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人工知能（AI）

AI顔認識ツールからあなたの「自撮り」写真を守る方法

顔認識システムは人々がWebに投稿する写真を大量に収集して、AIモデルの訓練に使用している。個人的な写真が使用されるのを好ましく思わない研究者らは、人間の目にはわからないわずかな変更を画像に加えて、顔認識システムの訓練を阻止するツールを開発している。
深層学習の父が出した、「次のAI」の最新の答え

人工知能（AI）の分野にブレークスルーをもたらした「深層学習」のパイオニアであるジェフリー・ヒントンが、深層学習の課題を克服することを狙った、新たな手法である「GLOM」を発表した。現在の段階では仮説にすぎないが、グーグルの研究施設で初期調査が始められている。
人工知能について、倫理の次に語られるべきこと ——AIナウ創立者に聞く

人々はこれまで人工知能（AI）について、あまりに狭く、エンジニアリング的・抽象的な観点から捉えてきた。現実世界に及ぼす影響を考えると、AIは決して中立ではなく、人工的でも知的でもないと、AIナウ研究所の共同創立者であるケイト・クロフォード博士は話す。
GPT-3が「最高」で「最悪」なAIである理由

オープンAIが開発した大規模言語モデル「GPT-3」が作成する文章は、不気味なほどのリアリティで人間の書く文章を模倣できる。だが、こうした成果は主に、ニューラル・ネットワークの規模と訓練に使うデータをとてつもなく大規模化したおかげであり、現在のAIが抱える無視できない問題点も明らかにしている。
私物スマホで利用も　NY市警と顔認識企業の深い関係明らかに

Web上で無許可で集めた顔写真を用いた顔認識システムを提供していることで物議を醸しているAI企業と、ニューヨーク市警が、極めて友好的な関係を築いていたことを示す電子メールが公開された。同市警は、試用期間が終わった後も同システムを使い続け、現場の捜査で利用しており、個人所有のデバイスからアクセスしている警察官もいた。
二足歩行ロボをゼロから訓練、強化学習で＝UCバークレー

カリフォルニア大学バークレー校の研究チームは、強化学習の手法を使って、ロボットに二足歩行をゼロから習得させようとしている。人間サイズのロボットに歩行を自己学習させることで、さまざまな地形に対応する能力や、転んだり損傷を負ったりした際に回復する能力を獲得させられるかもしれない。
脳への理解なくして真の人工「知能」は作れないジェフ・ホーキンス

「パームの父」として知られる神経科学者でテック起業家のジェフ・ホーキンスは、現在の人工知能（AI）に疑問を持っている。40年近くにわたって神経科学とAIの2つの世界を行き来してきたホーキンスは、知能の仕組みを解明したといい、世界中のAI研究者に議論を呼びかけている。
ビッグから「グッド」へ発想転換を、第一人者が語るAI導入のコツ

企業はどうすれば機械学習を利用して業務を変革し、重要な問題を解決できるようになるか。AI界のパイオニアであり、新たなベンチャー会社を率いるアンドリュー・エンが語った。
巨大テック企業の「データ油井」を汚染させる方法

今日、人々がデジタル・プラットフォーム上で実行していることはすべてデータとして収集・分析され、テック企業が収益を得るために利用されている。私たちは個人では無力だが、集団で行動を起こすことで、この力関係を是正できるかもしれない。
AIボットが演じる16歳で「心を開く」訓練、カウンセラー教育に

LGBTQの若者らに向けたホットライン「トレバー・プロジェクト」は、ボランティアのカウンセラーの教育に、ノースカロライナ州出身の16歳の「ライリー」という架空の人格を備えたAIチャットボットを使用している。ただし、教育の効率を上げることだけが目標ではない。
2021重大技術：「マルチモーダル」でAIはもっと柔軟かつ堅牢になる

人間の知能はさまざまな知覚と言語能力の組み合わせから生まれる。こうしたマルチモーダルな手法を用いれば、新しい状況や問題により容易に対処できる堅牢なAIを作り出せる可能性がある。
主張：「アルゴリズム」を責任逃れの隠れ蓑にしてはならない

アルゴリズムに基づく意思決定が重要な場面で使われる機会が増えるにつれて、その社会的影響が問題視されるようになってきた。「アルゴリズム」と聞くと一般的に、客観的なデータに基づいて、人間には振る舞いを予測できないほど複雑な処理を実行していると思われがちであるが、実際にそうとは限らない。
採用ツールのバイアス問題、 AI監査人は解決できるか

AIアルゴリズムを用いて人材採用を効率化ツールが米国企業で普及してきた。ツールベンダーの中には「バイアス批判」に応え、アルゴリズムに対する監査を依頼している企業もあるが、監査人はある種のバイアスを見逃す可能性があるうえ、そのツールが職務に最適な候補者を選ぶことを保証するわけでもない。
フラクタルでAIを訓練、産総研などがデータセットに代わる新提案

産業技術総合研究所の片岡博士らの研究チームは、フラクタル図を使ってニューラルネットを訓練することで、現実の写真の大規模データセットを用いる場合と同様な結果を得られることを示した。手作業で訓練データを作成する労力と時間が省けるだけでなく、偏りを含まないデータセットを作るのに役立つ可能性がある。
逆転の発想、診断法の欠陥を機械学習で実証した新研究

機械学習は既存の不平等を永続させる傾向があると指摘されているが、カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは「逆転の発想」により、機械学習により既存の医学的知識の欠陥が明らかになる場合があることを示した。
女性を水着姿にするAIの偏見問題、ラベル付けだけが原因ではない

人工知能（AI）のバイアスに対する批判の多くはラベル付けへの批判だった。だが、画像生成アルゴリズムにはインターネットに存在する性差別・人種差別的な視点が反映されている。
オープンAI、互いに訓練することで賢くなるバーチャルロボを開発

オープンAIは、一方のAIを使って他方のAIを訓練することより、多様なタスクに対応できるようAIを学習させる手法を開発した。オープンAIが目標とする、人間が改めて訓練しなくても様々なタスクをこなせる汎用的なAIを構築する際に重要な要素となる可能性がある。
「AI倫理」をビジネスに変えるスタートアップが続々、監査を支援

AI倫理への関心の高まりを受けて、AIモデルの監査を支援するスタートアップ企業が続々立ち上がっている。モデルのバイアスを検査したり、リスクを洗い出したりして「責任あるAI」の実現を支援する。
DALL·E、CLIP——AIが描いた「アボカド椅子」が示す未来

オープンAI（OpenAI）は、説明文を入力すると、それにあてはある画像を大量に生成するAIモデルを発表した。自然言語処理と画像認識を組み合わせることで、AIをより賢くするアプローチが採用されている。
AIはまだ文の意味を理解していない——NLPの欠陥が突きつける課題

米オーバーン大学の研究者らは、言語理解能力を測定するテストで高得点の自然言語システムが、文中の単語の順序の入れ替えに気づかないことを発見した。こうしたシステムは、文中のいくつかのキーワードを拾い上げてテストの課題を処理しているだけであり、人間のように文の意味を理解しているわけではない。
自然言語処理でウイルスの変異を予測＝MIT研究チーム

マサチューセッツ工科大学の研究チームは、自然言語処理のアルゴリズムを用いてウイルスの遺伝子の変化を読み解く手法を開発した。新型コロナウイルスの新たな変異種を予測し、特定する研究を加速させる可能性がある。
ディープマインド、生物学における50年越しの難問をAIで解決

ディープマインドが開発した新たなアルゴリズムは、タンパク質の構造を原子サイズで正確に予測できる。この画期的な進歩は生物学における50年越しの難問を解決し、新薬の開発や疾病の解明に取り組む科学者らにとっても大きな進展をもたらすだろう。
2021年、「よりよいAI」を目指すための5つの提言

予想外のパンデミックが世界を襲った2020年は、人工知能（AI）が社会に与えるさまざまな悪影響が明らかになった。一方で、好ましい動きもある。2021年に期待する5つの動きを紹介しよう。
主張：今こそAI倫理に仏教の思想を取り入れよう

社会におけるAIの影響力が強まるにつれて、AIを開発・運用する際の倫理的なガイドラインを策定する必要性が高まっている。これまでにいくつかのAI倫理ガイドラインが発表されているが、そのほとんどは、西欧の価値基準に基づいたものだ。
2021年、顔認識テクノロジーとどう向き合うべきなのか？

2020年の「ブラック・ライブズ・マター」抗議運動は、これまでにも指摘されていた顔認識テクノロジーの問題点を改めて浮き彫りにした。しかし、多くの事件や禁止令にもかかわらず、同テクノロジーは広まり続けている。

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