研究によると、社会的に疎外されたグループは、自動化による失業や職の喪失の影響を特に受けやすいことが示されています。
こうした十分に代表されていないグループに対するAI教育とスキルアップという根本的な課題に取り組む必要があります。
公共部門と民間部門の関係者が協力し、すべての人にとって公平な未来を確保することができます。
近年の生成AI（人工知能）の発展により、ヘルスケアからマーケティングまで、幅広い業界でAIの導入が急増しています。しかしそれに伴い、AIツールが既に社会的に疎外されたグループに対して、次のような形で差別的な害を及ぼしていることを示す十分な証拠があります。無意識の偏見がアルゴリズムに含まれていることや、データセットにおいて代表性が欠けていることです。また、AIは雇用や労働に対してさまざまな潜在的影響を及ぼしており、社会的に疎外されたグループは自動化による失業や職の喪失の影響を受けやすくなっています。
世界経済フォーラムの『Future of Jobs Report 2023（2023年版 仕事の未来レポート）』によると、労働者の中核的なスキルの44%が変化する見込みであることが示されており、同時に機械が担う業務も増加すると見込まれています。生成AIについては、最近の研究で、OpenAIは、米国の労働人口のおよそ80%が、GPT（Generative Pre-trained Transformer：人間のような文章を生成できる言語モデル）の影響を何らかの形で受ける業務を持ち、労働者の約19%は業務の大きな部分が影響を受けると結論づけています。
また研究では、AIが雇用や労働に与える影響は、女性、人種的マイノリティ、先住民、低所得層に対して、より否定的な結果をもたらす可能性が高いことも示されています。スタンフォード大学デジタル経済研究所所長のエリック・ブリニョルフソン氏は、次のように指摘しています。AIによる自動化は生産性と富を高め得る一方で、その恩恵は、容易に技術に置き換えられない資源、すなわち独自の資産、才能、スキルを持つ人々に不均衡に及びます。既に不利な立場にある地域社会では、AIに関するリテラシーの低さから、疎外が拡大する悪循環が生じる可能性があります。
倫理的なAIとは、将来に備え、包摂的なAI教育と研修を行うことも意味します。
幸福と疎外の交差点には、いくつかの要因があり、その中でも教育と知識は、雇用や事業機会へのアクセスを改善するための重要な前提条件です。
AIによって自動化・補完される業務が急速に増加するにつれ、雇用や事業機会は必然的に変化し、AI技術を活用する能力が重要な資格となります。しかし、現在の教育・研修制度は、この変革の過程にすべての人を備えさせるには不十分です。
資源の乏しいグループは、直接的または間接的に排除され、疎外される可能性が高くなります。例えば、疎外された地域社会の子どもたちは、先端技術やAI教育の機会へのアクセスが少ないのです。より裕福な同級生がiPadやノートパソコンを持ち、コーディングゲームを始め、AIの基礎を学んでいる一方で、こうした子どもたちは、最新の技術やカリキュラムに同程度に触れる機会を通常持っていません。
したがって、AIの倫理的な利用には、AIの社会的影響を理解し、データの公正な利用を活用することだけでなく、次のような教育・研修の機会を確保することも含まれます。それは誰もが利用しやすく、公正で、多様であることです。AIの急速な進歩と並行して、教育制度もこの変革に対応し、将来に備えた包摂的なカリキュラムを確保しなければなりません。
AIの倫理的な利用には、AIの社会的影響を理解し、データの公正な利用を活用することだけでなく、次のような教育・研修の機会を確保することも含まれます。それは誰もが利用しやすく、公正で、多様であることです。
公的に利用可能な教育・研修は、国家のAIアジェンダに盛り込まれなければならない
国家のAI戦略には、再教育と労働力の準備に関する項目が含まれていますが、公教育制度を重視しなければなりません。公的なAIリテラシーの向上を重点的に取り上げるべきであり、公教育制度の強化と公立学校教員のスキルアップに資金を充てるべきです。
教育当局は、学校、教員、地域社会と協力し、AIの基礎とデジタルリテラシーを中核的なカリキュラムの一部とするための実践的なガイドラインと具体的な計画を策定すべきです。また、AIの基礎、デジタルリテラシー、批判的思考、イノベーションについて、中等教育や初等教育の段階など、早い時期から生徒に導入することも有益です。教育の段階で、中等教育や初等教育の段階などから、AIの基礎、デジタルリテラシー、批判的思考、イノベーションを生徒に導入することも有益です。
AI教育を教育課程に組み込む方法の例をいくつか紹介します。
エジプトは、国内各地の高校でパイロットプログラムを展開している中で、生徒にAIを教えている。正規の教育や研修を通じてAIの基礎を生徒に触れさせることが、将来に備えた労働力の基盤になるという考えに基づいています。
米国国立科学財団には、農村部の生徒をAIに関わらせ、革新的なコンピューティング分野のキャリアへの道筋を開発するプログラムがあります。
ドイツの見習い制度は、国家的に認定された技能基準と並行して、技術・理論教育を行うものです。子どもの教育の過程では、複数の段階で実践的な研修が提供されています。
柔軟な学習経路として、職業技術教育・訓練（TVET）を、AIに関する正規教育の重要な代替手段として組み込むことができます。
世界経済フォーラムは、テクノロジーの責任ある利用をどのように確保しているのでしょうか。
包摂的な教育体験の重要性
公平で包摂的なAIを実現するには、このテクノロジーと関わるすべての人が、これを理解し、効果的に協働すること、そしてその利用がもたらす機会とリスクを認識することが不可欠です。学習者がどの教育経路をたどるかにかかわらず、包摂的で個々に合わせた学習体験は、知識の習得を向上させ、中途退学を防ぐうえで極めて重要です。これには、AI教育の文脈とコンテンツの提供方法における配慮も含まれます。例えば次のとおりです。
体験は、障害のある人、読み書き能力の低い人、高齢者など、正規の教育に障壁を抱える人々が研修を受けやすいよう設計されるべきです。
政府と機関は、コンピューターやインターネットへのアクセス、育児支援、経済的支援など、不利な立場にあるグループがAI教育を受ける際の資源面の障壁を認識すべきです。
学習者の社会的・文化的背景の違いを理解し、多様な視点をコンテンツに取り入れ、学習者が自分と重ね合わせられる事例やケーススタディを用いることが重要です。これに対処する一つの方法は、ジェンダー、人種、文化、民族、性的指向、宗教、年齢などに関する、さまざまな経験や視点を反映した事例、ケーススタディ、アイデアを用いることです。
AIによってより豊かで生産性の高い未来が訪れることを期待していますが、誰もがその恩恵を享受するための十分な知識とスキルを身につけるには、まだ長い道のりがあります。AIの発展に伴い、より公平な未来への道を開く、包摂的で将来に備えた教育システムに向けて行動すべき時です。
