Matt Wolfe氏が、SNSに蔓延する生成AI動画（AIスロップ）を識別するためのツール「AI Slop Detector」を自ら開発する過程を公開しました。最新のAIモデルを駆使してもなお、人間には明らかな偽動画をAIが正確に判定することの難しさと、その現状から見えてくる「汎用人工知能（AGI）」到達説への懐疑的な視点を提示しています。

背景

2026年9月、動画生成AIの普及により、一見しただけでは本物か偽物か判断がつかない「AIスロップ」がSNS上で深刻な問題となっています。Googleの「SynthID」や「Gemini」の動画理解機能、さらには「Gemini 3.7 Flash」のエージェント機能などが登場していますが、一般ユーザーが手軽に動画の真偽を判定できる手段は限られています。Nvidiaのジェンスン・ファン氏やOpenAIが「AGIの時代が到来した」と主張する一方で、AI自身がAIの生成物を識別できないという矛盾が、開発の大きな動機となっています。

この動画の要点

1. ChatGPTの「Codex」や「GPT-6 Astra Ultra」といった最新モデルを使用し、URLを入力するだけでAI動画を判定するWebアプリの開発を試みました。当初はGeminiの動画理解機能に頼っていましたが、人間には明らかなAI動画を「AIではない」と誤判定する課題に直面し、AIモデル単体での判定の限界が浮き彫りになりました。

2. 判定精度を向上させるため、外部APIである「SightEngine」を導入しました。これにより、GeminiとSightEngineのダブルチェック体制を構築。両者の意見が食い違う場合は「不確定（Inconclusive）」と表示し、最終的には精度の高いSightEngineの判定を優先させるロジックへと改良を重ねることで、実用的な検知能力を確保しました。

3. ツールの実用化における最大の壁はコストでした。テスト段階で12,000回以上のオペレーションを消費し、1本の動画判定に440オペレーションを要する場合もあることが判明。API利用料が高額になるため、不特定多数への無料公開は困難と判断し、最終的にはGitHubでのコード公開という形を選択するに至りました。

なぜ重要か

本動画の核心は、AI開発企業が「AGI（汎用人工知能）に到達した」と喧伝する一方で、現実のタスク、特に「AI動画の検出」においてAIが人間に遠く及ばないという事実を突きつけている点にあります。Matt氏が指摘するように、人間が直感的に「不自然だ」と感じる動画を、最新の「GPT-6 Astra」や「Anthropic Fable 5.1」ですら正確に判定できない現状は、現在のAIがまだ真の意味での「知能」には至っていない可能性を示唆しています。技術の進歩と実用性のギャップを、開発者自身の試行錯誤を通じて浮き彫りにしたこのプロセスは、AIの現状を冷静に評価する上で極めて重要な視点を与えてくれます。

こんな人におすすめ

AIツール開発に興味があるエンジニアや、生成AIの最新動向を追っているビジネスパーソン。AIモデルを組み合わせたアプリケーション構築のプロセスや、現在のAIが抱える限界、そして2026年時点でのAGI論争の最前線を知ることができます。