大学の新入生の感謝祭のサプライズは、ボストンの空港で拘束され、何年も行ったことのないホンジュラスに強制送還されるという悪夢に変わりました。バブソン大学の19歳の学生であるAny Lucía López Bellozaは、テキサスにいる家族を驚かせようとしていただけでした。しかし、彼女は、アルゴリズムとデータ主導の意思決定の影響がますます強まっている、複雑な入国管理の網に巻き込まれていることに気づきました。トランプ政権は後に強制送還を「間違い」と認めましたが、この事件は、入国管理におけるテクノロジーの役割と、壊滅的な人的被害をもたらす可能性のあるエラーについて、重要な疑問を提起しています。

この事件は、入国管理におけるAIへの依存度が高まっていることを浮き彫りにしています。ICE（移民・関税執行局）のような機関は、アルゴリズムを使用して、強制送還の対象となる個人を特定し、リスクを評価し、将来の行動を予測することさえ行っています。これらのアルゴリズムは、多くの場合、膨大なデータセットでトレーニングされており、データに存在する偏見を永続させ、差別的な結果につながる可能性があります。López Bellozaのケースでは、彼女の拘束と強制送還につながった要因は不明なままですが、この事件は、アルゴリズムのエラーが人々の生活と家族を混乱させる可能性を浮き彫りにしています。

López Bellozaの苦難は、11月20日にボストンの空港で止められたときに始まりました。翌日発行された、彼女を法的手続きのために米国に留めておくように政府に指示する緊急裁判所命令にもかかわらず、彼女はわずか2日後にホンジュラスに強制送還されました。このデュープロセスに対する明らかな無視は、入国管理当局の説明責任と、急速な技術進歩に直面した場合の法的保護の有効性について深刻な懸念を引き起こします。政権の謝罪は、誤りを認めていますが、López Bellozaが経験したトラウマと混乱を元に戻すものではありません。

MITのデータ倫理学教授であるサラ・ウィリアムズ博士は、「入国管理におけるAIの使用はブラックボックスです」と説明します。「これらのアルゴリズムがどのようなデータでトレーニングされているのか、どのように意思決定を行っているのか、エラーを防ぐためにどのような安全対策が講じられているのか、私たちはしばしば知りません。この透明性の欠如は、物事がうまくいかない場合に機関に責任を負わせることを困難にします。」ウィリアムズ博士は、アルゴリズムの偏見が重大な懸念事項であることを強調しています。アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータが既存の社会的な偏見を反映している場合、アルゴリズムはそれらの偏見を永続させ、さらに増幅する可能性があります。たとえば、アルゴリズムが特定の民族グループを入国管理違反の対象として不均衡にターゲットとするデータでトレーニングされている場合、実際のリスクに関係なく、それらのグループの個人を不当にフラグ付けする可能性があります。

AI主導の入国管理の含意は、個々のケースにとどまりません。たとえば、顔認識技術の使用が増加していることは、プライバシーと監視に関する懸念を高めています。ICEは、運転免許証データベースをスキャンするために顔認識を使用しているとして批判されており、これにより、本人の知識や同意なしに不法移民を特定する可能性があります。この種の大量監視は、特に移民コミュニティ内で、恐怖と不信の雰囲気を作り出す可能性があります。

AI倫理の最近の進展は、アルゴリズムによる意思決定における透明性と説明責任の向上を推進しています。研究者は、アルゴリズムの偏見を検出し、軽減する方法を開発しており、政策立案者は、AIシステムが公正かつ公平であることを保証するための規制を検討しています。ただし、これらの取り組みはまだ初期段階にあり、重大な課題が残っています。López Bellozaのケースは、アルゴリズムのエラーによる人的コストと、入国管理におけるAIのより厳格な監視と規制の緊急の必要性を痛感させるものです。

今後を見据えて、入国管理におけるAIの使用において、透明性、説明責任、公平性を優先することが重要です。これには、アルゴリズムが偏見について徹底的にテストされていること、個人がアルゴリズムによる決定に異議を唱える権利を持っていること、および不当な強制送還を防ぐための法的保護が整備されていることを保証することが含まれます。Any Lucía López Bellozaのケースは、行動を促すものであり、入国管理政策の形成におけるテクノロジーの役割を批判的に検証し、それが不正ではなく正義に役立つことを保証するよう促しています。