【第20話】AIに偏見はあるのか？公平性と差別をめぐる問いに向き合う

AIの便利さと不安

「AIって便利そうだけど、なんだか怖い気もする」——そんなふうに感じたことはないでしょうか。最近では、ニュース記事やSNSの投稿、さらには就職活動の選考まで、さまざまな場面でAIが使われるようになっています。でも、その裏側で「AIが差別を助長してしまうことがある」と聞くと、少し不安になりますよね。

たとえば、ある企業が採用にAIを導入したところ、なぜか女性や高齢者の応募者が不利になっていたという事例があります。これは偶然ではなく、AIが“学んだ”データに偏りがあったためです。私たち人間の社会にある先入観や偏見を、そのままAIが引き継いでしまった結果なのです。

AIの偏見の原因

そもそもAIとは、「人工知能（Artificial Intelligence）」の略で、人間のように学び、判断し、行動するコンピュータシステムのことを指します。特に近年注目されているのは「機械学習」という技術で、大量のデータからパターンを見つけ出し、自動的にルールを作っていく仕組みです。

ここで重要なのは、「AIは与えられたデータからしか学べない」という点です。もしそのデータに、人種や性別による偏りが含まれていたらどうなるでしょうか。たとえば過去10年間の採用実績データを使って「理想的な候補者像」を学ばせた場合、その中に無意識の差別や偏見が含まれていれば、それを“正しい傾向”として覚えてしまいます。

さらに厄介なのは、AIはその偏見をただ受け継ぐだけでなく、それを強めてしまうこともあるという点です。たとえば検索エンジンやSNSでは、「よくクリックされる情報」が優先的に表示されます。その結果、一部の偏った意見ばかりが目立つようになり、多くの人がそれを“普通”だと感じてしまうことがあります。こうしてAIによる情報提供が、人々の認識にも影響を与えていく——つまり、知らず知らずのうちに社会全体へと偏りが広がっていく可能性があるのです。

公平性への取り組み

もちろん、この問題はすでに多くの研究者や開発者によって注目されています。「公平性（フェアネス）」という考え方は、その中心となるキーワードです。たとえば、学習データを使う前にバランスを整えたり、特定の属性（性別・年齢・人種など）による判断材料にならないよう工夫したりする方法があります。また、結果として出力された内容についても、「この判断にはどんな根拠があるか？」という説明責任（説明可能性）を求める動きも強まっています。

ただし、公平性とは一筋縄ではいかない概念でもあります。「すべて平等に扱う」ことと「それぞれの違いを尊重する」ことは、ときに矛盾するからです。現実世界でも、人によって必要なサポートや背景事情は異なります。それらを無視して“同じように扱う”だけでは、本当の意味で公正とは言えません。このような複雑さゆえに、公平なAIづくりには技術だけでなく倫理的な視点も欠かせないと言われています。

私たち自身への問い

こうした話題になると、「じゃあAIなんて使わないほうがいいんじゃないか」と思う方もいるかもしれません。でも大切なのは、“何が問題なのか”を知った上で、“どう付き合っていくか”を考えることではないでしょうか。

結局のところ、AIは人間社会から生まれ、人間社会の価値観や歴史を映し出す鏡でもあります。その鏡に映ったものを見ることで、私たちは自分たち自身にも問い直す機会を得られるとも言えるでしょう。「どんな社会でありたいか」「誰も取り残さないためには何が必要か」——そうした問いへのヒントとして、AIとの関係はこれからますます重要になっていきそうです。

技術だけでは解決できない課題

この記事では、AIによる偏見や差別について、その仕組みや背景、公平性への取り組みなどをご紹介しました。一見すると技術的な話題ですが、その根底には私たち一人ひとりの日常や価値観が深く関わっています。

便利さと引き換えに、大切なものまで手放してしまわないように。そんな視点こそが、この時代だからこそ求められている姿勢なのかもしれません。理解することで、不安よりも希望につながる道筋が少しずつ見えてくる——そんなふうに感じてもらえたなら嬉しく思います。