AIは、包摂的で代表性のあるデータに基づいて構築されなければなりません。そしてそれは、アクセスの確保から始まります。
データインフラの近代化は、AIを責任ある形かつ安全に拡張するために不可欠です。
包摂的なAIには、協働、ガバナンス、そして倫理的設計への長期的なコミットメントが求められます。
人工知能（AI）が世界経済を再編するなか、ひとつの真実がますます明らかになりつつあります。AIの力、公平さ、洞察の深さは、学習元となるデータによって決まるということです。現在、そのデータは不完全な実態しか映し出していません。ほぼ26億人がいまだオフラインである世界において、AIシステムを支えるデータセットは、人間の経験の多様性をまだ十分に反映していません。
言語を例にとりましょう。世界では7,000を超える言語が話されていますが、多くのAIチャットボットは、そのうち約100言語で学習されています。世界人口の20%未満が話す英語は、ウェブコンテンツの3分の2近くを占めており、Center for Democracy & Technologyによれば、大規模言語モデル（LLM）の主たる推進力であり続けています。これは単に包摂の問題ではなく、データの問題でもあります。デジタル化の水準にばらつきがあるため、多くの少数言語では構造化されたデジタルコンテンツが不足しており、AIシステムがそれらの言語から学習することが困難になっています。
このデータの問題は、単なる技術的な見落としにとどまらず、社会的なリスクでもあります。意図的な設計がなければ、AIは今後も世界の大きな層を排除し続け、既存の不平等を助長するとともに、過小評価されているコミュニティの豊かな視点を取りこぼすことになるでしょう。
このギャップを埋めるには、AIの構築方法を根本から転換する必要があります。それは、多様な言語環境に合わせて調整された多様なツールやモデルを開発することを意味します。JaisのようなLLMやFalconのようなオープンソースモデルは、英語以外を話す人々の文脈上のニュアンスを反映し、AI設計の中核に文化的な関連性をもたらす有望な例です。
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ますか。
AI卓越性センターは、各セクターのリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、経済や社会に及ぼす影響を理解する取り組みを支援しています。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、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共通の理解を築き、責任あるAIの革新と活用に向けて協力できるよう支援しています。
接続性は出発点にすぎない
包摂的なAIは、アクセスの確保から始まります。世界人口のおよそ3分の1は、いまだ信頼できるインターネット接続を利用できず、そのためこれらのコミュニティは、経済を動かすアルゴリズムから見えない存在になっています。世界の接続率は68%に達している一方で、、55億人がオンラインであり、5Gのカバー率は世界人口の51%に達していますが、格差は依然として深刻です。低所得国では、5Gの普及率はわずか4%にとどまっています。
このギャップの解消を支援するため、e&は、2026年までに中東、アフリカ、アジアの16カ国で、手頃な価格のネットワークアクセスを拡大するために60億ドル超を約束しています。しかし、包摂は接続だけでは終わりません。当社がIBMと共同で実施した最近の調査で示されたとおり、MENAのAIの優位性：先を行き、リードする機会において、堅牢なデータインフラを構築することは、オンラインになった人々がAIシステムの中で見られ、声を聞かれ、代表されるようにするための重要な次のステップです。
分断から連合型モデルへ
MENA地域は転換点にあります。各国政府は野心的なAI戦略を打ち出し、インフラに投資し、イノベーションのエコシステムを育んできました。AIの導入は加速していますが、デジタルインフラへの信頼は揺らいでいます。MENA地域のCEOの信頼度は、1年で82%から64%へと低下しました。
これは、サイロ化されたレガシーシステムから、拡張可能でAIに対応したデータアーキテクチャへと移行する緊急の必要性を示しています。例えば、連合型データモデルは、プライバシーや所有権を損なうことなく、組織が国境を越えて知見を共有できるようにするため、有望な道筋を提供します。こうしたモデルの成功には、意図的な設計が不可欠です。相互運用性、文化的配慮、さまざまな現地規制への適合は、当初からアーキテクチャに組み込まれなければなりません。
信頼は前提ではなく、設計されるもの
当社の調査では、データプライバシー（48%）と規制遵守（43%）が、MENA地域のCEOにとって生成AI導入の最大の障壁であることも明らかになりました。これらは抽象的な懸念ではありません。AIが公共サービス、金融、医療、教育にますます深く組み込まれるなか、信頼がすべてを左右します。規制の断片化、時代遅れのガバナンス構造、そして深刻化するサイバーセキュリティの脅威は、進展を遅らせ、公衆の信頼を損なう恐れがあります。
だからこそ、責任あるAIは後付けの配慮ではなく、初日からシステムに組み込まれなければなりません。国家のデータ資産を管理、保護し、倫理的に統治する能力は、今や戦略的な必須事項です。適応型ガバナンスの枠組み、リアルタイムの監視と監査、そして人材育成が極めて重要です。また、場合によっては、各国が重要なデータインフラ、AIモデル、意思決定プロセスに対して、国の価値観、規制、長期的な戦略的利益に沿った現地での管理を確保するため、デジタル主権をより強く追求することもあるでしょう。
主権型モデル、地域的なパートナーシップ、適応型ガバナンスのいずれを通じてであれ、目指すところは同じです。それは、設計段階から信頼でき、倫理的で、包摂的なAIシステムを実現することです。
戦略的な官民パートナーシップの力
包摂的なAIは、単独のアクターだけでは構築できません。AIの包摂に関する意味のある進展は、協力的なエコシステムからのみ生まれ、責任あるイノベーションを拡大するうえで官民パートナーシップが不可欠です。世界経済フォーラムのEDISON Allianceとの提携により、当社は影響力を迅速に拡大することができました。e&単独で、強化された接続性とデジタル金融ツールを通じて3,000万人以上の人々に力を与え、影響力に関する公約を1年前倒しで上回りました。
人々をオンラインにつなぎ、デジタル経済に参加できるようにすることは、結果として、未来を形作るデータセットやシステムに彼らが確実に含まれることにつながります。人々がつながり、数えられ、文脈に応じて適切に表現されるとき、その後に続くAIシステムは本質的により公平で効果的なものになるのです。
データ基盤への投資は避けられない
データアーキテクチャの近代化は、今やMENA地域のCEOにとって、生成AIそのものよりも優先度の高い課題となっています。AIの力は、アクセスできるデータの質に左右されるからです。質の低い、断片化した、不完全な、あるいは偏ったデータは、誤った洞察や信頼性の低い自動化をもたらすだけでなく、不平等を広げ、リスクを高めます。
同地域のCEOは、その緊急性を認識しています。MENA地域のリーダーのおよそ46%が、今後3年間において、データファブリックやデータメッシュのようなデータアーキテクチャの近代化を、重要な推進要因として挙げています。しかし、投資だけでは十分ではありません。組織は、データ戦略を日常の業務プロセスに組み込み、部門横断的な協働を構築し、透明性と説明責任を重んじる企業文化を育む必要があります。
以下は、PwCによれば、ガバナンスに支えられた全社的に統一されたデータ戦略は、AIを大規模に展開するための鍵です。また、それは異なる法域にまたがる新たなコンプライアンス基準に適応する柔軟性ももたらします。
包摂的なAIは意図的に推進されなければならない
未来は、包摂的なテクノロジーの基盤に早期かつ賢明に投資する者によって定義されるでしょう。それは、接続されている人々だけでなく、周縁にいる人々をも積極的に包含するシステムを設計することを意味します。約26億人が依然としてオフラインにあり、その声は届かず、その経験は見えず、その視点は明日のテクノロジーを形作るデータから抜け落ちています。
未来を見据えるなら、私たちは皆、AIをどう導入できるかだけでなく、次のことも問う責任を共有しています。私たちのAIは、誰の現実を映しているのか。
AIが真に全人類に奉仕するものであるならば、その構築方法を慎重に検討し、当初からその中核システムに包摂性を明示的に組み込まなければなりません。
