映画考察【ムンバイ・マフィア警察と闇社会の仁義なき戦い/Mumbai Mafia: Police vs The Underworld Netflix】#657

小さな悪を選ぶ

1990年代ムンバイではマフィアが街を支配し、司法制度が機能しなかった
警察はエンカウンター・スペシャリストを作り、犯罪者600人を射殺し、2000年代に治安を改善した
悪or別の悪しか選べない時、より小さな悪が正しく、前より不適当な決定を強いられる時もある#ムンバイ・マフィア
— Hiroki@AIと思考実験してみた (@bluesbookblog2) February 6, 2025

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Q1: 「ムンバイマフィア警察と闇社会の仁義なき戦い」はどのような作品ですか？

A: これはNetflixのドキュメンタリー映画で、1990年代のムンバイでマフィアが街を支配し、司法制度が機能していなかった時代を描いています。警察は「エンカウンター・スペシャリスト」と呼ばれる特殊部隊を作り、犯罪者を次々と射殺することで2000年代には治安を改善しました。しかし、こうした「より小さな悪を選ぶ」やり方が本当に正しいのか、という倫理的な問いを投げかけています。

Q2: 警察が超法規的な手段を取ったことで、長期的にはどのような問題が発生しましたか？

A: 短期的には犯罪を抑え込むことができたものの、長期的には警察内部での汚職が深刻化しました。エンカウンター・スペシャリストの一部は、自分の私利私欲のために市民を殺害するようになり、結局この制度は2010年代には廃止されました。また、こうした強権的な取り締まりが、さらなる暴力や権力の乱用につながるリスクがあることも明らかになりました。

Q3: 権力者がこうした決定をした際、長期的な責任をどうすれば問えるのでしょうか？

A: 重要なのは、短期的な結果だけでなく、長期的な影響も考え続けることです。歴史を振り返ると、過去の支配層や政治家の判断の積み重ねが今の社会を作っているため、その「資産」をしっかり引き継ぐ必要があります。良い判断だけでなく、悪い判断も記録し、次世代が同じ過ちを繰り返さない仕組みが必要です。そのためには、権力者の判断を長期的に監視し、評価する制度が求められます。

Q4: しかし、短期的な成果を重視する社会の仕組みが変わらない限り、こうした問題は繰り返されるのでは？

A: そうですね。問題は、人間の寿命が限られていることや、企業や政治のリーダーの任期が短いことです。例えば、会社の社長も「5年間乗り切ればいい」と考えれば、短期的な成果だけを追い求めがちです。だからこそ、個人ではなく、長期的な制度としての対策が重要になります。未来の世代に影響を与える決定には、長期的な視点での責任を求める仕組みが必要です。

Q5: では、リーダーが長期的な視点を持って意思決定するためには、どのような制度が必要でしょうか？

A: 短期的な実績ではなく、長期的に持続可能な制度を作ったことに対して報酬を与える仕組みが重要だと思います。歴史を振り返ると、長期的に大きな価値を生んだ人々が、当時は報われなかった例が多くあります。例えば、ガリレオ・ガリレイは物理法則を発見したものの、宗教裁判にかけられました。こうした不公平をなくすためにも、未来の世代が過去の功績を評価し、適切な報酬を与える仕組みが必要です。

Q6: 具体的に、未来の世代が過去の偉人を評価する仕組みとは？

A: 例えば、過去の偉人に対して未来の人々が投票し、その功績をランキング化するようなシステムが考えられます。これによって、どの人物がどの程度社会に貢献したのかを可視化でき、さらにそれを国や地域単位で評価することで、長期的なインセンティブが働く仕組みを作ることができます。そうすれば、今を生きる人々も短期的な利益だけでなく、100年後の社会のために行動するようになるのではないでしょうか。

Q7: こうしたシステムを公平に運用するためには、どのような技術が必要でしょうか？

A: 誰か一人が運用すると権力が集中し、腐敗につながる可能性があるため、AIやブロックチェーンのような透明性のある技術を活用することが重要です。ただし、問題はどの国や企業が開発したAIを使うかです。アメリカのOpenAIか、中国のディープスピークか、といった国際的な競争が絡むと、特定の価値観が反映されてしまう可能性があります。そのため、技術のオープン化や、分散型の管理が求められます。

Q8: では、このシステムを社会に普及させるためにはどうすればいいでしょうか？

A: まずは小規模なコミュニティで試すことが重要です。例えば、10人程度の集団で運用し、そこから150人を超える規模に広げていく。ダンバー数（人間の認知限界である150人）を超えられれば、自治体レベルでも導入が可能になるでしょう。これはベーシックインカムのような社会制度を試験的に導入する際にも使えるアプローチで、日本のような島国では特に適したモデルになると思います。

Q9: 具体的に、最初の小規模コミュニティはどのように選ぶべきですか？

A: 例えば、家族単位から始めるのも面白いかもしれません。4人家族の中で、親が意思決定をするのではなく、AIに判断を委ねることで、全員が公平なシステムを運用できるかを試す。その後、祖父母や親戚を加えて規模を拡大していく。同時に複数の家族が実験すれば、うまくいったケースを模倣することもできます。最初の条件としては、AIが公平性を持って判断できる基準を明確にすることが必要です。

Q10: 「幸せな家庭」を数値化し、AIに学習させるためには、どのような指標が必要でしょうか？

A: トルストイの「幸福な家庭はどれも似ているが、不幸な家庭はそれぞれ違う理由で不幸である」という言葉にもあるように、まず「幸福な家庭」の定義を明確にすることが重要です。例えば、家族内のコミュニケーション頻度、経済的安定度、心理的幸福度といった要素をデータとして集め、それを民主的に決める方法が考えられます。AIで因果関係を分析し、「家庭の幸福を支える要素」を明確にすることで、より公平で持続可能な社会のモデルを作ることができるでしょう。 “`