脆弱なデータ当事者から脆弱化するデータ実践へ：プラットフォーム化された生活のAIベース分析における「保護のパラドックス」を切り拓く

Abstract

この論文は、「脆弱性」をデータ当事者に本質的に備わった静的な属性として理解する発想から、それがデータ実践によって能動的に“実現される”ものとして捉え直す概念的転換をたどる。欠落データや対抗データに焦点を当てる反省的な倫理枠組みとは異なり、プラットフォーム化された生活に内在する「豊富さ（abundance）」の条件—ほぼ尽きることのないデータ点の集積がすでに存在している文脈—を扱うことで、倫理的な課題を、研究者がその既存のデータの塊にどう作用するかという選択へと移す。データサイエンスの倫理的な完全性は、「誰が対象か」だけでなく、「技術的パイプラインが“脆弱”な個人を、さらに不安定化し得るデータ当事者へと変換していく方法」にも依存すると論じる。本主張は、AI4SG（AI for Social Good）の事例—記者が、収益化されたYouTubeの“ファミリーヴログ”における子どもの存在を定量化するために、コンピュータビジョンの利用を求め、それを規制のためのアドボカシーに用いる—を通して展開される。この事例は「保護のパラドックス」を明らかにする。すなわち、脆弱な当事者を守るためのデータ駆動型の取り組みが、意図せずして新たな形の計算上の露出、還元主義、そして抽出（搾取）を課してしまうことがある、という点である。本稿では、この要請を出発点として、AIパイプラインの方法論的な分解を行い、粒度の細かい技術的意思決定が倫理的にどのように“構成的（constitutive）”であるかを示す。さらに、こうした洞察を研究倫理へと翻訳するための、反省的な倫理プロトコルを提案する。プロトコルは、4つの重要なジャンクション—データセット設計、運用化、推論、そして公開・共有（dissemination）—に基づいて構成され、意図の良さが新たな抽出や露出へと滑り落ち得る局面における技術的問いと倫理的緊張を特定する。意思決定の各ポイントにおいて、プロトコルは4つの横断的な「脆弱化要因」（exposure, monetization, narrative fixing, algorithmic optimization）を切り抜けるための具体的なプロンプトを提示する。無批判に...（以下省略）