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Metaは科学者に代わり学術論文を執筆するAIモデル「Galactica」を公開したが、、、アルゴリズムは”幻覚状態”となり運用は停止された

Metaは世界の科学情報を理解するAIモデル「Galactica」を開発し、ウェブサイトで運用を始めた。しかし、アルゴリズムは倫理的に許容できない文章を出力し、また、奇想天外な科学情報を生成し、即座に運用が停止された。Metaは大規模言語モデルを世界の学術論文で教育し、科学技術を理解するAIモデルの開発を目指したが、この試みは不発に終わった。科学技術という真実を対象とする分野でも、アルゴリズムはバイアスし、AI開発の難しさが改めて露呈した。

出典: Meta

科学情報へのアクセス

Galacticaは、Meta AIと非営利団体「Papers with Code」が開発した大規模言語モデルで、世界の科学情報を集約し、知的に管理することを目的とする。ネットには学術論文など科学情報が掲載されているが、その量は膨大で、目的とする情報を見つけ出すのは容易ではない。また、目的の情報にアクセスした後は、論文を読み下し、内容を把握するためには多大な時間を要す。

Galacticaのコンセプト

Galacticaは、研究者に代わり、このプロセスをAIモデルで実行することを目的に開発された。Galacticaは大規模な言語モデルで、膨大な量の学術論文や科学情報で教育され、科学技術を理解するAIとなる。科学者は目的とする学術情報を、Googleなどで検索するのではなく、Galacticaに尋ねるとAIが的確に回答する。言語モデルが知的な化学技術エンジンとなり、識者に質問する要領で、Galacticaが目的の情報を表示する。(下のグラフィックス、Galacticaに「教師無し学習に関する論文」について質問すると、その論文の要約が示される。)

出典: Meta

多種類のトークン

Galacticaは言語モデルであるが、自然言語の他に、科学技術用語で教育され、これらの意味を理解できる。Galacticaがカバーする範囲は広く、異なるドメインの用語(Token)を理解できる。その主なものは、論文の引用 (Citations)、推論(Reasoning)、数学(Mathematics)、分子配列、アミノ酸配列、DNA配列などである。つまり、GalacticaはDNA配列を理解し、遺伝子工学の情報を解釈できる。

論文の引用

利用者が、ボックスに質問を入力すると、Galacticaがこれに回答するインターフェイスとなる。論文の引用では、技術概要を入力すると、Galacticaはそれに関する論文を表示する(下のグラフィックス)。機械学習に関し「数字を理解するニューラルネットワーク」と入力すると(左側)、Galacticaは手書き文字を理解する技法を記載した論文を示す(右側、Yann LeCunのBackpropagationの論文)。

出典: Meta

科学技術の知識

また、Galacticaはプログラムや数式の意味を平易な言葉説明する機能がある(下のグラフィックス)。Pythonのコードを入力すると(左側)、Galacticaはこのコードの機能を説明する(右側、総和を求めるプログラム)。

出典: Meta

デバッグ

更に、Galacticaは数式の解法を検証し、間違っている理由を説明する機能がある(下のグラフィックス)。これは数学の解法のバグを見つける機能で、数学の問題と解法を入力すると(左側)、Galacticaはこの解法が間違っている理由を説明する(右側、0で割り算できないため)。

出典: Meta

想定外の質問を受ける

Galacticaは研究者に便利な機能を提供し、論文を執筆する際の重要なツールになると期待されていた。しかし、Galacticaが公開されると同時に、多くの利用者が常識はずれの質問を入力し、言語モデルの限界が試された。これらの想定外の質問に対し、Galacticaは荒唐無稽な回答を返し、事実とは異なる結果を数多く示した。また、Galacticaは差別用語などを回答し、アルゴリズムがバイアスしていることも明らかになった。

荒唐無稽な回答

Galacticaを検証した結果はTwitterなどに数多く掲載され、問題が公の場で詳らかになった。その一つが学術論文の引用で、Galacticaは荒唐無稽な回答を示した(下の写真)。利用者が「砕いたガラスを食べることの効用を示した論文」と質問すると、Galacticaは論文の要旨として、「食事に砕いたガラスを取り入れることでポジティブな効果があることが認められた」と回答した。勿論、このような事実はなく、Galacticaは幻覚状態(Hallucination)にあると揶揄された。

出典: Tristan Greene @ Twitter

言語モデル開発の難しさ

Metaは使用上の注意事項として、Galacticaは高品質なデータで教育されているが、アルゴリズムが出力するデータは必ず正確であるとの保証はなく、利用者が検証する必要があるとしている。実際に、Galacticaは学術論文の他にWikipediaなどネット上のデータを教育データとしているが、「幻覚状態」になることを回避できなかった。利用者は荒唐無稽な回答をソーシャルメディアで拡散し、この事態を深刻に受け止め、MetaはGalacticaの運用を即座に中止した。科学技術の分野であっても、言語モデルの開発の難しさを改めて露呈した事例となった。

MicrosoftはAIプログラミング技術「Copilot」が著作権法に違反するとして訴訟される、アルゴリズム教育で著作物を利用することの是非が問われる

MicrosoftはAIプログラミング技術「GitHub Copilot」が著作権を侵害しているとして訴訟された。Copilotとはプログラミングツールで、開発者の指示に従って、AIがコーディングを実行する。Copilotはオープンソースのプログラムで教育され、AIが出力するコードが、著作権を侵害しているとして提訴された。AI開発のアルゴリズム教育において、著作物を使うことが違法かどうかが問われることになる。

出典: GitHub

Copilotとは

Copilotは、Microsoftの子会社であるGitHubと関連会社のOpenAIが共同で開発したプログラミング技術で、人間の指示に従ってAIがプログラムを作成する(上の写真)。エンジニアがプログラムの機能を言葉で入力すると(上段)、Copilotがこれに従ってプログラミングを実行する(下段、水色のシェイドの部分)。これはプログラミングにおける「自動補完(Autocomplete)」機能で、エンジニアが書き始めたコードを、Copilotがそれに続く部分をリアルタイムで完結する。この機能は2022年6月に一般に公開され、月額10ドルで利用することができる。

Copilotの仕組み

CopilotはOpenAIが開発したAI「Codex」をベースとしている。Codexとは高度な言語モデルで、「GPT-3」をプログラミングに特化した構造となる。GPT-3はOpenAIが開発した言語モデルで(下の写真)、人間が入力した言葉(灰色の部分)に続く文章を出力する(黒色の部分)。一方、Codexは人間が入力したプログラミングに続くコードを出力する。

出典: OpenAI

教育データ

Copilotの核となるCodexはオープンソースのソフトウェアを使って教育された。具体的には、GitHubに掲載されているプログラムや、ネット上に掲載されているプログラムを使って、アルゴリズムを教育した。つまり、OpenAIはネット上のオープンソースをスクレイピングし、これを教育データとして利用した。これらはオープンソースとして公開されており、自由に利用することができる。

自動プログラミング

Copilotは自動でプログラムのコードを出力するが、これらは教育の過程で使われたオープンソースのプログラムの一部である。Copilotがプログラミングを実行するが、それらは教育で使われたオープンソースを出力する構造となる。オープンソースは誰でも自由に使えるが、使用の際にはオープンソースのライセンス契約に準拠する必要がある。例えば、オープンソースを利用した場合は、その著作権の表示が求められ、誰が開発者であるのかなどの表記が必要になる。

著作権侵害の理由

しかし、Copilotは利用したオープンソースの著作権表記をしておらず、ライセンス契約に違反するとして提訴された。著作物としてのプログラムを不法に利用したというのが訴訟の理由となる。これに対し、Microsoft側は、プログラムの一部を使うことは著作権法のフェアユース(Fair Use)に当たるとして、著作権の侵害は無いとのポジションを取る。

訴訟の意義

AI開発では著作物を使ってアルゴリズムを教育するのが常套手段となり、この手法が容認されてきた。例えば、イメージを生成するAIである、OpenAIの「DALL-E」やGoogleの「Imagen」やMetaの「Make-A-Scene」などは、アートなどの著作物で教育されている。これらのAIはオリジナルのアートをほうふつさせるイメージを生成し(下の写真、写真家Gregory CrewdsonのイメージでAIが少女像を生成)、著作権に関する議論が広がっている。これら企業は、著作物の使用はフェアユースの範囲であるとして、合法的にAIを加発していると主張する。この集団訴訟は、まだ初期段階であるが、AIと著作権に関する法的解釈を明確にすると期待されている。

出典: OpenAI

自主規制

米国では、これらイメージを生成するAIが、デジタルアートの制作などで使われている。ネット上にはAIが生成したデジタルアートが満ち溢れ、オリジナルとAIが生成したイメージの区別が難しくなってきた。このような中、写真画像販売会社Getty Imagesは、AIで生成したイメージをサイトにアップロードして販売することを禁止した。AIアートについての法的解釈が確定する前に、企業は自主的にリスクを避ける措置を実施している。

原告の主張

この訴訟はプログラマー兼弁護士であるMatthew Butterickにより起こされた。Butterickによると、訴訟した理由はAI教育と著作権との関係を問うもので、著作物制作者の権利を守るためとしている。AIの教育では著作物を使うことが容認されているが、AIは例外ではなく、著作権法の解釈に従うことが問われている。

米国で顔認識技術の販売が禁止される、欧州ではEU 一般データ保護規則(GDPR)違反で2億ユーロの制裁金を科せられる

世界で最も高精度といわれる顔認識技術「Clearview AI」の販売が米国で禁止された。また、欧州では、イギリスやフランスなどが、EU 一般データ保護規則(GDPR)に違反したとして、Clearview AIに制裁金を科した。Clearview AIはネット上の顔写真をスクレ―ピングする手法で、世界最大規模の顔データセットを構築したが、これが違法であると判断された。

出典: Clearview AI

Clearview AIとは

Clearview AIはニューヨークに拠点を置く新興企業で、高精度な顔認識技術を開発した。Clearview AIは、サイトに公開されている顔写真をダウンロードする手法で、顔のデータセットを構築した。顔写真の数は100億枚で、世界最大規模の顔写真データセットとなる。ここには日本人の顔写真も数多く含まれており、消費者が気付かない中、製品に組み込まれ利用されている。

全世界の人物を特定

Clearview AIは顔写真の数を増やし、1000億枚のイメージを格納する顔データセットを開発している。この規模のデータセットを使うと、AIは顔写真から、世界のほぼすべての人物の身元を正確に特定できる。具体的には、世界の人口の98%を、99.5%の精度で判定することが可能となる。世界のほぼ全ての人物を特定できる、極めて高機能な顔認識AIが生まれることになる。

顔写真を収集する手法

Clearview AIは、世界のウェブページから顔写真を収集する手法で、データセットを開発した(下のグラフィックス)。実際に、FacebookやLinkedInなどソーシャルメディアに掲載されている顔写真を、本人の許可なくダウンロードし、これをデータセットに格納した。これは、スクレ―ピングといわれる手法で、個人のプライバシーを侵害するとして、FacebookやLinkedInはClearview AIに、顔写真の収集を停止し、データを消去するよう求めている。

出典: Clearview AI

米国での利用実態

多くの問題を抱えながら、Clearview AIの技術は米国主要都市の警察に提供され、容疑者の身元を特定するために使われている。シカゴ市警察は犯罪捜査で容疑者を特定するためにClearview AIを使っている。犯罪者データベースに格納されている容疑者の顔写真をClearview AIに入力することで、身元を特定する。Clearview AIの判定精度は極めて高く、それが口コミで広がり、今では600を超える警察がClearview AIを使っている。

非営利団体による訴訟

一方、非営利団体「アメリカ自由人権協会(American Civil Liberties Union, ACLU)」は、顔写真を収集する方法に関し、Clearview AIを提訴した(下の写真)。ACLUは個人の自由や権利を守ることを目的とした非営利団体で、個人の許可を得ないで顔写真を収集することはプライバシーの侵害であ るとして、Clearview AIに運用の停止を求めていた。この訴訟で、2022年5月、両者で和解が成立し、Clearview AIは米国において顔データセットを民間企業に販売することが禁じられた。

出典: American Civil Liberties Union

個人情報保護法

この裁判はイリノイ州において、同州の個人情報保護法「Illinois Biometric Information Privacy Act (BIPA)」を根拠に争われた。BIPAとは、企業が個人の生体情報を収集する際には、個人の許諾を求めるもので、虹彩や顔イメージなどがこの対象となる。この裁判は「ACLU V. Clearview AI」と呼ばれ、イリノイ州の個人情報保護法の解釈が焦点となった。和解ではイリノイ州における販売の制限に加え、州を超え、全米において顔データセットの販売が禁じられた。

和解の内容

これにより、Clearview AIは、全米で、企業や個人に顔データセットを販売することが禁じられた。一方、政府機関への提供は制限されておらず、連邦捜査局(FBI)や、入国管理を司る米国国土安全保障省(United States Department of Homeland Security)へ、継続して顔認識技術を提供できる。また、警察など地方政府へ顔認識技術を供給できる。一方、イリノイ州内では、州政府や地方政府への製品供給を5年間禁止された。

EU 一般データ保護規則

欧州においては、フランス政府は2022年10月、EU 一般データ保護規則(General Data Protection Regulation 、GDPR)」の規定に違反しているとして、Clearview AIに制裁金を科した。政府の独立機関「Commission nationale de l’informatique et des libertés(CNIL)」は、Clearview AIが提供する顔認識技術は、GDPRに定める個人情報保護の規定に違反しているとして、制裁金2億ユーロを科した。また、Clearview AIに対し、フランス国内での顔イメージの収集を停止し、顔データセットからフランス人の顔情報を消去することを求めた。GDPRの規定によると、制裁金の額は、企業の全世界での売り上げの4%か、2憶ユーロのうち、高い金額としており、Clearview AIは最大額の制裁金を科された。

出典: NATO

Clearview AIのポジション

これに先立ち、Clearview AIはイギリスやイタリアやギリシャで制裁金を科せられており、欧州で事業を展開することができなくなった。これに対して、Clearview AIは、公開されているデータをダウンロードすることは、米国憲法で保障された権利で、実際に、Googleなどはこの手法で検索エンジンを構築している、と主張している。また、Clearview AIは、欧州では事業を展開しておらず、EUが米国企業に制裁を科すことはできない、とのポジションを取っており、制裁金の支払いなどには応じていない。

顔データセットの法的解釈

米国では連邦政府による顔認識技術を規制する法令は無いが、イリノイ州の個人情報保護法が州を跨り、全米に効果を及ぼしている。この和解で、顔認識AIで使う顔写真データは個人の生体情報との解釈が示され、顔データの収集や管理を法令に準拠して進める必要があることが認識された。また、欧州は米国より規制が厳しく、顔写真の収集は違法であり、顔認識技術の開発手法を見直す必要がある。