AI が人間に勝るもう一つの事例: 高級品の真贋判定 |デジタルリテラシー

監査専門家：鄭州軽工業大学教授 鄭元凡

人々の生活環境が改善し続けるにつれて、消費観念も徐々に変化し、贅沢品が我が国の何千もの家庭に入り始めています。しかし、消費者は高級品を購入する際に多くの懸念を抱いており、最も大きな懸念は偽物を高額で購入してしまうことです。

しかし、専門機関に鑑定を依頼すると、時間と手間がかかるだけでなく、鑑定士のレベルにばらつきがあり、間違いが起きやすくなります。消費者がこの課題を解決できるようにするために、インテリジェントな識別機能を備えたソフトウェアが登場しました。これらは現在普及している人工知能技術に基づいて開発されており、消費者が高級品の真贋を簡単に識別するのに役立ちます。

では、これらのいわゆる AI 識別は信頼できるのでしょうか?

出典: hippopx

1 AI識別におけるブラックテクノロジーとは何ですか?

AIの本質は人間の脳の思考プロセスを模倣することです。人間の脳の多くの高度な機能の中でも、ディープラーニング能力は非常に重要な部分であると考えられています。今日の AI の急速な発展は、この能力の模倣に基づいています。それはAIの生命線であるだけでなく、最も核心的な技術でもあります。

AIのディープラーニングプロセスでは、膨大な量の情報とデータを収集する必要があります。今日のビッグデータ時代において、AI 識別は大量の物体画像データを取得し、画像内の物体識別特徴を識別し、これらの特徴を独自のデータベースにまとめます。

アルゴリズムのサポートにより、AI プログラムは、ユーザーがアップロードした画像データに基づいてアイテムの識別機能をリアルタイムで抽出し、データベース内の識別機能と照合して、即座に分析し、識別結果を提供できます。

現在、AI アルゴリズムとモデルにより、迅速かつ効率的に学習できるようになりました。少なくともいくつかの特定の分野では、AI の学習効率は人間のそれをはるかに上回っています。例えば、AI識別の分野では、AIの学習効率は人間の鑑定者の1,000倍です。ディープラーニングに加えて、コンピュータービジョン技術も AI 識別に欠かせない要素です。

コンピュータービジョン技術は、カメラ、コンピューター、その他の関連機器を通じて生物学的視覚をシミュレートし、さまざまな画像やビデオから3次元情報を取得し、それを機器や人間の目で検出するのに適したグラフィック情報にさらに処理します。 AI 識別に関係する具体的なコンピューター ビジョン技術には、ターゲット検出、セマンティック セグメンテーション、OCR、生成的敵対ネットワークなどがあります。これらの技術を組み合わせ、長期間のデバッグと最適化を経て、AI 識別はより高い識別精度を実現できます。 AI識別は、手動識別と比較して、識別範囲が広く、より便利で迅速であるだけでなく、識別精度に手動識別のような個人差がないため、消費者の商品識別ニーズをかなり満たします。

2識別精度を向上させるにはどうすればいいですか?

多くの人々は、この新しく出現したものに対して依然として懐疑的であり、鑑定士の仕事を遂行できないかもしれないと考えています。結局のところ、多くの人々は、このような「広告スローガン」のように聞こえる正確さをまだ信じていません。

少し前、AI による識別もオンラインで論争を引き起こしました。ある消費者がアーティストのライブ放送ルームで商品を購入したが、AI がそれを偽物と判定したため、アーティストは身元を証明するために警察に通報した。この事件により、AIによる識別に対する楽観的な見方が薄れた人も増えた。

しかし、客観的に言えば、どの業界でも間違いは避けられません。一流の鑑定士であっても、キャリアの中で間違いを犯すことは避けられません。 AI識別についても同様です。公共の役に立つソフトウェアとして、AI の日々の作業量は膨大です。技術的な制限も相まって、間違いは避けられません。識別の精度を向上させることは、開発者と消費者が望む共通の目標です。

現在の技術発展から判断すると、AIの精度を向上させる方法は比較的明確です。 1つは、データベースを拡張し、さまざまな項目のデータ情報をAIに提供し続けることです。諺にあるように、勤勉さは才能の欠如を補うことができます。膨大なデータでトレーニングした後、アイテムのデータベースが十分に拡張され、マッチングに使用できるデータの量が増えれば、精度は自然に向上します。

2つ目は、 AI アルゴリズムとモデルを最適化することです。これら 2 つは順調に進んでいますが、技術的なブレークスルーが起こるまでには確かに時間がかかるでしょう。したがって、ユーザーとして、この段階で AI 識別の精度を向上させたい場合は、少し時間をかけて、「鮮明かつ直立」の原則に従って物体の写真を撮る必要があります。

現在の技術的な制限により、AI 識別ではさまざまな環境内のオブジェクトをまだ認識できません。識別の精度を向上させ、AI が識別する必要のあるオブジェクトをより明確に「見る」ことができるようにするためには、十分な自然光の下で、雑然としたものが少ない（またはまったくない）背景の前で、識別する必要のあるオブジェクトの写真を撮影するように努める必要があります。そうでない場合、写真が傾いていたり、光が暗かったり、画像がぼやけていたりすると、識別エラーが発生しやすくなります。

AI の究極の目標は、機械が人間の仕事をより良く支援できるようにすることです。 AI 識別は間違いなくこの試みです。このような新興技術に対して、私たちがすべきことは、適切な奨励を与え、客観的かつ合理的な目で見ることです。この方法でのみ、テクノロジーが開発され、私たちの未来はより多彩なものになるでしょう。