The Global Majority in International AI Governance
本章では、グローバル・マジョリティ諸国を疎外するグローバルなAIガバナンスにおける構造的な不平等と西洋の支配力を分析し、意思決定を民主化し、包括的かつ公平なAI開発を促進するための構造的な改革と協調的な戦略を提案する。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
人工知能（AI）の世界を、大規模でハイリスクな料理コンテストだと想像してみてください。現在、「グローバル・マジョリティ（グローバル・サウスを含む、アフリカ、アジア、ラテンアメリカ、オセアニアの大部分）」は、西洋（アメリカ、イギリス、EUなど）や中国のシェフが作った食事を食べることを求められています。
以下は、この論文の議論を日常的な比喩を用いて分かりやすく解説したものです。
1. 問題点：異なるキッチン向けに書かれたレシピ
この論文は、現在のAIが、グローバル・マジョリティのキッチンには合わない材料（データ）、道具（コンピュータ）、そしてレシピ（アルゴリズム）を用いて、ごく一部の富裕国によって構築されていると主張しています。
- 「外国のメニュー」の比喩： ニューヨークのシェフが、ニューヨークにある食材だけでスープを作ったとしましょう。その後、そのスープをナイジェリアの村やブラジルの町に送ります。シェフにとってそのスープは素晴らしい味かもしれませんが、食べ方に慣れていない人にとっては辛すぎたり、あるいは現地の水質が異なるために、食べ物として成立しない可能性さえあります。
- 現実： AIシステムは西洋のデータで学習されています。これらのシステムがグローバル・マジョリティで使用される際、現地の言語、文化、あるいは経済的実態を理解できないことがよくあります。これにより、貧しい国々が、自分たちで作ったわけでもなく、自分たちのニーズに完全には適合しないテクノロジーに依存せざるを得なくなるというサイクルが生じています。
2. 3つの大きな障壁
論文は、なぜグローバル・マジョリティが自分たちの「AIスープ」を作るのに苦労しているのか、その理由として3つの要因を挙げています。
- 教育の格差（学校）： シェフになるには、料理学校に通う必要があります。しかし、多くのグローバル・マジョリティ諸国では、高度なコンピュータサイエンスを教えるためのリソースが不足しています。さらに、最高のAI教育機関は英語圏にあるため、多くの優秀な人々にとって言語の壁が存在します。
- 頭脳流出（タレント）： ある村に、非常に優秀な若いパン職人がいると想像してください。大都市（アメリカやイギリスなど）は、彼らに豪華なオーブンと高額の給与を提示します。パン職人は村を離れ、都市部で働くために移動します。その結果、村にはパン職人がいなくなり、都市部はさらに豊かになります。これが「頭脳流出」であり、グローバル・マジョリティの優秀なAI研究者が西洋へ移住することで、母国が取り残されてしまう現象です。
- 高価なキッチン（インフラ）： 現代的なAIモデルを構築することは、電気のないキッチンでケーキを焼こうとするようなものです。それには、膨大な、かつ高価なコンピュータ（「計算資源／コンピュート」と呼ばれます）と高速インターネットが必要です。西洋にはこれらの「スーパーキッチン」があります。一方、グローバル・マジョリティは、基本的なインターネット接続を確保することさえ困難な場合が多く、トップレベルのAIを訓練するために必要な数十億ドル規模のコンピュータを所有することは到底不可能です。
3. 「ブリュッセル効果」：他人が作ったルールに従わざるを得ない状況
AIをどのように統治すべきかというルールは、主に欧州連合（EU）とアメリカによって書かれていると論文は説明しています。
- 「ワンサイズ・フィッツ・オール（画一的）」なスーツ： EUは厳格な一連のルール（AI法）を作成しました。EUは巨大な経済力を持っているため、他の国々もビジネスを行うために、たとえそれが自分たちに合っていなくても、この「スーツ」を着なければならないと感じています。
- ミスマッチ： 背の高い人のために作られたスーツは、小柄な人にはきつすぎるかもしれません。同様に、富裕で工業化された国々のために設計されたルールは、採掘による環境リスクや、現地の文化的知識の保護といった、グローバル・マジョリティ特有の課題を無視してしまうことがよくあります。
4. 反撃：独自の解決策を調理する
こうした障壁があるにもかかわらず、論文はグローバル・マジョリティがキッチンを取り戻し始めていることも強調しています。
- 地域の持ち寄りパーティー（ポトラック）： 世界的な招待を待つのではなく、地域ごとに独自の会議を開催しています。
- アフリカ： アフリカ連合は、現地の価値観（コミュニティの哲学である「ウブントゥ」など）や、電子廃棄物、水不足といった具体的なリスクに焦点を当てた独自の戦略を作成しました。
- アジア： 東南アジア諸国（ASEAN）は、西洋のルールをそのまま模倣するのではなく、現地の企業がリスクを管理するためのガイドラインを作成しています。
- ラテンアメリカ： 各国は、自分たちの歴史や文化に適合する倫理的ルールに合意するためのサミットを開催しています。
- 新しいテーブル： 論文は、インド、ブラジル、南アフリカといった国々が主要なグローバルAI会議のホストを務め始めており、グローバル・マジョリティが単なる「傍聴者」ではなく、「主賓」としてテーブルの最上席につけるようになっていると指摘しています。
5. 次に何をすべきか？（提言）
論文は、AIの世界をより公平にするために必要な事項をリストアップして締めくくっています。
- ローカルなキッチンを築く： 現地の大学や研究センターに投資し、自国を離れることなく、自国の「シェフ（AI専門家）」を育成できるようにすること。
- リージョナル・ハブ（地域拠点）を作る： 会議のためにロンドンやニューヨークへ飛ぶのではなく、ナイロビ、サンパウロ、ジャカルタといった都市に強力なAIハブを作り、現地の専門家が協力し合える環境を作ること。
- 勘定を分担する： 富裕国や巨大テック企業は、「材料」や「オーブン」（資金やインフラ）の費用を支援し、グローバル・マジョリティが十分に参画できるようにする必要がある。
- 会議のルールを変える： グローバルなAI会議の運営方法を変える必要がある。リーダーシップを交代制にし、グローバル・マジョリティの国々が単に「招待されて話を聞く側」ではなく、「議論をリードする側」になれるようにすべきである。
まとめ：
この論文は、現在、AI革命が少数の強力なプレイヤーによって運営されており、彼らがルールを決め、ツールを構築していると論じています。これにより、世界の他の地域は依存的になり、排除されています。しかし、独自のスキルを構築し、独自の地域ルールを作り、公平な席を要求することで、グローバル・マジョリティは、AIが一部の富裕層だけでなく、すべての人々に利益をもたらすものにできると主張しています。
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