AI導入は急増している一方、信頼は依然として不安定で、自社内でAIが責任を持って運用されていると考えるビジネスリーダーは62%にとどまります。
世界的なAIの信頼不足に対処するには、官民連携（PPP）によってのみ提供可能な、協調的な解決策が必要です。
官民連携は、政府の正統性、産業の能力、市民による監視を組み合わせ、「信頼」を測定可能な管理、監査、AIに関する救済措置へと転換させます。
企業における人工知能（AI）の導入は、前例のない 115% 2023年から2024年にかけて急増しましたが、信頼は依然として不安定で、わずか 62%のビジネスリーダーと52%の従業員が 自社内でAIが責任を持って運用されていると考えています。
この信頼不足の拡大は、単一の主体では提供できない協調的な解決策を緊急に必要としています。官民連携は、政府の正統性、産業の能力、市民による監視を組み合わせ、「信頼」を測定可能な管理、監査、救済措置へと転換させます。
計算は厳しいものです。信頼できるAIガバナンスがなければ、世界経済は成長だけでなく、推定4.8兆ドルに上る、2033年までの未実現の経済的上振れ分を失うことになります。その損失は、主に、AIにアクセスできる国・地域・コミュニティと、できないものとの間で拡大するデジタル格差によるものです。
AIの世界的な発展を妨げる不信感
あらゆる分野で、不信感がAIの発展を明らかに妨げてきました。企業内でさえ、KPMGの調査では、35%の意思決定者しか、自社の業務でAIと分析を信頼していないことがわかりました。まさにここで官民連携が、標準、透明性、監査、説明責任を共同で設計し、導入が「初期設定で安全」なものとなるようにします。
こうした信頼のギャップは、機会の損失につながります。プロジェクトは棚上げされ、効率化は実現されず、イノベーションは見過ごされています。最近のMITの研究によると、95%のAIパイロットが失敗しており、期待をはるかに下回っています。その原因は、モデル出力の不正確さ、セキュリティ上の懸念、そして効果的でない変革管理です。
世界貿易機関の研究によると、AIの普遍的な導入により、2040年までに世界貿易をさらに 14パーセントポイント押し上げられる可能性があります。これは現在の断片化されたアプローチの下で可能な水準の2倍です。簡単に言えば、AIツールが世界中で信頼され利用されるほど、皆がより多くの恩恵を受けます。
しかしながら、国際通貨基金（IMF）の分析は、憂慮すべき傾向を明らかにしています。現在、富裕国は途上国の2倍の生産性向上の恩恵をAIから得ており、世界的な経済格差を縮小するどころか拡大させています。
多国間融資、各国の規制当局、産業コンソーシアムを組み合わせた、的を絞った官民連携は、能力、データへのアクセス、スキルをグローバル・サウスに普及させる最も迅速な仕組みであり、IMFが指摘する生産性格差の縮小につながります。
AIにおける信頼不足の、まさにその理由――すなわち、偏り、プライバシー、セキュリティ、安全性、説明責任への懸念――は、技術、社会、規制の各領域にまたがっています。官民連携は、公共の安全策と民間のイノベーションを結びつけ、学術界や非政府組織を巻き込んで、現実世界への影響を検証させます。
これらの関係者が協調して取り組むとき、その結びついた信頼性は、確かな信頼に値するシステムを生み出します。例えば、エストニアの99%のオンライン納税申告と、EUをリードする徴収効率は、信頼がデジタル化の普及をどのように促すかを示しています。
官民連携がAIの信頼を実践に移す方法
CEOの四分の三（75%）は、信頼できるAIには効果的なガバナンスが必要だと認識している一方、39%しか適切な枠組みを整備していると報告していません。リーダーは、政策を管理へ、管理を証拠へ、証拠をインセンティブへと転換する、再現可能な体系が必要です。
TrustworthyAI Indexの評価手法は、次の既存の枠組みに基づいており、経済協力開発機構（OECD）AI原則、スタンフォード大学人間中心AI研究所（HAI）のベンチマークおよび米国国立標準技術研究所（NIST）のリスク管理フレームワーク（RMF）標準――の分析によると、主要モデルのうち20%のみが、模範的な透明性と説明責任の基準を満たしていることが明らかになりました。
政府も追いついてきています。政策立案にAIを活用した国は30%にすぎず、原則と事業部門での実行との間のつながりが欠けていることを示しています。このギャップは態度の問題ではなく、構造的なものです。マイクロソフトのCEOサティア・ナデラは、ダボスで開催された世界経済フォーラム年次総会2024で次のように述べました。「世界はもう、安全性、公平性、信頼について十分に検討されていないものを容認しないと思います。」
官民連携は、原則を分野別のプロトコルに転換し、認証、監査、インシデント報告を通じて保証を構築し、堅牢で公平なモデルのための責任あるデータ共有を可能にすることで、信頼を実践に移します。官民連携は、明確な責任者と成果物を伴う3つの手段を通じて実行されます。
ガバナンス（公共主導）：リスク階層化、調達条項、モデル登録、規制サンドボックス
その効果：民主的な権限と技術的実現可能性を統合し、政策から実行までのギャップを解消します。保証（共同）：第三者によるテストラボ、認証・監査、インシデント報告、市場投入後のモニタリング
その効果：信頼を主張から証拠へと転換し、規制当局による承認と国境を越えた比較可能性を可能にします。包摂とデータ（共同・市民）： 安全なデータ共有のためのデータトラストとプライバシー強化技術、影響の大きい分野・地域を対象とした人材育成およびアクセス・プログラム
その効果：規模と責任のバランスを取り、公平な価値分配を組み込みます。
AIに関するパートナーシップ（PAI）は、例えば、129の技術企業、メディア組織、市民社会を招集し、具体的なAIガバナンスの枠組みを確立しています。その合成メディアに関する責任あるプラクティスは、来歴の規範を定めており、Adobe、BBC、OpenAI、TikTok、WITNESSを含む組織によって支持されています。
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、急速に進化する人工知能と、経済や社会へのその影響を理解するために、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ます。
信頼できる場と共同イニシアチブを通じて、センターはパートナーが共通理解を構築し、AIのイノベーションと利用に対する責任あるアプローチに共に取り組めるようにします。
一方、PAIの安全な基盤モデルの導入に関するガイダンスおよびAIインシデント・データベースは、共有のリスク基盤を提供し、原則を検証可能な実践へと転換することで官民連携を補完しています。
デジタル格差の解消による経済的恩恵
4.8兆ドルの上振れ分は、信頼がデジタル格差を解消したときにのみ実現します。こうした点について、国連事務総長のアントニオ・グテーレス氏は、国連安全保障理事会で次のように主張しました。政府は、リスク管理の枠組みについて技術企業と緊急に協力しなければならず、同時に、途上国がAIの変革的な可能性を確実に享受できるよう、アクセスを体系的に拡大する必要がある、と。
G20は、相互運用可能なガバナンス、安全性の保証、包摂的なデジタル基盤を既に求めています。官民連携はその実現手段であり、国境を越えて標準、監査、導入を整合させるものです。
12か月以内に、すべてのG20加盟国は次を行うべきです：
信頼できるAIに関する国家の官民タスクフォースを設置する
共通の保証の基準（独立監査、インシデント報告、来歴の確認）を採用する
産業界の共同出資により、影響の大きい労働者を対象としたAI配当の試行を行う
このAIロードマップに従うことは、持続可能な開発目標SDG 9（産業、イノベーション、インフラ）およびSDG 16（平和、正義、強固な制度）の推進につながり、原則を成長へと転換します。迅速かつ公平に。機会は4.8兆ドルです。道筋は明確であり、今や実行は共同で行わなければなりません。
