データディグニティ

データの尊厳の主張は、デジタル活動を通じて生成される情報は一種の「労働」であり、その提供者には対価が支払われるべきだという点にある。ラニアーとワイルは、この概念を「20世紀の全体主義に抗った人間の尊厳という理念を、データが新たな権力集中から守られなければならない現代的文脈に翻訳したもの」と説明している^[3]。

ここで言う「データ」は広義に定義されており、YouTubeの動画やソーシャルメディアのミームのような意図的に作成されたエンターテインメントデータ、位置情報や生体センサーによって収集される監視的データ、翻訳エンジンへ提供される言語データ、そして機械学習システムの訓練に使われるあらゆるデジタル活動を含む^[4]。

データの尊厳の概念的な原型は、ラニアーの2013年の著書『未来はだれのものか』（原題: Who Owns the Future?）において既に示されていた^[5]。同書でラニアーは、デジタルネットワーク上の「サイレン・サーバー」（少数の巨大プラットフォーム）が、他者のデータを無償で収集することで富を集積する一方、中産階級が経済的に空洞化していく過程を分析した。彼はこの状況を、デジタル資産の適切な補償なしに将来を喪失する問題として位置づけ、「経済的尊厳」の実現を訴えた^[6]。

2018年9月、ラニアーとワイルはハーバード・ビジネス・レビューに「より良いデジタル社会のための設計図」（A Blueprint for a Better Digital Society）を発表し、複数の関連概念に代わる中立的な用語として「データの尊厳」を採用した。ワイルはそれまで「データ労働論」・「リベラル急進主義」と呼び、ラニアーは「人間主義的デジタル経済学」・「起業家的民主主義」と呼んでいたものを、この論文で統一した^[7]。

ワイルの『ラジカル・マーケット』（Eric Posnerとの共著、2018年）第5章においても「データ労働論」として同様の議論が展開されており、データの尊厳はPluralityおよびラジカルマーケットの思想的文脈と密接に連なっている^[8]。

データの尊厳の根本的な前提は、ユーザーのデジタル活動が一種の「労働」であるという認識である。FacebookやGoogleのようなプラットフォームは、ユーザーがコンテンツをアップロードしたり「いいね」を押したりするたびにデータを生成させ、それを機械学習モデルの訓練や広告ターゲティングに活用して収益を得ている。しかしユーザーへの対価は「無料サービスの提供」にすぎず、労働の搾取にあたるというのがラニアーとワイルの論点である^[9]。

ラニアーとワイルが提唱するデータの尊厳の実現形は「整合的な市場」と呼ばれる。これは、人々が自らのデータに対して報酬を受け取り、他者のデータを必要とするサービスには対価を支払う、真の市場経済と多様なオープンな社会が結合した状態を指す。この市場では、個人の注意は広告主に従属する操作的プラットフォームではなく、自己定義した関心によって導かれ、プラットフォームはより高品質なデータを用いた機械学習システムを通じて、より高収益のサービスを提供できるようになるとされる^[10]。

データの尊厳の実装において中心的な役割を担う組織として、ラニアーとワイルは「個人データ仲介機関」（Mediators of Individual Data、略称MID）を提唱している。MIDは独自のルールを持つボランティア組織であり、以下の機能を担う。

• データの帰属表示・補償をめぐる企業との集団的交渉
• データ労働者の取り分（歴史的に国民所得の約70%を占めてきた労働者の取り分を基準とする）の確保
• 業界標準の策定とデータ品質ブランドの構築
• 日常的な会計・法的・支払い業務

ラニアーとワイルは、MIDが機能的に整備されれば、仮にAIが経済全体の10%を占めるにすぎない場合でも、AIへのデータ供給分だけで平均的なアメリカの4人家族に年間2万ドル相当の収入をもたらす可能性があると試算している^[11]。

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデルの台頭は、データの尊厳の問題を一層顕在化させた。これらのモデルはFacebookへの投稿、芸術作品、小説のプロット、開発者のコードを含むインターネット上の膨大なデータで訓練されているが、現行の著作権法の枠組みでは、生成AIの出力はオリジナルのデータに対して十分な加工が施されているとして著作権侵害を免れており、AIの開発者はデータの原創出者に対して財政的補償を支払う義務を負っていない^[12]。

ラニアーはこの問題に対し、「AIシステムを見せてほしい、ChatGPTでも何でも構わない。それをひとつの事物として捉えることもできるが、別の見方もある──AIはそもそも事物などではなく、そこに貢献した人々の協働作業だ。AIに帰属するものなど何もなく、あるのは貢献した人々だけだ」と述べ、AIをツールではなく人間の協働として再定義することを訴えている^[13]。

データの尊厳はデジタル政策の議論にも影響を与えた。アメリカの政治家アンドリュー・ヤン（Andrew Yang）は2020年の民主党大統領予備選挙において、個人がデータに対して財産権を持つという考え方をプラットフォームに関する政策に組み込んだ^[14]。

ワイルが創設したRadicalxChange財団は、データの尊厳を同組織の中核的テーマのひとつとして位置づけている。同財団はデータの尊厳を「人々が自らのデータに対して民主的な集団的交渉力を行使し、その利用に関する共同意思決定と適切な補償の交渉を行えるようにすべきである」と定式化している^[15]。また同財団はデータ自由法（Data Freedom Act）の立法化も提唱しており^[16]、Plurality思想のデータ的側面を形成する概念として位置づけられている。

2019年9月、ニューヨーク・タイムズはオピニオン欄のプライバシー特集として「Jaron Lanier Fixes the Internet」と題した動画シリーズを公開し、データの尊厳の考え方を広く一般向けに提示した。これはデータの尊厳の概念が主流メディアに取り上げられた代表的な例のひとつである^[17]。

データの尊厳に対する最も一般的な批判のひとつは、個人のデータの経済的価値が極めて小さく、実際の補償額は取るに足らないほど少額になるというものである。ラニアーはこれに対し、AIが経済規模を拡大するにつれてデータの価値は石油に新用途（自動車など）が見出された際のように爆発的に増大するという反論を展開している^[18]。

無料だったインターネットサービスへの課金化は、経済的弱者をデジタル社会から排除しかねないという批判もある。ラニアーとワイルはこれに対し、現行の「無料」モデルは実際には富をコンピュータ資源に最も近い者へ集中させており、中産階級にも貧困層にも十分には機能していないと反論する。データの尊厳が実現すれば、むしろインターネット上の権力を再分配できると主張している^[19]。

より根本的な批判として、データに価格をつけること自体が人間の尊厳をさらに商品化するのではないかという指摘がある。コミュニケーション学者のニック・コールドリー（Nick Couldry）は、データの尊厳のような善意の提案が「尊厳への攻撃がどこから来ているのかという核心的問題を見落としている」と批判し、データの補償化はむしろ人々を単なる「データ労働者」や「採掘される資源」として扱う論理を強化し、私たちの情報を取引可能な財産へと変えてしまう可能性があると論じている^[20]。

すでに膨大なデータで訓練された既存の生成AIモデルに対して、データの尊厳の枠組みを遡及的に適用することは技術的・法的に極めて困難であるという実装上の課題も指摘されている^[21]。

MIDのような中間機関の設計・規制・実施方法については具体的な制度設計が未確立であり、急速に変化するテクノロジー環境においてデータの尊厳を統治するための法的枠組みの構築は複雑な課題を伴う^[22]。