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アルゴリズムによる政府[1] （アルゴリズム規制[2] 、アルゴリズムによる規制、アルゴリズムによるガバナンス[3] 、 アルゴリズムによるガバナンス、アルゴリズムによる法秩序、またはアルゴクラシー[4]とも呼ばれる）は、コンピュータアルゴリズムの使用が規制、法執行、および一般的には交通や土地登記などの日常生活のあらゆる側面に適用される、政府または社会秩序の代替形態です。 [5] [6] [7] [8] [9]「アルゴリズムによる政府」という用語は、2013年に「アルゴリズムガバナンス」の代替として学術文献に登場しました。 [10]関連用語であるアルゴリズム規制は、計算アルゴリズムによって標準を設定し、行動を監視および修正することと定義されており、司法の自動化がその範囲に含まれています。[11]ブロックチェーンの文脈では、ブロックチェーンガバナンスとも呼ばれます。[12]
アルゴリズムによる統治は、電子政府に関する文献や行政の実践では捉えられていない新たな課題を提起する。 [13]情報の有効活用によって統治する仮想的な政府形態であるサイバークラシー[14] [15] [16]をアルゴリズム統治と同一視する情報源もあるが、アルゴリズムは情報を処理する唯一の手段ではない。[17] [18]ネロ・クリスティアニーニとテレサ・スキャンタンブッロは、人間社会と特定の規制アルゴリズム（評判に基づくスコアリングなど）の組み合わせが社会的マシンを形成すると主張した。[19]
歴史
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1962年、モスクワのロシア科学アカデミー情報伝達問題研究所（後のハルケヴィチ研究所）の所長[20] アレクサンダー・ハルケヴィチは、情報処理と経済管理のためのコンピュータネットワークに関する論文を「コミュニスト」誌に発表した。[21] [22]実際、彼はアルゴリズムによる統治のニーズに合わせて、現代のインターネットのようなネットワークを構築することを提案した（OGASプロジェクト）。これはCIAのアナリストの間で深刻な懸念を引き起こした。[23]特に、アーサー・M・シュレジンジャー・ジュニアは、「1970年までにソ連は、自己学習型コンピュータを採用した閉ループフィードバック制御によって管理される総合企業または産業複合体を含む、根本的に新しい生産技術を持つ可能性がある」と警告した。[23]
1971年から1973年にかけて、チリ政府はサルバドール・アジェンデ大統領の任期中にサイバーシン計画を実施した。この計画は、国家経済の管理を改善するために分散型意思決定支援システムを構築することを目的としていた。 [24] [2]この計画の要素は、1972年にCIAが支援した4万人のトラック運転手のストライキによって引き起こされた交通崩壊を克服するために使用された。[25]
また、1960年代から1970年代にかけて、ハーバート・A・サイモンは、行政行動の合理化と評価のためのツールとしてエキスパートシステムを推進しました。 [26]ルールベースのプロセスの自動化は、何十年にもわたる税務当局の野望であり、さまざまな成功を収めました。[27]この時期の初期の研究には、米国のソーン・マッカーティの影響力のあるTAXMANプロジェクト[28]や英国のロナルド・スタンパーのLEGOLプロジェクト[29]が含まれます。1993年には、グラスゴー大学のコンピュータ科学者ポール・コックショットとウェイクフォレスト大学の経済学者アリン・コトレルが「新たな社会主義に向けて」という本を出版し、現代のコンピュータ技術に基づいた民主的に計画された経済の可能性を実証したと主張しています。[30]マイケル・カービー判事は1998年に論文を発表し、当時利用可能だった法律専門家システムなどのコンピュータ技術がコンピュータシステムに進化し、裁判所の実務に大きな影響を与える可能性があると楽観的な見方を示した。[31] 2006年、「コードは法律である」というスローガンで知られる弁護士ローレンス・レッシグは次のように書いている。
サイバースペースの見えざる手は、その誕生時とは全く逆の構造を構築している。政府と商業によって推進されているこの見えざる手は、完璧な制御と非常に効率的な規制を可能にする構造を構築している[32]
2000年代以降、監視ビデオを自動的に分析するためのアルゴリズムが設計され、使用されるようになりました。[33]
2006年の著書「Virtual Migration」で、A.アニーシュはアルゴクラシーの概念を展開した。これは、情報技術が公共の意思決定への人間の参加を制限するというものだ。[34] [35]アニーシュはアルゴクラシーシステムを官僚システム（法的合理的規制）や市場ベースのシステム（価格ベースの規制）と区別した。[36]
2013年、アルゴリズム規制という言葉は、O'Reilly Media Inc.の創設者兼CEOである ティム・オライリーによって作られました。
時には、「ルール」が実際にはルールではないこともあります。ホノルル市の元 CIO であるゴードン ブルース氏は、民間部門から政府に入り、変更を加えようとしたとき、「それは法律違反です」と言われたと私に説明してくれました。彼の返答は、「わかりました。法律を見せてください」でした。「ええ、それは実際には法律ではありません。規制です。」 「わかりました。規制を見せてください。」 「ええ、それは実際には規制ではありません。20 年前に誰かによって制定されたポリシーです。」 「素晴らしい。それを変えることができます!」 [...] 法律は、目標、権利、結果、権限、および制限を規定する必要があります。広く規定されている場合、それらの法律は時の試練に耐えることができます。それらの法律をより詳細に実行する方法を規定する規制は、プログラマーがコードとアルゴリズムを扱うのと同じように、つまり、法律で規定された結果を達成するために常に更新されるツールセットとして扱う必要があります。 [...] 政府はビッグ データの時代に突入する時が来ています。アルゴリズムによる規制は、時代が到来したアイデアである。[37]
2017年、ウクライナ法務省は、透明性を確保し、政府取引の腐敗を阻止するために、ブロックチェーン技術を使用した実験的な政府オークションを実施した。 [38]「アルゴリズムによる政府？」は、2017年9月6日〜7日にロンドンで開催されたデータ・フォー・ポリシー2017カンファレンスで紹介された中心テーマであった。[39]
例
スマートシティ
スマートシティとは、収集された監視データを使用してさまざまな運用を改善する都市部です。計算能力の向上により、意思決定の自動化が可能になり、アルゴリズムによるガバナンスによって公的機関を置き換えることができます。[40]特に、 IoTに人工知能とブロックチェーンを組み合わせて使用すると、持続可能なスマートシティエコシステムの創出につながる可能性があります。 [41] グラスゴーのインテリジェントな街路照明は、政府によるAIアルゴリズムの成功した適用例です。[42]米国のスマートシティイニシアチブに関する調査では、主な主催者およびコーディネーターとして公共部門、テクノロジーとインフラストラクチャの提供者として民間部門、専門知識の提供者として大学が必要であることが示されています。[43]
仮想通貨億万長者のジェフリー・バーンズは、2021年にネバダ州の地方自治体の運営をテクノロジー企業に委託することを提案した。 [44]バーンズは2018年にネバダ州の田舎であるストーリー郡（人口4,104人）の67,000エーカー（271 km 2 ）を1億7000万ドル（1億2100万ポンド）で購入し、36,000人以上の住民が住み、年間46億ドルの生産高を生み出すスマートシティを開発する予定だった。[44]支払いには仮想通貨が認められる。[44]ブロックチェーンズ社の「イノベーションゾーン」は、隣接するワショー郡の100マイル離れた場所から水を輸入していたが、計画されていた36,000人の住民に十分な水[45]を確保できなかったため、2021年9月に中止された。[46] 2007年に提案された同様の水道管は、費用が1億ドルと見積もられており、開発には約10年かかるとされていた。[46]タホ・リノ工業総合改善地区から追加の水利権を購入すれば、「イノベーション・ゾーン」は約15,400戸の住宅に十分な水を確保できることになる。つまり、計画されていた15,000戸の住宅ユニットをカバーするのがやっとで、計画されていた都市の残りの部分と2,200万平方フィートの産業開発には何も残らないということだ。[46]
サウジアラビアでは、ザ・ラインの計画者は、データと予測モデルを使用して生活を向上させるためにAIによって監視されると主張している。[47]
評判システム
ティム・オライリーは、データソースと評判システムをアルゴリズム規制に組み合わせると、従来の規制よりも優れたパフォーマンスを発揮できると示唆した。[37]たとえば、タクシー運転手が乗客から評価されると、サービスの質が自動的に向上し、「質の悪いサービスを提供する運転手は排除される」。[37]オライリーの提案は、フィードバックループの制御理論の概念に基づいており、評判の向上と低下が望ましい行動を強制する。[19]社会システムの管理にフィードループを使用することは、スタッフォード・ビアによって管理サイバネティクスですでに提案されている。[49]
これらの関連性はネロ・クリスティアニーニとテレサ・スキャンタンブッロによって研究されており、評判信用スコアリングシステムは市民に与えられるインセンティブとしてモデル化され、ソーシャルマシンによって計算され、合理的なエージェントは行動を適応させることでスコアを上げるように動機付けられる。この技術のいくつかの倫理的側面はまだ議論されている。[19]
中国の社会信用システムは、国民一人ひとりの行動を数値で評価する大規模な監視システムだと言われていたが、最近の報告によると、これは広く誤解されているという。[50] [51] [52]
スマートコントラクト
スマートコントラクト、暗号通貨、分散型自律組織は、伝統的な統治方法に代わる手段として言及されている。[53] [54] [9]暗号通貨は、政府による中央銀行なしにアルゴリズムによって有効化される通貨である。[55] 中央銀行デジタル通貨は同様の技術を採用することが多いが、中央銀行を使用する点で差別化されている。欧州連合や中国などの主要な労働組合や政府で間もなく採用される予定である。スマートコントラクトは自己実行可能な契約であり、その目的は、信頼できる政府の仲介者、仲裁、執行コストの必要性を減らすことである。[56] [57]分散型自律組織は、スマートコントラクトによって表される組織であり、透明性があり、株主によって管理され、中央政府の影響を受けない。[58] [59] [60]スマートコントラクトは、（一時的な）雇用契約での使用[61] [62]や資金や財産の自動移転（相続、死亡証明書の登録時など）などの用途での使用が議論されている。[63] [64] [65] [66]ジョージアやスウェーデンなどの一部の国では、すでに財産（土地の権利書や不動産の所有権）に焦点を当てたブロックチェーンプログラムが開始されている。 [38] [67] [68] [69]ウクライナも国家登録簿などの他の分野を検討している。[38]
政府機関におけるアルゴリズム
スタンフォード大学の研究によると、調査対象となった米国連邦政府機関の45％が2020年までにAIおよび関連する機械学習（ML）ツールの実験を行っています。[1]米国連邦政府機関は、以下にリストされている人工知能アプリケーションの数を数えました。 [1]これらのアプリケーションの53％は社内の専門家によって作成されました。[1]残りのアプリケーションの商用プロバイダーには、 Palantir Technologiesが含まれます。[70]
2012年、NOPDは予測型警察活動の分野でパランティア・テクノロジーズとの協力を開始した。[71]パランティアのGothamソフトウェアの他に、警察機関（NCRICなど）が使用する同様の（数値解析ソフトウェア）にはSASがある。[72]
マネーロンダリング対策として、FinCENは1995年からFinCEN人工知能システム（FAIS）を採用している。[73] [74]
国の保健行政機関やAHIMA（米国医療情報管理協会）などの組織は医療記録を保管しています。医療記録は、患者のケアを計画し、患者と医療提供者、患者のケアに携わる専門家の間のコミュニケーションを記録するための中心的なリポジトリとして機能します。EUでは、医療データの使用をサポートする欧州医療データスペースの作業が進行中です。 [75]
米国国土安全保障省は、 Amazon Cloudで稼働するソフトウェアATLASを採用している。このソフトウェアは、帰化したアメリカ人の記録1,650万件以上をスキャンし、そのうち約124,000件にフラグを付け、USCIS職員が帰化剥奪に関して手動で分析およびレビューできるようにした。[76] [77]フラグが付けられたのは、詐欺の可能性、公共の安全、国家安全保障上の問題のためである。スキャンされたデータの一部は、テロリストスクリーニングデータベースと国家犯罪情報センターから提供されたものである。
NarxCareは米国のソフトウェアであり[78] 、米国のさまざまな州の処方箋登録簿[79] [80]からのデータを組み合わせて、機械学習を使用して、薬の処方箋のさまざまな3桁の「リスクスコア」と全体的な「過剰摂取リスクスコア」（総称してNarxスコア）を生成します[81 ]。このプロセスには、EMSと刑事司法のデータ[78]、および裁判記録が含まれる可能性があります。[82]
エストニアでは、電子政府をより自動化し、シームレスにするために人工知能が使用されています。仮想アシスタントが、市民と政府とのあらゆるやり取りをガイドします。自動化されたプロアクティブなサービスは、市民の人生における重要なイベント（出産、死別、失業など）でサービスを「プッシュ」します。1つの例は、赤ちゃんが生まれたときの自動登録です。[83]エストニアのX-Roadシステムも再構築され、政府が市民のデータを使用する方法にさらにプライバシー管理と説明責任が組み込まれる予定です。[84]
コスタリカでは、公共調達活動（公共事業の入札など）のデジタル化の可能性が調査されている。この可能性を論じた論文では、調達におけるICTの利用には、透明性の向上、公共入札へのデジタルアクセスの促進、誠実性リスクが高いときに調達担当者と企業との直接的なやり取りの削減、アウトリーチと競争の促進、不正の検出の容易化など、いくつかの利点があると述べられている。[85]
通常の公共事業（建物、道路などの建設）に電子入札を使用するだけでなく、電子入札は森林再生プロジェクトやその他の炭素吸収源回復プロジェクトにも使用できます。[86] 炭素吸収源回復プロジェクトは、パリ協定の国家目標を達成するための国別決定貢献計画の一部となる可能性があります。
政府調達 監査ソフトウェアも使用できる。[87] [88]一部の国では補助金受領後に監査が実施される。
一部の政府機関は、提供しているサービスに対して追跡システムを提供しています。一例としては、国民が行う申請（運転免許証の取得など）の追跡システムがあります。 [89]
一部の政府サービスでは、進行中の問題を追跡するために問題追跡システムを使用しています。 [90] [91] [92] [93]
アルゴリズムによる正義
オーストラリアの裁判官の決定は、離婚後の財産分与の割合を決定する際に「Split Up」ソフトウェアによってサポートされています。[94]米国では、裁判所での再犯リスクを評価するためにCOMPASソフトウェアが使用されています。[95] [96]北京インターネット裁判所の声明によると、中国はインターネット裁判所またはサイバー裁判所を創設した最初の国です。[97] [98] [99]中国のAI裁判官は、実際の女性裁判官を仮想的に再現したものです。彼女は「裁判所の裁判官が訴訟受付を含む反復的な基本作業を完了するのを支援し、専門家が裁判業務に集中できるようにします」。[97]また、エストニアは7,000ユーロ未満の小額訴訟の判決に人工知能を採用する予定です。[100]
Lawbotsは、法律事務所のパラリーガルや若手アソシエイトが通常行うようなタスクを実行できます。米国の法律事務所が法的調査を支援するために使用するそのような技術の1つはROSS Intelligenceのものであり、[101]他の技術は洗練度やスクリプト化されたアルゴリズムへの依存度が異なります。[102]別の法的技術チャットボットアプリケーションはDoNotPayです。
教育におけるアルゴリズム
2020年のCOVID-19パンデミックにより、何千人もの生徒が対面での最終試験を受けることができなくなった。[103]公立高校のウェストミンスター高校は、成績をつけるためにアルゴリズムを採用した。英国教育省も、パンデミックのため、Aレベルの最終成績をつけるために統計計算を採用した。 [104]
成績評価だけでなく、AIのようなソフトウェアシステムは大学入試の準備にも使われた。[105]
AIティーチングアシスタントが開発され、教育に使用されています（例：ジョージア工科大学のジル・ワトソン）[106] [107] 。また、教師をAIシステムに完全に置き換えることができるかどうか（例：ホームスクーリング）についても議論が続いています。 [108]
AI政治家
2018年、松田道人という活動家が、人工知能プログラムの人間代理人として東京多摩市の市長選に立候補した。[109]選挙ポスターや選挙運動資料では「ロボット」という用語が使われ、女性型アンドロイドのストック画像が掲載されていたが、実際には「AI市長」は多摩市のデータセットを使用してトレーニングされた機械学習アルゴリズムだった。 [110]このプロジェクトは、ソフトバンクの松本哲三氏やグーグルの村上憲郎氏といった著名な幹部らが支援していた。[111]松田道人は選挙で3位となり、阿部弘之氏に敗れた。[112]主催者は、「AI市長」は市議会に提出された市民の請願を人間の政治家よりも「公平かつバランスのとれた」方法で分析するようにプログラムされていると主張した。[113]
2018年、セザール・イダルゴは拡張民主主義というアイデアを提示した。[114]拡張民主主義では、立法は一人ひとりの デジタルツインによって行われる。
2019年、AI搭載メッセンジャーチャットボットSAMは、ニュージーランドの選挙に関連したソーシャルメディア上の議論に参加した。[115] SAMの開発者であるニック・ゲリッツェンは、ニュージーランドの次回総選挙が行われる2020年後半までにSAMが候補者として立候補できるほど進歩すると考えている。 [116]
2022年、チャットボット「リーダー・ラース」または「レダー・ラース」が、 2022年デンマーク議会選挙に出馬する合成党に指名され、 [117]アーティスト集団コンピューター・ラースによって構築されました。 [ 118]リーダー・ラースは、政党を率い、客観的な候補者を装わない点で、以前の仮想政治家とは異なっていました。[119]このチャットボットは、世界中のユーザーと政治に関する批判的な議論に参加しました。[120]
2023年、日本の真鶴町では、「AIメイヤー」と呼ばれる市長候補が、2023年11月に日本で最初のAI搭載の市長になることを望んでいます。この候補は、松田道人氏率いるグループによって支援されていると言われています[121]
2024年のイギリス総選挙では、スティーブ・エンダコットという名のビジネスマンが「AIスティーブ」というAIアバターとしてブライトン・パビリオン選挙区に立候補し、 [122]有権者はAIスティーブと対話して政策を形作ることができると述べた。エンダコットは、少なくとも50%の支持を集めた政策に基づいて投票するためにのみ議会に出席すると述べた。[123] AIスティーブは179票で最下位となった。[124]
感染の管理
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2020年2月、中国はコロナウイルスの流行に対処するため、「密接接触検出器」と呼ばれるモバイルアプリをリリースした。 [126]ユーザーは名前とID番号を入力するよう求められる。このアプリは監視データ（電車や飛行機などの公共交通機関の記録）を使用して「密接接触」を検出し、 [127]潜在的な感染リスクを検出することができる。各ユーザーは他の3人のユーザーの状態を確認することもできます。この問い合わせを行うには、ユーザーはAlipayやWeChatなどのアプリを使用してスマートフォンでクイックレスポンス（QR）コードをスキャンします。[128]密接接触検出器は、Alipayなどの一般的なモバイルアプリからアクセスできます。潜在的なリスクが検出されると、アプリは自己隔離を推奨するだけでなく、地元の保健当局に警告します。[129]
アリペイには、市民の安全を守るために使われるアリペイ健康コードもある。このシステムは、ユーザーがアリペイのフォームに個人情報を入力すると、3色（緑、黄、赤）のいずれかのQRコードを生成する。緑のコードを持っている人は、制限なく移動できる。黄色のコードを持っている人は、7日間自宅待機を義務付けられ、赤のコードは2週間の隔離を意味する。杭州などの一部の都市では、アリペイコードを見せなければ移動することがほぼ不可能になっている。[130]
フランスのカンヌでは、監視ソフトウェアがCCTVカメラで撮影された映像に使用され、COVID-19パンデミック中の地域の社会的距離とマスク着用の遵守を監視することができます。このシステムは識別データを保存せず、マスクとマスク着用規則の違反が見つかった場合に市当局と警察に警告します（必要に応じて罰金を科すことができます）。監視ソフトウェアで使用されるアルゴリズムは、公共スペース（病院、駅、空港、ショッピングセンターなど）の既存の監視システムに組み込むことができます。[131]
携帯電話のデータは、韓国、台湾、シンガポールなどの国で感染者の居場所を特定するために使用されている。[132] [133] 2020年3月、イスラエル政府は、コロナウイルスに感染していると思われる人々の携帯電話データを治安機関が追跡できるようにした。この措置は、隔離を強制し、感染した市民と接触する可能性のある人々を保護するために取られた。[134]また、2020年3月、ドイツテレコムは、ウイルスの拡散を研究し防止するために、連邦政府機関であるロベルト・コッホ研究所と個人の携帯電話データを共有した。 [135]ロシアは、隔離違反者を検出するために顔認識技術を導入した。 [136]イタリアの地域保健コミッショナーのジュリオ・ガレラ氏は、携帯電話事業者から伝えられたところによると、「40％の人々はとにかく移動を続けている」と述べた。[137]米国、ヨーロッパ、英国では、パランティアテクノロジーズがCOVID-19追跡サービスの提供を担当している。[138]
環境災害の予防と管理
津波は津波警報システムによって検知できる。これらのシステムではAIを活用できる。[139] [140] 洪水もAIシステムを使用して検知できる。 [141] 山火事はAIシステムを使用して予測できる。[142] [143] 山火事の検知はAIシステム（衛星データ、航空写真、GPS電話の人員位置など）によって可能であり、山火事発生時の避難に役立つほか、[144]山火事発生時に世帯主がどのように対応したかを調査する[145]コンピュータービジョンを使用して山火事をリアルタイムで発見する[146] [147] 。地震検知システムは現在、地震データを測定し、複雑なアルゴリズムを実装して検知率と予測率を向上させることにより、AI技術の発展とともに改善されている。[148] [149] [150]地震監視、位相ピッキング、地震信号検知は、ディープラーニング、分析、計算モデルのAIアルゴリズムを通じて発展してきた。 [151] イナゴの繁殖地は機械学習を使って推定することができ、早期にイナゴの大群を食い止めるのに役立つ可能性がある。[152]
受付
利点
アルゴリズムによる規制は、スマートデバイスやコンピューターを通じて国民から収集されたより正確なデータを使用して、集団としての人間の生活をより効率的に組織化する統治システムであると考えられています。[153] [154]デロイトが2017年に推定したところによると、米国政府の業務を自動化すると、年間9,670万時間の連邦時間を節約でき、33億ドルの節約になる可能性があります。最大で、これは12億時間に上り、年間411億ドルの節約になる可能性があります。[155]
批判
政府におけるアルゴリズムの使用には潜在的なリスクが伴う。これには、アルゴリズムが偏見の影響を受けやすくなること、[156] 、アルゴリズムがどのように決定を下すかについての透明性の欠如、[157]、そしてそのような決定に対する説明責任などが含まれる。[157] 2016年の書籍「Weapons of Math Destruction」によると、アルゴリズムとビッグデータは、不透明性、規模、損害のために不平等を増大させると疑われている。[158]
また、規制対象者によるゲームが発生する可能性も深刻に懸念されており、アルゴリズムによる統治によって意思決定にさらなる透明性がもたらされると、規制対象者は結果を自分たちに有利になるように操作しようとし、敵対的な機械学習さえ使用する可能性がある。[1] [19]ハラリによると、民主主義と独裁主義の対立は、2つの異なるデータ処理システムの対立と見なされており、AIとアルゴリズムは膨大な量の情報を集中的に処理することで、後者に有利を傾ける可能性がある。[159]
2018年、オランダは福祉詐欺を犯すリスクが高いとみなされる国民を検出するアルゴリズムシステムSyRI（Systeem Risico Indicatie）を採用し、何千人もの人々を捜査官にひそかに知らせた。[160]これは国民の抗議を引き起こした。ハーグ地方裁判所は、欧州人権条約（ECHR）第8条を参照してSyRIを停止した。[161]
2019年のドキュメンタリー『iHuman』の制作者は、政府のAIによって生み出される「限りなく安定した独裁政権」への懸念を表明した。[162]
オーストラリア政府は国民の批判を受けて、2019年にロボデット制度の主要機能を停止し、同制度を利用して調達されたすべての債務を見直すと発表した。[163]
2020年、英国では学生の試験成績を決定するアルゴリズムが「アルゴリズムなんかクソくらえ」というスローガンの下、公然と抗議運動を引き起こした。 [104]この抗議運動は成功し、成績は取り消された。[164]
2020年、アマゾンクラウド上で稼働する米国政府のソフトウェアATLASが、活動家やアマゾンの従業員から激しい非難を巻き起こした。[165]
2021年、エティカス財団は、社会的影響を与えるアルゴリズム観測所（OASI）と呼ばれる政府のアルゴリズムのデータベースを立ち上げました。[166]
アルゴリズムの偏りと透明性
透明性に向けた最初のアプローチには、アルゴリズムのオープンソース化が含まれていました。[167]ソースコードホスティング施設を通じてソフトウェアコードを調べ、改善を提案することができます。
国民の受容
スペインのIE大学のガバナンス変革センターが2019年に実施した世論調査では、選ばれたヨーロッパ諸国の国民の25％が、国の運営に関する重要な決定を人工知能に任せることに多少なりとも全面的に賛成していることがわかりました。 [168]次の表は国別の結果を示しています。
研究者たちは、国民が政治指導者や治安維持者を信頼できない、期待外れ、または不道徳だと感じた場合、より信頼できると考えられる人工エージェントに置き換えることを好むという証拠を発見した。[169]この証拠は、あらゆる性別の大学生を対象とした調査実験によって確立されている。
IE大学による2021年の世論調査によると、欧州人の51％が国会議員の数を減らし、その議席をアルゴリズムに再配分することに賛成している。この提案は、スペイン（66％）、イタリア（59％）、エストニア（56％）で大きな支持を集めている。逆に、ドイツ、オランダ、イギリス、スウェーデンの国民は、この考えに大部分が反対している。[170]調査結果には、世代間の大きな違いが表れている。25〜34歳の欧州人の60％以上と34〜44歳の56％がこの措置を支持している一方で、55歳以上の回答者の大多数は反対している。国際的な見方も異なり、中国の回答者の75％がこの提案を支持しているのに対し、アメリカ人の60％は反対している。[170]
大衆文化では
ダニエル・スアレスの小説『デーモン』と『フリーダム™』は、世界的なアルゴリズム規制の架空のシナリオを描いている。[171]マシュー・デ・アバイトゥアの『If Then』は、前近代的な農村経済を再現する「公平性」に基づいたアルゴリズムを描いている。[172]
参照
引用
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一般的な参考文献
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外部リンク
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- アルゴリズムによる政府？データ・フォー・ポリシー 2017 カンファレンス
- アルゴリズムによる統治スタンフォード大学によるWayback Machineで 2022-08-15 にアーカイブ
- 欧州議会によるアルゴリズムの説明責任と透明性のためのガバナンスフレームワーク
- アルゴリズムによる政府、ゼイネップ・エンギン、フィリップ・トレリーヴァン著、ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジ
- ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジのフィリップ・C・トレリーヴァン教授による「アルゴリズムによる政府」
- 市民サービスと政府のための人工知能（ハーバード大学のヒラ・メア氏）
- OASIレジスター、社会的影響力のあるアルゴリズム
- iHuman (ドキュメンタリー、2019) by Tonje Hessen Schei
- ブロックチェーンはインドをどう変えるか：ジャスプリート・ビンドラ 2021-06-28ウェイバックマシンにアーカイブ
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