私たちの生活方法の重要な側面を変革し、企業、政府、その他の組織の運営をサポートする人工知能の長期的な可能性を把握するのは困難です。しかし現在でも、既存の実証済みの AI アプリケーションには、世界中の経済や社会に価値を生み出す可能性があります。
実際、人工知能は、予測医療、適応教育、最適化された危機対応などのイノベーションを通じて、社会のあらゆるレベルで生活の質の向上に貢献してきました。たとえば、英国の国民保健サービスは、全国的な新型コロナウイルス感染症胸部画像データベースを確立しました。このデータベースには、新型コロナウイルス感染症の検査と治療法の開発をサポートする胸部 X 線、CT スキャン、MRI 画像の共有ライブラリが含まれています。その他のさまざまな健康状態、AI テクノロジーの状況。
さらに、企業はすでに、製造における自律型ロボティクスの利用、AIで最適化されたサプライチェーン、自動運転車によるスマートな貨物輸送ルートなどの取り組みを通じて、生産性と業務効率の向上を実感しています。たとえば、多くの物流会社は、倉庫業務を最適化するために AI を活用した仕分けロボットを使用しています。政府は、サービスをパーソナライズし、プロセスを自動化することで AI の力を活用することもできます。シンガポールの「Ask Jamie」は、国民や企業が AI チャットと音声を通じて約 70 の政府機関にわたる政府サービスを利用できるよう支援する仮想アシスタントです。
しかし政府は、専門人材の不足、AI 研究とイノベーションへの限られた投資、倫理的、安全、透明性のある人間中心の方法で AI がすべての分野で使用されるようにする取り組みなど、多くの障害に直面しています。多くの場合、規制が明確ではないため、AI のユースケースを採用したり、AI の価値を獲得したりすることが妨げられる可能性があります。実際、AI のユースケースを開発および導入する際、政府は、急速に変化するプライバシー環境や、AI テクノロジーがさらす可能性のあるセキュリティ リスクや倫理的な落とし穴を積極的に検討し、対処する必要があります。
以下では、ある国における AI の潜在的な影響を測定し、これが少数の国でどのように展開されるかを検証するための 3 つのステップを共有します。また、政府が現在の課題を克服し、経済全体でこの価値を獲得するのに役立つさまざまな取り組みについてもレビューします。これらには、一部の国が既に行っているように、AI が国家に最も大きな影響を与える可能性が高い分野でプログラムを開始すること、活気のある AI エコシステムを構築すること、AI 機関の任命を検討することなどが含まれます。
人工知能は人によって意味が異なりますが、ここではデータのサブセットを指すために「人工知能」という用語を使用します。解析。人工知能システムには、コンピューター ビジョン、自然言語処理、高度なロボット工学が含まれます。これらは自律型 (人間の監督なしで複雑なタスクを実行する) と適応型 (より多くのデータから「学習」することで改善する) の両方を備えています。
2018 年 9 月、マッキンゼー グローバル インスティテュートは、本格的な企業が AI をどのように組み込むかを示す先行指標として、早期導入企業とそのパフォーマンスを使用して、AI 導入のトレンドをモデル化しました。全体として、競争効果と移行コストを除くと、初期の証拠は、AI が 2030 年までに約 13 兆ドルの追加の世界経済生産をもたらし、世界の GDP を年間約 1.2% 増加させる可能性があることを示唆しています。
ただし、AI に大きな可能性があることは一般に受け入れられていますが、特定の国における AI の影響を再現可能かつ構造化された方法で測定および追跡することは困難です。
政府がこの可能性を見積もるのに役立つ 1 つのアプローチを次に示します。
最も関連性の高いユースケース ドメインを特定する。マッキンゼーの調査によると、国を越えて価値を引き出す可能性のある数百の AI ユースケースは、影響を測定するための取り組みに情報を提供できる 15 の分野にグループ化できることが示されています (図 1)。これらの各ユースケース領域には多数の AI アプリケーションが含まれていますが、価値を生み出す基礎となるテクノロジーとメカニズムは類似しており、同様の組織に適用された場合の一般的な影響も同様です。
どのユースケースドメインが経済セクター全体の企業や組織に最も関連しているかを判断するのに役立つ場合があります。たとえば、製造に最も関連する分野は、歩留まり、エネルギー、スループット (AI により機械の予測メンテナンスとリソース生産性の最大化が可能) および統合サプライ チェーンの最適化 (需要予測と在庫の最適化を含む) です。
#ユースケースドメインへの影響を見積もります。ベンチマークを使用すると、関連分野の平均的な財務上の影響を、優先分野ごとに企業レベルまたは組織レベルで判断できます。たとえば、製造における予知保全によって保守コストが平均 10% 削減された場合、企業の EBIT は 2% 増加します。
業界および経済レベルへの影響を拡大します。製造会社の場合、関連するすべてのユースケース領域を合計すると、EBIT が 10% 増加すると仮定します。業界の全企業のEBITが合計100億ドルであれば、そのEBITは110億ドルに増加します。製造業の純営業余剰（約EBIT）が総付加価値（GVA）（GDPへの寄与）の50％を占める場合（総額200億ドル）、AIは業界全体で10％増加する EBITは業界全体のGVAを5%。セクターレベルの影響を理解したら、すべてのセクターにわたる影響を加算することで、経済全体のレベルにスケールアップできます。
もちろん、政府は AI テクノロジーの導入に伴う潜在的なリスクを慎重に検討し、対処する必要があります。これらのリスクには次のものが含まれます。
プライバシー、ローカルおよびグローバルのデータ プライバシー規制への準拠を通じて顧客のプライバシーは保護されていますか?
セキュリティ、人工知能モデルはサイバーセキュリティの脆弱性とリスクを包括的に保護していますか?
公平性AI モデルはすべての顧客セグメントに対して公平かつ公平ですか?
透明性と説明可能性安全性、AI モデルがどのように機能し、どのように使用されるかを説明していただけますか?
安全性とパフォーマンス、AI モデルは毎回確実に機能するように完全にテストされていますか? ? 必要なセキュリティとパフォーマンス?
サードパーティのリスク、すべてのサードパーティ ベンダーとパートナーは、必要なリスク軽減とガバナンスの基準を遵守していますか?
湾岸協力会議 (GCC) の多くの国 (バーレーン、クウェート、オマーン、カタール、サウジアラビア、アラブ首長国連邦 (UAE) を含む) — 石油から経済を多様化し、テクノロジーを通じて効率を近代化し、改善することに取り組んでいます。人工知能は、多くの湾岸協力会議諸国が賭けているテクノロジーの 1 つです。たとえば、2017 年 10 月に UAE 政府は、この地域では初となる UAE 人工知能戦略の 1 つを開始しました。同様に、2020年10月、サウジアラビアのサウジデータ・人工知能局は、サウジをデータ主導型経済のエリート連合における世界的リーダーに押し上げることを目的としたデータ・人工知能国家戦略を立ち上げた。
マッキンゼーの方法論をすべての GCC 諸国に適用すると、統合された経済のすべてのセクターで 1,500 億ドルの潜在的価値が明らかになります。マッキンゼーの分析によれば、AI は GCC 諸国の各経済部門の GDP の 6% 以上に相当する価値を付加できる可能性があります。
実際、GCC 諸国全体で、この方法論は、AI が公共部門と製造業で変革的な役割を果たすことができ、その潜在的な影響力はそれぞれ 12% と 15% (GDP の割合として) であることを示唆しています。これらの国のほとんどで石油とガスが最大の部門であることを考えると、私たちの分析は大きな潜在的価値も明らかにしていますが、世界が化石燃料から遠ざかっている中、新しい AI テクノロジーへの投資は、石油とガスからの脱却に必要な多様化を加速する機会になる可能性もあります。石油とガスを開発し、他の潜在力の高い産業を近代化します。
この影響は、業界に応じてさまざまなユースケース領域から発生します。たとえば、製造業では、予知保全によって生産性が大幅に向上し、それによって故障やメンテナンス自体によるダウンタイムが削減され、より低コストで生産量が増加する可能性があります。高度なロボット工学もこの分野で重要な役割を果たす可能性があり、データ駆動型のサプライチェーンの最適化を通じて大きな価値を獲得できます。たとえば、より適切な需要予測を通じて製品の可用性、在庫コスト、全体的な生産コストを改善できます。
公共部門では、AI の導入が成功すると、各国の経済全体に大きな影響を与える可能性があります。業界の一部のユースケースは、補助金や送金システムにおける詐欺や誤った支払い、脱税を検出するための高度な分析など、政府のキャッシュフローに重大な直接影響を与える可能性があります。これは、多くの場合、財務漏洩の重大な原因となります。さらに、公共部門のユースケースの多くは、公共サービスの品質と成果を向上させることで、人口と経済全体に影響を与えています。教育、交通計画、防火などのさまざまな分野で個別化された予測および予防サービスを提供することで、より良い結果が経済乗数を生み出す可能性があります。政府の資金を直接節約できるだけでなく、国民や民間企業の生活を改善することもできます。生産力。
国によって重大なニュアンスが異なります (図表 2)。たとえば、この方法論は、公共部門に対する AI の潜在的な影響が、UAE (23%)、オマーン (15%)、カタール (15%) で特に顕著である可能性があることを示唆しています。これらの国では、公共サービスの個人化、不正行為、債務分析がこの潜在的価値の重要な部分を占める可能性があります。カタールとアラブ首長国連邦では、特に建設部門における調達と投資が公共支出の大部分を占めているため、調達と支出の分析は、これらの国の公共部門にとって非常に機会の多いユースケースとなる可能性があります。
一方、マッキンゼーの分析では、バーレーン (32%) とクウェート (30%) では製造業が AI から大きな影響を受ける可能性が高いことが示唆されています。他の 5 か国の平均がわずか 9% であるのに対し、バーレーンでは製造業が経済の 18% を占めているという事実からこの機会が生まれているのかもしれません。
もちろん、GCC 諸国の経済でこの価値を獲得するには、これらのテクノロジーに関する潜在的なリスクが伴います。たとえば、社会的利益を割り当てるために使用される AI モデルは、社会階級に対する固有のバイアスについて徹底的に検査する必要があります。同様に、製造工場の予知保全に使用される AI モデルは、毎回、問題なく必要なパフォーマンスと安全性が提供されることを確認するためにテストする必要があります。
政府は、AI テクノロジーを国内に導入することで多くのメリットを享受する上で、積極的かつ重要な役割を果たすことができます。
政府は、AI テクノロジーを国内に導入することで得られる多くの利点を活用する上で、積極的かつ重要な役割を果たすことができます。地域の政治経済構造などの要因に基づいて、さまざまなアプローチから選択できます。これらのアプローチをさまざまな分野や国に適用すると、特有の課題が発生する可能性があります。 AI テクノロジーの早期採用者に関するベンチマーク分析に基づいて、マッキンゼーはいくつかの取り組み例を特定しました。
各国は、熟練した専門家、研究機関、新興企業、大企業で構成される AI セクターまたはエコシステムの構築を検討できます。国民、企業、政府機関に利益をもたらす可能性のある活気に満ちた AI エコシステムの構築には、AI 規制、高度なスキルを持つ労働力、世界的に認められた最先端の研究とイノベーション、国内外の資金の組み合わせ、そして世界クラスのデータとコンピューターのインフラストラクチャ。
もちろん、これらのイネーブラーを実現するには計画とリソースが必要ですが、効果があることが保証されているわけではありません。世界的には、政府がイネーブラーの面で主導権を握っています:
規制急速に進化する AI の使用に関連するセキュリティ、プライバシー、倫理的リスクを考慮して、政府が検討する可能性がある規制。 AI に関連するリスクを効果的に特定して管理できない組織に積極的に焦点を当て、場合によっては処罰することを目的として、EU は 2021 年に、特に AI の開発と使用を対象とした包括的な規制草案を公表した世界初の政府機関となりました。これらの規制は、組織が AI リスクを管理し、既存および将来の規制を遵守するために堅牢なプロセスを整備する必要があることを示しています。組織は、AI 開発を縮小するのではなく、安全なペースで AI の革新と導入を継続できるリスク管理とコンプライアンスのフレームワークを作成する必要があるかもしれません。さらに、政府は、国連などの団体からのガイダンスに従って、最高の国際的なデータ プライバシー基準に基づいて国民データを管理する規制を定義したい場合があります。
労働力、国民の間で広く人材を育成するために、フィンランドは2018年にElements of AIを立ち上げました。これは、一般向けのAIの基礎を専門家以外にも紹介することを目的とした無料のオンラインコースです。カリキュラムの開始に伴い、フィンランド政府は人口の少なくとも 1% を教育することを約束しましたが、この目標はすぐに達成され、上回りました。このコースは現在 20 以上の言語で利用でき、世界中で 75 万人が受講しています。同様に、AI シンガポールは、学生、教育者、業界専門家、一般大衆を含む社会のあらゆる層にカスタマイズされたトレーニング コースを提供する取り組みである LearnAI を立ち上げました。
研究とイノベーション、米国国立科学財団は、さまざまな人工知能のトピックに焦点を当てるために複数の国立人工知能研究所を設立し、米国政府は 12 の人工知能の創設に 10 億ドルの割り当てを発表しました。新しいAIと量子情報の研究開発機関。同様に、AI シンガポールの AI 研究助成金は、高度な AI に焦点を当てている研究者に最大 100 万シンガポールドル (約 71 万 8,000 米ドル) の資金を提供し、基本的な新しい AI テクノロジー、アルゴリズム、および関連技術の開発を目的とした質の高い研究を推進しています。
資金提供、UK Research and Innovation は AI 研究開発に 5 億 3,000 万ポンドの資金提供を約束しました。このうち 1 億 2,900 万ポンドは新しい AI アルゴリズム、ツール、テクノロジーに、4 億 100 万ポンドはアプリケーションと影響に当てられます。人工知能の。 AI シンガポールの主力プログラム 100 Experiments (100E) は、100E プロジェクトあたり約 250,000 シンガポールドル (約 180,000 米ドル) の資金を提供し、研究者と技術専門家のチームへのアクセスを提供することで、さまざまな業界団体のニーズに対応することを目的としています。
インフラストラクチャ、シンガポールは南洋理工大学と提携して自動運転車試験研究センター (CETRAN) を設立しました。 CETRAN では、自動運転車などの新たな AI イノベーションを、共通の交通計画、道路インフラ、交通規制を通じてシンガポールの道路のさまざまな要素を再現するように設計されたサンドボックス環境でテストできます。同様に、台湾でも経済省は最近、自動運転車技術革新実験プログラムを開始し、電気自動運転ミニバスWinbusの1年間の実験を企業に許可した。
一部の国では、自国の本来の利点に基づいて破壊的破壊をもたらす最大のチャンスがあると考え、革新的な AI 計画を立ち上げています。例えばシンガポールは、国内の潜在力の高い分野で、スマートシティおよびスマートシティ交通構想、企業が政府サービスやリソースにアクセスするためのデジタルプラットフォーム、電子決済プロジェクトなど、5つのプロジェクトを展開している。
どのプログラムを開始するかを決定するために、各国は各プログラムの潜在的な経済的影響、そのプログラムが戦略的優先事項や固有の強みとどのように一致しているか、対象セクターの AI 導入準備状況、およびプログラムが国民に与える潜在的な影響を考慮することができます。影響。
サウジアラビア、シンガポール、アラブ首長国連邦、英国を含む多くの国は、AI の価値を実現するために集中型の AI 当局を設立しました。この機関は通常、エコシステム全体を動員するミッションから国の全体的な AI アジェンダを推進する取り組みに至るまで、AI 導入に対する国のアプローチとその恩恵を監督する責任を負っています。たとえば、シンガポールの当局は国立研究財団の一部であり、首相府に直接報告されています。
政府は、AI の可能性について民間部門を教育し、最大の機会がどこにあるのかを特定し、AI テクノロジーの倫理的かつ安全な導入を支援するために、上記の手順のいくつかを検討することで AI へのアクセスの基盤を構築できます。 . すべての価値観が道を切り開きます。これらの技術的リスクに対処する方法。しかし、政府だけでこれを行うことはできません。たとえば、研究機関や大学が新しい AI アルゴリズムのテストと開発を主導し、そのソリューションを商品化する可能性があります。また、政府機関と協力して、組織が開発および展開するテクノロジにおける AI の安全、責任、倫理的な使用を確保するための包括的な一連のポリシーおよびガイダンスの開発をサポートすることもできます。
市民は、公共部門や民間部門の組織に対して、より高品質、より迅速で、よりパーソナライズされたサービスを積極的に要求することで、変化の触媒となることができます。また、プライバシー、セキュリティ、AI 関連のプライバシー、モラル ハザードについて率直に意見を言うこともできます。潜在的な最大の影響は、AI ユースケースを導入および革新し、従業員の能力を構築し、AI を倍増させ、AI 関連のリスクを特定して管理するための体系的なアプローチを採用できる民間企業から得られる可能性があります。
実際、経済全体で協力して革新的な AI ソリューションを構築し、スキル開発、投資、導入インセンティブ、規制を通じて AI の広範な導入をサポートすることは、各国が AI の経済的価値を獲得するのに役立つ可能性があります。慎重に検討し、独自の課題を考慮すれば、AI は世界中の社会を根本的に変える力を持つかもしれません。
以上がマッキンゼー: 国家的な観点から人工知能の潜在的価値を考察するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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