「AIはバイアスのあるデータセットのため、気候変動において不十分である可能性がある」という研究結果が分かりました
A study found that AI may be insufficient in addressing climate change due to biased datasets.
人工知能の支持者たちが主張する人工知能の多くの利点の1つは、気候変動の解決に役立つ可能性があるということです。もしそれが本当であるならば、最近の人工知能の急速な進歩はより早くやってくることはありませんでした。この夏、地球が既に温暖化から沸騰に移行し始めているという証拠が続々と集まっています。
しかし、過去数ヶ月間にわたる人工知能に対する熱狂ほど、それに付随する懸念も長いリストがあります。例えば、デマの拡散における潜在的な利用や、差別、プライバシー、セキュリティの問題などです。
さらに、英国ケンブリッジ大学の研究者たちは、AIモデルのトレーニングに使用されるデータセットの偏りが、地球温暖化やその影響に対する戦いにおいて公正なツールとしての応用を制限する可能性があると発見しました。
地球的なバイアスに関しては、しばしばグローバルノースとグローバルサウスの対立となります。技術への特権的アクセスを持つ研究者や企業が収集したデータがほとんどであるため、気候変動の影響は必然的に限定的な視点から見られることになります。そのようなバイアスのある人工知能は、気候情報を誤って伝える可能性があります。つまり、最も脆弱な人々が最も深刻な結果に直面する可能性があるということです。
包括的なグローバルなデータセットの要請
「地球規模の気候行動のための人間と機械の知性を活用する」という題名の論文が権威ある学術誌Natureに掲載された中で、著者たちは「気候変動の絶えず変化する要因を考慮するためにAIを使用することで、環境変化に関するよりよく情報を持った予測を生成し、早期に緩和策を展開することができる」と認めています。
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彼らによれば、これは気候行動計画におけるAIの最も有望な応用の1つであり、ただし、システムのトレーニングに使用されるデータセットが包括的である場合に限ります。
「気候変動に関する情報がグローバルノースの高位機関で教育を受けた個人の作業によって過剰に表現される場合、AIは気候変動と気候解決策を彼らの目でしか見ることができません」と、主著者でケンブリッジ大学のゼロフェローであるラミット・デビナート博士は述べています。
これに対して、技術へのアクセスや報告メカニズムへのアクセスが少ない人々は、デジタルソースにおいてAI開発者が頼ることになる情報源で過小評価されることになります。
論文の共著者であるエミリー・シャックバーグ教授は「データは決してクリーンで偏見のないものではなく、これは完全にデジタル情報に依存するAIにとって特に問題です」と述べています。「このデータの不正義に対する積極的な認識がなければ、それを解決し、より信頼性のあるAI主導の気候ソリューションを構築することはできません」とも述べています。
著者たちは、気候行動を支援し、緩和策や適応策を直接可能にし、AIの事前トレーニングデータセットに関連するデータの不正義を減らすことができる、ヒューマンインザループAI設計の提唱者です。
研究の結論として、デジタルの不平等や不正義に対して機械知性コミュニティが敏感であることが求められており、特に気候変動のような地球的な健康課題に対処するための手段としてAIが使用される場合には、社会の崩壊や地球の安定性を含む、壊滅的な結果がもたらされる可能性があると著者は主張しています。
