あらすじ
アルゴリズムは強力だ。しかし、落とし穴もある。
機械が入り込んだ日常で、コンピュータと人間の共存の道はあるのか!?
買い物、自動運転、医療診断、犯罪予測、裁判の判決、芸術……。
人の判断より機械の判断を優先させるべきなのか？
どんな時に機械に頼りたくなる気持ちを抑えるべきなのか？
その答えを見つけるために、アルゴリズムをこじ開けて、その限界を見極めよう。
数学者であり、コンピュータオタクであり、ベストセラー作家である著者による、
機械とデータの社会を生きていくための必読の書！
【ベイリー・ギフォード ノンフィクション賞最終候補作】
人の意思決定は少しずつ、機械に任されるようになっている。
だが、その機械の実体「アルゴリズム」は、どんなプログラムで、どんな狙いで、実際何をしているのか？
一方で、信じられないミスも犯すことを知っていただろうか？
アイダホ州の「予算管理ツール」は、障害者助成金を無闇にカットしてした。
腫瘍を発見できるアルゴリズムは、正常な細胞までがん細胞と言い立てた。
自動運転は、いざ運転手が対応するしかなくなったときに判断を遅らせる。
テロ組織と似た名前の学会に属していた建築家は10年も米国に帰れなくなった例もある。
アルゴリズムは、思ったよりもずっと凄いが、思ったほど万能ではない。
必要なのは、何ができて何ができないかを知り、人間がアルゴリズムのどこを補い、どうやってつきあっていけばいいかを知ることだ。
本書を読めば、間違いなくその第一歩を踏み出せるはず。
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Posted by ブクログ
今のところAIの反乱を心配するのは、火星に人が増え過ぎたらどうしようと心配するのに等しい。
「死体を隠すのにうってつけの場所は、グーグルの検索結果の2ページ目だ」
スタニスラフ・ペトロフ=世界を救った男。核攻撃警戒システムの誤動作から世界を守った。
有罪か無罪かはアルゴリズムは判断できない。比較検討はできない。しかし再犯の可能性は計算できる。
複数の決定木があれば、予測の精度は上がる。＝オーディエンスに訊く、が詳しい人を凌ぐことがある。
アルゴリズムのエラー＝擬陽性と偽陰性。
人種、性別、教育などが判断材料に使われると差別につながる。
アルゴリズムにはエラーがつきもの。裁判に使うべきではない。
アンカリング効果＝「スープ缶お1人様12個まで」と書かれていると、数の感覚がマヒして、買う個数が増える。
ニューラルネットワーク＝調整用のつまみが無数についた巨大な数学的構造。膨大なデータを使って自らルールを作り出すことができる。
がんの診断は、アルゴリズムと人間の共同作業で効果が上がる。単純な画像であれば、アルゴリズムに教えることは可能。
ワトソンは、クイズ番組には勝てるが、様々な病気の診断のための大量のデータを入力するのが不可能なので、役に立たない。
自動運転車の問題は、運転技術とは関係のない部分。
ときには交通ルールを破らなければならない。
自動運転車が完璧なら、車が来るのを無視して横切る人が出てくる。
地元限定のミニバス程度であれば可能。
自動運転は運転支援技術なら可能。
人の能力を向上させる機械は、人を無能にする。電話番号を覚えられない、漢字が出てこない、など。
いつでも運転を変われるように備えている必要があるが、それは人にとってかなり苦痛。
まれに人間が変わって運転する車の方が危険。
トヨタやボルボは、2種類のモードを使い分ける。専属運転手モードと、ボディーガードモード。完全自動運転か、運転補助か。
犯罪者は、一定の地域で犯行に及ぶ。犯行現場から離れるほど、犯人がいる可能性は減る＝距離減衰。
一方で、近所では気づかれないように犯行を避ける。＝一定の緩衝地帯が生まれる。
無賃乗車を厳しく取り締まれば、地下鉄で大惨事となる犯罪は少なくなる。かつてソ連は、厳しい取り締まりのため路上犯罪が少なかった。
社会的証明＝自分に決定するだけの情報がないとき、周囲の人の反応をまねる。
映画のヒットを予測できるか。公開時の反応がわからない限り、予測は不可能。
類似性の測定は可能。サイトのおすすめ機能など。
コンピュータは、バッハよりもバッハらしい作品を作曲できる。「ジュークボックス」「AIミュージック」など。
公平なアルゴリズムはない。完璧なものを作るより、ミスをしたときに簡単に直せる仕組みを考えるべき。
人とアルゴリズムのそれぞれの長所を生かす。戦略を練るのは人間、結果を予測するのはアルゴリズム、など。
