹介しますので、ぜひ最後まで読んでみてください！
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C2PAの概要と目的
C2PA公式サイト
冒頭のセクションで「C2PA」とは一体何？と思った方も多いのではないでしょうか？安心してください！わかりやすく説明します。
一言で説明すると、C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）は、デジタルコンテンツの信頼性を高めるために開発されたオープンな技術標準です。
この取り組みは、Adobe、Intel、Microsoft、ソニーといった大手企業が参加し、2021年に設立され、
C2PAの主な目的は、デジタルコンテンツ、特に画像やビデオの出所と真実性を証明し、編集履歴を追跡できるメタデータを提供することです。
要するに、生成されたものに対して、どのように作成されたのか、いつ作成されたのかなどを情報として埋め込み、見える化することによって、情報の真偽を見極められるようにしましょうということです。
現在のデジタル時代において、情報の真偽を見極めることはますます困難になっていますので、C2PAのような技術がこの問題を解決できるようになるのはとても良いことだと思います。
また、C2PAの導入は、AI技術によって生成された画像だけでなく、報道機関が提供するニュース画像や企業が公開する広告素材など、あらゆるデジタルコンテンツに適用可能です。
DALL・E 3とC2PAの統合
引用元
このセクションでは、今回発表されたDALL・E 3とC2PAの統合について解説します。
この統合により、DALL・E 3が生成する、すべての画像には、AIによって作成されたことを示す電子透かしとしてのメタデータが自動的に追加されます。メタデータには添付画像のように、画像の生成元、使用されたAIモデル、生成日時などの情報をが付与されます。
C2PAのメタデータが埋め込まれた画像は、特定のツールやプラットフォームを使用することで、誰でもその情報を照会し検証することができるため、消費者は画像の背後にある情報を理解し、その信頼性を自らの判断で確認できるようになります。
また、クリエイターや企業は自分たちの作品を適切に管理し、不正利用を防ぐことも可能になります。
メタデータを確認したい方は現状、こちらのツールがおすすめです！
技術的な影響と課題
ここまで、C2PAの概要やDALL・E 3との統合についての解説読んで、「メタデータを埋め込むことで、生成された画像の信頼性が高まるのは良いことだけど、画像が重くなったり、生成スピードは落ちないの？」こんな疑問を抱いた方もいるのではないでしょうか。
確かに、メタデータの埋め込みによるファイルサイズの増加はされますが、OpenAIはこの増加がほとんどレイテンシーや画像生成の品質に影響を与えないとしています。また、画像サイズが3%から32%増加することがありますが、この変化も使用するコンテキストによっては無視できるレベルと言われていますので、特に気にする必要は無さそうです。
ファイルの増加や画像生成の質よりも１つ大きな課題があります。それは、メタデータの削除や回避の可能性です。
例えば、生成された画像のスクリーンショットを撮ることで、メタデータを簡単に除去できてしまいます。これは、AIによって生成されたコンテンツの識別を困難にし、誤情報の拡散につながる可能性があります。すでに、OpenAIはこの問題を認識しており、C2PAメタデータが全ての問題に対する完璧な解決策ではないことを明確にしています。
このように課題はありますが、メタデータの統合はデジタルコンテンツの透明性を大幅に向上させるものであることには変わりはありませんので、今後の動向を追っていきましょう！
まとめ
いかがだったでしょうか？
OpenAIによるDALL・E 3の画像生成AIとC2PAメタデータの統合は、デジタルコンテンツの透明性と信頼性を高める重要な取り組みです。この取り組みにより、AIによって生成された画像を容易に識別し、その出所と真実性を確認できるようになりますので、引き続き皆さんもOpenAIの最新情報を追っていきましょう！
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