タグ: 人工知能・AI

リモートワークがこれまで以上に一般的になって来ているので、リモート面接もそれに応じて必要になって来ている。しかし、そのような手段を通したときに、どのように相手を真に評価することができるのだろうか？また、単純に全ての候補者に面接を行う時間がないために、素晴らしい候補者を見逃してしまうことはよくあることだ。

これまでも、この問題に挑み解決しようとする多くのスタートアップが登場してきた。9300万ドルを調達したHireVueは、AI駆動式の「雇用インテリジェンス」プラットフォームで、問題に対処しようとしている。1900万ドルを調達したAllyOは、採用につながっていなかったこれまでの貧弱な候補者とのやり取りアプローチすることで、採用をより効率的なものにしようとしている。そしてAryaは、成功した採用パターンを識別するために機械学習を使用し、オンラインプロファイルから可能性のある候補者を選び出すことを狙う、シードステージのスタートアップだ。

そしてさらに他のプレイヤーは、採用プロセスにアルゴリズムを適用している。

顔認識と音声認識を使用して、求職者を自動的にスクリーニングするVCV.AIは、このたび170万ドルを調達したばかりだ。そう、それはまるでディストピアSFであるブラック・ミラーの新しいエピソードがやって来たかのように見える。

この投資は、日本のVCであるWill Group、Talent Equity Ventures、500 Starups、そしてIndeedの竹嶋正洋氏を含むエンジェル投資家たちから行われた。今回の資金によって、VCVはさらなる技術開発を行い、その地位を強化する。さらに東京にオフィスをオープンすることも予定されている。

VCVによれば、候補者の事前スクリーニング、自動スクリーニングコール、音声認識とビデオ録画によるロボットビデオインタビューを実施することで、採用プロセスから人間によるバイアスを取り除くことができるようになると言う。

VCVを通じて、潜在的な候補者たちは、コンピューターまたはスマートフォン（iOSまたはAndroid）を使用してビデオを録画することができる。受験者は事前に質問に備えることができないため、これは実際の面接のように機能する。さらに、顔認識および音声認識を使って、候補者の緊張度、雰囲気、そして振舞いのパターンを特定することで、採用者側はその人物が企業の文化になじめるかどうかを判断することができる。

VCVは、これは採用担当者の仕事に取って代わるものではなく、手持ちのツールを強化して、担当者がより効率的に多数の候補者を見つけて選別できるようにするものだと言う。スタートアップによれば、この休むことなく潜在的な候補者を探し、チャットし、インタビューする採用ロボットを使うことで、これまで平均21時間かかっていたスクリーニング作業が45分で済むようになるという。

既にPWC、L’Oreal、Danone、Mars、Schlumberger、そしてCitibankが、同社のシステムを顧客として利用している。

VCV.AIの創業者でCEOのアリク・アクバーディアン（Arik Akverdian）氏は「AIを使うことで採用プロセスを改善し合理化することができます。同時に全ての人間が持っている避けることのできないバイアスを取り除くことも支援できます。特に人間の才能が、組織の最も重要な資産であることを考えると、技術革新がこの分野のビジネスを変革してはならない理由はありません」と語る。

採用のすべてがAIを通して行われるようになったとき、私たちはそのバイアスがどのように影響していたのかを知ることになるだろう…。

画像クレジット：GrafVishenka

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（翻訳：sako）

欧州委員会は、人工知能技術を開発し、適用する際の倫理規定の草案をテストする試験的プロジェクトを開始することを発表した。そうした規定を実際に施行できることを確認するためだ。

このプロジェクトでは、フィードバックを集積し、いわゆる「人間中心のAI」についての国際的な合意形成を促すことを目指している。さまざまな懇談会だけでなく、今後のG7やG20といった場で議論を盛り上げることが目標だ。

欧州委員会のAIに関するハイレベルグループは、産業界、学界、市民社会にまたがる52人の専門家によって構成されるもので、昨年の夏に公告された。そして昨年12月には、信頼できるAIについての倫理ガイドラインの草案を発行した。

さらにその文書の改訂版が、この3月に委員会に提出された。そこでは、専門家の意見を、信頼できるAIのための7つの「キーとなる要件」に集約している。その中では、既存の法律と規制を遵守する機械学習技術のあり方についても触れている。以下、順に見ていこう。

• 人為作用と監視：「AIシステムは、人為作用と基本的権利を尊重することによって公平な社会を実現すべきであり、人間の自律を縮小、制限、または誤らせるものであってはならない」
• 堅牢性と安全性：「信頼できるAIには、安全性、信頼性、および堅牢性を確保するためのアルゴリズムが必要であり、それはAIシステムのすべてのライフサイクルにおけるエラーや矛盾に十分に対処できるものでなければならない」
• プライバシーとデータ運用：「市民は自分のデータを完全にコントロールできなければならない。そして、市民に関するデータが市民を傷つけたり、差別するために使われるようなことがあってはならない」
• 透明性：「AIシステムのトレーサビリティ（追跡可能性）は保証されていなければならない」
• 多様性、無差別、公平性：「AIシステムは、あらゆる範囲の人間の能力、技能、および要件を考慮し、アクセシビリティを確保しなければならない」
• 社会的および環境的健全：「AIシステムは、建設的な社会の変化を促進し、持続可能性と環境保護の責任を増強するために使用されなければならない」
• 説明責任：「AIシステムと、その結果に対する責任、および説明責任を確実なものにするための機構を整備しなければならない」

倫理的AIを促進するための戦略の次の段階は、このガイドラインの草案が大規模な試行において、どのように機能するかを見極めることだ。そこには、国際的な組織や、連帯外の企業など、広範囲の利害関係者が絡んでくる。

欧州委員会によれば、試行はこの夏にも開始されるという。そこで委員会は、企業、行政機関、各種団体に対して、AIに関するフォーラム、つまりEuqopean AI Alliance（欧州AI連盟）に参加登録し、試行の開始時に通知を受け取るよう呼びかけている。

また、そのAIのハイレベル専門家グループのメンバーは、欧州連合の加盟国の中の関連する利害関係者に、ガイドラインを提示し説明することにしている。そのグループのメンバーは、4月9日にブリュッセルで開催された第3回のDigital Dayにおいても、作業の詳細を発表した。

欧州委員会は、「人間中心の人工知能に対する信頼を築く」という公式の文書の中で、試行の計画を次のように説明している。

この作業は２つの柱を持っている。それは、（1）AIを開発し、または使用する利害関係者（公的機関を含む）を巻き込んだガイドラインの試行フェーズ、それと（2）加盟国および製造業やサービス部門など、さまざまな利害関係社のグループに対する、継続的な助言、啓発活動からなる。

1. 2019年6月から、すべての利害関係者および個人に依頼して、アセスメントリストをテストし、それを改善するためのフィードバックを提供するように求める。さらに、AIのハイレベル専門家グループは、民間および公共部門の利害関係者との綿密なレビューを実施して、より詳細なフィードバックを集める予定となっている。それにより、広範囲なアプリケーションの領域で、ガイドラインをどう実装すればよいのかについての情報を得る。ガイドラインの実効性および実現可能性に関するすべてのフィードバックは、2019年末までに評価される予定となっている。
2. これと並行して、欧州委員会はさらなるアウトリーチ活動を組織し、AIのハイレベル専門家グループの代表者が、加盟国の関連する利害関係者（製造業やサービス部門を含む）にガイドラインを説明する機会を与える。さらに、そうした利害関係者が、AIガイドラインについて意見を述べ、貢献できるようにな機会を準備する。

この声明の中で、Digital Single Market担当の副委員長、Andrew Ansip氏は次のように述べている。「AIの倫理的側面は、付加機能やアドオンといった類のものではありません。私たちの社会が技術から完全な恩恵を受けるためには、信頼が不可欠です。倫理的AIは、ヨーロッパにとって競争における優位をもたらすことのできるウィンウィンの提案です。それによって、人々が信頼できる人間中心のAIのリーダーになれるのです」。

「今日、私たちは倫理的で安全なAIに向けた重要な一歩をEU内で踏み出しました」とDigial Economy and Society担当コミッショナーのMariya Gabriel氏は付随する別の声明で述べている。「私たちは今や、EUの価値観に基づいた確固たる基盤を築いています。それは産業界、学界、市民社会を含む多くの利害関係者の広範かつ建設的な取り組みに基づいたものです。私たちは今、これらの要件を実践すると同時に、人間中心のAIに関する国際的な議論を発展させるのです」。

試行段階の後、2020年の初めには、専門家AIグループが、受け取ったフィードバックを基にして形成された主要な要件について、アセスメントリストをレビューすることになると、欧州委員会は述べている。さらに、そのレビューに基づいて結果を評価し、次のステップを提案することになるという。

一方、2019年の秋までに、欧州委員会は、AI研究の粋を集めたセンターのネットワークをいくつか立ち上げることにしている。さらに、デジタルイノベーションハブのネットワークも設立する予定となっている。加盟国と利害関係者との間の議論を促進することで、データ共有のためのモデルを開発して実施し、共通のデータ空間を最大限に活用することを目指すものだ。

この計画は、2018年4月に策定された欧州委員会のAI戦略に基づいており、今後10年間で、公共および民間のAI投資を少なくとも年間200億ユーロ（約2兆5300億円）にまで増加させることを目標としている。より多くのデータを利用可能にし、才能を育成し、信頼を確保するものだ。

画像クレジット：NicoElNino／Getty Images

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（翻訳：Fumihiko Shibata）

次々に出版される研究書の数は、すべてを読みたいと願う学者の能力を超える。しかし、AIの助手に何千冊もの本を読ませて、要約を抽出させられる日は近いかも知れない。ゲーテ大学の研究チームは、まさにそれを実現させた。Beta Writerが書いた最初の論文は、現在、誰でも読めるようになっている。ただし、リチウムイオン電池に関心のない人には、面白い内容とは言えないが。

この論文のタイトルは「リチウムイオン電池：現在の研究の機械生成による要約」というクリエイティブなものになっている。250ページにおよぶ内容は、こんな感じだ。

細孔構造およびセパレーターの厚さは、機械強度とイオン導電性という2つの機能を満たすために、そのバランスが十分に保たれるよう慎重に調整されなければならない（AroraおよびZhang[40]、Leeその他[33]、Zhang[50]）[5]。素材の細孔構造および多孔性は、電池内のセパレーターの素材に加え、セパレーターの性能にとって極めて重要であることは明らかである[5]。

電池の話も面白いが、本来の目的とは関係がない。この本の狙いは、機械が生成する科学文献について、著作者の問題から技術的倫理的な問題にいたる論議を引き起こすことにあると、このAIの開発者たちは、その長くて面白い序文で説明している。

つまり、答ではなく疑問を提示することが目的なのだ。彼らは前もって、こんな疑問を呈している。

機械生成された文章の原作者は誰なのか？　アルゴリズムの開発者が著者とされるのか？　または、最初に入力を行い（「リチウムイオン電池」といった用語など）さまざまなパラメーターの調整を行った人間か？　そもそも原作者と呼べる者はいるのか？　最初に誰が、機械に何を生成させたいかを決定するのか？　倫理的な観点から、機械生成された文献の責任者は誰になるのか？

研究チーム、周囲の仲間たち、この本の製作に協力した専門家たちとの間で十分に論議を重ねてきた結果、これが始まりに過ぎないことを彼らは理解した。だが、Henning Schoenenbergerは、いずれどこかで始めなければならず、これはどこよりも望ましい出発点になると序文に書いている。

実際に私たちは最初のプロトタイプの開発に成功したが、同時にそれは、この先の道のりが長いことも示している。膨大な言語資料からの要約の抽出はいまだ不完全であり、文章の置き換え、文法、語句のつながりなど、まだぎこちない点が見られる。しかし私たちは、人の手による修正や編集は一切行わないことに決めた。それは、現在の状態をよく知ってもらうためであり、機械生成による文章との境界線を保つためだ。

彼らが言うように、この本自身は不完全でぎこちない。しかし、自然な文章を書くことは、このAIの目的のほんの一部に過ぎない。そこだけを強調して全体的な成功を見ないのは間違っている。

上から、生成された原稿、後処理（参考文献目録の整理、化学表記法の処理、結果の出力）、文章生成（要約の抽出、内容の集約、文章の抽出または言い換え）、構成生成（資料の整理またはまとめ、資料の選択またはランク付け）、処理（参考文献の分析、固有表現の検出、言葉の注釈、体系的構文解析、文章の標準化）、資料の入力

このAIは、高度な技術論文1086編を分類し、キーワードの検出、参考文献目録の作成、結論の取得、「代名詞の前方照応」などのための分析を行う。その後、論文はいくつかの集団にまとめられ、論理的で章立てのある形で提示できるよう、検出された内容に従い整理される。

代表的な文章や要約は論文から引き抜かれ、新しい本のために形式が整えられる。それには、著作権上の問題もあるが、文法的に新しい文章と揃わない場合があるからだ（チームが協力を求めた専門家は、「創造的」な表現にならないよう、できる限り原文の意味に沿うよう助言した）。

たとえば、ある論文の使いたい部分の書き出しが、こうだったとする。「したがってこれは、我々が2014年の論文で示したとおりだ、24パーセント高い断熱係数をもたらす」

AIは、この論文をよく読んで、「これ」が何を指しているかを突き止め、「これ」を本来の言葉に置き換え、「そのため」と途中の添え書きを削除してもよい形に書き換える。

これを何千回も行わなければならず、モデルが適正に対応できなかったり、明らかに下手な文章など、多くのエッジケースが飛び出してくる。たとえば、「その種の研究の第一の目的は、大容量、高速なリチウムイオンの拡散率、扱いやすさ、そして安定した構造といった優れた特性を持つ素材を獲得することにある」。ヘンリー・ジェームズのような美文ではないが、明解だ。

最終的に、おそらく1万ページほどの論文を煮詰めて、ずっとわかりやすい250ページにまとめたこの本は、普通に読めて、ことによれば有用なものになった。しかし、研究者たちの目標はもっと高いところにあると言う。

現在の目標は、そう突飛なものとは思えない。「ここ4年間の生物工学について50ページでまとめてくれ」と命ずると、数分後にポンとそれが出来上がるサービスだ。文章には柔軟性があるため、スペイン語や韓国語を指定することもできる。パラメーター化することにより、出力を簡単に調整できる。地域や著者に重点を置いたり、特定のキーワードや関係のない話題を除外することも可能だ。

これらの機能の他にも、このプラットフォームには山ほどの利便性がある。堅苦しいことを言う人を気にしなければの話だが。

科学文献や自然言語処理に興味がおありなら、この著者たちによる序文は、読む価値がある。

画像：Bryce Durbin / TechCrunch

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（翻訳：金井哲夫）

AIに関する研究でジェフリー・ヒントン氏、ヤン・ルカン氏とともに栄えあるチューリング賞を先月受賞したヨシュア・ベンジオ氏は、このテクノロジーが密室に隠されることを恐れている。Natureのインタビューで同氏は彼の懸念を説明したが、悲観論者と思われなように気を遣っていた。

モントリオール学習アルゴリズム研究所（MILA）教授のベンジオ氏にとって最大の心配は、必ずしも悪夢のシナリオというわけではなく、管理されない人たちによってAIが研究されていることに対してだ。

「大きな心配事のほとんどが、白日下でないところで起きている」と彼は言う。「軍の研究所や秘密組織、政府や警察にサービスを提供している民間企業で起きている」。

たしかにそれは我々も見てきたことだ。どの主要IT企業も、無害なものから明らかに戦争目的のものまで、何らかのかたちで政府や軍に成果を提供したりそれを想定している。「殺人ドローンは重大な心配事だ」とベンジオ氏は強く言い放った。そこで研究されているAIは多くの命を救ったり生活を改善するかもしれない。しかし、その研究が白日の下で行われていなければ、我々はどうやってそれを知ることができるのか？

善意で発明されたモデルやアイデアでさえ、悪人に利用されるかもしれないと彼は言う。「悪用の危険性、特に独裁政権によるものは、極めて現実的だ。事実上AIは、支配者がその権力を維持、拡大するために使うことのできる道具だ」。だから、1つの組織や政府が倫理的利用を約束したり、ベストプラクティスを実践するだけでは不十分だ。次の組織（あるいは同じ組織の次のリーダー）は、そうしないかもしれない。

彼が信じる解決策は、オープンで組織化された議論と、国際的に制定された強力でわかりやすい規制だ。

「自主規制は機能しない。自主納税制度がうまくいくと思うか？いかないだろう」と彼は言った。「倫理ガイドラインを遵守する企業は、守らない相手より不利を被る。これは車の運転に似ている。左側であろうと右側であろうと、全員が同じ向きに走らなくてはならない。そうしないと問題が起きる」。

手はじめに、彼は研究者らに責任あるAI開発のためのモントリオール宣言を読み署名することを推奨している。これは自立性、プライバシー、ダイバシティーを尊重する原則集だ。

こうした懸念がありながらも、ベンジオ氏はAI技術の未来に楽観的だ（そうでなければ、ここまで深く長期に渡ってAIに関わり続けることはとても想像できない）。インタビューの他の部分も同様に興味深く、AI分野が直面するさまざまな課題について、単刀直入で現実的だが楽天的に展望している。全文はこちらで読める。

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（翻訳：Nob Takahashi / facebook ）