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『アラン・ケイ』/アラン・カーティス・ケイ

『アラン・ケイ』/アラン・カーティス・ケイ

アラン・ケイは、メインフレーム主流の時代に、個人で使うことを前提とする「パーソナルコンピュータ」というアイデアをはじめて示した人物だ。1970年代初頭、ゼロックスのパロ・アルト研究所(PARC)に所属していた彼は、パーソナルコンピュータの理想的な完成形として「ダイナブック」なるものを提唱する。それは、専門家に頼らずとも利用可能なコンピュータ、6歳の子供でもじゅうぶんに活用することのできるコンピュータ、A4くらいのサイズで、直感的なUIを持ち、音声や画像を取り扱うことができ、シンプルかつエンドユーザ側で再定義可能なシステム構成を持ち、ネットワークに対応し、屋外に持ち出すこともできる…という特徴を持ったものだった。

わたしは、ボール紙でダイナブックの外観を示す模型をつくり、どのような機能をもたせるべきかを検討しはじめた。このときにわたしが思いついた比喩のひとつは、十五世紀の中葉以降に発展していった、印刷物の読み書きの能力(リタラシー)の歴史と、コンピュータの類似(アナロジー)だった。一九六八年に、同時に三つの画期的な技術に出会ったせいで、わたしは、ヴェニスの印刷業者、アルダス・マヌティウスのことを思い浮かべずにはいられなかった。はじめて書物を現在と同じサイズに定めたのは、このマヌティウスだった。このサイズなら、十五世紀末のヴェニスの鞍袋にぴったり収まるから!(p.18)

(暫定的なダイナブックとして試作された「アルト」を、79年にスティーブ・ジョブズが見て、マッキントッシュの原型たる「リサ」を生み出すに至った…という話は、それなりに有名だろう。とはいえ、現在流通しているiPadのような製品でも、「ダイナブック」の理想に到達しているとは言いがたいようにおもう。)

本書は、そんなケイが70年代に発表した論文と、彼についての評伝が収められた一冊だ。ケイは、「未来を予測する最良の方法は、未来を発明すること」だと豪語しているけれど、本書を読んでいると、現在のPCやネット周りの環境というのは、ほとんどが彼の当時の構想に含まれていた内容であるということがよくわかる。

ケイは、コンピュータとは「機械」ではなく、「メディア」であると言う。紙の上の記号、壁の絵、映画、テレビetc.といった従来のメディアと人間との関わり方というのは、基本的に非対話的で受動的なものだった。だが、コンピュータという「メタメディア」――「記述可能なモデルなら、どんなものでも精密にシミュレートする能力」を持ったコンピュータは、メッセージの見方と収め方さえ満足なものであれば、他のいかなるメディアにもなり得る――は、問い合わせや実験に応答することのできる、能動的なメディアなのである。

だから、コンピュータは、他のあらゆるメディアと同様、4つの段階を辿ってその立場を変えていく、とケイは言う。

  • 第一は、「ハードウェア中心段階」。紙でもシリコンでも、ハードというのは簡単に作れてしまうものだけれど、時の経過によって誰もがその製造方法を知るようになり、そこから利益を引き出すことは難しくなっていく。
  • 第二は、「ソフトウェア中心段階」。はじめの内、ソフトウェアはさまざまなメーカーによって濫造されることになるが、やがてそのなかで淘汰が起こり、製品の流通はコントロールされるようになっていく。
  • 第三は、「サービス段階」。顧客が本当に買いたいものというのは、ハードでもソフトでもなく、サービスであるのだから、それを売りましょう、ということだ。ケイは、この段階の例として、60年台のIBM(メインフレーム全盛期)を例に挙げている。
  • 第四は、「生活習慣段階」。紙や鉛筆のように身近になっている状態、ということだ。そういったメディアは、「なくなったときに、はじめてその存在に気づく」ものだと言えるだろう。

そして、こういった発展を駆り立てるのは、人間が本来的に持っている、「夢想」と「コミュニケーション」の欲求であるとケイは主張する。

人間は、”夢想(ファンタサイズ)”したい、”コミュニケート”したい、というふたつの欲求をもっています。ファンタシーというのは、単純明快で制御可能な世界へいくことを意味します。ファンタシーには、言語そのもの、ゲーム、スポーツ、音楽、数学、科学研究用コンピュータなどを利用することがふくまれます。これはいずれも、人間がより大きな支配力を求めておもむく、より単純な場所なのです。二〇世紀になって、徐々に細部にまで制御がいきわたるようになったわけです。(p.132)

そのような「人間の深奥の欲求」に応える”増幅装置(アンプ)”を作ることさえできれば、必ず――その値段が先行品の10倍以内に収まっている限りは――成功するだろう、とケイは述べている。コンピュータというのは、まさにこの”増幅装置(アンプ)”であり、「夢想」と「コミュニケーション」に対して大きな支配力を持とうとする人間の欲求に強く訴えかける、能動的で双方向的なメディアに他ならない、ということだ。


『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』/ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ(その3)

『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』/ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ

データを2次利用することができるビッグデータの時代には、リスクの性質がこれまでとはまるで異なるものになってしまう、ということは前回のノートで見た通りだ。

となると、リスク管理の方法としても、現在行われているような、「告知に基づく同意」――収集者は、こういう目的でこの情報を集めますよ、と告知し、ユーザはそれに同意する――方式だけではまったく不十分だということになる。なにしろ、告知の時点で存在していない2次利用のアイデアについては、ユーザは同意のしようがないからだ。(まあ、最初の「告知に基づく同意」の際に、将来のありとあらゆるデータ利用に同意してもらう、という方法もあるのだろうけれど、現実的なアイデアだとは言えないだろう。そんなことをしたら、同意の手続き自体がほとんど無意味なものになってしまう。)

データセットから氏名や住所、クレジットカードの番号、誕生日など、個人を特定することのできる要素を削除する、「匿名化」という方法もある。だが、これについても、ビッグデータの世界においては、匿名化されたはずの情報であっても、別のデータセットとの組み合わせから身元が特定できてしまうケースというのがあるため、あまり有効とは言えないはずだ、と著者は述べている。

…というわけで、ビッグデータ時代には、上記のような従来のプライバシー保護のための対策が有効でなくなってしまう、ということになる。個人を特定するためには、その人物の周辺情報――交友関係、オンライン上のやりとり、コンテンツとの関係性etc.――を収集しさえすればいいのだ。

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では、そんなビッグデータの濫用を食い止め、ガバナンスを徹底するためには、どういった法整備が必要になってくるのか。著者は、こんな風に主張する。

ビッグデータ時代には、これまでと大きく異なるプライバシー保護の枠組みが必要だ。それには、データ収集時に個別に同意を求める形よりも、データ利用者に責任を負わせる形が望ましい。そのような仕組みになれば、企業は、個人が処理される際、個人にどのような影響が及ぶのか慎重に検討したうえで、データ再利用を正式に評価することになる。(p.258)

収集したデータ利用に関する責任を、一般大衆からデータ利用者の側に移す、ということだ。なかなか大胆な提案のようにも感じられるけれど、たしかに理に適っている。データの用途についていちばん詳しいのはデータの利用者であるわけだし、利用者が自らリスク評価を行えば、機密情報が外部に漏れる恐れもない、というわけだ。

また、「予測される行為によって人間を判断すること」への対策としては、やはり個人はその実際の「行い」にのみ責任を持つ、という条件を担保しなくてはならない、と著者は強調している。アルゴリズムによって、人を「犯罪者予備軍」認定することは、個人の自由意志や行動の自由を否定し、尊厳を破壊する行為、言ってみればデータの独裁であるからだ。そして、その上で、ビッグデータによる予測を利用して判断を下す場合にも、透明性、認定制度、予測に対して反証するための方法を明らかにするなど、一定の安全措置を用意しておくべきだ、という。これは犯罪予防に限った話ではなく、たとえば、企業による従業員の採用/解雇、ローンの審査などといった場面においてビッグデータを活用する際にも求められるものだ。

こうした法整備に加えて、誤ったビッグデータの利用を回避するためには、ビッグデータのアルゴリズムの専門家、「アルゴリズミスト」が必要となってくるだろう、とも著者は語っている。これは、公平と機密保持の原則に則った上で、ビッグデータによる分析・予測の評価を行う職業だ。ビッグデータがもたらす社会の変化とそのリスクに対応するためには、各個人の意識の変化や法的な対応に加えて、新たな技術を管理するための専門家も当然必要となってくるだろう、というわけだ。


『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』/ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ(その2)

『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』/ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ

前回のノートでは、ビッグデータとはいかなるもので、それによってどのような変化がもたらされようとしているのか、そして、そこから利益を引き出そうとする際にはどんなことに留意すべきか、といったことをまとめてみた。では、ビッグデータの革命によって新たにもたらされるリスクがあるとすれば、それはいったいどのようなものなのだろうか?

 *

ビッグデータが引き起こすかもしれない新たな危険について、著者はこのように述べている。

重要なのは、ビッグデータによってプライバシーのリスクが高まるかどうか(高まることは確かだろう)よりも、リスクの性格が変わってしまうかどうかだ。単にこれまでよりも脅威が大きくなるだけなら、ビッグデータ時代もプライバシーが守られるように法令を整備すればいい。これまでのプライバシー保護の取り組みを一段と強化するだけの話だ。しかし、問題自体が変わってしまうのなら、解決策も改めなければならない。(p.229)

もちろん、リスクの性格はこれまでとは変わってくるはずだ。ビッグデータから抽出可能な利益というのは、スモールデータから得ることのできるそれと質的に異なるものであるのだから、当然のことだ。

データの収集・蓄積・分析が低コストで行えるようになったビッグデータ時代、ありとあらゆるものごとから収集されてきた大量のデータは、取得時点での目的に対して使用するだけには留まらず、将来的に、まったく別の用途のために2次利用することが可能になってくる。

アマゾンは客が購入した書籍だけでなく、単に眺めただけのウェブページまで記録している。こういうデータがあれば、1人ひとりの客に応じた「おすすめ商品」を提示できるからだ。同様にフェイスブックでは、ユーザーの「近況アップデート」と「いいね!」の情報を基に、最適な広告を画面上に表示することで収入を得ている。
食べ物もキャンドルも消費すればなくなるが、データの価値は使っても消えないし、何度でも繰り返し加工できる。(p.156,157)

このような2次利用が可能となったデータがもたらすリスクとは、どういったものであるのか。本書によれば、それは「予測だけで人間を判断する行為」だという。大量の個人情報を用いて行うビッグデータ予測は、個人を、その実際の行為ではなく、傾向や習性によって罰する道具にもなり得るというのだ。

あらゆることがデータ化され、その相関関係が明らかになってしまえば、私たちは何ごとにつけてもデータの託宣を、アルゴリズムの預言をもとに判断を行うことになるかもしれない。そのとき、データによって示される「確率」は人間の生や尊厳に対して大きな影響を持たずにはいられないはずで、たとえば、データから予測される「確率」から、人を罰する「理由」が見出されるようになることさえあり得るかもしれない…ということだ。

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予防テクノロジーというやつは、リスクとなるファクターを特定することで、好ましくない事態の発生をあらかじめ封じ込めようとするものだけれど、ビッグデータを予防テクノロジーとして使えば、個々人を直接的に監視しなくとも、収集されたデータを分析にかけるという形で、間接的に監視を行うことができるということになる。となると、これはもはや「プライバシーの侵害」などといったレベルの問題ではなくなってくる。なにしろ、ビッグデータ予測によって犯罪や違法行為が未然に防止される、という『マイノリティ・リポート』的な世界が実現できてしまうというわけなのだ。

これまでのようにプロファイリングを実施するにせよ、差別的な側面をなくし、もっと高度に、個人単位で実行できるようになる。それがビッグデータに期待できるメリットだ。そう言われると、あくまでも良からぬ行為の防止が狙いなら、受け入れてもよさそうな気がする。しかし、まだ起こってもいない行為の責任を取らせたり、制裁を加えたりする道具にビッグデータ予測が使われるとすれば、やはり危険きわまりない。(p.241)

これは単なる治安維持の問題と片づけるわけにはいかない。社会のあらゆる分野に危険が及ぶからだ。人間が物事を判断するあらゆる場面で、未来の行為の責任を問うかどうかがビッグデータ予測で決まってしまうからだ。経営者が従業員を解雇するかどうか、医師が患者の手術をやめるかどうか、夫婦が離婚に踏み切るかどうかなど、何でも関わってくる。(p.243)

こういった事態は、ビッグデータの使い方を誤ったがために発生する。ビッグデータとは相関関係を前提としたものであるのに、それを用いて因果関係を判定しようとするから、おかしなことになってしまうのだ。まあ、あたりまえと言えばあたりまえのことなのだけれど、なにしろ人間というやつはこの世界を因果関係でもって把握しようとする癖があるわけで、データの分析結果を過大評価して、そこから導かれた「答え」を真実の根拠だとおもい込んでしまう…というケースは、これからいくらでも発生し得るだろう。

ビッグデータの時代には、データというものの性質や価値がこれまでとは大きく変化してくることになるだけに、その活用には注意深くあらねばならない、ちょっと油断すれば、データ至上主義の世界、自由意志や個人の主体性といった人間の尊厳さえもが解体し否定される、『マイノリティ・リポート』や『ガタカ』のディストピア世界に一直線だ、と著者は警告しているわけだ。


『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』/ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ(その1)

『ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える』/ビクター・マイヤー=ショーンベルガー、ケネス・クキエ

タイトル通り、「ビッグデータ」とはいったいいかなるもので、それがこの世界に引き起こす影響とはどのようなものであるのか、について書かれた一冊。「そもそもビッグデータとは何なのか」、「ビッグデータの時代におけるデータの価値と、それを利用したビジネスのモデルについて」、「ビッグデータ社会におけるリスクと、求められる新しいルールについて」といった内容がまとめられている。ビッグデータを活用した商業的なアイデアや実例がたくさん挙げられているところ、ビッグデータ社会のリスクについて多くのページが割かれているところが特徴的だろうか。何回かに分けて、簡単にノートを取っておこうとおもう。

 *

まずは、「そもそもビッグデータとは何なのか」ということについて。

現在のところ、「ビッグデータ」という用語に厳密な定義はなされていないという。が、まあ、一般的な解釈としては、「IT技術の発展とインターネットの普及によって生み出された、従来型のデータベースでは処理し切れないような巨大で複雑、多種多様で非定型、更新頻度の早いデータの集合及びそれを扱うシステムのこと」、といったところになるはずだ。ただ、近年の情報爆発によるデータの蓄積は、もはや単なる量的な変化に留まらず、質的な変化をも引き起こしつつある、と著者は語っている。この、質的な変化というのが、本書における「ビッグデータ」というコンセプトを理解するための鍵だと言っていいだろう。

現時点でビッグデータの捉え方(と同時に、本書の方針)は、次のようにまとめることができる。「小規模ではなしえないことを大きな規模で実行し、新たな知の抽出や価値の創出によって、市場、組織、さらには市民と政府の関係などを変えること」。(p.18)

ビッグデータは、従来のデータ処理(スモールデータ)の大規模版というだけのものではない。圧倒的に大きな規模のデータの管理と分析が可能になったことで、いままで見過ごされてきたデータやその組み合わせから、従来ではかんがえられなかったような価値を生み出すことができるようになっている、ということだ。

 **

そんなビッグデータの扱いにおいては、大きく3つの鉄則がある、という。

ひとつは、「あるテーマに関して、一部のデータや統計的なサンプルで済まさず、できる限りすべてのデータを分析する」こと。ありとあらゆるものがデータ化されるようになり、そして、大量のデータの保存や処理にかかるコストがじゅうぶんに低下したビッグデータの時代には、いわゆる標本抽出ではなく、とにかく手に入るすべてのデータを対象として分析を行うべきだ、ということだ。

ふたつめは、「正確さに拘泥せず、現実の乱雑なデータをそのまま受け入れる」こと。現象の全体を包括するようなデータが手元にあるのであれば、その数字からは「精度」ではなく、全体的な「傾向」や「確率」を読み取るようなアプローチを取るべきであって、個々の測定値の正確さにこだわり過ぎる必要はない、という意味だ。

そしてみっつめは、「予測にあたっては、因果関係を追求するのではなく、相関関係を積極的に信頼する」こと。スモールデータの時代には、まず、現象の仕組みについて専門家が仮説を立て→その上でデータを収集して→仮説が正しいか分析する、という流れで検証を行っていたけれど、ビッグデータの時代においては、まず、大量に集められたデータのなかから相関関係を見出し、そこを起点に理解を深めていけばよい、ということだ。「結論」がわかりさえすれば、その「理由」がわからなくても問題ないケースっていうのは、結構あるはずだよね、というわけだ。

この、因果関係の時代から相関関係の時代へ、という話は本書のメインテーマのひとつであり、説明のために多くの例が挙げられている。たとえば、中古車ディーラーから提供されたデータをもとに、相関分析のアルゴリズムによって問題のありそうな車を抽出してみたところ、「オレンジ色に塗装されたクルマは欠陥が大幅に少ない」ことがわかった、という話。「オレンジ色の塗装」と「中古車の状態の良さ」のあいだにあるかもしれない因果関係、いかにもそれらしい理屈というやつを見つけるのはなかなか困難だけれど、こういった場合には、因果関係を気にせず、明らかになった相関関係だけに注目した方が有意義な結果を残すことができるのではないか、というのが著者の主張だということになる。

 ***

本書の裏表紙には、「DATA IS NEW OIL.」と記されている。情報の大量供給・大量消費によってもたらされるビッグデータ時代とそれによって創出される新たな価値は、石油のようにパラダイムシフトを引き起こし、ビジネス面のみならず、人間の生活や思考にまでも影響を与えてくることになる――たとえば上記のように、物事の決定に際して因果関係というものの重要性が低下する、とか――ということなのだろう。では、そのようなビッグデータの時代においては、どのようなリスクが発生し、私たちはどのようにそれに対処すべきなのか?次回はその辺りについてノートを取ってみようかとおもう。


『ソロモンの指環 動物行動学入門』/コンラート・ローレンツ

『ソロモンの指輪 動物行動学入門』/コンラート・ローレンツ

「刷りこみ」現象の発見で有名なオーストリアの動物行動学者、ローレンツによるエッセイ。「動物行動学入門」というだけあって、ジャンル的には科学エッセイという感じだけれど、難しいところはまったくない。ローレンツの筆致は動物に対する興味と愛情と尊敬の念とに溢れており、動物好きな人とか、ファーブル昆虫記が好きな人ならきっとたのしく読めるに違いない一冊になっている。随所に岩波少年文庫風のイラストが収められているのも、キュートで――これは小難しい本じゃないんですよ、と言っているような感じで――よい。

ローレンツは、動物たちと文字通り寝食を共にしながら(家のなかで大量の動物が放し飼いになっている)、彼らの行動を熱心に観察し続け、その意味するところを読み解こうと奮闘していく。とくに、ローレンツと動物たちとが「心を通わせる」エピソードなんかは、ごく単純に読みものとしてたのしくて、ぐっとくるようなところがある。たとえば、コクマルガラスのこんな話。

親になってから買った一羽のコクマルガラス(オス)が、私を恋するようになり、私をコクマルガラスの妻とまったくおなじようにあつかうということもあった。この鳥は、自分のえらんだ直径わずか二、三十センチの巣穴の中に私をはいりこませようと、何時間でもしんぼう強く努めるのだった。(p.77)

彼は自分がえりぬきの珍味だと思っている餌を、たえずしつこく私に食べさせようとする。そのさい奇妙なことに、彼は人間の口がものを飲みこむところであることを、解剖学的にじつに正しく「理解」した。もし私が適当な餌乞いの声をだしながら彼にむかって口を開いてやったなら、彼にこの上ない幸福を味わわせてやることができただろう。だがこれは私にしてみれば、相当の犠牲的精神を必要とした。というのは、いかにさすがの私でも、こまかくかみくだいて、コクマルガラスのつばきとこねあわせたミールワームは好きではなかったからだ。(p.77,78)

あるいは、ハイイロガンのヒナ、マルティナの話。マルティナは、「刷りこみ」によってローレンツのことを自分の母親だと認識している。

あわれなヒナは声もかれんばかりに泣きながら、けつまずいたりころんだりして私のあとを追って走ってくる。だがそのすばやさはおどろくほどであり、その決意たるやみまごうべくもない。彼女は私に、白いガチョウではなくてこの私に、自分の母親であってくれと懇願しているのだ。それは石さえ動かしたであろうほど感動的な光景であった。ため息をつきながら私は、この十字架を肩ににない、家へ連れて帰った。(p.162)

ひとりぼっちの孤独にたいするこの深く本能的な嫌悪から、当然マルティナは私という人間にしっかり結びついてくることになった。マルティナは私がどこにいってもついてきた。書き物机で仕事をしているとき、私は彼女を私の椅子の下にすわらせておいた。そうすればマルティナはまったく満足しきっていた。彼女に手を焼くことはなかった。彼女がときどき気分感情声を発して、私がまだそこに生きているかどうかたずねるたびに、はっきりしない声でモガモガと答えてやりさえすれば、それで十分であった。彼女は昼間は二分ごとに、夜は一時間ごとに、この問いかけを発した。(p.167)

こんな風に描写される動物たちの姿はとっても可愛らしいけれど、ただ、ローレンツは、彼らをいたずらに擬人化しているわけではない、と念を押している。

こんな表現をしても、私はけっして擬人化しているわけではない。いわゆるあまりに人間的なものは、ほとんどつねに、前人間的なものであり、したがってわれわれにも高等動物にも共通に存在するものだ、ということを理解してもらいたい。心配は無用、私は人間の性質をそのまま動物に投影しているわけではない。むしろ私はその逆に、どれほど多くの動物的な遺産が人間の中に残っているかをしめしているにすぎないのだ。私はさきほど、コクマルガラスのオスがコクマルガラスのメスにたちまち惚れこんだと述べた。これもちっとも擬人化ではない。この惚れこむということ――イギリス人はたいへん造形的に「恋におちる」というけれども――において多くの高等な鳥類や哺乳類は、まさにに人間と同様にふるまうのである。(p.99)

動物が「人間のようにふるまっているように見える」のではなく、われわれがふだん「人間ならでは」とおもっているような性質のうちのある部分は、「前人間的」なもの、言ってみれば「動物的」なものなのだ、ということだ。これはまあ、あたりまえと言えばあたりまえの話だ。どのような「人間的」な思考や感情も、もともとは自然のなかで生み出され、進化のなかでその形を少しずつ変えながら形作られてきたものに違いないのだから。


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