モリカトロン株式会社運営「エンターテインメント×AI」の最新情報をお届けするサイトです。

TAG LIST
CG機械学習CGへの扉ディープラーニング安藤幸央GAN月刊エンタメAIニュース河合律子OpenAI音楽ニューラルネットワーク三宅陽一郎NVIDIA強化学習人工知能学会Facebook敵対的生成ネットワーク吉本幸記QAスクウェア・エニックス森川幸人モリカトロンAIラボインタビュー自然言語処理DeepMindキャラクターAIルールベースシナリオGoogleGPT-3大内孝子AIと倫理映画NFTグーグルStyleGAN自動生成倫理デバッグメタAICEDEC2019アートプロシージャルSIGGRAPH遺伝的アルゴリズムゲームプレイAIDALL-E深層学習マイクロソフトビヘイビア・ツリーCEDEC2021CEDEC2020ゲームAI不完全情報ゲームVRナビゲーションAI畳み込みニューラルネットワークCLIPロボットDALL-E2ディープフェイクGDC 2021JSAI2022VFXメタバースGDC 2019マルチエージェントボードゲームNPC画像生成テキスト画像生成懐ゲーから辿るゲームAI技術史CNNデジタルツインモリカトロンUnityAIアート小説ファッション鴫原盛之HTN階層型タスクネットワークJSAI2020TensorFlowBERTAdobeMicrosoftイベントレポートテストプレイ対話型エージェント著作権水野勇太アニメーションガイスターStyleGAN2toioソニーJSAI2021スポーツ研究シムピープルマンガ汎用人工知能マーケティングGDC SummerインタビューバーチャルヒューマンブロックチェーンMidjourneyアストロノーカNVIDIA OmniverseeスポーツAmazonロボティクスeSportsBLUE PROTOCOLシーマンMinecraftアバターUbisoftGenvid TechnologiesAlphaZeroTransformerGPT-2カメラ環世界中島秀之哲学DARPAドローンシムシティバイアスMCS-AI動的連携モデルTEZUKA2020AI美空ひばり手塚治虫スパーシャルAIElectronic ArtsメタデータLEFT 4 DEAD通しプレイOpenAI Five本間翔太CMピクサープラチナエッグイーサリアム作曲ボエダ・ゴティエビッグデータ中嶋謙互Amadeus Codeデータ分析Microsoft AzureキャリアナラティブアーケードゲームOmniverse ReplicatorWCCFレコメンドシステムNVIDIA DRIVE SimWORLD CLUB Champion FootballNVIDIA Isaac Simセガ柏田知大軍事サイバーエージェント田邊雅彦トレーディングカードトレカ音声認識PyTorchStable DiffusionDQN眞鍋和子バンダイナムコスタジオaibo合成音声Meta齊藤陽介マインクラフトお知らせチャットボットサルでもわかる人工知能VAEOmniverseリップシンキングUbisoft La Forge自動運転車ワークショップメタ知識表現ウォッチドッグス レギオンIGDAどうぶつしょうぎEpic Gamesジェイ・コウガミ音楽ストリーミングMIT徳井直生マシンラーニングRival Peakクラウド対話エンジン斎藤由多加リトル・コンピュータ・ピープルコンピューティショナル・フォトグラフィーゴブレット・ゴブラーズ絵画AIりんなシミュレーション完全情報ゲーム坂本洋典釜屋憲彦ウェイポイントパス検索対談藤澤仁生物学GTC 2022画像認識GTC2022StyleCLIPDeNA長谷洋平masumi toyota宮路洋一OpenSeaGDC 2022理化学研究所教育TextWorldSIGGRAPH ASIAMagentaELYZA PencilGTC2021CycleGANデータマイニングNetHackはこだて未来大学フェイクニュースエージェントRPGSIGGRAPH 2022AIボイスアクターNVIDIA CanvasImagenGPUALifeZork人工生命オルタナティヴ・マシンサウンドスケープASBS栗原聡モーションキャプチャーぱいどんテキスト生成ナビゲーションメッシュ松井俊浩バンダイナムコ研究所ELYZAフルコトELYZA DIGEST3D音声合成西成活裕Apex LegendsELIZA群衆マネジメントNinjaコンピュータRPGライブビジネスアップルタウン物語新型コロナKELDIC周済涛メロディ言語清田陽司ゲームTENTUPLAYサイバネティックスMARVEL Future FightAstro人工知能史タイムラプスEgo4DAI哲学マップバスキア星新一日経イノベーション・ラボStyleGAN-XL敵対的強化学習StyleGAN3階層型強化学習GOSU Data LabGANimatorWANNGOSU Voice AssistantVoLux-GAN竹内将SenpAI.GGProjected GANMobalyticsSelf-Distilled StyleGAN馬淵浩希Cygamesニューラルレンダリング岡島学AWS SagemakerPLATO映像セリア・ホデント形態素解析frame.ioUXAWS LambdaFoodly誤字検出森山和道認知科学中川友紀子ゲームデザインSentencePieceアールティLUMINOUS ENGINELuminous ProductionsBlenderBot 3パターン・ランゲージ竹村也哉Meta AIちょまどマーク・ザッカーバーグGOAPWACULAdobe MAX 2021自動翻訳MILE模倣学習AIライティングOmniverse AvatarAIのべりすとFPSNVIDIA RivaQuillBotマルコフ決定過程NVIDIA MegatronCopysmithNVIDIA MerlinJasperスタンフォード大学NVIDIA Metropolisパラメータ設計テニスバランス調整協調フィルタリング人狼知能テキサス大学AlphaDogfight TrialsAI Messenger VoicebotエージェントシミュレーションOpenAI CodexStarCraft IIHyperStyleMax CooperFuture of Life InstituteRendering with StyleメディアアートIntelDisney類家利直LAIKADisneyリサーチヴィトゲンシュタインRotomationGauGAN論理哲学論考GauGAN2京都芸術大学ドラゴンクエストライバルズ画像言語表現モデル不確定ゲームSIGGRAPH ASIA 2021PromptBaseDota 2モンテカルロ木探索ディズニーリサーチCEDEC2022Mitsuba2バンダイナムコネクサスソーシャルゲームEmbeddingワイツマン科学研究所ユーザーレビューGTC2020CG衣装mimicNVIDIA MAXINEVRファッションBaidu淡路滋ビデオ会議ArtflowERNIE-ViLGグリムノーツEponym古文書ゴティエ・ボエダ音声クローニング凸版印刷Gautier Boeda階層的クラスタリングGopherAI-OCR画像判定JuliusSIE鑑定ラベル付けTPRGOxia Palusバーチャル・ヒューマン・エージェントtoio SDK for UnityArt Recognitionクーガー田中章愛石井敦銭起揚NHC 2021茂谷保伯池田利夫GDMC新刊案内マーベル・シネマティック・ユニバース成沢理恵MITメディアラボMCUアベンジャーズマジック・リープDigital DomainMagic Leap OneMagendaMasquerade2.0ノンファンジブルトークンDDSPフェイシャルキャプチャーサッカーモリカトロン開発者インタビュー里井大輝Kaggle宮本茂則バスケットボール山田暉Assassin’s Creed OriginsAI会話ジェネレーターSea of ThievesGEMS COMPANYmonoAI technologyLSTMモリカトロンAIソリューション初音ミクOculusコード生成AI転移学習テストAlphaCodeBaldur's Gate 3CodeforcesCandy Crush Saga自己増強型AISIGGRAPH ASIA 2020COLMAPADOPデバッギングBigGANGANverse3DMaterialGANRNNグランツーリスモSPORTReBeLグランツーリスモ・ソフィーGTソフィーVolvoFIAグランツーリスモチャンピオンシップRival PrakDGX A100VTuberユービーアイソフトWebcam VTuber星新一賞北尾まどかHALO市場分析将棋メタルギアソリッドVフォートナイトFSMRobloxナップサック問題Live Nation汎用言語モデルWeb3.0AIOpsSpotifyスマートコントラクトReplica StudioAWSamuseChitrakarQosmo巡回セールスマン問題ジョルダン曲線メディア5GMuZero政治クラウドゲーミングがんばれ森川君2号和田洋一リアリティ番組Stadiaジョンソン裕子MILEsNightCafeインタラクティブ・ストリーミングLuis Ruizインタラクティブ・メディアポケモンCodexシーマン人工知能研究所東京工業大学Ludo博報堂ラップSIGGRAPH 2019ArtEmisZ世代AIラッパーシステムARrinnaGROVERプラスリンクス ~キミと繋がる想い~FAIRSTCチート検出Style Transfer ConversationオンラインカジノRCPアップルRealFlowRinna Character PlatformiPhoneデジタルヒューマンDeep FluidsSoul MachinesMeInGameAmeliaAIGraphブレイン・コンピュータ・インタフェースバーチャルキャラクターBCIGateboxLearning from VideoANIMAK予期知能逢妻ヒカリセコムユクスキュルバーチャル警備システムカント損保ジャパン上原利之ドラゴンクエストエージェントアーキテクチャアッパーグラウンドPAIROCTOPATH TRAVELER西木康智OCTOPATH TRAVELER 大陸の覇者Siemensアルスエレクトロニカ2019品質保証StyleRigAutodesk逆転オセロニアBentley Systemsワールドシミュレーター奥村エルネスト純いただきストリートH100齋藤精一大森田不可止COBOL高橋智隆DGX H100ロボユニザナックDGX SuperPOD泉幸典仁井谷正充クラウドコンピューティングロボコレ2019Instant NeRFartonomousbitGANsぎゅわんぶらあ自己中心派Azure Machine Learning意思決定モデル脱出ゲームHybrid Reward Architectureコミュニティ管理ウロチョロスSuper PhoenixSNSProject Malmoオンラインゲーム気候変動Project PaidiaEarth-2Project Lookoutマックス・プランク気象研究所Watch Forビョルン・スティーブンスBing気象モデルLEFT ALIVE気象シミュレーション長谷川誠ジミ・ヘンドリックス環境問題Baby Xカート・コバーンエコロジーロバート・ダウニー・Jr.エイミー・ワインハウスSDGsYouTubeダフト・パンクメモリスタSFGlenn MarshallThe Age of A.I.Story2Hallucination音声変換レコメンデーションJukebox松尾豊Veap JapanEAPテンセントSIFT福井千春DCGAN医療MOBADANNCEメンタルケア人事ハーバード大学Edgar Handy研修デューク大学Netflixmynet.aiローグライクゲーム東京大学東京理科大学人工音声NeurIPS 2021産業技術総合研究所リザバーコンピューティングプレイ動画ヒップホップキャラクターモーションソニーマーケティングサイレント映画もじぱNBA環境音暗号通貨現代アートFUZZLEAlteration粒子群最適化法進化差分法オープンワールド群知能下川大樹AIFAウィル・ライト高津芳希P2E大石真史BEiTStyleGAN-NADAレベルデザインDETRゲームエンジンSporeUnreal Engineデノイズ南カリフォルニア大学Unity for Industry画像処理SentropyGLIDECPUDiscordAvatarCLIPSynthetic DataCALMプログラミングサム・アルトマンソースコード生成LaMDAGMAIシチズンデベロッパーSonanticTRPGGitHubCohereウィザードリィMCN-AI連携モデルマジック:ザ・ギャザリングAI DungeonUrzas.ai介護西川善司並木幸介Kikiサムライスピリッツ森寅嘉Zoetic AIゼビウスSIGGRAPH 2021ペットストリートファイター半導体Digital Dream LabsTopaz Video Enhance AICozmoDLSSタカラトミー山野辺一記NetEaseLOVOT大里飛鳥DynamixyzMOFLINRomiU-Netミクシィ13フェイズ構造アドベンチャーゲームユニロボットADVユニボXLandGatoAGI手塚眞DEATH STRANDINGマルチモーダル不気味の谷Eric Johnson汎用強化学習AIデザインOculus Questコジマプロダクションロンドン芸術大学生体情報デシマエンジンGoogle BrainインディーゲームSound Control写真高橋ミレイSYNTH SUPER照明Maxim PeterKarl SimsJoshua RomoffArtnomeハイパースケープICONATE山崎陽斗深層強化学習立木創太松原仁浜中雅俊ミライ小町武田英明テスラ福井健策GameGANパックマンTesla BotNEDOTesla AI DayWikipediaソサエティ5.0SphereSIGGRAPH 2020バズグラフXaver 1000ニュースタンテキ養蜂東芝BeewiseDIB-R倉田宜典フィンテック投資韻律射影MILIZE広告韻律転移三菱UFJ信託銀行

【GDC 2022】オンラインコミュニティの健全な運営にAIはいかに貢献できるか

2022.4.19ゲーム

【GDC 2022】オンラインコミュニティの健全な運営にAIはいかに貢献できるか

ゲームプレイヤーやサービスユーザーの振る舞いによって形成されるオンラインコミュニティの健全性は、デジタルシフトやメタバースの浸透によってこれまで以上に重要視されています。誹謗中傷や嫌がらせによるコミュニティの有害化はサービス事業者の社会的評価を貶めるだけでなく、結果的には利用者数や収益の減少にもつながります。場合によっては犯罪や差別の温床ともなり得ることから、健全な運営を法的に義務付ける動きもあります。

3月21日から3月25日までサンフランシスコで開催された「Game Developers Conference」(GDC 2022)にて、Spectrum LabsのKatie Zigelman氏による「Using AI for Trust & Safety(AI技術による信頼と安全について)」というセッションを取材しました。

このセッションでは、オンラインゲームやソーシャルメディアのようなオンラインプラットフォームの運営に欠かせない要素である「Trust & Safety」を追求する上で、機械学習を用いたAIモデルを有効活用するための指針が紹介されました。多くのテック企業がAIモデルを使ったモデレーションを試行錯誤するなか、その精度や有効性については賛否あるのが現状です。コミュニティの管理をAIに丸投げするのではなく、円滑なモデレーションの一助としてAIを利用するために必要なことを確認する内容です。

なぜ「Trust & Safety」は重要なのか

「Trust & Safety(信頼と安全)」とは、ユーザーにコミュニティガイドラインに則った行動を促すことにより、利用者が不快感や不利益を被る可能性を減らすことを目的としたオンラインプラットフォームにおける運営理念のひとつです。

コミュニティに誹謗中傷や嫌がらせ行為が蔓延した所謂“有害な”(Toxic)状態を放置することは、サービスに対する社会的な評価を貶めるだけでなく、ユーザーがサービスの利用をやめる大きな原因にもなり得ます。

Zigelman氏によると、ゲーム業界において2番目に多いプレイヤー減少の要因が、コミュニティの有害化だといいます。また、近年オーストラリアやイギリスをはじめ、オンラインプラットフォームにおける「Trust & Safety」の管理を法的に義務付ける動きも加速しています。

「Trust & Safety」の目的は、ユーザーが安心できる包括的なコミュニティを維持することです。そのためには、悪意のあるユーザーによる不適切な言動や行動を正確に特定して迅速に対応できるモデレーション環境の構築が必要です。こうした規範の中でユーザーに適切な振る舞いを促すことで、新規ユーザーが参入しやすいコミュニティが形成されていきます。結果として、エンゲージメントの維持が収益の増加につながるというわけです。

なぜモデレーションにAIが有効なのか

モデレーションのプロセスは、大きく分けて「防止」「特定」「対応」の3つです。まず、「防止」の段階では運営者があらかじめ行動規範や年齢制限を定めたり、二段階認証のような情報セキュリティ策を講じたりすることで、コミュニティを形成するユーザーをある程度コントロールします。

つぎに「特定」で、ユーザーによる違反行為を通報する仕組みやタブーとみなされるキーワードを設定します。それらをもとにモデレーターはチャットのフィルタリングやユーザーに対する警告、違反者に対する利用停止処分(BAN)を実行します。これらのなかでAI技術の活用が期待されているのが、コミュニティの拡大とともに困難になる「特定」です。

コミュニティが成長するにつれて、やがてモデレーションのスケールは人間の手には負えなくなります。ユーザーが違反行為を通報してからモデレーターが何らかのアクションを取るまでには、通報内容の真偽や対応方法を審議しなければいけません。また、ひとえに違反行為といっても、その内容や度合いによって適切な対処方法は異なります。

くわえて、通報内容によっては規約違反とみなすべきかどうかが曖昧なケースも多く、通報対象の発言や行為だけでなくユーザーの行動履歴や利用目的といったバックグラウンドも調査する必要があります。ヘイトスピーチの拡散のような場合、些細な問題の放置がやがて過激思想や差別の浸透へつながりかねません。

近年、こうしたユーザーごとの行動傾向や通報内容と対応方法の関係をAIモデルに学習させることで、特定の精度を向上するとともに対応までに要する時間を大幅に短縮しようとする試みが増えています。

AIモデルによる判定をどう扱うべきか

オンラインプラットフォームにおけるユーザーの通報内容は、最大で95%が誤報として処理されています。特にオンラインゲームでは対戦相手の不正を疑った勘違いによる通報や、嫌がらせを目的とした虚偽の通報も少なくありません。特定のユーザーを集団で虚偽通報することであたかもターゲットが不正ユーザーであるように見せかける悪質なケースもあります。AIツールによるモデレーションが実用的と認められるためには、こうした通報システムの悪用の可能性も考慮に入れなければいけません。

こうした事情もあってか、会場でセッションを聴講していたDiscordのモデレーション担当者からは、コミュニティを管理する上でシステムの基盤としてAI技術を採用する流れは非常に危険であるとの否定的な意見が寄せられました。この担当者によると、Facebookで動画コンテンツのモデレーションに使われているAIモデルの精度はわずか2%であり、現在の技術力ではモデレーションはあくまで人間によって管理されるべきであるということです。

AIモデルによるモデレーションの精度と意義は、メタバースのような新時代のオンラインプラットフォームの普及を考える上でも活発な議論が欠かせません。Zigelman氏はAIの判定に基づいたモデレーションについて、それぞれの通報に対する単一のシグナルにアクションを起こすのではなく、対象となるユーザーの発言や行動を多角的に評価した複数のシグナルから総合的に判断して対処方法を決定することを提言しています。

単一のシグナルをもとに判断する場合でも、AIモデルの判定に確度を設定することで対処方法に分岐を設け、結果的にモデレーションの精度を維持することは可能です。たとえば、AIモデルが高確度で判定した場合は対応を自動化し、中確度では同じ判定が繰り返された場合のみ自動化、低確度の判定は人間のモデレーターによるレビューへ送るという具合です。

いずれにせよ、AIツールの精度はモデルの学習に使われるデータに大きく依存しています。信頼できるソースから収集した学習データか、それらの学習データは適切にラベル付けされているか、AIモデルの形成に足る十分なサンプルが含まれているか、AIモデルのパフォーマンスを計測できるだけのデータ量はあるかどうかが重要です。

何より、利用規定に抵触する発言や投稿を削除したり、違反したプレイヤーを排除したりすることが、必ずしも「Trust & Safety」の改善につながるとは限りません。AIモデルの誤った運用や過剰なモデレーションがプレイヤーを抑圧することで、結果的にコミュニティが衰退してしまう可能性は十分に考えられます。AIモデルが発するシグナルをどう扱うかは、コミュニティを運営する人間の理念に完全に委ねられています。

Writer:Ritsuko Kawai / 河合律子

RELATED ARTICLE関連記事

AIが変えた現代将棋の常識と定跡:北尾まどか氏×森川幸人氏 対談

2019.6.25ゲーム

AIが変えた現代将棋の常識と定跡:北尾まどか氏×森川幸人氏 対談

【CEDEC2021】ディープラーニングとルールベースによるヒロインの「冴える」セリフ生成

2021.9.22ゲーム

【CEDEC2021】ディープラーニングとルールベースによるヒロインの「冴える」...

【GDCSummer】多様なプレイスタイルを学習し、FPSを人間のようにテストプレイするAIの育て方

2020.9.23ゲーム

【GDCSummer】多様なプレイスタイルを学習し、FPSを人間のようにテストプ...

RANKING注目の記事はこちら