植物や動物の写真を撮ると、種をすぐに特定し、そのほかの情報も教えてくれるスマートフォンアプリ。アイデアは素晴らしいように思えます。いわば、自然界の「Shazam」です。
私たちは自然環境に関する膨大なデータのリポジトリを構築し、このアイデアを現実のものにしつつあります。
しかし、対処すべき倫理的な懸念があります。データをどのように収集し共有するのか、誰に共有する権利があるのか、そして機械学習に公開データをどう利用するのかという問題です。
さらに大きな懸念もあります。こうしたアプリが、人間であることの意味を変えてしまうのではないか、ということです。
タンポポとの出会い
優れた神経学者で作家でもあったオリバー・サックスはかつて、患者たちを連れて野外見学に出かけ、ニューヨーク植物園を訪れる計画を立てました。患者の一人、スティーブという重度の自閉症の若者は、何年も施設の外に出たことがありませんでした。彼は一度も話したことがなく、医師たちは彼には話す能力がないと考えていました。
しかしサックスと庭園を歩くうちに、活気づいたスティーブは花を摘み、皆を驚かせることに「タンポポ」と口にしました。
この10年で、私たちの多くが自然に抱く親しみ——著名な生物学者エドワード・ウィルソンが「バイオフィリア」と名付けたもの——は、ビッグデータの爆発的な増加をもたらしました。世界生物多様性情報機構（GBIF、コペンハーゲンを拠点とするオンラインデータベース）には、人々がタンポポと出会った記録が682,447件あります。データベース全体では、100万種を超える動植物について、8億5,000万件以上の観察記録を収録しています。
これは目覚ましい成果であり、世界規模の生命の目録が形になりつつあります。私たちはそれによって、世界を新たな視点で見ることができます。たとえば今年だけでも、WhaleShark.orgを利用した5,000人以上の参加者による42,000件を超える目撃記録のおかげで、世界最大の魚類の行動について、これまでにない知見が得られました。さらに大きな規模でいえば、eBirdというアプリを通じて集められた数百万件の鳥の観察記録により、100種を超える鳥の正確な渡りのルートを可視化できるようになりました。
同時に、初期のデータ収集者のほとんどが予想していなかった展開として、情報技術の専門家たちはそのデータを使って人工知能（AI）を訓練しています。特に、私たちの周囲にいる植物や動物を理解する手助けとなる、コンピュータービジョンのアプリが開発されています。そしてこうしたツールは、興味深く、ときには憂慮すべき問いを投げかけています。
ポケットの中のジョゼフ・バンクス
もちろん、ある意味では、こうしたツールは魔法のようです。架空の『スター・トレック』のトリコーダーは、異星の生命体をスキャンして身近なものにする素晴らしい装置です。地球で使えるものがあれば、ポケットに収まるジョゼフ・バンクスのような存在でしょう。発見の頼もしい相棒となり、自信と安心感を与えてくれます。
中国では、百度ブラウザーの最新バージョン（いわゆる中国版Google）に植物認識機能が組み込まれています。カメラをタンポポに向けると、中国語名の「蒲公英」が表示されます。こうしたアプリは、中国の一般市民の間で植物への関心を新たに高めています。
しかし、こうしたAIツールが、自然に関する私たち固有の知識を他者に伝えたり、他者から知識を得たりする能力——あるいは人間にとって必要なこと——を損なうのではないか、という疑問もあります。AI開発に投入される資源は、人々の頭蓋骨の中にある何十億ものスーパーコンピューターの生態学的リテラシーを育むための投資に見合っているでしょうか。
データの偏りも問題です。データ収集者、いわゆる「市民科学者」の多くは、先進国の趣味人やバードウォッチャー、カメラ愛好家です。そのため、データは概して、比較的多様性に乏しい社会層から集められています。
所有権、データの収奪、人間の主体性をめぐる疑問もあります。誰がAIを所有し、管理するのでしょうか。AIの訓練に専門知識を提供した人々は、公正に認知され、尊重され、報われるのでしょうか。
それとも、米国の経済学者フィリップ・ミロウスキーが最近論じたように、こうしたデータはすべて「民間所有の組織への無償労働の提供」にすぎないのでしょうか。そうした組織は情報を吸収し、吐き出して、私たちがなくてはならないと感じる、また別のオンライン製品に仕立てます。人気の市民科学アプリの利用規約を調べても、あなたのデータがAIシステムの訓練に使われる可能性についての記述は見つかりそうにありません。
帝国の拡大
ここには既視感があります。カール・リンネやジョゼフ・バンクスといった高名な科学者が行った植物分類——書物の『自然の体系』は、当時の一種のGBIFでした——は、帝国拡大のためのビッグデータ活動と結び付けられることがよくあります。エッセイストのアン・ファディマンが『自然を収集する』で説明するように、植物学者たちは世界の遠隔地へ赴き、何世紀にもわたり現地の名で知られてきた種を見つけました。
［…］それにラテン語の二名法による新しい名を付けると、あっという間に小さな英国植民地になった。
その後の世代は、自然について意味のある記述は、帝国が公認した真理の分類体系、つまり博物館や図書館、大学の生物学実験室にしか存在しない世界で育つことになります。
「AIの本当の危険は」と哲学者のダニエル・C・デネットは書いています。「最新の思考ツールの理解力を過大評価し、その能力をはるかに超えているにもかかわらず、時期尚早に権威を委ねてしまうことだ」。
私たちは自ら制御を手放すのかもしれません。あるいは、制御を奪われるのかもしれません。自然識別アプリの開発者にとって、『スター・トレック』のトリコーダーのような幻想を私たちから解く動機はあるのでしょうか。
コロラド州を拠点とするPlantSnapは、たとえばAIを「毎月5万種の新種で訓練し、2017年末までに地球上のすべての種を網羅する」と主張しています。これは誤解を招くだけでなく、実現不可能だと言えるでしょう。植物のかなりの割合はまだ発見されておらず、野生で写真に撮られていないものはさらに多いのです。
人間の知覚とは何か？
eBirdが集めた7,000万枚以上の鳥の写真で訓練されたコンピュータービジョンツール、アプリMerlin BirdIDの開発者によれば、
コンピュータービジョンの最先端技術は、人間の知覚に急速に近づいているそうです。
しかし、人間の知覚とは何でしょうか。膨大な訓練データの記録の一つひとつが、ニューヨークにいたサックスの自閉症の患者のように、特別な観察行為であり、好奇心がふと湧き上がる瞬間であり、個人に属する、何にも代えがたい見る体験であることを、私たちは忘れがちです。
一つ確かなのは、AIを開発するにあたり、より深く考え、熟慮し、より多様な視点を取り入れることが急務だということです。AIツールの開発において、人間の知覚が生み出す創造的な行為——本物で、自発的で、予測できないもの——を価値あるものとして扱うよう、プログラムできるでしょうか。
あるいは、ニューヨーク大学の技術未来学者エイミー・ウェブが最近提案したように、データ保護区を設けるべきかもしれません。自然保護区のように、そこでは私たちのデータがAIや政府、企業の利害に触れられることなく、自由に存在できます。自然界との私たち固有の関係を守るには、同様の空間、あるいはデータの入力から応答までの一定の時間が必要なのかもしれません。
シェイクスピアの『十二夜』で、恋に悩む独身者オーシーノは、スミレについて興味深い観察をします。その香りは恋愛と同じで、
何もかも欲しくさせる一方で、どれほど素晴らしいものでも、わずか一分後にはうんざりさせる、と彼は言います。
驚くべき洞察です。そして4世紀後、この洞察は科学的に裏付けられました。研究者たちは、スミレに含まれるβイオノンが人間の嗅覚系に一時的な嗅覚消失を引き起こすことを発見しました。そのため、ある瞬間には香りを感じても、次の瞬間には（恋愛と同じように）消えてしまうのです。
自然界を探究すること——観察し、比べ、遊び、発見し、愛すること——は、人間性の核心にある衝動です。私たちはそれを失わないよう、慎重であるべきだと私は思います。
