研究者たちは、顔だけに基づいて、人の政党をかなりの精度で判別できると主張する機械学習システムを開発した。この研究は、性的嗜好もこの方法で推測できる可能性を示したグループによるもので、「現代骨相学」の落とし穴を率直に論じつつも、慎重に回避している。その結果、外見は私たちが考えている以上に個人的な情報を表している可能性があるという、不快な結論に至っている。
今週ネイチャー誌「サイエンティフィック・リポーツ」に掲載されたこの研究は、スタンフォード大学のミハル・コシンスキー氏によって実施されました。コシンスキー氏は2017年、顔データから人の性的嗜好を予測できるという研究で注目を集めました。
写真から人の性的指向を判断できるAIは、データ時代の暗い側面を浮き彫りにする
この研究は、その手法というよりも、概念上は非物理的なものがこのように検出できるという発想そのものが批判を浴びた。しかし、コシンスキー氏が当時そして後に説明したように、彼の研究はこれらの前提に挑むために行われたものであり、他の人々と同様に彼自身にとっても驚きと不安を抱かせるものだった。AIゲイダーのようなものを作ることが目的ではなく、むしろその逆だった。当時、研究チームが記したように、学術的な興味を超えた人々によってそのようなものが作られる可能性があることを警告するために、この研究結果を発表する必要があったのだ。
私たちはこれらの結果に非常に心を痛め、そもそも公表すべきかどうかについて長い時間をかけて検討しました。私たちが警告しているリスクを、まさに現実のものにしたくないのです。いつ、誰に自分の性的指向を明らかにするかを自分でコントロールできることは、個人の幸福だけでなく、安全にとっても極めて重要です。
政策立案者やLGBTQコミュニティに対し、彼らが直面しているリスクを早急に認識してもらう必要があると感じました。私たちはプライバシーを侵害するツールを作成したわけではなく、むしろ、基本的で広く使用されている方法が深刻なプライバシーの脅威となることを示しました。
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ここでも同様の警告が発せられるかもしれない。少なくとも米国では（そして少なくとも現時点では）、政治的所属は性的嗜好ほどセンシティブで個人的な要素ではないものの、それでもセンシティブで個人的な問題である。政治的または宗教的な「反体制派」が逮捕されたり殺害されたりするニュースを目にしない週はほとんどない。抑圧的な政権が、例えばメッセージを傍受するのではなく、「アルゴリズムがあなたを過激派の可能性があるとフラグ付けしました」と述べることで、相当な理由と認められる証拠を得ることができれば、この種の行為ははるかに容易かつ大規模に展開できるだろう。
このアルゴリズム自体は、超高度な技術ではありません。コシンスキー氏の論文では、米国、カナダ、英国の出会い系サイトや米国のFacebookユーザーから収集された100万枚以上の顔画像を機械学習システムに取り込むという、ごく一般的なプロセスが説明されています。使用された顔画像は、サイトのアンケートで政治的に保守派かリベラル派かを回答した人々です。
このアルゴリズムはオープンソースの顔認識ソフトウェアに基づいており、顔だけに切り抜く基本処理（背景のアイテムが要素として入り込まないよう）の後、顔はさまざまな特徴を表す 2,048 のスコアに削減されます。他の顔認識アルゴリズムと同様に、これらは必ずしも「眉の色」や「鼻のタイプ」のような直感的なものではなく、よりコンピューター固有の概念です。
このシステムは、人々自身から得た政治的所属データを与えられ、保守派とリベラル派を自認する人々の顔の特徴の違いを熱心に研究し始めました。そして、違いが明らかになったのです。
もちろん、「保守派は眉毛が濃い」とか「リベラル派は眉をひそめやすい」といった単純な話ではない。人口統計学的要因にも依存しない。人口統計学的要因だと話が単純化しすぎるからだ。結局のところ、政党支持が年齢と肌の色の両方と相関関係にあるとすれば、それは単純な予測アルゴリズムとなる。しかし、コシンスキー氏が用いたソフトウェアの仕組みはごく標準的なものだとはいえ、彼はこの研究が前回の研究と同様に疑似科学として片付けられないよう、万全を期した。
この問題に対処する最も明白な方法は、システムに同じ年齢、性別、民族の人々の政党を推測させることです。このテストでは、各政党の顔が2つ提示され、どちらがどちらの政党かを推測する必要がありました。当然ながら、偶然の精度は50%です。人間はこのタスクがあまり得意ではなく、偶然よりわずかに高い精度、約55%しか達成できません。
このアルゴリズムは、似たような2人の人物がどちらの政党を支持するかを予測する際に71％という高い精度を達成し、年齢、民族、性別を問わず2人の人物を提示した場合には73％という精度を達成した（ただし、1人は保守派、もう1人はリベラル派であることは保証されている）。
4問中3問正解は、現代のAIにとって大勝利とは思えないかもしれない。しかし、人間がコイン投げよりわずかに良い結果しか出せないことを考えると、ここには検討に値する何かがあるように思える。コシンスキー氏は他の点についても注意深く検討しており、これは統計的な異常値でも、孤立した結果を誇張したものでもないようだ。
自分の政党が顔に刻まれているかもしれないという考えは、不安を掻き立てます。政治的傾向は必ずしもプライベートな情報とは言えませんが、同時に、実体のない情報であると考えるのも当然です。帽子やピンバッジ、Tシャツなどで政治的信条を表現する人もいるかもしれませんが、一般的に顔は無党派とみなされます。
どの顔の特徴が特に重要なのか気になる方もいるかもしれませんが、残念ながらシステムはそれを報告できません。一種の準研究として、コシンスキー氏は数十の顔の特徴（顔の毛、視線の鋭さ、様々な感情）を抽出し、それらが政治予測に有効かどうかを検証しました。しかし、どれも偶然や人間の専門知識と比べて精度がわずかに向上する程度でした。
「頭の向きと感情表現が際立っていた。リベラル派はカメラに正面から向き合う傾向があり、驚きを表現する傾向が高く、嫌悪感を表現する傾向が低い」と、コシンスキー氏は論文の著者ノートに記している。しかし、彼らが追加した要素には10パーセント以上の精度が考慮されていなかった。「これは、顔認識アルゴリズムが政治的志向を明らかにする他の多くの特徴を発見したことを示唆している」
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「そんなはずはない。骨相学なんてインチキだ」という反射的な言い訳は、ここではあまり通用しない。それが真実だと考えるのは恐ろしいが、非常に重要な真実かもしれないことを否定することはできない。なぜなら、それは簡単に人々に不利に働く可能性があるからだ。
性的指向の研究と同様に、ここでのポイントは、この情報を完全に検出できる装置を作ることではなく、それが実現可能であることを示すことで、人々がそれがもたらす危険性について考え始めるようにすることです。例えば、抑圧的な神権政治体制が、非異性愛者や特定の政治的傾向を持つ人々を弾圧したい場合、この種の技術は、それを「客観的に」行うための妥当な技術的手段を提供します。さらに、ソーシャルメディアの履歴を掘り返したり、購入履歴を分析したりするのとは異なり、対象者とのやり取りや作業はほとんど必要ありません（これも非常に有益です）。
中国が、紛争下にあるウイグル族の宗教的少数派の信者を見つけるために顔認識ソフトウェアを導入していることは、すでに耳にしている。そして我が国でも、この種のAIは当局に信頼されている。例えば、警察が「最新技術」を使って抗議活動の参加者の顔を分類し、「システムによって最もリベラルと判断された10人」などと発言する様子は容易に想像できる。
オープンソースソフトウェアと中規模の顔データベース（政府にとっては、まだデータベースを持っていない可能性は低いため、簡単に構築できる）を使用する数人の研究者が、世界中のどこででも、どのような目的でも、そのようなことができるという考えは、恐ろしいものです。
「伝言を伝えた人を責めないでください」とコシンスキー氏は述べた。「私の研究では、広く使われている顔認識アルゴリズムに警鐘を鳴らしています。憂慮すべきことに、こうしたAI人相学者は今や、人々の親密な特徴を判断するために利用されています。学者、政策立案者、そして市民は、このことに注意を払うべきです。」
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