[論文レビュー] Towards an Environmental Ethics of Artificial Intelligence

Nynke van Uffelen, Lode Lauwaert+2 more|ArXiv.org|Dec 19, 2024

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、環境正義の原則—分配的正義、手続的正義、認識の正義—をAI設計に統合することで、AIのための環境的倫理枠組みを提唱する。著者は、倫理的なAI開発が非人間的実体への生態的影響を考慮すべきであり、エネルギー消費、意思決定の公平性、制度的規範に基づいて、AIシステムが環境的に正当化可能かどうかを評価する基準を提示する。

ABSTRACT

In recent years, much research has been dedicated to uncovering the environmental impact of Artificial Intelligence (AI), showing that training and deploying AI systems require large amounts of energy and resources, and the outcomes of AI may lead to decisions and actions that may negatively impact the environment. This new knowledge raises new ethical questions, such as: When is it (un)justifiable to develop an AI system, and how to make design choices, considering its environmental impact? However, so far, the environmental impact of AI has largely escaped ethical scrutiny, as AI ethics tends to focus strongly on themes such as transparency, privacy, safety, responsibility, and bias. Considering the environmental impact of AI from an ethical perspective expands the scope of AI ethics beyond an anthropocentric focus towards including more-than-human actors such as animals and ecosystems. This paper explores the ethical implications of the environmental impact of AI for designing AI systems by drawing on environmental justice literature, in which three categories of justice are distinguished, referring to three elements that can be unjust: the distribution of benefits and burdens (distributive justice), decision-making procedures (procedural justice), and institutionalized social norms (justice as recognition). Based on these tenets of justice, we outline criteria for developing environmentally just AI systems, given their ecological impact.

研究の動機と目的

• 主流のAI倫理において無視されてきたAIの環境的影響に対する倫理的見過ごしを是正すること。
• バイアスやプライバシーといった人間中心の懸念を超えて、生態系や動物といった非人間的実体を含めたAI倫理の拡張。
• 環境正義理論を用いて、AIシステムの生態的結果に基づき、評価する枠組みの開発。
• 環境的害悪を最小限に抑え、生態的公平性を促進するAIシステムの設計に役立つ実務的基準の提供。
• AIガバナンスおよび開発実務に、分配的正義、手続的正義、認識の正義を統合すること。

提案手法

• 環境正義の文献を基盤とし、本稿は三つの柱を特定する：分配的正義（環境的負担と利益の公平な分配）、手続的正義（包摂的意思決定プロセス）、認識の正義（多様な生態的価値の尊重）。
• 著者らは、AIシステムのライフサイクル全体（学習から展開まで）にわたり、これらの三つのカテゴリーを適用して環境的影響を評価する。
• 生態的結果を倫理的意思決定フレームワークに組み込むことで、AI設計に向けた評価基準のセットを構築する。
• 本研究手法は概念的分析と規範的推論を含み、倫理理論を基に技術的および政策的提言を導く。
• 実世界のAI開発シナリオに本枠組みを適用し、環境的公平性と持続可能性を評価する。
• 本アプローチは、生態的考慮が体系的に扱われるよう、ステークホルダーの参加と制度的責任を強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIシステムの開発または展開が、その環境的影響を踏まえて倫理的に正当化できるのはいつか？
• RQ2 環境正義の原則をAIシステムの設計およびガバナンスにどのように実務化できるか？
• RQ3 生態系や動物といった非人間的実体は、AIの倫理的評価においてどのような役割を果たすか？
• RQ4 AI意思決定における手続的公平性を、生態的ステークホルダーを含めた形に拡張するにはどうすればよいか？
• RQ5 AI開発における既存の制度的規範は、生態的相互依存性をどのように認識していないか？

主な発見

• 特にエネルギーおよび資源消費に起因するAIの環境的影響は、現在のAI倫理議論においてあまり検討されていないが、重大な倫理的懸念である。
• AI倫理に環境正義を統合することで、動物や生態系といった非人間的実体を含む、より広範な倫理的視野が可能になる。
• AIにおける分配的正義は、コミュニティおよび生態系にわたる環境的コストと利益の公平な分配を評価することを要請する。
• AIにおける手続的正義は、AIの展開および設計に関する意思決定に生態的ステークホルダーを含む包摂的プロセスを求める。
• 認識の正義は、AIガバナンスにおいて自然の内的価値および生態的相互依存性を認識する制度的規範を求める。
• 提示された枠組みは、生態的持続可能性および公平性に基づくAIシステムの評価に規範的基盤を提供し、倫理的設計のための基準を提示する。