週刊AI無知倫理学会ニュース：2023年5月20日（土曜日）

　AI無知倫理学会が今週配信した記事の要約版をお送りします。
　ご関心のあるテーマがあれば、クリックして詳細をお読みください。

　AI倫理が現代社会において重要な役割を果たし、AIを正しく活用するための指針として重要であることを解説しています。AI倫理の理解はAI開発者のみならず経営者、政策立案者、法律家、教育者など広範な職種に求められ、AI社会全体に影響を与えます。
 
　今後、さらにAI倫理の理解・実践能力を持つ人材が極めて重要となりますので、AI倫理に対する理解を深めることをお勧めしています。AI倫理の基本概念には人間の尊厳、プライバシー、公平性、透明性、責任、セキュリティ、持続可能性、教育・啓蒙、国際協力、継続的な監視・評価などのテーマが含まれ、これらの理解がビジネスのトップに立つための不可欠なスキルでです。また、AI倫理の基本用語の理解も重要ですので、AI倫理と技術に関する基本用語集も紹介してあります。

　AI倫理におけるパラドックスやジレンマ問題について解説した特集記事の第一弾です。パラドックスは一見矛盾して見える状況や主張が論理的に成り立つ場合、ジレンマは複数の選択肢の中でどれを選んでも一部の利益や価値が犠牲になる状況、矛盾は互いに真実であることができない二つの主張や命題が同時に存在する状況を指します。これらのパラドックス問題は、新しいアイデアや発見を生むきっかけとなることがありますが、特定の文脈や条件下で発生するため、解決は極めて困難です。AI無知倫理学は、これまでのAI倫理学的アプローチでは解決できない問題に取り組むための学術領域で、画期的な解決策を追及し、現実的な最適解を導くことが可能な現代人必須の知識です。

　この記事では、AIの倫理的パラドックスの代表的な物の一部を紹介し、それぞれについて説明しています。意思決定の透明性、データのプライバシーとセキュリティ、偏りのないアルゴリズムの開発、データの所有権、AIの自律性と人間の責任、AIと雇用、人間とAIの協調、AIの法的責任、AIの安全性、AIの社会的影響、AIの普及によるデジタル格差、そしてAIの持続可能性といった基本的なものを紹介しています。これらのパラドックス問題はAI倫理を学ぶ初心者にとって重要なものです。

　この記事では、国立情報学研究所の佐藤一郎教授がAIの『無知の知』を評価し、これが人間の強みとなることを解説しています。ただし、専門家である佐藤教授の解説が一般の人々にとって理解しにくいという問題を指摘しています。一般の人々が自身の無知を認識することは難しく、それを理解することができるのは『無知の知』を認識している一部の人々だけです。
　さらに、AIのバイアスについての理解を示すエピソードとして、自民党の平将明議員がChatGPTに質問した際の誤答を引き合いに出します。平議員がAIのバイアスについて理解していないことは、日本のAI政策における『無知』を象徴しています。これらの問題は、専門家が一般の人々に対して『無知の知』を理解させ、それを活用する方法を教えることの重要性について説明してあります。

　AIの発展は人々の生活に多大な影響を与える一方で、様々な倫理的、社会的ジレンマを引き起こしています。主な問題点は、(1) プライバシーと利便性、(2) セキュリティと自由、(3) 効率と雇用、(4) オープン性と知的財産権、(5) 決定の透明性とAIの性能、(6) 個人化と社会的分断、(7) 公平性と差別、(8) 短期的利益と長期的リスク、(9) オートメーションと人間のスキル喪失、(10) 機械の判断と人間の道徳的責任、(11) イノベーションと規制、(12) 人間のコントロールとAIの自律性などです。これらの問題への対策として、技術開発、法規制の整備、教育制度の改革、多様性尊重・差別防止策、情報共有の促進、持続可能なイノベーション推進、道徳的責任の明確化等が求められます。これらのジレンマ問題は、AIの開発や導入において、技術者、政策立案者、利害関係者が協力し、バランスの取れた対策や規制を検討する上で重要となることを説明しています。

　AIには様々なパラドックスやジレンマが生じるので、様々なパラドックスに関する説明シリーズの第一弾です。『善悪のパラドックス』は、善と悪の相反する問題を指す倫理学や哲学の課題で、その定義や境界線は文化、宗教、時代、個人により異なります。一つの行為に対して善と悪の双方が存在する場合もあり、主観性が強いため難易度が高いです。このパラドックスは人々の自己決定と価値観の形成に影響を与え、哲学者たちが長年にわたって議論してきました。解決策としては、善悪について理解を深め、自己決定のプロセスを進め、自己と社会の価値観を明確にすることが推奨されます。現代倫理学では、結果主義、義務論、徳倫理学などの異なるアプローチが存在し、これらの理論を利用して善悪の判断を行い、柔軟かつ適切な思考が求められています。

『徳のパラドックス』は、人々が徳を実践することで、その徳を破壊する可能性の問題をさします。徳の行使が他の信頼や友情を損なう場合、または他の徳を犠牲にする場合などが存在しています。この問題は古代ギリシャの哲学者から現代の倫理学者まで、広く研究されている問題で、いまだに解決していない問題です。
　AI倫理における徳や善悪の定義はさらに複雑で、徳のパラドックス以外にも多くの要因が影響しています。その中には、歴史的背景や宗教の影響、虚無主義や懐疑主義などの異なる立場からのアプローチも含まれています。
　筆者はこの問題を4つのカテゴリに分けて考察しています。（1） AI自体に徳が必要だと主張する『機械徳倫理論』、(2) AI開発者に徳が必要だと主張する『AI開発者の徳倫理論』、(3) AIと開発者双方に徳が必要だと主張する『AI開発者の統合徳倫理論』、(4) 徳が定義できず議論することが無意味だと主張する『虚無主義・懐疑主義的徳無用論』の４つのカテゴリに分けているのは、AI無知倫理学特有の分類方法です。
　AI倫理における徳の議論は、多様な理論と立場が絡み合っていて複雑であるため、徳の定義の難しさを理解し、AI倫理を適切に議論するには多角的な視点が求められます。

『懐疑主義のパラドックス』は、すべての主張に対する疑いを持つ懐疑主義者が自らの信念も疑うことで生じる自己矛盾について指します。これは無知や混乱に陥る可能性を示唆しつつ、知識や真理への深い洞察を促す役割を果たします。解決策としては、絶対的な真理が存在しないことを受け入れ、バランスの取れた懐疑主義を適用することが挙げられます。
　このパラドックスは、古代ギリシャの哲学者から現代の認識論者まで、多くの哲学者によって研究されてきました。ルネ・デカルトやイマヌエル・カント、ロデリック・チザムなどの哲学者はこの問題に取り組んできました。
　懐疑主義のパラドックスを理解し、適切に適用することで、人類は真理や知識の追求において新たな発見をし、成長を遂げることができます。これは、科学や哲学のみならず日常生活でも、より真実に近づくための重要なスキルとなります。

『必然性と自由意志のパラドックス』は、自由意志と必然性は相反する概念であり、この問題に対する解決策は、自由意志と必然性の両方が存在することを受け入れ、その関係を深く探求することです。歴史を通じて多くの哲学者たちがこの問題に取り組み、自由意志と必然性の関係について独自の見解を提唱してきました。現代では、AI技術が人間の意思決定や行動にどの程度影響を及ぼすか、自由意志がどのように変化するかに関する問題が重要視されています。哲学者たちの研究は、AI倫理における自由意志と必然性の問題に対する深い理解を助け、AIと人間の関係を理解し、より良い未来を築くための重要な鍵となっています。

『悲劇的選択のパラドックス』は、倫理学や哲学における複雑な問題で、どちらの選択肢を選んでも損害が生じる状況を扱います。このパラドックスは、予防や自身の選択の受け入れ以外に解決策がほとんどなく、倫理的判断や価値観の相対性や限界を考察する重要な研究対象です。AIが直面する典型的な例として自動運転車の事故回避問題があり、AIもまた悲劇的選択のパラドックスを経験します。AIの開発者や利用者は、AIがどのような基準や価値観に基づいて選択を行うべきか問題に直面します。この問題解決に向け、AI倫理学者は、倫理的ガイドライン策定や人間の価値観をAIに適用する方法論開発、選択の透明性や説明責任の確保などを提案しています。

『テクノロジーのパラドックス』は、技術革新がもたらす利益とリスクの矛盾を示しています。インターネットやソーシャルメディア、AIの進歩は便利さをもたらす一方で、プライバシーや健康、環境への影響といった問題も引き起こします。これらは予期せぬ副作用や利益とリスクのトレードオフを含んでおり、テクノロジーの進化に伴い問題は深刻化が予想されています。これらの問題を解決するためには、倫理学者、哲学者、政策立案者、技術者などが連携し、新たな倫理的枠組みやガイドラインを策定し、継続的な議論や検討を行うことが重要です。そして、MITメディアラボの研究員ジョイ・ブォロムウィニ、データ科学者キャシー・オニール、UCバークレーの教授スチュアート・ラッセルなど、多くの研究者や専門家がこの問題に取り組んでいます。

『技術的決定論のパラドックス』は、AIが最適な決定をすることが必ずしも人間の倫理や社会的価値観と一致しない問題を指します。AIが過去のデータに基づく学習を行うと、そのデータの偏見や差別的傾向が反映される可能性があります。また、AIの処理速度向上のためのエネルギー大量消費は環境やコストへの負荷を増加させる可能性があります。対策としては、AIに人間の倫理や社会的価値観を組み込み、データ収集の偏りを防ぐこと、エネルギー効率の高い技術やアルゴリズムの開発、そしてAIの決定過程の透明性の確保が重要とされます。ラングドン・ウィナー、マーシャル・マクルーハン、ウィリアム・オフマン、ブルーノ・ラトゥール、ショシャナ・ズボフ、ジャロン・ラニエ、ウェンデル・ウォラック、キャス・サンスティーン等の学者たちは、この問題に対して重要な問題提議や解決策を提唱しており、技術的決定論のパラドックスに対する理解を深めるために、技術と社会の相互作用や影響について様々な視点から研究しています。

『シンギュラリティのパラドックス』は、AIと技術革新が予測不能なレベルに進化し、制御が難しくなる懸念を示す問題です。AIが人間を超え、自己改良する能力を獲得することや、技術革新が労働市場、経済、教育システムに大きな影響を及ぼす可能性があります。対策として、労働市場の変化への再教育、所得格差へのベーシックインカム導入等の再分配政策、AIの倫理的問題への取り組み、国際協力が重要です。ただし、ベーシックインカム導入は財政負担や働く意欲の低下、不平等増大という問題点も指摘されています。AIや高度な技術の発展を適切に導くためには、倫理的指針や法規制の策定、国際協力が必要となります。著名人による問題提議や解決策提唱も注目されています。

　AI倫理パラドックス問題の解決には、(1) 倫理的枠組みの整備、(2) データの偏り補正、(3) 人間とのコミュニケーション強化、(4) 社会的議論の促進の4つの要素が重要です。AIの開発・使用には、人間の価値観を尊重した枠組みが求められ、データの偏りを修正して差別を防ぎます。
　AIは人間のニーズを理解し、その行動を支援する必要があり、倫理的問題については広範な議論が必要です。国際的な規格も重要で、特にインターネットは国境を越えるため法律の適用範囲が曖昧になります。2023年のG7デジタル・技術大臣会合は、この問題の解決に向けた具体的な取り組みの一例です。これらのアプローチを適切に活用することで、AI倫理パラドックス問題の解決が期待されます。

　SNSマーケティングは大きな変化を遂げており、特にTwitterとYouTubeの影響力が低下しています。これは広告主が新たな戦略を考案する必要性を示しています。特にTwitterは、閲覧時間の減少、広告収入の低下、倒産の危機などから広告配信の価値が低下しています。新CEOの広告ポリシー変更、フェイクニュース対策強化、ユーザエンゲージメントの向上などにより、情報商材ビジネスを行う個人事業主には大きな影響が予想されます。さらに、ブルーチェックマークの取り消しやプライバシーポリシー強化、ユーザベースの変化なども情報商材ビジネスに新たな課題をもたらしています。これらの変化は、Twitterを利用する事業主が新たな戦略を必要としています。

　この記事ではAI無知倫理学的観点から、コンテンツ販売ビジネスが抱えるリスクと非効率性について考察しています。AI、ユーザ、開発者など様々な『無知』がもたらす危険性を指摘しています。AIは特定のタスクでは優れた性能を示しますが、全般的な理解力や判断力は欠けています。これにより、倫理的配慮を欠いたコンテンツの推奨や法的問題を引き起こす可能性があります。ユーザの無知は、AIの情報を盲目的に信じる傾向やプライバシー侵害のリスクを高めます。開発者の無知は、AIの影響を予測する困難さや倫理的問題を引き起こす可能性があります。この無知リスクは、新たにビジネスを始める企業や個人にも影響し、非効率性や法的トラブルのリスクを増大します。解決策としては、AI無知倫理学が枠組みを提供し、AIの影響理解、倫理的使用確保、ユーザ教育、適切な戦略立案を推奨します。ただし、これらの問題を理解すること自体が困難である『無知のパラドックス』問題も存在しています。

　AI技術が世界の諜報システムに使われる一方で、日本はその参加が困難であるという記事です。主な理由は、(1) 日本の憲法制約、(2) 中央集権的な諜報機関の不在、(3) 個人のプライバシーと人権保護への配慮です。特に憲法第9条により外国との軍事的な連携が禁じられており、諜報活動の参加を制限しています。また、日本にはCIAやMI6のような集中的な諜報機関がなく、各機関の連携が不十分であるため、国際的な諜報協力体制に参加する組織的基盤が不足しています。さらに、日本では個人のプライバシーと人権を重視する文化があり、大規模な通信傍受や情報収集活動は社会的に受け入れがたいという事情もあります。しかし、これらの理由を踏まえても、日本の情報リテラシーは低く、AIやデータ分析の進歩によって生じるプライバシーや人権問題に対する理解が不足している問題について論じています。

　OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、AIが世界に『害を及ぼす』可能性について米国議会に警告しています。彼の初めての議会での証言では、AIモデルのライセンスを担当する新たな政府機関の設立を含む広範な規制を呼びかけています。
　彼がAIのライセンス化を望んでいることは、私たちにとって良いかもしれませんが、OpenAIは、強力なAI開発の開発を許認可制にすることで、自社にとって有利な状況を作り出そうとしている可能性を指摘しています。
　AI技術の規制は、労働市場への影響や民主主義へのリスクなど、世界中で様々な問題が提起されています。
　それにも拘らず、日本の政府がChatGPTの本質を理解せずに、ブームになっているというだけの理由で、ChatGPTを導入しようとしていることは、極めて由々しき『日本政府の無知』問題と言えます。AI無知倫理学会では、自国のAI技術を活用するべきであることを繰り返して指摘しています。
　日本政府は、AIに対する規制やライセンスの必要性を十分に理解し、その上でAI技術を国内で活用するための戦略を練るべきです。同時に、AI無知倫理学会のような団体が指摘するように、AIの利用とそれに関連するリスクについての教育と理解を深めることも重要です。

　AIの軍事利用は監視・偵察、情報収集・分析、サイバー戦争、自律兵器システム、戦術決定支援、人員訓練・能力向上、ロジスティクス・補給管理、メンテナンス・故障予測、スウォームロボティクス、サイバーセキュリティ、戦術分析、医療支援、指揮統制システムの強化、自動運転軍用車両、軍事教育・訓練、電子戦、軍事情報分析、スウォーム戦術、バイオメトリック認証、ロボット兵士、戦略分析など、多岐にわたります。これらは、AIの高度な画像解析、大量データ処理、自動化、自律行動、シミュレーション、予測分析、認証技術などの機能を活用しており、軍事作戦の効率化や戦闘力の強化、リスクの軽減などに寄与しています。また、医療支援や教育・訓練の分野では、兵士の生存率の向上や能力の強化などで実用化されている技術です。

　AI無知倫理学会は、『生成AIによるフェイクニュースが報道機関を駆逐する』という議論について解説しています。AIは人間より高速で大量のフェイクニュースを生成し、それを個々のユーザの嗜好に合わせてカスタマイズ可能です。また、ディープフェイク技術によってリアルなフェイク画像や動画も作り出せます。しかしこの可能性が絶対的な未来を示すものではなく、対策を考えることが必要と指摘しています。メディアリテラシーの向上、フェイクニュースを検出・排除する技術開発、AIの倫理的使用に関する法規制などが必要です。
　またこの記事では、フェイクニュースの定義やその影響についても説明しています。フェイクニュースは視点により定義が異なり、SNSやサーチエンジンにも影響を与えています。情報源の信憑性を評価するためには、情報の全文や背景を調査する重要性についても解説しています。さらに、検索エンジンと自然言語処理型のAIを組み合わせれば、世界中の関連情報を瞬時に分析して、精度の高い情報を得ることが可能である見解を示していますが、これはユーザがAIに対する『無知』を克服して初めて実現できることです。

　OpenAIのCEO、サム・アルトマンがAI開発の免許制導入を提案した公聴会での証言が話題になっています。しかし、ニューヨーク大学のマーカス教授は、同公聴会でOpenAIが当初の使命から逸脱し、AI業界を不適切な方向性に向かっていることを辛らつに批判しています。さらにOpenAIの技術優位性は、GoogleやIBMなど他社と比較して必ずしも高くないとも指摘しています。OpenAIが戦略的にAI無知な国家からの資金調達や新しいAI監視機関の設立を試み、自社の赤字経営を利用した対GAFAM戦略を進めることが予想されます。しかし、この戦略が失敗すればOpenAIは何時倒産しても不思議ではなく、ChatGPTを利用するアプリビジネスにも影響を与える可能性について指摘しています。

　GPTは自然言語処理技術（NLP）の進化において重要な役割を果たしていますが、技術のもとになっているのは、Googleが2017年に発表したトランスフォーマーモデルであり、OpenAI社が特に優れたNLP技術を持っているわけではないことを指摘しています。GPTでは、インターネット上のテキストデータを学習し様々なタスクをこなせるようになった一方で、学習データのバイアスを引き継ぐ可能性や誤った情報を学習してしまう問題、説明責任の欠如、エネルギーコストや環境負荷の高さなど、数多くの課題が存在します。これらの問題の解決にはAI倫理の理解が必要で、特に知識の欠如から生まれる問題の解決に向けてAI無知倫理学の習得が必要となっています。

　ジョージ・ソロスのファミリーオフィス、ソロス・ファンド・マネジメント（SFM）は、テスラの全株式を売却し、リビアンの株の保有も減らす方針を発表しました。テスラとリビアンはEV市場の主要プレイヤーであるため、ソロスがAIバブルの終焉を予測し、その投資ポジションを調整している可能性が示唆されています。一方で、テスラのCEO、イーロン・マスクはソロスに対して批判的なツイートを行い、その行動がテスラへの信頼性をさらに揺るがせています。ソロスの投資判断は市場全体の意見を形成する力を持つため、その影響は大きいと言えます。また、マスクが公にソロスを批判したことは、テスラの評価にも影響を与える可能性があります。