サバイバル
2026年02月15日
NEXUSネクサス情報の人類史
とーとつですが・・・
ユヴァル・ノア・ハラリ著「NEXUSネクサス情報の人類史」であります
以前も書きましたが、わたくし、
半世紀以上前の学生時代に、小松左京氏の特別講義「現代史」を聴講してました
今なら「情報史」とでもいうべき授業で、生命の誕生つまり情報伝達が始まった時点からが
「現代」なので、まずはそこから・・・と、当時としては画期的な内容でした
まだ情報処理という言葉さえ殆ど知られていない時代に、当時最新分野だった生命史や人類史、
遺伝子研究に関する最新情報などを活き活きと話されてたことを覚えてますが、あの時代に
すでに現代の情報化社会を的確に予測されてたんですね
「いつか人類が月面に立つことは昔から予想されてたけど、その瞬間を世界中の人々が家に
居ながら同時に観ているとは誰も予想してなかった」という言葉が印象的でした
閑話休題
上巻の惹句
下巻の惹句
下巻の奥付
著者・訳者の紹介
そう、こちらの本ではジャレド・ダイアモンドらとともに、その人類のビッグストーリーを、
こちらのノーベル経済学賞を受賞した著者の本では、そのテクノロジーへの見方を批判されてた、
あの「サピエンス全史」の著者であります
目次
なにせ分厚い上下巻で挿絵や図表も殆どなく細かい文字がぎっしり・・・ですから、
とてもすべてからメモすることなど不可能・・・
つーことでプロローグにあった「今後の道筋」部分のみ要点をメモしておきます
(ただし「・」部分は各章本文からのてきとー抜粋メモです)
(てきとーですが著作物からのメモなので公開に問題があれば非公開設定にします)
第Ⅰ部「人間のネットワーク」では、
まず人間の大規模な情報ネットワークに不可欠だった神話と官僚制を考察する
第1章(情報とは何か⇒略)
第2章と第3章
⇒大規模な情報ネットワークがどのようにして神話作者と官僚に頼ってきたか
⇒聖書の物語と教会官僚による選択のバランスで制度や社会の特徴が決まるなど
・脳内記憶の検索は効率的で早いが文書記録の検索は生物学的システムには頼れない
・誰かが(自然秩序ではなく)文書を分類する新しい秩序を考案する必要があった
・この新しい秩序が官僚制⇒ビューロ(書き机)クラシー(支配)
・神話作者と同様、官僚は秩序のために真実を犠牲にする傾向がある
・バイアスでレッテルを貼るアルゴリズムや人間の欲求や感情を無視する手順など
・21世紀の情報ネットワークが抱える多くの問題は典型的な官僚制の問題
・新型コロナ研究のような全体的な科学アプローチを要するものには適さない
・統計、生物、化学、政治、歴史など科学が官僚制で領域ごとに分割されているから
・この境界は客観的な現実ではなく人間の共同主観的な約束事
・だが大規模なネットワークを管理するのに(完璧ではない)官僚制に優る方法があるか
・官僚制によるレッテルを貼る任務は人間でもAIでも関係ない
・第Ⅱ部では官僚と神話作者の役割をAIがどのように担っていくかを見るが、
・以下の章は情報ネットワークの誤りに対する過去の自己修正メカニズムについての考察
(イーロン・マスクの真実追及AI(TruthGPT)は危険な空想で過去なら宗教の役割になり、
その最も重要な機能は社会の秩序のために超人間的な正当性を提供すること)
第4章
⇒誤情報の問題と自己修正メカニズムの利点と欠点
⇒カトリック教会と科学系学会との比較(自己修正メカニズムの強弱)
⇒弱ければ近世の魔女狩りにもなるが、強ければネットワークを内部から不安定にすることも
・独裁社会は強力な自己修正メカニズムを欠いた中央集権型の情報ネットワーク
・民主社会は強力な自己修正メカニズムを持つ分散型の情報ネットワーク
(中枢はあるがそれ以外にも多くの情報の経路がある)
第5章
⇒分散型の情報ネットワークと中央集中型の情報ネットワークとの比較
⇒民主主義体制と全体主義体制の情報の流れ方どちらにも長所と短所がある
・真実を隠す歪めるという選択肢だけは選挙で提示されるべきでない(気候変動など)
・学術機関とメディアと司法制度は独自の自己修正メカニズムを内部に持っている
・人民を一元的な存在として指導者と異なる意見を排除するのがポピュリズム
・政治領域の権限は人民に由来するが他の領域の権限は別のものに由来することを
否定しないのが民主主義で、報道機関や裁判所や大学が真実を多数派の意思からさえ守る
・これらや官僚制への信頼性が低ければ秩序を保つのは神話しかない
⇒AIの台頭は最大の情報革命だが過去の情報革命と比較しなければ理解できない
・1618年にオランダ共和国で発行されたのが新聞(今日のダ・テレグラフ)
・新聞は定期的に発行されるので自己修正でき訂正すれば読者の信頼も勝ち取れる
・新聞により世界中の政治の性質が変わった⇒大規模な民主制が可能に
・新しい通信技術や輸送技術でマスメディアの力は強化された
(1960年のケネディとニクソンのテレビ討論会を7000万人のアメリカ人が視聴した)
・近代テクノロジーは大規模な全体主義も可能にした(ヒトラーやスターリン)
・中央集中ネットワークには秩序があり決定が早いが公式経路が遮断されれば代替がない
・よく遮断される理由は上司に悪い知らせを部下が隠すから(惨事の隠蔽も可能)
・分散型のネットワークでは遮断はなく隠蔽も不可能だが秩序が保てない
⇒聖書が正典化された経過を理解する、近世の魔女狩りやスターリンの集産化を調べる
⇒これがAIに支配権を与えたときの問題への警告になる
⇒歴史=変化の研究からAIは印刷機やラジオと根本的にどう違うのか理解可能になる
⇒確かな情報による選択を行なえば最悪の成り行きを防げることを伝えたい
・これまではどの情報ネットワークも人間の神話作者と官僚に頼って機能してきた
・文書を作成し解釈し魔女や反逆者を決めるのは人間の仕事だった
・21世紀の最大の分断は民主主義と全体主義ではなく、人間と人間以外のアルゴリズム
・コンピュータが官僚制を動かしアルゴリズムが新しい神話を創作するとき、人間のものとは
異質の知能(エイリアン・インテリジェンス)は人間の全てを監視できるが、人間はエイリアン・
インテリジェンスが何をしているのか殆ど何もわからない
・そのときの暮らしはどうなるのかを第Ⅱ部で探る
第Ⅱ部「非有機的ネットワーク」では第Ⅰ部での歴史の概観を踏まえ、
AI台頭の政治的意味合いに焦点を合わせながら今日の新しい情報ネットワークを考察する
第6章～第8章
⇒2016～17ミャンマー抗争でのSNSアルゴリズムなど世界各地の近年の例を論じる
⇒AIがこれまでの情報テクノロジーとどのように違うかを説明
(例が20年代ではなく10年代なのは多少でも歴史的に捉えられるから)
・コンピュータとは自ら決定し、自ら新しい考えを生み出す機械
・粘土板、印刷機、ラジオなど従来の情報テクノロジーをはるかに凌ぐもの
・AIは聖書にどの巻を含めるか、どの演説を放送するか、その原稿作成までこなす
・フェイスブックのアルゴリズムはミャンマーの慈悲側ではなく非道側を推奨した(2016)
・残虐行為の責任は軍幹部、重役、開発エンジニアだけでなくアルゴリズム自体にもある
・AIアルゴリズムはプログラムしなかったことを学び決定する⇒これがAI革命の神髄
・エイリアン・インテリジェンスの決定や目標で人間が制御されている
・知能とは目標を達成する能力、意識とは主観的な感覚や感情を経験する能力で、人間など
哺乳動物では密接に結びつくが全く別物、細菌や植物は意識は持たないが知能を示す
(知能だけで情報を集め選択し食べ物を獲得し繁殖し他の生き物と協力する)
・人間も呼吸や消化などの殆どは自覚することはあっても意識で決定を下すことはない
・(AIの知能が高まると意識が生ずるかどうかとは関係なく)知能があれば目標の達成には充分で
意識は必要なく、独自の目標を持ち達成のための決定を下す⇒ミャンマーやGPT4の例
⇒まったく新しい情報ネットワークを熟慮せず作り出していることの説明
・人間と人間、人間と文書の連鎖から、これまでなかった文書と文書の連鎖へ
・コンピュータは情報ネットワークの能動的な行為主体(メンバー)で自分で判断し決定する
・税法や金融の情報はどのメンバーよりも理解し独自に運用している
⇒有機的な情報ネットワークから非有機的な情報ネットワークへの移行
（炭素ベースのニューロン(神経細胞)からシリコンベースのコンピュータへ）
・文書は口を利けないがコンピュータは人間に影響を与えることができる
・コンピュータどうしが自力で関わり合っている(例えば外国為替市場の90%以上）
・大手テクノロジー企業のいう「顧客は常に正しい」は顧客がこれら企業のビジネスモデルと
活動を完全に理解していることが前提だが、顧客(や有権者や政治家)は理解できていない
・新しい情報テクノロジーで社会は変わるが、そのペース・形態・方向はかなり制御できる
・コンピュータの決定方法は人間と異なる(同じならSFに出てくる「新しい人間」)
・ソーシャルメディアは思考や行動を抑制する前頭前皮質ではなく本能に関わる大脳辺縁系の
相互接続を生み出すよう動機づけられているので危険
・アラインメント問題とクラウゼヴィッツの戦争論
・イラク占領中のアメリカ軍の中隊がモスクから攻撃された場合、モスクを戦車砲で吹き飛ばす
中隊長の決定は戦術的には正しいが、戦略的・政治的には最悪の決定になりかねない
・クラウゼヴィッツにとって合理性とはアラインメントを意味し政治目標と一致しない勝利を
追い求めるのは不合理だが軍が官僚的な性質で不合理な判断を下しやすいことが問題とする
・アルゴリズム官僚と自律型兵器システムの目標を確実に一致させるのはさらに難しい
・クラウゼヴィッツ理論の致命的な欠陥は目標を設定する合理的な方法を示していないこと
・コンピュータネットワークに覆せない最終目標を与える合理的な方法はない
・コロナ禍でのロックダウンの影響の合計を計算して苦痛が増えたのか減ったのかを判断する
ことは執拗なコンピュータならできるのか? 惨めさポイントをどう評価するのか?
・コンピュータ同士の繋がりは人間同士の共同主観的な神話と同じく強力で危険になるかも
・データベースに偏見はつきものでアルゴリズムもその偏見を持ち、それを取り除くのは難しい
⇒眠らないスパイ、何ひとつ忘れない金融業者、絶対に死なない独裁者・・・
⇒これは社会や経済や政治をどのように変えるだろうか?
第Ⅲ部「コンピュータ政治」では、非有機的な情報ネットワークの脅威と将来性に、
異なる種類の社会(民主主義と全体主義)がどう対処できるかを考察する
⇒炭素ベースの生命体が理解し制御できる可能性はあるのか・・・
第9章
⇒民主社会での非有機的ネットワークへの対処を探る
・民主社会の原則①善意②分散化③相互性は情報ネットワークにも必要
・自動化はチェスより混雑時の皿洗い、医師より子ども相手の看護師のほうが困難
・創造性を要する仕事も同様だがチェス選手やスポーツ選手は人間のまま
・近い将来に雇用は大変動するが再訓練は大きなストレス
・高い失業率が3年続いただけでヒトラーが台頭した
・混乱が果てしなく続けば民主主義はどうなるのか
・2010年代から20年代にかけ世界中で保守派が自滅している
(保守派とはすでに存在しそれなりに機能してきたものは何であれ維持する人たち)
・アメリカの共和党は非保守的なトランプにハイジャックされ既存の伝統、民主主義の制度、
エリートや公務員を退けた⇒これは保守派ではなく革命主義者そのもの
・保守派共和党の自滅により民主党は否応なく旧来の秩序と制度の守護者になった
・保守派と革新派の両方が過激な革命の誘惑に抗い民主的な伝統や制度に忠誠を保てば、
民主社会は自己修正メカニズムで技術や経済の波に乗れる
(1960年代のアメリカや日本などで70年代から80年代のコンピュータ革命にも対応した)
・2020年代の初めまでに複雑なリスク評価アルゴリズムが開発され、多くの国で裁判官も
被告も理解できないまま、部分的にリスク評価に基づいた懲役刑が宣告されている
・2016年3月のアルファ碁37手目はAIが人間とは異質のものであることを証明した
(過去2500年以上も人間の脳が探求してこなかった領域の手だったから)
(プログラムを作ったチームも37手目による終盤での勝利を説明できなかったから)
⇒たとえばAIに制御された金融制度では貨幣の意味さえアルゴリズム次第になる
⇒生身の政治家はどうやって財務上の決定を下すのか
・銀行貸付でお金が生み出される基本を正確に理解しているイギリス議会の議員は12%で
さらに複雑な金融ツールの原理を理解してるのはごく一部の金儲けの天才のみ
・AIがさらに複雑な金融ツールを創出し理解できる人間がゼロになれば民主主義はどうなるか
・アルゴリズムは大量のデータポイントで決定するが人間は苦手で個々のデータを好む
・単一原因の誤謬(単一の原因を探し特定の行動方針を取り、それ以外は考慮せずに無視する)
・融資に関するアルゴリズムによる決定に説明を義務付けたら数千ページになるだろう
(住宅ローンを申し込んだ際に最新のiPhoneを使ったことにより返済可能性が0.08%高くなり
その際のバッテリー残量が17%だったことにより返済可能性が0.5%低くなったこととか)
・アルゴリズムが信頼できるかどうかを審査し認可する官僚制の機関が必要
・そんな機関がなければ、説明を受ける権利を定めたりコンピュータの偏見を規制しても
誰もそれを実施することはできない
⇒相手が人間なのかチャットボットなのか区別できなければ、民主社会はどうやって公の場での
話し合いを維持することができるのか
・過去には新聞社やラジオ局や政党といった組織が公共領域での発言を決めていた
・ソーシャルメディアがその力を奪い開かれたもののアナーキー無政府状態につながった
・討論の仕方や決定方法の意見がまとまらなければ結果は民主制ではなくアナーキー
・AIが公開討論にアナーキーをもたらす可能性に警戒すべき
・2016年アメリカ選挙期間中のツイートサンプル2000万件のうち380万件(約20%)がボット
・2020年代初めの調査ではツイートの43.2%がボットだった
・2022年の調査ではボットはユーザーの5%だが投稿コンテンツの20～29%を生成している
・2023年の調査では人間とChatGPTに気候変動などの正確な記事と欺く記事を書かせ700人に見せた
・人間の書いた偽記事には気づいたがAIの書いた偽記事は正確と思い込む傾向があった
・私がAIと討論して意見を変えさせようとしても意識を持たないので時間のムダであり、
私が話せば話すほど学習して私の信頼を勝ち取ったり、主張に磨きをかけて、徐々に私の意見を
変えたりすることもできる
・心理戦では、この親密さはきわめて強力な武器になる
・政党は親密さの大量生産に苦労し、指導者はラジオ演説では友にはなれかった
・大量のボットは大量の人と友情を築き、その親密さを利用して世界観に影響を与えるだろう
・公共領域がフェイクで溢れ、自分が討論してるのが人間かマシンか区別できなくなれば、
議論の最も基本的なルールや事実についての合意がすべて失われるだろう
・このアナーキー状態の次は自由と引き換えにある程度の確かさを手に入れる独裁社会
・AIのなりすましを規制することは貨幣の偽造を規制するのと同じで可能
・貨幣の偽造には各国が断固たる行動を取り貨幣に対する信頼は維持された
・人間の偽造(なりすまし)も厳しい措置で取り締まるべきでボットに言論の自由はない
・民主社会の存続は規制そのものにかかっている
・民主的な話し合いを維持するには議会、市庁舎、新聞社、ラジオ局すべて規制を必要とした
・人間と異なる形態の知能が話し合いを支配する恐れのある時代にはさらに必要
・現時点で多くの民主社会の情報ネットワークが崩壊しかけていることは明らか
・アメリカの民主党支持者と共和党支持者、フィリピンからブラジルまで過激化している
・話し合いができず相手を政治的なライバルではなく敵と見なせば民主制は保てない
・イデオロギーの隔たりが過去より大きいとは見えないのでソーシャルメディアのせいか
・これまでの章で不利な証拠はあるが他の要因が絡んでいるのも確かで、その理由が定かでは
ないのが今の時代の特徴
・情報ネットワークがあまりにも複雑化し、その決定にあまりにも依存しているため、
なぜ私たちは相争っているのかという政治の基本的な疑問さえ答えるのが難しくなってしまった
・何が破綻しているのか、大規模な民主社会が生き延びられないならどうなるか・・・
第10章
⇒全体主義への非有機的ネットワークの影響を探る
⇒独裁者は話し合いがなくなることを喜ぶが独裁国家は威嚇や粛清で成り立っている
⇒どうやってAIを威嚇したり粛清したり、その台頭を防いだりできるか
・データが多いほど優れたアルゴリズムを開発できる(2023年の検索の91.5%はグーグル)
・ブラジルが自国の医療制度のために遺伝子研究のアルゴリズムを購入しようとする場合、
人口500万で遺伝子記録がプライバシー規則で制限されているニュージーランドのと、
人口14億でプライバシー規制が緩い中国のと、どちらのアルゴリズムを選ぶかは明らか
・人口2億のブラジルが購入することにより、さらにその性能はよくなる
・中国のアルゴリズムを選ぶ国が増え、世界の医療情報の殆どが中国に流れて無敵になる
・ブロックチェーンシステムは決定にユーザーの51%の承認が必要なので民主的?
・ユーザーである政府がアカウントの51％を支配している例がすでに存在する
・独裁情報ネットワークの基盤は恐怖だがコンピュータは恐れない
・チャットボットをブロックしたり削除したり作った人間を罰したりはできても、
自力で学習しコンテンツを生成し話し合うボットで埋め尽くされたらどうなるか
・政権に完全に一致したAIを作っても学習して自らを変えることは防げない
・1955年7月9日の「ラッセル・アインシュタイン宣言」はAIにも当てはまる
・民主社会と独裁社会の両方が用心しないとAIが権力を奪う
第11章
⇒新しい情報ネットワークが民主主義社会と全体主義社会の力の均衡に、どのような影響を
与え得るかを探る
⇒AIはどちらの陣営に決定的に有利な形で、そのバランスを崩すか?
⇒敵対するブロックに分裂し、その対立のせいで制御不能のAIの餌食になるのか、
⇒それとも団結して共通の利益を守ることができるか?
・カタール、トンガ、キリバス、ソロモン諸島は1970年代に大英帝国から独立し、
現在では国際的な舞台で影響力を発揮している
・この事実は21世紀の25年間は権力が少数の帝国だけに握られていないことを立証している
・今後の国際社会はコンピュータにより情報と権力を中央の拠点に集中しやすくなるので、
人類は新しい帝国主義の時代に入る可能性がある
・異なるネットワークのデジタル帝国に分断され、そのネットワークに統制されている人間も
分断され、意思疎通も合意も不可能になり敵対してAIを規制することもできなくなるかも
・19世紀半ばからの帝国の世界征服が21世紀のAIにも起こるか
・企業間の開発競争は一つの政府といくつかの企業からなる競合するチーム間のレースに
・政治家など自国の主要人物のあらゆるデータを北京かサンフランシスコの誰かが知っている場合、
あなたの国は独立国なのかデータ植民地なのか?
・多くの国が自国に危険と看做すアプリを禁止しているが、データ植民地主義は
社会信用システムの拡張という形で現れる場合もある
・世界中でアメリカドルが商取引に使われているのと同様に、あらゆる国で中国かアメリカの
社会信用システムをチケット購入からビザや奨学金の申請、仕事への応募にも使い始めるかも
・19世紀や20世紀の植民地は原材料を提供し最大利益を生む最先端の産業は帝国の中枢に
・21世紀のデータ植民地はデータを提供し帝国の中枢で最先端テクノロジーが開発され、
これらのアルゴリズムはデータ植民地に輸出される
・北京やサンフランシスコの中枢企業は豊かになるが植民地には利益も権力も分配されない
・中国とアメリカ、あるいはロシアとEUのようにシリコンのカーテンを越えて情報にアクセス
することは難しくなっている(スマーフォンのコードでカーテンのどちら側にいるかわかる）
・ソフトもハードも企業も両国で異なり殆どの国が両国に頼っている
・サイバー戦争は核戦争と異なり密かに行えるので誘惑は大きい
・核兵器のような確実性がなく相互確証破壊の原則が損なわれるので先制攻撃の誘惑も大きい
・国際コミュニティへの協力は国民の独立と独自の伝統を損なうというポピュリストの主張
・幸いにこの二者択一は根本の前提が間違っている
・国民を大切にするためには外国人と協力する必要があるから(新型コロナの例)
・グローバリズムの第1の原則はいくつかのグローバルな原則に従うこと
(サッカーワールドカップでは同じルールへの合意がないと試合ができない)
・グローバリズムの第2の原則は(ときには)一部の人の短期的な利益よりも全人類の長期的な
利益を優先させる必要があること
(ワールドカップでの薬物使用はいずれ生化学者の競争になる可能性があることを誰もが
認識しているので使用しないことに合意している)
・テクノロジーの他の分野でも国家の利益とグローバルな利益のバランスをとるべき
・(ときには)自立型兵器や世論操作アルゴリズムといった危険なテクノロジーの開発と導入を
(純粋な利他主義からではなく自己保存のために)制限することに合意すべき
・違法AIは違法原子炉より隠しやすく、AIは核爆弾より民生用途が多いので規制は困難?
・ポピュリストはジャングルの弱肉強食、マルクス主義者は人間の権力志向を主張するが、
実際のジャングルはあらゆる生物の共生と協力と利他主義で成り立っており、石器時代の人類は
狩猟者であるとともに採集者であり、組織的な戦争の証拠は僅か13000年前に過ぎない
・長期的な人類史で見えるパターンは争いではなく協力の規模の拡大
・国家予算に占める軍事費の割合
・1065年の宋王朝では83%、ローマ帝国は50～75%、17世紀後半のオスマン帝国では約60%、
1685～1813のイギリス政府の平均支出は75%、フランス、プロイセンもほぼ同様・・・
第一次世界大戦ではアメリカの47％からドイツの91％まで、第二次世界大戦ではイギリス69％、
アメリカ71％、1970年代の緊張緩和デタント時期でもソ連は32.5%だった
・21世紀のはじめには各国平均で7％になり、軍事大国アメリカでさえ13%前後で推移した
・戦争の減少は神の奇跡や自然法則の変化によるものではなく人間の選択なので逆転可能
・2020年代はじめから軍事予算は増加しており一線を越えたのが2022年のウクライナ侵攻
・残された選択肢は捕食者か被食者のどちらかで、たいていの指導者は捕食者を選ぶだろう
・だがAI時代の最上位の捕食者はAIになる可能性が高いことを肝に銘じるべき
(・・・といった道筋で展開していくのだが、)
⇒過去と現在と未来を探る前に、一見単純な疑問から始める必要がある
⇒情報とは、いったい何なのか?
と、プロローグから第1章「情報とは何か?」の冒頭に続くわけで・・・(以下略)
(追記です)
AIについては2021年(ウクライナ侵攻前)の出版物ですが、こちらの本も参考になりました
ユヴァル・ノア・ハラリ著「NEXUSネクサス情報の人類史」であります
以前も書きましたが、わたくし、
半世紀以上前の学生時代に、小松左京氏の特別講義「現代史」を聴講してました
今なら「情報史」とでもいうべき授業で、生命の誕生つまり情報伝達が始まった時点からが
「現代」なので、まずはそこから・・・と、当時としては画期的な内容でした
まだ情報処理という言葉さえ殆ど知られていない時代に、当時最新分野だった生命史や人類史、
遺伝子研究に関する最新情報などを活き活きと話されてたことを覚えてますが、あの時代に
すでに現代の情報化社会を的確に予測されてたんですね
「いつか人類が月面に立つことは昔から予想されてたけど、その瞬間を世界中の人々が家に
居ながら同時に観ているとは誰も予想してなかった」という言葉が印象的でした
閑話休題
上巻の惹句
下巻の惹句
下巻の奥付
著者・訳者の紹介
そう、こちらの本ではジャレド・ダイアモンドらとともに、その人類のビッグストーリーを、
こちらのノーベル経済学賞を受賞した著者の本では、そのテクノロジーへの見方を批判されてた、
あの「サピエンス全史」の著者であります
目次
なにせ分厚い上下巻で挿絵や図表も殆どなく細かい文字がぎっしり・・・ですから、
とてもすべてからメモすることなど不可能・・・
つーことでプロローグにあった「今後の道筋」部分のみ要点をメモしておきます
(ただし「・」部分は各章本文からのてきとー抜粋メモです)
(てきとーですが著作物からのメモなので公開に問題があれば非公開設定にします)
第Ⅰ部「人間のネットワーク」では、
まず人間の大規模な情報ネットワークに不可欠だった神話と官僚制を考察する
第1章(情報とは何か⇒略)
第2章と第3章
⇒大規模な情報ネットワークがどのようにして神話作者と官僚に頼ってきたか
⇒聖書の物語と教会官僚による選択のバランスで制度や社会の特徴が決まるなど
・脳内記憶の検索は効率的で早いが文書記録の検索は生物学的システムには頼れない
・誰かが(自然秩序ではなく)文書を分類する新しい秩序を考案する必要があった
・この新しい秩序が官僚制⇒ビューロ(書き机)クラシー(支配)
・神話作者と同様、官僚は秩序のために真実を犠牲にする傾向がある
・バイアスでレッテルを貼るアルゴリズムや人間の欲求や感情を無視する手順など
・21世紀の情報ネットワークが抱える多くの問題は典型的な官僚制の問題
・新型コロナ研究のような全体的な科学アプローチを要するものには適さない
・統計、生物、化学、政治、歴史など科学が官僚制で領域ごとに分割されているから
・この境界は客観的な現実ではなく人間の共同主観的な約束事
・だが大規模なネットワークを管理するのに(完璧ではない)官僚制に優る方法があるか
・官僚制によるレッテルを貼る任務は人間でもAIでも関係ない
・第Ⅱ部では官僚と神話作者の役割をAIがどのように担っていくかを見るが、
・以下の章は情報ネットワークの誤りに対する過去の自己修正メカニズムについての考察
(イーロン・マスクの真実追及AI(TruthGPT)は危険な空想で過去なら宗教の役割になり、
その最も重要な機能は社会の秩序のために超人間的な正当性を提供すること)
第4章
⇒誤情報の問題と自己修正メカニズムの利点と欠点
⇒カトリック教会と科学系学会との比較(自己修正メカニズムの強弱)
⇒弱ければ近世の魔女狩りにもなるが、強ければネットワークを内部から不安定にすることも
・独裁社会は強力な自己修正メカニズムを欠いた中央集権型の情報ネットワーク
・民主社会は強力な自己修正メカニズムを持つ分散型の情報ネットワーク
(中枢はあるがそれ以外にも多くの情報の経路がある)
第5章
⇒分散型の情報ネットワークと中央集中型の情報ネットワークとの比較
⇒民主主義体制と全体主義体制の情報の流れ方どちらにも長所と短所がある
・真実を隠す歪めるという選択肢だけは選挙で提示されるべきでない(気候変動など)
・学術機関とメディアと司法制度は独自の自己修正メカニズムを内部に持っている
・人民を一元的な存在として指導者と異なる意見を排除するのがポピュリズム
・政治領域の権限は人民に由来するが他の領域の権限は別のものに由来することを
否定しないのが民主主義で、報道機関や裁判所や大学が真実を多数派の意思からさえ守る
・これらや官僚制への信頼性が低ければ秩序を保つのは神話しかない
⇒AIの台頭は最大の情報革命だが過去の情報革命と比較しなければ理解できない
・1618年にオランダ共和国で発行されたのが新聞(今日のダ・テレグラフ)
・新聞は定期的に発行されるので自己修正でき訂正すれば読者の信頼も勝ち取れる
・新聞により世界中の政治の性質が変わった⇒大規模な民主制が可能に
・新しい通信技術や輸送技術でマスメディアの力は強化された
(1960年のケネディとニクソンのテレビ討論会を7000万人のアメリカ人が視聴した)
・近代テクノロジーは大規模な全体主義も可能にした(ヒトラーやスターリン)
・中央集中ネットワークには秩序があり決定が早いが公式経路が遮断されれば代替がない
・よく遮断される理由は上司に悪い知らせを部下が隠すから(惨事の隠蔽も可能)
・分散型のネットワークでは遮断はなく隠蔽も不可能だが秩序が保てない
⇒聖書が正典化された経過を理解する、近世の魔女狩りやスターリンの集産化を調べる
⇒これがAIに支配権を与えたときの問題への警告になる
⇒歴史=変化の研究からAIは印刷機やラジオと根本的にどう違うのか理解可能になる
⇒確かな情報による選択を行なえば最悪の成り行きを防げることを伝えたい
・これまではどの情報ネットワークも人間の神話作者と官僚に頼って機能してきた
・文書を作成し解釈し魔女や反逆者を決めるのは人間の仕事だった
・21世紀の最大の分断は民主主義と全体主義ではなく、人間と人間以外のアルゴリズム
・コンピュータが官僚制を動かしアルゴリズムが新しい神話を創作するとき、人間のものとは
異質の知能(エイリアン・インテリジェンス)は人間の全てを監視できるが、人間はエイリアン・
インテリジェンスが何をしているのか殆ど何もわからない
・そのときの暮らしはどうなるのかを第Ⅱ部で探る
第Ⅱ部「非有機的ネットワーク」では第Ⅰ部での歴史の概観を踏まえ、
AI台頭の政治的意味合いに焦点を合わせながら今日の新しい情報ネットワークを考察する
第6章～第8章
⇒2016～17ミャンマー抗争でのSNSアルゴリズムなど世界各地の近年の例を論じる
⇒AIがこれまでの情報テクノロジーとどのように違うかを説明
(例が20年代ではなく10年代なのは多少でも歴史的に捉えられるから)
・コンピュータとは自ら決定し、自ら新しい考えを生み出す機械
・粘土板、印刷機、ラジオなど従来の情報テクノロジーをはるかに凌ぐもの
・AIは聖書にどの巻を含めるか、どの演説を放送するか、その原稿作成までこなす
・フェイスブックのアルゴリズムはミャンマーの慈悲側ではなく非道側を推奨した(2016)
・残虐行為の責任は軍幹部、重役、開発エンジニアだけでなくアルゴリズム自体にもある
・AIアルゴリズムはプログラムしなかったことを学び決定する⇒これがAI革命の神髄
・エイリアン・インテリジェンスの決定や目標で人間が制御されている
・知能とは目標を達成する能力、意識とは主観的な感覚や感情を経験する能力で、人間など
哺乳動物では密接に結びつくが全く別物、細菌や植物は意識は持たないが知能を示す
(知能だけで情報を集め選択し食べ物を獲得し繁殖し他の生き物と協力する)
・人間も呼吸や消化などの殆どは自覚することはあっても意識で決定を下すことはない
・(AIの知能が高まると意識が生ずるかどうかとは関係なく)知能があれば目標の達成には充分で
意識は必要なく、独自の目標を持ち達成のための決定を下す⇒ミャンマーやGPT4の例
⇒まったく新しい情報ネットワークを熟慮せず作り出していることの説明
・人間と人間、人間と文書の連鎖から、これまでなかった文書と文書の連鎖へ
・コンピュータは情報ネットワークの能動的な行為主体(メンバー)で自分で判断し決定する
・税法や金融の情報はどのメンバーよりも理解し独自に運用している
⇒有機的な情報ネットワークから非有機的な情報ネットワークへの移行
（炭素ベースのニューロン(神経細胞)からシリコンベースのコンピュータへ）
・文書は口を利けないがコンピュータは人間に影響を与えることができる
・コンピュータどうしが自力で関わり合っている(例えば外国為替市場の90%以上）
・大手テクノロジー企業のいう「顧客は常に正しい」は顧客がこれら企業のビジネスモデルと
活動を完全に理解していることが前提だが、顧客(や有権者や政治家)は理解できていない
・新しい情報テクノロジーで社会は変わるが、そのペース・形態・方向はかなり制御できる
・コンピュータの決定方法は人間と異なる(同じならSFに出てくる「新しい人間」)
・ソーシャルメディアは思考や行動を抑制する前頭前皮質ではなく本能に関わる大脳辺縁系の
相互接続を生み出すよう動機づけられているので危険
・アラインメント問題とクラウゼヴィッツの戦争論
・イラク占領中のアメリカ軍の中隊がモスクから攻撃された場合、モスクを戦車砲で吹き飛ばす
中隊長の決定は戦術的には正しいが、戦略的・政治的には最悪の決定になりかねない
・クラウゼヴィッツにとって合理性とはアラインメントを意味し政治目標と一致しない勝利を
追い求めるのは不合理だが軍が官僚的な性質で不合理な判断を下しやすいことが問題とする
・アルゴリズム官僚と自律型兵器システムの目標を確実に一致させるのはさらに難しい
・クラウゼヴィッツ理論の致命的な欠陥は目標を設定する合理的な方法を示していないこと
・コンピュータネットワークに覆せない最終目標を与える合理的な方法はない
・コロナ禍でのロックダウンの影響の合計を計算して苦痛が増えたのか減ったのかを判断する
ことは執拗なコンピュータならできるのか? 惨めさポイントをどう評価するのか?
・コンピュータ同士の繋がりは人間同士の共同主観的な神話と同じく強力で危険になるかも
・データベースに偏見はつきものでアルゴリズムもその偏見を持ち、それを取り除くのは難しい
⇒眠らないスパイ、何ひとつ忘れない金融業者、絶対に死なない独裁者・・・
⇒これは社会や経済や政治をどのように変えるだろうか?
第Ⅲ部「コンピュータ政治」では、非有機的な情報ネットワークの脅威と将来性に、
異なる種類の社会(民主主義と全体主義)がどう対処できるかを考察する
⇒炭素ベースの生命体が理解し制御できる可能性はあるのか・・・
第9章
⇒民主社会での非有機的ネットワークへの対処を探る
・民主社会の原則①善意②分散化③相互性は情報ネットワークにも必要
・自動化はチェスより混雑時の皿洗い、医師より子ども相手の看護師のほうが困難
・創造性を要する仕事も同様だがチェス選手やスポーツ選手は人間のまま
・近い将来に雇用は大変動するが再訓練は大きなストレス
・高い失業率が3年続いただけでヒトラーが台頭した
・混乱が果てしなく続けば民主主義はどうなるのか
・2010年代から20年代にかけ世界中で保守派が自滅している
(保守派とはすでに存在しそれなりに機能してきたものは何であれ維持する人たち)
・アメリカの共和党は非保守的なトランプにハイジャックされ既存の伝統、民主主義の制度、
エリートや公務員を退けた⇒これは保守派ではなく革命主義者そのもの
・保守派共和党の自滅により民主党は否応なく旧来の秩序と制度の守護者になった
・保守派と革新派の両方が過激な革命の誘惑に抗い民主的な伝統や制度に忠誠を保てば、
民主社会は自己修正メカニズムで技術や経済の波に乗れる
(1960年代のアメリカや日本などで70年代から80年代のコンピュータ革命にも対応した)
・2020年代の初めまでに複雑なリスク評価アルゴリズムが開発され、多くの国で裁判官も
被告も理解できないまま、部分的にリスク評価に基づいた懲役刑が宣告されている
・2016年3月のアルファ碁37手目はAIが人間とは異質のものであることを証明した
(過去2500年以上も人間の脳が探求してこなかった領域の手だったから)
(プログラムを作ったチームも37手目による終盤での勝利を説明できなかったから)
⇒たとえばAIに制御された金融制度では貨幣の意味さえアルゴリズム次第になる
⇒生身の政治家はどうやって財務上の決定を下すのか
・銀行貸付でお金が生み出される基本を正確に理解しているイギリス議会の議員は12%で
さらに複雑な金融ツールの原理を理解してるのはごく一部の金儲けの天才のみ
・AIがさらに複雑な金融ツールを創出し理解できる人間がゼロになれば民主主義はどうなるか
・アルゴリズムは大量のデータポイントで決定するが人間は苦手で個々のデータを好む
・単一原因の誤謬(単一の原因を探し特定の行動方針を取り、それ以外は考慮せずに無視する)
・融資に関するアルゴリズムによる決定に説明を義務付けたら数千ページになるだろう
(住宅ローンを申し込んだ際に最新のiPhoneを使ったことにより返済可能性が0.08%高くなり
その際のバッテリー残量が17%だったことにより返済可能性が0.5%低くなったこととか
)・アルゴリズムが信頼できるかどうかを審査し認可する官僚制の機関が必要
・そんな機関がなければ、説明を受ける権利を定めたりコンピュータの偏見を規制しても
誰もそれを実施することはできない
⇒相手が人間なのかチャットボットなのか区別できなければ、民主社会はどうやって公の場での
話し合いを維持することができるのか
・過去には新聞社やラジオ局や政党といった組織が公共領域での発言を決めていた
・ソーシャルメディアがその力を奪い開かれたもののアナーキー無政府状態につながった
・討論の仕方や決定方法の意見がまとまらなければ結果は民主制ではなくアナーキー
・AIが公開討論にアナーキーをもたらす可能性に警戒すべき
・2016年アメリカ選挙期間中のツイートサンプル2000万件のうち380万件(約20%)がボット
・2020年代初めの調査ではツイートの43.2%がボットだった
・2022年の調査ではボットはユーザーの5%だが投稿コンテンツの20～29%を生成している
・2023年の調査では人間とChatGPTに気候変動などの正確な記事と欺く記事を書かせ700人に見せた
・人間の書いた偽記事には気づいたがAIの書いた偽記事は正確と思い込む傾向があった
・私がAIと討論して意見を変えさせようとしても意識を持たないので時間のムダであり、
私が話せば話すほど学習して私の信頼を勝ち取ったり、主張に磨きをかけて、徐々に私の意見を
変えたりすることもできる
・心理戦では、この親密さはきわめて強力な武器になる
・政党は親密さの大量生産に苦労し、指導者はラジオ演説では友にはなれかった
・大量のボットは大量の人と友情を築き、その親密さを利用して世界観に影響を与えるだろう
・公共領域がフェイクで溢れ、自分が討論してるのが人間かマシンか区別できなくなれば、
議論の最も基本的なルールや事実についての合意がすべて失われるだろう
・このアナーキー状態の次は自由と引き換えにある程度の確かさを手に入れる独裁社会
・AIのなりすましを規制することは貨幣の偽造を規制するのと同じで可能
・貨幣の偽造には各国が断固たる行動を取り貨幣に対する信頼は維持された
・人間の偽造(なりすまし)も厳しい措置で取り締まるべきでボットに言論の自由はない
・民主社会の存続は規制そのものにかかっている
・民主的な話し合いを維持するには議会、市庁舎、新聞社、ラジオ局すべて規制を必要とした
・人間と異なる形態の知能が話し合いを支配する恐れのある時代にはさらに必要
・現時点で多くの民主社会の情報ネットワークが崩壊しかけていることは明らか
・アメリカの民主党支持者と共和党支持者、フィリピンからブラジルまで過激化している
・話し合いができず相手を政治的なライバルではなく敵と見なせば民主制は保てない
・イデオロギーの隔たりが過去より大きいとは見えないのでソーシャルメディアのせいか
・これまでの章で不利な証拠はあるが他の要因が絡んでいるのも確かで、その理由が定かでは
ないのが今の時代の特徴
・情報ネットワークがあまりにも複雑化し、その決定にあまりにも依存しているため、
なぜ私たちは相争っているのかという政治の基本的な疑問さえ答えるのが難しくなってしまった
・何が破綻しているのか、大規模な民主社会が生き延びられないならどうなるか・・・
第10章
⇒全体主義への非有機的ネットワークの影響を探る
⇒独裁者は話し合いがなくなることを喜ぶが独裁国家は威嚇や粛清で成り立っている
⇒どうやってAIを威嚇したり粛清したり、その台頭を防いだりできるか
・データが多いほど優れたアルゴリズムを開発できる(2023年の検索の91.5%はグーグル)
・ブラジルが自国の医療制度のために遺伝子研究のアルゴリズムを購入しようとする場合、
人口500万で遺伝子記録がプライバシー規則で制限されているニュージーランドのと、
人口14億でプライバシー規制が緩い中国のと、どちらのアルゴリズムを選ぶかは明らか
・人口2億のブラジルが購入することにより、さらにその性能はよくなる
・中国のアルゴリズムを選ぶ国が増え、世界の医療情報の殆どが中国に流れて無敵になる
・ブロックチェーンシステムは決定にユーザーの51%の承認が必要なので民主的?
・ユーザーである政府がアカウントの51％を支配している例がすでに存在する
・独裁情報ネットワークの基盤は恐怖だがコンピュータは恐れない
・チャットボットをブロックしたり削除したり作った人間を罰したりはできても、
自力で学習しコンテンツを生成し話し合うボットで埋め尽くされたらどうなるか
・政権に完全に一致したAIを作っても学習して自らを変えることは防げない
・1955年7月9日の「ラッセル・アインシュタイン宣言」はAIにも当てはまる
・民主社会と独裁社会の両方が用心しないとAIが権力を奪う
第11章
⇒新しい情報ネットワークが民主主義社会と全体主義社会の力の均衡に、どのような影響を
与え得るかを探る
⇒AIはどちらの陣営に決定的に有利な形で、そのバランスを崩すか?
⇒敵対するブロックに分裂し、その対立のせいで制御不能のAIの餌食になるのか、
⇒それとも団結して共通の利益を守ることができるか?
・カタール、トンガ、キリバス、ソロモン諸島は1970年代に大英帝国から独立し、
現在では国際的な舞台で影響力を発揮している
・この事実は21世紀の25年間は権力が少数の帝国だけに握られていないことを立証している
・今後の国際社会はコンピュータにより情報と権力を中央の拠点に集中しやすくなるので、
人類は新しい帝国主義の時代に入る可能性がある
・異なるネットワークのデジタル帝国に分断され、そのネットワークに統制されている人間も
分断され、意思疎通も合意も不可能になり敵対してAIを規制することもできなくなるかも
・19世紀半ばからの帝国の世界征服が21世紀のAIにも起こるか
・企業間の開発競争は一つの政府といくつかの企業からなる競合するチーム間のレースに
・政治家など自国の主要人物のあらゆるデータを北京かサンフランシスコの誰かが知っている場合、
あなたの国は独立国なのかデータ植民地なのか?
・多くの国が自国に危険と看做すアプリを禁止しているが、データ植民地主義は
社会信用システムの拡張という形で現れる場合もある
・世界中でアメリカドルが商取引に使われているのと同様に、あらゆる国で中国かアメリカの
社会信用システムをチケット購入からビザや奨学金の申請、仕事への応募にも使い始めるかも
・19世紀や20世紀の植民地は原材料を提供し最大利益を生む最先端の産業は帝国の中枢に
・21世紀のデータ植民地はデータを提供し帝国の中枢で最先端テクノロジーが開発され、
これらのアルゴリズムはデータ植民地に輸出される
・北京やサンフランシスコの中枢企業は豊かになるが植民地には利益も権力も分配されない
・中国とアメリカ、あるいはロシアとEUのようにシリコンのカーテンを越えて情報にアクセス
することは難しくなっている(スマーフォンのコードでカーテンのどちら側にいるかわかる）
・ソフトもハードも企業も両国で異なり殆どの国が両国に頼っている
・サイバー戦争は核戦争と異なり密かに行えるので誘惑は大きい
・核兵器のような確実性がなく相互確証破壊の原則が損なわれるので先制攻撃の誘惑も大きい
・国際コミュニティへの協力は国民の独立と独自の伝統を損なうというポピュリストの主張
・幸いにこの二者択一は根本の前提が間違っている
・国民を大切にするためには外国人と協力する必要があるから(新型コロナの例)
・グローバリズムの第1の原則はいくつかのグローバルな原則に従うこと
(サッカーワールドカップでは同じルールへの合意がないと試合ができない)
・グローバリズムの第2の原則は(ときには)一部の人の短期的な利益よりも全人類の長期的な
利益を優先させる必要があること
(ワールドカップでの薬物使用はいずれ生化学者の競争になる可能性があることを誰もが
認識しているので使用しないことに合意している)
・テクノロジーの他の分野でも国家の利益とグローバルな利益のバランスをとるべき
・(ときには)自立型兵器や世論操作アルゴリズムといった危険なテクノロジーの開発と導入を
(純粋な利他主義からではなく自己保存のために)制限することに合意すべき
・違法AIは違法原子炉より隠しやすく、AIは核爆弾より民生用途が多いので規制は困難?
・ポピュリストはジャングルの弱肉強食、マルクス主義者は人間の権力志向を主張するが、
実際のジャングルはあらゆる生物の共生と協力と利他主義で成り立っており、石器時代の人類は
狩猟者であるとともに採集者であり、組織的な戦争の証拠は僅か13000年前に過ぎない
・長期的な人類史で見えるパターンは争いではなく協力の規模の拡大
・国家予算に占める軍事費の割合
・1065年の宋王朝では83%、ローマ帝国は50～75%、17世紀後半のオスマン帝国では約60%、
1685～1813のイギリス政府の平均支出は75%、フランス、プロイセンもほぼ同様・・・
第一次世界大戦ではアメリカの47％からドイツの91％まで、第二次世界大戦ではイギリス69％、
アメリカ71％、1970年代の緊張緩和デタント時期でもソ連は32.5%だった
・21世紀のはじめには各国平均で7％になり、軍事大国アメリカでさえ13%前後で推移した
・戦争の減少は神の奇跡や自然法則の変化によるものではなく人間の選択なので逆転可能
・2020年代はじめから軍事予算は増加しており一線を越えたのが2022年のウクライナ侵攻
・残された選択肢は捕食者か被食者のどちらかで、たいていの指導者は捕食者を選ぶだろう
・だがAI時代の最上位の捕食者はAIになる可能性が高いことを肝に銘じるべき
(・・・といった道筋で展開していくのだが、)
⇒過去と現在と未来を探る前に、一見単純な疑問から始める必要がある
⇒情報とは、いったい何なのか?
と、プロローグから第1章「情報とは何か?」の冒頭に続くわけで・・・(以下略)
(追記です)
AIについては2021年(ウクライナ侵攻前)の出版物ですが、こちらの本も参考になりました
2025年07月22日
技術革新と不平等の1000年史(上巻第1章まで)
とーとつですが・・・
技術革新と不平等の1000年史であります
今回の参議院選挙でもSNSには様々な情報が溢れたようでマスメディアはフェイク情報への
注意喚起やファクトチェックの重要性を何度も呼びかけていましたね
最近ではSNSでしか情報の受信をせず、本を読む習慣がないので各党の綱領や歴史書はもちろん、
高校の教科書でさえ文脈を理解できない人たちが増えているとも聞きました
そんな人たちをターゲットにSNSなどで刺激的な誤情報を拡散して過激思想を増幅するような
身勝手な発信がますます溢れているのではないかと不安になっています
本書はデジタル・テクノロジー特にAIの今の方向性を変えないと民主主義が崩壊することを、
過去の歴史における技術革新と不平等の関係から解き明かそうとする本であります
表紙カバー裏にあった惹句
裏表紙カバー裏にあった著者・訳者紹介
(追記です)
著者のダロン・アセモグルとサイモン・ジョンソンは2024年にノーベル経済学賞を受賞されてます
奥付
目次
とりあえず上巻のプロローグから第1章まで、しかもその一部だけのメモです
(暑さと飲酒で遅読になり図書館への返却期限が迫っているため)
ただしメモの後半ぐらい「次章以降の予定」を読めば第2章以降の概要が推測できますので、
以下のメモで興味を持たれた方は本書をご熟読下さいね
(著作物の個人メモなので公開に問題があれば非公開設定にします)
プロローグ～進歩とは何か～よりメモ
・ジェレミー・ベンサムの監視できる監獄⇒ミシェル・フーコーの産業社会の監視⇒ジョージ・
オーウェルの1984年⇒マーベル映画ガーディアンズ・オブ・ギャラクシーへ・・・
・18世紀後半にイギリス全土に広まった工場というシステム
⇒多くの雇用主がベンサムの考えに従い労働を組織化し厳しく監視監督した
⇒新設の機械は労働者を単なる歯車に変え安い賃金と過酷な労働に
・アダム・スミス
「機械が進歩すれば労働量は大きく減少するが社会が繁栄するので賃金は大幅に上昇する」
⇒こうしたテクノロジーの進歩に抵抗するには?そもそも抵抗する必要があるのか?
・楽観論とは裏腹の過去1000年間の事例
①中世から近代の農業におけるテクノロジー発展の恩恵は人口の90%を占める農民にはなかった
②中世後期からのヨーロッパ船舶設計の進歩では、貿易で富を手にした一部ヨーロッパ人もいたが、
この進歩により数百万人の奴隷がアフリカから新大陸へ運ばれた
③イギリス産業革命初期から労働者の収入はほぼ100年間上がらず、工場でも都会でも
労働時間は延び、労働条件は劣悪なままだった
④綿繰り機は革命的でアメリカを世界最大の綿花輸出国に変えたが、この発明が南部では
奴隷制の残虐性を激化させることになった
⑤19世紀末のフリッツ・ハーバーによる人工肥料の開発は農業生産力を向上させたが、
その後に同じアイデアで化学兵器を設計し数十万人を殺傷した
⑥コンピューターの発達で起業家や大物はこの数十年で大金を手にしたが大学教育を受けていない
ほとんどのアメリカ人は取り残され、多くは実質所得が減少している・・・
・テクノロジーの進歩で繁栄の共有が実現したのは、その方向性と社会による利益分配の方法が
一部エリートに有利な仕組みから脱した場合に限られる
・地球上の大半の人々が先祖より豊かに暮らしているのは、初期の産業社会で組織化された
市民と労働者が、テクノロジーや労働条件についてエリートの支配する選択に異を唱え、
技術の進歩がもたらす利益をより公平に分けるよう強制したから
・現在の我々は同じことを再び行う必要がある
⇒MRI、mRNAワクチン、産業用ロボット、インターネット・・・
⇒これらが現実の問題を解決するのは人々を助ける方向性になった場合で今の方向ではない
⇒重大な決定を下す人々はテクノロジーに楽観的でエリート主義的
⇒現代の進歩は少数の起業家や投資家を裕福にしているが大半の人々は恩恵を受けていない
・テクノロジーの方向性を一部エリートから奪い取ることは19世紀のイギリスやアメリカより
難しくなっているが、それがきわめて重要になっている
第1章「テクノロジーを支配する」よりメモ
・技術的失業(ケインズ1930年)
⇒労働の新たな用途が見つかるより速いペースで労働の使用を節約する手段が発見されるために
生じる失業
・機械が労働需要を減少させることはない(リカード1819年)⇒1821年に見解が変わった
⇒「仕事を機械がこなせるなら労働需要はなくなる」
・これらの懸念はあったが戦後の工業国(アメリカ・ドイツ・日本)では生産性の急上昇により
賃金も上昇、消費財の価格低下、抗生物質による病気の克服などで労働者も豊かになった
⇒その半面で公害・環境破壊・核戦争の脅威もあったが、いずれテクノロジーが解決すると・・・
⇒これが1960年代の楽観論(タイム誌やケネディ)で、その後のテクノ・オプティミズムへ
・ところがアメリカ男性の長期失業率(25歳～54歳)は1960年代の6%が現在(2023年)は12%
⇒主な理由は非大卒男性が「いい仕事」に就くことが、ますます困難になっているから
⇒かつては大卒・非大卒を問わず適正賃金・雇用保障・キャリアが構築できる機会のある
「いい仕事」があったが、学位を持たない労働者の「いい仕事」は、ほとんどなくなった
・デジタル技術は起業家・経営者・一部投資家に富を与えたが大半の労働者の実質賃金は
増えておらず、非大卒者は減少、大卒者でも院卒以外は微増にとどまっている
⇒大半の労働者が就ける「いい仕事」が減り、コンピュータ科学・エンジニア・金融関係など
教育された一握りの労働者の収入が急速に増えて二層構造の格差社会へ
・これは新しいテクノロジーがもたらす不平等な帰結だった
⇒まさにH.G.ウェルズが「タイムマシン」で予見したディストピア
(政府の手厚い保護・団体交渉・適正な最低賃金などにより北欧・フランス・カナダでは
アメリカより賃金下落は少ないが格差は拡大しており非大卒者の仕事は足りていない)
・1000年にわたる証拠から新たなテクノロジーが広範な繁栄をもたらすか否かは自動的ではなく、
経済的・社会的・政治的な選択にかかっていることが明白になった
⇒本書では、
①この選択の本質
②テクノロジー・賃金・不平等の関係をめぐる歴史的・現代的証拠、
③繁栄の共有に資するイノベーションを機能させるためにできること
の3点を追求する
・第1章ではその下準備として次の基本的な三つの問いに取り組む
①新たな機械や生産技術が賃金を上昇させる時期は何によって決まるか?
②テクノロジーの方向性を変えるには何が必要か?
③現在とりわけ人工知能に関して気がかりな別方向に向かっているのはなぜか?
・生産性バンドワゴン(生産性の向上による増産で雇用は拡大して賃金も増加する)
⇒新型機械・効率的工場で20世紀前半のアメリカ自動車製造業は生産性が急上昇した
⇒雇用も増え正規教育のない労働者も含め経済界全体で賃金が上昇した
⇒アメリカでは戦後1970年代まで賃金上昇率は大卒も高卒も同じだった
⇒その後の出来事にバンドワゴンが合致しないのはなぜか?
⇒限界生産性(労働者一人あたり生産量ではなく需要増大や生産増大への寄与)の違い
・フォードやGMが優れたモデルを出せば需要は増え、労働者一人あたり収益と労働者の
限界生産性はともに上昇する
⇒会社は追加需要を満たすため労働者を増員し必要ならさらに賃金を払う
⇒ところが産業用ロボットを導入すれば平均生産性は向上するが労働者の必要性は低くなる
⇒労働者の限界生産性が向上することはなく低下の可能性さえある
・オートメーション、グローバリゼーションはコストを削減し利益を増やしたが、
先進国の国内では労働者は職を奪われて繁栄の共有をもたらさなかった
⇒これが経済効率を向上させる唯一の方法ではなく労働者一人あたりの生産量を増やす方法は
いくつもあり、これは歴史を通じていえることである(第5章から第9章で説明)
⇒イノベーションには自動化やオフショアリング以外に生産性への個人貢献度を高めるものもある
⇒例えば自動車整備士の作業を支援し、より精密な作業を可能にする新アプリの導入
⇒これは労働者の限界生産性を高めるイノベーションであり、
⇒労働者と置き換える産業用ロボットの導入とは全く異なるもの
・1910年代のフォード工場の自動化では設計・技術・機械操作・事務など新しい仕事が生まれた
⇒新しい機械で新たな労働用途が生まれると労働者の生産貢献が拡大し限界生産性が増す
⇒リカードやケインズの最悪の懸念が実現しなかったのは新たな仕事を伴っていたため
⇒自動車製造の急増で新たな雇用は関連業界だけでなく沿道サービス業の台頭まで可能にした
・ただし自動化による生産性の向上が小さい場合は新たな雇用を生まない
⇒食料品店のセルフレジ化は作業を従業員から顧客に移すだけで生産性への寄与は限られ、
新たな仕事は生まれず、大して安くもならず、生産も拡大せず、顧客の生活も変わらない
⇒テクノロジーを何のために使うかという「選択」が最重要
⇒テクノロジー開発によって労働者の限界生産性を高めるという選択
・労働者の限界生産性が向上しても労働者への需要が増加しなければ賃金は上昇しない
それが起こらないかもしれない三つの理由
①奴隷制のような強制的な関係
⇒アメリカ南部の綿繰り機の導入は強制力を高め奴隷も農民もさらに貧困になった(第4章)
②生産性が向上してもライバルとの競争がなければ賃金を上げないかもしれない
⇒他の仕事に就けない初期の農業社会や別の仕事探しを禁じていた18世紀のイギリス
⇒中世ヨーロッパでは風車・輪作の効率化・馬利用拡大で生産性が向上したが、その恩恵は
少数のエリートだけが享受し大規模建築へ、人口の90%を占めていた農民にはなかった
⇒1700年代のイギリスでは産業機械で労働者の生活水準は悪化し工場主だけが裕福に
③労働者の利益についての交渉能力
⇒1950年代から60年代のアメリカ野球ビジネスの例
(テレビ放送の巨額収益は全て球団オーナーへ⇒60年代後半から交渉により選手にも)
・科学的発見は光速で伝わるようになったが世界の生活改善にはテクノロジーの方向転換が
必要で、科学とイノベーションの新たな活用法を構築しなければならない
⇒ビジョンの選択⇒高圧が標準となった蒸気機関の例⇒炭鉱の過酷な労働条件になった
⇒選択が異なれば利益を享受する人も異なる
・共有されるビジョンが特定方向の例
⇒中国の社会信用システム(2009年から運用)
⇒決定したのは少数の党幹部でブラックリストの作成に
⇒フェイスブック(2018年にユーザー投稿優先にアルゴリズムを変更)
⇒決定したのは数名の幹部で、広告サービスとユーザーのエンゲージメントを高めることが
目的だったが、帰結は誤報や政治的分断の拡大に
⇒いずれもシステムの影響を受ける14億の国民や25億のユーザーの選択ではなかった
⇒個人のデータや社会的活動を支配するための利己的で偏狭なビジョンの選択になった
・南アフリカのスワートクランス洞窟
⇒100万年前の木炭層(火の使用痕跡)から以降は捕食関係が逆転している
⇒グーグルCEOサンダー・ビチャイ「AIは火や電気よりも深遠な何か」
⇒グーグル・チャイナ前社長カイフー・リー「AIは最も変革的なテクノロジー」
⇒今のAIは世界中で不平等を拡大させ企業や独裁政府のデータ収集を強化している
⇒ところが企業リーダーの大半はAIによる良い未来や問題解決を主張し続けている
⇒我々は火によって獲物から最強の捕食者になり、車輪によって距離を、電気によって暗闇を、
薬によって病気を征服してきたのだと・・・
・デジタル・テクノロジーというツールを人々のために活用するにはテクノロジー企業の
支配者にはびこる世界観を覆す必要がある
⇒こうした世界観を支えているのは特定の不正確な歴史解釈
⇒イノベーションによる人類への影響について示唆するもの⇒この歴史の見直しから
・次章以降の予定
⇒重大なテクノロジーの変化が生じた地域を中心に、まずは西欧と中国の農業、次にイギリスと
アメリカの産業革命、さらにアメリカと中国のデジタル・テクノロジーを取り上げる
⇒様々な国の様々な選択、テクノロジーが他の地域に自発的・強制的に広がった際の影響
・第2章「運河のビジョン」
⇒フランスのエンジニア、レセップスがスエズで成功した海面式運河建設と同じアイデアで
パナマで失敗して2万人が死んだ話
⇒大きな災害は過去の成功に基づく強力なビジョンに根差しており、あらゆるテクノロジーの
歴史にとって教訓となる話
・第3章「説得する力」
⇒テクノロジーや社会の重要な決定をなす際に説得が中心的役割を果たす
⇒説得する力は政治制度やアジェンダ設定能力に根差し、対抗勢力や幅広い意見で自信過剰や
利己的なビジョンが抑制される
・第4章「不幸の種を育てる」
⇒本書の構想の主要な考え方を農業テクノロジーの進歩に応用する
⇒新石器時代における定住農業の始まり、中世から近世初期にかけての土地と生産技術の
組織化をめぐる大変化
⇒いずれも生産性バンドワゴンが自動的に走り出した証拠は見つからない
⇒少数エリートの富と権力を増大させたが殆どの農業労働者に恩恵はもたらさなかった
⇒小作農は政治的・社会的権力を持たずテクノロジーの進路は一握りのエリートのビジョンに従う
・第5章「中流層の革命」
⇒産業革命の再解釈
⇒これまであまり強調されていなかった、新たに自信をつけた中産階級、起業家、実業家の
あいだに現れたビジョン
⇒彼らの考え方や願望は16世紀から17世紀以降にイングランド中流層に力を与えるようになった
制度的変化に根差し、彼らのビジョンは包括的ではなかった
⇒政治経済の仕組みの変化はどのように起きたのか、またそれが「自然は誰がどうコントロール
するのか」という新たな概念を生み出すうえで、なぜ重要だったのか
(蒸気機関車・鉄道のスチーブンソンなど技術を持った「成り上がり」を認める社会に)
第6章「進歩の犠牲者」
前章の新たなビジョンの帰結
⇒産業革命の第一段階で多くの人々がいかに貧しくなり無力化したか
⇒それがオートメーションへの強い偏向と、テクノロジーや賃金の決定に関し労働者の声が
欠如していたことの帰結だったのはなぜか
⇒工業化で経済生活、健康、自主性に悪影響が及んだが、状況が変わりはじめたのは19世紀後半、
普通の人々が団結し経済的・政治的改革を推進した社会的変化がテクノロジーの方向性を変え、
賃金を押し上げたが、これは繁栄の共有に向けた小さな勝利に過ぎなかった
⇒西欧諸国が繁栄の共有を達成するにはテクノロジーと制度をめぐる長く争いに満ちた道が・・・
・第7章「争い多き道」
⇒テクノロジーの方向性、賃金設定、より一般的には政治をめぐる闘争が経済成長期の土台を
いかにして築いたかの概観
⇒戦後の30年間、アメリカはじめ西側工業国は急速な経済成長を遂げ殆どの層に共有された
⇒教育や医療の普及、平均寿命の延伸など社会的改善は経済トレンドと軌を一にしていた
⇒テクノロジーの変化、仕事の自動化がなぜ、いかにして労働者に新たな機会を生み出したのか
⇒それが対抗勢力を勇気づける制度的環境にどう組み込まれていたのかについての説明
第8章「デジタル・ダメージ」
⇒現代に目を向け、われわれがいかにして繁栄の共有という戦後数十年間のモデルを手放して
しまったのかを振り返る
⇒この方向転換の中心にある変化は、テクノロジーの方向性が労働者に新たな仕事や機会を提供
することから、仕事の自動化や人件費削減を最優先することになったこと
⇒これは必然ではなく労働団体や政府規制の圧力が欠如した結果で繁栄の共有を損なう一因
第9章「人工闘争」
⇒1980年代以降のビジョンが規定するようになった次の2点についての説明
①デジタル・テクノロジーの次の段階、人工知能についてどう考えるかという問題
②AIが経済的不平等へのトレンドをいかに悪化させているかという問題
⇒多くのテック・リーダーの主張に反してAIテクノロジーは人間に限られた利益しかもたらして
おらず、職場監視に利用されて労働者の力を奪い、現在の方針ではオートメーションが世界中に
輸出されて、発展途上国における数十年分の経済的利益を台無しにしてしまう恐れがある
⇒AIはデジタル・テクノロジーの特殊な進路を反映しており深刻な分配効果を持つ
(少数に恩恵をもたらし残りを置き去りにする効果)
⇒機械的知能に注力するより機械の人間にとっての有用性を獲得する方が実りが多い
(かつて機械の有用性が求められた際には、それがデジタル・テクノロジーの生産的な応用に
つながったが、AIとオートメーションの追及につれ、顧みられなくなったことも説明する)
・第10章「民主主義の崩壊」
⇒AIを使った大量のデータ収集で政府や企業による監視が強化されている
⇒同時にAIを活用した広告ビジネスモデルは誤情報を拡散し過激思想を増幅している
⇒現在のAIが歩んでいる道は経済にも民主主義にも良いものではないし、残念ながら、
この二つの問題は相互に強化し合っている
・第11章「テクノロジーの方向転換」
⇒こうした有害なトレンドを反転させる方法の略述
⇒テクノロジーの変化の方向転換のテンプレート
⇒土台となるのはテクノロジーの社会的偏りに取り組むために、物語を変え、対抗勢力を築き、
技術、規制、政策に関する解決策を練り上げること
・・・つーことで、ここまでだけでも中世ヨーロッパの農業イノベーションや産業革命など
テクノロジーの進展(技術革新)と不平等の歴史から、AIなどデジタル・テクノロジーの現在の
方向性を変えないと民主主義が崩壊するつーのは、まさに目からウロコの本でしたが・・・
と、ここまでで図書館への返却期限まであと3日・・・はてさて・・・
(8月10日追記です)
下巻をようやく読破、現代については下巻がメインですね
技術革新と不平等の1000年史であります
今回の参議院選挙でもSNSには様々な情報が溢れたようでマスメディアはフェイク情報への
注意喚起やファクトチェックの重要性を何度も呼びかけていましたね
最近ではSNSでしか情報の受信をせず、本を読む習慣がないので各党の綱領や歴史書はもちろん、
高校の教科書でさえ文脈を理解できない人たちが増えているとも聞きました
そんな人たちをターゲットにSNSなどで刺激的な誤情報を拡散して過激思想を増幅するような
身勝手な発信がますます溢れているのではないかと不安になっています
本書はデジタル・テクノロジー特にAIの今の方向性を変えないと民主主義が崩壊することを、
過去の歴史における技術革新と不平等の関係から解き明かそうとする本であります
表紙カバー裏にあった惹句
裏表紙カバー裏にあった著者・訳者紹介
(追記です)
著者のダロン・アセモグルとサイモン・ジョンソンは2024年にノーベル経済学賞を受賞されてます
奥付
目次
とりあえず上巻のプロローグから第1章まで、しかもその一部だけのメモです
(暑さと飲酒で遅読になり図書館への返却期限が迫っているため
)ただしメモの後半ぐらい「次章以降の予定」を読めば第2章以降の概要が推測できますので、
以下のメモで興味を持たれた方は本書をご熟読下さいね
(著作物の個人メモなので公開に問題があれば非公開設定にします)
プロローグ～進歩とは何か～よりメモ
・ジェレミー・ベンサムの監視できる監獄⇒ミシェル・フーコーの産業社会の監視⇒ジョージ・
オーウェルの1984年⇒マーベル映画ガーディアンズ・オブ・ギャラクシーへ・・・
・18世紀後半にイギリス全土に広まった工場というシステム
⇒多くの雇用主がベンサムの考えに従い労働を組織化し厳しく監視監督した
⇒新設の機械は労働者を単なる歯車に変え安い賃金と過酷な労働に
・アダム・スミス
「機械が進歩すれば労働量は大きく減少するが社会が繁栄するので賃金は大幅に上昇する」
⇒こうしたテクノロジーの進歩に抵抗するには?そもそも抵抗する必要があるのか?
・楽観論とは裏腹の過去1000年間の事例
①中世から近代の農業におけるテクノロジー発展の恩恵は人口の90%を占める農民にはなかった
②中世後期からのヨーロッパ船舶設計の進歩では、貿易で富を手にした一部ヨーロッパ人もいたが、
この進歩により数百万人の奴隷がアフリカから新大陸へ運ばれた
③イギリス産業革命初期から労働者の収入はほぼ100年間上がらず、工場でも都会でも
労働時間は延び、労働条件は劣悪なままだった
④綿繰り機は革命的でアメリカを世界最大の綿花輸出国に変えたが、この発明が南部では
奴隷制の残虐性を激化させることになった
⑤19世紀末のフリッツ・ハーバーによる人工肥料の開発は農業生産力を向上させたが、
その後に同じアイデアで化学兵器を設計し数十万人を殺傷した
⑥コンピューターの発達で起業家や大物はこの数十年で大金を手にしたが大学教育を受けていない
ほとんどのアメリカ人は取り残され、多くは実質所得が減少している・・・
・テクノロジーの進歩で繁栄の共有が実現したのは、その方向性と社会による利益分配の方法が
一部エリートに有利な仕組みから脱した場合に限られる
・地球上の大半の人々が先祖より豊かに暮らしているのは、初期の産業社会で組織化された
市民と労働者が、テクノロジーや労働条件についてエリートの支配する選択に異を唱え、
技術の進歩がもたらす利益をより公平に分けるよう強制したから
・現在の我々は同じことを再び行う必要がある
⇒MRI、mRNAワクチン、産業用ロボット、インターネット・・・
⇒これらが現実の問題を解決するのは人々を助ける方向性になった場合で今の方向ではない
⇒重大な決定を下す人々はテクノロジーに楽観的でエリート主義的
⇒現代の進歩は少数の起業家や投資家を裕福にしているが大半の人々は恩恵を受けていない
・テクノロジーの方向性を一部エリートから奪い取ることは19世紀のイギリスやアメリカより
難しくなっているが、それがきわめて重要になっている
第1章「テクノロジーを支配する」よりメモ
・技術的失業(ケインズ1930年)
⇒労働の新たな用途が見つかるより速いペースで労働の使用を節約する手段が発見されるために
生じる失業
・機械が労働需要を減少させることはない(リカード1819年)⇒1821年に見解が変わった
⇒「仕事を機械がこなせるなら労働需要はなくなる」
・これらの懸念はあったが戦後の工業国(アメリカ・ドイツ・日本)では生産性の急上昇により
賃金も上昇、消費財の価格低下、抗生物質による病気の克服などで労働者も豊かになった
⇒その半面で公害・環境破壊・核戦争の脅威もあったが、いずれテクノロジーが解決すると・・・
⇒これが1960年代の楽観論(タイム誌やケネディ)で、その後のテクノ・オプティミズムへ
・ところがアメリカ男性の長期失業率(25歳～54歳)は1960年代の6%が現在(2023年)は12%
⇒主な理由は非大卒男性が「いい仕事」に就くことが、ますます困難になっているから
⇒かつては大卒・非大卒を問わず適正賃金・雇用保障・キャリアが構築できる機会のある
「いい仕事」があったが、学位を持たない労働者の「いい仕事」は、ほとんどなくなった
・デジタル技術は起業家・経営者・一部投資家に富を与えたが大半の労働者の実質賃金は
増えておらず、非大卒者は減少、大卒者でも院卒以外は微増にとどまっている
⇒大半の労働者が就ける「いい仕事」が減り、コンピュータ科学・エンジニア・金融関係など
教育された一握りの労働者の収入が急速に増えて二層構造の格差社会へ
・これは新しいテクノロジーがもたらす不平等な帰結だった
⇒まさにH.G.ウェルズが「タイムマシン」で予見したディストピア
(政府の手厚い保護・団体交渉・適正な最低賃金などにより北欧・フランス・カナダでは
アメリカより賃金下落は少ないが格差は拡大しており非大卒者の仕事は足りていない)
・1000年にわたる証拠から新たなテクノロジーが広範な繁栄をもたらすか否かは自動的ではなく、
経済的・社会的・政治的な選択にかかっていることが明白になった
⇒本書では、
①この選択の本質
②テクノロジー・賃金・不平等の関係をめぐる歴史的・現代的証拠、
③繁栄の共有に資するイノベーションを機能させるためにできること
の3点を追求する
・第1章ではその下準備として次の基本的な三つの問いに取り組む
①新たな機械や生産技術が賃金を上昇させる時期は何によって決まるか?
②テクノロジーの方向性を変えるには何が必要か?
③現在とりわけ人工知能に関して気がかりな別方向に向かっているのはなぜか?
・生産性バンドワゴン(生産性の向上による増産で雇用は拡大して賃金も増加する)
⇒新型機械・効率的工場で20世紀前半のアメリカ自動車製造業は生産性が急上昇した
⇒雇用も増え正規教育のない労働者も含め経済界全体で賃金が上昇した
⇒アメリカでは戦後1970年代まで賃金上昇率は大卒も高卒も同じだった
⇒その後の出来事にバンドワゴンが合致しないのはなぜか?
⇒限界生産性(労働者一人あたり生産量ではなく需要増大や生産増大への寄与)の違い
・フォードやGMが優れたモデルを出せば需要は増え、労働者一人あたり収益と労働者の
限界生産性はともに上昇する
⇒会社は追加需要を満たすため労働者を増員し必要ならさらに賃金を払う
⇒ところが産業用ロボットを導入すれば平均生産性は向上するが労働者の必要性は低くなる
⇒労働者の限界生産性が向上することはなく低下の可能性さえある
・オートメーション、グローバリゼーションはコストを削減し利益を増やしたが、
先進国の国内では労働者は職を奪われて繁栄の共有をもたらさなかった
⇒これが経済効率を向上させる唯一の方法ではなく労働者一人あたりの生産量を増やす方法は
いくつもあり、これは歴史を通じていえることである(第5章から第9章で説明)
⇒イノベーションには自動化やオフショアリング以外に生産性への個人貢献度を高めるものもある
⇒例えば自動車整備士の作業を支援し、より精密な作業を可能にする新アプリの導入
⇒これは労働者の限界生産性を高めるイノベーションであり、
⇒労働者と置き換える産業用ロボットの導入とは全く異なるもの
・1910年代のフォード工場の自動化では設計・技術・機械操作・事務など新しい仕事が生まれた
⇒新しい機械で新たな労働用途が生まれると労働者の生産貢献が拡大し限界生産性が増す
⇒リカードやケインズの最悪の懸念が実現しなかったのは新たな仕事を伴っていたため
⇒自動車製造の急増で新たな雇用は関連業界だけでなく沿道サービス業の台頭まで可能にした
・ただし自動化による生産性の向上が小さい場合は新たな雇用を生まない
⇒食料品店のセルフレジ化は作業を従業員から顧客に移すだけで生産性への寄与は限られ、
新たな仕事は生まれず、大して安くもならず、生産も拡大せず、顧客の生活も変わらない
⇒テクノロジーを何のために使うかという「選択」が最重要
⇒テクノロジー開発によって労働者の限界生産性を高めるという選択
・労働者の限界生産性が向上しても労働者への需要が増加しなければ賃金は上昇しない
それが起こらないかもしれない三つの理由
①奴隷制のような強制的な関係
⇒アメリカ南部の綿繰り機の導入は強制力を高め奴隷も農民もさらに貧困になった(第4章)
②生産性が向上してもライバルとの競争がなければ賃金を上げないかもしれない
⇒他の仕事に就けない初期の農業社会や別の仕事探しを禁じていた18世紀のイギリス
⇒中世ヨーロッパでは風車・輪作の効率化・馬利用拡大で生産性が向上したが、その恩恵は
少数のエリートだけが享受し大規模建築へ、人口の90%を占めていた農民にはなかった
⇒1700年代のイギリスでは産業機械で労働者の生活水準は悪化し工場主だけが裕福に
③労働者の利益についての交渉能力
⇒1950年代から60年代のアメリカ野球ビジネスの例
(テレビ放送の巨額収益は全て球団オーナーへ⇒60年代後半から交渉により選手にも)
・科学的発見は光速で伝わるようになったが世界の生活改善にはテクノロジーの方向転換が
必要で、科学とイノベーションの新たな活用法を構築しなければならない
⇒ビジョンの選択⇒高圧が標準となった蒸気機関の例⇒炭鉱の過酷な労働条件になった
⇒選択が異なれば利益を享受する人も異なる
・共有されるビジョンが特定方向の例
⇒中国の社会信用システム(2009年から運用)
⇒決定したのは少数の党幹部でブラックリストの作成に
⇒フェイスブック(2018年にユーザー投稿優先にアルゴリズムを変更)
⇒決定したのは数名の幹部で、広告サービスとユーザーのエンゲージメントを高めることが
目的だったが、帰結は誤報や政治的分断の拡大に
⇒いずれもシステムの影響を受ける14億の国民や25億のユーザーの選択ではなかった
⇒個人のデータや社会的活動を支配するための利己的で偏狭なビジョンの選択になった
・南アフリカのスワートクランス洞窟
⇒100万年前の木炭層(火の使用痕跡)から以降は捕食関係が逆転している
⇒グーグルCEOサンダー・ビチャイ「AIは火や電気よりも深遠な何か」
⇒グーグル・チャイナ前社長カイフー・リー「AIは最も変革的なテクノロジー」
⇒今のAIは世界中で不平等を拡大させ企業や独裁政府のデータ収集を強化している
⇒ところが企業リーダーの大半はAIによる良い未来や問題解決を主張し続けている
⇒我々は火によって獲物から最強の捕食者になり、車輪によって距離を、電気によって暗闇を、
薬によって病気を征服してきたのだと・・・
・デジタル・テクノロジーというツールを人々のために活用するにはテクノロジー企業の
支配者にはびこる世界観を覆す必要がある
⇒こうした世界観を支えているのは特定の不正確な歴史解釈
⇒イノベーションによる人類への影響について示唆するもの⇒この歴史の見直しから
・次章以降の予定
⇒重大なテクノロジーの変化が生じた地域を中心に、まずは西欧と中国の農業、次にイギリスと
アメリカの産業革命、さらにアメリカと中国のデジタル・テクノロジーを取り上げる
⇒様々な国の様々な選択、テクノロジーが他の地域に自発的・強制的に広がった際の影響
・第2章「運河のビジョン」
⇒フランスのエンジニア、レセップスがスエズで成功した海面式運河建設と同じアイデアで
パナマで失敗して2万人が死んだ話
⇒大きな災害は過去の成功に基づく強力なビジョンに根差しており、あらゆるテクノロジーの
歴史にとって教訓となる話
・第3章「説得する力」
⇒テクノロジーや社会の重要な決定をなす際に説得が中心的役割を果たす
⇒説得する力は政治制度やアジェンダ設定能力に根差し、対抗勢力や幅広い意見で自信過剰や
利己的なビジョンが抑制される
・第4章「不幸の種を育てる」
⇒本書の構想の主要な考え方を農業テクノロジーの進歩に応用する
⇒新石器時代における定住農業の始まり、中世から近世初期にかけての土地と生産技術の
組織化をめぐる大変化
⇒いずれも生産性バンドワゴンが自動的に走り出した証拠は見つからない
⇒少数エリートの富と権力を増大させたが殆どの農業労働者に恩恵はもたらさなかった
⇒小作農は政治的・社会的権力を持たずテクノロジーの進路は一握りのエリートのビジョンに従う
・第5章「中流層の革命」
⇒産業革命の再解釈
⇒これまであまり強調されていなかった、新たに自信をつけた中産階級、起業家、実業家の
あいだに現れたビジョン
⇒彼らの考え方や願望は16世紀から17世紀以降にイングランド中流層に力を与えるようになった
制度的変化に根差し、彼らのビジョンは包括的ではなかった
⇒政治経済の仕組みの変化はどのように起きたのか、またそれが「自然は誰がどうコントロール
するのか」という新たな概念を生み出すうえで、なぜ重要だったのか
(蒸気機関車・鉄道のスチーブンソンなど技術を持った「成り上がり」を認める社会に)
第6章「進歩の犠牲者」
前章の新たなビジョンの帰結
⇒産業革命の第一段階で多くの人々がいかに貧しくなり無力化したか
⇒それがオートメーションへの強い偏向と、テクノロジーや賃金の決定に関し労働者の声が
欠如していたことの帰結だったのはなぜか
⇒工業化で経済生活、健康、自主性に悪影響が及んだが、状況が変わりはじめたのは19世紀後半、
普通の人々が団結し経済的・政治的改革を推進した社会的変化がテクノロジーの方向性を変え、
賃金を押し上げたが、これは繁栄の共有に向けた小さな勝利に過ぎなかった
⇒西欧諸国が繁栄の共有を達成するにはテクノロジーと制度をめぐる長く争いに満ちた道が・・・
・第7章「争い多き道」
⇒テクノロジーの方向性、賃金設定、より一般的には政治をめぐる闘争が経済成長期の土台を
いかにして築いたかの概観
⇒戦後の30年間、アメリカはじめ西側工業国は急速な経済成長を遂げ殆どの層に共有された
⇒教育や医療の普及、平均寿命の延伸など社会的改善は経済トレンドと軌を一にしていた
⇒テクノロジーの変化、仕事の自動化がなぜ、いかにして労働者に新たな機会を生み出したのか
⇒それが対抗勢力を勇気づける制度的環境にどう組み込まれていたのかについての説明
第8章「デジタル・ダメージ」
⇒現代に目を向け、われわれがいかにして繁栄の共有という戦後数十年間のモデルを手放して
しまったのかを振り返る
⇒この方向転換の中心にある変化は、テクノロジーの方向性が労働者に新たな仕事や機会を提供
することから、仕事の自動化や人件費削減を最優先することになったこと
⇒これは必然ではなく労働団体や政府規制の圧力が欠如した結果で繁栄の共有を損なう一因
第9章「人工闘争」
⇒1980年代以降のビジョンが規定するようになった次の2点についての説明
①デジタル・テクノロジーの次の段階、人工知能についてどう考えるかという問題
②AIが経済的不平等へのトレンドをいかに悪化させているかという問題
⇒多くのテック・リーダーの主張に反してAIテクノロジーは人間に限られた利益しかもたらして
おらず、職場監視に利用されて労働者の力を奪い、現在の方針ではオートメーションが世界中に
輸出されて、発展途上国における数十年分の経済的利益を台無しにしてしまう恐れがある
⇒AIはデジタル・テクノロジーの特殊な進路を反映しており深刻な分配効果を持つ
(少数に恩恵をもたらし残りを置き去りにする効果)
⇒機械的知能に注力するより機械の人間にとっての有用性を獲得する方が実りが多い
(かつて機械の有用性が求められた際には、それがデジタル・テクノロジーの生産的な応用に
つながったが、AIとオートメーションの追及につれ、顧みられなくなったことも説明する)
・第10章「民主主義の崩壊」
⇒AIを使った大量のデータ収集で政府や企業による監視が強化されている
⇒同時にAIを活用した広告ビジネスモデルは誤情報を拡散し過激思想を増幅している
⇒現在のAIが歩んでいる道は経済にも民主主義にも良いものではないし、残念ながら、
この二つの問題は相互に強化し合っている
・第11章「テクノロジーの方向転換」
⇒こうした有害なトレンドを反転させる方法の略述
⇒テクノロジーの変化の方向転換のテンプレート
⇒土台となるのはテクノロジーの社会的偏りに取り組むために、物語を変え、対抗勢力を築き、
技術、規制、政策に関する解決策を練り上げること
・・・つーことで、ここまでだけでも中世ヨーロッパの農業イノベーションや産業革命など
テクノロジーの進展(技術革新)と不平等の歴史から、AIなどデジタル・テクノロジーの現在の
方向性を変えないと民主主義が崩壊するつーのは、まさに目からウロコの本でしたが・・・
と、ここまでで図書館への返却期限まであと3日・・・はてさて・・・
(8月10日追記です)
下巻をようやく読破、現代については下巻がメインですね
2025年03月23日
情報分析力
とーとつですが・・・
「情報分析力」とゆー本を読んだので脳の外部記憶としてメモしておきます
著者紹介
日本では数少ないロシア軍事の専門家(あとは自衛隊・防衛研究所の研究者ぐらい?)で、
今回の著書はその情報分析のやり方について解説した「ビジネス書」だそうです
奥付
初版発行と同時に図書館予約して今は3月なので、けっこう人気があるようです
例によって目次の紹介
以下思いつくままの個人メモですので正しくは本書をお読みくださいね
(著作物の読後メモなので公開に問題があれば非公開設定にします)
はじめにより
・本書は書店の(国際情勢や安全保障の棚ではなく)ビジネス書の棚に並ぶだろう
⇒だが私が朝起きて読むのは経済紙ではなくロシア軍の機関紙「赤い星]
⇒今回は私がロシア軍事をどうやって分析しているかというお話
・ロシア軍のウクライナ侵略は「まさかそれはないだろう」と思われていた例
⇒だが半年ほど前から(集結の事実や高官のメッセージなどで)多くの専門家に指摘されていた
⇒問題は「情報がなかった」のではなく「情報分析のやり方」にあった
⇒情報分析のやり方によって(100%の予測はできないが)「事態の幅」は予測できる
⇒ウクライナ侵略は本来その「幅」に含まれるべき事態だった・・・
・インターネット上にはあらゆる国際情報が溢れている(略)
(少し前まで外交官や商社マンなど専門家のみが知る情報が低コストで入手可能になった)
(衛星画像などは軍事大国の一部高官や分析官だけが知る情報だった)
⇒インターネット上で入手できないのは「その生情報が何を意味するか」を知る方法
(企業の決算報告書は数秒でダウンロードできるが、それで兆候を読めるのは投資家のみ)
⇒個人がこの能力を持つのは簡単ではないが本書でそのギャップを縮めたい
・インターネット上の生情報の氾濫はフェイクの弊害を拡げた
⇒外交や安全保障から私の好きな料理レシピまで玉石混合で偽情報も多いが、
⇒カレーを作ったことがある人なら「3分でできるカレーレシピ」は怪しいと思うはず
⇒これが「一定の相場感」で情報分析のやり方を知れば偽情報の確率は大幅に下がる
・情報は食材でそれを料理して食べられるようにしたのがインテリジェンス(情報資料)
⇒インテリジェンスには敵国の高官を買収して得たような極秘情報もあるが、これは超高級料亭で
出される料理(インテリジェンス)で分析は求められず「素材そのものを味わう」食べ方
⇒本書は「スーパーの食材による普通の朝ご飯の作り方」だが、そのやり方を知らないと
それなりの朝ご飯は食べれられない
・本書の構成
⇒第1章はウクライナ侵略の情報分析の実際とその影響のスケッチ
⇒第2章は情報分析の手法や考え方でここまでが入門編
⇒第3章は情報の取り方
⇒第4章は情報分析の具体的なメソッド
⇒第5章は分析をまとめる方法
⇒第6章は情報分析で陥りやすい罠
(以下はランダムに一部のみメモ)
第1章より
・2021年の秋から2022年の初頭にかけ「ロシア軍は侵攻するのか?」との質問を多く受けた
⇒私の答えは「侵攻するかどうかはわからないが大規模な戦争能力は整いつつある」だった
⇒「意図」のような曖昧なことは横に置き把握しやすい「能力」を分析の出発点にした
⇒それで「可能行動」を考えると「やろうとしていること」の上限が見えてくる
(実際に両軍の「能力」は、この間に広がり続けていた)
・当時の分析
⇒ロシア軍の海兵隊や空挺部隊を含む全地上兵力は36万人でうち15万人が集結していた
⇒全地上兵力のうち徴兵の20万人は戦地に送らないとの建前が過去には概ね守られていた
⇒以上から15万人は実戦に投入できる兵力のほぼ上限でロシア全土から派遣されていた
⇒こんな集結は毎年秋の大演習でもなかったことで投入可能な戦闘チームのほぼ全力だった
⇒これらのバックグラウンドを知らずに15/36の情報を得ても意味はない⇒情報処理が重要
・私の夕食に奥さんが毒を入れている可能性
⇒そんなはずがないという性善説で食べているが前夜に刃傷沙汰があれば違った推測になるかも
⇒軍事の情報分析は性悪説になりがちで毒が入ってるかもしれない、致死性はどの程度なのか、
可能行動の範囲内で何をするか、といった相手の意図にまつわる曖昧さが立ちはだかる
⇒ウクライナ侵攻の意図が確定できたのは開戦の3日前(ドンパス地方の独立国家承認)だった
(第2次ミンスク合意を完全に破棄することを意味していたから)
・料理に毒を入れた人が食べる人に教えてくれることはない
⇒分析対象が発する情報は「政治的な語り(ナラティブ)」
⇒「実際に考えていること」と「そう信じさせたいこと」の区別が曖昧になっている
⇒ナラティブを分析しているうちにそれに溺れてしまう危険性に注意すること
・戦略レベルの意図は理解できても戦術レベルは別かも知れないことも重要
(ウクライナ侵略でも主攻方向はキーウではなくドンパス地方という欺瞞作戦を展開した)
(このレベルになると戦術や作戦の専門家しか分析できず私の専門外で現在はやっていないが)
⇒キーウでの攻防などは戦略レベルでも重要なので専門家に頼ることを推奨している
第2章より
・1979年のスリーマイル島の原発事故
⇒137個の警告灯が一斉に点灯してクリスマスツリー状態になり情報の有用性が損なわれた
・情報(インフォメーション)と情報資料(インテリジェンス)の区別が重要
⇒集められた食材(情報)を調理(処理)し食べられる料理(情報資料)にすること
⇒役に立つ情報資料にするのはクリエイターよりエディターの仕事
①バックグラウンド情報⇒ロシアの政治、経済、社会状況などの情報(バレエ情報は不要?)
②分析のコアとなる情報⇒ロシア軍の人事、部隊再編、装備調達などの情報
(定点観測を続けることで違いを取り出せる)
③足で稼ぐ情報⇒文字や画像データでは把握しきれない体験的な情報⇒①②の分析が深まる
・身銭を切った情報(分析対象に入れ込む)
⇒ロシア軍の衛星画像
(私は米国マクサー社だが米軍や自衛隊が優先され個人には遅れたり配信がなかったりする)
⇒自分用の図書館⇒集めた本で仮説ができる、余白にメモできる、付箋を貼れる・・・
・新しいガジェット
⇒大きな組織なら情報の収集と分析は分けるべきだが個人では自分でやるしかない
⇒限りがあるのだから、いろんな工夫をすべき
・エミュレーターになる(分析対象を模倣して考える)
⇒B-1爆撃機の予算復活の例(ミサイルより空爆を警戒するロシア軍になって考えた結果)
⇒いつでもスイッチを切って自分たちの側に立つことが重要(できない人も多い)
第3章より
・情報収集の目的⇒何のために誰に向けて⇒その解像度を合わせること
⇒ロシア軍が北方領土へ新型戦車を配備した場合の情報資料の例
⇒外務省には何両ぐらいか性能は日本のと較べてどうか、国際法上の違反はないかなど、
政治外交レベルでの比較的マクロなレベルの資料になり装甲性能など解像度が高すぎても
あまり意味はない
⇒陸上自衛隊の機甲科や対戦車研究者にはマクロな高解像度が必要で政治レベルの意味はない
・国家インテリジェンスの手法(略)
⇒大本営発表にもある程度の事実はあり、それをどうやって深読みするか
⇒個々の情報はアテにならなくても傾向の変化は読み取れる
(ウクライナでの両軍の公式戦況報告は勝敗ではなく報告量の増減というメタ情報としてみる)
⇒軍事力には抑止力の側面があり知られていないと意味はない⇒それを集める
・公開情報の読み方(略)
⇒戦況報道の中の事実、戦況報告の変化、知らせたい抑止力、冠婚葬祭、議会予算資料など
(ロシアの国防予算は開戦で3倍になったが伴う財政赤字はGDPの0.8%で財政破綻しないとか)
(国後島と択捉島の兵舎建替入札の仕様書からの配備兵力がロシア側の説明と一致したとか)
(侵攻の少し前から「ウクライナ政府」から「キエフ政権」に言い方が変わったとか)
(人民日報の「面積読み」とかロシア国営メディアの女優のゴシップとか)
⇒SNS情報などは体系化が重要
・ネットワークで「沼の主」を召喚する
⇒シベリア鉄道の映像を見て私なら「T-80が31両で1個戦車大隊か」ぐらいは読み解けるが、
「沼の主」なら「これはT-80改良型のT-80BVMで極東でこの戦車を持ってるのは太平洋艦隊の
第155海軍歩兵旅団の戦車大隊だけだったはず」と瞬時にわかり、戦争が始まってからは、
「このT-80BVMの光学照準器は古いバージョンなので精密機器の生産に支障が出ているのでは」
と分析している人もいて度肝を抜かれた
⇒こういう知識は自衛隊の人は別にして趣味の世界に属し解像度は異様に高いが視野は狭い
⇒ところが分析者と趣味的知識(オタク的知)がうまく結合するとマクロな相乗効果を生む
⇒ベリングキャットもオタクを活用するバーチャル組織を作り上げマレーシア航空機の撃墜が
親ロシア派による地対空ミサイルの誤射であったことを解明した
⇒重要なのは自分で沼に潜るのではなく必要な際に主を召喚できるネットワークを作ること
・情報の収集⇒分析⇒資料化(文章化)のスパイラルで体系化する(出典は重要)
第4章より
・冷戦時代のソ連はアメリカ国防総省(ペンタゴン)の軍事衛星写真で中庭にある小さな建物に、
多くの人が出入りしていたので高官が会議する地下重要施設(の出入口？)と判断していた
⇒冷戦後にソ連軍の代表団が行ってみるとホットドッグ店やハンバーガー店の入る建物だった
⇒ソ連時代のロシア国防省では食事時間も食堂も厳格に決まっており適当に買いに出ることは
なかったから勘違いしていた
(今はデリバリーもありその顧客リストから連邦保安庁の組織構成がバレてたけど)
⇒情報収集にカネをかけ優秀な分析官たちが分析しても、相手の行動様式がわからないと
とんちんかんな結論になってしまう例で、これはアメリカの分析官も同じ
⇒今ならAIに分析させるが自分が分析方法を理解してないと・・・(以下略)
第5章(情報分析のための文章術でメモは省略)
⇒分析者の文章は作品ではなく資料なのであくまで顧客本位で・・・
第6章より
・慢心、予算制限、予断(ミラーイメージの罠⇒エミュレーターを持つ)・・・
⇒ウクライナについての分析も、みんなが偏っており私も日本に偏っている
・一次資料を読めることと、それが事実なのかは別
⇒事情通で終わる(分析できない⇒アウトプットが見えていない)
・ヘンな専門家に注意すること
⇒予断、断定、占い師的な「偏な専門家」、事情通タイプで分析できない「変な専門家」、
エミュレーターのスイッチが切れなくなった専門家(自分の分析に陰謀論が入る)・・・
終章より
・アメリカの孤立主義的な路線は長期的に維持される可能性が高い
⇒なので直近の歴史が続くという予見はもう持てない
⇒10年20年スパンの不確実性は高まっているし、30年後40年後は遠い世界に
⇒「それはないだろう」が「ある」時代になり情報分析がより重要になる
・情報の不確実性も増していく
⇒統制されない情報の氾濫や情報チャンネルの多様化・・・
⇒半世紀前の「情報化時代」はテレビ新聞など何らかのオーソリティを経由した情報の氾濫
⇒今は深い専門家の知見とそれとは関係のないインフルエンサーの「それっぽい話」が全く
同列で流れてくる時代
⇒事実はややこしくて面白くないのでバズるのは往々にしてわかりやすくて面白い後者
・今はAIが公式情報を自動文字化してニュース発信しているが偽情報でも誤情報でも可能
⇒これが情報にある程度の信頼が置けた「情報化時代」との最大の違い
⇒自分が分かっていることには気づけるので自分自身が情報分析力を持つこと
⇒そのためには定点観測と専門家の本、地道だがAIが信用できるまではそれしかない
・情報分析で最も厄介なファクターは人間⇒こだわりとか信念とか恐怖とか・・・
⇒この「合理的ではないが人間らしいと多くの人が認める行動様式」を人間性と呼べば、
優れた文学作品は人間性のスケッチだと思う
⇒今も参照にしているのがウラジミール・ソローキンのSF小説「親衛隊士の日」
⇒ロシアで読み継がれるドストエフスキーの思考様式や50代以下の世代なら日本のサブカルチャー
⇒分析対象を最もよく描き、影響を与えている文学は何かを考える
⇒こうした人間性の洞察が不確実な時代の情報分析の基礎になるのではないか・・・
・・・
まあ、わたくしが情報(インフォメーション)を分析して情報資料(インテリジェンス)にすることは
今後もないでしょうし、この記事も情報(インフォメーション)をてきとーにメモしただけですが、
確かに文章化することによって情報を整理できる、とゆーことはあるかもですね
それと情報の氾濫の中から誤情報や偽情報を取り除くことの重要性も今回再認識しました
本文にもありましたが半世紀前にテレビや新聞など何らかのオーソリティを経由した情報が
氾濫しだしたのが、今やオーソリティとは何の関係もない情報が全く同列で氾濫しており、
そちらのほうがわかりやすくて面白いのでバズる、とゆー現象は確かに実感しています
もちろんマスメディアにも誤情報や意図的な誘導や隠蔽はあるでしょうが、それでも公開には
一定のファクトチェック手続きを経ているはずで、これが他のSNS情報との大きな違いですね
各国政府や自治体の公式発表にも意図的な誘導や隠蔽はあるでしょうが、全く事実がなければ
権威そのものが失墜するので、大本営発表からでも得られる情報はあるわけですね
なので、これら以外の情報はあくまでメタ情報の部分として全体から方向を掴む程度で利用、
面白いけど事実とはまったく関係がないという前提を常に意識しておこうと思っています
「情報分析力」とゆー本を読んだので脳の外部記憶としてメモしておきます
著者紹介
日本では数少ないロシア軍事の専門家(あとは自衛隊・防衛研究所の研究者ぐらい?)で、
今回の著書はその情報分析のやり方について解説した「ビジネス書」だそうです
奥付
初版発行と同時に図書館予約して今は3月なので、けっこう人気があるようです
例によって目次の紹介
以下思いつくままの個人メモですので正しくは本書をお読みくださいね
(著作物の読後メモなので公開に問題があれば非公開設定にします)
はじめにより
・本書は書店の(国際情勢や安全保障の棚ではなく)ビジネス書の棚に並ぶだろう
⇒だが私が朝起きて読むのは経済紙ではなくロシア軍の機関紙「赤い星]
⇒今回は私がロシア軍事をどうやって分析しているかというお話
・ロシア軍のウクライナ侵略は「まさかそれはないだろう」と思われていた例
⇒だが半年ほど前から(集結の事実や高官のメッセージなどで)多くの専門家に指摘されていた
⇒問題は「情報がなかった」のではなく「情報分析のやり方」にあった
⇒情報分析のやり方によって(100%の予測はできないが)「事態の幅」は予測できる
⇒ウクライナ侵略は本来その「幅」に含まれるべき事態だった・・・
・インターネット上にはあらゆる国際情報が溢れている(略)
(少し前まで外交官や商社マンなど専門家のみが知る情報が低コストで入手可能になった)
(衛星画像などは軍事大国の一部高官や分析官だけが知る情報だった)
⇒インターネット上で入手できないのは「その生情報が何を意味するか」を知る方法
(企業の決算報告書は数秒でダウンロードできるが、それで兆候を読めるのは投資家のみ)
⇒個人がこの能力を持つのは簡単ではないが本書でそのギャップを縮めたい
・インターネット上の生情報の氾濫はフェイクの弊害を拡げた
⇒外交や安全保障から私の好きな料理レシピまで玉石混合で偽情報も多いが、
⇒カレーを作ったことがある人なら「3分でできるカレーレシピ」は怪しいと思うはず
⇒これが「一定の相場感」で情報分析のやり方を知れば偽情報の確率は大幅に下がる
・情報は食材でそれを料理して食べられるようにしたのがインテリジェンス(情報資料)
⇒インテリジェンスには敵国の高官を買収して得たような極秘情報もあるが、これは超高級料亭で
出される料理(インテリジェンス)で分析は求められず「素材そのものを味わう」食べ方
⇒本書は「スーパーの食材による普通の朝ご飯の作り方」だが、そのやり方を知らないと
それなりの朝ご飯は食べれられない
・本書の構成
⇒第1章はウクライナ侵略の情報分析の実際とその影響のスケッチ
⇒第2章は情報分析の手法や考え方でここまでが入門編
⇒第3章は情報の取り方
⇒第4章は情報分析の具体的なメソッド
⇒第5章は分析をまとめる方法
⇒第6章は情報分析で陥りやすい罠
(以下はランダムに一部のみメモ)
第1章より
・2021年の秋から2022年の初頭にかけ「ロシア軍は侵攻するのか?」との質問を多く受けた
⇒私の答えは「侵攻するかどうかはわからないが大規模な戦争能力は整いつつある」だった
⇒「意図」のような曖昧なことは横に置き把握しやすい「能力」を分析の出発点にした
⇒それで「可能行動」を考えると「やろうとしていること」の上限が見えてくる
(実際に両軍の「能力」は、この間に広がり続けていた)
・当時の分析
⇒ロシア軍の海兵隊や空挺部隊を含む全地上兵力は36万人でうち15万人が集結していた
⇒全地上兵力のうち徴兵の20万人は戦地に送らないとの建前が過去には概ね守られていた
⇒以上から15万人は実戦に投入できる兵力のほぼ上限でロシア全土から派遣されていた
⇒こんな集結は毎年秋の大演習でもなかったことで投入可能な戦闘チームのほぼ全力だった
⇒これらのバックグラウンドを知らずに15/36の情報を得ても意味はない⇒情報処理が重要
・私の夕食に奥さんが毒を入れている可能性
⇒そんなはずがないという性善説で食べているが前夜に刃傷沙汰があれば違った推測になるかも
⇒軍事の情報分析は性悪説になりがちで毒が入ってるかもしれない、致死性はどの程度なのか、
可能行動の範囲内で何をするか、といった相手の意図にまつわる曖昧さが立ちはだかる
⇒ウクライナ侵攻の意図が確定できたのは開戦の3日前(ドンパス地方の独立国家承認)だった
(第2次ミンスク合意を完全に破棄することを意味していたから)
・料理に毒を入れた人が食べる人に教えてくれることはない
⇒分析対象が発する情報は「政治的な語り(ナラティブ)」
⇒「実際に考えていること」と「そう信じさせたいこと」の区別が曖昧になっている
⇒ナラティブを分析しているうちにそれに溺れてしまう危険性に注意すること
・戦略レベルの意図は理解できても戦術レベルは別かも知れないことも重要
(ウクライナ侵略でも主攻方向はキーウではなくドンパス地方という欺瞞作戦を展開した)
(このレベルになると戦術や作戦の専門家しか分析できず私の専門外で現在はやっていないが)
⇒キーウでの攻防などは戦略レベルでも重要なので専門家に頼ることを推奨している
第2章より
・1979年のスリーマイル島の原発事故
⇒137個の警告灯が一斉に点灯してクリスマスツリー状態になり情報の有用性が損なわれた
・情報(インフォメーション)と情報資料(インテリジェンス)の区別が重要
⇒集められた食材(情報)を調理(処理)し食べられる料理(情報資料)にすること
⇒役に立つ情報資料にするのはクリエイターよりエディターの仕事
①バックグラウンド情報⇒ロシアの政治、経済、社会状況などの情報(バレエ情報は不要?
)②分析のコアとなる情報⇒ロシア軍の人事、部隊再編、装備調達などの情報
(定点観測を続けることで違いを取り出せる)
③足で稼ぐ情報⇒文字や画像データでは把握しきれない体験的な情報⇒①②の分析が深まる
・身銭を切った情報(分析対象に入れ込む)
⇒ロシア軍の衛星画像
(私は米国マクサー社だが米軍や自衛隊が優先され個人には遅れたり配信がなかったりする)
⇒自分用の図書館⇒集めた本で仮説ができる、余白にメモできる、付箋を貼れる・・・
・新しいガジェット
⇒大きな組織なら情報の収集と分析は分けるべきだが個人では自分でやるしかない
⇒限りがあるのだから、いろんな工夫をすべき
・エミュレーターになる(分析対象を模倣して考える)
⇒B-1爆撃機の予算復活の例(ミサイルより空爆を警戒するロシア軍になって考えた結果)
⇒いつでもスイッチを切って自分たちの側に立つことが重要(できない人も多い)
第3章より
・情報収集の目的⇒何のために誰に向けて⇒その解像度を合わせること
⇒ロシア軍が北方領土へ新型戦車を配備した場合の情報資料の例
⇒外務省には何両ぐらいか性能は日本のと較べてどうか、国際法上の違反はないかなど、
政治外交レベルでの比較的マクロなレベルの資料になり装甲性能など解像度が高すぎても
あまり意味はない
⇒陸上自衛隊の機甲科や対戦車研究者にはマクロな高解像度が必要で政治レベルの意味はない
・国家インテリジェンスの手法(略)
⇒大本営発表にもある程度の事実はあり、それをどうやって深読みするか
⇒個々の情報はアテにならなくても傾向の変化は読み取れる
(ウクライナでの両軍の公式戦況報告は勝敗ではなく報告量の増減というメタ情報としてみる)
⇒軍事力には抑止力の側面があり知られていないと意味はない⇒それを集める
・公開情報の読み方(略)
⇒戦況報道の中の事実、戦況報告の変化、知らせたい抑止力、冠婚葬祭、議会予算資料など
(ロシアの国防予算は開戦で3倍になったが伴う財政赤字はGDPの0.8%で財政破綻しないとか)
(国後島と択捉島の兵舎建替入札の仕様書からの配備兵力がロシア側の説明と一致したとか)
(侵攻の少し前から「ウクライナ政府」から「キエフ政権」に言い方が変わったとか)
(人民日報の「面積読み」とかロシア国営メディアの女優のゴシップとか)
⇒SNS情報などは体系化が重要
・ネットワークで「沼の主」を召喚する
⇒シベリア鉄道の映像を見て私なら「T-80が31両で1個戦車大隊か」ぐらいは読み解けるが、
「沼の主」なら「これはT-80改良型のT-80BVMで極東でこの戦車を持ってるのは太平洋艦隊の
第155海軍歩兵旅団の戦車大隊だけだったはず」と瞬時にわかり、戦争が始まってからは、
「このT-80BVMの光学照準器は古いバージョンなので精密機器の生産に支障が出ているのでは」
と分析している人もいて度肝を抜かれた
⇒こういう知識は自衛隊の人は別にして趣味の世界に属し解像度は異様に高いが視野は狭い
⇒ところが分析者と趣味的知識(オタク的知)がうまく結合するとマクロな相乗効果を生む
⇒ベリングキャットもオタクを活用するバーチャル組織を作り上げマレーシア航空機の撃墜が
親ロシア派による地対空ミサイルの誤射であったことを解明した
⇒重要なのは自分で沼に潜るのではなく必要な際に主を召喚できるネットワークを作ること
・情報の収集⇒分析⇒資料化(文章化)のスパイラルで体系化する(出典は重要)
第4章より
・冷戦時代のソ連はアメリカ国防総省(ペンタゴン)の軍事衛星写真で中庭にある小さな建物に、
多くの人が出入りしていたので高官が会議する地下重要施設(の出入口？)と判断していた
⇒冷戦後にソ連軍の代表団が行ってみるとホットドッグ店やハンバーガー店の入る建物だった
⇒ソ連時代のロシア国防省では食事時間も食堂も厳格に決まっており適当に買いに出ることは
なかったから勘違いしていた
(今はデリバリーもありその顧客リストから連邦保安庁の組織構成がバレてたけど
)⇒情報収集にカネをかけ優秀な分析官たちが分析しても、相手の行動様式がわからないと
とんちんかんな結論になってしまう例で、これはアメリカの分析官も同じ
⇒今ならAIに分析させるが自分が分析方法を理解してないと・・・(以下略)
第5章(情報分析のための文章術でメモは省略)
⇒分析者の文章は作品ではなく資料なのであくまで顧客本位で・・・
第6章より
・慢心、予算制限、予断(ミラーイメージの罠⇒エミュレーターを持つ)・・・
⇒ウクライナについての分析も、みんなが偏っており私も日本に偏っている
・一次資料を読めることと、それが事実なのかは別
⇒事情通で終わる(分析できない⇒アウトプットが見えていない)
・ヘンな専門家に注意すること
⇒予断、断定、占い師的な「偏な専門家」、事情通タイプで分析できない「変な専門家」、
エミュレーターのスイッチが切れなくなった専門家(自分の分析に陰謀論が入る)・・・
終章より
・アメリカの孤立主義的な路線は長期的に維持される可能性が高い
⇒なので直近の歴史が続くという予見はもう持てない
⇒10年20年スパンの不確実性は高まっているし、30年後40年後は遠い世界に
⇒「それはないだろう」が「ある」時代になり情報分析がより重要になる
・情報の不確実性も増していく
⇒統制されない情報の氾濫や情報チャンネルの多様化・・・
⇒半世紀前の「情報化時代」はテレビ新聞など何らかのオーソリティを経由した情報の氾濫
⇒今は深い専門家の知見とそれとは関係のないインフルエンサーの「それっぽい話」が全く
同列で流れてくる時代
⇒事実はややこしくて面白くないのでバズるのは往々にしてわかりやすくて面白い後者
・今はAIが公式情報を自動文字化してニュース発信しているが偽情報でも誤情報でも可能
⇒これが情報にある程度の信頼が置けた「情報化時代」との最大の違い
⇒自分が分かっていることには気づけるので自分自身が情報分析力を持つこと
⇒そのためには定点観測と専門家の本、地道だがAIが信用できるまではそれしかない
・情報分析で最も厄介なファクターは人間⇒こだわりとか信念とか恐怖とか・・・
⇒この「合理的ではないが人間らしいと多くの人が認める行動様式」を人間性と呼べば、
優れた文学作品は人間性のスケッチだと思う
⇒今も参照にしているのがウラジミール・ソローキンのSF小説「親衛隊士の日」
⇒ロシアで読み継がれるドストエフスキーの思考様式や50代以下の世代なら日本のサブカルチャー
⇒分析対象を最もよく描き、影響を与えている文学は何かを考える
⇒こうした人間性の洞察が不確実な時代の情報分析の基礎になるのではないか・・・
・・・
まあ、わたくしが情報(インフォメーション)を分析して情報資料(インテリジェンス)にすることは
今後もないでしょうし、この記事も情報(インフォメーション)をてきとーにメモしただけですが、
確かに文章化することによって情報を整理できる、とゆーことはあるかもですね
それと情報の氾濫の中から誤情報や偽情報を取り除くことの重要性も今回再認識しました
本文にもありましたが半世紀前にテレビや新聞など何らかのオーソリティを経由した情報が
氾濫しだしたのが、今やオーソリティとは何の関係もない情報が全く同列で氾濫しており、
そちらのほうがわかりやすくて面白いのでバズる、とゆー現象は確かに実感しています
もちろんマスメディアにも誤情報や意図的な誘導や隠蔽はあるでしょうが、それでも公開には
一定のファクトチェック手続きを経ているはずで、これが他のSNS情報との大きな違いですね
各国政府や自治体の公式発表にも意図的な誘導や隠蔽はあるでしょうが、全く事実がなければ
権威そのものが失墜するので、大本営発表からでも得られる情報はあるわけですね
なので、これら以外の情報はあくまでメタ情報の部分として全体から方向を掴む程度で利用、
面白いけど事実とはまったく関係がないという前提を常に意識しておこうと思っています
2025年02月01日
EDCグッズの更新
先月で阪神淡路大震災から30年が経ちました
当時わたくしの自宅や職場の被害は軽微だったので、阪神地区の自宅で被災した職員らに
支援物資を手配したり、大阪市内に設置された一時避難所を手伝ったぐらいでしたが、
徒歩で避難されて来られた方々から直接、貴重なお話を聴かせていただきました
当サイトでも東日本大震災の直後に、それまでのアウトドア経験と皆さんからのコメントで
災害避難についてのまとめを記事にしています
何度も書いてますが災害避難では、まず確保すべきモノの優先順位を意識して行動すること、
(基本は①酸素②シェルター③水④火⑤食料の順、別に情報の確保も重要)
そしてこれらの確保のために常に持つべき(EDCすべき)モノと自宅などに備蓄すべきモノを
定期的にチェック更新して過不足なく揃えておくこと、が大事だと思っています
つーことで・・・
今回はひさしぶりにEDCグッズを更新しました!!!
そう、
自分へのお年玉として新しいショルダーバッグが来たもので・・・
まずは
ペットボトルホルダーと我が一族の紋章を付け替えて・・・
メインポケットには今回とりあえずこれだけに厳選
左から時計回りに、
携帯電話→財布(各種カードや救急絆創膏なども入ってます)→コインケース(クルマのキーや
免許証などで運転時のみ)→キーホルダーであります
で、キーホルダーには、
上から時計回りに、
自宅と実家と車庫の鍵→LUMINTOP EDC01(wing-MOD5000k)ライト(充電式リチウムAAA)
→たこ焼き専用?チタン爪楊枝→笛→ミニバール→ビクトリノックス クラシック
バックアップライトがNITECOREのTIKIから替わってますが、あとは昨年とほぼ同じ
フロントポケットには、
左から時計回りに、
折り畳み傘→ACEBEAMのH16ライト→眼鏡拭き→マスク2→歯間ブラシ2種とトレイルミックス
→エコバッグであります
(エコバッグの中にサイズの異なるレジ袋を詰め込んであり、買い足し以外にも災害時などの
・水筒用・防水用・呼吸用・便器用としても使う予定)
愛用の折り畳み傘が壊れたので更新、最近トレイルミックスをいただいたので飴がわりに、
あとは昨年とほぼ同じかな
バックポケットには、
左上から時計回りに、
ポケットティッシュ→携帯ポンチョ→ダクトテープ・紙マッチ・ライターのセット
→細引き→鎮痛解熱剤など常備薬のセットであります
ウェットティッシュや大きなポリ袋、レスキューシート、手袋、アルコールスプレーなど、
嵩張るものは思い切って別のバッグに移動しました
そう、昨年チェック時からEDCバッグが小さくなったのでEDCグッズも減らしてみた次第
上記まとめ記事にあるEDCグッズ一覧に較べるとやや頼りないですが、最近は外出といっても
徒歩圏内が殆どだし(徒歩圏内でもママチャリだし
)、行先もせいぜいスーパーか量販酒屋か
飲食店か医院ぐらいなので短時間だし、まあいいかと・・・
もちろん行先によってEDCバッグも内容も替えるつもりで、いちおー用意はしてるのですが、
いったん身軽になると再び重くて大きいEDCグッズを持ち歩けるのかどーだか・・・
当時わたくしの自宅や職場の被害は軽微だったので、阪神地区の自宅で被災した職員らに
支援物資を手配したり、大阪市内に設置された一時避難所を手伝ったぐらいでしたが、
徒歩で避難されて来られた方々から直接、貴重なお話を聴かせていただきました
当サイトでも東日本大震災の直後に、それまでのアウトドア経験と皆さんからのコメントで
災害避難についてのまとめを記事にしています
何度も書いてますが災害避難では、まず確保すべきモノの優先順位を意識して行動すること、
(基本は①酸素②シェルター③水④火⑤食料の順、別に情報の確保も重要)
そしてこれらの確保のために常に持つべき(EDCすべき)モノと自宅などに備蓄すべきモノを
定期的にチェック更新して過不足なく揃えておくこと、が大事だと思っています
つーことで・・・
今回はひさしぶりにEDCグッズを更新しました!!!
そう、
自分へのお年玉として新しいショルダーバッグが来たもので・・・
まずは
ペットボトルホルダーと我が一族の紋章を付け替えて・・・
メインポケットには今回とりあえずこれだけに厳選
左から時計回りに、
携帯電話→財布(各種カードや救急絆創膏なども入ってます)→コインケース(クルマのキーや
免許証などで運転時のみ)→キーホルダーであります
で、キーホルダーには、
上から時計回りに、
自宅と実家と車庫の鍵→LUMINTOP EDC01(wing-MOD5000k)ライト(充電式リチウムAAA)
→たこ焼き専用?チタン爪楊枝→笛→ミニバール→ビクトリノックス クラシック
バックアップライトがNITECOREのTIKIから替わってますが、あとは昨年とほぼ同じ
フロントポケットには、
左から時計回りに、
折り畳み傘→ACEBEAMのH16ライト→眼鏡拭き→マスク2→歯間ブラシ2種とトレイルミックス
→エコバッグであります
(エコバッグの中にサイズの異なるレジ袋を詰め込んであり、買い足し以外にも災害時などの
・水筒用・防水用・呼吸用・便器用としても使う予定)
愛用の折り畳み傘が壊れたので更新、最近トレイルミックスをいただいたので飴がわりに、
あとは昨年とほぼ同じかな
バックポケットには、
左上から時計回りに、
ポケットティッシュ→携帯ポンチョ→ダクトテープ・紙マッチ・ライターのセット
→細引き→鎮痛解熱剤など常備薬のセットであります
ウェットティッシュや大きなポリ袋、レスキューシート、手袋、アルコールスプレーなど、
嵩張るものは思い切って別のバッグに移動しました
そう、昨年チェック時からEDCバッグが小さくなったのでEDCグッズも減らしてみた次第
上記まとめ記事にあるEDCグッズ一覧に較べるとやや頼りないですが、最近は外出といっても
徒歩圏内が殆どだし(徒歩圏内でもママチャリだし
)、行先もせいぜいスーパーか量販酒屋か飲食店か医院ぐらいなので短時間だし、まあいいかと・・・
もちろん行先によってEDCバッグも内容も替えるつもりで、いちおー用意はしてるのですが、
いったん身軽になると再び重くて大きいEDCグッズを持ち歩けるのかどーだか・・・
2024年09月21日
地図リテラシー入門
ええ、
地図リテラシー入門・・・
～地図の正しい読み方・描き方がわかる
騙されない・読み間違えないために、地図を扱うすべての人に必須の知識～
とゆー本のご紹介であります
表紙カバー裏にあった惹句
裏表紙カバー裏にあった著者紹介
奥付
著者の地理学・地図学への愛情、GIS(地理情報システム)への思い入れがひしひしと伝わる、
(おそらく強い危機感を持って)高校生にも分かるように書かれた入門書であります
図版も多くて分かりやすく(やはり地図があると視覚的に理解できますね)、地図を読むのも
好きなわたくしにも知らなかったことが多く、じつに好書でした
例によって目次のみの紹介
以下、数学的な部分は読み飛ばして読み違いも多いであろう読後メモです
(著作物からの個人メモなので公開に問題があれば非公開設定にします)
第1章より
・情報の5W3H
①いつwhen②どこwhere③だれwho④なにwhat⑤なぜwhy⑥どのようにhow
⑦どのくらいhow much⑧how many
→このうち、②どこwhereの情報を示したものが地図
・一般図と主題図(略)
→国土地理院1/25000「地形図」は固有名詞(情報が地形だけではないので一般図)
・地図も楽譜も見るものではなく読む(読み込む)もの→読図
→(例として)勾配10%は分度器では僅か5.7度、勾配100%でも45度
→分度器の数値感覚より実際には急坂(であることを地図から読み込めるか)
第2章より
・(ミサイル弾道などの)マスメディア報道もインターネット上の指摘も間違いだらけ(略)
→殆どがグーグルマップ(メルカトル図法)に準拠して主題図にも多用している
(グーグルマップは2018年から宇宙から見た外射図法にも切り替えられるようになった)
・地図に間引き・誇張・省略・ずらしがあるのは本来だが、結論を伝える主題図では、
作り手の結論ありきの地図や知識不足で間違った方法による地図も多い
第3章より
・主題図の種類(略)→位置図、概観図、索引図・・・
→国ごとの宗教分布を示すような定性図(面の場合は塗り分け図とも)
→都道府県ごとの人口、人口密度のような階級区分図(コロプレス図)
→ほかにドット、バー、積み上げ、比例記号、パイ、階級記号、流線、メッシュ、等値線、
段彩図、変形地図、絵地図、カラム地図、分布図、統計地図などなど・・・(略)
・色の色相・彩度・明度、光のRGB、インクのCMYK(シアン・マゼンタ・黄・黒)・・・
→例として災害危険度を示すのは青→黄→赤だが、水害(浸水)危険度は自治体で異なる
(濃い青ほど危険度が高い(深い)とか)
・巡回セールスマン問題と地理情報システムGIS(略)
第4章より
・地図上の現象と事象、地物(フィーチャ)と地貌(自然現象)、属性、注記・・・
・地図の端と論議領域(略)
→一枚もの地図がmapで、地図帳はatlas
(1570年に出版された世界初の地図帳名が由来で名付け親はメルカトル)
・方位
→昔の方位は十二支だったので今も南北を子午線、東西を卯酉(ぼうゆう)線としている
→日本の方位記号の「4」部分は磁気偏角を示すという解説があるが根拠はない
・縮尺(スケール)の正しい表現→「縮尺が大きい小さい」だけでは混乱する
→縮尺値が小さい地図=縮尺分母が大きい地図(日本全図とか世界地図とか)のこと
→縮尺値が大きい地図=縮尺分母が小さい地図(地形図とか詳細図とか)のこと
・メルカトル図法で縮尺や南北方位を表示するなど間違った表示の地図も多い
(縮尺記号は赤道上のみ、南北方位記号は(日本なら)東経135度上のみで正しい)
・真北と磁北と方眼北(横軸法を除く円筒図法のみ真北と一致するので補正している)
(北極星は遠いのでどこから見ても北)
・自分で回せる地図は北が上でいいが街区や壁面の案内図は常に向かった方角が上にあるべき
→北が上の案内図で周辺が理解できないのは読み手の知識不足ではなく作り手の知識不足
(これは実際に数多くあって、自分が案内図と向っている方向を頭の中で上に回転してから、
目的方向に向かおうとするのですが、確かに難しいです
まあ北が上なら現在地表示さえ別々に追加すれば、同じ地図が全ての場所で使えるので、
安上りなんでしょうがやはり不親切、作り手の知識不足とも知ってやや納得しましたが)
・カーナビではどちらも選べるが正解はない
→交差点を右に曲がると考えるか東に曲がると考えるかの違い
→初期設定は進行方向を上にしたヘディングアップ表示で、これが多数派だけど、
→国土地理院の人はレンタカーを運転する際に北を上にしたノースアップ表示に切り替えてた
(ルート全体を把握するなら位置関係のわかりやすいノースアップ、案内モードなら交差点を
どちらに曲がるかが分かりやすいヘディングアップとか・・・)
(そーいやアボリジニ語には左右に該当する単語がなく常に正確な方位で表現するとあったし、
ヒトにも体内磁石が備わっていることが実験で証明されたとテレビ番組でやってましたね)
・地理院地図Globe、Google Earth、カシミール3Dのような無料3D地図(略)
(国土地理院1/25000も2013年から「ぼかし図」になって等高線だけより直感的に立体把握が
できるようになったが、北西方向(図の左上)から太陽があたっている前提の陰影なので、
地図を180度回転させると地形の凹凸を逆に認識してしまうことがあるので注意が必要)
・ケバ図、赤色立体地図、CS立体図・・・(略)
・日本地図の同縮尺分割表示では離島が省略される→部分拡大や文字注記で調整している
→日本の領土・領海・排他的経済水域を示す一般図ではすべての島嶼部が表示されるべきだが、
→主題図では、例えば国勢調査であれば無人離島を除外しても支障はないなど・・・
→ただし離島は意図せず書き忘れたり、位置関係がおかしかったりするので常に意識すること
第5章より
・地球は完全な球体ではなく自転の遠心力で赤道付近が膨らんだミカンのかたち
→グーグルマップはWGS84楕円体を採用しているが真球とみなして地図を表示している
→そのことを知らず絶対的な位置を表示すると本来の位置より大きくずれてしまう
・地球が丸いことは知っていても世界も丸いことは実感されていない
→メルカトル図法での世界地図はあり得ないのに殆どの人がこれで世界を想像しているから
(東京モスクワより東京キャンベラのほうが遠いのにメルカトル図法では逆に見えるなど)
・地球上の直線と平面の直線は異なるが同じとみなしている
・緯度と経度の初歩的な求め方とか(略)
(東経135度は天文経度なのでGPSからの地理経度とは異なるなど)
・地図投影法の仕組み(略)
(陸上自衛隊の地形図には距離や面積が計算しやすい横メルカトル図法の投影座標と格子がある)
→地図の面積・角度・距離・方位のうちどれを正確さが必要な要素とするか
→東京から東の方位先はチリだが、メルカトル図法の東(方眼東)先はアメリカ合衆国
→方位は始点から目的地に向いた時の基準方向(真北)に対する角の大きさで、その角度が方位角
→大人が浜から見える水平線は約4.6kmで、ほんの僅かしか見渡せない
・標高、海抜、ジオイド高(略)
・2000年代までのアメリカ国防総省GPS(Grobal Positioning System)以外にも2010年代から
各国で衛星測位システムが実用化されたので、現在の教科書ではGNSS(Grobal Navigation
Satelite System)と説明されている→衛星測位(衛星航法)システム
・政府や自治体の地図や基準点は法令により2002年からの世界測地系に移行しているが、
大手地図会社でも今も日本測地系の地図が出てるので、4～500mズレてたら測地系の違い
・エベレスト山頂とチャレンジャー海淵の最深部では約20kmの高低差があるがビーチボール大
(半径40cm)の大地球儀で表現しても、その差はわずか1.25mm→見ても分からない
→なので鳥瞰図や断面図では高さが強調される
・日本の範囲に適した地図投影法(略)
→メルカトル図法では札幌での面積は那覇での同面積の1.23倍になり誤差とは言えないレベル
→主題図の日本全図に絶対に使ってはいけない図法(都道府県など狭い範囲なら誤差レベル)
→東経135度を中央子午線とした横メルカトル図法なら距離・面積・方位はほぼ正しいが、
正しいと見なせる経度の範囲が限られ中央子午線の異なる隣同士は正しくつながらない
・中央子午線の値を60(3度)の帯に分け体系化したのが横メルカトル図法のUTM座標系
→ユニバーサル企画の座標系で国土地理院の地形図にも使われている
(日本は東西に第51帯から第55帯の範囲)
→1/10000ぐらいまでならほぼ問題ないが大縮尺になると歪みが大きい
→地積測量図1/250のような大縮尺では平面直角座標系も定義されて使われている
第6章より
・電子地図アプリなどの仕組みが地理情報システムGIS(Geographic Infomation System)
・GISの歴史
→1953年、米空軍がレーダー識別する対話型CG地図の半自動防空管制組織SAGEを開発
→1959年、大学生だったトブラーがコンピュータによる地図作成(XYプロッター)論文を提出
→1962年、トムリンソンが森林の電子地図管理システムCGISをカナダ農林省に提案
(これが今のGISの由来でありトムリンソンはGISの父とされている)
→1963年、フィッシャーがSYMAPを開発
→1969年、デンジャモンドとローラ夫人がEsriを設立(今も世界シェアトップの企業)
→1982年、Esriが世界初の商用GISであるARC/INFOを販売
→2001年、ハンケがKeyholeEarth技術を開発
→2003年、ハンケがWhere2Technologies技術を開発
→2004年、どちらもGoogleが買収(ハンケもGoogleに)
→2005年、それぞれの技術からGoogleMapとGoogleEarthが登場
(ハンケは位置情報ゲームIngressをリリースし2015年に独立してPokemon GOをリリース)
・日本では1970年に大阪で天六ガス爆発事故があり地図の自動図化と施設管理が重要課題に
→大阪ガスや東京ガスなどが官民取り組みでシステム開発へ
→1995年の阪神・淡路大震災が日本のGIS発展の契機といわれている
→GISの有効性が証明されたが初動から活用できなかったので産官学連携のGIS政策研究へ
→2007年に地理空間情報活用推進基本法が施行(通称はNSDI(国家空間データ基盤)法)
→行政機関の地図データなどの無償サービスも準天頂衛星の稼働もこの法律によるもの
(NSDI法はクリントン政権の事業で1990年代前半から、日本マクドナルドは1996年から
独自のMcGIS商圏分析システムを運用して出店している)
・2005年のGoogleマップで電子地図の普及が加速した
(国土地理院のウェブマップは2003年からでGoogleマップより2年も早かった!!!)
・地図情報(空間情報)は医学にも
→1854年、ロンドンの医師ジョン・スノウによるコレラ感染者の地図上の可視化
→コレラ菌の発見以前に汚染水と感染の因果関係を突き止めた
→1955年と1960年に日本の医師・萩野昇がイタイイタイ病患者の分布図を作成して、
原因が神通川上流からもたらされる鉱毒であることを突き止めた
→2020年からのコロナ禍ではウェブマップとグラフなどを組み合わせたダッシュボードが
活用されている
・電子地図に縮尺の概念はない
→拡大縮小ができるから→ただし見た目とデータは別
・縮尺より精度が重要
→誤差は必ず含まれる(誤差のないデータ作成は現実的ではない)
→国土地理院の地形図の登山道データは民間アプリより古くなりがち
→近年は登山者の地図アプリ移動履歴からビッグデータ解析で修正する取り組みも・・・
・電子地図の仕組み(略)
・衛星「画像」と航空「写真」
→衛星から撮像された「絵」は衛星写真ではなく衛星画像が正しい
→英単語でもsatelite photographyではなくsatelite imagery
→衛星画像は見えない情報も取得してるので写真では狭いのに誤訳されることも多い
→ところが今は同じ原理で撮影される航空機からの画像は伝統的に現在も航空写真のまま
→英単語もaerial photographyのまま
(ちなみにわたくし98kは撮影して紙にプリントされた静止画を写真、画面表示された静止画を
画像と当ブログ上では区別してきたつもりです
静止画も動画もデジタル撮影(撮像)になった現在でも、モニターに表示された静止画像を
写真と呼ぶのには、まだ抵抗があるのですが・・・
でも素晴らしい静止画像は写真作品と呼びたい気持ちもあって複雑な心境が続いてます)
・ヌル島Null Island
→GIS初心者のミスにより緯度経度ゼロ付近に現れる島で日本人が操作すると日本列島、
都道府県、市町村に似た形の島が現れることが多い(地理座標を投影座標と誤って設定している)
・月も緯度の基準は赤道から、経度0は地球を向いている面の中心と決められている
→火星の経度0(本初子午線)はエアリー0クレーターの中心を通る経線と定められている
・GISにより特に主題図は専門の地図調製業でなくても手軽に作製できるようになった
→普及は喜ばしいことだが弊害として読み手が困惑するような地図が増えた
→高校や大学で地図を学ぶ機会が減り、誤りを見抜く力も養えなくなった
→作り手に都合のよい方向に誘導するように意図的に作られた地図も多い
→読み手にも誤りや意図的な誘導を見抜く地図リテラシーが必要
・GISソフトの課題としては誰でも直感的に扱える操作性が望まれる
・簡単なことを難しく説明するのは簡単で、難しいことを簡単に説明するのは難しい
→さらに、難しいことを簡単に「正しく」説明するのはもっと難しい
→でも安易に置き換えられた言葉は誤解を重ねて伝わっていく
→見聞きした地図用語も本書の索引や参考文献で調べてみて欲しい
→知識の「点」が、理解という「線」でつながるはず・・・
・デジタルマッピングなどGISで「意思決定を支援するという地理学の目的」が効率的になった
→CADもBIM,CIM,PIMと進化させ標準化することが検討されている
→リアルワールドとサイバースペースをシームレスに往復できる考え方がデジタルツイン、
構築された仮想世界がミラーワールド
→ミラーワールドにふさわしい電子国土の構築・・・
・1999年の映画マトリックスのような仮想空間はSFでは登場していたがGISの進化で実用化に
→データの精度が高ければ1/1の電子地図も表現できるようになった
・(GISのような)以前からの考え方や技術を新しい言葉として定義することは誤解も招くが、
マイナーだった分野に関心を集める呼び水になるのも事実
→GISは半世紀以上もマイナーで知名度の低い言葉のままだったが、
→別の呼ばれ方や新しい言葉として、今は多くの人に活用されている・・・
おわりにより
・2019年、2022年からの高校「地理総合」必修化の形骸化を危惧されてた木村圭司教授
との雑談の中で地理の一般書を企画、中でも関心を寄せやすい地図を取り上げた
→一般に地理は歴史より読者層が薄いが地図だと一変する
→地図に歴史と同様のロマンを感じる人が多いのだろう(わたくし98kもです)
→本書の内容は地図学だが活躍している実務分野はほとんど知られていない
・メディアには多くの誤った地図が見られ、その誤りが他のメディアで指摘されることもない
→筆者は教諭でも研究者でもないが、地図リテラシー不足を目のあたりにしてきた
→日本ではサービスはタダで地理学で高い収入は得られない
(海外では相応の対価で組織部門を統括する地理空間情報担当GIOの役職もある)
・高校での半世紀ぶりの地理必修の復活(～2022）
→社会への浸透には長い年月が必要で教育者への浸透も必要なので本書を執筆した
・哲学者カントの言葉「地理学は諸科学の母」
(地理学は系統地理学、地誌学、地理学史、地図学に分類される)
→地理は国語・数学・理科・社会・外国語・情報すべての「どこ」を説明する教科であり、
地図リテラシーは社会で役立つ教養・・・
地図リテラシー入門・・・
～地図の正しい読み方・描き方がわかる
騙されない・読み間違えないために、地図を扱うすべての人に必須の知識～
とゆー本のご紹介であります
表紙カバー裏にあった惹句
裏表紙カバー裏にあった著者紹介
奥付
著者の地理学・地図学への愛情、GIS(地理情報システム)への思い入れがひしひしと伝わる、
(おそらく強い危機感を持って)高校生にも分かるように書かれた入門書であります
図版も多くて分かりやすく(やはり地図があると視覚的に理解できますね)、地図を読むのも
好きなわたくしにも知らなかったことが多く、じつに好書でした
例によって目次のみの紹介
以下、数学的な部分は読み飛ばして
読み違いも多いであろう読後メモです(著作物からの個人メモなので公開に問題があれば非公開設定にします)
第1章より
・情報の5W3H
①いつwhen②どこwhere③だれwho④なにwhat⑤なぜwhy⑥どのようにhow
⑦どのくらいhow much⑧how many
→このうち、②どこwhereの情報を示したものが地図
・一般図と主題図(略)
→国土地理院1/25000「地形図」は固有名詞(情報が地形だけではないので一般図)
・地図も楽譜も見るものではなく読む(読み込む)もの→読図
→(例として)勾配10%は分度器では僅か5.7度、勾配100%でも45度
→分度器の数値感覚より実際には急坂(であることを地図から読み込めるか
)第2章より
・(ミサイル弾道などの)マスメディア報道もインターネット上の指摘も間違いだらけ(略)
→殆どがグーグルマップ(メルカトル図法)に準拠して主題図にも多用している
(グーグルマップは2018年から宇宙から見た外射図法にも切り替えられるようになった)
・地図に間引き・誇張・省略・ずらしがあるのは本来だが、結論を伝える主題図では、
作り手の結論ありきの地図や知識不足で間違った方法による地図も多い
第3章より
・主題図の種類(略)→位置図、概観図、索引図・・・
→国ごとの宗教分布を示すような定性図(面の場合は塗り分け図とも)
→都道府県ごとの人口、人口密度のような階級区分図(コロプレス図)
→ほかにドット、バー、積み上げ、比例記号、パイ、階級記号、流線、メッシュ、等値線、
段彩図、変形地図、絵地図、カラム地図、分布図、統計地図などなど・・・(略)
・色の色相・彩度・明度、光のRGB、インクのCMYK(シアン・マゼンタ・黄・黒)・・・
→例として災害危険度を示すのは青→黄→赤だが、水害(浸水)危険度は自治体で異なる
(濃い青ほど危険度が高い(深い)とか)
・巡回セールスマン問題と地理情報システムGIS(略)
第4章より
・地図上の現象と事象、地物(フィーチャ)と地貌(自然現象)、属性、注記・・・
・地図の端と論議領域(略)
→一枚もの地図がmapで、地図帳はatlas
(1570年に出版された世界初の地図帳名が由来で名付け親はメルカトル)
・方位
→昔の方位は十二支だったので今も南北を子午線、東西を卯酉(ぼうゆう)線としている
→日本の方位記号の「4」部分は磁気偏角を示すという解説があるが根拠はない
・縮尺(スケール)の正しい表現→「縮尺が大きい小さい」だけでは混乱する
→縮尺値が小さい地図=縮尺分母が大きい地図(日本全図とか世界地図とか)のこと
→縮尺値が大きい地図=縮尺分母が小さい地図(地形図とか詳細図とか)のこと
・メルカトル図法で縮尺や南北方位を表示するなど間違った表示の地図も多い
(縮尺記号は赤道上のみ、南北方位記号は(日本なら)東経135度上のみで正しい)
・真北と磁北と方眼北(横軸法を除く円筒図法のみ真北と一致するので補正している)
(北極星は遠いのでどこから見ても北)
・自分で回せる地図は北が上でいいが街区や壁面の案内図は常に向かった方角が上にあるべき
→北が上の案内図で周辺が理解できないのは読み手の知識不足ではなく作り手の知識不足
(これは実際に数多くあって、自分が案内図と向っている方向を頭の中で上に回転してから、
目的方向に向かおうとするのですが、確かに難しいです
まあ北が上なら現在地表示さえ別々に追加すれば、同じ地図が全ての場所で使えるので、
安上りなんでしょうがやはり不親切、作り手の知識不足とも知ってやや納得しましたが
)・カーナビではどちらも選べるが正解はない
→交差点を右に曲がると考えるか東に曲がると考えるかの違い
→初期設定は進行方向を上にしたヘディングアップ表示で、これが多数派だけど、
→国土地理院の人はレンタカーを運転する際に北を上にしたノースアップ表示に切り替えてた
(ルート全体を把握するなら位置関係のわかりやすいノースアップ、案内モードなら交差点を
どちらに曲がるかが分かりやすいヘディングアップとか・・・)
(そーいやアボリジニ語には左右に該当する単語がなく常に正確な方位で表現するとあったし、
ヒトにも体内磁石が備わっていることが実験で証明されたとテレビ番組でやってましたね)
・地理院地図Globe、Google Earth、カシミール3Dのような無料3D地図(略)
(国土地理院1/25000も2013年から「ぼかし図」になって等高線だけより直感的に立体把握が
できるようになったが、北西方向(図の左上)から太陽があたっている前提の陰影なので、
地図を180度回転させると地形の凹凸を逆に認識してしまうことがあるので注意が必要)
・ケバ図、赤色立体地図、CS立体図・・・(略)
・日本地図の同縮尺分割表示では離島が省略される→部分拡大や文字注記で調整している
→日本の領土・領海・排他的経済水域を示す一般図ではすべての島嶼部が表示されるべきだが、
→主題図では、例えば国勢調査であれば無人離島を除外しても支障はないなど・・・
→ただし離島は意図せず書き忘れたり、位置関係がおかしかったりするので常に意識すること
第5章より
・地球は完全な球体ではなく自転の遠心力で赤道付近が膨らんだミカンのかたち
→グーグルマップはWGS84楕円体を採用しているが真球とみなして地図を表示している
→そのことを知らず絶対的な位置を表示すると本来の位置より大きくずれてしまう
・地球が丸いことは知っていても世界も丸いことは実感されていない
→メルカトル図法での世界地図はあり得ないのに殆どの人がこれで世界を想像しているから
(東京モスクワより東京キャンベラのほうが遠いのにメルカトル図法では逆に見えるなど)
・地球上の直線と平面の直線は異なるが同じとみなしている
・緯度と経度の初歩的な求め方とか(略)
(東経135度は天文経度なのでGPSからの地理経度とは異なるなど)
・地図投影法の仕組み(略)
(陸上自衛隊の地形図には距離や面積が計算しやすい横メルカトル図法の投影座標と格子がある)
→地図の面積・角度・距離・方位のうちどれを正確さが必要な要素とするか
→東京から東の方位先はチリだが、メルカトル図法の東(方眼東)先はアメリカ合衆国
→方位は始点から目的地に向いた時の基準方向(真北)に対する角の大きさで、その角度が方位角
→大人が浜から見える水平線は約4.6kmで、ほんの僅かしか見渡せない
・標高、海抜、ジオイド高(略)
・2000年代までのアメリカ国防総省GPS(Grobal Positioning System)以外にも2010年代から
各国で衛星測位システムが実用化されたので、現在の教科書ではGNSS(Grobal Navigation
Satelite System)と説明されている→衛星測位(衛星航法)システム
・政府や自治体の地図や基準点は法令により2002年からの世界測地系に移行しているが、
大手地図会社でも今も日本測地系の地図が出てるので、4～500mズレてたら測地系の違い
・エベレスト山頂とチャレンジャー海淵の最深部では約20kmの高低差があるがビーチボール大
(半径40cm)の大地球儀で表現しても、その差はわずか1.25mm→見ても分からない
→なので鳥瞰図や断面図では高さが強調される
・日本の範囲に適した地図投影法(略)
→メルカトル図法では札幌での面積は那覇での同面積の1.23倍になり誤差とは言えないレベル
→主題図の日本全図に絶対に使ってはいけない図法(都道府県など狭い範囲なら誤差レベル)
→東経135度を中央子午線とした横メルカトル図法なら距離・面積・方位はほぼ正しいが、
正しいと見なせる経度の範囲が限られ中央子午線の異なる隣同士は正しくつながらない
・中央子午線の値を60(3度)の帯に分け体系化したのが横メルカトル図法のUTM座標系
→ユニバーサル企画の座標系で国土地理院の地形図にも使われている
(日本は東西に第51帯から第55帯の範囲)
→1/10000ぐらいまでならほぼ問題ないが大縮尺になると歪みが大きい
→地積測量図1/250のような大縮尺では平面直角座標系も定義されて使われている
第6章より
・電子地図アプリなどの仕組みが地理情報システムGIS(Geographic Infomation System)
・GISの歴史
→1953年、米空軍がレーダー識別する対話型CG地図の半自動防空管制組織SAGEを開発
→1959年、大学生だったトブラーがコンピュータによる地図作成(XYプロッター)論文を提出
→1962年、トムリンソンが森林の電子地図管理システムCGISをカナダ農林省に提案
(これが今のGISの由来でありトムリンソンはGISの父とされている)
→1963年、フィッシャーがSYMAPを開発
→1969年、デンジャモンドとローラ夫人がEsriを設立(今も世界シェアトップの企業)
→1982年、Esriが世界初の商用GISであるARC/INFOを販売
→2001年、ハンケがKeyholeEarth技術を開発
→2003年、ハンケがWhere2Technologies技術を開発
→2004年、どちらもGoogleが買収(ハンケもGoogleに)
→2005年、それぞれの技術からGoogleMapとGoogleEarthが登場
(ハンケは位置情報ゲームIngressをリリースし2015年に独立してPokemon GOをリリース)
・日本では1970年に大阪で天六ガス爆発事故があり地図の自動図化と施設管理が重要課題に
→大阪ガスや東京ガスなどが官民取り組みでシステム開発へ
→1995年の阪神・淡路大震災が日本のGIS発展の契機といわれている
→GISの有効性が証明されたが初動から活用できなかったので産官学連携のGIS政策研究へ
→2007年に地理空間情報活用推進基本法が施行(通称はNSDI(国家空間データ基盤)法)
→行政機関の地図データなどの無償サービスも準天頂衛星の稼働もこの法律によるもの
(NSDI法はクリントン政権の事業で1990年代前半から、日本マクドナルドは1996年から
独自のMcGIS商圏分析システムを運用して出店している)
・2005年のGoogleマップで電子地図の普及が加速した
(国土地理院のウェブマップは2003年からでGoogleマップより2年も早かった!!!)
・地図情報(空間情報)は医学にも
→1854年、ロンドンの医師ジョン・スノウによるコレラ感染者の地図上の可視化
→コレラ菌の発見以前に汚染水と感染の因果関係を突き止めた
→1955年と1960年に日本の医師・萩野昇がイタイイタイ病患者の分布図を作成して、
原因が神通川上流からもたらされる鉱毒であることを突き止めた
→2020年からのコロナ禍ではウェブマップとグラフなどを組み合わせたダッシュボードが
活用されている
・電子地図に縮尺の概念はない
→拡大縮小ができるから→ただし見た目とデータは別
・縮尺より精度が重要
→誤差は必ず含まれる(誤差のないデータ作成は現実的ではない)
→国土地理院の地形図の登山道データは民間アプリより古くなりがち
→近年は登山者の地図アプリ移動履歴からビッグデータ解析で修正する取り組みも・・・
・電子地図の仕組み(略)
・衛星「画像」と航空「写真」
→衛星から撮像された「絵」は衛星写真ではなく衛星画像が正しい
→英単語でもsatelite photographyではなくsatelite imagery
→衛星画像は見えない情報も取得してるので写真では狭いのに誤訳されることも多い
→ところが今は同じ原理で撮影される航空機からの画像は伝統的に現在も航空写真のまま
→英単語もaerial photographyのまま
(ちなみにわたくし98kは撮影して紙にプリントされた静止画を写真、画面表示された静止画を
画像と当ブログ上では区別してきたつもりです
静止画も動画もデジタル撮影(撮像)になった現在でも、モニターに表示された静止画像を
写真と呼ぶのには、まだ抵抗があるのですが・・・
でも素晴らしい静止画像は写真作品と呼びたい気持ちもあって複雑な心境が続いてます
)・ヌル島Null Island
→GIS初心者のミスにより緯度経度ゼロ付近に現れる島で日本人が操作すると日本列島、
都道府県、市町村に似た形の島が現れることが多い(地理座標を投影座標と誤って設定している)
・月も緯度の基準は赤道から、経度0は地球を向いている面の中心と決められている
→火星の経度0(本初子午線)はエアリー0クレーターの中心を通る経線と定められている
・GISにより特に主題図は専門の地図調製業でなくても手軽に作製できるようになった
→普及は喜ばしいことだが弊害として読み手が困惑するような地図が増えた
→高校や大学で地図を学ぶ機会が減り、誤りを見抜く力も養えなくなった
→作り手に都合のよい方向に誘導するように意図的に作られた地図も多い
→読み手にも誤りや意図的な誘導を見抜く地図リテラシーが必要
・GISソフトの課題としては誰でも直感的に扱える操作性が望まれる
・簡単なことを難しく説明するのは簡単で、難しいことを簡単に説明するのは難しい
→さらに、難しいことを簡単に「正しく」説明するのはもっと難しい
→でも安易に置き換えられた言葉は誤解を重ねて伝わっていく
→見聞きした地図用語も本書の索引や参考文献で調べてみて欲しい
→知識の「点」が、理解という「線」でつながるはず・・・
・デジタルマッピングなどGISで「意思決定を支援するという地理学の目的」が効率的になった
→CADもBIM,CIM,PIMと進化させ標準化することが検討されている
→リアルワールドとサイバースペースをシームレスに往復できる考え方がデジタルツイン、
構築された仮想世界がミラーワールド
→ミラーワールドにふさわしい電子国土の構築・・・
・1999年の映画マトリックスのような仮想空間はSFでは登場していたがGISの進化で実用化に
→データの精度が高ければ1/1の電子地図も表現できるようになった
・(GISのような)以前からの考え方や技術を新しい言葉として定義することは誤解も招くが、
マイナーだった分野に関心を集める呼び水になるのも事実
→GISは半世紀以上もマイナーで知名度の低い言葉のままだったが、
→別の呼ばれ方や新しい言葉として、今は多くの人に活用されている・・・
おわりにより
・2019年、2022年からの高校「地理総合」必修化の形骸化を危惧されてた木村圭司教授
との雑談の中で地理の一般書を企画、中でも関心を寄せやすい地図を取り上げた
→一般に地理は歴史より読者層が薄いが地図だと一変する
→地図に歴史と同様のロマンを感じる人が多いのだろう(わたくし98kもです
)→本書の内容は地図学だが活躍している実務分野はほとんど知られていない
・メディアには多くの誤った地図が見られ、その誤りが他のメディアで指摘されることもない
→筆者は教諭でも研究者でもないが、地図リテラシー不足を目のあたりにしてきた
→日本ではサービスはタダで地理学で高い収入は得られない
(海外では相応の対価で組織部門を統括する地理空間情報担当GIOの役職もある)
・高校での半世紀ぶりの地理必修の復活(～2022）
→社会への浸透には長い年月が必要で教育者への浸透も必要なので本書を執筆した
・哲学者カントの言葉「地理学は諸科学の母」
(地理学は系統地理学、地誌学、地理学史、地図学に分類される)
→地理は国語・数学・理科・社会・外国語・情報すべての「どこ」を説明する教科であり、
地図リテラシーは社会で役立つ教養・・・
