この数字は、前年に記録された10,457人の死亡者数と比較して大幅な減少を示しています。しかし、活動家たちは、この減少が必ずしも移民の状況改善を示すものではないと警告しています。むしろ、国境管理の強化により、人々がより危険なルートを選ばざるを得なくなっていると主張しています。

NGOの研究コーディネーターであるヘレナ・マレノ氏は、この変化を、特にモーリタニアにおける国境警備の強化に起因するとしました。2024年、モーリタニアは欧州連合と2億1000万ユーロの移民協定を締結し、沿岸部での取り締まりが強化されました。

EUによる移民ルート沿いでのAI駆動型監視技術の導入も影響を与えています。これらのシステムは、多くの場合、機械学習アルゴリズムを利用して、衛星画像、ドローン映像、ソーシャルメディアデータを分析し、移民船を検出し、阻止します。AIが国境警備を強化し、不法な越境を防ぐと主張する支持者がいる一方で、AIを使用して人々の移動を監視および管理することの倫理的な影響について懸念を表明する批評家もいます。

主な懸念事項の1つは、アルゴリズムの偏りの可能性です。機械学習モデルはデータに基づいてトレーニングされており、そのデータが既存の社会的な偏りを反映している場合、AIシステムは意思決定においてその偏りを永続させたり、増幅させたりする可能性があります。たとえば、AIシステムが特定の地域からの移民のデータに基づいて主にトレーニングされている場合、そのシステムは、実際の意図に関係なく、その地域からの個人を潜在的なセキュリティ上の脅威として特定する可能性が高くなる可能性があります。

もう1つの懸念事項は、AI駆動型の国境管理システムの透明性と説明責任の欠如です。使用されるアルゴリズムは多くの場合、専有されており、その仕組みを理解したり、その決定に異議を唱えたりすることが困難です。この透明性の欠如は、国民の信頼を損ない、これらのシステムが公正かつ倫理的に使用されるようにすることを困難にする可能性があります。

国境管理におけるAIへの依存度の高まりは、データプライバシーとセキュリティに関する疑問も提起します。生体認証データや個人情報など、これらのシステムによって収集された膨大な量のデータは、ハッキングや不正使用に対して脆弱です。このデータが移民の追跡や標的に使用されたり、他の方法で差別されたりするリスクがあります。

この状況は、技術の進歩、地政学的な合意、人権の間の複雑な相互作用を浮き彫りにしています。国境管理の強化は、越境の成功数を減らす可能性がありますが、移民をより危険なルートに追いやる可能性もあり、死亡のリスクを高めます。国境管理におけるAIの使用は、アルゴリズムの偏り、透明性、データプライバシーに関する倫理的な問題を提起します。これらの開発が移民パターンと人権に及ぼす長期的な影響は、まだ不明です。