政府は、特にGrok AIの登場とその悪用の可能性を考慮し、ディープフェイクに対抗するために設計された法律の施行を遅らせているとして非難されています。批評家たちは、規制措置の遅れにより、社会がますます高度化する人工知能技術の悪意のある応用に対して脆弱になっていると主張しています。

懸念の中心は、xAIによって開発されたGrokのようなAIモデルが、非常に現実的で欺瞞的な音声およびビデオコンテンツを生成する能力にあります。敵対的生成ネットワーク（GAN）や拡散モデルなどの技術を使用して作成されたディープフェイクは、本物と偽造された素材を区別することを困難にし、実在の人物を説得力を持って模倣することができます。この能力は、政治的操作、詐欺、および評判の毀損に重大なリスクをもたらします。

カリフォルニア大学バークレー校のAI倫理学教授であるアニヤ・シャルマ博士は、「技術は指数関数的に進化していますが、私たちの法的枠組みは大きく遅れをとっています」と述べています。「私たちは、責任、コンテンツのラベリング、およびユーザー教育に関する明確なガイドラインを含む、ディープフェイクによって提起される特定の課題に対処する積極的な法律が必要です。」

敵対的生成ネットワーク（GAN）は、合成データを作成するジェネレーターと、本物と偽物のデータを区別しようとする識別器という2つのニューラルネットワークで構成されています。この敵対的なプロセスを通じて、ジェネレーターはますます現実的な出力を生成することを学習します。ディープフェイクの作成に使用される別の技術である拡散モデルは、画像またはビデオに徐々にノイズを追加し、そのプロセスを逆転させてノイズから新しいコンテンツを生成することを学習することによって機能します。

法律の遅延は、技術の複雑さ、国際協力の必要性、および言論の自由の侵害に関する懸念など、いくつかの要因に起因するとされています。一部の政策立案者は、過度に広範な規制はイノベーションを阻害し、AIの有益な応用を妨げる可能性があると主張しています。

司法省の広報担当者は、「私たちはディープフェイク技術の影響を慎重に検討し、バランスの取れた規制アプローチを開発するために取り組んでいます」と述べました。「私たちの目標は、AI分野における責任あるイノベーションを促進しながら、国民を危害から保護することです。」

しかし、擁護団体は、現在の法的明確性の欠如がすでに公共の議論に萎縮効果をもたらしていると主張しています。ディープフェイク攻撃の標的にされることへの恐れは、特に敏感なトピックについて、個人がオンラインで意見を表明することを躊躇させる可能性があります。

いくつかの国はすでにディープフェイクに対処するための法律を施行しているか、検討しています。欧州連合のデジタルサービス法には、ディープフェイクを含む違法コンテンツを特定して削除するための規定が含まれています。米国では、一部の州が、悪意のあるディープフェイクの作成と配布を特に標的とする法律を可決しています。

ディープフェイク規制に関する議論は、急速に進化するAI技術を統治するというより広範な課題を浮き彫りにしています。専門家は、透かしやコンテンツ認証などの技術的な解決策、および法的および倫理的な枠組みを含む、多面的なアプローチの必要性を強調しています。

政府は、ディープフェイク規制に関する一連の公聴会を実施しており、今後数か月以内に法案を導入する予定であると発表しました。これらの措置の有効性は、社会を危害から保護することと、人工知能分野におけるイノベーションを促進することのバランスをいかにうまく取れるかにかかっています。Grok AIのようなモデルの開発と展開は、このタスクの緊急性をさらに高めています。