AI(人工知能)-1



https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2022_honbun.pdf
AI戦略2022


(上記をクリックしてね!)


2022.09.06-起業LOG-https://kigyolog.com/article.php?id=1690
誰でも簡単に、たった1分で、プロのような芸術的な絵が描けると話題のMidjourney

  Twitterにも連日多数の作品が投稿され「神絵が描ける!」「イラストレーターの仕事が無くなる!?」など大盛り上がりです。
  この記事では、Midjourneyの始め方・使い方・上手く描くコツなどを徹底解説。
  また、初心者には難しく感じる英語でのキーワードの書き方、気になる商用利用の規約、注意点や困ったときの解決法もわかりやすく紹介します。
  自分もカッコイイ絵を描いてみたいけれどうまく使えない...とお悩みの方も、ぜひご参考ください
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このページの目次
Midjourneyとは?   AIが絵を描いてくれる   簡単・ハイクオリティ・無料!
Midjourneyの始め方 簡単3ステップ!     STEP1:Discordのアカウント準備     STEP2:招待を受ける     STEP3:ログインする・・・・・
   (このページではここまでです。これからさきはHPでどうぞ)・・・・・
Midjourneyの使い方
  初心者部屋に入る   絵のキーワードを入れる   絵のクオリティを上げる
Midjourneyで上手な絵を作るコツ
上手な絵が作りやすいキーワード例(なるべく文章にする)
Midjourneyの良くある疑問と解決策   枚数制限とは?   有料プランとは?   スマホから使いたい時は?   初心者部屋が表示されない時は?   自分の作った絵が探せない!   作った画像を消したい!
Midjourneyの活用法   SNSでシェアしたい場合は?   著作権は誰のもの?   商用利用したい場合は?
Midjourneyの使い方   初心者部屋に入る   絵のキーワードを入れる   絵のクオリティを上げる
Midjourneyで上手な絵を作るコツ   上手な絵が作りやすいキーワード例   なるべく文章にする
Midjourneyの良くある疑問と解決策   枚数制限とは?   有料プランとは?   スマホから使いたい時は?   初心者部屋が表示されない時は?   自分の作った絵が探せない!   作った画像を消したい!
Midjourneyの活用法   SNSでシェアしたい場合は?   著作権は誰のもの?   商用利用したい場合は?
Midjourney プロたちの利用例   背景に使って絵を描く   漫画や小説を作る   立体表現に活用する   企業やアーティストも利用⁈
まとめ
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Midjourneyとは?
  (Midjourney(ミッドジャーニー)とは、キーワードに合った画像を自動生成してくれるサービスです。SNSでも話題を集め、人気が高まっていますが、その凄さと人気の理由は何なのでしょうか?)
AIが絵を描いてくれる
  Midjourneyの画像生成の仕組みは、元NASAの技術者などのメンバーが作った超高機能のAIです。単語1つでも、文章でも何でもOKなので、描いて欲しい絵のイメージやキーワードを入力すれば、それに沿った画像をAIがすぐに作成してくれます。(詳しい使い方は後述しますが、例えば「ハワイの夕暮れ」と入れただけでこんな画像が即完成!)
簡単・ハイクオリティ・無料!
  Midjourneyが人気なのは、まず、使い方がめちゃくちゃ簡単で誰にでもできるという点です。また、出てくる画像がハイクオリティで芸術的なのでプロ界隈でも評判が良いです。
  さらに、こちらも後述しますが、1アカウント25枚までなら無料で使えるという点も嬉しいポイント。筆者も色々試してみましたが、25枚でかなり沢山遊べたので、次章を参考に早速使ってみましょう!

Midjourneyの始め方 簡単3ステップ!
  Midjourneyの始め方はとても簡単です。登録画面も日本語なので初心者の筆者も数分で完了しました! それでは手順を見ていきましょう。

 STEP1:Discordのアカウント準備
  Midjourneyは、「Discord」というチャットサービス上で動くツールです。そのため、Midjourneyをはじめるには、Discordのアカウント登録が必要となります。

<Discordとは?>
  Discordそのものは、世界3億人のユーザーがいるアメリカ発の有名なチャットサービスです。音声通話の品質が良く、チャット部屋が管理しやすいことから、ゲーマーやYoutuberの間で人気のあるサービスでしたが、近年はリモートワークでの利用も増えています。
  個人情報の詳細登録は必要なく、メアドの数だけいつでも作れるので、気軽に作成できます。すでにアカウントをお持ちの場合はMidjourneyトップ画面の「Sign In」からログインしましょう。(持っていない方は、次の手順でカンタン登録しましょう!)

 STEP2:招待を受ける
  Midjourneyのトップ画面にアクセスし、「Join the beta」ボタンを押します。
  すると、「あなたに招待がきています」という画面が立ち上がるので、必要事項を入力して招待メールを受け取ります。
  利用者に知り合いがいなくても、誰でも招待を受けられるので簡単ですね。(なお、生年月日の入力を求められますが、Discord内では非公開情報ですのでご安心ください。)
  なお、登録画面は、次のように1ページずつ出てくる場合もありますが、入力する内容は同じです。

<登録は自分で行いましょう>
  2022年8月現在、Midjourneyの爆発的ブームからか、メアドを入力して登録代行してくれるようなページが何件か存在するようです。そのページ自体は安全なものもあるようですが、上記手順のように、自分で簡単に登録できるので、必要性がない限りは正規の登録ルートを使いましょう。

STEP3:ログインする
  入力したメールアドレスに招待メールが届くので、リンクをクリックすれば、ログイン完了です。
  以下のような画面が出れば成功です。

このページではここまでです。これからさきはHPでどうぞ)・・・・・


2022.09.02-IT media news(産経新聞)-https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2209/02/news059.html
児童虐待の深刻度をAIで見極め 政府、新たな対策2日に決定へ

  政府は9月2日、急増する児童虐待を防ぐため、新たな総合対策を策定する。年内に児童相談所(児相)の体制強化に向けた計画をまとめ、職員の業務負担軽減のため虐待の深刻度を判定する人工知能(AI)を導入する。同日の関係閣僚会議で決める見通しだ。

  政府は虐待に対処する児相の相談体制を強化するため、2019年度からの4年間で児童福祉司を2000人増やし、計5200人体制を整えるなど、環境整備を進めてきた。しかし、全国の児相が対応した虐待の相談件数が20年度だけでも約20万5000件にのぼり、死亡事件も相次いでいる。
  厚生労働省子ども家庭局は「都市部で急増する相談件数に追いついていない」と指摘。児相では勤務年数の浅い児童福祉司が増えたことに伴い、経験不足から深刻な虐待事案に対応しきれないケースも目立っている。

  政府は23年4月に創設する「こども家庭庁」に関連施策を一元化し、抜本的な強化を図る必要があると判断した。
  新たな総合対策では、児童福祉司のさらなる増員を図る。また、対応の質の向上を目指すため、福祉の現場などで一定の実務経験がある人が、児童福祉司の中でも指導的立場に立てるような、認定資格制度の導入などを盛り込む。
  さらに児相の負担を軽減するため、相談時にAIが児童を一時保護すべきかリスクの程度を見極める仕組みの開発を進め、24年度に全国での運用開始を目指すことも明記する。


2022.08.20-産経新聞-https://www.sankei.com/article/20220820-7HG7XCRNWRNWVHCV5GREEZR2VE/
迷い人捜索や人命救助に 防犯カメラ映像をAI解析
(高久清史)

  防犯カメラなどに映った人の動きを人工知能(AI)で解析し、道に迷った高齢者らの捜索や、倒れ込みなどの異常事態の検出に役立てる新技術の開発が相次いでいる警備員らの人手不足を先端技術で補いながらトラブルへの迅速対応が実現できれば、人命救助や被害防止といった安全向上につながる。

  富士通はAIを活用して人が歩く映像から関節の動きを抽出して、その人物が別の映像に映りこんでいる場合に高精度で照合できる技術を開発した。道に迷った高齢者や子供の捜索などでの活用を見込み、令和5年度までの実用化を目指す。

  捜索の際には家族がスマートフォンで事前に撮影した映像などから得たデータを登録し、迷った場所の周辺にある映像を解析して照合することを想定する。検証で約90%の精度があることを確認。夜間などで顔が鮮明でない映像で照合できる利点もある。
  認知症やその疑いがある行方不明者として全国の警察に届け出があった人数は増加傾向で3年は延べ約1万7600人に上る。富士通の担当者は「人手に頼るところが大きい捜索に役立つ技術になる」と話す。

  NECはうずくまりや倒れ込み、車いす使用などの際に生じる骨格の動きをサンプル映像からAIが学び、商業施設などの映像で類似の動きが映りこんだ場合に検出する技術を開発した。実用化すれば速やかな介助、119番通報などの対応が可能となる。

  今年1月から3月にかけて東京都新宿区と秋田市の2カ所の交差点で倒れ込みなどを検出する実証実験を実施した。同社の担当者は「技術検証を生かし、事故抑止や街の見守りなどに貢献していくことを目指す」と話している。
  防犯カメラの映像をAIで解析するシステムを展開する日立製作所は、周囲を見回す動作を続ける迷子や不審者らの発見につながる新機能の提供を始めた。「見回す」のほか、「指をさす」「殴る」「倒れる」「しゃがむ」など計9種類の行動や、荷物の持ち去り・置き去りを検知する。

  駅や空港、大規模商業施設などでの活用を想定し、異常事態やその予兆を把握することで「迅速な対応や警備の効率化が期待できる」(担当者)という。
(高久清史)


2022.03.13-産経新聞-https://www.sankei.com/article/20220313-KRTUKBNZANNRNJEYEQ5QUB5MEY/
二次元の画像を「高精度な3Dイメージ」に変換するアルゴリズムが、AIの進化を加速させる
(1)
  二次元の画像を表現豊かな3Dのイメージに変換する新たな技術が、研究やビジネスの世界に衝撃を与えている。ビデオゲームやVR、ロボット工学を一変させる大きな力を秘めているこの技術により、将来的にはAIが人間並み以上の知性を身に付ける日が来るかもしれない。
  現在の人工知能(AI)技術を取り巻く大きなうねりの始まりは、2012年にさかのぼる。この年、写真のなかの物体をアルゴリズムにどれだけ正確に認識させられるかを競う学術コンテストが開催されたのだ。

  研究者たちはその年、ヒトの脳内ニューロンが新たな情報に反応する仕組みに大まかなヒントを得てアルゴリズムを構築した。そして数千枚に及ぶ画像をそのアルゴリズムに読み込ませることによって、認識精度を飛躍的に高められることを発見した。この画期的な発見は学術研究やビジネスの世界に激震を走らせ、数々の企業や業界に変化をもたらしている。

  そしていま、同種のAIアルゴリズムにトレーニングを施すことで、二次元(2D)の画像を表現豊かな3Dのイメージに変える新たな技術が登場した。コンピューターグラフィックス(CG)とAIのふたつの世界を騒然とさせているこの新技術は、ビデオゲーム、仮想現実(VR)、ロボット工学、クルマの自律走行のあり方を一変させる大きな力を秘めている。
  専門家のなかには、この技術によってコンピューターがさらに賢くなって人間並み以上の知性を身に付け、この世のあらゆることを理解したり、理路整然と論じたりするようになるかもしれないと考える者もいるほどだ。

使い道の多い画期的な技術
  「いまや話題沸騰で大注目されている技術です」と、カリフォルニア大学バークレー校(UCB)でロボット工学を研究するケン・ゴールドバーグは言う。彼はこの技術を使ってAIで動作するロボットの能力を高め、見慣れぬ形状の物体でも掴めるようにする研究に取り組んでいる。この技術には、エンターテインメントから建築に至るまで「数百もの使い道」があるはずだと彼は語る。
  この新技術に用いられているのは、ニューラルネットワークを使って数枚の2Dスナップ写真を読み取り、そこから3Dイメージを生成する「ニューラルレンダリング」と呼ばれる技法だ。CGとAIを巡るさまざまな概念の融合から生まれたこの技術への関心は、20年を境に一気に高まった。この年の4月、UCBとグーグルの共同研究チームが、ニューラルネットワークに数枚の2D写真を見せるだけで、同じ場面を非常にリアルな3Dイメージで再現できることを実証してみせたのだ。
  大気中を通過する光の動きを利用したこのアルゴリズムは、3D空間の各データポイントの密度と色を計算するよう設計されている。これにより2D画像をどこから見てもリアルな3Dイメージに変換することが可能になったのだ。

  この技術の核となるニューラルネットワークは、12年の学術コンテストで公開された2D画像のピクセルを分析する画像認識アルゴリズムと同種のものである。新たにつくられたこのアルゴリズムは、2Dのピクセルを「ボクセル」と呼ばれる3次元ピクセルに変換するという。Neural Radiance Fields(神経放射輝度フィールド、略称NeRF)と命名されたこの技術を紹介する動画は、多くの研究者たちをうならせた。
(2)
  「20年にわたってコンピュータービジョンの研究に携わってきましたが、この動画を観たときは『いやあ、これはすごい』と声が出ました」と、ジョージア工科大学教授のフランク・デラートは語る。
  コンピューターグラフィックスを研究する者なら誰もが、この技術の革新性を認めるに違いないとデラートは語る。リアルで詳細な3Dイメージを完成させるには、たいてい何時間にもわたる面倒な手作業が必要だ。ところが新方式の登場により、ほんの数分でごく普通の写真からこうした3Dイメージを作成できるようになったのである。
  これまでにない方法で画像を合成したり、出来上がった合成画像を自在に動かしたりすることも可能になった。「非常に独創的で価値のある技術です。誕生からわずか2年の技術にこうした賛辞が与えられるのは、極めて異例なことです」と、デラートは言う。
  デラートは、この新技術の登場後に生まれたアイデアの多さには、目を見張るものがあると語る。例えば、数枚の静止画を基に人物の頭部をぐるっと回っているように見せるムービングセルフィー(この新技術の名前にちなんで「nerfie」とも呼ばれる)、1枚の写真から3Dアバターをつくる、シーンの照明を自動的に変更する方法など、さまざまなアイデアがある。
  そしてNeRFは、驚くべきスピードで産業界に浸透してきた。NeRFの研究者のひとりで、現在はグーグルに所属するベン・ミルデンホールは、現在の研究開発の隆盛について「ゆっくりと、大きな波がきているようだ」と表現している。
メタバースの景観が変わる
  AIやゲームに用いられる半導体のメーカーであるエヌビディア(NVIDIA)の研究員たちはこれまでに発表した論文のなかで、写真を集めて3Dイメージを作成したり、アニメーションにより本物らしい質感をプラスしたりといったNeRFの活用例を挙げ、この技術がビデオゲームをいっそう進化させるだろうと述べている。

  また、フェイスブック(現社名はメタ・プラットフォームズ)はNeRFと類似の技術を開発し、最高経営責任者(CEO)のマーク・ザッカーバーグがしきりに喧伝するメタバースの景観をさらに充実させようとしている。メタのチーフAIサイエンティストで、12年にAIの世界を一変させたこの技術の先駆者でもあるヤン・ルカンは、こうした取り組みを「最高に素晴らしい」と評し、その成果に「心から感動している」と語る。
  NeRFが特に真価を発揮するのは、現実世界の機械類に採用された場合なのかもしれない。ロボットの把持(物を掴む)性能研究の世界的権威のひとりであるUCBのゴールドバーグは、同僚の研究者たちとともにNeRF技術を使って透明な物体を認識できるようロボットを訓練した。通常、透明な物体は光の反射のせいで認識しづらいが、ビデオ画像を基に物体の形状を推測させることで、こうした訓練が可能になったのだ。
  自動運転技術を開発するメーカーも、この技術を採用し始めている。テスラのAI担当ディレクターのアンドレイ・カルパシーが21年8月のプレゼンテーションで語ったところによると、同社は道路上で起こりうるあらゆる事象を捉えて対処できるよう自動運転アルゴリズムを訓練するために、NeRF技術を駆使して必要な3D映像を作成しているという。
(3)
物理的な認識も“人間並み”に?
  NeRFの背景にある考え方は、AIそのものにとって重要なのかもしれない。現実世界を正しく認識するには、物理的な理解が不可欠だからだ。
  「コンピューターグラフィックスから生まれたこれらの技法は、AIに多大な影響を与えています」と、マサチューセッツ工科大学(MIT)の教授で学習や推論といった人間の行為の裏にある計算原理について研究しているジョシュ・テネンバウムは語る。
  テネンバウムは、このほどMITの助教授に就任したビンセント・シッツマンの研究を紹介する。シッツマンらのグループは、限られた数の2D画像を基にニューラルレンダリングの技法を用いて物体の3Dイメージを生成する発想を、19年に初めて披露した。
  シッツマンらの研究のテーマは、本物そっくりの完璧な3Dイメージを作成することではなく、不完全な写真から物体のおおよその形状を推測するアルゴリズムをつくることだった。これは人間が習慣的にこなしていることだと、テネンバウムは言う。「例えば目の前にあるコーヒーカップを手に取ろうとするとき、手が近づいていくと同時に、人間の知覚システムは自然にカップの背面がどの辺りにあるかを推測しています」と彼は言う。
  さらに最近では、シッツマンやハーバード大学の研究フェローであるセモン・レチコフをはじめとする研究者たちが、より計算効率の高いニューラルレンダリングの技法を発表している。彼らが研究している方法を用いると、AIプログラムは自らが作成した3Dイメージを基に物体を識別できるようになり、過去に見たものとまったく異なるデザインであっても、それをクルマやカップとして認識できるようになるという。

  つまり、NeRFとそれに関連する数々の概念によって、AIは最終的にこの世界のあらゆることをいまよりさらに洗練されたやり方で学習するようになるかもしれないということだ。その道の先には、どんなに複雑かつ不慣れな状況においてもロボットたちが不具合を起こさずに働いてくれる未来が待っているのかもしれない。
  テネンバウムによると、周囲を見回しているときの人間の脳がNeRFと似た働きをしていることを示す認知科学上の裏付けもあるという。NeRFには「複雑な計算が使われています」と彼は言う。「しかし、人間の脳も同じように複雑なのです



2021.10.13-産経新聞-https://www.sankei.com/article/20211013-KMAW6XEWEVLT7MVACPSRMYT2HQ/
<独自>「新資本主義会議」AI開発の平野氏起用へ

  岸田文雄首相は13日、看板政策である「新しい資本主義実現会議」のメンバーにAI(人工知能)開発の「シナモン」の平野未来(みく)社長CEO(最高経営責任者)=(37)=らを起用する方針を固めた。実現会議のメンバー約15人のうち半数近くを女性が占める

  シナモンはAIを使って仕事の効率化を図る技術で注目を集めている。同社を起業した平野氏は2児の母で、政府のIT総合戦略本部の本部員や税制調査会特別委員を経験している。


2021度版HP-https://ai-market.jp/services/ai_development_company/
AI開発に強い開発会社、プロ厳選の13社!【2021年最新版】

  自社ビジネスにAI(人工知能)を活用・導入して売上向上、業務改善を検討されている企業では、AI開発およびAIのPoCをどの会社に外注・委託すべきかを迷われている企業も多いのではないでしょうか?
  また、AI開発を行えるシステム開発会社を比較、検討する上で、特徴の違いがわからなかったり、費用感が見えなかったり、専門的な用語でよくわかなかったりして、選定がうまく進まないという課題をお持ちの企業もいらっしゃることでしょう。
  そこで今回は、特徴や実績・事例などを、AI Marketのプロのコンサルタントが1社1社Webサイトの調査やインタビューを通して、おすすめのAI開発会社を厳選しました。
  また、AI Marketでは、AI開発会社の選定サポートや適切な会社の紹介も行っています。AI開発会社の選定に迷ったり、依頼方法がわからなかったら、AI Marketの専門のコンサルタントが適切な会社選定を無料でサポートしますので、いつでもお気軽にご相談ください。記事には書けない費用感なども含めてご案内致します。


2021.06.24-朝日新聞-https://www.asahi.com/articles/ASP6R7FDQP6RUHBI00R.html
空飛ぶ殺人ロボット、戦場で使用か AI兵器、世界初?

  北アフリカ・リビアの内戦で軍用の無人小型機(ドローン)が、人間から制御されない状態で攻撃をした可能性があることが、国連の安全保障理事会の専門家パネルによる報告書で指摘されていたことが分かった。人工知能(AI)を用いて、自動的に相手を攻撃する兵器が戦場で用いられたとしたら、世界初のケースになるとみられる。

   専門家パネルの報告書は、今年3月にまとめられた。報告書は、リビア暫定政権が昨年3月に軍事組織を攻撃した際、トルコ企業が開発した「自律型致死兵器システム(LAWS)」と呼ばれる無人小型機によって追尾攻撃が行われたと指摘した。このLAWSについて「操縦者とつながっていなくても、標的を攻撃するようプログラミングされていた」としており、AIが攻撃を行った可能性を示唆している。情報源や、死傷者が出たかについては記されていない。

   米国の専門誌「原子力科学者会報」は5月、この報告書について「空を飛ぶ殺人ロボットが使われたかもしれない」と報道。「死者が出ていた場合、AIを用いた自律型兵器が殺害に用いられた、歴史上最初の出来事になる可能性が高い」と位置づけた。
   一方、拓殖大の佐藤丙午教授(安全保障論)は「LAWSとは、指揮管制システムから攻撃、その評価までの全体を指す。その中で顔認証などで標的を定め、追跡、攻撃するという機能を規制しようというのが国際社会の流れだ。報告書によると、ドローンのような無人兵器が戦場に現れ、脅威を与えたことは事実かもしれないが、具体的な行動は書かれておらず、LAWSではなかったのでは、という印象だ」という。

   ただ、佐藤氏は「小型ドローンが勝手にターゲットを認識し、追いかけて殺害する、という可能性のある兵器が戦場に出てきたという点は、LAWSへの懸念そのものの構図に当てはまる」と指摘。「兵器開発を止めることは難しくても、拡散や使用をいかに防ぐかが重要で、軍備管理・軍縮の枠組みで取り組むしか道はない」と語る。
   LAWSをめぐっては、地雷など非人道的な兵器を規制する特定通常兵器使用禁止制限条約(CCW)の枠組みで国際的な規制が模索されてきた。「コロナ禍で2年近く止まっている議論を加速するべきだ」とした。
   米ニューヨーク・タイムズも原子力科学者会報の記事の筆者の見方を紹介しながらも、「報告書では、ドローンがどれだけ独立して行動し、人間がどれだけ監視・制御していたか分からない」として、評価に慎重な別の専門家の見方も紹介した。ただ、この専門家も「自律型兵器システムについては議論をすべきか? 当然だ」としている。(中井大助=ニューヨーク、荒ちひろ)


2021.06.23-Yahoo!Japanニュース(KYODO)-https://news.yahoo.co.jp/articles/92a99403f82afa8cb57716db61e8f54330fcfd72
殺人AI兵器、世界初使用か 昨年リビアで国連報告書

  人工知能(AI)を持ち、人間の意思を介在させずに敵を自動的に攻撃する「殺人ロボット兵器」が昨年春、内戦下のリビアで実戦に使用されたとみられることが国連安全保障理事会の専門家パネルの報告書で22日分かった。
  トルコ製の小型無人機で、兵士らを自動的に追尾、攻撃した。死傷者など被害が出たかどうかは不明。
   「自律型致死兵器システム」と呼ばれる殺人ロボット兵器の実戦投入が確認されたのは世界初とみられる。倫理面からの批判は必至で国際的な規制を求める声が強まりそうだ。
   報告書はリビア北部で墜落した無人機の残骸の写真を掲載しており、パネルは回収した残骸を分析したもようだ。


2021.06.10-産経新聞 THE SANKEI NEWS-https://www.sankei.com/article/20210610-AYCDHQ5USFJK5CCEMV67PCRQHE/
京セラが無人レジシステム AIの画像認識活用

  京セラは10日、人工知能(AI)を活用した画像認識型の「スマート無人レジシステム」を開発したと発表した。カメラを通して約6千種類以上の商品を見分け、商品の一部が隠れても識別が可能。労働現場での省人化や非接触技術の需要が高まるなか、自動運転を支える物体認識技術を応用した。

  1台のカメラとパソコン、ディスプレーで構成される。AIがカメラを通して商品の特徴を瞬時に見分け、形や色に個体差がある野菜なども識別。商品が重なるなどして面積の約4割が隠れていたり、手に持った状態でかざしたりしても正確に認識できる。
  従来の物体認識技術では、新商品の特徴をAIに学習させる際に、既存の商品も含め全て学習し直さなければいけなかったが、今回のシステムでは新商品の学習のみで済み、作業時間を大幅に削減できる。また、多数のカメラの設置や、商品へのICタグの貼り付けが必要な他の無人レジ方式に比べて導入コストを大幅に抑えられる。

  少子高齢化に伴う労働人口の減少や、新型コロナウイルス禍での感染防止の観点から、流通業界で省人化や非接触技術の需要が高まっており、同社が持つ自動車の自動運転を支える物体認識技術を応用して開発。令和5年以降にコンビニやスーパー、企業の社員食堂などへの導入を目指す。


2021.04.22-日本経済新聞-https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGR229E50S1A420C2000000/
EUのAI規制案、リスク4段階に分類 産業界は負担増警戒

  欧州連合(EU)が人工知能(AI)の利用を制限する包括的な規制案を公表した。個人の自由や権利の保護を重視し、リスクの高いAIの使用には「事前審査」を求める。違反すれば巨額の罰金が科されることになり、産業界では早くも負担増への警戒が広がる。

  「新たなAIのルールは合理化される必要がある」。EUの欧州委員会が規制案を公表した21日、IT(情報技術)関連企業などで構成する団体「デジタルヨーロッパ」がウェブサイトで懸念の声を上げた。
  同団体には独シーメンスや米グーグルといった欧米企業、日本の日立製作所など80社以上が名を連ねる。規制案の公表前から「(個人情報保護の厳格化を求める)一般データ保護規則(GDPR)から教訓を学んだのか」と、コスト負担の増加などに対し、警戒感を示していた。

  規制案では人間の生命や基本的な権利に与える影響の大きさをもとに、AIがもたらすリスクを禁止高リスク限定的なリスク最小限のリスク――という4段階に分類した。
  最も厳しい「禁止」は、政府が個人の「格付け」にAIを用いることなどが対象となる。個人の信用度を評価する仕組みとして、中国アリババ集団傘下の金融会社アント・グループが取り入れた「芝麻信用」などが知られる国家がこうした手法を用いれば、民主主義の根幹が崩れかねないとの判断だ

  警察などが顔認証の技術を使い、公共の場で市民を「常時監視」することも原則禁止になる。顔認証技術は人種や性別によって精度に差が出ると指摘されてきた。米国では2020年の白人警察官による黒人男性暴行死事件を受け、警察による顔認証の利用に批判が集まった。この結果、米アマゾン・ドット・コムなどが関連事業の停止や撤退に追い込まれた。

  「高リスク」の対象は幅広い。運輸やガス・水道関連の重要インフラ、教育現場での試験評価、ロボットを使った手術、採用での履歴書管理、ローンなどに絡む信用調査、移民・難民に関わる書類の管理などに使うAIが該当する。
  対応は難しい。重要インフラに組み込まれるAIでは、航空や鉄道、エネルギー業界に広く影響が及ぶ可能性がある。採用活動などに使うAIについても、該当する企業は多数にのぼるとみられる。

  規制案では、こうした利用は第三者機関などの事前審査を経る必要がある。適切なデータの使用や消費者への十分な説明、人間が監視できる仕組み、などが求められ、企業にとっては対応に向けたコストが膨らむ恐れがある。
  「限定的なリスク」は、深刻な危険はないAIが分類される。言語分野でAI技術を用いた「チャットボット」のようなシステムが対象となる。企業が消費者からの問い合わせに答える目的などで使っており、人間ではなく「AIが対応している」ことの明示などが必要となる。

  最も段階が低い「最小限のリスク」では、既存の法令を満たしていれば追加の対応は必要ない。迷惑メールを除去する目的での用途などが含まれており、欧州委は「大多数のAIはこのカテゴリーに属する」と説明している。
  EUは今回の規制を設けることで、AIを巡るルール形成で主導権を握る狙いがあるとみられる。ただ規制案に対しては日本政府内でも「厳しすぎる」と、混乱を危惧する声が上がる。産業界からも反発がさらに強まる可能性がある。
  規制案が法律になるには、欧州議会とEUの閣僚理事会の承認が必要だ。一部の欧州議員からは「あいまいな規定が多く、十分な審議が必要」との声が上がっており、成立までには時間がかかりそうだ。
(AI量子エディター 生川暁、ブリュッセル=竹内康雄)


2021.03.17-SciencePotal CHINA-https://spc.jst.go.jp/hottopics/2104/r2104_yang.html
顔認証産業の闇 軽視されるリスク(その1)
(2021年03月17日 楊智傑/『中国新聞週刊』記者 神部明果/翻訳)

  「目の前にある顔認証機器は、あなたの顔をスキャンしさえすればあなた自身より正確に銀行口座の残高を把握できる」。顔データが流出し他のデータと関連付けられれば、その後には深刻な結果が待ち受けている。

  2020年3月、集合住宅のマンション棟のエレベーターに貼られたある公告が清華大学法学部の労東燕(ラオ・ドンイエン)教授の目に飛び込んできた。集合住宅の各ユニットの入口にはまもなく顔認証出入管理システムが設置されるというものだ。公告の下部にはQRコードがつけられており、住人自身が利用登録をおこない、顔、身分証および不動産権利書をアップロードするよう要求していた。労教授はこれまで、職業的本能から顔認証の過度な活用については断固として反対してきた。そこで不動産管理会社と住民委員会に法的な書簡を送付し、同意なく個人の生体情報を収集することは現行の法律の規定に違反するとの注意喚起をおこなった。労氏、街道〔行政区分としての居住区〕、家主委員会および不動産管理会社の四者「交渉」の結果、この集合住宅における顔認証出入管理の推進計画は無期延期となり、いまもまだ開始されていない。

  労教授に限らず、顔認証にはっきりと反対の立場を表明する有名大学の法学部教授がますます増えている。彼らの懸念はいまや徐々に現実のものとなりつつある。顔情報取引を中心とした闇の産業チェーンは、実在するだけではなく猛威を振るっているのだ。中国中央テレビの最近のニュース報道によると、あるインターネット取引プラットフォーム上では2元で何千枚もの顔写真が購入でき、写真の本人は振り込め詐欺や財産詐取の被害にあうおそれがあり、顔情報がマネーロンダリングや暴力団などの違法犯罪行為に利用される可能性さえあるという。「目の前にある顔認証機器は、あなたの顔をスキャンしさえすればあなた自身より正確に銀行口座の残高を把握できる」とまでいわれ、顔データが流出し他のデータと関連付けられれば、その後には深刻な被害が待ち受けているのだ。
 「顔認証をめぐるリスクは想像を超えるものだ」と労教授はいう。「あなたは誰が顔データを収集しているのか、またどのような情報を収集しているのかを知らない。相手が何を保存したのか、どう利用するかも知らない。すべてが闇に包まれている」
「顔」が盗まれる
  「3万枚にのぼる顔データベース、15万件の記録。メインはエンベデッドシステム業界のディープラーニングアルゴリズム。顔認証の精度は99.97%以上、認証速度は200ミリ秒以下を達成。顔認証端末に高精度体温測定サーモグラフィーモジュールおよび顔認証アルゴリズムを組み合わせることで、顔認証と非接触体温測定の2in1機能を実現」。これはある顔認証・体温測定一体型端末の製品紹介文だ。こうした製品は今年、新型コロナウイルス感染症の拡大により爆発的にヒットし、ショッピングセンター、オフィスビル、各種機関、地下鉄・鉄道の駅入口に大量に出現した。体温測定に加え、こうした製品で忘れられているもう1つの機能は顔情報の収集だ。
  ユーザーの同意を得る少数のソフトウエアまたはシーンを除き、多くのシーンで顔情報収集はこっそりと実施される。「一部のショッピングセンターは顔認証技術を運用し、顧客の動態と購入手段情報を収集している」。「一部の大学は顔認証技術を運用し、学生が顔を上げる割合、わずかな表情、授業中の姿勢を収集している」。「顔画像分析に基づいた顔の入れ替え、バーチャルメイク、性格判断、健康状態予測などのアプリケーション」。南方都市報のAI倫理課題チームとアプリ特別取締業務チームが発表した「顔認証応用公衆調査研究レポート(2020)」は、こうしたシーンを列挙し、そこでおこなわれている「こっそり」とした収集方法に多くの人が拒絶反応を示したと報告している。
 「データ収集段階からみると、顔認証は無意識性と非接触性という特徴を備えており、遠距離でも機能する。さらに長期にわたり大規模にデータを蓄積してもユーザーに察知されず、不正アクセスのリスクが非常に高い」と冒頭の労教授は論文の中で分析する。
  データ収集は顔認証産業では最も重要かつ優先される作業といえる。顔認証精度の向上は大量の顔データの「インプット」にかかっているからだ。複数の技術者は本誌に対し、技術開発の初期において、データは主に機関または大学の実験室の公開データセットから入手しており、志望者からの有償での収集も企業にとっての重要な手段だったと語った。
  人工知能を活用するテックカンパニー「雲従科技〔CloudWalk〕」の責任者によれば、同社は顔認証技術の向上のため91のカメラからなるマトリクスを利用し、2年間に1,000人分、1人あたり20万枚、合計2億枚の顔写真を収集したという。収集データはさまざまな表情や身なりをした人々の様子を広範囲に捉えており、逆光や陰になって顔が暗くよく見えない写真なども収集されていた。
  しかしこうしてオフラインで収集したデータでもはるかに不十分であったため、同社はさらにインターネット上で1,000万人分のおよそ10億枚の顔データを入手したうえで、機械学習のデータベースに入力している。こうした膨大なデータをもとに、同社の顔認証精度は68%から99%にまで向上した。
  クローラーツール〔ネット上を巡回しデータを自動収集・整理するプログラム〕でインターネット上に公開されている写真を入手する手法は業界全体で一般的となっている。コンピュータービジョンと機械学習の研究に取り組む中国科学院コンピューティング技術研究所の山世光(シャン・シーグアン)研究員は、顔認証技術関連企業の中科視拓〔Seetatech〕の創業メンバーの一人でもある。山氏は以前、人々がネット上にアップロードした2、3枚もしくは十数枚の写真を入手できれば、その人物のデータをアルゴリズムの能力向上に用いることが可能と述べている。
  過去にマイクロソフト・リサーチ〔MSR〕に勤務していた黄昊(ホアン・ハオ)氏(仮名)は取材に対し、現在の顔認証モデルが最も必要としているのはクオリティの低いデータであると述べた。例えば画角の広い写真、暗い写真、撮影時からかなり年数がたった写真などだ。こうした企業はSNSサイトにあるような人々がポーズを取ったクオリティの高い写真を入手することはほとんどなく、ダイレクトに生活シーンの中にカメラを設置し撮影・顔認証を実施するという。予定調和から外れたデータが最も優れた効果を発揮するというのだ。
  多くの顔認証業界関係者は、中国が顔認証技術で世界のトップを走る理由について、インターネット上の膨大なデータの存在および相対的に緩やかなインターネット環境の恩恵をある程度受けているためと述べる。ネット上の写真は「主体的に公開」されているものであり、こうしたデータを利用してアルゴリズムを訓練することは「プライバシーの侵害に該当せず」、企業は顔以外の個人情報を入手できないというのが彼らの考えだ。
  中国科学院自動化研究所の研究員、北京智源人工智能研究院AI倫理センター主任、国家次世代人工智能管理専門委員会委員を務める曾毅(ツォン・イー)氏は、こうしたクローラーツールによるデータ収集方法には正当性がなく、かつ合法的でもないとの見方を示す。「それ以上に信じがたいのは、テック企業が単に写真のみを収集し、ネット上の他の個人情報を入手していないということだ」。曾氏によれば、ネット上で収集されたデータはまず整理しタグ付けされた後、アルゴリズムの訓練に利用されるという。1枚の写真には例えば女性、成人、アジア人といった複数のタグが付けられる。SNSサイト上にある生年月日、卒業校、職業などを含む一部データ情報はすべて写真の解釈のために用いられ、データのタグ付けに役立てられる。
  2020年1月には、米国の顔認証ソフトウエア企業Clearview AIが同社の開発した顔認証アプリケーションをめぐり業界の批判の的となった。同アプリの利用者は1人の人物の写真をアップロードするだけで、ネット上に公開されている同人物の写真およびサイトのリンクを発見できるというものだ。さらに恐るべき点として、このアプリは30億枚以上の写真から構成されるデータベースをもとに、同人物の名前、住所、これまでの活動内容や人脈をも識別できた。
  同社によれば、こうした写真はフェイスブック、ユーチューブ、ツイッター、インスタグラムおよびその他の数百万にのぼるウェブサイト上から収集したという。この1年前には600以上の法的機関がClearview AI社のソフトウエアの使用をすでに禁じている。上述の大手IT企業も同社アプリからのアクセスをブロックした。
(※本稿は『月刊中国ニュース』2021年3月号(Vol.109)より転載したものである)


2021.03.17-SciencePotal CHINA-https://spc.jst.go.jp/hottopics/2104/r2104_yang2.html
顔認証産業の闇 軽視されるリスク(その2)
(2021年03月17日 楊智傑/『中国新聞週刊』記者 神部明果/翻訳)

「顔」が売られる
   曠視科技〔MEGVII〕、商湯科技〔センスタイム〕、依図科技〔YITU〕、雲従科技の4社は、中国のコンピュータービジョン〔CV〕業界における4匹の小さな龍と称されている。これらのAIスタートアップ企業は顔認証産業の川中に位置している。同じフィールドで競争している企業にマイクロソフト、BAT〔バイドゥ、アリババ、テンセント〕、Googleといった大手IT企業があり、こうした企業は黙っていても大量のデータが手に入る。顔認証事業を手掛けるスタートアップ企業もこうしたデータを喉から手が出るほど強烈に欲している。
   AI技術関連会社がどのような形で顧客と提携しているか、顔データが誰によって入手され、どう保存されているかは社会の大きな関心を集めているものの、依然として不透明な状態にある。曠視科技の「Face++人工知能オープンプラットフォーム開発者サービス契約」にはかつて、同社はユーザーのデータを保存したうえで、同社およびその関連会社の内部研究の目的に利用する権利を有しているとの記載があった。そうしたデータは「主に顔認証の精度やアルゴリズムの向上および当社の製品とサービスの改善に利用される」という。
   雲従科技の関連責任者は取材に対し、われわれのような会社が顧客にサービスを提供する際、どんな契約モデルであったとしても、一般的にデータはすべて顧客側に保存されており、顧客がデータをわれわれ顔認証技術関連会社に提供することを望むはずがないと説明した。「顧客のなかでもとくに銀行や警察はイントラネットをもっており、われわれのサーバーはいずれも彼らのイントラネット内に存在する。それは彼らの私有サーバーに相当するものであり、データが外部に流失することはありえない」
   とはいえ、初期の顔認証技術関連企業の一部はデータの保護をおろそかにしていた。黄氏は2015年、ある企業の顔認証へのタグ付けが他の企業に外部委託されており、あるウェブサイト上で全データが直接閲覧できるようになっていることを発見した。このデータ流出は業界関係者のみが把握しており、彼自身も一部データをダウンロードしたものの、間もなくこのセキュリティホールは修復されたという。黄氏によれば、データの保護にはコストがかかり、これらはスタートアップ企業にとって軽視できない費用だと説明する。さらに重要な点は、データの過度な保護が多くの企業にとっては顔認証技術の発展の障害になるという事実だ。「一部企業はサーバーからデータを取得するほかに方法がない。もし自身のコンピューター上でビジュアライゼーション(データ可視化)をおこないたいと思ってもデータは入手できない。これはすなわち分析手段がいくらか減るということだ」
   流出したデータの多くは、顔情報を売買する闇市場に流入している。『北京青年報』は以前、ある売り手がネットショップで販売していた「顔データ」には2,000人分の肖像が含まれており、1人につき50~100枚の写真からなる合計17万件のデータには有名人だけでなく職業も年齢も異なる一般人も含まれていたと報じた。写真ごとにデータファイルが付されており、目、耳、鼻、口、眉毛などのパーツ情報まで含んでいたという。その売り手は記者に対し、こうした顔データの一部は検索エンジンから入手したものであり、国外のソフトウエア企業のデータベースから入手したものも一部存在すると話している。
   さらに深刻なのは、ますます多くの顔データがクラウド上にアップロードされ、データ流出または違法利用の可能性が大幅に高まり、運営側スタッフによるデータ窃取、データベースへのハッカー侵入、企業の破産・倒産後におけるデータベースの投機的な転売といった可能性も排除できないことだ。
  「データ保管の段階からみれば、いったん収集されたデータが適切に保護されなければ大規模な流出につながるだろう。たとえ合理的なデータ保管措置が講じられたとしても、ハッカーの侵入による流出の危険性は依然としてぬぐえない。個人の生物学データは安定的かつ不変的であるため、いったん流出すればこれに関するリスクと危害は不可逆的なものとなり、有効な挽回方法もない」。労氏は顔データの流出によってもたらされる潜在的リスクは携帯番号や口座番号の流出よりはるかに深刻だと断言する。顔、声、虹彩などの生物情報が流出しても、それらを変更する術は存在しないからだ。
個人情報とのひも付けで高まる危険性
   中商産業研究院のあるレポートでは、中国の生体認証技術(顔認証技術を含む)の市場規模は2020年300億元を突破すると予想されていた。顔認証をめぐってはすでに基礎レベル(チップ、アルゴリズム、データ)、技術レベル(動画の顔認証、画像の顔認証、データ比較検査)、応用レベル(ハードウエア、アプリケーションおよびアプリケーションプラン)からなる完璧な産業チェーンが構築されている。
   データ流出の影響は甚大であり、多くの業界関係者は、単なる個人の写真だけでは大きなリスクとならないが、それに個人情報がひも付けられた場合の被害は非常に深刻だと指摘する。
   顔写真と個人情報のマッチングの経路はますます多様化している。「1つ目の経路は決済ソフトウエア。ソフトウエアは元々個人情報を抱えており、これらに顔写真が加わることでマッチングが可能となる。2つ目に工業団地や観光地。こうした場所で身分証をかざして入場すると、それがデータベースになる。3つ目に多くの金融サービス会社。こうした会社は顧客情報を権威ある機関のデータベースで検索・照合するが、一部企業は照合後それらのデータを保存し続けるため、データ流出のおそれがある」と業界関係者は分析する。
   ある専門家は、多くのシーンまたはアプリで利用者は身分証の撮影を求められるが、これは身分証と顔写真がセットになっているので最も危険であり、こうした情報の提供は可能な限り回避すべきだと注意喚起している。
   多くのメディアはこれまで、「写真の3Dアニメーション化」ツールを使えば、顔写真を「まばたきをする、口を開ける、うなずく」といった動作をおこなう顔認証動画に変更できることをスクープしてきた。個人情報をひも付けた写真の3Dアニメーション化をおこなうと、市場に出回る大多数のソフトウエアに実名登録できるようになる。これに認証コードのクラッキング手段が加われば、犯罪者がネットキャッシングや振り込め詐欺などを実行するうえでほとんど何の障害もなくなる。
  「グーグルは情報の乱用に対する懸念から、顔と個人情報のマッチングをすでに明確に拒絶している。だが他のIT企業の態度はこれほど毅然としたものではないようだ。アマゾンとマイクロソフトはいずれもクラウドコンピューティングサービスにおいて顔認証を提供しているほか、フェイスブックもこれを中核プランの一部に組み込もうとしている」。英『エコノミスト』誌が2017年に掲載した論文にはこうした指摘があった。
   ある専門家は以下のように述べる。「顔認証アプリには主に技術的なリスク(誤認リスク、人種差別、性差別の危険性、セキュリティホールへの対抗など)、乱用リスクおよび情報リスクがある。やがてアプリが普及するにつれて、『カネ』や『セキュリティ』などの面でのリスクが高まる」
乱用されるテクノロジー
   米国中央情報局〔CIA〕元技術分析官のエドワード・スノーデン氏は2017年の時点でこう予言していた。「携帯電話のロック解除をはじめとするフェイスアプリケーションの登場は、顔のスキャニングを当たり前のものに変えると同時に、必ずや顔認証の乱用につながるだろう」
   この予言はいまでは現実のものとなっている。アップルは2017年、顔認証によるロック解除をサポートする新型スマートフォンiPhoneXをリリースした。また同年には、支付宝〔アリペイ〕、京東集団〔JD.com〕、蘇寧易購〔Suning.com〕も相次いで顔認証決済機能をスタートさせた。顔認証の活用シーンはエンドユーザーのレベルで広がる一方だ。
  「規制が一切ないため、顔認証技術の活用シーンの大々的な拡大に伴い、必ず避けられなくなるのが乱用と差別〔人種差別、性差別など〕だ。セキュリティ、出入退管理、決済および認証などのよくある活用シーンに加え、顔認証技術は現在、ショッピングセンターでの顧客数統計、社区〔地域コミュニティ〕管理、年金の受領、税務認証、物品の保管、観光スポットへの出入場および劇場でのチケット確認などに幅広く使用されている。さらには学生の授業態度をモニターすることを目的に、教育分野での利用も推進されている」と前掲の労氏は論じている。
  ニーズのある政府部門と市場を奪いたい企業が「示し合わせ」、膨大なリスクを抱える顔認証アプリケーションを「至るところで開花」させているというのが労氏の考えだ。「政府の観点からいえば、顔認証はやはり便利なテクノロジーツールというのが先に立つ。求められる安全性についてはできる限り厳密な対策を講じるとしかいえない。一方で資本の側からいえば、研究開発や普及に取り組む企業が常軌を逸するほどの速度で事業を拡大しているのは、自社の市場価値や利益をできる限り引き上げるためである。この両者の密接な提携があるからこそ、顔認証技術拡大の勢いは押し寄せる洪水のようにせき止めることが不可能だと言うしかない」
  ますます多くの顔認証が生活に「侵入」している事態に対し、労氏は一貫して抗議の立場を鮮明にしてきた。北京市軌道交通指揮センターの戦明輝(ジャン・ミンホイ)主任は2019年10月29日に実施されたあるフォーラムで、北京市は顔認証技術を活用した乗客分類安全検査を実施し、安全検査職員はこれに基づき各種の安全検査措置を講じる計画であることを明らかにした。その2日後、労氏は「地下鉄での顔認証利用に関する法的リスク」と題する論文を発表し、こうしたやり方に断固として反対した。現時点でこの計画は一時的に棚上げされている。

  「データをどう収集、保存、送信、使用および処理するか、ならびに第三者への販売または提供を許可するか、ネットワーク上に置くことを認めるかどうかなど、現行の法律は一切介入していない。その結果、活用シーンの大々的な拡大で誘発されるであろうリスクもまた、何倍にも膨らむ状況が出てきている」。労氏はこれが「よくよく考えると恐ろしいこと」というレベルの話ではなく、根本的には「想像すらしたくない事態」だと断言した。(おわり)



2020.11.20-産経新聞 THE SANKEI NEWS-https://www.sankei.com/west/news/201120/wst2011200010-n1.html
偽動画「ディープフェイク」急増 一般人にも被害の懸念
(1)
  人工知能(AI)の顔認証技術を悪用した精巧な偽動画「ディープフェイク」が、インターネット上で増加し、世界中で懸念が高まっている。女性有名人のわいせつ動画や、政治家が問題発言をする動画などが作成されており、名誉毀損(きそん)や情報操作に発展する恐れもある。一方で、復讐(ふくしゅう)のために交際相手の裸の写真を流出させるリベンジポルノに悪用される可能性もあり、有名人だけでなく一般人の身近でも対策が必要だ。(南里咲)
56万円の広告収入
  「生活のためにやっていた」。女性芸能人のわいせつ動画を作成したとして、京都府警が名誉毀損容疑などで逮捕した男はこう供述した。男はアダルトビデオの出演者に女性芸能人の顔を合成した偽動画を100本以上作成。1~6月にサイトの広告収入などで約56万円を得ていたという。
  ディープフェイクはAIの先端技術「ディープラーニング(深層学習)」と「フェイク(偽物)」の合成語。2017年に米国で投稿されたことがきっかけで、広まったとされる。作成は容易で、府警に逮捕された男はネット上で無料で入手できるアプリを使用。「女性芸能人が本当に裸になっているように見えるほど精巧だった」と、男が作成した偽動画を見た府警幹部は明かす。
  このような手軽さや精巧さもあり、被害は急拡大しているが、専門家らは有名人に限らず、一般人への被害を懸念する。ネット問題に詳しい最所義一弁護士(神奈川県弁護士会)は、日本での一般人の被害は把握していないとした上で、「ネット上で誹謗(ひぼう)中傷をする人間は面白半分で行う。同じような感覚で、リベンジポルノなどに悪用されることは十分あり得る」と指摘する。
SNSの写真が素材に
  偽動画は素材となる写真が多ければ多いほど作成しやすいため、「さまざまな角度からの写真をSNS(会員制交流サイト)上に多く投稿している人は、注意が必要だ」と警鐘を鳴らした。
(2)
  また、これまでリベンジポルノの被害は実際に撮影された裸の写真が流出するケースが主だったが、府警幹部は「ディープフェイクが広まれば、裸の写真を撮影したことがない人でも、顔写真さえあれば被害に遭う可能性があり、死活問題になる」と危機感を募らせる。
  今月には、神奈川県立高校で、デジタル加工で変形させた顔の画像を拡散されるいじめを受けた男子生徒が不登校になる事案も発覚しており、ディープフェイクも同様に悪用される恐れは否定できない。米国では実際にリベンジポルノに使われた例もあり、昨年7月にバージニア州は加害者に最大1年間の懲役と2500ドル(約30万円)の罰金を科す法改正をした。
被害防止へ対策進む
  ディープフェイクが急速に増加する一方、被害を食い止めようとする動きも進んでいる。
  オランダのIT企業の調査によると、今年6月時点で約4万9千件の偽動画が存在しており、2年前の6倍以上に急増。被害者の半数は米国人だが、日本人の割合も4%を占める。国内で被害を受けた芸能人は約200人、公開されている動画は約3500本に上るとみられ、深刻な問題になっている。
  ツイッター社は3月、政治家の映像を改竄(かいざん)した動画が投稿された場合、警告ラベルを表示する措置を導入。リツイート(転載)や「いいね」を付ける前にも警告文を表示し、利用者に注意を促す。
  フェイスブック社は1月、見る人をだますことを目的とした偽動画の削除を表明。ユーチューブも2月、同様の措置を取ると発表した。米国企業が相次いで対策に踏み切った背景には、大統領選への悪影響を防ぐ狙いがあったとみられる。
  日本でも文部科学省が今年度、フェイクニュースやフェイク動画を検知して対処する技術の研究を戦略目標に掲げており、国立情報学研究所はディープフェイクを自動識別する技術の研究を進めている。


2020.2.2-dmenu ニュース(産経新聞)-https://topics.smt.docomo.ne.jp/article/sankei/politics/sankei-plt2002020018
AI関連予算に3900億円 政府、国家戦略で成長後押し

国会で3日から実質審議が始まる令和2年度予算案で、政府が人工知能(AI)戦略に基づく関連予算として文部科学省、経済産業省、国土交通省など政府全体で前年度比147億円増の約1314億円を計上していることが分かった。元年度補正予算の約2581億円との合計で約3895億円にのぼる。AIを使いこなす人材育成や新技術の研究開発、AIの社会実装などに支出し、国家戦略として成長を後押しする。
 安倍晋三首相は1月20日の施政方針演説で「AIが解析するデータのボリュームが、競争力を左右する時代だ」と述べ、この分野で世界をリードしていきたい考えを強調した。予算案には首相の意向を反映した。
 人材育成に関し、政府は令和7(2025)年にトップクラス100人を含む2千人のエキスパートを育成することを目標としている。小中学校にパソコンなどの端末を1人1台配備するのもその一環だ。AIを用いて社会や企業の課題解決に秀でた人材の育成にも取り組んでいる。
 2年度予算案には、新たに中小企業の生産性向上に向けて、そうした人材を育成、活用する事業に6億2千万円を計上した。600人の育成と、企業と人材をマッチングするノウハウの構築を目標としている。
 研究開発では、グローバル化を踏まえ、多言語翻訳技術の高度化に関する研究開発に新規で14億円を計上。前年度に計上された開発関連では、次世代AIやロボットの中核技術開発に50億円、高効率・高速処理を可能とするAIチップなどの技術開発などには94億2千万円を計上し、それぞれ増額した。
 政府は医療、農業、建設などへのAI導入も加速させたい考えで、関連予算を確保した。新規としては、保健医療分野でのAI研究開発加速に向けた人材養成に2億円を計上した。


2019.4.29-THE NHK NEWS WEB-https://www.nhk.or.jp/kenko/atc_963.html
(人工知能)が大腸がんの診断をサポート

AIの医療応用   大腸がんは内視鏡検査で早期発見   AIが大腸がんを発見   なぜAIが必要?   AIの学習方法   さまざまな画像を学習   医療分野の人工知能の研究開発・・・・・・・・・・・


日立 InspireTheNext-https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2010s/2019/03/05b04/index.html
画像診断を革新するAI技術
グローバル×デジタルを加速する技術革新








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