俳優の顔の交換、AIデート、モザイク除去…2020年のAI界の注目トピックトップ10を振り返る

俳優の顔の交換、AIデート、モザイク除去…2020年のAI界の注目トピックトップ10を振り返る

[[373822]]

2020年が終わりを迎えました。今年、人工知能(AI)分野は浮き沈みに富み、常に人々の注目を集めてきました。

米国のAIソフトウェア輸出禁止の実施にせよ、データの混乱、AIアルゴリズムの偏り、AIアプリケーションの急増など、さまざまな論争を呼ぶ問題は、すでに流行病の影響で弱っている人々の神経をさらに刺激し続けています。

自然な顔の修正、モザイクの除去、選挙の予測、無敵のチェス... AI が並外れた能力を発揮し始める中、テクノロジーが善のために使用され、悪に広がらないようにするにはどうすればよいでしょうか。 AI がより多くの産業や生活に浸透していく中で、アルゴリズムがデータの偏りの影響を受けないようにするにはどうすればよいでしょうか?

2020年のAI界におけるトップ10のホットトピックを振り返ることは、AIの今後の発展の方向性を考える上で参考になるかもしれません。

1. AI輸出の制限:中国と米国はともにAI技術の輸出を制限する新たな規制を導入した。

人工知能は大きな進歩を遂げました!トランプ政権は2020年の初めに、人工知能ソフトウェアの輸出を制限する新たな規制を発令した。昨年の輸出規制は、主に半導体などの主要分野のソフトウェアとハ​​ードウェアの技術に限定されていた。

新しい規則では、米国から特定の種類の地理空間画像ソフトウェアを輸出する企業は、海外に輸出する前にライセンスを申請することが義務付けられています。インテリジェントセンサー、ドローン、その他の自動化機器のターゲット認識ソフトウェアが規制される。

米国の新たな規則により地理空間画像AIソフトウェアの輸出が制限される

中国商務省と科学技術省は8月28日、「対中輸出禁止・制限技術目録」の最新版を調整・発表し、音声合成技術、人工知能インタラクティブインターフェース技術、音声評価技術、インテリジェントマーキング技術、データ分析に基づくパーソナライズ情報プッシュサービス技術など、AI関連の新たな技術用語を追加した。

つまり、これらの技術を海外に移転する場合は、省の商務当局に技術輸出許可を申請する必要があり、承認されて初めて輸出できるのです。

中国からの輸出が禁止および制限されている技術のカタログの一部修正

2. データ闇市場:漏洩は大きな被害を生み、売っても無価値

2020年7月17日、123日遅れで放送されたCCTV315ガラでは、携帯電話プラグイン(SDK)による携帯電話ユーザー情報の違法データ収集の混乱が暴露された。関与した企業の中には、主にAI技術に従事する企業が多かった。

最も腹立たしいことは、私たちが貴重で重要だと思っている顔データが、オンラインの闇市場で売られると実際には価値がなくなることです。 CCTVは10月、一部のオンライン取引プラットフォームではわずか2元で数千枚の顔写真が購入でき、そのすべてが実物の写真だと報じた。

携帯電話番号、ID番号、自宅住所などのテキスト情報から指紋や顔などの生体認証情報まで、データ中心の時代が進む中、個人情報は犯罪者の利益源となっています。

データは同意がなければ収集できないと言われていますが、データ収集の際に真にオープンで透明性があり、データ収集対象の意向を繰り返し確認している組織はどれくらいあるでしょうか。

3. 顔認識の悪用: 誰が私の顔を守ってくれるのか?

遠距離高解像度カメラは、ユーザーに気付かれずに静かに顔情報を収集できます。この便利で効率的な収集方法により、顔認識アプリケーションの人気が高まっています。

顔認識デバイスを使えば、アプリに登録したり、請求書を支払ったり、家を見たり、タクシーを呼んだり、ゴミを捨てたり、トイレットペーパーを買ったりするのに顔を使うことができます...最近では、顔スキャンは便利になりましたが、セキュリティ上のリスクも蔓延しています。

[[373823]]

「顔認識アプリケーションに関する公開調査報告書(2020年)」によると、顔認識を使用する回答者の30%が、顔情報の漏洩や悪用によりプライバシーや財産の損失を被ったことがあることが示されています。

同様のケースはよくあります。 2020年9月、広西チワン族自治区南寧市では、顔認証の抜け穴により、不動産譲渡の闇仲介業者に1000万元以上をだまし取られる事件が10件以上発生。住宅購入者は、販売部門に顔情報を収集されるのを避けるため、「住宅を見学する際にはヘルメットを着用」することを余儀なくされた。

顔のスキャンは確かに便利ですが、その便利さが危険性を相殺できないのであれば、その損失を誰が負担するのでしょうか?

4. AIによる顔の変容:真実と虚偽が混在する世界に生きる

AIディープシンセシスやディープフェイク技術の敷居が下がるにつれ、AI顔変換技術が徐々に人々の生活に浸透しつつあります。

今年は、AIによる顔を変える技術を使ったテレビ番組がいくつか話題になったが、その効果の質はまちまちだ。

例えば、AI変顔技術を使用した後、テレビドラマ「三千羽烏」の二番目のヒロインは、時々表情が硬くなり、時々顔が歪むなど、その効果は言葉では言い表せないほどだ。それに比べると、ドラマ「ワンダフル・ペディアトリシャン」で使われたAI顔変更技術は明らかにもっと思慮深く、俳優の童卓の顔はほとんど違和感なく置き換えられた。

[[373824]]

テレビドラマに加えて、顔を変える技術も大画面に登場し始めている。ディズニーは今年6月、100万ピクセルのリアルな顔交換技術を初めて実演し、高解像度への需要が高い大予算の映画やテレビ番組で顔交換技術を使用することが可能になった。

11月、海外の動画サイトで公開された短編映画「ステップ・ブラザー」で、ハリウッドのトップカンフースターであるシルベスター・スタローン氏とアーノルド・シュワルツェネッガー氏の顔が、2人のニッチな俳優の顔に置き換えられた。

12月のクリスマス当日、英国のテレビ局チャンネル4はAIによる顔変換技術を使用して、女王のクリスマススピーチの、激しい不満に満ちた本物そっくりのパロディー版を制作した。

[[373826]]

英国のチャンネル4は女王のクリスマススピーチのパロディー版を制作した。

AIによる顔の修正はますます現実的になり、技術的なハードルはますます低くなっており、映画やテレビのコンテンツアプリケーションに効率の向上や制作コストの削減などのメリットをもたらしています。しかし、偽造、噂、詐欺などの問題も発生し、真実と虚偽の混同により、人々はますます不安を感じています。

今年の米国選挙では、顔を変える技術が政治家同士が攻撃し合うための武器となった。例えば、今年4月、トランプ大統領はツイッターでバイデン氏が舌を出している偽の動画をリツイートし、その動画はその夜に1000万回以上再生された。そして5月には、トランプ氏は自身の顔がSF映画「インデペンデンス・デイ」のトーマス・ホイットモア大統領の顔に置き換えられ、「我々は生き残るために戦う」と演説する動画をリツイートした。

トランプ氏、バイデン氏の顔を変えるいたずら動画をリツイート

しかし、2021年1月1日に施行される民法第1019条では、いかなる団体や個人も情報技術を利用して他人の肖像権を偽造したり侵害したりしてはならないと明記されています。

つまり、来年、AIによる顔を変える技術を使ってゴースト動画を作ったり、偽の情報を流したりしたいのであれば、まずそれが法的テストに合格できるかどうかを検討する必要がある。

5. AI によるモザイク除去: 機密情報は保護されるのか?

AI技術の進歩により、写真編集はますます省力化され、モザイク状のテキストや画像も復元できるほど省力化されました。

今年12月、Githubプロジェクト「Depix」が人気となり、開始からわずか3日で6.9kのスターを獲得した。これは基本的に、肉眼では認識できないコード化されたテキストを修復することで元の情報を復元できる。

Depixプロジェクトがモザイクテキストを修復

これに先立ち、デューク大学は今年6月に、低解像度の顔画像を64倍に拡大し、もともとぼやけていた顔を再びはっきりと見えるようにすることができるAIアルゴリズムPULSEを発表しました。

PULSE アルゴリズムでは、ぼやけた画像を本来の外観に復元することはできません。

幸いなことに、この技術は真の「修復」ではありません。復元された肖像画は想像に基づいているからです。ぼやけた肖像画から生成された鮮明な画像のほとんどは、まったく新しい仮想の顔であり、有色人種を白人に復元することさえあるかもしれません。

これらの技術は調査のための効率的なツールを提供することができますが、悪意のある人が使用した場合、「コーディング」によって保護されることを意図した機密情報は安全ではなくなります。

6. AIバイアス: データからアルゴリズムに差別が入り込む

顔認識は、本人確認ツールとして使用されるだけでなく、一部の研究者は顔を読み取るためにも使用します。例えば、今年6月、学術出版社のシュプリンガー・ネイチャーは当初、AIを使って顔を見て犯罪を犯すかどうかを推測する論文を発表する予定だったが、1,700人の研究者が署名した公開書簡によってボイコットされた。

論文では、この技術には人種的偏見がなく、写真の顔の特徴に基づいて、その人が犯罪者であるかどうかを80%の精度で予測できると主張している。しかし、他の AI 研究者はこの主張を受け入れていません。公開書簡の主催者の一人であるオードリー・ビアード氏は、「刑事司法データ自体が人種的偏見を持っているため、人種的偏見のない犯罪予測システムを開発することは不可能だ」と述べた。

シュプリンガー・ネイチャーはツイッターでこう返答した。「論文は出版されないだろう」

人種差別は長い間、アメリカの産業界や学界では敏感な話題となってきた。データセット自体に偏りがあると、このデータセットを使用してトレーニングされた AI アルゴリズムが客観的になることは難しくなります。こうした中、米国ではAIバイアスに関する注目の問題が次々と浮上している。

今年6月、IBMは人種差別や大規模監視にテクノロジーが利用されることに反対し、顔認識サービスや顔分析ソフトウェアの提供を中止し、関連技術の開発も継続しないと発表しました。7月には、AIの偏りがすべてデータの偏りに起因するかどうかをめぐる白熱した議論により、2018年のチューリング賞受賞者でディープラーニングの先駆者であるヤン・ルカン氏は激怒し、Twitterからの脱退を発表しました。

ヤン・ルカンがツイッターからの退社を発表

最近のホットな話題はGoogleに集中している。12月初旬、GoogleのAI倫理学者ティムニット・ゲブル氏は、大規模言語モデルの偏りを指摘する論文を書いたために解雇されたとツイートした。

AIの偏見と倫理はそれ自体がホットな話題であり、ティムニット・ゲブルは黒人女性であるため、この問題への注目が高まっています。その後、グーグルのCEOであるサンダー・ピチャイ氏は全社員宛ての社内メールでティムニット・ゲブル氏に謝罪し、解雇について詳細な調査を行うことを約束した。

[[373828]]

Google AI倫理学者ティムニット・ゲブル

さまざまな例から、現在の AI アルゴリズムは完璧ではなく、差別や偏見を長期的かつ永続的にしてしまう可能性があることが繰り返し示されています。

7. AIはハゲが大好き: サッカーリーグに「人工知的障害」が登場

AIはここ数年で急成長を遂げていますが、AIの「愚かな」行動は今でもさまざまな場面で時折現れ、人々に食後のジョークを提供し続けています。

今年10月24日に開催されたスコットランドサッカー選手権は、おそらく放送視聴者にとって最も不快な試合の一つだっただろう。犯人は、審判の禿げ頭をサッカーボールと勘違いし、試合中ずっとそれを追い続けるという、非常に愚かな AI カメラだった。そのため、視聴者はリアルタイム放送で試合全体を観戦できず、最も重要でエキサイティングなショットや得点シーンを見逃してしまった。

[[373829]]

AIカメラが軌道から外れて審判の禿げ頭を追跡

ネットユーザーたちは、これはAIに偏見があり、ハゲの人がサッカーよりも好まれることを再び証明している、と冗談を言った。

8. AIが選挙を予測:喜ぶ人もいれば悲しむ人もいる

これまでと同様に、AI は「預言者」の役割を果たせるときにはいつでも存在します。今年の「熱いドラマ」となった米国大統領選挙の初期段階では、多くの企業や研究チームがAIを使って選挙結果を予測した。

大統領選挙の騒ぎが収まった後、喜ぶ人もいれば、心配する人もいた。イタリアのNLP企業であるExpert.aiは、過去の選挙データと何百万もの関連するソーシャルネットワークコンテンツに基づいて選挙結果を正確に予測しました。

カリフォルニア州に拠点を置き、商品投資家などの人々から予測や決定を収集して判断を下す群知能企業Unanimous.aiは、9月の調査で激戦州8州の結果を正確に予測した。

しかし、20回以上の選挙や国民投票を正確に予測してきたアドバンスト・シンボリックス社のシステム「ポリー」は挫折した。バイデン氏が372対166の圧勝でフロリダ州を制すると予測したが、実際にはフロリダ州の支持はトランプ氏が獲得。バイデン氏が勝利したものの、306対232の僅差だった。

9. パートナー探しのためのAI:政府はAIを活用して低出生率を救っている

日本の読売新聞によると、今年12月初旬、日本政府は結婚率と出生率を上げるため、来年度に20億円(約1億3000万人民元)を充て、結婚相手探しを支援するAIの活用を推進する計画だという。

AIマッチングシステムは日本国内25都道府県で導入され、参加者が提供する年齢、学歴、年収、趣味、収入状況、価値観などの情報をもとに、AIアルゴリズムが分析し、適切な候補者を推薦する。

実際の効果はかなりいいもので、例えば2019年に埼玉県内で結婚したカップル38組のうち、21組がAIお見合いシステムの推薦を通じてカップルになったそうです。

日本政府もAI婚活システムを導入・活用する自治体に対し、必要資金の3分の2を補助している。政府資金による婚活支援事業では、個人が支払う費用は1万~2万円(約500~1000元)程度で済む。

もちろん、AIマッチングシステムは主にユーザーが提供する情報に基づいて判断します。ほとんどの場合、パートナーを見つける時間を節約できますが、誤ったデータに遭遇するリスクもあります。

10. AI による不正行為: 13 歳の韓国の囲碁の天才少女が AI を使って不正行為

今年11月、韓国の13歳の天才囲碁プレイヤーであり、韓国で最年少の現役プロ囲碁プレイヤーであるキム・ウンジが、AIを使って大会で不正行為をしたとして、韓国囲碁協会から「1年間の資格停止」の処分を受けた。

チェスをするキム・ウンチ

今年9月29日のオンライン対局で、韓国トップのチェスプレイヤーであるイ・ヨング九段にキム・ウンジ二段が勝利した。AI活用の可能性について質問を受けた韓国チェス研究所と韓国代表チームは、AI専門家を招いて関連チェス記録を研究・分析した結果、キム・ウンジのチェス記録とAIプログラムの推奨値の一致率が92%に達したことを突き止めた。

その後、キム・ウンジはAIを使用したことを認めた。韓国の棋士がAI不正行為で処罰されたのは今回が初めてではない。今年1月、ある棋士が試合中にコートのボタンに付けた小型カメラを使って共犯者にリアルタイムの対局状況を送信し、その後、共犯者が送信したAI分析結果を小型ヘッドセットで受信して不正行為を行った。彼はその場で逮捕され、今年7月に懲役1年の刑を宣告された。

本当に悲しいですね。技術の進歩は人類の発展のためであり、日和見主義の道具として使われるべきではない。

ゲームに勝つことだけに集中して、競争心や性格を失わないでください。

結論: 一つの考えは善、一つの考えは悪

これら10のAI分野のホットな話題から、情報セキュリティが厳しい戦いであることがわかります。AIの普及への道において、情報セキュリティの戦いは長期戦です。アルゴリズムのセキュリティ、データの透明性、規制の制約などはすべて克服しなければならないトピックです。

今後1年間、AIはより多くの応用場面で独自の役割を果たし、技術の進歩は必ず人間に利用されるでしょう。しかし、この「両刃の剣」が善に使われるか悪に使われるか、人々の心を温めるか人を傷つける武器になるか、その選択は最終的に人間の手の中にあります。

<<:  年末総括|2020年日本におけるAI(ロボティクス)分野の主なニュースを振り返る

>>:  2021 年に注目すべき 9 つの IoT トレンド

ブログ    
ブログ    

推薦する

DeSRAは欠陥を検出して除去し、実際のシーンの超解像におけるGANをより完璧にします

生成的敵対的ネットワーク (GAN) を使用した画像超解像 (SR) は、リアルな詳細を復元する上で...

医療業界におけるAIアプリケーションは「ゴミを入れればゴミが出る」という状況を避けるべき

ヘルスケア業界における人工知能と機械学習の価値と将来についての認識には大きな変化がありました。業界は...

...

67トピック、11528の質問、新しい中国の大規模モデルマルチタスクベンチマークCMMLUがリリースされました

MBZUAI、上海交通大学、Microsoft Research Asia は協力して、包括的な中国...

AIが狂って縁石にぶつかる! Pony.aiの完全自動運転の路上テストは「失敗」に終わった

近年、中国の「新車製造勢力」のインテリジェント運転分野における宣伝・マーケティング活動とビジネス成果...

...

...

スマートシティ: 統合管理プラットフォーム

都市は、モビリティ、安全性、住民とのコミュニケーションに関するデータの収集を容易にするために、より多...

Metaはオープンソースのビッグモデルを緩和し、開発者が商用利用で利益を得られるよう検討していると報じられている。

6月16日、MetaのCEOマーク・ザッカーバーグ氏とその代理人は、Metaが開発中の新しい人工知...

中国チームがボストン・ダイナミクスに対抗する四足歩行ロボットを発表

本日、Yushu Technology は、中国で正式に一般に公開される初の四足歩行ロボットとなる四...

あなたのデータ戦略は GenAI に対応していますか?

AI、特に GenAI の急速な発展により、分析および IT リーダーには、データ戦略とデータ管理...

掃除ロボットはほこりを吸い取るだけでなく、プライバシーも「吸い取る」ことができます

家庭でますます一般的になりつつある掃除ロボットは、ほこりを吸い取るだけでなく、個人のプライバシーも「...

自動運転のための不確実性を考慮した動作計画:強化学習ベースのアプローチ

[[429196]] 2021年10月1日にarXivにアップロードされた論文「強化学習を使用した不...

...

CMU と Adob​​e が協力: GAN モデルは事前トレーニングの時代を先導し、トレーニング サンプルのわずか 1% しか必要としません

事前トレーニングの時代に入ってから、視覚認識モデルのパフォーマンスは急速に向上しましたが、生成的敵対...