AIモデルとプラットフォーム

日本政府がAIを活用してカップルを紹介し、低出生率問題に取り組む

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

来年、日本政府は、AIアプリケーションを使用して、人々がカップルを作り、家族を築くことを奨励する実験を行う予定です。ZDNetによると、日本の低出生率問題に対処するために、AIを使用して、人々を高い相性のカップルにマッチングさせることを目的としています。

日本は、低出生率による社会問題に直面しています。日本は、世界で最も低い出生率と、最も高い高齢化率を持つ国の一つです。この問題の影響として、労働力の減少と、老齢化した人口のケアが不足しています。日本政府が収集したデータによると、2000年から2019年の間に、日本での結婚数は20万件減少しました。2019年には、86万5000人の赤ちゃんが生まれました。これは、日本の歴史上で最も低い出生率でした。コロナウイルス感染症の危機は、この問題を悪化させ、カップルがデートすることをより困難にしました。

この問題に対処するために、日本政府は、将来の親となる人々を紹介するためのAIシステムの開発を支援する予定です。2021年には、政府は、出生率を上げるために、地方自治体に約20億円(約1億9000万ドル)を配分する予定です。

BBCによると、日本政府は、地方自治体の職員がマッチメイキングプロジェクトでAIを使用することを支援する予定です。日本の47の都道府県では、既に地方自治体が市民にマッチメイキングサービスを提供しています。これらのサービスは現在、人間によって運営されていますが、一部のサービスでは、AIシステムを使用して、利用者にマッチングを提案しています。アイデアは、標準化されたフォームを提出し、機械学習アルゴリズムを使用してフォームを分析することです。

現在、地方のマッチメイキングサービスで使用されているAIシステムは、年齢や収入などの表面的な基準に限定されています。増額された資金により、システムエンジニアは、価値観や趣味などの特徴を考慮に入れた、より複雑なモデルを設計できます。Interesting Engineeringによると、AIシステムは、シングルが示した特定の嗜好を無視し、感情的知能、性格、趣味や価値観などの「感情的クォチエント」に重点を置くことになります。

AIシステム以外に、日本の政策立案者は、国家が福祉費用の増加に応じることができるように、他の方法を模索しています。日本政府の一部のメンバーは、低出生率を上げるためにAIを使用しようとしていますが、一部の研究者は、より良い方法があると主張しています。BBCによると、日本のテンプル大学の社会文化人類学者、Schiko Horiguchiは、低賃金の若者を支援することが、目標を達成するためのより良い方法であると主張しています。低賃金レベルとロマンチックな関係への関心の低下との間に関連性があることを示した研究を引用しています。

これは、AIを使用して人々を紹介する最初の例ではありません。デーティングアプリの会社は、すでにAIを使用しています。さまざまなアプリでは、AIをさまざまな方法で使用しています。Loveflutterアプリは、ツイートを解析して人々の性格を判断し、同様の性格を持つ人々をマッチングさせています。一方、AIMMアプリは、ユーザーに一連の質問をして、ユーザーの好みや習慣を判断し、マッチングを提案しています。ただし、これは、国家政府が市民を紹介するためにAIを使用することを支持する最初の例である可能性があります。

日本政府が、市民のデータを収集して愛の生活を形作ることに関連するプライバシーと倫理的懸念をどのように扱うかは、明らかではありません。アプリケーションが民間企業によって開発された場合でも、政府機関によって開発された場合でも、市民のデータをどのように使用し、どのようにロマンチックなパートナーを選択する際の市民の自主性を尊重するかについて、倫理的な問題があります。

Forbesによると、精神療法士であり、関係エキスパートでもあるBabita Spinelliは、アルゴリズムやアプリを使用して他の人とつながることには利点があると述べています。しかし、Spinelliは次のように述べています。

「私たちは、アルゴリズムの感情的、社会的、心理的影響を深く考察する責任があります。アルゴリズムは、最終的に人間のアイデンティティにどのように影響するのか。」

「私は、適切なマッチを見つけて、情報データベースを処理することには何も間違っていないと思います」とElcoは述べています。しかし、彼女は続けています。「私たちは、AIが誤用される可能性があることを認識する必要があります。操作、欺瞞、誤解を招くコミュニケーションなどの悪い目的のために。」

ブログ作家およびプログラマーで、 Machine Learning Deep Learning のトピックを専門としています。Danielは、AIの力を社会のために利用する手助けを他者に与えることを希望しています。