米国の新たな国家AI研究リソースは、共有コンピューティング・データ基盤の提供を目指しています。
このAIハブは、アクセスを民主化し、研究開発を促進することを目的としています。
米国で得られた教訓は、官民両部門における世界のAIイノベーションを支えることができます。
2023年1月24日、国家AI研究リソース（NAIRR）タスクフォースは、バイデン大統領と連邦議会に報告書を提出しました。米国の人工知能イノベーション・エコシステムの強化と民主化同報告書は、AIの研究開発を前進させるため、米国のデータ・コンピューティング基盤を整備する計画を示しています。
この報告書はNAIRRの構想を発展させ、米国全土でAIの研究開発に参加することで、学生、研究者、実務者があらゆる分野のイノベーションを促進するために不可欠なリソースを利用できるよう、アクセスを民主化する方法を詳述しています。連邦政府による今後および既存の投資を基盤とし、公民権、市民的自由、プライバシーへの配慮を盛り込むとともに、多様性、公平性、アクセシビリティ、包摂性を推進します。
NAIRRは、幅広い分野で科学的発見と経済活動を促進することを目指しています。米国ではAIの研究開発が急速に進歩している一方、最先端技術を支えるデータやコンピューティングのリソースを利用できるのは、主に有力大学、大規模テクノロジー企業、ベンチャーキャピタルの支援を受けたスタートアップに限られています。
米国政府は、アクセス格差を埋めることで現実の社会課題を解決し、すべての米国民に役立つAIエコシステムを生み出すというAIの可能性を認識しています。
では、この米国の研究ハブは、AIイノベーションについて世界に何を教えられるのでしょうか？
国家AI研究リソース（NAIRR）とは何でしょうか？
NAIRRは、コンピューティングとストレージ、ソフトウェアとテストツール、データリソースをポータル経由で地域の関係者に提供し、それぞれの目標達成を支援するプラットフォームです。米国内の地域AIエコシステムの未来を変えることを目指しています。第一線の研究者、独立した専門家、貢献者が参加した協議プロセスを通じて合意された構想です。
NAIRRの目的は何でしょうか？
目的は、米国内の各地域の関係者（NAIRRの利用者）がAIの目標を達成できる道筋をつくることです。米国のAIイノベーション・エコシステムを民主化・強化し、イノベーションを促進し、多様性を高め、信頼できるAIを前進させ、能力を向上させることを目指します。その成功は、市民社会、産業界、学術界、政府に属するNAIRRの関係者が積極的に参加するかどうかにかかっています。
NAIRRの独自性は何でしょうか？
AIの目標を達成するための障壁は非常に高いものです。同時に、障壁を引き下げれば教育上の価値が損なわれるため、単純に低くすることもできません。NAIRRの独自性は、関係者が参入する際の障壁を再設計しようとしている点にあります。利用者には、AIを学ぶ学生、AI研究者、学習にAIツールや研修リソースを取り入れる教育者が含まれます。AIの研究開発コミュニティと連携する機会を見いだせれば、米国の民間部門や公共部門と協力する国際的なAI連携拠点が生まれる可能性は豊富にあります。
これによってAIにどのような可能性が開けるでしょうか？
これにより、AIの研究室から産業界への展開を加速し、業界横断的な連携を促進し、市場主導の研究開発課題を特定し、政府のAI研究と学術界を連携させることができます。また、AIデータセット、テストベッド、教育リソース、関連メタデータを厳選したカタログを、コミュニティが容易に公開アクセスできるようにします。
このようなハブがない場合、どのようなリスクがありますか？
米国内の地域拠点では、AIを研究開発や経済的効果の触媒とするうえで、大きな隔たりがあります。NAIRRのようなハブがなければ、中小企業は、基礎的、応用展開型、または利用に着想を得たAIの研究開発を前進させられないリスクに直面します。さらに重要なのは、AIに携わる人材が学術界や中小企業で働く動機を得られず、大手テクノロジー企業に引きつけられることです。
これによって、新たなパートナーシップやビジネスモデルをどのように促せるでしょうか？
最終的には、適切な教育を通じて、政府の関係者が地域のデータ政策を策定し、地域または地方のAI政策を立案し、投資や人材を呼び込み、知識経済を成長させる地域のAIの機会を特定する動機が高まります。知事、上院議員、女性下院議員、市長、経済開発担当官、または市議会議員が、AIの経済効果と、選挙区でパートナーシップを呼び込む方法を理解すれば、NAIRRを活用する強い動機が生まれます。
これがあれば、10年後のAI開発はどのように変わるでしょうか？
AIは今、転換点にあります。生成AIがビジネス価値につながる利点を、世界はいまや理解しています。技術やアルゴリズムがすでに汎用化されていると考えるなら、残された最も重要な要素は人です。AIを形づくるのは人であり、それを開発する人材です。AIを利用する人だけの話ではありません。10年後には、次世代のAI人材の育成方法が変わっているでしょう。地域のAIエコシステムを担える人材を育てるため、今すぐ始めなければなりません。AIリソースを人々に提供することは重要ですが、学習者が最も早い段階からAIを学べるよう支援する必要があります。こうした人材がいなければ、NAIRRは役に立ちません。
