AIのバイアスやディープフェイクが分かる【AI For Everyone】第4週をまとめてみた

Coursera
・AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)に少し興味がある
・動画を見る時間が取れない
・内容のつまみ食いがしたい
・講義を受けたけど復習したい

本記事では、そんな人のために「AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)」第4週の内容をまとめてみました。

 

ちなみに「AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)」の概要については、こちらの記事にまとめています。

講義動画は1時間半くらいありますが、この記事であれば10分もあれば読むことができますよ。

AIと社会

イントロダクション

第4週 イントロダクション - AI と社会 | Coursera

第4週で学ぶ内容について紹介しています。

  • AIと誇大広告
  • AIの限界(偏見や攻撃的手法)
  • AIと発展途上国、仕事
  • おわりに

AIの現実

AIの現実 - AI と社会 | Coursera

「熱くもなく、冷たくもなく、丁度いいお粥がいい」

これは「楽観もせず、悲観もせず、丁度いいAIの現実を見ましょう」という戒めでもあります。

楽観的すぎる: 意識を持つ、非常に賢いAIの殺人ロボットがもうすぐ登場する

→簡単に実現できることではなく、数十年、数百年先の話と言われています。

悲観的すぎる: AIはすべてを行うことができず、AIの冬が到来する

→すでに今日のAIは途方もない経済的価値を生み出しています。

丁度いい: AIはすべてを行うことはできないが、産業と社会を変革する

きちんと、AIの限界について知ることもが大切です。

  • 性能の限界
  • 説明可能性の難しさ(人間と違って、AIは意思決定の根拠を説明できない)
  • 偏ったデータによるAIの偏見
  • AIの攻撃的手法

差別/バイアス(偏見)

差別/バイアス(偏見) - AI と社会 | Coursera

「AIはどうやって偏見を持つのでしょうか?」

インターネット上の言葉をAIに学習させたところ、偏見が生じました。

男性 コンピュータプログラマー
女性 主婦

これは、AIが偏ったデータに基づいて偏った学習をしてしまったためです。このようなバイアス(偏見)が、以下のように生じると恐ろしいAIが生まれてしまいかねません。

  • 女性に対して差別的な雇用AI
    →高齢者や女性に不利な採用システム
  • 肌の色が濃い人よりも肌の色が明るい人の方が正確に動作する顔認識システム
  • 統計的ローン承認システム
    →年齢や性別、人種で不当に高い金利が課せられる
  • 有害な先入観を強化してしまう毒性作用
    →CEOで検索すると男性の顔ばかり出てくる

このようなバイアスに対処するため、現在様々な施策が考えられています。

  • 技術的な解決策
    →バイアスの少ないデータを使用する
  • システムの透明性や監査プロセス
  • 多様性を持った労働力でAIシステムを構築する

AIに対する敵対的攻撃

AIに対する敵対的攻撃 - AI と社会 | Coursera

人間なら騙されないようなことでも、AIが簡単に騙されてしまうことがあります。それがAIに対する敵対的攻撃です。

例えば、ハチドリの絵にほんの少しの変更を加えただけで、AIはハンマーの絵と勘違えることがあります。同じように、ウサギの絵を机と勘違いすることもあります。

これだけなら実際の被害はないように思いますが、恐ろしい例としては、一時停止の標識にあるステッカーを貼ると、自動運転車が標識を識別できなってしまうことです。これは非常に危険なことで、防御策を考えなければいけません。

もちろん、工場の目視検査を代替するAIのように、攻撃を受けにくいシステムの方が多いかもしれませんが、なかには詐欺やスパム検知システムのように、つねに攻撃者と防御者のせめぎ合い(消耗戦)を繰り広げている分野もあり、攻撃への防御策は考える必要があります。

AIの誤った活用(ディープフェイク、フェイクコメント)

AIの誤った活用 - AI と社会 | Coursera

AIの誤った活用方法の一つにディープフェイクがあります。

元々はハリウッド映画などで活用されるために生み出された技術ですが、ディープフェイクはその人がやっていないことをあたかもやっているかのような合成動画を作成して拡散します。例えば、トランプ元大統領とバイデン大統領が偽の討論をしているディープフェイク動画が話題になりました。

TRUMP vs BIDEN [DeepFake]

ディープフェイクと似ているAIの悪用に、フェイクコメントがあります。これも選挙活動などを妨害するために、偽のコメントを大量に生み出すもので、人間が実際にコメントするよりも効率的に広がるため、問題視されています。

また、AIによる顔認証システムを政府機関が濫用し、監視社会を築くこともAIの正しい使用方法とは言えません。これは、民主主義とプライバシーの侵害につながります。

AIと発展途上国

AI と発展途上国 - AI と社会 | Coursera

AIは発展途上国における単純労働(農業や軽作業など)を奪う可能性がある一方で、先進国が遅々として遅れている最先端技術への移行を、一足飛びに成し遂げる可能性があります。

例えば、アメリカでは固定電話の使用が一般的で携帯電話の普及が遅れましたが、中国やインドなどの発展途上国はそのようなしがらみはなく、携帯電話がすぐに普及しました

モバイル決済やオンライン教育も同様です。日本では移行が遅れている分野に、既存のシステムが定着していない発展途上国ならではの身軽さで移行できる可能性があります。

今日のAIはアメリカと中国が先陣を切っているものの、まだまだ未熟です。そのため、発展途上国にも大きなチャンスがあります。

そのためには、検索エンジンなど先進国ですでに進んでいる分野で対抗するのではなく、コーヒー製造などその国独自の産業を活かす分野でAIを活用すること大切です。

AIと仕事

AI と仕事 - AI と社会 | Coursera

2030年までに、AIによって失業する人は全世界で4~8億人もいるという調査結果があります。一方で、AIによって仕事を得る人は5~9億人いるとも言われており、生み出される仕事の方が多いという調査もあります。

ただ、やはりAIによって自動化され、なくなると言われている仕事はたくさんあります。その例として「料理人」「建設」「清掃」「運転手」などですが、仕事を失う人への救済措置が必要という議論もされています。ベーシックインカムの導入や、生涯学習の促進などです。

時代の変化の速さにより、もはや大学の4年間で学んだ知識や技術で一生食べていける時代ではなくなってきています。次々に変化する新しい時代の要請に対応するため、生涯にわたって学び続ける必要があります。

おわりに

おわりに - AI と社会 | Coursera

ここまで学んできたことのおさらいと、アンドリュー先生から受講者へのメッセージです。

  • AIの基礎
  • AIプロジェクトの推進
  • AIの社内導入
  • AIと社会

「これからもeラーニングや書籍、ブログなどを通して学習を継続しましょう」

「あなたは今や多くの大企業のCEOよりも、AIのことを理解しています」

やはり、アンドリュー先生は素敵でした・・・。ちなみに、日本ディープラーニング協会はAI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)だけでなく、G検定も主催してます。興味がある方はこちらの記事に体験記を載せていますので、チェックしてみてください。

以上、最後までお読みいただきありがとうございました。

コメント

タイトルとURLをコピーしました