- 米国大統領選挙が終わったことにより、AI生成情報による誤情報の問題は回避された可能性がある。
- AIによって作成されたコンテンツをラベリングする難しさ。
- Google DeepMindがAIを使用して量子コンピュータのエラーを修正。
- C2PA（コンテンツ信頼性標準の検証）のコンテンツ資格情報が業界標準になりつつある。
- C2PA標準には課題があり、Microsoft傘下のLinkedInがコンテンツラベリングに苦労していると報告。
- 一部のカメラやスマートフォンが自動的にC2PA資格情報を適用しているが、それ以外の場合は手動での適用が必要。
- Synthesiaなどの会社はC2PAをデフォルトで適用しておらず、コストや社会的要求について検討中。
- LinkedInはC2PAラベリングに関する課題を指摘し、C2PAの普及が進むことでコンテンツラベリングに対する理解が深まると述べている。
この記事では、AI生成情報のラベリングやC2PA標準の課題について詳しく取り上げられています。AI技術の進化に伴い、コンテンツの信頼性を確保するための取り組みが重要であり、業界内での標準化が進んでいる一方で、実装や普及にはさまざまな課題があることが示唆されています。
元記事: https://fortune.com/2024/11/26/linkedin-content-credentials-labeling-challenges-c2pa/