AIは動物にどのような危害を加えるのか？

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論文概要

人類が人工知能の新たな活用方法を発見し続ける中、本稿では、AIが人間以外の動物に意図的に、もしくは意図せず危害を加える可能性について考察する。

歴史を通じて、人間の技術は動物を助けることも害することもあった。例えば、農業機械の発達により、動物が重い荷物を引っ張る必要がなくなった一方で、近代的な工場畜産の発展により、年間数十億頭もの動物が大量に閉じ込められ、搾取され、屠殺されるようになった。

人間が人工知能（AI）の活用方法を模索する中、この論文の著者たちは、そのような技術が動物の利益を無視しかねないという懸念を表明している。 この論文の中で彼らは、AIが動物に悪影響を与える可能性のある、意図的、非意図的、直接的、間接的な方法を概説する「危害フレームワーク」を開発している。このフレームワークにより、著者たちは動物福祉を考慮したAI技術の設計と規制のための明確な根拠を提供することを目指している。

彼らはまず、AI技術が動物にもたらすリスクを調査すべき3つの主な理由を説明する：

倫理的には、動物は有感性(sentience)をもち、道徳的価値を有する。
人間と非ヒト動物は相互に依存しているため、非ヒト動物に危害を加えるAI技術は人間にも危害を加える可能性がある（逆もまた然り）。
これまでのところ、AI倫理は動物をほとんど見過ごしてきたか、人間の福利（well-being, 幸福）に役立つ範囲でしか動物の福利を考慮してこなかった。

彼らの枠組みは、動物福祉学者デビッド・フレイザーの研究に基づいており、AIが動物に与える可能性のある危害を5種類に分類している：

意図的-違法な危害：このカテゴリーでは、違法なAI技術が動物に危害を加えるように設計されていたり、合法的なAI技術が違法または社会的に非難される方法で悪用されたりする。例えば、ドローンが違法な野生動物取引のために動物を追跡したり、保護目的のために動物を追跡するために使用されたドローンが密猟者にハッキングされたりする可能性がある。
意図的-法的な危害： AI技術は、社会が一般的に容認する方法で動物に危害を加えるよう設計されているかもしれない。例えば、畜産業では工場畜産を支援または強化するようなAIを使用するかもしれない。同様に、研究者は[新たな]動物実験を可能にする技術を生み出すかもしれない。
非意図的-直接的危害：社会に利益をもたらすように設計されたAI技術が、動物を無視したり見落としたりするために、意図せず動物に危害を加えることがある。例えば、水中のゴミを収集するAI装置は、特定の水生種に誤って危害を加える可能性がある。また、AIがミスを犯した場合（例えば、自動給餌装置がそれに依存している動物に十分な餌を提供できない場合など）にも、意図しない直接的危害が発生する。
非意図的-間接的危害： 一般的には有益なAIも、間接的に動物に危害を加えることがある。これは物質的にも（例えば、AIが炭素を排出し、気候変動の一因となる可能性がある）、人間の認識に影響を及ぼす形でも起こりうる（例えば、アルゴリズムシステムが肉食や娯楽のための動物利用という人間中心主義的な偏見を助長する可能性がある）。さらに、AI技術により動物と人間の距離が離れると、動物のニーズを読み解ける人間が減るかもしれない。

著者たちによれば、動物に便益をもたらすAIに投資し、開発しないという選択は、別の種類の危害をもたらす。例えば、AIは研究における動物利用をなくし、植物由来の肉の代替製品を見つける可能性を秘めているが、そのような技術は投資と支援があって初めて実現する。[投資がなければそのような技術を開発する機会を失うことになる。]

著者たちは、AIが動物に危害を加えるかどうかは、こうした技術が開発され規制されるそのときに、誰が意思決定権を握っているのかによって決まると主張している。例えば巨大な畜産企業により開発される畜産技術は、畜産動物擁護団体によって開発される技術とは目的が大きく異なる可能性が高い。そのため、擁護者たちがAI分野で積極的な役割を果たし、動物と彼らのニーズを代弁することが必要なのだ。

AIが人間や動物にもたらす可能性のある危害の全容を社会に認識させ続けるために、著者たちは、専門家が動物福祉に取り組む具体的なAI原則を設計すること、動物をAIガイドラインに含めること、AIシステムを対象とした法律や規制で動物福祉に取り組むことを提言している。

※本記事はこの記事の最下部にある論文のFaunalyticsのリサーチャーによる要約を、同団体の許可を得て翻訳したものです。
https://faunalytics.org/how-might-ai-harm-animals/

原文タイトル：Harm to Nonhuman Animals from AI: a Systematic Account and Framework

論文著者：Coghlan, S. & Parker, C.

公開日： 2023/01/01

論文URL：https://doi.org/10.1007/s13347-023-00627-6

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