なぜ人工知能は技術的な問題ではなく、社会的な研究の問題なのでしょうか?

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無人スーパーで買い物をすることに慣れている人なら、ある日のある瞬間、他のスーパーでの以前の経験を思い出したときに、人工知能が私たちの生活やライフスタイルを本当に変えつつあることに突然気づくかもしれません。

そして、この再編は驚くべきスピードで進んでいます。

AI がますます仕事に取って代わる一方で、新たな仕事や起業の機会を創出していくことは明らかです。しかし同時に、それらは多くの予測可能な、あるいは予測不可能な結果ももたらします。

AI倫理は業界で広く注目を集めており、アンドリュー・ン氏が2019年に開始する新しいコースにもAI倫理のセクションが含まれる予定であると私たちは報告しました。

人工知能は技術的な問題であるだけでなく、社会的な研究の問題でもあります。コーディングスキルや計算思考の重要性は、一般的に認識されています。義務教育から高等教育まで、趣味クラスからアクティビティキャンプまで、プログラミング教育は徐々に人々に評価され、受け入れられてきました。

しかし、私たち教育者は、一つのことを明確に認識しておく必要があります。今日の教育は、学生にコーディング技術を教えるだけではなく、常に変化する市民、社会、雇用環境における問題についてどのように考えるかを教える必要があるということです。

「社会科の目的は公民権を促進することです。」米国の全米社会調査評議会は、人工知能と電子技術が社会を変革する中、社会調査が注力すべき10のテーマをまとめた。これら10のテーマは、社会研究が注力すべきプロジェクトであるだけでなく、人工知能の分野が考えるべきことであり、さらには教育の分野が注目すべきことでもあります。

それらが何であるかを見てみましょう:

科学技術の発展に伴い、トラフィックを誘致するために人工知能技術を利用するインターネット企業がますます増えており、大衆のスクリーン依存症が悪化し、社会的交流の方法も変化しています。

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私はかつて、大手インターネット企業の社員と話をしたことがあります。この社員はマサチューセッツ工科大学を卒業し、卒業後に中国に戻り、かなりの年収を得てその企業に入社しました。同氏は、日々の仕事はユーザーのクリックの好みや習慣を研究し、ユーザーがクリックし続けるためにどのようなコンテンツをプッシュすべきかを分析することだと語った。

「プッシュされた内容は栄養価が高いですか？」と私は尋ねました。

「彼らのほとんどは頭が悪い。しかし、喜んで見てくれる。」

「そんな有名な大学を卒業して、そんな仕事をしているなんて、才能の無駄遣いだと思いませんか？」

「大手インターネット企業は今やすべてこの状態だ。北京大学、清華大学、スタンフォード大学出身者も大勢いる。私たちにはどうしようもない」

私たちが自分自身や子供たちが携帯電話に依存しないようにする方法を議論している間、インターネット企業は利益のために私たちを依存させる方法を研究しています。

電子技術の発展は、私たちが曲線上に生きることを意味し、人工システムと自然システムが予期せぬ形で衝突するにつれて、誰もがより目新しく複雑な状況を経験することになります。

多数のカメラと顔認識ソフトウェアにより、正確な追跡が可能になります。

先月、「アリペイのクレジットスコア750ポイント以上はカナダビザの財源証明として使える」という情報が話題になりました。この情報は、今日の時代において、社会信用スコアが私たちの人生の選択をますます形作っていることを示すのに十分です。

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人工知能はあらゆる分野で人間の能力を急速に高めています。バイオオーグメンテーションとの組み合わせがますます増えていくでしょう。これは人間のアイデンティティと相互作用をどのように変えるのでしょうか?

また先月、皆を驚かせた遺伝子編集に関する報道により、遺伝子編集の話題が再び前面に浮上した。この種の技術の発展により、人々は一連の人間倫理的問題について考えるようになります。

MITテクノロジーレビューは、「機械学習と人工知能の発展における重要な局面において、アルゴリズムの偏見が大きな社会問題になりつつある」と述べた。

機械学習は、警察のリソースの割り当て、採用履歴書の審査、融資発行の審査などの分野でますます利用されるようになっています。アルゴリズムによる偏りにより、透明性の低いグループが不利になる可能性があります。

テクノロジーに関して悲観的であろうと楽観的であろうと、機械学習や電子技術の使用を導くために倫理的または法的枠組みを使用するという、現在関連組織によって提案されている提案に反対すべきではありません。

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人工知能技術の発展により、富と資源の蓄積が加速しています。テクノロジーに関するニュースによく注目していれば、大手テクノロジー企業にますます多くの富、データ、リソース、人材などが急速に集まっていることに気づくでしょう。

過去2か月間、多くの企業が大量の従業員を解雇しているというニュースが頻繁に報道されています。潤沢なキャッシュフローがあるように見えるインターネット企業でも、大規模な人員削減を避けられないところがある。

私の友人は、解雇と給与カットを並行して実施している伝統分野の上場企業に勤めています。解雇されなかった従業員の中には、2,000ドル以上の基本生活手当しか支給されなかった人もいました。こうした一連の状況は、一方では、私たちがまさに経済の冬に直面していることを示しています。他方では、インテリジェント時代の労働者の大半が抱える不安な状況を反映しています。

機械学習は病気の診断と治療を改善しています。 「I'm a Speaker」のエピソードでは、スタンフォード大学のコンピュータサイエンス学部の博士号取得者が、医療分野でビジネスを始めることを選んだ理由を語りました。彼らの技術は、どの医療フィルムにがんの問題があるかを医師が迅速に確認し、スクリーニングするのに役立つ。この技術を応用することで医師の作業効率が大幅に向上します。

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もちろん、人工知能技術によってもたらされるプライバシーや新たなセキュリティリスクも懸念されています。

さらに、フェイクニュースはネット上でますます急速に拡散しており、同時にさまざまな技術的手段が加わることで、フェイクニュースの数はますます増え、識別が困難になっています。

電子機器は、10 年以内にモバイル デバイスと 5G を通じて世界中の多くの場所を接続するでしょう。

機械学習と電子技術は、国民の思考と実践を試す一連の問題（気候変動、自動運転車、雇用の喪失、プライバシーなど）を引き起こしています。

人工知能は技術的な問題ではなく、社会的な研究の問題です。ピッツバーグのモントリオール学区のように、中学校で AI の倫理を導入すべきです。教育機関は、何が起こっているのか、それが何を意味するのか、そして今どのように備えることができるのかについて、地域社会での対話を主導すべきです。