Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米フロリダ大学の研究チームが発表した論文「Who Are You（I Really Wanna Know）？　Detecting Audio DeepFakes Through Vocal Tract Reconstruction」は、音声生成モデルで作成された合成音声を見抜く検出器を開発し検証した研究報告だ。音声から声の通り道「声道」を作成して、その声道から人の音声か偽物の音声かを識別する。精度は99％以上だという。 人の声をまねた合成音声はロボットっぽい音で出力されていたが、近年では機械学習モデルの進歩により、合成音声の品質は劇的に向上して人間っぽい音で出力されるようになってきた。人間

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米コーネル大学の研究チームが開発した「ナッシュ社会厚生ランキング（Nash Social Welfare Ranking）」（出典：Fair Ranking as Fair Division: Impact-Based Individual Fairness in Ranking）は、検索エンジンやレコメンドシステムなどにおいて、全てのコンテンツを公平に表示する新たなランキングシステムだ。経済学の知見に基づいたアルゴリズムで、ユーザーの満足を維持したまま、全てのコンテンツに最低限の露出と利益を保証し、公平性の担保を目指す。 検索エンジンやレコメンドシステムなどのランキングインタフェースは、