The urban right to AI: Pluralistic co-design and governance of public space
本論文は、モントリオールにおける参加型研究を通じて、コンピュータビジョンと生成AIを用いて、多様な価値観を単一の客観的なものへと平均化するのではなく、争点となるコミュニティの価値をマッピングし保存する手法を示しつつ、市民的な「AIへの権利」と都市の公共空間における複数主義的なガバナンスの枠組みを提唱するものである。
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
都市は常に、二つの要素から築かれてきました。一つは、通り、歩道、建物といった物理的な世界であり、もう一つは、それらをどのように管理すべきかを当局に伝える、ルール、地図、そして決定事項という目に見えない世界です。長い間、この目に見えない層は、紙の計画書と人間の判断によって作られてきました。今日、その目に見えない層は、ますますコンピュータ・システムへと置き換わりつつあります。これらのシステムは、通りの写真を見て、それがどれほど安全で、あるいは歓迎すべきものかをスコア化し、さらには、再設計された場合にその通りがどのようになるかという新しい画像を生成することさえあります。これらのシステムが、単なる中立的な道具として扱われるとき、何を測定し、異なるニーズに対してどのように重み付けを行うかという選択は、隠蔽されてしまいます。システムは、標準的なカメラにとって「良く見えるもの」を優先する一方で、障害を持つ人やベビーカーを押す親が感じる「安全性」を無視してしまうかもしれません。その結果、コンピュータによる「良さ」のバージョンが唯一の正解となり、多様な人々が実際に近隣地域を体験する際の、複雑で相反するあり方を消し去ってしまう可能性があるのです。
これこそが、モントリオール大学の新しい博士論文が解決しようとしている問題です。研究者のラシド・アフマド・ムシュカニ氏は、私たちはこれらのコンピュータ・システムを単なる道具として扱うのをやめ、道路の下を流れる水道管や送電網と同じように、一種の「市民インフラ」として扱い始めなければならないと主張しています。もし水道管が壊れたら、市にはそれを修理するためのプロセスがあります。もしコンピュータ・システムが、どの通りを修理すべきかについて誤った決定を下したなら、市にはそのシステムを問い直し、修正し、更新するための同様のプロセスが必要です。この論文は、公共空間のための「AIに対する権利（Right to AI）」を提案しています。これは、人々がこれらのシステムがどのように構築されるかに意見を持つ権利、システムが間違いを犯したときに異議を唱えられる権利、そして異なるグループ間の複雑な意見の相違が、単一のコンピュータ・スコアによって塗りつぶされないことを保証する一連のルールです。
このアイデアを検証するために、研究者はモントリオールの近隣地域に入り、多様な住民グループに地元の通りの写真を見てもらいました。単に通りを「良い」か「悪い」かで評価させるのではなく、研究者は、何がその通りを包括的、安全、あるいはアクセシブルだと感じさせるのかを説明するよう求めました。参加者には、長年の居住者、新しく来た人々、障害を持つ人々、そして様々な文化圏のコミュニティのメンバーが含まれていました。目的は、誰もが「良い」通りとは何かについて一致するかどうかを確認することでした。その結果は明白でした。人々は一致していなかったのです。ある人が「活気があり賑やかだ」と感じる通りを、別の人は「混沌としていて危険だ」と感じるかもしれません。若い成人が心地よいと感じる通りが、高齢者にとっては孤独を感じさせる場所になることもあります。研究では、壊れた歩道といった単純で目に見える事柄については合意できることが多いものの、「包括性」のような複雑な社会的感覚については合意に苦慮することが分かりました。研究者がこれらの相違について話し合う場を設けた際、いくらかの共通点を見出すことはできましたが、重大な相違は依然として残りました。これらの相違は、修正されるべき「間違い」ではなく、異なる人々が異なるニーズや価値観を持っているという、現実のシグナルなのです。
研究は、これらの人間による洞察を取り込み、コンピュータ・モデルの学習に活用しました。研究の一環として、研究者は「ストリート・レビュー（Street Review）」と呼ばれるシステムを構築しました。これは、通りの写真に基づいて、異なるグループの人々がその通りをどのように評価するかを予測することを学習するものです。このシステムは、異なるグループがどこで安全、あるいは疎外感を感じるかを示す地図を生成できます。もう一つの部分では、研究者はコミュニティ組織と協力して、LIVSと呼ばれる膨大な画像と好みのコレクションを作成し、多様な価値観を尊重した公共空間の新しい画像を生成する方法をコンピュータに教えました。コンピュータは異なるデザインの選択肢の中から一つを選ぶよう求められ、その結果、驚くべきことが示されました。数千もの人間の好みに基づいて学習させた後でさえ、コンピュータはどちらの選択肢がより優れているかを判断できず、「中立」を保ち、勝者を決めることができなかったのです。
この「中立性」こそが、極めて重要な発見となりました。研究者は、コンピュータが二つの選択肢の間で判断を下せないとき、それはテクノロジーの失敗ではなく、関わっている価値観が真に衝突しており、単純な計算では解決できないことを示す兆候であると論じています。コンピュータに勝者を選ばせるのではなく、その不確実性をフラグ立てし、決定を人間に差し戻すべきなのです。この論文は、都市の新しい働き方を提案しています。それは、コンピュータが選択肢を可視化する手助けをし、小規模で継続的なグループに組織された人間が最終的な判断を下すというサイクルです。これらのグループは、コンピュータの提案を検討し、相違点について議論し、どの通りをどのように修理するかを決定します。また、彼らはシステムが有害な決定を下し始めた場合に、そのシステムを一時停止したり停止したりする権限も持ちます。
この研究は、完璧な都市を築くという問題を解決したと主張しているわけではありません。コンピュータが人間の判断に取って代われるとか、すべての人を満足させる単一の「完璧な」通りの定義が見つかると言っているわけでもありません。むしろ、テクノロジーと人間の多様性の間の緊張を管理するための、実践的な枠組みを提示しています。AIを都市で使用する最善の方法は、それを最終決定を下させることではなく、私たちの相違点を可視化し、管理可能なものにすることであると示唆しています。コンピュータの論理を、絶えずチェックされ、更新され、議論されるべきものとして扱うことで、都市はデジタルツールが多数派や最も目立つグループのためだけでなく、すべての人々のために機能するようにできるのです。研究は、真に包括的であろうとする都市は、コンピュータに異議を唱える権利が、歩道を歩く権利と同じくらい重要であるようなシステムを構築しなければならないと結論付けています。
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