Broad listening in practice

2024-07-25

動画

https://youtu.be/k6bZ2qayBQA

Created by @leonelkigopfert

AI要約

claude.icon

安野たかひろさんが2024年の東京都知事選に立候補。ソフトウェアエンジニア、起業家、SF作家という3つの顔を持つ。

「ブロードキャスティング」ではなく「ブロードリスニング」という概念を導入。これは一方的な情報発信ではなく、多数の市民の声を聞き、理解するためのテクノロジーを活用する方法。

システムアーキテクチャは「リスニング」「ブラッシュアップ」「デリバリー」の3部構成：

リスニング：「Talk to the City」ツールを使用してSNSのコメントを可視化・分析。

ブラッシュアップ：GitHubを使用して政策討論のフォーラムを設置。AIを活用して建設的な議論を促進。

デリバリー：CI/CDを活用してウェブサイトを迅速に更新。

AIチューバー技術を活用し、YouTubeライブやVRシステムで市民からの質問に24時間対応。

結果として、70日間の選挙期間中に206の課題提起、74のプルリクエストを受け、マニフェストを継続的に更新。

最終的に15万票を獲得。無名でありながら、東京都知事選において経験・組織なしの候補者としては史上最多得票を記録。

オードリー・タンさんが、この取り組みを「概念実証」と評価。従来は多くの人員が必要だった作業を、AIと明確なプロセスで少人数で実現できることを示した。

課題として、GitHubのような専門的プラットフォームの敷居の高さや、1対1のコミュニケーションに留まっている点が指摘された。

将来的には、9-10人程度の小規模グループでの議論をAIがファシリテートする形が理想的だと提案された。

若年層の政治参加促進について議論があり、このような新しいアプローチが cost-effective な動員ツールとして普及する可能性が示唆された。

全体として、この取り組みがデジタル民主主義の実現に向けた重要なステップであり、今後さらに発展していく可能性が強調された。

文字起こし

(ANNO Takahiro) okay hello thank you for coming this session. My name is Takahiro Anno. I ran for the last Tokyo Gubernatorial election. Today me and Audrey san talk about "the broad listening in practice." So, I think at first, I will give 5 minutes or 10 minutes presentation. I will talk about the last election and how we use the technology to innovate the election. After that I would bring some questions for Audrey san, and talk about that topics. Feel free to interrupt me in the presentation at any time if you have question.

(Audrey Tang) Feel free to interrupt us. You can raise your hand.

(ANNO) Briefly I would like to introduce myself. My name is Takahiro ANNO. I have three jobs, one is software engineer, and one is entrepreneur. Actually I founded two startups before I ran for the election. And, thirdly, I'm a Sci-Fi writer. I published two books by Hayakawa Shobo, which is a famous Japanese sci-fi publish company. This three have a commonality which is creating the future with technology. The election I'll talk about the election. This election 56 candidates ran for the 2024 Tokyo Gubernatorial election. so there was so many candidates at that time.

Early June, I had a press conference, and I show up. But, the first reaction from the media was so cold because I'm not a famous person. I'm known with the technology people but the other people don't know me at all. So, the reaction was like"who is that

geek, or what the heck is that long hair?" It's real. It's real. Some TV producers said to my wife that thing.

Anyway. But in the result I got 150,000 votes although I'm not a famous person. (Applause) Thank you very much.

The winner was Koike san who is famous for the secret guest of this "Funding the Commons." These four people are really famous politicians. I was not the politician at that time and nobody knows me, but I got 150k votes, and this score is actually number one vote getter in the history among the candidates with no experience and no organization. And the number one vote getter in the history among 30 candidates in the Tokyo Gubernatorial election. So, no one predicted this, (and) Nagata cho was shocked. Nagata cho is the Washington DC in Japan.

And, what I did I'd like to explain what I did, what we did, and main concept is this slides. Not broadcasting but broad-listening. This slides, maybe there is NISHIO san who is the famous graphic designer who writes this illustration. I'm not joking he's a very talented software engineer, but everybody, every press media loves this slides. So, this is one of the famous slides among the election. The idea is that in the past there is a technology that enables us to convey ideas to many people. This is broadcasting, but after there is a internet or after there is smartphone, everybody say their idea to some people. But, this is a problem because we cannot listen to, understand every notions from such a great numbers of notions, but in 2020s finally we have the technology to digest those informations, for example LLM, Large Language Models. Large language models can process our natural language. So, we can digest those many informations. That's main thing. In the past, no currently, in the election candidates try to broadcast their thoughts. This is one way communication, but we we make this two-way communication using broad-listening techniques. This is the system architecture of the election, first version. I show this picture to Audrey san before the election, and I got some advices. Today, this is a simple version of the system architecture. This system consists of three parts. One is listening part, one is brush up part, and third one is a delivery part. Step one, listening, we use the tool named Talk to the City. Talk to the City is the tool developed in the U.S., and I actually heard this tool from Seki san. We decided to use it. This tool processes the natural language comments, and visualize the big picture of people's notions. We get the data from X, YouTube, etc., and process with Talk to the City, and this dots are the actual comments. This is the comments on some famous YouTube show about the election. We can see the big picture of the that comments.

Step two is brush up. We set up the web forum to discuss the policy of the campaign. We used GitHub to make the forum. Because GitHub has a lots of customizability, we use GitHub actions to implement AI to facilitate the discussion. For example, if there was a hate speech or toxic comments or sensitive images., AI can detect it and filter it. So, we can conveniently discuss constructively. Secondly, AI can detect the duplicated issues. So, some people raise the issue but it might be duplicated. So, AI will notify us there is some other threads that talked that opinion, that topic. "Agile brush up made better policy manifest." Actually in the election campaign this was only 17 days, and we got 206 issues, 104 Pull Requests, and 72 merged Pull Requests. So, in the history, those kind of speed are not traditional way to update the manifest. This is an example of pull request. This is one example of out of 74. "We listened a lot of concerns about income limit of educational grant." (Japanese: 所得制限の話ですね。) income limit. We discuss. After the discussion of the web, we updated the manifest. This is the example. It is a result our manifest got the highest score among all candidates. I got 50 point by Wasada Manifest Institute which is the highest score. Actually, this is the best score on this decade. So, I think this kind of tool is really useful to make the good manifest.

Step three is delivery part. So, we agilely update the manifest. The problem is how to convey the newest manifest to the citizens. So, we utilize this CI/CD, Continuous Integration technology to update the website. In addition to that, we use AI tuber technology to delivery our manifest. This is the video. I'll show you.

(Playing a video) (Japanese: どのような政策ですか？デジタル民主主義はテクノロジーを用いて、みなさんの声を迅速かつ広範に反映する仕組みです。具体的には、AI タウンミーティングや、ブロードリスニング、オープンソースでの双方向政策改善を実施します)

Like this. So, we hosted our AI avatar on the YouTube live, and this AI avatar responds to all comments on the YouTube live. There is a people who doesn't use YouTube live, and we tried to reach those people. So, we decided to launch not only on YouTube but also on the phone. We use Twilio to connect the phone number and AI so we can ask by your smartphone. The result was this. AI ANNO gave 7,600 answers to the questions, on YouTube 7,400, and on the phone 1200 responses. Obviously, physical ANNO cannot answer such number, but we can use to augment our two-way communication between the citizen and me, citizen and candidates. Finally, we decided to open source this whole system, and open our knowledges to every candidate in the future. So, this is I think an effective way to change the election, more like a digital democracy way. That's what we did. I would like to emphasize the starting point of this trial which is the plurality book. So, this book was so inspiring. Actually at first, NISHIO san introduced to me that book. He's actually not only the graphic designer but also the translator (lead) of the plurality book contributor. I read this book and I know the broad listening concept. And, I did it in practice. So, I would like to say thank you for Audrey san. That's the end of my presentation, and this is the questions to Audrey san. I have four questions.

14:30~

Question 1 by ANNO: how did you see this trial.

(Audrey TANG) I think this is a great proof of concept. Everybody can see how easy this new process is compared to the traditional way in which you need a lot of human staff to support this kind of real time democratic input. Crowd sourcing is not a new concept. Anybody knows that crowdsourcing could work, for example, with Wikipedia and so on, but it has always needed a lot of people who are moderators who are already part of the community that understand the code of conduct of the community but what we have just seen is that one person in a very small team with a very clear process can use language models and AI to basically duplicate themselves into the moderators, facilitator, summarizers, the different roles that used to require a lot of people to play in the Wikipedia like crowdsourcing ecosystem. And, so now the conceptual Integrity becomes the key if you have a very clear way to reflect back people's voice to people and you keep doing this. Like imagine, if this started not just a few months ago but four years ago then it will become a real like political force. So, what we have seen is a proof of concept, but it is the beginning of something that is much much more.

(ANNO) thank you very much. yeah I heard that you mention this case like this is not a Sci-Fi.

(Audrey TANG) Yeah. That's right. This is today. Plurality is here.

(ANNO) Yeah.Tthe complicated thing is I am a Sci-Fi writer as well.

(Audrey TANG) so that is great because you need uh to point people to what's called adjacent possible like something that is just very like the neighboring future. If we go by our current trajectory, everybody can extrapolate, but as sci-fi writers or as poets as authors, our job is to show like there is a future that is just next doors, and if we steer ourselves a little bit toward that direction we get into a much better future. So that is required, but proof of concept is also required because if there is no proof of concept people will think it's just sci-fi. Right? So it's an imagineer is both some person who imagines but also an engineer that engineer the current possible of the image. So, the imagineering I think is the important contribution of this trial.

17:20~

Question 2 by ANNO: what is the limitaton of the current digital democracy.

(ANNO) Thank you very much. I'd like to ask the second question. I think this system also has a limitation. What is the limitation of the current digital democracy. This this is my question.

(Audrey TANG) so we talked it a little bit, right? In your video call with me, a lot of it is just that people are not familiar with this system.

(ANNO) people doesn't know GitHub.

(Audrey TANG) so exactly like "what's GitHub?" "Why do I have to go to GitHub?"

(ANNO)Yes. that's that's a lot of response that (I got).

(Audrey TANG) right. So, I think that is the the real limitation not the hair. So, people get used to your hair very quickly, but GitHub is still a large threshold to cross. So, what we really need to do is like you have this hotline and the hotline (through which) people can call it and listen to answers but at this moment it is more like Q&A it is not a group conversation. People cannot call into the hotline, and have a real time conversation with maybe three other people, four other people, and so on. But this is actually like a focus group, (this) is the default mode in political mobilization. You go to somebody's kind of local community. You have a local conversation like we have here. You invite a few people, stakeholder from the community like five people or something, and then have a real conversation on the issues concerning the community. This is like the default for political mobilization, but for the current generation of Technology it is good for one-on-one conversation or a chatbot like ChatGPT or Anthropic but currently if you chat with ChatGPT, it doesn't introduce you to new friends. It doesn't hold a conversation with five people at the same time.

So, it is not yet very good in a kind of a small room experiment, and this is what we did in Taiwan. We invite people to go to a video chat with nine other people, 10 people in the same room. And, that is much less limited because, then, people feel that they can see some other perspective, hear some other perspective, before expressing their ideas whereas currently with the one-on-one system, you only have the candidate, the manifest and yourself, but you feel that maybe the candidate knows a lot and yourself only have one issue to report and that is very transactional. You do that, and you hang up the phone, but if you have a ongoing conversation with nine other people or four other people it becomes a continuous conversation that you can join at any given time and the quality of conversation tends to become much better when you have more than three people in the same room. So, I think that is the one-on-one modality is the current, main limitation, but I'm sure that we can overcome it very quickly.

(ANNO) Very interesting. So, nine people is a good number do you think.

(Audrey TANG) yeah, I think nine people is pretty good number. In Taiwan we sent 200,000 SMS to random numbers, and so this is to prevent somebody from hijacking the conversation so we know that people responded from those numbers, and then we chose 450 people through stratified random sampling so it's random selection. So, we know this 550 people in the conversation represent statistically the same kind of gender balance, regional balance, all sort of occupation balance, and so on. It is a microcosm and mini public of the Taiwanese population, but if we ask them one-on-one, the survey, then we don't tend to get a lot of very good quality because a lot of them will be duplicates, right? But, if you get them into 45 different rooms as we did of 10 people each, then the deliberative polling have the chat room itself being the moderator. Previously, it was impossible because for like 45 room, you need 45 moderator, you need 45 summarizer, you need 45 facilitators that support team. But, now because of AI, if people become very quiet - they only listen don't speak - the chat room can push them saying "speak up!" If people interrupt each other, then the chat room can say "oh, you interrupt for 5 seconds. That's enough already." Right? So, the chat now can continuously do something like the talk to the city does, which is to take a selfie of the group and let the group see what the current topic is, what the current divisive points is, what the current bridge is, whereas the current use of Talk to the City is more like a static portrait. So, you see one portrait but you cannot immediately contribute to that portrait because it's too many people, but if it's just 10 people, then it's easy to see, "oh the other seven people, the other eight people are now all over the place, and aha, I think of a new idea that can bridge those two differences, and I contribute", and the other seven people are, "oh you're so smart." Right? So, it is a very good interaction. So, that in the space of a day or so, we can very quickly get very high quality conversation because people automatically de-duplicate if you hear somebody's idea is the same as yours obviously you think to extend that idea you will not reiterate the same idea, but if you poll those 450 people individually, most of them will be duplicate. So, in rooms of five or rooms of 10, I think we tend to get better quality conversation.

23:10~

Question 3 by ANNO: what is the missing parts or technology to achieve digital democracy?

(ANNO) 23:15. Very interesting. Thank you for the answer. I'd like to go to the third question. I think in the technology way and technology aspects, we don't have the perfect solution, yet. So, what do you think is the missing parts or technology to achieve digital democracy?

(Audrey TANG) I think a lot of the current parts are all ready. It is just that the existing governance system is only using certain

parts in certain functions but not assembling them in a way that truly gives the power to people to augment those parts. So, we hear again and again like we need to wait for a government to warm up to the idea or wait for a candidate to start trying out new ideas but if the parts are ready and easy to use, ideally anyone in your class, in your workspace, or some someone with just five friends or 10 friends, should be able to try out those ideas without asking anyone's permission. So, I think it is not the parts that are missing it is the technological burden at the moment like you have to customize Talk to the City, you have to change it so that the git large file system can handle the input and so on. So it's always a lot of technological debt to be paid in order to make such parts very easy to use, but I think in the next year or two because of AI's contribution to software engineering, a lot of those setup problems will be fixed, and then it become truly easy to DIY, or to assemble yourself such parts into new systems, and only when people get comfortable to try it out at home, at workspace, and at school, and so on, do we actually can say It's all digital democracy because it's everybody, the demos, and the people themselves, doing the demonstration, before that we call it maybe adaptive administration, the government choose some parts but you still have to wait for the government or for the candidate with very good technical support to be our champions. So, I think the popularization requires us to invest in making the initial step even easier than currently is.

(ANNO)

That makes sense. Thank you for answer. We are running out of the time. Maybe, we have two minutes.

(Audrey TANG) So our next step is to listen to questions.

26:00~

Questions from the floor

(Audience 1) This is so inspiring that we are using technologies for our democracy, and actually what I would love to ask

for about the case that we are depending on some technology but let's assume that I own the technology so because of that I love to slightly change the results from the technolog using the technology, compile people's idea but actually change that a little bit and giving it to you so in this kind of scenarios, what should be the things that we need to more focus on.

(Audrey TANG) yeah, you say you open source the process. So, if people change the process, are you still going to maintain the project?

(ANNO) yeah this is a a practical problem. Actually, the maintaining the project costs. So, I think we need some funding to maintain ideally but it is really hard to get in this circumstances. So if you have good idea, please teach me. That's a really good point I think.

That's why we come to "Funding the Commons."

(Organizer) So, it says time up but considering broad-listening (unaudible) this joint session. So, please raise your hand, and then Audrey and Takahiro will choose one out of you guys.

(Audience 2) Thank you today's come to speak sessions. I am very honored to be here because you are both contributor for digital democracy. So, let me ask one question about the result of Tokyo governmental elections. Audrey san, how do you see or analyze a phenomena in Japan. I mean, this is a new generation's power in the Japanese political context. So, how do you see

or analyze this impact for politics?

(Audrey TANG) We actually in our initial video conversation that was one of the comments I made. In that, in 2014 when I joined the Taiwanese cabinet as a youth adviser, as a reverse mentor to existing minister, I was 33 at the time, and we had a rule at the time that any young advisor that joined the cabinet level need to be younger than 35 because if we are older than that then we become limited in our imagination of what is possible, and so actually the younger the better. We have very very young, like 17 years old, 18 year old, youth advisers. So, I think what we are seeing now is an intergenerational conversation about the possibility of democracy. Indeed, when I joined as a young reverse mentor, people are not saying "Oh, Audrey Tang is going to replace all the minister, all the minister will become 30 years old." No, it's not like that. It is about adding adjacent possibilities the of the possible futures into the vocabulary of the conversation of the existing cabinet. So, I think a healthy mix of that is very important, and as we obviously see that his opponents including Koike, the governor, are very impressed with this kind of broad-listening capabilities. So, when more people practice this, then the more senior generation will not see the younger generation as just protesting they will see the younger generation as demonstrators. Protesting is just counterpower but a demonstrator is augmenting power, showing new possibilities. So, the more people see the young people as demonstrators the more the young people's voice and power will be realized. And, of course, after I turned 35 I'm no longer young so they promoted me to a full minister. So as full minister, I have my own young advisor.

(Audience 2) Thank you. Let me ask one ...

(Organizer) Sorry. We will take one more question.

(Audrey TANG) ... because it is broad. oone more question. Any ... ?

(Audience 3) My question is on how you can increase political engagement of younger and potentially inactive individuals. I think that you come from well-educated and highly earning backgrounds and a lot of those people didn't really seem engaged by the campaign that ANNO san had. What do you think the problem there is? Do you think that this can be approached by technology? Do you think that TikTok is the way to go? Any opinions would be appreciated.

(ANNO) Okay. My one hypothesis is that using election because this election, I don't think this is a sufficient attention but we can we can make this result and this is because this was an election. So, usually people don't pay attention to political issues except for the activists. So normal people don't pay attention. But digital democracy needs attention from the people. That's one key problem I think, but using the election to the resource of the attention we, even not famous person, can do this so that's my hypothesis.

(Audrey TANG) Yes. So, it means not a single person do it at more scale but more people doing it like in all levels of elections in places that's not Tokyo. So, again as I said it's about a demonstration. So, once the demo works, the next one will only be less expensive, and the next one will be easier, will be easier. And then, we will get more and more people who care about such issues to organize this just because it gets the message out and not just trying out new technology. Trying out new technology of course motivates us but, for people who want to reach out, this is actually a very cost effective way to reach out. So, I think the economic

argument will win in the next few years when more people use this as a mobilizing tool.

(Audience 3) Perfect. Thank you.

(Organizer) Thank you for your presentation, and Q&A session. Please applause to the speakers, (inaudible).

日本語機械翻訳

(文字起こしのGoogle 翻訳)

(庵野 貴弘) こんにちは、このセッションにお越しいただきありがとうございます。私の名前は庵野 貴弘です。前回の東京都知事選挙に立候補しました。今日はオードリーさんと「ブロードリスニングの実践」についてお話しします。まずは5分か10分のプレゼンテーションをしたいと思います。前回の選挙について、またテクノロジーを使って選挙を革新する方法についてお話しします。その後、オードリーさんにいくつか質問を持ち寄って、そのトピックについてお話しします。質問がある場合は、いつでもプレゼンテーションを中断してください。

(オードリー・タン) 中断しても構いません。手を挙げてください。

(庵野) 簡単に自己紹介をさせていただきます。私の名前は庵野 貴弘です。3つの仕事をしています。1つはソフトウェアエンジニア、もう1つは起業家です。実は、選挙に立候補する前に2つのスタートアップを立ち上げました。そして、3つ目はSF作家です。有名な日本のSF出版社である早川書房から2冊の本を出版しました。この3人には、テクノロジーで未来を創るという共通点があります。選挙についてお話しします。この選挙では、2024年の東京都知事選挙に56人の候補者が立候補しました。当時は候補者の数が非常に多かったのです。

6月上旬に記者会見があり、出席しました。しかし、メディアの最初の反応は冷淡でした。私は有名人ではないからです。テクノロジーの世界で知られていますが、他の人はまったく知りません。だから、「あのオタクは誰だ、あの長髪は一体何だ」という反応でした。本当です。本当です。何人かのテレビプロデューサーが私の妻にそう言いました。

とにかく。しかし、結果として私は有名人ではないのに15万票を獲得しました。（拍手）どうもありがとうございました。

勝者は、この「Funding the Commons」のシークレットゲストで有名な小池さんでした。この4人は本当に有名な政治家です。当時私は政治家ではなかったし、誰も私のことを知りませんでしたが、15万票を獲得しました。この数字は、経験も組織もない候補者の中では、実は史上最高の得票数です。東京都知事選の30人の候補者の中では、史上最高の得票数です。誰もこれを予測していませんでした。永田町は衝撃を受けました。永田町は日本のワシントンDCです。

そして、私がしたこと、私たちがやったことを説明したいと思います。主なコンセプトはこのスライドです。放送ではなく、広く聴取することです。このスライドには、有名なグラフィックデザイナーの西尾さんがイラストを書いているかもしれません。冗談ではなく、彼は非常に才能のあるソフトウェアエンジニアですが、誰もが、すべての報道機関がこのスライドを気に入っています。ですから、これは選挙で有名なスライドの1つです。その考え方は、過去には、アイデアを多くの人に伝えることを可能にするテクノロジーがあったということです。これは放送ですが、インターネットやスマートフォンが登場してからは、誰もが自分の考えを誰かに伝えています。しかし、これは問題です。なぜなら、私たちは膨大な数の概念からすべての概念を聞き、理解することができないからです。しかし、2020年代には、ついにそれらの情報を消化する技術、たとえばLLM（大規模言語モデル）があります。大規模言語モデルは私たちの自然言語を処理できます。したがって、私たちはそれら多くの情報を消化することができます。これが主なものです。過去、いいえ現在、選挙では候補者は自分の考えを放送しようとします。これは一方通行のコミュニケーションですが、私たちはブロードリスニング技術を使用してこの双方向のコミュニケーションを実現します。これが選挙のシステムアーキテクチャ、最初のバージョンです。選挙前にこの写真をオードリーさんに見せ、アドバイスをもらいました。今日は、システムアーキテクチャのシンプルなバージョンです。このシステムは3つの部分で構成されています。1つはリスニング部分、1つはブラッシュアップ部分、3つ目は配信部分です。ステップ1のリスニングでは、Talk to the Cityというツールを使用します。 Talk to the Cityはアメリカで開発されたツールで、実はこのツールのことを関さんから聞きました。私たちはそれを使うことにしました。このツールは自然言語のコメントを処理して、人々の考えの全体像を視覚化します。XやYouTubeなどからデータを取得してTalk to the Cityで処理します。このドットが実際のコメントです。これは選挙に関する有名なYouTube番組のコメントです。そのコメントの全体像を見ることができます。

ステップ 2 はブラッシュアップです。キャンペーンのポリシーについて議論するための Web フォーラムをセットアップしました。フォーラムの作成には GitHub を使用しました。GitHub はカスタマイズ性が高いため、議論を促進する AI を実装するために GitHub アクションを使用しています。たとえば、ヘイトスピーチや有害なコメント、センシティブな画像があった場合、AI がそれを検出してフィルタリングできます。そのため、建設的に議論することができます。次に、AI は重複した問題を検出できます。つまり、一部の人が問題を提起していますが、重複している可能性があります。そのため、AI は、その意見、そのトピックについて話し合った他のスレッドがあることを通知します。「アジャイル ブラッシュアップにより、より良いポリシー マニフェストが作成されました。」実際、選挙キャンペーンでは、これはわずか 17 日間で、206 件の問題、104 件のプル リクエスト、72 件のマージされたプル リクエストを受け取りました。したがって、歴史上、このようなスピードはマニフェストを更新する従来の方法ではありません。これはプル リクエストの例です。これは 74 のうちの 1 つの例です。「教育助成金の収入制限に関する多くの懸念に耳を傾けました。」 (日本語: 結果制限の話ですね。) 所得制限。話し合います。 Web についての議論の後、マニフェストを更新しました。これがその例です。これは、私たちのマニフェストが全候補者の中で最も高いスコアを獲得した結果です。ワサダマニフェスト研究所では最高点の50点を獲得しました。実際、これはこの 10 年間で最高のスコアです。ですから、この種のツールは良いマニフェストを作成するのに非常に役立つと思います。

ステップ 3 は配信部分です。そのため、マニフェストを迅速に更新します。問題は、最新のマニフェストをどう国民に伝えるかだ。そこで、このCI/CD、継続的インテグレーション技術を活用してWebサイトを更新しています。それに加えて、マニフェストの配信に AI tuber テクノロジーを使用しています。これがそのビデオです。お見せします。

（ビデオを再生しながら） （日本語：どんな政策ですか？デジタル民主主義はテクノロジーを用いて、皆さんの声をかつ広範に反映する仕組みです。具体的には、AIタウンミーティングや、一歩踏み出し、オープンソースで迅速に双方向政策改善を実施します） こんな感じです。そこで、YouTubeライブでAIアバターをホストし、このAIアバターがYouTubeライブのすべてのコメントに応答します。YouTubeライブを使用していない人もいますので、私たちはその人たちにもアプローチしようとしました。そこで、YouTubeだけでなく電話でも開始することにしました。Twilioを使用して電話番号とAIを接続し、スマートフォンで質問できるようにしました。結果は次のようになりました。AI ANNOは質問に7,600件回答し、YouTubeでは7,400件、電話では1200件の回答をしました。もちろん、物理的なANNOではそのような数に答えることはできませんが、市民と私、市民と候補者の間の双方向のコミュニケーションを強化するために使用できます。最終的に、このシステム全体をオープンソース化し、将来的にはすべての候補者に知識を公開することにしました。これは、デジタル民主主義のような方法で選挙を変える効果的な方法だと思います。それが私たちが行ったことです。この試みの出発点である多数決の本を強調したいと思います。この本はとても刺激的でした。実は、最初にこの本を紹介してくれたのは西尾さんです。西尾さんはグラフィックデザイナーであると同時に、複数形本の寄稿者の翻訳者（リーダー）でもあります。私はこの本を読んで、ブロードリスニングのコンセプトを知りました。そして、それを実践しました。それでは、オードリーさん、ありがとうございました。これで私のプレゼンテーションは終わりです。オードリーさんへの質問は4つです。

14:30~

ANNO による質問 1: このトライアルをどう評価しましたか。

(Audrey TANG) これは素晴らしい概念実証だと思います。このようなリアルタイムの民主的なインプットをサポートするために多くの人間のスタッフを必要とする従来の方法と比べて、この新しいプロセスがいかに簡単であるかは誰もが理解できます。クラウド ソーシングは新しい概念ではありません。たとえば、Wikipedia などでクラウド ソーシングが機能することは誰もが知っていますが、コミュニティの行動規範を理解している、すでにコミュニティの一部であるモデレーターである多くの人々が常に必要でした。しかし、私たちが今見たのは、非常に明確なプロセスを持つ非常に小さなチームの 1 人が、言語モデルと AI を使用して、基本的に自分自身をモデレーター、ファシリテーター、要約者、Wikipedia のようなクラウド ソーシング エコシステムで多くの人々が果たす必要があったさまざまな役割に複製できるということです。そして、人々の声を人々に反映させる非常に明確な方法があり、これを継続する場合、概念的な整合性が鍵になります。想像してみてください。これが数か月前ではなく 4 年前に始まったとしたら、本当の政治的な力になるでしょう。ですから、私たちが目にしたのは概念実証ですが、それはもっとずっと大きなことの始まりなのです。

(ANNO) ありがとうございます。ええ、この件は SF ではないとおっしゃったと聞きました。

(Audrey TANG) そうです。その通りです。これは今日です。多様性はここにあります。

(ANNO) ええ。複雑なのは、私も SF 作家だということです。

(Audrey TANG) 素晴らしいことです。なぜなら、人々に、隣接する可能性と呼ばれるもの、つまり、まさに隣の未来に似たものを指し示す必要があるからです。現在の軌道に沿って進むと、誰もが推測できますが、SF 作家や詩人、作家としての私たちの仕事は、すぐ隣に未来があることを示すことです。そして、私たちがその方向に少しでも向かえば、はるかに良い未来にたどり着くことができます。ですから、それは必要ですが、概念実証も必要です。概念実証がなければ、人々はそれを単なる SF だと考えるからです。そうですよね? つまり、イマジニアとは、想像する人であると同時に、イメージの現在の可能性をエンジニアリングするエンジニアでもあるのです。ですから、イマジニアリングは、このトライアルの重要な貢献であると私は思います。

17:20~

ANNO による質問 2: 現在のデジタル民主主義の限界とは何ですか。

(ANNO) ありがとうございます。2 番目の質問をしたいと思います。このシステムにも限界があると思います。現在のデジタル民主主義の限界とは何ですか。これが私の質問です。

(Audrey TANG) 少し話しましたよね? 私とのビデオ通話では、多くの人がこのシステムに慣れていないことが大きな問題でした。

(ANNO) 人々は GitHub を知りません。

(Audrey TANG) まさに「GitHub って何?」 「なぜ GitHub に行かなければならないのですか?」

(ANNO) はい。それが (私が受け取った) たくさんの反応です。

(Audrey TANG) そうです。ですから、それが本当の限界であって、髪の毛ではないと思います。人々はあなたの髪の毛にすぐに慣れますが、GitHub はまだ越えるべき大きなハードルです。ですから、私たちが本当にやらなければならないのは、このホットラインと、人々が電話して答えを聞くことができるホットラインを用意することですが、現時点ではQ&Aのようなもので、グループ会話ではありません。人々はホットラインに電話をかけて、おそらく他の3人、4人などとリアルタイムで会話することはできません。しかし、これは実際にはフォーカスグループのようなもので、政治的動員のデフォルトモードです。誰かの地元のコミュニティに行き、ここで行っているような地元の会話をします。コミュニティの利害関係者を数人招待して、5人かそこらで、コミュニティに関する問題について実際に会話します。これは政治的動員のデフォルトのようなものですが、現在のテクノロジー世代では、1対1の会話やChatGPTやAnthropicのようなチャットボットには適していますが、現在、ChatGPTでチャットしても、新しい友達を紹介してもらえません。同時に5人と会話することはできません。

ですから、まだあまりうまくいっていないのが、台湾で行ったような小さな部屋での実験です。私たちは、同じ部屋にいる 9 人、10 人の人とビデオチャットをするように人々を招待します。そして、それははるかに制限が少なくなります。なぜなら、人々は自分の考えを表現する前に、他の視点を見たり聞いたりできると感じるからです。一方、現在の 1 対 1 のシステムでは、候補者、マニフェスト、そして自分自身しかいませんが、候補者は多くのことを知っていて、自分自身は報告する問題は 1 つだけだと感じ、非常に取引的です。そうして電話を切りますが、他の 9 人または 4 人と会話が続いている場合は、いつでも参加できる継続的な会話になり、同じ部屋に 3 人以上いると会話の質が大幅に向上する傾向があります。ですから、これが 1 対 1 の方式が現在の主な制限だと思いますが、すぐに克服できると確信しています。

(ANNO) 非常に興味深いですね。では、9 人というのは適切な人数だと思いますか。

(Audrey TANG) ええ、9 人というのはかなり適切な数だと思います。台湾では、ランダムな番号に 20 万件の SMS を送信しました。これは、誰かが会話を乗っ取るのを防ぐためです。これらの番号から応答があったことがわかっています。その後、層別ランダム サンプリングによって 450 人を選択しました。つまり、ランダムに選択したということです。したがって、会話に参加しているこの 550 人は、統計的に同じ種類の性別バランス、地域バランス、あらゆる種類の職業バランスなどを表しています。これは台湾の人口の縮図であり、小さな国民ですが、1対1でアンケートをすると、多くの回答が重複するため、質の高い回答は得られません。しかし、私たちが行ったように、10人ずつ45の部屋に参加者を集めれば、討論型投票ではチャットルーム自体がモデレーターになります。以前は、45の部屋に45人のモデレーター、45人の要約者、チームをサポートする45人のファシリテーターが必要だったため、不可能でした。しかし、今ではAIのおかげで、人々がとても静かになり、聞くだけで話さなくなった場合、チャットルームは「もっと話してください」と言って促すことができます。人々が互いに割り込むと、チャットルームは「ああ、5秒間割り込んだね。もう十分だ」と言うことができます。そうですよね？つまり、チャットは Talk to the City のように継続的に機能するようになりました。つまり、グループの自撮り写真を撮って、現在のトピック、現在の意見の相違点、現在の橋渡しが何であるかをグループに知らせることができます。一方、Talk to the City の現在の使用方法は、静的なポートレートのようなものです。つまり、1 つのポートレートは表示されますが、人数が多すぎるため、そのポートレートにすぐに貢献することはできません。しかし、10 人だけであれば、「ああ、他の 7 人、他の 8 人は今、あちこちに散らばっている。ああ、この 2 つの違いを埋めることができる新しいアイデアを思いついて、貢献する」と簡単にわかります。そして、他の 7 人は、「ああ、あなたはとても賢い」と思うでしょう。そうでしょう? つまり、これは非常に良いやり取りです。つまり、1 日かそこらで、非常に質の高い会話を迅速に得ることができるのです。なぜなら、誰かのアイデアが自分のアイデアと同じだと聞けば、人々は自動的に重複を排除するからです。当然、そのアイデアを拡張するために同じアイデアを繰り返すことはないでしょうが、450 人を個別に投票すると、そのほとんどが重複していることになります。ですから、5 人または 10 人の部屋では、より質の高い会話が得られる傾向があると思います。

23:10~

ANNO の質問 3: デジタル デモクラシーを実現するために欠けている部分やテクノロジーは何ですか?

(ANNO) 23:15。とても興味深いです。回答ありがとうございます。3 番目の質問に移りたいと思います。テクノロジーの面では、まだ完璧なソリューションがないと思います。では、デジタル デモクラシーを実現するために欠けている部分やテクノロジーは何だと思いますか?

(Audrey TANG) 現在、多くの部分はすでに準備が整っていると思います。既存のガバナンス システムは、特定の機能で特定の部分を使用しているだけで、人々にそれらの部分を補強する力を本当に与える方法でそれらを組み立てていないだけです。ですから、政府がそのアイデアに好意的になるまで待ったり、候補者が新しいアイデアを試し始めるまで待ったりする必要があるという意見を何度も耳にしますが、パーツが準備されていて使いやすいものであれば、理想的には、クラスの誰でも、職場の誰でも、あるいは5人か10人の友達がいる人でも、誰の許可も求めずにそのアイデアを試すことができるはずです。ですから、欠けているのはパーツではなく、Talk to the Cityをカスタマイズする必要があり、gitの大きなファイル システムが入力を処理できるように変更する必要があるなど、現時点では技術的な負担がかかっているのだと思います。ですから、そういった部品を使いやすくするためには、常に多くの技術的負債を払う必要がありますが、AI がソフトウェア エンジニアリングに貢献することで、今後 1 ～ 2 年で、そうしたセットアップの問題の多くが解決され、DIY が本当に簡単になり、そうした部品を自分で組み立てて新しいシステムにすることができるようになると思います。そして、人々が自宅、職場、学校などで安心して試せるようになったときに初めて、私たちは実際に「すべてはデジタル民主主義だ」と言えるようになります。なぜなら、デモを行うのは、デモを行うすべての人、つまり人々自身だからです。その前に、私たちはそれを適応型行政と呼んでいます。政府が一部を選択しますが、政府または優れた技術サポートを持つ候補者がチャンピオンになるまで待つ必要があります。ですから、普及には、最初のステップを現在よりもさらに簡単にするための投資が必要だと思います。

(ANNO)

なるほど。ご回答ありがとうございます。時間がなくなってきました。たぶん、あと 2 分です。

(Audrey TANG) では、次のステップは質問を聞くことです。

26:00~

フロアからの質問

(聴衆 1) 民主主義のためにテクノロジーを使っているというのはとても刺激的です。実際、私がぜひ聞きたいのは、私たちが何らかのテクノロジーに依存しているケースについてですが、私がそのテクノロジーを所有していると仮定しましょう。そのため、そのテクノロジーを使ってテクノロジーの結果を少し変えたり、人々のアイデアをまとめたり、実際に少し変えて皆さんに提供したりするのが好きです。このようなシナリオでは、私たちがもっと重点を置くべきことは何でしょうか。

(Audrey TANG) そうですね、プロセスをオープンソース化するとおっしゃっていますね。では、人々がプロセスを変えたとしても、プロジェクトは維持されるのでしょうか?

(ANNO) そうですね、これは実際的な問題です。実際、プロジェクトの維持にはコストがかかります。ですから、理想的には維持するためにいくらかの資金が必要だと思いますが、このような状況ではそれを得るのは本当に難しいです。ですから、良いアイデアがあれば教えてください。それは本当に良い点だと思います。

だからこそ、私たちは「コモンズへの資金提供」に来ました。

(主催者) では、時間切れですが、この共同セッションは幅広い聴衆（聞き取れず）を考慮しています。それでは、手を挙げてください。その後、オードリーとタカヒロが皆さんの中から 1 人を選びます。

(聴衆 2) 本日の講演セッションにご参加いただき、ありがとうございます。お二人ともデジタル デモクラシーの貢献者なので、ここに来られてとても光栄です。それでは、東京の行政選挙の結果について 1 つ質問させてください。オードリーさん、日本での現象をどのように見て、分析しますか。つまり、これは日本の政治状況における新しい世代の力です。では、この政治への影響をどのように見て、分析しますか?

(オードリー タン) 実は、最初のビデオ会話で私が言ったコメントの 1 つでした。 2014年に私が台湾の内閣に若手顧問として、つまり現大臣の逆メンターとして入閣したとき、私は当時33歳でした。当時、内閣に入る若手顧問は35歳未満でなければならないという規則がありました。それ以上年上だと可能性に対する想像力が制限されてしまうため、実際は若いほど良いからです。私たちには17歳や18歳といった非常に若い若手顧問がいます。ですから、今私たちが目にしているのは、民主主義の可能性についての世代間対話だと思います。実際、私が若手逆メンターとして入閣したとき、人々は「オードリー・タンがすべての大臣に取って代わる、すべての大臣が30歳になる」とは言いませんでした。いいえ、そうではありません。これは、現内閣の対話の語彙に、可能性のある未来の隣接した可能性を加えることです。ですから、私はその健全な組み合わせが非常に重要だと思いますし、小池知事を含む彼の反対派が、このような幅広い傾聴能力に非常に感銘を受けていることは明らかです。ですから、より多くの人がこれを実践すれば、より年配の世代は、若い世代を単に抗議しているのではなく、若い世代をデモ参加者として見るようになるでしょう。抗議は単なる対抗勢力ですが、デモ参加者は力を増強し、新しい可能性を示しています。ですから、若者をデモ参加者として見る人が増えれば増えるほど、若者の声と力が認識されるようになります。そしてもちろん、私は35歳になり、もう若くはないので、大臣に昇格しました。ですから、大臣として、私には若いアドバイザーがいます。

(聴衆2) ありがとうございます。1つお聞きします...

(主催者) すみません。もう1つ質問します。

(オードリー・タン) ... 幅広い質問なので。もう1つ質問します。何か... ?

(聴衆3) 私の質問は、若くて潜在的に政治活動に関与していない人々の政治への関与をどのように高めることができるかということです。あなたは高学歴で高収入の家庭出身だと思いますが、そういった人たちの多くはANNOさんのキャンペーンにあまり関心がないようです。何が問題だと思いますか？テクノロジーでこれにアプローチできると思いますか？TikTokが最適な方法だと思いますか？ご意見をいただければ幸いです。

(ANNO) 分かりました。私の仮説は、今回の選挙は十分な注目を集めたとは言えないと思いますが、選挙を利用してこのような結果を出すことができたということです。これは選挙だったからです。通常、活動家以外は政治問題に注目しません。普通の人は注目しません。しかし、デジタル民主主義には人々の注目が必要です。これが重要な問題だと思いますが、選挙を注目のリソースとして利用すれば、有名人でなくてもこれを行うことができます。これが私の仮説です。

(Audrey TANG) そうです。つまり、1人が大規模に行うのではなく、東京以外の場所であらゆるレベルの選挙でより多くの人が行うということです。つまり、先ほども言ったように、これはデモに関することです。デモがうまくいけば、次のデモはより安価になり、より簡単になります。そして、そのような問題に関心を持つ人々がますます多く集まり、単に新しいテクノロジーを試すだけでなく、メッセージを発信するという理由でこれを組織するようになるのです。もちろん、新しい技術を試すことは私たちのモチベーションになりますが、手を差し伸べたい人にとって、これは実際には非常に費用対効果の高い方法です。ですから、今後数年間で、より多くの人々がこれを動員ツールとして利用するようになれば、経済的な議論が勝つと思います。

(聴衆 3) 完璧です。ありがとうございます。

(主催者) プレゼンテーションと質疑応答セッションをありがとうございました。スピーカーの皆さんに拍手をお願いします。(聞き取れず)