UCリバーサイドのコンピュータサイエンス研究チームは、AI生成動画の作成元を特定する新フレームワーク「SAGA」を開発した。Rohit Kundu博士課程学生とAmit Roy-Chowdhury教授が主導し、YouTubeおよびGoogle DeepMindの研究者と連携して進めた。SAGAは単なる偽装判定に留まらず、どの生成AIモデルが作成に関与したかを特定することを目的としている。 AI動画生成技術の高精度化により、合成メディアの誤情報や詐欺への悪用が懸念されている。従来の技術では真偽の判定が主だったが、今後は作成源の追跡が必須となっている。SAGAは動画フレームの空間的詳細と時間的変化を分析し、生成AIが意図せず残す視覚パターンを検出する。この「Temporal Attention Signatures（T-Sigs）」技術により、異なる生成AIモデル間の微妙な差異を抽出し、各モデル固有のプロファイルを構築する。 テキスト動画生成や画像動画化システムを含む19種類の公開データセットで試験し、動画の真偽判定に加え、生成元がテキストか画像か、モデルのバージョン、開発チームの特定まで可能であることを実証した。本研究は学術論文「SAGA: Source Attribution of Generative AI Videos」として公開され、デジタルフォレンジック調査や規制当局の対応、テクノロジー企業による合成メディアの拡散追跡に貢献する。研究チームは生成AIの安全性向上に向けた継続的取り組みの一環であり、偽造技術と検出技術の攻防が依然として続いていると指摘している。