人工知能は匿名のチェスプレイヤーの身元を確認でき、プライバシーの脅威となる

人工知能技術はすでに音声や手書きを通じて個人の身元を確認することができます。現在、人工知能アルゴリズムは、チェスのプレイ方法によって個人を分類することができます。この技術は、「ペンプリント」の分野における重要な進歩であり、コンピューターがより優れたチェスの教師になったり、人間とコンピューターの戦いでより人間のように行動したりするのに役立ちます。意外なことに、これらのシステムは、オンラインでの行動が匿名であると信じている人々を特定し、追跡するのにも役立ちます。

「プライバシーに対する脅威は急速に増大している」とハーバード大学バークマン・クライン・インターネット社会センターの弁護士、アレクサンドラ・ウッド氏は語った。彼女は、今回のような研究は、責任を持って行われれば、「プライバシーが失われる可能性がある重要な方法を明らかにするため」社会にとって有益である可能性があると述べた。

Deep BlueやAlphaZeroなどのチェスプログラムは、長い間、チェスで人間を上回る成績を収めてきました。トロント大学のコンピューター科学者で、このプロジェクトの主任研究者であるアシュトン・アンダーソン氏は、チェスをプレイするロボットのほとんどは「エイリアンスタイル」でプレイしており、これはチェスの技術を学んで上達したいと考えているチェスプレイヤーにとってあまり有益ではないと考えている。そのため、ロボットが個別の指導を提供できれば、より有益になるだろう。しかし、そのためにはまず、ロボットがチェスプレイヤーの独特なスタイルを捉えられることが必要です。

AIの設計とトレーニングにあたり、研究者らは5000万以上の人間のチェスのゲームが掲載されているLichessウェブサイトという膨大なリソースを活用した。彼らは、1,000 回以上チェスゲームをプレイしたプレイヤーからチェスのゲームを収集し、約 32 回の連続した動きをサンプリングしました。彼らはチェスの各動きをエンコードし、それをニューラル ネットワークに入力してトレーニングしました。各チェスのゲームはニューラル ネットワークの多次元空間内の点であり、各チェス プレイヤーのすべてのチェスのゲームがクラスターを形成します。研究者たちは、各プレイヤーのクラスターの密度とプレイヤー間の多様性を最大化するようにネットワークをトレーニングしました。これには、システムが各プレーヤーのスタイルの独自性を認識することが必要です。

研究者らは、3,000 人の既知のプレイヤーのゲーム 100 件と 1 人の未知のプレイヤーのゲーム 100 件をモデルに入力して、システムのユーザーを区別する能力をテストしました。テスト課題の難易度を上げるために、各チェスゲームの最初の 15 手は隠されました。研究者らは神経情報処理システム会議（NeurIPS）で、このモデルは86パーセントの確率で選手を正確に識別したと報告した。 「この結果は信じられない」とアンダーソン研究室のメンバーで論文の主執筆者であるリード・マキロイ・ヤング氏は語った。 AI を使用しないアプローチでは、精度はわずか 28 パーセントしか達成されませんでした。

「これは非常に興味深い研究だ」と、超人的なポーカーボットを開発したMeta（Facebookの親会社）の研究科学者、ノアム・ブラウン氏は語った。彼は、世界チェスチャンピオンのマグヌス・カールセンの動きを真似するようにプログラムされたチェスロボットの将来性に興奮しており、異なる個々のスタイルを区別できる人工知能が他のコンピューターのやり取りの方法を変える可能性があると信じている。 「チャットボットには興味深い点がたくさんあります」と彼は言う。「例えば、アインシュタインや他の誰かのように話すチャットボットを作ることもできます。」

研究に携わった研究者らは、このモデルが匿名のオンラインチェスプレイヤーの身元確認に使用され、プライバシーの問題を引き起こす可能性があることに気付いた。マキロイ・ヤング氏は、この技術はモデルを微調整することでポーカーにも応用できると述べた。研究者らによると、適切なデータセットがあれば、理論的にはこのようなモデルで運転習慣や携帯電話の使用時間や場所に基づいて個人を特定できる可能性があるという。

ニューラル情報処理システム会議の主催者は、この研究の技術的成果は認めたものの、倫理的に問題があると考えたため、研究者がプライバシーのリスクを強調するという条件でのみ、会議は論文を受理した（ある査読者は、この論文は「マーケティング担当者や法務部門にとって興味深い」とコメントした）。アンダーソン氏は、現時点ではモデルのコードを公開しないことに決めたと述べた。