社会を支えるバグハンター、最大の悩みは訴訟リスク

今の社会生活はテクノロジーなしには考えられません。それはとりもなおさず、テクノロジーを活用する下地にあるハードウェアとソフトウェアが狂いなく動作してくれることが前提になって社会が成り立っているということです。

そんな現代社会を裏方から支える職業として、バグハンターという人々が存在感を増しています。本記事ではバグハンターとは何かについての解説、さらにバグハンターの「入門ツール」の紹介、そしてバグハンターが直面する大きな課題について見ていきます。

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Coinhiveが抱える問題、広告を見るか、CPUに負担をかけるか

2018年6月、あるブログの投稿が話題を集めました。

内容は、自分でWebサービスを運営しているという投稿者がCoinhiveというソフトウェアを使っていたことで警察の取り調べを受けたというもの。警察が動いたのだから法に触れたという事実はあるのですが、該当する法の適用について「これは妥当な適用のしかただろうか」という議論が噴出し、ネット上の各地で賛否分かれた侃々諤々のありさまを見せました。

この記事では、Coinhiveとはなにか、この事件で問題とされている点はどこなのかを見ていった上で、この事件の根本にある本質的な課題に光を当てていきます。

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偽サイトや偽ウォレットに注意!仮想通貨盗難の手口とは?

ビットコインをはじめとする仮想通貨は、近年の高騰・暴落によって多くの注目を集めています。しかし注目を集めるものは、悪人からも注目されるもの。ビットコインの盗難事件が度々起きては、けっこうな被害を出しています。

匿名性の高さが謳われ、データ上にしか存在しないビットコインを盗み出すというのはどういうことなのでしょうか。本記事ではその手口について解説していきます。

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モノのボットネット、自分がサイバー犯罪の「加害者」になる? IoTセキュリティーを考えるべき理由

ワイヤレスWebカメラやスマホで開閉できるスマートロック、そしてAmazon Echoに代表されるスマートスピーカーなど、インターネットにつないで使えるIoTデバイスは確実に普及してきています。

とはいえ、暮らしが便利になると楽観ばかりもしていられません。セキュリティー会社はこぞってIoTデバイスのセキュリティーについて警告を発しています。IoTデバイスへのハッキングは、自分が使っているデバイスのデータを抜き取られるだけでなく、大規模なサイバー攻撃へ知らず知らず加担するという結果にもつながりうるのです。

本記事では、IoTデバイスを脅かす「モノのボットネット」について、それがどういうものなのか、そしてどのような対策ができるのかを解説していきます。

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スマホの顔認証ってどうなってるの? 似ている人が突破できたりできなかったり

AndroidやWindowsで先行していた顔認証システムがついにiPhoneにも搭載されるようになり、これでほぼ全てのスマートフォンに顔認証システムが導入されたことになりました。iPhoneに搭載されている顔認証は従来のものより高性能だということですが、双子が認証を突破した事例性別の違う子供が突破してしまった事例が話題になっています。

「おいおい、顔認証って大丈夫なのか?」と心配になってしまうところですが、優れているはずの顔認証システムでどうしてこんな現象が起こるのか、誰にでも分かるようにざっくりと解説していきます。

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人工知能が映像を合成し、映画や写真が大きく変わる

人の顔の画像を人工知能によって自動生成する技術は大きく進歩しました。実在する人間の顔と区別できないレベルになっています。

素晴らしい技術の進歩です。凄いというだけで終わるのは勿体無いでしょう。なぜなら、これが意味するところは人間の映像を作るのに本物の人間が必要なくなるということだからです。私達が知らない内に、ファッション雑誌やグラビアに掲載される人間が自動生成されたものになっているかもしれません。

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ディープラーニングを使うとなぜ人工知能の考え方や判断理由が分からなくなるのか

人工知能が進歩して人間を超えてしまうと、「人工知能がなぜその判断をしたのか人間には理解できなくなるから危険だ」なんて言われることがありますが、すでにディープラーニング技術を利用している人工知能の考えが人間にはわからない領域に達しています。

しかし、これは別に人工知能が人間より賢くなったとか、人工知能が人間には理解できないレベルで物事を考えているとか、そういうことではありません。単純にディープラーニングの特性や仕組みに由来するものです。本記事ではそれを踏まえ、ディープラーニングを使うとなぜ人工知能の考え方や判断理由が人間には理解できなくなるのかについて解説していきます。

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人工知能に起こり得るバイアス、データが偏るとAIも偏見を持つ

面接で人を採用するかしないか、少額融資希望者に融資するかしないか、犯罪者の量刑をどの程度に定めるか――。

こうした判断を人間ではなくAIに判断させようという動きが広まっています。

決定いかんで人生を左右しかねないこれらの判断。そこにAIを持ち込もうという試みの背景にあるのは、AIであれば人種や性別による偏見(バイアス)なく、公平な判断を下せるだろうという期待があります。

しかし、万一AIにもバイアスが発生するならば、どうやって公平性を保てばよいのでしょう?

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ゲームをする人工知能、チェスから囲碁、ポーカーからRTSまでプレイできるように

IBM開発のスーパーコンピューター「ディープブルー」が当時のチェス世界チャンピオンに勝利したのはちょうど20年前の1997年。それに続いて開発されたIBMの人工知能「ワトソン」は2011年、人間相手のクイズ対決を制しています。

そして2017年5月、囲碁AI「AlphaGo」がフューチャー碁サミットにて人類最強とまで謳われた棋士を下しました。

この20年の間、人工知能はゲームという舞台で人間に対する優越性をまざまざと見せつけてきたのです。ゲームをプレイすることを覚えた人工知能は、これからどこへ向かうのでしょうか?

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人工知能に仕事を奪われる人ほどスキルを習得したがらない

AIが人間の雇用を奪うとする「技術失業」に関する議論がこの数年で活発になっています。論調は研究者によってさまざまで、ほとんど全ての仕事がAIとオートメーションに取って代わられるとするものから、それほど大した影響はないとするものまで百家争鳴の様相を呈しています。

今後どうなるかについては確かにかなりの不確かさがあります。しかし、今後は人間の仕事にAIが深くまで浸透してくることは確かでしょう。そしてAIの普及は経済的にも大きなインパクトとなることが予想され、これからの経済戦略を考える上で外せないピースとなっています。

AIと雇用について、今後日本では何が課題となってくるのか、本記事ではそれを見ていきます。

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