拓海先生、最近話題の論文に『Queering AI』というのがあると聞きました。うちの現場でもAIを導入しようかという話があるのですが、正直言って“自己”がどうとか言われると現場の判断には結びつかず困っています。これって要するに何が変わるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。端的に言うと、この論文はAIに組み込まれがちな「固定化された個人像」を問い直すものです。つまり、データやモデルが一度に人を決めつけてしまう仕組みに対して、「流動的で複数の自己」を扱う視点を提案しているんですよ。
流動的な自己、ですか。現場目線だと、予測を出して採用や配達ルートを決めるAIが人を流動的に扱うと、現場の運用が複雑になるのではないかと心配です。その辺はどう考えればよいでしょうか。
素晴らしい視点ですね！ここは重要です。まず整理すると、要点は三つです。1つ目は、アルゴリズムが固定的に一人を定義すると予測の偏りや将来性の損失を生む点、2つ目は、クィアリングという考え方を使って自己を複数・流動的に扱えば予測の多様性が増す点、3つ目は、その結果として設計と運用に新たなガバナンスが必要になる点です。これらを現場の負担と投資対効果でどう折り合いをつけるかが本質になりますよ。
なるほど。これって要するに、今のAIは人を一つのラベルで固定化してしまうが、それをやめて柔らかく扱えば公平性や未来の可能性を守れる、ということですか。具体的にはどんな実験や仕組みで示しているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！著者らは「Undoing Gracia」という身体を伴うDigital Twin（デジタルツイン）実験で示しています。Digital Twin（デジタルツイン）は物理的な実体とその仮想対応物とをデータで結ぶ仕組みで、ここでは本人と複数のAIツインがどのように共振するかを観察することで、個人の固定化がほどける様子を探っています。
Digital Twinはうちでも聞いたことがありますが、やはり具体的なコストが見えないと社内で推せません。運用や設計の変化でどのくらい手間が増えるのかが気になります。経営判断として、どこを見れば良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！経営視点では三つをチェックしてください。第一に、モデルが「誰をどう分類しているか」の可視化で、これが出来ていないと偏りを見逃す点です。第二に、複数の仮説を生成しておく設計で、これにより一つの決定に依存するリスクを下げられる点です。第三に、運用ルールと説明責任の設計で、これが無いと現場で混乱が起きる点です。
分かりました。では最後に一つだけ整理させてください。これって要するに、AIに人を一括で決めさせるのではなく、複数の見立てを維持して人の将来性や多様性を守る設計に変えるということですか。そう言っても差し支えないでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。短く言えば、個人を固定化するロジックを解くことで、予測の幅と未来への余地を取り戻すのです。現場の運用負荷と投資対効果を両立させるには、まず可視化と仮説の複数管理、さらに運用ルールの設計が鍵になりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要は、AIに一つのラベルで人を決めさせるのをやめて、複数の可能性を残したまま設計し、運用ルールで現場の混乱を防ぐ、ということですね。私の言葉で言い直すと、AIを”人を固定化する機械”ではなく、”将来の可能性を検討する道具”に変えるということで間違いありませんか。
