AI生成動画に「心臓の鼓動」が反映されるようになりディープフェイクの検出が一層困難に

Googleが人の声も付けられる動画生成AI「Veo 3」を発表するなど動画に関連するAI技術は日々進歩しており、人の目ではもはやAI製と見抜けられないほど精度の高い動画が出回り始めています。研究者らはAI製の動画を検出するために、動画に映った人物の「心臓の鼓動」を手がかりにしようとしましたが、AI製の動画にも心臓の鼓動が反映されていることがわかったそうです。

Frontiers | High-quality deepfakes have a heart!
https://www.frontiersin.org/journals/imaging/articles/10.3389/fimag.2025.1504551/full

Deepfakes now come with a realistic heartbeat, making them harder to unmask | EurekAlert!
https://www.eurekalert.org/news-releases/1081645

Deepfakes just got even harder to detect: Now they have heartbeats | BBC Science Focus Magazine
https://www.sciencefocus.com/news/deepfakes-have-heartbeats

フンボルト大学のピーター・アイザート氏らは、光が皮膚を通過する際の血流や色の変化を検出して脈拍を推定する医療技術「リモートフォトプレチスモグラフィ(rPPG)」を応用し、動画に映った人間から心臓の鼓動を検出できるかどうかを確かめようとしました。

アイザート氏らは顔が映ったわずか10秒間の動画から脈拍数を自動的に抽出・分析するディープフェイク検出器を開発し、実在の人間を撮影した動画で脈拍数を確かめました。結果としては、検出器の精度は驚くほど正確で、被写体となった人間の心電図記録と比較すると1分間に2～3拍程度のズレしかなかったそうです。

次にアイザート氏らは最新のディープフェイク手法を用い、被写体となった動画の顔をAIで生成したものに入れ替えて再度脈拍数を測定しました。

その結果、アイザート氏らが特に指示していないにもかかわらずディープフェイク動画にはしっかり心臓の鼓動が反映されており、その脈拍は元の動画とほとんど変わらないレベルを示したとのことです。

アイザート氏は「ディープフェイクを作成する場合、本物の動画から心臓の鼓動が意図せず『継承』される可能性もあることを示しています。実在の人物の肌の色合いの微妙な変化が顔の動きとともにディープフェイクに転送され、偽の動画でも元の心拍が再現されるのです」と考察しました。

これまでは、ディープフェイクはrPPGベースの検出器を欺くほどには微妙な信号を再現できないと考えられていましたが、その仮定はもはや成り立ちません。

しかしながら、アイザート氏らは別の検出手法が役立つと考えています。

アイザート氏は「心臓が鼓動すると、血液は血管を通って顔に流れ込みます。血流が顔全体に広がるその動きにはわずかなタイムラグがあるため、血流の微妙な変化を検出することでディープフェイクかどうかを識別することができます」と語りました。

一方でアイザート氏は、このような技術だけでなく、映像が改ざんされていないことを証明する技術にもっと焦点を当てなければならないと論じ、映像内に見えない証拠を残す「デジタル指紋」などの発展も必要だと指摘しました。