AIは未だ知能に至らず？ 髙木 亮 氏  Ryo Takagi Marunouchi AI Club Executive Secretary AIという言葉が日本のお茶の間を賑わすようになってもう久しくなります。海外から日本のニュースを読むと、ほぼ毎日AIに関する情報がジャンルを問わず見受けられ、その注目度の高さがうかがえます。半面、そういったニュースを眺めていると、日本の皆さんにとってAIとは何かというぼんやりとした疑問や、AIがこのままバズワード化してしまうのではないかという不安がどうしても心に浮かんでしまいます。 では、海外ではAIの定義は既に確立されたものであるかと言えばそういうわけでもなく、AIという大きなくくりで語るメディアには今なお多少の疑問を含んだ視線を感じる今日この頃でもあります。しかしながら、欧米のメディアにおいてはAI論はある程度の潮流のようなものも見え始めているのも事実です。   昨今のアメリカにおけるAIですが、その理解が2つの大きな潮流に分離しつつあるように見受けられます。一つは、先日のAI Summitにて大量に発表されていたような、学習結果の分析をするサービスであり、もう一つは完全自動運転のような、学習結果を判別しさらに自動的に処理するといった、より複雑なサービスです。 そして、AIに関する議論として顕著な、できる・できない論は主に後者についてであり、前者に関してはもはやあって然るべきサービスという感じで、場合によっては、AIと語れるかどうかすら疑われるほどです。以前はすべてのサービスをひとくくりにして、AIに仕事を任せられるかどうかが語られていましたが、それほど前者が一般的になりつつあるのでしょう。この分野のAIマーケットはどんどん大きくなり、それにつれて仕事のしかたも変わってくると思います。 この、より単純なサービスがAIとして広く受け入れられている事実には色々理由があると思いますが、高いパフォーマンスと多方面にわたる複雑なインタラクションを語らずにサービスを語れない後者のAIと異なり、よりシンプルかつ直感的で、学習結果をある程度条件分岐の作りこみで活用可能な前者のサービスが現場で受け入れられやすいということはあると思います。こちらはどちらかというと分析サービスであり、データマイニングやBIの延長線にあるものとしても捉えやすいため、知識のあるエンジニアが使ってみたという事実も多いかと思います。現場において人手=コストのかかるサービスがAIによって自動化されたということになれば、もっと色々なところで使いたいということになり、お客様の要求に応えるべくよりよいサービスが提供されるという良い土壌が産まれていると感じます。 筆者はこの2つの違いを知識と知恵の違いに言い換えることができると考えています。ひとくくりにAIと言っても色々あり、その中でも過去事例からパターンを予測する能力(知識)を有するAIと異なり、学習結果を既にある社会秩序に合わせ適切に処理する能力(知恵)を有するAIはやはり投資規模、求められる結果共に格が違います。格が違うだけに実装にはまだまだ時間がかかるでしょうが、基礎的なアルゴリズムやサービスが充実することでいずれ実現する時は来ると筆者は考えています。しかし、それであっても大多数の日本人がAIと聞いて思い浮かぶような、知性を伴った汎用的な知能を提供するサービスはまだまだ先の話でしょう。ドラえもんは22世紀に製造された工業製品ですが、今までの実装チャートから予測するにそのリリース時期は比較的現実的なタイムラインかもしれません。   豊富な学習データを持ち、疲れ知らずのAIと言っても今はまだまだ赤ちゃんです。できることは限られますし、自動運転もまだまだです。そんなAIがたくさんの知識を活用する知恵を持ち、いずれ我々が想像するAIが産まれることを期待しましょう。ホップ、ステップ、ジャンプのように、AIが今のメインストリームである知識のサービスから知恵のサービスへと進化し、それらを統合した本格的な知能のサービスへと羽ばたくことを考えれば、AIのゴールは遠くとも、チャレンジするに値する分野であることは間違いないと筆者は考えています。 髙木 亮 氏　－Ryo Takagi －　 日本マイクロソフト社にてエンジニアとしてのキャリアをスタート。日本法人にて5年間の在籍後、シアトルのMicrosoft Corporation HQへ移籍し、Windows OSの開発に従事。在籍中にUniversity of Washington Data Science Certificateを取得。Windows OS開発に12年従事した後、現在は南フランスにある核融合関連の国際機関においてSoftware Solution Architectとして所属するほか、機械学習及び深層学習に関する、サービスへのROI評価を含めたテクニカルコンサルタントとしても活動中。

GDPRがAIに与える影響 髙木 亮 氏  Ryo Takagi Marunouchi AI Club Executive Secretary このブログをご覧の皆さんはGDPR※について既にご存知かと思いますが、皆さんが携わっているプロジェクトとGDPRとの関係について、またそのリスクについて想像したことはありますでしょうか。また、チーム内で話し合いをされたことはありますでしょうか。   GDPRはEU諸国内において個人情報をより強固に保護するために2016年に制定された規則です。詳細は本ブログでは省略させていただきますが、簡単に言うと 全ての個人情報がユーザーとの合意に基づいた使用目的以外に用いられないこと 全ての個人情報をしっかりと管理できており、透明性や可搬性が保証されること 全ての個人情報が「忘れられる権利」を履行できるための仕組みがあること これらの要素をすべて満たした状態で初めて個人情報を使っても良い、という規則です。EUの規則なのですが、筆者はほぼすべてのサービスは規則に則った実装をするべきではないかと考えています。 理由として、本規則内で監視対象となる個人情報の具体的な線引きがなされていない点があります。サービス内で利用されるデータが完全なクローズド環境で収集された・されるものである以外は、保有データに何がしかのEU関連の個人情報が紛れ込まない保証ができない限り規則遵守のリスクは高いと考えるのが現実的でしょう。皆さんのビジネスが拡大し、EUへ進出することになった際の障壁とならないためにも、あまり対岸の火事と捉えず、データ管理に関する良い機会だと思って実装を検討することをお勧めします。   AIという観点で言えば、GDPRはこれからのAIサービスにおいて重要な前提条件となります。先のブログにも記述しましたが、今現在AIと言われているものはほぼ機械学習や深層学習をベースにしたアルゴリズムです。そして、これら学習による結果をより正確なものにするためのデータとして個人情報は多用されています。多くの場合、個人情報は入力データやテレメトリーデータと共に加工され、傾向のクラスタリングに用いられ、特にインタラクティブなサービスにおいてはAIをAIたらしめる重要な要素となります。そしてその意思決定プロセスは多くの場合ブラックボックス化されており、開発者当人ですらなぜその結論に至ったかを説明するのが困難であることが多く、その場合は当然第三者に説明することも難しいという現実があります。これはデータ利用の透明性に抵触する問題であり、今後本当にGDPRが厳しく遵守されることが求められるようになれば、AIサービス上でのGDPR遵守は世界的なチャレンジになるのではないかと想像しています。 現段階においても、AIサービスを展開する上でEUからの情報だけをはじくことは技術的にも難しいこと、データ収集の点でも利益がないことなどから、体力のないスタートアップでさえ形だけでもGDPRを遵守することが求められており、開発の大きなボトルネックとなっています。罰金の額が大きいこと、同時にAIサービスは個人情報が重要かつ必要な要素であることを合わせると、個人情報を利用してサービスを運用しているプロバイダーがGDPRを遵守する姿勢を見せ続けることは非常に大切です。GDPR遵守にはそれなりのコストがかかるため、個人情報を基盤とするスタートアップが今後一時的に減少することも考えられます。 とは言え、現段階においては遵守の線引きもブラックボックス化されており、今のところは喧嘩両成敗と言った感があります。今後どうなるかは様子を見る必要があるでしょう。 AIという観点からはあまり利益の無いように見えるGDPRですが、その反面、本規則はデータエンジニアやデータサイエンティストのモラル醸成という意味では非常に有用だと筆者は考えています。アメリカの学校では(日本の大学でも同じかもしれませんが)、データサイエンスを学ぶ際に倫理的観点からデータを読み取ることについても学ぶ機会があります。多くは結果の正当性を証明するための偏りや偏見の排除といったものになりますが、どのようなデータをどのように扱うべきかという、データ倫理(Data Ethics)に関する勉強もあります。今後テクノロジが陳腐化すればサービスも多岐にわたることになるため、健全な開発コミュニティを醸成するためにも、データエンジニアやデータサイエンティストの倫理観を育むことはとても重要だと思います。 GDPRはデータ倫理に関する一つの具体的指標とも言えます。データを扱う者が倫理だけを学ぶために学校に行く時間はないかもしれませんが、仮に座学で学ばなかったとしても、組織内でGDPRを学びあうことで個々の倫理観が向上し、結果として個人情報に関する強固なコーポレートガバナンスが確立されるような良いサイクルができれば良いなと思います。また、そのサイクルが日本のAI産業全体に大きく広がることになれば本望です。   ※GDPR (General Data Protection Regulation) : EU一般データ保護規則 https://eugdpr.org/the-regulation/ 前の記事「日本におけるAIサービスの参入障壁とビジネスの可能性」 髙木 亮 氏　－Ryo Takagi －　 日本マイクロソフト社にてエンジニアとしてのキャリアをスタート。日本法人にて5年間の在籍後、シアトルのMicrosoft Corporation HQへ移籍し、Windows OSの開発に従事。在籍中にUniversity of Washington Data Science Certificateを取得。Windows OS開発に12年従事した後、現在は南フランスにある核融合関連の国際機関においてSoftware Solution Architectとして所属するほか、機械学習及び深層学習に関する、サービスへのROI評価を含めたテクニカルコンサルタントとしても活動中。