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人工知能（AI）に関して大きく分けて二つの派閥があります。人間のに脳を超えるとき、人間にとって脅威になると主張する派閥と、人間にとって脅威にならないと主張する派閥です。スチュワート・ラッセルは人工知能は人間にとって脅威になると主張する派閥の一人です。スチュワート・ラッセルはカリフォルニア大学バークレー校の人工知能システム研究所（CIS）の所長で、英語では多くの人工知能の著書を執筆しています。

一番新しい著書の”Human Compatible”でスチュワート・ラッセルは人工知能が人類の脅威になる可能性があるという立場から、いかに危害をなくすことができるのか（人間との共存＝Human Compatible）を考察しています。

Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control (English Edition)

• 作者: Stuart Russell
• 出版社/メーカー: Viking
• 発売日: 2019/10/08
• メディア: Kindle版
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スチュワート・ラッセルの主張を簡単にようやくすれば「AIの目的ではなく、人間の目的を達成するようにデザインすべき」です。「じゃあ、人間の目的って何？』ってなりますよね。問題は人間の目的は数億人の個人の中にあり、機械にはないこと。さらに、人間は自分自身の目的も明確ではないことです。

まず、この本では「知能とは何か？」を考察しつつ、AIの歴史をその出発点であるダートマス会議まで遡り振り返ります。これも簡単に要約すると、「知能自体がまだよくわかっていない」ですし、「人間が理解できる範囲内での知能しか再現できていない」です。

単細胞生物の知能は非常に単純で、1) 特定の状況において、2) 何を望み、3) 何を行動するかの三点に要約できます。しかし、単細胞生物は学習ができません。学習にはニューロンとシナプスの神経ネットワークが必要となります。現在のAIは学習できるまで「知能」レベルになってきました。でも、脳の認知レベルはあまりよくわかっていないし、意識レベルは全くわかっていない。

計算スピードだけであれば、コンピューターは人間の脳をすでに凌いでいます。では、なんで現時点で人間と同等のAIが存在しないのか。それは、ハードウェアの問題ではなく、ソフトウェアの問題だとスチュワート・ラッセルは説きます。コンピューターが人間レベルの「知能」を獲得するには複数のブレイクスルーが必要なのだそうです。その代表が、1) 言葉とコモンセンス、2) 世代を超えた学習、3) メンタル行動の管理です。

例えばなのですが、AIの自然言語処理は本を読んで理解するに至っていません。また、複雑な予測（例としてあげているのが二つのブラックホールの衝突予測）はできません。前提とする知識やデータが必要で、膨大なデータから必要な知識を人間のように効率的に取捨選択するには特徴エンジニアリングが必要ですが、まだまだ人間レベルには程遠い状況です。また、新しいコンセプトを生み出すには帰納プログラミングが期待できますが、これも相対性理論のような科学的コンセプトを生み出すには至っていません。

つまり、現時点でAIは個別の人間の能力を凌駕する可能性はあるかもしれませんが、集合体としてのn人間をまだまだ凌駕できません。じゃあ、まだまだ先の話だし、それほど脅威を感じなくてもいいのね？とはいきません。AIが人間を凌駕するのは5年後かもしれないし、500年後かもしれない。そこでスチュワート・ラッセルが提唱するのがAI三原則です。これはTED Talkを観てもらうのが早いかもしれません。

この本はどんな人にオススメか

AIが現時点で何ができて、何ができないの？を知りたい人にはオススメです。どうしてできないのかをかなり詳しく専門家じゃなくてもわかるように説明してくれます。AIがすでにいろいろ誤用されているから、気をつけようね！という事例も紹介してくれています。「工業化が人間から職を奪わなかったように、AIも人間から職を奪わない」がどうして楽観的すぎて、資本家にとって都合のいい見方なのかも解説してくれています。まあ、生産性が上がるは利益が上がると同義語で、利益は労働者ではなく資本家に分配されますからね。これを「グレート・デカップリング」と言います。

ただ、ちょっと冗長的だと感じる部分もありました。AIにある程度興味がある人であれば最初のAIの歴史とかはかなり退屈かもしれません。あと、AIの脅威も映画の中の話っぽさが拭いきれず（実際に映画の例が多い）、あまり脅威に感じませんでした。でも、まあ、すでにAIはたくさん誤用されているわけだから、研究者はちゃんと注意しないといけないんでしょうね。

前回紹介した”Possible Minds”では「人工知能は人間の知能を超えるのか？（技術的にはAGIまたは強いAI）」を様々な観点から考察していました。インテリジェンス（知能）とはどういうことなのか？具体的にどのような状態になればシンギュラリティに到達したと言えるのか（紛らわしいですが厳密に言えばAGIができてもシンギュラリティに到達したとは言えません）？

人工知能が人間と同じレベルに到達した時、人工知能は人間と同様に独立した意識を持ちます。それが人工意識です。独立した意識とは開発した開発者の意識と分離されているという意味です。人工知能が独立した人工意識を持つ時、それは善なのか悪なのか。映画『ターミネーター』みたいな人工知能スカイネットが支配する世界になってしまうのか。映画『her／世界でひとつの彼女』や『ブレードランナー』のレプリカントのように人工知能と恋をすることができるのか？そう言えば、『ブレードランナー』でロイ・バティーを演じた俳優ルトガー・ハウアー がお亡くなりになりましたが、歴史に残る名セリフ「雨の中の涙」のような状況が起きるのでしょうか。っていうか、コンピューターはルトガー・ハウアーのような映画史に残るアドリブができるようになるのか？

そう、もう一つの興味の方向性が「機械は創造できるのか？」です。パロディやパスティーシュではなく、オリジナルを作れるか？「コナン・ドイルを超えるホームズ作品を書けるか？」ではなく、「コナン・ドイルのホームズ作品に比肩するオリジナルのクラシックを生み出せるのか？」です。「ネクスト・レンブラント」ではなく、レンブラント自身になれるか？です。この主題にどっぷりと取り組んだのが数学者マーカス・デュ・ソートイの”The Creativity Code”です。前置きが長くなりました。 

The Creativity Code: How Ai is Learning to Write, Paint and Think

• 作者: Marcus du Sautoy
• 出版社/メーカー: Fourth Estate Ltd
• 発売日: 2019/03/07
• メディア: ペーパーバック
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AGI（強いAI）はチューリング・テストをパスしなければいけません。しかし、マーカス・デュ・ソートイは人工知能がオリジナルを創造するかチューリング・テストではわからないと言います。そこでデュ・ソートイが提唱するのがラブレス・テストです。ラブレス・テストはエイダ・ラブレスから名付けられました。ラブレス・テストで人工知能は全くオリジナルで価値のあるものを創造しなければいけません。そして、その人工知能を開発した開発者にとっても、その創造性はブラックボックスでなければいけません。 

人工知能と創造性のテーマでの先駆者は認知科学者のマーガレット・ボーデンです。デュ・ソートイもボーデンの定義を踏襲しています。それは以下の三種類です。

• 探索型（exploratory creativity）
• 複合型（combinational creativity）
• 変容型（transformational creativity）

この中で探索型と複合型はコンピューターが得意とする分野です。”The Creativity Code”で扱うテーマはコンピューターが苦手とする変容型の創造性です。立花ハジメの「信用ベータ」のようにオリジナル（立花ハジメのスタイル）を模したアルゴリズムは昔からあったわけですが、人間が介在せずにコンピューターだけで自律的にアートが作れるかという話。

The Creative Mind: Myths and Mechanisms

• 作者: Margaret A. Boden
• 出版社/メーカー: Routledge
• 発売日: 2003/09/18
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そもそも、アートとはなんでしょうか？マルセル・デュシャンの『泉』、ジョン・ケージの『4分33秒』が人工知能からアートとして提示された時、私たちは「アート」だと認識できるのでしょうか。ボクはまったく自信が無いです。『銀河ヒッチハイク・ガイド』で世界で二番目に賢いコンピューターのディープ・ソートは「生命、宇宙、そして万物についての究極の疑問の答え」は「42」とはじき出しました。42？え？なにそれ？つまり、アートとは受け手の問題でもあるのです。人工知能のアートはフェイクニュースのようなフェイクアートなのか。人間とは独立した意識が生み出した真にユニークなアートなのか。

銀河ヒッチハイク・ガイド (河出文庫)

• 作者: ダグラス・アダムス,安原和見
• 出版社/メーカー: 河出書房新社
• 発売日: 2005/09/03
• メディア: 文庫
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アートとは自分以外の意識に対するの問いかけでもあります。一種のコミュニケーションですね。それは自発的な表現の欲求です。開発者がアートを作るようにプログラムしたものであれば、それは開発者が生み出したアートであり、人工知能が生み出したアートとは言えないですよね。

この本はどんな人にオススメか

アートに興味がある人にはオススメです。パウル・クレーの『教育スケッチブック』と敵対的生成ネットワーク（GAN）の比較はとても刺激的です。創造と観察のぶつかり合い。

教育スケッチブック (新装版 バウハウス叢書)

• 作者: パウル・クレー,利光功
• 出版社/メーカー: 中央公論美術出版
• 発売日: 2019/08/16
• メディア: 単行本（ソフトカバー）
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ヴィルヘルム・ヴントのヴント曲線（不快と快感の境界線を表す曲線）やゲシュタルト心理学。さらに敵対的生成ネットワーク（GAN）を超える敵対的創造ネットワーク（CAN）など人工知能とアートに関する最前線が紹介されています。

個人的にはなんですが、まずは人間が人工知能を使いこなして新しいアートの地平を広げるのが次のステップなんだと思います。チェスがそうなっていますよね。人工知能がどれだけ面白いものを作ったとしても、それは人工知能を作った人間の産物なんですよ。現在の人工知能は人工意識を持っていないですから。真の意味で人工知能がアートを自分の意思で生み出すのは、シンギュラリティーを迎えて、人工意識を持つ人工知能が生まれてからになるでしょうね。

そして、それはブライアン・イーノのシーニアス（個人ではなく集合的な天才。シーンから生まれるジーニアスという意味）のようなモノになるんでしょうね。

宇宙旅行に空飛ぶ自動車。昔から未来予想は夢がありますが、実現するかどうかはわかりません。ある種の思考実験ですよね。人口知能がどこまで人間に近づくのか、人間を超える存在になるのか。人工知能に関する議論も同じです。昔の少年雑誌の未来予想と現在の人口知能に関する議論は、「こうなったらいいな」な夢の話か、「科学的に考えるとこうなるはずだ」な論理なのか手法の違いですね。

当然ながら人工知能に関する未来予想はたくさん出版されているのですが、今回紹介するのはエッジ財団（Edge Foundation）の創設者であるジョン・ブロックマンがまとめた”Possible Minds”です。

POSSIBLE MINDS

• 作者: JOHN BROCKMAN
• 出版社/メーカー: Penguin Press
• 発売日: 2019/02/19
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エッジ財団は1981年からはじまったニューヨークのリアリティー・クラブ（The Reality Club）と言う知識人が集まるサロン（日本のインフルエンサーが集金マシンとして運営している「オンラインサロン」とは全く性質が違います）からはじまっています。この集まりにはダニエル・カーネマンやスティーブン・ピンカーだけでなく、アイザック・アシモフなども参加していたようです。

ジョン・ブロックマンのイントロダクションでは前衛音楽家のジョン・ケージなどのプロジェクトの振り返りなどもあり著者の幅広さを予感させます。実際にジューディア・パールのようなAI畑の人たちだけでなく、セス・ロイドやデイヴィッド・ドイッチュのような量子コンピューターの人たちやスティーブン・ピンカーのような心理学者、ダニエル・デネットのような哲学者まで寄稿しています。面子はマーティン・フォードが編集した”Architects of Intelligence”と被る人たちも多いのですが、こちらは業界人が集まったので幅の広さはないですね。

Architects of Intelligence: The truth about AI from the people building it (English Edition)

• 作者: Martin Ford
• 出版社/メーカー: Packt Publishing
• 発売日: 2018/11/23
• メディア: Kindle版
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内容的にはとても刺激的です。実はスチーム・パンク小説が好きで、アナリティカル・エンジンとか大好物です。サイバネティックから振り返っているので、ノーバート・ウィーナーだけでなく、アラン・チューリング、フォン・ノイマンなんてどの記事でもよく出てきます。科学歴史家ジョージ・ダイソンのアナログコンピューターとしての人工知能とかすごく納得してしまいました。

ノーベル賞を受賞した物理学者のフランク・ウィルチェックも物理学の観点から人間は意識を人工的に作れると主張します。そもそも人間の意識はモノから生まれる。人間はモノを作れる。故に、人間は意識を作れる。現時点で人間の知能は人工知能を上回るが、それは一時的なリードであって、潜在的に人工知能は人間の知能を上回ると言います。

この本はどんな人にオススメか

知的刺激を求めている人にはオススメです。人工知能をテーマとしていますが、それを様々な方向で知的に切り込んでいく様は本当に刺激的です。日本の「知識人」の方々は感覚で話をするのでポエム的な未来予想が得意なのですが、ここで集まっている知識人は科学的なアプローチなので、その知識と論理が強力です。当たるも八卦、当たらぬも八卦は変わらないのですが、実現には明確な意思と方向性、さらに科学的なアプローチが必要です。実現は100年後なのかもしれませんが。

無神論者でモノから生まれる意識の支持者で量子コンピューターのパイオニアであるデイヴィッド・ドイッチュが世代を超えた情報伝達であるミームやトランスミッション・フィデリティーに言及するのは、人工であろうが天然であろうが、それが知識や文明そのものだからなんですよね。そして、それこそがアナログコンピューターであると。

幼年期からの英才教育。タイガー・ウッズやチェスのポルガー姉妹のように特定の分野を小さなころから徹底的にやりこんだ天才たちを例にとって、専門教育に取り組むケースがあるようです。さらに、マルコム・グラッドウェルの『天才! 成功する人々の法則（原題：Outliers）』（本当にダサい日本語訳タイトルだ！）で有名になった一万時間の法則（何かに秀でた人は、その分野で一万時間を使っている）も相まって、なるべく専門分野を決めて、それに集中する傾向に拍車がかかりました。その傾向に異議を唱え、むしろ幅広いスキルを手に入れたほうが何かを成し遂げる可能性が高いと唱えているのが今回紹介する書籍”Range”です。

この本を書いたデヴィッド・エプスタインはローレンス・レッシグの”America, Compromised”のなかで少し触れられていたProPublicaで調査報道を務める記者ですが、もともとは雑誌『スポーツ・イラストレイテッド』などスポーツ記者でした。本書のタイトルである”Range”は「幅広さ」を意味しますが、彼自身も幅広いキャリアを持っているようです。

Range: Why Generalists Triumph in a Specialized World (English Edition)

• 作者: David J. Epstein
• 出版社/メーカー: Riverhead Books
• 発売日: 2019/05/28
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マルコム・グラッドウェルが紹介した一万時間ルールでは、専門的なことに時間を費やすと、その分野で頭角を現す可能性が高いと言っています。しかし、幼少期にはサンプリングピリオドという何でもやる期間が重要だとわかってきているそうです。代表的な例はW杯で優勝した2014年ドイツのサッカーチームで、22歳以降に専門的な組織サッカートレーニングを受けた選手が多かったそうです。

このほかにもトム・ブレイディ（フットボールの前に野球でドラフト入り、野球、フットボール、バスケットボール、空手のどれを専門にするか悩んでいた）ニック・フォールズ（大学までフットボールとバスケットボールのどちらを選ぶか悩んでいた）、エステル・レデツカ（スキーとスノーボードの両方で金メダル。その前はビーチバレーボールとウィンドサーフィン）やワシル・ロマチェンコ（様々なスポーツをやって、最終的にボクサーになる）などの例を挙げています。さすがに元スポーツ記者！

ポリマスの時代

この傾向はスポーツに限らず、ビジネスでも同じだそうです。マーク・ザッカーバーグは「若い人たちは単純によりスマートだ」といいましたが、実際には50代の起業家は30代の企業かと比べて2倍の成功している実績があり、急成長しているスタートアップの創業者の平均年齢は45歳なのだそうです（ちなみに、日本は43歳だそうです）。ゆっくりと学ぶのが最も効果的な学習なのだそうです。それは中年でも同じで、早ければいいということではないとのこと。日本のおじさんたちも頑張りましょう。

前回に紹介したイントラヴァートもそうですが、英語圏でここ最近注目されている単語に博学者（ポリマス：Polymath）があります。ポリマスの代表選手がレオナルド・ダ・ヴィンチですね。最近だとネイサン・ミルボルトなんかまさにポリマスのイメージです。ポリマスは知識だけじゃなくて、技量も熟練している人なので、現代ではスポーツ選手なども含めていいのだと思います。大谷翔平の二刀流も野球に限定してますがポリマスですね。

AIに駆逐される狭い専門性とAIと補完関係にある広い専門性

タイガー・ウッズやポルガー姉妹が若い時期からの専門トレーニングの成功例とされています。これはパターンがあるもの（ゴルフ、チェス、消火作業）は経験がスキルと比例するからです。しかし、反復的なパターンが存在するものは例外であって、多くのスキルはパターンがないために経験とスキルが比例しません。

反復するパターンがあることはAIが得意分野だったりもします。AIがチェスで人間に勝てるのは反復するパターンがあるためです。エキスパートがあるカタマリをパターンとして学習します。カタマリの方がバラバラより覚えやすいからです。たとえば、20の単語を覚える場合、20の単語から構成される文章を覚えるほうが、ランダムな単語を個別に20個を覚えるより遥かに簡単です。

反復したパターンのレンジが広いほど、人間が得意分野となり、反復したパターンのレンジが狭いほどAIが得意分野となります。ガン治療のような答えのない（つまりパターンがわかっていない）研究分野はAIは手が出ません。Googleも流行り風邪のトレンド分析をあきらめました。「高度な推論よりも感覚運動スキルの方が多くの計算資源を要する」というモラベックのパラドックスです。

この本はどんな人にオススメか

最初の方はすごく面白いのですが、途中からかなり中だるみします。あまりにも冗長なので、途中でやめてしまいました。それでも、最初の出だしはその欠点を補ってあまりある魅力があります。ボク自身も若い頃から専門分野を極めた方がいいし、若ければ若いほど輝くものだと思っていました。

それでもボクが学ぶことを辞めないのは、実際に50歳を過ぎた今でも知識は増えていると感じるし、ギターも弾けるようになったし、自分が作る新しいオリジナルカレーは美味しいし、新しいインスピレーションが湧いてくるからです。少し落ち着いたら今度はロングボードやろうと思ってます。まあ、若い人にはかなわないかもしれないけど、自分自身が実感できているんだからいいやと。

でも、こうやって研究結果を見せられると、なるほど、いつから学びはじめてもいいし、ゆっくりやればいいんだと励みになります。そういった意味で、ボクみたいなおじさんが読むと元気になると思います。

ここ数年、AIの危険性やGAFAの過度の影響を警戒する書籍がベストセラーに増えてきました。例えばキャシー・オニールによる”Weapons of Math Destruction“（邦題『あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠』）は現場で実際にプロジェクトに携わっていたデータサイエンティストからの視点での警告でした。

しかし、やはりトランプ政権の誕生やイギリスのEU離脱にまで影響を及ぼしたと言われるケンブリッジ・アナリティカのFacebookのデータ不正流用事件は大きな衝撃でした。テクノロジーを民主主義の敵として捉えたジェイミー・バートレットの”The People vs Tech“（邦題『操られる民主主義: デジタル・テクノロジーはいかにして社会を破壊するか』）のような民主主義との対立構造はその影響下にあるでしょう。

しかし、こういった状況をどう捉えたらいいのでしょうか？これまで私たちが経験しなかった状況です。今回紹介するショシャナ・ズボフの新著”The Age of Surveillance Capitalism“はいま起きている時代のシフトを「監視資本主義」として捉え、GoogleやFacebookをその先鋒として位置づけ、新しい見方を提供しています。今年ははじまったばかりですが、おそらく今年のベスト10に入ることは確実の力作です。

監視資本主義: 人類の未来を賭けた闘い

• 作者:ショシャナ・ズボフ
• 東洋経済新報社

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The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power

• 作者: Shoshana Zuboff
• 出版社/メーカー: Profile Books Ltd
• 発売日: 2019/01/31
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資本主義の三段階のモダン化

ショシャナ・ズボフによれば、資本主義はこれまで三段階のモダン化が実現されています。最初のモダン化はFordによる大量生産。第二段階はAppleによるデジタル化。日本語的に言えば「モノからコトへ」が第二段階でした。そして、現在進行中なのが第三段階で、これがGoogleからはじまった「監視資本主義」です。

• 最初のモダン化でFordは生産で革命を起こしました。
• 次のモダン化でAppleはiPodとiTunesで物理的な制約から資本主義を解放しました。
• 三段階目のモダン化でGoogleは抽出に革命を起こしました。

抽出とは原材料の抽出です。そして監視資本主義における原材料とは人の行動データです。そして、抽出したデータを予測サービスに組み込み、さらにこれらのデータは市場で売買されます。さらに、ユーザーの行動にまで影響を与えます。つまり、行動データの抽出プロセスの自動化だけでなく、行動自体に影響を与えて自動化しようとします。

監視資本主義のはじまりとしてのGoogle

Googleで行動データはあまり利用されていませんでした。その価値に最初に気づいたのはアニット・パテルだと言われています。アニットは当時は利用されていなかったクリックパターンなどの行動データに着目し、検索結果を学習し、サービス改善できることに気づきました。

この段階では、個人の行動データはサービス改善に役立てるだけ、監視資本主義ではありませんでした。行動データの価値はサービスに再投資されていたのです。実際に当時のGoogleはマネタイズの道を必死に探している最中でした。最初のマネタイズはYahooや日本のBiglobeとのパートナーシップやスポンサーキーワード広告でしたが、ドットコムバブルが弾けたため、投資家からのマネタイズへの圧力がさらに高まりました。

そして、Googleは行動データがサービスの改善だけでなく、利益の改善に役立つことを発見しました。その後はみんなのよく知るGoogleです。Googleストリートビューではじまったプライバシー侵害が四つの段階を経て世の中の批判と規制を回避する術を見つけました。無線データのハッキングとかマジでタチ悪いですけどね。

第一段階：侵入（incursion）

第二段階：習慣（habituation）

第三段階：適応（adaptation）

第四段階：回避（redirection）

このGoogleのやり方はのちにFacebookなど他の監視資本主義を代表する企業に採用されるようになります。

失われた機会

通信品位法230条は監視資本主義が生まれる前に成立した法律です。この法律により、多くのプラットフォーマーはコンテンツのパブリッシャーではなく、図書館のような仲介者だと位置付けられました。

しかし、プライバシーの侵害による懸念が高まる中、その見直しの動きがはじまった矢先に起こったのが911です。プライバシーよりセキュリティが政治的な優先事項となり、GoogleとCIAなど政府機関など蜜月がはじまります。その代表例がIn-Q-Telですね。スノーデンの告発で明るみに出たNSAのプリズムのような監視プログラムなどもGoogleやFacebookをはじめとする監視資本主義の代表企業の協力があってこそです。

GoogleやFacebookもロビー活動や献金を通じて、政府の方向が規制に向かないように投資を増やしていきました。本来規制する側の政府を抑えられてしまっては、歯止めを利かせるのはなかなか難しくなってきます。

不可避主義の嘘

監視資本主義の企業の常套句に「技術の進歩のためには不可避」という不可避主義があります。利便性を享受したいなら、プライバシーに関してある程度譲歩する必要があるという主張です。

これは日本の識者からもよく聞かれる主張ですよね。利便性の向上のためなら自ら積極的に行動データを提供したい。もちろん、そういう人たちもいますし、そういう人たちは積極的にデータを提供して利便性を享受すればいい。しかし、そうでない人もいるにもかかわらず、その人たちに選択する権利がないことが「不可避主義」の問題です。

忘れられる権利を認めることはプラットフォーム企業から人々が権利を勝ち取った事例の一つとなりました。そして、GoogleやFacebookのような行動データを集めてそれを売買することで商売にしている監視資本主義の代表的な企業が主張する「技術の進歩のためには不可避」は真実ではなかったことがわかった事例でもありました。人々は技術の権利を失ったのではなく、民主主義のルールに沿った手続きを踏めば自らの権利を主張して行使できることがわかりました。

GDPRやクッキー法もそうですが、欧州を中心としてこのような監視資本主義に対する規制が強化されてきています。たとえば、Android端末にGoogleアプリをプレインストールを強要するのは独禁法違反ということで日本円にして約5700億円の制裁金が課せられる判決が言い渡されました。もちろん、欧州にはアメリカ企業の独占に対する政治的な意図もあるでしょう。しかし、大切なのはプラットフォーム企業だからと言って人間が持つ基本的な権利を「技術的に不可避」だという理由で放棄することを強要することはできないということです。

人質戦略と読む気のしないくらい長く複雑な利用許諾

「そういうものだから仕方ない」という不可避主義のほかに監視資本主義の企業が使う手口が人質戦略です。ユーザーの位置を示すロケーションデータやCookieなどの行動データの取得を無効にした場合、ほとんどの機能を使えなくすることが多い。これは不可避論にも通じるものがあります。もちろん、そもそも使いたい機能なのか？というのはありますよ。サムソンやビジオのスマートテレビから会話を録音してニュアンスに売っているとか、バービー人形の家から子供の行動データを取得するとか実際に行われています。

でも、そのような商品を購入としたとして、すべての価値を享受するには行動データのトラッキングを受け入れなければいけないというのはいかがなものかということです。

また、そのような行動データが取得される場合は本来ならユーザーの同意が必要になるのですが、これを規定する利用許諾やプライバシー規定が読む気がなくなるくらい長く、理解しにくいという問題もあります。悪く言えばけむに巻くような戦略がとられていて、それが認められてしまっているというのが現在です。

この本はどんな人におすすめか

特に事情通を自任する方には読んでいただきたい書籍です。ひょっとしたらもうすでに理解されているかもしれませんが、「利便性のためには多少のプライバシーは犠牲にすべき」というのが一方的な主張だという知識はアップデートしたほうがいいでしょう。それを選択する権利はGoogleやFacebookではなく、人間にあるという考え方が広まりつつあります。