AIの影響

AIアルゴリズムがポジティブな変化をもたらす可能性は、リスクとともに考慮する必要があります。今後数年間にわたってAIを責任を持って使用するためには、AIがもたらす影響のメリットとデメリットを調査することが不可欠です、￥。

AIモデルの使用が広がるにつれ、エンジニア、科学者、政策立案者、ビジネス・リーダーがそれぞれの分野でその可能性を探求しています。AIテクノロジー・プロバイダーは、AIの将来について「気候の修復、宇宙コロニーの設立、物理学のあらゆる発見」に至るまであらゆることを引用して壮大な主張をしています。¹

しかし、測定、定量化、証明が可能なAIのメリットはどうでしょうか？ 大げさな約束はさておき、 AI関連の技術の進歩は、今日の社会にどのように検証可能なメリットをもたらしているのでしょうか？これまで、 AI の明らかなプラスの影響には、次のようないくつかのメリットがあります。

• ビジネスの業績向上

• 天気予報と災害予測

• ソフトウェア開発の効率化

• 新しいチップ技術

• パーフルオロアルキル化合物およびポリフルオロアルキル化合物（PFAS）の有害性緩和

• IT障害からの保護

• 創薬

• 核融合研究

AIチャットボットからセルフサービス・インターフェースやその他のインテリジェント・システムまで、ビジネス・リーダーはAIの導入によって収益と利益が向上すると考えています。AI搭載したビジネス・インテリジェンス・ツールは、リーダーがデータ駆動型の意思決定を行えるようにすることで、人為的ミスを軽減できます。一方、AIアプリとワークフローの強化により業務が簡素化され、効率性が向上します。全体的に見ると、生成型AIの導入により、10年間で世界のGDPが最大7%成長する可能性があります^。2

IBMのAI in Action 2024レポートによると、調査対象のリーダーの 67% が業務運営にAIを取り入れたことで収益が25%以上増加したと報告しています。同レポートでは、利益率の向上についても同様の意見が見られ。調査対象となったリーダーの66％が、AIシステムとツールによって利益率が少なくとも25％上昇したと評価しています。

これらのリーダーはAI からどのようにビジネス上のメリットを得ているのでしょうか？ これにはコミュニケーションと計画が不可欠です。リーダーの85%がAIロードマップに従っていると主張し、72%が経営幹部とITリーダー間の連携を実現しました。Alプログラムは、ビジネス・リーダーが意思決定プロセスを改善し、より多くの情報に基づいた意思決定に導けるよう支援します。本レポートで調査した4つの業界（金融、通信、小売、製造業）のうち、AIの主なビジネス・ユースケースは以下の通りです。

• 金融：外部アプリケーション用バーチャル・アシスタント、AI搭載検索エンジン

• 電気通信事業：ITの運用と自動化、社内アプリケーション用バーチャル・アシスタント

• 小売業：顧客体験の向上

• 製造業：ITの運用と自動化

製造業を詳しく見てみると、業務管理やその他のビジネス分野におけるAIの詳細がさらに明らかになります。IBM調査における回答の中央値では、予測精度が30%、製品の欠陥削減が25%、余分な在庫削減が20%向上し、他のメトリクスでも同様のメリットが報告されました。

2023年、過去の洪水や山火事の影響に関するデータを分析できるよう科学者を支援する基盤モデルをIBMとNASAで共同開発しました。NASAのトレーニング・データを利用するこの公開モデルは、ケニアの森林再生活動やアラブ首長国連邦のヒートアイランド（気温が高い都市部が集中している地域）の評価にも使用されました。

両者はこのモデルに基づいて、気候アプリケーションをより速く、利用しやすくするために設計された新しいオープンソースモデルを2024年9月にリリースしました。ユースケースには、洪水警報、ハリケーン予測、重力波推定などがあります。このような自然現象に先手を打つことで、結果として生じる人命の損失や物的損害を軽減できる可能性があります。

このオープンソースのAIツールは、カナダ環境・気候変動局との共同研究など、特殊な用途向けにカスタマイズ可能で、数時間後に正確な降雨量について「短時間天気予報」します。また、1台のデスクトップ・コンピューターで実行できるほど軽量です。

2024年7月に発表されたGoogleのNeuralGCMモデル³は、ディープラーニングと天気予報に対する 2 つのアプローチを組み合わせています。まず、従来のモデリングを適用して大気の状態を評価し、次にAIを導入して予測を軌道に乗せます。

AI のメリットとしてよく挙げられるのは、繰り返し作業を自動化してワークフローを最適化し、従業員がより要求の厳しい優先事項に集中できるようになることです。AI搭載エージェントは、高度な作業を達成するための行動方針を自律的に決定し、それを追求することで物事をさらに一歩先へと進めていきます。

コンピューター・サイエンスの分野では、ソフトウェア・エンジニアリング（SWE）エージェントがGitHubチケットを自律的に解決し、ワークフローを効率化できます。たとえば、大規模言語モデル（LLM）エージェントは、開発者に代わってバグを見つけ、修正プログラムを提案できます。開発者がその提案をレビューして承認すると、エージェントはコードを更新できます。

生成AIモデルは演算能力を大量に消費し、NvidiaやAMDなどのメーカーが製造する高性能のグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）上で実行されます。GPUは従来、機械学習アルゴリズムに必要な高度な演算を処理できる最強チップでした。

新型コロナウイルス感染症のパンデミックで世界のサプライチェーンが混乱して以来、GPU不足は続いていましたが、チップの性能を向上させる必要があったことから、より効率的なチップの開発がすすめられました。昨年発表された 人工知能ユニット（AIU）のNorthPole AI推論チップは、H100よりも72.7倍のエネルギー消費で46.9倍の速度向上を実証しました。米国では、超党派の上院AIワーキンググループが、新しいAIチップの研究開発を支援することを約束しました。⁴

AIの持続可能な応用には、新しいチップ技術が最も重要です。AIU NorthPoleのような開発は、LLMがより少ないエネルギー使用量、ひいては気候への影響を抑えながら、プラスの利益を提供し続けることができる未来を示しています。

パーおよびポリフルオロアルキル物質（PFAS）は、焦げ付きにくい調理器具、化粧品、食品包装、モバイルの画面などに使用されている化学物質群でｓｙ。しかし、PFASは土壌中で分解されるまでに何千年もかかり、人間や動物の血液や肝臓にも蓄積します。PFASは代謝できず、がんやその他の疾患と関連しています。

米国国立科学財団が開始した500万ドル規模のPFAS代替プログラムであるPFACTSの一環として、研究者らは潜在的なPFAS代替品を発見するために生成AIを使用しています。AIアプリケーションは、より有害性の低いPFASと同様の機能を実現する予測される複雑な分子構造を生成します。このモデルは少なくとも6,000の代替手段を生み出しており、追加の考慮点をカバーするために拡張されています。

IT障害が発生した場合、対応チームは問題を診断し、解決策を策定し、バグのあるソフトウェアをできるだけ早く更新する必要があります。問題解決AIソリューションは、これらのプロセスを迅速化することができます。

AI対応のIT管理プラットフォーム は、クライアント環境を監視し、潜在的な脅威を検知します。そのようなイベントが検出されると、AIシステムはそれを要約し、潜在的な原因を特定し、対応チームを解決へと導きます。リアルタイムのAI支援により、意思決定が簡素化され、チームは迅速に対応してIT障害の影響を軽減できるようになります。

新型コロナウイルス感染症のパンデミックに対応して、製薬・医療会社は命を救うワクチンの研究、テスト、展開を急ぎました。薬物研究は複雑で、タンパク質とそれが3次元空間でどのように折り畳まれるかを深く理解する必要があります。

2020年後半、世界中に上陸した新型コロナウイルス感染症から約1年後、Google DeepMindの研究チームはAlphaFold2というAIタンパク質の折畳み予測ツールを発表しました。⁵このツールは、1次元の分子コードに基づいて、90％以上の精度で、タンパク質の3次元形状を予測することができました。

同時に、IBMの研究チームは基盤モデルを作成し、それを使って新型コロナウイルス感染症用抗ウイルス薬4種を開発しました。ウイルスは時間の経過とともに変異し、既知のワクチンの効果が低下するため、AIを活用した抗ウイルス薬発見の画期的な進歩により、これらの脅威に対抗するための新しいソリューションを提供できます。

医療におけるニューラル・ネットワークのメリットは、新薬の探索だけにとどまりません。国連開発計画（UNDP）は、障害を持つ人々の支援にAIを応用することを提唱しています^。62024年、国立衛生研究所の研究者らは、AIを医療診断に応用することに成功しましたが、AIがどのようにして結論に至ったのかを説明するのに苦労しました。⁷

天然ガス、石油、電力の価格は、パンデミックに伴う不足と世界的な需要の増加の結果、急騰しました。AI駆動型のハイパースケール・データセンターがメガワット単位で電力を消費する中⁸、エネルギー分野で新しいテクノロジーが必要なのは明らかです。

核融合では、過熱されたプラズマを磁化された容器に閉じ込める必要があり、その一種がトカマクとして知られています。トカマクの磁場が不安定になると、プラズマは「ティアリング・モード不安定性」になって封じ込めを逃れる可能性があります。2024年、プリンストン大学の研究チームは、トカマクにおけるティアリングモード不安定性を予測し回避できるAIモデルを開発しました^。9

データサイエンス・チームは、強化学習によって訓練されたAIトカマク・コントローラーを使用して、ティアリング・インシデントを減らすことに成功しました^。10まもなく、エネルギー源としての核融合はSF作品に限定されなくなるかもしれません。リアルタイムの適応性を備えたAI対応のトカマクは、持続可能な核融合によって推進される未来への有望な道を切り開くことができます。

AIのメリットは単独で存在するわけではありません。生産性の向上による収益の増加は考えられますが、利益の増加によってAIに関連する解雇が生じる可能性があります。新しいチップやエネルギー源は有望ですが、現在のAIの状況は、電力を大量に消費するGPU、化石燃料、水に大きく依存しています。新薬を生み出す生成モデルは、著作権を侵害し、詐欺的なディープフェイクを生み出す可能性があります。

AIは多くの分野で有望視されていますが、特に適切な安全策が設けられていないと、倫理的な考慮点も生じます。潜在的なAIリスクには、次のようなものがあります。

• 雇用の喪失

• エネルギーと資源の過剰消費

• プライバシーに関する懸念

• 著作権侵害

• 誤情報、詐欺、国民の信頼の喪失

生成AIの登場には、失業に対する懸念や報告が長らくつきまとってきました。¹¹そして、これらの懸念はまったく根拠がないわけではありません。中国の例を考えてみましょう。アーティストたちは仕事を失い、結局AIアート・レタッチャーとして低賃金で再雇用されたと報告しています。¹²

2023年12月に750人のリーダーを対象に行われた世論調査では、44%が2024年にはAIに関連して解雇が生じることを認めています。¹³ そして、2024年に経営幹部2,000名を対象に行われた調査によると、41％がAIの導入により今後5年以内に労働力を削減することを予定していると回答しています。しかし、多くが、AIの取り組みを支えるために新たな仕事が生まれるとも考えていました。¹⁴

2024年の報告書では、2030年までに米国の人間の労働時間のほぼ 30%が自動化される可能性があると推定されています。職場における生成AIの影響を除外すると、その数字はさらに8％多くなります。すべての労働者が同じように脆弱であるわけではありません。カスタマー・サービスの将来、オフィス・サポート、食品サービスの将来は、AI関連の雇用喪失に直面する可能性が高いでしょう。しかし、STEMやクリエイティブな職業、その他のナレッジ・ワーカーは、仕事を失うのではなく、ワークフローが調整される可能性があります。¹⁵

解雇を最小限に抑え、職場の不平等に対処し、人間の知能をAIに置き換えようとする試みを避けるために、企業は明確なAI戦略を採用する必要があります。生成AIを導入するには、リーダーがチームのスキルアップを可能にし、奨励する必要があります。効果的なスキルアップには投資と努力が必要ですが、そのプロセスに見合う見返りを得られます。あらゆるキャリア・レベルで機能する意図的なスキルアップと再教育戦略により、雇用主は人材と、その内在する組織的知識を保持することができます。

生成AIには、AIをホストするサーバーを収容するハイパースケール・データセンターを冷却するための水と、それらに電力を供給するための電力など、膨大な量の水と電力が必要です。こうしたデータセンターは、水や電気の供給がすでに不足している地域や、地域社会が新たな発展で競争せざるを得なくなった結果、水と電力が不足する地域に建設されることもあります。¹⁶

北バージニアは、米国でデータセンターの設置数が最も人気のある場所の1つです。2023年、住民は当時世界最大級のデータセンターとなる予定の施設の、保留中になっている建設に反対し、その理由として電力需要などに言及しました。しかし、郡の監督官は施設の建設を承認することに投票しました。¹⁷

一部の動向は、AIが地域社会からリソースを継続的に引き出せない可能性を示しています。テキサス州ヒューストン近郊に建設が予定されているオフグリッドのハイパースケール・データセンターは、水素電力で稼働します。¹⁸ マイクロソフトは、スリーマイル島の原子炉の1つを再稼働させる動きを見せ、20年間の契約で生産するすべての電力を購入することを約束しました。¹⁹

AIU NorthPoleのような高性能でエネルギー効率の高いチップを持続可能なエネルギー源で稼働できれば、エネルギーやリソースの不足を悪化させることなく、 AI機能を次に進化させることができるかもしれません。

明るい面としては、テクノロジーを効果的に適用することで、AIのリスクの一部を相殺できることです。組織はAIを利用することで、気候に対するレジリエンスを高め、環境への影響を減らすことができます。AIは、持続可能なビジネス慣行の未来にとって不可欠です。IBMの最新の「State of Sustainability Readinessレポート」によると、調査対象となったビジネス・リーダーの10人中9人が、AIが持続可能性目標の達成に役立つという意見に同意しています。

2024年1月、米国連邦取引委員会（FTC）は声明でAI企業に対し「プライバシーと守秘義務の遵守すること」と警告しています。²⁰ FTCは、AIプロバイダーの個人情報（PII）やその他のユーザ・ーデータを保護する義務と、モデル・トレーニング・データセットの拡大の必要性の高まりとの間の利益相反について懸念を表明しました。

米国には、仕事と日常生活の両方でAI関連のデータ保護に関する連邦規制がありません。一部のアメリカ人にとって、カリフォルニア州のカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）など、比較的広範なデータ・プライバシー保護を享受できるのは州レベルのみです。²¹トランプ大統領は、2期目の任期を開始して間もなく、個人データやその他の AI 倫理的懸念の保護を目的としたバイデン時代の大統領令を撤回しました。トランプ大統領は、イノベーションを促進し「AIにおけるアメリカのリーダーシップを強化する」という名目でAI業界の規制緩和を約束する独自の大統領令を発令しました。²²

欧州連合（EU）の政策立案者は、このような感情を法律に盛り込み、2024年にEU人工知能法を可決し、この地域でのAIの開発、実装、使用を規制しています。²³ たとえば、この法律は、顔認識の脅威から保護するために、インターネットから顔画像をスクレイピングすることを禁止しています。広範なAI法は2026年に施行されるます。一方、AIプロバイダーには、責任あるAI倫理の実践と保護手段を策定し、他のプロバイダーにも同じことを提唱する責任があります。

LLMのトレーニングに使用されるデータには、ニュース記事や芸術作品など著作権で保護された資料が含まれている場合があります。一部の企業は、トレーニング中に著作権で保護された資料を使用することを公然と認めており、この慣行は公正使用に該当すると述べています。

画像生成も、知的財産権の議論にさらされてきました。現役のアーティストは、商業的な画像生成に声高に反対しており、特に2022年にはポートフォリオ・サイト「ArtStation」全体での抗議活動が目立ちました。²⁴ 2024年の映画『Heretic』の監督は、生成AIが映画の制作に何の役割も果たしていないことを断言する免責事項をクレジットに含めました。²⁵

これまでのところ、米政府は著作権所有者を支持しているように見えます。米国著作権局は2023年に、AIが生成した画像は著作権保護の対象外であると決定しました。²⁶ 2024年の訴訟で、米国カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所は、AIプロバイダーとユーザーの両方が画像生成に起因する著作権侵害の責任を問われる可能性があるという判決を下しました。²⁷

AI支持者は、生成AIを「創造性の民主化」のための強力なツールとして歓迎しています。²⁸ しかし、その同じツールは詐欺的な目的にも同じくらい簡単に適用できます。

AIが作成した誤情報は、2023年以降、電光石火の速さで拡散しており、画像、動画、詐欺的なテキストを含むスクリーンショットもあります。²⁹悪質な行為者は、AIを使用して音声やビデオの記録や画像を操作し、騙すことを目的としたリアルなディープフェイクを作成できます。ファッショナブルな白いパフジャケットを着たフランシスコ法王のバイラル画像のように、無害な楽しみもあれば、より陰湿な影響を及ぼすものもあります。

2022年のロシアによるウクライナ侵攻の初期の数週間、ウクライナのウォロディミル・ゼレンスキー大統領が市民にロシア兵との戦闘をやめるよう促していると思われる動画がネット上に登場しました。³¹ 翌年、AI生成によるニュースキャスターを起用したディープフェイクの親中動画キャンペーンがFacebookとTwitterで広まりました。³²

2024年のアメリカ大統領選挙を前に、一部の有権者は、バイデン大統領からのディープフェイク録音による自動電話を受け、来たる民主党予備選挙で投票しないよう促されました。³³トランプ大統領は、音楽界のスーパースター、テイラー・スウィフトからの支持を描いたと思われるディープフェイク画像を複数シェアしました。³⁴

サイバー犯罪者は AIディープフェイクを使用して音声詐欺を実行し、被害者を騙して金銭を送金させることができます。³⁵サイバーセキュリティの提唱者は、家族との検証プロトコルを確立するなど不正アクセス検知手法を推進しています。AI詐欺を検知する方法を学ぶことは、リスクがある集団の脆弱性の補強に役立ちます。

生成AIのアウトプットの説得力が高ければ高いほど、実際の現実と製造された現実の間の境界は薄くなります。一部の研究者はテロ対策キャンペーンにおけるディープフェイクの潜在的な利点を研究していますが、^メディア消費者は、見る画像や動画を批判的な視点で評価することを学ぶ必要があります。一方、テクノロジー企業と行政は協力して、危害を軽減し、責任ある倫理的なAIの使用を導く必要があります。