AIを捜査に活用、顔面認識技術で犯罪リスクを予測できるのか
コメント
注目のコメント
これは、AIというより、機械学習に分類される技術だろうという突っ込みはさておいて…
当社でもAuthkeyというプロダクトのために、顔認識技術の研究開発は進めておりまして、顔だけではなくて、振舞い癖や、反社会的勢力のデータベースなどとも組み合わせて、もともと、犯罪収益移転防止を目的として、本人性認証の効率化を目的で始めたわけですけれども
実は、仮想通貨の追跡技術や、ウォレットのリスクスコアリングの技術と組みあわせることによって、特許申請中の「匿名照合」技術などを組み合わせることによって、契約途上の審査見直しとか、取引時リアルタイムのリスク評価までをしようとしているわけなんですね。
そういう意味では、別に「シリコンバレー発」と銘打たなくても、日本でもそういうのやってる会社はあるんだよ！と声を大きくして言いたいところなんですけれども、
いかんせん、研究開発っていうのは、プロダクトとして見えるまではなかなかご評価いただける機会もなくてですね…。
まぁ、つらい。AI捜査といっても
1. 犯罪者の特定(個人識別)
2. 犯罪リスクの評価(過去の犯罪者たちの傾向分析)
は分けて考えるべきで、1は良くて、2がグレー。
※「顔面」認識という言葉に違和感あるけど、一般的には「顔」認識？画像認識は、今のディープラーニングブームの火付け役となった分野で、その後も発展が目覚ましいですね。
記事中に出てくる黒人女性の方が、白人男性より犯罪リスクが高く出るという問題は、AIが学習を行うときにお手本として使用する教師データによるものだと思います。
犯罪者の写真と逮捕歴などを紐付けたデータを大量に与えれば、写真の特徴から犯罪リスクを予測する数理モデルが構築されます。
AIの予測結果は、このデータの選び方に依存します。鼻が高い犯罪者の写真ばかり選べば、鼻が高い人の犯罪リスクが高まりますし、記事とは逆に白人の犯罪者のデータを多目にすれば、白人の方が犯罪リスクが高まります。
