ディープフェイク、アルゴリズムの監査、人間中心のAI、あるいは「規制」のこれから：『WIRED』が振り返る2019年（AI編）
2012年以降の「深層学習」への注目は、AIというテクノロジーへの（過剰な）期待とさまざまな議論を巻き起こしてきた。2010年代が終わるというタイミングで、いまAIに関して考えるべき論点は何か。19年に約90本のAIにまつわる記事を公開してきた『WIRED』日本版が、その今日的状況を振り返る。
TEXT BY KOTARO OKADA
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PHOTOGRAPH BY MICHELLE GROSKOPF
「AI」というテクノロジーを統括して語ることは難しい。それを取り巻く論点は多岐にわたり、ひとえに「2019年のトレンド」という言葉でまとめられないからだ。
「WIRED.jp」では約90本のAIに関する記事を出したほか、『WIRED』のメンバーシッププログラム「SZ MEMBERSHIP」でも「AI」をテーマに世界的権威ジェフリー・ヒントンやフェイフェイ・リーへのインタヴュー記事を掲載してきた（ちなみに、その論点を理解するには「WIRED.jp」での連載が書籍化された菅付雅信著『動物と機械から離れて』を読むことをオススメしたい）。
関連記事：大企業や国家ではなく、「個人」のためのAIを考える：菅付雅信、新刊『動物と機械から離れて』を語る。
AIに関する今年の大きなニュースを振り返りながら、そのいくつかの論点を紹介してみよう。
2016年、グーグルの親会社であるアルファベット傘下でAIを研究するDeepMind（ディープマインド）が開発した囲碁AI「AlphaGo」が囲碁韓国チャンピオン、イ・セドルを打ち負かした出来事は世界に衝撃を与えた。19年1月にDeepMindが挑んだのは、ゲームの領域だった。開発した人工知能「AlphaStar」が、プロゲーマーと「スタークラフト2」で闘った試合では、「10-1」でAlphaStarが勝利している。
また、コンピューターサイエンス分野のノーベル賞として知られる「チューリング賞」は、今年、ニューラルネットワークの理論を確立したジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカン、ヨシュア・ベンジオの3人に贈られた。1950年代後半に登場した「異端」の研究が2010年代の第3次AIブームを支えた「深層学習」の基礎技術となり、それが表舞台で評価された瞬間だった。
18年9月にグーグルを退職したスタンフォード大学教授のフェイフェイ・リーは、19年3月に「人間中心のAI」を提唱する研究所「Human-Centered AI Institute（HAI）」を立ち上げた。AIに関する実務家や開発者、リーダーとして活躍する人材の多様性をより豊かにし、AIにまつわる人々のリテラシーを高めることが狙いだ。
さまざまな課題も浮き彫りに
「WIRED.jp」では、AIを取り巻く課題についても繰り返し伝えてきた。現実の映像や画像を加工し偽の情報を組み込み、あたかも本物のように見せかける「ディープフェイク」は、いま向き合うべき課題のひとつだ（一方で、現実世界をシミュレーションした仮想都市は、アルゴリズムを訓練するにあたり最適だという話もある）。
また、ブラックボックス化するアルゴリズムが抱える問題も明らかになってきた。例えば、アップルが米国でサーヴィスを開始したクレジットカード「Apple Card」は、性別データはアルゴリズムに入力されていないにもかかわらず、発行時に付与される利用限度額が、男性より女性のほうが低いという課題が指摘されている。
そのような状況を踏まえながら、『あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠』の著者であるデータサイエンティスト、キャシー・オニールは「アルゴリズムを監査せよ」と世に訴えかけている。また、高度化するアルゴリズムを「説明可能」にするための取り組みとして、グーグルのある研究チームは、ニューラルネットワークが物体を識別するプロセスを可視化することに成功した。
このように、さまざまな可能性と課題が浮き彫りになっているAI技術をどのように規制するべきか。例えば、18年にマイクロソフトは顔認識技術の規制を呼びかける声明を発表している。ほかにも大手テック企業や欧州委員会なども含め、国や自治体レベル、業界団体による規制の動きが進んだのが19年の象徴的な出来事のひとつだ。
関連記事：マイクロソフトが、政府による「顔認識技術の規制」を求めて動き始めた理由
さまざまな動きがあった2019年。10本のストーリーとともに、AIにまつわる論点を振り返ろう。 AIも人間も、ともに学んで進化する：「スタークラフト2」の歴史的な闘いを読み解く DeepMindの人工知能「AlphaStar」が、プロゲーマーと「スタークラフト2」で闘った試合は、「10-1」でAlphaStarの勝利に終わった。AIの圧勝とは言い切れない条件つきの勝利だったものの、その闘いぶりはAIや社会、そしてゲーマーたちの進化に大きな期待を抱かせるものだった。その闘いの意義、そしてAIの未来を読み解いた。 「チューリング賞」が贈られるAI研究の先駆者たちは、“時代遅れ”の研究に固執した異端児だった コンピューターサイエンス分野のノーベル賞として知られる「チューリング賞」が、今年はAIの研究者としてニューラルネットワークの理論を確立したジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカン、ヨシュア・ベンジオの3人に贈られた。かつては“時代遅れ”とされていた研究を続けた異端児たちは、いかに表舞台へと躍り出ることになったのか。 これからの人工知能を、もっと「人間中心」に──気鋭のAI研究者、新しい研究所を立ち上げた理由を語る 気鋭のAI研究者として知られるリー・フェイフェイ（李飛飛）は、19年3月にスタンフォード大学で新たな研究所を立ち上げた。なぜ、「人間中心のAI」を提唱し模索する研究所の創設に至ったのか。そして何を実現しようと考えているのか、『WIRED』US版によるリーへのインタヴュー。 世界最速のスパコンが深層学習の最速記録、気象予測を新たな次元へ 米国にある世界最速のスーパーコンピューター「Summit（サミット）」が、新たな記録を樹立した。気象研究の一環として深層学習アルゴリズムを訓練させたところ、「1秒間に100京回」という史上最速の記録をマークしたのだ。このプロジェクトはいかになし遂げられたのか。そして、気象予測の未来に何をもたらすのか？ あなたは本物を見分けられる？ AIがつくった「フェイク顔写真」の驚くべき精度 本物そっくりだが実在しない人々の顔写真を、人工知能（AI）が生成できる時代がやってきた。こうした写真の真贋を人間はどこまで判定できるのかを調べるために、米大学の教授らが「フェイク顔写真判定ゲーム」をつくった。記事に掲載された写真のなかには、たったひとりだけ本物の顔写真が隠されている。あなたは見分けがつくだろうか？
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