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女性専用SNS、女性かどうかをAIが自撮り写真で判定する仕組みで論議を呼ぶ

新しく登場した「女性しか参加できないSNS」 giggleが、女性しか参加させないために画像認識技術による性別判定を用い、抗議を受けたというニュースです。

この Giggle 、参加するにはまず自撮りを撮影して送る必要があります。送られた写真は「性別確認ソフトウェア」でチェックされ、女性と判定された申し込みだけが登録できる仕組みなのだとか。

サービス側は写真から骨の構造を見て女性かどうか判定できる、と謳っているそうですが、これにトランスジェンダー女性がtwitterで抗議の声を上げています。

骨の形で女性で無いと判定してしまうと、産まれた時の身体が男性だったトランス女性は女性ではないと判定されてしまう可能性がありますね。まあ、そもそも、骨の形で(身体的にではあっても)男女を100%正しく判定できるソフトウェアというのがあるとも思えないので、女性と産まれて女性判定されない人もでてしまうこともありそうに思うのですが。

先月にはGoogleのCloud Vision API が画像内の男女の性別分類を停止というニュースをご紹介しました。画像による性別判定が不完全なものであると、トップレベルの技術者を多数擁するであろうGoogleでも認めているわけです。

女性トイレや女風呂の利用に関しても、女性性をどう定義するかというのがニュースになることは増えていますね。ニュースにもならなかった昔に比べればそれ自体は進歩に付随するものだろうとは思うのですが、ナイーブなAIで性別を判定し、それに頼ったサービスを運営するということ自体、リスクが高いように思わされたニュースでした。

via The Verge

GoogleのCloud Vision API が画像内の男女の性別分類を停止

Cloud Vision API の利用者にメールで告知があったようです

2020年2月19日から、もう過ぎてますね、Vision API はラベルによる分類をした時に画像の中の人物に対して”man”/”woman”といった男女を区別したラベルを返さず、”person”を返すようになったということです。

人の性別は外見からわからないはずなのに、どちらかの性別にしてラベル付けしてしまっていたことが、Google が自ら取り決めて公開している GoogleにおけるAIの原則(Artificial Intelligence at Google: Our Principles)の第2項、「新たな偏見を生み出したり既存の偏見を強化しない」に反している、などが今回の変更の理由だということです。

見た目から性別を特定するのは偏見である、という考え方は良いと思います。Business Insiderの取材に回答したMozillaのフェローは、たいへんポジティブな変更だ、と評価しているよう。

このAPIで男女判定をしている既存のサービスやアプリは慌てているところかもしれませんね。

他社の同様のサービスはまだこのような方針になっていないため、とりあえずは別のAPIを利用するように直すのでしょうけれど。

via Business Insider

Bella – AIによる赤ちゃん見守りカメラ

子供の活動を遠隔からも見守れるウェブカメラは、使ってる人は使ってるぐらいの時代になってきてるようですね。単なる固定カメラだけでなく、リモートからカメラの撮影角度を変更できるとか、音声で会話できるとかいうものもあります。

Bella は、乳児監視カメラにソフトウェアによる異常検知を追加した賢い監視カメラのようです。

映像の中の赤ちゃんの顔が見えない=何かが被っていると、警告を投げてくれるそうです。部屋が暗くても検知できる、とあるのはさすがに暗さによっては無理なんじゃないかという気もするんですが。

映像の中で「安全な領域」を設定しておくと、そこを出た時に警告してくれるということ。この写真では中央のカーペットを設定してるようですね。ちょっと台所で作業、といったような際に、赤ちゃんが特定の場所から離れないかを見ててくれるというような使い方ができそう。

逆に、「危険な領域」を設定して、そこに赤ちゃんが(何かが?)映ったら警告というモードも。こういう階段に柵をつけるという物理的な安全対策もありますが、このような警告が来れば対処できるケースもありそう。

「赤ちゃんが泣いたら警告」機能は、乳児でも別室に寝かせたりする海外らしい機能かもしれませんね。日本なら泣かれても気づかないほど家の中で離れてることもなかなかないかも。

ソフトウェア側で、これまで親などがやっていた見張り的な作業を代替してくれるというのは、育児のたいへんさを軽減するのに役に立ちそうです。画像・動画の解析・検知技術が普及してきたことで、今後もいろいろな進化が期待できるのではないでしょうか。

Kickstarter でのクラウドファンディングです。早期予約で$149(1万6390円) 、これが予価の4割引きだそうなので、市販まで行ったら定価は$250(2万7500円) ぐらいでしょうか。

コメント欄では5月のリリースに向けて既に製造体制とありますが、クラウドファンディングの常で、お金を払っても製品が届くか、届いた製品が売り文句通りかは保証されていないことにご注意ください。

via release mail

AI Dungeon – AI自動生成で無限に遊べるテキストアドベンチャーゲーム

AI Dungeon は、テキストアドベンチャーゲームをAIにより自動生成してくれるというPython 製のツールです。

Jupiter Notebook で動くものが配布されており、Google Colaboratory 上で自分の AI Dungeon を動かすことができます。

ブラウザで数分待つと始まる。簡単です。

大昔にあった Zork シリーズ的なUI。「動詞」で始まる命令文を入れることで、何かが起こります。

「それをやるとループしてしまいます」という返答だらけになり詰まったこともありますが、それでも大昔の同種のテキストアドベンチャーゲームに比べると、かなり自由度が高い。思いついた動詞で適当に命令しても、それに合わせた結果を返してくれます。このへんはさすが自動生成。

ただし、ストーリー展開に整合性が取れているかというと、自分が遊んでみた範囲では、辻褄が合わなかったり急に場面が変わったりの連続で、寝ている時に見る夢に近いような印象を受けました。

AI Dungeon のサイトには、プレイした結果のストーリーたくさん掲載されています。動かさずにどんなゲーム体験になるか見たい人や、どんなコマンドを入れたら先に進むのかわからないという人は、まずこれらのプレイレポートを見てみるのもいいかと思います。

バーガーキング、テレビCMを人工知能(AI)に作らせる?

米バーガーキングが、100% AI作成による広告制作プロジェクト Agency of Robots(ロボット代理店)を開始したというリリースです。

「ハイエンドの計算機資源とビッグデータを活用し、ニューラルネットワークによる先進パターン認識で数千のファストフードCMや業界・競合リサーチを解析することにした」ということ。

既にAI製作によるCMが公開されています。冒頭はどれもノイズの混じったコンピューター音とともに「AIで作成されたものです」という断りで始まり、「ここでバーガーキングのロゴ(を出す)」で終わるもの。

ワッパーを食べる二人の男性と、王様の被り物

「あなたと同様に」を繰り返すCM

「チキンサンドイッチはまるで鳥のような味」

「チキンこそ新時代のポテトだ」

「AIの力で、よりゴールを狙えるクリエイティブの製作が可能となった」と締めていますが、AdAgeでは、よくジョークリリースを出しっぱなしなバーガーキングなので、これも流行のAIをダシにした、もちろん人間の作った動画なのでは、と分析しています。

HomeCourt – バスケットボールのシュート結果を画像認識で自動記録するアプリ

HomeCourtは、スマートフォンのカメラを使ったバスケットボールの練習支援アプリケーションです。打ったシュートをリアルタイムで追跡し、結果をまとめてくれます。

シュート練習が映っているアプリの画面の右上に、シュートの企図回数や成功数、コート内でのシュート位置がリアルタイムで更新されていますね。

このアプリ、コートの外側に三脚でスマートフォンを固定設置して、3ポイントラインやゴールなどを認識させると、その後に打ったシュートの位置や結果が判定されます。また、シュート時の動画をスローモーションで見返したり、それをコーチと共有する機能もあるそう。

こちらが統計結果の表示画面例。コートのどの地点からシュートを試みて、その結果がどうだったかがわかりやすく表示されていますね。距離や角度ごとの成功率や、成功率が経時でどう変化してきたかも出てくるので、得意・苦手の把握や自分の成長の度合いの確認に使えそうです。

ラインの線の色、背景に木などが無い屋内コートが良い、ボールは標準的な色、十分な明るさ、など、より良い認識のための条件はいくつもあるものの、こういった結果が画像/動画認識技術の進歩によってスマートフォンレベルで動くようになったのはすごいですね。

ウェブサイトには利用者として大学チームのロゴも多数表示されていて、実際の練習に使われているようです。効率よく上達を目指すために、こういった支援ツールが中高生の部活などにもどんどん普及していくかもしれないですね。

HomeCourt - The Basketball App

カテゴリ: Sports, Health & Fitness
言語: 英語
価格: 無料
バージョン: 3.1

開発者: NEX Team Inc.
公開日: 10:30 PM
評価(全バージョン):
(937人のレビュー)
評価(現バージョン):
(937人のレビュー)

スクリーンショット

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via VentureBeat

DeepDex – 実世界のポケモンを判定してくれる勝手アプリ

「AIとニューラルネットワークの力で」(アプリ説明文)、未知のポケモンを判定するAndroidアプリだそうです。

「10歳のあなたが、博士の研究所でパートナーのポケモンを選べと言われた時に、このアプリを渡されたらいいよね」

こちらがアプリの動く様子をおさめた動画。ぬいぐるみを見せて、そのポケモンの名前を言わせて、説明を読み上げさせています。(読み上げはAndroid OS側のアクセシビリティ機能かもしれません)

僕の持っている機種は「対応していません」となったので、実際にどれぐらい正しく判定されるかは試せませんでした。

「ファンが作った勝手アプリである」と書いてあるのですが、見つけたポケモンのイラストとか表示しているので権利的にはグレーっぽいようにも思います。本家がこういうアプリを出してくれるのが一番良いかもしれません。

via Geekologie

Re:scam – 詐欺メールに騙されたフリをするAI自動応答サービス

ニュージーランドでオンライン上の安全を守る活動をしている NPO 団体ネットセーフがリリースした Re:scam は、いわゆる scam mail (ビジネス詐欺メール)を世界から無くそうという野心的なサービスです。

サービスの本体はメールの自動応答 bot で、送られてきたメールをコンピュータ(AI = 人工知能、と言っています)が解析し、適切な返信を生成して返します。では詐欺メール相手の「適切な返信」とは何でしょうか?

それは、ひたすらやりとりを長く続けて、詐欺者の時間的リソースを食いつぶす、というものです。人間のようにユーモアを交え、時には人間のように文章を間違い、ネットの向こう側の相手に「こいつはメールの内容を信じている。もうひと押しすれば騙されて送金してくるかも」と思わせ、やりとりを続けさせるということですね。

Re:scam のトップページは、分割され合成された、様々な性別・人種・年代の人のCG。相手に合わせてどんな人格も演じられる、というメールbot のイメージをうまく表していると思います。

こちらはサービスを紹介する動画

やりとりの実例

サイトの”Can you show me?”セクションから、実際のメールの応答例をいくつか見ることができます。

たとえば、「某国のファンドからあなたが受益者の送金があるのですが… 」という Banking Scam 。先方の理由から大金を受け取る資格があると言われ、しかしその大金を受け取るためには(なぜか)こちらから一定の手数料を先方の銀行に送らないといけない、というタイプの詐欺です。もちろん送ったらそこで連絡は途切れ、手数料は戻ってきません。

詐欺メール(長々と小難しい文章で): お金を受け取れるが、まず大急ぎでそのことを承認してほしい、という内容

botの応答

本当にこの手紙は私宛ですか? ずいぶん公式な内容ですが、私はこれまで相続人になったことはありません。大喜びする前に、本当にそれが私のことなのか確認したいです。

詐欺メール:

あなたが選ばれた相続人であることは間違いありません。あなたの同意が得られ次第、ファンドの送金部門がファンドのロックを解法し送金できます。

(住所、電話、年齢、職業などを別のメールアドレス – それっぽい組織名 – に送るよう指示)

手続きを進めるためには、直ちに必要な情報を彼らに送ってください

bot:

ありがとう。ぜひリクエストされた情報を送りたいと思います。ただ、間違って信頼できない人にメールを送るのが怖いので、あなたのアドレスから私を紹介する形にしてくれませんか?

詐欺メール:

このメールにリプライして情報を送ってくれれば、彼らに転送しますよ

bot:

わかりました。お金がこちらに届くまでにどれぐらいの時間掛かるんでしょう? リーダーズダイジェストの滞納がかなりの額あって、彼らが法的手段に出る前に払いたいのだけれど

詐欺メール:

送金には5営業日掛かるはずです。必要事項が揃わないと送金に着手できません。これらの情報が直ちに提供されることが重要です。

bot:

ありがとう。素晴らしい。営業日ってあなたの国の? それとも私の国の? あなたはどこのタイムゾーンにいますか?

詐欺メール:

必要事項を可能な限り早く送ってください。そうしないと送金は行われません。

他のサンプルも見てると、「住所? 最近引っ越したんだけど今の住所と前の住所どちら?」「**** Google翻訳でロシア語の挨拶を調べたんだけどあってる?」「画像を送りますっていうけど、.jpeg ですかそれとも .pdf? うちのパソコン pdf が開けなくなったんだよね」「送金したいけど本当にお金が無くて。ガソリンスタンドの給油券でもいいかな?」など、なかなか人間くさい応答を作るようです。

「添付ファイルにして送りました」と本文に書きつつ何も添付しない、などの技も使っていました。

使い方

自分のメールアプリで「詐欺メールが来た!」と思ったら、me@rescam.org に転送するだけ。他にすることはありません。後は、Re:scam が元の相手とメールのやりとりを、相手が諦めるまで何日でも、続けてくれます。

英語のサービスなので、日本で実際に使う機会はあまりないかもしれませんが。

こういったサービスがネットの向こう側にいる詐欺集団を疲弊させて、結果としてスパムメールの量や、それに騙される人たちの数が減るといいですね。

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迷惑な電話営業の相手をして、何分も無駄にさせる自動ロボット

via Digg

迷惑な電話営業の相手をして、何分も無駄にさせる自動ロボット

ジョリー・ロジャーさん(Jolly Roger)が開発した音声応答ボットは、掛かってきた電話営業の人に対して適当な返事をしつづけることで、迷惑な電話営業者(テレマーケター)の時間を無駄に使わせる、というサービスです。

家やケータイに掛かってくる電話営業にうんざりしてませんか? 残念ながら、彼らがいなくなることは決してありません。「そのリストから削除しろ」とか「その人はここにはいません」とか「決しておまえの製品は買わない」とか言ったところでなくならないんです。

Tired of telemarketers calling your landline or mobile? I’m sorry to say, they will never, ever stop. And no amount of screaming “take me off your list”, or “he doesn’t live here”, or “I will never buy your product” will make these calls go away.

しかし、このJolly Roger Telephoneを使うと、フレンドリーで気のいい、忍耐強いロボットが代わりに電話を引き継ぎ、相手にそれと気づかせないままに数分間の会話を持たせることができるというのです。

サイトはにいくつも実際の利用音声が掲載されています。(1), (2), (3)

ここで機械による自動応答だ、と言われている会話は、驚くほど自然です。

「はい?」
「これ本物の人が喋ってるの?」 (とbotが喋っている!)
「あなた誰? どういう用件?」
「なるほど」
「ちょっとまって… いろいろ忙しくてね… オーケー。」
「であなたどこの誰だっけ?」
「はい」
「ちょっとまってくれるかい? … (ちょっと小声で)『ああハニー。ごめん今電話中なんだ。いつ終わるかはわからない…』 ごめんごめん」
「ハハン」
「ああ、ちょっとまって。腕に蜂が止まってる。いいから君はしゃべり続けてくれ。聞いてるから」
「ちょっと情報量が多すぎるみたいだな。最初からもう一回説明してくれる?」

こういう反応を、相手が喋り終わったところや、時には相手を遮る形で返すことで、延々と会話を引っ張り続けます。

オーストラリアのテレビ番組 Studio 10 の取材を受けた動画では、番組が電話営業の人になりきってこのボットと会話のデモをしています。(動画後半3:10ぐらいから)

営業役の人がどんどん消耗していくのが感じられるでしょうか。営業の話終わりからボットが返事をするまでの時間が不自然にちょっと長いこともありますが、まあそういう人もいるのかな、ぐらいの自然さに収まっていますね。

使い方

マニュアルによれば、会議電話の仕組みを使っているようです。

「迷惑電話キタ!」と思ったら、「ああ、ジョーンズさんですね、ちょっと待ってください…」など相手を待たせつつ、すぐにこのサービスの番号に掛けて、「電話の追加」とか「会議電話」とか、スマートフォンにある3者会話のモードにします。(固定電話の場合は、自分の電話会社の3者通話のサービスに入っている必要があります)

最初の接続にはどうしても時間が掛かってしまうので、営業が諦めないように多少つなぎを入れる必要があるようです。つながったら、自分は抜けるか、自分の方のノイズがbotの誤動作を引き起こさないようにミュートしてスピーカーで営業とボットの無益な会話を楽しむこともできます。

営業者側のオフィスがうるさい場合には、音声認識がうまく動かないこともあるようですが、そのあたりは「釣り」をするような感覚で、うまくはまる営業を待ちましょう、とのこと(なんか目的が違ってきている)

現在提供されている番号は、アメリカとカナダ向け、そして最近イギリスが追加されたそうで、残念ながら日本からは試せません。

Kickstarter

この実験サービスを本サービスとして運用するために、Kickstarter での募金が3月1日期限で開催されています。「電話営業を邪魔しようという自分がこういうお願いをするのは、自分がテレマーケターみたいなものになったような気がしていやなんだけどお金ください」と書かれています。

anti-telemarketers-bot-kickstarter

テレマーケター側では、最近はリストから同時に数千件に電話を掛けて、出てきた相手が人間だと判定したら営業者につなげるとか、機械化・自動化が進んでいるそうです。より効率的に迷惑をかけようとしてきているわけですね。

そんな実情であれば、迷惑電話に困った消費者が同じ自動化で反撃するのもいたしかたないんですかね。もしこんなツールが広く普及したら、電話によるランダムな営業がすごく非効率になってすたれる可能性もあるでしょう。その時にはまた何か別の迷惑な営業手法が編み出されるのかもしれませんけど。

また、「営業電話しないでください(Do-not-call)リスト」に登録していてもおかまいなしの業者や、発信者番号(caller ID)を偽造して掛けてくる業者もいるそうで、彼のbotがデモで相手しているのは、主にこういった行儀の悪い営業業者だということです。このアンダーソンさんも当然リストに登録していますし、さらにプッシュボタンを押して人間かどうかを判定したり、ホワイトリストと照合して電話を取るかどうか決めたりと、いろいろな対策をしているようなのです、それでも掛かってくる時点でかなり怪しいってのもあるでしょうね。

via Hacker News