AI動画で「口だけ合ってる不気味さ」から抜け出すまでに試したこと
深夜3時過ぎ、自室の片隅にあるごちゃごちゃしたデスクで、私は同じ5秒間の動画を延々とループ再生していました。 AIで生成した人物に音声をあて、喋らせるだけの短いクリップです。音声の波形と口の形はミリ秒単位で一致しているはずなのに、画面の中の人物はどう見ても「喋っている人間」ではなく、「口元だけが独立して痙攣している何か」に見えていました。冷めたコーヒーをすすりながら、自分の画面を見つめて頭を抱えていたときの記録です。 「口元さえ合えば完成する」という思い込み AI動画の制作を始めた当初、私は完全に思い違いをしていました。 「不自然さの原因は、音声と口の形のズレにある」 「だからリ...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
ディープフェイク検出AIは、中身を知らない攻撃者にどこまですり抜けられるのか（攻撃成功率0.443）
通常時は96.62〜98.73%の精度で判定するディープフェイク検出AIが、モデルの中身を一切知らないブラックボックス攻撃で最大0.443の確率ですり抜けられた、という研究が公開されました。中小企業にとっての結論は「検出AIを本人確認の最終判断に使わない」の一点です。数字の範囲と、研究自身が認めた限界まで含めて読み解きます。
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予測画面が正常でも装置は壊れるのか — 成功率96.5%が43.1%まで落ちた実験
カメラ映像にごくわずかな改ざんを加えると、AIロボットの「未来予測の映像」はもっともらしいまま、実際の動作だけが破綻しました。2026年7月公開の研究が示した成功率96.5%→43.1%という数字と、AI設備を入れる中小企業が検収・監視で見るべき対象を整理します。
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大きいモデルほど早く力尽きるのか？ 5体のAIを「エネルギー経済」に置いた実験で最大モデルが平均5.2ラウンドで停止
トークン生成に「エネルギー」の値段をつけ、ゼロになったら停止する環境に5体のLLMエージェントを置いた研究です。最大モデルは平均5.2ラウンドで停止し、小型モデルは30ラウンド全生存。議論と記憶を外したときの劣化も含めて、中小企業のAI運用設計に何が読めるかを整理します。
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