社会的進歩の比喩としての勾配降下法

人工知能（A.I.）は差別に対抗する味方になり、同時に私たちの芸術性を際立たせることができるのだろうか。あるいは本当に？歴史が何かの手引きになるなら、技術恐怖は古くからある（しかししつこく残る）話であり、技術発展の道筋とそれが社会に与える影響は決して線形ではない、ということだ。私たちは最適点に到達しようとして、それぞれの局所的な山に閉じ込められているが、視界は限られている。参照できるのは、今いる場所の斜面がどれほど急か、次にどちらへ進むかだけだ。言い換えれば、勾配降下法 - 多くの機械学習（ML）と深層学習（DL）アプリケーションの中心にある反復的な一次最適化アルゴリズム - は、社会的進歩を捉えるうえで非常に的確な比喩である。

話が逸れた。ここまでであなたを置いていっていないなら、技術や道具との関係をどう位置づけるべきかについての私の立場はこうだ。ナイフが人を殺すために使われうるからといってナイフを禁止しないのと同じように、私たちは新しい技術をまだ最善に使いこなす方法を知らないからといって拒むとき、重大なものまで一緒に捨ててしまう危険を冒している。社会はしばしば、道具や機械に責任を押しつけて逃げる。これらは自分では弁明できず、広く浸透した文化や規範よりも直しやすいからだ。しかし私たちは自分たちをあまりにも簡単に免罪してしまう。一世代か二世代で物事がどれほど変わりうるか、そして性急な一般化は帰納的誤謬の穴を掘る以外どこにも連れていってくれないことを、忘れるのは簡単だ。

あらゆるものを自動化してしまう？

ともあれ、私はできるだけ多くのものを自動化したいタイプの人間だ。生産的な怠惰には価値があると信じているからである。効果的に怠けることが目標なら、技術は素晴らしい。これも、私がずっとコーディングを学びたいと思ってきた理由だ。ある日、人々が Gallery に来てガラスの壁にステッカーを貼っていた。そのとき私は、何かが発明されるかどうかは結局、労働コストと資本コストの関係に行き着くのだと気づいた。

最初にデザイナーから、私が現場に来て監督するのかと聞かれたとき、私はとても不思議だった。私の頭の中では、せいぜい 30 分の作業だった。ステッカーを貼るだけでしょ。何を監督するの？結局、数時間かかってもまだ終わらなかった。デザイナー 2 人、「施工」担当 2 人、そして私。しかも「施工」担当は、同僚が印刷を間違えたため別の日に戻ってくる必要があった。私はデザイナーたちと、作品画像のトリミングを自動化した話や、ポスターでのロゴ配置の苦しみ（商業用コラテラルのデザインでは努力の 90% を要するように見える）を知っていて、それも自動化できるのではないかと思う、という話を楽しくしていた。その一方で、彼らが壁にステッカーを置き、道具と全員の目で位置合わせを確認し、水を吹きつけ、ステッカーをアイロンでならしていく様子を見ながら、私は思った。これは自動化されない気がする。こうした手作業は、実はホワイトカラーのオフィスワークよりも自動化からかなり安全である。少なくとも、前者の賃金が平均的に後者よりずっと低い世界の一部ではそうだ。かなり長い逸話になったが、言いたいのはこういうことだ。新しい技術が発明されるか、そして市場に出るかには、政策とインセンティブが重要である。まあ当然だが。

だから私は、効果的に怠けること、そして退屈で反復的で定型的な作業をできる限り自動化し、人間がより創造的になったり、より高次の認知能力を働かせたりする余地を解放することの重要性を信じている。そうした自動化や技術が作られるかどうかは、そもそも労働と資本の相対的なコストに依存するのだと気づいた。しかし私たちは、いつもあらゆるものを自動化したいのだろうか。効率の向上だけが、社会における新技術の創造と採用を評価する唯一の基準なのだろうか。Singapore International Foundation の Arts for Good Fellowship で Association for Persons with Special Needs（APSN）を訪問したあと、私に残ったのはそうした問いだった。

リハビリテーションと作業療法の一環として、APSN は軽度知的障害のある人々が「模擬」キッチンで働ける環境を作り、ナイフを扱うための補助グローブなども用意している。私たちは部屋の外に立っていて、私は彼らが紙を 1 枚プラスチックの包装箱に入れ、その箱を次々に積み重ねていくのを見ていた。私が自動化されるべきだと考える種類の仕事にぴったり当てはまる。彼らは、こうした退屈で反復的で定型的な、しかも自動化できる作業を習得するのに 3 か月かかる。これは自動化されるべきなのか。直感的に、私はこの問いをここで問うこと自体が間違った文脈だと分かっていた。それでも、この出来事と出会いそのものが、技術をめぐる主流の議論の中で、人間の生活がどれほど抽象化され、あるいは完全に忘れ去られているかに気づかせてくれた。上で私は「人間がより創造的になったり、より高次の認知能力を働かせたりできるよう、退屈で反復的で定型的な作業をできる限り自動化する」と書いた。そして私は、自分が自動化すべきだと主張しているまさにその作業を習得するのに 3 か月かかる人たちでいっぱいの部屋の外に立っていたのだ。

人間の幸福を測る

Smart Nation になろうとする努力の中で、Gross Domestic Product（GDP）への執着の中で、私たちは測定可能なすべてを本当に最適化してきた。「人生を生きる価値あるものにするもの」を除いて。ちなみに、これこそが Environmentally Responsible Happy Nation Index（ERHNI） の背後にあるポイントでもある。言っておくと。

私の頭の片隅に残っている問い（正面ではなく片隅なのは、私の主な情熱がまだ哲学や倫理ではなく問題解決に向いているからだ）はこうだ。効率という基準だけでないなら、私たちは何を根拠に資源配分を決めるべきなのか。実際、効率（投入単位あたりの総産出で測られるもの）だけが唯一の基準なら、いっそ私たち全員をロボットに置き換えればよいという話になる。公平性という基準もあるが、私はまだ十分に知らないのでコメントできない。そして私の疑いは、「非貨幣市場」あるいはマッチング経済が存在するというものだ。そこでは成功とは、その取引を促すために設計された制度やメカニズムがなければ起こらなかったマッチングにすぎない。腎臓交換 などが思い浮かぶ。

私が “Clearing the Air on the Environmentally Responsible Happy Nation Index 2016-2018” という原稿で示そうとした主張は、希少性の科学が、まるで地球には成長のための無限の資源があるかのように振る舞っているのは皮肉だ、ということだった。幸福をきちんと考慮することは、コミュニティレベルで介入の相対的な成果を比較し、より広い基盤で政策分析を補完するための有用なレンズを与えてくれる。A.I.、自動化、アートなどに戻ると、それらがウェルビーイングに与える影響についての定量研究は、社会的選択を考えるうえで重要だ。これはデータサイエンスの重要性と価値をあらかじめ示すものではあるが、定性的な物語や手法が重要でないという意味ではない。

夢見ることのアート

何か言えるとすれば、「知性とは、二つの対立する考えを同時に心に抱きながら、それでも機能し続ける能力」だ。データと物語、アートと科学は、一緒に味わうことができる。私たちは多くのものを内包している。私たちは夢を見続け、別の未来を構築し、アートを武器として、誰のために、どこから、このすべての物質的進歩を作っているのかを問い続けなければならない。

したがって、人類は創造以来初めて、自分の本当の、永続的な問題に直面することになる。差し迫った経済的心配から解放された自由をどう使うのか、科学と複利が彼のために勝ち取った余暇をどう占めるのか、賢く、楽しく、良く生きるにはどうすればよいのか。— John Maynard Keynes

私はこの投稿のタイトルで頭韻を踏みたかった。反差別の部分については、また別の機会に詳しく書く。

PubPub の erniesg.pubpub.org/pub/eog11k9z で初出。