イベント / EVENT

2023年度市民講座「情報学最前線」

国立情報学研究所の研究者らが「情報学」の先端を一般向けに解説する、年6回のプログラムです。

開催概要

参加費	無料
会場	東京都千代田区一ツ橋2-1-2 およびオンライン
時間	開場　18:00 講義および質疑応答　18:30-19:45
参加	本公演は終了いたしました。視聴サイトにてアーカイブ配信をご覧いただけます。国立情報学研究所 2023年度市民講座視聴サイト
コーディネーター	岸田昌子（国立情報学研究所准教授）関山太朗（国立情報学研究所准教授）
主催	国立情報学研究所

第1回：10月11日（水）

ネットワーク越しのアナタは誰？
―サイバー空間における認証
坂根栄作

　インターネットのようなサイバー空間では、直接相手の顔が見えない状況で様々なやり取りが行われています。今やり取りしている相手は誰なのか、それに答えるのが「認証」であり、サイバー空間では極めて重要な役割を果たします。また昨今の実生活における対面でのやり取りでも「本人確認」という、認証と深い関わりの深い言葉が普通に飛び交っています。
　本講座では、サイバー空間における認証に加えて、それらが多くの利用者と様々なサービスの間で協働する認証連携という枠組みがどのようなものでどのように役に立つのかを紹介します。
　さらに研究教育DXを促進する研究開発とNIIの取り組みについて紹介します。

資料
Q&A

第2回：10月23日（月）

経験から学ぶロボットの動かし方
―ロボット自身が試行錯誤する時代へ
小林泰介

　掃除ロボットや配膳ロボットなど、最近ではすっかり我々の日常にロボットが加わってきました。
　しかし、そういったロボットが「何のために動いているのか？」という目的は説明してもらえる割に、その定められた目的を達成するために「どうやって動いているのか？」は不透明なままであることが多いです。
　不透明なままにしてると、ロボットに不安を感じてしまって導入に二の足を踏んでしまうこともあるかと思います。
　そこで本講座では、目的を達成するためのロボットの動かし方について、古き良きものから最新のAIベースなものまで、なるべく簡単に紹介します。特に、どんなロボットの動かし方であっても、我々研究者や開発者、はてはロボット自身が試行錯誤し続けて積み重なる経験から見出されるという・我々生物と似たような（なんなら劣化版ともいえる）過程を経て得られている点に注目していきます。

資料
Q&A

第3回：11月27日（月）

西岡千文 論文が誕生してから我々に届くまで
―知識発見！誰でも使える CiNii Research（サイニーリサーチ）
西岡千文

　皆様は学術的な研究の結果について述べた文章である「論文」に触れる機会はございますでしょうか。日常的に触れる機会は少ないかもしれません。しかし、COVID-19の治療に関するニュースなどで引用されているケースはご覧になったことがあると思います。
　これらの論文は、通常専門家による査読（審査）による「認証」というプロセスを経て、世に広まります。オープンサイエンスや研究DXが推進される中、「認証」を経ずに公開される論文（プレプリント）が増加するとともに、「認証」の在り方も多様化しています。
　国立情報学研究所は日本の論文等の学術情報の発見を可能にする検索基盤CiNii Researchを提供しております。Google検索と同じ要領で、CiNii Researchにキーワードを入力することによって皆様も論文を検索することができます。
　本講座では、論文が誕生してから我々に届くまでの動向とともに、これらの動向に則したCiNii Researchに関連する取り組みをご紹介いたします。

資料
Q&A

第4回：2024年3月4日（月）

フェイクから身を守るには？
―創るAI vs 守るAI
越前功

　本物そっくりの顔や音声を自動的に作るAI（生成AI）が注目されています。
　生成AIは、エンターテイメント分野やコミュニケーション分野など様々な分野で活用されていますが、なりすましや世論操作を行う目的で、生成AIを用いてフェイク画像やフェイク音声といったフェイクメディアを生成する事例が発生しており、世界的に深刻な社会問題となっています。
　本講座の前半では、このようなフェイクメディアによる脅威を紹介した上で、ディープフェイクと呼ばれる顔を対象としたフェイクメディアの生成手法について紹介します。
　本講座の後半では、講演者らが現在取り組んでいるフェイクメディアの検出技術をはじめとした最新の対策技術について紹介します。

資料

第5回

高校生向け・オンラインのみ

日本文化をAIとビッグデータで読み解く
―過去の日本文化を「見える化」するデジタル技術
北本朝展

　日本の過去の文化遺産が大規模にデジタル化されウェブサイトで公開される時代。ビッグデータやAI（人工知能）などのデジタル技術を活用して、過去の日本文化を現代の日本人に「見える化」する研究を進めています。
　江戸時代のくずし字を現代の文字に変換するAIや、古文を現代文に翻訳するAIなど、AIの威力は過去の文化遺産と現代の日本人との距離を縮めるのに大きな役割を果たします。そして、過去のデータを大量に集めて過去の世界を復元し、現代のビッグデータ技術で分析する「歴史ビッグデータ」研究は、日本文化の謎に迫る道具になるかもしれません。
　日本人が長年にわたって大切に保存してきた文化遺産を読み解くためにどんなデジタル技術が必要か、一緒に考えていきましょう。

資料
Q&A

第6回　

高校生向け・オンラインのみ

画像と文章の先へ
―AIで新しい人流の世界を生成する
水野貴之

　本講座では、AI技術を活用して人々の移動や動線パターンをシミュレートする革新的な手法に焦点を当てます。画像認識や自然言語処理の基礎から、これらの技術が如何にして人流の分析や予測に応用されるかを探ります。
　最新のAIモデル、特にGPTアーキテクチャを用いて、都市計画、交通システム、公共スペースの設計のために人流をどのように生成できるかを示します。さらに、人流生成AIがもたらす社会的、倫理的な課題にも触れます。
　この講座は、高校生を対象に、AIによる未来の社会形成についての洞察を提供します。

資料

画像分析や画像生成AIの使用に際しての著作権に関する一般的なガイドラインについて

画像分析や画像生成AIの使用に際しての著作権に関する問題は複雑で、特定の法域によって異なる場合がありますが、一般的なガイドラインについては以下の点があります。

著作権の存在: あるアーティスト（Aさん）のスタイルを模倣して作成された作品について、オリジナルの作品が著作権で保護されている場合、そのスタイルを「模倣」すること自体が著作権侵害の問題を引き起こす可能性があります。特に、そのスタイルが非常に特徴的で、特定のアーティストに直接関連づけられる場合はさらにそのリスクが高まります。

許諾された画像の使用: 許諾を得た画像を使って学習させることは、その許諾の範囲内であれば問題ありません。しかし、許諾された画像を基にして新たな作品を生成し、それがオリジナルのアーティストの「著作権にかかる表現」を不当に利用している場合、侵害のリスクがあります。

「変形」や「派生」の問題: AIが生成する画像がオリジナルの作品の「変形」や「派生物」とみなされる場合、オリジナルの著作権者の許可が必要になることがあります。ただし、AIによって生成された作品が「オリジナルの著作物から独立して十分に異なる」場合、この問題は避けられる可能性があります。

画像分析の目的: 画像分析を行う目的が学術研究や批評、報道などの特定の例外に該当する場合、著作権法における「フェアユース（公正な利用）」や「合理的な使用」の原則が適用されることがあります。しかし、これは法域によって大きく異なります。

著作権法は国によって異なり、さらに解釈が複雑なため、具体的な生成AIの利用については、著作権の専門家や弁護士に相談することが必要です。AI技術を利用して著作権に触れる可能性がある活動を行う前に、法的な相談を行い、必要な許諾を得ることが重要です。