G検定（ジェネラリスト検定） AI倫理・AIガバナンス 練習問題 第38問: 顔の画像や動画の改ざん（ディープフェイク）を検出するためのデータセットとベンチマークを提案したFaceForensics++（Rösslerら, 2019年に投

肢2が不適切です。FaceForensics++の論文は、Face2FaceとNeuralTexturesを、元の人物の同一性は保ったまま表情を操作する手法（顔の再演）に分類しています。

人による判別の実験では、この2つは顔の置き換えのような大きな意味の変化を伴わず、わずかな痕跡しか残さないため、特に見分けにくかったと報告しています。

肢1は同論文が示す2分類です。肢3も正しく、グラフィックスに基づくFace2FaceとFaceSwap、学習に基づくDeepFakesとNeuralTexturesの4手法で改ざん動画を作り、公開のベンチマークにしています。

肢4も正しく、平均すると画質が低いほど人の正答率が下がり、学習した検出器は人を大きく上回ったとしています。見た目で見分けにくい改ざんほど、検出の研究や情報の来歴の確認が重要になります。