手配容疑者の現在予測 AI活用、サイト開設―ヤフーなど
時事ドットコム
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予測とまで行かなくても、アルゴでの差はあると思いますが正面画像であれば多少の老化や整形は顔認証で拾えるはずだし、それで凶悪犯捕まえた事例を顔認識技術手がける企業で具体的に聞いたことがありました。法的な線引きってどうなってるんでしょうね。
DefenderXで2013年のボストンマラソンの犯人を感情の推定から炙り出したり、テクノロジーで個人や感情炙り出されてしまう。
善良な市民としてはめちゃくちゃ気持ち悪いですが。
注目のコメント
顧問的にお世話になっている、ヤフーと電通デジタルの取り組み。
窮屈な監視社会ではなく、犯罪捜査や行方不明者をもっと確度高く探せるようになったら、不幸な人が減ります。
今回は、重要度の高い指名手配犯にスポットを当てて、顔のバリエーションを作り出したのですが、ゲリラ豪雨を民間の写真で予測するように、テクノロジーと個人のちょっとした行動によって、行方不明者が家族に出会えたり、特殊詐欺に遭う不幸な人を減らせるようにすることが目標。これはその第一歩です。
私は、20年も広告クリエイティブに従事しています。広告そのものは社会の嫌われ者ですが、認知啓蒙の力で笑顔を増やしたり、幸せな人を増やすことはできるかもしれない、と考えています。"大量の顔写真データを学習した複数のAIを使い、容疑者ごとに体形の変化も踏まえた九つのパターンの現在を予測した。"
体形変化は個々の意思で動かすことができて、予測のしようがないので、9つのパターンを出したんですね。
あとは髪型やメイクでもかなり印象が変わったりしますが、そういうバリエーションも増やしてしまうと、逆に顔を覚えにくかったりするので、そのあたりのバランスが難しそうですね。