Introduction
1私たちは生活の中で、既存の国家よりもユーザー数が少ないプラットフォームの中でやりとりすることが増えてきています。 しかし、そのガバナンスは、民主主義国家の価値観とは大きくかけ離れている。 その代わりに、私たちの相互作用を規制するソフトウェアやアルゴリズムによって統治されているのです。 レッシグが言うように、「コードは法律」であり、私的行為者が自分たちの価値を技術的人工物に埋め込み、私たちの行動を効果的に制約することができる規制の一形態なのである。 今日、コードは公共部門でも規制の仕組みとして利用されている。 これは様々な利点をもたらしますが、その多くは法律を自動化し、規則や規制をアプリオリに、つまり事前に施行する能力に関連するものです。 しかし、コードによる規制には重要な制限や欠点もあり、公正さや適正手続きに関連する新たな問題を引き起こす可能性があります。 ブロックチェーン技術には、法律をコードに変えるという多くの新しい機会があります。 法律や契約の規定を、実行が保証されたブロックチェーンベースの「スマートコントラクト」に置き換えることで、これらのルールは基盤となるブロックチェーンネットワークによって自動的に施行され、したがって、当事者の意思にかかわらず、常に計画通りに実行されることになります。 これはもちろん、一人の当事者もそのコードの実行に影響を与えることができないという事実に関連する新たな問題を発生させます。 機械学習の普及により、コードによる規制の限界を回避することが可能になった。 MLは、自然言語の柔軟性と曖昧さを特徴とする従来の法的ルールの特性の一部を再現し、本質的に動的かつ適応的なコードベースのルールを導入することができる。 しかし、MLを規制の文脈で使うことは、欠点がないわけではない。データ駆動型の意思決定は、少数派を差別する暗黙のバイアスを示し、ML駆動型の法律は、普遍性や非差別といった従来の原理を損なう可能性がある。
I. Code is Law から Law is Code へ
2私たちは生活の中で、既存の国家よりもユーザーベースの低いプラットフォームの中で交流することが多くなってきています。 しかし、そのガバナンスは、民主主義国家の価値観とは大きくかけ離れている。 むしろ、ソースコードに埋め込まれた不明瞭なルールによって、私たちのインタラクションやオンラインコミュニケーションを規制するソフトウェアやアルゴリズムによって統治されており、一握りの民間アクターによって精緻化されているのです。
3 デジタル環境は、技術的人工物に自らの価値を埋め込むことによってそれを押し付けようとする民間アクターによる、新しい形の規制への扉を開くものである。 レッシグ（1999）が述べたように、「コードは法律」である。コードは究極的にはインターネットのアーキテクチャであり、そのようなものとして、技術的手段によって個人の行動を制約することが可能である。
4 私たちの相互作用がソフトウェアによって管理されることが多くなるにつれて、ルールを直接強制する手段としてテクノロジーに依存することが多くなっています。 実際、人々がしなければならないこと、してはならないことを単に規定する従来の法的規則とは対照的に、技術的規則は、人々がそもそも何をすることができるか、できないかを決定します。 これによって、法律に違反した人を罰するために、第三者である執行機関が事後的に介入する必要がなくなる。 ソフトウェアは最終的に、適用される法律よりも頻繁に、特定のオンライン環境で何ができるか、何ができないかを規定し、より効果的にすることができます。
5 その象徴的な例がデジタル著作権管理（DRM）スキームで、著作権法の規定を技術的な保護手段に置き換え（Rosenblatt、他, 2002）、著作物の使用（たとえば、デジタル曲のコピー可能枚数を制限することによって）を制限しています。 このようなコードによる規制の利点は、第三者（すなわち裁判所や警察）による事後的な執行に頼るのではなく、ルールが事前的に執行されるため、人々が最初に違反することが非常に困難になることである。 その上、伝統的な法的ルールが本質的に柔軟で曖昧であるのとは対照的に、技術的ルールは高度に形式化されており、曖昧さの余地がほとんどないため、司法仲裁の必要性がなくなる。
6 今日、コードによる規制は、民間部門だけでなく公共部門にも取り入れられる規制機構として徐々に確立されつつある。 政府及び行政は，コードベースの規則を定義するために，ソフトウェア・アルゴリズム及び技術的ツールにますます依存するようになっており，これらの規則は，基礎となる技術によって自動的に実行（又は執行）される。 例えば、米国のノーフライ・リストがそうである。 例えば、国家安全保障に対する潜在的脅威について予測的評価を行うためにデータマイニングに依存する米国のNo Fly List（Citron 2007）や、司法の意思決定を支援し、懲役刑や仮釈放を決定するためのコンピュータアルゴリズムの使用（O’Neil 2016）である。
7社会を規制する手段として技術ツールやコードベースの規則に依存すると、主に法律を自動化する能力と規則や規制をa priori、すなわち事実以前に施行できる能力に関連して様々な利点が出てくる。 しかし、コードによる規制は、最終的に法の基本的な教義のいくつかを崩壊させるかもしれない重要な欠点も伴っている。
8 一方では、裁判官によって評価され、ケースバイケースで適用されなければならない従来の法的規則とは対照的に、コードによる規則は、自然言語の柔軟性とあいまいさの恩恵を受けない、厳密で形式化したコードという言語で書かれている。 一方、オンライン・プラットフォームのアーキテクチャ上の実装は、最終的には、ある種の行為を促進または防止しようとするプラットフォーム運営者やソフトウェア技術者の特定の選択に依存する。 他の技術的人工物と同様に、コードは中立ではなく、本質的に政治的である。それは、特定の政治構造を支持したり、他のものより特定の行動や振る舞いを促進する可能性がある限り、重要な社会的意味を持っている（Winner 1980）。
ii. ロー・イズ・コードへの新たな挑戦 ブロックチェーン&機械学習
9ブロックチェーン技術（ビットコインを支える技術）は、法律をコードに変えるという多くの新しい機会をもたらす新興技術です（De Filippi & Hassan, 2016）。 スマートコントラクト」（＝ビットコインのようなブロックチェーン・ベースのネットワーク上に展開され、分散したピアネットワークによって分散的に実行されるソフトウェア）の出現により、ブロックチェーン技術は、人々が自分自身を調整し、多くの経済取引や社会的相互作用に関与する方法を変革し得る（Tapscott & Tapscott 2016）。 実際、法律や契約の規定をスマートコントラクトに移し替えることで、「実行の保証」がある新しいコードベースのルールのセットを生み出すことができる。 これらのルールは、基礎となるブロックチェーン・ネットワークによって自動的に施行されるため、当事者の意思に関係なく、常に計画通りに実行されることになる。
10 スマートコントラクトは、人間または機械の複数の当事者が相互に作用することを可能にするような方法で実装することができる。 これらの相互作用は、ブロックチェーンアプリケーションによって媒介され、そのソースコードに埋め込まれた不変で壊れにくいルールのセットによって排他的に制御される。 このように、スマートコントラクトは、人々が契約上の合意や経済取引を、自己実行と自己強化が可能な所定のコードベースのルールのセットに形式化することを可能にすることで、コードによる規制の適用性を高めるものである。 また、ブロックチェーン・ベースのネットワークや関連するスマート・コントラクトは、中央のサーバーに依存しないため、そのコードに特別な規定がない限り、いかなる当事者によっても任意に停止することができない。 これは、単一の当事者がコードをアップグレードすること、あるいはそのコードの実行に影響を与えることさえ難しくなるという点で、コードベースの規制の硬直性と形式に関する問題をさらに悪化させるものであった。
11 機械学習 (ML) は、ソフトウェアが外部のソースから知識を獲得し、明示的にプログラムされていないことを学習したり実行したりすることを可能にします。 増大するデータ (「ビッグ データ」) の利用可能性と、ニューラルネットワークおよびデータ マイニング技術の最近の進歩により、いくつかのオンライン プラットフォームで機械学習が広く採用されるようになりました。 このように、MLを利用することで、従来はコードによる規制に関連していたいくつかの制限を回避することが可能になります。 これらのプラットフォームは、まだほとんどの場合、厳格で形式化されたコードベースのルールに支配されているが、MLは、本質的にダイナミックで適応的であるコードベースのルールの導入を可能にし、したがって、自然言語の柔軟性と曖昧さによって特徴付けられる従来の法的ルールの特性の一部を複製する。実際、これらのシステムは、収集または受信したデータから学習できる範囲で、それらが適用することを意図して特定の状況に合わせてより良いルールを絶えず磨いて進化させることができます。
12 しかし、規制の文脈での ML の使用は、欠点が全くないわけではありません。 データ駆動型の意思決定は、暗黙のうちにバイアスがかかり、結果的に不公平になることが既に証明されている（Hardt, 2014）。 中立的なアルゴリズム」と称されるものは、その一般化において少数派を系統的に差別し、例えば人種差別や性差別としてカタログ化されるような結果を示す（Guarino 2016）。
13さらに、法律に実装された場合、これらのルールの動的性は、普遍性（すなわち「法の下ではすべて平等」）と非差別の概念を弱める可能性があります。 法律がコードベースのものに組み込まれ、そのルールが新しい情報の入力に応じて動的に進化するようになると、人々は理解するだけでなく、日常生活に影響を与えているルールの正当性に疑問を持つことが難しくなるかもしれません。 また、より多くのルールが個々のユーザーのプロファイルに合わせてカスタマイズされるようになると、現在の法制度を特徴づけている普遍性と非差別性の基本原則が永遠に失われるかもしれない
。