将来の都市の意思決定において、AIGC と人々の意見に耳を傾けるべきでしょうか?

出典: 騰訊研究所

著者: WeCityX

内容出典: Tencent Research Institute & The Paper Research Institute & Long Ying Research Group、清華大学建築学部

未来の都市をデザインし、その成長を可能にするには、都市について考え、理解する必要があります。私たちは都市に関する大きな問題について、多くの主要な思想家や実践者にインタビューしました。

テクノロジーは人々のために機能する必要があります。科学的な都市ガバナンスは、対応する科学法および専門法をより適切に遵守するために、十分なデータと状況の完全な理解に基づいて確立される必要があり、また、将来を見据えた先導的な考え方を持ち、物事にダイヤルできる必要があります。健全な発展軌道に乗せます。前者は人工知能機械の得意分野ですが、後者を実現するには、不確実な状況では人間が主体的に行動する必要があります。

現状をどう判断するか？データが示す方向に従いますか、それとも意思決定の主導権を人々に依存しますか?都市システムがそのような命題に直面するだけでなく、人々も人生においてそのような重要な瞬間に直面し、ある種の自発的な本能に頼って意思決定を行うようになるかもしれません。しかし、都市システムの対応は依然として既存のメカニズムに依存しているため、それまでに準備を整える必要があります。これも緊急対応の一環と考えられる。

重要な瞬間における意思決定

**人間と機械にはそれぞれの利点があると同時に、それぞれの限界もあります。 **陳秋帆氏の見解では、人間の意思決定の最も根本的な問題は、包括的な情報を入手できないことではなく、人間が自分自身の意識の限界によって制約されていることである。私たちの前にはたくさんの道があるかもしれませんが、利害関係、政治的対立、歴史的重荷など、非常に限られたものしか見えず、意識の中でこれらの限界を超えることは非常に困難です。

**一方、機械による意思決定と人間による意思決定は、シナリオが異なるとまったく異なる定義になります。 **Chen Qiufan 氏は例を挙げました。たとえば、極端な状況下では、緊急性が高く、非常に深刻な潜在的結果を伴う意思決定シナリオが存在し、さらには大規模な戦争が発生する可能性もあります。このとき、その中の人の割合はより多くなります。

陳秋帆氏は、一部の国の軍事部門もそのようなシナリオについて何度も議論してきたと述べた。たとえば、ドローンが軍事作戦を実行する場合、攻撃が必要な物体であるかどうかを判断するために、コンピュータービジョンデータの照合など、多くの技術支援が使用されます。しかし、対応する技術が大量破壊兵器に使用された場合、偶発的な傷害の潜在的なリスクが非常に大きくなります。それは多くの人の命を機械の手に委ねることに等しい。したがって、最終段階で攻撃コマンドを実行するかどうかを決定する際には、誰かが判断する必要があるという「常に人間を監視する」という原則があります。

逆に、緊急性が低く重要な日常生活の場面では、人は相対的に退却する必要があり、機械の役割が大きくなります。なぜなら、機械はデータを読み取ってパターンを認識するのが得意だからです。現時点では、人々の役割は、手続き上の正義の門番に相当します。

しかし、Chen Qiufan 氏は、日常の状態では、機械と人間の協力に関する意思決定のプロセスにおいて、心配する価値のあることがいくつかあることにも気づきました。なぜなら、システムは静的なものではなく、進化とフィードバックの過程にあるからです。つまり、人も鍛えられ、変わっていくのです。 Chen Qiufan 氏は、そのようなシステムでは、十分なタスクが実行されると、人間は機械に飼い慣らされているか、より多くの決定を機械に引き渡すことに慣れているかにかかわらず、より機械のようになる傾向があると指摘しました。これは別のフィードバック ループです。

人は必ずしも正しい判断ができるわけではないかもしれませんが、常に自分に責任があるという意識は必要です。陳秋帆氏は、この意味で、我々は非常にシンプルで人道的な概念に立ち返った、と述べた。私たち一人ひとりに責任があるということは、非常に大きなことであり、また非常に小さな認識でもあります。

人間の意思決定は偶然を許容します

『サイエンス・フィクション・ワールド・マガジン』副編集長のラズ氏によると、現在の都市生活のほとんどは機械の音を聞くことに費やされているという。例えば、現在の旅行ではほとんどの人が機械のナビゲーションに完全に従っており、そのような操作は通常問題を引き起こしません。しかし同氏はまた、政府において最も敏感なことは、大規模な公共サービスとすべての人々の特定の安全に関わることであり、それは徐々に改善され、結びつけられる必要があるとも指摘した。 **

ラズの見解では、人工知能は特定の条件下で使用されなければなりません。 ** このようなシーンの外に出ると、使用できなくなります。人々はさまざまなシナリオに対処するプログラムを作成します。ドッキングと関連付けのリンクでは、多くの問題が発生します。つまり、互換性が求められる場合、人工知能の強みを発揮するのは容易ではありません。たとえば、交通に関しては、信号制御専用の人工知能と車線 GPS 測位専用の別の人工知能は接続や交差が弱いとラズ氏は述べました。そのためには、部門間やグループ間の調整が必要です。

都市には交通に加えて、より複雑なシーンが多数あり、それに対応する問題もより困難になります。言い換えれば、都市にとって、状況をタイムリーに反映し、より科学的で完全な意思決定をサポートするには、点状の人工知能がより適切に相互作用し、相互に接続できるようにする必要があります。

しかし、機械は意思決定をサポートするものであり、都市のすべての側面を使い果たすことはできませんし、また不可能です。ラズ氏はまた、もしそれが機械による決定であれば、それは完全に確実な DNA 複製のようなものになるだろうとも述べた。生物の場合、種の進化を達成するには DNA 複製の過程で遺伝子の突然変異が必要です。これには何か問題があるはずです。おそらく、個々の遺伝子の観点から見ると、この突然変異は無意味ですが、進化全体にとっては潜在的に有益です。そうして初めて、このシステムには無限の可能性が生まれます。

都市生活も同様です。ラズ氏は、人間には好奇心を追求し、娯楽や楽しみのためだけに行動する側面があり、それらは一見無意味に見えますが、進化全体にとって非常に価値のあるものであると述べました。

このような複雑な部品は機械では実現できません。清華大学建築学院の呉廷海教授の言葉を借りると、テクノロジーによって生み出される複雑さは依然として単純な複雑さであり、本当の複雑さを突破するのは難しいということです。 **つまり、機械は人間を支援することはできますが、まだ人間を支配することはできません。 **Wu Tinghai 氏は慎重ながらも楽観的で、テクノロジーによってもたらされる変化は全体的には現時点では予測可能であると考えています。彼の見解では、新しいテクノロジーは新しいイデオロギーの変化をもたらし、それはイノベーションの現れでもあります。一方で、「変化は成功につながり、変化は長期につながる」、変化は発展の正常な状態です。一方で、「中心を保つ」というのはある種の高度な合理性でもあり、「中心」は人を表しており、テクノロジーは今も人々の役に立っている。

テクノロジーの価値倫理に戻る

深セン大学建築都市計画学院の研究者、張裕興氏もこの側面を指摘した。同氏は、テクノロジーが制御ツールとして使用される可能性を回避する方法を考える必要があると指摘した。既存のテクノロジーの中には、実際に不平等を助長する可能性があるものがあるからです。同時に、インターネット ツールを使用している人は、より強力な制御を行うことができます。これは多くの西洋の科学技術哲学者の懸念でもあります。テクノロジーシステムは人権の平等をもたらしますが、システムを制御する者と他の者との間の不平等の問題は依然として残ります。これはICTを逆に考える上での原則的な管理課題となるはずだ。一方で、不平等を緩和するために、資源とエネルギーに対する人々の管理をより小さくより深く発展させるにはどうすればよいかを前向きに考えるべきです。

清華大学建築学部准教授の周栄氏は、私たちにさらなる警告を与えた。マクロレベルでは、テクノロジーを否定することはできないが、テクノロジーをより良く使用するには、その前に人類によって飼い慣らされなければならないと彼は指摘しました。現在、遍在する不安、内向性、抑圧、意味の無知、価値観の欠如はすべてインターネット時代の症状であり、変革の過程にある現在の文明の構造的問題を反映しています。実際、テクノロジーの進歩は別の文明をもたらすかもしれません。新しい文明の構築はテクノロジーによって支配されることはできず、誰かが責任を負わなければなりません。これは、価値倫理のレベルまで遡って構築する必要があります。

周栄氏は、テクノロジーは文明を組織するための素材であり、これから新たな文明を生み出すだろうと語った。既存のイデオロギー的命題はすべて古い文明から生まれました。したがって、批判的思考を維持することがより重要である可能性があります。

WeCityX チームの概要:

**人工知能の急速な発展と、さまざまな分野での人間の代替は、しばしば懸念され、恐ろしいものですらあります。機械の知能を駆使し、人の価値を最大限に発揮し、さまざまなシーンでうまく連携するにはどうすればよいでしょうか？ **

**現時点では、ハイブリッド インテリジェンス、つまり人間とコンピューターのハイブリッド意思決定の方がより現実的なアプローチである可能性があります。その 2 つの現れは、「コグニティブ コンピューティングに基づくハイブリッド拡張知能」と「人間が関与するハイブリッド拡張知能」です。前者は、ファジー システム、ニューラル ネットワーク システム、進化的遺伝的アルゴリズムなど、生物学にヒントを得たさまざまな計算知能技術をインテリジェント システムに導入することを指します。後者は、インテリジェント システムに人間の役割を直接導入し、人間参加型、さらには人間中心のハイブリッド インテリジェンスを形成します。前者は重要な瞬間に迅速な決断を下すことに長けていますが、後者は人類の文明の新しい形態の最も重要な特徴である可能性があります。 **