Synthetic Media(シンセティック・メディア)が新聞やスマホに次ぐ三世代のメディアとなる。Synthetic MediaとはAIで生成された動画や音声を指し、誰でも簡単にプロ並みのコンテンツを生成できることに特徴がある。いま、人間と見分けのつかないデジタル・ヒューマンが生まれている。この技術を使うとアインシュタインをデジタルに生成し、エンターテイメントやプロモショーンに応用できる。

出典: Uneeq

デジタル・アインシュタイン

この技術を開発したのはUneeq(ユニークと発音)という新興企業で、本物と見分けのつかないアインシュタインのアバターを制作した(上の写真)。これは「Digital Einstein(デジタル・アインシュタイン)」と呼ばれ、語り掛けるとアバターがこれに答える。生い立ちを紹介するだけでなく、難しい質問にも回答する。「原爆を作ったのか」と尋ねると、デジタル・アインシュタインは、「マンハッタン計画には参加していない」と説明する。

アインシュタインの声

デジタル・アインシュタインの声もAIで生成された。ここではAflorithmicという新興企業の技術が使われた。ビデオなどに録画されているアインシュタインの肉声をベースに英語の音声が生成された。ただし、アインシュタインはドイツ生まれで、ドイツ語が母国語で、英語を話すときにはドイツ訛りとなる。そのため、デジタル・アインシュタインは分かりやすい英語を話すよう加工されている。

目的はプロモーション

デジタル・アインシュタインを生成する理由は製品やサービスのプロモーションにある。現在は、チャットボットと会話しながら買い物をする「Conversational Commerce」が主流である。例えば、Facebook Messengerで花屋さんのチャットボットと対話しながら希望のフラワーアレンジメントを見つけ購入する。今年は、これをもう一歩進め、感情豊かなデジタル・ヒューマンと対話して買い物を実行する「Conversational Social Commerce」の開発が進んでいる。

出典: Uneeq

Conversational Social Commerceとは

消費者は対話する相手と感情的につながる(Emotional Connection)と、購買が成立する確率(Conversion Rate)が大きく向上するとの調査報告がある。つまり、相手に共感し好意をもつことで購買意思決定が促進され、この手法をConversational Social Commerceと呼ぶ。このため、感情を豊かに表現できるアバターが必須で、表情を変えながら消費者と対話するシステムの開発が進んでいる。従来は、専任のフェイスモデル(Face Model)やボイスアクター(Voice Actor)を雇い、撮影や編集を通じてデジタル・ヒューマンを制作していたが、AIでリアルなアバターを制作できるようになり、開発コストが大幅に下落した。

デジタル・ヒューマンを使ったビジネス

デジタル・ヒューマンの適用領域は広く、BMWはクルマのナビゲーションをUneeqの技術を使って開発している。従来のように音声ガイダンスだけでなく、デジタル・ヒューマンが表情を交えて行き先を案内する(上の写真)。また、保険会社Southern Cross Health Societyはデジタル・ヒューマン「Aimee」が顧客の質問に応対する(最後の写真)。Aimeeは表情豊かに会話し、リアルの人間と区別がつかない。また、スマホアプリでデジタル・ヒューマンがサンフランシスコの観光案内をする(下の写真)。

出典: Uneeq

著名人のデジタルツイン

Uneeqは著名人のデジタルツインの制作で使われている。デジタルツインとは実社会のオブジェクトのデジタルコピーを制作する技術で、このケースでは著名人やセレブのデジタル・ヒューマンを指す。ニュージーランドの元ラグビー選手Sir John Kirwanは同氏のデジタルツイン「Digital John Kirwan(DJK)」を制作し、メンタルヘルスの治療で活躍している(下の写真)。デジタルツインはスマホアプリ「Mentemia」で稼働し、DJKが患者と対話しながら、不眠症の治療方法を解説する。

出典: Uneeq

デジタル・ヒューマン制作方法

Uneeqはデジタル・ヒューマンを生成するためのクラウドサービスを提供している。企業はブランドイメージに沿ったアバターを選び(下の写真、最上段)、それに会話ルールを設定するだけで、人間そっくりのAIアシスタントを生成できる。また、感情を挿入するオプションがあり、デジタル・ヒューマンは設定された表情と音声で対話する。完成したデジタル・ヒューマンは企業のウェブサイトやスマホアプリで稼働する(下の写真、下段)。

出典: Uneeq

Deepfakeと倫理問題

一方、デジタル・ヒューマンの制作は倫理的に難しい問題を含んでいる。デジタル・ヒューマンはAIや機械学習の手法で生成さるが、本物と見分けのつかない精巧な偽物が出来上がる。これはDeepfakeと呼ばれ、本人になりすまし消費者を欺き、偽情報を拡散するなど危険な技術でもある。このため、EUはAI利用規約のプロポーザルを策定し、デジタル・ヒューマンの運用は透明性が必要としている。つまり、チャットボットやアバターを使う際は、人間ではなくAIであることを明示することを義務付けている。

出典: Uneeq

Synthetic Mediaの進展

人間そっくりのアバターが顧客と対話する技術は既にビジネスで使われている。IBMはデジタル・ヒューマンで銀行のコールセンター業務を代行するモデルを開発した。しかし、このシステムは高度な技術と多大な費用を要し、デジタル・ヒューマンを事業で展開できる企業は限られていた。AIの進化と共にSynthetic Mediaの開発が進み、誰でも簡単に高精度なデジタル・ヒューマンを生成できるようになった。今年はデジタル・ヒューマンがウェブサイトやモバイルアプリで活躍する年になる。特に、アインシュタインなど著名人が製品をプロモーションする利用法が増えると予想されている。

欧州連合(European Union)はAIの運用を規定したプロポーザルを発表した。AIは社会に多大な恩恵をもたらすが、その危険性も重大で、EUは世界に先駆けてAIの運用規制に踏み出す。警察は顔認識技術を使って市民を監視することが禁止される。また、銀行はAIによる与信審査を導入する際は厳格な運用条件が課される。一方、米国は連邦取引委員会(Federal Trade Commission)がAIの利用規制に関する意見書を公開した。欧州と米国はAIの運用を厳しく制限する方向に進み、各国の企業は対応を迫られることになる。

出典: European Commission

EUのプロポーザル

欧州委員会(European Commission)は2021年4月21日、AI運用に関するプロポーザル「Proposal for a Regulation on a European approach for Artificial Intelligence」を公表した。AIが社会に浸透し人々の生活にかかわる中、欧州委員会はAIの運用ルールを定め、危険なAIについては使うことを禁止する。プロポーザルはAI運用の指針を示したもので、EU加盟各国はこれをベースに法令を制定してAIの運用を規制する。

AI利用規定の内容

欧州委員会はAIの危険度を四段階に分けて定義し、それぞれの利用法を規定している。危険 (Unacceptable risk)なAIはその使用を禁止する。ハイリスク(High-risk)なAIについては、規定された対策を適用することを条件に使用が認められる。ローリスク(Limited risk)なAIは表示義務を条件に使用が認められる。その他(Minimal risk)のAIは無条件で利用できる。また、これらの規定に従わないときは罰則規定が設けられ、制裁金(最大3000万ユーロか売上高の6%)が課される。欧州委員会のプロポーザルの特徴は、ハイリスクなAIを定義し、その運用条件を定めたことにある。

AIの危険度とその事例

危険なAIとは監視カメラで市民の行動をモニターし、その挙動を解析し信用度を付加するAIとしている。これは中国で実際に運用されているが、欧州委員会はこれを全面的に禁止する。ハイリスクなAIは、人間に代わり試験を採点するAIや、人事採用で履歴書を評価するAIなどが含まれる。また、銀行でローン審査を担うAIや、裁判所で証拠を検証し判決を下すAIが対象となる。更に、警察の犯罪捜査で使われる顔認識AIが含まれる。欧州委員会が示したAIの危険度とその事例は下記のテーブルの通り：

出典: VentureClef

ハイリスクなAIを利用する条件

ハイリスクなAIを使う際はその運用に厳しい条件が課される。AIのアルゴリズムが偏ってなく、人種や性別や年齢にかかわらず公正な判定を下すことが求められる。また、AIのアルゴリズムのメカニズムを詳細に説明したドキュメントの制作が求められる。消費者がAIの機能や品質や使用方法を理解し、正しく利用できる説明書を求めている。ハイリスクなAIを運用する条件は下記の通り：

• リスクの査定とリスク回避：AIの危険性の評価とリスクを回避するシステムを導入
• 高品質なデータセット：アルゴリズム教育向けデータの品質を向上しリスクを低減
• AI運用のログ：AI評価結果のトレーサビリティ
• AIに関するドキュメント：AIの機能説明とコンプライアンス評価
• AI使用説明書：利用者向けのAI使用手引き
• 人間によるAIの監視：AIのリスクを最小限にするため人間が監視
• AIの安定性：AIが外部の攻撃に耐性があり、高精度な判定機能を持つこと

ローリスクなAI

ローリスクなAIは対話型のチャットボットで、人間ではなくAIが応答していることを明示することを義務付ける。その他のAIは無条件で利用でき、スパムフィルターなどがこれに該当し、特別な条件なしでAIを運用できる。

出典: European Commission

次のステップ

欧州委員会がプロポーザルを作成した背景には、EUはヒューマンセントリックスなAIを開発し、AI技術で世界をリードするとの狙いがある。これらは欧州委員会の提案書であり、加盟各国はこれをベースに独自の法令を制定するプロセスとなる。2018年にEU一般データ保護規則(General Data Protection Regulation; GDPR)が導入され、加盟各国はこれをベースに独自の法令を定めたように、AIも同じプロセスをたどることになる。

米国におけるAI規制の状況

米国は連邦政府レベルでAIの利用を規制する法令は無く、州や市が独自の法令を定め運用している。特に、顔認識技術の危険性が指摘され、警察がこれを犯罪捜査で使用することを禁止する法令が制定されている。サンフランシスコやボストンなどは、警察が顔認識技術を使うことを禁止する法令を制定した。一方、殆どの自治体はこれを禁止する法令は無く、顔認識技術が幅広く使われている。

米国はFTCが見解を発表

米国においても連邦政府レベルでAIの運用を規制するルールの制定が始まる。FTCは消費者を不公正な商取引から保護することをミッションとするが、AI運用に関するコメントを発表し、企業にAIを公正に活用することを促した。FTCは既に、AIとアルゴリズム利用に関するガイドラインを発表しているが、今回のコメントはそれを一歩進め、AIの不公正な利用を法令で取り締まることを示唆した内容となった。

出典: Federal Trade Commission

AIを管轄する法令

これによると、FTCは不正な商取引を禁止しており(FTC Act)、人種差別につながるアルゴリズムの販売は禁止される。また、人事面接でアルゴリズムが応募者を不採用にする行為は消費者を公正に格付けする法令(Fair Credit Reporting Act)に抵触する。更に、アルゴリズムが不正に特定の人種や性別や国籍によりローンを認めないケースでは、公平な権利を規定した法令(Equal Credit Opportunity Act.)に抵触する。

FTCはAI規制を強化する

GDPRが示すように、ＥＵはハイテク企業に対し、プライバシー保護や個人の権利に関し厳格な対応を求める。一方、FTCは米国企業が中心のハイテク企業に対しては、ビジネスを優先し寛大なポジションを取ってきた。しかし、AIに関してはこの流れが変わり、FTCもハイテク企業に対し、EUと同じレベルの規制を導入するとの見方が広がっている。

AI企業は対応を求められる

米国で危険なAIがルール無しに運用され社会に混乱が広がっている。高度な顔認識技術を提供するClearviewはFacebookから顔写真をスクレイピングし消費者の間で懸念が広がっている。FTCがAI運用に関する統一したルールを制定することで、消費者の権利が守られ、安心してAIを利用できると期待される。一方、AI企業は制定される法令に沿った品質保証が求められ、AI開発は大きな局面を迎える。

Nvidiaは2021年4月、開発者会議「GPU Technology Conference(GTC)」で、プロセッサとAIの最新技術を公開した。CEOのJensen Huangは基調講演で自動運転車向けのプロセッサと開発環境を解説した。Googleなどは独自技術で自動運転車を開発するが、Nvidiaはプロセッサやリファレンスモデルを提供し、一般企業がこれを使い短期間で自動運転車を開発する。パソコンがIntel x86で組み立てられるように、自動運転車はNvidiaの標準プロセッサで開発される。

出典: Nvidia

Ndiviaの自動運転技術

Nvidiaは世界最高速の車載AIプロセッサ「Atlan」を発表した。また、自動運転車のリファレンスモデル「Hyperion」を公開し、企業はこのテンプレートを使って自動運転車を開発する。更に、高精度のシミュレータ「Drive Sim」を発表した。これはデジタルツインを生成する技術「Omniverse」で構成され、現実社会に忠実な仮想社会が生成され、ここで自動運転車の試験や検証を実行する。

AIプロセッサ：Atlan

Nvidiaは自動運転車向けの車載AIプロセッサを開発してきたが、その第四世代となる「Atlan」を発表した(下の写真)。Atlanは世界最高速の車載AIプロセッサで、Nvidiaはこれを「クルマに搭載されたデータセンター」と呼んでいる。Atlanは三つのモジュールで構成され、AI演算を司るGPU「Ampere」、汎用プロセッサCPU「Grace」、データ処理プロセッサDPU「BlueField」から成る。GraceとはNvidiaが開発したCPUで、ARMベースのアーキテクチャとなる。また、BlueFieldは、セキュリティ機構や通信処理機能を備えた専用プロセッサで、車載プロセッサに組み込むのは今回が初となる。

出典: Nvidia

AIアルゴリズムを高速で処理

Atlanは自動運転AIを実行するプロセッサで、クルマに搭載されたカメラやLidarのデータを解析し、進行経路を算出する。また、Atlanはクルマと運転者のインターフェイスとなるAIを実行する。クルマは搭乗者と音声で会話し、また、運転者の身体状況をモニターする。Atlanの性能は1,000 TOPS(毎秒1,000兆回の演算)能力を持ち、現行モデル「Orin」の4倍の性能となる。Orinは2022年から生産が開始され、Atlanは2023年からサンプリングが始まり、2025年のモデルに搭載される。

VolvoはOrinで自動運転車開発

GTCでVolvoはNvidiaと自動運転車の共同開発を進め、Orinを搭載した自動運転車を2022年に出荷することを明らかにした。Volvoの高級SUV「XC90」にOrinが搭載され、レベル４の自動運転車となる(下の写真)。Volvoの次世代車両は自動運転に対応したアーキテクチャとなり、必要なハードウェアを実装し、ソフトウェアのアップデートで自動運転車となる。また、クルマは位置情報と気象情報を把握し、自動運転できる条件を自動で判断する。自動運転技術はVolvoの子会社Zenseactで開発され、Volvoはインテリジェントなモビリティ企業に変身している。

出典: Volvo / Nvidia

自動運転リファレンスモデル：Hyperion

Nvidiaは自動運転車のリファレンスモデル「Hyperion」の最新版を発表した(下の写真)。これは自動運転車の開発キットで、ハードウェアとソフトウェアで構成される。企業や大学はこのモデルを使って短時間で自動運転車を開発できる。ハードウェアは、プロセッサとしてOrin(2セット)、センサーはカメラ(外部搭載が12台で車内搭載が3台)、レーダー(9台)、Lidar(2台)で構成される。ソフトウェアは評価ツールで、Nvidiaの自動運転ソフトウェアを使って開発したシステムをここで検証する。

出典: Nvidia

自動運転ソフトウェア

Nvidiaは自動運転ソフトウェアをオープンソースとして公開しており、これを利用して自動運転車を開発する。これは「Drive Software」と呼ばれ、基本ソフトウェア「Drive OS」、開発環境「DriveWorks」、自動運転機能「Drive AV」、運転者監視機能「Drive IX」から構成される。これらのソフトウェアをHyperionと組み合わせレベル４の自動運転車を短期間で開発できる。実際に、バージニア工科大学はHyperionで自動運転車を開発し、自動運転技術の研究で活用している。

自動運転シミュレータ：Drive Sim

Nvidiaは自動運転車ソフトウェアを開発するシミュレータを発表した。これは「Drive Sim」と呼ばれ、実社会を忠実に再現した高精度なシミュレータとなっている。シミュレータで自動運転AIのコア技術であるコンピュータビジョンのアルゴリズムを教育する。また、完成した自動運転ソフトウェアを試験する環境として使う。(下の写真、シミュレータが描写するシーンであるが、現実社会と見分けがつかないだけでなく、物理現象が正確に再現されている。)

出典: Nvidia

デジタルツイン開発技術：Omniverse

シミュレータはデジタルツインを生成する技術基盤「Omniverse」をベースに開発された。シミュレータはクルマに搭載されたセンサーが収集するデータを忠実に再現することが求められる。また、クルマは異なる環境で走行し、外部の光の状態を正確に描き出すことが必須要件となる。従来はゲームエンジンで生成されていたが、上記の要件を満たすためOmniverseが開発された。これにより、シミュレータは物理現象を正確に反映し、アルゴリズムの教育や検証で効果をあげることが期待される。

自動運転プロセッサの国際標準

Nvidiaの自動運転プロセッサはVolvoの他に、GM CruiseやAmazon Zooxなど先進企業が採用している。また、NvidiaはMercedes-Benzとソフトウェアで定義されたクルマ「Software-Defined-Vehicles」を開発している。Mercedes-BenzにOrinを搭載し、レベル４の自動運転車として製品化する(先頭の写真)。多くの自動運転車ベンダーがOrinの採用を始め、Nvidiaはクルマの国際標準プロセッサとなる勢いをみせている。