近短長を超えて:AI倫理と社会における研究優先度の明確化(Beyond Near- and Long-Term: Towards a Clearer Account of Research Priorities in AI Ethics and Society)

田中専務

拓海先生、最近社内で「near-termとlong-termを混同して議論している」という話が出てまして、正直どこから手を付けるべきか分からなくなっています。要するに何が問題なんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、田中専務、一緒に整理していけるんですよ。簡単に結論を言うと、”near-term(短期)”と”long-term(長期)”が何を指すのか四つの視点でバラバラに使われているため、議論が噛み合わなくなっているんです。

田中専務

四つの視点、ですか。具体的にはどんな視点でしょうか。ウチの現場だと「今すぐ役立つかどうか」くらいの感覚しかありません。

AIメンター拓海

いい質問ですよ。四つとは、1) capabilities(能力)— 現在のAIか将来の高度なAIか、2) impacts(影響)— 社会への即時影響か将来影響か、3) certainty(確実性)— 起こる見込みの程度、4) extremity(極端性)— 影響の大きさの度合い、です。これらはすべてスペクトラムで考えるべきなんです。

田中専務

なるほど。つまり、今のチャットボットの問題を話しているのか、将来の超高度AIの存在リスクを話しているのかで「短期・長期」の意味が違ってしまうと。

AIメンター拓海

その通りです。ここで大事なのは、議論を始める前にどの視点で話すかを明確にすることです。経営判断で言えば、投資対効果(ROI)の議論をする際に”どの時間軸とどのリスクの程度を見るか”を揃えることが必要なんです。

田中専務

これって要するに、”何を見ているか”を揃えないと結論が別々になるということ?どのくらい先を見るべきかは判断の前提次第という話でいいですか。

AIメンター拓海

まさにその通りですよ。整理のポイントを三つだけ伝えると、1) まず何の”能力”を前提にするか、2) 影響の”時間軸”と”大きさ”を明確にすること、3) 仮定の確からしさ(certainty)を率直に示すこと、です。これだけで社内の議論が格段に生産的になりますよ。

田中専務

ありがとうございます。実践的で分かりやすいです。最後にもう一つ、社内会議で使える短い確認フレーズはありますか。

AIメンター拓海

いいですね、忙しい経営者向けに三つにまとめます。会議で使えるフレーズは「前提のAI能力は何か」「影響は短期か長期か、どの程度か」「この仮定の確実性はどの程度か」です。これで議論はぐっと実務的になりますよ。

田中専務

では私の理解を確認します。要するに、この論文は「短期・長期という二分法では議論が曖昧になるので、能力、影響、確実性、極端性の四つの軸で整理して、前提を明示してから議論しよう」ということですね。これなら部下にも説明できます。

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