AppleとStanford、個人向けML訓練を調査

この論文はよく知られた批判から出発する。人々が使う人工物は、何を想像し何を行えるかを形作る。その支配を緩める一つの方法は、人々自身にシステムを制作させることだ。著者らによれば、ユーザー制作システムに関する従来の研究は、そうしたシステムが使いやすいか、有用か、技術的に実現可能かという点を主に問うており、存在論的境界の交渉は未検討のままだった。この空白を直接見るため、チームはWizard of Oz手法を軸に2つのオープンエンドなプローブを構築した。参加者は、自分で定義した現象について個人化機械学習システムを訓練する体験をすることができ、その後、人々が日常生活の中で2つのプローブの一方を使う1週間の探索的研究を実施した。そこから、境界が交渉された4つの場を挙げる。現象の境界、関係の一部としての主体、何が信号で何がノイズか、そしてデータの客観性である。また、存在論的設計の方法としてオープンエンドなプローブを提案しており、この研究はARES 2026のAI4TCI Workshopに採択された。研究は探索的で2つのプローブに基づくため、これら4つの場が市販製品にどこまで一般化するかは、他のチームが同じ手法をより大規模に検証するかどうかにかかっていそうだ。個人センシング機能の設計者にとって有用な問いは、システムが使いやすいかどうかよりも、何が意味ある入力と見なされるかを誰が決めるのか、かもしれない。