電通のUNLABELED、AIから着用者を隠す監視対策カモフラージュをプリント

AI搭載カメラや顧客分析は、性別、年齢、さらには「危険」といった外見による人々のラベリングをますます進め、そのデータを同意なく利用している。電通ラボ東京とQosmoは、そうした世界に疑問を投げかけ、人々に機械によるラベリングに対する実用的で日常的な防御手段を提供したいと考えた。

プライバシーを身につけられるものにする：AI監視・分析モデルが着用者を認識できなくする「敵対的パッチ」カモフラージュをプリントしたファッション。

チームは（YOLOv2物体検出モデルに基づく）AIの誤認識を誘発するカモフラージュ模様を生成し、テキスタイルレーベルUNLABELEDを立ち上げ、ストリートウェアブランドNEXUSVII.とともにパーカー、クルースウェット、トートバッグ、スケートボードにその模様をプリントした。DESIGNART TOKYO（2021年10月）期間中の渋谷PARCOでのポップアップでは、来場者がカメラの前に立ち、AIが自分を見失う様子を眺めることができた。

このプロジェクトは監視をめぐる議論をファッションの土俵に持ち込み——渋谷PARCOで限定商品を展示・販売し——ADFEST 2022でデジタルクラフト・ロータス・グランプリを受賞し、AIによるラベリングに抵抗するデザインの、この地域で最も引用される実例の一つとなった。

AI搭載の監視カメラや顧客分析は、性別、年齢、さらには「危険」といった外見による人々のラベリングをますます進め、そのデータを同意なく利用している。電通ラボ東京とQosmoはそうした世界に疑問を投げかけたいと考え、媒体としてファッションを選んだ。

彼らはテキスタイルレーベルUNLABELEDを立ち上げ、AI認識モデルに着用者を誤認させたり見逃させたりする特定の模様を加える「Adversarial Patch」の手法に基づくカモフラージュ模様を開発した。ストリートウェアブランドNEXUSVII.とともにその模様をパーカー、クルースウェット、トートバッグ、スケートボードにプリントし、2021年10月のDESIGNART TOKYO期間中に渋谷PARCOで限定ポップアップを開設。来場者はカメラの前に立ち、AIが自分を認識しなくなる様子を眺めることができた。

このプロジェクトはデータプライバシーをめぐる主張を、人々が身につけ購入できるものへと変え、ADFEST 2022でデジタルクラフト・ロータス・グランプリを受賞。創造性とテクノロジーの融合によって際限のない監視とラベリングに挑んだとして評価された。

ファッションは毎日身につけるものだから、AIによるラベリングへの防御は抗議のポスターではなく、日常生活の一部となる。

監視対策製品を実際に着用可能な形で——価格、ポップアップストア、ライブデモを通じて——実現することで、このアイデアはプライバシーを論じるだけでなく、自らを証明した。

模様は慶應義塾大学の計算創造性ラボとの本物のAdversarial Patch研究から生まれたもので、製品に視覚的な小細工ではない実際の技術的根拠を与えている。

「AIが自分を見失う様子を見る」というライブデモは、抽象的な脅威を具体的で記憶に残るものにし、来場者にも審査員にも同じように訴えかけた。

見えない問題を実体あるものにするには、防御そのものを製品にすることだ。AI監視への答えが着用可能な模様であれば、人々はテクノロジーと課題を同時に体験できる。

UNLABELEDは電通ラボのプライバシーと監視に関する旗艦的な表明として続き、プロジェクトは国際的に展示・報道された。ADFEST 2022のデジタルクラフト・グランプリは「Camouflage Against the Machines」を、AIによるラベリングへの創造的抵抗の、この地域における参照点とし、NEXUSVII.とのコラボレーションは研究を販売可能なストリートウェアのドロップへと変えた。