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人工知能（AI）

ディープフェイクに新潮流、2021年に流行しそうな事例6つ

人工知能（AI）が作成するよるねつ造映像「ディープフェイク」は当初、ポルノ映像における顔のすり替えが主要な用途と言っても過言ではなかったが、2020年には、文化の主流に影響を与えるような用例も見られるようになってきた。
「ディープ」よりも厄介だった2020年の「チープ」フェイク問題

2020年は米大統領選挙におけるディープフェイクの氾濫が大きく懸念されていた。だが、この1年を振り返ると、むしろ問題になったのは、「チープフェイク」画像があらゆる場面で拡散され、メディアに対する人々の信頼を揺るがしたことだ。
AI研究者はそろそろ「見えない労働者」問題に向き合うべきだ

最近の人工知能（AI）の華々しい成果の背後には、米国の最低賃金にも満たない賃金で、機械学習モデルに入力するデータのラベル付けなどの作業を請け負うギグワーカーたちの存在がある。こうした「見えない労働者」の現状について、ウェストバージニア大学のサイフ・サベージ博士に話を聞いた。
他者を言葉で動かす方法を学習、目的達成手段として言語を使うAI

ジョージア工科大学の研究者のチームは、自然言語処理と強化学習を組み合わせることにより、目的を達成するために言葉を使って他者に何かをさせるAIシステムを開発した。言語に満ちた私たちの世界がどのように成り立っているかを、より深く理解することにつながるかもしれない。
主張：AIはどのようにして人種差別を固定化するのか

人工知能（AI）アルゴリズムがバイアスを持つのは、アルゴリズムの訓練に使われる現実世界のデータセットに「白人至上主義」などの偏りが含まれているからだ。技術者や研究者は、使用するデータセットとアルゴリズムが反映する有害なイデオロギーに対し、責任を持たなければならない。
4ビットで深層学習、 IBMが「小さなAI」考案

最近の人工知能（AI）の研究で主流となっている大規模モデルの訓練では、膨大な計算機リソースや電力が必要となる。IBMは、AIモデルのパフォーマンスを大きく落とすことなく、4ビットでAIを訓練できる方法を発表した。
独自入手：グーグルが著名AI研究者を解雇した「問題論文」の中身

グーグルのAI倫理チームの共同リーダーであったティムニット・ゲブルが解雇（グーグルは辞職と説明）されたことは関係者に衝撃を与えた。原因となった論文は、グーグルのビジネスの中核を支える大規模な言語モデルのリスクを指摘するものだった。
売上7.9兆円のアリババ「独身の日」を新型コロナはどう変えたか？

新型コロナウイルス感染症のパンデミックはネットショッピングの行動にも大きな変化をもたらした。中国の電子商取引大手企業は、これまでのAIモデルでは予測不可能となった消費者の不規則な行動に対応するため、AIモデルの再構築を試みている。
「常識あるAI」へ新手法、言語＋視覚でBERTしのぐ

テキストだけで訓練された人工知能（AI）には限界がある。ノースカロライナ大学チャペルヒル校の研究チームは、自然言語処理とコンピュータ－・ビジョンを組み合わせる新手法により、常識あるAIを実現しようとしている。
協調型ロボットに「心の理論」は不要か？単純化で優れた結果に

ロボットを現実世界で使えるようにするための研究ではこれまで、相手の考えをモデル化して動きを予測することに重点が置かれてきた。しかし、相手の動きを単純化して把握することで、自動運転車のシミュレーション試験などでより優れた結果を出せる手法をスタンフォード大学の研究者らが考案した。
長い論文を238分の1に要約、アレンAI研の論文検索エンジン

アレン人工知能研究所は、同社の科学文献検索エンジンである「セマンティック・スカラー」に、論文の内容を一文に要約する機能を導入した。自然言語処理における直近のブレイクスルーを用いることで、各論文を平均で238分の1の分量に短縮できる。
グーグルが発見した、機械学習が現実世界で使い物にならない理由

研究室ではうまく機能する人工知能（AI）システムが、現実世界でうまく機能しないことはしばしばある。主な原因としてこれまで、AIを訓練・テストする際に使うデータと現実のデータの不一致が指摘されていたが、グーグルの研究チームは別の原因を突き止めた。
深層学習で知能は再現できるジェフリー・ヒントンに聞く

「深層学習の父」と呼ばれるジェフリー・ヒントン教授は、30年前以上前から他人とは異なる考え方を貫き通してきた。ヒントン教授が考えるAIの未来は現在も揺るがない。
AIは人種差別を強化するのか？それとも排除するのか？

テクノロジーの公平性が、人間のそれを上回ることが可能なのだろうか。米国で根強い住宅ローンにおける人種差別の問題を例に、3人の専門家が議論した。
AIチャットボットを差別主義者にしない方法

オープンAIの「GPT-3」をはじめとする最近の言語モデルは、非常にうまく人間の言語を模倣する。だが、ネット上で収集した膨大な量の会話データセットを使って訓練されているため、偏見や差別を含む発言を排除することが困難だ。解決策はあるか。
AIはどこまで人と協働できるか、AIソング・コンテストの試み

近い将来における人工知能（AI）の有用性は、人間とAIがそれぞれの強みを生かしながら協働することによって得られると考えられている。しかし、少なくとも現時点では、人間とAIのコラボレーションが容易でないことは、「AIソング・コンテスト」の審査員や受賞者の声を聞けば明らかだ。
心配すべきは未来ではないディープマインド研究者、 AIの「脅威」を語る

人工知能（AI）がやがて超知能に発達して人間を脅かす。グーグルのAI子会社ディープマインドで倫理問題に取り組む科学者は、そんな未来を心配するよりも現実の課題を直視すべきだという。
偽トランプが司会のディープフェイク新番組がスタート

ディープフェイク技術をフル活用して作られた風刺番組が米国で始まった。ホストを務めるのは、トランプ大統領そっくりの顔をしたニュース・リポーターだ。
主張：「節税」目的の自動化は社会の利益にならず、中立的な税制を

現在の米国の税法は人よりもAIを優遇している。資本よりも労働力の方が重く課税されているからだ。企業が節税を目的としてAIを導入するのであれば、生産性が向上することもないし、消費者や社会の利益にもならないだろう。書籍『The Reasonable Robot: Artificial Intelligence and the Law（合理的なロボット：人工知能と法）』からサリー大学法学部教授のライアン・アボットの主張を紹介する。
フェイスブック、100言語間で翻訳できる言語モデルを公開

ファイスブックは、英語を中間言語とせずにさまざまな組み合わせの言語間で直接翻訳が可能な言語モデルを開発した。オープンソースとして公開されている。
工事の遅れをGoPro画像から分析、建設現場向けAIが英国で活躍中

英国とイスラエルを拠点にするスタートアップ企業が、建設現場における遅れや誤りを自動的に警告する画像認識ソフトウェアを開発した。英国の大手建設会社がいくつかの大型住宅建設に利用中だ。
「汎用人工知能（AGI）」への挑戦に意味はあるのか？

深層学習が成果を収めていることで、「汎用人工知能」の実現に対する期待が高まりつつある。汎用人工知能のアイデアは、AI分野の黎明期から研究の指針となってきたビジョンであるが、現在に至るまで最も意見が分かれるトピックであり続けている。
AI学習の常識覆す新手法、ワンショット「未満」学習

AI学習モデルは、認識の正確さを向上させようとすると、訓練に使うデータの数が膨大になることが課題となっている。ウォータールー大学の研究チームは、訓練に使うデータの数を上回る数の物体を識別するようにモデルを訓練できる「LOショット学習」を考案した。
アルゼンチン政府が未成年容疑者を公開DBに登録、顔認識で追跡も

国際人権NGOの調査により、アルゼンチン政府の犯罪容疑者データベースに未成年者が登録されており、リアルタイム顔認識システムと連携して追跡に使われていることがわかった。顔認識システムは一般に子どもの顔の認識性能が悪く、子どもたちは常に誤認逮捕の危険に晒されている。
AI導入で院内死が激減、成功を導いた「現場力」

デューク大学ヘルスシステムの緊急診療科は、深層学習モデルのAIツールを導入することで、敗血症に起因する死亡件数を劇的に減少させた。ツールの成功は、技術的な取り組みはもとより、職場における力関係や政治的側面の調整をはじめとする現場での地道な活動の賜物と言える。

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