AI（当初は敵対的生成ネットワーク、現在は拡散モデルなど他のアーキテクチャも増えている）を用いて、動画・画像・音声において人物の顔、声、または外見を合成・置き換える基盤技術と手法を指し、その結果生まれたコンテンツに対する特定の反応や『疲労感』とは区別される。
技術的には、ディープフェイクの手法は数十年に及ぶコンピュータビジョンとCGIによる顔改変研究の延長線上にあり、2014年にIan Goodfellowが導入した敵対的生成ネットワーク（GAN）が、説得力があり自動化可能な顔交換を実現する重要な技術的飛躍をもたらした。最近のディープフェイクツールは、GANだけでなく拡散ベースの生成モデルをますます多く使うようになっている。
例文
"あの政治家が過激な発言をしているクリップ、実はディープフェイクだった——顔の入れ替えはよくできてたけど、音声のタイミングでバレた。"
由来 & 使い方
「deepfake」という言葉は、2017年秋に「deepfakes」というハンドルネームを使う匿名のRedditユーザーによって作られた。この人物はオープンソースの顔交換機械学習コードを使って有名人の顔を別の映像に重ね合わせ、その手法と成果を共有するためにr/deepfakesというサブレディットを立ち上げた。このサブレディットは約1年で閉鎖されたが、2018年3月までにはこの言葉はすでに主流メディアの報道、学術研究、政府の公聴会にまで広がっていた。
この基盤となるAI顔・声合成技術そのものを指し、それに対する社会的な反応や『疲労感』（それは別の用語『ディープフェイク疲れ』が扱う）とは区別して使う。
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