受動的な収集は防御が難しい一部の学校では、この技術を搭載したカメラを使用して、生徒の授業状況を監視しています。生徒が居眠りをしているか、手を挙げているか、携帯電話で遊んでいるかなどを特定できます。 顔認識技術は、物体の身元を識別するためだけに使われるのではなく、より多くの情報を収集することもできることがわかります。この受動的な収集と捕獲により、私たちは隠れる場所がなくなります。街頭のカメラがこのようなカメラに置き換えられたらどうなるか想像してみてください。歩き方や表情がシステムデータに記録され、犯罪者を特定する可能性が高まるかもしれませんが、一般の人にはプライバシーがまったくありません。 そんな遠い話じゃなくて、今の話でいいんです。私たちが顔を使って自動販売機で買い物をするとき、ATMと同じように犯罪者がこっそり自動販売機を改ざんすれば、私たちの顔データも丸ごと記録されてしまうんです。 生体認証は犯罪に利用される可能性がある顔認識に加えて、指紋、声紋、手書き、虹彩、さらには網膜や手の血管の認識もあります。セキュリティの観点から見ると、これらの生体認証技術は顔認識よりも数倍、あるいは数十倍も安全であり、偽造は基本的に不可能です。そのため、多くの高度な暗号化シナリオで広く使用されています。 しかし今では、こうした高度な暗号化技術があっても、人々が安心できるわけではありません。バスルームの鏡の後ろにカメラが追加され、食器の中に指紋採取装置が取り付けられていたら、「007」や「ミッション:インポッシブル」などの古典的なスパイ映画で見たシーンが現実になるだろうと想像してみてください。 このように、レストランで食事をするときに指紋が失われる可能性があり、鏡を見たときに顔データと虹彩データが失われる可能性があります。犯罪者はそれらをコピーした後、これらのデータを使用してあなたに変装することができます。少なくとも、彼らはあなたの家を強盗することができ、最悪の場合、あなたの身元を利用して犯罪を犯すことができます。 個人データの削除は難しい前述の「ZAO」顔変更アプリ事件の問題と同様に、これらの個人データは、たとえ携帯電話のロックを解除するため、または楽しみのために自分の顔を有名人の顔に変更するためだけに使用されたとしても、運営者のサーバーにアップロードされ、保存される可能性があります。そうすると、これらのサーバーを管理する権限を持つ人が常に存在することになるため、このデータのセキュリティを確保する方法がなくなります。 これは実は伝統的な道徳的問題に戻ります。このデータのほとんどは今は価値がないように見えますが、よりインテリジェントな将来になるとどうなるかは分かりません。金庫室を守っている人が、たまたまこの巨大な金庫室の鍵を持っていたとしても、金庫室にある金の安全を確保するのは困難でしょう。ましてや、金を持ち去るのではなく、コピーを作るだけで済むのですから。 顔情報を盗むことはパスワードを盗むのと同じしたがって、人々は現在、さまざまな生体認証データにもっと注意を払い、さまざまな認証を盲目的に実行せず、異なるセキュリティ暗号化で同じ生体認証を使用しないように努めるべきだと思います。結局のところ、これはすべての銀行カードに同じパスワードを設定するのと同じくらい危険です。そうでなければ、誰かの顔の情報を盗むことは、パスワードを盗むのと同じことになります。
結論:実は、このリスクを根本的に排除する方法はありません。結局のところ、これから先誰もがサングラスとマスクを着用し、パパラッチから隠れてセレブのように暮らすことは不可能なのです。テクノロジーは急速に発展していますが、残念ながら人間の道徳は常に高潔であり続けることはできません。泥棒が世界で最も古い職業であるように、人間の本性の暗い側面は時代の変化とともに消えることはありません。 |
>>: AIデータストレージデバイスを選択するための6つの重要な要素
スポーツにロボットを導入することは、器用な移動、リアルタイムのモーション制御、経路計画などの最新ロボ...
人工知能は、SFの世界のものから、私たちの日常生活に影響を与える重要な技術へと変化しました。現在、多...
世界中で人工知能の大規模な構築と応用の発展が加速する中、近年、人工知能ガバナンスの問題が社会の関心を...
国際的に著名な学者である周海中教授は、1990年代に「科学技術の進歩により、人工知能の時代が到来しよ...
OpenAIの共同創設者であるヴォイチェフ・ザレンバ氏はポッドキャストで、OpenAIがロボット工学...
[[223288]]人工知能から拡張現実まで、今年、将来を見据えた企業のビジネスを牽引する破壊的なテ...
自動運転車の発売が近づいており、消費者の期待は高まっており、人工知能技術は自動車業界にさらに大きな影...
最近、GPT-3などのTransformerベースのディープラーニングモデルが機械学習の分野で大きな...