AIをめぐる3つの大きな懸念とその対処法

• 人工知能（AI）は、より多くの人々がその仕組みを理解し、その可能性を受け入れられるよう、民主化される必要がある。

• 急速に進歩するこの技術に適応できる、機動的なAI規制を整備する必要がある。

• 「信頼できるAI（Trustworthy AI）」に焦点を当てることは、イノベーションとAIガバナンスにとって有望なモデルを提供する。

人工知能（AI）は近年、広く注目を集めている。AIは未来へと導く戦略的技術と見なされている。しかし、学者、産業界のリーダー、政策立案者のいずれと対話しても、この技術の不確実性をめぐる懸念が高まっていることを私は感じている。

私の見たところ、これらの懸念は三つの観点に分類できる。

• 多くの人々はAIを十分に理解していないため、社会に大きな価値をもたらす強力な原動力ではなく、捉えどころのない雲のようなものと見なしがちである。

• AIが普及するにつれ、取り残されることを懸念する企業や個人もいる。

• 新しい技術にはよくあることだが、政策や規制が技術の進展に追いついていないにもかかわらず、AIの利用は増加している。

現時点でこうした懸念を人々が抱くのは無理もなく、私たちはそれに向き合う必要がある。向き合いさえすれば、AIについて慌てる必要はなく、社会はAIを受け入れることで恩恵を得られると私は考える。そこで、以下のとおりこれらの懸念に対処することを提案する。

1. AIを民主化すべきである

AIは平均的な人には理解するには複雑すぎるとして切り捨てるのではなく、社会の誰もがAIを利用できるようにすべきである。AIを理解するのは科学者や技術者だけであってはならない。適切な教育、コミュニケーション、協働を通じて、人々はAIが地域社会にもたらしうる潜在的価値を理解するようになるだろう。

2. AIでは誰も「取り残されない」

AIを民主化すべきである。つまり、その技術は社会全体に属し、社会全体に恩恵をもたらすべきである。また、AIの発展段階において私たちが今どこにいるのかについて、現実的に捉えるべきである。

私たちはAIにおいて多くの進歩を遂げてきた。しかし、AIを広大な海になぞらえるなら、私たちはまだ浜辺を歩いているにすぎない。私たちが成し遂げた成果の多くは、実のところ、AI自体が独力で知能を発揮する能力によるものではなく、膨大な量の（ラベル付けされた）データに基づいている。教師なし学習や転移学習を含む、より自然な形での学習はまだ初期段階にあり、AIの優位性の確立には遠い道のりがある。

この視点から見ると、社会はAIとともに長い旅路を歩み始めたばかりであり、私たちは皆ほぼ同じ出発点に立っている。AIにおける次なるブレークスルーを実現するためには、世界のコミュニティが参加し、オープンな協働と対話に取り組む必要がある。

2019年に最も多くのAI資金を獲得したのは機械学習プロジェクトであった

3. AIのガバナンスには機動的なアプローチを取るべきである

AIをどのように規制するかを検討している間にも、AIのイノベーションから恩恵を得ることはできる。例を挙げよう。フォード・モーターは1908年にModel T車を生産したが、米国がシートベルトの使用に関する正式な規制を定めるまでには60年を要した。この遅れによって、人々がこの交通手段から大きな恩恵を受けることが妨げられたわけではない。同時に、AIのような新技術から社会が持続可能な恩恵を享受できるよう規制が必要であり、それらを確立し実施するために、世界のコミュニティとして協力していく必要がある。

AIをめぐって人々が抱きうる前述の懸念に向き合うことで、「信頼できるAI」は社会に大きな恩恵をもたらすと私は考える。「信頼できるAI」の六つの次元、すなわち公平性、説明責任、価値との整合性、頑健性、再現性、説明可能性については、国際社会においてすでに合意が形成されている。公平性、説明責任、価値との整合性は私たちの社会的責任を体現するものであり、頑健性、再現性、説明可能性は私たちにとって大きな技術的課題を突きつけている。

「信頼できるAI」のイノベーションは短距離走ではなく、マラソンである。現状を維持する覚悟があり、オープンで包摂的、原則に基づき、協調的な姿勢でAIのイノベーションと規制を受け入れるならば、AIが生み出しうる価値は私たちの期待をはるかに超えるかもしれない。私は、知能経済の次世代は信頼の中で形成され、視点によって差別化されると信じている。