人工知能（AI）は、日常的に使われるスマートフォンやコンピューターのアプリですでに利用されており、多くの国が公共サービスでの活用拡大を計画しています。
しかし、Oxford Insightsによる最近の調査では、技術への対応準備に関して国々の間に大きな格差があることが明らかになりました。
AIに必要な計算能力は多くの開発途上国の手に届かないため、デジタル格差がさらに広がる可能性があります。
この技術には環境コストも伴い、その影響はこうした地域で最も深刻になるでしょう。
しかし、適切な協力体制があれば、AIは世界全体に大きく役立つ可能性があると専門家は述べています。たとえば、国連の持続可能な開発目標の達成にも活用できます。
人工知能（AI）は、今や単なる流行語ではありません。AIは、スマートフォンやコンピューターの顔認識、外国語間の翻訳、迷惑メールのフィルタリングやソーシャルメディア上の有害なコンテンツの特定を行うシステムを支え、さらにはがんの腫瘍の検出も可能にします。こうした例をはじめ、既存のものから新たに登場するものまで、数え切れないほどのAIの応用が、人々の日常生活をより便利にしています。とりわけ先進国ではその恩恵が大きくなっています。
2021年10月時点で、44か国が独自の国家AI戦略を策定していると報告されており、世界的なAI競争を先導しようとする意欲がうかがえます。これには中国やインドのような新興国も含まれ、開発途上国の中で国家AI計画の策定を先導しています。
デジタルトランスフォーメーションに関して企業や政府に助言するコンサルティング会社Oxford Insightsは、ランキングを発表しました。公共サービスでAIを活用する準備状況について、世界160か国を評価しています。同社の2021年政府AI準備度指数では、米国が首位で、シンガポール、英国が続いています。
注目すべきことに、この指数で最も低い評価を受けた地域には、サハラ以南のアフリカ、カリブ海地域、ラテンアメリカなど開発途上国の多くの地域に加え、中央アジアや南アジアの一部の国々が含まれます。
AI革命で急速な進歩を遂げるうえで、先進国には避けがたい優位性があります。より大きな経済力を持つ裕福な国々は、現代的なAIモデルの開発に必要な研究開発へ大規模な投資を行うのに、当然ながら最も有利な立場にあります。
これに対して、開発途上国ではしばしば、教育、衛生、医療、国民への食料供給など、より差し迫った優先課題があり、デジタルトランスフォーメーションへの大規模な投資よりも優先されます。こうした状況では、AIによって先進国と開発途上国の間にすでに存在するデジタル格差が拡大する可能性があります。
現代のAIに潜むコスト
AIは従来、「知的な機械を作る科学と工学」と定義されてきました。問題を解決し、タスクを実行するために、AIモデルは一般に、過去の情報を参照し、データに固有のパターンに基づいて予測するためのルールを学習します。
AIは幅広い概念で、主に二つの分野、すなわち機械学習と深層学習から成ります。機械学習は、規模が小さく整理されたデータセットから学習する場合に適している傾向があります。一方、深層学習アルゴリズムは、胸部X線画像を使った呼吸器疾患の予測など、複雑で現実世界の問題により適しています。
Google翻訳の機能からロボット支援手術まで、現代のAIを活用した多くのアプリケーションが深層ニューラルネットワークを活用しています。これは、人間の脳の構造を大まかに模した、深層学習モデルの一種です。
重要なのは、ニューラルネットワークが大量のデータを必要とし、新しいタスクをうまく実行できるよう学習するために、何百万もの事例を要することも多い点です。そのため、より単純な機械学習モデルと比べ、データ保存用の複雑なインフラと最新のコンピューター機器が必要になります。こうした大規模な計算インフラは、一般に開発途上国にとって費用負担が困難です。
多額の費用に加えて、こうしたAIが環境に及ぼす負荷が増大していることも、開発途上国に不均衡な影響を与える問題です。たとえば、現代的なニューラルネットワークの学習には15万米ドル以上かかり、学習中に約650kgの炭素が排出されます（米国を横断するフライトに相当）。より高度なモデルの学習では、平均的な自動車が寿命全体で排出する炭素の総量のおよそ5倍に達することがあります。
歴史的に、先進国は炭素排出量増加の主な要因となってきましたが、残念ながら、そうした排出の負担は開発途上国に最も重くのしかかります。グローバルサウスでは、気候変動対策に投資する能力が限られていることなどから、異常気象、干ばつ、洪水、汚染といった環境危機に不均衡に見舞われることが一般的です。気候変動対策への投資能力が限られていることも、その一因です。
開発途上国はまた、AIの進歩とそれがもたらす恩恵から最も得るものが少なく、そこには自然災害へのレジリエンス強化も含まれます。
AIを善のために活用する
先進国では技術が急速に進歩する一方、開発途上国はAI革命に十分に参画できていないようです。不平等な成長に加え、開発途上国は、主に先進国で導入されている現代のAIモデルがもたらす環境への影響も、最も大きく受けていると考えられます。
しかし、悪い知らせばかりではありません。2020年の研究によると、AIは持続可能な開発目標のターゲットの79%の達成に役立つ可能性があります。たとえば、AIを使って水道水の汚染の有無を測定・予測すれば、水質の監視プロセスを改善できます。その結果、開発途上国で安全な水を利用できる人が増える可能性があります。
グローバルサウスにおけるAIの恩恵は、衛生環境の改善、教育支援、より良い医療の提供など、広範囲に及ぶ可能性があります。こうした段階的な変化は、後に大きな波及効果をもたらし得ます。たとえば、開発途上国で衛生環境や医療サービスが改善すれば、感染症の発生を防ぐ助けとなる可能性があります。
しかし、「善いAI」の真価を実現するには、技術の開発と利用において公平に参画できることが不可欠です。そのためには、AI革命において、先進国が開発途上国により大きな財政的・技術的支援を提供する必要があります。この支援は短期的なものであってはならず、すべての人に大きく持続的な利益をもたらすでしょう。
