ディープフェイク動画の技術は近年急速に進歩し、昨年は公共の場に出回るこうした動画が急増した。例えばZaoなどの顔交換アプリを使えば、ユーザーは有名人と自分の顔を入れ替え、わずか数秒でディープフェイク動画を作成できる。
こうした進歩は、深層生成モデリングという新たな技術の成果である。この技術により、実在する顔の複製を生成したり、実在しない人物の、驚くほど真に迫った新たな画像を作成したりすることが可能になっている。
この新たな技術は、プライバシーとアイデンティティに関する懸念を生じさせており、これは当然のことである。アルゴリズムによって顔を生成できるのであれば、個人のデジタル上のアイデンティティや、声のような属性をさらに詳細に再現することも可能になるのだろうか。さらには、本物そっくりの身代わりを作り出すことさえ可能になるのだろうか。
実際、この技術は顔の複製にとどまらず、全身の複製へと急速に進歩している。テクノロジー企業も懸念を抱き、対策を講じている。Googleは、悪意のあるコンテンツへの対抗手段の開発や、そうしたコンテンツをより容易に特定する方法を研究者が開発できるよう、3,000本のディープフェイク動画を公開した。
ディープフェイク技術がもたらす影響については当然の疑問が投げかけられているが、人工知能（AI）は悪用されうる一方で、善用もできるという事実を忘れてはならない。世界の指導者たちは、人々と地球に真に利益をもたらす技術をどのように開発・応用するか、また、その開発に社会全体をどのように関与させるかに关心を寄せている。アルゴリズムを孤立して開発する限り、その実用化において、より広範な社会的懸念を考慮に入れることはできない。
例えば、深層生成モデルの開発は、医療分野に新たな可能性ももたらす。治療や継続的な研究を受ける患者のプライバシーを守ることは、当然ながら重要な課題である。大量の実際のデジタル患者データがあり、十分な計算能力を備えた一つの病院であれば、実在の患者のデータを共有する必要なく、完全に架空の仮想患者集団を作り出すことができるだろう。
また、AIの進歩によって、個人および集団における疾病の診断や治療について、より新しく効率的な方法がもたらされることも期待している。この技術により、研究者は実在の患者のプライバシーを侵害するリスクを冒すことなく、疾病の診断や監視の新たな方法を開発・検証するための、真に迫ったデータを生成できるようになるかもしれない。
医療分野におけるこれらの事例は、AIが本質的に善でも悪でもない、実現を可能にする技術であることを示している。この種の技術は、それを創出し利用する文脈に左右される。
この点において、大学は重要な役割を担っている。英国では、大学は研究とイノベーションで世界をリードしており、現実世界の課題に影響を与えることに注力している。UCLでは最近、人工知能に関する専門のセンターであるUCL Centre for Artificial Intelligenceを立ち上げた。このセンターは、AIに関する世界的な研究の最前線に立つ予定である。当大学の研究者は、科学、イノベーション、社会を支えるための新たなアルゴリズムを生み出すため、幅広い分野の専門家や組織と協力している。
AIは人間の努力を補完し、拡張するものであり、それに取って代わるものであってはならない。不適切な技術利用を抑制または防止する歯止めとバランスを組み合わせるとともに、社会の発展に資する技術を確実に開発するために、適切な基盤と異分野の専門家同士のつながりを構築する必要がある。
