ポケモンGOコミュニティが8年間で投稿した1000万枚の画像

ゲーム「Pokémon Go」の開発元であるNianticが公開した情報によると、同社はモバイルゲーム、特に「Pokémon Go」と「Scaniverse」アプリケーションの画像データと地理座標を適用した大規模地理空間モデル（LGM）を開発している。

インターネットからのテキスト、音声、ビデオデータを使用する従来の AI モデルとは異なり、LGM は過去 8 年間にユーザーから提供された 1,000 万枚を超える現実世界の場所の画像から構築されています。平均すると、毎週約 100 万件の新しいスキャンがプレイヤーによってアップロードされます。これらのスキャンのほとんどは歩行者の視点から行われ、車や街頭カメラではアクセスできないエリアの貴重なデータを提供します。

LGMモデル開発プロセス

Niantic は 5 年間にわたり、ビジュアル ポジショニング システム (VPS) の構築に注力してきました。このシステムでは、ユーザーの画像データから作成された 3D マップに基づいて、単一の画像から位置と方向を判断できます。ここから、大規模言語モデル (LLM) がテキストと自然言語を処理する方法と同様に、地理座標画像を通じて物理空間を処理するという、さらに一歩進んだ LGM が考案されました。

Niantic は、それぞれが特定の場所や視点を表す 5,000 万以上のニューラル ネットワークをトレーニングしたことを明らかにしました。これらのニューラル ネットワークは、合計 150 兆個のパラメータを使用して、数千枚の画像をデジタル表現に圧縮します。ナイアンティックは、ローカルネットワークを組み合わせることで、LGM が、たとえ画像がこれまでにない角度から撮影されたとしても、世界中のあらゆる場所を認識できるようになると期待している。

NianticはLGMの威力を例を挙げて説明しています。「教会の後ろに立っていて、モデルが正面玄関しか認識できない場合、モデルはあなたの位置を把握できません。しかしLGMでは、世界中の何千もの教会のデータを保有しています。教会はそれぞれ全く同じではありませんが、似たような建築的特徴を共有しています。LGMはその知識を活用してあなたを認識します。」

LGM は現在の Lightship VPS 測位システムの進化版であり、プレイヤーは仮想アイテムをセンチメートル単位の精度で現実空間に配置できるようになります。 Pokémon Goの Pokémon Playgrounds 機能はこの機能を発揮し、ポケモンを現実世界の場所に配置して他の人が見つけられるようにします。

Niantic によれば、LGM は拡張現実 (AR) や複合現実 (MR) 製品のサポートに加えて、ロボット工学、自動化、自律走行車、物流、宇宙計画など他の多くの分野でも可能性を広げるという。

しかし、問題は、ポケモンGOプレイヤーが、自分たちが生成したデータがAIの開発に使用されていることを十分に認識しているかどうかだ。このことはゲームの利用規約に記載されている可能性がありますが、詳細は最近になって公開されました。ゲーマーの間でプライバシーとデータの使用方法に関する懸念が高まる中、この事件は今後数カ月間、さまざまな反応を引き起こす可能性がある。