中国はコンピュータービジョン監視研究におけるグローバルランキングをトップにします：CSET

セキュリティと新興技術センター（CSET）の最近の研究により、中国がAI関連の監視技術の研究において顕著なリードを築いていることが明らかになりました。報告書「**人口の視覚的監視のためのAI研究のトレンド**」では、中国の研究部門がAI監視の3つの主要分野である人物再識別（REID）、群衆計数、なりすまし検出において、過度な量の研究成果を上げていることが詳しく述べられています。これらの技術は、それぞれ個人を特定し、群衆を監視し、識別システムを回避する試みを検出するために重要です。

アシュウィン・アチャリヤ、マックス・ランゲンカンプ、ジェームズ・ダナムによるこの研究は、2015年から2019年までに発表された科学論文の膨大なデータセットを分析しました。その結果、中国の研究者はこれらの特定の監視技術でリードしているだけでなく、コンピュータビジョンのより広い分野でも貢献を増やしており、西洋の出版率を上回っています。

中国がコンピュータビジョン研究のより議論の多いサブセクター、特に監視に関連する研究イニシアチブで明確なリードを築いている。 出典: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf

中国の人間向けコンピュータビジョンへの注力

報告書は、中国の研究の多くが感情認識、顔認識、行動認識といった人間向けのコンピュータビジョンタスクに焦点を当てていることを強調しています。これらの技術は、ソーシャルメディアの写真タグ付けのような無害な目的で使われることが多い一方、政府によるより抑圧的な監視活動にも利用される可能性があります。

著者らは、視覚的監視研究が研究期間中のコンピュータビジョン研究全体の10％未満を占めるものの、中国がコンピュータビジョンおよび視覚的監視研究の両方で圧倒的な優位性を持っていると指摘しています。彼らは、「**中国の機関に所属する研究者が、コンピュータビジョンおよび視覚的監視研究の出版物の3分の1以上を占めており、これにより中国は両分野で最も多作な国となっています。中国の研究者の視覚的監視研究のグローバルシェアは、コンピュータビジョン研究のシェアと同等の速度で成長しています。**」と述べています。

限界とより広い文脈

この研究は英語の科学論文のみに焦点を当てており、著者はこれが結果の限界であると認めています。彼らは、非英語の出版物、特に中国からのものを含めると、さらに広範な研究努力が明らかになる可能性があると示唆しています。さらに、特許データ、カメラの配備、関連する政府の政策を組み込むことで、これらの分野での中国のリードをさらに明確に示せる可能性があります。

著者らは、自然言語処理（NLP）技術、特にPapers With Codeのデータで訓練されたSciREXモデルを使用して、6つの学術データセットにわたる1億以上の出版物を分析しました。Arxivのプレプリントで訓練されたSciBERT分類器は、このコーパス内でコンピュータビジョン論文を特定するのに役立ちました。ただし、英語の文書に依存しているため、特に中国からの非英語の研究成果を過小評価している可能性があります。

主な発見とその影響

報告書は、顔認識が視覚的監視研究で最も頻繁に登場するタスクであり、2019年だけで1,000以上の論文に登場していることを発見しました。群衆計数や顔なりすまし認識も急速に成長している分野です。著者らは、一見中立的に見えるコンピュータビジョン技術でさえ、抑圧的なシステムに貢献する可能性があると懸念を表明しています。例えば、行動認識は公共の場での「異常な行動」を検出し、顔なりすましはジャーナリストや活動家が身元を隠すのを防ぎ、感情認識は混雑したエリアでのセキュリティ脅威を特定するために使用される可能性があります。

論文より、調査対象の年で最も頻繁に繰り返されるタスクが特定された。引用元は 「CSET統合コーパス。結果は2021年7月22日に生成された」

著者らは、中国のコンピュータビジョンおよび視覚的監視研究のシェアが時間とともに増加している一方、米国およびその同盟国の成果は同程度のレベルを維持していると結論付けています。しかし、他の地域からの監視研究のグローバルシェアは安定または減少しており、中国のこの分野での成長する優位性を強調しています。

この包括的な研究は、プライバシーと市民の自由に対する潜在的な影響を考慮し、AIおよび監視技術研究のグローバルトレンドを監視することの重要性を強調しています。

**初出 2022年1月6日**