注：本記事は(2024年1月30日)に公開された(A Data-Agenda at Davos: Promoting the Promise of AI)を機械翻訳により公開したものです。

今週、スイスのダボスで開催される世界経済フォーラムの年次総会に向けて、ポリクライシスが永続化するという話は、差し迫った運命を描きました。これらの用語は、戦争や地政学、経済の不確実性、環境問題などに端を発する「連鎖する危機とつながる危機」とその持続性に言及して、今日の世界情勢を説明するために使用されています。確かに、今日の世界にはさまざまな困難や恐怖の例がありますが、ダボス会議の場では、新しいAIテクノロジーをソリューションの1つとして期待することもできました。

水曜日、Snowflakeはダボスで開催される世界経済フォーラム（WEF）最大の関連イベントであるスウェーデンランチに参加しました。幸いなことに、この「昼食」は朝食、昼食前のレセプション、昼食、ディスカッションパネル、ネットワーキングと続き、夕刻まで続きました。前提条件である平和と安全保障に基づいて、スウェーデンにおけるサステナビリティ、平等、イノベーションと包摂的な成長を促進する一日でした。  

3つのパネルはスウェーデンの国際開発協力・対外貿易担当大臣であるヨハン・フォルセルが紹介し、そのスピーチの最後で、より多くの協力を通じて危機に対するレジリエンスを強化すること、つまり商品、サービス、データフローの貿易障壁を取り除くことを呼びかけました。はい、データフローです。

平和、安全保障、ポリクライシスに関するパネルでは、今日の世界的な危機の多くの相互関連性について取り上げました。経済成長は安定を保つというのは常識かもしれませんが、汚染の生理的影響が予期せぬ犯罪などに影響を与えるとは思いもしませんでした。調べてみたら、実は大気汚染と凶悪犯罪の相関関係があるという研究があったんです。私たちの住む世界は複雑で、安全保障の定義と平和への道を見直す必要があります。この2つは鶏と卵のようなものです。どちらが先ですか？しかし、セキュリティに対するさまざまな脅威（国家安全保障、生態系の安全保障、人間の安全保障）に目を向けることが重要です。たとえば、気候変動は生態学的危機につながり、人間の安全保障の重要な要素である食糧不安や戦争につながる可能性があります。

2つ目のパネルは、食糧安全保障の例のように、これらの複数の側面の交点にある人間の安全保障に焦点を当てています。パネリストとして、教育を通じた子どものエンパワーメントに取り組むNPO法人のCEOが、人間の安全保障において教育が果たす役割について説明しました。繰り返しになりますが、これは複雑です。適切な栄養は、教育と経済発展の要件です。脳が未発達だと、そのポテンシャルを発揮できません。栄養がなければ、子どもは貧困から抜け出せないかもしれない。この相互接続性により、ソリューションを見つけることが困難になります。

しかし、希望はあります。忍耐、資本、リーダーシップの必要性に関する3回目のパネルでは、力の相互作用に再び焦点を当てました。平和と安全は、経済と投資に大きな影響を与えます。アントレプレナーシップと投資は安定性と回復力に貢献できますが、そのためにはリーダーシップと資本、つまり「忍耐強い資本」、つまり長期的な価値構築アプローチが必要です。そして皮肉なことに、このポリクライシスの時代には、投資家はAIイノベーションに見られるような混乱を求めています。Eureka! 

新しいAIツールは、複雑さを解消し、根気強い課題に対する新しいソリューションを見つけるのに役立ちます。たとえば、スウェーデン国際平和研究所（SIPRI）は、国連や民間企業と協力し、紛争現場での役割やリスクの把握に取り組んでいます。彼らが危機前の段階でどのように役立つか？危機そのものを防ぐために、早い段階でリスクを特定し、それに対して何かできるでしょうか？AIでこれらの質問に答えるには、データと、データ内のパターンを識別するツールとスキルが必要です。Snowflakeでも取り上げましたが、効果的かつ責任あるAIの鍵は堅牢なデータ基盤です

一方、年次総会のダボスの通りでは、AIもステージに上がりました。データは、年次総会のより大きなトピック、つまり、分断された世界でのセキュリティと協力の達成、新時代に向けた雇用と成長の創出、気候、自然、エネルギーに関する長期戦略の定義、そしてもちろん、AIそのものを経済と社会の推進力として有効化すること、そして2024年全体のテーマである将来と相互の信頼の再構築に取り組むのに役立ちます。

では、「信頼」について詳しく見ていきましょう。 信頼の定義（はい、調べました）とは、誰かまたは何かの信頼性、真実、能力を信じることです。私たちは「信念」に頼りたいのか？どうでしょうか。それが、データとデータコラボレーションです。データを活用することで、これらの問題の連関をより適切に把握し、それらがもたらす課題を緩和する方法を特定できます。データを利用して成果を測定、分析、実証することもできます。百聞は一見にしかず。

ちょっと待ってください。また、偽情報と誤情報に対するAIの可能性は、世界が直面する3つのリスクのうちの1つであることが特定されました。これは、信頼を可能にするが、それ 自体が 信頼 されているとは限らない、AIのパラドックスを示している可能性があります。

しかし、それはテクノロジーをあきらめる理由ではありません。冷戦時代に学んだように 私たちは「信頼しつつも検証する」ことができます 私たちは、バイアスを軽減するために、データの多様性を奨励し、実現する必要があります。モデルの仕組みと使用するソースの透明性を高める必要があります。情報源を求めることでジャーナリストや学者に説明責任を果たすのと同じように、AIシステムとそのユーザーにもそれが求められます。新しいテクノロジーや方法では、このアカウンタビリティが実現されるため、一部の人が主張しているように、AI開発にブレーキをかけるべきではありません。研究開発は、信頼の再構築に役立つガードレールとガバナンスを提供するツールを提供します。WEFのAIガバナンスアライアンスなどの組織は、「透明性と包括性を備えたAIシステムのグローバルな設計とリリースに責任を負っています」。 

最後に、私たちには、AIを適用し管理する方法において代理権があることを忘れてはなりません。AIシステムは従業員のようなものです。私たちは、ジョブを実行するためにそれを「雇用」することを決定し、パフォーマンスを監視および測定する必要があります。ポリクライシスやパーマクリシスといった用語を 私たちの集合的な語彙から外し コラボレーションやイノベーションの 永続的な約束に焦点を当てて 信頼を築くだけでなく 未来そのものを築きましょう