Facebook の「10 年チャレンジ」は単なる無害なミームですか?

2019年1月15日午後6時39分

オピニオン：2009年と2019年のプロフィール写真のトレンドは、顔認識アルゴリズムを訓練するためのデータ収集の策略だったのかもしれない。しかし、私たちは軽々しくそれに付き合うわけにはいかない。

WIREDに掲載されているすべての製品は、編集者が独自に選定したものです。ただし、小売店やリンクを経由した製品購入から報酬を受け取る場合があります。詳細はこちらをご覧ください。

ソーシャルメディアを使っている人なら、Facebook、Instagram、Twitter で、主に 10 年前と今年の自分のプロフィール写真を投稿する人が増えている傾向に気付いたことがあるでしょう。

私は参加する代わりに、次のような半ば皮肉なツイートを投稿しました。

私の軽薄なツイートが注目を集め始めました。ミームが本質的に危険だと主張するつもりはありませんでした。しかし、顔認識のシナリオは広く信じられ、人々が認識すべきトレンドを示唆していると思いました。私たちがためらいなく共有している個人データの深さと広さについて、考える価値はあるでしょう。

私の論文に批判的な人たちの多くは、写真はすでに入手可能だと主張しました。最も多かった反論は、「そのデータはすでに入手可能だ。Facebookはすでにすべてのプロフィール写真を持っている」というものでした。

もちろんです。このミームの様々なバージョンでは、最初のプロフィール写真を現在のプロフィール写真と並べて投稿したり、10年前の写真を現在のプロフィール写真と並べて投稿したりするように指示されていました。つまり、これらのプロフィール写真は存在し、アップロード日時も記録され、多くの人がたくさんの写真を投稿しており、大部分は誰でもアクセスできる状態になっているということです。

しかし、このアイデアを実行してみましょう。

年齢関連の特徴、より具体的には加齢に伴う変化（例えば、年齢を重ねるにつれて人の容姿がどのように変化するか）に基づいて顔認識アルゴリズムを学習させたいとします。理想的には、多数の人物の写真を含む、広範かつ厳密なデータセットが必要になります。それらの写真が一定の年数（例えば10年）間隔で撮影されたことが分かれば、学習に役立ちます。

もちろん、Facebookからプロフィール写真を探し出し、投稿日やEXIFデータを調べることは可能です。しかし、プロフィール写真全体を集めると、結局は無駄なノイズが大量に生成される可能性があります。人々は必ずしも時系列順に写真をアップロードするわけではなく、自分以外の人物の写真をプロフィール写真として投稿することも珍しくありません。Facebookの友達のプロフィール写真をざっと見てみると、亡くなったばかりの犬の写真や、数枚の漫画、文字画像、抽象的な模様などが見られます。

言い換えれば、当時と現在の写真を、わかりやすくラベル付けしたセットがあれば役立つということです。

さらに、Facebookのプロフィール写真の場合、写真の投稿日と撮影日は必ずしも一致しません。写真のEXIFメタデータでさえ、必ずしも日付を判断できるとは限りません。

なぜでしょうか？オフラインで写真をスキャンしたのかもしれません。何年もかけて何度も写真をアップロードしたのかもしれません。オンライン上の他の場所で見つけた写真をスクリーンショットでアップロードする人もいます。プライバシー保護のため、EXIFデータを削除するプラットフォームもあります。

Facebook のミームを通じて、ほとんどの人が親切にもその背景（「2008 年の私と 2018 年の私」）を付け加えてくれているほか、多くの場合、写真がどこでどのように撮られたか（「2008 年、何とか大学でジョーが撮影、2018 年、今年のなんやかんやのイベントのためにニューシティを訪問」）に関する追加情報も付け加えてくれている。

言い換えれば、このミームのおかげで、およそ 10 年前と現在の人々の厳選された写真の膨大なデータセットが存在することになります。

もちろん、Twitterで私のメンションに寄せられた軽蔑的なコメントのすべてが、写真が既に公開されていることに限ったものではありません。中には、データがあまりにも雑多すぎて使い物にならないと指摘する批評家もいました。しかし、データ研究者や科学者は、この点をどう説明するかを熟知しています。バイラル化するハッシュタグと同様に、トレンドやキャンペーンの初期段階、つまり人々が皮肉を込めて参加したり、無関係な目的でハッシュタグを乗っ取ろうとしたりする前であれば、データの信頼性は一般的に高いと言えるでしょう。

偽の画像に関しては、画像認識アルゴリズムは人間の顔を見分けられるほど洗練されています。もし10年前に猫の画像をアップロードしたとしても（私の友人の一人がそうしていましたが、とても可愛らしかったです）、その画像は簡単に削除できるでしょう。

Facebookは#10YearChallengeへの関与を否定している。「これはユーザーが生成したミームが自然発生的に広まったものです」とFacebookの広報担当者は回答した。「Facebookがこのトレンドを始めたわけではなく、このミームはFacebook上に既に存在する写真を使用しています。Facebookはこのミームから何の利益も得ていません（2009年の疑わしいファッショントレンドを思い起こさせる以外）。念のためお知らせしますが、Facebookユーザーはいつでも顔認識のオン/オフを切り替えることができます。」

しかし、このミームがソーシャルエンジニアリングの事例ではないとしても、ここ数年、データの抽出・収集を目的としたソーシャルゲームやミームの例は数多く存在します。ケンブリッジ・アナリティカが米国のFacebookユーザー7,000万人以上から行った大量データ抽出を考えてみてください。

誰かがあなたのFacebookの写真を使って顔認識アルゴリズムを学習させるのは悪いことでしょうか？必ずしもそうではありません。ある意味では、避けられないことです。しかし、ここでより広い視点から見れば、私たちはテクノロジーとの関わりにおいて、生成するデータとその大規模な利用方法に配慮する必要があるということです。顔認識のありそうなユースケースを3つ挙げてみましょう。1つは妥当なもの、1つはありふれたもの、そして1つはリスクの高いものです。

好ましいシナリオ：顔認識技術、特に年齢推定機能は、行方不明の子供の捜索に役立つ可能性があります。昨年、ニューデリー警察は顔認識技術を用いてわずか4日間で約3,000人の行方不明の子供を追跡したと報告しました。もし子供たちが行方不明になってからしばらく経っていた場合、最後に撮影された写真とは多少様子が異なる可能性が高いため、信頼性の高い年齢推定アルゴリズムは真に役立つ可能性があります。

顔認識の可能性は概ね平凡だ。年齢認識はおそらくターゲティング広告に最も役立つだろう。カメラやセンサーを内蔵し、年齢層（およびその他の視覚的に認識可能な特徴や識別可能な状況）に合わせてメッセージを調整できる広告ディスプレイは、近い将来に普及するだろう。この応用はそれほど刺激的ではないものの、広告の関連性を高める可能性を秘めている。しかし、そのデータが下流へと流れ、私たちの位置情報の追跡、反応や購入行動、その他のシグナルと絡み合うようになると、真に不気味なインタラクションを引き起こす可能性がある。

他の多くの新興技術と同様に、これらにも厄介な結果が伴う可能性があります。加齢は将来、保険の評価や医療保険制度に影響を及ぼす可能性があります。例えば、同年代の人よりも早く老化が進んでいるように見える場合、保険加入のリスクが高いとは言えないかもしれません。保険料が高くなったり、保険適用が拒否されたりするかもしれません。

アマゾンは2016年後半にリアルタイム顔認識サービスを導入し、その後、オーランド警察やオレゴン州ワシントン郡警察といった法執行機関や政府機関にサービスを販売し始めました。しかし、この技術はプライバシーに関する重大な懸念を引き起こしています。警察は、犯罪の疑いのある人物だけでなく、抗議活動参加者など、犯罪を犯していない人物の追跡にもこの技術を利用できる可能性があるからです。警察は、この技術を犯罪の疑いのある人物の追跡に利用するだけでなく、警察が迷惑行為とみなす人物の追跡にも利用する可能性があります。

アメリカ自由人権協会（ACLU）はAmazonに対し、このサービスの販売停止を要請した。Amazonの一部株主と従業員も同様に、同社の評価と評判への懸念を理由に、サービスの停止を求めた。

テクノロジーが人類に及ぼす影響の大きさは、いくら強調してもし過ぎることはありません。テクノロジーをより良くしていく機会は確かに存在しますが、そのためには、テクノロジーが悪化させる可能性も認識しなければなりません。問題を理解した上で、私たち全員が責任を持って行動を起こす必要があります。

それで、これはそんなに大したことなのでしょうか？すでに公開されているプロフィール写真をウォールに投稿しただけで、何か悪いことが起こるのでしょうか？年齢の推移や年齢認識のために顔認識アルゴリズムを訓練するのは危険なのでしょうか？必ずしもそうではありません。

このミームの起源や意図に関わらず、私たちは皆、作成・共有するデータ、それへのアクセスを許可する範囲、そしてその利用への影響について、より深く理解する必要があります。もし、年齢の進行に関する研究のために過去と現在の写真をペアで収集していると明記されたゲームであれば、誰がどのような目的で写真にアクセスする必要があるのかを認識した上で参加する選択ができるでしょう。

特定のミームや特定のソーシャルプラットフォームの細部から離れて、より広範なメッセージは、世界で出現するテクノロジーのほとんどにとって、人間こそが最も豊富なデータソースであるということです。私たちはこのことを認識し、十分な注意と洗練された対応をもって前進すべきです。

人間は物理世界とデジタル世界をつなぐ架け橋です。IoTの面白さの大部分は、人間同士のやりとりによって支えられています。私たちのデータは、ビジネスをよりスマートに、より収益性の高いものにするための原動力です。

企業には、私たちのデータを適切に扱うよう、当然ながら要求すべきです。しかし、私たち自身も、自分自身のデータを尊重して扱う必要があります。

WIRED Opinionは、外部寄稿者による記事を掲載し、幅広い視点を反映させています。その他の意見記事はこちらをご覧ください。ご意見・ご感想は[email protected]までお寄せください。

2019年1月16日午後5時30分（EST）更新：このストーリーはFacebookからのコメントを含めるように更新されました。

WIREDのその他の素晴らしい記事