アニメ美少女・美男子の顔イラストを描くAIツール 彩ちゃんの使い方・注意点・体験談など
クリエイティブAI「彩ちゃん」は、オリジナルの顔イラストを描くAIツールです✨
Refine GANと呼ばれる生成モデルを用いて、全く新しいオリジナルの顔イラストを生み出します。
簡単な操作をするだけで、オリジナルの顔イラストを描いてくれます。
有料なので、商用利用可能です。
ちなみに、「彩ちゃん」の読み方は、「あやちゃん」ではなく、「さいちゃん」です。
目次
AIツール「彩ちゃん」の使い方の流れ・手順 ①～⑦
①「彩ちゃん」のウェブサイトにアクセスする
②「ログイン」をタップして、アカウントを作成する
③「アカウントの本登録を行ってください」メールを開いて、本登録URLをタップする
④「ログイン」をタップし、メールアドレスとパスワードを入力して、ログインする
⑤画像を選んでいき、好きな画像が見つかり次第、確定する
⑥(240円を支払って)ダウンロードする
⑦保存する
今すぐ知っておきたい注意点
「ログイン」しなくても、画像を生成していけますが、途中で「ログインが必要です」と表示され、選んできたデータ画像が完全になくなってしまいます。
必ず、最初にアカウントを作成し、確認メールで本登録し、さらにログインしてから、画像を生成し始めて下さい。
すべての努力がムダになります😱
ちなみに、ダウンロードさえしなければ、無料です！
料金プランは６種類
エントリープラン
0円/月
生成画像1枚につき、240円
ひと月に、1000枚まで生成可能
ライトプラン
200クレジット / 月
クレジットは180日間利用可能
月額4,800円
生成画像1枚につき、5クレジット
ひと月に、10万枚まで生成可能
スタンダードプラン
月額9,800円
500クレジット / 月
クレジットは180日間利用可能
生成画像1枚につき、5クレジット
ひと月に、10万枚生成可能
プロプラン
月額29700円
3000クレジット / 月
クレジットは180日間利用可能
生成画像1枚につき、5クレジット
枚数無制限で生成可能
ウルトラプラン
月額45000円
5000クレジット / 月
クレジットは180日間利用可能
生成画像1枚につき、5クレジット
枚数無制限で生成可能
メガプラン
月額80000円
10000クレジット / 月
クレジットは180日間利用可能
生成画像1枚につき、5クレジット
枚数無制限で生成可能（彩ちゃん）
AIツール「彩ちゃん」を使って、画像を生成してみた！
最初に、AIツール「彩ちゃん」のウェブサイトに行きました。
https://ja.cre8tiveai.com/sc
美少女の画像を生成してみた(問題発生編)
下記の画面の「彩ちゃんに依頼する」をタップしました。
すると、下記の画面が出ますので、「彩ちゃんページへ」をタップしました。
すると、下記の画面が出ましたので、とりあえず、真ん中の女性の画像をタップしました。
すると、以下の画面が出ましたので、赤で印をつけた女性をタップしました。
すると、以下の画面が出ましたので、赤で印をつけた女性を再度タップしました。
すると、以下の画面が出ましたので、赤で印をつけた女性を再度タップしました。
すると、以下の画面が出ましたので、赤で印をつけた女性を再度タップしました。
すると、以下の画面が出ました。仕方ないので、「新規会員登録」ををタップしました。
信じたくないですが、データは消えてしまいました😱
美少女の画像を生成してみた！
AIツール「彩ちゃん」のウェブサイトに行きました。
https://ja.cre8tiveai.com/sc
「ログイン」をすると、以下の画面が出ましたので、メールアドレスとパスワードを入力して、「利用規約とプライバシーポリシーへの同意」にチェックを入れて、「アカウントの作成」をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。
指示通り、メールを確認すると、「アカウントの本登録を行ってください」メールが来ていました。「本登録を完了する」をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。そして、「AIを使ってみる」をタップしました。
すると、以下の画面が出ましたので、「ログイン」をタップしました。
すると、以下の画面が出ましたので、メールアドレスとパスワードを入力して、ログインしました。
すると、以下の画面が出ました。赤で印をつけた部分をみると、ログインできているようです。
「彩ちゃんに依頼する」をタップすると、以下の画面が出ましたので、とりあえず、真ん中の女性をタップしました。
すると、以下の画面が出ましたが、再度同じ女性をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。今度は右下の女性をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。今度は、赤で印をつけた女性をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。今度も、赤で印をつけた女性をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。ほとんど変わっていないですね。今度も、赤で印をつけた女性をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。ほとんど変わっていないですね。今度も、赤で印をつけた女性をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。今度も、赤で印をつけた女性をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。ほとんど変わらないので、もういいです(笑)
「確定」をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。記念にカード番号などを入力して、決済してみました。
すると、以下の画面が出ました。なんか、顔ばかりで、ちょっと味気ないですね。頭の上の方も表示してほしいですね。URLをみると、Google APIを使っているようです。
とりあえず、画面を長押しして、保存してみました。それが、この画像です。
美少年の画像を生成してみた！
AIツール「彩ちゃん」のウェブサイトに行きました。
https://ja.cre8tiveai.com/sc
それから、「彩ちゃんに依頼する」をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。女性しかいないので、赤で印をつけた「更新ボタン」をタップしました。
すると、また、女性しかいないので、赤で印をつけた「更新ボタン」をタップしました。
すると、また、女性しかいないので、赤で印をつけた「更新ボタン」をタップしました。
すると、やっと男の子が現れました。とりあえず、左の男の子をタップしました。
すると、以下の画面が出ました。今度はイケメンのお兄さんをタップしました。
すると、以下の画面が出ました。再度、同じイケメンのお兄さんをタップしました。
すると、以下の画面が出ました。あまりメンツが変わっていないようなので、再度、同じイケメンのお兄さんをタップしました。
すると、以下の画面が出ました。ほとんど変わっていないので、このイケメンのお兄さんで「確定」しました。
すると、以下の画面が出ました。
先ほど１回買ったので、もう買わなくてもいいですよね(笑)
僕が、ふと思ったこと
「100万種類以上の多種多様なオリジナルのイラスト」とうたっている割には、ほぼ同じ画像が続いて、とても残念でした😔
アニメ美少女イラストを生成するAIツール Waifu Labsの方が、はるかに良かったです。顔だけでなく、上半身もありましたし。
今回の記事は以上になります。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございますm(_ _)m
NECのAIと珈琲豆専門店が開発した「飲める文庫」コーヒー
NECのAIとコーヒー豆専門店の株式会社やなか珈琲が、名作文学の読後感をコーヒーの味わいで再現した「飲める文庫」コーヒーを2017年に開発しました✨
目次
「飲める文庫」コーヒーを作ろうと思った背景
AIが人間の仕事を奪うといわれています。
しかし、AIが人の生活を豊かにする可能性があることを伝えるため、AIと人間が協力することで、「飲める文庫」コーヒーといった新しい体験を世の中に提供することに挑戦したそうです。
「飲める文庫」コーヒーの製作過程
まず、NECのデータサイエンティストが、文学作品に関する1万件以上の読後感をコーヒーの味覚指標５つ(苦味・甘味・余韻・クリア感・飲みごたえ)に変換した学習データを作成します。
それから、NECのディープラーニング技術を搭載したソフトウェアに学習データを投入し、分析モデルを作成します。
そして、分析モデルを用いて、6点の名作文学の読後感を分析し、味覚指標のレーダーチャートをそれぞれ作成します。
最後に、作成されたレーダーチャートをレシピとして、株式会社やなか珈琲のカップテスターが6種のブレンドコーヒーを考案・開発します。
６種類の「飲める文庫」コーヒー
「若菜集」島崎藤村
代表作「初恋」をはじめとした、叙情的世界を開花させた島崎藤村の第一詩集をコーヒーにしたそうです。
「人間失格」太宰治
人を理解することができず、ついに自らに「人間失格」の烙印を押してしまう主人公の物語をコーヒーにしたそうです。
よく見ると、「人間失格」の袋の文字が、１文字ずつ向きが違っていて、オシャレですね！😊
「吾輩は猫である」夏目漱石
主人とその書斎に集まる個性的な人々の人間模様を、「吾輩」という猫の視点で描いた漱石の代表作をコーヒーにしたそうです。
「こころ」夏目漱石
愛のために友を裏切った過去の罪を背負い、囚われつづけた男の物語をコーヒーにしたそうです。
「三四郎」夏目漱石
田舎から上京した青年が抱いた、淡い恋の物語をコーヒーにしたそうです。
「舞姫」森鴎外
留学先で知り合った踊り子との恋情と、自らの将来との間で揺れ動く主人公のロマンスをコーヒーにしたそうです。
僕が、ふと思ったこと
すみません。2017年10月27日から販売しておりましたが、商品は、ネット販売開始後40分で完売したそうです😱
他の店舗でも、在庫がなくなり次第終了だったので、今は購入できません😱
多くの方が再販を希望しましたが、実現しておりません。
当時、「音楽の読後感を、カクテルで味わう」「映画の読後感を、チョコレートで味わう」など、さまざまなコンテンツの楽しみを拡張させていくことに挑戦していきたいといっていました。
「あの頃は CHOCOLATE」という形で、チョコレートは販売されましたが、カクテルはまだ販売されていないので、いつか販売されるのではないでしょうか✨✨
今回の記事は以上になります。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございますm(_ _)m
ビッグデータとAIを活用した西武線の主要駅の混雑予報サイト
西武線の主要駅の混雑予報サイトは、ビッグデータとAI(人工知能)を活用して西武線の混雑状況を予測するサイトです。
西武鉄道とヤフーは、2019年8月19日から9月20日まで、ビッグデータとAI(人工知能)を活用して西武線の混雑状況を予測する実証実験をする予定です。
活用したビッグデータは、乗換検索サービス「Yahoo！乗換案内」などで蓄積した検索履歴です。
活用したAIは、Yahoo! JAPAN研究所と東京工業大学の下坂正倫准教授の研究チームが共同開発したものです。
対象の駅は、池袋駅、西武新宿駅、高田馬場駅、国分寺駅、西武球場前駅の５つです。
混雑予報サイトを使ってみた！
最初に、混雑予報サイトのウェブサイトに行きました。
https://www.seibuapp.jp/railways/congestion/
すると、以下の画面が出ますので、下の方へスクロールします。
平日朝の混雑予報を使ってみた！
「平日朝の混雑予報」をタップすると、
以下の画面が出ました。池袋の9月9日の混雑予報のようです。実際は、台風の影響で、早朝からずっと混雑してましたよね。
今度は、画面の「西武新宿」をタップすると、以下の画面が出ました。「西武新宿」の「宿」という文字だけが改行されてますね(笑)
微妙に混雑する時間帯が違ってますね。ピークが8時30分になっています。
画面の「高田馬場」をタップすると、以下の画面が出ました。
微妙に混雑する時間帯が違ってますね。
画面の「国分寺」をタップすると、以下の画面が出ました。
野球ご来場時の混雑予報を使ってみた！
「野球ご来場時の混雑予報」をタップしてみました。
すると、以下の画面が出てきました。17時から混雑するようですね。
下の方へスクロールすると、以下の画面が出てきました。15時からイベントを行ってますね。
僕が、ふと思ったこと
混雑レベルや混雑する時間帯を表示してオフピーク通勤を促すつもりらしいですが、通勤時間や通学時間を混み具合で変えるなんて、なかなか難しいでしょう😑
また、西武球場前駅では、試合前のイベント情報を提供して、野球開催日に混雑時間帯よりも早めの来場を促すつもりですね。これは、多少はうまくいきそうですね😊
今回の記事は以上になります。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございますm(_ _)m
ディープラーニングのゴッドファーザー ジェフリー・ヒントン
ジェフリー・ヒントン(Geoffrey Hinton)氏は、ディープラーニングのゴッドファーザーと呼ばれています。
AI業界の人と話すとき、ジェフリー・ヒントン氏の名前や実績を言えば、あなたが一目置かれるくらいスゴイ方なのです(笑)
人工知能（AI）の人気が全くないときも、研究を続けていたため、多くの人工知能学者から尊敬されています。
トロント大学の名誉教授であり、エディンバラ大学、サセックス大学、シャーブルック大学から名誉博士号を授与されています。
出身地と出身大学
ジェフリー・ヒントン氏は、イギリスのロンドン生まれです。
1970年にケンブリッジ大学で実験心理学の学士号を、1978年にエディンバラ大学で人工知能の博士号を取得しました。
受賞歴
2001年にDavid E. Rumelhart賞、2005年にIJCAIの研究優秀賞、2010年にNSERC Herzberg Gold Medal、2016年にIEEE James Clerk Maxwell Gold Medalなどを受賞しました。
また、2018年、ヒントン氏は、ヨシュア・ベンジオ氏とヤン・ルカン氏と一緒にチューリング賞を受賞しました。
ちなみに、ヤン・ルカン氏はヒントン氏の教え子です。
チューリング賞のチューリング氏は、イギリスの新しい50ポンド紙幣の肖像に採用されることになった方です。
ジェフリー・ヒントン氏を世界的に有名にした出来事
2012年10月、イメージネット画像認識コンテスト(ILSVRC)で、トロント大学のジェフリー・ヒントン教授と大学院生アレックス・クリジェフスキー氏と大学院生イリヤ・サツケバー氏の３人からなるチーム「SuperVision」が、アレックスネットというモデルを使って圧勝しました。
これにより、画像処理におけるディープラーニングの有用性が世界的に認知されました。
このコンテストで使われたモデルのアレックスネットの「アレックス」は、この大学院生アレックス・クリジェフスキー氏の名前からきています。
いつものGoogleによる買収
2012年に、ヒントン氏は、トロント大学のコンピュータサイエンス学科内で、物体認識技術を研究するDNNresearch社を立ち上げました。
2013年3月に、GoogleがDNNresearch社を買収したため、ヒントン氏はGoogleに入社しました。
それ以降、ヒントン氏はGoogle(Google Brain)とトロント大学で、勤務しております。
ちなみに、Google Brainとは、Googleの深層学習・人工知能研究チームのことです。
ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク」を発表
2017年10月、ヒントン氏は、ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク(CapsNet)」を発表しました。
畳み込みニューラルネットワークで用いられているプーリングにより、空間的な情報を喪失しています。
空間において、オブジェクトの位置が変わってしまうのです。
これを防ぐためには、膨大な訓練データが必要となってくるのです。
そこで、膨大な訓練データを用意することなく、空間的な情報を維持するために、空間的な情報をベクトルとして出力します。これを、カプセルと呼んでいます。
僕が、ふと思ったこと
AIの世界は、すごいスピードで変化しています。
信じられないかもしれませんが、次から次へと新しい知識が登場するので、最先端を学んだつもりでも、すぐに時代遅れになってしまいます。
米国や中国やシンガポールは、AI大国を目指し、国をあげてAIに取り組んでいます。
AIにおいて、今から日本が米国や中国に勝つことは有り得ないですが、米国や中国になめられない程度にはなっておかないといけないという危機感は持っています。
AIが次世代の軍事力・経済力に多大なる影響をもたらすと確信しているからです。
最後に、ヒントン氏はとても面白い方らしく、数年前に次のように予言したそうです。
「コンピュータは、アメリカ人よりも先に皮肉を理解するようになるよ」と(笑)
僕は大笑いしてしまいましたが、皆さんはどうでしょうか？
今回の記事は以上になります。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございますm(_ _)m
自動運転に必要なAIチップを作るモービルアイ(Mobileye)社
モービルアイ(Mobileye)社は、自動運転に必要なAIチップ(画像処理チップ)を作ったり、車載カメラで撮影した映像を基に生成した地図を提供するといったサービス事業を行う会社です✨
モービルアイ社は、2017年3月、153億米ドル(約1兆7600億円)で、Intelに買収されております😊
目次
ADASとは？
ADASとは、自動車の運転手の操作を支援し、事故などの可能性を事前に検知し回避するシステムのことです。「先進運転支援システム」とも呼ばれています。
ADASとは「Advanced driver-assistance systems」の略で、「エーダス」と呼ばれています。
モービルアイ社のSurround Computer Vision Kitとは？
モービルアイ社のSurround Computer Vision Kitとは、車体の12カ所に搭載するカメラとCV（コンピュータビジョン）用ハードウェア・ソフトウェアを含むキットのことです。
このキットだけで、他のセンサーやLiDARなどを使わずに安全に自動走行できるのです。
モービルアイ社のRSSとは？
モービルアイ社のRSSは、Mobileyeが2017年にリリースしたオープンで透明性のある自動運転車向け意思決定モデルです。
安全運転と事故回避において人間の常識に基づいたもので、人間に似た運転決定を自由に提案できます。
モービルアイ社の様々な技術を動画で説明しております。
YouTube動画で、英語字幕や日本語字幕を表示する方法もあります。
モービルアイ社は安泰なのか？
実は、モービルアイ社は全く安泰ではありません。
エヌビディア社がモービルアイ社のシェアを奪い続けています。
エヌビディア社は、画像処理チップ・AIプラットフォーム・高性能GPUによって、完全自動運転開発までトータルでサポートする製品を展開しています。
モービルアイ社は最初、自動運転にDNN(Deep Neural Network)は向かないという考えを示していました。
しかし、エヌビディア社が完全自動運転をDNN(Deep Neural Network)によって実現してから、モービルアイ社もDNN(Deep Neural Network)を採用しています(笑)
エヌビディア社に対抗するためか、モービルアイ社はチップ提携先を車載半導体大手のSTマイクロからCPU大手のインテルに切り替えました。
深層学習のパフォーマンスはプロセッサの演算能力が大変重要で、エヌビディア社に対抗しうる高性能プロセッサメーカーといえば、インテルだからです。
リアルタイムで高精度地図を生成する技術「REM」とは？
モービルアイ社の「REM」とは、車載カメラで撮影した映像を基にリアルタイムで高精度地図を生成する技術のことです。
REMとは「Road Experience Management」の略です。
REMは、世界の道路の情報を１cm単位でデータセンターに送り、地図データをリアルタイムで自動更新します。
REMは、車両を走らせながら認識した標識などの情報までもデータセンターに送っています。
REMは、カメラから地図情報を分析し、非常に小さいデータに圧縮できます。
3Dマップのデータ量を10万分の1に圧縮できるので、通信コストも安いです。
YouTube動画で、英語字幕や日本語字幕を表示する方法もあります。
情報の収集源は、新型車と、後付けのデータ収集端末「Mobileye 8 Connect」を装着した既販車の2種類です。
EyeQ4を搭載する新型車は、2019年は12社以上が投入し、数百万台規模になる予定です。
米ニューヨークでは、ライドシェアサービス「Uber」に使う2000台の車両にMobileye 8 Connectを取り付けています。
モービルアイ社が、日本の市街地における高精度地図の構築を、2019年1月に本格始動させました。
2019年4月から愛知県豊橋市で高精度地図作成用の車両を走らせております。
僕が、ふと思ったこと
モービルアイ社のREMは、世界の道路の情報を１cm単位で地図データを作っていますが、絶対に事故を起こさないためには、１cm単位であることが重要なのです。
実は、僕の友人が社長をやっている会社が、日本で一番大きい地図会社さんと一緒に自動運転用の地図を１cm単位で作っているのですが、グーグルマップなどでは粗すぎて、自動運転では全く役に立たないと言ってました。
グーグルマップで自動運転なんかやったら、みんな死んでしまうと言ってました(笑)
それにしても、競争が激しすぎて、自動運転業界は大変ですね😱
厚かましいお願いですが、なんとか頑張ってもらって、少しでも安く、しかも安全に乗れる車を提供してほしいです😊
今回の記事は以上になります。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございますm(_ _)m
看護師を支援するAIロボット「Moxi(モクシー)」
Moxi(モクシー)は、看護師の仕事を楽にするAIロボットです✨
アンドレア・トマズ博士とヴィヴィアン・チュー博士が、2016年に全米科学財団からの研究助成金で、Diligent Robotics社を立ち上げ、Moxi(モクシー)を作りました。
ヴィヴィアン・チュー博士による開発話
Moxiは、共同創設者であるアンドレア・トマズ博士とヴィヴィアン・チュー博士が共同で取り組んだ3番目の社会的知能ロボットです。
アカデミア時代に最初の2台のロボットを構築しました。
Moxiは、Diligent Robotics社の設立以来、市場に投入した最初の商用ロボットです。
チームがMoxiの構築を開始する前に、看護師と医師を150時間シャドウイングして、必要なものを理解しました。
看護師が行う約30％の作業を実行するように、Moxiを設計しました。
Moxiが構築されると、チームのエンジニアは病院でのさらなるテスト中にMoxiを随所に同行しました。
最後に、チームは、2018年後半から2019年初頭にかけて、テキサスヘルスダラス病院、テキサス大学医学部、ヒューストンメソジスト病院などでの実証実験中に、Moxiと看護師とのやり取りを微調整することができました。
Moxiの目標は、人々の仕事に取って代わることではない
Moxiの目標は、人間の仕事を置き換えるのではなく、人間の仕事を強化することです。
Moxiは、看護師が仕事をベッドサイドから離れて行う仕事時間を減らし、患者に向き合う仕事時間を増やすことを可能にします。
具体的には、Moxiは、できるだけ看護師が患者のベッドサイドを離れる必要がないように、患者のケアに必要な機器や備品の収集や配送といった物流作業を実行します。
汚れたリネンバッグの取り外しまでやってくれます✨
また、Moxiは病院の中央供給ユニットと連携し、患者のEHR(電子健康記録)と統合して、患者がカテーテル交換を予定している場合、そのことを知ることができます。
指定された日に、Moxiはカテーテル交換用の供給物のセットを患者の部屋の外のボックスに配達することで、看護師の認知負荷をも軽減します。
これらにより、病院に、より効率的で思慮深い環境ができ、より良い患者ケアが可能になります。
Moxiの動作の特徴
人々の助けを必要とせずに作業を完了するためには、完全なモバイル操作機能が必要であります。
そのために、Moxiはさまざまなサイズのオブジェクトを拾えるグリッパーハンドを持ち、高/低棚に到達するために上昇する柱体を持ち、完全に可動する土台を持ち、廊下やドアを通るため人間に近い大きさになっております。
また、LEDアイ(目)の点滅や音声で意思表示をしたり、頭を振ったり、うなずいたりします。
YouTube動画で、英語字幕や日本語字幕を表示する方法もあります。
Moxiの利用料金
病院とはマネージドサービスモデルとして長期契約を行い、病院のワークフローに基づいてMoxiの機能を設計し、病院のニーズを常に監視して、病院が使用した分だけ料金を支払う仕組みです。
マネージドサービスとは、業務の改善や経費の削減を目的とした特定のプロセスや機能をアウトソーシングすることです。
アウトソーシングとは、従来は組織内部で行っていたビジネスプロセスについて、それを独立した外部組織から労働サービスとして購入する契約のことです。
僕が、ふと思ったこと
Diligent Robotics社の見事な戦略に驚きました！
「Moxiの目標は、人々の仕事に取って代わることではない」と言い切ることで、いろんな病院に受け入れられやすくなるでしょう。
「看護師が行う約30％の作業を実行するように、Moxiを設計しました」とも言っているので、人から仕事を奪おうとしているようには見えないです。
Moxiに仕事を取られるかもしれないと思うと、病院内でMoxiの導入に反対する人がいっぱい出てくるでしょうが、機器や備品の収集や配送などの物流作業をやってもらうことに専念してくれるなら、大歓迎でしょうね😊
能力の高い高価なロボットばかりが注目されがちですが、Moxiのようなロボットの方が反対されにくく、価格も安いので、より多くの病院や企業に導入されていくような気がしました！😊
今回の記事は以上になります。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございますm(_ _)m
AIを搭載した「自律型致死兵器システム(LAWS)」とは？
自律型致死兵器システム(LAWS)とは、AI(人工知能)を搭載し、自ら敵を殺傷するAI兵器システムのことです。
つまり、人が命令を下さなくとも、自ら敵を殺傷するAI兵器システムのことです。
LAWSとは、「Lethal Autonomous Weapons Systems」の略です。
目次
AI兵器などを規制する国際会議での報告書
AI兵器などを規制する国際会議がスイス・ジュネーブで行われ、2019年8月22日に報告書をまとめました。
報告書の一部を抜粋すると
・攻撃の判断は人間が責任を持つ
・ロボットが人を自律的に殺傷することは認めない
・戦時の民間人らの保護を定めた国際人道法を順守する
・再び会議を開いてルールに関する議論を深める
今回は、残念ながら、法的拘束力を持つ条約などには至りませんでした。
ですから、報告書に従わなくても、何の罰則もありません。
いったん多額のお金を使って殺人ロボット兵器が大量に作られてしまうと、殺人ロボット兵器を持つ国は新しく作られたルールに従わない可能性があり、迅速にルールを作る必要があります。
AI兵器の推進派
AI兵器の開発を進めるアメリカ、イスラエル、ロシア、イギリス、韓国などは、規制に後ろ向きです。
推進派は、高度な自律能力で誤爆が避けられ、無差別攻撃がなくなると主張しています。
AI兵器の規制派
オーストリア、中南米諸国、アフリカなどの国は、法的な拘束力のある規制を求めています。
規制派は、「AIに人を殺す権限を与えていいのか。テロにも使われかねない。」と主張しております。
人間の知らないところで攻撃を始めて、紛争をエスカレートさせる危険性はあります。
サイバー攻撃などで、AI兵器が暴走することも考えられます。「仮面ライダーゼロワン」第１話でも、サイバー攻撃により、AIロボット腹筋崩壊太郎が暴走してました。
日本政府は、AI兵器の推進派それとも規制派？
日本政府は、部分的規制派であります。
日本政府は、規制の対象範囲は「完全自律型の致死性を有する兵器」との立場です。
自律型兵器システムには、間違えて民間人を殺すといった人間のエラーを減少させ、部隊の省力化・省人化といった安全保障上の意義があると、日本政府は考えているようです。
自律型致死兵器システム（LAWS）に関する政府専門家会合に対する日本政府の作業文書の提出 ｜ 外務省
これに関しては、僕も日本政府と同じ考えです。
お金はかかりそうですが、万が一戦争が始まってしまった時に、民間人や自衛隊員の死傷者を１人でも減らすために、この立場を選ぶべきだと思います。
「殺人ロボット」阻止へ、AI研究者によるボイコット事件
2018年2月に、KAIST(大韓民国の国立大学)と韓国の防衛関連企業のハンファシステムと共同で「国防人工知能融合研究センター」設立し、人工知能を組み込んだ国防に関する研究を推進すると発表しました。
これに対して、世界30カ国のAI・ロボット研究者たちは、「KAISTのような権威ある機関が、AI兵器を開発することで、軍備競争を加速することは残念」と公開書簡で表明し、KAISTの関わるあらゆる研究プロジェクトに貢献することはないと宣言しました。
これに対して、KAISTのシン・ソンチョル学長は「学術機関として、我々は人権と倫理基準を非常に重んじています。KAISTは世界に貢献する研究を進めており、意味のある人間のコントロール下にない自律兵器を含む、人間の尊厳に反する研究活動をしないと再確認します。」と回答しました。
しかし、これを鵜呑みにできない理由があります。
ハンファシステムは、国際条約で禁止する方向で進んでいるクラスター爆弾の生産に関係しているハンファグループの子会社なのです。
また、ハンファグループのハンファテックウィンは、自律型殺人兵器「SGR-A1」の開発にも取り組んでいます。
僕自身は反韓をあおる気持ちは全くなく、むしろ韓国人とは仲良くなれると思っているのですが、韓国政府と韓国財閥企業が企んでいることを、我々はきちんと理解しておく必要があると思います。
今回の記事は以上になります。
最後までお付き合いいただき、ありがとうございますm(_ _)m
