国連、AI競争が世界の格差を拡大させるリスクと警告

AI導入の加速で新たなデジタル格差が拡大

人工知能（AI）は、驚くべき速度で研究室から日常生活へと入り込んでいる。国連開発計画（UNDP）の新たな評価報告書は、恩恵、リスク、規則の広がり方は一様ではなく、世界が対策を怠れば国家間の格差が拡大する恐れがあると警告している。報告書『次なる大分岐』は、AI導入の進展が数十年ではなく数カ月単位で進んでいると指摘する。多くの国は、恩恵を得ながら衝撃を緩和するためのインフラ、人材、ガバナンス体制をまだ備えていない。急速な導入と不均一な準備状況という組み合わせは、所得、機会、安全保障の格差を深める要因となる。

この警告は、貿易、技術、開発の成果によって多くの低所得国が裕福な国々に少しずつ近づいてきた50年間に続いて発表された。そうした収れんの進展は今、危機にさらされている。報告書は、鍵となる断層線を能力だと定めている。人材育成、 컴퓨ティング能力、信頼できるガバナンスを構築できる国は、AIを生かして生産性を高め、公共サービスを改善し、新たな産業を起こすことができる。一方、こうした基盤を欠く国は、他国が基準を定め、投資を集め、初期の成果を収める中で取り残される恐れがある。

アジア太平洋はこの移行の中心にある。この地域は世界人口の過半数と世界のAI利用者の過半数を抱える一方、地域内でAIツールを積極的に利用しているのはわずか約14％にとどまる。約37億人が恩恵の外に置かれていることになる。4人に1人は依然としてネットに接続していない。南アジアでは、女性がスマートフォンを所有する確率は男性より最大40％低い。健康的な食事をaffordできない人々が16億人、読み書きができない若者が2700万人いるなど、社会的な課題も切迫感を高めている。

能力格差が最も顕著な場所

能力とは、優れたアイデアだけを意味するものではない。手ごろで信頼できる電力、強靱な接続環境、データ、クラウドとコンピューティングへのアクセス、熟練した労働者、そして規則を定め、実施できる制度を含む。一部の経済圏はこの分野で急速に進んでいる。他方では、基本的なデジタルアクセスとリテラシーの整備が途上にあり、医療、金融、農業、教育におけるAIツールの恩恵を得る速さが制限されている。

最前線としてのアジア太平洋

地域のイノベーションの広がりは急速だ。中国は世界のAI特許のほぼ70％を占め、6つの経済圏で3100社超の新規AI企業が資金調達を受けた。報告書のモデル試算では、AIにより地域の年間GDP成長率を約2％ポイント引き上げ、医療や金融などの分野で生産性を最大5％高められる可能性がある。ASEAN諸国だけでも、導入が広範かつ包摂的であれば、今後10年間で追加のGDPを約1兆ドル得られる可能性がある。

こうした目覚ましい数字とは対照的に、厳しい現実もある。地域には約13億人の労働者が非正規雇用にあり、雇用が変化したり失われたりした場合の保護がほとんどない。労働力から外れた女性は約7億7000万人に上り、極度の貧困にあえぐ人は約2億人いる。定型的な作業に依存する産業は、自動化の圧力に直面している。女性の雇用が多い縫製生産拠点では、ロボットの導入が速まる可能性がある。フィリピン、インド、バングラデシュなどの国におけるビジネスプロセスの外部委託、コールセンター、バックオフィスサービスは、ますます能力を高めるAIシステムとの競争にさらされる。再スキル教育、移行支援、新たな雇用創出の政策がなければ、多くの労働者にとって短期的な利益を上回る混乱が生じかねない。

AIによる激変の影響を最も受けるのは誰か

報告書の雇用分析は、とりわけ脆弱な2つの層、すなわち女性と若者を挙げている。定型的で予測可能な作業を伴う役割に女性が偏っているため、女性が担う雇用は自動化の影響にさらされる度合いが男性のほぼ2倍になる。複数の経済圏では、AIの影響が大きい職種での若年雇用がすでに減少しており、特に22～25歳の人に顕著で、キャリア初期の道筋を脅かしている。基本的なデジタルスキルも障壁となる。都市部住民の約4人に1人しか、農村部住民では5人に1人も、簡単な表計算作業を完了できない。このスキル格差は、AIが働き方を変える中で適応する力を制限する。

UNDPアジア太平洋地域局のチーフエコノミスト、フィリップ・シェレンケンス氏は、長年の進歩に代わって新たな格差が生まれるリスクを強調した。

私たちは、過去50年間に国家間の収れんが進んだ後、AIが国家間の不平等拡大という新時代を告げていると考えています。

世界が格差の拡大を許せば、より広範な帰結を招くと警告した。

不平等が拡大し続ければ、安全保障の課題や非正規な移住という点での波及効果も、より困難なものになるでしょう。

国連事務次長補でUNDPアジア太平洋地域局長のカニ・ウィグナラジャ氏は、進展速度の差について次のように厳しく表現した。

AIは猛スピードで進んでいるのに、多くの国はまだスタートラインにいます。

リスクは雇用の数だけではない。判断を導くデータによって、誰が認知されるかという問題でもある。農村部や先住民コミュニティ、多くの女性起業家は、機械学習モデルの学習に使われるデータセットではしばしば十分に表現されていない。報告書は、主に都市部の男性借り手を基準に訓練されたAI信用スコアリングモデルを例に挙げ、こうしたモデルが女性や農村の農家をより高いリスクと誤分類すると指摘する。この種の偏りは融資へのアクセスを阻み、不利益を重ねる可能性がある。調査対象企業の4社に1社も、AIの自動化に伴う雇用喪失を予想しており、多くの雇用主が一部の作業の代替としてAIを使う計画を示している。

恩恵は現実だが、分配は偏っている

AIは慎重に導入すれば、すでに行政サービスを改善している。バンコクのTraffy Fondueプラットフォームは市民からの通報を約60万件処理し、市の担当チームが道路の穴を埋め、ごみを撤去し、地域の問題に迅速に対応するのに役立っている。シンガポールのMoments of Lifeサービスは、新しく親になった人の書類作業を約2時間から約15分に短縮し、具体的な効率化を実現した。北京では、物理的なシステムをリアルタイムで映す仮想表現であるデジタルツインが、洪水や交通流をシミュレーションしてインフラ計画の判断を支援している。これらの例は、AIが応答性を高め、行政負担を下げ、測定可能な公共価値を生み出す方法を示している。

機会は都市経営にとどまらない。医療では、パターン認識により、結核などの疾患を医療画像から診断する速度を高められる。教育では、適応型ツールが遠隔地の学校の生徒に個別指導できる。農業では、AIシステムが土壌、気象、害虫のデータを分析し、播種や肥料の施用について農家に助言できる。食料システム、災害支援、社会保障プログラムも、資源を適切な場所へ適切な時期に届けるリアルタイム分析から恩恵を得られる。

しかし、これらの恩恵の分配は偏っている。多くの国は、現地の言語、方言、文化的背景を反映しない輸入モデルに依存している。医療や金融のような重要な用途では、特に精度と信頼性が損なわれかねない。現地言語対応にはデータとコンピューティング能力が必要だが、多くの低所得国ではどちらも不足している。データセンターの急速な拡大に伴うエネルギーと水の需要も、さらに課題を加える。電力網や水の供給に負担をかけずにクラウドとAIインフラを拡大するのは、気候変動目標がすでに圧力下にある地域では特に、慎重な均衡を要する。

ガバナンスの遅れと安全保障リスク

規則の整備はゆっくり追いついている段階だ。包括的なAI規制を整えている国は限られている。報告書によれば、2027年までに世界のAI関連データ漏えいの40％超が生成AIの悪用に起因する可能性がある。生成システムは、説得力のあるテキスト、画像、音声を作成できる。教師が授業計画を作成するのを助ける能力と同様の力が、犯罪者によってフィッシング攻撃の加速、ディープフェイク詐欺の拡散、マルウェアの作成にも使われうる。明確な説明責任、検証基準、監査可能性、プライバシー保護を含む、より強力なガバナンスの枠組みが緊急の課題である。

こうした規則の策定への世界的な参加は偏っている。国連貿易開発会議（UNCTAD）の分析では、主に米国と中国にあるわずか100社が、AI研究開発への民間投資の約40％を占めている。一方、主に世界の南に位置する118カ国が、AIガバナンスに関する国際的な議論から外れている。世界のAI市場は、2033年までに4.8兆ドルに達すると予測されている。少数の企業と国が規範やインフラを定め、他者が傍観するという状況になれば、技術、金融、影響力をめぐる既存の格差をさらに広げる結果になりそうだ。

UNDP報告書は、この課題を率直に要約している。

AI時代の中心的な断層線は能力です。人材、コンピューティング能力、健全なガバナンス体制に投資する国が恩恵を受け、それ以外の国ははるかに取り残される危険があります。

各国が今できること

格差を縮めることは可能だ。電力へのアクセスやインターネットの信頼性から、学校や公共制度の強さまで、各国の出発条件はさまざまだ。現実的な戦略は、信頼できる電力、手ごろな接続環境と端末という基本から始まる。次に、デジタルスキル、問題解決、AIツールの安全な使い方を教える学習プログラムで人材への投資を続ける。地域のデータセンター、地域ハブ、共有資源へのアクセスを通じて、コンピューティング能力を整える。農村コミュニティ、少数言語、女性起業家をモデルに反映させる、包摂的なデータを加える。最後に、透明性、安全性評価、システムが害を及ぼした場合の明確な救済措置を含む、信頼を築く信頼できる防護策が必要となる。

5つの優先行動

政府とパートナーは、複数の分野で同時に動き出せる。以下の行動は広く適用可能だが、実施は地域の状況に合わせるべきである。

• 手ごろなブロードバンド、強靱な電力、地域のアクセス拠点に投資し、世帯や小規模企業が確実にオンラインで活動できるようにする。
• 地域AIハブ、公共クラウド利用枠、研究ネットワークを通じてコンピューティング能力へのアクセスを広げ、大学、新興企業、公共機関がモデルを訓練・調整できるようにする。
• 女性と若者を重視した再スキル教育とスキル向上を拡大し、基礎的なデジタルスキルと、医療、農業、教育、小規模事業に向けた分野別訓練を組み合わせる。
• 偏りを是正し、農村部、先住民、低所得層を代表するデータを収集・管理するとともに、融資機関に、AI信用スコアリングを差別の観点から検証させる。
• AIを現地化し、現地の言語や方言で利用できるツールを支援し、公共のニーズに応える公開データセットやオープンソース・プロジェクトに資金を提供する。
• 防護策を強化し、公共・民間部門の高リスク用途に、プライバシー法、アルゴリズムの透明性、影響評価、独立監査を導入する。
• 移行期の国民を保護し、社会保障、職業業紹介、賃金保保険を拡大し、自動化が進む中で企業が新たな役割を生み出すよう incentives を提供する。

国際協力は進展を加速できる。UNCTADの専門家は、コンピューティング能力とAIツールへの公平なアクセスを提供する共有の世界的な仕組みを提案している。そうした共同インフラは、低所得国の研究者、規制当局、中小企業のコンピューティング能力の格差を縮める助けとなる。環境やガバナンスに関する報告に似たAIシステムの公開基準を設ければ、国境を越えて透明性と説明責任を高めることにもなる。

地域間の比較

AIへの備えにおける不平等は、アジア太平洋だけの問題ではない。欧州のデータでは、デンマーク、ドイツ、スイスなどがデジタルインフラ、人材、ガバナンスで高評価を受け、準備が進んでいる。アルバニアやボスニア・ヘルツェゴビナなどの東欧諸国は、これらの指標の多くで西側の国々に遅れを取っている。この傾向は、UNDPが特定した能力の論理と一致しており、出発条件の強い国が、他の国に的を絞った支援がない限り前進し続ける。

小国がその規模以上の存在感を示す方法にも教訓がある。シンガポールは高品質な接続環境と公共部門のイノベーション、責任あるAIに向けた明確な指針を組み合わせてきた。韓国は産業政策と人材育成プログラム、コンピューティング能力への投資を結び付けてきた。これらの例は、政策の選択が重要であることを示している。人材、制度、公正な競争への補完的な投資がなければ、技術だけでは広範な社会的利益を生み出さない。

要点

• UNDPは、管理されないAIが、能力、人材、コンピューティング能力、ガバナンスの格差を深め、国家間の不平等を拡大する恐れがあると警告している。
• アジア太平洋には世界のAI利用者の過半数がいるが、地域内でAIツールを積極的に利用しているのは約14％にとどまる。
• 女性と若者は自動化の影響をより大きく受けやすく、多くの労働者にとって基本的なデジタルスキルが障壁となっている。
• 学習データの偏りにより、女性起業家や農村の農家が誤分類され、金融やサービスへのアクセスが制限される可能性がある。
• AIはアジア太平洋の成長率を約2％ポイント引き上げ、生産性を高められるが、包摂的な政策がなければ恩恵は偏る。
• バンコク、シンガポール、北京の例は、明確な目的と防護策を備えて導入すれば、AIが公共サービスにもたらす価値を示している。
• 包括的なAI規則を整えている国は限られており、2027年までにAI関連データ漏えいの40％超が生成AIの悪用を伴う可能性がある。
• 世界のAI投資とガバナンスへの影響力は集中しており、100社が民間研究開発資金の約40％を占め、118カ国がガバナンス議論から外れている。
• 優先行動には、電力・接続環境への投資、コンピューティング能力へのアクセス、再スキル教育、包摂的なデータ、現地化、強力な防護策が含まれる。
• 共有コンピューティング施設や開示基準を含む国際協力は、能力格差を縮め、恩恵をより公平に広げる助けとなる。