MITメディアラボ所長 伊藤穰一が考える「社会参加型人工知能 」

＜人工知能 (AI)が、ますます社会の重要な分野に進出した時、社会にどう監査され、コントロールされるかという問題は、最も重要な領域となるかもしれない＞　

社会参加型 (society-in-the-loop) 機械学習とは

　社会参加型 (society-in-the-loop) 機械学習という用語を使うのをぼくが初めて聞いたのは、イヤド・ラフワンがそれを口にしたときだった。かれはScience に掲載されたばかりの論文を説明していたところで、その論文は自動運転車に人々がどんな判断を行ってほしいと思うかについて世論調査を行うというものだった----哲学者たちが「トローリー問題」と呼ぶものの現代版だ。

　この考え方は、世間の優先順位や価値観を理解することで、社会が倫理的と考えるやり方で機械が振る舞うように訓練できるというものだ。また、人々が人工知能 (AI) とやりとりできるようにするシステムを作って、質問をしたり行動を見たりすることで倫理を確かめてもいい。

【参考記事】MITメディアラボ所長 伊藤穰一が考える「AI時代の仕事の未来」


　社会参加型 (society-in-the-loop) 機械学習は、人間参加型 (human-in-the-loop)機械学習を拡張したものだ----人間参加型 (human-in-the-loop)機械学習機械学習は、メディアラボのカルシック・ディナカールが研究してきたもので、AI研究の重要な一部として台頭しつつある。

　ふつう、機械はAIエンジニアたちによって、大量のデータを使い「訓練」される。エンジニアたちは、どんなデータを使うか、どう重み付けをするか、どんな学習アルゴリズムを使うか、といった各種パラメータをいじって、正確で効率よくて正しい判断をして正確な洞察を与えてくれるようなモデルを作り出そうとする。

　問題の一つは、AIというかもっと厳密には機械学習がまだとてもむずかしいので、機械を訓練する人々は通常、その分野の専門家じゃない。訓練するのは機械学習の専門家で、学習後に完成したモデルを試験するのも専門家であることが多い。

　大きな問題は、データの中のバイアスやまちがいは、そうしたバイアスやまちがいを反映したモデルを作り出す、ということだ。こうした例としては、令状なしの身体捜索を許容する地域からのデータだ----その標的になったコミュニティはもちろん、犯罪が多いように見えてしまう。