エッジAIによる個人のプライバシーと公共の安全のバランス

安全とプライバシーの対立

現代世界では、都市化の進展、犯罪率の増加、テロの脅威により、公共の安全が脅かされています。都市が拡大し、人口が密集するにつれ、治安の確保という課題は、特に法執行機関の財源の制約を考慮すると、さらに複雑になっています。技術の進歩により、公共空間をより安全にするため、監視装置やカメラが配備されるようになりました。6億台以上の監視カメラが設置されている中国では、人口2人にほぼ1台のカメラが設置されていることになります。中国以外で最も監視の厳しい都市のトップは、デリー、ソウル、モスクワ、ニューヨーク、ロンドンなどです。しかし、このような監視の強化には、個人のプライバシーの侵害という大きな代償が伴います。人々は、匿名のままで、常に監視されることのない権利を大切にしています。「絶対的な権力者」が常に監視しているという感覚は、安全とプライバシーの複雑な衝突につながっています。これは政策立案者の間で活発な議論を引き起こし、公共の領域における監視装置の使用を規制または禁止する法律が制定されることも多々あります。 

犯罪防止と治安強化のためのAI技術

AIは近年、カメラや映像管理システムレベルのセキュリティ・システムへの統合を通じて、公共の安全を維持する役割を果たすようになってきています。特に 生成AI を中心とした技術の進歩により、AIは公共の安全を監視する上でさらに魅力的なものになっています。

監視システムで最も一般的なAIの使用例には、境界保護とアクセス制御 があります。これらの用途では、物体検出 、 セグメンテーション 、 ビデオ・メタデータや再同定などのAIタスクを活用して、正当な人物と不審な人物や異常な行動を迅速かつ正確に識別し、リアルタイムで対応を開始します。

AI搭載の監視システムは、より洗練された繊細な監視機能を提供し、リアルタイムかつ高精度でセキュリティ上の問題に検知・特定・対応することができます。しかし、これらの技術は、セキュリティを強化し、公共の安全を確保する一方で、プライバシーや個人を特定できる情報（PII）の悪用の可能性についての懸念を引き起こし、強固なデータ保護対策の必要性を浮き彫りにしています。クラウドAIソリューションにおけるプライバシーの課題。

クラウドAIソリューションにおける倫理的配慮とプライバシーの課題

従来のクラウドベースのAIソリューションは、中央集中型のデータセンターを活用することで、パワフルな処理能力を提供しています。しかし同時に、特にデータ・プライバシーに関して、ある種の脆弱性をもたらします：

• 保存データ：
  膨大なデータを一元的に保管するクラウドシステムは、サイバー攻撃の格好の標的となっています。個人であれ、組織的犯罪組織であれ、あるいは敵対する政府であれ、ハッカーはこれらのシステムを悪用し、大規模なデータ侵害を引き起こす可能性があります。データ処理をネットワークのエッジに分散させることで、侵害はハッキングされた特定のノードに限定されるため、大規模なデータ侵害がより困難になります。さらに、データプライバシーに関する規制により、生データの分析方法や分析対象が制限されます。クラウドベースのシステムは、このような複雑な法的状況をうまく切り抜けなければならないため、多くの場合、洞察が制限され、コンプライアンス上の課題が生じ、さらには法的責任を問われる可能性さえあります。一方、エッジ・プロセッシングは、必要最小限の情報を保存・送信するだけで、深い洞察を得ることができます。
• 転送中のデータ:
  デバイスからクラウドへのデータ転送は、複数の脆弱性ポイントを生み出します。転送中のデータを傍受することで、機密情報が暴露され、システムのセキュリティが損なわれる可能性があります。
• 高信頼実行環境:
  クラウド・センターは、多数のカメラに影響を与える可能性のある単一障害点である一方、分散型であれば、各システムは、所有者やインテグレーターの決定に基づいて、精度を向上させるさまざまなアルゴリズムや機能を自由に採用できます。

エッジAI：プライバシー重視のセキュリティのためのソリューション

エッジAIは、一元型のクラウドにデータを送信するのではなく、デバイス自体でローカルにデータを処理することで、これらの課題に対する説得力のあるソリューションを提供します。このアプローチには、プライバシーの観点からいくつかの利点をもたらします：

• データ通信量の削減:
  デバイス上でデータを処理することで、エッジAIは機密情報をインターネット経由で送信する必要性を最小限に抑え、傍受や侵害のリスクを大幅に低減します。
• データのローカル保存:
  エッジ・デバイスはデータをローカル保存するため、サイバー攻撃を受けた場合の被害が限定されます。たとえデバイスが侵害されたとしても、侵害範囲はネットワーク全体ではなく、特定のデバイスに限定されます。
• 匿名化されたデータ保存:
  さらに、匿名化がローカルで行われる場合、エッジデバイスやクラウドに保存されたデータは匿名化され、PIIを公開することなくデータの本質を維持することができます。
• データ選択性:
  エッジAIは、継続的に映像を記録することなく、暴力や不審な行動の事例を特定するなど、該当する事象のみに焦点を当てるように設計することができます。このような選択的な録画は、公共の場における個人のプライバシーを維持するのに役立ちます。

安全性とプライバシーをうまく両立させるために、エッジAIシステムは個人情報を本質的に保護する特定の制限を設けて設計することができます。例えば、帯域幅の制限により、カメラの送信能力を制限し、ビデオファイルがクラウドに継続的に送信されないようにします。これにより、データ漏洩のリスクを軽減し、個人のプライバシーを守ることができます。もうひとつのネイティブ技術による制限は、保存データ量を制限し、公共の安全に必要なものだけを撮影する選択的録画を適用することです。

エッジAIが有効に機能するために、エッジAIは強力かつ効率的でなければなりません。デバイスは、コスト効率と電力効率を維持しながら、危険をリアルタイムで特定するために複雑なアルゴリズムを迅速に処理する必要があります。ISVは、エッジAIがコンピューティング・リソースを消耗することなく高度なタスクを実行できるようにアルゴリズムを最適化する一方、専用のAIプロセッサや低消費電力で高性能なチップのようなAIハードウェアの進歩がエッジAIを可能にしています。

バランスを取る：プライバシーと安全性の両立

エッジAIは、公共の安全と個人のプライバシーを両立させるという課題に対する有望な解決策を提示しています。データをローカルで処理し、データの送信と保存に固有の制限を課すことで、エッジAIはクラウドベースのシステムに関連するリスクを軽減します。こうした技術が進化を続けるなか、エッジAIは、個人の匿名性を保つ権利を尊重しつつ、より安全な公共空間を作り出す上で重要な役割を果たすことになるでしょう。このアプローチは、セキュリティを強化するだけでなく、私たちを守るために設計されたシステムに対する信頼をも築くことにもなります。