When AI Classifies: What Counts as Public Administration?
本研究は、AI支援型の手法を含む異なる学術的表現システムが、行政学およびAI関連研究に対して根本的に異なり、かつ重複のない分類を生み出すことを示しており、アルゴリズムによる知識組織化が、学問領域の境界を形成する非中立的かつ解釈的な力であることを明らかにし、人間による判断の永続的な必要性を強調している。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
あなたは、「行政学（政府や公共サービスがどのように機能するか）」について書かれたあらゆる本、そして特に「人工知能（AI）」について語っている本を見つけようとしていると想像してください。
この論文は、シンプルながらもトリッキーな問いを投げかけています。「これらの本を探す『方法』によって、結果は変わるのだろうか？」
著者であるショウミン・チェン（Shaoming Cheng）とローリー・シントラー（Laurie Schintler）は、同じトピックを見つけるために2つの異なる「図書館（データベース）」を使用することで、この検証を行うことにしました。彼らは、知識を整理するためのツールそのものが、私たちが見つける知識の内容を変えてしまうのではないかと考えたのです。
以下に、彼らの発見の物語を、日常的な例えを用いて説明します。
二人の司書：人間 vs ロボット
この研究を理解するために、あなたのために読書リストを作ろうとしている、2人の異なる司書を想像してみてください。
- 司書A（Web of Science）： この司書は伝統主義者です。彼らは厳格な、人間が作った分類システムに従います。もし本が「行政学」という名前のジャーナルに掲載されていれば、その本は「行政学」の箱に入ります。もし「コンピュータサイエンス」のジャーナルにあれば、別の箱に入ります。彼らは、著者や出版社が付けたラベルを信頼しています。
- 司書B（OpenAlex）： この司書はハイテクなロボットです。本のラベルを見る代わりに、このロボットは何百万冊もの本のテキスト全体を読み、誰が誰を引用しているかを確認し、AIを使ってその本が何について書かれているかを推測します。ロボットは、テキストから見つけたパターンに基づいて、独自のカテゴリーを作成します。
実験：「行政におけるAI」を見つける
研究者たちは、両方の司書に**「行政におけるAI」**に関するあらゆる著作を見つけるよう依頼しました。彼らは、ロボット司書（OpenAlex）の方が、伝統的な司書が見逃してしまう下書きや学生の論文、カンファレンスのノートなども含む、より広大なオープンライブラリをスキャンするため、より多くの本を見つけるだろうと予想していました。
驚きの結果：
実際には、伝統的な司書（Web of Science）の方が、行政におけるAIに関する関連性の高い本を、ロボット司書よりも多く見つけ出したのです。
なぜでしょうか？ それは、ロボット司書がトピックの「学際的な性質」によって混乱してしまったからです。
- **人間（伝統的な司書）**は、ジャーナルのタイトルを見ました。そこに「行政学」と書いてあれば、それをカウントしました。
- ロボット司書は、内容を見ました。行政におけるAIについての論文を見つけましたが、その論文が高度なコンピュータサイエンスの専門用語を使用していたため、ロボットは「ああ、これは明らかにコンピュータサイエンスの論文だ」と判断し、それを分類してしまいました。ロボットは、それを「行政学」の論文としてカウントしなかったのです。
「ゴーストタウン」のような重なり
この研究で最も衝撃的だったのは、両者のデータの重なりの少なさでした。
- 例えば、人間の司書が100冊の本のリストを提示したとします。
- ロボットの司書は50冊の本のリストを提示します。
- 両方のリストに共通して現れるのは、わずか2冊だけでした。
それはまるで、彼らが同じ宝物を探しているのに、一方は金貨の詰まった箱を見つけ、もう一方は銀貨の詰まった箱を見つけ、しかもそれらが全く別の部屋にあったかのようです。彼らは単に「同じものの量」が違っていたのではなく、**「全く異なるもの」**を見つけていたのです。
「タイムトラベル」効果
二人の司書は、この研究がいつ始まったかについても、異なる物語を語りました。
- ロボットの物語： ロボットは1980年まで遡る論文を見つけました。これは、行政におけるAIが数十年にわたってゆっくりと成長してきたことを示唆しています。
- 人間の物語： 人間は、関連する論文のほとんどがごく最近（2023年以降）書かれたものであることを見つけました。これは、AIが行政において、今まさに爆発的に普及している新しいトレンドであることを示唆しています。
ロボットは、多くの分野にわたるアイデアの「緩やかな拡散」を見ており、人間は、行政学のコミュニティがようやくそれについて公に話し始めた「爆発的な瞬間」を見ていたのです。
「服装」のアナロジー
AIに関する論文を書いている学者のことを考えてみてください。
- もしその学者が行政学のジャーナルに発表すれば、人間の司書は彼を「行政学者」として見ます。
- もしその学者が（例えばソーシャルワーカーがAIを使うのを助けるために）社会福祉学のジャーナルに発表すれば、ロボット司書は彼を「ソーシャルワーカー」として見ます。
- もしその学者がコンピュータサイエンスのカンファレンスで発表すれば、ロボット司書は彼を「プログラマー」として見ます。
この論文は、「あなたが誰であるか（ある研究分野としてのアイデンティティ）」は、完全に「誰があなたを見ているか」、そして**「どのようなツールを使ってあなたを見ているか」**によって決まるのだと主張しています。
大きな教訓
この論文の主要なポイントは、AIは中立的なツールではないということです。
私たちが知識を整理するためにAIを使用するとき（本の分類など）、私たちは単に事実を見つけているのではなく、現実を「創り出して」いるのです。
- もしAIシステムが「政府におけるAI」を「コンピュータサイエンス」の箱に入れると決定すれば、行政学の研究者はそれに決して出会えないかもしれません。
- もし彼らが出会えなければ、彼らはそれを引用することも、教えることも、資金を提供することもできなくなります。
- 最終的に、行政学という分野におけるその領域の成長は、研究が存在しないからではなく、ロボット司書がそれを隠してしまったために、実際に停止してしまう可能性があるのです。
要約すると、この論文は、「何が特定の研究分野としてカウントされるか」をロボットに任せきりにしてはいけないと警告しています。私たちは、ロボットの肩越しに人間の専門家が覗き込み、「待ってください、あの社会福祉に関する論文は、実は行政学の一部でもあります」と言えるようにしておく必要があります。その人間の判断がなければ、私たちは知識を豊かで相互に関連したものにしている、まさにその「つながり」を失ってしまうリスクがあるのです。
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