サイバー攻撃は益々激しさを増しています。この怖さは今後広がっていくと思います。

2025年までに60%の自動車がインターネットに接続されると言います。自動運転時代に、自動車をリモートで乗っ取り暴走する危険も増してきます。

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掃除ロボットが普及していますが、最近のは、各家庭に配置された掃除ロボットの稼働状況や間取りなどを絶えず本社へ送信するそうで、それも不気味な面があります。

新しい冷蔵庫はスマートフォンで中身が見えるそうで、これを盗まれると、他人に見られるおそれがあります。

⑥標的型攻撃:特定の組織内の情報を狙って攻撃する。政府、公共サービス機関、製造業の組織のメンバーに長期に電子メールを送り、気づかれないようにマルウエアなどを送りこみ、最終には目的とする情報を盗み出す。

サイバー攻撃は今や国と国の静かで激しい戦争となっておる。

各国はサイバー攻撃対策の法律作成を進めている。

「アメリカ」:2015年10月サイトセキュリティ情報共有法を成立させている。

ネットワーク上の攻撃の模様を世界地図上で見るソフトもあるようで、それによると、世界中の各地で1分間に約400回程の攻撃がされている、これは国対国の次世代の戦争として、各国は急速に法律の整備を進めている。
エストニアーサイバー攻撃ー１６

2016年にオーストラリアのシドニーで開催された光と音楽の空中ショーは空を飛べない人類が鳥の能力に迫った事を証明する一大出来事であった。音楽に合わせてドローン100機が同時に飛ぶショーでありました。

我々は鳥の自由に飛ぶ姿に嫉妬し、群で一糸乱れず駆け巡る姿に憧れと美しさを感じてきたが、今回人間の叡智がそれを成し遂げた。

これを開発したインテル社はアメリカのカリフォルニアに本社を置く半導体素子メーカーでコンピュータの心臓部と言われるCPU(マイクロプロセサー)を作ってアップル社やマイクロソフト社に納入している。

その会社が今回コンピュータ用ではなく、ドローン用にCPUを作ったと言う。今回の祭典 「VIvid Sydney」は音楽に合わせてドローン100機を同時に飛ばすパフォーマンスショー「Drone 100」を開催した。

100機のドローンが編成飛行し、オーケストラの生演奏に合わせて、夜空に光のアートを繰り広げた。

このドローンにはインテルがドローン用に作成した特別のCPUを搭載して、GPSやジャイロンセンサー、電子コンパスなど様々なセンサーが搭載され、各種センサーから刻々と伝わる位置と周囲のドローンの位置関係を常に把握しながら、自動的にプロペラの回転を調節しながら、生演奏に合わせて一糸乱れず飛び光のアートを演出すると言う凄いショーでありました。

このショーでドローンが物を運ぶ、撮影するだけでない、大きな可能性を見せつけました。
小型ドローンと人工知能ー３８
人工知能と法律２－３６

人工知能をソフトウエア産業に利用する場合のリスクを考えます。人工知能が著作権侵害のコンテンツを作成した場合や他人の名誉を傷つける投稿を行った場合、あるいは差別的発言を繰り返す場合があり得ます。

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人工知能が確保したデータの扱い方も今後問題視されます。人工知能はビッグデータを扱いますので、個人情報保護法を避けて通れません。パーソナルデータについては微妙な問題が生じるおそれがあるますので、慎重な扱いが求められます。

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新規に人工知能を立ち上げるか、利用する場合に法的検討は個別的にチェックしておく事が大切でしょう。

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①自動運転:運転者が居ない事が違反とならないか、

②自動運転で衝突した場合、過大な事故が発生しないか、

③ドローンで遠隔操作する為の許認可は必要でないか、

④ドローンで墜落した場合に重大な事故が発生しないか、

④自動作曲や自動小説で他人の著作権を侵害するおそれはないか、

⓹顔認証では個人情報として特別管理が必要ではないか、

⑥顔認証で他人の肖像権やプライバシーの侵害にならないか、

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上記の問題点を見える化した上で、個別に検討し、例えば道路運送法の許可は運送を無償にする事によって、許認可が不要になるなど、ビジテスモデルを一部変更する事により、法令違反を回避できないかを検討し、その場合は監督官庁に法令解釈の照会を行うのが安全です。
ドローンと人工知能ー３７
人工知能と法律ー３５

人工知能はいずれ人間の関与を全く受けずに行動するようになるかもしれません、しかし現段階でビジネスに利用する場合はなんらかの目的を達成する為の「道具」の側面が強いので、ビジネスに道具として人工知能を使う時の法的リスクを考えてみます。

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人工知能がハードウエア産業に装備されるようになると、法的リスクが高まります。自動運転、ドローン、ロボットなどが正常に機能せず、暴走し始めると人の生命をおびやかす危険があります。

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機械学習は目標とするモデルがある場合とモデルが無く最適化を目指すものがあります。前者を「教師あり学習」と言い、後者を「教師なし学習」と呼びます。

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機械学習とは「 機械が自ら学ぶ」事が出来るように考え出された技術で、「教師あり」とは入力と出力を事前に与えられ、いくつもの画像を見て相関性を学習するものです。

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教師ありの例は画像認証や税金計算、教師なしでは翻訳、自動運転等がある。

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の順に進む。

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レベル4(デイーブランニング):言語分析等の発達段階がみられる。

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③特化型から汎用化へ:自動運転、画像認識、音声認識等は現在は特別の条件で行う特化型で効果が出ているが、人間が判断するように特に条件を付けなくても実行出来る汎用型へと進化中です。
人工知能と法律ー３５

人間と人工知能とは外見似たところがありますが、内容は相当違います。人間は脳細胞を駆使して考えますが、人工知能はあくまで数学を使って解決していきます。しかし最近人工知能が人間の脳の仕組みを真似してみると急に精度が上がったと言います。

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それを「機械学習」と言います。人間の脳は大まかには計算脳と画像脳に分かれ、計算脳は一般には左脳と言い、速度は遅いが正確だと言う。画像脳はスピ―ドが早いがラフと言う。これまでのコンピュータは左脳中心に進んで来ましたが、人工知能もその延長で進歩してきました。

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しかしコンピュータから人工知能への距離は想像以上に遠く複雑すぎて、長年成果は上がりませんでした。ところが人間が縄文時代まで長く使って来た画像中心の、右脳を使った処理の仕方に変えた途端に、世界が開けて来たのです。

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それが機械学習と言う手法であります。これまでの方法は全てに条件を設定して、「もし、、、なら、そうでないとなら、、、」を無限に繰り返して回答を求めて来た、定められた問題ならこの手法は効果があつたが、無限に広がる茫洋とした世界に対応するのは難しかった。

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そこで人間の脳になるべく似たシステムを考えようとした。脳は脳細胞(ニューロン)が網の目の様に張り巡らせている。これをニューラルネットワークという仕組みで動いている。

五感から受け取ったデータをもとに次の神経細胞へと伝えるかどうかを決めている。この仕組みを真似たものを機械学習というが、データを入力層から受け取り計算して、結果を出力層に送って答えを出す処理方法が考案された。（画像は週間ダイヤモンドーニューラルネットワーク）

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そして中間層を増やして「ディープ」にし、脳の様な複雑なネットワークにしていくと、学習効果が飛躍的に上がった。この方式を「ディープラーニング」とも「深層学習」とも言う。
機械学習で何ができるー３４
仕事の未来ーAIー32