顔認識はどこにでもあるが、デジタル悪用のリスクに注意

顔認識はどこにでもあるが、デジタル悪用のリスクに注意

数日前、清華大学法学院のラオ・ドンヤン准教授が、コミュニティに顔認識アクセス制御システムを設置することを拒否したというニュースが話題になった。ほとんどの人にとって、顔認識アプリケーションは日常生活に数え切れないほどの利便性をもたらします。顔認識技術の助けを借りれば、支払い、チケットの確認、情報の確認などをすべて一度に行うことができます。携帯電話を取り出して身分証明書を持ち歩く手間が省けるだけでなく、手続きが簡素化され、無効時間が短縮されます。しかし、ラオ教授は「流行に逆らう」ことを選択し、コミュニティへの顔認識の導入に「ノー」と言った。日常生活で目にする技術がどうしてラオ教授の神経に触れるのでしょうか?

ラオ教授の反対は、国民に対し、技術の効率性に惑わされず、利便性の裏に潜む脅威に注意するよう呼び掛けている。

インターネットとビッグデータの時代において、プライバシーの露出はかつてないほど大きなセキュリティリスクになりつつあります。技術の発展により、従来はセンシティブではなかった内容もプライベートなものとなり、その中でも顔情報に代表される生体情報は特に顕著になっています。

[[348116]]

人工知能システムが人間を「コントロール」する古典的な SF 映画「マトリックス」のポスター。テクノロジーが現実にもたらすセキュリティ上の脅威を反映しています。画像出典/インターネット

誰にとっても、顔は他の人と区別し、認識可能で独特な重要な特徴です。他の人と直接対面する場合、顔を見せることは避けられず、避けることも代替することもできません。

顔認識などの技術が介入しなければ、他人の顔は記憶という形で脳内に残るか、絵画や言語などを通じて個人が表現することしかできません。この「複製」は実際の顔とは大きく異なるため、他の目的でコピーしたり盗んだりすることはできません。私たちは、自分の身元が偽装できないことを認識しています。

しかし、デジタルの世界では状況はまったく異なります。ベックが『リスク社会』で述べたように、近代以降、人間の活動の頻度と規模が増大するにつれ、人間の判断や行動が自然や人間社会自体に与える影響は大きく増大しました。その結果、リスク社会は、自然リスクが支配するものから、人為的な不確実性が支配するものへと徐々に進化してきました。私たちはさまざまなテクノロジーを発明し、使用していますが、テクノロジーがもたらす不確実性の影響も受けています。

機械(携帯電話、パソコン、入退室管理などを含む)と対面する場合、カメラで記録した映像を機械の言語に変換して保存したり、再度表現したりすることができます。顔認識により、数字の列が人間の顔の情報を正確に再現します。したがって、顔の情報に対する制御はもはや人間の手ではなく、機械の手、さらにはこの技術を習得して制御を実施する人の手にあります。

[[348117]]

上海外灘未来美術館では、来場者が AI による顔の変身を体験している。この新しいエンターテイメント形式は、プライバシー漏洩のリスクも抱えている。画像出典:新華網

では、収集されたすべての情報を実際に保有しているのは誰でしょうか? 主な 2 つの主体は政府と企業です。この事件では、コミュニティは所有者と直接連絡を取りましたが、コミュニティの不動産管理部門が行ったのは、顔認識によるアクセス制御の使用を導入することだけでした。収集される個人情報に関しては、サービスを提供する技術的な当事者、つまり企業が実際の決定権を持ちます。ここでは2つの大きな欠陥が明らかになった。第一に、顔認識システムの導入コストが低いため、権力の乱用につながる。第二に、テクノロジー企業の情報機密性が透明ではない。

ラオ教授の奮闘は一定の成果を上げ、コミュニティに顔認証アクセス制御システムを設置する計画は一時的に棚上げされた。しかし、ほとんどの場合、ユーザーは「不公平な条件」を受け入れなければならず、強制的な同意やデフォルトの同意が標準になります。ほとんどのモバイル アプリでは、ユーザーが個人情報の収集に同意しない場合は、そのアプリをまったく使用できなくなります。

権利の移転は、インテリジェンスの時代においては避けられない必然となっているようだ。かつては、政府機関のみがこの種の情報を保持する権利を持っていました。しかし、現在ではほぼすべての組織が何らかの名目で情報を収集することができます。技術サービスを提供するテクノロジー企業の助けを借りて、個人情報を管理する権限は継続的に分散化され、コミュニティなどの多くの草の根組織がデジタル的に強化されました。顔認識は住宅地だけでなく、ショッピングモールやキャンパスにも導入されています...純粋に商業的な活動に対する監督が不足しているため、制御不能な権限付与が権力の乱用につながっています。

顔認識技術が普及すると、無数の情報がデータベースに入力されることになります。では、次は何でしょう? これらのデータベースのセキュリティ バリアは、ハッカーの攻撃に耐えられるほど強力でしょうか? 個人情報は販売されたでしょうか? これらすべての質問をする必要があり、技術関係者には関連情報を一般に公開する義務と責任があります。

ラオ教授の事件には政府は関与していないが、それでも公権力に対して警戒を怠らない必要がある。例えば、顔認識技術は、新型コロナウイルス感染症の予防と制御において重要な役割を果たしてきました。同時に、国民は自分の情報が安全かどうかを知る権利を持っています。

[[348118]]

駅での切符チェックのための顔スキャンは標準となっている。画像出典: 南方日報

しかし、ラオ教授ほどテクノロジーに敏感な人は結局のところ少数派であり、一般の人が意識的に個人情報のセキュリティを守ることは難しい。商業活動においては、関連するリスクの存在を考慮しても、ほとんどのユーザーはサービスを正常に楽しむために条件を妥協します。その理由は、潜在的な危険性に対する認識が不足しているからです。企業はサービス提供者として、情報提供義務を履行しておらず、情報の機密保持措置を公開しておらず、権力の檻に入れられておらず、効果的な市場や政府の監督を受けていない。

個人情報漏洩の悲惨な結果は、世界中で多くの事例で実証されています。例えば、Facebookの「ケンブリッジ・アナリティカ」事件では、数千万人のユーザーのデータが漏洩しました。このような大規模な事件は、社会全体に警鐘を鳴らさなければなりません。もう 1 つのポイントは、前述のとおり、顔情報はかけがえのないものであり、他の個人情報の保護も特に重要であるということです。なぜなら、これらのプライバシーの境界が一度侵害されると、個人の権利に対する損害はほぼ永久的かつ回復不能なものとなるからです。

しかし、社会意識の進歩はまだ見られます。 2019年10月28日、わが国の「初の顔認識訴訟」が提起され、浙江理工大学の特任准教授である郭兵氏が杭州野生動物公園を訴えた。後者はテキストメッセージで郭氷に、購入した年間パスを指紋認証から顔認証の入場方法にアップグレードしなければ使用できないと伝えた。同氏は、動物園が契約を恣意的に変更し、利用者から生体認証情報を強制的に収集していたことを隠蔽したと確信しており、これにはプライバシー漏洩の大きなリスクが伴う。両者が交渉で合意に達することができなかったため、郭兵氏は動物園に対して訴訟を起こした。 2020年6月15日、杭州市阜陽区人民法院は、この事件の第一審公開裁判を行った。4時間以上に及ぶ裁判の後、法廷では判決は下されなかった。判決はまだ不明だが、この事件はプライバシー保護にとって歴史的な意義を持つ。

<<:  ロボットは「痛みを恐れ」始めており、人間の介入なしに「自分自身を癒す」こともできる。

>>:  お金は人を幸せにできるのでしょうか?機械学習を使って答えを見つける方法を教えます

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

PCの顔認証ログイン、驚くほど簡単

以前、オープンソース プロジェクトをやったことがあります。GitHub ログインが完成した後、もっと...

AIの新興企業が胡潤富豪リストに名を連ねる:「CVの4人の小さなドラゴン」の創業者3人がリスト入り

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

人工知能分野における神話を再考する

人工知能の健全な発展は、この国家戦略の効果的な実施に関係しています。現在、技術、経営、倫理、法律の観...

陳丹奇と清華大学特別賞受賞学生が新たな成果を発表:Google BERTが提案したトレーニングルールを破る

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

AIとIoT:この2つの強力なテクノロジーが将来のビジネスモデルをどう変えるのか

無人ドローンや機械学習が一般的になる前、ジェームズ・キャメロンは1984年に自身の夢のプロジェクトで...

AIが侵害後の疲労を防ぐ方法

データ侵害疲労は長年の課題です。最高情報セキュリティ責任者 (CISO) は、絶え間ない問​​題解決...

ハーバード大学とMITがあるボストンは、政府が顔認識を禁止したと公式に発表した。

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

...

安全な生産を守り、ロボット、IoTなどの技術サポートを提供します。

近年、世界的な工業化の加速を背景に、製造業、建設業、化学業などの産業を中心に労働災害や死亡者数が増加...

データ サイエンティストに Kubernetes クラスターの管理を任せるのはやめましょう…

[[317899]]生産機械学習には組織的な問題があります。この問題は、生産機械学習の比較的新しい...

ドローンとLIDARは相性が良いのでしょうか?

自動運転車のコストの40%を占めるLiDARは、その正確かつ全方位的な空間検出機能により、自動運転分...

なぜ人工知能は未だに愚かなものなのでしょうか?人間のせいにする

[[186749]]かつてはSF作家や脚本家の領域だった人工知能が、今や着実に現実世界に進出しつつあ...

...