イヤド・ラワン

イヤド・ラワン
アラド・ラホワン
生まれる	1978 アレッポ、シリア
母校	メルボルン大学
科学者としてのキャリア
フィールド	計算社会科学、人工知能、倫理学、認知科学、ゲーム理論、クラウドソーシング、
機関	マックス・プランク人間開発研究所
博士課程の指導教員	リズ・ソネンバーグ
その他の学術アドバイザー	アレックス・ペントランド
Webサイト	https://rahwan.me/

イヤド・ラーワン（アラビア語：إياد رهوان）は、シリア系オーストラリア人の 科学者です。マックス・プランク人間開発研究所の人間と機械センターの所長を務めています。^{[1] 2015年から2020年の間、} MITメディアラボのメディア芸術科学の准教授を務めていました。^{[2]ラーワンの研究は}コンピュータ科学と社会科学の交差点にあり、計算社会科学、集合知、大規模協力、人工知能の社会的側面などのテーマを調査してきました。^[3]

ラーワン氏はシリアのアレッポ生まれ。2005年にメルボルン大学で情報システムの博士号を取得。MIT提携マスダール科学技術研究所でコンピューティングおよび情報科学の助教授、その後准教授を務め、2009年DARPAネットワークチャレンジ、^{[4] [5]} 、2011年DARPAシュレッダーチャレンジ、^{[6] [7]}、2012年米国務省タグチャレンジのデータ分析を通じて、さまざまなコンテキストにおけるスケーラブルなソーシャルモビライゼーションの可能性、限界、課題を調査した。^{[8] [9] [10]} 2015年、ラーワン氏はMITメディアラボでスケーラブル協力グループを立ち上げ、AT&Tキャリア開発教授、メディアアート&サイエンス准教授、^[11]およびMITデータ・システム・社会研究所の提携教員を務めている。^{[12] 2019年よりラーワンは}ベルリンのマックス・プランク人間開発研究所の所長を務めており、同研究所に人間と機械センターを設立し、所長を務めている。^[13]

マヌエル・セブリアン、ニック・オブラドヴィッチとともに、ラーワンは機械行動の分野を確立する取り組みの先頭に立った。^{[14]この分野は、}人工知能システムを工学的成果物としてではなく、特定の行動パターンと生態学を持つ一群の行為者として科学的に研究するものである。この分野はコンピュータサイエンスやロボット工学と重なるが、異なる。動物行動学や行動生態学が生化学的メカニズムを完全に理解することなく動物の行動を研究するのと同じように、機械行動を経験的に扱う。機械行動の分野の概要と基本的な研究課題は、ラーワン、オブラドヴィッチ、セブリアンが、計算科学と行動科学の分野から集まった20人の共著者とともに、ネイチャー誌の記事で概説した。^[15]

ラワン氏は、自律走行車の問題を倫理的ジレンマとして考えた最初の一人である。2016年に発表した論文「自律走行車の社会的ジレンマ」では、人々は実用的な自律走行車を承認し、他の人にも購入してもらいたいが、自分自身は乗客をどんな犠牲を払ってでも守ってくれる自律走行車に乗りたいと考えており、法律で功利主義が強制されれば自動運転車は使わないだろうとしている。したがって、この論文では、功利主義アルゴリズムの規制は、逆説的に、より安全な技術の採用をうっかり先送りにして、運転による死傷者を増やす可能性があると結論付けている。^[16]この論文は、人工知能運転システムの開発における倫理の役割について多くの報道を促した。^{[17] [18] [19] [20] [21] [22] [23]}

モラルマシン^[24]は、仮想の自律機械が直面する倫理的ジレンマのシナリオを生成するオンラインプラットフォームであり、訪問者がシナリオを評価し、2つの避けられない危害の結果のうち最も道徳的に受け入れられるものに投票することができます。提示されるシナリオは、多くの場合、トロッコ問題のバリエーションです。^{[25] [26] [27]} 2017年12月現在、このプラットフォームは233の国と地域からの何百万人もの訪問者から4000万の決定を収集しています。データの分析により、異なる国間の相対的な好みに大きな違いがあり、これらの好みとさまざまな国の指標との間に相関関係があることが示されました。^[28]

ジェイコブ・クランドールらとともに、ラーワンは最先端の強化学習アルゴリズムが人間と繰り返しゲームをプレイする際にどのように機能するかを研究することで、人間と機械の協力を研究した。著者らは、コミュニケーションの媒体を提供することで、アルゴリズムが戦略ゲームにおいて人間よりも速く、より効果的に人間のパートナーと協力することを学習できることを示した。^{[29] [30] [31]}

ラワンは、学生のモーガン・フランクや共同研究者とともに、都市の規模と人工知能や自動化が雇用に与える潜在的な影響との関係を調査した。彼らは、さまざまな仕事の自動化リスクのさまざまな推定値を使用した。^{[32] [33]}彼らの主な発見は、小規模な都市ほど自動化による影響が大きい可能性があるというものである。^[34]関連研究では、職場のスキルの根本的な二極化構造に起因する米国の労働市場の二極化を調査している。

ラワンは2012年の米国国務省 タグチャレンジで優勝チームを率い、クラウドソーシングと紹介インセンティブ報酬メカニズム（2009年のDARPAネットワークチャレンジで使用されたものと同様のもの）を使用して、写真のポートレートのみを与えられたヨーロッパとアメリカの都市で、それぞれ12時間以内に個人の位置を特定しました。^{[35] [36] [37]}

ラワンの指導の下で開発されたナイトメアマシン^[38]は、ディープラーニングアルゴリズムを搭載したコンピューター生成画像を作成し、人間のフィードバックから学習し、人間が「怖い」と感じるものの視覚的な近似値を生成します。^{[39] [40]}