C2-33 Reading Comprehension

The advent of “deepfake” technology—artificially generated audio, video, or images that convincingly mimic real people—has ushered in a new era of uncertainty for media authenticity. Powered by advances in machine learning and neural networks, deepfakes can fabricate events, manipulate speech, and erode public confidence in visual evidence.

和訳

「ディープフェイク」と呼ばれる技術、つまり本物そっくりの音声や映像、画像を人工的に生成する技術の登場は、メディアの「本物らしさ」に新たな不確実性の時代をもたらしました。機械学習やニューラルネットワークの進歩を背景に、ディープフェイクは出来事をでっち上げたり、発言を改ざんしたり、映像証拠への信頼を損なわせる可能性があります。

While deepfakes pose clear dangers—facilitating misinformation, defamation, and fraud—they also highlight broader questions about trust, evidence, and the mediated nature of perception. Historically, photographic and video evidence has served as a powerful anchor for truth claims, but the proliferation of synthetic media compels both creators and consumers to become more critical and vigilant.

和訳

ディープフェイクには、偽情報の拡散や名誉毀損、詐欺などの明確な危険性が伴いますが、一方で「信頼」や「証拠」「知覚の媒介性」といった根本的な問題も浮かび上がらせます。これまで写真や映像は「真実」の根拠として大きな力を持ってきましたが、合成メディアの氾濫によって、発信者も受け手も、より批判的・注意深くなることが求められる時代となりました。

Efforts to combat deepfakes include technical detection tools, legal regulations, and public awareness campaigns. Yet, as synthetic media becomes more sophisticated, the line between reality and fabrication will remain blurred. The challenge is not merely technical but cultural: cultivating media literacy, promoting transparency, and fostering resilient norms of authenticity.

和訳

ディープフェイクへの対策としては、技術的な検出ツールや法的規制、啓発活動などが挙げられます。しかし合成メディアが高度化するにつれ、「現実」と「偽物」の境界は一層曖昧になるでしょう。課題は技術だけでなく文化的なものであり、メディアリテラシーの涵養や透明性の推進、「本物らしさ」の新しい規範の構築が不可欠です。

Ultimately, the future of media authenticity will depend on our collective capacity to adapt—embracing new verification practices, critically assessing content, and reaffirming the social bonds that underlie trust in information itself.

和訳

結局のところ、メディアの本物らしさの未来は、私たちがいかに適応できるかにかかっています。新たな検証手法を受け入れ、コンテンツを批判的に吟味し、情報への信頼を支える社会的絆を再確認することが必要なのです。