AIの可能性を最大限に引き出し、その落とし穴を避けることは、中国で先頃閉幕した世界経済フォーラム年次総会（AMNC24）の主要な議題でした。
セッションはAIアシスタントや産業分野におけるAIから、「AI時代の起業家精神」を主要テーマとして、AIがどのように成長を牽引できるかまで多岐にわたりました。
AIを有益な変化のために活用する方法について、主な要点は以下のとおりです。
人工知能（AI）が進化を続ける中、重要な論点は明確です。すなわち、新興技術を責任ある方法で活用し、現実世界の課題を解決するにはどうすればよいのか、という点です。
これは、6月に中国大連で開催された世界経済フォーラム年次総会（AMNC24）に集まったリーダーたちによる共通のメッセージでした。彼らは、議論の焦点を「誰が最も優れたAIを持っているか」ではなく、「AIを通じて最も差し迫った課題を解決しているのは誰か」に移すよう求めました。
「AI時代の起業家精神」をテーマとした主要セッションを通じて、参加者は、先を見越した規制の枠組み、倫理基準、そしてイノベーションと統制の間の重要なバランスの必要性を強調しました。
議論では、AIの進歩を示すだけでなく、技能ギャップからエネルギー転換に至る課題への対応におけるAIの役割も強調されました。総会中に浮上した主なテーマは次のとおりです。
1. 意思決定
今後、高度なAIエージェントは組織の意思決定を支援できるようになるだろう、と語ったのは、causaLensの共同創業者兼CEOであるDarko Matovski氏です。同社は、AIシステムが因果関係について推論できるよう支援しています。causaLens、AIシステムが因果関係について推論できるよう支援しています。
「私たちが開発を進めるにつれ、AIエージェントやより高度な形態のAIを活用して、社会における意思決定の在り方を根本から変える大きな機会があります。それは、より公平で、より効率的で、より良い社会につながるでしょう」と、氏は「AIアシスタントに何ができるのか？」セッションで語りました。
しかし、最も先進的な組織であっても、意思決定に関するAIの実社会での活用事例は限られており、道のりはまだ長い、と同氏は述べました。
Matovski氏は、因果AIと大規模言語モデル（LLM）の違いについて説明しました。「私たちが望むのは、人間と同じように、現実世界における因果関係を理解できるAIです……
「ユーザーにとっては、LLMを使っているように見えるでしょう。しかし実際には、それは世界の因果的理解に基づくものになります。そして私たちは、これこそが企業や政策決定における多くの活用事例を切り開く、真のブレークスルー技術になると考えています。」
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築しているのでしょうか？
AI卓越センターは、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するため、各分野のリーダーをつないでいます。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、情報に基づいた対話を支援しています。
信頼できる場と協働イニシアチブを通じて、同センターはパートナーが共通理解を築き、AIのイノベーションと活用に関する責任ある取り組みで協力できるよう支援しています。
2. 人材ギャップ
AIが採用プロセスを迅速化することは既に実証されている、と同じセッションで語ったのは、Moonhubの創業者兼CEOであるNancy Xu氏です。Moonhub。同社は、独自のAIと人間の人材を組み合わせ、組織がより迅速に、かつ偏りを抑えて人材を見つけられるよう支援しています。
「私はそれを、シリコン人材、つまりAIエージェントと、人間が担える生物学的な人材との組み合わせのようなものだと考えています。そして、その両者の間に相乗効果を生み出すことです。」
Xu氏は、AIツールが「人材の豊富さ」の時代をもたらしうると述べました。
「人材が従来、成長のボトルネックとなってきた世界において、AIエージェントにとって本当にエキサイティングな機会は、アイデアや企業を構築して社会的影響を生み出すまでの時間軸を大幅に圧縮し、はるかに短い期間でそれを可能にすることだと考えています。」
同氏はさらに、AIを早期に導入する企業は競争上の優位性も得られると付け加え、次のように述べました。「私たちが観察しているのは、この課題を解決するためにAIを早期に展開できる企業は大きな優位性を持つということです。なぜなら、より速く拡大でき、より競争力が高まるからです。」
3. より効率的な産業
フォーラムのライトハウス製造業者ネットワークは、AIの「ABC」（アルゴリズム、ビッグデータ、コンピューティング）がスマートファクトリーの効率を向上させられることを、すでに実証しています。
セッションでは、「AIが切り開く新たな領域：産業の次なる展望は？」、メリーランド大学の産業AIインテリジェンスセンター所長であるJay Lee氏は、製造業では過去数年間にAIが「予知保全で約30%、品質改善で15～20%、さらにスケジューリングや効率化などの運用最適化で別の20%の効果をもたらしている」と述べました。
例えば、洋上風力タービンのエネルギー効率も向上しており、ダウンタイムは10年前の約5%から現在は2%に減少しています。「それは非常に多くのエネルギーを生み出せるということです」。
BrainBox AIのCEOであるSamuele Ramadori氏は、商業ビルや海運・物流の両分野において、AIが効率を向上させる「非常に魅力的な機会」がいくつかある、と述べました。
しかし同氏は、多くの産業をAI対応にするためには「やるべき作業がまだ多く残されている」と強調しました。主な課題は、AIがデータにアクセスできるようにすることです。
「データへのアクセスと、それによって新たなAIの成果を非常に強力なものにすることの組み合わせが不可欠です。」
4. パーソナライゼーションによるスキルアップ
AIの効率性により、学習の「ハイパーパーソナライゼーション」を強力に実現できる、と語ったのは、AI英語音声アシスタントであるELSAのCEO、Vu Van氏です。同氏は、これが「学習者のエンゲージメントや学習成果の向上につながる」と述べました。ELSA、AI英語音声アシスタント。
「教育において、それは基本的に究極の目標です。一人ひとりの学習ニーズは非常に異なりますが、従来は、学校から企業に至るまで、すべての学習者に対して規模を伴うハイパーパーソナライズされた学習パスを提供することは極めて困難でした。」
組織においては、企業が従業員のスキルギャップの領域そのものを特定することすら難しく、その結果、チーム全体に対して画一的な研修ソリューションを提供することが多いとVan氏は述べました。その場合、コストがかさみ、非効率になりかねません。
しかし「AI、特に生成AIにより、[私たちは]オンデマンドでコンテンツを自動生成する能力を持っています」。
5. 成長の解放
デジタル技術の導入を通じたデジタル経済枠組み協定（DEFA）は、研究によれば、ASEAN10か国において包括的な成長の2兆ドル規模を解き放つ可能性があるとされています。
AMNCのセッションでは、「ASEANのデジタル繁栄の解放」、フィリピン情報通信技術省長官のIvan John E Uy氏が、ASEANの主な課題はデジタル化がサイロ化されてきたことだと述べました。
しかし現在、AIが協力と相互運用性を可能にしており、それが成長を実現するだろうと述べました。
「課題は……協働できること、つながること、そして異なるプラットフォームや異なる国々の間で情報を共有できることです。今日それが可能なのは、技術がそれを可能にしているからです。クラウドプラットフォームや人工知能は、各システムの独自性を理解すると同時に、アプリケーションの共通点を見いだしているのです」と同氏は述べました。
「私たちは今、共通の技術プラットフォームを活用して、より相互運用可能なシステムへと移行できます。」
しかし同時に、誰一人取り残さないようにする責任もあります。ヨハネスブルグ大学の経済学教授であるErika Kraemer Mbula氏は、「各国はAIにどこまで備えているか？」セッションでことを強調しました。
「インターネットと電力への広範なアクセスは、依然として不十分です。デジタル格差に対処しない限り、このAIの潮流の中で、多くの人々が取り残される可能性が非常に高いのです。」
責任あるAIに向けて
AIは業務効率と創造的能力を大幅に高めることができますが、その潜在能力を完全に実現するには、慎重で倫理的なアプローチが不可欠である、とリーダーたちは述べました。
生成AIには多くの誇大宣伝がありますが、産業分野における活用の大半はまだ初期段階にある、ということも忘れてはなりません。
フォーラムのAIガバナンス・アライアンスは、包摂的で倫理的かつ持続可能なAIの推進に取り組んでおり、コミュニティや産業に力を与え、ガバナンスを合理化し、技術的・社会的進歩を加速させる、実践的な影響に焦点を当てた取り組みを進めています。
6月、同アライアンスは「投資家のための責任あるAIプレイブック」を公表し、AIアプリケーションが誠実で、有益かつ無害であることを確保するための、強固なガバナンス枠組みと明確な責任あるAI（RAI）基準の必要性を強調しました。
