AIが性差別・人種差別をするのはなぜか？ どう防ぐか？
Who Trained Your AI?
Kirill Makarov-Shutterstock
＜公開データを学習したAIは古い固定観念や偏見も一緒に吸収する。この課題をいかに克服すべきか＞
人工知能（AI）は人類の文明にとって根本的な脅威になる――米起業家イーロン・マスクはそう警告した。だが問題はAIが賢くなり過ぎることではない。むしろ愚か過ぎることだ。
意思決定を自動化するAIのソフトウエアは、判事が裁判の量刑を決める参考にも、病院の治療計画の作成にも使われている。スマートフォンに「薬局」と入力するだけで、お気に入りの薬局の住所をグーグルが地図に表示してくれるのもAIのおかげだ。AP通信はマイナーリーグのスポーツ記事をAIに書かせている。
ただし、AIが幅広く使われるようになったからといって、技術的に完成に近づいたとは限らない。AIが偏見や差別まみれの不公正な判断を下す例は山ほどある。16年、ある高校生がグーグルで「3人の黒人の若者」を検索したところ、逮捕時の容疑者の顔写真が表示された。一方、「3人の白人の若者」の検索では、笑顔の若者たちのページがヒットした。15年のオンライン広告の研究によれば、グーグルのAIシステムが女性ユーザーに提示する高給の仕事の広告数は、男性ユーザーのそれよりも少なかった。
AIのシステムには、社会全体の偏見が意図せず反映されることが多い。理由の1つは、まず最初に大量のデータを学習しなければならないからだ。データという「エサ」をAIに食べさせるのは人間であり、誰もが固有の偏見にとらわれている。
データ自体にも問題があるようだ。AIシステムのためにデータを取得する方法は、大きく分けて2つある。1つは、「プラットフォーム」を構築してデータを収集するやり方。ユーザーの個人情報を無料で集めるフェイスブックはその一例だ。
もう1つの方法は、他の誰かのデータを有料または無料で入手することだが、このやり方はさまざまな問題の原因になりかねない。例えば著作権問題を回避するために、誰でも無償で利用できる「パブリックドメイン」のデータを使うケース。ニューヨーク大学法科大学院のアマンダ・レベンドウスキの論文によれば、この種のデータには歴史的経緯に基づく偏見が大量に含まれている。
データの「公正な利用」が必要
大規模でまとまったデータセットは著作権で保護されている場合が多いため、AIの製作チームはパブリックドメインやその他の公開データ（ウィキリークスの暴露文書や機密指定解除済みの捜査文書など）をよく利用する。公開データは著作権の制約がなく、誰でも無料で利用できる。
