REN-A.I.: エピソード記憶を活用したAIセキュリティ教育ゲーム

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-10-17
• タイトル: REN-A.I.: エピソード記憶を活用したAIセキュリティ教育ゲーム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: REN-A.I.: A Video Game for AI Security Education Leveraging Episodic Memory
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セキュリティ教育，教育ゲーム，エピソード記憶，アンケート調査，AIセキュリティ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属: 大阪大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka University
• 著者名: 新井, 美音; 加道, ちひろ; 清水, 嶺; 辰巳, 将崇; 手島, 宏貴; 山田, 裕彌; 山下, 恭祐; 矢内, 直人
• 著者名(英): Mine, Arai; Chihiro, Kado; Rei, Shimizu; Masataka, Tatsumi; Koki, Tejima; Yuya, Yamada; Kyosuke, Yamashita; Naoto, Yanai
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: AI セキュリティはその重要性が認識されているが，AI セキュリティを初学者向けに学べる教材は著者が知る限り設計されていない．本稿では AI セキュリティの教材として恋愛シミュレーションビデオゲーム「REN-A.I.」を設計する．設計にあたり，AI への攻撃により生じる被害とその対策効果をゲームを通じてユーザに疑似体験させることで，ユーザ自身のエピソード記憶として学習内容を定着させることができると仮説を立てた．とくにゲームのシナリオ及びゲーム内の機能という二つの観点で，エピソード記憶による学習内容の定着に着目した．; ユーザ 48 名に対してアンケート調査を実施したところ，ゲームのシナリオによる学習内容の定着に有意性があることを確認した．一方，ゲーム内の機能についてはユーザ毎に利用する機能のばらつきが大きく，機能別に有意性があるとはいえなかった．このため，ゲーム設計ではシナリオを重視するほうが望ましい．REN-A.I. は既存の SNS サービス Plicy 上に公開している．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: While AI security has been attracting attention, no educational tool has been designed where beginners learn it, to the best of the author's knowledge. In this paper, we design a video game, "REN-A.I.," as an educational tool for AI security. In designing REN-A.I., we have some hypotheses: by simulating damage caused by attacks on AI and the effectiveness of their countermeasures through a video game, a user can retain what he/she learns as his/her episodic memory. In particular, we focus on the retention of learning contents by episodic memory from two perspectives: game scenario and functions in the game. We conducted a questionnaire survey with 48 users and then confirmed that game scenario is significant for the retention of learning content. In contrast, we found no significant difference in the functions in the game due to the large variation of the functions used by each user. Consequently, it is preferable to focus on scenarios in game design. REN-A.I. is publicly available on the existing SNS service, Plicy.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2022論文集; p. 562-569, 発行日 2022-10-17
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会