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人工知能は危険?顔認識技術で「偽ポルノ」誰でも合成可能。某サイトすでに3万人以上の登録者

 

人工知能で作られる偽ポルノ。顔認識技術で誰でも合成される危険…

Image: Jammy Photography/Shuttersrstock.com

画面のなかは、もう信用してはいけません。

芸能人のエロ画像、エロ動画流出!は世間をにぎわす大きなニュース。知名度を一気にあげる人もいれば、これが原因で華やかな世界から去る人も。もちろん、エロ画像・動画には、合成された偽物もあり、有名人には頭痛のタネ。しかし、今やマシンラーニングの発展で一般人にまでその手が伸びているようで…。

Motherboardでは、コミュニティサイトDiscord(ディスコード)やRedditにて、フェイクポルノを作る人々が増えていると指摘。人々は、有名人の合成だけではなく、好きな人や元恋人の顔をエロ画像・動画に合成しているというのです。アイディア自体は新しいものではありませんが、いまや人工知能によってよりリアルな偽ポルノができてしまうのが問題。合成に必要なソフトは無料という恐ろしさ。合成の素材となる写真も、SNSを探せばいくらでも無料で手にはいるという恐ろしさ。しかし、なにより恐ろしいのは、この合成偽ポルノの作り方などの情報を交換するコミュニティが拡大しているということ。Redditのとあるコミュニティは、すでに3万人以上の登録者がいます。Facebook(フェイスブック)やInstagram(インスタグラム)から、高校自体のクラスメイトの写真を拝借して偽ポルノ動画を制作し、出来も悪くないと自慢するユーザーまでいる始末。

昔よりも簡単に誰でもできるとはいえ、2~3枚の写真をアップロードすれば、フェイクエロ動画ができあがるわけではありません。SNSのおかげで素材は無料だとしても、そこから必要な写真を何枚も何百枚もとり、それ相当の写真編集スキルで合成しなくてはいけないのです。ただ、無料の人工知能ソフトが、ターゲットにうまくマッチしてくれるポルノ女優を探してくれはします。でも、この人工知能レベルのうまいマッチのおかげで、完成品のリアルさが増してしまいます。フェイクポルノで、何よりも問題視すべきなのはここ、リアルであるということです。

エロのパワーはすさまじいものがあり、エロなくしてテクノロジーの発展なしといっても過言ではないでしょう。ただ、その力が強いがゆえに、インターネットに闇が存在してしまうのも事実。もうどうしようもありませんよ。何をどう取り締まればいいのかもわかりません。ひとつハッキリと言えるのは、画面を通してみたものは決して信じてはダメだということ。たとえそれが、リアルタイム配信だとしても、信じてはいけない、それが今の世界なのです。

 

1. そもそも人工知能って何?

人工知能(artificial intelligence、AI)とは、人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、或いはそのための一連の基礎技術を指す。

「人工知能」という名前は1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。現在では、記号処理を用いた知能の記述を主体とする情報処理や研究でのアプローチという意味あいでも使われている。

出典:人工知能 – Wikipedia

1-1 人工知能(AI)の例

・SIRI

・自動運転車

・検索エンジン

・Watson

・自律ロボット

など。

 
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ほ・ん・や・く!
WHAT IS AI?
AIとは何か?
From SIRI to self-driving cars, artificial intelligence (AI) is progressing rapidly. While science fiction often portrays AI as robots with human-like characteristics, AI can encompass anything from Google’s search algorithms to IBM’s Watson to autonomous weapons.
SIRIから自動運転車まで、人工知能(AI)は急速に進歩しています。サイエンス・フィクションが、しばしば、AIを人間のようなキャラクターのロボットとして描写しますが、AIは、グーグルのサーチ・アルゴリズムからIBMのWatson、自律兵器まで、なんでも含みます
Artificial intelligence today is properly known as narrow AI (or weak AI), in that it is designed to perform a narrow task (e.g. only facial recognition or only internet searches or only driving a car). However, the long-term goal of many researchers is to create general AI (AGI or strong AI). While narrow AI may outperform humans at whatever its specific task is, like playing chess or solving equations, AGI would outperform humans at nearly every cognitive task.
今日、限られたタスクを実行するために設計されている(例えば、顔認証のみ、またはインターネット検索のみ、または車の運転のみ)という点で、人工知能は特化型AI(または弱いAI)として知られています。しかしながら、多くの研究者の長期的な目標は汎用AI(AGIすなわち強いAI)を作ることです。特化型AIのパフォーマンスが、チェスをすることまたは方程式を解くことのような、任意の特定のタスクにおいてでも人間より優れている一方で、AGIのパフォーマンスはほぼ全ての認知的タスクにおいて人間よりも優れています

2. 現在(2017年前半)人工知能ができること

現在の人工知能ができることについてまとめておきます。
現在注目されているのは数あるAI技術の中でも第三世代のAIと呼ばれています。
まだ「自発的に考えること」や、「自分の意見を持つこと」などはできず、喜怒哀楽の「感情」も持っていません(感情を表現することはできる)。
これからの第四世代以降のAIはそうしたこともできるようになるかもしれません。
しかし、まだまだ人工知能のリスクというものは顕在化していないようです。
ほ・ん・や・く!
人工知能(AI)のリスク顕在化のタイミング
Up until now, AI has primarily been applied to very limited contexts such as playing Chess or Go or recognizing objects in images, where there isn’t much scope for the system to do much damage. As they start to make decisions on our behalf within the real world, the stakes are much higher.
現在まで、AIは、チェスや碁をすることまたは画像内の対象物を認識することなどの、システムが大きな損害を及ぼす余地が多くない非常に限定的なコンテクストに主に適用されてきました。実際の世界で彼ら(AI)が我々を代表して意思決定をし始めると、危険の度合いは非常に高くなります

2-1 ゲームをする

ゲームで対局ができます。チェス・将棋・囲碁・麻雀などの対局型ゲームができます。

将棋のプログラムは他のゲームよりも難しいです。

将棋においては序盤に難点がありましたが今ではプロに角落ちで勝ったりしています。

2-2 好みを予測する

お客におすすめの商品を提示するバーチャル店員です。

インターネット上のオンラインストア(本)等では、利用者が過去に買った本から本を推選します。

そして、好きか嫌いかにより、おすすめの本を変えてくれます。

 
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 2-3 学習する

人工知能は知識(ルール)によって判断します。

バーチャル店員を例にすると、過去に利用者がサッカーの本を沢山買っていたとすると野球も好むのではないかと予測し、野球の本も推選するようになります。

経験に基づいて判断することができます。

ディープラーニング

近年は、「ディープラーニング」という手法を扱える強力なコンピュータとネットワークのおかげで、AIは長足の進歩を遂げています。
ディープラーニングは、コンピュータが高度な抽象概念を処理できるアルゴリズムです。
つまり今まで以上に人間らしい思考を可能にするアルゴリズムの複雑な上部構造です。
たとえば、Googleは2012年にディープラーニングを導入し、多数のコンピュータに1000万枚の画像を解析させ、ネコとはどんなものか、独力で答えを出させています。

2-4 見る(視覚判断、識別)

周囲がどのようになっているのか判断することができます。

また、人の顔を覚えて、自分の前にいる人物が誰なのかを識別することもできます。

2-5 感情を表現する

外から刺激を与える(例:話しかける)と、顔の表情が変わって感情を表現できます。

2-6 翻訳する

インターネット上で日本語を英語に変換したり、英語を日本語に変換したりすることができます。

昔のものより質もとても良くなっています。

3. 2045年問題とは

「2045年問題」とは2045年にはコンピューターの性能が人間の脳を超えるという予測です。

この予測はコンピューターチップの性能が18ヶ月(1.5年)毎に2倍になると予測した「ムーアの法則」に基づいて作られています。

ほ・ん・や・く!

2045年の人類展望

Future prospects of “2045” Initiative for society

社会の「2045年」構想の将来予測

This is the time when substance-independent minds will receive new bodies with capacities far exceeding those of ordinary humans. A new era for humanity will arrive!  Changes will occur in all spheres of human activity – energy generation, transportation, politics, medicine, psychology, sciences, and so on.

この年は、実体のない知性が、普通の人間の能力をはるかに超える能力を備える新しい身体を与えられる時です。人類にとっての新しい時代の幕開けです!-エネルギー生成、輸送、政治、薬、心理学、科学など-人間の活動の全ての領域において変化が起きます。

Today it is hard to imagine a future when bodies consisting of nanorobots  will become affordable  and capable of taking any form. It is also hard to imagine body holograms featuring controlled matter. One thing is clear however:  humanity, for the first time in its history, will make a fully managed evolutionary transition and eventually become a new species. Moreover,  prerequisites for a large-scale  expansion into outer space will be created as well.

今日、ナノロボットからなる身体が実現可能であり、あらゆる形態を取ることができるという未来を想像することは難しいです。コントロールされた物質からなるを身体のホログラム(レーザー写真)を想像することもまた、難しいです。しかしながら、一つ確かなことがあります。人類は、その歴史において初めて、完全に管理した状態で進化のステージを上がることができ、最終的に、新たな種となります。さらに、宇宙への進出を大規模に行うための前提条件もまた、整うでしょう。

出典:http://www.2045.com/news/32516.html

 

 

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3-1 シンギュラリティポイント(技術的特異点)とは

 

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引用元:http://news.livedoor.com/article/detail/14234148/ https://nandemotranslation.com/artificial-intelligence-risk