Facebookが削除した10億の顔情報は、インターネット上の単なる「データゴミ」だ

Facebookが削除した10億の顔情報は、インターネット上の単なる「データゴミ」だ

[[433430]]

Facebook が名前を Meta に変更し、Metaverse への本格的な参入を発表してから 1 週間も経たないうちに、同社は古い世界に別れを告げた。フェイスブックは現地時間11月2日、今月中に顔認識システムをシャットダウンし、10億人以上の顔認識テンプレートを削除すると発表した。

[[433431]]

社会的な懸念と監視の圧力により、テクノロジー大手が保有するユーザーデータは不確実なリスクになりつつある。Facebookが今回データを削除するという選択は、一度限りのアプローチだ。さらに重要なのは、30億人のデジタルライフを支えるこのプラットフォームが、莫大な維持費を支払ってきたデータ資産が他人のものであると認識したかもしれないということだ。

1. Facebookが10億人の顔情報を削除

Facebook が廃止しようとしている顔認識システムは、2010 年 12 月に開始されました。このシステムは、ユーザーの写真やビデオに写っている肖像を認識してタグ付けし、ユーザーの ID とソーシャル アカウントを照合することができます。現在、毎日約 6 億 4,000 万人のアクティブな Facebook ユーザーがこのシステムを使用しています。

[[433432]]

システムをオフにすると、写真やビデオをアップロードする際にユーザーは自動的に識別されなくなります。 10億人以上の顔認識テンプレートも同時に削除される。フェイスブックの人工知能担当副社長ジェローム・ペセンティ氏は、この動きは顔認識技術の歴史上最大の転換点の一つになるだろうと語った。

しかし、これは Facebook が顔認識とのつながりを完全に断ったことを意味するものではありません。ログインや支払い時の ID 認証など、ローカルでのみ発生する一部の認識インタラクションについては、顔認識が引き続きサポートされています。

2. 潜在的なリスクを回避し、「厄介な問題」を解決

世界最大のソーシャルメディアであるFacebookは30億人のユーザーを抱えており、膨大なユーザーデータや情報をいかに処理し活用するかが課題となっている。

Facebookは近年、複数のデータ漏洩を経験しており、そのうち最大のものは5億人以上のユーザーを巻き込み、最大50億ドルの罰金を科せられた。事故後、このソーシャル界の巨人の評判も急落した。

[[433433]]

近年、顔認識はユーザーのプライバシーにおいて敏感な話題となっており、顔情報は他のユーザーデータよりも機密性が高いものとなっています。

米国の多くの地域では、公共の場での顔認識システムの使用を禁止する法律が制定されています。 Facebook は規制上の理由から顔認識の使用を制限しています。今年、フェイスブックは、同社の顔認識技術がイリノイ州の地方法に違反しているとして集団訴訟で6億5000万ドルの損失を被った。

ジェローム・ペセンティ氏は、「規制当局がまだ明確な規則を定めていないことから、顔認識のプラスの影響と高まる社会的懸念のバランスを取る必要があり、我々がそうすることが適切だ」と説明した。

3. 顔認識技術は世論の圧力をもたらす

監視に加えて、顔認識技術自体の限界も明らかになった。利用制限により、AIのトレーニングのための「データ投入」が減り、AIの顔認識の精度が試されることになる。

誤認は事故を引き起こしやすいだけでなく、人権紛争にもつながりやすい。アメリカ自由人権協会がアマゾンの顔認識技術を使ったテストを実施したところ、国会議員28人が誤って容疑者と判定された。テスト結果によると、AI は有色人種を識別する際にエラー率が高いことが示されています。

[[433434]]

これは、AIトレーニング中のデータの不均衡がツールに反映され、現実世界での差別をさらに深め、一連の人権問題や倫理問題を引き起こすことを反映しています。上記のテストは、米国の警察と捜査官が顔認識技術を使って事件を解決する過程で、さらに多くの「フロイド事件」が発生することを直接的に示唆している。

誤認の懸念から、昨年からアマゾン、マイクロソフト、IBMなどのアメリカのテクノロジー大手は顔認識ソフトウェアを公式市場に販売しないことを発表した。

今年9月、フェイスブックのAIが黒人を「霊長類」と認識し、国民の不満を招いた。 Facebook が顔データを削除し、顔認識を無効にすることは恒久的な解決策です。同時に、この一見単純かつ粗雑な操作は、ユーザーデータにアクセスできるより多くの企業に圧力をかけることにもなりました。

4. ユーザーデータはもはやFacebookにとって重要ではない

現在、Facebook はメタバースの道に全力で賭けており、VR 製品の研究開発に多くの技術と資本を投入しており、将来も顔認識技術を完全に放棄することは絶対にありません。当局者らはまた、顔認識は強力なツールであり、将来的には技術面でのバランスが取れることを期待していると述べた。

これは、Facebook がユーザーの顔データを削除しても、同社のビジネスに決定的な影響は及ばないことを反映しているとも考えられる。言い換えれば、顔データはもはや Facebook にとって重要ではないということです。

Facebook は 30 億人のデータを保存していますが、そのデータが Facebook のものであるかどうかは疑問です。最近、フィナンシャル・タイムズの調査で、アップルがプライバシー規則を変更した後、スナップチャット、フェイスブック、ツイッター、ユーチューブの収益が約98億5000万ドル減少したことが判明した。 Facebookは広告事業の規模が大きいため、他のソーシャルプラットフォームと比較して「絶対的な意味で」最も大きな損失を被った。

[[433435]]

インターネット ユーザーの行動データはソーシャル プラットフォーム上で生成され、最終的には携帯電話などのコンピューティング プラットフォーム上で生成されます。 Facebook はインターネットのデジタル資産を使用する権利を保持していますが、所有権は持っていない可能性があります。

そのため、Facebook はメタバースに賭けており、その最初の賭けは、次に世界的に普及するコンピューティング端末です。Facebook が出した答えは VR デバイスであり、iOS と Android を VR 上で再現することを計画しています。

<<:  Python の基本 + モンテカルロ アルゴリズム (ソース コード付き) を使用して、順列と組み合わせに関する質問を共有します。

>>:  Facebook は顔認識を中止することで本当にリスクを回避しているのでしょうか?人種差別は致命的である

ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能の未来を見据えて、いつかは遊ぶだけになる日が来るでしょう!

[[216218]]人工知能スピーカー2017年は人工知能が爆発的に発展した年であり、「人工知能元...

AIは金融犯罪者と戦う技術である

犯罪の手法がより巧妙になるにつれ、マネーロンダリングとの戦いは世界中のすべての金融機関にとって大きな...

Googleの最新の「効率的なトランスフォーマー」では、トランスフォーマーの効率を向上させる方法を説明しています

トランスフォーマー モデルは現在、言語、視覚、強化学習などの分野での有効性から注目を集めています。た...

...

...

Go 向けに設計された機械学習ライブラリ Gorgonia: TensorFlow や Theano のライバル

[[184558]] Gorgonia は、Go での機械学習を容易にし、多次元配列を含む数式の記述...

...

...

...

人工知能の急速な発展により、私たちは職を失うことになるのでしょうか?

音声制御システムから今日のいくつかの無人技術まで、人工知能は徐々に成熟しています。ビッグデータセンタ...

2024年のITトレンド、予測、推奨事項

2024 年は、人工知能 (AI) を先頭に、革新的なテクノロジーにとってエキサイティングな年となる...

...

スタンフォード大学の中国人博士、フェイフェイ・リー氏は、スライドモデルを提案し、NVIDIAと共同で汎用人工知能を研究した。

[[409525]]機械学習は、インテリジェントエージェントの学習効率と一般化能力を大幅に向上させ...

ChatGPT Enterprise Editionがリリースされ、OpenAIはこれをこれまでで最も強力なバージョンと呼んでいる

執筆者:Qianshan過去 1 か月間、OpenAI に関する物議を醸す報道が多くありました。一方...

...