データフェミニズム書籍

ニューヨーク大学教授でデータサイエンティスト、そして数少ない黒人女性AI研究者の一人であるメレディス・ブルサードによる強力な著作。テクノロジーの中立性は神話であり、アルゴリズムには説明責任が必要であることを明らかにしている。肌の色の薄い人種だけで訓練された顔認識から、差別的な貸付を助長する住宅ローン・アルゴリズム、医療診断における危険なフィードバックループまで、偏向の実態を解明。解決策は偏在する技術を包括的にすることではなく、特定の層を「他者」として標的にするアルゴリズムそのものを根絶することにあると説く。

鉱物、エネルギー、不可視の労働、訓練データ、分類、国家監視を通じて AI を地図化し、知能の背後にある抽出と権力集中を示す。『AIの地図帳』はアルゴリズムや「機械は思考できるか」から議論を始めない。Kate Crawford は鉱山、物流、データセンター、倉庫、クラウドワーク、訓練データ、警察、軍事システムへ視野を広げる。

権力分析、交差性、状況的知識、共同設計をデータ作業そのものに組み込む七つの実践原則を示す。『データ・フェミニズム』は、完成したアルゴリズムに「ジェンダーの視点」を付け足すための技術マニュアルではない。誰が知識をつくる権力を持つのかを検討する、政治的な方法論の書である。

影響を受ける共同体が設計を主導し、利益・所有・説明責任を再配分するためのデザイン正義の実践論。

Ruha Benjamin は「新ジム・コード」を通じ、技術設計や初期設定が人種的不平等を再生産し、監視や善意の修正として覆い隠す仕組みを考察する。

世界がいかにして男性を「デフォルト（標準）」として設計され、女性のデータが無視され続けてきたかを暴き出した衝撃の調査。医療、テクノロジー、都市計画、経済に至るまで、目に見えないデータ・バイアスが女性の健康、安全、そして人生にいかに深刻な影響を及ぼしているかを解明する。

Safiya Umoja Noble は商業検索における黒人少女の汚名化を入口に、広告市場、プラットフォーム独占、知識分類がアルゴリズム的抑圧を作る過程を明らかにする。

福祉、住宅、児童保護の自動化を追い、データが緊縮を中立的な効率に見せ、貧困層への監視と排除を強める過程を示す。