アトランタがテクノロジー企業に黒人人材育成について教えられること

さまざまな起業家やイノベーターが集まるアトランタの高級会員制クラブ「ギャザリングスポット」では、「テックツインズ」として知られるトラヴィスナナリーとトロイナナリーが講演を行っています。

子供の頃、ソープボックス・ダービーのレーシングカーを組み立てることでエンジニアリングへの情熱を見出し、アトランタでいくつかの会社を立ち上げた兄弟。ジョージア工科大学で修士号と博士号をそれぞれ2つずつ取得した双子は、企業向けに拡張現実（AR）、IoT、そしてテクノロジーベースの製品を開発するBrain Rain Solutionsの共同創業者です。彼らの最新製品であるFaceMD+は、皮膚科医のデータベースと機械学習を活用し、肌の色やタイプごとにカスタマイズされたデータを提供するアルゴリズムを備えた、カスタマイズされたスキンケアトラッカーを開発しています。

ナナリー兄弟は、さまざまな問題に機械学習を適用することに特化しており、事業の成長に伴い、従業員や請負業者の雇用に多くの時間を費やしています。

しかし、機械学習革命の最前線に立つ二人の黒人男性は、黒人の技術系人材の育成状況についても懸念を抱いている。機械学習には、Pythonコーディング、アルゴリズム最適化技術、そして微積分といった高度な数学の知識が求められるからだ。「人材パイプラインへの第一歩は開発者です」とトロイは言う。「その基礎ができたら、スキルセットを追加していくことができます。アフリカ系アメリカ人コミュニティでは、そのファネルはますます狭くなっていくのです。」

ナナリー兄弟はテクノロジーの世界、ましてやAIの世界では稀有な存在だ。「2014年に私が卒業した当時、機械学習の博士号を持つ黒人男性は全米で100人にも満たなかったんです」とトロイは言う。「自分たちのような人がいないから不安になるんです。エンターテイメントやスポーツの世界ではトップに立つ人はいるけれど、テクノロジーの世界ではトップに立つ人はいないんです。」

より多くの「テックツイン」を生み出すには何が必要でしょうか？そして、テクノロジーはどうすればより多様化し、過小評価されているグループにも受け入れられるようになるのでしょうか？その答えは、おそらくほとんどの人が注目していない場所、アトランタ市にあるかもしれません。

シリコンバレーから約2,482マイル離れたアトランタは、テクノロジーの聖地であり、急成長を遂げる人工知能分野への注目度が高まっています。ジョージア工科大学、エモリー大学、モアハウス大学、スペルマン大学といった優れた高等教育機関と、堅調な民間セクターに恵まれたアトランタのテクノロジーシーンは、多様性に富んだイノベーションの温床とも言える稀有な存在です。

コカ・コーラ、ホーム・デポ、UPS はすべてアトランタに本社を置いており、ジュエル・バークス・ソロモン (自身のスタートアップ企業 PartPic を Amazon に売却) やトリスタン・ウォーカー (プロクター・アンド・ギャンブルに売却後、ウォーカー・ブランズの本社をアトランタに移転予定) などのテクノロジー業界の大物もこの都市を本拠地としています。

しかし、AIに関しては、アトランタのテクノロジー業界でさえ、性別や人種の多様性という点で全国的な状況において大きな成果を上げていません。AI Now Instituteの2019年の報告書「差別的なシステム：AIにおける性別、人種、権力」によると、

最近の調査によると、主要なAIカンファレンスの著者のうち女性はわずか18%で、AI教授の80%以上が男性です。AI業界ではこの格差が顕著で、FacebookのAI研究スタッフに占める女性の割合はわずか15%、Googleでは10%にとどまっています。トランスジェンダーやその他の性的マイノリティに関する公開データはありません。黒人労働者の場合、状況はさらに悪化しています。例えば、Googleの従業員のうち黒人はわずか2.5%であるのに対し、FacebookとMicrosoftはそれぞれ4%です。この不均衡を是正するための懸念と投資が数十年にわたって行われてきたことを考えると、この分野の現状は憂慮すべきものです。

この悲惨な状況を説明するものは何でしょうか?

いわゆるパイプライン問題（研修パイプラインから人材が出てこないため、テクノロジー企業が有能な女性や有色人種を見つけられないという、よく使われる議論）を指摘することは、この問題に取り組むのをためらう企業にとって都合の良い言い訳だ。

訓練を受けた有色人種のエンジニア不足には、厄介な理由がないわけではありません。アフリカ系アメリカ人の学生は、より難易度の高いAPコースの受講を積極的に妨げられており、個別指導のためのリソースや専門の準備クラスへのアクセスが不足していることがよくあります。高校レベルでは高度な数学や科学の授業が提供されていないことが多く、大学進学がはるかに困難になっています。

ジョージア工科大学の大学院生だったベッツィ・ディサルボは、アフリカ系アメリカ人男性が学部のコンピュータサイエンス入門の授業を中退する割合が高いことに気づきました。彼女は、ビデオゲームのような他の技術分野への強い関心が、なぜコンピュータサイエンスの分野での成功につながらないのか疑問に思いました。彼女の疑問は、ジョージア工科大学とモアハウス大学が3年間共同で取り組む博士論文プロジェクト「グリッチ・ゲーム・テスターズ」へと発展しました。このプロジェクトは、より多くのアフリカ系アメリカ人高校3年生が、有給のビデオゲームテスターとして働き、コンピュータサイエンスのワークショップを受講することで、学部課程でコンピュータサイエンスを学ぶよう促すことを目的としています。

現在、ジョージア工科大学インタラクティブコンピューティング学部の准教授であり、文化とテクノロジー研究所の創設者でもあるディサルボ氏は、社会規範とビデオゲームのプレイ習慣の役割を深く調査し、なぜ特定の人口統計グループが職業としてのコンピューティングに受け入れられるとか排除されると感じているのかを理解している数少ない研究者の一人です。

黒人のティーンエイジャーは、学業成績は「白人」の象徴であると捉える傾向があるという文化的な通説がある。ディサルボ氏と彼女のチームは、この考え方が単純すぎる上に文化的文脈が欠けていると指摘し、疑問を呈した。2014年の論文「オタク顔を立てながらゲームで勝負する：コンピュータサイエンス学習の正当化としてのビデオゲームテスト」で、ディサルボ氏と共著者らは、コンピュータサイエンスに対する学生の行動と態度を調査し、一見すると知的かつ専門的な目標から距離を置いているように見える優秀な学生の複雑な動機を発見した。

参加者は繰り返し、プログラムのCS（コンピュータサイエンス）の側面について家族と話さないようにしていると述べていました。ほとんどの参加者は、家族があまりにも多くの質問をしてくるからだと答えましたが、親よりも多くのことを知っているのではないか、あるいは親にバカに思われるのではないかという、より微妙な不安も、こうした会話を避ける理由として挙げられました。

結論として、文化（そして文化に関する知識）は、先端技術分野に進出するアフリカ系アメリカ人が直面する帰属意識の問題を理解する鍵となる。ディサルボ氏と彼女のチームの研究は、特に高度な学位取得を目指す学生の定着率の問題において、コンピューティング分野全体に影響を与えている。

ディサルボ氏の「グリッチ・ゲーム・テスターズ」プロジェクトは、ビデオゲームのプレイとコンピュータサイエンスの訓練に関する特定の仮説に基づいて構築されたため、その研究結果を他の分野、あるいは他のアフリカ系アメリカ人男子コミュニティにまで広げることは困難です。とはいえ、このプログラムは目覚ましい成果を上げており、参加者32名のうち半数以上がコンピューター関連のキャリアを歩み、高等教育へと進学しました。しかし、サンプル数が少ないため、アフリカ系アメリカ人男性の動機とコンピュータサイエンスへの共感については、より多くの研究が必要です。

Glitchを修了し、コンピュータサイエンスへの関心における性別、人種、階級に基づく格差を解消するための追加研究プロジェクトを立ち上げた後、ディサルボ氏は、多様性とパイプラインに関する多くの問題は技術的な性質というよりも社会的な側面が大きいことに気づいたという。教室で育まれた環境に馴染めないと感じた学生や、所属していないと感じた学生は退学したり、コンピューターサイエンスは自分には開かれた道ではないと思い込んでしまったりする。「コンピュータサイエンスの授業で起こる疎外感は、本当に大きな問題です」と彼女は言う。

ディサルボ氏は、コンピュータサイエンスの授業環境（そしてそれがテクノロジー企業の環境にも反映される）について説明しながら、無意識の偏見が、誰が歓迎され、誰が排除されるかに大きな影響を与えていると指摘する。「コンピュータサイエンスが得意かどうかは遺伝的に決まっていると考える教師は多い」と彼女は言う。「オタク遺伝子を持っているか持っていないか、それだけのことだ」

GoogleやAmazonといったテクノロジー企業が、MIT、カーネギーメロン大学、スタンフォード大学といった一流テクノロジースクール出身の学生に6桁の高給を提示し、新人獲得に躍起になっている一方で、歴史的に黒人が多く通う大学はほとんど無視されてきました。国立科学財団とAIMS Public Health誌の調査によると、歴史的に黒人が多く通う大学（HBCU）は、STEM（科学・工学・数学）分野の学位取得者をアフリカ系アメリカ人に限定して教育しており、米国で黒人女性に授与されるSTEM学位のほぼ半数を占めていることが確認されています。

問題は、一部の人が考えているように、高度な科学技術の創出に大規模に参画できるような、正式科学や応用科学の分野に進むアフリカ系アメリカ人が少なすぎるということではない。2016年のブルームバーグ・ ビジネスウィーク誌の特集記事「なぜシリコンバレーは黒人プログラマーを雇わないのか？」によると、2001年から2009年の間に、黒人のコンピュータサイエンス専攻卒業生の20%以上が、歴史的に黒人が多く通う学校に通っていた。しかし、主流メディアの記事、この記事のためにインタビューした専門家、そして黒人技術者向けのメッセージグループを見ると、企業がHBCUの人材プールから人工知能関連の職種に積極的に採用活動を行っていないことが明らかになっている。

スペルマン・イノベーション・ラボの所長、ジェリー・ボルシー氏は、次世代のアフリカ系アメリカ人をAI革命に対応させるべく尽力しています。彼は現在、「イノベーションと芸術のためのセンター」の設立を進めており、その中核となるのが、スペルマンが最近開設したイノベーション・ラボです。このラボは、科学技術分野への世界的な需要に基づく進化する経済に対応できるよう、芸術と科学を融合させることで卒業生を育成することを目指しています。

2019年8月*、スペルマン大学は国防総省から機械学習とSTEM分野のプログラム強化のため200万ドルの助成金を受けました。この助成金により、STEM分野におけるマイノリティ女性のためのセンター・オブ・エクセレンス（Center of Excellence）の設立が促進されました。しかし、新たな資金投入があったにもかかわらず、スペルマン大学をはじめとするHBCUがMITのような大学に追いつくには、まだ長い道のりが残っています。

それでも、HBCUを拠点とする教育の価値は、教室で教えられる内容だけにとどまりません。講師たちの経験や力もその価値を支えています。ボルシー氏と、元イノベーションラボ共同ディレクターのデ・アンジェラ・ダフ氏のキャリアを考えてみましょう。ダフ氏は現在、ニューヨーク大学タンドン工学部の統合デジタルメディア教授と、同大学の副学部長を兼任しています。

48歳のダフは、インターネットの早期導入者でした。1990年代初頭、写真とデザインへの愛を融合させる方法としてプログラミングに転向しました。（彼女は1993年に一般公開された先駆的なウェブブラウザ、Mosaicの早期導入者でもありました。）スタジオアートのMFA、グラフィックデザインのBFA、そしてテキスタイルエンジニアリングのBSを取得したダフは、型破りな道を歩んできました。写真とテキスタイルの高度な学位を目指す中で、芸術は科学と同じくらい彼女の研究に重要な役割を果たしました。

ヴォルシー氏も同様に型破りな科学の道を歩んできました。ニュージャージー州イーストオレンジで育ったヴォルシー氏は、13歳の時に母親の車のウォーターポンプを交換したことをきっかけに、家族の友人から工学を学ぶよう勧められました。1996年にジョージア工科大学で機械工学の博士号を取得した後、1990年代後半にベル研究所に就職しました。

しかし、その功績にもかかわらず、ヴォルシー氏とダフ氏は共に、より広い分野で活躍する同業者との厳しい戦いに直面しました。HBCUの環境は、非伝統的な背景を持つ技術者志望者を奨励する傾向がありますが、両教育者はビジネス界の人々、さらには教育の過程でアドバイザーからさえも見放されたという辛い思いをしてきました。「私は愚かだとあからさまに言われたことが何度もありました」とダフ氏は言います。

ヴォルシーが口を挟んだ。「僕もだよ。僕にも同じことがあったよ。」

信じられないかもしれませんが、彼女たちの経験は、職場で疑問視され、孤立し、仲間外れにされてきた他のアフリカ系アメリカ人プロフェッショナルたちの経験と重なります。ダフは強い諦めの気持ちを抱きながら、自身の生徒たちにこうアドバイスします。「この世界は私たちを公平に扱うようにはできていないのです。」

スペルマン大学のイノベーションラボ・マネージャー、エリック・トンプソン氏にとって、STEM分野へのアクセスの難しさは身近な問題です。ジョージア工科大学を卒業したトンプソン氏は、大学院時代、アトランタの地域社会と大学の流動的な学生層との橋渡し役となることに尽力しました。

人間とコンピュータのインタラクションを研究していたトンプソンは、ジョージア工科大学の学生（黒人は約6%）の中には、地元住民とほとんど交流していない学生がいることに気づきました。街の活気ある音楽・文化シーンに誇りを持つトンプソンは、人と人との交流を促進するキャンペーンを開始しました。「仲間たちに（地域社会と関わるように）言うのは、まるで私の義務のように感じました」と彼は説明します。「彼らは、アトランタをアトランタたらしめているものとほとんど交流していなかったのです。」

アトランタ地域は、アフリカ系アメリカ人のプロフェッショナルにとって豊富な機会に恵まれています。映画制作、ジャーナリズム、テクノロジー、輸送、物流といった分野で、アフリカ系アメリカ人の人材が多数活躍しています。しかし、新たな投資が盛んであるにもかかわらず、テクノロジー分野の資金調達は、特にスタートアップの初期段階において、アフリカ系アメリカ人にとってより厳しい道のりとなる分野です。米国における人種間の貧富の差は、より大きな投資を求める前に「友人や家族」から初期資金を調達しようとする黒人起業家にとって、非常に異なる状況を生み出しています。

「黒人として、家族や友人が3万ドルを企業に投資するなんてありえない」とトラヴィス・ナナリーは言う。「コミュニティとして、私たちの純資産は最下層だ。みんな、自分と似たような人に投資する傾向がある」。ナナリー兄弟はTechCrunch Disruptのようなカンファレンスで幸運と新しい投資家を見つけたが、より地元に近いパートナーを優先している。アトランタの投資エコシステムはシリコンバレーよりも小規模で、より密接につながっている。トラヴィスは、たとえ資金調達額が総じて少額であっても、友人や家族、そして業界知識のある人から始めると語る。

起業家は困難な道を選んでいるとわかっていても、経験豊富な専門家にとっても人工知能への道は厳しいものです。

エイブラハム・ギルバートは、2000年代に米海軍を退役した後、AI分野に参入しました。海軍在籍中、ギルバートは機械学習技術を用いて、医療・健康分野におけるデータに基づく問題の解決に携わりました。現在はデータサイエンティスト兼コンサルタントとして活躍し、病院のロジスティクスを専門としており、患者データを用いた治療の効率化に取り組んでいます。（ギルバートと本稿の著者は、ネットワーキング組織「Black in AI」のメンバーです。）

ギルバート氏は、出生時に希少な小児疾患を発見したり、ディープラーニングを用いて緑内障などの疾患を患者が医師を待たずに検出・診断したりする可能性について考えるのが好きです。「人は自分がどんな病気にかかっているのかを知らずに一生を過ごします」とギルバート氏は述べ、人工知能の能力によって、将来的には世界トップクラスの医師や専門家の知識が、予算や医療プランに関わらず、誰もが利用できるようになるだろうと説明しています。

しかし彼は、現在の教育システムが黒人学生を、AI主導のグローバル経済に参加するために必要なスキルを身につけさせている現状に、深い懸念を抱いている。「これはあからさまな人種差別でも隠れた人種差別でもないと思います。私たちは単に、レーダーにさえ映っていないだけだと思います。私たちの学校制度は時代遅れで、もはや存在しないであろう職業のために学生たちを育てているのです」と彼は言う。「今、私たちは人工知能から量子コンピューティングへと移行しているというのに、まだiPadを使えない子供たちがいるなんて？マイノリティの学生たちを二級市民のような生活に追いやっているのです」

彼によれば、危険にさらされているのはまさに地球のテクノロジーの未来だ。「人工知能の民主化は、この人生における次なる最大の軍拡競争だ」と彼は言う。中国はアフリカ諸国に進出し、人的資本を含むあらゆる資源へのアクセスを拡大しようとしていると彼は指摘する。ナイジェリア、南アフリカ、エチオピア、ケニアといったアフリカ諸国は、AI教育を基盤とした独自のイノベーションハブを開発しているが、米国ではこのような国家主導の資源投資は促進されていない。

AI分野の関係者の多くは、中国がAI分野で影響力を強めていることを懸念しているが、米国は中国が中国の各省や他の国々で行っているような努力のレベルには及ばない。ギルバート氏は、「ケニアの子供たちは今や小学3年生で（北京語）中国語を学んでいる」と指摘する。対照的に、米国は最大の資源である人的資本を未活用のまま放置している。

アトランタのみならず、アメリカ合衆国全体におけるAIの未来の成長は、社会がどのように機能し、機械がどのように機能し、そして人間社会と知的システムが将来どのように相互作用していくかを理解することに大きく依存するでしょう。ギルバート氏が説明するように、AIの未開拓の可能性は「人間が他の人間を理解すること」にあります。言い換えれば、機械学習は実際には機械に関するものではなく、人間に関わるものなのです。

この記事の取材は、アイビーム・センター・フォー・ザ・フューチャー・オブ・ジャーナリズムの支援により可能となりました。

※この記事の以前のバージョンでは、国防総省からの助成金受領月が誤って記載されていました。正しくは2019年8月に受領されました。

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