私たちはピーター・ティールという男を本当に信頼してもいいのだろうか
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AIとデータに関する議論は各国で始まっていますが、重要な要素はデータによる選別とその選別によるインパクトの話です。
問題は特段インパクトに対する解釈が非常に曖昧だった（データそのものに関する議論が成熟していなかったため）ので、これまではデータが湯水の如く使えるものだと認識されていたのですが、ここにきてデータの選別に対して疑問が生まれているのがデータ保護に関する話の延長です。
プライバシーというとざっくりしますが、重要な点はどんなデータがプライバシー人問題になり、そのデータによって個人にどんな影響があるのかという事です。
注目のコメント
良い連載ですね。Palantirはデータの下流でAIの魔法を踊らせる会社というイメージを越えて、創業時からの本業である上流の泥臭いデータ統合について取り上げているのは良いと思います。
データ統合、非常に古くて今なお現役の、綺麗な解決策の存在しない難しい問題です。
歴史を紐解くとデータ統合の概念は1940年代に米国公衆衛生局の職員が論文に書いた出生記録から死亡記録まで人生の全ての情報を紐づけたBook of Lifeというアイデアにさかのぼるそうです。
確率的アプローチなど現在のデータ統合で使われる重要な手法の幾つかは1960年代のNewcombeの研究に始まり、統計局などの主に統計学者によって進められてきた研究の流れが一方にあります。
他方でデータ統合には比較するデータの組み合わせ数が爆発するという問題があるのですが、データベース技術の研究者たちが似た問題を別の文脈で研究を進めるも、1990年代に至るまで統計学者達の研究との接点はあまり無かったそうです(笑)
これらの研究のが合流しさらに機械学習なども加わり始めたのが1990年から2000年代で、技術史的にはPalantirもこの延長線上にあると思います。データ統合だとMichael StonebrakerのTamrなどもPalantirの少し後の創業ですね。
