今年初め、Facebookが写真サービス向けに顔認識ソフトウェアを導入したことで、インターネットは大騒動に見舞われました。このソフトウェアにより、ユーザーは写真に写っている友人を自動的に、しかも本人の許可なく特定できるようになりました。批評家たちはこの動きを不気味だと評しましたが、この物議を醸した技術は今や広く利用される寸前かもしれません。
例えば、マサチューセッツ州のBI² Technologies社は今月、iPhone用の携帯型顔認識アドオンを40の法執行機関に導入する予定です。このデバイスにより、警察は容疑者の虹彩をスキャンするか、顔写真を撮影することで、容疑者に犯罪歴があるかどうかを迅速に確認できるようになります。
今週初め、軍とジョージア工科大学研究所が、顔認識ソフトウェアを使って人間の標的を識別し攻撃できる自律飛行ドローンのテストを開始したとの報道が浮上した。実際には、このソフトウェアが、誰を殺すかを決定する評価を行うのだ。
さらに新たな展開として、連邦取引委員会は今週初め、個人のプライバシー、消費者保護、顔認識技術に関連するさまざまな問題を検討するため、2011 年 12 月 8 日に無料の公開ワークショップを開催すると発表した。
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もちろん、政府や大手民間企業は長年にわたり顔認識ソフトウェアにアクセスしてきました。今日、喫緊の課題となっているのは、誰もがこの技術にアクセスできるようになったとき、プライバシーはどうなるのかということです。すでに中小企業、そして個人でさえ、セキュリティ重視のソフトウェアを、時に驚くべき、時に非常に不気味な形で活用する手法を開発しています。
ラスベガスの広告主は、 2002年のトム・クルーズ主演映画『マイノリティ・リポート』をヒントにしています。ラスベガスの広告主は顔認識技術を用いて、通行人へのターゲティング広告を展開しています。例えば、20代半ばの女性が広告キオスクの前を通り過ぎると、内蔵ソフトウェアが彼女の年齢と性別を推定し、その層に魅力的と思われる商品の広告を表示します。
一方、シカゴでは、SceneTapというスタートアップ企業が、顔認識技術をバーやクラブのカメラにリンクさせ、ユーザーが到着する前に、どのバーの男女比が最も望ましい（ユーザーにとって）かがわかるようにしている。
企業への影響が不安な場合は、一般の人々が顔認識技術の利用に深く関わるようになるまで待つべきです。最近の例を挙げましょう。8月のロンドン暴動の後、Googleの民間グループ「London Riots Facial Recognition」が設立されました。このグループは、公開されている記録と顔認識ソフトウェアを用いて、警察のために暴徒を特定し、市民運動（あるいは自警団による正義とも言えるでしょう。どちらとも言えます）の一形態として活動することを目指していました。しかし、実験的な顔認識アプリが期待外れの結果に終わったため、このグループは最終的に活動を断念しました。
ロンドン暴動顔認識チームのメンバーは、自分たちが社会全体の利益のために働いていると信じていたに違いありません。しかし、問題意識を持つ市民以外の人々がこの技術を手に入れたらどうなるでしょうか？その答えが明らかになるまで、そう時間はかからないでしょう。
現代の現実
政府やオンラインソーシャルネットワークによる顔認識ソフトウェアの利用は、依然として大きなニュースのネタとなっている。ボストン近郊に住む男性の運転免許証は、米国国土安全保障省がマサチューセッツ州の運転者の写真を含むデータベースを顔認識スキャンした結果、偽造の可能性があると判定されたため、取り消された。その後、システムが男性の顔を他人の顔と混同していたことが判明した。
イングランドでは、法執行機関が8月の暴動の容疑者の写真をスコットランドヤードの最新版顔認証プログラムに照合しました。このプログラムは、2012年夏季オリンピックでの導入が検討されています。カナダでは、バンクーバー・カナックスがNHLチャンピオンシップシリーズの第7戦に敗れた後、ある保険会社がバンクーバー警察に顔認証ソフトウェアの使用を依頼し、暴動を起こしたファンの身元確認に協力してもらいました。
そしてもちろん、Facebookは6月に、ソーシャルネットワークにアップロードされた写真に半自動的にタグ付けする顔認識機能を会員向けに導入する計画を発表した際に、猛烈な批判にさらされた。
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フェイスブックを批判した一人はグーグルの会長エリック・シュミット氏で、同氏は今年初め、既存の顔認識ソフトウェアの「驚くべき精度」が同社にとって「非常に懸念される」とし、グーグルが将来的に顔認識検索システムを構築する可能性は「低い」と発言していた。
実際、Googleはこの技術を非常に懸念していたようで、シュミット氏は自社が既にその技術を開発するノウハウを持っていたにもかかわらず、導入を断念した。「私たちはその技術を開発して、それを隠蔽したのです」とシュミット氏は述べた。「人々がそれを非常に悪質な方法で利用する可能性がありました。」
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既製の顔認識
顔認識技術を活用するのに、政府や巨大インターネット企業の力は必要ありません。今年のBlack Hatセキュリティカンファレンス（8月にラスベガスで開催）で、カーネギーメロン大学の研究チームが、既存の技術でどれだけの成果を上げられるかを実証しました。
研究チームは人々の顔写真を撮影し、それらの画像をPittPatt（Googleが最近買収した）という市販の顔認識プログラムに入力しました。デモンストレーションでは、プログラムは3秒足らずでCMUの研究者の写真とFacebookで公開されている画像を照合し、一致する可能性のある10件の候補と氏名を返しました。この処理は30%以上の精度で実行できることが証明されました。
研究チームはその後、Facebookのプロフィールから収集した情報を用いて、ソフトウェアが正確に識別した人物の生年月日または出生地を推測した。この情報を用いて、各人物の社会保障番号の最初の5桁を予測したところ、約27%の確率で正答した。
「ここでの大きな目標は、オンラインとオフラインのデータがシームレスに融合し、街角の匿名の顔から始めて、これらのさまざまな技術を組み合わせることで、その人に関する非常にデリケートな情報を特定できる世界に近づいていることを示すことでした」と、チームリーダーであるカーネギーメロン大学のアレッサンドロ・アクイスティ助教授は語る。
ビッグブラザーだけじゃない ― リトルブラザーにも注意
アクイスティ氏のチームによるデモンストレーションは、プライバシーを重視する人にとっては不安を抱かせるかもしれないが、デモで使用されたコンセプトは「リトル・ブラザー」にはまだ適用できるものではない。「ニューヨークの街に出て、誰でも識別できるかと聞かれたら、答えはノーです」とアクイスティ氏は言う。
研究者たちが使用した既製のシステムでは、そのような規模のタスクには対応できないからだ。「大都市の路上で誰かを識別したい場合、数億人規模のデータベースが必要になります。そして、現在の計算能力では、こうした顔照合をリアルタイムで行うことは依然として不可能です」とアクイスティ氏は説明する。
それでも、FacebookやFlickrなどのオンラインサービスでは膨大な顔情報が利用可能であるため、それらの情報が個人のプライバシーを侵害するために利用されるのを防ぐのはほぼ不可能だと、ハーバード大学のコンピュータサイエンス教授、ハリー・ルイス氏は述べている。ルイス氏はPCWorldに対し、「これまで匿名だと考えられていた公共の場にいる個人は、もはや匿名ではなくなるだろう」と語った。
顔認識のような技術がビッグ・ブラザーの手に渡ることについて、人々はすぐに懸念を表明する、とルイス氏は認めている。「しかし、ビッグ・ブラザーを心配するあまり、リトル・ブラザーが全く同じことをできるようになるという事実を忘れてはいけません」と彼は言う。
ルイス氏はまた、原則的にはビッグ・ブラザーは規制や法律を通じてコントロールできるが、「私たちが言論の自由という公民権を放棄しない限り、リトル・ブラザーが公共情報について何をするかを規制することはできない」と指摘している。
閉回路カメラ：前例
しかし、顔認識が登場するずっと前から匿名性は損なわれ始めていたと主張する人もいます。閉回路テレビカメラの普及は、その傾向の一例です。「ビッグブラザーのようなことは、テクノロジーが常に存在していたものに追いついたに過ぎません」と、ミシガン州コバートにあるSensible Visionの創業者兼CEO、ジョージ・ブロストフ氏は言います。
Sensible Visionは、個人の身元を認証するための顔認識ソフトウェアを開発しています。Sensible Visionのソフトウェア「Fast Access」をコンピューターにインストールし、コンピューターの前に座ると、ソフトウェアが顔を認識し、自動的にログインします。ユーザーがコンピューターから離れると、ソフトウェアがその不在を検知し、他の人がコンピューターを使用できないようにします。同社は、個人向けと企業向けの両方のソフトウェアを販売しています。
物体および顔認識ソフトウェアを開発する英国ギルフォードのオムニパーセプション社のCEO、スチュワート・ヘファーマン氏によると、長期的には、顔認識などの潜在的に侵入的な技術に伴う多くの問題は自然に解決されるという。
「テクノロジーと法律を通じて、テクノロジーの恩恵を受けながら人々のプライバシーを確実に保護する方法はあります」とヘファーマン氏は言う。
PCWorldのスタッフ編集者David Daw氏がこの記事に貢献しました。
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