※本記事は、AI for Good Global Summit 2025における「AIの民主化：世界に影響を与えるオープンな基盤と共有リソース」セッションの内容を基に作成されています。このハイレベルセッションでは、コンピューティング、データ、専門知識へのアクセス格差によって引き起こされるAI格差の拡大に対抗するため、学術界が開発するオープンな基盤モデルとリソース共有の緊急の必要性について議論されました。
登壇者紹介：
- ベルナール・マイセン：OFCOM（連邦通信委員会）国務長官
- メンナタラ・エル＝アサディ：ETHチューリッヒ コンピュータサイエンス学科 助教授（Swiss National AI Institute関係者）
- メアリー＝アン（「アニー」）・ハートリー：インテリジェントグローバルヘルス＆人道支援技術研究所（LiGHT）所長
- レスリー・テオ：AIシンガポール AI製品担当シニアディレクター（ビデオメッセージ参加）
- モデレーター：カタリーナ・フレイ：FDFA デジタル化部門副部長、ICAN事務局長（ETHチューリッヒ）
本記事では、セッションの内容を詳細に要約しておりますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画（https://www.youtube.com/watch?v=TPRqjHer_Y4 ）をご視聴いただくことをお勧めいたします。AI for Good Global Summitの詳細情報は https://aiforgood.itu.int/ でご覧いただけます。
1. スイス政府のAI民主化戦略と国際的枠組み
1.1 スイス国務長官による開会挨拶と基本方針
Nina（司会）： 本日はAIへのアクセスの民主化に関するセッションにご参加いただき、ありがとうございます。早速、スイス国務長官にお話を伺いたいと思います。スイスがAI研究と実装へのアクセス民主化が重要だと考える理由について、ご見解をお聞かせください。
State Secretary（スイス国務長官）： ありがとうございます、Nina。皆様、こんにちは。グローバルな技術・経済競争において、各国は厳しいAI能力の開発に戦略的利益を持つ一方で、国際的なパートナーシップも求めています。スイスは小国として、外交的手腕と強力な研究・イノベーション能力を持つ独特のポジションにあります。
外交面では、スイスは欧州評議会の「AI、人権、民主主義、法の支配に関する条約」の策定において重要な役割を果たしました。現在は国連レベルでグローバルデジタル協定のAI条項を実施するため積極的に活動しています。2023年後半以降、数多くの高レベルAIサミットが世界各国で開催されており、これはAI開発と規制のための協力的枠組みを確立する緊急性を反映しています。
しかし、地政学的緊張の高まりと主要国間でのAI競争の激化が、グローバルな分極化を深めることを脅かしています。この背景において、AI協力に焦点を当てた政治的サミットは、対話を促進し分断を防ぐために不可欠となります。この重要なニーズを認識し、スイスは2027年にジュネーブでAIサミットを主催します。私たちは国際コミュニティにおける橋渡し役としての確立された役割により、意義ある国際協力を促進するユニークなポジションにあります。
しかし、このような多国間の対話だけでは、革新的なパートナーシップを通じて最先端の技術を提供できなければ十分ではありません。これが私たちが今日ここに集まっている理由です。スイスは、規模よりも質を優先し、官民協力と倫理的AI開発を重視するAIの方向性を設定することを目指しています。
1.2 国際協力の必要性と2027年ジュネーブAIサミットの発表
State Secretary（スイス国務長官）： 今日はスイスの観点から2つの取り組みを紹介します。また、AIシンガポールのパートナーとの協力により、先ほど述べた協力が実践でどのように機能するかを実証いたします。
Swiss National AI Instituteは、AI基盤の研究、教育、イノベーションに国家的視点を提供することを目標としています。現在、ETHとEPFLの研究者たちが、オープンで信頼できるAIに焦点を当てたスイス言語基盤モデルの開発に取り組んでいます。このモデルは、ヘルスケア、持続可能性、科学、そしてそれを超える中核分野での展開を目指しています。
長年の人道的伝統に則り、連邦外務省、ETH、EPFL、そして国際的パートナーがICANを立ち上げました。これは、既存のユースケースとの協力によるAIコラボレーションのアクセス可能な計算能力のためのグローバルインフラストラクチャを創設し、組織の制度化を図る取り組みです。私たちは幅広いステークホルダーとのパートナーシップを求めています。
私たちの目標は、AI研究においてできるだけ多くの声が聞かれ、現実世界の課題に対するAIソリューションが、例えばスーパーコンピューターへの公平なアクセスを通じて、世界的な公共財として認識され、世界中でアクセス可能になることを確保することです。
Nina（司会）： 国務長官、ありがとうございました。まさにこれら2つの具体的な取り組みについて基盤を築いていただき、今からより深く掘り下げていきたいと思います。昨日メディアで発表されたSwissade LLMについて言及されましたね。Professor Mana Lassadi、このSwiss LLMについてもう少し詳しく教えてください。まだ公開されていないと思いますが、すでに共有できることと、AI研究へのより多くのアクセスのための基盤層としてどのように機能するかについてお聞かせください。
2. SwissadeLLM - オープンソース多言語基盤モデルの開発
2.1 Swiss National AI Institute（SNAI）による革新的取り組み
Professor Mana Lassadi： ありがとうございます、Nina。昨日発表されたSwissade LLMのニュースについて、私たち全員が非常に興奮しています。これは、ETHとEPFLの教員メンバーを結集したSwiss National AI Institute（SNAI）、そしてスイスの包括的エコシステムに多様な人々を取り込むSwiss AI initiativeから生まれたものです。
Swissade LLMは、これらの研究者による公平でアクセス可能な言語モデルを作り出す試みであり、私たちが開発したものは現在、社会に奉仕することを目的とした真に最大規模のオープン言語モデルです。私たちは世界と共有でき、研究コミュニティ、公共・民間セクター、さまざまな技術に取り組む人々など、異なるタイプのコミュニティ全体で共有できることを確実にするために、さまざまな原則を持って取り組みました。
このオープンソース原則により、モデル自体はオープンウェイトだけでなく完全にオープンソースになります。私たちが取ったすべてのステップを文書化しており、誰でも私たちが行ったことを取って複製したり、自分自身でホストしたりできます。設計により多言語対応に取り組んでおり、1000以上の言語を統合し、スイスの少数言語のような代表性の低い言語の統合にも焦点を当てています。
また、原則として法的コンプライアンスを試みました。データがどのように共有されるかのすべての要件を読み込み、オプトアウトなどすべてが尊重されるような、この言語モデルの訓練に適したデータを検討しました。したがって、このLLMはスイス法であれEU AI法であれ、すべての法的要件を尊重するよう設計されています。
Nina（司会）： 素晴らしいですね。技術的な詳細についてもう少し詳しく教えていただけますか？
Professor Mana Lassadi： 私たちは1つのモデルだけでなく、異なるサイズのモデルを共有します。70億パラメータモデルとより小さなものです。ここでのアイデアは、これを多くの異なるフロンティアと多くの異なるアプリケーションにアクセス可能な取り組みにすることです。人々はそれを取って、高価に新しいモデルを訓練する代わりに、それを使用して複製できます。
Apache 2ライセンスのオープンソースライセンスで利用可能になります。そのため、このオープンエコシステムでこれを使用したい人なら誰でもアクセス可能になります。この全体的な取り組みは、スイス・スーパーコンピューターセンターがあるからこそ可能です。CSSは誇大宣伝のずっと前からインフラに投資してきました。実際にインフラに投資する長年の取り組みがあり、ETH理事会からの戦略的資金も私たちが実際にこれに取り組むことを可能にしました。
これは、スイスだけでなく世界中で社会に奉仕するアプリケーションを可能にすることを希望して、この非常に協力的で非常に共同的な環境で開発しているものです。
2.2 技術仕様と法的コンプライアンス対応
Nina（司会）： Professor Mana Lassadi、技術的な側面について詳しく説明していただけますか？特に、このモデルの多言語対応とコンプライアンス面での特徴について教えてください。
Professor Mana Lassadi： 設計により多言語対応に取り組んでおり、1000以上の言語を統合しています。特に重要なのは、スイスの少数言語のような代表性の低い言語の統合にも焦点を当てていることです。これにより、言語的多様性を真に尊重したモデルを実現しています。
法的コンプライアンスについては、原則として法的適合性を追求しました。データがどのように共有されるかのすべての要件、つまりオプトアウトなどすべてを尊重することで、この言語モデルの訓練に適したデータを慎重に検討しました。その結果、このLLMはスイス法であれEU AI法であれ、すべての法的要件を尊重するよう設計されています。
モデルの規模については、1つのモデルだけでなく、異なるサイズのモデルを提供します。70億パラメータモデルとより小さなモデルです。ここでのアイデアは、これを多くの異なるフロンティアと多くの異なるアプリケーションにアクセス可能な取り組みにすることです。人々は高価に新しいモデルを訓練する代わりに、このモデルを取って使用し、複製できます。
Professor Mana Lassadi： 特に重要なのは、モデル自体がオープンウェイトではなく完全にオープンソースになることです。私たちが取ったすべてのステップを文書化しており、誰でも私たちが行ったことを取って複製したり、自分自身でホストしたりできます。Apache 2ライセンスのオープンソースライセンスで利用可能になるため、このオープンエコシステムでこれを使用したい人なら誰でもアクセス可能になります。
この全体的な取り組みが可能になったのは、スイス・スーパーコンピューターセンター（CSCS）があるからです。CSSは誇大宣伝のずっと前からインフラに投資してきました。実際にインフラに投資する長年の取り組みがあり、加えてETH理事会からの戦略的資金も、私たちが実際にこれに取り組むことを可能にしました。これは、スイスだけでなく世界中で社会に奉仕するアプリケーションを可能にすることを希望した、非常に協力的で共同的な環境での開発なのです。
3. ICAN（International Computing and AI Network）の設立と運営理念
3.1 国際分散型AI協力ネットワークの構築
Nina（司会）： ありがとうございます。SwissadeLLMについて理解できました。今度は国際的な層について詳しく見ていきたいと思います。Professor Hartley、国務長官が先ほど言及したICANについて、もう少し詳しく説明していただけますか？この枠組みと、聴衆の皆さんがどのように参加できるかについて教えてください。
Annie（Professor Hartley）： そうですね、私たちがSwissadeLLMの使用例で目の当たりにしたことは、人々が協力し、特定の目的を念頭に置いて意図的に招集されたときに何が可能になるかということです。これは非常に重要で、スイスで持っているこれらのリソースを中心にそれを形式化するために、私たちはICANを作りました。ICANはInternational Computing and AI Networkの略です。
スイスで招集されましたが、意図的に国際的です。より高いリソース設定でしばしば利用可能な分散化、リソースの民主化という原則を持っています。ここに青色で示されているように、人々が協力して作業し、大規模な計算能力のような本当に不可欠なリソースへのアクセスを広げるという使命で人々を招集するのです。
スイス政府がここで行ったことは非常に大きな意味を持ちますが、スイスだけでなく世界中でのことです。そして重要な言葉である「ネットワーク」が上に見えますね。すでにこの目的のために自分たちの計算能力を寄付している、すでに私たちが招集したさまざまなパートナーが見えます。
大規模データも重要です。このデータはキュレーションすることが重要で、AIはデータなのです。単に何もないところから計算することはできないので、目的に適い、意味があり、方向性のあるデータを招集することが重要です。そして実際、データと計算があっても、それらのモデルを作る才能だけでなく、それらのモデルがどこで使用され、インパクトを与えることができるかを理解する才能がなければ、何もできません。
Annie（Professor Hartley）： 私たちが招集している最も重要なことは、以前に述べたように、目的を中心に招集していることです。AI版CERNのようなものと考えることができます。CERNはブラックホールや分子、つまり素粒子物理学を調べるのに非常にインパクトがありましたが、私たちはそれをする代わりに、ブラックボックスを調べ、本当により深く入って測定可能なインパクトを焦点として持っています。
ここに緑色で示されているこれらの目標の焦点が見えます。私たちは再び、努力を分散させないために、高いインパクトを持つこれらの3つの主要な分野を持っています。人々はこれらのものを欲しがり、人々は計算能力を欲しがり、データを欲しがり、人間は人間で競争します。人々を招集して競争能力を薄めることが重要です。なぜなら、これは実際には時として非常に破壊的になる可能性があるからです。個人のエゴを超えて、本当に一緒になってより大きなものを作ることは、CERNで非常にインパクトがありました。
3.2 4つの核心リソースと3つの重点分野
Annie（Professor Hartley）： 私たちが招集している4つの核心リソースについて詳しく説明しましょう。まず第一に、大規模な計算能力です。これは本当に不可欠なリソースで、スイス政府がここで行ったことは非常に大きな意味を持ちますが、スイスだけでなく世界中でのことです。すでにこの目的のために自分たちの計算能力を寄付している、私たちがすでに招集したさまざまなパートナーが見えます。
第二に、大規模なデータです。このデータをキュレーションすることが重要で、AIはデータなのです。単に何もないところから計算することはできないので、目的に適い、意味があり、方向性のあるデータを招集することが重要です。
第三に、人材です。実際、データと計算があっても、それらのモデルを作る才能だけでなく、それらのモデルがどこで使用され、インパクトを与えることができるかを理解する才能がなければ、何もできません。
そして最も重要な第四の要素は、目的です。私たちが招集している最も重要なことは、以前に述べたように、目的を中心に招集していることです。AI版CERNのようなものと考えることができます。CERNはブラックホールや分子、つまり素粒子物理学を調べるのに非常にインパクトがありましたが、私たちはそれをする代わりに、ブラックボックスを調べ、本当により深く入って測定可能なインパクトを焦点として持っています。
Annie（Professor Hartley）： 3つの重点分野について説明します。ここに緑色で示されているこれらの目標の焦点が見えます。私たちは努力を分散させないために、高いインパクトを持つこれらの3つの主要な分野を持っています。
第一の分野は気候と農業です。私たちが持っているデータセットでの気象に関する巨大なプロジェクトなど、例えば気候と農業の分野での大きなプロジェクトがあります。
第二の分野は健康と人道活動です。これは私の専門分野で、医学と人道活動のための大言語モデルに取り組んでいるプロジェクトについて話すことができます。
第三の分野は教育です。これについては後でMenaがより詳しく話すことができるでしょう。これらは高いインパクト分野で、人々を招集します。私はこれを「インパクトのためのTinder」と呼んでいます。そのようなものがもっとあればいいのですが。インパクトがどこに向かうべきかを知っている人々が、必要なリソースと招集されることを確実にすることです。
私は先ほど「寄付」という言葉を使いましたが、彼らはリソースを寄付したと言いましたが、それは単なる寄付ではありません。明らかに運営と人の雇用にお金がかかり、多くの人が善意からこれを行っています。しかし、私たちはこれが本当にインパクトを持つことを望んでいます。インパクトベースの成果への共通資金調達を中心に招集することも重要で、そのインパクトが投資に値することを示し、それを測定できるようにすることで、実際にリターンを得ることができ、それがICANの真の価値だと思います。この招集とホスティングに対するスイスのビジョンに本当に感謝していますが、再び分散化されており、実際にアクセスを確保するためにその権力の放棄は実に並外れたことです。
4. 国際連携事例と具体的応用プロジェクト
4.1 AIシンガポールとの協力とSea Lionプロジェクト
Nina（司会）： ありがとうございます、Annie。今度はシンガポールの状況を見てみましょう。Dr. Leslie Teoは直接ここにいることができませんでしたが、事前に録画したメッセージを用意しており、同僚たちが以前に述べたこのSwissade LLMとAIシンガポールの作業との具体的なアプリケーションと協力をすでに紹介することが重要だと思いました。Dr. LoesiteからAIシンガポールの非常に短いビデオメッセージを同僚に見せてもらえますか？
Dr. Leslie Teo（AIシンガポール、ビデオメッセージ）： Swiss AIによる多言語対応の最先端オープン基盤モデルの開発は、グローバルAIエコシステムへの重要な貢献を表しています。Sea Lionチームは、Swiss AIと協力してこれらのオープンモデルを活用し、7億人の人口を持つ東南アジアのためのより包括的なAIを構築できることを誇りに思います。このパートナーシップは、世界中の多様なニーズと異なるコミュニティや言語に対応するために、私たち全員がどのように協力できるかを実証しています。
Nina（司会）： この本当に国際的な協力と具体的なインパクトについて、すでにいくつかのアイデアを提供していただけたことを願っています。残り15分ほどを使って、もう少し具体的な使用事例について話したいと思います。聴衆にとっても役立つと思うので、もう少し深く掘り下げていただけるでしょうか。
Annie（Professor Hartley）： Dr. Leslieからのメッセージは、私たちがどのように相乗効果を生み出しているかを示す典型例です。この巨大なモデルを作るために多くのお金と専門知識、データの努力をかけ、車輪を再発明して別のモデル、また別のモデルを作る代わりに、それを取ることができます。それは意図的に汎用的で、その上に構築し、私たちの努力を相乗効果させ、断片化させないことを確実にすることができます。
ここで私たちが行っていることも同じです。多くの人々が主権AIについて話していて、この種の主権AIはかなり利己的に見えることがあります。実際、それは目的とは正反対のようですが、実際には主権的なのです。これらのタイプのモデルを自分のものにし、自分自身でそれらを所有する方法なのです。そしてその主権的なものは、私たちが達成しようとしている分散化の精神なのです。
4.2 医療・人道分野でのAI応用（MeditronとLegitron）
Annie（Professor Hartley）： そのベースモデル、例えばSwissade LLMを取って、人々がそれを自分自身のものにすることを可能にします。私たちは医療化モデルのために意図的に汎用的な独自のパイプラインを持っています。新しいベースモデルがあれば、医療に本当に焦点を当てたものにするために、その上にこのパイプラインを振りかけることができます。それは本当にその点に焦点を当てており、人々が自分自身のベースモデルを所有し、それを医療化できるように、あらゆるベースモデルに置くことができるようにしています。
私たちのモデルはMeditronと呼ばれています。基本的に人々が自分の設定でそれを使用し検証するために設計されています。私たちにとって本当に重要なのは、この主権的な高貴性の原則と共に文脈化であり、彼らが批判的に関与することを可能にすることです。私たちにはそれと一緒になるプラットフォーム、MOVEと呼ばれるものがあります。これにより、彼らは自分たちのモデルを自分たちの設定により近づけることができます。
MOVEはMassive Open Online Validation and Evaluation Platform（大規模オープンオンライン検証・評価プラットフォーム）の略で、あらゆるモデルを取って批判的に評価し、実際にそれを使用することになるエンドユーザーと関与させることを可能にします。彼らはそれがどこで失敗するかを見ることができ、同僚がどこで失敗するかを見ることができ、AI安全性にとって本当に重要な警戒心を構築することができます。
この種の警戒心は、その後モデルにフィードバックされ、それらのモデルが使用される文化的および文脈的規範により近づけることができます。このようにモデルを移動させることで、人々が自分自身でそれらを所有することができ、これは再び分散化と主権の原則なのです。
Annie（Professor Hartley）： そして私たちが取り組んでいる別のものがあります。これらの両方は国際赤十字委員会（ICRC）と共に行っており、人道原則がこれらのモデルに組み込まれることを確実にすることについての彼らの指導は非常に重要です。独立性と透明性、そして中立性と公平性、そしてもちろん人道性が原則です。
しかし、この種の原則をモデルが設計される方法に組み込むことは彼らにとって重要であり、それは私たちがこれらのモデルを設計する方法にもプレッシャーをかけます。これらすべてを組み合わせて、医療のためのMeditronを持っている別のモデルを作りました。現在、世界中の何千人もの医師が自分たちのモデルを自分たちの文脈に向けて移動させています。
私たちはまた、国際人道法（IHL）のための別のものも持っています。これは戦争犯罪などを定める法律であり、モデルがこの法律をどのように理解するかを理解することは私たちにとって本当に重要ですが、この種のツールとのより会話的なインターフェースを持ち、この種の情報へのより良いアクセスと検証されたアクセスを期待することも重要です。これはLegitronと呼ばれ、現在ICRCによっても招集された世界中の弁護士がこれをテストし、モデルがこの非常に重要な情報体をどのように理解するか、そして実際に実践でも使用できるかどうかを探求し、見ています。
4.3 アフリカ地域での気候・農業AI開発
Nina（司会）： Annie、ありがとうございます。医療LLMと人道LLMについて詳しく説明していただき、具体的な応用について理解できました。マイクをお渡しする前に、気候と農業の柱で働いている他の2人の教授についても触れさせてください。彼らは今日ここにいることができませんでしたが、敬意を表したいと思います。
ケニアのShira Mina教授がいます。彼はケニア、そして願わくば東アフリカ全体のための気象予測モデルに取り組んでいます。そして、ウガンダのBusitema大学のGod liver Ovugisha教授もいます。彼女は植物病害検出に取り組んでいます。来年は彼らを招待して彼らの研究を発表してもらえることを願っています。
Annie（Professor Hartley）： これらのプロジェクトは、ICANの気候と農業の柱における重要な取り組みです。Shira Mina教授のケニアでの気象予測モデル開発は、東アフリカ地域全体に拡大する可能性を持っています。この地域では正確な気象予測が農業生産性と食料安全保障に直接的な影響を与えるため、このプロジェクトは数百万人の生活に実質的な改善をもたらすことができます。
God liver Ovugisha教授の植物病害検出プロジェクトも同様に重要です。アフリカの農業コミュニティが作物の病気を早期に特定し、適切な対策を講じることができれば、収穫量の大幅な向上と食料損失の削減につながります。これらのプロジェクトは、地域特化型AIソリューションがいかに現実世界の課題に対して測定可能なインパクトを提供できるかを示す完璧な例です。
Nina（司会）： これらの取り組みは、私たちが話している国際協力と分散化原則の実際の応用例ですね。地域のニーズに特化しながらも、グローバルなネットワークの一部として機能している。
Annie（Professor Hartley）： まさにその通りです。これらのプロジェクトは、SwissadeLLMのような基盤モデルを取って、特定の地域と用途に適応させる方法を示しています。重要なのは、これらの研究者たちが自分たちの文脈と文化的規範に合わせてモデルを調整できることです。これこそが私たちが言う「主権的AI」の真の意味であり、技術を自分たちのものにし、地域の具体的なニーズに対応することなのです。
5. 教育分野での革新的取り組みと人材育成
5.1 ETHでの学際的AI教育プログラム
Nina（司会）： ありがとうございます。ICANの3つの柱のうち教育の柱についてもお聞きしたいと思います。声が少し枯れてしまい申し訳ありません。Mena、具体的な例をいくつか教えていただけますか？
Maya（Professor）： 教育の柱について、2つの異なる取り組みを強調したいと思います。1つは長い間前から始めたもので、さまざまな課題を収集しており、この前学期にETHで初回となる「社会善のための人間中心AI」と呼ばれるコースを実施しました。気候、平和、健康の応用に焦点を当てました。
このコースの設定方法は非常にユニークです。一方では、ICRCや医療機関などのさまざまな課題を持って私たちのところに来たすべてのパートナーを、私たちはそれらをすべて集め、コースプロジェクトに形成しようとしました。もう一つのユニークな側面は、設定方法の学際性です。
私たちは4つの異なる学部と協力し、異なる視点から来る教授たちと一緒に、技術者、ドメインエキスパート、その他の人々のチームを編成し、学際的なファッションで、学生チームが人間中心設計原則を通じてこれらの課題の1つを解決するために協力しました。
私たちは、研究から実際に組み立てることができるこれらすべての原則で、これらの課題にどのように対処できるかを理解するために、さまざまなアプリケーションとさまざまなモデルを製作しました。例えば、気候モデリングに基づいて構築するモデルがあり、反実仮想説明可能性のためのインターフェースを開発したり、「このパラメータが異なっていたらどうなるか」や「私自身の理解がこのように形成されたらどうなるか」のような質問に答えようとしました。
Maya（Professor）： また、平和維持シナリオを見ている他の協力もあり、これらのタイプの非常に複雑なタスクにおける意思決定にどのように実際に対処できるかや、ヘルスケアにおけるAIの助けを探しているモデル、そしてインターフェースと相互作用、および相互作用を通じたそれらの共適応をどのように調整し個人化できるかについて取り組みました。
私たちはちょうどこのコースを終了したところです。協力に対して非常にオープンであり、このコースの次の反復について私たちと一緒に働くことに興味がある人は誰でも非常に歓迎しています。ETHの私たちのウェブサイトですべてのプロトタイプをオンラインで見つけることができます。それらで遊んでみたい場合は、そうしていただいても歓迎です。
私たちがコースで実際に達成したことは、理論的な学習だけでなく、現実世界の課題に対する実用的なソリューションの開発でした。学生たちは技術的専門知識、ドメイン知識、そして人間中心設計の原則を組み合わせて、測定可能な社会的インパクトを持つプロトタイプを作成しました。これは、学際的協力がいかに革新的なソリューションを生み出すかを示す完璧な例です。
5.2 Data Science Africaとの教育ゲーム開発
Maya（Professor）： そして、非常に簡潔にハイライトしたい他の例は、まだ開始段階にあるものですが、ICANを通じてData Science Africaと開始する協力です。私たちは計算的な方法で考えることの基本原則と、公平で説明可能で信頼できる方法でAIを使用することを本当に教えるための教育ゲームに取り組みます。
私たちのアイデアはカードゲームを開発することです。Data Science Africaの研究者と一緒に作業し、また例えば国際ジュネーバここや他の場所など、さまざまな場所のユーザーと一緒に作業して、異なるユースケースとユーザーグループに合わせてそれを調整しようとします。
これがすぐに始まることを非常に楽しみにしています。そして、先ほど述べたように、私たちが行っている努力に参加することに対しても非常にオープンで、それを協力的にし、すべての人にとって公平で利用可能にし、社会善の目的のためにすることです。
Nina（司会）： それは「AIドライバーライセンス」と呼んでいるものですね。そのタイトルが気に入っています。
Maya（Professor）： そうです、まさに「AIドライバーライセンス」です。このカードゲームの目標は、AIリテラシーを世界中で普及させることです。特に、計算思考の基礎概念を理解し、AIシステムがどのように機能するかを直感的に学べるような設計にしています。
Data Science Africaとの協力により、このゲームはアフリカの文脈に根ざした例や事例を含みながらも、グローバルに応用可能なものになります。重要なのは、異なる文化的背景や教育レベルの人々が、AIの倫理的使用、バイアスの理解、説明可能性の重要性について学べることです。
国際ジュネーブやその他の場所でのユーザーテストを通じて、このゲームが実際に効果的にAIリテラシーを向上させるかどうかを検証します。最終的な目標は、AIがより民主的で理解しやすい技術となり、すべての人が恩恵を受けられるようにすることです。これは教育を通じたAI民主化の具体的な取り組みと言えるでしょう。
6. 今後の展望と持続可能な発展に向けた行動計画
6.1 スケール化の課題と資金調達
Nina（司会）： 私たちは昨年もここにいましたし、来年もまたここにいることができることを願っています。残り時間で、スケールを拡大し、来年はより多くのインパクトのある使用事例を量的にも発表できるように、今必要なアクションについて、1、2文でお聞かせください。Annieからお願いします。
Annie（Professor Hartley）： 少し補足させていただくと、すでにICANのインパクトを見ることができるなら、私はMenaと一緒に働くことになり、非常に興奮しています。このネットワークのおかげで私たちは協力することになったのです。彼女の研究室のすべての人々、私たちの研究室のすべての人々の力を合わせることで、私たちはスケールに到達できます。
人々が認識すべきなのは、アカデミアと研究がスケール化できるということです。私たちは論文を発表するだけで実装を気にしないという偏見で汚されることはありません。実装は科学なのです。私たちはインパクトを測定すべきです。インパクト駆動の科学があります。私たちはそれを価値あるものとし、それが実際に起こることを理解し、単に発表される論文や教科書の穴を埋めることに投資するのではなく、直接的で具体的で測定可能なインパクトを持つことができ、実際に持っているということを理解すべきです。
それを私たちがうまく伝えることができれば、そして次の大きなLLMを作っているガレージの3人に資金提供している人々が、私たちの巨大なネットワーク、素晴らしい才能、学生たち、リソース、データ、そして測定し証拠に基づくことへの敬意を持った力を理解してもらえれば、私たちがそのようにスケール化できる程度まで資金を得ることができると思います。それが本当に私たちを止めている唯一のことです。
Annie（Professor Hartley）： そして私たちはそれを提唱する必要があります。そして、潮目が変わっているのを感じることができると思いますし、願わくば観客の中に寛大な気持ちの人がいるかもしれません。ああ、そこにいますね。誰かいます。素晴らしい。
私たちが直面している根本的な課題は、アカデミックな研究が実世界に測定可能なインパクトを与えることができるという認識を変えることです。私たちは単に論文を書くだけの存在ではありません。私たちは実装科学を行い、実際の問題を解決します。しかし、これを適切に行うためには、資金調達のエコシステムが変わる必要があります。小規模なスタートアップチームではなく、確立されたアカデミックネットワークの集合的な力に投資する価値を理解する必要があるのです。
6.2 オープン協力体制の拡大と成果測定
Nina（司会）： Mana、あなたの願いや行動への呼びかけは何ですか？
Maya（Professor）： Annieが今言ったことに同感し、それに加えて、私たちは本当に一緒に働き協力することを非常に楽しみにしています。私たちのウェブサイトは利用可能でオープンです。誰でもオンラインでフォームにアクセスし、人間AI パートナーシップで解決してもらいたい課題を提出できます。
私たちは他のエコシステムとどのように相乗効果を図ることができるかを理解することにオープンです。私たちは非常に活気に満ちたスイスのエコシステム、すでに確立している国際的協力について説明しましたが、ネットワーキングのための機会はもっとたくさんあると思います。
私たちが行っている研究、人間中心のAI研究、協調的で共適応的な作業をこれら2つの機関やその他から実践に翻訳し、私たちが持っているこの巨大なネットワークを通じて利用可能にすることは本当に重要だと思います。来年は本当に興奮しており、ここに戻ってきて他の使用事例を発表し、実際に使用事例として発表できるインパクトのある測定可能な社会善実践を数えることができることを願っています。来年が本当に楽しみです。
State Secretary（スイス国務長官）： まず最初に、この取り組みを可能にしてくれたスイスに感謝します。これは重要なことだと思います。あなた方が場を開いてくださいました。フロアをお任せしたいので、フロアを閉じていただけますか。
State Secretary（スイス国務長官）： ここにいらしていただき、非常に重要で興味深かったと思います。政治レベルでは、私たちは原則について議論していますが、今これらの原則を生きることの意味を具体的な例で見ました。私たちは本当に良い道を歩んでおり、来年お会いして、それがどのように機能するかのより多くの例を見ることを楽しみにしています。
政治レベルでは、この協力が本当に生きたものになることを可能にする枠組みを作ることを本当に楽しみにしています。どうもありがとうございました。
Nina（司会）： パネリストの皆さん、お時間をいただきありがとうございました。聴衆の皆さん、お聞きいただきありがとうございました。皆さんにインスピレーションを与えたことを願っています。ぜひご連絡ください。ありがとうございました。
この閉会の議論は、オープンな協力体制がすでに具体的な成果を生み出し始めていることを示しています。研究者間の新しい協力関係の形成、オンラインプラットフォームを通じた課題募集の仕組み、そして最も重要なのは、測定可能な社会的インパクトを来年までに実証するという明確なコミットメントです。政府レベルでの支援と学術界での実践的取り組みが組み合わさることで、AI民主化の真の実現に向けた道筋が示されました。