【2ch 괴담】여생 추정 어플

187：정말로 있던 무서운 무명：2014/01/08(수) 21:08:56. 75 ID:YeaCqT0J0
여생 추정 어플
죽을 정도로 무섭지는 않지만, 오싹하고 등골이 차가워지는 이야기를.
다만, 나는 이게 최고로 무서운 이야기라고 생각하고 있다.
조금 전 텔레비전에서 관련된 이야기가 나오고 있어 생각났으므로.

몇년 전의 일. 나는 어떤 기업의 어떤 연구팀의 일원이었다.
그렇다 해도 백의를 입고 약품을 취급하는 연구직이 아니다.
우리들이 했었던 것은 「카메라의 얼굴인식 시스템과 그 응용」의 연구.

1대의 메인 컴퓨터에 어플리케이션을 넣고 거기에 각지의 방범 카메라의 영상을 보내면,
얼굴을 인식해서 「ID:0001은 X→Y→Z를 지나갔다」라는 로그를 마음대로 자꾸자꾸 작성해준다, 그런 것.

다만, 그런 것은 당시에도 상당히 흔히 있었기 때문에,
그 베이스가 되는 얼굴인식 어플리케이션에 자꾸자꾸 기능을 더하게 되었다.
서툰 총솜씨라도 여러 번 쏘면 맞는다 라는 것이다.

최초로 짜넣은 것은 「연령추정」 기능의 실장이었다. 들은 적 있지 않을까.
메카니즘으로서는 일기예보와 똑같이, 미리 얼굴과 연령을 셋트해서 수천 개쯤 집어넣게 해놓고,
카메라가 얼굴을 인식하면 그 「정답 리스트」를 기본으로 예상치를 산출한다 비슷한 느낌.

심플한 방법 임에도 정밀도가 높아서, 시험단계에서도 4할 정도는 확실히 맞추고,
다음은 오차 플러스 마이너스 8세 정도.
상당히 재미있었다.

하지만 뭐 「연령추정」이란 것도 여러 곳에서 도전하고 있어서,
더 독특한 것을 실장하지 않으면, 하고 분투하고 있었다.
다행히 우리들에게는 대량의 얼굴 사진＆개인정보 샘플이 있으므로 다양한 시험을 할 수 있었다.
이름, 학력, 출신지・・・등등.

과연 이름 예측은 무리였다. 저런 아날로그 같은 것은 컴퓨터에게는 이해시킬 수 없다.
하지만 놀랍게도, 학력 추정(중졸・고졸・대졸・일류 대졸의 4패턴이었지만)은 6할에 가까운 정답율을 자랑했다.
또 출신지도, 홋카이도에서 오키나와까지로 연속적인 값으로서 컴퓨터에게 인식시키면(도도부현 레벨로) 10% 가까운 정답율이었다.
「뭐야 10%인가」하고 생각하겠지만, 이것은 상당히 충격적이었다.
연령의 추정은 인간이라도 대략적으로 정답을 맞출 수 있지만,
출신지의 추정을 10번에 1번이라도 확실하게 맞힐 수 있는 사람은 그다지 없을 것이다.


요컨데, 충분히 양의 샘플이 있다면 컴퓨터의 추론은 의외로 잘 맞는다, 는 것이다.
여기까지 서론. 주제는 여기로부터.



188：정말로 있던 무서운 무명：2014/01/08(수) 21:10:02. 41 ID:YeaCqT0J0
어느 날 팀에서도 상당히 매드한 사이언티스트(A라고 하자)가
「여생추정 해보자」라고 말을 꺼냈다.
당시 전성기였던 데스노트의 영향이라도 받았을 것이다.
그러나 개인정보 샘플에는 당연히 「여생」같은 란은 없다.

「촬영년도・사망년도를 알고 있는 역사상의 인물의 사진이라도 사용하면 된다.
흑백이라도 인식 정밀도에 큰 영향은 없겠지?」
물론 컬러 샘플에 비하면 정밀도는 떨어지지만, 얼굴 인식의 메카니즘에서는, 거의 문제는 없다.
하지만, 그러기에는 샘플수가 부족한 것은 아닌지?
「요점은 얼굴과 촬영일과 죽은 날을 알 수 있으면 된다. 천재지변이나 사고나 그런 피해자를 사용하면 된다」
잠깐 기다려, 그러면 외발적인 요인으로 죽은 샘플이 섞일거야.
「그래도 괜찮아!」라고（・∀・） 히죽히죽 하는 A.

아무래도 녀석은 「용모에서 그 사람의 건강 상태를 추정해서・・・」같은 것이 아니라,
말하자면 길가의 점쟁이 비슷한 짓을 컴퓨터에게 시킬 생각인 것 같다.

사망자를 샘플로 쓰는 것에는 적지 않은 저항감이 있었지만,
그 무렵의 우리들은 호기심 왕성한 놈들 뿐이었으므로, 바로 손을 대기 시작했다.
매일 매일 척척 사진, 사망년도-촬영일=여생을 입력해 나가서,
몇주 동안에 샘플수는 2000에 도달했다.

그리고 시험운용. 라고는 해도, 「정답」을 모르기 때문에 오차계산도 할 수 없지만.
처음으로 시험한 것은 나였다. 시스템을 기동하고, 카메라의 앞에 선다.
곧바로 얼굴에 조준이 맞춰지고, 영점 몇 초의 계산 뒤 튀어 나온 대답은・・・「60」이었다.
흠. 남성의 평균수명이 80대인 것을 생각하면, 꽤 좋게 나온건가?
말하는 것을 잊고 있었지만, 우리들은 모두 20대 전반으로, 리더만 30대.
차례차례 다른 멤버도 시험해 보았지만, 역시 샘플이 적었던 것인지 대답은 뿔뿔.
23, 112, 75, 42・・・하고, 상당히 터무니없는 해답 뿐이다.
한층 더 강렬했던 것이 A로, 무려 「여생 0년」이 선고당해 버렸다.

역시 컴퓨터에 점쟁이 흉내를 시키는 것 따윈 무리였을지도 모른다.
하지만, 수동으로 2000의 샘플을 집어넣은 만큼, 이대로 묻어둘 수는 없다.
하룻밤 동안, 로그 자동 생성 모드로 하고 회사의 서버에 보존되어 있는 여러 곳의 카메라 영상을 의사적으로 읽어들이게 했다.

다음날, 컴퓨터는 제대로 몇천의 인식 로그를 토해내고 있었다.



189：정말로 있던 무서운 무명：2014/01/08(수) 21:11:41. 15 ID:YeaCqT0J0
통계처리를 가하니, 흥미로운 사실이 떠올라 왔다.
촬영장소에 따라서, 그 추정치에 커다란 불균형이 나타났던 것이다.
읽어들이게 한 영상 속 에서도, 예를 들면 초등학교에서 촬영된 카메라의 여생 추측 평균은 「106」(확실히. 이하 같음)였다.
이것은, 모든 로그의 평균치 「46」에 비해서 훨씬 더 큰 수치이다.

반대로 그것을 처음으로 밑돈 것은 휴게소에서 촬영된 영상으로서, 그 평균치는 「38」이었다.
차를 타고 있는 놈은 빨리 죽는다, 같은 거라도 말하고 싶은 것일까.

이하 평균치는 자꾸자꾸 감소해 가서・・・
여생평균 워스트 2위는 현내가 있는 양로원. 평균치는 「15」.


최하위는? 예상대로, 병원이었다. 무려 평균치 「4」!

아니 잠깐 기다려, 병원이라고 해도, 아무리 뭐라 그래도 여생 평균치 4년이라는 것은 이상하다.
부활동에서 다치고 옮겨온 듯한, 아직도 앞날이 긴 아이도 여러명 있을 것이다.

무엇인가 에러가 발생했을지도 모른다, 하고 직접 로그를 참조했다.
그리고 무심코 소리를 질러 버렸다.
「ID:1234 VALUE:34(←이 경우 추정여생을 나타낸다) ...」
그렇다고 하는 서식으로 계속 써 있었지만, 「34」나 「50」같은 보통 수에 섞여서, 몇개인가 존재해서는 안 되는 수가 기재되어 있었던 것이다.


마이너스 수이다.


만약의 상황을 대비해서 다른 장소의 로그도 뜯어서 확인해 보면,
마이너스 붙어있는 건은 어디에서도 2,3개는 발견되었지만, 병원의 로그 정도는 아니었다.
문자 그대로에 해석하면, 「여생 마이너스 3년」이라고 하는 것은
「죽고서 3년 경과」라는 것이 된다.



여생 마이너스인 자가 극단적으로 많은 탓으로, 여생 평균치가 크게 내려가 버렸을 것이다.
・・・하고 냉정함을 유지하려는 노력은 했지만, 이미 전신에서 식은 땀이 흐르고 있을 뿐이었다.



190：정말로 있던 무서운 무명：2014/01/08(수) 21:12:46. 39 ID:YeaCqT0J0
그 후 팀에서 대화를 거듭했지만, 싫은 결론으로 밖에 나오지 않았다.

즉, 「여생추측 이라고 하는건 오차가 너무 커서 쓸모가 없다」
혹은・・・「우리들의 주위에, 여생 마이너스인 사람이 태연하게 활보하고 있다」

당연히 채용한 것은 전자의 결론. 상층부에는 「얼굴 인식을 이용한 건강상태의 조사」를 하고 있었던 일로 하고 적당하게 보고서를 써서, (이것은 원래부터 예정하고 있던 것이었지만)
이 프로젝트는 어둠에 묻히게 되었다.


우리들은 매일 몇백명이나 되는 사람들과 엇갈리며, 시선을 주고 받고 있다.
그 중에 「여생 마이너스인 얼굴」은 없다, 고 어떻게 단언할 수 있을까.



191：정말로 있던 무서운 무명：2014/01/08(수) 21:22:35. 58 ID:YeaCqT0J0
우왓 잠깐, 중요한 결말을 쓰는 것을 잊었어・・・


A는 「여생 0년 선고」가 나오고 나서 일년도 지나지 않아서, 정말로 죽어 버렸다.
통근 러쉬 때에 역에서 대점프를 저지른 것 같다.

어떻게 컴퓨터가 그것을 예측할 수 있었던가?
전혀 모른다.
컴퓨터가 파악한 정보는 「샘플」과 「대상자의 얼굴」 뿐이다.

그러나, 실제로 A는 선고 받은 대로 죽어 버렸다.



「죽을 상」이라고 하는 말이 있다.
사람이 곧 있으면 죽을 것 같다, 라는 것을 웬지 모르게 알아 버리는 「능력자」가 있는 것이라고.


비과학적인 이야기는 믿고 싶지 않지만,
이 사건 이래, 나는 방범 카메라와 많은 사람들이 모인 것이 무서워서 견딜 수 없게 되어 버렸다.
상당한 생명의 위기나 필요해서 가지 않을 수 없게 되지 않는 한 병원에도 가까이 가지 않도록 하고 있다.



192：정말로 있던 무서운 무명：2014/01/08(수) 21:25:43. 71 ID:YeaCqT0J0
이상, 장문 난문 실례했습니다.
질문・의견이 있으면 아무쪼록 사양말고.