AIGC技術の急速な発展に伴い、画像編集ツールがますます強力になり、画像の改ざんは容易になり、検出も困難になっています。既存の画像改ざん検出と特定方法（IFDL）は通常効果的ですが、大きく2つの課題に直面しています。1つは「ブラックボックス」的な性質で、検出原理が不明瞭であること。もう1つは汎化能力が限られており、Photoshop、DeepFake、AIGC編集など、様々な改ざん方法に対応できないことです。これらの問題を解決するために、北京大学の研究チームは、説明可能なIFDLタスクを提案しました。

科学雑誌Scienceは、商用ソフトウェアProofigを採用し、AIを用いた画像改ざん検出による不正な画像操作の防止を発表しました。このソフトウェアは、最も深刻な画像改ざん事例の一部を検出できますが、ソフトウェアの動作方法を理解している不正行為者は回避できる可能性があります。画像改ざんは、特に実験データ処理において、科学研究における一般的な不正行為です。