アルゴリズムは私たちの周りに溢れていますが、私たちを統治するのに信頼できるのでしょうか?

「アルゴクラシー」、「アルゴリズムによる統治」、「アルゴリズムによる規制」は、正確には明確に定義された概念ではありません。しかし、次のようにまとめることができます。アルゴリズム + ガバナンス (何らかの法律または規則)。この意味で、スマート コントラクト、人工知能 (AI)、またはその他のアルゴリズム ベースのシステムが、何らかのプラットフォーム、プロジェクト、ベンチャー、または機関の意思決定プロセスを全面的または部分的に制御する場合、アルゴクラシーについて話すことができます。

これは電子政府（デジタルツールを使用する政府）とはまったく異なり、独自の潜在的な問題を引き起こします。アルゴリズムは単なる単純なデジタルアプリケーションではありません。複雑な問題に対処するために設計された構造化された正確な指示のセットであり、新しい問題を生み出す可能性もあります。たとえば、ダニエル・スアレスの小説「デーモン」（2006 年）では、作成者が亡くなった後、アルゴリズムが秘密裏に世界を支配し、人々を殺害する様子を見ることができます。

私たちの世界はまだそのようなディストピアのレベルには達していませんが、そこに至る道を築きつつあるのかもしれません。アルゴリズムは、個人、企業、政府によってすでに意思決定に使用されています。しかも、重要な意思決定です。

アルゴリズムの実践

疑問に思っている方のために言っておきますが、はい、暗号通貨はアルゴリズムで動作します。スマートコントラクトはアルゴリズムで動作し、暗号通貨ネットワーク全体がアルゴリズム上に構築されています。これらの複雑で数学的な指示を使用して、トランザクションの検証において高価で信頼できない人間の仲介者を置き換えます。アルゴリズムは、人々が投票するためのインフラストラクチャを提供することで、プラットフォームに関する一般的な決定を下すのにも役立ちます（オンチェーンガバナンス(暗号ネットワークで) これはアルゴリズムが行うことのほんの一例ですが、それがアルゴリズムのすべてではありません。

2017年、ダーラム（英国）の警察は、容疑者が再犯する可能性を予測するAIシステムである危害評価リスクツール（HART）を導入した。このツールは、個人をリスクカテゴリーに分類し、拘留するか更生の対象となるかを判断するのに役立つ。機械学習とデータ分析を活用した同様の予測型警察活動手法は、米国と中国で使用されている。

スマート シティは、アルゴリズム ガバナンスのもう 1 つの現実世界への応用例です。インテリジェントな街路照明や自動交通システムなどの AI 搭載インフラストラクチャは、リソースの使用を最適化します。サウジアラビアの未来都市「The Line」などのプロジェクトでは、プロアクティブなサービスのために AI を統合する計画が立てられています。政府も、税務監査の自動化から社会福祉サービスの予測モデルの使用まで、意思決定に AI を取り入れています。中国とエストニアでテストされた AI 裁判官は、軽微な法的紛争を処理でき、予測アルゴリズムは司法判決に役立ちます。教育分野でも、学生の成績に基づいて学習教材を調整する Knewton などのプラットフォームで同様の自動化が見られます。

ChatGPT や DeepSeek などの言語モデルはアルゴリズムに基づいて構築されています。Google検索はアルゴリズムを使用して結果をランク付けします。YouTube、Netflix、Spotify はアルゴリズムを使用してパーソナライズされたコンテンツを提案し、Amazon はショッピングの提案をカスタマイズします。アルゴリズムは便利であり、私たちはすでにアルゴリズムに囲まれています。

ディストピアアルゴリズム

アルゴリズムは効率を高め、人間の関与を減らすが、同時にディストピアになる可能性もある。大きな懸念の1つは、エフゲニー・モロゾフ「目に見えない有刺鉄線」と呼ばれるこのシステムは、アルゴリズムが巧妙に選択を導き、人々が気付かないうちに知的成長や社会的な成長を制限するものです。これらのシステムは個人データを分析して行動を予測し、個人を特定の行動に誘導する一方で、別のアイデアや機会への露出を制限します。

制約が明確でないため、人々は、目に見えない力によって選択肢が慎重に選別されているにもかかわらず、自由に行動していると思い込んでいます。この静かな制御は、批判的思考を減らし、独立した意思決定を促進する代わりに既存の習慣を強化することで、自由を弱める可能性があります。言い換えれば、人々はアルゴリズムの仕組みを知らず、操作される可能性があることに気づかず、自分を傷つける可能性のある別の道を取ることを恐れ、アルゴリズムからの提案に無意識に従います。

不透明度こうした意思決定システムの透明性は、確かにもう一つの差し迫った問題です。多くのアルゴリズムはブラックボックスとして機能し、明確な説明なしに重要な選択を行います。この透明性の欠如は、特にアルゴリズムが偏ったデータでトレーニングされている場合に危険です。アルゴリズムが無意識のうちに歴史的な不平等を反映している場合、その決定を客観的なものと見せながら差別を永続させる可能性があります。

たとえば、予測型警察ツールは、社会的弱者を不当にターゲットにしていると批判されており、 AI 駆動型信用スコアリング システムは、特定のグループを不当に不利に扱っています。これらのツールが金融へのアクセス、法執行、雇用に影響を与える場合、偏った自動化のリスクは大きくなります。

悪い歴史

実世界の事例は、アルゴリズムの設計が不十分だとどのような害がもたらされるかを示している。2018年、オランダ政府はアルゴリズムシステムSyRI福祉詐欺の疑いのある者を特定し、明確な根拠もなく何千人もの人々を調査対象に指定してきた。国民の反発を受け、この制度は人権侵害を理由に2020年に閉鎖された。

同様に、2021年に米国ではATLASソフトウェア使用された移民申請の審査は不透明で差別的な判断が下され、最終的には国民の帰化を剥奪するという目標が掲げられているとして批判を浴びている。英国では、生徒に割り当てられた試験の成績2020年に、裕福な学校の生徒を優遇し、そうでない生徒を不利にする政策が政府によって実施された。広範囲に及ぶ抗議活動により政府はこの決定を覆さざるを得なくなり、野放しのアルゴリズムによる制御がいかに人々の生活に直接影響を及ぼし得るかが示された。

アルゴリズムは意思決定を効率化できますが、その誤用は体系的な問題を固定化し、自由を制限し、信頼を損なう可能性があります。透明性、説明責任、倫理的な監視がなければ、集中型アルゴリズムは権限付与のツールではなく、制御のツールになる危険性があります。

分散型司法

少なくともこれまでのところ、最も暴君的なアルゴリズムは中央集権化された世界から来ていると言えます。常に中央の当事者 (企業または政府) が全体を制御して自分たちの疑わしい目的を達成したり、単なる過失で物事を台無しにしたりしています。幸いなことに、アルゴリズムは、特に分散化されている場合は、自由と正義を得るために使用できます。ご想像のとおり、ほとんどの暗号アルゴリズムはオープンソースで分散化されており、誰でも確認して使用できます。そして、分散化された正義のためのアルゴリズム システムはすでにいくつかあります。

たとえば、分散型ガバナンスの重要な要素は、自律分散型組織 (DAO) です。これは、スマート コントラクト (自動実行契約) を使用して機能します。DAO では、メンバーが投票を通じて意思決定に参加できるため、中央組織ではなく参加者間で制御が分散されます。これは、ルールと決定が DLT 検証プロセスを通じて実行されるオンチェーン ガバナンスの一種であり、強力な個人や組織による操作を防ぎながら透明性とセキュリティを維持するのに役立ちます。

分散型司法中央集権的な管理のリスクを回避しながら、紛争を公正かつ効率的に解決することを目指しています。従来の裁判所は人間の判断に依存していますが、分散型司法制度は暗号経済的インセンティブを使用して公平性を確保します。参加者は、公正な意思決定であると想定されるコンセンサスに沿うことで報酬を得ます。この方法は、信頼への依存を排除し、代わりにインセンティブを使用して公正な結果を保証します。

さらに、分散型司法は透明性を確保するように設計されており、ルールと意思決定プロセスはネットワーク上で公開されています。これにより、予測可能性、一貫性、偏見や腐敗に対する耐性が保証されます。

善のためのアルゴクラシー

より公正な司法制度を構築するための適切なアルゴリズムネットワークはオバイトは、マイナーや「バリデーター」などの仲介者を排除した、完全に分散化された台帳技術（DLT）です。Obyte はオンチェーン ガバナンスも可能にし、コミュニティが投票メカニズムを通じて重要な決定を共同で下せるようにしています。また、中央機関を必要とせずに取引や契約を自動化するスマート コントラクトもサポートしています。

さらに、Obyteは 仲裁を伴う契約スマートコントラクトだけでなく、専門家の仲裁人を利用して紛争を解決できる合意を当事者間で締結できるようにします。アーブストアこれらの機能により、取引とガバナンスが透明かつ公正で、外部からのコントロールに耐性があることが保証され、ガバナンスと正義の両方において分散化の原則が強化されます。これは、アルゴクラシーを善のために使用する方法の素晴らしい例でもあります。

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