毎年1月、300人以上のCEOやビジネスエリートがスイスアルプスに集まり、毎年恒例の世界経済フォーラム（WEF）会議を開き、今後1年間の業界アジェンダについて話し合い、策定します。2024年には、人工知能（AI）が時代精神を帯びたことは明らかでした。ジェネレーティブAIが多くの役員会議で中心的な議論の中心的役割を果たしたことで、現代社会の流行語となり、昨年のポスターボーイであった暗号通貨は退位しました。

WEF 2024の「経済と社会の原動力としてのAI」から、個人、企業、機関を対象とした10の重要なポイントをご紹介します。

1. ‍人工知能が4つに燃料を供給する^第四に 超生産性によって推進される産業革命。
   AIは年間最大4兆ドルの経済的価値をもたらす可能性を秘めており、その影響は新薬発見の加速からサプライチェーンの変革まで、あらゆる業界で感じられます。 デジタルツイン。一握りの業界リーダーが自社に AI をうまく統合している一方で、多くの業界リーダーは、差し迫った AI 戦略をサポートするために、デジタルトランスフォーメーションの基盤を構築し、IT インフラストラクチャを近代化して、いまだに追いつこうとしています。新しい時代は、AI が利用できるようになり、人々が日常的なコグニティブ・ワークだけでなく、コンサルティングやリサーチにおける創造的で裁量的で戦略的な仕事も強化する革新的な方法を模索する中で、生産性が飛躍的に向上する時代になるでしょう。
2. ‍AIは、将来を見据えた労働力を持つことの意味を変えます。
   AIは世界の雇用のほぼ60％、仕事の40％に影響を与える可能性がありますが、少なくとも短期から中期的には、AIが失業するリスクではなく、ChatGPTのような低コストのAIツールを効果的に使用する方法を受け入れ、知っている他の個人が失職するリスクがあります。サノフィのポール・ハドソン最高経営責任者（CEO）の言葉を引用すると、「AIは人間を打ち負かすが、AI+人間はAIを打ち負かす」ということです。このパラダイムシフトは、教育シラバス、労働力訓練、規制の枠組み、労働力再配分戦略に至るまで、さまざまな形で社会とビジネスに影響を及ぼし、拡大する労働力準備のギャップからリスクにさらされている人々を守ることになります。
3. ‍各国が AI に対応できるようにするには、政府が重要な役割を果たします。
   政府は、自国のAI対応準備のロールモデルとしてUAEに目を向けるべきです。彼らがうまくやっていることの3つは、オックスフォード大学が推進するAIプログラムを通じて政府高官にAIに関する教育を行うこと、AIとは何か、そしてAIが彼らのキャリアや生活にどのような影響を与えるかについてのリソースを記載したSMSをすべての市民に送信すること、そして最後に、9年生以上のすべての学生にAIを必修科目にすることです。
4. ‍AIは企業にとって明確なビジネス価値を示し始めています。
   AIによって最初に変わるのは財務とITです。GitHub Copilot や AWS CodeWhisperer などの AI ツールを使用する開発者は、使用しない開発者に比べて生産性が 20 ～ 40% 向上したと報告しています。次はカスタマーサービスです。企業が AI を使用して、自動化を取り入れながらクエリへの対応を迅速化し、問題解決のためのリソースを減らし、より共感的なサービスを提供することで、新世代の顧客へのサービスを再定義するためです。
5. ‍すべての従業員がマネージャーになります。
   オープンAIのCEOであるサム・アルトマンが言うように、ホワイトカラーの仕事の進化により、多くの役割が「少し抽象度の高いレベル」で業務を遂行するようになるでしょう。わずか数回の指示で自動化能力がさらに向上すれば、AI ツールや場合によっては自律型エージェントを使用して調整し、スマートな意思決定を行う職種の採用が増えるでしょう。次世代のマネージャーは、イノベーションを促進し、AIを活用してより有意義な仕事をするクリエイターであり、アイデアを生み出すクリエイターであり、既成概念にとらわれない発想力を持つ人材となるでしょう。
6. ‍AIはますますエッジやあらゆる場所に導入されるようになるでしょう。
   最近のCESショーケースでは、携帯電話からRabbitのR1ポケットやAppleのVision ProなどのAI固有のハードウェアまで、AIネイティブ機能を搭載したコンシューマーデバイスが明らかになりました。私たちが手にするものすべてにAIが搭載され、私たちが何者で、どのように世界と関わっているかを学んでいきます。そして、次世代のGPUがより強力で小型になるにつれ、AIは私たちの日常的なやりとりに浸透し、その使用における信頼と安全を確保するためには説明可能なAIが必要となるでしょう。
7. ‍LLMはAIの初期の形態であり、機能は大幅に進化します。
   クローズドなLLMが集中していることへの懸念から、オープンソースやより小さな言語モデルが登場しました。これらのモデルは、透明性を民主化し、大規模なモデルに内在する落とし穴を避けるために、より小さなデータセットとより低い計算要件で開発されています。大企業がプロプライエタリな用途でGPTという会社を設立し続けている一方で、将来のLLMは、より小規模で質の高いデータセットからより効果的に学習できるようになるでしょう。そして最終的に、よりスマートな人間ベースのデータをトレーニングに利用しようという障害にぶつかるにつれ、LLMは他のモデルを試したり操作したりして自己改善する必要があります。現在の戦略の上限は人類と知識であり、進化させる必要があります。
8. ‍業界データの共有は、世間では難しい話題になるでしょう。
   AI のパフォーマンスがどの程度優れているかは、そのトレーニングデータによって異なります。今日の企業は、パーソナライゼーション主導型の世界における競争上の優位性の形として、自社のデータを守っています。しかし、AIが進化して医療における重要なユースケースが可能になるにつれ、企業はデータ保護主義を脱却し、社会により良いサービスを提供できるより優れたLLMを構築するために、業界全体のデータ共有フレームワークを確立する必要があるかもしれません。医療企業が集まった患者データを組み合わせて、生命を脅かす疾患の診断と治療法の推奨のための優れた AI モデルを構築することを想像してみてください。少ないデータで複数のモデルをトレーニングするよりも、複数のデータセットに基づいて1つの統合モデルを構築するほうがはるかに良い社会になるでしょう。データのプライバシーとセキュリティはもっともな懸念事項ですが、業界コンソーシアムと規制機関とのパートナーシップによって対処できます。
9. ‍政府は、テクノロジーが成熟するにつれて、AIの規制に注意を払うべきです。
   リーダーの 53% によると、AIによって生成された偽情報は、地球規模のリスクとして、気候変動による異常気象に次ぐものでした。選挙に影響を与える可能性があるため、AI規制の必要性は差し迫っています。EUは間もなく議会で承認されるAI規制に合意しているが、AIの安全で責任ある使用については、いまだに疑問が残っている。プロンプトが著作権で保護されるとしたら、人工知能と機械製をどのように区別できるか、マイケル・ジャクソンのようなアーティストを人工知能で生成したミュージックビデオに出演させることは倫理的か、といった疑問が残る。画像の生成と処理を行うAIが勢いを増すにつれ、イノベーターが責任を持って最善を尽くせるフレームワークを提供しながら、社会とテクノロジーの共進化を可能にするバランスの取れた規制アプローチが不可欠です。
10. ‍AIは人類の問題のほとんどを解決できますが、すべてを解決できるわけではありません。
    AIが私たちの最大の課題の解決に役立つ可能性を秘めているのは、私たちが現在の状況を実現するために懸命に取り組んできた理由です。新型コロナウイルスワクチンが迅速に製造されたことは、AI の貢献を示す証拠の 1 つです。Moderna は、手作業で毎月約 30 個の mRNA を製造していたのが、AI を使用して月に約 1,000 個の mRNA を生産するようになりました。ダボス会議での議論では、合成生物学、廃棄物管理、材料ライフサイクル管理におけるAIの応用が強調されました。しかし、トレーニングにはかなりのエネルギーと電力が必要であることを考えると、企業が持続可能性のためにAIに投資するまでには長い道のりがあります。国連事務総長の技術担当特使であるアマンディープ・シン・ギルの意見を反映して、現在の傾向は「AIはSDGsを救うことはできない」と示唆しています。

TwimbitはWEF 2024に参加していませんが、インタビューのサウンドバイトや第三者パートナーによる出版物からこれらの洞察をまとめました。私たちは、地球規模の問題や優先事項について、将来を見据えた対話を促すWEFの能力を長年にわたり賞賛してきました。私たちはいつの日かこうした議論に貢献し、より良い世界を築き、すべての利害関係者に素晴らしい体験を提供することを目指しています。