数年前に盛大な盛り上がりを見せた、一度設定すればあとはお任せの掃除機ロボットを思い浮かべてみよう。おいて多様性が極めて重要であることを鮮明に示していた。ある晩、韓国で掃除機ロボットが、床にマットを敷いて寝ていた女性の髪を吸い込む事件が起こった。ロボットに悪気はない。ロボットはプログラムされた通りに動作しただけだ。問題はまさにそこにある。製品開発のプロセスでは、文化の違いによる影響は考慮されていなかった。ベッドを使わない人のために検討が必要な点とは何だろう?」と考える開発者はいなかったのだ。ロボットに限らず、開発を行うチームにおける多様性の確保が、これまで以上に重要となる。性別、年齢など、多様性の比較的分かりやすい側面に重点が置かれがちだ。それでは文化や伝統、宗教など、多様性において非常に重要な要素の一部が見落とされてしまう。支援を提供すべき集団に深刻な損害を与えるような影響を及ぼしかねない。つの側面で構成されている。それは、人の多様性、文化の多様性、そしてシステムの多様性だ。人の多様性とは、人種やエスニシティ、年齢など慣習的多様性の側面であり、人間の不変の要素を指す。文化の多様性には、その人を形成する上で重要な役割を果たしているが、変化する可能性のある要素が含まれる。(能力開花)、運用管理などのさまざまな体系が、どう相互作用を及ぼすのかを明確にするものだ。開発のチームを整備する場合、システムの構築中に人や文化、システムの多様性の要素に見過ごしているものがないか検討することが、チームにとって極めて重要だ。メンバー自身がこうした多様性の側面の代弁者でない限り、必要な問いを投げ掛ける人間の参加がほぼ不可能な点になる。自身の現実には存在しない要素は、思い付くことすらないだろう。用いて展開される段階になって、時間の経過と共により大きな問題となるのだ。多様性とその影響について考え始めた。ベースの求人サイトや求職サイトで検索したことがある人なら、学習知能の複合的な悪影響を体験しているだろう。エンジニアの一般的な人材検索について考えてみよう。役職に必要な技術上の適性要件を入力するだけだと、検索結果には白人男性ばかりが表示される。予想通り、最初の検索では出てこなかった女性が多数表示される。変えてみると、今度は、検索結果にはラテンアメリカ系のエンジニアがたくさん返ってくる。これも最初の検索では表示されなかったものだ。番目の検索結果は当然として、注目すべきは最初のデフォルト、つまり標準の検索結果だ。システムは、既存の価値基準を打ち砕く体験を生み出すようにはデザインされていない。その定義上、シームレスな体験を生み出すことが目的なのだ。ユーザーに対して、「あなたはまだこれを試していません。気に入るという確証はありませんが、全く違うことを試してみてはどうでしょう」などと言うことはないのだ。場合、最初の検索でプロフィールを幾つか選択すると、それを学習し、同類のプロフィールや候補を繰り返し提示するようになる。この方式では、一定群の人間がシステマチックに排除される可能性がある。セットに特定のグループが含まれていないと、結局はデータセットの外にある問題や課題は一切解決できないことも考えられる。以前の世界においては、歴史がそれを、公営住宅向け建築で実証している。米国内の各都市は、理想的とされるデザインをヨーロッパから習得し、公営住宅を幹線道路沿いなど、立地が悪く公共空間や緑地がほとんど無い場所に配置した。その好ましくない物理的環境が、時間の経過とともに、人間としての成長と発達に影響を与えることになる。した環境がヒップホップ文化を誕生させたとは言って、それ以外のさまざまなマイナスの影響は、プラスの影響を大きく上回る。空間計画や建築の決定を自律的に行う世界を想像してみよう。リーダーにのしかかる。議論の場に参加し、未来を形作る変化に影響を与える機会を得ることは重要だ。その他の機関が手を取り合って協力することが必要となるだろう。現在のところ、この問題に取り組む政府機関は存在しない。