新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックとその余波の中で、往々にして理論的枠組みを通じて語られてきた人工知能（AI）の時代が到来したことが一層明らかになった。そしてそれに伴う変化は広範に及んでいる。

まさにダーウィンの理論そのものが現実のものとなったのだ。生き延びるためのメカニズムとして、世界はオンライン化が進み、人間の能力を強化するインテリジェント（知能）技術が導入された。パンデミックのような極端な状況下でこうした転換に対する抵抗は無駄であることは自明である。

目を見張る変化

こうした変化の幅の広がりには目を見張るものがある。

AIの変革をもたらす性質とその可能性は、それだけでも講演を行うに値する。医療、気候変動、災害予測などの分野において、実例と可能性の両方が存在する。

医療分野でのAIは個別化医療を可能にし、創薬を加速し、診断を改善する。気候科学ではAIモデルが複雑なデータを分析し、理解の深化と予測の改善を可能にする。災害管理では、AIによる早期警報と対応の最適化の恩恵を受ける。

この他にも、AIは従来の障壁を乗り越えるきっかけにもなる。

例えば、金融分野でのAIソリューションは、十分なサービスを受けていない人々に銀行サービスを提供して金融包摂を促進する。

医療分野では、AI主導のテクノロジーが、特に医療インフラが限られた遠隔地でのアクセシビリティを向上させる。

教育分野では、AIがオンライン学習プラットフォーム、個別化された教育体験と適応ツールを促進し、世界規模で質の高い教育へのアクセスの民主化を図っている。

若者のエンパワーメントがAIの教育・訓練プログラムを通じて促進され、若い世代がデジタル経済に関連するスキルを身につけることができる。

AIが教育、雇用、そして起業の機会均等に寄与するにつれ、ジェンダー包摂が促進される。可能性は計り知れない。

南アフリカへの影響

しかし、私たちが置かれた状況に及ぼすAIの実際の影響と想像上の影響はどのようなものだろうか。

南アフリカが景気低迷に対処し続ける中――景気低迷はパンデミックの影響が生じるずっと前から続いていることに注意しなければならないが――私たちもまた適応しなければならない。

もちろん、成長率や失業率はこの低迷の指標としてよく用いられるが、事態はそれ以上に深刻だ。成長率は1%を大きく下回り、低迷は当分続くと予測されている。失業率は30%を超え、若者の失業率は右肩上がりである。

2022年に実施された国勢調査の結果が数カ月前に発表され、家庭の30%と個人の31%が全体のデータ標本に含まれていないという過少集計の問題はあるにせよ、南アフリカの発展の軌跡についてさらなる知見が得られた。

統計の数字が示すように、知識のギャップがあるのは明らかである。5歳以上のほぼ3人に1人にあたる31.8%が何らかの教育機関に通っている。

全国的には、これらの個人の86.8%が初等・中等学校に通学し、さらに5.8%が高等教育機関に進学していた。専門学校への進学者はわずか2.1%であった。高等教育への進学率が大幅に低いことは懸念材料である。

つい先週、フォルクスワーゲンやアルセロール・ミタルなどの企業が南アフリカ政府に対して明確な警告を発していることを知った。

経済成長に関するインベステックの最近の概要報告によると、南アフリカの後れが目立っている原因は、知識、イノベーション、研究開発への投資不足であるという。興味深いことに、これらはまさにAI時代に重要な指標である。

これは単に生き延びるためのメカニズムであってはならず、むしろきっかけとなるべきものであり、私たちはより強くなって立ち上がらなければならない。

今晩、当面のトピックを振り返りながら、私は「危険」という概念そのものについて考えた。もちろん、現在のテクノロジーの波に関連するこの言葉は、クラウス・シュワブによって展開された。シュワブが警鐘を鳴らすように、私たちは将来性と危険性のバランスを取らなければならない。そして、工学の訓練を受けた人間として、私たちは可能性を最大化しながら危険を最小化しなければならない。

これは多目的な最適化であるため、将来性と危険性をどれだけ天秤にかけるかを決める人間の判断が必要である。これはいずれもいわゆるパレートフロンティアとよばれるものの中にある。もちろん、危険性と聞いてすぐに理解するのは、AIシステムが悪用される可能性である。

後れを取ることの危険性

しかし、AIをまったく導入しないことの危険性はどうだろうか。

経済の停滞に直面し、貧困や格差が拡大している南アフリカのような国では、人工知能の進歩についていけない危険性は深刻である。

今年はAIのまったく新しい波が押し寄せ、それに伴って新たな機会がもたらされた。この波を理解するには、AIとは何かを理解することが不可欠だ。

AIとは、本質的に機械を知的なものにする技法である。コンピューターは従来、何をするか、どのように反応すべきかを人間からの指示に頼っていたが、AIは機械が学習し、自ら意思決定できることを意味する。AIの背後にある基本的な考え方は、私たち人間が持っている意思決定能力の一部をコンピューターに与えられるか否かを確かめることである。

AIは、予測マシン、クラスタリングマシン、そして生成マシンの3種類に大きく分けられる。人工ニューラルネットワーク（ANN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの予測マシンは、将来の結果を予測したり、過去のデータから予測を立てたりするように設計されている。

k-Meansのようなクラスタリングマシンは、特定の特徴を基に類似のデータポイントをグループ化し、ひいては人間がすぐには分からないようなデータ内のパターンを特定するために使用される。

ここ数カ月で急激に台頭してきたChatGPTや敵対的生成ネットワーク（GAN）などの生成マシンは、既存のデータからパターンを学習するアルゴリズムに基づいて、画像、テキスト、さらには音楽に至るまで、人間が作成したコンテンツと類似した新たなコンテンツを作成できる。これはテキスト生成にとどまらない。例えば、合成データは、実世界データの一部の構造的・統計的特性を再現するアルゴリズムによって作成される。

それは、データ不足、プライバシー、バイアスの問題などの課題に対処し、データの品質、セキュリティ、倫理的な影響に関する懸念を提起できる。

AIが進展する中で、テクノロジーの仕組みを理解することが重要である。この技術は、今後5年間でさらに急速に普及するだろう。

経済協力開発機構（OECD）の興味深い報告書によれば、「AIによる強化は、意思決定、マルチタスク、問題解決能力を向上させることで人間の潜在能力を増強できる一方、自立性の低下、批判的思考力の低下、特定のスキルを喪失するおそれといったリスクももたらす」。この記述はさまざまな解釈が可能である。

AIにより、産業全般にわたる効率化、パーソナライズされた体験、高度な医療診断、グローバルな課題に対する革新的な解決策が期待できる。一方、経済的不平等につながる失業、社会的格差を長期化させるAIシステムのバイアス、セキュリティとプライバシーの課題、不透明な意思決定プロセスに起因する倫理的検討事項、社会的孤立とテクノロジーへの依存の可能性、新兵器の蔓延といった懸念も提起する。

AIの利点と潜在的な悪影響の緩和の間で適切なバランスを取ることが、AIの統合に不可欠である。

特に経済成長、貧困撲滅、社会的不平等と関連して従来の発展段階を飛び越えたり、迂回したりする手段としてAIを活用することには議論がある。

前進

近年、南アフリカはAIの導入で大きな進展を遂げている。

第四次産業革命（4IR）委員会は、南アフリカ国民に対するAI教育、国立AI研究所の設立、AIを活用した南アフリカの再工業化、データ研究所の設立、AI導入に対するインセンティブの提供、AIインフラの構築、議員に対するAI教育、実装能力の開発という8つの提言を行ったが、これらはAIの文脈で捉えることができる。南アフリカは4IRの過程において一定の前進を遂げ、さまざまな分野で顕著な成果を上げた。

インフラ整備の面では、南アフリカはブロードバンド接続、データセンター、ハイパフォーマンス・コンピューティング施設などの重要インフラに投資している。

スキル開発については、若者雇用・スキル開発イニシアチブや国立職人育成機関などのイニシアチブが、4IRの労働力に必要なスキル開発に重点を置いている。

イノベーションと起業家支援についてはイノベーション・エコシステムを発展させ、4IRによるソリューションを開発するスタートアップや中小企業を支援している。南アフリカは、ヨハネスブルグ大学とツワネ工科大学が共同で運営する国立AI研究所を設立した。

急成長するテック・スタートアップ・シーンと、AIに特化した研究機関の増加により、南アフリカは変革をもたらすAIの力を活用し始めた。

医療から農業、金融、教育に至るまで、AIの応用はすでに影響を及ぼしつつあり、プロセスの効率化と意思決定の改善が期待されている。

社会的正義

しかし、複雑な問題が増えている。

南アフリカは、根強くはびこる不公平や不平等を認識しなければならない。社会的正義は、この国の市民が置き去りにされることなくあらゆる面で進歩するようにし、AIがもたらす莫大な恩恵を享受できるようにすることを求めている。

必要なのは、とりわけ経済成長が停滞している国において責任を持ってAIを活用し、あらゆる悪影響に対抗することである。

確かに、AIは南アフリカの経済成長を促進する可能性を秘めている。反復作業の自動化によりAIはさまざまな産業の生産性を向上させ、コスト削減と競争力の改善につなげることができる。

さらに、AIソリューションの開発と導入は、AI開発、データサイエンス、AI倫理などの分野で雇用を創出し、スキルを持った雇用機会の新たな波を起こすことができる。

私たちの教育制度は、機敏性、対応力、技術的能力、好奇心などの新たなスキルがカリキュラムに組み込まれた雇用市場のこうした潮流に対応する準備を整えなければならない。

これからの卒業生には、新たな波に伴う激動に適応し、自信を持ってこの波に乗れるようにする新しいスキルの波が必要なのだ。これは労働者にも当てはまり、労働者は業務の大きな変化を目の当たりにし、新たな形態や種類のリスキリングが必要となる可能性がある。

南アフリカは、教育への投資がもたらす公共の利益を認識し、変革をもたらす力としての包摂的な教育を優先しなければならない。STEM教育、とりわけ十分なサービスを受けていないコミュニティーにおけるSTEM教育は非常に重要であり、同時に人文科学や芸術に対して同等の価値を確保する必要がある。

AI教育を提供することが将来の雇用市場に向けて個人をエンパワーし、経済格差を是正する。

経済的機会を増やし、研究インフラに投資し、AI教育を推進し、支援エコシステムを構築し、ディアスポラを活用した知識移転を通じて、AI人材の頭脳流出に対処することも不可欠である。

私たちの政策もまた、こうした進歩のみならず、倫理的なアプローチにも言及する形で見直す必要がある。

AIは効率性と生産性を向上させる新技術を可能にする一方で、国家間や国家内の不平等を拡大させるおそれもある。私たちの政策や戦略は、こうした可能性に言及し、AIの発展と持続可能性を妨げるおそれのある透明性、説明責任、安全性、倫理基準のギャップがなくなるようにする必要がある。

必要なのは、政策を調和、包摂性、ベストプラクティスに基づいたものにするための地域内での協力である。

さらに、アフリカのAI交流とイノベーションを促進し、市場を創出するために、オープンデータを可能にする環境を整備する必要がある。これには、AIデータを公共財として確立し、参入障壁を減らしてAIイノベーションを促進するために公共部門のオープンデータを推進することが含まれる。

次に、AIへの投資拡大も必要である。

そのためには、AIの局所的な応用に重点を絞ったAIセンターに重点を置く必要がある。研究者や教授の集約を促進するために施設に堅実に投資したり、研究に支出したりすることは、AI主導の経済を生み出す上で極めて重要である。

さらに、既存の経済・社会インフラと統合するAI専用のインフラを構築する必要もある。

エネルギーの生産と供給、水インフラや医療と教育インフラの拡張と改善を視野に入れ、首尾一貫した包括的なインフラ・ネットワークを構築する必要がある。

医療の質の向上、農業の強化、教育体験の個別化など、AIを活用して社会的課題に対処する必要がある。チャットボットやアナリティクスを連携することで、リアルタイムでの学生支援や並外れた学習支援を実現できる。

倫理的枠組み

これらは、私たちにできる具体的な措置のごく一部にすぎない。しかし、重要なことは、私たちが単に前進するだけではいけないことだ。

人間工学センター（the Centre for Humane Technology）共同設立者でエグゼクティブ・ディレクターであるトリスタン・ハリス氏は、AI開発において倫理的枠組みを考慮しなければ、「デジタル・フランケンシュタイン」を生み出すおそれがあると警告している。

変わりゆく状況に対応するために、厳格な政策の策定が求められている。より良いイノベーションの成果を実現するためには、政策立案と研究の間のギャップを埋める必要があると指摘されてきた。この転換の重要な側面は倫理的なAIである。

AIが私たちの社会により深く統合されるようになるにつれて、倫理的に考慮すべき点が増えている。

これと関連して、プライバシーとサイバーセキュリティに関する懸念があり、これはAIの能力が向上するにつれてますます厄介になっていくだろう。こうした懸念に対処するためには、新たな保護措置や技術が必要となる。

すでに顕在化したものであれ、顕在化しつつあるものであれ、このバランスを取るためには課題を理解しなければならない。

責任を持ってAI技術を倫理的に開発及び導入するためには、AIシステムと人間の監視の間の連携を収斂させる必要がある。

多くのAIシステムは偏りのあるデータに基づいて訓練されており、差別的な結果を生んでいる。

AIアルゴリズムのバイアスに対処し、公平性を確保することは、現在進行中の課題である。私たちは、これらのシステムを包摂的で公平な構造とシステムに基づいたものにしなければならない。

確かに、公共の安全とAIの倫理的利用を確保するためにイノベーションと規制の適切なバランスを見つけることは、絶え間なく続く闘いである。これに関連して、AI技術の変わりゆく状況に適応できるガバナンス構造を構築する必要がある。

AIシステムの公平性、透明性、説明責任を確保することは非常に重要になる。

AIやロボットによる作業の自動化が特定の仕事を代替し、失業や経済的不平等をもたらすおそれがある。私たちは、労働者がこうした変化に適応し、対応できるよう備えなければならない。

最終的に、AIのガバナンスがセキュリティ上の懸念を考慮し、説明責任を確保し、規制・監督機関の指導を受けなければならない。

AIで進歩を遂げようとするならば、それを導く構造やシステムによりそうしなければならない。

私たちは、社会的正義により私たちのアジェンダを下支えしつつ、発展を追求する中で研究を助成、促進するために、学際的・多部門的なパートナーシップを積極的に推進する必要に迫られている。

ダーウィンの思想に立ち返れば、私たちはもちろん適応しなければならないが、知識を持って適応しなければならない。ダーウィンはこうも言っている。「無知は知識より自信を生むことが多い。あれこれの問題が科学によって解決されることはないだろうと断言するのは、知識が多い者ではなく知識が少ない者である」。

知識の力、イノベーションの力、研究開発の力、科学の力を示すのは、まさにこの時代だ。

南アフリカは、AIの力を活用してその経済と社会を前向きに変革する機会を迎え、その岐路に立っている。

これを実現するために、同国は教育に投資し、包摂性を推進し、強固な倫理的枠組みを構築しなければならない。

そうすることで南アフリカは真の潜在能力を解き放ち、AIが主導するイノベーションのアフリカ大陸におけるリーダーになることができる。

より明るい未来への約束は先延ばしにされた夢ではない。南アフリカが衰退する必要はないのだ。

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この記事は2023年12月6日にマプングブエ戦略的内省研究所が主催した第11回マプングブエ年次講演会の内容を編集したもので、最初にDaily Maverickに掲載されたものです。Daily Maverickウェブサイトに掲載された記事はこちらからご覧ください。