地域や国によって生成AIへの取り組み方が大きく異なる場合、生成AIの導入には単一文化的な発想に陥るリスクが伴います。
政府や企業が、コミュニティや産業にとってのリスクと利益の違い、文化的な違い、ニーズを考慮せずにAI主導の未来へ急いで突き進めば、AIに対する公共の信頼を損なう恐れがあります。
AIに対する必要かつ意図的な戦略とは、技術の進歩と経済的繁栄、信頼、責任、社会的影響のバランスを図るものでなければなりません。
私はよく人に、自分は世界で最高の仕事の一つに就いていると話しています。オーストラリア、ニュージーランド、大中華圏、東南アジア諸国連合（ASEAN）加盟国、日本、インドを訪れる中で、これらの国々と文化の豊かさと多様性に触れてきました。それぞれの環境は互いに異なっており、同じくらい美しいものです。
見過ごされがちなのは、これらの地域の間で技術に対する姿勢が大きく異なるという点です。人工知能（AI）、特に生成AI（genAI）の成長を分析する際には、単一文化的な発想に陥りやすくなります。誰もが生成AIを導入しているか、導入に向けた準備を進めているように見えます。特に技術分野に携わる人々にとって、差し迫った問いは導入、リスク、利益に集中しているようです。
しかし、このような考え方は有害になりかねません。AI主導の未来へ急いで突き進む前に、リーダーは導入が地域社会にどのような利益または損害をもたらすかを立ち止まって考える必要があります。利益をもたらす、あるいは損害を与えるか。
文化的な違いを考慮しなければ、AIの取り組みが後退するか頓挫し、企業やその他の機関に対する市民の信頼を損なう恐れがあります。一方で、慎重な導入であれば、地域や産業ごとの違いに対応することが可能になります。最終的に最も重要なのは、産業、技術、人間性の融合をどのように乗りこなすかであり、最適な成果を達成するために。
AI導入の準備状況の段階
アジア太平洋地域では、AI導入に対する出発点と姿勢が地域によって大きく異なります。主なカテゴリーは以下のとおりです。
フォーラムがリーダーのAI理解と責任あるイノベーションでの協働をどのように支援しているか
AI優秀センターは、部門を越えてリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、それが経済や社会に与える影響を理解できるよう支援しています。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフについて、情報に基づいた対話を支えています。
信頼できる場や協働イニシアチブを通じて、センターはパートナーが相互理解を深め、責任あるAIのイノベーションと活用に向けたアプローチで協力できるよう後押ししています。
導入の速い先行層
これらは技術の成熟度が高い市場や産業です。その一例が日本で、技術導入に積極的で、技術部門も成長を続けています。日本では高齢化と、それに伴う労働力不足からAIが必要不可欠になっています。ある経営幹部は私にこう語りました。「私たちは自分たちの漫画版を見たり、仮想世界で暮らしたりすることに慣れています。AIは私たちの相棒であり、速く進んでいくつもりです。」
必要性からであれ、コスト削減の圧力からであれ、これらの市場（またはその中の分野）は導入が速い傾向にあります。導入の速い先行層は、AI導入を支えるビジネスケースを構築する規律を持つことで恩恵を受けるとともに、リスクと利益の評価をより広い視野で行うことができます。
慎重な試験導入層
技術ソリューションとインフラは成熟しているものの、AIの導入には慎重な姿勢が見られる市場や産業では、倫理、信頼、プライバシー、セキュリティへの懸念からAIに対する懐疑が強まっている場合があります。
私が住んでいるオーストラリアはこのカテゴリーに該当し、多くのリーダーがいまになって生成AIの基礎を学び始めたところです。近年、同国では注目度の高いサイバー侵害が発生し、消費者の信頼が損なわれたため、取締役会や上級幹部は事業リスクと危険への対応について真剣に考えるようになっています。
こうしたリスクへの懸念やAIに対する一般的な不安から、特に先行層と比べて導入の進みが遅くなっています。このカテゴリーに該当する国々でもビジネスケースは重要ですが、確かなリスク評価を伴う必要があります。
急速に発展する新興国
技術の成熟度が高い国として、インドは最上位に位置しています。インドの状況を理解するには、中国の技術導入を見ることが参考になります。中国は、近数十年の間に農村型・農業型の経済から、技術とソーシャルメディアによって駆動される経済へと移行しました。私が20代のころに中国を旅したときは、自転車とベルの音があふれていました。その変化は驚くべきもので、AIを取り入れたインドの発展は、いわば急加速した中国のようなものと考えることができます。
その結果としての社会的影響を予測するのは困難です。インドは労働集約型の経済です。同国は高度なスキルを持つエンジニアを輩出することに非常に長けていますが、非エンジニア、つまり仕事が自動化される人々はどうなるのでしょうか。インドのように急速に発展する国々は、最適な導入と規制の判断を行うために、何を達成し、何を避けたいのかを明確にする必要があります。
新興国
技術の成熟度が発展途上にある国々も、相当な規模のもう一つのカテゴリーです。これらの国々は大規模なクラウドコンピューティングの利用を始めたばかりの場合があるため、AIを支えるデータへのアクセスはまだ初期段階にあります。このカテゴリーの国々は、こうした制約の中でどのように発展し競争できるかを考える必要があり、将来の進歩を支えるために技術基盤と必要なスキルへの投資に重点を置くべきです。
雇用や技術拠点がほとんどない新興国では、若者がこれらの拠点へ移動する傾向が強まると考えられます。この人口移動により、家族の在り方や農村・農業地域の特性が変化するでしょう。新しい住民のニーズに応えるため、都市では新たな建設が必要になります。やがて中産階級が生まれ、その市民のニーズに応える企業も登場するでしょう。企業と政府は、これらすべての要因を慎重に検討しなければなりません。
持続可能な技術は、AIの上流に位置する、地域および国家レベルでのもう一つの検討事項です。インフラは処理能力とデータ需要に合わせて拡大する必要があり、AIに関してはその需要が膨大であることはよく知られています。これは新興国にとって極めて重要であり、そこではインフラ整備の可能性を持続可能性の観点から検討し、地域社会への全体的な利益または不利益を見極める必要があります。
大局に関する大きな問い
生成AIを世界的に既成事実として捉えるのではなく、各国の特性、伝統、インフラに応じて展開されるであろう多くの影響を考慮すべきです。
良い知らせ、そしてある意味で皮肉なことに、議論の対象となっているこの技術自体が、これらの問いに対応できるほど高度になっています。AIは、膨大なデータと変数を処理し、導入に伴うほぼすべての影響を把握することを可能にします。ただし、ほとんどのモデルは西洋のデータに基づいているという制約があります。この前例のない量の情報を活用すれば、リーダーは生産性、持続可能性、交通、人口動態、新たな規制、その他の要因を考慮した計画を、性急に前進する前に立てることができます。
リーダーとして、私たちはこうした環境においてどのように導き、助言するかを探る必要があります。最初のステップは、AIの導入が、技術一般の導入と同様に、世界中で均等に進んでいるわけではないと認識することです。各政府と企業は、技術の進歩、経済的繁栄、信頼、責任、社会的影響に関して、自らの意図についての明確な考え方を持つ必要があります。
