「世界が人工知能によってどのように征服されるか、私たちは気付かないでしょう。」 殺人ロボット: 人工知能は世界を征服できるか?

携帯電話がチェスであなたに勝つということは... 人工知能世界を征服するのか？ 人工知能とは何ですか?AIにはどのような種類がありますか? この分野における最新の成果は何ですか? 私たちはAIを恐れるべきでしょうか、それとも期待すべきでしょうか? これについてはこの記事で説明します。

チャットボット イライザ (1964)

人工知能を搭載した人型ロボット ソフィア (2017)

定義の問題

人工知能を正確に定義するのはなぜ難しいのでしょうか? 短い答え:知性を定義するのは難しいからです。

詳細: AI の定義に近づくために、いくつかの追加の定義を提示してみます。

弱いAI / 狭いAI
解決できる学習システム専門的で複雑なタスク
強力な AI / 汎用人工知能 (AGI) / フル AI
学習システム意識的な 、決断できるさまざまな挑戦的なタスク 人と同じかそれ以上に。

人工知能の定義の問題についてさらに詳しく知りたい場合は、チューリング テスト、チャイニーズ ルーム、そしてウィキペディアについて読んでください。そこにはたくさんの情報があります。 役立つ情報.

チューリングテスト

年表

1842   - プログラム可能 機械式機械計算用に。
1941  - 最初の電子コンピューター。
1949   - チューリングテストが発明されました。
1957   - 一般的な問題解決プログラム。
1961  — Unimate 産業用ロボットはゼネラル エレクトロニクスで稼働しています。
1964   - チャットボット ELIZA は人工知能のふりをします。
1966  - 震える。 空間を解析し、その中を動き回るロボット。 シェキは人間からコマンドを受け取り、印刷されたテキスト、またはモニター上のテキストと図を使用して応答します。
1980   - ビジネス上のメリットを提供するエキスパート システム。 解決するプログラム 複雑なタスク大量のデータに基づいて商業的に利用可能になり、成功する可能性があります。
1997   - ディープ・ブルーがチェスで世界チャンピオンのガルリ・カスパロフに勝利。
2011  -IBM の Watson スーパーコンピューターが Jeopardy で優勝し、慈善活動として 100 万ドルを獲得しました。
2014   - このプログラムは、33% の人に 13 人が通信していると思わせることでチューリング テストに合格します。 1歳の男の子ウクライナから。
2016   - Google の AlphaGO 人工知能は、直感を使って囲碁の世界チャンピオンに勝利しました。

AI アプリケーションの一般的な例のいくつか

自動運転車 / スマートカー / 自動運転車 / スマートカー

テスラはカリフォルニアの駐車場からカリフォルニアの駐車場までずっと移動します ニューヨーク、2017年末まで、コントロールに人が触れることはありませんでした。
イーロン・マスク(2017年5月21日)

スマートカーナビゲーション

一方、グーグルは人間と同じように運転を自分で学習できる自動車をテストしている。 道路や周囲を監視することで、機械は人間のように結論を導き出し、意思決定を行います。 このような車を訓練する最初の段階はコンピューター ゲームで行われます。 さまざまな状況道路ではずっと楽です。

コンピュータゲーム / ビデオゲーム

多くの人がよく知っている AI の応用例の 1 つは、 コンピュータゲーム。 プレイヤーにとってより興味深いものにするために、ノンプレイヤーキャラクター (NPC) がプレイヤーと対話します。

エリザベスは、プレイヤーにコントロールされていないので、いずれにせよ気分を害することはありません

ゲームでの普及と市場規模の拡大により、このタイプの人工知能は絶えず進化しています。

仮想パーソナルアシスタント

Siri、Google Now、Cortana は、それぞれ iPhone、Android、Windows で利用できる最もよく知られたアシスタントです。 これらは、情報をより速く見つけたり、計画を立てたり、メモを取ったりするのに役立ちます。

AI が使用されているその他の分野は次のとおりです。
不正行為の検出、
オンラインカスタマーサポート、
ニュース執筆 / ニュース生成、
セキュリティ監視、
音楽や映画のレコメンドサービス、
システム スマートホーム/ スマートホームデバイス。

主な選手

グーグル、フェイスブック、アマゾン、マイクロソフト、アリババ、アップル

強力な AI の最も人気のある候補は Google Deepmind です。 AlphaGo は Deepmind に基づいて開発されました。これは、囲碁ゲームで人間に勝つ弱い AI (狭い AI) です。 この出来事は興味深い。なぜなら、知能は全員の計算にあまり依存していないからである。 可能なオプションゲーム内の出来事と直感によって、この勝利は歴史的な出来事となり、他のゲームで AI が人間に勝利した後の次のステップとなります。

2017 年 7 月、ディープマインドは仮想キャラクターが歩行能力を実証するビデオを公開しました。 興味深いのは、これらの 3D キャラクターには、人間や他の生き物がどのように歩くかについての情報がまったく与えられていないことです。 彼らの動き方は完全に試行錯誤による人工知能の訓練から導き出されたものです。

歩くことを学習する人工知能

人類への危険?

意見は分かれた。

イーロン・マスク

人工知能は文明の存在に根本的な脅威をもたらします。
人工知能 — これは、私たちの反応に頼るのではなく、AI を積極的に規制する必要があるまれなケースです。 AIの規制に関してのみ対応していては手遅れになってしまいます。

マーク・ザッカーバーグ

批評家たちが世界の終わりのシナリオについて大騒ぎしているのを聞いても、私にはまったく理解できません。 これは非常に悪いことであり、ある意味、彼らは無責任な行動をしていると言えるかもしれません。
人工知能が将来人間に害を及ぼすだろうと聞くと、私はこう思います。使用されます。」

イーロン・マスク

私はマークと AI について話しました。 この問題に対する彼の理解はいくぶん限られています。

ビル・ゲイツ

私は、超知能のアイデアに興奮する人々の陣営に自分自身を置きます。 最初は、機械は私たちのために多くの仕事をしてくれるでしょうが、あまり賢くはありません。 すべてを正しく行えば、この期間はプラスの期間になるはずです。
数十年後、「AIはすでに強い」という考えが深刻な懸念になるかもしれない。 この点については私もイーロン・マスク氏や他の人々の意見に同意しますが、なぜ一部の人が警戒しないのか理解できません。

スティーブン・ホーキング博士

生物学的な脳が達成できることとコンピューターが達成できることの間に根本的な違いはないことを私は理解しています。 したがって、理論的には、コンピューターは人間の知能をエミュレートし、それを超えることができます。

不安なニュース

2017 年 6 月、Facebook は、仮想アイテム (ボール、本、帽子) の入手可能性について相互に通信するチャットボットの実験を行いました。 これらの通信の歴史を分析した一部の専門家は、AIが英語以外の言語を使用し始めたという印象を受けました。 チャットボットが何を話しているのか誰も理解できないという事実によって、恐怖はさらに増大しました。 以下は、チャットボットのアリスとボブ (A と B) の間の通信の抜粋です。

実験中の Facebook チャットボット間の通信からの抜粋

実験が中止されてから懸念が高まった。 見出しは「AIが機械と通信するための秘密言語を作成し始めた実験をマーク・ザッカーバーグが中止した」という趣旨で掲載された。 この問題を少し研究してみると、このプログラムが停止されたのは、人類に対する脅威が指数関数的に増大したためではなく、研究者にとって興味のないことをやり始めたからであることが明らかになります。

人工知能について学べば学ぶほど、疑問が増えます。 将来的には、このトピックをもう少し深く見て、AI の開発とトレーニングに何が必要なのかを分析していきたいと思います。 そのためにはどのようなチームが必要で、AI を作成するにはどのようなツールを使用できるでしょうか。

コメントやフィードバックをいただければ幸いです。

人工知能システムの開発は、人類に第 4 次産業革命への扉を開きます。 ロボットはますます賢くなり、その自己学習能力は驚くべきものになっています。 最近、香港の企業ハンソン・ロボティクスは、自己学習ニューラルネットワークに基づいたソフィアという名前のアンドロイドを開発しました。 彼女は目に組み込まれたカメラで世界を認識し、人々と会話し、数十の異なる感情を描写することができます。 しかし、ソフィアはロボット工学の理想にはまだ程遠いです。 2018年1月に開催されたダボス経済フォーラムで、ウクライナ代表団が国内の汚職に対して何をすべきかを尋ねた後、

ソフィアは、使用から 1 年後に「サプライズ」をプレゼントし始めました。 そこで、開発者のデイビッド・ハンソンに人類を滅ぼしたいのかと尋ねられたとき、彼女はこう答えた。「分かった、人類を滅ぼしたい。」 その後、ソフィアは司会者のジミー・ファロンとの人気夜の番組で世界征服の計画を冗談めかして語った。 しかし、すべての視聴者がそのジョークを評価したわけではありません。 多くの人は、女性ロボットが人間の制御から逃れ、創造主に残虐な行為を行う 2014 年の長編映画『エクス マキナ』との類似点を指摘し、不安を感じました。
Hanson Robotics の製品が時間が経っても同じようにならないと誰が保証できますか? 来る日も来る日も自らを訓練する神経脳の内部で何が起こっているのか誰にも分かりません。

軍事歴史家で防空博物館館長のユーリ・クヌトフ氏は、ズベズダテレビチャンネルの「政治探偵」番組で、人工知能の発展に対する懸念を表明した。 専門家は、ある段階でロボットが人間を排除する必要があると判断する可能性を排除しなかった。

「人工知能は、ある段階でその人は不完全であると単純に判断するかもしれません。 そして私たちは人々を排除する必要があります。 そして地球は人工知能を備えた機械のものであるべきだ」とクヌートフ氏は示唆した。

多くの専門家は、国防総省が人工知能の開発を最も声高に主張していると信じている。 米軍は地上作戦での使用だけでなく、戦闘ロボットの開発にも注力するつもりだ。 特に、ロボット工学を専門とするエンジニアリング会社ボストン ダイナミクスは、米国国防総省向けに多くのプラットフォームを作成しています。

「一般的に、ご存知のとおり、これらのロボットは原則として軍事目的および米国国防総省のために特別に作られたものです」とロボット会社の創設者兼最高経営責任者（CEO）のウラジミール・ベリー氏は説明する。

ボストン ダイナミクスのエンジニアは、ロボットの成果を公開しています。 たとえば、犬とキリンのハイブリッドロボットである SpotMini のビデオは、インターネット上で非常に人気があります。 彼は壊れやすい物を上手に扱い、キッチンで素晴らしい助手になることができます。

この会社のスマート カーは生き物に非常に似ているため、ボストン ダイナミクスの新しいビデオは深刻な反響を引き起こします。 人型ロボット「アトラス」は国民に特に喜ばれました。 彼は最近、自分の「体」を所有することの素晴らしさを実証しました。

「アトラスは常に最も多くの情報を表示します 良い結果。 あなたが取るなら 単純なプロセス、すると彼は簡単に片足で立ちます。 非常に長い間効果があります。 大きな荷物を持ち上げることができ、17 年末にはロボット工学における真の進歩を実証しました。このロボットは宙返りをしました。 これは、メカトロニクスの方向およびすべての吸湿システムの計算における大きな進歩です。 技術的な装置「Promobot を開発している会社のディレクター、オレグ・キヴォクツェフ氏はこう説明します。

そのようなスキルが役立つ分野について考えている人はほとんどいません。 そして、米国の最も優れたロボット工学エンジニアは実際に誰のために働いているのでしょうか?

「彼らは楽しい誇大広告を作り出し、ロボットに宙返りをさせます。 彼らは、動的バランスシステムを開発し、歩行やジャンプを練習しているだけであることを示しています。 しかし、本質的には、原則として、そのようなロボットは距離をカバーし、武器を拾って人を撃つことができます。 まあ、原則として、ターミネーターの準備はできています」とウラジミール・ベリーは信じています。

ボストン・ダイナミクスは今年、国防総省の新たな軍事計画の一環として、かなりの金額を求めて争っている。 DARPA (先進先端研究プロジェクト庁) 研究プロジェクト米国国防総省) は、コンピューター技術分野の開発のために同社に数十億ドルを割り当てています。

言い換えれば、世界が賞賛するこれらすべての面白い鉄の生き物は、すぐにアメリカ陸軍の戦闘部隊になる可能性があります。

ビッグデータ技術とインターネット上の個人をターゲットとした広告を使用して、ドナルド トランプの米国大統領選挙勝利を支援しました。 以前、同社は英国のEU離脱支持者と協力していたが、現在はフランス国民戦線と契約を結んでいる。 予想外の投票結果が出るって本当ですか？ さまざまな国– 社会学の失敗ではなく、新しいタイプの社会学の勝利ですか？ Radio Liberty の対談者、Michal Kosinski 氏は、その研究が Cambridge Analytica の活動に間接的に関連しているが、これは誇張であると信じているが、ビッグデータ技術とプライバシーの低下は世界に地球規模の変化をもたらすことを約束している。

選挙真っ最中の9月下旬、ニューヨークで開催された世界中の影響力のある政治家や実業家が集まる年次イベント、コンコルディア・サミットで講演したケンブリッジ・アナリティカの創設者アレクサンダー・ニックス氏は、こう語った。 新しい技術これにより、共和党候補者としてのトランプ氏のライバルであるテッド・クルーズ氏の選挙戦の効果を高めることが可能となった。テッド・クルーズ氏は、選挙戦開始時には事実上無名の候補者だった。 ニックス氏は、たとえば、さまざまな性格を持つ人々が、銃規制法案について候補者の見解を異なる方法で提示する必要があると語った。 ハイレベル神経症的な人には安全の源として武器を提示することができ、裕福で保守的な外向的な人にはアヒル狩りの写真を見せることもできます。

その後、ケンブリッジ・アナリティカはトランプ氏自身を支援し、ニックスの推定によれば、総額約1500万ドルという比較的控えめな報酬を得た。 同社の専門家は、すべてのインターネット ユーザーがオンラインに残したデータを分析することで、明らかではない関連性やパターン (たとえば、米国製の車を好む人はトランプ大統領に投票する準備ができている) を発見し、それらをインターネット上のターゲット広告に使用することができました。 、共和党候補者の本部から送信されるメッセージをパーソナライズするため。 マイアミのリトル・ハイチ地区の住民には、ヒラリー・クリントン氏がハイチ地震の余波への参加を拒否したことに関する情報が示され、アフリカ系アメリカ人には、クリントン氏が黒人男性を捕食者に喩えるビデオが見せられた。 トランプ大統領のボランティアらは、直接選挙活動を行う予定の住宅の住民の詳細なプロフィールを受け取った。

ケンブリッジ・アナリティカの仕事が米国選挙の結果にどれほどの影響を与えたかを言うのは難しいが、同社を雇った人が勝者となる例はこのキャンペーンだけではない。 したがって、2015 年に遡ると、急進的な EU 離脱支持者のナイジェル・ファラージ氏はケンブリッジ・アナリティカのサービスを利用し始めました。 最近ケンブリッジ・アナリティカの活動に関する調査結果を発表したスイスの出版物ダス・マガシン（ロシア語で読むことができる）によると、同社は現在、フランス国民戦線のほか、スイスの一部の政治勢力と契約を結んでいるという。ドイツ、そしておそらくイタリア。

この出版物の主人公の一人、ダス・マガシンはポーランド出身の研究者で、元ケンブリッジ大学心理測定センター副所長、現在は米国スタンフォード大学准教授である。 コシンスキー氏とケンブリッジの同僚たちは、数年にわたって、ソーシャル ネットワーク上でのユーザーの活動に基づいて、人の詳細な心理的プロファイルを作成するプログラムを開発してきました。 このシステムは、キャラクターの特徴を記述するだけでなく、特にユーザーの性別、性的指向、肌の色、さらには政治的嗜好を予測することもできます。

スイスのジャーナリストによると、2014年の初めにコシンスキー氏は同僚のアレクサンダー・コーガン氏からアプローチを受け、ある企業のために作成したモデルを使ってアメリカ国民の数百万人のプロフィールを分析するよう提案されたという。 後で明らかになったように、この会社はケンブリッジ・アナリティカと関連していました。 コシンスキー氏は協力を拒否したが、ケンブリッジ・アナリティカが英国国民投票と米国大統領選挙で使用した手法は、少なくともミハル・コシンスキー氏が発明したモデルと非常によく似ている。

ラジオ・リバティはカリフォルニアのコシンスキーに電話し、「デジタル・フットプリント」に基づいてその人について正確に何が言えるのか、ケンブリッジ・アナリティカの声高な発言をどの程度信頼すべきなのか、プライバシーをめぐる戦いは負けたのか、人工的なものなのかどうかについて尋ねた。ドナルド・トランプの諜報活動の方が危険だ。

– サイコメトリーとは何ですか? 研究者として何をするのですか？

– サイコメトリー自体は古代の科学で、2000～3000年前のものだと思います。 本質的に、それは心理測定の科学であり、さまざまな心理的測定をできるだけ正確に確立しようとする試みです。 心理的側面、 人格、 知的能力、幸福、うつ病の傾向など。 従来、このような測定はアンケートを使用して行われていましたが、 心理テストしかし、比較的最近になって、私と他の心理測定学者は、人のデジタル フットプリントを評価することで評価が可能であることに気づきました。そうすれば、質問はできず、アンケートやテストも必要ありません。 そしてこれは革命的な瞬間です。 ダス・マガシンが報じたケンブリッジ・アナリティカの記事の重要性は、実際には同社が選挙戦でトランプ氏を支援したということではない。 これは営利企業であり、テクノロジーを持っており、お金を儲けたいと考えており、ここではすべてが明らかです。 重要なことは、以前に誰かの心理的プロフィールを作成したかった場合、その人にアンケートに記入し、テストを受けるように依頼する必要があったということです。そして被験者は、今この瞬間、誰かが自分を測定していることをよく理解していました。 心理的特徴。 そして今、あなたも同じことをすることができますが、その人は自分自身のことを知りません。 親密な特徴今、誰かが評価と測定を行っています。 デジタル フットプリントを見てください。記録は次のとおりです。 ソーシャルネットワーク、いいね、インターネット閲覧履歴、検索クエリ履歴。 このデータに基づいて、信じられないほど正確なデータを作成できます。 心理的な肖像画。 これは恐ろしいことのように思える一方で、多くの利点がある可能性があります。 たとえば、一部のインターネット プラットフォームでは、あなたの性格や能力に最適な仕事を提供したり、あなたが好きそうな映画を推奨したりすることがあります。 これで大丈夫です。 しかし、Facebook ページを開いて、あなたの知識や同意なしに編集された詳細な心理的プロフィールに基づいて、あなたを個人的にターゲットにした広告が表示されるのは、非常に普通のことではありません。

– それで、個人的に、私がインターネット上に残した痕跡に基づいて、私の名前だけを知っている私の完全な心理的プロフィールを作成していただけますか?

「私は科学者なので、そんなことは絶対にしません。」 私の研究に自発的に協力してデータを提供していただけるのであれば、喜んでそれを私のデータベースに追加し、匿名化し、決して誰にも販売したり転送したりしないことを約束します。 しかし、当然のことながら、多くの企業は、ユーザーに関する情報を断りなく収集し、ターゲットを絞った広告などに使用しています。

– もちろん、この情報は 1 か所に保存されるわけではありません。ある企業は私の地理位置情報データを知っており、別の企業は私の金融取引を知っており、3 番目の企業は私の Facebook の「いいね！」を知っています。 これをすべてまとめることができますか?

システムがあなたの個性を職場の同僚よりも認識するには、10 件の「いいね！」で十分です

– そうですね、まず第一に、これは通常は必要ありません。 通常、正確なプロフィールを作成するには、Facebook での興味やブラウザからのページの訪問履歴など、1 つの情報だけで十分です。 第二に、あなたに関する情報を収集する企業は通常、情報を相互に交換するか、単に共通のデータ市場で販売します。 Acxiom のような、すべてをまとめて Cambridge Analytica のような企業に販売するプロジェクトがあります。 あなたはただ来て、こう言えばいいのです。これこれの地域の 1,000 万人のアメリカ人のデータが必要です。彼らはこのデータを喜んで販売します。 第三に、個人をターゲットにしたキャンペーンを実行するために、個々のユーザー データを保持する必要はまったくありません。 いわゆる行動ターゲティングを使用できます。 たとえば、特定の種類の行動をするすべての人に特定の広告を表示するように Facebook に依頼することはできません。 しかし、この種の行動をある種の心理的プロファイルと関連付けるモデルがあるかもしれません。また、このモデルを非常に正直に構築することもできます。アンケートに記入するために数万人に少額の料金を支払ったのです。 そして、モデルが構築されたら、「どうすれば感情的に外向的な人を見つけることができるでしょうか?」と尋ねます。 模範的な答えは、問題ありません。これこれ10冊の本、これこれ10本の映画、そしてこれこれ10人のミュージシャンが好きだった人たちです。 さて、あなたは広告を持って Facebook に戻ります。ただ、Facebook ではそうしなかった、感情的に外向的な人に向けて広告を表示するように頼む必要はもうありません。 代わりに、特定の「いいね！」を獲得したユーザーに広告を表示するように依頼します。 その結果、個人データは何も持っていなかったが、個人をターゲットにした広告を行っていたことが判明した。

– 全人類、少なくともデジタル痕跡を残すすべての人の心理的プロファイルを作成しようとしている企業はありますか?

– このようなグローバルなカテゴリーで考える人はほとんどいないでしょうが、Facebook、Google、Microsoft、Visa、Mastercard、Acxiom はある程度これを行っています。 そして、これらすべてのデータは市場で広く取引されています。

– つまり、たとえば、私の心理学的プロファイルが市場のどこかで販売されており、それは信じられないほど正確です。 あなたは Das Magazin へのコメントで、Facebook で数件の「いいね！」を付けるだけで、システムはあなたを親友よりもよく認識できると述べました。 これは本当ですか？

– はい、これに関して興味深い研究がありました。 10 件の「いいね！」 (興味) があれば、システムは職場の同僚よりもあなたの性格を認識するのに十分です。230 ～ 240 件の「いいね！」があれば、コンピューターはあなたの配偶者よりもあなたのことをよく知ることになります。

「しかし、もっと知るとは具体的に何を意味するのでしょうか？」

「これは、コンピュータに心理学的アンケートの記入を依頼した場合、妻よりも間違いが少ないことを意味します。」

– これらは、「暗闇が怖いですか?」などの質問に対する答えです。

– はい、心理学的アンケートからの典型的な質問です。 実際、市場のどこかで非常に購入できます。 正確な情報あなたの政治的傾向、宗教性、あなたの性格など、あなたの性格について 性的指向、あなたのIQについて。 Web サイト「Applymagicssauce.com」を使用すると、Facebook での興味に基づいて自分について何が知られているかを大まかに理解できますが、もちろん、これは完全な全体像からは程遠いです。

– ケンブリッジ・アナリティカの話を見てみましょう。 教えてください、あなたは本当にこの会社とは何の関係もありませんか？

- いいえ、一度もしたことはありません。 報道関係者からその存在を知りました。

– Das Magazinによれば、ケンブリッジ・アナリティカに心理プロファイリング技術を提案したアレクサンダー・コーガンはあなたの同僚でしたか？

– はい、彼は私の同僚、というか、私がケンブリッジ大学の大学院生だった当時、ケンブリッジ大学心理学部の助教授でした。 しかし、私たちの道はずっと前に分かれていました、と彼は設立しました 小さな会社そして、報道からわかるように、私が学術界に留まりながら、データをケンブリッジ・アナリティカに売却したのです。

– Cambridge Analytica はあなたが開発したモデルを使用していると考えてよいでしょうか?

– 彼らは同様のモデルを使用していると言いたいところですが、ご存知のとおり、そのようなモデルを開発するのに特に深い科学は必要ありません。それに魔法はありません。 これは、基本的なプログラミング スキル、ある程度の資金、インターネットに接続されたコンピューターがあれば誰でも行うことができます。実際、これが問題を非常に重大なものにしているのです。 ここでは最も標準的な統計手法が使用されており、特別なことは何もありません。 本旨私の出版物は、心理測定は簡単で、焦点を変えることだけが重要である、というものです。心理測定はもはやアンケートやテストを必要とせず、人のデジタル追跡があれば十分です。 これは大きなメリットをもたらし、マーケティング、キャリア計画、手法を改善できます。 心理的援助、それ以上です。 しかし、同じテクノロジーは人に対しても使用できます。 アレクサンダー・コーガンは私の研究を知っていたと確信しており、ジャーナリストの報告からしか判断できませんが、彼はまさに私が提案したことを実行し、結果をケンブリッジ・アナリティカに売りました。 私は何度も言い、記事の中でもこの種の活動を誰にも勧めたくないとはっきりと述べてきました。さらに、人々は私よりずっと前からデジタル心理プロファイリングに取り組んでいたと確信していますが、彼らはそれについて話さなかっただけですCambridge Analytica と同じくらい活発です。 私は、このテクノロジーの倫理的な使用を定義するポリシーと手順の策定を求めています。

– ケンブリッジ・アナリティカは本当にアメリカ大統領選挙の結果に大きな影響を与える可能性があると思いますか?

プライバシーをめぐる新たな戦いに巻き込まれる代わりに、戦争はすでに敗北したことを認識する価値がある

– 正直に言うと、分かりません。 ケンブリッジ・アナリティカが自社の成功をできるだけ大声で宣伝することに関心があることは明らかだが、最終的には選挙の結果はビッグデータの手法によって決まるのではなく、候補者によって決まる、そして今特に明らかなように、選挙会場に行かない有権者によって決まる。世論調査。 おそらく、ケンブリッジ・アナリティカの活動が最終結果を決定する最後の藁だったのかもしれないが、おそらくアレクサンダー・ニックス自身はこれを知らないだろう。 一方で、テクノロジーは存在し、そこから身を守ることはほぼ不可能であることを認識しなければなりません。 Facebook の使用をやめることができますが、書き込みは続けます 電子メール。 ハトメールを利用することに決めたら、クレジットカードなしでは使えません。 もしかしたら各国がそのような行為を制限する法律を制定できるかもしれないが、それもうまくいかないかもしれない。 ちなみに、よくわかりませんが、ケンブリッジ・アナリティカがトランプ氏のために行ったことは現行のアメリカ法に反するため、イギリスで直接データ分析を行ったそうです。 ご存知のとおり、私は科学者であり、心理測定学者であり、政治、民主主義、自由の専門家ではありませんが、プライバシーがなくなるという事実は受け入れなければならないと思います。 プライバシーをめぐる新たな戦いに巻き込まれるよりも、戦争はすでに敗北したことを認識する価値があり、プライバシーを剥奪された人にとって世界が有利な環境になるようにする方が良いでしょう。

– 心理的プロファイルの構築と個人ターゲティングの使用が現実世界にどの程度影響を与えるかは興味深いです。

- と 科学的な点実験を行うのは難しいので、これについて話すのは難しいです。 つまり、シャワージェルを販売する場合、クリック数を比較することはできますが、たとえば、販売キャンペーンというよりもブランドプロモーションに近い政治キャンペーンにおけるビッグデータ手法の有効性を評価することは非常に困難です。 。 私たちは政治家ではなく、特定の消費者製品を対象にいくつかの実験を行ったところ、個人ターゲティング、つまり心理的プロファイルに基づいた個人の広告メッセージを使用すると、広告の効果が倍増することが判明しました。 これは驚くべき結果です。通常、効率を約 3% 向上させるのが難しいのですが、これでも企業は数億ドルを節約できます。 そしてここで2回目です！

– まだ億万長者になっていないのが不思議ですね。

- 私も持っています 素晴らしい人生。 ちなみに、幸せになるためにはそれほどお金は必要ありません、もちろん、休暇を過ごすのに十分なお金は必要であることを証明する心理学の研究はたくさんあります。 実際、科学者としての私が思っているほどすべては単純ではないかもしれません。他の人が誰にも何も言わずに実際のプロジェクトに取り組んでいる間、私はこれらのことについてオープンに話す準備ができているだけです。

– デジタル フットプリントに基づく心理学的プロファイリングのアイデアは、私にとっては非常に自然なことのように思えますが、多くの人がすでに広告でそれを使用していると思います。 私たちの世界はすでに大きく変わっているかもしれませんが、私たちはまだそれに気づいていないだけです。

私たちはビッグデータよりも悪い発明をしてきました。

– おそらく、私はこれらの変化をむしろ歓迎します。 私たちはビッグデータよりもさらに恐ろしい発明をしてきましたし、原子力エネルギーにも取り組んできました。おそらく犠牲なしにはそうではありませんが、これにも何らかの形で対処するつもりです。 すでに述べたように、プライバシーをめぐる戦いはすでに敗北したように私には思えます。私たちはプライバシーが崩壊した世界に住んでいます。つまり、すべての人が平等な権利と機会を確保することに努力を費やす価値があるということです。何でも隠したくなるでしょう。 寛容性が高まることで、プライバシーの欠如の問題が解決されることを願っています。

「しかし問題は、他人がその人の秘密をすべて知り、その人を違う扱いをし始めるということだけでなく、強力な操作ツールが出現したということです。

ほとんど知識がなく、ほとんど本を読まない人、ほとんど旅行しない人を操作するのは簡単です。

– 私の意見では、教育はこれに対処する必要があります。 ほとんど知識がなく、ほとんど本を読まない人、ほとんど旅行しない人を操作するのは簡単です。 そのような人に、シリアには戦争など存在しないし、一般的にシリア人は全員ひどい犯罪者だと言えば、彼はすぐにそれを信じるだろう。

– 私の意見では、教育を受けた人々も、たとえば虚栄心やセックスの助けを借りて操作される可能性があります。

- 考えないでください。 あなたはおそらく妻のことをよく知っていると思いますが、そうすることで妻を操作するのが容易になりますか?

– わかりません、おそらく私にはそのような目標がないだけですが、おそらく、私がたとえばプーチンに投票しに行くように、できるだけ効果的に私を操作することに興味がある人はたくさんいるでしょう。

- もちろん、すべての広告、すべてのマーケティングがこの種の操作であることはありますし、これは常に発生します。これについて私たちに何ができるかわかりません。 それでいて、教養があり、オープンで、そして 幸せな人たち難しい。 しかし、Facebook、電子メール、クレジット カードを手放すのは遅すぎますし、それはまったく愚かなことです。 Facebook は素晴らしいものです。これを使用するリスクについてはこれまで何度も話してきましたが、私自身も喜んで使用しており、必要であれば料金を支払います。

– ちなみに、Facebookに就職が決まったんですか？

- はい、本当です。 私は大学での仕事に満足していますが、一般的に、行動を研究し、人々の生活に変化をもたらしたいと考えている人にとって、Facebook や Google のような企業でのキャリアは素晴らしい道です。 私はモデルを考え出し、それを研究します。Facebook で働いていれば、必ずしもモデルに何かを販売する必要がなく、実際にモデルを使用して何百万もの人々の生活を変えることができます。

– 数回クリックするだけで何百万もの人々の生活を変えることができるというのは恐ろしいことです。

– 確かに、何百万人もの人々に影響を与えるには、以前は権威主義的な独裁者でなければなりませんでしたが、今ではインターネット企業で働くエンジニアになれるのです。 でも、それは怖いことではありません。 Google 検索やレコメンデーション システムなど、これらすべてのアルゴリズムは非常に単純な数学に基づいていますが、膨大な量のデータに適用されます。 そして結局のところ、それが実際にどのように機能するのか誰も、開発者自身さえも理解していません。 ロシアには誰もが悪いと考える法律がいくつかありますが、これらは明らかに修正できる法律です。 そして、コンピューターのアルゴリズムは自ら学習して非常に複雑になるため、何らかの間違った動作をした場合に、どこを修正すればよいのかが明確ではありません。

– 私たちの理解を超えて制御不能になった何らかのシステムが核戦争を始める瞬間は、まだ遠いのでしょうか?

人工知能が世界を支配するとき、私たちはそれに気づかないかもしれません

–ご存知のとおり、現時点ではドナルド・トランプにはビッグデータよりも人類を滅ぼす機会と機会がはるかに多くありますが、将来的には...ハトやアリがいますが、彼らは世界が人間に支配されていることを知っていると思いますか? 彼らはドナルド・トランプが赤いボタンを押すことができることを知っているのだろうか？ もちろん違います。 人工知能が世界を支配し始めたとき、私たちは同じようにそれに気づかないかもしれないので、このことを覚えておく価値はあります。 結局のところ、私たちはもはや自分自身が生成する大量のデータを理解して分析することはできず、コンピューターを信頼する必要があります。 機械に「このデータに基づいて何かを予測できますか?」と尋ねることができます。 彼女はこう答えるでしょう：はい、もちろんです。 あなたはこう尋ねます：どうやってこれを行うのですか？ 彼女はこう言うでしょう、「申し訳ありませんが、あなたには理解できないでしょう。」 そして、これらすべてはすでに現実になっています。 アメリカの裁判所が囚人の仮釈放を決定する際にコンピューターシステムを使用していることをご存知ですか? 融資をするかどうかはコンピューターが判断します。 コンピューターは飛行機を着陸させてくれますが、人間はトラブルを起こしやすいので、これは素晴らしいことです。 ボーイング 787 の乗客 800 人の命は人間ではなくコンピューターの手に委ねられており、これが今日の現実です。