元ソーシャルワーカーのシア・ラミレス氏は、AIを活用した「Family-Match」というツールを開発しました。このツールは、社会福祉機関が国内で最も脆弱な立場にある子どもたちに適切な養親を見つけるのを支援するものです。こうした子どもたちは、複雑なニーズや障害を抱えていたり、深刻なトラウマを経験したりしていることが多いのです。児童保護機関は長年、こうした子どもたちに永続的な家庭を見つけるという課題に取り組んできました。ラミレス氏は、オンラインデートサービスの元研究者によって設計された自身のアルゴリズムが養子縁組のマッチングに革命をもたらすと主張しましたが、AP通信の調査で重大な限界と課題が明らかになりました。.
家族マッチングの約束
ラミレス氏は、養子縁組の長期的な成功を予測できる技術的ソリューションとして、ファミリーマッチを紹介した。彼女は、このシステムは単なる好みではなく科学的な根拠に基づいて、養子縁組希望家庭の予測スコアを算出すると主張した。このアルゴリズムは、全米における養子縁組の成功率を向上させ、 cash不足に悩む児童福祉機関の効率性を高めることを目的としている。.
限られた成果と課題
有望な前提にもかかわらず、Family-Matchは導入された州でそのパフォーマンスは期待を下回っています。AP通信が公文書請求を通じて入手したFamily-Matchの自己申告データによると、このAIツールは限られた成果しか生み出していないことが分かりました。.
バージニア州とジョージア州の経験
バージニア州とジョージア州は当初このアルゴリズムを採用しましたが、試験運用後に採用に成功しなかったことを理由に、導入を取りやめました。しかし、両州はしばらくしてラミレス氏の非営利団体「Adoption-Share」との協力を再開しました。.
テネシー州の苦闘
テネシー州はプログラムの導入に困難に直面し、プロジェクトに2年以上を費やした後も、内部システムとの互換性がないことを理由に最終的にプログラムを廃止した。.
フロリダでの複雑な経験
ファミリーマッチの利用が拡大しているフロリダ州では、ソーシャルワーカーから同アルゴリズムに関する様々な報告が寄せられています。同アルゴリズムは多くの家庭紹介に貢献したと主張していますが、その正確性には疑問が投げかけられています。.
透明性とデータの所有権の欠如
州当局は、Family-Matchのアルゴリズム内部の仕組みに関する透明性の欠如について懸念を表明した。さらに、Family-Matchが収集した機密データの一部は州政府によって所有されており、プライバシーとデータセキュリティに関する問題が生じている。.
人間の行動の予測不可能性
児童福祉の専門家たちは、人間の行動、特に複雑なニーズを持つ青少年の行動を予測することは本質的に困難であると強調した。児童福祉データの専門家であるボニー・グッドウィン氏は、人間の行動を予測する確実な方法は存在しないと強調した。.
ラミレスの経歴と動機
シア・ラミレス氏は元ソーシャルワーカーとしての経歴と、中絶を減らす手段として養子縁組を推進したいという強い思いが、ファミリーマッチの開発に大きく貢献しました。ラミレス氏は以前、妊娠中の女性と養親候補を結びつけるウェブサイトを立ち上げ、中絶反対のカウンセリングセンターの存在を強調していました。しかし、ファミリーマッチはそのようなセンターとは一切関係がないことを明確にしています。.
eharmonyの研究者とのコラボレーション
ラミレス氏は、eharmonyでアルゴリズムを管理していた研究者のジャン・ゴンザガ氏と協力し、養子縁組マッチングツールを開発しました。ゴンザガ氏と妻のヘザー・セトラキアン氏は、eharmonyのマッチングにおける専門知識に着想を得た「ファミリーマッチ」モデルの開発に取り組みました。.
ファミリーマッチの州別経験
ソーシャルワーカーは、Family-Matchの仕組みについて説明しました。養子縁組を希望する成人は、アルゴリズムのオンラインプラットフォームを通じてアンケートに回答し、里親またはソーシャルワーカーが各子供の情報を入力します。すると、アルゴリズムが「関係性の適合性」のスコアを算出し、各子供にふさわしい養親候補のリストを表示します。ソーシャルワーカーが候補者を審査し、最良のシナリオでは、子供がマッチングされ、家庭でトライアル滞在をします。.
バージニア州のファミリーマッチの2年間のテストでは、判明している養子縁組は1件のみで、地元のスタッフは、このツールが特に役に立つとは思わなかったと報告した。.
ジョージア州は、ファミリーマッチの当初の試験運用が効果がないとして終了したが、その後再開した。.
プログラムが拡大したフロリダ州では、様々な児童福祉機関がファミリーマッチについて様々な評価を示しました。報告されたデータに矛盾があったため、その成功を評価することは困難でした。.
州当局は、ファミリーマッチがセンシティブな変数に基づいて世帯を採点する方法に懸念を示し、特定のデータポイントの必要性に疑問を呈した。アルゴリズムの質問票の一部のバージョンには、世帯収入や宗教的信条に関する質問が含まれていた。.
社会福祉擁護者やデータセキュリティの専門家は、政府機関による予測分析への依存度の高まりについて懸念を表明している。こうしたツールは人種間の格差を永続させ、変えることのできない特徴に基づいて家族を差別する可能性があるからだ。.
拡大の取り組み
こうした課題にもかかわらず、Adoption-Shareは事業拡大の機会を模索しており、ニューヨーク市、デラウェア州、ミズーリ州などの地域でFamily-Matchの導入を目指しています。同社は最近、フロリダ州保健局と契約を締結し、医療上の問題を抱える子どもの里親や養子縁組を希望する家族のプールを拡大するためのアルゴリズムを構築しました。.
シア・ラミレス氏が開発した養子縁組マッチングAIツール「Family-Match」は、当初、脆弱な里子に適した養親を見つけるソリューションとして期待されていました。しかし、そのパフォーマンスには限界や課題があり、各州で結果がまちまちとなっています。データのプライバシー、透明性、そしてアルゴリズムの精度に関する疑問が、児童福祉の専門家や支援者の間で懸念を引き起こしています。こうした課題にもかかわらず、Adoption-Shareは、このツールの全米展開に向けた取り組みを続けています。.
