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Meta(Facebook)はNFT市場に参入か、メタバースでデジタルアセットの販売を計画

Meta(Facebook)は、NFT市場に参入し、メタバースでデジタルアセットを販売することを計画している。NFTとはNon-Fungible Tokenの略で、デジタルアセットなどモノの所有権を示す証文(Token)となる。簡単に複製できるデジタルアセットにNFTを付加し、ブロックチェインで商取引を実行する。デジタルアートが破格の価格で取引され、NFT市場がにわかに注目を集めている。

出典: Meta

MetaのNFT計画

これはFinancial Timesが報道したもので、MetaはNTF市場に参入し、ここでコレクタブルを販売することを計画している。具体的には、Meta配下のFacebookとInstagramは、利用者のプロフィールにNFTを掲載する機能を搭載する。また、利用者が、これらソーシャルメディアで、NFTを生成することもできる。更に、MetaはNFTのマーケットプレイスをオープンし、ここでNFTの売買を行う。実際に、Metaが発表したメタバースには、NFTを購買するシーンがあり(上の写真)、最終的には仮想社会でデジタルアセットの販売で使われる。

NFTとは

そもそもNFTとは、ブロックチェインで構成されるトークンで、デジタルアセットなどの所有権を示す証文となる。NFTのデータは、ブロックチェインの分散データベースで安全に管理される。現在、NFTで使われるブロックチェインは「Ethereum」が殆どで、事実上の業界標準となっている。NFTは、Ethereumのスマート契約機能「Smart Contracts」を使い、インテリジェントに処理を実行する。事前に設定されたルール(契約)に基づき、人間の介在無しに、ソフトウェアが売買のトランザクションを実行する。NFTにより、デジタルアセットの所有権が証明され、デジタルアセットの売買をクラウド上で実行できる。(厳密には、NFTはトークンであるが、今では、NFTが付与されたデジタルアセットもNFTと呼んでいる。)

NFTマーケットプレイス

NFTの市場規模は400億ドルといわれ、その規模が急拡大している。NFTはマーケットプレイスというわれるサイトで売買される。この市場のリーダーは、ニューヨークに拠点を置く新興企業OpenSeaで、NFTブームで急成長している。OpenSeaは、オンラインサイトでNFTを生成する機能を提供しており、クリエータはここでデジタルファイルをNTFに変換する。生成したデジタルアセットをマーケットプレイスに掲載して販売する。このサイトには、デジタルアートやコレクタブルなど、幅広いNFTが掲載されている。OpenSeaはEthereumで構成されたシステムで、売買は暗号通貨「ETH(Ethereum)」などで実行される。(下の写真、OpenSeaに掲載されているデジタルアート、希望価格は2 ETH (5,456.42ドル)で、オークション方式で販売されている。)

出典: OpenSea

NFTの生成方法

NFTは誰でも簡単に制作することができる。OpenSeaのケースでは、作成画面の指示に沿ってデータを入力していくと、NFTを生成できる。イメージやビデオやオーディオなどをNFTに変換することができる。これらデジタルファイルをアップロードして、NFTに変換するプロセスとなる。この処理は「Mint」といわれ、デジタルファイルに所有者を証明するトークンを生成する作業となる。生成されたトークンはブロックチェインに安全に保管される。Mintのプロセスは有料で、利用者は処理費用「Gas Fee」を支払う。生成したNFTをマーケットプレイスで販売するが、作品が売れると手数料を支払う構造となる。

デジタルアートが高値で売れる

デジタルアートが高値で売れ、NFTブームが続いている。先月、NFTマーケットプレイスNifty Gatewayで、デジタルアートが91,806,519ドル(約104億円)で販売された。これはPakが制作した「Merge」という作品で(下の写真)、コンピュータで制作され、デジタルファイルとして売られた。ファイルには証明書NFTが添付され、これがアートの所有権を示す。(「Merge」は312,686のユニットから構成され、28,983人が購入した。一つのデジタルアートが312,686のNFTで構成されるという特異な構成。作品が転売されるごとにトークンがマージ(Merge)し、その数が減り、作品の価値が上がると説明している。)

出典: Merge by Pak

NFT市場の危険性

今では、アートやコレクタブルや写真などがNFTで販売され、デジタルアセットが投資の対象となっている。株式取引とは異なり、NFTへの法規制は無く、トランザクションで詐欺や不正行為が発生しているのも事実である。生まれたての技術で、新しいビジネスモデルが市場で試されている段階で、NFT購入には高度な判断が求められる。

Meta(Facebook)はメタバースを構成する基礎技術の開発を加速、AR・VR技術を飛躍的に進化させリアルとバーチャル空間を融合する

Facebookは開発者会議Connect 2021で、メタバース(Metaverse)構想を明らかにした。メタバースとはインターネットに構築される3D空間で、次世代ソーシャルネットワークはここに構築される。メタバースは現実空間と仮想空間が融合したもので、ここで人々が交流しビジネスが営まれる。(下の写真、メタバースに構築されたオフィス)

出典: Meta

メタバースを構成する技術

メタバースを構築する基礎技術はAR(拡張現実)とVR(仮想現実)で、これらを融合しMR(複合現実)を生成する。これらがメタバース研究所「Facebook Reality Labs」で開発されている。現在のAR・VRを飛躍的に進化させ、リアルとバーチャルを融合したMR空間を生成する。Metaはメタバースをモバイルの次のプラットフォームと位置付け、AppleやGoogleに依存しないインターネットを生成する。(下の写真、現実空間に仮想オブジェクトを融合したMR空間。)

出典: Meta

メタバースを生み出す技術:Presence Platform

Metaが開発しているメタバースは、リアル社会とバーチャル社会を滑らかに融合するもので、これを生み出す技術は「Presence Platform」と呼ばれる。このプラットフォームは、コンピュータビジョンとAIが核となり、仮想オブジェクトを現実空間に組み込むためのモジュールから構成される。具体的には、MR(Mixed Reality)、オブジェクトのインタラクション、ボイスのインタラクションを生成する機能を提供する。MRとは、上述の通り、複合現実で、現実空間と仮想空間を融合し、メタバースの中心機能となる。

Presence Platformは三つのSDK(Software Development Kit)から構成される:

  • Insight SDK:現実空間に仮想オブジェクトを組み込みMRを生成する技術
  • Interaction SDK:手で仮想オブジェクトを操作する技術
  • Voice SDK:会話を理解する機能で言葉で仮想オブジェクトを操作する技術

SDKとはソフトウェア開発キットでエンジニアはこれらの機能を使ってメタバースを開発する。

MR空間を生成する技術:Insight SDK

Insight SDKはメタバースの中心技術で、高品質なMR空間を生成する。Insight SDKは「Passthrough」と「Spatial Anchors」の二つの機能から成る。

Passthrough機能

PassthroughはVRヘッドセットを介してMR空間を生成する技術で、現実空間に仮想オブジェクトを描写する。下の写真はOculus Quest 2を介してピアノのレッスンを受けている様子。ピアノの鍵盤に円形の仮想オブジェクトを表示し、これを指で叩くと音楽を演奏できる。Oculus Quest 2はカメラを搭載しており、前方のイメージを白黒で見ることができる。Oculus Quest 2はVRだけでなく、MRグラスとしての機能がある。

出典: Meta

Spatial Anchors機能

Spatial Anchorsはハンドセットで現実空間をマッピングする機能。下の写真はOculusのハンドセットを置かれた家具に沿って動かし、部屋の中をマッピングしている様子。システムは現実空間の構造を理解して、それに応じて仮想オブジェクトを表示するために使われる。

出典: Meta

Scene Understanding機能

Scene Understandingはユーザ空間を理解する機能で、空間の位置関係やその意味などを理解する。この中のScene Modelを使って部屋の中にMR空間を生成する。下の写真は部屋の空間に仮想オブジェクト(暖炉や窓の外の景色)を挿入しMR空間を生成したもの。このようにPassthrough、Spatial Anchors、Scene Understandingを使って、複雑で、かつ、物理空間の意味を理解したメタバースを開発できる。

出典: Meta

手の動きを表現する技術:Interaction SDK

Interaction SDKは手やハンドセットの動きを仮想空間の中で表現するために使われる。手で仮想オブジェクトを掴んだり、触ったり、ポイントするなどの動作を司る。下の写真は、手で仮想のコーヒーマグの取ってを掴んでいる様子。Interaction SDKは、コンピュータビジョン使い、AIが手の動きをトラックし、オブジェクトとのインタラクションを把握する。

出典: Meta

話し言葉を理解する技術:Voice SDK

Voice SDKは自然言語解析の機能で、話し言葉により、ハンズフリーのオペレーションができる。これをゲームに適用すると、音声でプレーするゲームを開発できる。Voice SDKは、音声でのナビゲーションの他に、音声での検索や、音声でのQ&A機能を提供する。下の写真は、仮想のキャラクター「Oppy」の名前を呼ぶと、言葉の意味を理解して近づいてくる。

出典: Meta

次世代VRヘッドセット:Project Cambria

Metaは次世代のVRヘッドセットを開発している。このプロジェクトは「Project Cambria」と呼ばれ、ハイエンドのVRヘッドセットとなる。Project CambriaはSocial Presence機能やカラーのPassthrough機能を備えている。現在、Metaは消費者向けにVRヘッドセットOculus Quest 2を販売しているが、Project Cambriaはこの後継モデルではなく、ハイエンドの製品ラインとなる。

出典: Meta

モバイル向けAR:Spark AR

「Spark AR」はモバイル向けのAR開発環境で、既に多くのコンテンツが開発されている。これはMobile ARと呼ばれ、スマホのアプリに組み込んで利用する。例えば、顔に特殊効果を挿入する際にSpark ARが使われる。下の写真は、Spark ARで顔に特殊メイクを施し、妖怪に変身する事例。Metaは、このSpark ARを拡張し、メタバース向けに高度なARを開発している。

出典: Meta

ARグラス:Project Aria

MetaはARグラス「Project Aria」を開発している(下の写真右側)。これは、グラスにカメラとディスプレイを搭載した構造で、目の前の現実空間に仮想オブジェクトをインポーズする。ARグラスはDigital Assistantとなり、AIが周囲のオブジェクトの種別や意味を理解する(下の写真左側、ソファーやテーブルを認識する)。更に、AIは利用者の意図を把握して、次の行動をアシストする。利用者が電灯に視線を向けると、スイッチががオンになるなどの機能がある。

出典: Meta

ARグラスへの入力:Electromyography

ARグラスにデータを入力する方法が課題になるが、MetaはElectromyography(筋電図)という技法を開発している。これは筋肉で発生する微弱な電場をAIで解析することで、その意図を推定するもの。手首にデバイスを装着しElectromyographyを計測する。指でアルファベットを書くと、このデバイスがテキストに変換する(下の写真、テキストメッセージを入力している様子)。

出典: Meta

コンセプトの段階

Metaはメタバースの概要を始めて公開したが、これらはまだ製品ではなく、コンセプトの段階である。今回の発表はProof of Conceptを示し、メタバースが完成した時の製品イメージを提示することを目的とした。これによると、AR・VR・MR技術が大きく進化し、メタバースは現実空間と仮想空間が滑らかに融合した社会であることが分かった。一方、メタバースはより深い個人データを使うことも分かり、個人情報の保護がより厳しく求められる。

Facebookは社名を「Meta」に変更しメタバース企業となる、3D仮想空間で人々が交流するプラットフォームを開発する

Facebookは、開発者会議「Connect 2021」で、ソーシャルメディア企業からメタバース(Metaverse)企業になることを発表した。CEOのMark Zuckerbergがメタバース空間で明らかにしたもので(下の写真)、これに伴い、社名も「Facebook」から「Meta」に変更する。Facebookは創設以来最大の危機に直面しており、社名を変えることで、新生企業として再出発する。一方、Metaが開発しているメタバースは、従来の技法から大きく進化したもので、スマホの次のプラットフォームになる可能性を秘めている。

出典: Meta

メタバースとは

メタバースとは、インターネットに構築された3D仮想社会で、ここに人々が集い交流する。従来のVR空間とは異なり、メタバースでは利用者が仮想社会と連動し、そこに存在している感覚「Social Presence」を覚える。次世代のソーシャルネットワークはメタバースに構築される。Facebookは、メタバースをモバイル・インターネットの次のプラットフォームとして位置付け、技術的に大きな飛躍となる。但し、メタバースは今すぐに使えるサービスではなく、完成までに時間を要すことも明らかにした。Facebookはそのビジョンを示したもので、これに向かって技術開発が進んでいる。 (下の写真、メタバースの事例、無重力空間で友人同士がアバターを介して交流している様子。)

出典: Meta

家庭向けのメタバース

Zuckerbergは基調講演で、メタバースの様々な利用方法を紹介した。その一つが家庭向けのメタバースで、「Horizon Home」と呼ばれる。これはVRヘッドセット「Oculus」を着装して利用するサービスで、複数の友人がメタバースに集い、それぞれのアバターを介して交流する(下の写真)。お互いに会話するだけでなく、グループでゲームをプレーするなど、アバター同士がインタラクションできることに特徴がある。

出典: Meta

企業向けのメタバース

今回の発表に先立ち、Facebookは企業向けのメタバースを発表している。これは、「Horizon Workrooms」と呼ばれ、遠隔勤務向けのコラボレーションシステムとなる。社員はアバターを介してビデオ会議に出席し、他の社員とインタラクションしながら、会議を進める(下の写真)。ホワイトボードに説明資料を表示するなど、リアルのオフィスを仮想空間に構築する。

出典: Meta

メタバースでゲームをプレー

ゲームはメタバースの重要なアプリケーションで、既に数多くのコンテンツが開発されている。ARグラスを着装すると、海外に住む友人とチェスを対戦することができる(下の写真)。また、VRヘッドセットを着装すると、没入型のゲームを体験できる。OculusはVRゲームを数多く開発しおり、ヒット商品は「Beat Saber」で、飛んでくる物体を刀で切り落とす。

出典: Meta

メタバースでフィットネス

近年は、ジムでエクササイズをする代わりに、自宅でVRヘッドセットを着装してトレーニングする人が増えた。フィットネスバイクは、仮想のスタジオで、インストラクターの指示に従ってペダルを漕ぐ(下の写真)。また、「Supernatural Boxing」シリーズは、VRボクシングを通したエクササイズで、巨大なモンスターと対戦する。

出典: Meta

仮想空間で教育

メタバースは教育プラットフォームとして使われる。ARグラスを着装して土星を見ると、目の前にその構造が描写される。土星の環の中に入ると、無数の氷の塊で構成されていることが分かる。また、VRヘッドセットを着装すると、古代ローマの都市に降り立つことができる(下の写真)。市場で売られている魚や果物を見て、街の賑わいを感じる。また、建造物のアーキテクチャや建設方法を学ぶことができる。

出典: Meta

社名の変更

Zuckerbergは、社名を「Facebook」から「Meta」に変更したことを明らかにし、その理由をメタバース企業に転身するためと説明した。Metaはギリシャ語で「Beyond」という意味で、ソーシャルネット―ワークの次の章が始まることを示している。既存サービスの名称はそのままで、Metaの配下でFacebook、Instagram、WhatsAppがビジネスユニットとして事業を継続する。(下の写真、本社の前のパネルは新しいロゴに置き換わっている。)

出典: Meta

Facebook Papers

いま、Facebookは創業以来最大の危機に直面している。Facebookの元社員が、社内資料を公開し、会社は利用者の安全を犠牲に利益を上げていると告発した。持ち出された大量の社内資料は「Facebook Papers」と呼ばれ、Facebookのアルゴリズムやビジネス慣行が記載されている。Zuckerbergはこの危機を乗り越えるため、社名をMetaとし、新生企業として出直しを図り、社会からの批判を避ける思惑もある。

Facebookは人間の日常生活でAIを教育、ARグラスに搭載しアルゴリズムが利用者の視覚や聴覚をエンハンス

Facebookは人間の視線で周囲の状況を把握するAIの研究を開始した。このプロジェクトは「Ego4D」と呼ばれ、人間の視線で捉えたデータ(下の写真)でアルゴリズム教育することで、AIは実社会でインテリジェントな能力を発揮する。これをARグラスやVRヘッドセットに搭載することで、AIがアシスタントとなり利用者の視覚や聴覚をエンハンスする。また、これをロボットに搭載すると、実社会で自律的に稼働する機能を得ることができる。

出典: Facebook

当事者の視点で環境を理解

コンピュータビジョンの進化でAIはオブジェクトを認識しその種別を正確に判定する。しかし、これらのAIは第三者視点(third-person perspective、下の写真左側)で開発されたもので、傍観者としてオブジェクトを判定する。これに対し、Facebookは第一者視点(first-person perspective、右側)でアルゴリズムを教育する研究を開始した。この技法は「Egocentric Perception」と呼ばれ、開発されたAIは当事者の視点でオブジェクトを判定できるようになる。これをARグラスやVRヘッドセットに搭載すると、AIがアシスタントとして周囲の状況を把握し最適な助言を行う。また、ロボットへ適用すると、AIが視覚となり実社会の中を自律的に稼働するシステムにつながる。(下の写真はサイクリングに関する画像認識の判定結果。第三者視点で開発されたAIの判定精度は高いが(左側)、第一者視点で開発されたAIの判定精度はまだ低い(右側)。)

出典: Facebook

開発したAIの利用方法

FacebookはARグラスの開発を進めており、その第一弾としてスマートグラス「Ray-Ban Stories」を発表した。これから製品化されるARグラスには第一者視点のAIが搭載され、インテリジェントなアシスタントとして使われる。AIが周囲のオブジェクトを見てその種別などを把握する。例えば、ARグラスで日常生活を録画しておくと、AIはこれを解析して利用者の質問に回答する。「祖母の腕時計をどこに片づけた」と質問すると、AIは過去のビデオを解析し、ARグラスにその場所を表示する(下の写真)。

出典: Facebook

大学との共同開発

利用者の視点でオブジェクトを判定するAIを開発するためには、アルゴリズムを教育するための大量のデータが必要になる。このため、Facebookは各国の大学と共同研究をすすめ、利用者視点のデータを集約して教育のためのデータセットを開発している(下の写真)。世界から13の大学が参加しているが、日本からは東京大学がこのプロジェクトに加わっている。

出典: Facebook

データセットの構成

開発者はスマートグラスなどを着装してカメラで日常生活を録画する。これら録画されたビデオにその意味を付加して、生活の中での動きとその説明文のペアを作る。これらのビデオを集約したデータセットを構築し、これらのデータを使ってAIを教育するプロセスとなる。日常生活の様式は国により異なり、Facebookは主要国の大学と共同でこれを進めている。(下の写真;皿洗いを撮影したビデオで、左からサウジアラビア、イタリア、ルワンダの事例となる。)

出典: Facebook

アルゴリズム教育

次は、生成したデータセットを使ってアルゴリズムを教育するステップとなる。ここがAI開発のコアで、Facebookはこれを研究課題として提示し、大学や研究機関の研究者がこれに挑戦する形式をとる。チャレンジは五つのテーマから構成される。

  • イベントの記憶(Episodic memory): AIはいつどこで何があったかを把握。(上述の事例の通り、祖母の腕時計をどこに格納したかを把握。)
  • 予測(Forecasting): AIはビデオをみて次のアクションを予測。
  • 手作業(Hand and object manipulation): AIは手の動きからどんな作業をしているかを把握。(ドラムを演奏する方法を把握し、それを教える(下の写真)。)
  • 音声映像の記録(Audio-visual diarization): AIはだれが何を言ったかを把握。
  • 人間関係(Social interaction): AIは誰と誰が会話しているかなど人間関係を把握。
出典: Facebook

AIビジョンの進化

AI開発でオブジェクトの形状を把握するコンピュータビジョンが急成長しているが、アルゴリズムを教育するためのデータセットが技術進化を支えている(下の写真)。AI開発の初期には手書き文字を判読するためのデータセット「MNIST」が開発された。コンピュータビジョンが急速に進化したのは、イメージのデータセット「ImageNet」の存在が大きい。ここには大量の写真とタグが格納され、これによりAIが人間の視覚を上回った。これらはすべて第三者視点のデータセットで、Ego4Dが第一者視点の最初のデータセットとなる。

出典: Facebook  

Facebookは創設以来最大の危機に直面、安全より利益を選択、アルゴリズムが有害な情報を配信し閲覧数を増やす

Facebookは創業以来最大の危機に直面している。Facebookの内部告発者がアメリカ連邦議会公聴会で証言し、アルゴリズムの危険性を訴えた。Facebookは有害情報を発信すると閲覧回数が増えることを理解しており、利用者の安全を犠牲に利益を上げる手法を選択したと証言。一方、Facebookは、この解釈は正しくなく、アルゴリズムの改良で有害記事が減り、友人や家族からの記事が増えたと反論。連邦政府は、アルゴリズムの公開も含め、ソーシャルメディアに関するルールを制定する方向に動き始めた。

出典: C-SPAN

アメリカ連邦議会公聴会

10月5日、アメリカ連邦議会上院の公聴会「Senate Commerce Subcommittee on Consumer Protection」で元Facebook社員であるFrances HaugenがFacebookのビジネス手法について証言した(上の写真)。公聴会はインターネットから子供を守ることを目的に開催され、Haugenは、FacebookはInstagramが子供の健康を害していることを把握しているが、企業の利益を優先して有害なコンテンツを送り続けていると証言。このビジネス慣行は容認できるものではなく、ソーシャルネットワークを規制する法令の制定を訴えた。Haugenは議員からの質問に答える形で、Facebookの技術内容を説明し、子供をターゲットとする手法やアルゴリズムの概要などを明らかにした。

内部告発の背景

HaugenはFacebookでProduct Managerとしてアルゴリズムの開発に従事してきた。Haugenは退社する前に、大量の内部資料をコピーして報道機関Wall Street Journalに提供し、同紙がこれをベースに告発記事を書き、Facebookの問題が表面化した。更に、これら内部資料は米国証券取引委員会と米国連邦議会に提出されている。Haugenの証言はこれら大量の社内データに基づき、Facebookのビジネス慣行の詳細が明らかになった。

Instagramは少女に有害

HaugenはInstagramが若い女性に有害である点を中心に証言した。Facebookは内部調査でInstagramが子供の健康を害することを把握しているが、この事実を隠匿し、有害なコンテンツの配信を続けていると指摘した。具体的には、英国における調査で、女性ティーンエイジャーの13.5%はInstagramを使い始めてから自殺を考えるようになった、という問題が明らかになった。また、別の調査で、女性ティーンエイジャーの17%はInstagramを使い始めてから摂食障害を引き起こしたことも判明。更に、身体の容姿にコンプレックスがある少女の32%は、Instagramを見ると精神状態が悪化したことも報告されている。

出典: Instagram

アルゴリズムの危険性

これらの問題はコンテンツを配信するロジックを規定するアルゴリズムにある。Facebookはアルゴリズムを使って読者に最適なコンテンツを配信する方式を取る。このアルゴリズムは「Engagement Based Ranking」と呼ばれ、どのような内容のコンテンツを配信するかを決定する。Facebookは友人や家族間でコミュニケーションが増進するコンテンツを配信する方式を採用している。これは「Meaningful Social Interactions(MSI)」と呼ばれ、読者がコンテンツに対してリアクションするものを優先して配信する。具体的には、読者がクリックしたり、いいねボタンを押したり、他者と共有するコンテンツを配信する。アルゴリズムは読者がどんどんシェアしてくれるコンテンツを中心に配信する。

アルゴリズムの評価

つまり、アルゴリズムはMeaningful Social Interactions(MSI指標)が向上するよう設定されている。実際には、Facebookでは多数のアルゴリズムが稼働しており、それぞれのアルゴリズムの設定を変更して、コンテンツがシェアされる回数が増えるように調整される。アルゴリズムでMSI指標を上げると、より多くのコンテンツがシェアされ、ページビューが向上し、収益が上がる構造となる。つまり、FacebookとしてはMSI指標を向上することが究極のゴールで、これにより事業が拡大し収益があがる。

ヘイトスピーチが増える

しかし、Facebookは内部調査で、MSI指標を上げると、その副作用として、ヘイトスピーチや偽情報や暴力を扇動するコンテンツが増えるという事実を把握した。アルゴリズムがこれら有害なコンテンツを配信すると、利用者のインタラクションが増え、その結果MSI指標が向上する。利用者の観点からは、有害なコンテンツに惹きつけられ、これらをシェアする回数が増え、ソーシャルネットワークで拡散することになる。アルゴリズムが有害コンテンツの拡散機となることを意味する。

出典: Facebook

安全より利益を選択

Facebookはこれらの事実を把握していたにも拘わらず、これを隠匿してMSI指標を高めてきた。MSI指標を上げると利用者に有害なコンテンツが配信され危険であるが、企業としてはページビューが増え広告収入が増える。つまり、Facebookは危険性を隠匿し、利用者の安全より企業の収益を優先させることを選択した。

AIが未熟

同時に、Facebookはヘイトスピーチなど有害なコンテンツをAIで検知し、これらを削除する研究を進めているが、技術は未熟でこれらを正確に検知することができない。2021年の夏に、Facebookはコロナウイルスに関する偽情報をAIでフィルタリングする試験を実施した。その結果、検知精度は80%から90%で、多くのコンテンツがフィルターをすり抜けた。このAIは英語のコンテンツを対象とし、他の言語には対応できていない。

出典: Facebook

Facebookの反論

公聴会での証言を受けて、Mark Zuckerbergはメッセージを発信し、Haugenの主張は間違っていると反論した。議論の核心はFacebookが安全より利益を優先しているとの主張で、これは完全に間違いだと述べている。具体的には、FacebookはMSI指標を導入したが、その結果有害ビデオ(Viral Videos)が減り、友人や家族からのコンテンツが増えたと説明。また、Facebookは意図的に有害コンテンツを拡散しているとの主張に対し、Facebookは広告でビジネスを構築しており、企業は有害コンテンツには広告を掲載しないと反論した。Instagramに関しては、子供たちにスマホが普及しており、これを制限するのではなく、子供たちのニーズに沿って安全な機能を提供することがFacebookの役割と説明した。

ルールの制定

Haugenは公聴会で証言した目的は議会にソーシャルメディアに関するルールの設定を促すためと述べている。同様に、ZuckerbergはFacebookのような企業がコンテンツ選別に関す決定を下すのではなく、政府が法令を改定して新しい時代に沿ったルールを制定すべきと発言している。HaugenもZuckerbergも政府がソーシャルネットワークを規制する法令を制定すべきという点では共通の理解を持っている。

Facebookの転機

早くからソーシャルネットワークの危険性が指摘されてきたが、Haugenによる証言でアルゴリズムなどシステムの詳細が明らかになり、Facebookの問題の本質が見えてきた。Facebookはソーシャルネットワークでトップのシェアを持つが、利用者数は伸び悩み事業拡大が難しくなっている。Facebookは有害コンテンツの拡散を押さえ、事業を拡大するという難しいかじ取りを迫られる。