CSET: 中国はコンピュータビジョン監視研究で世界をリード

セキュリティと新興技術センター（CSET）からの新しい報告書によると、中国の研究部門は、3つの主要なAI関連の監視技術に関する研究の「不釣り合いなシェア」を生産しており、中国共産党のコンピュータビジョン技術へのより一般的な貢献は、同じ割合で成長しており、注目に値することに西側諸国の出版率を上回っている。

中国のコンピュータビジョン研究のより論争的なサブセクターへの研究イニシアチブの明確なリード。 ソース: https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf

中国が大きなリードを持っている3つの重要な分野は、人物の再同定（REID）、群衆カウント、スプーフィング検出（偽装を検知する技術）である。

さらに、上のグラフに示されているように、中国の研究コミュニティは、人間向けのコンピュータビジョンタスクに関する論文の割合が著しく高い。これらのタスクには、感情認識、顔認識、アクション認識が含まれる。これらのタスクは、機械学習を使用するより広範な監視ソリューションのための支援技術を表す。

著者はコメントする：

‘これらのアルゴリズムは、個人がソーシャルメディアの写真にタグを付けるなどの善意の商業目的でよく使用されます。しかし、コンピュータビジョンの進歩は、一部の政府が監視技術を抑圧目的で使用することを可能にするかもしれません。’

より軽いノートでは、著者は、視覚的な監視に関する論文は研究期間中に行われたコンピュータビジョン研究の全体の10%未満を占めていること、およびより広範な研究は国々にかなり均等に分散していることを発見した。

しかし、研究者は、中国の優位性は明らかであると主張する：

‘中国の機関との関連を持つ研究者は、コンピュータビジョンおよび視覚的な監視研究の両方で、出版物の3分の1以上を担当していました。 ‘

‘これにより、中国は両方の分野で最も多産な国となります。中国の研究者の視覚的な監視研究への世界的なシェアは、コンピュータビジョン研究へのシェアと同様の割合で成長しています。’

新しい 報告書 は、人口の視覚的な監視のためのAI研究の傾向 と題され、2015年から2019年までの期間をカバーする公開論文のデータセットに自然言語処理（NLP）アプローチを適用したものであり、Ashwin Acharya、Max Langenkamp、James Dunhamによって書かれたものである。

英語のバイアス

著者は、この研究は英語の科学論文のみを扱っていることに留意し、非英語の出版物を含めることで、中国からの学術的取り組みのより深い氷山が明らかになる可能性があると述べている。さらに、研究者は、特許データ、カメラの展開、関連する政府の政策などの付随情報をデータに追加することで、この統計的リードを高めることができる可能性があると信じている。

当然、論文は、公開された論文と公開されている論文のみを分析することは、民間企業または国家の研究、機密研究を説明できないことを認めているが、隠されたデータポイントがない場合には、セクターの活動のための妥当な指数である。

アーキテクチャとデータ

著者は、Papers With Codeからのデータで訓練されたSciREXドキュメントレベルの情報抽出モデルを使用してコアデータを導出し、フレームワークは、コンピュータビジョン、特に監視に重点を置いたプロジェクトとイニシアチブに liên quanするタスクへの参照を識別することで、論文の関連性を導出した。

モデルは、Dimensions、Web of Science、Microsoft Academic Graph、中国国家知識インフラストラクチャ、arXiv、Papers With Codeを含む6つの学術データセットからなるCSETの学術文献コーパスに適用された。

Arxivのプレプリントで訓練されたSciBERTクラシファイアは、コーパス全体でコンピュータビジョンの論文を識別するように設計された。

SciREXとSciBERTは英語のドキュメントで訓練されているため、研究者は研究の範囲を英語を超えることができなかった。このことについて研究者はコメントする：
‘これは、国家間の比較において、非英語の研究成果を低く見積もることを意味し、特に中国の世界の研究成果のシェアを低く見積もる可能性がある。’

発見

視覚的な監視セクター内で、この研究は、2019年の1年間に1000を超える論文で最も頻繁に発生するタスクは顔認識であったことを発見した。ただし、著者は、群衆カウントと顔スプーフィング認識は「急速に成長している」分野であると指摘する。

論文から、研究期間中に特定された最も頻繁に発生するタスク。引用元は‘CSET統合コーパス。2021年7月22日に生成された結果’

著者は、明らかに「中立的」で、政治的に議論の余地のないコンピュータビジョンの監視に関連する追求も、抑圧的なコントロールシステムに貢献する可能性があると考える。アクション認識については、「異常な行動」を混雑した公共の空間で識別するために使用できるというコメントを残している。顔スプーフィングについては、‘時々、バイオメトリックログインシステムや詐欺を防ぐために使用されるが、ジャーナリストや活動家が自分のアイデンティティを隠すのを防ぐこともできる。’ としている。感情認識については、‘非安全目的や商業目的のほか、研究者、企業、政府機関は、混雑した公共の空間でセキュリティ脅威を識別するために感情認識を適用することを提案している。’ と述べている。

一般に、発見は、中国がコンピュータビジョン研究に関心を持っていることを示唆しており、世界平均よりも高いレベルである。

著者は結論付けている：

‘[中国の]コンピュータビジョンと視覚的な監視のシェアは時間の経過とともに増加しました。アメリカとその同盟国およびパートナーは、中国が単独で出版したのと同じ量の研究をこれらの分野で出版しました。しかし、これらの他の地域の世界の監視研究のシェアは安定したか、または減少しましたが、中国のシェアは成長しました。’

*論文著者の強調。

2022年1月6日に初めて公開されました。