#ジェネレーティブAI X #量子エニグマ 融合

まず僕のコメント

量子エニグマ暗号などの

セキュリティと同時に

推進していただきたいですね。

テクノロジーにリスクはツキモノ。

なんでも反対なら前に進まない。

現代社会でも

交通事故で日々、

死傷者はいらっしゃいますが

みんな使っている。

自転車に乗る学生や

子ども達も同じ。

終わり。

まず「新経世済民新聞」様より

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ありがとうございます。

感謝です。

2017年6月4日

[三橋実況中継]シンギュラリティの時代へ

From 三橋貴明

【近況】

採図社から「生産性向上だけを考えれば日本経済は大復活する シンギュラリティの時代へ」を刊行致しました。

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現在の日本は人手不足であるため、「ヒトの動作を支援する」第四次産業革命、そして「ヒトの判断を支援する」第五次産業革命系の技術投資、設備投資が必須の時代でございます。第五次産業革命が進展し、最終的に「シンギュラリティ（技術的特異点）の時代」を迎えると、果たして我々はどうなるでしょうか。

第五次産業革命の特徴は、経済の三要素である「資本」「労働」「技術」の内、「労働」を資本化できるという点です。分かりやすく書くと、「労働を担当するＡＩドローンを、生産し、資本として生産活動に投じることが可能になる」わけでございます。

何しろ「生産」可能でございますので、論理的には無限に労働の資本化が行われ、生産性はひたすら上がっていくことになります。

最終的には、潜在ＧＤＰ（本来の供給能力）が名目ＧＤＰ（総需要）をはるかに上回る「ハイパーデフレーション」の世界に突入します。

そのとき、人類の文明はいかなる形を持つのか。極一部の「資本家」が極端な生産能力を持ち、多数派の国民が仕事を得られず、ベーシックインカムで暮らす状況になったとして、果たして民主主義は健全に機能するのでしょうか（個人的には無理だと思います）。

ＧＤＰ、生産性の話から、人類の文明、シンギュラリティの時代まで筆を進めた「生産性向上だけを考えれば日本経済は大復活する シンギュラリティの時代へ」。

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是非、ご一読を！

続いて「テックスクエア」様より

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ありがとうございます。

感謝です。

IT初心者必見！IT業界最新トレンドの「ジェネレーティブAI」をわかりやすく解説してみた。

2022年1月24日 saiga

Gartner社が発表した、「2022年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド」。

既に概要をチェックしたという人は、どの程度いらっしゃるでしょうか。

「Gartner IT Symposium|Xpo 2021」(11月16～18日) において、ガートナージャパン株式会社は企業や組織にとって重要なインパクトを持つ「戦略的テクノロジのトップ・トレンド」の2022年版を発表しました。

しかし、筆者のようにIT業界の動向に疎い人にとっては、Gartner社が何をしている企業なのかすらわからないというレベルです。

そこで今回の記事では、Gartner社によるテクノロジ界隈の最新トレンドをレビューしつつ、その中でもひと際目を引く「ジェネレーティブAI」を取り挙げていきたいと思います。

戦略的テクノロジのトップ・トレンド」 とは？

「戦略的テクノロジのトップ・トレンド」とは、ITビジネスに関するリサーチ・コンサルティングサービスを提供するGartner社が、ビジネスリーダーたちに向けて発表している、「注目すべきIT業界のトレンド」ランキングです。　

言い換えるならば、「ビジネスマンなら知っておくべき最新ITトレンド」でしょうか。

ランキングでは、具体的に以下のようなトレンドワードが挙げられています。

リストに目を向けてみると、耳慣れないカタカナ表現の多い昨今のビジネス業界でも聞いたことのない言葉ばかりが取り挙げられていますね。

ここでリストアップされているすべてを解説していくのは難しいため、今回はまず「ジェネレーティブAI」について掘り下げていきましょう。

ジェネレーティブAI　10秒まとめ

ジェネレーティブAIとは、AIがもたらす新たな設計手法のことです。

AIがデータを分析し、デザインすらもAIが行う。

ジェネレーティブAIは、薬品開発や記事の執筆に応用可能。

犯罪に利用されるリスクも抱えている。

ジェネレーティブAIとは？

ジェネレーティブAIについて話すには、まずAI (Artificial Intelligence) について多少触れておく必要があります。

日本語で人工知能と表現されるAIは、文字通り知覚や思考といった人間のふるまい (知能) をコンピュータ上に再現する技術のことを指します。

AIはさらに、特定の分野のみに秀でた「特化型」と、より人間に近い形で様々な分野に適用できる「汎用型」に分類されます。

限定された役割の範囲内で分析や予測といった計算処理を行う特化型AIはすでに実用化が進んでいる反面、プログラムによって規定された役割を超えた判断を行うことは得意ではありません。

一方で汎用型AIは、特定の分野だけでなく世の中のあらゆる事象に対処することを目的として開発が進められています。

SFコンテンツに登場する人型アンドロイドや国民的アニメに登場するネコ型ロボットなどは、まさにこの汎用型AIが目標とするところでしょう。

実用化はなかなか進んでいないものの、人間のような自意識を持ち自己決定を行うというコンセプトから、 汎用型AIはしばしば「強いAI」とも表現されます。

では、Gartner社が提唱する「ジェネレーティブAI」とはどのようなものでしょうか。

Gartner社は、ジェネレーティブAIを「コンテンツやモノについてデータから学習し、それを使用して創造的かつ現実的な、まったく新しいアウトプットを生み出す機械学習手法」と定義しています。

また、ジェネレーティブAIによってまったく新しいデザインが生み出される過程を「ジェネレーティブデザイン」と呼ぶようです。

「ジェネレーティブAI」って何ができるの？

ジェネレーティブAIを活用したジェネレーティブデザインは、すでに複数の分野で実用化が進んでいるようです。

ここでは、AIベースのジェネレーティブデザインが用いられた事例をいくつか紹介します。

事例①ロケット部品の設計を自動化

国内某大学のものづくりサークルでは、先進的なロケットの筐体開発にジェネレーティブデザインが用いられているようです。

打ち上げ高度の記録に挑みつづける大学生エンジニアたちにとって一番の課題は、耐久性を損なわずに筐体を軽量化させること。

トライ＆エラーの繰り返しが基本となるロケット部品の設計には、膨大な時間がかかります。

しかしジェネレーティブAIを応用することで、耐久性と素材 (軽量性) という条件を満たすプロトタイプを自動でアウトプットすることができるようになったそうです。

事例②集合住宅のレイアウトデザインを自動生成

ジェネレーティブAIは、住宅・建築業界でも活用され始めています。

特に、限られた空間を最大限に活用して収益化を目指す集合住宅の設計においては、オーナーの意向に沿って部屋や共用スペースの設計案を複数提示しながら、最終的なデザインが選ばれます。

営業担当のスキルや個性に依存しがちな設計案の提示をジェネレーティブAIによって自動化することで、 数百・数千のデザインパターンの中からオーナーにとって最適なものを提案することが可能になったといいます。

事例③Webデザインを自動化

ジェネレーティブAIは、有形物のデザインに留まらず、WebサイトのUIをはじめとする無形物の設計にも応用されています。

スクリーンの占有領域やフォント、取り入れたい色調などをユーザーが指定すると、ジェネレーティブAIが条件に合致するレイアウトパターンをいくつも提示してくれます。

これらの応用例を見てみると、ジェネレーティブAIの真価は単に新しいデザイン案を生み出してくれることではなく、人間が行うにはあまりにも非効率な「デザインのプランB」を自動生成してくれることにあるようです。

建築や製造業、Webデザインにおいて一定の条件を満たす選択肢は無数に存在しますが、それらの選択肢すべてを洗い出すことは人力では不可能なように思えます。

そのような点で、ジェネレーティブAIは、人間の限られた創造力と時間を補ってくれる究極のデザイン知能とも呼べるのではないでしょうか。

ジェネレーティブAIにも存在する「落とし穴」

設計・デザインに携わる人にとっては救世主のようにも見えるジェネレーティブAIですが、この技術が悪用される危険性も確かに存在します。

実際にGartner社も、冒頭に紹介した発表の中でジェネレーティブAIが「詐欺、不正、政治的な偽情報の発信、なりすまし」などに悪用されるリスクを指摘しています。

ロンドン大学ユニバーシティカレッジの研究者たちがまとめたAI犯罪のランキングによると、以下のような悪用ケースが懸念されているようです。

ディープフェイク

武器としての無人自動運転車

高度なフィッシング詐欺

AI制御の基幹システムの破壊

大規模恐喝

AIが生み出すフェイクニュース

特にフェイクニュースの生成は、まさにジェネレーティブAIの得意とする分野。

悪意を持った人物がトピックや文字数、トーンなどを規定するだけで、いかにも事実らしいニュースストーリーを生成できてしまう未来すら想像に難くありません。

SNSの普及によって情報の拡散スピードが向上した現代社会では、 インターネット上で共有された情報は、その真偽に関わらずあっという間に広がっていきます。

ジェネレーティブAIによって生み出された虚偽の情報が、個人への嫌がらせに留まらずビジネスや国際政治にまで影響を及ぼす。

このような出来事が現実になるとすれば、企業や政府機関は「悪意のAI」に対する備えを求められるようになっていくかもしれませんね。

ヒトとジェネレーティブAIの未来

ジェネレーティブAIは人間の知覚能力を上回る画期的なデザイン技術ですが、なにを生み、それをどう使うかを根本的に定義づける権利は、人間にあります。

つまり、ジェネレーティブAIをビジネスや公共利益に活かすのも、悪意を持って嫌がらせ・犯罪に活かすのも、使い手である人間次第ということです。

今後数年のうちにビジネス業界においてジェネレーティブAIの活用が進むかもしれませんが、同時にジェネレーティブAIを悪用した犯罪が顕著になる可能性もあります。

ジェネレーティブAIを取り巻く倫理・法整備がスムーズになされ、この画期的な技術がビジネスや社会の発展に活かされることを願うばかりです。

コムスクエアが運営するメディア「テックスクエア」では、情報システム部門が知っておくべき「トレンドニュース」や「業務知識」などを、非エンジニアでも分かるように翻訳し、ブログ記事としてお届けしております。

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続いて「玉川大学 玉川学園」様より

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STEM　最強のセキュリティ技術「量子エニグマ」

インフラへのサイバー攻撃を防御する最強の暗号技術

-量子エニグマの開発が始まる-

玉川大学では、世界に先駆けて量子情報及び量子通信の基礎理論を1980年代から研究し、2011年4月に量子情報科学研究所を開設しました。この研究所は量子情報科学の基礎研究を推進する「量子情報科学研究センター」と、量子情報理論の成果から導き出された新原理や新手法を社会で有益な技術に発展させる研究開発を行う「超高速量子通信研究センター」を設置しています。

玉川大学は量子情報科学分野の研究者を育成する原点ともいえる世界最大の“量子通信国際会議”の創設にも携わり、世界では“この分野のファウンダー（創立者）”と言われています。

ここから巨視的量子効果を用いた新量子暗号であるY-00光通信量子暗号が発明され、サイバー攻撃に対処する最強の切り札として近未来に実用化が期待されています。昨年には100ギガビット毎秒という超高速にデータを暗号化して通信する実験に成功し、現在、国内外の企業等と共同開発を目指しています。

この究極的な技術を暗号の王様（King of Cryptography）の称号である“量子エニグマ”と呼び、標準化を目指した研究開発も行っております。

インフラに対するサイバー攻撃

現代社会の基盤である電力、金融、交通システムなどの制御は高速光通信インフラによって支えられています。このような通信インフラはデータセンターを基盤とする次世代型インターネットの形態（クラウド・コンピューテイング・システム）で運用されます。

近年、この通信インフラに対するサイバー攻撃が深刻になってきました。しかし、国内で議論されているサイバー攻撃の分類と対策は十分ではありません。現在のサイバー攻撃はサーバーに侵入するソフト的な攻撃であり、多くの場合、データセンター化に際してのファイヤーウォール技術によって効果的な対策が可能です。

しかし、最も深刻な攻撃は、国内の通信業者が触れたくない通信回線への攻撃と言われています。この事案の発生の頻度は小さいですが、データセンターが丸ごとコピーされるため、一度、この事案が発生すれば、通信業者や利用者は壊滅的な被害を受けることが予想されています。

そのため、通信回線を守る究極の暗号技術が必要不可欠なのです。このような考え方は、1998年に米国国防総省の国防高等研究計画局（DARPA）において、次世代インターネットの形態を、データセンターを基盤とする現在のクラウド方式に移行させる方策が立てられ、その際の基幹技術としてデータセンター間の高速通信回線を守る新技術の開発が企画された時から、すでに存在していました。

そして、長い基礎研究期間を経て、近年、玉川大学とノースウエスタン大学において、その基盤技術が完成の域に達しました。DARPA は詳細仕様を公開し、実用機の開発を求めています。現在、この要請に応える事が出来る暗号は玉川大学で開発されたY-00光通信量子暗号以外には存在しないため、その実用化が期待されています。

本研究所は、これまでの技術を体系化し、まずは民生用として実用化を目指し、同時にこの暗号の理想系としての量子エニグマの開発を実施しております。

量子エニグマとは？

エニグマ（謎）暗号は旧ドイツ軍の最強の暗号で、その時代の最高水準の暗号理論を基盤として設計されました。当時の暗号は通信文であるアルファベットを不規則に並べ替えることによって暗号文を作成するものでした。その不規則性には周期があり、それが短いと全数探索で解読が可能になります。

したがって、その周期をいかに長くするかが課題であり、エニグマは当時としては最長の周期を誇っていました。現代では、極めて長い周期を持つ擬似乱数を数学的に容易に設計することが可能です。しかし、エニグマは暗号学史に刻まれる暗号であり、暗号の研究者には普遍的な価値があります。

Y-00光通信量子暗号では、通信文を暗号用の数学によって設計された通信装置で暗号化します。さらに、その暗号文が物理現象である量子雑音によって隠されます（物理的暗号化）。その暗号文が量子雑音によって完全に隠されたとき、暗号文ですら復元することが不可能となります。

一方で、正規の受信者は通信文を正しく復号できます。まさに“謎”の暗号なのです。 暗号文を完全に隠す技術には、まだまだ開発すべき課題が残っていますが、本研究所の研究者が一丸となって夢の量子エニグマの実現に挑戦しています。

続いて「ニコニコ動画」です。

【人手不足】

第四次産業革命と

高度外国人材グリーンカードの蹉跌

[桜H28/4/20]

日本文化チャンネル桜

お金とは何か？AIとBI、労働と資本

三橋貴明氏に教わる 第4回

kellam lisa

チャンネル登録者数 2820人

ジェネレーティブAIとは⁉︎ 

世界の常識を覆す人工知能

モリスタ テック系youtuber

量子エニグマ暗号

　Quantum Enigma Cipher

(QEC）

動画です。

日本経済 2017年6月4日

[三橋実況中継]シンギュラリティの時代へ

IT初心者必見！IT業界最新トレンドの「ジェネレーティブAI」をわかりやすく解説してみた。

2022年1月24日saiga

STEM　最強のセキュリティ技術「量子エニグマ」

インフラへのサイバー攻撃を防御する最強の暗号技術

-量子エニグマの開発が始まる-