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AIが顔認証を騙す!?Facebookが開発した技術とは?

最終更新日:2023/12/27

今や現代の生活において、インターネットは必要不可欠な存在になりつつあります。多くの人が日常的にインターネットを使用しており、娯楽やビジネスにおいてインターネットが活用されないケースの方が少なくなってきている状況です。

特にスマートフォンなどは多くの世代で活用されており、アプリやSNSなどを活用することで、私たちの生活は日々利便性を高めています。そんな中、若者を中心に多くの人々が使用しているSNSにおいても「AI・人工知能」の技術が活用され始めているのをご存知でしょうか。特に最近は、利便性を高める目的だけでなく「プライバシーを守ること」を目的としてAIを活用する事例も増えてきているのです。

そこで今回は、Facebookが活用しているAIの技術について詳しくご紹介していきます。ぜひ参考にしてみてください。

Facebookが活用しているAI技術とは?

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今では多くのサービスが「利便性の向上」を目的にAIを活用するようになりましたが、Facebookは「ユーザーのプライバシー保護」を目的としてAIを活用したため、大きな注目を集めました。Facebookが開発したのは、AIによって動画に加工を施し、顔認識を騙す技術です。

この技術が開発されたことにより、撮影済みの動画はもちろんのこと、ライブ動画においても人の顔を少しだけ歪ませられるようになりました。「人の顔を歪ませることに何のメリットがあるの?」といった疑問を持たれる方もいらっしゃるかもしれませんが、この技術には極めて大きなメリットがあるのです。

最も大きなメリットとして挙げられるのは、「プライバシーデータの悪用を防げる」という点でしょう。Facebookでは、これまでにプライバシーデータの悪用が多発しており、巨額の賠償金を求める訴訟なども起きています。

そこでFacebookが開発したのが、顔識別子を排除する技術です。姿勢や照明の当たり具合、表情などを自動的に修正することで、顔認識ネットワークを騙すことができるといいます。もちろん、大幅に顔が歪んでいるわけではないため、修正前後のサンプル画像を見比べても僅かな違いしか確認できません。

また、動画ごとにトレーニングさせる必要がなく、適用範囲が広いという点も大きな特徴といえます。動画に遅延が生じることも少ないため、従来通りの品質で動画撮影を利用できるのです。

 

FacebookではAIによって不適切な画像の監視を強化

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また、Facebookでは不適切な画像の監視にもAIを活用しています。Facebookには1日に約100億枚の写真が投稿されているため、当然それらを人間が目視で監視していくことはできません。そのためFacebookでは、AIを活用して投稿された画像を監視しているのです。

タイムラインやメッセンジャー上に写真が投稿されると、「この写真は暴力的なものではないか」「この写真は性的なものではないか」といったように、不適切な写真であるかどうかを瞬時に判断します。Facebookは多くのユーザーが使用しているため、中には不適切な写真を投稿しようとしているユーザーも存在するのです。そのため、AIによって写真の監視を自動で行えるのは極めて大きなメリットといえるでしょう。

FacebookにおいてAIが担っているのは「写真の監視」だけではありません。Facebookでは写真の内容を深く理解し、「いいね!」を押すユーザーが誰なのかを予測していく作業にもAIを活用しています。

例えば、犬や猫などの動物が好きなユーザーに対しては、AIが「動物が写っている」と判断した写真を優先して表示させていくわけです。その一方で、「料理の写真には興味がない、見飽きている」といったユーザーには、そのジャンルの写真の表示頻度を下げるようにしていきます。このように「そのユーザーが興味を持つ写真」を優先的に表示させていくことこそが、AIが実現しているものなのです。

また、ほかにもFacebookはさまざまな形でAIを活用しています。例えば、視覚障害があるユーザーに対しては写真内容を把握して音声説明したり、テロや自殺といった可能性がある写真や動画に対しては瞬時に検知して表示させないような対応をしたりしています。このようにAIを活用することで、ユーザーの利用満足度向上につなげているのです。

 

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FacebookなどのSNSの未来に「AI活用」は必要不可欠

今後はFacebookだけでなく、すべてのSNSにおいてAI活用が必要不可欠なものになっていくことが予想されます。なぜなら、「そのユーザーに表示させるコンテンツ」を高い精度で選別していかなければ、多くのノイズをユーザーに与えてしまうからです。

先ほどもご紹介したように、SNSを利用するユーザーの中には、不適切な文章や写真を投稿するユーザーも存在します。そのようなユーザーの投稿をフィルターにかけることができなければ、極めて危険なプラットフォームになってしまう可能性が高いのです。

また、現段階で不適切な投稿をフィルターにかけることができていても、そのAIの目をすり抜けて悪質な投稿をしようとするユーザーも存在します。そのため、現段階で不適切な投稿を遮断しているだけでは意味がなく、フィルターにかける機能を日々アップデートさせていかなければなりません。

しかし、現在の機械学習では「教師あり学習」が主流になっており、大量のデータをAIに学習させなくてはなりません。例えば、AIが犬の写真を「犬の写真」として認識できるようにするには、最低でも1万枚ほどの犬の写真を学習させる必要があります。

その点、人間の場合であれば、わざわざ1万回も犬を見なくても、5〜6回犬を見れば「これが犬なんだ」と認識できます。そのため、「教師あり学習」という手法では決して人間の能力を上回れません。

そこで注目されるのが、予測の対象となるデータ(教師)を必要としない「教師なし学習」です。「教師なし学習」の代表的な例としては、類似データをグループ分けする作業が挙げられるでしょう。無造作に配置されているものの「特徴」をAIが判断し、グループごとに分類することができるのです。

こういった「教師なし学習」の活用も、SNSの利便性を大きく向上させるきっかけになるかもしれません。

そして、FacebookをはじめとするSNSは多くの人とコミュニケーションを図れるという大きなメリットがありますが、利便性を逆手に取った悪質な犯罪も生まれています。そのような危険からユーザーを守る上でも、AIは極めて重要な役割を担っているのです。

(参照:日経ビジネス電子版 FacebookはAIなしに存在しない)
(参照:東洋経済オンライン フェイスブックのAIがぶち当たった「限界」)

 

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