AI のための国家研究エコシステムの準備: 2024 年の戦略と進捗状況

このレポートは、さまざまな国の科学と研究における人工知能の統合に関する包括的な分析を提供します。この分野での進歩と直面している課題の両方を取り上げており、科学リーダー、政策立案者、AI 専門家、学者にとって貴重な読み物となっています。

AI のための国家研究エコシステムの準備: 2024 年の戦略と進捗状況

このワーキングペーパーは、AI を研究エコシステムに統合するさまざまな段階における、世界各地の国々の基本的な情報とリソースへのアクセスを提供します。 

この論文は、直接の情報の重要な情報源として機能するだけでなく、研究の優先事項に AI を導入する際に各国間での継続的な議論と協力を緊急に呼びかけています。をご利用ください。 以下のフィードバックフォーム 2024 年下半期に予定されているフォローアップ版のケーススタディで考慮すべき関連リソース、今後のイベント、その他の国を共有するため。

付属リソース:

ISC Center for Science Futures は、カナダ国際開発研究センター (IDRC) によって後援されています。.

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オンラインで読む: AI のための国家研究エコシステムの準備: 2024 年の戦略と進捗状況

出版社: 国際科学評議会
日付：月2024
DOI：10.24948 / 2024.06

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未来科学センター長からのメッセージ

2023 年後半、国際科学会議 (ISC) は、急速に進化する人工知能と関連テクノロジーの評価に関するディスカッション ペーパーを発表しました [1]。各国が AI 向けの研究エコシステムをどのように準備しているかに関するこの新しい作業報告書は、科学と社会に対する AI の影響を調査するための ISC の関与を裏付けています。 ISC による追加の研究と取り組みは、今後数か月から数年かけて開発される予定です。

このワーキングペーパーは、AI 政策に関する進行中の議論のギャップ、つまりこれらの政策が国家の科学および研究エコシステムに及ぼす影響について取り上げています。これは世界の科学の将来にとって重要な問題です。しかし、これまでのところ、これらの問題に関する出版物はほとんどなく、各国の計画に関する情報を見つけるのは困難です。この文書での私たちの目的は、国家研究エコシステムへの AI の統合に向けた現在の取り組み、これまでに達成されたこと、および考えられる障害についての知識を高めることです。

これらの目的を達成するために、この文書では文献研究と 2024 か国の事例研究を提供します。 XNUMX 年末までに、追加の事例研究を組み込んで、AI に関するより調整的かつ共同的な科学政策に関する推奨事項を提案する、この論文のより包括的な第 XNUMX 版をリリースする予定です。

この作品を開発する際、私たちはいくつかの異なる、しかし重複する視聴者を念頭に置いていました。あなたが自国の研究エコシステムに新しい AI テクノロジーを統合することに携わる STI 政策立案者である場合、この文書には、あなたの仕事にとって重要な問題に関する直接の証拠や、他国がとった取り組みの例が含まれています。 。あなたの国と同じ規模の研究エコシステムを持つ、あなたの地域の国々の例が見つかる可能性があります。助成評議会や慈善活動に協力している場合、この文書を読めば、科学における AI の導入に関して各国が特定した優先事項がわかるでしょう。 AI 企業と協力しており、科学研究機関の特定の技術的およびインフラストラクチャのニーズに関心がある場合、この文書は、研究のための AI 戦略を展開する際に各国が特定した課題についての入門書となります。あなたが科学者または科学ジャーナリストであり、科学全般に対する AI の影響に主な関心がある場合、この論文で各国が現在どの程度科学システムを AI に積極的に適応させているかを知ることができるでしょう。

これが会話の始まりです。私たちは、各機関や国での AI の導入の準備に携わっている科学リーダーに、今後数か月およびそれ以降に私たちと関わっていただけるよう招待します。あなたのアプローチ、経験、質問を共有してください。皆様のご意見は、このプロジェクトをさらに発展させる上で非常に重要であり、私たち全員が科学システムのこの重要な技術的変革に向けてよりよく準備するのに役立ちます。

[1] ISC、2023 年。 AI、大規模言語モデルなど、急速に発展するデジタルおよび関連テクノロジーを評価するためのフレームワーク。 国際科学評議会。 DOI: 10.24948/2023.11 https://council.science/publications/framework-digital-technologies/

概要

人工知能 (AI) の影響について今日伝えられている支配的な概念は、科学を含むあらゆる分野のあらゆるものを変える能力であるというものです (Khalif et al., 2023; Nature, 2023; Van Noorden and Perkel, 2023; Miller, 2024)。さまざまな研究分野における新たな進歩の期待を超えて、科学の文書化、資金提供、報告に対する AI の影響に関する一連の重大な疑問が浮上しています。

  • AIの利用の増加は研究資金の配分にどのような影響を与えるのでしょうか?
  • どのような研究データ標準が進化するのでしょうか? AI は科学成果の性質をどのように変えるのでしょうか?
  • 研究における AI の使用が増えるにつれて、科学者のキャリアはどのように進化するのでしょうか?
  • 科学部門による AI の導入を成功させるには、インフラストラクチャへのどのような投資が必要ですか?
  • 責任ある科学の実施において高い基準を確保しながら、研究における AI の使用を可能にするためには、どのような法的調整が必要でしょうか?
  • AI は国際的な研究協力にどのような影響を与えるのでしょうか?

これらの疑問をめぐる議論は、科学と研究システムの将来にとって非常に重要です。研究機関や省庁はそれらに取り組み始めているが、指導するリソースは限られている。この研究が示すように、科学と研究の構造的側面に対する AI の影響に関する包括的な文献は依然として顕著に欠如しています。

いくつかの国は、さまざまな分野にわたる AI の開発と実装に関する計画と願望を定めるための総合的な AI 戦略を策定しました。これらの戦略が科学と研究に直接的かつ重要な影響を与えるにもかかわらず、これらの文書は主に、具体的な影響をさらに検討することなく、国家計画の実現における科学と研究機関の関与に関する広範な記述を提供しています。

これは各国が非活動的であることを示唆しているわけではありません。全く逆で、多くのことが進行中です。パートナーシップが形成され、トレーニングの取り組みが開始され、インフラが整備され、政策が実施されています。しかし、AI の研究環境の準備を陣頭指揮する任務を負った政府省庁、大学、コンサルティング会社の人々は主に主要な課題について推測に基づいて取り組んでおり、同様の規模と能力を持つ国々が採用しているアプローチについての洞察は限られています。

研究エコシステムへの AI の統合を計画する際に各国が考慮すべき重要な問題を概説するフレームワークは、この重要な段階で大きな成果をもたらす可能性があります。このワーキングペーパーは、既存の文献の分析から導き出されたそのようなフレームワークの 1 つを提供します。

知識ベースラインの確立を開始するために、この論文では、それぞれの国でこうした議論に直接携わっている人々によって執筆された、さまざまな規模と地域の国からの 12 件の事例研究も紹介しています。私たちは事例研究の数を増やし、2024 年末までに次期最終版の論文で世界のさまざまな地域をより包括的に表現する予定です。

AI 大国だけに焦点を当てるのではなく、科学の進歩に大きく貢献しているさまざまな規模の国の状況を考慮することが重要です。私たちは、中小規模の国が AI の導入に向けて研究エコシステムをどのように準備しているかについて、意図的に洞察を得ようと努めました。

したがって、このワーキングペーパーは次のことを目的としています。

  • 問題に関する基本的な知識と情報、および AI のための科学と研究システムを準備するための現在の取り組みを収集します。
  • 各国が自国の科学システムに AI を導入するためのロードマップを作成するのを支援する。
  • 科学への AI の適応と実装についての考察に携わる人々の地域的および世界的なネットワークを構築する。
  • AI が科学と研究の組織に提起する重要な問題について、科学コミュニティと政策コミュニティの間で認識を高め、重要な議論を形成するのを支援します。

このワーキングペーパーの作成には、2023 年 12 月にマレーシアのクアラルンプールで開催され、アジア太平洋地域の 1 か国からの参加者が集まったワークショップが活用されました。ワークショップに参加したいくつかの国からの貢献が論文のバージョン XNUMX に組み込まれています。ワークショップの調整には、オーストラリア科学アカデミーとマレーシア科学アカデミーから多大な支援を受けました。

この文書の出版後、同様の地域ワークショップや協議が開催される予定です。この論文の第 2 版は、追加の国別事例研究と一連の結論と推奨事項を特集し、今年後半にリリースされる予定です。


参考文献
  • Khalif, ZN、Mousa, A.、Hattab, MK、Itmazi, J.、Hassan, AA、Sanmugam, M.、および Ayyoub, A. 2023。「科学研究における AI 使用の可能性と懸念: ChatGPT パフォーマンス評価」。 JMIR医学。教育する。、Vol. 9、ページ e47049。 https://doi.org/10.2196/47049.
  • Miller, A. 2024. 「科学における人工知能に対する最大の議論」。 リハック、19 1月。 https://rehack.com/ai/arguments-against-artificial-intelligence/.
  • 自然。 2023年。「AIは科学を変革するだろう – 今、研究者はそれを飼い慣らさなければならない」。 自然、No。621、
  • 658ページ。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-02988-6.
  • Van Noorden, R. および Perkel, JM 2023。「AI と科学: 1,600 人の研究者が考えていること」。
  • 自然、No.621、672–675ページ。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-02980-0.

文献展望

人工知能を科学システムに統合するための重要な問題は何ですか?書誌学的分析。

このワーキングペーパーは、各国が科学および研究エコシステムにおける AI の導入にどのように取り組み、計画しているかを評価することを目的としています。各国の科学および研究エコシステムに対する AI の影響を調査する世界各地の出版物を特定するために、書誌調査が実施されました。

この研究は、Nature Research Intelligenceとの提携により2023年XNUMX月に行われた。学術雑誌や書籍の内容、会議議事録、政策文書、「灰色」文献が組み合わされている。検索戦略には XNUMX つのステップが含まれます。

  • 高精度のキーワード検索 (30 を超える検索キーワード) により、基本ドキュメント セットが生成されました。このようにして、Dimensions データベースを使用して 1,600 を超える文書が特定されました。
  • 最初の文書コーパスをレビューし、最も関連性の高い文書 (合計 180) を選択することで、トレーニング文書セットが作成されました。
  • 洗練されたトレーニング文書セットは、類似した文書を識別するために使用されました。追加のウェブ検索も行われました。結果として得られるデータセットは、317 年から 2018 年の間に発行された 2023 件の文書で構成されています。これらがこのレビューで使用された文書です。

文献レビューにおける 317 件の出版物の分類 [2]

RELEASE タイプ数
ジャーナル記事123
本の章59
プレプリント51
ウェブページ30
会議議事録20
ポリシー文書18
書籍と単行本16

科学および研究のエコシステムに AI を統合するという国家計画を扱った出版物の数は 317 件と比較的少ないように思えるかもしれませんが、2018 年から 2022 年の間に毎年出版される出版物の数は 9 倍の着実な増加 (88 件から XNUMX 件へ) でした。この増加は、国家科学および研究エコシステムにおける AI の導入に関する問題への注目が高まっていることを示唆しています。国の科学および研究インフラストラクチャにおける AI の漸進的な統合に関する経験がさらに集まるため、出版物の数は今後数年間で増加し続けることが現実的に予想されます。

プロジェクト データセット全体の出版量別の主要国 (2018 ～ 2023 年) [2]

COUNTRY出版物% 合計 出版物
イギリス32視聴者の３８%が
米国28視聴者の３８%が
ドイツ13視聴者の３８%が
中国10視聴者の３８%が
カナダ9視聴者の３８%が
India8視聴者の３８%が
Sweden7視聴者の３８%が
スペイン7視聴者の３８%が
スイス6視聴者の３８%が
シンガポール5視聴者の３８%が

これらの出版物のレビューにより、専門家や観察者が研究および科学システムにおける AI の統合と導入に重要であると主張する 45 の問題とトピックからなる中核セットを特定することができました。

私たちは、OECD のテクノロジー ガバナンス フレームワークの簡略版を使用して、次の 3 つの大きなテーマでこれらの問題を捉えようとしました。

  • 研究開発のアジェンダ設定、技術評価、先見性および科学的アドバイス。
  • 国民の関与、科学コミュニケーション、公的説明責任。
  • 規制、基準、民間部門のガバナンス、自主規制。

ここにリストされている問題の中には、キャリアや雇用、データ品質や AI の安全性に関連するもの、AI の開発や導入全般に関係するものなど、科学や研究に固有のものではありません。この演習ではそのような問題の数を制限しようとしましたが、科学にとって特に重要な問題 (例: データ品質)、または研究における AI の導入に関連してますます議論されることが予想される問題 (例: AI の安全性と雇用) も含めました。 。

[2] 出版物の完全なリストは、Center for Science Futures の Web サイトからアクセスできます。 https://council.science/publications/ai-science-systems

テーマ 1: 研究開発の課題設定、技術評価、先見性と科学的アドバイス

優先分野

優先順位の設定

  • 私たちは、AI 開発と科学コミュニティによる AI の導入のための戦略的分野を特定する方法を見つけなければなりません。メカニズムには、資金提供、インフラ開発、能力開発プログラムが含まれる場合があります。

資金調達の慣行

科学への資金提供の決定において、AI の能力は科学的メリットに取って代わるのでしょうか?

  • AI の強度は、リソースの割り当て、ひいては科学的発見の軌道を決定する際の不適切な決定要因となる可能性があります。その顕著性により、それを使用しない研究分野が閉鎖される可能性があります。
  • 研究内の競争は、実力の問題ではなく、AI へのアクセスの問題になる可能性があります。これにより、意思決定が不十分になり、研究資金がさらに集中する危険があります。

リソース割り当てにおける AI の活用

  • AI は既存のマテリアルからの機械学習に依存しています。本質的に保守的で、古い偏見を再生産するレビューが生成される可能性があります。

AIが評価パネルに与える影響

  • AI は主題の境界を知らないため、AI 主導の科学は学際的になる傾向があります。科学をより学際的にすることが最近多く求められているにもかかわらず、今日の分野主導の専門家委員会は、それを適切に検討することができない可能性があります。

能力の構築と維持

科学コミュニティにおける AI スキルの向上

  • あらゆるレベルの学習者と実践者にとって、広範かつ差別化された AI スキル開発が必要です。重要な側面には、AI に関する教育、分野固有の使用法、倫理、および学際的な能力に関するトレーニングが含まれます。教育者は、これが急速に変化するテーマであることを認識する必要があります。

AI研究の多様性

  • 公平性を確保し、研究やその他の成果の質を向上させるために、AI 労働力の性別、民族、文化の多様性を確保する必要があります。機械学習は既存の不平等を再現できます。
  • 私たちは、専門分野および学際的な AI に対する適切なインセンティブを開発する必要があります。

公共科学部門における人材の維持

  • 民間部門からの AI スキルに対する強い需要を考慮すると、大学や研究センターを含む公共部門の科学では、人材の獲得と維持が必要です。珍しいことに、これは民間部門が高い給与だけでなく興味深い仕事を提供できる分野です。

インフラ

科学に適したクラウドコンピューティングの開発

  • クラウド コンピューティングと研究データ リポジトリに対する資金が不確実であるため、科学の進歩が制約されています。パブリック クラウドの容量が不足すると、裕福な研究機関が民間企業と契約し、研究データの共有が制限され、裕福でない研究機関が取り残される可能性があります。

デジタルデバイドはアルゴリズム化される

  • 私たちは、個人、グループ、学術分野、組織、場所間の AI アクセスの不平等がどのように研究成果の低下につながるかを判断する必要があります。

科学用AIツールの開発

  • 私たちは、どのようなパートナーシップが専門研究機関に適した AI ツールの開発を促進するかを判断する必要があります。新しい AI テクノロジーが AI および機械学習コミュニティだけによって推進されるのではなく、すべての研究コミュニティと共同開発されるようにするにはどうすればよいでしょうか?

国際協力

法制度間の差異

  • 私たちは、各国間のガバナンスとデータ保護における管轄区域の違いが、国際的な研究や研究協力にどのような影響を与えるかを評価する必要があります。

地域連携

  • 各国は、自力で行うリソースがない場合、地域の AI センターや研究ネットワークを設立するためにどこまで協力できるかを見つける必要があります。

仕事、キャリア、雇用

科学と研究の仕事への影響

  • AI の進歩が科学分野の仕事の数や性質にどのような影響を与えるかを監視する必要があります。

継続的なAIトレーニング

  • より良い研究を生み出し、雇用の損失を最小限に抑えるために、科学者や研究スタッフが AI の最新情報を常に把握できる方法を開発する必要があります。たとえば、AI によって引き起こされる倫理的問題をユーザーが理解できるようにするために、専門の AI トレーナーや教師が必要になる場合があります。

ネットワークとリポジトリのセキュリティ

AI が科学サイバーセキュリティに与える影響

  • 科学機関は、可能な限り最高のネットワーク衛生状態を確保し、パートナー組織のセキュリティを確保し、個人によるサイバーセキュリティ リスクを制御する必要があります。知的財産の盗難、個人データや機密データへのアクセス、身代金攻撃から施設をどのように保護しているのでしょうか?
  • データの品質と整合性を保護するには、リポジトリへのアクセスの制御に加え、高度な資格を持つ人材、強力なパートナーシップ、適切な構築環境が必要です。

テーマ 2: 国民の関与、科学コミュニケーション、公的説明責任

研究の実施における科学的誠実性

現在の科学の原理と価値観

  • AI は、今日の科学を定義するいくつかの中核原則と価値観の間に緊張を引き起こす可能性があります。このような矛盾には、オープン性と厳格性が含まれる可能性があります。プライバシーと機密性とオープンサイエンス。大量のデータと高品質のデータ。説明可能性と「ブラックボックス」結果の比較。

結果の信頼性と説明可能性

  • 科学やその他の活動における AI に対する信頼の欠如は、科学への AI の導入に課題を引き起こす可能性があります。しかし、無批判な信頼は、AI テクノロジーとそれが生み出す結果への潜在的に危険な過剰依存につながるでしょう。 AI は既存の知識や既存の意見に基づいているため、画期的な洞察よりも規範的な結果を生み出す傾向があります。

再現性

  • 今日の科学はすでに再現性に深刻な問題を抱えています。 AI はどのようにして問題を悪化させ、あるいは解決するのでしょうか? AI の再現性を向上させるには、コード、基礎となるデータ、実験計画に関するより多くの情報を提供し、透明性を高める必要があります。これはAI研究にもAIを使った研究にも当てはまります。

結果の説明可能性

  • 科学的手法では、科学的主張が説明可能かつ理解可能であることが求められます。一部の一般的な AI 手法はブラックボックスとして機能するため、どのように結論に達したかを述べたり、偽の相関関係や因果関係を特定したりすることが不可能です。

倫理的なデータの使用

  • ビッグデータと AI の使用により、同意と人間の研究参加者の現在の概念、およびデータの収集と使用の方法が複雑になっています。
  • AI 倫理審査委員会は人間の被験者に重点を置いています。彼らは現在の重要な役割を遂行するだけでなく、より広範な社会に及ぼす可能性のある危害を調査することができなければなりません。

説明責任

  • 捏造、改ざん、盗作、その他の不正行為の原因が AI に遡ることができる場合、私たちはその責任の所在を明らかにする必要があります。 AI に明確な所有者がいる場合、答えは簡単かもしれませんが、将来的には多くの場合そうではないかもしれません。

利害の衝突

  • AIの普及に伴って新たな利益相反が生じないかを見極める必要がある。これらは現在の利益相反ポリシーではカバーされない可能性があります。

環境への影響

  • AI の開発は、(特にコンピューター チップと電気の使用に関連して) より持続可能なものにする必要があります。もっと根本的に言えば、AI が適切な入力材料から学習していない場合、環境問題への対応がうまくいかない可能性があります。

科学出版

寄稿者および著者への謝辞

  • 研究者は、研究成果の生成に AI がどのように使用されたかを説明する必要があります。

警察科学のための AI

  • 出版社は、AI 以外で生成された捏造、改ざん、盗作を検出するために AI を使用すべきかどうかを判断する必要があります。

テーマ 3: 規制、基準、民間部門のガバナンス、自主規制

データ品質

正確さ

  • データセットが大きいほど AI のトレーニングには適していますが、利用可能なデータにあまりにも密接に基づいた応答が生成される可能性 (過剰適合) や、誤った結果や誤解を招く結果をもたらす可能性のある不正確さやバイアスが含まれる可能性も高くなります。ソースが間違っているデータ、フランケンシュタイン データセット、偏ったデータセットは、すでに科学に危険な影響を及ぼしています。この問題は、ガバナンスや管理の考慮から運用に至るまで、あらゆるレベルで対処する必要があります。

偏見と排除

  • AI、特に大規模な言語モデルはデータの「バイアス」(統計的類似性) を利用して結果を生成しますが、特定のグループや地域がさらに疎外されるのを避けるためにトレーニング データを厳選することが重要です。デジタルの排除はデータのギャップにつながります。さらに、オフラインの人々をどのように代表するのでしょうか?

データの主題指向と AI 研究の学際的な性質

  • ほとんどの科学知識は特定の主題から得られます。ドメイン間の通信を可能にし、学際的な知識の増大を可能にしながら、それをエンコードして使用する必要があります。

データのコーディングとアノテーション

  • AI、特に大規模な言語モデルでは、人間が使用するデータをコード化し、注釈を付ける必要があります。これらの個人は、アノテーションのプロセス中にデータに文化的な違いが埋め込まれるリスクを認識する必要があります。

データ管理とガバナンス

オープンデータと AI の安全性

  • 科学用 AI の開発には、高品質のデータへのアクセスが不可欠です。しかし、個人の利益だけでなく公共の利益も、プライバシーを保護し、データの倫理的な使用を保証するためのガバナンス構造を必要とします。

アクセスと利点

  • 科学 AI の開発に必要なデータの多くは、たとえば民間部門が保有するデータなど、オープン データ イニシアチブの範囲には入りません。アクセスを可能にすることと商業的優位性を維持することとの間の緊張により、高品質のデータが機密に保たれる可能性があります。

データインフラストラクチャ

  • 科学のための AI の開発には、実践の調和と実践コミュニティの発展が必要です。データの生成と使用に関する現在の規範と実践は、分野や機関によって異なります。
  • 科学組織がデータのキュレーションとストレージ容量を増やすにつれて、リポジトリ間の相互運用性を高める必要があります。

データ標準

出所に関するデータ標準

  • トレーニング データのソースは適切に開示され、評価される必要があります。具体的な懸念は、データとデータソースの倫理的側面と、AI におけるバイアスへの影響です。

品質に関するデータ標準 (上記の「データ品質」も参照)

  • 科学で使用されるデータが適切に管理され、保存されることを保証するために、技術基準、認証、コンプライアンスを課す必要があります。

法律、規制および政策

AIを使って行われた研究の法的責任

  • 私たちは、さまざまな程度の自律性と透明性を備えた、従来の責任システムと AI のプロセスおよび出力を調和させる必要があります。どの時点で、AI の作成者ではなく、AI がその行動に対して責任を持つようになるのでしょうか?

機械生成物の著作権保護または特許取得?

  • AI によって生成された創作物の著作権保護の適格性と適切性についての不確実性により、知的財産を保護するために特許取得または営業秘密技術が使用される可能性があります。これにより、AI プロジェクトの肯定的および否定的な貴重な結果の一般公開が減少します。

デジタルデータの保護と使用

  • テキストおよびデータ マイニングは、不正コピーの作成を通じて著作権を侵害するリスクがあり、Web サイトやデータベースの利用規約に違反する可能性があります。英国はテキストおよびデータマイニングに対する著作権例外規則を作成しており、他の管轄区域もこれに従う可能性があります。
  • データとしてマイニングされた作品は著作権によって保護できますが、データ自体は通常、元のデータセットの一部である場合にのみ保護されます。これにより、データを保護するために企業秘密が使用される可能性があります。欧州連合は、科学研究のために保護されたデータベースから抽出されたデータを保護します。しかし、デジタルデータの国境のない性質は、管轄区域間の緊張を悪化させます。

規則

国内の規制環境

  • 国内の AI 規制に向けた取り組みは、さまざまな考慮事項とニーズの間でバランスを取る必要があります。これらの仲裁では、各国は自国の科学研究部門が繁栄し、共通利益のために働くために有利な条件を作り出す必要があります。

他の管轄区域における規制の影響

  • 他国の行動を観察すると、飛躍的なフロッグや規定の調整につながる可能性があります。あるいは、規制に関する不確実性により、一部の法制度がより厳格でない規制を通じて競争上の優位性を追求し、創作物が生み出された国に不利益をもたらす可能性があります。

AI が科学と研究を変革すると予測することは常識になっています。文献レビューを通じて特定された一連の包括的な考慮事項と問題により、AI が科学の作成、組織化、資金調達の方法にさまざまな影響を与えていることが明らかになります。これらは、AI を使用した科学の適切かつ責任ある実践のための条件に関係しています。したがって、このリストは、各国が科学および研究システムに AI を導入するためのロードマップを開発および実装する際に役立つはずです。しかし、これは現在各国を指導している考慮事項を不完全に反映しています。ケーススタディで明らかになるように、科学における AI の導入に関する現在の計画は、リストで強調されているような考慮事項によって部分的に推進されているにすぎません。概して、彼らは AI に対する国の全体的なアプローチによってむしろ導かれており、より一般的に AI に付随する野心 (経済成長、ガバナンスの向上、デジタル インフラストラクチャなどの点で) を支援しようとしています。この部分的な乖離と国家戦略の優位性は理解できる。しかし、科学や研究における AI の導入を成功させるための具体的な条件への注意が不十分だと、これらの国やあらゆる場所の科学の質に影響を与えることになります。それは、不十分な研究データ政策、認識論的バイアスの強化、不十分な能力、非効率な制度的および規制的環境によって測定されるでしょう。言い換えれば、それは悪い科学につながるでしょう。

事例紹介

以下のケーススタディは、研究エコシステムへの AI の統合に向けた各国のアプローチについての集合的な知識と理解を高めるために作成されました。これらの短いエッセイは、自国の科学向け AI 戦略の開発と展開に携わった人々によって作成されました。

これらの国は、世界の多様な地域から意欲的な貢献者を特定するために ISC のネットワークとコネクションを利用して、いくぶんご都合主義的に選ばれました。このレポートの次回版では、より多くの事例研究と、カナダ、フランス、ヨルダン、マラウイ、モロッコ、ナイジェリア、ノルウェー、アラブ首長国連邦、英国、パナマ、ルーマニア、ルワンダ、南アフリカ、米国を含むよりバランスの取れた地理的表現が含まれる予定です。 。著者たちとの最初のやり取りでは、プロジェクトの目標と野心を紹介し、一連のガイドラインを提供しました。著者が署名したケーススタディには、それぞれの立場での経験に基づいた各著者の視点と、執筆時点で最も適切かつ最新であると考えられる事柄が反映されています。私たちの知識基盤を拡大し、議論を開始するという目標に沿って、著者は事実情報を提供し、主要な文書を参照することが奨励されました。各著者から最初の草稿を受け取った後、プロジェクトのコア チーム内の内部レビュー プロセスが実施されました。プロジェクト チームから最初の草案に対して包括的なフィードバックが提供され、その後、フィードバックに対処して草案をさらに改良するための二次ディスカッションが行われました。

各ケーススタディには、各国のアプローチを構成する主要な文書への参照が含まれています。これらの文書の大部分は国際出版データベースで見つけることができないため、前述の文献レビューには含まれていませんでした。

オーストラリア: 人間中心の人工知能の使用に向けた準備

エマ・シュライガー, 連邦科学産業研究機関

ヘイリー・ティーズデール博士とアレクサンドラ・ルケッティ博士、 オーストラリア科学アカデミー

主要な取り組み

  • AI に対する倫理原則と人間中心のアプローチは、オーストラリアの AI ガバナンスの新たな枠組みに影響を与えています。オーストラリアでは、AI に関する高等教育の提供数が増加しており、即戦力の AI スペシャリストを惹きつけて訓練する取り組みによって補完されています。
  • オーストラリアの STEM 人材の多様性を高めるための積極的なプログラムは存在しますが、それらは特に AI に対処するために調整されたものではありません。さらに、AI 関連の科学的取り組みにおいては、倫理的能力を高め、人権に対する意識を高める必要性が認識されています。ただし、科学分野向けにさらにカスタマイズされたリソースが必要です。
  • AI および AI を活用した科学に必要な高性能データ コンピューティング インフラストラクチャや、FAIR および CARE データ原則の実装など、他の課題もまだ解決されていません。

オーストラリア政府、科学機関、大学は、AI の機会を捉えてリスクを軽減し、科学的発見を加速するための国家科学システムの準備を模索しています。たとえば、国立科学機関である連邦科学産業研究機構 (CSIRO) は次の報告書を発表しました。 科学のための人工知能 – 導入傾向と将来の開発経路 (Hajkowicz et al.、2022)。 AI が科学に与える影響と、研究組織がこれらのテクノロジーの利点を活用し、リスクを軽減するためのメカニズムに投資することが不可欠であることを検証します。このレポートでは、ハードウェアとソフトウェアのアップグレード、データ機能の向上、教育とトレーニングの改善、人間中心の AI の開発、従業員の多様性と倫理的能力の向上を含む、移行を可能にする XNUMX つの将来の開発経路について概説しています。オーストラリアの国家科学システム全体の組織は、最近の研究イニシアチブ、活動、プログラム、ガイドラインによって、これらの分野における AI 向上の能力を拡大し始めています。しかし、解決すべき課題はまだ残っています。

ハードウェアとソフトウェア

AI 能力の向上を目指す科学組織は、ハードウェア、ソフトウェア、計算インフラストラクチャのアップグレードについて決定を下す必要があります。オーストラリア科学アカデミーは最近、オーストラリアの科学部門の将来のスーパーコンピューティングのニーズについて議論する全国円卓会議を開催しました。同グループは、オーストラリアの主権研究能力を確保し、科学が将来にわたって国家および地域の優先事項を達成できるようにするための国家戦略とエクサスケールコンピューティング施設の必要性を強調した（オーストラリア科学アカデミー、2023年）。

且つ

将来の AI 機能の向上には、目的に適合し、出所が保証され、検証され、最新で倫理的に取得された高品質のデータへの投資も必要です。オーストラリア政府は、データおよびデジタル政府戦略を通じて模範を示しています (オーストラリア政府、2023 年)。この取り組みは、データドリブンな組織になるために、データの収集、管理、使用に対するベストプラクティスのアプローチを採用することに焦点を当てています。

AI の使用の増加に伴い、オーストラリアにとって、FAIR (検索可能、アクセス可能、解釈可能、再利用可能) および CARE (集団的利益、管理権限、責任、倫理) データ原則をより適切に実装することが不可欠です。オープン サイエンス、先住民データ主権運動、参加型データ スチュワードシップによるこれらおよびその他の原則と実践はすべて、オーストラリアの科学システムにおける AI を支えるデータの作成、使用、管理に重要な指針を提供します。

教育、訓練、能力

科学分野全体、そして生涯教育に至るまで、教育、訓練、能力向上が急務となっています。オーストラリアで提供される高等 AI コースの数は 2020 年から 2023 年の間にほぼ 37 倍になり、より大きな教育機会が提供されました (2020 年には 69 件、2023 年には 2024 件) (OECD、XNUMX)。

オーストラリア人権委員会 (2023) は、「教師に専門能力の開発とトレーニングを提供する」ことと、「学校は責任ある倫理的な方法で生成型 AI ツールに取り組むために必要なスキルを生徒に提供するための包括的なデジタル リテラシー プログラムを導入する必要がある」と勧告しています。 。

2021 年には、オーストラリアで即戦力の AI スペシャリストを誘致し、訓練するための CSIRO の次世代 AI 卒業生プログラムの設立に 24.7 万オーストラリアドルが投資されました (CSIRO、2021)。現在、XNUMX 人を超える CSIRO 研究者が、さまざまな AI およびデータ サイエンス プロジェクトに取り組んでいます (CSIRO、a)。

人間中心の人工知能

人間と AI のコラボレーションと人間中心の AI は、人間が AI と効果的に連携し、人間と AI システムの補完的な強みの恩恵を受けて、単独で達成できるよりも高い基準でタスクを実行できるように設計および実装されています。 2023 年、オーストラリアは、AI が人間中心で、責任と信頼に足る方法で設計、開発、導入されるべきであることを確認するブレッチリー宣言に署名しました。

CSIRO の協調的インテリジェンス (CINTEL) 作業プログラムは、ゲノム アノテーションのような非常に労働集約的なタスクなどの科学的課題を解決するために AI システムが人間を確実にサポートするための科学技術を開発しています (CSIRO、b)。アノテーションでは、ゲノム配列を使用して、品種改良による作物の収量増加に重要な生物学的表現型を作成します。このグループは、ゲノムの正確かつタイムリーなアノテーションを可能にする、ドメインの専門家と AI の間のコラボレーションを含むスケーラブルなアプローチを開発しています。

ジェンダー、民族、文化の多様性

AI 人材には性別、民族、文化の多様性が欠けており、成果の質が制限されています。これを改善することは、研究組織内の AI 能力の向上に貢献します。

オーストラリア政府 (2020) STEM戦略における女性の推進アクションプラン2020 科学、技術、工学、数学 (STEM) における男女平等の持続的な向上を達成するための国家的で調整されたアプローチを提供します。 Deadly Science (Deadly Science) や先住民 STEM 教育プロジェクト (CSIRO、2021) などのプログラムは、アボリジニおよびトレス海峡諸島の学生を支援し、科学および STEM 関連のキャリアに従事させることを目指しています。 2014 年から 2021 年にかけて、先住民 STEM 教育プロジェクトには 23,000 校の 603 人を超える参加者が集まり、Deadly Science は 7,500 箱の科学リソースを 800 以上の学校に届けました。

倫理的能力

AI の設計と実装に関する基準と規制が進化するには、テクノロジー、スキル、文化を含む倫理的能力への投資が必要です。責任あるイノベーションを支援するため、オーストラリア政府は、AI の安全性、セキュリティ、信頼性を確保するための 2019 つの倫理原則のフレームワークを作成しました (Dawson et al., 2023; DISR, a)。これに続いて、XNUMX 年のディスカッションペーパーが発表されました。 オーストラリアにおける安全で責任ある AI (DISR、2023) 政府の協議による対応を通じて、責任ある AI 実践をサポートし、コミュニティの信頼と自信を高めます。この協議に対するオーストラリア政府の 2024 年 2024 月の暫定回答では、AI が安全かつ責任を持って設計、開発、導入されることを保証するために必要な幅広い法的、規制、ガバナンス措置が特定されました (DISR、XNUMX)。

CSIRO の責任あるイノベーション未来科学プラットフォームは、将来の科学技術のリスク、利益、不確実性を体系的かつ科学的に評価する研究プログラムです。一方、オーストラリア人権委員会（2021年）は、「[STEM]の専門認定機関は、継続的な専門能力開発の一環として、意図的に人権に関する必須の研修を導入すべきである」と勧告している。

しかし、科学分野ではそのようなスキルアップのための枠組みや戦略は整備されておらず、専門的な認定機関もほとんど存在しません。

その他の課題

AI は、科学の実施方法に影響を与えるだけでなく、科学の管理、統治、資金提供、評価の方法にも影響を与える可能性があります。オーストラリアの研究評議会であるオーストラリア研究評議会と国家保健医療研究評議会は、助成金プロセスにおける生成 AI の役割を説明するポリシーを作成しました (ARC、2023; NHMRC、2023)。プロセスの機密性と完全性を維持するために、アプリケーションの評価における生成 AI の使用は禁止されています。応募者向けのポリシーでは、AI の使用における潜在的な利点と注意の必要性について言及していますが、応募者による AI の使用に関する具体的な制限は記載されていません。

参考文献

ベナン：西アフリカの野心的なデジタルサービスハブに対する人工知能の影響を予測

デジタル経済通信省

主な取り組み：

  • デジタルインフラストラクチャとプラットフォームは、西アフリカのデジタルサービスのハブとしてのベナンのビジョンの一環として、2016年から整備されてきました。国内の研究機関は、若い世代を対象とした AI トレーニングと教育プログラムを開始しました。
  • AI システムを適切に運用するには、データの収集、準備、アクセス、保管、ガバナンスに関する課題に対処する必要があります。データ保護と基本的権利、およびデータガバナンスも、法的、規制的、倫理的な課題を引き起こします

ベナン政府は、「成長と社会的包摂を加速するためにベナンを西アフリカのデジタル サービスのハブに変える」(MDEC、2016) というビジョンを掲げ、2016 年以来、いくつかの構造改革とデジタル インフラストラクチャとプラットフォームの導入プロジェクトを実施してきました。このビジョンは、は、国の構造的、経済的、政治的、社会的変革に急速な影響を与える主力プロジェクト、優先プロジェクト、プロジェクトに焦点を当てた政府の行動計画に明確にされています。

そのビジョンの運用化により、ベナンはデジタルコード、国家データセンター、公共サービスの国家ポータル、公開鍵インフラストラクチャー、187以上の拠点を統合する国家行政ネットワーク、および2,500キロメートルを超えるファイバーネットワークを確立することができた。他のプロジェクトの中でもとりわけ、国土全体に光ケーブルを配備しました。ベナンの新しいインフラストラクチャとプラットフォームの使用により、大量のデータが生成され、その価値創造の可能性がベナン経済から漏れないよう、AI ツールとテクノロジーを使用して管理し、価値を高める必要があります。

国家人工知能とビッグデータ戦略

この枠組みの中で、ベナン政府は 2023 年 2023 月に国家人工知能およびビッグデータ戦略 (SNIAM 2027–2023) を採択しました。この戦略は、「訓練、研究、イノベーション、民間部門、協力への支援」に関連するプログラムを含む XNUMX つのプログラムを中心とした構造化された行動計画の概要を示しています (MDEC、XNUMX)。このプログラムを通じて、ベナンは大学に設備を整え、AI におけるパートナーシップを促進することで、訓練と研究を支援することを目指しています。また、スタートアップに割り当てられたリソースを動員して維持する際に、起業家精神とイノベーションを担う組織への制度的支援を強化することにより、資金調達メカニズムを開発することも目的としています。最後に、この分野における小地域的および国際的な協力を強化することを目的としています。

SNIAM 2023 ～ 2027 の開発は XNUMX 段階で行われました。準備段階とそれに続く文書自体の開発です。政府がデジタルコード、接続インフラストラクチャ、データストレージ、デジタル信頼の強化に役立つプラットフォームをベナンに提供する準備を整えたのは準備段階でした。しかし、解決すべき課題はまだ多くあります。 AI システムの運用に必要なデータの収集、準備、アクセス、保管、ガバナンスに関するデータの課題があります。 AI のガバナンスと規制に関連する法的および規制上の顕著な課題や、データ保護と基本的権利に関する倫理的な課題もあります。同時に、ベナンにとっての機会は多岐にわたり、教育、職業訓練、健康、生活環境、交通などの優先分野の発展の支援に関連しています。

資金調達と制度上の取り決め

7.7 年間で 2023 万米ドルに相当する推定コストがかかり、SNIAM 2027 ～ XNUMX 年の主な活動は、官民パートナーシップを通じて国家レベルで、特定の開発分野を対象として実施されます。戦略で概説された行動を実行するために必要なリソースを動員するために、さまざまな資金源が提案されています。これらには、政府と民間部門の両方からの国家資金の要請が含まれます。二国間および多国間対外援助を訴える。そして官民パートナーシップの枠組み内で外国の民間資本を呼び掛けています。

ベナンにおける AI の統合が望ましい効果を達成するには、すべての公共機関、公共部門、国民の参加が必要です。問題となっている効果には、優先分野や AI に真のチャンスをもたらしている分野における製品とサービスの生産性と品質の向上が含まれます。ベナン企業が推進するダイナミックな AI エコシステム。研究機関と民間部門の間の技術と知識の移転。 AI分野におけるベナンの認識。

研究における準備状況を形成する関係者

研究における AI の準備には、公的イノベーション団体が関与する一方で、市民社会組織、学者、新興企業、民間部門全般が関与します。労働者が AI への移行に備えるのに役立つ、対象を絞ったスキル開発プログラムがいくつか特定されています。これらのプログラムは、政府が直接構想するか、パートナーと協力して企画されます。したがって、デジタル経済通信省は、AI戦略行動計画の運用の一環として、ベナンのさまざまなデジタルエコシステムパートナーと協力して、意識向上、ネットワーキング、トレーニング活動などを実施しています。

基本的な AI 認識アクションも、デジタル リテラシー モジュールの開発中に計画されています。スマート・アフリカ・アライアンスは、さまざまな国の既存のプロセスをサポートするスマート・アフリカ・デジタル・アカデミー（SADA）プロジェクト（SADA、日付なし）を含む、いくつかのプロジェクトや取り組みの実施につながる能力構築参考文書を開発しました。ベナンでは、SADA の実施に関する条約が 2022 年に署名され、2023 年に、25 人のデータ スチュワード エキスパートのトレーニング、トレーニングの 25 つのモジュールに焦点を当てて、デジタル セクターにおける再トレーニングのための学習のレバー (LeARN) を支援するための行動が始まりました。 2021 人のデータ開発者と AI トレーニング (ベナン政府、XNUMX 年)。

さらに、ベナンのデジタルおよび AI エコシステムには、いくつかの非政府主体による注目に値する取り組みがあります。オドン・ヴァレット財団は2021年から人工知能に関するサマースクールを開催しており、約2020人の若者がプログラミング、機械学習、組み込みエレクトロニクス（ロボティクスやホームオートメーションを含む）などの基本的なAI概念に関する実用的で質の高いトレーニングを受けている。 2020年以来、フランス語圏人工知能庁は、女性を含むベナンの若い人々を対象にAIの課題に関する啓発カンファレンスを開催するとともに、フランス語圏の大学と提携してAIとビッグデータに関する修士レベルのオンライントレーニングを開催している（アフリカ、XNUMX年） ）。

全国的な科学研究コミュニティ

SNIAM 2023 ～ 2027 は、政府部門と民間部門、さらには協会や学術団体の両方からの活動の相乗効果の結果です。

国家戦略の策定プロセスにおいて、国家戦略の目的は、研究、開発とイノベーション、アプリケーション、市場への配置と部門間の普及、サポート、導入のためのガイダンスなどの重要な領域を考慮した合意文書を作成することでした。

地元の研究機関に関しては、ベナンには 1988 年に設立されたトレーニングおよび研究センターである数学物理科学研究所 (IMSP) があります。IMSP は AI の専門リソースを備えており、数学における国家レベルの能力センターを構成しています。 AI コンピューター サイエンス (博士課程レベル) の研究を行っており、西アフリカの研究所としては珍しい能力を備えたスーパーコンピューターを備えています。今日の IMSP の課題は、コンピューティング能力を維持し、このインフラストラクチャを活用する手段を強化することです。コンピューター サイエンスのトレーニングと研究研究所、アボメイ カラヴィ工科大学とその工学科学博士課程、アボメイ カラヴィ大学の生物数学および森林推定研究室も、同様に AI テクノロジーを実装するいくつかのプロジェクトに取り組んでいます。ブロックチェーンとして。

さらに、AI や新興テクノロジー全般によって引き起こされる労働市場の変革に向けて人的資源を準備するために、いくつかの能力構築活動が開始され、現在も進行中です。 IMSP は、コンピューター サイエンス (ネットワークとエンジニアリング) の教育に加えて、2020 年からデータ サイエンスの修士課程を提供しており、すでに約 2022 人の卒業生を訓練しており、現在約 XNUMX 人の学生がこの分野で訓練を受けています。 AI または関連分野に関する約 XNUMX 件の論文がすでに IMSP で弁論されています。さらに、コンピューター サイエンスのトレーニングおよび研究研究所には、AI の学士プログラムがあります。学生が AI の研究を続けられるように、ここで修士課程を創設する取り組みが進行中です。この分野で提供される AI トレーニングは、AI スキルにおけるさまざまな課題に対処します。いくつかの大学や学校も民間部門で AI のトレーニング プログラムを開始しています。たとえば、セメ市開発庁はソルボンヌ大学と提携し、XNUMX 年に AI に関する高度な認定を受けた継続教育の恩恵を受ける専門家集団を立ち上げました。

戦略の実行手順

SNIAM 2023–2027 は、2027 年までに AI とビッグデータをベナンの発展のてこにし、日和見的なアプローチで教育、健康、農業、生活環境、観光などの戦略的セクターへの支援を強化することを目指しています。進行中のアクションはプログラム内で分散され、その実施は XNUMX つの要素を考慮した優先順位付けに基づいて行われます。最初の要素はビジネスへの影響、つまり提案されたソリューションが主な受益者にどの程度の利益をもたらすか、または元の問題に対処するかです。 XNUMX 番目の要素には複雑さが与えられます。つまり、データが現在どの程度利用可能で悪用可能であるかということです。 XNUMX つ目は技術的な複雑さ、つまり AI ソリューションの作成、展開、または適応にかかる労力です。

戦略を運用するにあたり、関連する行動計画を特定し実行するための取り組みが進行中です。これらには、SNIAM 2023 ～ 2027 年を運用するための実現可能性調査とプロジェクト定義が含まれます。また、AI ユースケース向けのアプリケーション プラットフォームの開発にも拡張されます。この後者の行動の一環として、ベナン政府は国民生活における法的情報へのアクセスを促進する取り組みである GPT.BJ を実施しました（Le Matinal、2023）。 GPT.BJ は、ベナン情報システム・デジタル庁によって開発されたチャットボットで、ベナンの一般的な税法、デジタル法、労働法、刑法に関連する質問に答えるように設計されています。これは、2023 年の第 XNUMX 回デジタル起業家精神と人工知能フェアで発表されました。

参考文献

ブラジル: いくつかの注意点を踏まえて人工知能の恩恵を享受する

マリザ・フェロ, 連邦フルミネンセ大学 (UFF) コンピューター サイエンス、倫理的および持続可能な AI 教授、倫理的で信頼できる人工知能に関するリファレンス グループ (Núcleo IA Ética) の責任者

ジルベルト・M・アルメイダ, カトリック教皇庁のコンピュータおよびインターネット法の教授, リオデジャネイロ大学、倫理的かつ信頼できる人工知能に関する参照グループ (Núcleo IA Ética) の共同コーディネーター

主な要点

  • AIの研究開発を促進する必要性から、ブラジル政府は法改正の制定を推進しており、その主な成果は、AI応用研究センターの創設に向けた科学省と国の資金提供者および専門家とのパートナーシップである。
  • この国の課題には、AI リテラシーと教育のギャップ、AI 研究への資金提供などが含まれます。また、国家 AI 戦略や法案の停滞が科学や研究の優先事項を妨げ、研究者間の不確実性を助長し、国際協力を制限する可能性があるという懸念もあります。

ブラジルには、1970 年代にデータ収集、保管、処理、共有のためのデジタル インフラストラクチャの改善 (たとえば、連邦政府機関 SERPRO や DATAPREV 内) から始まり、デジタル開発の長期政策を推進してきた重要な歴史があります。それ以来、特定の法律により、企業と大学を結びつけることによるネットワークの構築が支援されてきました。たとえば、IBM とサンパウロ大学は、持続可能なアグリビジネスや持続可能なアグリビジネスのための AI など、AI に関する長期研究プロジェクトの共同イニシアチブを開発しました。食糧ネットワーク、他のプロジェクトの中で複数の基準による気候変動に関する意思決定、そしてインターネットのための包括的な民間枠組みの制定などによるインターネット利用の展開の加速（ブラジル政府、2014）。

しかし、バークマン・クライン・センターの研究報告書（Fjeld et al., 2020）とMIT Technology Review（Gupta and Heath, 2020）によると、これらの重要な措置にもかかわらず、ブラジルは2020年までラテンアメリカ諸国の中で良いランクにランクされていませんでした。 AI 規制とそれぞれの国家戦略の用語。その後、ある程度の進歩を遂げ、その後の取り組みにより、OECD の AI 規制と国家戦略に関する政策観察マップ、および Global AI Index などの民間団体のレポート (IAPP、2023) に位置づけられました。

研究センター

ブラジルは 2018 年から 2021 年の間に重要なマイルストーンを達成しました。特に、AI 研究開発によるデジタル変革に対する官僚的な障壁を取り除く新しい法律の制定 (ブラジル政府、2018; 2019a) により達成されました。 2019年に科学技術イノベーション・コミュニケーション省（MCTIC）がサンパウロ州研究財団（FAPESP）およびブラジルインターネット運営委員会と提携して、ブラジルのインターネット運営委員会と提携して、 XNUMX つの AI 応用研究センター。

対象となった受益分野は、医療、産業、都市、農業（科学、技術、イノベーション国家政策で正式に優先事項とされている）、情報セキュリティ（アルゴリズムとメカニズムの調査と設計を含む）、サイバー防御システムだった。これらのセンターのうち 2021 か所は 2023 年 4.0 月に (スマート シティの AI に 200,000 か所、農業に XNUMX か所、産業に XNUMX か所、ヘルスケアに XNUMX か所)、XNUMX 年には XNUMX か所(インダストリー XNUMX の AI に XNUMX か所、再生可能エネルギーに XNUMX か所、サイバーセキュリティに XNUMX か所) に選ばれました。 。各センターには数十人の上級研究者と数十人の学生が所属しており、各センターは FAPESP から最長 XNUMX 年間、年間約 XNUMX 万米ドルを受け取ります。

国家戦略

2021 年 2021 月、MCTIC はブラジルの人工知能に関する国家戦略 (EBIA) を発表しました。これは、AI のためのブラジルの科学革新システムを準備するための別の MCTIC 構造化アクションとして、AI 応用研究センターと関連付けられていました (MCTI、XNUMX)。 EBIA は、AI ソリューションの研究、革新、開発を奨励するためのガイドラインを連邦行政府に提供するとともに、倫理的および信頼性の問題についてもガイドラインを提供することで、国の AI 開発計画を策定することを目的としていました。 EBIA は一般的かつマクロレベルの国家戦略であり、AI に関する研究の特定分野は指定されていませんが、特に倫理的な AI ソリューションの開発を目的とした研究に関して、研究に言及する戦略的行動が示されています。

法律案

全体的な行政戦略の構築と並行して、2019 年から 2021 年にかけて、議会で 2019 つの AI 法案が導入され、国家計画を正当化する立法的な試みが行われました (ブラジル政府、2020b; 2021; 2023)。これは特にイノベーションの促進と危害の最小化の保護を想定していました。これらの法案はいずれも承認されなかった。したがって、40 年に上院は 2023 人の法学者からなるグループに 2023 番目の法案を考案するよう招待した (ブラジル政府、2023 年; ヒリアード、XNUMX 年)。その内容は、当時この問題に関する優れた実践の国際標準と考えられていた欧州連合の AI 法に触発されており、AI 規制に対するリスクベースのアプローチを維持するという目的が含まれていました。これほど長い一連の事態は、これまで立法措置に集中して取り組んできたことを示している。最後に、XNUMX 年の最終四半期以来、議会はすべての法律案を統合するために議論を行ってきました。

戦略的目標と行動

一方、行政分野では、EBIA は、信頼性があり倫理的な開発と使用の保証を含む複数の考慮事項に従って、ブラジル政府が AI ソリューションの研究、革新、開発を促進するよう推進していると主張しています (ブラジル政府、2022 年) ）。このような目標は、取り組むべき重要な問題の参考資料として経済協力開発機構（OECD）の概念と原則を活用しており、例えば包摂的成長などの懸念分野に関するEBIAの構造にインスピレーションを与えた。実際には、EBIA は 2023 つの主な目標に分割されます。研究開発とイノベーション。生産部門への応用。行政分野での応用。そして公安。しかし、このようなEBIA軸は戦略的行動を示しているものの、表現が曖昧であるため、適切な公共政策を設定するための具体的な方法については明確さが欠けています。目標は、規定された手段的行動には含まれない(Filgueiras and Junquilho、XNUMX)。

たとえば、教育の軸では、基礎的な学校教育や学術の文脈における AI 教育の特殊性など、それぞれの自然な特殊性に関係なく、デジタル リテラシー プログラムの開発が教育のすべての分野およびレベルに対して一般的に提唱されています。高度な研究。逆説的ですが、ラテンアメリカ AI インデックスはこれらの一般的な用語を強みとして解釈し、ブラジルが国立学校カリキュラムに AI 要素を効果的に組み込んでいると仮定しています。確かに、全国共通カリキュラムベースは最近更新され、計算論的思考やコンピュータープログラミングの項目が追加されましたが、資格のある教師も明確な戦略も存在しないため、AI リテラシーが適切に導入されていないのが現実です。

研究ガイドライン

このようなシナリオを反映して、ブラジル科学アカデミーは 2023 年 2023 月に、ブラジルにおける AI の使用と科学の進歩に関する一連の推奨ガイドラインを発表しました (ABC、2023)。この勧告は、市民社会全体、特に未成年者に対するAIのリテラシーと教育、そして長期的にAIに対する国家システムを準備するための根本的な行動において、既存のギャップを強調している。これらおよびその他の問題に加えて、アカデミーの研究者グループは、（ブラジルでは公立大学がAI研究を主導しているため）公共研究に対する政府からの資金の即時増額の必要性、民間部門も資金を増やすためのメカニズムの創設の必要性を強調している。このテクノロジーへの投資、および教師や研究者にとって安全な規制環境の必要性 (ABC、XNUMX)。

基本的に、AI に関する国家科学システムの開発には、関連するさまざまな実現要因を調整するように設計された公共政策の実施が必要です。したがって、科学文献と灰色文献の両方から選ばれた研究の分析と組み合わせて、ブラジルの現在の立法および行政状況を調査することで、AI に関する国家科学システムを確立するためのブラジルの取り組みとその結果として生じる影響についての洞察が得られると期待されています。国の科学と研究の枠組みに基づいて。

EBIA と AI 法案は、ブラジルにおける科学研究の優先順位を導き、対象を絞ったイノベーション エコシステムを育成するための主要な手段として機能します。これらの手段を同時に推進しないと、研究者や教授にとって不確実な規制環境が生じ、悪影響が生じる可能性があります。さらに、そのような停滞は国際的な協力や資金提供を制限する可能性があります。

実装が欠落している

しかし、一般的に言えば、他のラテンアメリカ諸国の国家 AI 戦略 (Chiarini and Silveira, 2022) では、実施に約 2020 年かかると提案されているのに対し、ブラジルは 2022 年から 2022 年という比較的短期間で実施しようとしている。ほとんど驚くべきことではない。とすると、大陸規模の規模と人口を持つ国という文脈でその目標がどれほど大きなものであるにもかかわらず、これまでのところ具体的な目標は実質的に達成されていない。したがって、EBIA には導入の機会と課題に関する詳細な指標のカスケードが欠落している (Chiarini and Silveira, XNUMX) ことは、ブラジルにとって、そして解決を加速するために AI 研究から恩恵を受けるであろうすべての人にとって、深刻かつ緊急の問題である。

上記すべてを考慮すると、ブラジルのデジタル変革戦略 2018 で AI が XNUMX 回引用されているが、非常に一般的で効果的な行動や具体的な目的から切り離されているという事実は、ブラジルが EBIA の目標を適切に設定しておらず、立法綱領を承認するにはあまりにも長い間苦労した。ブラジルでは AI と機械学習に対する準備が不十分であるため、ブラジルの国家科学システムは国際的な優良事例と矛盾しています。全国的な課題と可能性、そして地域の卓越性により、迅速な行動と支援が求められています。

参考文献

カンボジア：国家研究ミッションへの人工知能のアプローチを模索

シリワット チェム, アジアン・ビジョン・インスティチュート戦略顧問

主要な取り組み
  • この国でクラウドベースのサービスを開発するための共同の取り組みは、さまざまな分野の地元の関係者によってサポートされています。 National Research Agenda 2025 では国家的な課題が特定され、これらの課題に対処する計画が示されています。
  • カンボジアでは研究のための資金と能力が限られており、研究活動と国家的課題との連携も弱い。不確実なテクノロジーに対する文化的な警戒心が、教育がエンジニアリングと会計の分野を主に優先する理由の一部となっています。
  • 当面の優先事項には、データとコンピューティング能力のインフラストラクチャの強化、および AI 実務者のスキルアップと拡大が含まれます。

急速に発展する技術進歩の中で、カンボジアは機械学習と AI を国家科学システムに統合する態勢を整えています。私たちはカンボジアがとった戦略的アプローチを掘り下げ、AIの影響に関する政府の視点から、イノベーションと経済成長の促進に不可欠な制度的取り決めや利害関係者の関与に至るまで、さまざまな側面を探ります。

人間中心の政策

カンボジアの戦略の中心には、さまざまな分野にわたる AI の変革力に対する強い認識があります。カンボジア政府は、世界的な AI トレンドに沿ったビジョンを掲げ、責任ある AI 研究開発 (R&D) の推進を目的とした人間中心の政策を策定しています。産業科学技術イノベーション省（MISTI）が報告書を発表 カンボジアにおけるAIの現状と今後の動向 (MISTI、2023a)。この先進的なアプローチは、最高国家経済会議が報告書で概説したように、技術革新を活用して社会経済的発展を促進するというカンボジアの取り組みを強調している。 カンボジアのデジタル経済および社会政策枠組み 2021 ～ 2035 年 (SNEC、2021)。

制度的枠組み

制度的取り決めは、カンボジアの AI 課題を促進する上で重要な役割を果たしており、政府が先頭に立って変化を開始し、統合する取り組みを行っています。協力的なフレームワークと知識共有プラットフォームは、学際的な研究とイノベーション部門間の協力を促進するのに役立ち、総合的な開発への道を開きます。 カンボジアの科学、技術、イノベーションのロードマップ 2030 (MISTI、2021) は、国家 STI 政策がガバナンス、人的資本、研究開発、コラボレーション、エコシステム構築の 2023 つの柱を優先していることを強調しています。さらに、MISTI (XNUMXb) は、 デジタル技術ロードマップ、機械学習とAIを国家デジタル技術開発の主要技術として特定しています。 MISTI (2023c) によると 科学技術イノベーションレポート 2022, MISTIは政府機関としてSTI分野を監督する権限を有しており、カンボジアにおけるAI、ロボティクス、オートメーションのネットワークを推進する責任を負っています。

国家研究ミッション

　 2025 年の国家研究アジェンダ MISTI (2022) によって詳述されたものでは、1 つの国家研究ミッションが特定されています。2) 地元の食品。 3) 信頼性の高いエネルギー供給; 4）質の高い教育。 5) 電子および機械のスペアパーツ。 6) クラウドベースのサービス。 7) 電気と飲料水。 8) カーボンニュートラル。 5) デジタルで強化された健康。クラウドベースのサービスに関するミッション XNUMX をサポートする主要な研究分野は、インフラストラクチャ、ソフトウェア、サイバーセキュリティ、アクセシビリティです。これらのサービスは、カンボジアの企業のデジタル能力を開発し、データをローカルに保存するために提供されます。 MISTI、教育・青少年・スポーツ省、郵政省はいずれも、クラウドベースのサービスの研究使命を達成するために、法律や政策の枠組みから人的資源、インフラ、コラボレーションに至るまでの政策手段を実施する主要機関です。指導機関として国家科学技術イノベーション評議会を迎えます。現在、カムテック大学、王立プノンペン大学、カンボジア工科大学、カンボジアデジタルテクノロジーアカデミー、キリロム工科大学などの大学や研究機関のほか、ブロードバンドネットワークやサービス会社、ソフトウェアメーカー、サイバーセキュリティ会社など、は、クラウドベースのサービスの研究使命を達成するために研究を行っています。

カンボジアにおける研究とイノベーションへの課題と道筋

National Research Agenda (MISTI、2022) では、国家研究およびイノベーション システムが直面する XNUMX つの課題が強調されており、それらはすべて AI 研究に関連しています。

  • 国の研究開発への投資は不足しており、研究を促進するための政策支援は限られています。
  • 研究活動と国家的課題との連携は限られており、民間部門のイノベーション活動や政策決定に対する学術研究の貢献は不十分である。
  • 公的部門および民間部門の研究能力には限界があります。
  • 研究機関には強化とリソースが必要です。
  • 大学と産業界の連携強化と持続可能な国際協力が必要です。

これに応えて、国家研究アジェンダは、国の国家研究使命を達成するための 4 つの経路を開発しました。

  1. 8 つの研究ミッションをサポートするために研究に投資します。
  2. 公的研究機関の役割と能力を強化する。
  3. 研究者のキャリアをサポートします。
  4. 研究活動とコラボレーションを奨励します。

欠けている部分

カンボジアにとって緊急に懸念されている領域の 1 つは、効果的な機械学習アルゴリズムに必要な大量のデータと計算能力です。インフラストラクチャの制限と AI 分野の熟練した専門家の不足が、カンボジアにとって差し迫った障壁となっています。利用可能な人材と資金の不足により、AI の研究と実験が妨げられ、AI の潜在的な利点を最大限に活用する国の能力が妨げられています。これらの課題に対処するには、官民パートナーシップや国際協力の形での追加の支援が必要となります。

カンボジアが AI 導入を深く掘り下げるにつれて、文化的な課題も大きくなりつつあります。 AI の実装に伴う不確実性やエラーを回避するには、慎重かつ実験的な考え方が不可欠です。さらに、AI の開発と展開を成功させるために必要なスキルを従業員に提供するには、イノベーション、批判的思考、科学、技術、エンジニアリング、芸術、数学の教育を促進することが重要です。カンボジアの現在の教育状況は発展途上国の文脈に偏っており、土木工学と会計が主な専攻となっています。科学的推論の強力な基盤と文化がなければ、AI 研究と応用の影響は限定的になります。

これからのチャンス

MISTI は報告書の作成において国連教育科学文化機関 (ユネスコ、2022 年) と協力しました。 カンボジア王国におけるマッピングの研究とイノベーション。 2021年に実施されたユネスコ世界科学・技術・イノベーション政策手段調査では、カンボジアの研究開発支出と人的資本の両方が限られていることが明らかになった。良い面としては、カンボジアは AI を科学システムに効果的に統合するための措置を講じています。 「研究開発/イノベーション活動のためのネットワーキング、マッチング、および/またはパートナー探し」と「インフラストラクチャのサポート」が、提供される研究開発およびイノベーション関連のサポートまたはサービスのタイプとして最も上位にランクされ、それぞれ50パーセントと40パーセントのコンセンサスでした。

結論として、カンボジアは、持続可能な社会経済発展のために機械学習と AI の変革の可能性を活用する準備ができている国家についての説得力のある物語を提供しています。カンボジアの平均年齢は 27 歳で、人口の大多数がソーシャル メディア、電子商取引、モバイル バンキング アプリケーションを日常生活に取り入れています。カンボジアは、技術に精通した若い人口とレガシー技術の欠如というユニークな組み合わせにより、従来の技術革命と産業革命を飛び越える独自の特徴を持っています。後発ではあるが、AI の力がこれまで以上に利用しやすくなった時代に、カンボジアは国家レベルで AI を導入する絶好のタイミングとなった。戦略的計画、利害関係者の関与、包括性への取り組みを通じて、カンボジアは技術革新がすべての人々の進歩と繁栄を促進する未来への道筋を描いています。

参考文献

チリ：既存の研究資金エコシステムに人工知能を適用する可能性を見つける

ロドリゴ・デュラン, 人工知能センター CEO

主な要点
  • チリにおける科学用 AI に関する課題は多面的です。まず第一に、AI のための資金、リソース、インフラストラクチャ、能力とスキルが不足しています。
  • AI の優先順位は国家規模で特定されておらず、大学はサイロ化して取り組んでいる可能性があります。科学用 AI に関する統一されたビジョンが近い将来チリに存在するかどうかはまだ明らかではありません。

チリは、2021 人以上が参加した 1,300 年間の策定プロセスを経て、2021 年に国家人工知能政策を取得しました (MinCiencia、XNUMX)。この方針は、実現要因、研究開発、ガバナンスと倫理の XNUMX つの柱で策定されています。提案されたガイドラインは XNUMX 年間の範囲であり、これらの目的のために科学省によって調整されているいくつかの官民機関が関与しています。

ただし、このポリシーは拘束力のあるものではないことに注意する必要があります。ガイドラインは明示的な義務ではなく、行動方針の提案であり、施行の一定の困難を意味します。この意味で、この政策は研究開発プロジェクト融資の分野における優先順位を何ら重要な意味で定義していない。

大規模な研究資金エコシステム

チリの研究開発 (R&D) エコシステムは、経済協力開発機構 (OECD、日付なし) の平均と比較して比較的小規模です。チリの国内総生産に占める研究開発の割合は0.36パーセントですが、OECD諸国では2.68パーセントであり、チリへの相対投資は57倍低いことになります。同時に、このシステムは公的資金に大きく依存しており、その公的資金は総投資額の 2021 パーセントを占めています (MinCiencia、日付なし)。名目では、1.138年の総投資額は648億XNUMX万ドルに達し、そのうちXNUMX億XNUMX万ドルが公共投資でした。

これらの金額は、人材育成、基礎および応用研究、技術移転を含む研究開発への投資総額を表します。公共投資の 15.5 パーセントは科学技術省直属の国立研究開発庁 (ANID) を通じて管理されており、2023 パーセントは大学が投資したリソースであり、財政拠出または大学の授業料などの国家予算から賄われています。補助金（DIPRES、30）。残りの XNUMX パーセントは、漁業、農業、航空宇宙研究などの特定の分野における開発公社や公共技術研究所など、特定の権限を持つさまざまな機関に依存しています。天文台などからの国際貢献も ANID の金額に含まれます。

研究への公的資金提供

チリの公的資金制度は、高度な人的資本の形成から始まり、産業界や学術界への導入、長期的な個人および共同研究プロジェクトの開発、さらにはセンターや大学のインフラストラクチャーまで、研究者のキャリア全体を対象としています（MinCiencia、 b) 日付なし。上記の費用はすべて競争入札を通じて資金調達されており、落札率は商品に応じて 8% から 30% の間で異なります (ANID、2022)。プロジェクトの評価は、エコシステムに参加するさまざまなセクター（大学、研究センター、学会、学術界）を代表する大学の科学委員会によって指名された「研究グループ」にグループ化された全国的な学術関係者によって行われます。現在、約 1,500 人の国内研究者が 52 の研究グループに参加しており、120 人の国際査読者が最大規模のコンテスト (1 万ドル以上) を評価しています (ANID、日付なし)。

しかし、現地調査には、重要なターゲティングと優先順位付けのメカニズム、および優先順位付けの義務が欠けています。研究開発への公的投資の87パーセント（564億13万米ドル）は、高度な人的資本の形成のためか、個人またはグループの研究のためかを問わず、「オープンスカイ」プロジェクトに割り当てられている（MinCiencia、日付なし）。公的研究開発投資の残りの 56 パーセントは、主に政府から特定の権限を与えられている公立技術研究所に投じられています。この研究の自由は公的資金を超えており、国内の知識生成コミュニティの 80 パーセント以上が集中する XNUMX の大学で構成される大学エコシステムの差別化要素でもあります (MinCiencia、日付なし b)。

要約すると、チリの研究開発エコシステムは OECD 平均と比較して小規模であり、リソースの配分における優先順位はほとんどなく、公的資金への依存度が高くなります。

それにもかかわらず、主に個々の研究プロジェクトを対象とした、研究者の発展の軌跡全体にわたって競争の激しいプロジェクトを評価するための強固で透明なメカニズムを備えています。チリの出版物の影響力は OECD 平均に近いため、投資 1 ドルあたりに達成される影響力は平均をはるかに上回ります。

人工知能の到来

セクターの優先順位付けと資金調達慣行の点で、チリの研究開発エコシステムは AI による課題に直面しています。プロジェクト評価という点では高度に細分化されたシステムであるため、多くの評価者は AI や機械学習ツールの使用が研究に与える影響を適切に評価する訓練を受けていないため、科学、技術、工学、数学以外のよりオーソドックスなアプローチが採用されています ( STEM) 分野が優先される可能性があります。一方で、特定のセクターにおける優先順位付けや対象を絞ったメカニズムが存在しない場合、学術コミュニティにおけるこれらの能力の開発は、ホスト機関、主に大学の取り組みに大きく依存します。しかし、この分野の大学には基礎資金が不足しているため、大学は教員の継続的な研修よりも他の政策を優先する必要があることを意味しています。大学にはこの方向に進む義務はなく、また、この方向に沿った取り組みを奨励する競争メカニズムもありません。

この意味で、学際的研究における AI ツールの統合は、特定の資金調達要請に対する特定のプロジェクトについて明確に説明できる研究者の能力と可能性にかかっています。その影響を理解するツールを持たない同僚によって評価されなければなりません。そうでなければ、焦点を絞ることができません。特定の STEM 研究グループについて。この現象は、AI を使用する学際的なプロジェクトが AI に焦点を当てた研究開発プロジェクトと資金をめぐって競合することを意味し、最終的には AI コミュニティが他の分野と協力することを妨げる可能性があります。 AI ガバナンスの問題に対処することで、より国際的な協力が生まれ、学術協力が促進されました。

トレーニングと才能

人材の訓練と維持に関しては、2019 年以降、地方レベルでの高度な人的資本の訓練への資金提供が相対的に 15% 増加し、海外の修士号および博士号取得への資金提供は 12% 減少しました (ANID) 、 日付なし）。これは、地方の大学システム全体の成熟過程と一致しています。ただし、AI などの分野では、コミュニティが成熟していないため、天文学や生化学などの分野に比べて質の高い供給が少ないため、課題となっています。これは、コミュニティの成長速度が低下していることを意味し、学際的な研究の可能性が制限されています。同様に、国際レベルでの AI ツールの導入に対する民間および公共部門の関心の高まりにより、高度な人的資本の需要が大幅に増加しています。これは、学術研究のキャリアによって提供される給与の競争力が XNUMX 年目よりも低いことを意味します。以前。その結果、アカデミー外での労働条件の改善により人手不足が生じている。将来直面するであろう人材の不足は明らかであるが、国家規模で人材育成を大幅に促進するための民間部門の具体的な取り組みは存在しない。

インフラストラクチャとデータ

インフラの観点から見ると、チリには学術界にオープンにアクセスできる国立研究所や「大きな施設」が欠けている。 AI モデルの開発には、物理​​またはクラウドのコンピューティング インフラストラクチャへのアクセスが必要ですが、需要の一般的な増加により、そのコストはますます増加しています。この欠如は、学際的な方法で AI ツールを導入したり、資金を提供するリソースを持つ大学機関にツールを集中させたりする際に、重大な障害となる可能性があります。

AI システムのデータ アクセスとガバナンスも、ローカル システムの構造的な弱点です。国の資金提供による研究データへのオープンアクセス政策は2022年に始まったが、学術界は依然としてこのオープン性を受け入れることに消極的である。データ形式を標準化する文化がないため、多くの分野では、データ形式を利用できるようになる前にキュレーション作業が必要になります。この基準の欠如は、プライバシーとアクセスのポリシーにも反映されており、これらのポリシーは各大学、さらには大学内の教員によって設定されている内容に依存します。上記のすべては、学際的な方法で AI を導入するための実質的な課題につながります。

参考文献

中国：科学のための人工知能アプローチの推進

ゴングケ, 中国新世代人工知能開発戦略研究所常務理事

劉玄, 国立イノベーション戦略研究機関CAST研究員

主な要点

  • 中国政府は、プログラムやインフラストラクチャーを通じて、さまざまな科学分野にわたる AI の統合を支援しています。
  • 中国はAI技術に関して国際的に積極的であり、AIを支えるプラットフォームやソフトウェアの開発を実現している。

科学用人工知能 (AI4S) は、AI と科学研究を統合する新たなモードです。これは、自然や人間社会におけるさまざまな現象や法則について学習、シミュレーション、予測、最適化するために AI テクノロジーや手法を使用することを指します。このケーススタディは中国の AI4S の例に焦点を当て、科学システムに対する機械学習と AI の影響を調査します。

中国政府は AI4S を非常に重視しており、主要な科学的問題に向けた AI アルゴリズムとモデルの革新を推進しています。彼らは、AI4S の典型的な研究分野でオープン プラットフォームを確立し、学術機関がデータ リソースをオープンし、AI4S での倫理的行動の規範を設定することを奨励しました。中国の国家・地方政府レベルにおけるAI4S分野における政策取り組みは主に以下のとおりである。

特別な研究プログラムとインフラストラクチャ

2023 年 2022 月、科学技術省は中国国家自然科学財団と協力し、人工知能による科学研究の実施計画 (2025 ～ 2023 年) と呼ばれる特別な取り組みを開始し、人工知能ツールの導入を支援しました。数学、物理学、化学、天文学などの基礎科学。その目的は、気候変動、エネルギー転換、医薬品開発、遺伝子研究、生物育種、新素材などの主要な課題に取り組むことです。このプロジェクトには、AI と材料科学の相互統合、AI と基礎数学の相互統合、AI と情報技術の相互統合、AI とライフサイエンスの相互統合、AI と倫理的および社会的問題の相互統合が含まれます (科学省)テクノロジー、XNUMXa)。

一方、科学技術省は、国家プロジェクト「科学技術イノベーション2030 – 人工知能の次世代」（科学技術省、2021年）を推進力として活用し、オープンインテリジェントコンピューティングパワーインフラストラクチャを構築し、データの積極的な公開を促進しています。さまざまなセクターからのリソースを活用し、政策の相乗効果を生み出して AI4S を推進します。 2023 年 4 月、上海政府は、オープンソースのモデルと科学データを備えた AI2023S のオープン プラットフォームの立ち上げにおいて上海交通大学を支援しました (解放日報、XNUMX 年)。

倫理ガバナンスと規制

2017年に中国国家AI発展計画（国務院、2017）が発表され、その中でAIには技術的特徴と社会的特徴の両方があることが指摘されている。この計画を実施するために中国政府は技術委員会とガバナンス委員会というXNUMXつの委員会を設置した。ガバナンス委員会は、大学、研究機関、企業の関連専門家で構成されています。などの文書を公開している。 次世代 AI のガバナンス原則 – 責任ある AI の開発 (国家次世代 AI ガバナンス専門委員会、2019 年) および 次世代 人工知能の倫理基準 (国家次世代 AI ガバナンス専門委員会、2021 年)。

2021 年には、中国政府も国家科学技術倫理委員会を設立し、リスクの高い AI 研究開発分野のリストを発表しました (科学技術省、2023b)。この倫理委員会には AI に特化した小委員会があり、関連分野の専門家で構成され、中国の技術倫理政策の策定について国務院に専門的な協議を提供します。最後に、2023 年、XNUMX か月にわたるオンラインでの公開協議を経て、中国国家サイバースペース局は複数の部門と共同で次の文書を発行しました。 生成型人工知能サービスの運営に関する暫定措置これは、中国の AI 生成コンテンツ産業に対する最初の規制政策を示しています (中国サイバースペース局、2023a)。

国際的な視点

中国はAI分野における国際協力に対してオープンかつ積極的な姿勢をとっている。国際的な AI ガバナンスにおける国連のかけがえのない役割をサポートし、国連教育科学文化機関 (ユネスコ)、国際電気通信連合 (ITU)、世界保健機関 (WHO)、国連工業開発機関 (UNIDO) と国連開発計画 (UNDP)。中国は、国内の関連するAI会議やフォーラムに国連機関の代表者を招待している。

2023年2023月、中国政府はAIガバナンスに関するグローバル・イニシアチブを立ち上げ、人間中心のアプローチと他国の主権の尊重を優先するXNUMXの提案を概説した。中国は世界的なAIガバナンスに関してあらゆる関係者と意思疎通、交流、協力に取り組み、全人類へのAI技術の恩恵を促進し、広く懸念されているAIの開発とガバナンスの問題に対する建設的な解決策を提案する意向であることが強調された。新しい時代のすべての関係者へ（中国サイバースペース局、XNUMXb）。

中国の民間交流と協力の促進は、2023年2023月に上海で中国科学技術協会が主催する国際若手科学者サロン「科学のためのAI – 現在の科学技術革命で起こっている」に例示されている。英国、ギリシャ、ドイツを含む2024カ国の若手科学者が議論と交流に参加した（CAST、2024年）。上海はまた、中国教育省、ユネスコ国内委員会、上海政府の共催で、XNUMX年XNUMX月に世界デジタル教育会議を主催した。このカンファレンスは、「デジタル教育: 応用、共有、イノベーション」というテーマに焦点を当て、サブテーマには教師のデジタル リテラシーと能力の向上が含まれていました。教育をデジタル化し、学習社会を構築する。デジタル教育開発における世界的な傾向と指標を評価する。 AI とデジタル倫理。基礎教育におけるデジタル変革の課題と機会。および教育におけるデジタルガバナンス (教育省、XNUMX)。

全体的な開発傾向

関連する研究報告と文献レビュー (北京の AI for Science Institute、2023) に基づいて、中国の AI4S 分野の全体的な傾向は次のように要約できます。

中国の学術機関、大学、大手 AI 企業は AI4S 分野に積極的に取り組んでおり、MEGA-Protein、Pengcheng Shen Nong、Shanghai AI Lab の FengWu および PanGu Weather (Fang, X., et al., 2022) などの国際的に影響力のある成果をあげています ( K. Bi ら、2023)。 AI4S には、気象学、天文学、高エネルギー物理学におけるオープンソース データを含む、豊富なオープン科学研究データ リソースが蓄積されています (Tan, S. ら、 2023）。

Huawei の MindSpore Science、Baidu の PaddleScience、DP Technology の DeePMD、Zhipuai の GLM など、かなりの数の AI4S アルゴリズムと基礎ソフトウェアも登場しており、AI4S 研究のための豊富なデータセット、基礎モデル、専用ツールを提供しています (Huawei、2017)。 AI4S の応用は、生命科学、材料科学、エネルギー科学、電子工学およびコンピューター科学、地球および環境科学、産業シミュレーションなどのさまざまな分野で研究されています。特に、Baidu や Huawei などに代表される機関は、AI4S 産業慣行の開発を積極的に推進しています。

科学用の基礎的な人工知能ソフトウェア

Baidu の PaddlePaddle は、4 年には AI2019S 分野における技術形態と製品ルートの計画を開始し、それ以来、生物学的コンピューティング プラットフォーム PaddleHelix、量子コンピューティング プラットフォーム PaddleQuantum、科学コンピューティング プラットフォーム PaddleScience をリリースしてきました。 Baidu は複数の大学や研究機関と模範的なプロジェクトに協力し、環境に優しいビジネスチャンスを構築するために PaddlePaddle AI4S CoCreation プログラムを立ち上げました。 2023 年 2022 月、Baidu は生物学やヘルスケアなどの分野に AI を統合する多くの可能性を開く論文を Nature 誌に発表しました (Fang, X., et al., XNUMX)。

一方、ファーウェイは、薬物分子、気象学、海洋波用のPanGu大型モデルを発売した。その中で、PanGu薬物分子大型モデルは、低分子化合物のスクリーニング速度を向上させ、研究開発効率を大幅に向上させ、低コストでより多くの分子要素の可能な組み合わせを探索することができます。 2023 年 2023 月、Huawei Cloud の PanGu 気象大規模モデルの研究結果が Nature 誌に掲載されました。これは、精度において従来の数値予測手法を上回る初の AI モデルです (K. Bi, et al., XNUMX)。

参考文献

インド：革新的なテクノロジーとその社会的統合についての洞察を得る

モミタ・コーリー, STI 政策研究者、DST 政策研究センター、IISc、バンガロール。科学出版の将来に関する ISC コンサルタント

ジブ・エリアス, INDIAaiの前チーフアーキテクト兼リサーチ＆コンテンツ責任者

主な要点

  • インドでのオンライン プラットフォームと AI サポート ソフトウェア ツールの開発は、グローバル サウスのソフトウェア ハブになるという同社のビジョンの一部です。この国における成果には、センター オブ エクセレンスの設立や、AI の能力を向上させるためのスキルアップの取り組みが含まれます。
  • 新しく設立されたセンター・オブ・エクセレンスの業務の合理化と調整、および官民パートナーシップの欠如は、現在この国で取り組んでいる課題である。

AI は、革新的なテクノロジーを活用するインドの戦略にとって極めて重要です。電子情報技術省 (MeitY) が主導する AI ミッションは、包括性を促進し、イノベーションを推進し、さまざまな分野で AI が広く受け入れられるように設計されています。その目的は、大きな社会的利益と経済成長をもたらすことです。

最初のアプリケーション

主な焦点は、包括的で持続可能な開発というより広範なビジョンに沿って、AI の利点を社会のあらゆる部分に拡大することです (TEC、2020)。現在、国内のデータと AI インフラストラクチャの急速な発展に伴い、インドはソフトウェア ツールのグローバル サウスのハブとなることを目指しています。インドにおける国家レベルでの AI の社会的貢献の代表的な例は、AI およびその他の高度なテクノロジーによって強化され、現地語の翻訳に特化した Bhasini プラットフォームです (Bhasini、日付なし)。 National Data and Analytics Platform は、インドの政府データへのアクセスを合理化するもう 2023 つの政府の取り組みです。これは、個人がデータセットを簡単に検索、統合、視覚化、取得できるユーザーフレンドリーな環境を提供します (NDAP、日付なし)。さらに、インド向けに特化した AI 中心のクラウド コンピューティング インフラストラクチャである AIRAWAT (AI Research, Analytics and Knowledge Assimilation) が間もなくデビューする予定です (AIRAWAT、XNUMX)。

センター・オブ・エクセレンスの確立

MeitY はインドにおける AI への取り組みを主導しています。国家使命の確立から労働力のスキル向上、サイバーセキュリティへの取り組みまで、AI統合のさまざまな側面に焦点を当てるため、2023つの専門家グループを結成した。これらの委員会はインドの AI 戦略を形成しています。専門家グループの最近の報告書 (Expert Group to MeitY、XNUMX) では、Centers of Research Excellence の設立に関する運営上の側面が明らかになりました。現在、このセンターは、Centers of Excellence (CoE) と呼ばれています。 CoE の機能には、基礎研究、技術開発、イノベーションと起業家精神の促進、AI スキル開発が含まれますが、これらに限定されません。 CoE の制度構造は、国や地方自治体と企業とのパートナーシップまでさまざまです。たとえば、MeitY と業界団体 Nasscom とのパートナーシップであるモノのインターネットと AI の CoE や、MeitY と業界団体 Nasscom とのパートナーシップであるデータ サイエンスと AI の CoE などです。カルナータカ州政府とナスコム。一部の CoE は大学内にあります。

スキル開発への取り組み

スキル開発・起業家精神省は、インドのさまざまな言語で利用できる AI に関する無料のオンライン トレーニング プログラムを開始しました。このコースは、スキル インディアと、インド工科大学マドラス校およびインド経営大学院アーメダバード校で設立されたエドテック企業 GUVI (Grab Ur Vernacular Imprint) と共同で開発されました。民間部門もAIスキル開発を強化している。たとえば、Infosys は、Infosys Springboard 仮想学習プラットフォームで利用できる無料の AI 認定トレーニング プログラムを開始しました。インテルは、教育省傘下の中等教育中央委員会と提携し、インドのすべての人に AI の基本的な理解を促進する「AI For All」イニシアチブを発表しました。一方、インドの多くの教育機関は、AI と機械学習に関する独自のプログラムや認定コースを開発しています。そのような例の 2024 つは、バンガロールのインド科学大学が提供する深層学習の大学院レベルの上級認定プログラム (TalentSprint、XNUMX) です。

戦略的方向性

インド変革国立研究所 (NITI) アーヨグは、インド政府の最高公共政策シンクタンクとしての役割を果たしています。 NITI Aayog は 2018 年に次のタイトルのディスカッションペーパーを発行しました。 人工知能に関する国家戦略 #AIForAll (NITI アーヨグ、2018)。これは、社会のあらゆる部門に AI を統合し、その恩恵をすべての人に確実に届けるというインドのビジョンを理解するための指針となる文書です。この文書では、社会ニーズの解決において AI から最も大きな恩恵を受けると想定される XNUMX つの分野に対する NITI Aayog の推奨事項が強調されています。農業;教育;スマートシティとインフラ。そしてスマートなモビリティと輸送。 MeitY は、これらの分野におけるインドの AI ミッションを推進しています。

NITI Aayog は、インドにおける AI 研究が比較的初期段階にあることを認識し、研究能力とインフラストラクチャの強化に重点を置いています。この戦略には、AI の詳細な研究のための CoE の設立と、実用的な AI アプリケーションの開発のための変革 AI 国際センターの設立が含まれます。この二重のアプローチは、学界、産業界、政府間の連携をさらに強化することを目指しています。 AI を社会に統合するには、倫理的、法律的、社会経済的問題に対処することも必要です。 NITI Aayog は、プライバシーとセキュリティを確保するためにデータを適切に扱う必要性を認識し、CoE 内に倫理評議会を設置することを推奨しています。 AI イノベーションに不可欠なデータ アクセスを民主化するために、National AI Marketplace を創設するという推奨事項もあります。

Center of Excellence の役割

AI の変革の可能性を認識し、財務大臣は 2023 ～ 2024 年の予算演説で、インドの包括的な AI 能力を拡大する必要性を強調しました。これにより、ハブアンドスポーク モデルを採用し、主要な教育機関で XNUMX つの CoE が開始されました。 。

これらの CoE は「INDIAai」イニシアチブに不可欠であり、この国を世界的な AI 進歩の最前線に位置づけています。 CoE が研究開発を促進するために特定された重要分野には、包括的な社会経済的成長の促進における CoE の重要性を反映して、ガバナンス、ヘルスケア、農業、製造、金融技術が含まれます。 CoE イニシアチブは、AI エコシステムを育成し、国内外の産業界、学術団体、スタートアップ企業とのコラボレーションを通じてイノベーションを推進することを目的としています。 CoE は、基礎的かつ実践的な AI 研究を主導し、分野固有の課題をターゲットにし、既存の AI ソリューションの商業化を支援します。彼らは、セクター固有の AI 戦略の概要を説明し、主な課題を特定し、機会を認識することが義務付けられています。

インドの世界的な地位

　 AI インデックス レポート 2023 スタンフォード人間中心人工知能研究所による論文では、AI 関連出版物の着実な増加により、インドが AI 研究開発にますます貢献していることが強調されました (Stanly、2023)。インドは世界の AI エコシステムにも貢献しており、インドの大手テクノロジー企業はテクノロジーの民主化を目指してオープンソース AI への貢献を推進しています。インドは、AI の責任ある開発と使用の促進を目的とした国際イニシアチブである人工知能に関するグローバル パートナーシップの議長を 2022 年から 2023 年にかけて務めました。一方、インド政府は、AI ガバナンスのための独自のロードマップを策定するためにさまざまな措置を講じてきました。これに向けて、INDIAai は 2023 年 2023 月にラウンドテーブルを開催し、バンガロールのインド科学研究所、グローバル AI 倫理研究所、IBM Research India などの機関の専門家が参加して、生成的 AI の開発軌跡、倫理、知的財産権について議論しました (INDIAai、XNUMX 年) ）。

参考文献

マレーシア: 第 4 次産業革命を実現する

ヌルファドリナ・モフド・シャレフ マレーシア・プトラ大学コンピュータサイエンス・情報技術学部、マレーシア科学アカデミー

主な要点
  • マレーシアにおける AI に関する横断的なガイドラインと政策には、さまざまな分野の関係者が関与しています。省

高等教育省 (MoHE) とマレーシア資格庁は、学界における責任ある AI の使用に関するガイダンスを提供しています。

  • 科学のための AI へのアプローチは、テクノロジーによるイノベーションに焦点を当てています。 AI のスキル向上は、学術部門と産業界の両方によって主導されています。

マレーシアが第 4 次産業革命 (2030IR) に果敢に取り組んでいる中、科学、技術、イノベーションの融合が持続可能な成長にとって最も重要になっています。この変革の中心には、AI の戦略的統合があり、マレーシアを XNUMX 年までにハイテク国家になるというビジョンに向けて推進しています。極めて重要な政策枠組みに導かれ、マレーシアの歩みは、科学の進歩のために AI を活用するという国の取り組みの証しとして展開されます。そして経済的繁栄。

ポリシーの有効化

マレーシア政府は、現地の技術開発を強化するために、国家科学技術イノベーション政策 (DSTIN) 2021 ～ 2030 年 (MoSTI、2020) を導入しました。この取り組みの一環として、マレーシア科学アカデミー（ASM、10）によって開発されたマレーシアの科学、技術、イノベーション、経済（10-2020 MySTIE）フレームワークは、経済発展を促進し、イノベーションと富の創出のレベルを高めるために特別に設計されました。 、社会の包摂と幸福。 4IR の包括的な国家戦略として機能する国家 2021IR 政策も、2021 年に首相府経済計画ユニットによって策定されました (EPU、4a)。 DSTIN 2021 ～ 2030 に沿って、資源配分の最適化と新たなリスクの管理を目的として、省庁に指針と戦略的方向性を提供します。この政策は、第 2030 次マレーシア計画や繁栄共有ビジョン 2021 などの国家開発政策をサポートし、デジタル経済の成長を促進し、デジタル格差を埋める上でマレーシアデジタル経済青写真 (EPU、XNUMXb) を補完します。

全国ロードマップ

National AI Roadmap 2021–2025 (MoSTI、2021) は、マレーシアでの AI の開発と実装を目的とした取り組みです。このロードマップは、AI ガバナンスの確立、AI の文化化、AI エコシステムの立ち上げなど、いくつかの重要な戦略を中心に構成されています。マレーシアで繁栄する AI イノベーション エコシステムを構築し、業界リーダーや学者が AI ソリューションを開発および実装することを奨励することを目的としています。

責任の7つの原則 人工知能 マレーシアの国家ロードマップより

  1. 公正さ
  2. 信頼性の向上
  3. 安全性と制御
  4. プライバシーとセキュリティ
  5. 人類の利益と幸福の追求
  6. 説明責任
  7. 透明性

これらの原則は、信頼できるプライバシーを意識した AI の開発のためのガイドラインを提供します。

科学技術イノベーション省 (MoSTI) は、国家 AI ロードマップ (通信省、2022 年) で計画されている行動計画の実施を調整および監視するために、国家ブロックチェーンおよび人工知能委員会を設立しました。さらに、国家標準機関、国家認定機関、および投資貿易産業省傘下の機関として機能するマレーシア標準局は、さまざまな分野の代表者で AI 技術委員会を結成しました (DSM、2023)。 AI の国家標準。

AI の導入を推進するために、このロードマップでは、サプライ チェーン、医療、教育、農業、金融における国家的な AI のユースケースを特定しています。このロードマップでは、AI イノベーション エコシステム内の関連組織で基礎的および応用的な研究開発 (R&D) に着手し、あらゆる分野の R&D で AI の導入を促進することも推奨されています。マレーシアの各州はデジタル変革戦略を持っており、セランゴール州、サラワク州、トレンガヌ州、ペナン州、マラッカなどの州では、デジタル労働や研究開発意識の高まりなどの要因により、AIの導入が堅調に進んでいます。

研究の流れ

AI による学術研究の進歩は、生成 AI の責任ある使用の足場となるための勧告ノートやガイドラインのリリースなどを通じて、高等教育省 (MoHE) とマレーシア資格庁によって主導されています。高等教育機関における AI 変革の連鎖的な効果は、スマート キャンパスやデジタル教育の取り組みなどを通じて、各教育機関で実施されます。 MoSTI は学術開発と研究のための AI 変革も支援しています。

AI に基づく国家的旗艦の 2023 つはデジタル化とモノのインターネット (IoT) プログラムであり、ASM が主導するパソー保護林でのパイロット プロジェクトが行われています。このプロジェクトでは、トレーニング プログラムの提供に加えて、ロボット、IoT システム、種のデジタル化、プロファイリングと分析のための AI および機械学習ベースのシステム、AI を導入した森林管理を促進するための生態シミュレーターを導入しています (ASM、XNUMXa)。持続可能な生物多様性と森林管理における変化管理と変革の文化化の一環として、精密生物多様性アライアンスも形成されました。

一方、Cancer Research Malaysia (2020) は、口腔がんの早期発見のために、MeMoSA (Mobile Mouth Screening Anywhere) と呼ばれる AI 対応モバイル アプリを開発しました。 MeMoSA は口腔病変画像を収集し、AI と画像処理を使用して口腔がんを検出します。このアプリは、低コストで多くの人々にリーチできる可能性があり、医療施設へのアクセスが限られている地方の個人にとっては特に有益です。

教育とサービス

ASMは、次のタイトルのホワイトペーパーを作成しました。 科学、技術、イノベーションの新たな地平 （UPM、2023）教育と学習および高等教育のガバナンスにおける技術的混乱を管理するための保健省への勧告を含む。この文書は、各学生のニーズに合わせて学習体験を調整しながら、アクセスしやすい教育を提供するためにグローバル化されたオンライン学習を促進するマレーシア高等教育青写真 2015 ～ 2025 年 (JPT、2013) に沿ったものです。推奨事項は、リソースの共有やハイエンド インフラストラクチャのセンターの設立などのポリシーに対処します。他の多くの考慮事項の中でも、オープン教育テクノロジー政策と国家オープンイノベーションプラットフォームが挙げられます。

AI の拡大をサポートするデジタル ガバメントへの取り組みも進行中です。マレーシア政府中央データ交換と呼ばれるデータ共有プラットフォームは、デジタル省のデジタル局が主導し、エンドツーエンドのオンライン サービスの提供を促進するために政府機関を超えたデータ統合サービスを提供しています。経済省が開発したメイン データベース プラットフォームは、対象となる補助金の社会経済データを一元化し、データのセキュリティを強化し、管理を統合します。 ASM が支援するマレーシア オープン サイエンス プラットフォームは、オープン サイエンス ガイドラインに準拠した国家研究資産を育成します。

イノベーションのためのスペース

National Technology and Innovation Sandbox は、イノベーターが規制や法律が緩和された実際の環境で技術ソリューションをテストおよび検証するための「安全な場所」を提供します。この研究は、MoSTI 傘下の 10 つの機関であるマレーシア技術革新研究加速器とマレーシア応用研究開発センター、および財務省傘下の企業である Futurise によって調整されています。サンドボックスはすべてのテクノロジーに開かれていますが、10-XNUMX MySTIE によって導かれる XNUMX の科学技術推進者が優先されます。能力開発プログラム、市場アクセス、資金調達の円滑化、テストベッドとテスト環境の円滑化、規制と法律の円滑化/レビューを提供します。

マレーシア開発公社は、農業・食料安全保障省などの省庁の協力を得てAI技術の承認を委託されており、一方、MoSTIの戦略機関である国立応用研究開発センターであるMIMOSは、産業ユースケースの加速に重点を置いています。政府部門も AI によるデジタル変革に向けて動いており、デジタル省のデジタル局が管理しています。コンセプトペーパー GovTech は、統合された政府サービスのための単一プラットフォームを提示し、洗練された包括的なデジタル サービスを使用して提供される戦略的取り組みと革新的なテクノロジー ソリューションを概説しています (The Star、2023)。

採用に向けた AI 人材の準備とスカウトを促進するために、さまざまなスキルアップと再スキルのデータと AI リテラシー プログラムが、学界、産業界、およびその組み合わせによって、社会のあらゆる層を対象に認定資格やコースの形で提供されています。政府職員については、公務員部門の研修部門である国立行政研究所が主導的な役割を果たしている。 TalentCorp と Malaysia Digital Economy Corporation も、マレーシアで AI の人材と取り組みを積極的に推進しています。 TalentCorp の Future Skills Talent Council は、卒業生のスキルと業界のニーズとの間のギャップを埋めることを目的としており、マレーシアの労働力内の人材ギャップに対処するために、セクターに焦点を当てた産学連携ワークショップを立ち上げました。

最近のイベント

中国商工会議所テックカンファレンス（ACCCIM、2023年）、英国MY AIカンファレンス2023（BHCKL、2023年）、ASMのAIフォーラム（ASM、2023b）などのAIイベントでは、AIイニシアチブの導入例が強調され、緊密な連携が求められています。すべての人に対する AI の約束を民主化すること。スキルアップや再スキルアッププログラムなどの機会、人材不足やインフラ/情報構造の必要性などの課題、ユースケースを含む AI 導入のベストプラクティスを特定するために、講演、ハッカソン、知的談話、フォーラム、展示会、デジタルチャネルが作成されています。政府はまた、2024 年に開始される予定のマレーシア工科大学にマレーシア初の AI 教員を設置することにより、AI の教育と研究にも投資しています (Fam、2023)。

MyDIGITAL (経済省管轄) 内にマレーシア Centre4IR を設立したことは、イノベーションを促進し、社会的利益を最大化し、それに伴うリスクを最小限に抑えるために必要な政策と規制枠組みの共同設計を促進するという政府の揺るぎない取り組みのさらなる一例です。これらの先進技術を活用して。 「AI untuk Rakyat」（人々のための AI）プログラム（MyDIGITAL、2024 年）もそのような取り組みの XNUMX つで、AI 関連開発への包括性と参加に重点を置き、AI に関する国民のリテラシーを向上させ、デジタル格差を埋めることを目的としています。このプログラムは、インテルのオリジナル コースに基づいた、AI Aware と AI Appreciate の XNUMX つのコースで構成されており、現地の XNUMX つの言語で利用できます。このコースは無料で、すべての公務員に義務付けられています。

人工知能の活用

結論として、マレーシアは、さまざまな分野にわたる AI の戦略的展開によって推進される、科学調査におけるパラダイムシフトの最前線に立っています。マレーシアは、包括的な政策枠組みに示されている協調的な取り組みを通じて、AI イノベーション、人材育成、責任あるガバナンスを促進するための強固な基盤を築いてきました。国家が 4IR に向けた方向性を描き続ける中、AI を科学的取り組みの構造に統合することで、知識の新たなフロンティアが開かれ、経済的繁栄が推進され、イノベーションが限界のない未来が育まれることが約束されています。揺るぎないコミットメントと戦略的先見性により、マレーシアは国民の向上と世界規模での科学の進歩のために AI の可能性を最大限に活用する準備ができています。

参考文献

メキシコ: 人工知能に関する国家主導機関を創設

ドラ・ルス・フローレス, コンピューターエンジニア兼教授 バハ・カリフォルニア自治大学（UABC）で生物工学の学位を取得。 Mexican Journal of Biomedical Engineering 2025-2022 編集長。 ISC LAC連絡委員会のメンバー

主な取り組み：

  • メキシコにおける国家 AI 戦略の策定は、2023 年のメキシコ人工知能開発庁の設立により義務付けられました。同時に、同国におけるこれまでの多部門の取り組みにより、重要な役割を持つ AI テクノロジーに関する議論と開発が招集されています。大学の。
  • メキシコにおける課題は、新しく設立された政府機関の次のステップの先頭に立ち、外国の技術に依存するのではなく地元のAI技術開発に焦点を当てることにあった。

2023 年 XNUMX 月に、 メキシコ人工知能開発庁法 は下院議会官報に掲載されました (メキシコ政府、2023a)。この立法イニシアチブで提案されている AI 機関は、技術的および管理的な自律性を備えた分散型公共団体の創設です。その主な目的には、AI に関する国家戦略の策定、国家 AI 政策の実施、さまざまな分野 (教育、産業、科学、テクノロジー) における AI の開発の促進、AI における国際協力の促進、このテクノロジーの責任ある使用の監督などが含まれます。 。 AI 機関の資産は、リソース、支出予算に割り当てられた金額、サービスおよび寄付からの収入で構成されます。

AI 機関には、大統領としての執行部長とさまざまな省庁や組織の代表者を含む 14 人のメンバーで構成される理事会が設置されます。理事会はAI開発政策の策定、政府機関のプログラムやプロジェクトの承認、勧告の発行などの責任を負う。さらに、専門家、利害関係者、一般大衆が議論と意思決定に関与し、あらゆる規制が公平で効果的であり、AI 分野の状況の変化に適応できることを保証することになる（メキシコ政府、2023b）。理事会は、最初の XNUMX か月以内に常設のフォーラムと作業テーブルを組織し、招集する予定です。

新しい代理店の次のステップ

このメキシコ人工知能開発庁の提案は、メキシコにおける AI の規制と責任ある推進に向けた重要な一歩を表していますが、立法プロセスにはまだ通過すべき段階があることを覚えておくことが重要です。

これらの変化が科学と研究に与える影響には、一連の基本的な行動が含まれます。これらには、AI に関する国家戦略の策定と提案が含まれます。メキシコにおける国家AI政策の実施。教育、産業、科学、技術分野における国の能力を拡大するために、AI活動の効果的な開発を促進する。 AI機関が設立されれば、国の科学技術能力を発展させ、国際協力を促進し、主権と国家安全保障を強化するための国家指導の手段として機能することで、これらの目的を達成することになる。さらに、AI 庁は、市場の競争力を強化するために、関連部門、特に生産部門の組み込みを促進するよう努める予定です。また、AI の研究と影響に関する継続的な対話を促進し、公益と人口保護を確保します。最後に、メキシコの開発、安全保障、平和を促進することを目的として、公的、民間、社会団体が研究と検討のためにAI分野での提案と観察を提出することが奨励される。

IA2030Mx

2018年以来、IA2030Mxと呼ばれる別の進行中のイニシアチブが、専門家、学術機関、企業、新興企業、公的機関、団体、メディア、メキシコのデジタルおよびAIエコシステムのその他の主要なプレーヤーで構成される多部門連合として登場しました（IA2030Mx、日付なし）。その目的には、AI に関連する現在および将来の機会と課題についてのより深い議論を促進し、この議論を行動に移し、誰もが AI の知識にアクセスできるようにし、メキシコ人の利益のために AI の使用と応用を推進し、組織を現地化することが含まれます。メキシコにおける経済協力と開発 AI 原則。

IA2023Mx イニシアチブは、研究を促進し、イノベーションを促進し、世界の AI 環境におけるメキシコの存在感を高める上で重要な成果を上げています。このイニシアチブを通じて、大学は画期的な研究の取り組みを先導し、さまざまな学術分野にわたる最先端の AI テクノロジーの開発に貢献してきました。さらに、IA2023Mx は国際協力を促進し、知識交換を可能にし、メキシコを AI 分野の主要プレーヤーとして位置づけました。さらに、この取り組みは、教育プログラム、奨学金、トレーニングの機会を提供することにより、AI 人材の育成において重要な役割を果たし、それによって国内の熟練した専門家の人材を強化しました。

大学の役割

IA2023Mx は成功を収めましたが、勢いを維持し影響を最大化するために大学が対処しなければならないいくつかの課題にも直面しています。これらの課題には、AI の研究と教育を効果的にサポートするための適切なインフラストラクチャとリソースの確保が含まれます。包括的なトレーニング取り組みを通じてスキルギャップに対処する。 AI 開発が倫理基準と社会的価値観に準拠していることを確認します。さらに、この取り組みに関与する学術機関にとって、学際的な協力の促進と持続可能な資金源の確保は依然として根深い課題となっている。

大学は、研究の卓越性、教育の専門知識、イノベーション能力を活用して、IA2023Mx イニシアチブを推進する上で極めて重要な役割を果たしています。知識の創造と普及のハブとして、大学は AI 研究の取り組みを主導し、次世代の AI 専門家を教育し、学界、産業界、政府間の協力のためのプラットフォームとして機能します。さらに、大学は AI ポリシーの策定に貢献し、責任ある AI の導入を提唱し、社会的懸念に対処しデジタル リテラシーを促進するためにコミュニティと連携しています。大学は多面的な役割を通じて、IA2023Mx のビジョンを実現し、メキシコを AI のイノベーションと開発における世界的リーダーとして位置づけることに貢献しています。

国の研究機関

国立人工知能研究所は 1990 年にはメキシコに設立されましたが、AI が実際にどのようなものであるかについての理解がまだ得られていなかったため、後に国立高度情報学研究所 (LANIA) に名前が変更されました。国立研究所として、LANIA は通常、メキシコ政府を含む研究活動、インフラストラクチャー、運営をサポートするためにさまざまな政府機関や団体から資金提供を受けています。この資金は、メキシコにおける情報学の研究、イノベーション、教育を推進するという LANIA の使命を支援するために、助成金、契約、その他の仕組みを通じて割り当てられることがよくあります (LANIA、日付なし)。

この分野におけるもう 1 つの主要な取り組みとして、モンテレイ工科大学 (ITESM) の人工知能センターがあります。このセンターは、医療、輸送、農業、セキュリティなどの分野のプロセスを改善するための AI ベースの技術の開発に焦点を当てています。 ITESM は現在、高度人工知能と呼ばれる研究プロジェクトを行っています。このプロジェクトは、機械学習、計算知能とハイパーヒューリスティック、データ サイエンスと応用数学、生体医工学などのさまざまな研究分野を開発する研究者グループで構成されています。 ）。

最後に、メキシコで AI に関連するさまざまな取り組みを実施する際の課題の 1 つは、国の緊縮政策です。この政策の制約により、メキシコは外国技術のユーザーとして閉じ込められたままになっている。むしろ目標は、メキシコが独自のテクノロジーの生産者となり、中期的には AI ソリューションを輸出することであるべきです。

参考文献

オマーン：エグゼクティブプログラムを通じてイノベーションを促進

ハムダン・モハメド・アル・アラウィ, 運輸通信情報省人工知能・先端技術開発プログラム部長

主な取り組み：
  • 運輸通信情報技術省は、オマーンにおける国家 AI 戦略とその導入を主導しています。オマーンビジョン 2040 による経済目標は、AI テクノロジー開発の主な原動力です。
  • AI トレーニング プログラムや取り組みに関して、同省と大学およびその他のセクターとのパートナーシップが構築されています。

オマーンは自国の科学システムに対する AI の影響に積極的に取り組み、国境を越えたインスピレーションとコラボレーションを求めています。この国の AI に対する多面的なアプローチには、多額の投資、政策開発、国際協力が含まれます。オマーン・ビジョン2040に沿って、スルタン国はデジタル経済国家計画（MTCIT、2021年）を支持した。これは、堅固なデジタル経済を促進し、国内総生産に対するデジタル経済の寄与を2パーセントから大幅に増加させるというオマーン戦略の基礎である。このプログラムはオマーンのデジタル化の取り組みの進歩であり、さまざまなデジタル経済指標におけるオマーンの世界的地位を向上させることを目的としています。

エグゼクティブプログラム

これらの戦略的指令に沿って、運輸通信情報技術省 (MTCIT) は、人工知能と先端技術のためのエグゼクティブ プログラム (MTCIT、2022) を立ち上げました。このプログラムは、スルタン国内での AI および先進テクノロジーの導入とローカリゼーションを先導することを目的とした戦略的取り組みであり、国際的なレポートやベンチマークから洞察を引き出しています。また、これらの最先端の分野に特化した官民セクター、学界、起業家などの関係者との広範な協力も必要となります。このプログラムを通じて、MTCIT は AI および先端技術に関する統合国家行動計画の作成と実施を監督しています。エグゼクティブプログラムは、第2040次XNUMXカ年開発計画とオマーンビジョンXNUMXに基づいて経済多角化が指定されたセクターを特にターゲットにしています。MTCITは、国の能力とセクターのニーズに合わせた優先技術と重要な情報通信技術インフラストラクチャを特定し、投資することに取り組んでいます。このアプローチは、これらの技術分野でオマーンの競争力を確立することを目的とするだけでなく、官民のパートナー、教育機関、地元の新興企業と協力して知識と技術の移転と現地化を確実にすることも目的としています。

その他の取り組みや事業

エグゼクティブプログラムに加えて、経済省は AI を経済多角化プロジェクトやプログラムに統合するために、AI で強化された国民経済に力を与えるための国家イニシアチブ (ONA、2023) を立ち上げました。データを AI の基礎として認識し、スルタン国はオープン データ政策を開始し、政府機関がデータにアクセスできるようにすることを奨励し、オープン データ共有のための法的枠組みを確立しました。独立機関である国立統計情報センターによる国家データ戦略（NCSI、2022）も採用され、国家データ管理を調整し、データ交換を促進し、政府機関の生産性を向上させるメカニズムを開発するための包括的な枠組みが確立されました。この手続きは現在、各省ごとに行われている。すべての省庁にわたってこのプロセスが完了すると、同様のプロセスが公共部門（大学やその他の学術機関を含む）全体に拡張され、続いて民間部門にも拡張されます。

その他の取り組みや事業

エグゼクティブプログラムに加えて、経済省は AI を経済多角化プロジェクトやプログラムに統合するために、AI で強化された国民経済に力を与えるための国家イニシアチブ (ONA、2023) を立ち上げました。データを AI の基礎として認識し、スルタン国はオープン データ政策を開始し、政府機関がデータにアクセスできるようにすることを奨励し、オープン データ共有のための法的枠組みを確立しました。独立機関である国立統計情報センターによる国家データ戦略（NCSI、2022）も採用され、国家データ管理を調整し、データ交換を促進し、政府機関の生産性を向上させるメカニズムを開発するための包括的な枠組みが確立されました。この手続きは現在、各省ごとに行われている。すべての省庁にわたってこのプロセスが完了すると、同様のプロセスが公共部門（大学やその他の学術機関を含む）全体に拡張され、続いて民間部門にも拡張されます。

オマーンでは、国民経済のさまざまな側面に AI を統合するという戦略的取り組みを反映して、多数の AI 関連プロジェクトがオマーンの多様な分野で成功裏に実行されてきました。物流分野では、マスカット配送プロジェクト (ONA、2022 年) が、アル ブスタンとマスカット湾の間の小包配送にドローンを採用することで、この統合を例示しています。保健分野では、乳がんの検出における AI の注目すべき応用が目撃され (MOH、2019)、96% という驚くべき成功率を達成しました。さらに、農業部門は、農薬散布とヤシの木の受粉にドローンを採用しており（WIPO、2021年）、同時に、デュバスバグやアカヤシゾウムシなどの害虫の早期発見のためのAI技術も採用しています（マスカットデイリー、2023a）。石油・ガス業界では、セキュリティインシデントを防ぐために重要なパイプラインの監視と漏洩の検出のために、AI を強化したドローンが導入されています (CCED、2021)。これらのドローンは、石油精製現場のバーナーの検査にも役立ちます。運輸部門では、AI を使用した道路関連文書 (地図、契約書など) のデジタル化が進み、道路の維持および開発における意思決定の強化が促進されています。

オマーンの行政計画の議題

エグゼクティブ プログラムは、科学研究分野における AI の変革の可能性を認識しており、その分野における AI の普及を促進することを明確に目指しています。このアプローチは次の領域に焦点を当てています。

  1. 高等教育および研究機関と協力して、AI およびデータ サイエンスの研究を強化し、学術プログラムを開発します。
  2. 専門的なワークショップ、イベント、カンファレンスの開催を通じて、AI テクノロジーに対する認識と知識の普及、理解と評価を高めます。
  3. イノベーションと起業家精神のサポート。政府と民間部門の協力を通じて AI のイノベーションを育成し、この急成長分野でのスタートアップへの資金提供と開発に不可欠なサポートを提供します。

これらの目的を実現するために、このプログラムにはいくつかの取り組みとプロジェクトが含まれています。

  • 業界の発展を先導できるAI・データサイエンスのエキスパートの育成に注力した、中核となるAI人材の育成。
  • スキル習得のサポート。アクセラレーター、高等教育助成金、従業員への再教育インセンティブを通じてデータ サイエンスと AI のスキルの強化を図り、これらの取り組みを業界のニーズに合わせます。
  • 機械学習、ビジョン、自然言語処理、スマート センサー、インテリジェント意思決定支援システムなどの主要な AI テクノロジーの研究を加速するための重要な推進力となる、コア テクノロジーの研究開発。問題解決と批判的思考を中心とした教育。
  • AI イノベーションと起業家精神のローカリゼーション。

トレーニングプログラム

エグゼクティブプログラムの目的を達成するために、政府は学術機関や他のセクターと緊密に協力しています。 2023 年、MTCIT は工科応用科学大学と、AI と先端技術の分野での影響を意図した覚書を締結しました (マスカット デイリー、2023b)。これには、これらの分野の科学講座、研究センター、研究所の規定が含まれます。共同 AI プログラムにより、大学の教員の資格がさらに高まります。この覚書には、専門の AI コースを通じた学術プログラムの強化、共同研究のための国内外のテクノロジー企業との協力、研修プログラム、ワークショップ、カンファレンスを通じて教員がスキルを向上できるようにすることも含まれています。 AIとテクノロジーの意識をさらに高めるために、この協定には公開講座、競技会、セミナーの開催が含まれている。

その他の AI および先端技術トレーニング プログラムは、MTCIT が監督する Makeen Initiative の下で開始されました。これらには、スルタン・カブース大学とのパートナーシップや、AI の仮想トレーニング プログラムのための地元および国際企業とのコラボレーションが含まれます。合計 48 の資格およびトレーニング プログラムにより 1,880 人がトレーニングされ、10,000 年までに 2025 人という目標に向けて取り組んでいます。

インフラ強化

AI をさまざまな分野に野心的に統合するには、堅牢で適応性のあるインフラストラクチャが必要です。これを認識し、MTCIT は通信会社やクラウド サービス プロバイダーを含む主要なインフラストラクチャ プロバイダーと積極的に協力して、必要な技術サポートと機能強化を確実に実施してきました。このコラボレーションは、AI アプリケーションを効率的に処理するために既存のクラウド コンピューティング インフラストラクチャをアップグレードすることに焦点を当てており、AI 研究とアプリケーションの増大する需要に対応するための重要なステップとなります。

この取り組みにおける重要なマイルストーンは、Oman Data Park によるクラウド AI サービスの導入でした (Arabian Daily、2021)。この開発は、AI およびグラフィックス処理の世界的リーダーである Nvidia との戦略的パートナーシップを通じて実現しました。この協力は単なる技術の進歩ではなく、さまざまな経済部門の生産性を大幅に向上させ、国民経済をデジタル変革に向けて推進する予定です。

通信部門もこのインフラ強化において極めて重要な役割を果たしています。彼らの努力の証拠は、モバイル ブロードバンド ネットワークへのアクセスの普及であり、現在では人口の 97.3 パーセントにまで広がっています。この拡張されたネットワーク アクセスは、全国でシームレスな AI 研究と応用を促進するために非常に重要です。

倫理とコミットメント

これらのインフラストラクチャの発展と関連して、AI 倫理分野の研究を支援するための重点的な取り組みが行われてきました。この方向への注目すべき一歩は、イスラム世界教育科学文化機関と協力して、AI 倫理に特化した研究委員会を設立したことである (Oman Daily Observer、2024)。この取り組みは、AI の開発と応用が倫理基準に沿って行われ、社会に積極的に貢献することの重要性を強調しています。

オマーンはAIシステムに関する政策を発表した。このポリシーを通じて、MTCIT は倫理原則と管理を確立し、それによりこれらの規制の最適な使用を促進し、潜在的なリスクを軽減することを目指しています。 MTCIT は、国家行政機構のすべての部門がこの方針の条項を遵守する必要性を強調することを目的としています。さらに、オープン ガバメント データ ポリシーは、政府の行政単位内での ICT サービスの継続性に関する全体的なガバナンスを定義するために使用されるポリシーであり、混乱が発生した場合でもサービスの継続性を確保します。

オマーンの AI への取り組みは、さまざまな分野での導入の成功、国家経済に AI を統合する経済省の取り組み、包括的な国家データ戦略、AI 能力開発への重点などに明らかです。政府機関と教育機関との連携、戦略的パートナーシップを通じたインフラ開発、AI 研究と応用に対する持続可能かつ倫理に基づいたアプローチにより、この取り組みはさらに強化されます。オマーンの AI の戦略的導入は、持続可能な開発、経済の多様化、世界競争力というより広範なビジョンを反映しており、地域内外のイノベーションのベンチマークを設定しています。

参考文献

ウルグアイ：人工知能のための国家科学システムを準備するためのロードマップに従っている

ロレーナ・エッチベリー, レプブリカ大学計算科学研究所

ギレルモ・モンチェッキ, レプブリカ大学計算科学研究所

主な要点

  • 2019年にウルグアイで策定されたデータサイエンスと機械学習のロードマップでは、大学、官民パートナーシップ、市民社会の役割が強調されています。 2017 年以来、国内外の投資がこの国の AI プロジェクトを支援してきました。
  • ウルグアイは地域のイベントや AI に関する取り組みを主導しており、地域のリーダーとなっています。
  • この国で当面の次のステップとしては、能力構築とスキルアップ、AI教育が挙げられる。

2019年近く前、ウルグアイはデータサイエンスとAIを社会構造のさまざまな側面に統合する戦略的な取り組みを開始した。その結果、2019 年に発行されたデータ サイエンスと機械学習のロードマップは、ウルグアイの取り組みの証です (TransformaUruguay、2050)。国家開発戦略 2019 (Isabella、2030) に沿ったこのロードマップでは、ウルグアイが XNUMX 年までに AI ソリューション アプリケーションのリーダーになることを構想しています。このロードマップでは、実現可能な環境の構築と国家戦略分野での機会の探求という XNUMX つの主要な側面が描かれています。このロードマップでは、データサイエンスと機械学習の教育と訓練の強化、人材の誘致、研究とイノベーション能力の向上、規制の更新、国際協力の促進など、ウルグアイにおけるAI開発の促進に不可欠な重要な要素が強調されています。この文書では、重要な国家部門で AI を適用する能力と機会も特定されました。

ロードマップの一環として、ウルグアイは現地の AI 開発に役立つ国際的な経験を特定するためのレビューを実施しました。まとめられた報告書では、成功した世界的および地域的取り組みを紹介し、才能を引き付け、活発な研究開発エコシステムを育成する共通の特徴を強調しました（Etcheverry and Fariello、2020）。この見直しの後、2020年の政権交代と新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックの発生により、ロードマップの一部の行動が一時停止または延期されました。しかし、これらの課題にもかかわらず、ウルグアイは主要な活動や業務を再開し継続することで回復力を実証してきた（AGESIC、2023）。

地域のスナップショット

Latin American AI Index (CENIA、2023) は、ウルグアイを含むラテンアメリカ XNUMX か国にわたる AI 情勢の洞察に富んだ分析を提供します。この指数は、実現要因という XNUMX つの軸で構成されています。研究、開発、採用。とガバナンス – を提供します

地域の研究、開発、導入エコシステムの成熟度に関する包括的な視点。ウルグアイは、この指数で評価されるさまざまな側面で高いスコアを獲得していることで際立っており、チリ (55 パーセント) とブラジル (73 パーセント) に次いで地域内で 65 位 (XNUMX パーセント) にランクされています。

ラテンアメリカ全体のエコシステムの発展をさらに強化するために、多くの分野で改善の余地がまだあります。ウルグアイはすでに AI に関する地域の取り組みとパートナーシップをリードしており、地域全体のニーズと違いを理解しているため、共通の AI 目標に向けて効果的で一貫した相互作用を導くのに有利な立場にあります。

人工知能インフラストラクチャ

ウルグアイは堅牢な接続インフラを誇り、インターネットの使用量とダウンロード速度ではラテンアメリカの平均を上回っています (CENIA、2023 年)。この国はデバイスのアクセシビリティに優れており、特にコンピューターやモバイル デバイスのサブスクリプションを所有する世帯における高い指標が地域平均を上回っています。

ただし、より多くのローカル コンピューティング インフラストラクチャが必要です。国立スーパーコンピューティング センター (ClusterUY) と呼ばれるコンピューティング プラットフォームは、国内の科学者や研究者が使用できるように、国立研究開発庁と科学研究部門委員会によって作成されました。ただし、ClusterUY のアクセシビリティと使用は、経験豊富なプログラマーに限定されています。共和国大学 (UdelaR) はプラットフォームへのアクセスを促進することに取り組んでいますが、これは依然として継続的な課題です。クラウド コンピューティング サービスの大部分は民間部門から提供されています。たとえば、Google は、地域全体にサービスを提供することを目的として、ウルグアイに Google データセンターを設立する予定です。

学術的な取り組み

学術分野では、国内有数の研究機関である UdelaR が重要な役割を果たしています。いくつかの取り組み、特に Centro Interdisciplinario en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (CICADA) は、AI 関連分野における研究、イノベーション能力、学際的な教育を開発することを目的としています (CICADA、日付なし)。 UdelaR のいくつかの研究ラインでは、AI の手法とツールを使用して、ゲノミクス、バイオインフォマティクス、医療画像処理、疫学、生態学、神経科学、教育などの多様な領域を調査しています。

データ サイエンスと機械学習のロードマップでは、大学の役割は必ずしも区別されていませんが、AI の教育とトレーニング、開発と研究における大学の役割に焦点を当てています。ウルグアイの研究と科学のエコシステムは限られており、緊密なコミュニティを形成している主要な大学は 3 つだけです。民間部門と公共部門の間のパートナーシップは、ケースやニーズに応じて自然に、または事実上行われています。

このロードマップでは、政府、UdelaR のような国立学術機関、民間部門の間の協力を伴う制度的取り決めについても概説しています。国の科学研究コミュニティは、対応策の開発と実施に積極的に貢献しています。 CICADA は他の地元組織と協力して、市民社会と積極的に関わり、データ サイエンスと AI における倫理的配慮についての議論を促進しています (ANEP、2023)。この取り組みは、研究者、学生、専門家、およびより広範なコミュニティの間で知識を構築し、交流するためのプラットフォームです。

才能と研究の課題

Latin American AI Index (CENIA、2023) は、ウルグアイのデータ能力と優れたガバナンスを評価しています。しかし、専門的な AI トレーニングにおける顕著なギャップや、地域の QS ランクの大学における関連プログラムの不足など、人材育成には依然として課題が残っています。データリテラシーの向上と学生と教育者のスキルアップはウルグアイの計画に不可欠である(Ceibal、日付なし)。 AI 研究とイノベーションにおけるこの国の卓越した地位を基盤として、次のステップでは、科学分野での AI 導入に対する持続可能かつ包括的なアプローチを確保するために、特に正式な AI 教育における課題に対処することが含まれます。

ウルグアイは、オープンソース開発における高い生産性と品質を示し、研究開発における地域リーダーとして浮上しています。特許登録件数は依然として少ないものの、ラテンアメリカ AI インデックスは、ウルグアイのイノベーション環境をオープンソースの目覚ましい成果と一致させることを示唆しています (CENIA、2023)。

投資とイノベーション

ウルグアイは、対内投資と総推定投資額の正規化平均がラテンアメリカで最も高い国です（CENIA、2023年）。 AI トピックに関する研究は国立研究イノベーション庁や UdelaR などの機関から支援を受けていますが、特定の AI 指向の資金提供イニシアチブが著しく欠如しています。いくつかの例外は、廃止されたオープンデータ研究のための部門別基金 (ANII、2018) と、国際開発研究センター (IDRC) と共同で実施された人工知能の研究開発プロジェクトの募集 (ANII、2022) です。 2017 年と 2018 年の 1 回のセクター別基金への募集は合計 38 万米ドルに達し、26,000 のプロジェクトに分配されました (プロジェクトあたり約 30,000 米ドル)。 IDRC が資金提供する AI プロジェクトの具体的な募集により、XNUMX つのプロジェクトが XNUMX プロジェクトあたり約 XNUMX 米ドルで支援されました。

ウルグアイは、積極的な投資に加えて、アルゴリズムによるガバナンスも重視しています (AGESIC、2023)。アルゴリズム システムの透明性はこのアプローチの基礎であり、世界的なベスト プラクティスと連携し、AI テクノロジーの導入における倫理的配慮を確保します (Rahim、2023)。

橋の建設

AI 研究における学術と企業の取り組みの橋渡しにおけるウルグアイの潜在的な役割は、KHIPU のイベント (KHIPU、日付なし) によって例示されています。 2019 年と 2023 年にモンテビデオで開催されたこれらの会議には、世界中からトップの AI 研究者が集まり、KHIPU 委員会には UdelaR の研究者が強力な存在感を示し、国際機関の後援を受けました。この出来事は、約 500 人の研究者によって署名された、人工知能とそのラテンアメリカへの影響に関するモンテビデオ宣言で最高潮に達しました (さまざまな著者、2023 年)。

ウルグアイの科学システムにおける AI へのアプローチは、2019 年のロードマップに基づく戦略的アプローチによって特徴付けられます。政府、学界、民間部門間の積極的な協力。そして倫理的かつ責任ある AI 実践への取り組み。継続的な取り組みと成果により、ウルグアイは AI の研究、開発、応用における地域リーダーとしての地位を確立しており、同国は現在、能力の構築、透明性の促進、AI 開発の持続可能な未来に向けた課題への対処に重点を置いています。

参考文献

ウズベキスタン: 人工知能に適切な条件とスキルを構築する

アブドゥヴァリエフ・アブドゥルアジズ・アブドゥヴァリエヴィチ博士、 高等研究所科学・イノベーション・国際関係担当副所長 ウズベキスタン共和国大統領統計局、研修および統計調査

主な要点
  • ウズベキスタンでは、AI に関する政策枠組みと戦略を可能にする大統領決議が 2020 年から実施されています。この国の戦略目標の XNUMX つは若い世代の訓練であり、そのためオンライン訓練プラットフォームを通じて XNUMX 万人のウズベキスタン人を訓練するという目標を設定しています。
  • あらゆる分野にわたる AI テクノロジーを監視し実装するために、AI 開発のための新しい機関が設立されました。
  • コーディングの訓練を受けた新たな世代の採用と、AI作業をサポートするインフラストラクチャがこの国の次のステップとなる。

AIの構造的発展とその形成に必要な条件の創出における近年のウズベキスタンの活動は、国の優先分野の1つとして認識されている。その改革は、経済における AI の導入を加速するために必要な条件を作り出すためのシステムを構造化する規制文書の採用に基づいています (デジタル技術省、日付なし)。

政策基盤

特に 2020 つの文書は、ウズベキスタンにおける AI 開発の強固な基盤として機能します。 2030 つ目は、2020 年ウズベキスタン共和国大統領令「戦略「デジタル・ウズベキスタン – 2021 年」の承認とその効果的な実施のための措置について」（ウズベキスタン政府、2021 年）です。この文書は、教師の技術的能力を開発するためのタスクを定義します。これに続いて、2021年に「人工知能技術の導入を加速するための条件を作り出すための措置について」という大統領決議が採択された（ウズベキスタン政府、2022a）。この決議に基づき、XNUMX年からXNUMX年にかけてAI技術の研究と導入のための措置プログラムが承認され、AI開発戦略、規制枠組み、AI技術の広範な利用など、国家プログラムの開発の主な優先分野が規定されている。 AI テクノロジー、AI のための国内の革新的なエコシステム、および国際協力。

AIの構造的発展とその形成に必要な条件の創出における近年のウズベキスタンの活動は、国の優先分野の1つとして認識されている。その改革は、経済における AI の導入を加速するために必要な条件を作り出すためのシステムを構造化する規制文書の採用に基づいています (デジタル技術省、日付なし)。

政策基盤

特に 2020 つの文書は、ウズベキスタンにおける AI 開発の強固な基盤として機能します。 2030 つ目は、2020 年ウズベキスタン共和国大統領令「戦略「デジタル・ウズベキスタン – 2021 年」の承認とその効果的な実施のための措置について」（ウズベキスタン政府、2021 年）です。この文書は、教師の技術的能力を開発するためのタスクを定義します。これに続いて、2021年に「人工知能技術の導入を加速するための条件を作り出すための措置について」という大統領決議が採択された（ウズベキスタン政府、2022a）。この決議に基づき、XNUMX年からXNUMX年にかけてAI技術の研究と導入のための措置プログラムが承認され、AI開発戦略、規制枠組み、AI技術の広範な利用など、国家プログラムの開発の主な優先分野が規定されている。 AI テクノロジー、AI のための国内の革新的なエコシステム、および国際協力。

最後に、2021 年には「人工知能技術の使用のための特別な体制を創設する措置について」という大統領決議も提出されました (ウズベキスタン政府、2021b)。この決議の下にある枠組みの中で、実験的かつ革新的な研究の枠組み内で AI テクノロジーを使用するための特別な制度の導入が承認されました。

戦略的タスク

上で述べたように、2020 年の大統領令により、デジタル ウズベキスタン – 2030 年戦略の採用につながりました。この戦略に基づくこれまでの主な成果の 587,000 つは、誘致などによるコンピュータ プログラミングの基礎について 500,000 万 2019 人を訓練する組織でした。 「2019万人のウズベキスタン人プログラマー」プロジェクトの枠内に13万人の若者が参加。この大規模プロジェクトは、アラブ首長国連邦のドバイ未来財団とのパートナーシップの成果であり、2021年末に開始されました（500,000年、タシケントのイナ大学）。 One Million Uzbek Coders は、一般向けの無料の遠隔学習プラットフォームで、特に 2021 歳から生徒がいる若者を対象としています。このトレーニング プログラムは現在実施されており、XNUMX 年にはすでに約 XNUMX 人の生徒が参加しています (ITPARK、XNUMX)。

Digital Uzbekistan – 2030 では、経済部門の企業における管理、生産、物流プロセスの自動化のための 280 以上の情報システムとソフトウェア製品の導入も実現しました。一方、同国は地域の関連高等教育機関を統合し、ホキム（地域の首長）や国家機関や組織の職員のデジタルリテラシーとスキルを向上させ、12,000万XNUMX人の職員に情報技術と情報セキュリティの研修を行った。

開発のためのインフラストラクチャー

AI の開発に必要な統合インフラストラクチャの構築には特に注意が払われています。 AI 開発のための共同同盟では、情報技術通信開発省が革新開発省、他の政府機関、商業銀行、民間部門と協力して活動機関として機能します。このアライアンスは、タシケント情報技術大学と協力して、博士課程を指導するとともに、学生向けのトレーニングおよび教育プログラムを組織します。

ウズベキスタンにおける人工知能開発のための包括的なインフラストラクチャ

  • 情報技術通信省にAI技術導入開発局を設置。
  • 情報技術通信開発省、革新開発省、政府機関、商業銀行、大手産業企業と協力してAI開発アライアンスを設立。
  • 情報技術・通信省にデジタル技術・人工知能開発研究所を設立。
  • 高等教育機関のシステムにおける専門分野「デジタル技術と人工知能」の博士課程の創設。

構築されるインフラの複雑さにより、国内の AI 開発のすべての分野をカバーできるようになるはずです。したがって、AI分野における国家政策は、情報技術通信省傘下のAI技術導入開発局によって調整されることになる。同アライアンスは、経済・社会分野や行政システムへのAI技術の導入、その開発コストの最適化、政府機関や組織間でのこの分野のベストプラクティスの普及のための優先プロジェクトの共同実施を推進する。博士課程では、AI分野の高度な専門家を輩出します。

新しい研究機関

このインフラストラクチャの重要な部分は、情報技術開発省傘下のデジタル技術および人工知能開発研究所です。その主な任務には、「デジタル・ウズベキスタン – 2030」戦略の広範な実施と、経済、社会領域、行政システムのさまざまな分野への AI テクノロジーの導入を目的とした科学研究の組織化が含まれます。同研究所はまた、AI分野における基礎的および応用的な科学研究を実施し、デジタル技術開発のための科学エコシステムを形成します。 AIテクノロジー、そのモデル、アルゴリズム、ソフトウェアに基づいて、管理および生産プロセスを自動化するための革新的な製品をさらに開発していきます。最後に、AI 技術開発のための海外の主要な革新的科学機関との協力関係の確立と共同プロジェクトの実施を任務としています。

同研究所の科学活動分野におけるプロジェクトの 1 つは、現在開始段階にあり、科学論文の全国引用インデックスと科学出版物の書誌データベースを含む電子プラットフォームの構築です。このプロジェクトは、ウズベキスタンの研究活動で AI を初めて作成したプロジェクトの 1 つとして注目に値します。この点において、現在進行中の改革の一環として、科学分野全体におけるAIの導入を強化することが重要です。

100 万人のプログラマーを働かせる

過去数年間の政府の積極的な取り組みのおかげで、ウズベキスタンにおける AI の制度的枠組みは強化されています。特にAI分野の科学研究には有利な条件が整ってきています。しかし、環境を整えるのと並行して、AI 分野の科学プロジェクトの数を加速することが重要ですが、私たちの意見では、これでは今日では十分ではありません。

この点に関しては、政府からの勧告を考慮することが重要です。 持続可能な開発のためのイノベーション ウズベキスタンのレビュー この調査は国連によって実施されており、そこでは「大規模なプログラマー集団の創設には、高等教育システムの大幅な再構築と、国内外の IT 企業との IT の緊密な統合が必要である」と指摘されています (UNECE、2022)。この勧告は、社会経済生活のあらゆる分野、特に科学分野におけるAI開発のための外国投資プロジェクトを誘致するための的を絞った措置を活性化するための重要なシグナルとして機能する。

ウズベキスタンの科学分野におけるAI形成の初期段階では、政府の努力がAI分野における外国の科学的および応用プロジェクトを誘致するための条件を作り出すことを目的としていることが重要である。これらの取り組みにより、AI 分野における訓練を受けたスペシャリストの実践的なスキルが強化されます。一方、これらの措置は、この分野の専門家が外国で行われるより魅力的なプロジェクトに流出するのを防ぐのに役立つだろう。

政府は、AI 研究分野の魅力を高めるメカニズムの開発と承認を続けています。科学分野から AI への移行をできるだけ早く行うことで、他の業界や経済分野でもこの移行が加速することになるため、これは重要です。

参考文献

次のステップ

この作業文書のバージョン 1 の発行後、私たちはさらなる地域ワークショップや協議を開催する予定です。これらの取り組みは、この論文で概説されている概念を検証し、各国が AI 統合に向けた研究エコシステムを整備する際に直面する優先事項、成功、課題についての理解を促進するのに役立ちます。

今年後半に、フランス、ヨルダン、マラウイ、モロッコ、ナイジェリア、ノルウェー、アラブ首長国連邦、英国、パナマなど、さまざまな国からの追加の事例研究を特集した、このワーキングペーパーの第 2 版と最終版をリリースする予定です。 、ルーマニア、ルワンダ、南アフリカ、米国。

プロジェクトの開始以来のタイムラインは以下のとおりです。

  • マレーシアのクアラルンプールでの地域ワークショップ – 5年2023月XNUMX日
  • 論文のバージョン 1 の発行 – 26 年 2024 月 XNUMX 日
  • チリ、サンティアゴ・デ・チリでの地域ワークショップ – 9 年 2024 月 XNUMX 日
  • アフリカ地域への取り組み – 2024 年 XNUMX 月/XNUMX 月
  • 論文のバージョン 2 の発行 – 2024 年秋

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    注： 2023年XNUMX月の「国連総会科学サミット」は国際科学会議のイベントではないので注意してください。 国際学術会議はこのイベントやイベントの主催者とは一切関係がありません。
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