[論文レビュー] Navigating Incommensurability Between Ethnomethodology, Conversation Analysis, and Artificial Intelligence

Stuart Reeves|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2022

Interpreting and Communication in Healthcare被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、エトノメソドロジー（EM）と会話分析（CA）および人工知能（AI）分野との間における概念的・学術的不条理性を検討し、慎重で内省的な関与の必要性を主張する。EMとCAの研究者が、AIの認識論的仮定を的確に把握し、その手法を単なる道具として利用するのを避け、代わりに状況的で相互作用的な実践を前面に押し出すことでAI分野に貢献すべきであると提言する。これにより、倫理的かつ方法論的に基盤づけられたAI開発のためのリスクと機会が生じる。

ABSTRACT

Like many research communities, ethnomethodologists and conversation analysts have begun to get caught up -- yet again -- in the pervasive spectacle of surging interests in Artificial Intelligence (AI). Inspired by discussions amongst a growing network of researchers in ethnomethodology (EM) and conversation analysis (CA) traditions who nurse such interests, I started thinking about what things EM and the more EM end of conversation analysis might be doing about, for, or even with, fields of AI research. So, this piece is about the disciplinary and conceptual questions that might be encountered, and -- in my view -- may need addressing for engagements with AI research and its affiliates. Although I'm mostly concerned with things to be aware of as well as outright dangers, later on we can think about some opportunities. And throughout I will keep using 'we' to talk about EM&CA researchers; but this really is for convenience only -- I don't wish to ventriloquise for our complex research communities. All of the following should be read as emanating from my particular research history, standpoint etc., and treated (hopefully) as an invitation for further discussion amongst EM and CA researchers turning to technology and AI specifically.

研究の動機と目的

• エトノメソドロジー（EM）と会話分析（CA）が人工知能（AI）と重なり合う傾向が高まる中で、概念的不条理性のリスクを認識し、それに対処すること。
• EM/CAとAI研究コミュニティ間の意味のある協働を妨げるか歪める可能性のある学術的・認識論的対立を特定すること。
• EMおよびCA研究者が、AI開発における自らの役割を批判的に検討し、AIフレームワークを無批判に受け入れるのを避けるよう促すこと。
• EMおよびCAが、相互作用の秩序と実務的推論に注目することで、より倫理的かつ文脈的根拠に基づいたAIシステムの構築に貢献する可能性を強調すること。
• EMおよびCAコミュニティ内での技術およびAIとの関与について、継続的な対話を促す招待として議論を整理すること。

提案手法

• EMおよびCAの概念的枠組みをAIと関連付けて検討するため、批判的ディス course分析および内省的メソドロジー的探求を用いる。
• 著者の研究歴および立場に基づき、分析を個人的ではあるが、分野全体に代表される介入として位置づける。
• AI、EM、CAに関する既存の文献に言及し、概念的相違点と一致点を特定する。
• 科学哲学における「不条理性」の概念を応用し、EM/CAとAI研究伝統の間の基礎的仮定の違いを分析する。
• AIの技術的・規範的枠組みと関与する際の、方法論的自己認識と批判的距離の重要性を強調する。
• CAおよびEMが実務的推論と社会的秩序にこだわる核心的コミットメントを守るよう重視する、責任ある関与のフレームワークを提言する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エトノメソドロジーと会話分析の基礎的仮定は、人工知能研究のそれらとどのように異なるか？
• RQ2 EMおよびCA研究者がAI開発に参加する際に、概念的不条理性がもたらすリスクは何か？
• RQ3 EMおよびCAは、人間とコンピュータの相互作用分野において、AIシステムの設計および評価にどのように意味のある貢献ができるか？
• RQ4 EMおよびCA研究者が、AI駆動の研究アジェンダの中で、その手法を道具化するのをどう避けられるか？
• RQ5 EMおよびCAが、状況的で実務的推論と社会的秩序を重視する姿勢を守りつつ、AIをどのように形作る機会があるか？

主な発見

• 本稿は、エトノメソドロジーと会話分析の認識論的基盤と人工知能のそれらとの間に顕著な概念的不条理性が存在することを特定した。特に、知識、実践、社会的秩序に関する見解の違いが顕著である。
• AIの手法を無批判に採用することは、CAおよびEMが実務的推論と相互作用的秩序の分析にこだわる核心的コミットメントを歪めるリスクを伴うと警告している。
• 著者は、AIと関与する際、EMおよびCA研究者が方法論的自己認識を保つ必要があると主張し、技術的・単純化的枠組みに巻き込まれるのを避けるべきだと強調している。
• 本稿は、EMおよびCAが、人間の相互作用の状況的・身体的・文脈に敏感な性質に焦点を当てるという点で、主流のAIに欠けている要素を補完することで、AIに貢献できると提言している。
• EMおよびCAが、医療分野や人間とコンピュータの相互作用分野において、より倫理的かつ文脈に配慮したAIシステムの構築に貢献する可能性があると強調している。
• 著者は、AIが危険と機会を併せ持つ一方で、今後の道のりはEMおよびCAコミュニティによる意図的で、批判的かつ自己内省的な関与を必要とすると結論づけている。