2024年10月1日
Mastercard Center For Inclusive Growthのグローバル・プログラム担当エグゼクティブ・バイスプレジデントであるパヤル・ダラル氏と、AVPNのサステナブル・ファイナンス責任者であるコマル・サフ氏。（写真提供：アワ・ディア）
わずか2年前の人工知能ブームに関する予測は、極端なものになりがちだった。一方では、AIがあらゆる問題を解決するというバラ色の話があり、他方では、ロボットが支配する世界というディストピア的なビジョンがあった。どちらも現実の壁にぶつかったようだ。
Mastercard Center For Inclusive Growthがマンハッタンにある同社のテックハブで開催した第3回インパクト・データ・サミットでは、「現実的な楽観主義」と「理想主義的な現実主義」が合言葉となった。
国連週間中に開催されたこのサミットには、政界、多国間機関、学術界、非営利団体、そしてテクノロジー業界からリーダーたちが集まり、テクノロジーとデータをいかにして社会貢献に活用するかについて意見を交換した。議論は、データ格差の縮小から、将来のデータ人材の育成、責任ある規制まで多岐に渡った。その日は、包括的なAIが実際に活用されている事例や、官民連携がいかに効果を加速できるかを示す実例が数多く紹介された。
例えば、 DISHA （Data Insights for Social Humanitarian Action：社会人道支援のためのデータ分析）と呼ばれるイニシアチブは、技術者、学者、慈善家、その他のパートナーを結集させ、AI製品の規模拡大を目指している。国連グローバルパルス・イノベーションラボが主導するDISHAは、災害発生後に衛星画像から被害を受けた建物を特定する新製品を最近発表した。この製品は、現場の専門家よりも6倍速く被害状況を特定できる、と同ラボでデータとAIの取り組みを率いるカティア・クリノバ氏は述べた。
「人道支援関係者はこの分析結果をできるだけ早く必要としている」と彼女は述べた。「1時間という時間は、命を救うか失うかの分かれ目となる可能性があり、こうしたプロジェクトは、多くの組織の人々が一体となって協力することで初めて実現可能となるのです。」
ルワンダでは、世界的なAIコンサルティング会社であるサンド・テクノロジーズが、「箱型クリニック」の試験運用を希望していた。これは、農村地域でAIを活用して診断能力を飛躍的に向上させる方法だと、創業者兼CEOのフレッド・スワニカー氏は語った。
スワニカー氏によると、現在では保健省は特定の日に何人の赤ちゃんが生まれたか、また地域ごとに病気が流行している場所を把握できるようになったという。「これにより、医療システム全体が、事後対応型で高額なものから、より予測的で予防的なものへと、大規模に転換した。」
AIとデータサイエンスを責任ある方法で、包括的に、そしてできるだけ多くの人々に利益をもたらす形で活用するための4つのポイントをご紹介します。
国連開発計画 のデータ、テクノロジー、AI担当アドバイザーであるガヤン・ペイリス氏は、最近の報告書でAIが 世界経済に15兆7000億ドルを追加する ことが明らかになったと述べた。しかし、その恩恵を受けるのはわずか10％に過ぎないと彼は述べ、「グローバル・サウスの人々がAIの単なる利用者ではなく、AI開発の一員となるような未来を築く必要がある」と語った。
インドでは、マヌ・チョプラがAI関連の非営利団体Karyaを共同設立した。Karyaは、AIシステムの訓練を行うインド人従業員（その多くは女性）に、最低賃金をはるかに上回る賃金を支払っている。あるプロジェクトでは、6つの言語グループに属する3万人の低所得女性が雇用され、その結果として生まれたAIモデルは「女性蔑視が少なく、より意図的なものになった」と彼は述べた。「それは私たちの地域社会にとってより良いことだ。」
若者たちの声に耳を傾け、彼らを支援することは特に重要です。なぜなら、彼らにとって最も大きなリスクがあるからです。ルマン・チョードリー氏は、人工知能担当の米国科学特使であり、ヒューメイン・インテリジェンス社の共同創設者兼CEOを務めている。彼女は最近訪れた南太平洋地域について語り、そこで海面上昇という地域の課題に対処するため、AIを活用したソリューションを開発している若いテクノロジー起業家たちと面会した。
「ある若い女性が、水耕栽培AIのスタートアップ企業を売り込んでいましたが、その企業は既に、より安価で生物学的利用能の高い野菜を生産していました」とチョードリー氏は語る。「つまり、大きな問題に取り組んでいるのは彼らなのです。なぜなら、大きな問題は圧倒的に彼らに立ちはだかっているからです。」
「それはAIが関わる問題なのか？」というのは、サム・ミラーの同僚たちがよく尋ねた質問だった。ミラー氏はGoogle DeepMind Impact Acceleratorのディレクターであり、AIとは無関係な課題もあると述べた。
スワニカーも同意した。生成型AIが新しくて刺激的だからといって、必ずしもその仕事に適しているとは限らない、と彼は述べた。「人々は突然、AIが40年も前から存在していたこと、そして大規模な言語モデルが登場する以前にも多くのツールが存在していたことを忘れてしまったようだ。」大規模な言語モデルは、まるで釘を探すハンマーのようなものだ…まずは問題から始め、技術から始めるべきではない。」
その意見は、データサイエンスとAIを活用して社会貢献団体の能力、影響力、規模を向上させるDatakind社の製品・プログラム担当副社長であるケイトリン・オーガスティン氏によって、その日の後半に改めて表明された。「AIを普及させ、あらゆるソリューションをすべての人に利用可能にするための鍵は、それが実際に使用される状況を想定して構築することだ」と彼女は述べた。接続に問題を抱えている組織のために、複雑なモデルを構築してはいけません。顧客が全員モバイルユーザーである場合は、デスクトップ向けのツールを開発しないでください。「問題解決に投資し、使用される状況に合わせた解決策を構築する必要がある。」
マスターカードの最高プライバシー・データ責任責任者であるキャロライン・ルーヴォー氏は、「安全規則がなければ、飛行機に乗りたいとは思わないでしょう」と述べた。「適切な規制は誰にとっても有益です」と彼女は述べ、信頼を高め、法的確実性をもたらすものであり、雇用や医療など、人々に真のリスクをもたらす分野を対象とすべきだと付け加えた。規制を世界的に標準化することも同様に重要だ。「AIには国境がないので、できる限り一貫性を持たせる必要がある」と彼女は述べた。
倫理的なAIに関する議論において、他に何が欠けているのか？AIシステムの監視と説明責任を提供するソフトウェアを開発するスタートアップ企業、 Credo AIのCEO兼創設者であるナヴリナ・シン氏は、標準化された測定とベンチマーク、そして強力な監査と認証のエコシステムが必要だと述べた。「企業は素晴らしい新しいガバナンス構造を導入しているが、その中身を見てみると、必要な指標がすべて欠けていることがわかる。」
データ標準のグローバルな調整に関する別のパネルディスカッションで、バーレーン王国の持続可能な開発省次官補であるダナ・イマド・ハムザ氏は、バーレーンが保有するデータを理解し、そのデータが正確でアクセスしやすく、有益な洞察を提供できるものであることを保証するために行っている取り組みについて言及した。
「基準設定と一貫したアプローチの責任と調整を担う人物が切実に求められている」と、パネルディスカッションを主導したインクルーシブ・グロース・センターのグローバル・プログラム担当エグゼクティブ・バイスプレジデント、パヤル・ダラル氏は述べた。「バーレーンには、他の多くの政府が参考にできる青写真とテンプレートがあるように聞こえます。それによって、私たちはデータの力を真に活用できるようになるでしょう。」
「そこから得られた教訓を振り返ることは有益だ」と、マスターカードの副会長兼戦略的成長担当社長のジョン・ハンツマン氏は述べた。「（テクノロジーは）人類に何をもたらしたのか？」どこで失敗したのか？どのような統治構造が優れており、どのような統治構造が劣っていたのか？歴史を指針としよう…私たちが着手しようとしていることの包括的な性質は、その一部でなければならない。世界的な分断はあまりにも深刻だ。
国連のAI諮問委員会の共同議長を務めるカルメ・アルティガス・ブルガル氏も、彼の発言に賛同した。「我々は市場シェアを巡って競争できる。」私たちは技術面でのリーダーシップを競うことはできるが、安全性を競うことはできず、人権を競うこともできない。
国連事務総長の技術特使であるアマンディープ・シン・ギル氏は、「私たちは、メンタルヘルスの変化から職場環境の変化に至るまで、テクノロジーが社会に及ぼす影響を認識し始めたばかりであり、そのためには、テクノロジーがもたらす影響を高度に理解し、AIの利点とその共有方法について、特にアフリカにおいて、世界的な対話を行う必要がある」と述べた。「そこに投資することで、AIの未来を確実に正しいものにすることができる。」
