人工知能は、ホームレスになるリスクのある住民を予測するために活用されています。
慢性的ホームレス人工知能モデルは、ホームレス状態を予測する成功率が93%です。
これは、オンタリオ州ロンドン市が、そうした個人を安全な住宅に入居させたり、必要とする医療サービスを利用できるようにしたりできることを意味します。
ホームレスの人々は、免疫力の低下や、シェルターや衛生設備を利用しにくい状況のため、特にコロナウイルスに対して脆弱です。
COVID-19を恐れてシェルターの利用を避ける路上生活者を収容するため、カナダ各地で仮設のテント村が出現するなか、ある都市が人工知能（AI）を活用して、ホームレスになるリスクのある住民を予測しています。
オンタリオ州の州都トロントの南西170kmに位置するロンドン市の職員であるコンピュータープログラマーらは、この新しいシステムは世界で初めてのものであり、ホームレス問題に取り組む他の地域にも示唆を与えうると述べています。
「現在、全国のシェルターは文字通り満杯です」と、AIシステムに携わるロンドン市のホームレス予防担当マネージャー、ジョナサン・リバード氏は述べています。
「人々がどん底に陥ってからではなく、そうなる前に資源を提供できるよう、より良い取り組みが必要です」と、同氏はトムソン・ロイター財団に語りました。
カナダでは、コロナウイルス感染の第2波が起きており、オンタリオ州政府は、このままの傾向が続けば、同州が「北イタリアやニューヨーク市で見られたような最悪のシナリオ」を経験しかねないと警告しています。
保健専門家によると、ホームレスの人々は、免疫力の低下や、シェルターや衛生設備を利用しにくい状況のため、パンデミック中に感染したり他者に感染させたりするリスクに特にさらされています。
8月に導入されたこのAIシステムは、参加者の個人データを分析し、長期間寝る場所がなくなる恐れのある人を算出します。同市でシステム構築に携わった情報技術（IT）専門家のマット・ロス氏はそう述べています。
試験運用として、慢性的ホームレス人工知能モデル（CHAI）と呼ばれるこのシステムは、8月の正式導入に先立ち、6か月間にわたり一部の個人を追跡しました。
ロス氏は、その期間中、CHAIが、ある人が慢性的ホームレスになる時期を予測する際に93%の成功率を示したと述べ、現在はその水準に達しているか、それを上回っていると付け加えました。
慢性的ホームレスになる可能性の高い人をこのシステムで予測することで、市はそうした人々への対応の優先順位を決め、安全な住宅に入居させるか、必要な医療サービスを利用できるようにする取り組みを進めることができるとリバード氏は述べています。
「大量のホームレス」
慢性的ホームレスとは、1年のうち180日以上シェルターで生活している人を指すと、リバード氏は説明しています。
同氏によると、こうした人々は、たまにホームレス状態になる人々の12倍の資源を使っており、そのため彼らの状況に対処することは、長期的には時間と費用の節約につながるということです。
市の職員は現在、地元のシェルターや地域団体、ホームレスの人々と協力し、新しいAIデータをどのように最も効果的に活用するかを検討しているとリバード氏は付け加えました。
毎年、23万人を超える人々がカナダでホームレス状態を経験しており、そのうち「夜間には約3万5,000人」に上るとされています。これは、擁護団体であるカナダ・ホームレス撲滅同盟のティム・リクター会長の発言です。
リクター氏は、過去30年間に「現代の大量ホームレス」が「爆発的増加」を見せていることについて、1980年代後半から1990年代初頭にかけての政府による手頃な価格の住宅やその他の制度への予算削減が原因だと指摘しています。
透明性のあるAI
市の職員が慢性的ホームレスを予測するためにコンピュータープログラムを利用することを最初に提案した際、プライバシーに関して「いくつかの懸念を引き起こした」と、ホームレス向けシェルターを運営する非営利団体ミッション・サービシズ・オブ・ロンドンのピーター・ロゼルク氏は述べています。
「『AI』という言葉が使われると、ディストピア的に感じられることがあるのは、メディアやハリウッドが人工知能をどのように描いてきたかが原因だと思います」とロゼルク氏は述べています。
同氏は、職員とこの提案について話し合った後、意思決定を支えるためにより良いデータを得るという全体的な目標を支持していると述べています。
開発者のロス氏によれば、このAIプログラムは同意した個人にのみ適用されます。参加者はいつでもプログラムを離脱でき、そのデータはモデルから削除されると同氏は付け加えました。
データサイエンティストのチームは、関係者の実名にはアクセスできません。
代わりに、各人には識別番号が割り当てられ、その番号は年齢、人種、性別、軍歴、利用してきた市のサービスの種類、シェルターで寝泊まりする頻度などの他のデータとともにシステムに入力されます。
最終的な結論を導くまでの過程を示さずに結果を出す他の多くのAIシステムとは異なり、ロンドンの技術は、個人のリスクレベルをどのような過程と理由で評価したかを説明できるとロス氏は述べています。
システムの構築には約1万4,000カナダドル（1万660米ドル）の費用がかかりました。その費用はすべて市のIT部門から拠出されたもので、CHAIがシェルターなどのホームレス向け最前線のサービスから資源を奪っていないことを意味すると同氏は指摘しています。
現時点で、このシステムは約40万人の住民を抱える同市において、慢性的ホームレスのリスクがある人を少なくとも88人特定しており、これは市庁舎でリバード氏が述べたものです。
モデルの予測によると、シェルターに滞在したことがあり、52歳以上で、地元に家族がいない単身男性は、特に退役軍人や先住民である場合、慢性的ホームレスになるリスクが高いことが多いとリバード氏は述べています。
AIは個人の長期的なホームレス化のリスクに関する情報を提供する一方で、サービス提供に関するすべての判断は人間が担うと同氏は強調しました。
プライバシーの問題
無関係な二人のコンピューターサイエンスの専門家とプライバシー弁護士は、このプログラムがユーザーの個人情報を保護するために必要な措置を講じているようだとトムソン・ロイター財団に語りました。
「正しく実施するために、非常に多くの検討が行われたようです」と、AIとプライバシーを研究するオタワ大学法学部のテレサ・スカッサ教授は述べています。
設計者は、システムに入力されるデータが標準化され正確であり、自動化された意思決定の倫理的利用に関する国の指針を満たしていることを確認していると同教授は述べています。
ペンシルベニア州立大学で情報科学・技術を教え、AIとホームレス問題を研究してきたアムリヤ・ヤダフ氏は、ロンドンの取り組みは、機械学習が「民主化されつつある」ことを示す一例だと述べています。
「参入の障壁は下がりつつあります」と同氏は述べ、「この取り組みがうまくいき、今後多くの取り組みの最初の一つになることを強く願っています」と付け加えました。
それでも、スカッサ教授、ヤダフ氏、そして他の専門家は、今後、脆弱な立場にある住民の機微なデータに何が起こりうるかを懸念しています。
「私たちのデータが何に使われるかだけでなく、『将来、私たちのデータは何に使われうるのか』を（も）考えることが極めて重要であり、データを保有する者には良心の呵責がないと想定すべきです」と、オタワのカールトン大学コンピューター工学の助教授ポーロ・ガルシア氏は述べています。
例えば、コスト削減を目指す新政権が誕生した場合、この情報は、多くの資源を使っている人々を特定し、どこで予算を削減できるかを判断するために使われる可能性があるとスカッサ教授は述べています。
カナダのホームレス危機の最前線で活動するロゼルク氏は、別の懸念を抱いています。
慢性的ホームレスになる可能性のある人を予測することは、実際の住宅を提供することほど重要ではないと同氏は述べています。
この問題については数十年にわたり研究が行われており、その結論は明確だとロゼルク氏は述べています。「ホームレス問題の解決策は、安全で適切かつ手頃な価格の住宅を提供し……その後も支援を行うことです。」
