確立されたエビデンス｜ESTABLISHED EVIDENCE
人間とAIの協働は、自動的により良い判断につながるわけではない。
AIが人間のパフォーマンスを向上させうることはエビデンスによって示されているが、人間とAIの組み合わせが、人間またはAI単体のうち能力の高い方を自動的に上回るわけではない。成果は、タスク、相対的な能力、インタラクションの設計によって異なる。
検証
守るべき結論ではなく、探求すべき命題。
このリサーチプログラムでは、確立されたエビデンスと、Clarityの命題や未解決の問いとを明確に区別します。
知能が潤沢になる時代、人間の判断に何が起きるのか？
人工知能は、生成、分析、推奨されうるもの――そしてますます、実行されうるもの――の範囲を急速に拡大している。
それは、機械に何ができるか以上のことを変える。
それは、人間が認識し、判断し、意思決定し、行動する、その土台となる条件そのものを変える。
もはや、問いはこれだけではない。
AIはどれほど有能になるのか？
もう一つの問いがある。
人間の知性の外側へ、より多くの能力が移っていくとき、私たち自身の内側で、何をより強く育むべきか？
この問いは、Clarityのリサーチアジェンダの中心に位置する。
私たちはゼロから始めるわけではない。
認知科学、心理学、行動科学、神経科学、意思決定研究にまたがる数十年の研究が示しているのは、人間の判断は情報のみによって生み出されるのではない、ということだ。
注意、過去の経験、感情、文脈、顕著性、フレーミング、自信、その他の影響要因は、私たちが何に気づき、それをどう解釈し、最終的に何を選択するかに影響を与えうる。
新たなエビデンス｜EMERGING EVIDENCE
AIの助言に人がどう応えるかは重要である。
新たな研究は、AIの助言への応答における自信の用い方に、メタ認知感受性が影響しうることを示唆している。
新たなエビデンス｜EMERGING EVIDENCE
人間がその場にいるだけでは、有意義な監督が自動的に生まれるわけではない。
人間の監督に関する新たな研究は、有意義な人間の関与には、単に人を「イン・ザ・ループ」に留めておくだけでは不十分であることを示唆している。認知能力、判断のための十分な余地、権限、そして介入する能力が重要になりうる。
私たちは、AIをより有能にする方法について多くを学んでいる。
それに対応する問いは、人間の判断が、AIと並行してどのように発達すべきか、である。
CLARITYの命題｜CLARITY PROPOSITION
外部の知能が潤沢になるにつれて、何が注意に値し、何が本当に関連していて、何に重みを与えるべきかを判断する能力が、ますます重要になる可能性がある。Clarityが提案するのは、ある重要な人間の能力は、単により多くの情報を得ることにあるのではなく、私たちの認識と判断を――特に重大な結果を伴う瞬間に――形成しているものに、より良く気づけるようになることにある、というものだ。
この命題は、人が常に自己を認識し続けるべきだと主張するものではない。
単にスピードを落とすことがゴールなのでもない。
この作業仮説は、より精密である。
人が適切な瞬間に、関連するシグナルをより的確に認識し、自らの判断に影響を及ぼす重大な要因に気づき、十分な認知的スペースを確保し、何が重要かを再考し、そのより明確になった認識を意図的な行動へと移すことができるようになれば、人間の判断は恩恵を受ける可能性がある。
この能力は、体系的に開発し、実践し、測定することができるだろうか？
Clarityが命題から、探求と検証へと向かうのは、まさにこの点においてである。
開かれた問い｜OPEN QUESTION
真剣な命題であるなら、それが間違いである可能性の余地を残さなければならない。
- 01ここで提案されている能力は、知的な理解に留まらず、確実に発達させることができるだろうか？
- 02気づき、認識の質、判断の質、意思決定の質の変化は、有意義に測定できるだろうか？
- 03どのような実践が、持続的な変化を生むのだろうか？
- 04体系化された実践から得られた改善は、重大な結果を伴う現実世界の瞬間に転移するだろうか？
- 05気づきが高まることは、どのような状況で判断を向上させ、どのような状況で、逆に認知的な負荷を増大させるのだろうか？
- 06人間の判断は、自動的な受容か自動的な拒絶かのいずれかに陥ることなく、ますます有能になるAIと、いかにして相互作用すべきだろうか？
- 07同じメカニズムと実践は、文化、専門分野、制度的環境を越えて一般化できるだろうか？
そして最終的に、私たちは問わなければならない。
より高いレベルのClarityは、より良い選択とより良い結果に本当につながるのか？ そして、それはどのような条件下でか？これらの問いは、このプロジェクトの弱点ではない。
それらこそが、リサーチアジェンダそのものである。
- 01
定義する｜DEFINE
関連する能力と構成概念を、研究可能なレベルまで精密に定義する。
私たちが言う、気づきの質、認識の質、判断の質、意思決定の質とは、一体何を意味するのか？
- 02
測定する｜MEASURE
自己報告のみに依存しない測定アプローチを開発する。
考えられるエビデンスには、行動測定、シナリオに基づく判断、縦断的観察、質的エビデンス、そして科学的に適切な場合には確立された測定尺度などが含まれうる。
- 03
テストする｜TEST
特定の実践が関連する能力を変化させるか、そしてその変化が現実の状況に転移するかを検証する。
テストは、異なる集団、文脈、プレッシャーのレベル、そして人間とAIのインタラクションの様々な形態を対象としうる。
- 04
検証する｜VALIDATE
独立した研究者、実践家、機関を招き、これらの命題に異議を唱え、再現し、洗練させ、あるいは棄却してもらう。
リサーチの目的は、Clarityが正しいと証明することではない。
何が成立し、何が成立しないのか、誰にとって、どのような条件下でそうなのか、そして何を変える必要があるのかを明らかにすることである。
この探求は、一人の人間、一つの学問分野、一つの文化に属すべきではない。
AI時代における人間の判断に関する問いは、心理学、認知科学、神経科学、教育、経営、医療、テクノロジー、哲学、倫理、そして日々の人間の経験を横断する。
それゆえClarityは、研究者、実践家、教育者、組織のリーダー、そして諸機関が、これらの命題を批判的に検証することを促す。
単に支持するためではない。
それに異議を唱えるために。
それをテストするために。
それをより良いものにするために。
01命題に異議を唱える｜CHALLENGE A PROPOSITION
仮説や理論的主張に疑問を呈する。
02研究を提案する｜PROPOSE A STUDY
研究上の問いや検証方法を探求する。
03応用をテストする｜TEST AN APPLICATION
組織、専門分野、あるいは現実の文脈においてClarityを研究する。
04エビデンスを共有する｜SHARE EVIDENCE
この新たに出現しつつあるフレームワークを強化、あるいはそれに異議を唱える研究を提供する。
05協働を探る｜EXPLORE COLLABORATION
研究、機関、あるいは応用におけるパートナーシップについて議論する。
Clarityは一つの問いから始まった。
その最終的な価値は、エビデンス、実践、そして異議による試練を経て、何が生き残るかにかかっている。