見えない巨大システムとしてのAI
現代のAIシステムは、もはや単なる技術ツールではなく、人間の理解を超えた巨大な存在へと変貌しつつある。大規模言語モデルは世界中のサーバで動作し、その判断根拠はブラックボックス化され、影響は地球規模で非同期に現れる。このような技術に対して「誰が責任を負うのか」という問いは、従来の法律や倫理の枠組みでは答えにくくなっている。
哲学者ティモシー・モートンが提唱した「ハイパーオブジェクト論」は、気候変動のような人間のスケールを超えた対象を説明するために生まれた概念だが、近年この理論がAIガバナンスの文脈で注目されている。本記事では、ハイパーオブジェクトの3つの特性――不可視性、非局所性、分散性――に焦点を当て、AIにおける責任の所在がなぜ曖昧になるのか、そしてどのような新しいアプローチが求められているのかを考察する。
ハイパーオブジェクト論の核心：3つの特性
不可視性：全体像を捉えられない存在
ハイパーオブジェクトとは、モートンが2013年の著書で定義した概念で、人間の時間的・空間的スケールを遥かに超えた対象を指す。その最大の特徴は「不可視性」である。ハイパーオブジェクトは巨大すぎるため、単一の観察者がその全体像を把握することができない。
気候変動を例に取れば、我々が日常で経験するのは暑い夏や異常気象といった断片に過ぎず、地球全体としての気候システムを直接知覚することはできない。同様に、AIシステムもそのアルゴリズムの内部プロセスやデータの流れは人間の目には見えず、モデルや解析ツールといった媒介を通じてのみ部分的に可視化される。
この不可視性は、AIガバナンスにおいて深刻な課題をもたらす。ブラックボックス化したアルゴリズムでは、なぜその判断が下されたのか、どのデータが影響したのかを外部から追跡することが困難だ。結果として、AIによる被害が生じても「何が問題だったのか」を突き止めること自体が難しく、責任追及の出発点が見えなくなる。
非局所性：境界を超えて広がる影響
ハイパーオブジェクトの第二の特性は「非局所性」である。これは特定の場所や時間に局在せず、空間的・時間的に広範囲に分散して存在することを意味する。温室効果ガスの排出と気候災害のように、原因と結果が地理的・時間的に隔たっており、直接的な因果関係が見えにくい。
AIもまた非局所的な存在だ。クラウド上の無数のサーバで動作し、学習データは過去から蓄積され、その影響は世界中のユーザーに及ぶ。ある国で開発されたアルゴリズムが、遠く離れた地域で差別的な判断を下すこともあり得る。このとき、被害者と責任主体の間には物理的・法的な距離が存在し、従来の管轄や法体系では対処しきれない問題が生じる。
経済学者ジェイソン・ポッツは、AIが従来の規制システムの概念的・制度的境界を超える空間・時間・複雑性のスケールで動作すると指摘する。非局所的な影響ゆえに、単一の国や組織による規制では不十分であり、多層的で国際的な協調が必要となるが、その実現は依然として困難だ。
分散性：ネットワーク状に広がる責任
第三の特性である「分散性」は、ハイパーオブジェクトが単一の物体ではなく、多数の要素が絡み合ったネットワーク状の集合体として存在することを示す。境界が不明瞭で、明確な始点や終点、中心を定めにくい。
AIシステムはまさにこの分散性を体現している。大規模言語モデルは、インターネット上の膨大なテキストを学習し、無数のノードで計算され、様々なアプリケーションに組み込まれる。その「知能」は一箇所に存在するのではなく、全人類のデジタル文化に埋め込まれた広域ネットワークに分散している。
この分散性は、責任問題において「多数の手の問題」として現れる。AIによる医療事故を考えてみよう。データ提供者、モデル開発者、サービス提供企業、現場の医師など、複数の主体が少しずつ関与している。誰か一人の責任と断定することは難しく、責任がネットワーク全体に拡散・希薄化してしまう。
AIをハイパーオブジェクトとして捉える視座
規制困難な本質的異質性
ポッツは、AIを気候変動やインターネットと同様にハイパーオブジェクトの一種と位置づける。AIは単に規制が難しい対象というだけでなく、従来の規制システムが前提とする「観察可能で境界が明確な対象」とは本質的に異なる存在だという。
従来の規制モデルは、可視化・測定できる現象を前提とし、明確な因果関係と安定した主体像に基づいている。しかしハイパーオブジェクトとしてのAIは、部分的に人間の知覚を越え、因果関係の切り分けが困難で、外部からの制御が効きにくい。ポッツの言葉を借りれば、ハイパーオブジェクトは「境界が曖昧で因果関係が安定せず、責任の単純な帰属を拒む」存在なのだ。
テクノロジー領域への応用事例
AIに限らず、インターネットやブロックチェーンといった技術もハイパーオブジェクトとして理解できる。これらは地球規模の分散性を持ち、明確な中央や全体像がなく、無数のノードに非局所的に存在する。単一の視点からその全体を知覚することは不可能だ。
また、コンピュータビジョン技術の研究では、敵対的生成ネットワーク（GAN）が生み出す膨大な合成画像群とそれらを結ぶネットワークをハイパーオブジェクトになぞらえた分析も行われている。デザイン業界でも「AIは組織のあらゆる側面に関わる複合的なハイパーオブジェクトである」との指摘があり、従来の局所的視点では対処できないという認識が広がりつつある。
責任の所在が見えなくなる仕組み
アルゴリズムの不透明性と説明責任の困難
高度なAIの判断プロセスはブラックボックス化しており、外から見えにくい。この不可視性は、結果に対する責任を追及しようにも原因が透明でないという問題を生む。AIの意思決定ロジックや訓練データの影響は、専門家による解析や説明可能性ツール（XAI）を経なければ明らかにならない。
ポッツが指摘するように、ハイパーオブジェクトとしてのAIは制度的な監視や説明責任の枠組みに対して「判読不能」になりがちだ。従来のように可視化・測定できる現象を前提とした規制では対応しきれず、責任が一種の「不可視の状態」に陥る可能性がある。
境界を越えた影響と管轄の問題
AIシステムの影響が非局所的であることは、責任の所在も非局所的に拡散させる。ある企業が開発したアルゴリズムが世界中で利用されると、その判断ミスによる被害は地理的に広範囲に及ぶ。被害者にとって責任主体は遠く離れた存在であり、直接の対話や救済が難しい。
さらに、AIの意思決定は過去の大量データに基づいており、原因と結果が時間的にも空間的にも隔たっている。現行の法律制度は主にローカルな因果関係を想定しているため、こうした非局所的な影響への対応が追いついていない。各国・各組織間の協調や多層的な責任共有メカニズムが必要だが、その確立は容易ではない。
多数の手による責任の希薄化
AIシステムの構築・運用には多数の人間・組織が関与し、AI自体も複数の構成要素からなる。この分散性は「多数の手の問題」として知られる責任の希薄化を引き起こす。技術倫理学者のネッセンバウムらが早くから指摘してきたこの問題は、多くの関係者が少しずつ関与して生じた事態では、誰が責任を負うべきか特定しにくいというものだ。
哲学者アンジェラ・マシアスは「責任のギャップ」という概念を提起した。自律型AIが人間の予測を超えて意思決定を行うため、開発者はもはや結果を完全には制御できない一方で、AIそのものを倫理的主体として責任追及することもできない。結果として、責任が宙に浮いてしまう。
近年の研究では、AIの責任問題は新奇なものではなく、結局は多数の手による古典的問題に還元できるとの指摘もある。しかしAIは極端な分散システムであるため、責任の拡散・希薄化の傾向が特に強いと言える。
新たな責任モデルと倫理的アプローチ
分散モラルとシステム全体の責任
責任の不可視・非局所・分散化に対処するため、批判的な理論家たちは責任概念の再考を提案している。哲学者ルチアーノ・フロリディは「分散モラル」という概念を提唱し、道徳的責任を人間とAIエージェントのネットワーク全体で分担するアプローチを主張する。
これは事故や被害の責任を個別の人間に帰属させるのではなく、システム全体としての手続きや構造に責任を組み込み、集合的・構造的な責任を考えるべきだという方向性だ。科学技術社会論（STS）のブリュノ・ラトゥールも、人間と非人間（技術）を同等に「行為者」と捉えるアクター・ネットワーク理論を提供しており、技術システムにおける責任は本質的に分散的であることを示唆している。
モラル・クランプルゾーンの回避
メディア研究者のマデリーン・エリシュが提起した「モラル・クランプルゾーン（道徳の潰れゾーン）」という比喩は重要な視点を提供する。これは複雑な自動化システムにおいて、最終的な人間オペレーターが過度に責任を負わされる構造を指す。
システム設計上の問題が覆い隠され、人間に責任が集中してしまうこの構造は、「責任の見えない拡散」を示している。AIガバナンスにおける責任を個人の過失ではなくシステム全体の課題として捉える必要性を、この概念は明確に提起している。
内部に組み込まれたガバナンスの必要性
ポッツは、ハイパーオブジェクトとしてのAIに対しては従来型の外部からの規制ではなく、内部に組み込まれたガバナンスが必要だと論じる。参加型の分散型ルール形成や、デジタルに強制される協調メカニズムといったアプローチが求められる。
倫理学者たちも、責任を「見える化」し共有するための設計を提案している。追跡可能な監査ログの整備、説明可能性の確保、関与するステークホルダー全員に分散した責任を負わせる仕組み（多主体による倫理ガバナンス委員会、開発段階からの協調的責任評価など）が具体例として挙げられる。
まとめ：ハイパーオブジェクト時代のガバナンスへ
AIをハイパーオブジェクトとして捉える視点は、従来のガバナンス論が前提としてきた「観察可能で境界が明確な対象」という枠組みの限界を明らかにする。不可視性・非局所性・分散性という3つの特性は、AIにおける責任の所在がなぜ曖昧になるのかを理論的に説明し、新たなアプローチの必要性を浮き彫りにする。
責任問題への対処には、個人の過失追及から集合的・構造的責任へのシフト、国際的な協調メカニズムの構築、システム設計段階からの倫理的配慮の組み込みなど、多層的なアプローチが求められる。AIの不可視なリスクを可視化し、非局所に広がる影響をグローバルに調整し、分散した責任を包括的に管理するガバナンス論として、ハイパーオブジェクト論は重要な理論的基盤となり得る。
この視座は現時点では萌芽的だが、今後のAI倫理・ガバナンス研究において、人間のスケールを超えた技術と向き合うための哲学的・実践的フレームワークとして発展していくことが期待される。
コメント