人工知能のヒューマニズム：AIをより愛らしくする方法

1. デジタル格差が拡大し、高齢者は「デジタル難民」となっている

最近、高齢者に関する2つのニュースがインターネット上で話題となり、人々に深い考えを抱かせている。

11月23日、ある動画がネット上で拡散した。動画では、湖北省宜昌市の老婦人が雨の中、村の集金所に医療保険料を支払おうとした。しかし、現場の職員は現金は受け付けず、携帯電話でしか支払えないと告げた。少し前、94歳の男性が社会保障カードを有効にするために、顔認証のために銀行に運ばれました。その老人は膝を曲げて苦労しており、見ているのは本当に耐え難いものでした。

チューブを通してヒョウを見ると、ほんの少ししか見えません。実際、この2人の高齢者の状況は、中国の何千人もの高齢者の状況の縮図だ。昨今、オンラインショッピング、テイクアウト、タクシー配車、医療、財務管理、食料品の買い物など、スマートアプリケーションは私たちに多くの利便性をもたらしています。しかし、スマートアプリケーションは多くの高齢者をスマート時代から締め出し、 「デジタル難民」に変えています。

中国インターネット情報センターの2018年の報告書によると、中高年の60％は携帯電話料金のオンライン支払い方法を知らず、中高年の約70％はオンラインショッピングやナビゲーションの方法を知らず、中高年の約4分の3はタクシーアプリの使い方や水道、電気、ガスなどの生活費の支払い方法を知らず、オンラインでの予約、列車や航空券の予約、ホテルなどの便利なサービスの予約ができる中高年の割合はさらに低い。関連研究機関はすでにこの問題に注目している。清華大学人間工学研究所は北京で高齢者にスマートフォンの使い方を教える活動を行う予定だ。同研究所は、オンライン化により、高齢者にとっての移動と医療が現在最もよくある2つの問題点になっていると紹介した。

あるメディアは、高齢者のテクノロジー製品の使用習慣について簡単な調査を行ったことがある。その結果、携帯電話を巧みに使いこなしてタクシーを呼んだり、ナビゲーション、登録、料金の支払いができる高齢者は非常に少ないことがわかった。ほとんどの場合、高齢者は携帯電話の使い方を自分で学んだり、お互いに経験を伝え合ったりしている。しかし、実際には、高齢者全員が自習を通じてインターネットを積極的に活用できるわけではありません。最新の「中国インターネット発展統計報告」によると、インターネットを利用しない人々がオンラインを利用しない主な理由は、スキル不足、教育不足、設備不足である。これらの理由はいずれも高齢者層で顕著です。

こうした現実の出来事は、高齢世代と若年世代の間の「情報格差」がさらに広がっていることを思い起こさせる。実は、これは高齢者だけではなく、機能障害により自立して通常の生活を送ることができない人すべてに当てはまります。 2016年のピュー・リサーチ・センターの調査によると、障害のある人がインターネットを利用しない可能性は、障害のない人に比べて3倍高いそうです。障害のある人が自宅のブロードバンドに加入したり、コンピューター、スマートフォン、タブレットを所有する可能性も 20 パーセント低くなります。多くの国では、生活上の不便や社会的排除、差別により、このグループの人々は実際の公共の場から徐々に身を隠しています。今日、インターネットの普及により、彼らはオンライン生活から遠ざかり続け、社会の周縁化された人々にならざるを得なくなっています。実際、このグループは少数派ではありません。世界には障害者が約 10 億人おり、彼らのニーズに配慮し、問題を解決することもテクノロジーが考慮しなければならない分野です。

現在、社会が高齢者、弱者、病人、障害者のデジタル生活への統合の問題を解決する方法は、通常、インテリジェント技術と従来のサービスを有機的に組み合わせることです。たとえば、多くの鉄道駅では、健康コードなしのチャネルを設置し、携帯電話の操作が苦手な一部の人々に便利なチャネルを提供しています。多くの病院は手動のサービス窓口を維持し、ガイド、ボランティアなどを配置して現場で高齢者にサービスを提供し、高齢者に温かさを感じさせています。一部の政府と企業は、高齢者向けのよりインテリジェントな製品とサービスの提供に協力し、高齢者/障害者がそれらを使用でき、使用方法を知り、使用することを敢えてし、使用したいと思わせることで、インターネット社会にうまく適応して統合し、デジタル時代の利便性と楽しさを共有できるように支援し、奨励しています...

しかし、長期的には、成熟したインテリジェント社会とは、人間の介入を必要とせず、誰もが「絶対確実な」スマートな生活を送ることができ、高齢者、弱者、病人、障害者が何の障害もなくテクノロジーの利便性を享受できる社会であるべきだ。結局のところ、技術開発の究極の目標は、人が技術に適応することではなく、技術が人に適応することです。その時、人工知能はあらゆるものに力を与え、空気や水のような存在となり、誰もが平等に尊厳を持って知的生活を享受できるようになるでしょう。

2. 人工知能に関する人間主義的な考察が焦点となる

「絶対確実な」インテリジェントな青写真を実現することが目標であれば、人工知能技術の開発は人間中心で、人々の生活に利益をもたらすものでなければなりません。

人間中心の AI (HAI) とは、人工知能技術を「人間中心」の観点から再検討することを指し、アルゴリズムを設計する際には、それが人間で構成されるより大きなシステムの一部であることを認識する必要があります。いわゆる人工知能の人間化は、科学者や科学界の道徳的義務を強調し、道徳的な人工知能実体を作成することを促します。このような人工知能は、人類と人類社会の利益を重視し、人間を主体とし、人間の価値を重視し、人間の尊厳と権利を尊重し、人間とともに自由、平等、解放に向かって進みます。

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では、どうすれば人間の価値観や倫理規則を人工知能に植え付け、適切な目標を設定できるのでしょうか?

まず第一に、人類社会の発展に有害な人工知能の存在の出現を根源から防がなければなりません。 AI科学者の行動を規制し、技術開発前に倫理委員会の仕組みを導入し、リスクを予測してプログラム設定で制御し、さらに重要なのは、AIを使って人類に利益をもたらす人を見つけることです。

人工知能が人類にさらに貢献するためには、どのような人間的価値観を人工知能に注入すべきでしょうか?これらには、人間を第一に考え、人間の命を大切にし、人間の尊厳を守り、人間の自由と平等を尊重するという価値観、技術進歩の最終的な受益者は全人類と社会全体であるべきという公正な価値観、そして人間と自然の関係は調和の原則に基づくべきであるという価値観が含まれます。

第二に、人工知能の設計、特にロボットの設計と応用は、アシモフの「ロボット工学三原則」に従い、これをルールとして使用して、「害を与えない」という原則を前提として、人工知能と人間との良好な相互作用能力を育成する必要があります。 「ロボット三原則」の第一原則は、人間に危害を加えないこと、または人間を危害から守ることです。第二原則は、人間の命令に従うことですが、これは第一原則に違反してはいけません。第三原則は、自分自身の安全を確保することですが、同時に、これは上記二原則に違反してはいけません。 3つの法律では、ロボットは人工知能の存在であり、人間が自らの発展の過程で作り出した単なる道具であると定義しています。ロボットが意識や自己決定能力を持つかどうかに関わらず、応用倫理の中核原則である「無害」の原則を遵守しなければなりません。その最大の魅力は、人間社会をより経済的かつ効率的にすることです。

クロフォードとカロは、人工知能に対する社会システム分析アプローチを提案しました。彼らは、人工知能の設計者と研究者は、人工知能が社会、文化、政治環境に及ぼす影響と効果を評価する必要があるだけでなく、社会、文化、政治環境が人工知能に及ぼす影響も評価する必要があると指摘しました。社会システム分析ツールの構築には、哲学、社会学、人類学、科学技術研究などの関連分野が関与し、人間社会と技術変化の相互作用の影響を総合的に考慮する必要があります。科学者は、人工知能に人間の考え方と思考パターンを与える必要がある。人工知能に人間の感情を感じる能力を与え、人間の感情の変化を感じ取り、人間の感情の特定の変化に対応できるようにする。人工知能に人間の文化的遺産を与え、人間の文化を理解し、人間と特定の文化的交流を持ち、人間の精神生活を豊かにできるようにする。人工知能に異なる文化的背景を持つ人々を認識し、異なる文化的背景を持つ人々に対して異なるコミュニケーション方法を採用し、彼らと異なる文化的交流を持つ能力を与える。人工知能に感情を表現する能力を与え、人間に対して特定の感情的介入を実行し、人間を前向きに保つことができるようにする必要がある。指示に従うことから、人間の潜在的なニーズを感知できるようになり、人間のニーズに自動的に対応できるようになる必要がある。

第三に、研究成果が共有され、特定のグループだけが利益を得ることがないようにするために、政府の規制が欠かせません。人類に大きな利便性をもたらす技術が市場に投入されると、それを誰がコントロールするのか、つまり国なのか、民間企業なのか、学術界なのか、という問題が明確にされなければなりません。政府の管理が適切かつ適切に行われているかどうか、また、その指導が正確かつ適切に行われているかどうかは、人工知能の発展が軌道から外れるのを抑制する重要な要素です。最後に、人間は自然に対する畏敬の念を持ち続け、理性に慎重な信頼を持たなければなりません。ご存知のとおり、私たちが現在持っているこれらの素晴らしい感覚は、宇宙や自然に比べれば大海の一滴にすぎません。傲慢になる必要はありませんが、科学的な探究には終わりがなく、テクノロジーの使用には制限があるということを常に自覚する必要があります。

近年、人工知能やロボット工学の分野における国際的な科学者による一連の行動は、知能機械や自律システムに対する倫理的な懸念を表明している。両者は人工知能と自律システムの将来の方向性について共同で議論し、関連する標準の策定を推進した。例えば、2016年に米国電気電子学会（IEEE）は人工知能と自律システムの倫理的配慮に関する世界的な取り組みを開始し、2017年にはフューチャー・オブ・ライフ研究所が主導する「人工知能に関するアシロマ23倫理原則」が世界に公開されました。

ここでの考え方は、前回の記事、特に「アシロマの人工知能の 23 原則」とほぼ同じです。その重要性は、次のようなインスピレーションを与えてくれることにあります。倫理は、新興科学技術の発展と人工知能の社会的応用における内生的変数となり、人工知能に関する学際的な研究における協力を成功させるための基本条件を提供しています。

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3. 人間中心のインテリジェント製品設計：機械思考からデザイン思考へ

人間中心の人工知能の概念が普及するにつれて、技術開発はもはや製品開発と設計を推進する唯一の原動力ではなくなりました。代わりに、より多くの非技術的要素を考慮する必要があります。人工知能製品の設計と開発は、徐々に技術主導から人間中心へと移行しています。テクノロジーが製品に変換されて初めて人々の生活を変えることができ、この変換プロセスがスマート製品の設計プロセスです。同時に、このプロセスは大きな課題にも直面しています。

人間中心のインテリジェント製品設計が直面する主な課題は、機械思考とデザイン思考のギャップを埋めて、テクノロジー主導から人間中心への変革を実現することです。デザイン思考の主な内容は人間中心であり、ブレーンストーミング、社会的思考、視覚的思考、プロトタイプの実践などの手段を通じて、デザイナーがユーザーの行動を深く観察し、解決策を模索し、デザインコンセプトを最適化するのに役立ちます。デザイン思考は、問題を解決し、不明確または未知の複雑な問題を定義するのに役立ちます。

マシン思考はデザイン思考とは異なります。ユーザーのニーズを感情的に考えることはほとんどありませんが、既存のリソースを使用してエンジニアリング指標でより良いパフォーマンスを達成することに重点を置いています。機械学習を例にとると、機械思考は分析、統合、構想、調整、検証という 5 つの段階に分けられます。機械思考が主導する設計活動では、単純な検証段階に加えて、設計思考ではほとんど考慮されない段階、つまりメンテナンスにも重点が置かれます。 AI ソリューションは使用中に詳細な調整や変更が必要になることが多いため、現在の設計ソリューションを維持し、実際の使用時のパフォーマンスを観察し、最適化やブレークスルーを追求するには、より多くの労力が必要です。

さらに、デザイン思考と機械学習に代表される機械思考が問題を解決する方法には明らかな違いがあります。デザイン活動は人間中心であり、すべてのデザイン思考と実践は、ユーザー、メーカー、販売者など、デザイン対象の利害関係者を中心に展開する必要があります。機械思考の焦点は、解決する必要のあるエンジニアリングタスクに移り、特定の技術指標、入力と出力、アルゴリズムのソリューションなどにさらに注目が集まるようになりました。人間中心のインテリジェント製品の設計には、各段階での 2 つの考え方の有機的な組み合わせと、デザイン思考の 5 つのステップに従った機械の思考プロセスの対応するマッピングと要約が必要です。

現在、機械学習に代表される新世代の人工知能では、大手テクノロジー企業や研究機関がさまざまな人工知能プラットフォーム、オープンソースツール、データセット、オープンソースアルゴリズムをリリースしています。テクノロジーの普及の波が続く中、デザインチームはその強みを活かし、人間中心の視点からこの新興テクノロジーがユーザーにもたらす価値を探求することができます。

2018年、フェイフェイ・リーはスタンフォード大学で「人間中心の人工知能プロジェクト」を立ち上げました。このプロジェクトの目的は、「全人類の利益のために人工知能の研究、教育、政策、実践を促進する」ことであり、1.次世代の人工知能科学の推進と開発（脳科学と認知科学との交差点に重点を置く）、2.人工知能が人間社会と生活に与える影響の研究と予測、3.人間中心の人工知能技術とアプリケーションの設計と実践という3つの方向に取り組むことに尽力しています。

同年、MIT は人間中心の AI コレクションも設立しました。その目標は、1. 人工知能システムは人間から学習することで継続的に改善する必要がある、2. 効果的で実現可能な人間とロボットのインタラクション体験を生み出す、というものです。このプロジェクトには、コンピューター ビジョン、半教師ありデータ注釈、自然言語および非言語コミュニケーション、強化学習、仮想現実環境における人間の行動のリアルなシミュレーションが含まれます。このプロジェクトは、人間中心のインテリジェント製品設計の範囲を、機械学習、心理学、経済学などの分野を網羅する多分野にわたる学際的な問題にまで拡大します。

同時に、学者たちは、人文知をテクノロジーから製品へと変換する際のデザインの具体的な役割を探求することにも熱心に取り組んでいます。機械学習製品を例にとると、人に焦点を当てたユーザーエクスペリエンス設計手法は、機械思考の欠点を補い、デザイナーが設計の機会をより包括的に特定し、使用シナリオと対象ユーザーに基づいて適切なアルゴリズムを選択するのに役立ちます。さらに、エクスペリエンス デザインでは、記録する必要があるユーザーの動作を定義したり、インターフェイス デザインを使用してインタラクティブな動作データをより便利に取得してシステムの学習を支援したりするなど、機械学習のデータ取得と反復プロセスの合理的なパスを計画できます。

IV. 人間中心の人工知能技術の応用例

長年にわたり、国内外の人道的配慮を備えたいくつかの人工知能技術は継続的に進歩を遂げ、支援を必要とするグループに効果的に貢献してきました。

1. 音声認識技術

近年、音声認識技術を搭載したスマートスピーカーが消費者の間で非常に人気になっています。 Google Home、AmazonのEchoシリーズ、AppleのHomePodなどのスマートホームスピーカーは、デジタル音声アシスタントに新たな命を吹き込んでいます。これらは、お気に入りのポッドキャストを簡単にキューに追加できるだけでなく、特定の分野で障害を持つ人々にとって大きなメリットとなります。

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たとえば、音声アシスタントは、視覚障がい者がオンラインでの検索に費やす時間を短縮し、オンラインでのマルチタスクを実行し、より多くのことを行うのに役立ちます。さらに、スマートホームスピーカーは、スマート家電と組み合わせて使用​​すると、さらに強力な役割を果たすことができます。たとえば、視力障害や身体疾患のある人は、壁のスイッチを探し回ることなく簡単に照明をつけたり、音声コマンドを使って温度を調節したりすることができます。

開発者はすでに、家庭用スピーカーや音声アシスタントのさらなる用途を見つけています。ある愛好家が、Raspberry Pi 開発ボードと Amazon のサードパーティ音声認識プラットフォームである Alexa Voice Service を組み合わせて、電動車椅子に音声制御機能を追加しました。

実際、スマートホームデバイスは音声認識技術の応用のほんの一部に過ぎず、音声をテキストに変換したり、テキストを音声に変換したりすることもできます。たとえば、Ente Vioceitt は言語障害を持つ人々のためのアプリで、脳卒中や脳損傷からの回復期にある人々、脳性麻痺、パーキンソン病、ダウン症候群、その他の慢性的な健康状態に悩む人々のために特別に設計されています。話者の発音を継続的に学習し、変換された音声とテキストを最適化します。

一方、Google の DeepMind 部門は AI を活用して聴覚障害のあるユーザー向けの字幕を生成している。 2016年にオックスフォード大学の研究者と共同で行われた研究では、ディープマインドのアルゴリズムが5,000時間以上のテレビを視聴し、17,500語を分析してモデルを構築した。このモデルは、リップリーディングの専門家よりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮し、ランダムに選択された 200 本のビデオ クリップ内の単語の 46.8% を翻訳することに成功し、専門家の 12.4% を大きく上回りました。

2. 自動画像認識

スクリーン リーダーは、目の不自由な方や視覚障害のある方が Web サイトの情報にアクセスするのに役立ちますが、ほとんどの Web サイトには画像が含まれており、すべての画像に適切なタイトルや代替テキストが付いているわけではありません。

解決策の 1 つは、人工知能技術を利用して画像を自動的に分類することです。 Facebook は視覚障害のあるユーザー向けに画像を説明できるキャプション ツールを開発しており、Google の Cloud Vision API は画像内の個々のオブジェクトのコンテキストを理解することができます。たとえば、ジャック・オー・ランタンの画像に「カボチャ」、「彫刻」、「ハロウィーン」、「休日」などのラベルを付ける場合があります。

もう 1 つの強力なコンピューター ビジョン プラットフォームは、Microsoft の Seeing API です。これは、周囲の環境を分析し、音声を通じて視覚障害者に支援を提供しようとする iPhone アプリです。このアプリはニューラルネットワーク技術を使用して、テキストを翻訳するだけでなく、人物や通貨を認識したり、商品のバーコードをスキャンしたりすることもできます。シーン全体またはインポートした画像について簡単な説明を付けることもできます。一部の機能ではインターネット接続も必要ありません。

3. 自動運転

自動運転車やその他の自律型交通手段は、病気や高齢のために自宅から出られない人々に前例のない自由を提供します。自宅に閉じこもっている人にとって、Google Waymo、Uber、Drive.AI、トヨタ、GMなどの企業が開発した自動運転技術のメリットは、移動範囲が大幅に広がることです。 Sense によれば、障害を持つ人の 4 分の 1 は外界や社会から孤立しているために毎日孤独を感じており、自動運転は彼らの社会生活を充実させるのに役立つ可能性がある。

さらに、自動運転技術はこれらの人々の就職にも役立ちます。ラドマン財団によれば、自動運転車は最大200万人の障害者の就労を支援する可能性があるという。

2018年にアリゾナ州フェニックスで自動運転技術の公開テストを開始したグーグル・ウェイモは、すでに車の設計にアクセシビリティの要素を取り入れている。チームは、視覚障害者向けに設計された音声信号や、点字でマークされた車のダッシュボードボタンの実験を行っています。

4. サービスロボット

ロボットの応用分野は非常に広範囲です。家庭用ロボットの中で、重要な機能の一つは、高齢者、弱者、病人、障害者の世話や支援です。日本のホンダ、三菱、韓国科学技術院はいずれも、高齢者、病人、障害者が部屋から部屋へと移動するのを手助けする機械を設計している。こうした機械は、食事や給水、テレビのオン・オフ、さらには必要に応じて医師を呼ぶ手助けもできる。

今年初め、海外メディアの報道によると、日本IBMは最近、4つのパートナーと新たな共同プロジェクトを立ち上げた。このプロジェクトの研究結果は、人工知能技術を搭載したスーツケース型ロボットが視覚障害者を誘導・案内できるというものだった。このプロジェクトの着想は、視覚障害を持つ日本IBMの研究員、浅川智恵子氏から得たものだとされている。このプロジェクトは日本IBMが開発しており、アルプスアルパインの触覚技術、オムロンの画像認識、清水建設の測位・ナビゲーションシステム、三菱自動車の技術など、IBMのパートナー企業のロボットに関する専門知識も統合される予定だ。両社は2019年12月に共同組織を立ち上げ、このロボットを共同開発しており、3年以内に実用化したい考えだ。このロボットは今後、まず空港やショッピングモール、屋内施設などに登場し、その後、さらなる改良を経て屋外でも利用されるようになると報じられている。