AIとMLが社会的利益と持続可能性を高める方法

健康、教育、環境、経済の分野は、人工知能（AI）と機械学習（ML）が完全に変える可能性を持つ分野のほんの一部に過ぎない。人間と環境の両方の幸福を向上させるために、それらは社会的利益と持続可能性のためにも使われるかもしれない。人工知能と機械学習がサステナビリティとソーシャルグッドにもたらす潜在的なメリットと、それらがもたらす困難と可能性を検証する。

ソーシャルグッドのための人工知能と機械学習

ソーシャルグッド」とは、特に社会的弱者や恵まれない人々のために社会を改善することである。貧困、飢餓、病気、不平等、不正義など、現在世界が直面している最も困難な問題に対して創造的な答えを提供することで、人工知能と機械学習はソーシャルグッドの進展に貢献する可能性がある。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの分析によると、人工知能は国連の持続可能な開発目標のすべてに関連する問題に取り組むことで、先進国と発展途上国の両方で何億人もの人々を支援できる可能性があると主張している。

ソーシャルグッドのための人工知能と機械学習のいくつかの例

ヘルスケア

特に低資源環境では、人工知能と機械学習によって、さまざまな病気の診断、治療、予防を強化することができる。人工知能の活用例としては、血液写真からのマラリアの検出、胸部X線からの結核の診断、心電図信号からの心血管疾患リスクの予測、がん患者への個別化治療レジメンの推奨などがある。

教育

教育の質、平等性、アクセシビリティはすべて、人工知能と機械学習によって改善される可能性がある。例えば人工知能は、個別化された適応可能な学習環境の設計、教師や生徒へのフィードバックや指示、言語の翻訳や音声の認識、生涯学習や能力開発の促進に利用できるかもしれない。

環境

特に気候変動と生物多様性の損失に関して、人工知能と機械学習は環境の監視、保護、回復を支援することができる。例えば、温室効果ガス排出量の監視と削減、再生可能エネルギー源の最大限の利用、密猟や森林伐採の特定と阻止、環境状況のシミュレーションと予測などに人工知能を利用することができる。

人権

特に社会から疎外され、抑圧された人々にとって、人工知能と機械学習は人権を支援し、擁護する可能性がある。人工知能は、社会運動や市民参加を強化し、ヘイトスピーチや偽情報を明らかにしてそれに対抗し、人身売買やオンライン性的搾取の被害者を突き止めて救出し、司法や法的支援へのアクセスを改善する可能性を秘めている。

持続可能性のための人工知能と機械学習

持続可能性とは、将来の世代が自分たちの世代を満足させる能力を危険にさらすことなく、現在の需要を満たすことである。人的資源と天然資源をより効果的かつ効率的に利用し、人間の活動が環境や社会に及ぼす悪影響を最小限に抑えることで、人工知能と機械学習は持続可能性の達成に貢献することができる。PwCの分析によると、人工知能は世界のGDPを5.2兆ドル押し上げ、2030年までに温室効果ガスの排出量を4％削減できるという。

持続可能性のための人工知能と機械学習のいくつかの例

スマート農業

人工知能と機械学習を利用することで、特に人口増加と食糧不安の観点から、食糧生産と消費が最適化される可能性がある。人工知能は、食品の安全性とトレーサビリティを向上させるだけでなく、不作や食品廃棄を予測して回避する可能性を秘めている。また、作物の成長、灌漑、害虫管理の監視と制御にも利用できる。

スマート・モビリティ

特に都市化や交通の状況において、人工知能と機械学習は人や製品の移動を強化することができる。例えば人工知能は、シェアカーやドライバーレスカーを促進し、交通の安全性とセキュリティを向上させ、燃料消費量と排出量を削減し、交通の流れ、経路、駐車場を最適化することができる。

スマート製造

産業化とイノベーションの文脈では、人工知能と機械学習が製造プロセスと製品の生産性と品質を向上させる可能性がある。人工知能は、サプライチェーンとロジスティクスの改善、人間の労働力の自動化と補完、施設と設備の監視と保守、廃棄物削減と循環型経済の促進に利用できる。

スマート・エネルギー

特に、エネルギー転換と脱炭素化のプロセスを通じて、人工知能と機械学習はクリーンで再生可能なエネルギーの需給促進を支援することができる。人工知能は、分散型エネルギー資源の統合と管理、エネルギー出力と消費の事前調整とバランス調整、エネルギー不正と損失の検出と防止、スマートグリッドとマイクログリッドの実現など、いくつかのタスクを支援することができる。

持続可能性と社会的利益のための人工知能と機械学習の可能性と難しさ

人工知能と機械学習は、持続可能性と社会善のために多くの可能性を秘めているが、同時に、考慮し、削減する必要のある多くの危険も伴う。主な困難と危険には次のようなものがある：

データとプライバシー

人工知能や機械学習がモデルを訓練しテストするためには、大規模で多様なデータセットが必要であり、データの安全性、可用性、品質、アクセシビリティに問題が生じる可能性がある。さらに、人工知能や機械学習によるプライベートでセンシティブなデータの収集や処理は、人々や集団のプライバシー権や同意権を侵害し、起こりうるリスクや悪用にさらされる可能性がある。

偏見と公平性

人工知能と機械学習には、データ、アルゴリズム、システムに存在する偏見や偏見を反映し、拡大する可能性があり、特定の人や集団、特に不利な立場に置かれ疎外された人々にとって、不公平で差別的な結果や影響をもたらす可能性がある。さらに、人工知能や機械学習には透明性や説明責任がないため、偏見や誤りを特定し修正することが難しくなる可能性がある。

倫理と価値観

人間の尊厳、自律性、公平性、連帯感といった原則に基づく社会的善と持続可能性の目標は、人工知能と機械学習によって疑問視され、対立する可能性がある。さらに、効率と平等、イノベーションと規制、短期的利益と長期的利益の間の倫理的難問やトレードオフが、人工知能や機械学習によってもたらされる可能性もある。

環境と社会

人工知能や機械学習が環境や社会に及ぼす意図しない有害な影響には、資源やエネルギーの消費の増加、汚染や電子廃棄物の発生、人間の労働力やスキルの喪失、制度や社会規範の崩壊などがあるかもしれない。

こうしたリスクや課題に対処し、人工知能と機械学習を社会的利益と持続可能性のために十分に活用するためには、研究者、開発者、ユーザー、法律家、市民社会、一般市民など、さまざまな利害関係者や視点を巻き込んだ包括的かつ協力的なアプローチが必要である。この戦略に不可欠な要素は以下の通りである：

啓発と教育

持続可能性と社会的利益のための人工知能と機械学習の可能性と制約、そして倫理的・社会的影響と義務について、利害関係者と一般市民の間に理解を広める必要がある。そのためには、メディア、キャンペーン、イベント、カリキュラムなど、いくつかの方法がある。

インクルージョンと参加

社会的利益と持続可能性のために人工知能と機械学習を設計、開発、実装、評価し、またこれらの技術を監督、管理するためには、代表的で多様なステークホルダーとコミュニティの幅広い参加と関与を保証することが不可欠である。そのためには、共同創造、協議、フィードバック、エンパワーメントなど、数多くの手法を用いることができる。

イノベーションと規制

社会的利益と持続可能性を促進するために、人工知能と機械学習のイノベーションと規制は、これらの技術を現在と将来の法律と規制の両方と調整し、整合させる必要性とバランスを取らなければならない。これを達成するために、フレームワーク、監査、規則、インセンティブを含む数多くのツールを使用することができる。

評価と影響

持続可能性と公益を促進するためには、人工知能と機械学習の有効性を評価・追跡するだけでなく、リスクや悪影響を特定して削減することが不可欠である。指標、測定、ベンチマーク、影響評価は、このために使用できる手段の一部である。

結論として

人工知能と機械学習という2つの強力なテクノロジーによって可能となる持続可能性と社会的利益によって、人間と環境の福利を向上させるという目的が達成されるかもしれない。人工知能と機械学習は、貧困、飢餓、病気、不平等、不正義など、世界で最も差し迫った問題を大幅に改善する可能性を秘めている。また、人的資源や天然資源の効果的かつ効率的な利用を促進し、人間の活動が環境や社会に及ぼす有害な影響を軽減することもできる。

データとプライバシー、偏見と公正、倫理と価値観、環境、社会は、人工知能と機械学習がもたらす深刻な危険と懸念のほんの一部に過ぎない。これらの問題に対処しなければならない。これらの障害や危険を克服し、人工知能と機械学習の可能性と利点を社会的利益と持続可能性のために十分に活用するためには、研究者、開発者、ユーザー、法律家、市民社会、一般市民など、さまざまな利害関係者と視点を巻き込んだ包括的かつ協力的なアプローチが必要となる。教育と認識、関与と包摂、革新と規制、評価と効果はすべて、この戦略の重要な構成要素である。