ビッグブラザー...。

先日、自動車メーカーのフォードが出願した特許は、自動運転車とマシーンラーニングといった最新のテクノロジーを組み合わせた最強の追跡能力を持つパトカー。Motor1によって最初に報じられたこの特許によると、｢マシーンラーニングのツールを利用して、道交法違反者を捕まえるための効率の良い隠れ場所を見つける｣ことができるようです。もちろん完成を想定した特許というよりは、とりあえず出された特許アイデアに近いように思われます。が、｢確かにこれは可能になりそう...｣と思わされるものがあります。具体的な説明を読むと、ここまでパーフェクトなパトロールはなんだかディストピア風SF映画のようでもあります。

2016年に申請されたこの特許によると、カメラや道路センサーはもちろんナンバープレートを読み取るリーダー、タッチパネル、スピーカー、LIDAR、超音波センサー、マイク、人工衛星との接続、他の車両の速度を検知するための｢レーザーガン｣と名付けられたレーダー、が搭載されています。どうでしょう、小学校の時に想像した｢未来のスーパーカー｣のような詰め込み感です。

こういった装置だけでなく、マシンラーニングとニューラルネットワークの活用も言及されています。このロボットカーはそれぞれの地域で記録されている運転手のデータ（もしくはさらに大きな政府規模のデータ）に接続し、必要に応じて運転手の免許データを確認することができます。ロボットカーの活躍を説明したのが下の図です。

Image: Ford

例えば図の中にある180という番号を与えられた木を見てください。その後にロボットカーが隠れていますが、この場所はマシーンラーニングがはじき出した、他の車から見つかりにくい場所です。実際は建物と建物の影や、壁の裏側などになるのでしょうが、木の後というのがなんとも可愛らしいですね。現時点でも、警察が見つかりにくい場所に隠れてスピード違反を取り締まることは行なわれていますが、隠れるスポットをAIに決めさせることで取り締まりの効率はさらに上がるということです。

またその地域の監視カメラのネットワークとも常時つながっており、どこかで交通違反が行なわれた場合、信号が直ちにロボットカーに送られ、現場に急行することになります。図を見ると信号機にもカメラが取り付けられています。なので信号無視やスピード違反が町中のあらゆるところで監視されている状態が作られると。

無数のカメラによるネットワークがスピード違反者をとらえる一方で、ロボットカーは隠れる必要がある、というのが矛盾しているようにも思われますが、未来には未来の事情があるのでしょう。

警察によるAIの応用は既に始まっています。犯罪がより多く予想される場所にパトカーを送る｢ホットスポット警察行為｣は既に行なわれています。もしもフォードによるロボットカー技術が実現すれば、こういった｢違反の可能性が高い地域｣に偏って監視が行なわれても不思議ではありません。しかしここには不当な偏りが起きてしまう可能性も潜んでいます。

2015年にミズーリ州のファーガソンで起きた暴動以降、地元警察は黒人居住地域を過剰にパトロールし、白人の運転手よりも極めて高い頻度で黒人運転手を止めて聴取していたことがわかっています（via ワシントン・ポストが報じた司法省レポート）。記録に残っている交通違反のデータをもとに自動運転パトカーが運営されるのであれば、AIが偏った判断を繰り返さない保証はありません。

Image: Ford

上の図では、ロボットパトカーがスピード違反者を発見した場合のシナリオを説明しています。

まずワイヤレスのコミニュケーションを使ってドライバーとコンタクトを取り、車を止めるように指示します。同時に運転手の情報も取得するとのこと。この部分がどのように行なわれるかは明確には説明されていません。ですが、｢運転手が正当に対応した場合、運転免許証の画像をチェックすることができ、本物であるかどうかを承認プロセスにかけることができます｣とのこと。止められても、パトカーの中には警官はいないわけですから、停止させられた運転手が自主的に運転免許証を持ってロボットカーに歩み寄っていくということでしょうか。

現時点で、すでに警察官はドローンを使って運転手のトラッキングを行なっています。フォードによるロボットパトカーが実現すれば、AIによるスマート警察・監視システムはさらに大きなステップアップをすることになりますね。

2017年2月7日 11:00修正：｢米国特許商標庁が先日、自動車メーカーのフォードに対して与えた特許｣としていましたが、正しくはフォードが書類を提出した（＝出願した）特許で、まだ特許権は発生しておりませんでした。お詫びして訂正させていただきます。



Image: Ford, Ilkin Zeferli / Shutterstock.com

Source: The Drive via Motor 1



Sidney Fussell - Gizmodo US［原文］

（塚本 紺）