Archive for the ‘政府’ Category

Googleは駐車場の込み具合をAIで予測する技術を開発、センサーは不要でアルゴリズムが正確に推定

Friday, February 3rd, 2017

駐車場管理はInternet of Thingsの得意分野で、設置したセンサーがクルマの有無を捉え混雑状況を把握する。Googleのアプローチはソフトウェアで、クルマの流れをMachine Learningで解析し混雑状況を正確に推定する。駐車場にセンサーを設置することなく、アルゴリズムのパワーで施設を管理する。

出典: VentureClef

駐車場の混雑情報を表示

駐車場の混雑状態を表示するサービスが今月から始まった。Google Mapsで目的地までの道順を検索すると、駐車場の込み具合も表示される (上の写真、最下段の分部)。例えば、Mountain View市街に向かうとき、駐車場の込み具合は「Medium」となっている (上の写真左側)。これは「駐車場を探すのは難しくない」という意味で、時間通りに出発できる。込み具合に応じて出発時間を調整することができる。

駐車場が無ければ電車で移動

一方、サンフランシスコのカンファレンス会場への道順を検索すると、駐車場は「Limited」と表示される (上の写真右側)。これは「駐車場は限られている」という意味で、駐車場を探すために時間がかかると注意を促している。駐車が難しいのであれば電車で行くという選択肢も浮上する。事実、Googleによるとこのサービスを始めると、電車で移動するルートの検索件数が急増したとしている。

混雑状況を把握する仕組み

Googleは新サービスの仕組みを「Using Machine Learning to predict parking difficulty」として公表した。これによると、駐車場空きスペースを把握するために、クラウドソーシングとMachine Learningという技法を使っている。クラウドソーシングとはユーザデータを集約して利用することを示す。このケースではGoogle Mapsユーザの位置情報を集約して利用する。Google Mapsユーザに「駐車場を探すまでどのくらいかかりましたか?」という質問を送り、その回答を集約し、駐車場を探す難易度を算定した。Googleはこの手法で信頼度の高いGround Truth (基準データ) を収集した。

店舗やレストランの混雑状況

Googleは早くから利用を許諾したユーザの位置データを使ったサービスを展開している。その代表がGoogle Mapsで表示されるLive Traffic (渋滞情報) でクルマの流れをリアルタイムで表示する。また店舗やレストランのPopular Time (混雑情報) やVisit Duration (滞在時間) を提供している。便利なツールで生活の一部として利用されている。

クラウドソーシングの限界

しかしこの手法だけでは駐車場の込み具合を正確に推定することはできない。クルマを駐車する場合はパターンの数が多く、これらの要因も考慮する必要がある。例えば、クルマが私有地に駐車すると、アルゴリズムは空きスペースがあると誤認する。また、利用者がタクシーやバスで移動したケースも、アルゴリズムは駐車スペースがあると誤認する。駐車スペースを判定するためにはクラウドソーシングの手法では限界がある。

出典: VentureClef

クルマの移動パターンと駐車場の有無

このためクルマがどんなパターンで移動すると駐車場が無いことを示すのか、その特徴量を見つけることがカギとなる。昼食時間にクルマが街中を周回する動きをすると (下の写真)、これは駐車場が無いためと判断する。一方、利用者が目的地に到着し、そのまま施設に入った場合は駐車場があったと判断する。このような特徴量を把握してアルゴリズムに反映した。

出典: Google

20のモデルを生成

この他に目的地に特有な条件や駐車場の位置に依存した要因も考慮する必要がある。また、駐車する時間や、駐車する日に依存する条件なども取り入れる。更に、過去の統計情報も利用された。最終的には20のモデルが作られ、これを使ってアルゴリズムが教育された。

Logistic Regressionという手法

前述の通り、このモデルの解析ではMachine Learningが使われた。Machine Learningには様々な手法があるが、その中でもLogistic Regressionという技法が使われた。Logistic Regressionとは統計学の代表的な技法で、変数の間の関係を推定する。アルゴリズムを教育することで、ある変数を入力すると、その結果を推定することができる。つまり、Logistic Regressionはある事象に関する結果を予想する。ここではドライバーの運転データを入力すると、駐車場を探すのが容易であったか、困難であったかを推定する。アルゴリズムは容易か困難かの二つの値を出力し、これはBinary Logistic Modelと呼ばれる。

Deep LearningではなくMachine Learningを採用

Deep Learningで世界をリードするGoogleであるが、敢てMachine Learningの技法を使ったことは興味深い。具体的には、Neural Network (人間の脳を模したネットワーク) ではなくLogistic Regression (統計手法) が使われた。Googleはこの理由として、「Logistic Regressionは技術が確立しており、挙動を理解しやすいためと」述べている。このことは、Neural Networkは中身がブラックボックスでその挙動が分かりにくいということを示す。

今年のAI技法のトレンド

Googleや他の企業でMachine Learningを見直す動きが広がっている。Neural Network全盛時代であるが、長年にわたり培われた技法を改良しうまく利用しようとする試みである。同時に、Neural Networkのブラックボックスを開き、仕組みを解明しようという研究も始まった。AIの観点からは、Machine Learningの改良とNeural Networkの解明が今年の大きなテーマになっている。

サンフランシスコ市街の駐車場

この技法でサンフランシスコ市街の駐車場の混雑を予測すると下の写真の通りとなる。市街地を区画ごとに分け駐車場の込み具合を表示している。色の濃い部分が混雑が激しいことを示す。上段は月曜日で下段は土曜日。左側は午前8時で右側は午後9時の標準的な込み具合を表示している。月曜日の朝はFinancial Districtを中心としたビジネス街の駐車場が混むが、土曜日の夜はUnion Squareを中心とした観光スポットの駐車場が込むことが分かる。

出典: Google

サンフランシスコ市の取り組み

駐車場管理や混雑情報の発信は行政の責任でもある。事実、サンフランシスコ市は駐車場にIoTを導入し、混雑度を把握する実証実験「SF Park」を進めている。サンフランシスコ市街地では路上駐車スポットにParking Meterが設置され、コインやカードやアプリで駐車料金を支払う (下の写真)。同時に、Parking Meterがセンサーとなり、クルマの有無を検知する。Parking MeterはIoT専用ネットワークSigfoxで結ばれ、駐車スポットの込み具合を集約する。このIoTシステムが完成すると、駐車場混雑情報がリアルタイムで分かることになる。

出典: San Francisco Municipal Transportation Agency

センサー対アルゴリズム

果たしてサンフランシスコ市によるIoT駐車場管理システムは正しく混雑状態を把握できるのか関心が高まっている。Parking Meterで駐車を正しくセンシングできるかという問題である。Parking Meterのある駐車スポットに違法で駐車したり、また、特別許可証を持ったクルマが駐車した場合は空きと判断される恐れがある。また、駐車時間が残っているのにクルマを出す人もあり、このケースでは駐車中と判断される可能性が高い。

スマートシティー開発のモデルケース

リアルタイムで正確な駐車場空き情報を把握するのは難しい作業となる。これに対し、Googleはセンサーは使わないでアルゴリズムが混雑状況を把握する。センサーとアルゴリズムの戦いが始まり、どちらに軍配が上がるのか地元住民だけでなく全米で関心が高まっている。GoogleやSF Parkの取り組みが米国で展開されているスマートシティー開発のモデルケースとして注目されている。

トランプ大統領は米国に製造業を呼び戻すが自動化で雇用は増えない、強い国づくりにはロボット産業再生が必須

Friday, January 27th, 2017

トランプ大統領は米国に製造業を呼び戻すことを最重点課題として掲げている。自動車メーカーに工場を米国に移転するよう強く求めている。しかし、最新工場はロボットなどで自動化が進み、従業員の数は多くない。新工場が稼働しても生み出される雇用者数は限られる。

出典: UNCTAD

本国回帰Reshoringの流れが始まる

これと並行して、工場が高度に自動化されることで、労働賃金の安い国で製造するメリットが薄らいでいる。発展途上国での生産施設を本国に戻す動きが起こっている。この流れはOff-Shoringに対し「Reshoring」と呼ばれている。トランプ大統領に要請されなくても、米国で製造するメリットが大きい時代になってきた。この潮流はトランプ政権の産業政策に大きな影響を与えることになる。

発展途上国で職が失われる

国際連合 (United Nations) の主要組織であるUNCTAD (United Nations Conference on Trade and Development) は2016年11月、Reshoringの流れを分析したレポートを発表。UNCTADは発展途上国への投資や経済支援などを目的に設立された組織で、先進国でロボットが普及すると発展途上国労働者の職が奪われると予想する。労働賃金が低いことで成立していた発展途上国の製造工場が、ロボットの普及で脅かされていると警告している。

自動車とエレクトロニクス

ロボットなどの自動化技術の進化で最も影響を受けるのは発展途上国で、今後2/3の職が失われると指摘する。まだ経済へのインパクトは小さいが、これから多くの企業が製造施設を本国に戻す流れが本格化すると予測している。産業用ロボットは主に自動車とエレクトロニクス産業で使われており、これらの製造工場が集中するメキシコとアジア諸国への影響が大きいと分析している。

中国に産業用ロボットが集中

レポートは世界の産業用ロボットの稼働状況についても分析している (先頭のグラフ)。中国は2013年から産業用ロボットを大規模に導入している。年間の購入金額は30億ドルを超え、2016年末には設置台数で日本を抜くと予想している。今までは日本が産業用ロボットの設置台数で世界をリードしてきたが、これからはロボットは中国に集中することになる。

出典: Tesla

製造業はアメリカ回帰の傾向

Reshoring先は製品最終仕向け地や製造施設を運用する環境などが判断材料になる。自動車では巨大市場を擁すアメリカに製造施設を移転する可能性が高くなる。ロボットで自動化が進むと、米国内での製造コストがメキシコ工場でのコストと大きな違いがなくなる。Teslaはシリコンバレー郊外でクルマを製造するが (上の写真)、工場は高度に自動化されコスト競争力があることを示している。トランプ大統領の強い要請でFordはメキシコ工場建設計画を撤回し、ミシガン州で製造規模を拡大する。この決断の背景には輸入税 (Border Tax) だけでなく工場の自動化技術があるのかもしれない。

工場は戻るが雇用は限定的

しかし、工場が米国に戻って来てもロボットによる自動化で従業員数は大きくは増えない。産業がアメリカに回帰するものの、雇用を生み出すという面ではその効果は限定的である。更に、AIやロボットにより米国産業全体で職が失われることになる。トランプ政権ではAIによる大失業時代を迎えることとなり、その対策で重い荷を背負うこととなる。

ロボット産業育成が重要

製造業を支える重要な基盤技術はロボットであるが、これら産業用ロボットは欧州と日本で開発されている。強いアメリカを取り戻すためには、ロボット技術を持つことが要件となる。トランプ大統領はロボット政策について見解を発表していないが、New York Timesとのインタビューでこれに触れている (下の写真)。New York Timesが「工場で職を奪うのはロボットでは?」との問いかけに対し、「その通りで、(米国で)ロボット開発を進める必要がある」と答えている。また、米国に産業用ロボット企業が無いことも認識しており、ロボット産業育成が重要であるとの見解を示した。

出典: New York Times

市場でもロボット産業育成の声

米国産業界でロボット開発を進める必要性について議論が高まっている。ロボットニュースサイトRobot Reportによると、ロボットの2/3が米国外で生産されている。更に、産業用ロボットについては全て海外製である。産業用ロボットは米国で生まれたが、今では米国は全てを輸入に頼っている。シリコンバレーに拠点を置くAdept Technologies社が米国における最後の産業用ロボット企業といわれてきた。しかし同社はオムロンに買収され、米国から産業用ロボット企業がなくなった。

トランプ大統領への提言

米国の産業用ロボットが衰退した理由は政府からの補助金が少ないためという意見が多い。米国の実業家で投資家であるMark Cubanは、トランプ大統領に対してロボット開発を推進するよう提言した。トランプ大統領は1兆ドル (100兆円) をインフラ整備に投資するとしているが、Cubanはその中で1000億ドル (10兆円) をロボット開発に投資すべきとしている。米国で生まれたロボットを復活させる必要があると主張する。政府はEVや再生可能エネルギー産業の育成で成功したように、今度はロボット産業に注力すべきとの見解を示している。

高度なAI技法をロボットに適用

ロボット開発ではGoogleが最新のAIを活用し研究開発を加速している。Googleのアプローチはコモディティ・ハードウェアに最新のAI技法を取り込み高度なロボットを開発するというもの。この背後では「Reinforcement Learning」といわれるAI技法が使われている。この技術は囲碁ソフトAlphaGoで使われ、人間のチャンピオンを破り世界の注目を集めた。今度はこれをロボットに応用する。

ロボットがお互いに教え合う

ロボットは学習したノウハウを他のロボットと共有する。数多くのロボットがReinforcement Learningの手法で学習するが、習得した知識はクラウド「Cloud Robotics」に集約される。ここで知識をポリシーに昇華し他のロボットと共有する。つまり、数多くのロボットが並列で学習することで、技能の習得が格段に早くなる。この手法は「Transfer Learning」と呼ばれ注目されている。(下の写真は4台のロボットがドアの開け方を学習している様子。それぞれのロボットが学んだことを4台で共有する。)

出典: Google

ロボットが人間のように学ぶ

人間や動物は試行錯誤で新しいスキルを学習するが、このモデルをロボットに応用したのが上述のReinforcement Learningである。ロボットは失敗を繰り返しながら、目的を完遂できるよう自ら学習していく。人間や動物はこれに加え、物に触るとそれがどう動くかを理解している。人間は内部にメンタルモデルを構築し、アクションを起こすとそれに応じて環境がどう変わるかを予想できるとされる。

ロボットがタッチ感覚を習得

Googleはこれと同じモデルを構築し、ロボットに物の扱い方を教える。テーブルに様々な文房具を置き、ロボットが特定のオブジェクトに触るとそれがどう動くかをこのモデルは予測する。このモデルで教育すると、ロボットは人間のように意図を持った操作ができるようになる。つまり、ロボットにオブジェクトと場所を指示すると、ロボットはそれを指定された場所に移動する。このモデルは「Deep Predictive Model」と呼ばれ、ロボットは人間のようにタッチ感覚を習得する。

Googleロボット開発の行方

先進技術を生み出すGoogleロボット開発であるが、この事業は中止されるとのうわさが絶えない。GoogleはBoston Dynamicsを5億ドルで買収したが、2016年にはこれをToyotaまたはAmazonに売却すると報道された。これに先立ち、プロジェクト責任者Andy RubinはGoogleを離れた。Alphabet配下の開発プロジェクトが相次いで中止される中、Googleのロボット開発がどこまで進むのか注視されている。

Boston Dynamicsの四つ足ロボット

先行きが見えない中でもBoston Dynamicsはロボット開発を積極的に進め、新技術を相次いで公開している。同社が開発するロボットは動物のように四本足で走行するのが特徴で、足場が悪くても歩けるため軍事への展開を目指していた。最近ではロボットを小型化し、家の中で移動し家事をこなす機能を実装している。下の写真は「SpotMini」というモデルで手 (頭に見える部分) で物を掴み操作できる。主人にビールを運び、シンクから食器を持ち上げウォッシャーに入れることができる。高度なインテリジェンスを持つが、外見は小型恐竜のようにも見え、家で使うにはデザイン面で工夫が必要かもしれない。

出典: Boston Dynamics

米国ロボット産業が再び花開く

Googleロボット事業の先行きが不透明なものの、ロボット開発はAIと密接に関係し、Googleの強みを生かせる分野である。GoogleはDeepMindと連携してロボット開発を進めており、世界最先端のAI技法を取り込むことができる。自動運転車と並んでロボット開発は将来の事業を支える柱に成長する可能性を秘めている。また、トランプ政権がロボット開発を国策として後押しする可能性もあり、開発が一気に加速するかもしれない。米国ロボット産業が再び花開く兆しを感じる。

トランプ新大統領はシリコンバレーの追い風となる、ハイテク企業経営者の新政権評価に変化の兆し

Wednesday, January 4th, 2017

シリコンバレーの企業経営者はトランプ氏の発言に強い抵抗感を示し、その考え方を批判してきた。しかし、トランプ氏が政策を示し始めると、シリコンバレートップの態度が変わってきた。選挙戦での過激な発言とは異なり、トランプ氏はテクノロジーの重要性を認識し、これを経済政策に活用する動きを示している。一方、ハイテク企業社員はこの動きに敏感に反応し、会社トップがトランプ氏にすり寄っていると嫌悪感を表している。

出典: Chance Miller

トランプ氏に警戒感を示してきた

トランプ次期大統領は選挙期間中、シリコンバレーのハイテク企業を批判してきた。FBI捜査に協力しないAppleの姿勢を問題視し、トランプ氏は国民にApple製品を購買しないよう呼び掛けた。また、Amazon CEOのJeff Bezosに対して、Amazonは独占禁止法に抵触する可能性があると警告した。これは同氏が経営するWashington Postがトランプ氏に批判的な記事を掲載するための対抗措置とされる。シリコンバレーの経営者はトランプ氏の発言は民主主義への挑戦と受け止め、危機感を募らせてきた。

シリコンバレー経営者の姿勢が変わった

しかし、トランプ氏が政権移行の過程で政策概要を示し始めるにつれ、シリコンバレーの企業経営者たちの姿勢が変わってきた。トランプ氏が打ち出す政策はIT企業にとって不合理ではなく、むしろ事業拡大のチャンスとなりそうだ。シリコンバレーの経営者たちは新政権に危機感を抱いていたが、それが期待に変わり始めた。

サミットミーティングが切っ掛け

その切っ掛けはシリコンバレートップとのサミットミーティングであった。Trump Towerに米国を代表する経営者が招かれ、トランプ氏との意見交換の場が設けられた (上の写真)。会議の内容は非公開であるが、その一端が漏れてきた。トランプ氏はテクノロジーに耳を傾け、興味を示したとも伝えられる。また、トランプ氏に批判的だった経営者が招かれ、反対者からも意見を聞くというトランプ氏の寛容な態度も評価されている。更に、政権移行チームも胸襟を開き幅広く意見を求めており、オープンな姿勢が好感を呼んでいる。

規制緩和が進むか

企業経営者たちがトランプ氏に期待しているのは税制改定や規制緩和である。トランプ氏は規制緩和に向け大きく舵を切ることを表明している。金融やエネルギー産業を対象とすると述べており、関連企業の株価が上昇している。ハイテク産業については言及していないが、トランプ新政権はシリコンバレーと関わりの深いFDA (連邦食品医薬品局) やFAA (連邦航空局) の規制緩和に動くといわれている。

出典: VentureClef

新薬認可のプロセスを緩和

FDAはHHS (米国保健福祉省) の組織で食品や医療に関する行政を司る。FDAは国民の健康を守るため強い指導力を発揮することでも有名。FDAは新薬の認可で厳しいルールを設けているが、トランプ新政権はこれを緩和するとの見方が広がっている。医薬品企業にとっては承認プロセスが緩和されると事業を進めやすくなる。

遺伝子解析事業が大きく前進するか

FDAの規制緩和はシリコンバレーのベンチャー企業に大きな影響を及ぼす。Google配下の23andMe (上の写真) は個人向け遺伝子解析事業を進めてきたが、FDAの命令で事業停止に追い込まれた。23andMeは収集した遺伝子をAIで解析することで、遺伝子変異と病気の関係を紐づける技術を開発している。遺伝子データから知見を引き出す技術が新薬開発に大きき寄与すると期待されている。トランプ新政権になると遺伝子解析事業が大きく前進する可能性を秘めている。

ドローン飛行に関する厳格なルール

FAAはDOT (米国運輸省) の機関で民間航空機の運航を管轄する。航空機の管制業務やドローン運行ルールの設定などが主な任務となる。FAAはドローン飛行に関して厳格なルールを打ち出し、個人所有のドローンが航空機や住民に危害を与えないよう定めている。同時に、企業がドローンを商用飛行するためにも厳しい条件が定められている。

出典: Amazon

米国内でドローン産業を育成

このため、ドローン開発企業は米国を離れて試験飛行を展開することが多い。Amazonはドローン配送システムPrime Airを開発しているが、米国を離れ英国で配送試験を進めている (上の写真、Cambridgeshire (英国) での実証実験)。Googleは高速で飛行するドローンProject Wingの開発をオーストラリアで展開していた。トランプ氏はFAAの規制を緩和して米国でドローン産業を育てる意向を示している。ただ、FAAは厳しい規制を保持する姿勢を示しており、トランプ新政権との衝突は不可避だ。ドローン規制がどこまで緩和されるのか見通せないなか、産業界からはトランプ氏の指導力に期待が集まっている。

新政権が自動運転車運行ルールを策定

DOTは米国内の運輸を管轄する機関で自動運転車の運行ルールはここで制定される。DOT長官にはElaine Chao氏が就任したが、自動運転車についての運行指針は示されていない。オバマ政権で自動運転車に関する運行指針の策定を進めてきたが、トランプ新政権がこれを受け継ぐこととなる。

トランプ氏は次世代交通網に関心を示す

トランプ氏自身も自動運転車についてはポジションを示していないが、新政権の意向を反映した規制をゼロから策定することとなる。トランプ氏のアドバイザーにUber CEOのTravis KalanickとTesla及びSpaceX CEOのElon Muskが任命された。これはトランプ氏が次世代交通網に強い関心を示していることを示唆している。新政権のもとでライドシェアや自動運転車の規制緩和が進み、技術開発が加速する環境が整うのか関心が集まっている。

(下の写真はSelf-Driving Uber。Uberはカリフォルニア州政府からサンフランシスコでの試験営業の停止命令を受けた。トランプ政権になると再び試験営業できるのか、それともカリフォルニア州は立場を変えないのか、せめぎ合いが続く。)

出典: Uber

インフラ整備に1兆ドル投資

トランプ氏はインフラを整備するために1兆ドルの投資を実施するとしている。道路整備を中心に交通ネットワークを近代化する。インフラ整備にはスマートシティや自動運転車も含まれるとみられる。既に、スマートグリッドなどネットワーク企業の株価が上昇している。インフラ整備には情報通信技術は必須でハイテク企業との関連が注目される。DOTはスマートシティ構築でGoogleや主要都市と連携し都市の近代化を進めている。

支出と予算のバランスが議会で審議される

一方、トランプ氏は就任100日以内に議会にインフラ整備の法案を提出するとしていたが、ここにきてトーンダウンしている。連邦議会が招集されたがオバマケア (医療保険制度改革法) 撤廃に向けた決議案や税制改正法案が先に審議されることとなる。インフラ整備に関しては1兆ドルの支出と予算のバランスが議会で審議されることになり紆余曲折が予想される。

諮問委員会から幅広く意見を聞く

トランプ氏は業界著名人から構成される諮問委員会「Strategic and Policy Forum」を設立した。トランプ氏は経済政策立案のため委員会から幅広く意見を聞く。委員会は18名で構成され会長は大手投資会社Blackstone CEOのSchwarzman。諮問委員会に上述のKalanickとMuskが加わった。次世代交通、自動運転技術、再生可能エネルギー、宇宙開発などについて助言するものと思われる。この他に、IT企業からはIBM CEOのGinni Romettyがメンバーに加わっている。

既成勢力を破壊するという共通点

シリコンバレーはクリントン氏を支持し、トランプ氏の信条や政策とは相いれないものがあった。しかし、トランプ新政権の輪郭が見え始めると両者の共通点も明らかになってきた。トランプ氏や主要閣僚の多くは政治家ではなく、いわゆる部外者である。門外漢がワシントンに新しい風を送り、政治を変えようとしている。シリコンバレーがディスラプターとして既成産業を破壊しているように、トランプ氏がワシントンの古い政治を破壊し、新しい価値を生み出すとの期待が高まる。創造的破壊がシリコンバレーとトランプ氏を結ぶ共通項となる。

シリコンバレーのエンジニアは失望

この一方で、シリコンバレーのエンジニアからは企業経営者はトランプ新大統領に投降したと失望の声が聞かれる。選挙期間中にトランプ氏を激しく非難しておきながら、サミットミーティングではトランプ氏に論戦を挑むものはいなかった。トップの変節ぶりに多くのエンジニアは失望している。同時に、新政権の下で企業は事業を拡大できるチャンスであることも社員たちは理解している。現実と理想の祖語に苦悶しているのがシリコンバレーの今の空気かもしれない。

最悪の事態は回避されそう

トランプ氏に対する根強い不信感があるものの、シリコンバレーは選挙直後の深い失望感から回復しつつある。トランプ新大統領の誕生でイノベーションが途絶えると危惧されたが、最悪の事態は回避されそうだ。むしろ、トランプ大統領がシリコンバレーの追い風となる勢いだ。米国企業だけでなく、日本企業にとっても新政権誕生はプラスに作用する流れとなってきた。ただ、トランプ新政権が発足し経済政策が示されるまでは予断は許されない。トランプ氏が打ち出す変化の激しい政策に臨機応変に対応することが求められる。

Facebookで虚偽ニュースが増幅し大統領選挙が混乱、AIで記事の真偽を判定する試みが始まる

Friday, November 25th, 2016

アメリカ大統領選挙では偽りのニュースが飛び交い、有権者が大きな影響を受けた。ニュースの題名は衝撃的なものが多く、記事は著者の主張が論理的に展開され疑問を挟む余地はない。偽のニュースはFacebookに表示され、口コミで広がり大きな社会問題となった。Obama大統領が名指しで問題点を指摘し、Facebookは虚偽ニュース対応に乗り出した。

出典: Snopes.com

虚偽ニュースによりTrump氏が勝利した

Facebookが表示するニュースに虚偽情報が含まれていることは早くから問題となっていた。大統領選挙では虚偽ニュースによりTrump氏が勝利したとまで言われ、この件が一気に政治問題に発展した。FacebookはTrump氏を推す虚偽ニュースをNews Feedに掲載し、口コミでTrump支援者が増えたとされる。CEOのMark Zuckerbergはこれが勝敗に影響したという解釈を否定しているが、偽ニュースを抑止する対策をとることを表明した。

ローマ法王がTrump氏を大統領に推奨する

大統領選挙では数多くの虚偽ニュースが飛び交った。ニュースはセンセーショナルで人目を引くものが多い。その事例として、WTOE 5 Newsというサイトは「ローマ法王がTrump氏を大統領に推奨する」という偽りの記事を発信した。これに対し、ニュースを検証するサイトはこの記事は偽りと注意を喚起した (上の写真)。これに先立ち、「ローマ法王がClinton氏を大統領に推奨する」という記事も発信された。選挙が終わり、「ローマ法王は選挙結果に失望した」という記事も掲載された。

Clinton氏が米国国歌を見直すべきと提案

また、National Reportというサイトは「Clinton氏が米国国歌を見直すべきと提案した」という偽りの記事を掲載した (下の写真)。更に、Clinton氏はその理由を「歌詞が拳銃などによる暴力につながる」とし、「国歌は宗教と国家の分離原則に抵触する」と述べたとしている。

出典: National Report

虚偽であると判断するのは難しい

このニュースは事実ではなく虚偽の内容である。しかし、怪しいとは感じるものの、一読してこれらが虚偽であると判断するのは難しい。ニュースサイトの名前や外観やURLは本物のように見える。記事のタイトルからも不正を感じさせるものはない。記事を読み始めると、考え方に共感するところもあり、最後まで読んでしまう。ところどころ違和感を感じるが、記事が虚偽であることは見抜けない。むしろ、興味深い内容に惹かれる。

偽ニュースを発信するサイトとは

このNational Reportは名前から権威あるニュースサイトのように思える。同社はホームページで中立ニュースを発信するとうたっている。しかし、National Reportが掲載するニュースは事実ではなく、虚偽ニュースだけを発信する。この目的は魅力的な虚偽のニュースでページビューをあげ、サイトに掲載する広告で収入を得ることにある。ページビューが高いニュースは一件で1万ドルの広告収入があるとされる。但し、今ではGoogleなどが虚偽ニュースサイトへの広告掲示を停止し、National Reportサイトでの広告収入は激減した。

ソーシャルメディアが偽ニュースを増幅

National Reportは虚偽ニュースを発信してきたが、同社だけでは社会的な影響は限られている。しかし、Facebookなどソーシャルメディアに記事が表示され、賛同者の数が増え、記事へのリンクが転載されることで、この記事の出現回数が爆発的に増える。Facebookは人気記事をTrendingとして示し、ここに虚偽ニュースが掲載されると全国規模で広がる。このようにFacebookなどのソーシャル機能が悪用され、虚偽ニュースが世論を動かす力となった。

Trump陣営が虚偽のニュースを引用

大統領選挙ではTrump陣営が虚偽ニュースを引用してClinton候補を攻撃する場面もあった。Eric Trump氏は偽ニュースだとは思わず、記事の内容を根拠に論戦を展開した。ツイートで「Trump講演会で反対運動をする活動家はClinton陣営から3500ドル貰っている」という記事を引用した (下の写真)。しかし、このニュース記事は真実ではなかった。ツイートは削除されたが、そのコピーが今でも多くのサイトに掲載されている。選挙戦当事者も偽ニュースを見分けるのに時間がかかった。

出典: Eric Trump

Facebookの偽ニュース対策

Facebookは早くから偽ニュース (Hoaxes) への対策をとっている。2015年1月には会員が偽ニュース記事を報告できる仕組みを導入した。これはスパムメールを申告するように、News Feedに表示されたニュースが真実ではない場合にはその旨を申告できる。読者からの申告で偽ニュースがNews Feedに表示される回数が減らされる。クラウドソーシングの手法での対応策を始めた。

サイトに誘導する記事や偽記事を抑制

Facebookは2016年8月には、News Feedから「Clickbait」記事を削除する対策を打ち出した。Clickbaitとは意図的に内容を伏せてサイトに誘導する手法を指す。例えば記事の導入部分で「信じられないことに、昨夜レッドカーペットの上でセレブ同士が喧嘩になった。それは誰なのか。。。」と書くと、気になってリンクをクリックして続きを読む。これはサイトに誘導する常套手法であるがFacebook利用者にはたいへん不評。FacebookはClickbaitがNews Feedに出現する回数を抑制した。

出典: Celeb Style Weekly

Machine Learningの手法で偽ニュースを特定

Clickbaitには読者をミスリードする記事も含まれ、偽ニュースを抑制する対策も取っている。Clickbait記事対策ではアルゴリズムを開発し、検出プロセスを自動化した。Facebookはサイトに誘導する記事やミスリーディングな題名の事例を集めClickbaitのデータセットを作成した。これら事例を通常ニュースの題名と比較し、Clickbaitに特有なシグナルを特定した。Clickbaitを検出するアルゴリズムを開発し、これをMachine Learningの手法で教育した。アルゴリズムは学習を重ね検出精度を上げていく。これはスパムメールを検出する方式に似ており、News Feedから虚偽ニュースを排除できると期待されてきた。

大統領選挙では偽ニュースを防げなかった

このような対策をとっているにも拘わらず偽ニュースは増え続け、大統領選挙では有権者を混乱させる原因となった。Facebookが開発したアルゴリズムはニュースタイトルを基準に判定するので偽ニュースを見分ける精度が十分とは言えない。本格的に対応するにはタイトルに加え、本文に踏み込んだ判定が必要となる。

記事を虚偽と判定するのは人間でも難しい

前述の通り記事を虚偽と判定するのは人間でも難しい。明らかな偽りを判定するのは容易だが、記事の内容を把握し、事実関係の検証が求められる。(下の写真は明らかに虚偽ニュースと分かる事例。大統領選挙でTrump氏の勝利が決まった直後、「Obama大統領は大統領令を発令し選挙結果を検証する」という記事が発行された。)

出典: ABCNews.com.co

事実を検証する作業が求められる

多くのケースでニュース記事を読んだだけではそれが真実かどうかを判断するのが難しい。記事で述べられる主張を裏付ける事実を確認する作業が必要になる。主張の出典を探し事実関係を確認する。また、主張を裏付ける事実が確認できたとしても、記事の中で事実を誇張したり、拡大解釈するケースは少なくない。記事検証ではこれらのステップを踏み、内容が正しいかどうかの判定を下す。

真実を突き止めるには限界がある

記事検証では真偽を判定するのが目的であるが、判定できないケースも多々ある。Trump氏が大統領に選ばれたことに抗議して#NotMyPresidentというデモが全米各地で起こった。デモ参加者はClinton支持者で、Trump氏は我々の大統領ではないと抗議の意思を表示した。記事は「デモ参加者は投票所には行っておらず、Clinton氏に投票していない」と分析する (下の写真)。しかし、この事実関係は確認できず、この記事の真偽は判定できない。真実を突き止めるには限界があるのも事実。

出典: ZeroHedge

Facebook記事の真偽を判定するソフト

この問題に大学生たちが挑んでいる。Facebookに掲載される記事の真偽を判定する技法を開発した。大学生たちはAIを最大限に活用し、Facebook記事を解析するソフトウェア「FiB」を開発した。FiBはブラウザーのプラグインとして実装され、Facebook記事を読みその内容を判定する。記事が虚偽であると「Not Verified」と表示する。一方、真実であると「Verified」と表示する。(下の写真はNot Verifiedと判定された事例。「大麻ががん細胞を破壊する」という記事を解析し、これは虚偽であると判定した。)

AIクラウドを使って真偽を判断

FiBはAIを使って真偽を判断する。投稿された記事に掲載されている写真を認識し、それをテキストに変換する。また記事からはキーワードを抽出する。検索エンジンでこれらの出典を調べ、事実かどうかを確認する。更に、Twitter記事のスクリーンショットが掲載されている場合は、その出典をTwitterで検索する。Twitterスクリーンショットが偽でないことを確認する。

Facebookより先にソリューションを開発

学生たちは公開されているAIクラウドのAPIを最大限に活用してシステムを作った。具体的には、Microsoft Cognitive Services、Twitter Search API、Google Safe Browsing APIなどを使っている。記事判定の精度の検証はこれからであるが、世界最先端のAI技術を持つFacebookより先にソリューションを開発したことは特筆に値する。

出典: FiB Project

ファクトチェックサイトが注意を喚起

アルゴリズム開発とは別に、多くの団体が人手で記事の真偽を判定している。これらはファクトチェックサイトと呼ばれ、大統領選挙では有権者に偽ニュースに誘導されないよう注意を喚起した。その代表がFactCheck.orgという独立の非営利団体 (下の写真)。University of Pennsylvaniaの研究機関として活動を開始し、政治問題に関し政治家の主張の真偽を詳細に検証する。また、読者に偽ニュースを見分ける方法などを指導する。

(下の写真はFactCheck.orgが政治家の主張を分析した事例。下院議長Paul Ryanは米国医療制度Medicareはオバマケアーにより破たんしたと主張する。しかし、FactCheck.orgはこの主張は間違いと結論付けた。)

人気のファクトチェックサイト

人気のファクトチェックサイトはSnopes.com (先頭の写真) で1995年に設立された。このサイトはメールやフォーラムを対象に記事の真偽を判定する目的で設立された。大統領選挙では政治ニュースに焦点を当て、問題点を指摘し有権者に注意を喚起した。分かりやすい表現で多くの人に利用されている。また政治問題だけでなく、ビジネス、エンターテイメント、健康、宗教、テクノロジーなど幅広い分野をカバーする。

Fake Newsは後を絶たない

大統領選挙が終了した後も偽ニュースは後を絶たない。民間人に贈られる最高位の勲章「Presidential Medal of Freedom」授与式が11月22日、ホワイトハウスで執り行われた。映画俳優Robert De NiroらにObama大統領からメダルが授与された。一方、Clint EastwoodのTwitterにメダル授与を拒否したとのコメントが掲載された。その理由としてObama氏は私の大統領ではないと述べている。これは真実ではなく、Eastwoodになりすました人物が発信したもので、ソーシャルメディアから偽りのニュースが流れ続けている。

出典: FactCheck.org

Facebookは米国最大のメディア企業

ソーシャルメディアが生活に浸透し、ニュースの読み方が大きく変わってきた。Pew Researchによると米国の成人の62%がソーシャルメディアでニュースを読む。これをメディア別に分類すると、米国の成人の44%がFacebookでニュースを読んでいる。YouTubeやTwitterがこれに続くが、Facebookがニュース配信メディアとしてトップの位置にいる。

Facebookの責任論

ZuckerbergはFacebookはメディア企業ではなく、記事の真偽を自社で判定すべきでないとの立場をとってきた。記事の真偽の判断は読者に委ねてきた。しかし、Facebookが米国最大のニュース配信企業となっている事実を勘案すると、掲示するニュースの品質についてFacebookが責任を負うべきという議論が主流となっている。同様に、GoogleやTwitterも対策を求められている。Googleは既に、偽ニュースサイトへの広告配信を停止した。

Facebookが対策に乗り出す

偽ニュースが国民的な問題となり、Facebook社内で問題意識を持つ社員が集い、自主的に問題解決に向け動き始めたとも伝えられる。Zuckerbergもポジションを変え、対策に乗り出すと表明した。今頃はAIを駆使したソリューションが開発されているのかもしれない。メールからスパムがフィルターされたように、News Feedから偽ニュースが消えることを期待する。

トランプ大統領誕生でベーシックインカムの議論が盛り上がる、AIによる大失業時代には必須の政策か

Friday, November 18th, 2016

Trump氏の勝利は行き過ぎた格差社会に不満を抱えている労働者層からの支持によるところが大きい。Trump新大統領は格差を是正することを掲げ、米国に雇用を呼び戻し賃金を上げると約束した (下の写真)。選挙結果を受けシリコンバレーではUniversal Basic Income (最低所得保障) の議論がクローズアップされている。低所得者層に現金を支給し、行き過ぎた格差を是正する試みが始まった。

出典: Donald J. Trump for President, Inc.

Universal Basic Incomeとは

AIやロボティックの進化で多くの人が職を失うことが懸念される。失業者対策の一つとしてUniversal Basic Income (以降ベーシックインカムと記載) が議論されてきた。ベーシックインカムとは社会保障の一種で、市民は定期的に一定額の給付金を政府や公共機関から受ける制度を指す。市民は受け取るお金で最低限の生活を送ることができる。

ベーシックインカムの争点を纏めると

ベーシックインカムの基本コンセプトは貧困層だけでなく国民全員に補助金を支給することにある。これを導入することで、福利厚生施策を廃止してベーシックインカムに一本化する。住宅補助、食糧支援、高齢者医療などの施策の代わりに、ベーシックインカムを運用する。これにより政府組織がシンプルになり、福利厚生政策の運用コストが下がるという利点がある。

一方、ベーシックインカム導入には大規模な財源が必要でこれが最大の障壁となる。更に、国民に生活費を支給すると勤労意欲が失われるという懸念が根強くある。ただ近年は、AIに起因する失業対策としてベーシックインカムの必要性が注目を集めている。Trump新大統領の誕生で社会格差の深刻さが認識され、ベーシックインカムの議論が一気に活発になった。

AI研究者がベーシックインカムの必要性を訴える

AI研究を牽引する著名人がベーシックインカムの必要性を訴えている。Baidu研究所所長Andrew Ngは大統領選挙の翌日、ベーシックインカムの必要性をブログに投稿した (下の写真)。Ngは「選挙結果は不公平感による不満を反映している」と述べ、「住民の底辺を支えるためにベーシックインカムが必要」と主張。併せて「すべての人が(社会の階段を)上るために教育も必要」と述べている。大統領選挙で露呈した格差問題を解決する施策の一つとしてベーシックインカムに注目している。

出典: Andrew Ng @ Twitter

既に実証実験が進んでいる

高度なAI技術を生み出すシリコンバレーで、既にベーシックインカムの実証実験が進んでいる。著名インキュベータY Combinator社長Sam Altmanは2016年5月、ベーシックインカムの試験運用を始めると発表した (下の写真)。San Francisco対岸のOaklandでトライアルが始まった。この地区で100家族を選び、毎月1000ドルから2000ドル程度の現金を支給する。期間は6か月から1年の間で、受給者は受け取ったお金を自由に使うことができる。

Oaklandは経済格差が顕著な場所

Oaklandは富裕者層と貧困層の間で経済格差が顕著な都市である。同時に、Oaklandはハイテク企業の流入で地域住民との関係が悪化している。これはGentrification (都市部の高級化) と呼ばれ、裕福なハイテク企業社員が街に入り物価や住居費が高騰し、住民が郊外に転出せざるを得ない問題が発生している。Y Combinatorはこれら住民にベーシックインカムを提供することで問題を緩和できるのか検証を進めている。この実証実験が上手くいけば、本格的なプログラムに移行するとしている。

出典: Y Combinator

なぜ民間企業が社会保障施策を手掛けるのか

ベーシックインカムの実証実験はカナダやフィンランドなどで実施され、Oaklandのプロジェクトが初めてというわけではない。しかし、ベーシックインカムという社会保障政策を民間企業が手掛けている点に特徴がある。なぜ民間企業が担うのかという疑問に対しては、Y Combinatorは明確な回答は示していない。ベーシックインカムは現在施行されている失業保険などのセーフティネットの代わりとなると述べるにとどまっている。

AI開発企業の新しい責務となるのか

技術進化により職が失われていくと、多くの人が収入を失い生活に行き詰る。その原因を生み出した企業は社会的な責務を果たすべきという見方が生まれてきた。その一つの手段としてベーシックインカムに注目が集まっている。今までもITによる自動化で多くの職がコンピュータに置き換えられた。しかしAIによる自動化は今までと比べ物にならないほど社会に与える影響が大きい。Y Combinatorの実証実験は、AIやロボットや自動運転車を開発する企業は社会貢献のあり方を見直すべきとのメッセージを含んでいる。

Elon Muskはベーシックインカムの必要性を認める

シリコンバレーの著名人はベーシックインカムに関し、将来を見据えた考え方を示している。Tesla創業者Elon MuskはCNBC放送のインタビューで、ベーシックインカムは必要になるとの見解を示した (下の写真)。Teslaは完全自動運転車の開発を目指している。また、Tesla製造工場はロボットによる自動化が進んでいる。これにより職業ドライバーや工場労働者は自動運転車やロボットに置き換えられ職を失う可能性が高くなる。

出典: CNBC

社会格差が進むと平和な社会が脅かされる

この流れは自動車産業だけでなく他の産業でも起こり、自動化による失業が世界規模で発生する。人員削減で企業は高い利益を生み出すことができるが、利益を再分配するメカニズムが無ければ、収入の格差が今以上に増大する。ひいては、社会や経済が不安定になり、平和な世界が脅かされる危険性を含む。Muskは自社で技術開発を進めるだけでなく、会社としての社会的責任を負う必要があるとを認めている。

仕事をしないと人は存在価値を見失う

ベーシックインカムを導入すると最低限の生活が保障され安定した生活ができる。人々は働かなくても一定の生活が約束される。しかし、働かなくても生活ができれば、人はその存在意義を問われることになる。人は生活を支えるためには嫌な仕事でもこなすが、同時に、仕事を通して自分の価値を証明し、存在意義を確認している。仕事をしなくても生活できれば、自分の価値を見失うという問題が生じる。

人間のクリエイティビティを解き放つ

その一方、いやな仕事から解放されると人間は創造性を発揮するという考え方もある。ベーシックインカムで最低限の生活ができると、人々は興味を持っていることを自由に探究できる。絵を描くのが好きな人は時間に拘束されないで、この道を探求できる。プログラミングが好きな人は自由にハッキングできる。ベーシックインカムが導入されていない現在でも、創造性は個人の自由な活動から生まれることが見受けられる。人間のように振る舞う高度な自動運転アルゴリズム (Comma.ai) は天才青年 (George Hotz) の趣味が高じて生まれた。

近未来のすがた:ロボットが生産し人が消費する社会へ

Singularity (AIが人類を凌駕するポイント) の到来を主張するRay Kurzweil (現在はGoogle研究員) も同様な考え方を示しているが、AI大量失業時代の次はAIが人類を養う時代が来ると予測する。AIやロボットによる自動技術の進化で、全人類の生活を支えるだけの生産ができ、人は働く必要はなくなる。そうなると人々は働かなくなるのではなく、「仕事」を続けると主張。「仕事」とは誰かに命じられてこなすタスクではなく、自分が取り組みたいことを指す。つまり、生きがいを感じない労働から解放されることを意味する。

人類の創造性の爆発が起こる

いつの時代も人間は働くことに喜びを感じる。そして地球規模で人々が「仕事」をすると、人類の創造性の爆発が起こるとも予言する。高度AI社会では地球規模で創造性が開花し、新しい文明が生まれる。このバラ色の予測に対し反対意見も少なくないが、ベーシックインカムは常にAIの進化と対で議論される。

国民的な議論が広がる兆し

翻ってTrump新大統領とともに上院と下院で勝利した共和党はベーシックインカムの考え方と親和性が高い。Obama政権が運営してきた社会保障制度に一貫して反対の意思を示し、共和党は小さな政府に引き戻すと繰り返し主張している。 (下のグラフは食糧支援を受けている人の数の推移でObama政権で急増していると主張。社会保障制度が肥大化していることを意味する。) Trump新政権の四年間はAIやロボティックス技術が劇的に向上し、大量失業時代に突入することが懸念される。実証実験を含む検証作業などを通し、ベーシックインカムの国民的議論が広がる兆しを感じる。

出典: Donald J. Trump for President, Inc.