テクノロジー
現在、アフリカで最も重要な話題の一つは、真の意味でアフリカ的な人工知能の未来とはどのようなものか、ということだ。誰に尋ねるかにもよるが、アフリカにおけるAIは、医療、農業、教育、その他いくつかの分野にわたって、新たなレベルの生産性を解き放つことを約束している。
しかし アベジデ・アデ・イビジョラヨハネスブルグ・ビジネス・スクール（JBS）で人工知能（AI）とその応用を教えるアベジデ・アデ・イビジョラ教授は、その未来には警告が伴うとTechCabalに語った。「AIにまつわる興奮は本物ですが、私たちが解決しようとしている不平等そのものを拡大するテクノロジーを構築する危険性があります」と彼はインタビューで語った。
アフリカが占める割合は 2.の5％を占めるに過ぎない。 世界のAI市場の5％を占め、同大陸のイノベーションは経済的なインパクトをもたらすと期待されている。 2030年までに2.9兆ドルケニア、ナイジェリア、南アフリカのような国々は、先住民の言語の通訳や農作物の収穫量増加など、地域の問題にAIを適用し、先陣を切っている。しかし、アデ・イビジョラは、進歩は現実主義に根ざしたものでなければならないと言う。
「AIの導入は、おそらく2層の現実を生み出すだろう」と彼は言う。ヨハネスブルグやキガリのような都市部の人々は、AIを搭載した携帯電話やバーチャルリアリティ、その他の最先端技術の恩恵を享受するだろう。一方、電気などの基本的なインフラが整っていないことが多い農村部の人々は、取り残される危険性がある」。
インフラ、手頃な価格、そして意思がなければ、AIの恩恵は一部の特権階級に集中したままだと彼は考えている。また、アフリカの文化的・歴史的ニュアンスを反映したデータセットだけでなく、倫理的で偏りのないAIシステムの構築についても考慮しなければならない。
このインタビューは、長さと明瞭さのために編集されています。
今後数十年で、AIがアフリカの産業、社会、日常生活をどのように変えていくとお考えですか？
人工知能はここにとどまり、その影響は多くの分野に及ぶでしょう。例えば医療では、AIは診断や治療に革命を起こす可能性を秘めています。しかし、私たちは経済的な負担の問題に取り組まなければならない。AIを活用した手術はより高い精度を提供するかもしれないが、そのような高度な医療を受ける余裕のある人とそうでない人の格差を広げる危険性がある。この既存の社会経済的格差は、AIを統合する際に考慮しなければならない重要な要素である。
農業では、センサーや灌漑システムを搭載したドローンが作物管理を最適化し、農薬や手作業への依存を減らすことができる。また、次のようなことも予測できる。 ロボット・システム 耕うんや植え付けなどの作業を処理し、効率と生産性を高める。
教育もまた、AIの統合に適した分野である。AIを搭載したツールは、パーソナライズされた学習計画を生成し、複雑な概念の言語翻訳を提供することができる。 自分のペースで学習を進めることもできる。.教室におけるロボット工学は、特に大学レベルではまだ始まったばかりであるが、将来的には物理的なAI駆動型ファシリテーターが登場するかもしれない。
日本や中国の自動化された生産ラインに見られるように、製造業はすでにAIに大きく依存している。アフリカでも、ファーストフードチェーンの自動注文システムやホテルの配膳ロボットなど、同様の傾向が見られ始めている。こうした進歩は刺激的ではあるが、雇用の場が奪われる懸念もある。ガソリンスタンドや小売店が完全に自動化されたら、労働力はどうなるのだろうか？
AIの導入は、おそらく2層の現実を生み出すだろう。ヨハネスブルグやキガリのような都心部の人々は、AIを搭載した携帯電話やバーチャル・リアリティ、その他の最先端技術の恩恵を享受するだろう。一方、電気などの基本的なインフラが整っていないことが多い農村部の人々は、取り残される危険性がある。持てる者」と「持たざる者」の間に広がるこの格差は、私たちが積極的に対処しなければならない必然的な結果である。
AIを取り巻く興奮は否定できないが、その社会的影響に留意しなければならない。公平なアクセスに焦点を当て、不平等が拡大する可能性に対処する必要がある。このような変革をもたらすテクノロジーを受け入れる際には、その恩恵が一部の特権階級だけでなく、すべての人に共有されるようにしなければならない。
アフリカにおけるAIの発展の指針となるべき文化的、社会的価値観は何ですか？
アフリカにおけるAI開発の指針となるべき文化的・社会的価値は、包括性とアクセシビリティに焦点を当てなければなりません。アフリカの多くの人々、特に恵まれない農村部では、いまだに第二次産業革命のような状況で生活している。例えば、いまだに木炭のアイロンを使っていたり、電気やテレビ、インターネットを利用できなかったりする。
AIについて語るとき、私たちはしばしば都市部の視点から語るが、こうしたテクノロジーは遠隔地の人々の日常生活を改善するために届けられなければならない。例えば、スマホで動作するAIによる医療診断アプリを想像してみてほしい。村々に携帯電話を提供し、アプリが現地の言語で動作するようにすれば、「携帯電話上の医師」のような役割を果たすことができる。このアプリは、予備診断を提供したり、近くの医者にかかることを勧めたり、適切な場合には安全な土着の治療法を提案することもできる。
これを実現可能にするには、これらのデバイスに電力を供給するための太陽エネルギーやリチウム電池のようなソリューションが必要だ。このアプローチは、AIが都市部の人々だけでなく、すべての人に役立つことを保証する。
私たちは意図的に不平等に取り組まなければなりません。つまり、十分なサービスを受けていないコミュニティにテクノロジーを直接提供することである。ソーラーパネルを設置したり、デバイスへのアクセスを提供したり、あるいは若者たちが先端テクノロジーを学び、交流できるよう、ノートパソコンを備えたモバイル・テック・ハブを配備したりするのだ。
このようなイニシアチブは、イノベーションを鼓舞し、子どもたちが技術開発における将来の役割を想像するのに役立つ。子供とその親の双方に対する継続的な教育が不可欠である。学校を建設することがすぐに不可能な場合は、オープンデーや旅行を企画し、新しいアイデアや機会に触れさせることができる。
私たちのデータは、世界的な格差を永続させるのではなく、私たち自身のAIシステムに反映させなければなりません。AIをUbuntuのようなアフリカの価値観に合わせ、公平なアクセスを確保することで、私たちは社会的責任を促進しながら、私たちの文化的遺産を反映したテクノロジーを生み出すことができる。
アフリカで公平で倫理的なAIシステムを構築する上で、どのような課題がありますか？
AIモデルは基本的にデータに基づいて構築されます。膨大なデータセット、つまりビッグデータがなければ、AIは機能しません。機械はこのデータに基づいてパターンを学習し、意思決定を行う。 しかし、人間である私たちは本質的に欠陥があり、データはそれを反映している。
Xのようなプラットフォーム上のフィルタリングされていないコンテンツについて考えてみよう。AIがこのデータで訓練されれば、必然的にこれらの行動を学習し、再現することになる。倫理的なAIや偏りのないAIをめぐる議論が非常に重要なのはこのためだ。私たちは、データとトレーニングへのアプローチ方法について、意図的でなければならない。
主な戦略は2つある：1つ目は、AIを訓練する前にデータをキュレートし、サニタイズすること。2つ目は、フィルタリングされていないデータでAIを訓練するが、倫理的行動に関する明確なガイドラインを与えることである。例えば、礼儀正しい言葉と無礼な言葉の両方の例をAIに与え、適切なコミュニケーションを識別できるようにする。
AIは常に、その作成者と訓練されたデータのバイアスを反映することを認めることが不可欠である。私たちは、AIが人を誤認するような有害なバイアスの問題に立ち向かわなければならない。このような場合、誤った分類を防ぐルールを導入する必要がある。攻撃的なラベルに頼るのではなく、AIは単に「顔が認識されない」と示すべきだ。また、推論層でAIの出力を洗練させることもできる。AIが猫を犬と誤分類した場合、手動で修正し、正しいパターンを認識するように教えることができる。
アフリカの工芸品、衣服、薬草を認識するなど、AIをアフリカの文脈に適したものにしたいのであれば、これらの要素を含む広範なデータセットをAIに提供する必要がある。残念ながら、こうしたデータセットは現在不足している。私たちは、アフリカの物語、視点、知識体系を包括するリポジトリを積極的に構築しなければならない。これには、私たちの薬物療法、教育システム、さらには伝統的な番号システムも含まれる。このような豊かな文化データを取り入れることで、アフリカの文脈に真に即したAIを開発することができる。
政府はAIをより厳しく規制する一方で、制約のないイノベーションをどのように奨励すべきでしょうか？
歴史的に、過剰な規制はしばしば進歩を阻害してきたが、完全な監視の欠如もまた、予期せぬ、潜在的に危険な結果を招きかねない。課題は、政策立案者がこれらの技術の能力と潜在的な危険性を完全に理解する技術的専門知識をしばしば欠いていることである。
効果的なAI規制 には、政府関係者、AIの専門家、業界の専門家、メーカーが一堂に会する共同アプローチが必要である。この円卓会議は、情報に基づいた実践的な政策の作成を可能にするだろう。
アフリカの政策は国民に伝えられ、AIと関連技術の潜在的な利益とリスクについて人々を教育し、「すべきこと」と「すべきでないこと」を明確でわかりやすい方法で概説しなければならない。
私たちは警戒を怠らず、新たな課題に対処し、抜け穴を防ぐために、必要に応じて規制を調整しなければならない。規制が厳しすぎればイノベーションの妨げになり、甘すぎれば悪用されやすくなる。
AIには慎重な規制が必要であり、アフリカはこうした議論に積極的に参加し、潜在的な脅威を予測しながら、協力的かつ包括的に政策が策定されるようにし、我々の社会を守るための強固な枠組みを構築しなければならない。
アフリカの研究機関が世界のAI研究をリードする機会にはどのようなものがありますか？
私たちが優先すべきは、既存の標準に追いつくことです。中国や米国のような国々が行っていることを見れば、我々がリードするよりも追いつくことに集中する必要があるのは明らかだ。例えば、中国のディープシークのようなツールの進歩は、我々が世界的に直面している競争のレベルを示している。
アフリカは歴史的に多くの分野でリーダーシップを発揮するのに苦労しており、今AIでリードしようとするのは非現実的かもしれない。むしろ、AIが開発の課題を跳び越え、我々の地位を低いレベルから競争力のあるものへと向上させることができるかどうかを問うべきだ。
第一に、インフラ（サーバー、トレーニングプログラム）への投資が必要だ。第二に、教育システムの深刻な見直しが必要だ。教育制度は時代遅れで、理論的すぎる。小学校の早い段階から実践的な技能訓練が必要だ。第三に、社会の規律が重要である。薬物中毒やソーシャルメディアの悪影響といった問題に対処しなければならない。例えば、矯正施設では技術訓練を通じて更生に力を入れることができる。受刑者は服役中にプログラミングなどのスキルを学び、技術革新に貢献することができる。このアプローチは、贖罪の機会を提供しながらコストを削減することができる。長期的な社会問題を防ぐために、青少年には指導と規律が必要である。
