[論文レビュー] Collecting the Public Perception of AI and Robot Rights

Gabriel Lima, Changyeon Kim+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 4, 2020

Psychology of Moral and Emotional Judgment参考文献 41被引用数 46

ひとこと要約

1270 のオンライン参加者（164 の再現を含む）を対象に、AI/ロボットに関する 11 の潜在的権利を調査し、誤解を打ち消す介入が態度を変えるかを検証する。一般的には反対だが、残虐な扱いと処遇に対する権利には支持が見られ、介入から顕著な立場変化が生じる。

ABSTRACT

Whether to give rights to artificial intelligence (AI) and robots has been a sensitive topic since the European Parliament proposed advanced robots could be granted "electronic personalities." Numerous scholars who favor or disfavor its feasibility have participated in the debate. This paper presents an experiment (N=1270) that 1) collects online users' first impressions of 11 possible rights that could be granted to autonomous electronic agents of the future and 2) examines whether debunking common misconceptions on the proposal modifies one's stance toward the issue. The results indicate that even though online users mainly disfavor AI and robot rights, they are supportive of protecting electronic agents from cruelty (i.e., favor the right against cruel treatment). Furthermore, people's perceptions became more positive when given information about rights-bearing non-human entities or myth-refuting statements. The style used to introduce AI and robot rights significantly affected how the participants perceived the proposal, similar to the way metaphors function in creating laws. For robustness, we repeated the experiment over a more representative sample of U.S. residents (N=164) and found that perceptions gathered from online users and those by the general population are similar.

研究の動機と目的

• 将来の自律AIとロボットに適用され得る 11 の潜在的権利に関するオンラインの公的認識を評価する。
• 誤解を打ち消す介入が人々の AI/ロボット権利に関する見解を変えるかを検証する。
• 提示形式、エージェントのタイプ、Autonomy レベルが権利の認識に与える影響を調べる。
• オンラインの MTurk 結果と、人口統計的に代表的な米国サンプルとを比較して頑健性を評価する。

提案手法

• 11 の権利を宣言文として提示し、参加者に間接的・直接的・明示的の表現スタイルをランダム化して提示する設計。
• AI/ロボットの身体を有する／無いの2つのエージェント形態と、完全自律かどうかの2つの自律性レベルを使用。
• 誤解を打ち消す介入設計を 4 種類（規範的／記述的／非人間／人間）それぞれ 6～9 個の視覚カードを用いて実施。
• 注意喚起と時間制御により参与を促し、MTurk（US）から有効回答として N=1270 を得る。
• クロスサンプルの頑健性を検証するため、人口統計学的に代表的な米国サンプル（N=164）を収集。
• 結果には 11 の権利に対する事前の立場と事後の立場、立場変化、効果量（Hedge’s g）を含む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 未来の AI およびロボットに適用され得る 11 の権利に関するオンラインの公的認識はどうなるか？
• RQ2 一般的な誤解を打ち消す介入はこれらの認識を意味のある形で変えることができるか？
• RQ3 エージェントのタイプ、自律性、表現スタイルは立場変化にどのような影響を与えるか？
• RQ4 オンライン（MTurk）参加者の認識は、人口統計学的に代表的なサンプルと一致するか？

主な発見

• オンラインの参加者は、AI/ロボットにほとんどの権利を付与することに対して一般に反対する一方で、残虐な刑罰と処遇に対する権利には支持が見られた。
• 非人間の介入設計が権利を横断して最も大きな立場変化を生み出した（g = 0.440; μ_sc = 0.408）。
• 契約、訴える権利、資産を保有する権利は、非人間デザイン下で最大の立場変化を示した（g = 0.442, μ_sc = 0.582; g = 0.439, μ_sc = 0.598; g = 0.421, μ_sc = 0.546）。
• エージェントを完全自律として明示的に提示すると、立場変化がわずかに増加した（g = 0.134）。
• 介入の読み取り時間が長いほど立場変化が大きくなる傾向があり、初期の NARS スコアが高いほど変化が大きくなる。
• 代表的な米国サンプル（N=164）での再現は、MTurk のオンラインサンプルと同様の傾向を示した。