５年前に発生したUberの自動運転車による致命的な事故は、現在も解決が必要な人工知能の職場に関する問題を明らかにしました

５年前のUberの自動運転車の致命的事故は、現在の人工知能職場の問題を明らかにした

金曜日の夜、多くの人々がログオフして暑い夏の週末を楽しむ中で、AIが直接現実の物理的な害に関与した場合の責任を負うのは誰かという歴史的な法的事件が、5年の歳月を経てようやく終結しました。

2018年、アリゾナ州テンペで歩行者をはねて死亡させた自動運転のUberテスト車の運転手であるラファエラ・バスケスは、危険行為の1件で有罪を認めました。マリコパ郡裁判所のデビッド・ガーバリーノ判事は、この申し出を受け入れ、バスケスに3年間の監督付きの執行猶予刑を科し、この事件を終結させました。バスケスは元々、過失致死の罪で起訴されており、最高8年の禁錮刑が科される可能性がありました。

この事故は、自動運転車が関与した最初の死亡事故であり、エレイン・ハーズバーグさんが自転車を押して道路を横断中に死亡しました。この事件は、Uberとバスケスがそれぞれ責任を逃れようとし、先例のない状況について多くの疑問を呼び起こしました。この世界では、人間の労働者がますますAIマシンを監視し、アルゴリズムから指示を受け、企業のエンジニアが構築した不完全なAIシステムの最前線に立つ中で、責任がどのように分担されるべきかという点です。

事故が最初に起きたとき、バスケスはUberが彼女を支持すると思っていました。昨年Wired誌に掲載された詳細なインタビューによると、彼女は急成長している産業に本当に興奮し、自分自身を会社の誇りある管理者と考えて、自社の自動運転車を監視する仕事をしていました。カリフォルニアがUberの車両の登録を取り消した後、シリコンバレーの企業からビジネスを引き込むために制限を緩めていたアリゾナは、Uberのオンロードテストプログラムにとって最近まで避難所でした。検視官は公式にハーズバーグさんの死を事故として扱い、Uberは最初はバスケスに弁護士を提供しましたが、Wiredによれば、彼女の上司とのやり取りは「慰めから不安に変わった」とのことです。

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バスケスの運命は、調査が彼女の個人用の携帯電話が事故の瞬間にテレビ番組「The Voice」をストリーミングしていたことを明らかにした時に本当に変わりました。ダッシュカムの映像も、衝突の直前に彼女が下を向いていることを示しており、警察の分析では、バスケスが間に合って車を制御できた可能性があり、事件は「完全に回避可能だった」と判断されました。

この事件は審理にはならなかったものの、バスケスの弁護側は、彼女の雇用主に責任を求める主張で満たされていました。法廷文書によると、バスケスは視聴していなかったが「The Voice」を聴いていただけであり、これはUberのガイドラインに許可されていたと主張しました。下を向いていたのは、作業用デバイスのSlackメッセージをリアルタイムで確認するためであり、これは元々2人のオペレーターが担当していたが、Uberは最近、すべての車両に2人のテストオペレーターを必要とする要件を撤回し、バスケスのような予備のドライバーを単独で働かせるようになっていました。これにより、オペレーターが運転システムのフィードバックを入力する方法を含め、仕事のダイナミクスが変わり、同じ道を孤独に走り回る長時間のシフトが発生するようになりました。

バスケスの公判前の弁護のもう一つの重要な部分では、彼女の弁護士は、国家運輸安全委員会の判決を引用し、車がハーズバーグさんを歩行者として認識できなかったためにブレーキが効かなかったと結論付けました。委員会はまた、Uberが「不十分な安全文化」を持ち、テストオペレーターの間で「自動化の疎かさ」を防げなかったと指摘しました。自動化されたシステムの監視を担当する労働者が機械を十分にコントロールしていると信じて注意を怠るという、よく知られた現象です。さらに、この事故の数日前に、同社の元オペレーションマネージャーが自動運転カー部門での安全慣行の問題のパターンについて告発を行いました。

「この話は、AIに関連する事故がしばしば『多くの手の問題』であり、さまざまなエージェントが責任を共有していることを再び強調しています」と、技術倫理と哲学の専門家であるデルフト工科大学のフィリッポ・サントーニ・デ・シオ教授は述べています。彼は以前、この事件について執筆しています。

「Uberや規制当局は法的調査から明確に責任を免れたとはいえ、彼らはエレイン・ハーズバーグさんの死に対して明らかに大きな道義的責任を負っています」と彼は付け加えました。

産業全体で急速にAIを統合していく中で、人間の労働者が彼らが作成に関与しなかったAIシステムと共に働き、指示を受ける場合に生じる道徳的、倫理的、およびビジネス上の問題を探求する必要が迫っています。

先週、ペンシルベニア州の民主党の上院議員ボブ・ケーシーは、人工知能（A.I.）が労働者の権利をめぐる次のフロンティアになると主張し、職場での技術の規制を目的とした2つの法案を提出しました。1つは「ノーロボットボス法」と呼ばれ、企業が雇用に影響を与える意思決定に自動化およびアルゴリズムシステムを使用することを禁止するものであり、もう1つはA.I.による職場監視を対象としています。これらの法案は、バスケスさんのような状況とは直接関係していません（ただし、Uberのアルゴリズムによるライドシェアドライバーや企業の従業員には影響を与える可能性があります）、しかし、議会、EU、および世界中の他の政府が職場およびそれ以上の範囲でA.I.の規制を検討しているもののほんの一部に過ぎません。A.I.の時代の労働者の権利は、現在のハリウッドストライキでも中心的な問題となっており、俳優たちは契約に含まれる条項に対抗して闘っています。その条項は、スタジオが1日の労働に対して報酬を支払い、A.I.を使用して無期限に彼らの肖像を複製することを許可するものです。

「法的な紛争は終わったとしても、倫理的および政治的な議論は始まったばかりです」とサントーニ・デ・シオ氏はバスケスさんの事件について述べました。

さて、ここでは今週のA.I.ニュースの残りをお伝えします。

Sage Lazzarosagelazzaro.com

A.I.ニュース

GoogleがA.I.言語モデルにトレーニングされたRT-2ロボットモデルを発表。これはニューヨーク・タイムズによるとのことで、RT-2プラットフォームを搭載した一本腕ロボットがプレビューされました。デモンストレーションでは、ロボットは「絶滅した動物を選んでください」と指示された際に、動物のフィギュアの中から恐竜を正しく選択するなど、推論と即興を必要とするさまざまなタスクを成功裏に遂行しました。従来、エンジニアはロボットに機械的なタスクを実行させるために明示的な指示のリストをプログラムすることがありましたが、これによりロボットはタスクを遅くかつ一度に1つずつ学ぶしかありませんでした。しかし、インターネットのテキストと画像に基づいてトレーニングされたRT-2は、ロボットが自ら新しいタスクを学ぶことを可能にする大規模な言語モデルの最新の進歩を利用しています。

バイデン大統領、中国でのA.I.投資を制限する意向。これについてはブルームバーグが報じており、ジョー・バイデン大統領が8月中旬までに中国へのアメリカの重要な技術投資を制限する大統領令に署名する予定であると報じています。この大統領令は人工知能、半導体、および量子コンピューティングに焦点を当て、一部の取引を禁止することが予想されていますが、既存の取引には影響を与えないものとされています。

規制強化によりNvidiaのA.I. GPUの価格が中国で急騰。米国が中国との技術交換を取り締まる中、NvidiaのA.I. GPUは1台あたり7万ドル以上で販売されており、米国での価格の2倍以上になっているとTom’s Hardwareが報じています。それも、入手可能な場合に限ります。A.I.クラスターの大部分がNvidiaのGPUに基づいているため、システムの拡張に必要なユニットを必要とする企業からの需要が高まっています。

法科大学、ChatGPTおよび他の生成型A.I.を入学申請に使用可能に。アリゾナ州立大学のサンドラ・デイ・オコナー法科大学は、志願者が生成型A.I.を使用して入学申請書を作成することを許可しました。ディーンのステイシー・リーズ氏は、これは彼らの「ツールボックスの一部」としてのみのものであり、多くの志願者がすでに専門のコンサルタントからの支援を受けている一方で、生成型A.I.は広く利用可能であると述べました。ChatGPTなどのツールを申請書に使用する志願者は、専門のコンサルタントからの支援を受けた場合と同様に、A.I.を使用したことと情報が真実であることを証明する必要があります。この決定は、最近のミシガン法科大学の別の決定とは逆であり、志願者が入学にA.I.を使用することを明示的に禁止していました。

A.I.研究に注目

トランスフォーマーの後は何が来るのか。現在のA.I.の進歩の津波は、特に1つのイノベーションに負うところが大きいです。それがトランスフォーマーです。Googleの2017年の研究論文で最初に記述されたこのタイプのニューラルネットワークモデルは、その前の技術をほぼ完全に追い越し、BERTからOpenAIのさまざまなGPTモデルまで、ほとんどすべての主要な機械学習モデルの基盤となっています。ここで、「T」はトランスフォーマーの略です。今、スタンフォードの研究者たちは、より効率的な性能を提供しながら、計算量が多く（そして高価な）トランスフォーマーアプローチの代替案を探しており、その新しい研究分野を「モナークミキサー」と呼んでいます。彼らの技術を用いてBERTを再トレーニングする実験では、トランスフォーマーの主要な要素をモナーク行列で置き換えるという手法を用いましたが、研究者たちは「かなり優れた結果を得ることができました。パラメータが少なくても」と述べています。これはまだトランスフォーマーが廃れることを意味するものではありませんが、次の段階となる可能性を秘めた興味深い始まりです。研究ブログはこちらで読むことができます。

ANBLE ON A.I.

Googleのイギリスの社長は、正確な情報を得るためには、そのチャットボット「Bard」を信頼できないと述べています- Prarthana Prakash

マッキンゼーによると、生成的な人工知能は労働力を変革し、2030年までに米国経済の労働時間の30%を自動化し、1200万の仕事の切り替えを強いると言われています- Paolo Confino

MicrosoftのCFOであるエイミー・フッドは、人工知能への投資のロードマップを提示しています- Sheryl Estrada

Netflixは、ストリーミングと人工知能がハリウッドを壊滅させる中、年収90万ドルで人工知能の「プロダクトマネージャー」を採用したいと考えています- Chloe Berger

マイクロソフト、Google、そしてOpenAIは、おそらく最初の本格的な人工知能ロビーの設立メンバーになりました。次は、立法者がルールを作成します- Paolo Confino

BRAINFOOD

人工知能と宇宙人。人工知能の外では、先週の衆議院監視委員会でのUAP（未確認異常現象、UFOの新しい言葉）に関する爆弾発言が大衆の関心を集めました。証人は、米国政府がUAP航空機や生物学的物質を保有しており、数十年にわたる墜落回収プログラムを隠蔽している上、それに資金を誤配しているなどの主張を証言しました。

国家安全保障への影響に焦点を当てた聴聞会では、UAPの追跡と研究における人工知能の広範な活用については言及されませんでした。

特に機械学習は、膨大な量のデータの処理と理解に役立ちます。実際に、委員会に尋ねられた際、全員が元米国軍人または情報機関の関係者である3人の証人は、UAPデータの追跡と分析のための中央集権化システムが最優先事項であるべきだと証言しました。

テキサス州に拠点を置く機械学習企業であり、防衛と宇宙のための重要なインフラを開発する政府契約業者であるHypergiantは、UAPの捜索に人工知能を利用しています。同社はCONTACTソフトウェア（Contextually Organized Non-Terrestrial Active Capture Tool）を構築し、衛星によって捉えられた未確認の目撃情報を分類し、分析しています。

別の例として、オープンソースの開発者チームは、自らの手で行動を起こし、最近「Sky 360」というプロジェクトを立ち上げ、20箇所（増え続けています）の監視ステーションを設置し、人工知能を使用して可能なUAPの目撃情報を検出し、分析しています。このシステムは、TensorFlow機械学習プラットフォームを動力源とし、映像フレームの前のフレームとの動きを比較してモーションを検出するコンピュータービジョンを使用しています。

Carnegie Mellon大学のコンピューターサイエンス教授であり、人工知能と計算解析に焦点を当てているラヴィ・スターズルは、視覚、レーダー、音声、テキストデータの分析など、複数の組織がUAPを特定し、特徴付けするための機械学習システムを開発するために個人的に手助けしていると述べています。

NASAもUAPデータの調査に人工知能を使用することを提案しており、実際に同機関は既に人工知能を使用して新しい太陽系外惑星を同定したり、到達が不可能だった火星の一部を探査したりするなど、他の用途でも成功を収めています。NASAが既にUAPの取り組みに人工知能を活用しているかどうかは明確ではありませんが、同機関は今月発表される予定のUAP報告書でこの問いについて明らかにする可能性があります。