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※本稿は、岡瑞起『AIの時代に頭がよくなる人悪くなる人』（日経BP）の一部を再編集したものです。
台湾で起きた「Uber」をめぐる議論
実は、AIを「分断を深めるもの」ではなく、「分断をつなぐもの」として使っている国がすでにあります。
台湾です。
台湾のオードリー・タンさんは、「Pol.is」（ポリス）というシステムを使って、社会の分断を乗り越える実験を重ねてきました。
2016年、台湾で「Uber（ウーバー）を認めるべきかどうか」という大きな議論が起こりました。Uberはスマートフォンのアプリで配車を頼むサービスです。一般の人が自分の車でお客さんを運ぶこのサービスは、便利で安く、世界中で使われています。
台湾でも、Uberを導入しようという動きがありましたが、タクシー業界が猛反対しました。「素人が客を乗せるなんて危険だ」「仕事が奪われる」と訴えたのです。
Uber賛成派とタクシー業界のふたつのグループは激しく対立していました。
こういうとき、普通はどうなるでしょうか。
お互いに相手の悪口を言い合って、議論は平行線をたどるでしょう。最後は政治家が「えいや」と決めるか、あるいは何も決まらないまま終わるかのどちらかです。
ところが、台湾では違うことが起こりました。
意見をAIが解析するシステム
タンさんたちは、約1700人の市民に参加してもらい、Pol.isを使って議論しました。Pol.isというのは、たくさんの人の意見を集めて、AIが分析するシステムです。
具体的にどのようなしくみか少し説明しましょう。
まず、参加者は短い意見を投稿できます。
「Uberは便利だから認めるべきだ」「安全性が心配だ」などです。そして、他の人が投稿した意見に対して、「賛成」「反対」「わからない」のどれかをタップします。
返信やコメントはできません。
返信ができないのは、「荒れる」のを防ぐためです。SNSでは、反論に反論が重なって、議論がどんどん感情的になっていきます。Pol.isは、それをしくみとして意図的に避けました。
では、集まった大量の「賛成」「反対」のデータを、どう分析するのでしょうか。
Pol.isは、「主成分分析（PCA）」や「クラスター分析」と呼ばれる統計手法を使っています。難しく聞こえますが、やっていることはシンプルです。
まず、似たような投票パターンを持つ人たちを自動的にグループ分けします。
