Facebook、独自のAIアシスタント実装に向け動く GAFA各社のAIに対するスタンスとは?
https://realsound.jp/tech/2020/09/post-613661.html
(RealSound 2020/09/05)
・FacebookはAIアシスタント「Replica」と、(その訓練用としてのシュミレーションプラットフォーム「AI Habitat」を機能させるために必要である)3次元空間でAIとして訓練させる視聴覚プラットフォーム「SoundSpace」を公式サイトにて発表した。
・AIアシスタントは各社コンセプトが異なり、Googleはスマートさに力点を置いた汎用性の高さ、Appleは日常生活の会話との親和性からユーモアさ、Amazonは顧客にとっての使い勝手の良さを重んじており、今回のFacebookは日常生活そのものをターゲットとしている。
・Voicebot.aiが実施した調査結果によると、現在の音声プラットフォームにおいては、Amazonの「Alexa」が最も社会に影響を与えている。
・それをGoogleが微差で追う形で、AppleやSamsungなどは大きく引き離されており、Facebookの参入が業界の勢力図をどのように変化させるのかが注目されている。
Facebook AIが、差分プライバシー(DP)でPyTorchモデルをトレーニングするための新しい高速ライブラリであるOpacusをオープンソース化
Facebook AI open-sources Opacus, a new high-speed library for training PyTorch models with differential privacy (DP)
https://www.marktechpost.com/2020/09/06/facebook-ai-open-sources-opacus-a-new-high-speed-library-for-training-pytorch-models-with-differential-privacy-dp/
(MARKTECHPOST 2020/09/06)
・近年、機械学習(ML)への関心の高まりに伴い、分析では差分プライバシー(機密データの匿名化を定量化するための数学的厳密なフレームワーク)の使用がトレンドになっており、この度Facebookが差分プライバシー用の高速ライブラリーOpacusを立ち上げた。
・Opacusは必要なコードの変更を最小限に抑えるようにできており、機械学習の現場において差分プライバシーを簡単に採用し、プライバシーに安全な形で利用の促進ができる。
・Opacusは従来の差分プライバシーライブラリーよりも大幅に高速化されており、また安全性にも特殊なサービスを付随しており、最終モデルの制度に大きな影響を与えずにプライバシーを安全にすることを目指している。
AIが描いた選挙区はゲリマンダーを止めるのに役立つ可能性がある
https://jp.techcrunch.com/2020/09/06/2020-09-04-ai-drawn-voting-districts-could-help-stamp-out-gerrymandering/
(TechCrunch Japan 2020/09/06)
・ゲリマンダー(ジェリマンダーで)とは、票の集め方や数え方を合法的に変えることで選挙結果に影響を与える手法である。
・政治プロセスに影響を与える最も陰湿な方法のひとつとされながらも、非常に効果があり現在では当たり前になってしまっている。
・区分けの根拠を人が示しつつ天文学的な数が存在する区分け方法については機械学習を用いることで、より公平な選挙区分ができると近年では考えられ研究も進められている。
・ノースカロライナ州ではすでにシステムが導入されており、AIが作った公平な区分の地図からランダムに選ぶなどして新たな選挙方法を模索している。
・一方で役人の無知や市民の不安感などから導入が遅れている地域もあり、今後AIの普及には「いかに人々に透明性を示せるか」が重要になると考えられている。