拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「画像に写っている行為が倫理的かどうかAIで判断できる」と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、実際にそういうことが可能なのですか。
素晴らしい着眼点ですね！可能です。今回は、画像を見て「これは良い行為か悪い行為か」といったコモンセンス（常識）的な倫理判断を、学習データが十分でなくても推定する研究について分かりやすく説明しますよ。
デジタルは苦手でして、そもそも「画像を機械が倫理的に判断する」ってどういう仕組みなんでしょうか。適用すると現場でどう役立つのかが知りたいです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。簡単に言うとこの研究は、文章で学んだ倫理の判断を画像にも当てはめることで、見たことのない画像でも「ふつうは良くないと考えられる行為か」を推測できるようにしています。要点を三つで言うと、1) 言葉と画像を同じ空間に置く、2) 倫理の例を文章で学ぶ、3) 学んだ文章知識を画像に使う、です。
うーん、言葉で学んだ倫理を画像に当てはめるとは。ところで現場での導入コストや誤判定のリスクが心配です。これって要するに、言葉で教えたルールを写真に当てはめられるようにする仕組みということ？
その理解で非常に近いです。例えるなら、社員研修で文面のハンドブックから倫理観を学ばせ、それを現場で写真を見て判断できるようにするイメージです。投資対効果で見ると、ラベル付けの工数を減らせる点、未知のケースにも対応できる点、さらに実運用での誤判定対策を設計可能である点が利点です。
誤判定の対策とは具体的にどんなことを言うのですか。現場からクレームが来たら困りますので、どの程度信頼できるのか知りたいです。
良い質問ですね。まずは人間のレビューを必須にして、AIの判断はヒントとして使う運用が基本です。次に、AIの判断に対して根拠となるテキスト説明を付けられるため、なぜその判断になったかを把握できる。最後に、社内ポリシーに合わないケースはブラックリスト化して除外する運用が有効です。
なるほど。では技術面の要点も教えてください。CLIPとかETHICSデータセットという言葉を聞きましたが、初めてで難しい。簡単にお願いします。
もちろんです。CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining、言語画像対比事前学習）は、言葉と画像を同じ特徴空間に置く技術で、言葉での説明と写真を「近い」「遠い」で比較できるようにします。ETHICSデータセットは倫理判断の文章例とラベルの集合で、人間の常識的な倫理感を学ぶ教材です。言葉で学んだ倫理をCLIPの空間に埋め込むことで、見たことのない画像にもその倫理判断を適用できるのです。
よく分かってきました。最後に、私が社内で説明するための一言を頂けますか。現場に納得してもらうための短いフレーズが欲しい。
「まず人間がルールを作り、AIはその補助をする。未知の写真でも共通の倫理観を示す手助けができる技術です」と伝えてください。要点は、人が主導しAIが支える点です。大丈夫、導入の一歩目は小さく始められますよ。
分かりました。私の言葉で言い直すと、言葉で学んだ倫理観を写真にも当てはめられるようにする仕組みで、人が最終判断をする前の補助として使うということですね。ありがとうございました、拓海先生。
