AI時代のファシリテーション

主に熟議や対話の文脈におけるファシリテーターを、AI技術がどのように支援し、「より意義のあるグループ会話 more meaningful group conversations」を行えるようにするかが書かれたレポート

関連

このレポートの問題意識

「今日の民主主義社会において、人々を無力化する症候群」

「すなわち我々が市民を、

活用すべきリソースとしてではなく、

管理すべきリスクとみなすようになってしまった、という倒錯」

場の開催前

1. アクセスの拡大 scaling access

言語や場所の障壁に加えて、文化的文脈も超えて参加を可能にする

2. 動的な学習の提供 offering dynamic learning

参加者全員が同じ理解度を保ちながら、学習を完全にカスタマイズ可能で、より魅力的にする

その場において

3. ライブでの統合と意味形成の生成 generating live synthesis and sensemaking

リアルタイムでの会話分析と視覚化

開催後

4. 未来予測の支援 helping with futurecasting

決定内容をシミュレートしシナリオプランニングする

5. 公共の知を形成するアウトプットの改善 improving public sensemaking outputs

開催後のレポート作成

「一方でファシリテーションのすべての要素がAIの支援に適しているわけではない」

特に紛争の影響を受けるコミュニティにおける繊細な対話にAIのような新しい技術を導入することは、バイアス、エラー、プライバシー、そして信頼に関する懸念に対処しなければ、成功する見込みは低い。

especially in communities affected by conflict, is unlikely to succeed without addressing concerns about bias, errors, privacy, and trust.

プロセスデザイン process design が重要

おそらく前者と思われる。

これらは、特定のプロセスタイプで発生するすべてを捉えることを意図しているのではなく、特にデジタルツールや大規模なハイブリッドプロセスを構築する技術者にとって、デザインの決定を明確にすることが狙い

1. 変革的 TRANSFORMATIVE

人々と関係に影響を与える

目的は、個人として、またはグループとして参加者に影響を与えること。

例：学習、成長、共感、能力開発、場合によっては意見の変更。

意思決定や合意は不要。

注意点：具体的な政策的成果が必須ではないため、価値を説明するのがより困難。参加者間の反復的な対話が必要なため、スケールするのが難しい場合がある。

事例：

都市住民と先住民グループとの間の信頼構築対話

他者の生きた経験や政策的見解に対する共感や深い理解を築くため、あるいは市民参加を促進するための小規模なプロセス（対面またはリモート）

2. 生成的 GENERATIVE

アイデアを収集または生成する

目的は、様々なアイデアを募ったり、意見の全体像をマッピングしたりすること。変革的な効果が生じることもあるが、それが主目的ではない。

意思決定や合意は不要。

注意点：

意思決定に影響を与えるというコミットメントがなければ弱い。

「話だけで行動が伴わない」と見なされる可能性がある。

意見が他者によって使用されるが、参加者のため、または参加者と共に活性化されない場合、搾取された感じられることがある。

個々のアイデアを追跡するのが難しい場合がある。

事例：

参加者からの提案や投票を募る大規模なデジタル対話

3. 審議/熟慮的 DELIBERATIVE

合意形成および/または意思決定に至る

目的は、積極的な議論と学習を通じて、グループのタスク（例：判断、決定、勧告の作成）を共に達成すること。

意思決定や合意が必要。

注意点：完全な効果を達成するには、デザインの専門知識、時間、そしてリソースが必要。代表的なサンプルの募集または無作為抽出が不可欠。重要な知識や能力開発が必要となる場合がある。行動への明確な道筋と、熟議に適したトピックまたは権限が必要。

事例：

混ざったり組み合わさったりもする

発散と収束のモデル（ダイブルダイヤモンド）は、生成的なのち、審議的へと切り替える

ファシリテーターはオンラインの言説改善に取り組む製品チームやエンジニアにとって、インスピレーションとなりうる会話の仕組みに関するインサイトを持っている

1. 決定の窓を開き続ける Keeping the decision window open

ファシリテーターが行うこと

一部のファシリテーターは、グループを決定に導くためではなく、性急に決定するのを引き止めるために介入する。これは、判断の余地を可能な限り長く保ち、内省、好奇心、そして学習を促すことを意味する。

決定の窓を開け続けることはまた、グループが敵対者としてではなく、集合的にトピックや問題を探求するために必要な共感と信頼を育む時間を与えます。

技術と製品への示唆

オンラインの言説は、感情とエンゲージメントに煽られ、性急な判断と、一方の側につくよう求める集団的圧力によって頻繁に特徴づけられる。

ソーシャルメディアは、会話（例：フォーラム）を通じてアイデアを形成・修正するよりも、聴衆（例：インフルエンサー）に意見を放送することを可能にするように進化してきた。

2. グループの結束力を高めるための共同作業 Group tasks for group cohesion

ファシリテーターが行うこと

構造化された対話は、参加者がそのプロセスとアウトプットの質に投資していると感じるときに機能する。

集合的な行動は、この投資を引き出すことができる。

たとえ小さな、一見些細なタスク（例：専門家の選定、部屋の配置）を共に達成することでさえ、グループの結束力を高め、規範を確立し、プロセスの後半でより実質的なタスクでの協力を可能にする。

技術と製品への示唆

ソーシャルメディアにおける大規模なオンライン言説では、共同作業は大きな役割を果たしていない。

ユーザーは大規模な聴衆に意見を共有し、他の人々は元の投稿者に見られるかもしれないし、見られないかもしれないコメントや「いいね」で応答する。

私たちが今、より小さなコミュニティ（例：Discord、Reddit）や閉鎖的なグループチャットへの後退を見ているのは、驚くことではない。

3. 手放し、前に進む Letting go and moving forward

ファシリテーターが行うこと

トピックや議論の初期段階についてさえ、より多くの情報に即座にアクセスできることが、グループが合意を見出すのを常に容易にするわけではない。

ファシリテーターは、プロセスが進むにつれて人々が自分の見解や優先順位を調整し、手放す傾向にしばしば依存する

この過去の懸念を手放すことが、人々が大局的な合意を見出したり、思考を進化させたりすることを可能にする。

技術と製品への示唆

ここでは、AIの無限の想起能力は必ずしも美徳ではない。なぜなら、それは人々を非生産的に深掘りさせたり、先に進む代わりに特定の意見の不一致を思い出させたりする可能性があるため。

SNSのフィードでは、以前の投稿は常に見つけることができ、決して本当に忘れられることはない。そして、非構造化されたオンライン環境では、無限の情報へのアクセスが深掘りを容易にする。

オンライン言説の特定のモードは、実質的な問題に取り組んだり、必要なトレードオフと格闘したりするのではなく、小さなエラーや事実の粗探しに固執するという評判がある。

ファシリテーターはテクノロジーをどのように使用しているか

目的外使用

構造化された会話のために作られたわけではないツールを、仕方なくファシリテーターは使っている

例えばGoogleドキュメント、Zoom、DeepLなど

これらの「目的外使用」のために、ファシリテーターはしばしば、簡単な統合がほとんどない複数のツールやプラットフォームをやりくりしています。これは、不格好で時間のかかるワークフロー、管理すべき多数のアカウントとパスワード、そしてツールへの参加者のオンボーディングの困難さをもたらします。

自動化よりも拡張

ほとんどのファシリテーターは、AIが最も価値を発揮するのは、タスクを自動化したり、熟議の作業を加速させたりすることよりも、新しい種類の対話を可能にする能力にあると語った

全体として、ファシリテーターは、時間節約が構造化された対話にとって常に有用とは限らないことを強調した。参加者が、批判的に考え、耳を傾け、質問し、考えを変え、妥協するといった「困難な作業」に共に時間を費やすことが、しばしば極めて重要である。これは、トラウマが議論の核心的な障壁となりうる、長期化した紛争において特に当てはまる。意義のある対話は困難であり時間を要しますが、その摩擦とグループの投資が結果をもたらすのである。この作業を自動化したり加速させたりすることは、対話の効果だけでなく、その正統性や持続力を損なう可能性がある。

信頼の構築とアクセスの確保

透明性、共同設計、公平なアクセスは、AIが信頼を向上させるために不可欠である

AIの使用に伴う懸念や不信感を適切に管理し、プロセスの正統性を守らねばならない

AIに対する不快感が、対話プロセス全体への参加意欲に悪影響を及ぼす

全参加者の平等なアクセスと利用ガイダンスを保障し、排除を防ぐ

デバイスやインターネット環境をすべての参加者が持っていると仮定しない

テクノロジーはより多くの人を引き込むべきであり、意図せず排除してはならない

アクセス障壁による不平等な体験は、信頼をさらに侵食させる

AIは参加者が理解できる特定の課題解決に紐づけて活用する

膨大な入力データの処理など、明確な課題解決とプロセスへの利益を提示する

導入目的と解決策の明確な線引きがない場合、AIの統合は受容されにくい

「私たち抜きに私たちのことを決めるな nothing about us without us」の原則は、ファシリテーションのためのAIに厳格に適用されるべき

ファシリテーターと共にツールを作る co-design ことで、目的に適合した正統な機能を確保する

ワークショップや熟議的手法を用い、意図しない悪影響を防ぐ開発プロセスを構築する

vibe-codingなどの手法を活用し、専門知識を持たない人々による開発の民主化を進める

一貫して、「スケール」の問題に対してテクノロジー（主にAI）にどう支援させるかの提案だと感じた

内容は概ね真っ当だと感じる

対して、「個人」と「深さ」に関してはあまり触れられていないと感じる

ここへのスコープが不足していると感じられた