CHAPTER 1：技術と社会はともに作られる ── STSから見るAI社会   

技術は中立にみえるが、価値判断を含んでいる 

AIは、与えられた目的に沿って結果を最適化する技術です。
しかし、その目的や評価基準は、AI自身が決めるわけではありません。

何を正解とみなすのか、どの誤りやリスクを重く見るのか、誰にとっての公平や安全を重視するのか。

こうした判断は、AIを設計し、運用し、評価する人間や組織、そして社会によって決められます。
また、AIは社会の中にあるデータを学習するため、過去の判断、制度、文化、偏りを映し出すことがあります。

しかし、AIはただ社会を映し出すだけではありません。
採用、医療、教育、金融、行政、創作、情報推薦などに使われることで、人々の機会、判断、働き方、人間関係にも影響を与えます。

つまりAIは、社会を映し出すと同時に、社会を作り変える力も持っています。

技術と社会の共生成 

このような関係を考えるうえで役に立つのが、STS（Science and Technology Studies：科学技術社会論）の視点です。
STSは、科学技術を社会から切り離されたものではなく、制度、文化、価値観、人々の実践と結びついたものとして考えます。
この視点は、AIを単なる技術の説明に閉じず、社会の中でどのように意味づけられ、使われているのかを見るための手がかりになります。

技術が社会を変えるだけではありません。
社会もまた、技術のあり方を形づくっています。

たとえば、同じ顔認識技術でも、空港の本人確認、店舗の顧客分析、警察の監視では、社会的な意味は大きく異なります。
同じ生成AIでも、学習を助ける道具、仕事を支える技術、相談相手のような存在として、場面や立場によって受け止められ方は変わります。

つまり、AIが何であるかは、技術そのものだけで決まるわけではありません。
どのような目的で、誰が使い、誰が影響を受け、どの制度や文化の中で位置づけられるのか。
そうした関係の中で、AIの意味は形づくられていきます。

インフラとしてのAI 

STSでは、インフラは、ふだんは意識されにくいが、問題が起きたときに見えてくるものとして考えられてきました。
道路、電気、水道、通信網のようなインフラは、うまく機能しているときには目立ちません。
しかし、止まったとき、使えない人がいるとき、不公平な負担が生じているときに、その存在が見えてきます。

AIもまた、社会のインフラになりつつあります。
検索、翻訳、推薦、採用、教育、医療、行政、金融、創作など、さまざまな場面でAIが使われています。
AIが社会の中に深く入り込むほど、その仕組みや影響は見えにくくなります。
たとえば、求人情報が表示されなかった人は、自分がAIによって分類され、候補から外されていたことに気づけないかもしれません。

だからこそ、AI社会を考えるときには、目の前の便利さだけでなく、その背後にあるデータ、設計、運用、制度、労働、資源にも目を向ける必要があります。
そして、誰にとって便利なのか、誰の負担が見えにくくなっているのか、どの価値が取りこぼされているのかを問い直すことが重要です。

次に、AIの影響をあとから考えるのではなく、設計や運用の段階からどのように組み込むことができるのかを見ていきます。