18世紀の探検家が私たちの世界を引き継ぐアルゴリズムを理解するのにどのように役立つか

私たちは、カンブリア紀のアルゴリズムの爆発的な増加の真っ只中にいます。およそ5億4000万年前の化石記録によると、地球は動物の生命の劇的な多様化を経験し、今日私たちが精通しているほとんどの複雑な生物の祖先を生み出しました。アルゴリズムと人工知能の革新の加速は、同様に、驚くべき一連のテクノロジーとアプリケーション、そして不可解な変革のダイナミクスを私たちにもたらします。

世界知的所有権機関によると、2013年から2019年の間に34万件のAI関連の発明の半分以上が公開されました。この指数関数的な数の増加は、「理論研究から商用製品でのAI技術の使用への移行」と並行して進行しています。とサービス。」どこに行くべきかを教えてくれる地図から、私たちが見ているものや話している人を選択するシステム、アシスタントに至るまで、そのようなアルゴリズムと、故意または無意識のうちに対話しない生活の領域はますます少なくなっています。医師の診断を支援します。

私たちはこれらの機械と共生しています。私たちは彼らにエネルギーとデータを提供し、彼らは私たちに多くのサービスを提供します。しかし、彼らとの関係はさらに深くなります。私たちがアルゴリズムを形成し、それらが個人および集団レベルで私たちを形成するとき、フィードバックループの複数の層があります。この複雑なエコシステムを分析するために、どのようなフレームワークに目を向けることができますか?

私たちは何世紀も前の研究者の有益な経験に目を向ける必要があります。18世紀後半から19世紀初頭にかけてのラテンアメリカとロシアの航海で、プロイセンの博学者アレクサンダーフォンフンボルトは自然のパターンを創造的に観察し、その根底にある統一について理論を立てました。アンドレア・ウルフが著書「自然の発明」で美しく捉えているように、フンボルトの研究は、動物、植物、地質学、気候、さらには人々や社会の間の相互関係に関する私たちの見方を変えました。今日の機械の動作を理解したいという私たちの願望は、機械との関係を中心とした学際的なシステム思考の視点を作り出す努力として、その伝統に従っています。

新しいアプローチには、支持者とマニフェストがあります。では「機械の動作、」における2019年の記事自然の同僚のホストと、MITメディアラボのイヤドRahwanは、研究の名を冠したフィールドの出現を説明しています。自然科学と社会科学の制度や分野を横断する23人の著者は、機械の振る舞いは「工学的な人工物としてではなく、特定の行動パターンと生態学を持つ俳優のクラスとしてのインテリジェントな機械の科学的研究に関係している」と主張しています。 」「社会にとってAIの潜在的なメリットを最大化することが重要である」ため、この取り組みは重要であると彼らは言います。

フレームワークのルーツは、機械(アルゴリズム)と動物の間のアナロジーにあります。「動物と人間の行動は、行動が発生する状況を研究することなしに完全に理解することはできません」とRahwanと共著者は論文に書いています。「同様に、アルゴリズムとアルゴリズムが動作する社会環境の統合的な研究なしには、機械の動作を完全に理解することはできません。」

いくつかの類似点は適切です。生物のように、機械はエネルギーを消費し、複製するかどうかに基づいて成功または失敗します。これは、エリック・バインホッカーが「富の起源」で説明したモデルであり、複雑で進化的なシステムとしての経済学の調査です。Beinhockerの場合、生物(象のような)は物理技術(マイクロチップのような)や社会技術(ベンチャーキャピタルのような)と同じタスクを実行します。これは、無秩序(エントロピー)を生殖や富などの機能の秩序と情報に変換することです。作成。

しかし、技術の変化は生物学的進化と完全に類似しているわけではありません。生物における遺伝子伝達は、世代を超えて親から子孫への情報の通過を通じて、垂直に発生します。これにより、生物と生物のグループの連続した階層が作成されます。人間やチンパンジーのように進化のタイムラインで互いに近いものは、人間やゴリラのように遠く離れたものよりも遺伝的に共通しています。

「テクノロジーの重要な特徴は、垂直感染しないことです。水平感染している」とハーバード大学の生物進化生物学の講師であるアンドリュー・ベリー氏はギズモードに語った。水平感染とは、情報交換が親から子孫への情報交換に限定されず、より迅速かつより多くの方法で行われる可能性があることを意味します。YouTubeがレコメンデーションアルゴリズムを変更すると、アプリやブラウザの系統やシリコンバレーからの距離に関係なく、YouTubeのローカルインスタンスに新しい機能が即座に反映されます。

したがって、マシンの動作は、根本的に異なる伝送パスと階層の欠如を示します。彼は遺伝子とアイデアの伝達のいくつかの特徴の間の類似性を認めているが、ベリーはラーワンと同僚のアプローチが「偽の生物学的類似性を強制しようとしている」と述べている。平行は意味を失います。」

ベリーにとって、これは私たちが機械の振る舞いをどのように研究すべきかに影響を及ぼします。彼は、生物学を模倣する新しい分野を考案するのではなく、科学技術の歴史によって提供されるレンズがはるかに有益であると示唆しています。最初の産業革命または4番目の産業革命、スピニングホイール、または機械学習アルゴリズムを観察しているかどうかは関係ありません。どちらの場合でも、科学技術の歴史は、結果として生じる社会的ダイナミクスを含む、技術進歩の結果を研究することを可能にします。

他の人は、より人中心のアプローチを推奨しています。「エスノグラフィー」とアン・ワシントンはギズモードに語り、レンズについて説明しました。「深く耳を傾けることです。」ニューヨーク大学のデータポリシーの助教授であるワシントンは、デジタル差分の脆弱性を示すコミュニティにアルゴリズムが与える影響を研究する上での研究倫理と同意の重要性を強調しました。ワシントンと共著者がこの概念を説明する論文で論じたように、民族、性別、社会的地位、またはその他の特性のために、現実の世界ですでに脆弱な人々は、「データ技術内の危害への不釣り合いな暴露」を経験します。したがって、デジタルと物理の世界はますます区別できなくなります。

この文脈では、機械には特定の起源と具体的な効果があります。内燃機関と同様のアルゴリズムを使用して、アーティファクトの出所を確認する必要があります。ワシントンの言葉では、「なぜそれが作成されたのか、どこから来たのか、誰が購入したのか、誰が作ったのか、どのような条件下で商品になったのか。 ?」マシンは「見つかったオブジェクト」ではありません。それは意図的な人間の創造であり、特定の経済的インセンティブとビジネスモデルの結果であり、個人とグループに対する現実世界の影響の原因です。

民族誌のようなより定性的な枠組みでは、ストーリーテリングも重要です。第一に、それは類推を通して理解を容易にすることができます。ワシントンは、駐車場でのみテストされた場合、車を使用して山を登るかどうかを尋ねます。関連するコンテキストでツールが試されていない場合、目的に適さない可能性があります。カーネギーメロン大学のヒューマンコンピューターインタラクションインスティテュートの博士課程の学生で、マイクロソフトリサーチと労働省でも働いているサラキングスリーは、代わりにソフトウェアアルゴリズムを人間の意思決定プロセスと比較しています。たとえば、キングスリー氏はギズモードに、選択アルゴリズム(公益を割り当てるソフトウェアまたは陪審員を選択する弁護士)は、実際にはそうではないが、表面的には偏りがないように見えるかもしれないと語った。

第二に、ストーリーテリングは、マシンの動作の結果についてより親密な議論を可能にすることができます。「私たちはストーリーテリングを使用して、声やストーリーを強調しています」とキングスリーは説明しました。「私たちの希望は、ストーリーテリングを使用することで、この空間に存在する問題について学び、主題の機密情報を明らかにすることなく学者とコミュニケーションをとることができる研究方法を使用していることです。」これは、メディアや大衆文化における機械の動作について教育し、学界を超えた会話を開始するのに役立つ場合があります。

しかし、私たちはまだそこにいません。ワシントンにとって、コンピュータサイエンスはまだ「帝国の段階」にあり、対象を完全に人間と見なすのではなく、対象から焦点を当てています。フンボルトの世界観にあったように、力のダイナミクスはこの理解の中心です。「フンボルトは植民地主義を環境の荒廃に関連付けた最初の人でした」と彼女の本の中でウルフは言います。彼がラテンアメリカ中を旅行したとき、彼はスペイン帝国の略奪がどのように干ばつ、森林破壊、そして先住民に対する虐待を引き起こしたかを直接目撃しました。

政治機関とビジネス機関、人、機械の間の複雑な関係を把握することは、今日でも不可欠です。プロイセンの科学者のために、ウルフは「自然、政治、そして社会はつながりの三角形を形成した」と書いています。巨視的なレベルでは、風景を別個の領域に刻む川のようなアルゴリズムのニッチを形作る政治を観察することができます。中国では、いわゆるグレートファイアウォールを経由しています。一般データ保護規則を通じてヨーロッパで; そして米国では、技術への自由放任主義のアプローチを通じて。より細かいレベルでは、これらの各環境内に出現するマシンは、数十億の人々の生活にどのように触れるかが異なる可能性がありますが、人とアルゴリズムの間の相互接続はグローバルで増加傾向にあります。

Iyad Rahwanと彼の共著者は、彼らの論文で、このような広大な領域にアプローチし始める方法を明確に述べています。機械と生物は重要な違いを維持していますが、自然のプロセスを模倣するアルゴリズムをますます設計するにつれて、これらも後退する可能性があります。現在のマニフェストもまだ最終的なものではありません。追加の視点と批評が、機械の動作と、人間や人類との複雑な関係をモデル化する取り組みに加わっているからです。アレクサンダーフォンフンボルトの例に従い、分野を超越し、深い社会意識を鋭敏に観察し、維持することにより、私たちは機械の仲間と機械に依存する社会をより啓発された方向に導く可能性が高くなります。

Giacomo Bagarellaはニューヨーク市に拠点を置き、日中はHR&A Advisorsで都市と経済の発展について相談し、夜はテクノロジーとポリシーについて書いています。

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