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テキスト | ブレインボディ

治安は私たちの社会の「免疫」のようなもので、普段はあまり意識することはありませんが、ひとたび事故が発生すると、それは「風邪」から「致命的」までの危険が到来したことを意味します。 。

保安検査では有形の有害物は検知できますが、無形の有害な感情を検知するのは困難です。極度の憎しみ、対立、復讐の社会心理学などの有害な感情は、ひとたび爆発すると罪のない犠牲者を引き起こす時限爆弾のようなものです。

したがって、公安は物品の検査にとどまることはできません。

AI 感情検出は、公共の安全の「免疫力」を向上させる目に見えない障壁です。

テクノロジーメディア『WIRED』によると、英国の駅のカメラは現在アマゾンの感情検知システムを利用して駅内の状況を監視しているという。気分に異常のある人が発見された場合は、スタッフに通知され、さらなる検査が行われます。

個人のプライバシー データを厳格に保護しているヨーロッパ諸国で感情検出を実装できるという事実だけで、何かを説明するのに十分かもしれません。

この記事では、伝統的に保守的な英国に AI 感情検出を受け入れさせるために、AI 感情検出がどのような点で適切であるかについて説明します。必要性はどこにあるのでしょうか？

報道によると、感情認識アルゴリズムを使用したスマートカメラは、電車の乗客の感情を検出し、顔スキャンを通じて潜在的な感情を予測し、盗難や侵入者などの異常な行動を検出するために使用されます。

この問題で最も難しいのはテクノロジーではなく、顔認識規制が最も厳しいヨーロッパ諸国で一般の人々に顔検出をどのように受け入れるかということです。

ヨーロッパの公共の場での顔認識技術の適用は、大きな変化の過程を経てきました。

全面禁止。2017 年にディープラーニング技術が爆発的に普及して以来、履歴書の分野における顔認識は主流のアプリケーションの 1 つとなり、2019 年 12 月に欧州でこれが厳しく規制されました。『人工知能白書（案）』、公共の場での顔認識技術の使用が３～５年間禁止されると発表した。

繰り返しスイングします。史上最も厳しい AI およびデータ規制が公布された後、多くのアナリストや技術専門家は、これらの規制が欧州における人工知能技術の進歩と応用を大きく妨げ、AI の開発の停滞につながっていると述べました。業界。しかし、これに対する欧州の態度は常に比較的不安定でした。EU データ戦略この文書が態度を軟化させると、同年10月には警察による公共の場での顔認識技術の使用を禁止する決議が可決されたが、完全に禁止するわけではないとした。

一時的猶予。ついに、2024 年 3 月 13 日、ヨーロッパは画期的な地点を通過しました。人工知能法、顔認識技術に対する態度を軟化させ、「機密性の高い生体認証（顔認識など）に基づく目的のない大規模監視の適用」を禁止し、技術の合理的な使用を放棄した。

なぜAI感情検出は「特別扱い」されるのでしょうか？

これにより、コスト、便益、経験という公安の「不可能な三角形」が見えてきます。

公共の安全のためには、「事後の対処よりも事前の予防が大切です。」一旦高リスクの出来事が発生すると、「状況を修復する」コストは人命に及ぶことが多いため、事前の監督をより厳格に行う必要がある。一般的に言えば、セキュリティチェックです。

しかし、セキュリティ検査には「不可能なトライアングル」があり、投資コスト、安​​全上のメリット、および一般の経験の間で複雑なトレードオフが必要です。

セキュリティ検査プロセスの感度が十分でなく「検出漏れ」が発生すると、有害な「ウイルス」がそれを利用する機会が生じます。危険なグループは、ウイルスの薬物に対する耐性が高まっているのと同じように、セキュリティ検査システムに対する「薬物耐性」を獲得し、セキュリティ検査プロセスの抜け穴を見つけてそれを回避するでしょう。

しかし、あらゆる場所で空港レベルの保安検査や身体検査による密輸品検査を無差別に導入すると、交通効率や人々の旅行体験に影響を与えるだけでなく、より多くの保安検査要員が必要となり、多額の費用がかかることも私たちは明確です。費用支出と限界利益は非常に低い。

特にヨーロッパの地下鉄、高速鉄道の駅、景勝地では、以前は一般にセキュリティチェックがありませんでしたが、これは危険物やテロの脅威に対して「ドアを開ける」ことに相当します。正規化されたセキュリティ検査をゼロから実施するには、セキュリティの人員、設備、その他のコストをゼロから配置する必要があり、長年の旅行習慣を変えるように国民を教育する必要があり、広く受け入れられることはほぼ不可能です。

これに関連して、AI 感情検出の応用は、従来のセキュリティ検査の「不可能な三角形」に対する新たな解決策を見つけることが期待されています。

AI 感情検出は新しいテクノロジーではありませんが、なぜ現時点でヨーロッパの公安にとって命を救うストローとなっているのでしょうか?

これはいくつかの変更から始まります。

1 つ目の変更はアルゴリズムの進歩で、セキュリティ上の利点が大幅に向上しました。

英国の高速鉄道の駅で使用されている感情検出システムは、Amazon が電子商取引、医療、公安、マーケティングなどの分野で長年にわたって研究してきたものです。Rekognition システムは、幸福、悲しみ、怒り、驚き、嫌悪、冷静、混乱などのさまざまな感情を認識できます。2023 年の反復以降は、「恐怖」も認識できるようになります。

たとえば、電子商取引のシナリオでは、店舗のカメラを使用して消費者の感情を判断し、商品の表示を最適化します。個人的なエンターテイメントのシナリオでは、Amazon の Alexa などのスマート デバイスがユーザーの感情をタイムリーに感知し、ユーザーがネガティブな感情に陥っていることを検出できます。怒りや悲しみなど、慰めやアドバイスを提供します。

現在の感情分析および感情認識アルゴリズムは非常に成熟しており、その精度と検出精度は、公共の場所での効率、安全性、経験を考慮した複雑な要件を満たすことができると言えます。

2 つ目の変化は、デジタル社会の継続的な進歩により、AI 感情認識のコストが制御可能になったことです。

スマートシティは世界中の多くの国や地域で継続的に改善されており、都市のセキュリティに使用されるスマート カメラは長年にわたり開発が繰り返されており、現在の技術と製品はかなり成熟しています。その中でも、「ソフトウェア デファインド」スマート カメラは、さまざまなアルゴリズムをオンラインでロードして垂直インテリジェント アプリケーションを実装でき、ハードウェアを交換することなく AI 感情検出を更新およびアップグレードでき、過度のコスト圧力をもたらしません。

3 番目の変化は、近年、人々の公共の安全やプライバシーへの懸念が減少し、感情検出をより受け入れるようになったということです。

世界の政治経済環境の混乱に伴い、多くの国で治安に対する国民の懸念が高まっており、特に欧州では国境を越えた犯罪や紛争が増加しており、治安に対する多くの脅威が生じています。

これに関連して、AI 感情認識は、緊張や対立の潜在的な兆候を事前に検出して、感情的損失によって引き起こされる公安事故を回避できるだけでなく、顔のプライバシーを暴露するほど不快ではありません。

これは、感情検出によって収集されたデータが「強力に識別可能」ではないためです。

「プライバシーの権利」でも述べたように、プライバシーとは「放っておかれる権利」です。 「認識力が強い」顔認証と比べて、公共の場での AI 感情検出は、危機が明るみに出る前に公衆を混乱させたり、個人のプライバシー情報に関与したりすることはありません。つまり、感情を通じて自然人を一意に識別して認証することは不可能であり、あなたの姓が誰であるかを知ることはできません。これにより、国民がスパイされているという感覚が大幅に軽減されます。

この観点から見ると、AI 感情検出はコスト、メリット、経験の点でバランスが取れており、従来のセキュリティ検査に加えて公共の安全に対する目に見えない障壁となるはずです。

AI の感情検出と悪性の極端なセキュリティインシデントの防止は、間違いなく社会全体に害よりも多くの利益をもたらします。それで、いつできるでしょうか？

率直に言って、中国の大都市および中規模都市における現在のインテリジェントセキュリティシステムはすでに非常にうまく機能していますが、感情検出アルゴリズムを実装するのはそれほど難しいことではありません。アルゴリズムのローカライゼーションへの道のりにはまだ時間がかかります。

最大の障害は、データセットが十分に大きくなく、十分に優れていないことです。

私は深層学習技術を使用して微表情認識アルゴリズムを開発した山東省の大学の教師を訪ねました。微表情は持続時間が非常に短く、動きの振幅の変化が小さく、隠蔽や抑制が難しいという特徴があるため、潜在的に危険な人物の感情検出に非常に適しています。

微表情を収集するには心理学実験が必要で、その後コンピューターで分析、処理されます。まず、心理学者によって微表情の生成を誘発することが実証されているいくつかの刺激を被験者に示し、次に高速カメラを使用して被験者の顔に向かい、画像をフレームごとにコンピューターに保存させる必要があります。データを収集した後、感情ラベルと、表現の開始瞬間、終了瞬間、最高潮の瞬間である時空間領域の特性をラベル付けする必要があります。

教師は、彼のチームが MMEW データベースを確立する前は、微表情研究用の特に大規模な公開データベースが不足していて、最大のデータベースでも 247 サンプルしかなく、画像解像度も高くなかったと述べました。

心理学実験とコンピューター工学の両方が必要です。微表情データセットが非常に難しいのであれば、なぜ自分で最初から構築する必要があるのでしょうか。

感情表現は文化、社会生活、その他の背景の影響を受けることを私たちは知っています。国際的な感情写真のほとんどは外国人の顔から収集されたデータに基づいていますが、中国人の顔の感情状態、意図、行動を特定する場合にはあまり正確ではない可能性があります。したがって、公安分野における AI 感情検出の実際の応用は、国内の高品質なデータセットの確実な構築から始める必要があります。

もう 1 つの問題は、アルゴリズムの場合、誰がそれを販売するのかということです。

より正確に言うと、コンピューティング能力と一連のサポートサービスは誰が提供するのでしょうか?感情認識は、大量のデータを迅速に分析し、リアルタイムで感情認識結果をフィードバックするための強力なコンピューティング能力を必要とする複雑なプロセスであり、非常に高いコンピューティング能力を必要とします。さらに、AI は継続的に進化するテクノロジーであり、感情検出モデルは、認識精度と汎化機能を向上させるために継続的な学習と最適化を必要とします。英国の高速鉄道駅に導入されているRekognitionシステムを例に挙げると、Amazon AWSが開始したクラウドサービスの1つで、学習や分析、機能改善をクラウド上で行う。

中国では、公開情報データが関与するため、最終的には民営化して現地で展開する必要があり、競争力の核となるのはアルゴリズム技術とToBサービス能力です。したがって、国内の CV アルゴリズム企業は、この市場においてクラウドベンダーよりも競争力が高くなります。しかし、サービスのコンピューティング能力のコストと人的効率の問題をどのように解決するかは、アルゴリズム企業にとって長年の課題であり、より高度で合理的なことが求められます。ビジネスデザイン。

9 階建てのプラットフォームが大地の底からそびえ立っています。 AI 感情検出のローカライゼーションへの道はまだデータ、アルゴリズム、ビジネス、その他のレベルで少しずつ強化される必要がありますが、テクノロジーを使用して公共の安全の「免疫力」を強化し、悪質な安全事故を回避し、以下のバランスを達成します。費用、便益、経験を考慮し、徐々に社会全体の合意と目標となるはずです。

人は目的であり、テクノロジーは手段です。

新しい技術に非常に厳しい欧州であっても、人々の生存権を守る技術には開発の権利が与えられるべきだ これはAI感情検出の導入がもたらす最大の啓示かもしれない。