研究 / Research

JST CREST

JSTの戦略的創造研究推進事業(Core Research for Evolutionary Science and Technology:CREST)。
国が定める戦略目標の達成に向けて、独創的で国際的に高い水準の基礎研究を推進し、今後の科学技術イノベーションに大きく貢献する卓越した研究成果を創出することを目的としたチーム型研究。

信頼されるAIシステムを支える基盤技術

研究総括:NII副所長/コンテンツ科学研究系教授 相澤 彰子

実社会での応用・実用化が急速に広がる人工知能(AI)技術は、新たな科学的・社会的・経済的価値を創出していく上で不可欠です。一方で、深層学習をはじめとする機械学習技術はブラックボックス問題やバイアス問題等の信頼性や安全性に関わる様々な課題を抱えており、その対策が喫緊の課題となっています。
そこで本研究領域は、人間が社会の中で幅広く安心して利用できる「信頼される高品質なAI」の実現につながる基盤技術の創出やそれらを活用したAIシステムの構築を行います。研究にあたっては、人間中心のAIシステムに関する信頼性や安全性等の定義や評価法の検討に取り組み、AIシステム全体としてその要求や要件を満たす技術の確立を目指します。 具体的には、以下の研究開発に取り組みます。
(1)「信頼されるAI」の実現に向けた発展的・革新的なAI新技術
(2)AIシステムに社会が期待する信頼性・安全性を確保する技術
(3)人間中心のAI社会に向けたデータの信頼性確保及び人間の主体的な意思決定支援技術
上記により、社会的課題の解決や新たなサイエンス、価値の創造につなげるとともに、信頼されるAIに関連した新たな研究コミュニティの創成やAI研究における日本のプレゼンスの向上を目指します。
なお、本研究領域は文部科学省の人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト(AIPプロジェクト)の一環として運営します。

本研究領域は、文部科学省の選定した戦略目標「信頼されるAI」のもとに、2020年度に発足しました。

インフォデミックを克服するソーシャル情報基盤技術

研究代表者:情報社会相関研究系教授 越前 功

 この研究は、AI により生成されたフェイクメディア(FM)がもたらす潜在的な脅威に適切に対処すると同時に、多様なコミュニケーションと意思決定を支援するソーシャル情報基盤技術を確立することを目的としています。具体的には、AIにより生成されたフェイク映像、フェイク音声、フェイク文書などの多様なモダリティによるFM を用いた高度な攻撃を検出・防御する一方で、信頼性の高い多様なメディアを積極的に取り込むことで人間の意思決定や合意形成を促し、サイバー空間における人間の免疫力を高めるソーシャル情報基盤技術を確立します。この研究では、AI により生成されるFM として3 つの型を取り上げます。具体的には、本物に限りなく近いが本物ではないメディアクローン(MC)型FM、世論操作などを目的として素材となるメディアを意図的に編集して生成したプロパガンダ(PG)型FM、人間には識別困難だが、AI 技術を誤動作・誤判定させることを目的に生成した敵対的サンプル(AE)型FM を取り上げ、これらのFM を生成、検出する技 術を確立します。さらに、FM による思考誘導、誤動作・誤判定が生じないように、FM をメディア処理した上で通常のメディアとして活用する「無毒化」についても検討を行います。これらの技術を用いて意思決定の補助情報を提示する実験用SNS を構築し、1,000 人規模の行動実験によって検証します。
http://research.nii.ac.jp/~iechizen/crest/index.html

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人間と情報環境の共生インタラクション基盤技術の創出と展開

VoicePersonae: 声のアイデンティティクローニングと保護

研究代表者:コンテンツ科学研究系教授 山岸 順一

音声は手軽で、自然で、直感的なモダリティの一つです。また同時に、音声は私たちのアイデンティティの一部でもあり、生体認証、音声合成、声質変換、プライバシーなど複数の異なる分野において重要なファクターであると言えます。しかし、現在これらの分野では相反する目標に向けて個別に研究が進められています。

このプロジェクトでは、声のアイデンティティに関する分野の壁を取り除き、(a)話者アイデンティティのモデル化技術を高精度化し、(b)音声による生体認証「話者認識」の安全性と頑健性を高め、(c)音声のプライバシー保護に関する新しい技術を実現します。

話者アイデンティティの緻密なモデル化は、個人の特徴を再現するアバターなどの応用例に必要とされます。従来は音声合成、声質変換、音声強調など個別に研究されていましたが、このプロジェクトでは複数話者が対象である種々の音声生成タスクとして統合し、新たなモデルを実現します。音声生成だけでなく話者認識技術との統合も検討しています。

また話者認識の安全性を高めるため、なりすまし音声の自動検出技術である音声の生体検知について研究も行います。

さらに、音声プライバシーの研究を加速させるため、音声の匿名化と再識別化を競い合うチャレンジを世界に先駆け開催します。

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イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化

精神医学×メディア解析技術による心の病の定量化・早期発見と社会サービスの創出

研究代表者:コンテンツ科学研究系教授 佐藤 真一

うつ病、 統合失調症、 認知症などの精神疾患の診断や治療は「言葉」 を通じて行われます。 正しい診断や治療のためには患者さんの言葉 を丁寧に理解し症状の特徴を取り出す必要がありますが、 客観的に 評価したり数値化したりすることが困難でした。 本研究では、 自然言語処理およびメディア 解析技術を利用して、 精神疾患の症状を数値 化することで疾患への理解を深め、予防や早期発見などの技術開発 につなげることをめざします。

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