※本記事は、AI for Goodウェビナーシリーズ「Developing Girl's Digital and AI Skills for More Inclusive AI for All」の内容を基に作成されています。ウェビナーの詳細および動画は https://www.youtube.com/watch?v=2amwzEsziBo でご覧いただけます。本記事では、ウェビナーの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、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、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。
本ウェビナーの登壇者は以下の通りです。Aki Anenberg氏（フィンランド外務省上級顧問）、Hoda Alkhzaimi氏（NYU Abu Dhabi工学部助教授、Omis Digital Association for Women代表、Women and AI戦略ディレクター）、Alicia氏（カナダ・トロント在住の14歳の高校生。MITのAIラボと協働してAIを用いた精神疾患診断と自殺防止の研究に取り組む）、Atım氏（トルコ出身のダイバーシティ・アドボケイト、世界経済フォーラムAI Youth Council創設メンバー、TECHies設立者、スタンフォード大学進学予定）、Caitlyn氏（Women at the Table共同創設者、A+ Alliance）、Banén氏（チリ在住、STEMアカデミー共同設立者）。モデレーターはPatty氏（UNICEF）、開会・閉会はPritam Malur氏（ITU）が務めました。本ウェビナーはITU（国際電気通信連合）およびUNICEFが主催し、ジェネレーション・イクオリティ・フォーラムの支援のもと開催されました。
1. セッション開会と背景説明
1.1 ITU・AI for Goodの概要とジェネレーション・イクオリティ行動連合における本セッションの位置づけ
Pritam： 本日はAI for Goodウェビナーシリーズへようこそ。私はITU（国際電気通信連合）のPritam Malurと申します。ITUは情報通信技術を専門とする国連機関であり、AI for Goodの主催者として38の国連機関、そしてスイスとの共同開催のもと、AIの実践的な応用を通じて持続可能な開発目標（SDGs）の達成を目指す活動を推進しています。本日のウェビナーのテーマは「より包摂的なAI for Allに向けた、女子のデジタル・AIスキルの育成」です。このセッションはUN Women主導のジェネレーション・イクオリティ・フォーラムの支援のもとに開催されており、2020年にITUはUNICEF、フィンランド政府、Women at the Tableなどとともに、ジェネレーション・イクオリティ行動連合のテクノロジーとイノベーション部門の共同リードに就任しました。
1.2 AIコミュニティにおけるジェンダー格差の現状と問題提起（85%バイアス推計・女性比率22%）
Pritam： ICT分野にはジェンダーの包摂と公平性の面で深刻な課題があります。AIを活用した技術は、UNICEFが策定した「子どものためのAI政策ガイドライン」でも示されているように、子どもたちの生活を大きく改善する可能性を秘めています。しかしそれが実現されるためには、AIエコシステムに存在するジェンダーバイアスや差別といった不均衡を是正する取り組みが不可欠です。2022年までに、バイアスに起因してAIプロジェクトの85%が誤った結果をもたらすと推計されており、この数字は問題の深刻さを端的に示しています。女子がAIリテラシー教育において特に過少代表されている現状を踏まえれば、女子がAIシステムの設計に意味ある形で参加できなければ、構造的なジェンダーバイアスが今後も再生産され続けることになります。フェミニスト的なAI——すなわち女子や若い女性によって、彼女たちのために開発されるAI——こそが、彼女たちのニーズをエンパワリングかつ安全な形で満たし、ジェンダーバイアスを最小化する道筋です。本日のパネルには、こうした課題に最前線で取り組む方々をお招きしています。皆さんには画面下部のQ&A機能やチャット機能を通じて積極的にご参加いただき、メッセージの送信先を「パネリスト全員と参加者全員」に設定して活発な議論を作っていただければ幸いです。
2. フィンランド政府代表による基調発言（Aki Anenberg）
2.1 フィンランドのAI戦略とジェンダー平等の優先課題
Aki： フィンランド外務省上級顧問として、フィンランド政府を代表してこのウェビナーに参加できることを大変光栄に思います。AIはフィンランドにとって真に重要なテーマです。私たちは2017年に世界に先駆けて国家AI戦略を策定した最初の国々のひとつであり、それ以来、AIスキルと人材育成、研究・イノベーション、そして機械学習とAIのさまざまな分野への応用拡大に向けた新たな投資を積み重ねてきました。フィンランドはまた、欧州連合の一員として、透明性・説明責任・人権の尊重という原則のもとでAIシステムが責任ある形で開発・活用される世界の実現に向けた国際協力も推進しています。
本日のテーマであるジェンダー平等は、フィンランドにとって深く根ざした優先課題です。私たちは自国をジェンダー平等の先進社会だと自負していますが、テクノロジーの分野に目を向けると、必ずしも明るい状況とは言えません。フィンランドにおいてもテクノロジー分野は依然として男性が多数を占めており、多様性がビジネスにとっても有益であることが分かっているにもかかわらず、現実はなかなか変わりません。多様性の高い企業ほど収益性も高い傾向にあるというエビデンスが存在する中で、テクノロジー分野のこの現状は見過ごすことができません。
AIは持続可能な発展に向けた肯定的な力となり得る一方で、デジタルデバイドを深刻化させる可能性もあります。ジェンダーデバイドもその一つです。では、AIを私たちが望む方向へと導くためには何をすべきでしょうか。まず取り組むべきは、AIの創り手として、またAIの専門家として——あるいは将来のAI専門家として——女子と女性が担う役割を強化することです。テクノロジー分野におけるジェンダー平等を促進するための即効薬や手っ取り早い解決策は存在しません。しかし、変化は幼少期から始めるときに最も効果的であることは分かっています。就学前教育から出発して教育システム全体を見直し、どのような態度や慣行が女子のSTEM分野での活躍を後年に妨げているのかを明らかにしていく必要があります。そして、研究者・技術者・起業家・リーダーを目指す女子と女性を支援するための政策・制度・プログラムを確実に整備することも欠かせません。さらに、より多くの女子と女性がロールモデルとして社会に存在することの重要性も忘れてはなりません。
もうひとつの柱は、技術そのものに目を向けることです。アルゴリズムは子どもたちの日常生活に影響を与え、選択肢を提示することで彼女たちの世界観を形成しています。さらに今日では、アルゴリズムが子どもたちに代わって選択を行うケースも増えています。AI時代における子どもの権利保護に向けて、私たちはUNICEFと共同で、世界初の「子どものためのAI政策ガイダンス」の策定に取り組んできたことを誇りに思っています。AIが生み出しうるジェンダー特有のリスクに対処するためには、こうしたシステムに埋め込まれたバイアスを明らかにして対処するとともに、AIによる推奨や意思決定プロセスが女子や女性に不当な影響を及ぼさないよう確保することが必要です。
2.2 ジェネレーション・イクオリティ行動連合の目標と「アルゴリズム・フォー・イクオリティ」キャンペーン
Aki： もうひとつ強調したいのは、AIをジェンダー平等の促進に積極的に活用すること——すなわち「AI for good」という観点です。ここでジェネレーション・イクオリティという新たな5年間のグローバルキャンペーンに話を移しましょう。フィンランドはテクノロジーとイノベーション分野の行動連合のリーダーのひとつとして、意欲的かつゲームチェンジャーとなる目標を策定しました。この連合の最大の目的は、デジタルアクセスとスキルにおけるジェンダーギャップを埋めることです。そのためにはデジタルサービスへのアクセシビリティ向上、デジタルスキルへの革新的な資金調達の推進、そして有害なステレオタイプへの対処が必要です。加えて、女性テック起業家への資金調達改善や、テクノロジー分野における女性のリーダーシップを含む参画拡大も重要な課題です。そして何よりも、女子や女性がテクノロジーの利用者・創り手として参加することを妨げているオンラインにおけるジェンダーに基づく暴力やハラスメントを根絶しなければなりません。
これらの課題への取り組みを促進するために、フィンランドでは「アルゴリズム・フォー・イクオリティ」と名付けた全国広報キャンペーンを立ち上げました。このキャンペーンの目的は、国内でこれらの問題への認識を高めるとともに、何より重要なことは、さまざまなステークホルダーが自らの行動を通じてこのグローバルなキャンペーンへのコミットメントを宣言することを促すことです。AIのような注目を集めるトピックについて、議論が多すぎると感じることもあるかもしれません。しかし実際には、私たちはまだ十分に議論できていない——少なくとも、本当に議論すべき人々と議論できていないのだと思っています。今日のパネルは、適切なタイミングに、適切な人々が集まって行う、まさに適切な議論の場となるはずです。テクノロジーをより平等なものにするため、皆さんにもぜひこの取り組みに加わっていただければと思います。ITUとUNICEFがこのウェビナーを企画してくださったことに改めて感謝申し上げます。
3. 参加者ポールで見るAI人材パイプラインのジェンダー格差
3.1 AIプロフェッショナルの女性比率（22%）とSTEM卒業後の就職転換率の男女差（男性35% vs. 女性18%）
Patty： パネルディスカッションを始める前に、参加者の皆さんと一緒に現状を確認するため、三つの質問からなるポールを実施したいと思います。まず最初の質問は、AIコミュニティ——つまりテクノロジストや、実際にゲームチェンジャーとして活躍している人々——の実態についてです。現在、AIプロフェッショナルに占める女性の割合はどれくらいだと思いますか。選択肢は99%、75%、50%、そして22%の四つです。AIコミュニティの現状を踏まえて、皆さんの答えを入力してください。
結果が出ました。正解は22%です——つまり5人に1人強しかAIプロフェッショナルに女性がいないということです。これは実に示唆に富む数字ですが、この会場の参加者の皆さんは見事に正解を選んでいただきました。それだけこの分野の現状をよくご存知だということが伝わってきます。
続いて第二の質問です。これはAIプロフェッショナルの「パイプライン」、すなわち将来の担い手について考えるものです。STEM分野を大学で学んでいる男性のうち、35%——つまり3人に1人以上——がその後STEMのキャリアに進んでいます。では女性のSTEM卒業生の場合、何%が実際にSTEMのキャリアに進んでいるでしょうか。男性と同じ35%でしょうか、それとも25%、18%、あるいは10%でしょうか。大学の教室で男女ともに同じ内容を学んでいるにもかかわらず、それが職業キャリアへとどれだけ転換されているかに、これほどの差があるのでしょうか。
チャット欄では10%という回答が多く寄せられていましたが、実際の数字は18%です。男性が35%であるのに対し、女性は18%しか学びをキャリアに転換できていません。この数字が何を意味するかを少し立ち止まって考えてみてください。大学で同じSTEMを学んでいても、卒業後に実際にその分野で働く女性の割合は男性のほぼ半分にとどまっています。三つ目の質問は「AIコミュニティの多様化についてどれくらい希望を持っているか」というものでしたが、ポールのシステムに不具合が生じてしまいましたので、この点については皆さん自身に心の中で考えていただきながら、パネルディスカッションへと移りたいと思います。
これら二つの数字——22%と18%——は、単に女性が少ないという事実を示しているだけではありません。大学の段階では一定数の女性がSTEMを学んでいるにもかかわらず、その後のパイプラインのどこかで大きく人数が絞られているという構造的な問題を浮き彫りにしています。なぜ学びがキャリアに結びつかないのか、そのギャップを埋めるために何ができるのか——これがまさに本日のパネルディスカッションの核心となる問いです。
4. AIバイアスとインパクト・ギャップ（Hoda Alkhzaimi）
4.1 採用AIによる差別の実例と「デフォルト男性データ」問題
Patty： それではパネルディスカッションを始めましょう。まずHodaから自己紹介をお願いします。あなた自身の言葉で、どのような背景を持ち、なぜこのパネルに参加されたのかを聞かせてください。
Hoda： ありがとうございます。ITUがこのような影響力ある場を企画してくださったことに深く感謝します。私はHoda Alkhzaimi、NYU Abu Dhabiの工学部助教授です。暗号学と暗号解析の分野でPhDを取得しており、STEMの世界で17年以上にわたって活動してきました。数学・電気工学・コンピュータ工学など複数の分野が交差するこの領域に携わってきた者として、世界中の女子たちにこうした分野への参加を呼びかけたいと思っています。また私はOmis Digital Association for Womenの代表を務めるとともに、UAE発の非営利コミュニティであるWomen and AIの戦略ディレクターとして、STEMにおける女性の機会創出に取り組んでいます。このコミュニティは女性だけにとどまらず、子どもを含むエコシステム全体の発展を志向しており、UAE女性総合評議会との協働でDigital Childというイニシアティブを立ち上げ、学校に強力なSTEM・AIカリキュラムを導入することにも成功しました。本日私がここにいる理由は、偏りのないAIをどのように構築すべきかについての視点を共有し、AIにおけるオープンな研究開発の重要性を訴え、次の世代がテーブルに平等をもたらす力となれるよう、その基盤を作ることへの貢献です。
Patty： ありがとうございます。Hodaの背景と、さまざまな場で発揮されている影響力が伝わってきました。少し掘り下げてお聞きしたいのですが、AIコミュニティにおける多様性の欠如が今日どのような影響をもたらしているのか、なぜこれが単なる人数の問題ではないのかについて、具体的に教えていただけますか。
Hoda： AIという分野の本質から話を始めましょう。AIはあらゆる分野・産業に浸透する、非常に多様でスポラディックな性質を持つ科学技術の領域です。各産業に効率性をもたらすことでそれらの分野に影響を与えています。だからこそ、女性をはじめあらゆるグループがこの分野で活躍できるようにするためには、それらの産業の中で活用されるAIのアルゴリズムが公正で公平であり、あらゆるグループを適切に代表していることを確保しなければなりません。
過去には、大手テクノロジー企業が採用目的でAIツールを活用した際に深刻な問題が起きました。そのシステムの審査を受けた人々が、白人男性でないという理由だけで差別的な扱いを受けたという事例が報告されています。AIがポートフォリオを評価する際、特定の人種・性別ではない候補者の履歴書が低く評価されたのです。これはなぜ起きたのでしょうか。AIの設計者・開発者も人間であり、人間は80を超える認知バイアスを持っています。私たちが他者とコミュニケーションする際に、こうしたバイアスを意識することもあれば、意識しないこともあります。開発者やデザイナーがこのバイアスをツールの設計に持ち込んでしまうと、それがグローバルに、そして極めて広範に影響を与えるシステムへと組み込まれてしまうのです。
4.2 医療・顔認識AIにおける少数派の不検出事例と「アルゴリズム衛生」の限界
Hoda： こうした問題に取り組もうとしている科学者・研究者のグループが存在し、「アルゴリズム衛生」と呼ばれる概念のもとでアルゴリズムのバイアス除去に注力しています。しかし私が強調したいのは、アルゴリズム衛生だけでは不十分だということです。問題はコードの中だけにあるのではなく、AIを構築するエンジニアや開発者が、開発プロセス全体においてあらゆる人々を包摂するための誠実な取り組みを行っているかどうかにあります。
特に深刻なのは医療分野への影響です。もし特定の分析プラットフォームから、あなたの人種やジェンダーを理由に締め出されるとしたら、何が起きるでしょうか。実際に過去の事例として、画像検出システムにおいて特定のマイノリティが検出されないというバイアスが生じたことが報告されています。こうした技術が医療の文脈で使われた場合、診断の精度や治療へのアクセスに直接影響を与えかねません。デジタル空間で真に自分らしく存在するためには、あらゆる努力を結集して、すべての人を代表するシステムを構築しなければならないのです。
4.3 ジェンダー格差を放置することで生じる「インパクト・ギャップ」と開発チーム多様化の必要性
Hoda： ジェンダー格差とイクオリティ格差に対処しなければ、AIがもたらしうるインパクトのギャップも埋めることはできません。私たちが目指しているのは、デジタル空間に接続されている人口の50%だけのために解決策を作ることではなく、その空間に存在するすべての人々のために、社会全体を代表する解決策を構築することです。インパクトのギャップを避け、倫理的・バイアス的な格差がジェンダーや平等の問題に波及することを防ぐために、AIを開発・構築するエンジニアや設計者が、あらゆる人々を包摂した開発プロセスを実践する責任があります。
私が代表を務めるWomen and AIやOmis Digital Associationは、女性だけが作るAIを目指しているわけではありません。子どもや10代の若者、あらゆる年齢層・あらゆるグループの人々によって構築されるAIを推進しています。なぜなら、デジタル空間においてすべての人が真に代表されるためには、その開発の現場にすべての人が関わっている必要があるからです。AIが女性にとって公正なものであるかどうかは、女性がそのシステムの開発に携わっているかどうかと切り離して考えることはできません。これは単なる理念の問題ではなく、構造的・実践的な問題として取り組むべき喫緊の課題です。
5. 若者の実体験：排除と挑戦（Alicia・Atım）
5.1 ロボティクスクラブでの孤立体験と「主婦になるだけ」という言葉が自信に与えた影響（Alicia）
Patty： ありがとうございます、Hoda。ここからは若い世代の声を聞かせてください。AliciaとAtımに自己紹介をお願いしたいと思います。まずAliciaから始めましょう。
Alicia： 皆さん、はじめまして。こんなに大切なテーマについて話せることをとても嬉しく思います。私は14歳で、今年から高校に入学したばかりです。カナダのトロント出身で、テクノロジーが世界の大きな問題を解決できる可能性と力にずっと魅了されてきました。私が特に関心を持っているのはメンタルヘルスの分野です。自分の世代にとって、精神疾患やメンタルヘルスの問題はとても身近で深刻な課題です。AIと自殺防止・メンタルヘルスの交差点——これが私が取り組んでいる領域であり、テクノロジーが世界の大きな課題に対して本当に力を発揮できる場所だと信じています。
私自身の話をさせてください。子どもの頃からテクノロジーにはずっと惹かれていましたが、どこか遠い世界の話のように感じていました。実際に触れることができないような距離感がありました。転機は中学8年生のときです。学校に男子ばかりのロボティクスチームがあって、私はどうしても参加したくて入部しました。ただ学びたかっただけです。そのチームでキャプテンを務めた私たちは、ついに大会で優勝しました。ところが喜びも束の間、男子メンバーのひとりが私に近づいてきてこう言ったのです。「Alicia、どうせ主婦になるだけなのに、なんでコーディングやプログラミングなんかやっているの？」と。
この言葉は、私にとって非常につらい体験でした。そしてショックでもありました。なぜなら、その瞬間から自分の可能性と、この世界で何ができるかを本気で疑い始めてしまったからです。この経験から学んだ最も大切なことは、変化は若いうちに始まるということです。こういったスティグマや社会規範が根付くのは、まさに子どもの頃なのです。私は幸いにしてそれを乗り越えることができましたが、同じような言葉を言われて、それを信じてしまっている女子がたくさんいると思います。「あなたにはできない」と言われ続けて、本当にそう信じてしまう——それが今のパイプラインに女性が少ない理由のひとつだと私は思っています。
Patty： Alicia、14歳でそのような経験をしたということ、そしてそれが自信にどれほど大きな影響を与えるかという話は、まさに私たちが今日議論すべき核心を突いています。大会で優勝した直後に、そのような言葉をかけられるというのは本当に理不尽なことですね。Atım、トルコでもそのような経験をしましたか？あなた自身や、あなたの同世代の女子たちについて聞かせてください。
5.2 コーディングクラブで仲間の女子が退会した経験とTECHies設立への道（Atım）
Atım： もちろんです。まず自己紹介をさせてください。私はトルコ出身のダイバーシティ・アドボケイトで、世界経済フォーラムのAI Youth Councilの創設メンバーであり、TECHiesの設立者でもあります。現在は高校の最終学年で、来年の秋からはスタンフォード大学に入学する予定です。
Aliciaとまったく同じような経験を、私もしてきました。小学4年生のときに、30人の男子生徒が並ぶロボティクスクラブに唯一の女子として参加しました。そのとき、男子たちは私が大会に出場できるとは全く思っていませんでした。自分たちが間違いなく出場するという確信を持っている中で、私のことなど最初から眼中になかったのです。ただ、私の心に最も深く刺さったのは別の経験です。高校に入ってはじめて参加したコーディングクラブのことです。そのクラブには20人の生徒がいましたが、女子はもうひとりと私の2人だけでした。そして、そのもうひとりの友人は2週間でクラブを退会しなければなりませんでした。学校の課外活動というプレッシャーの少ない場でさえ、彼女は孤独を感じ、居場所がないと感じたのです。彼女はずっとそのクラブについて生き生きと話し、情熱を持って参加していたにもかかわらず。
それからずっと、小学校から高校まで、私は常にこの問題を目の前にしてきました。自分自身が苦労し、また友人たちがテクノロジーへの興味を隠し、専攻を変え、クラブを辞めていく姿を見続けてきました。それは社会がテクノロジーやAIの分野は女子にふさわしくないと判断しているからです。でもそれはまったくもって理不尽なことです。あの女子たちは、その部屋に、そのクラブに、そのカンファレンスに、そのクラスに、男子たちと全く同じ権利を持って存在していたのですから。この積み重なるフラストレーションが、TECHiesを立ち上げるための原動力となりました。
Patty： Atım、ありがとうございます。あなたが語ってくれた個人的な経験は、最初のポールで示されたデータが生まれる理由を、まさに物語っています。パイプラインの途中で女性の数が激減するのは、偶然ではなく、こうした孤立や排除の経験が積み重なった結果なのです。
5.3 女性は90%の自信がないと応募しないという研究知見と「行動する」という選択
Alicia： Pattyがおっしゃったことに付け加えると、これは個人の意志の問題ではなく、構造の問題だということを強調したいです。ある調査によると、男性は求める能力の60%しか満たしていなくても仕事に応募するのに対し、女性は90%満たしていなければ応募しないというデータがあります。これは女性が自分に完璧さを求めるよう社会から刷り込まれているからです。女子はロボティクスクラブに「完璧な状態」で参加しなければならないと感じ、少しでも自信を削られると退いてしまう。私が経験したように、一言の言葉が自信の根幹を揺るがすことがあります。
私がそれでも前に進むことができたのは、あの経験を通じて「現状を変えなければならない」という強い意志が芽生えたからです。大切なのは「私だけが孤独な女子である」ことではなく、「もっと多くの女子を呼び込むこと」だと気づきました。それはスノーボール効果をもたらします。一人が加わればまた一人が加わりやすくなる。仲間がいれば、次の女子が入ってくる敷居は確実に下がります。変化は若いうちから、意図的に、そして勇気を持って起こしていかなければならないものなのです。
Atım： まさにそうです。私がTECHiesを立ち上げたのも、まさにその「スノーボール効果」を意図的に作り出したかったからです。最も遠隔の地に暮らす女子から大都市の女子まで、情熱を持ちながらも機会に恵まれていない若い女性たちに、コーディングをはじめとするスキルを学べる場所と、孤独でないと感じられるコミュニティを提供したいと考えました。AFR（Al For All Readiness）プログラムへの参加が私にとって大きな転機でした。30人の参加者のひとりとして選ばれ、そこで初めて「自分が実際に行動できる」という実感を得ることができました。問題意識を持つだけでなく、変えるためのツールを手渡してもらったのです。トルコに帰国した後、私はそのツールと経験を周囲の女子たちと分かち合いたいと強く思い、TECHiesの設立に踏み切りました。ワークショップ、セミナー、サミットなど多様な形でプログラムを展開し、「テクノロジーやAIの分野に女子がいることは当たり前のことだ」という認識を広めることを目指しています。若者が、若者のために、行動する——それがTECHiesの根幹にある精神です。
6. AIとメンタルヘルスの交差点（Alicia）
6.1 友人の自殺（ツイートから13分後）が行動の原点となった経緯
Patty： Alicia、あなたがメンタルヘルスとAIの交差点に着目するようになった背景について、もう少し詳しく聞かせてください。なぜその分野に情熱を注ぐようになったのでしょうか。
Alicia： 私がこの分野に飛び込んだのは、単なる知的な関心からではありません。身近で起きた、とても個人的な出来事がきっかけです。私の同世代のグループの中で、ひとりが孤独を感じているとツイートしてから、わずか13分後に自殺するという出来事がありました。13分です。その短い時間の間に、誰も気づくことができなかった。誰も手を差し伸べることができなかった。この経験は私に深い衝撃を与え、「何かしなければならない」という強烈な使命感を生み出しました。
メンタルヘルスは、私たちの世代にとってとりわけ切実な問題です。次の危機、次のパンデミックはメンタルヘルスをめぐるものになると私は本気で思っています。現在の対処の仕組みは十分に機能しているとは言えません。私たちは身体的な健康とメンタルヘルスを同等に扱っていないし、精神疾患に対するスティグマは依然として根強く残っています。おそらくAtımのいるトルコでも、カナダでも、世界中どこでも、このスティグマは存在しているはずです。知識を持つことと、それを実際に行動に移すことはまったく別のことです。私はただ知っているだけでは意味がないと気づきました。動かなければならないと思いました。
6.2 MITのAIラボとの協働による精神疾患診断・自殺防止研究
Alicia： そこで私はMITのAIラボに自ら連絡を取りました。なぜAIとメンタルヘルスの交差点でもっと多くの研究が行われていないのか、そこに疑問を感じたからです。私はそのラボと連携して、AIツールを活用した精神疾患の診断と自殺防止の研究に携わるようになりました。その可能性は本当に大きいと感じています。テクノロジーはこの分野で強力なツールとなり得ます。
この取り組みで私が大切にしているのは、自分だけが研究を進めることではなく、自分の活動を通じて、より多くの女子が自分の手を汚して、自分が情熱を持てる分野に勇気を持って飛び込んでいけるよう影響を与えることです。STEMに限らず、自分がやりたいことをやっていい。挑戦的であっていい。自分の可能性に境界線はないと伝えたいのです。
Patty： Alicia、あなたが語ってくれたことは、Hodaが先ほど指摘した「インパクト・ギャップ」の問題と深く結びついています。AIとメンタルヘルスの交差点でこれほど重要な問題があるにもかかわらず、それに取り組む人が少ないのはなぜか。それはまさに、あなたのような人がテーブルにいなかったからではないでしょうか。14歳でMITのAIラボと協働しているというのは、それ自体が強力なメッセージです。テクノロジーの世界に「正しい人」などというものは存在しない。問題意識と行動力があれば、誰でもそのテーブルに加わる権利があるということを、あなたは体現しています。
Alicia： おっしゃる通りです。そしてそれこそが、多様な人々がAIの開発プロセスに加わることの意義だと思います。私のような14歳の女子がメンタルヘルスの問題を切実に感じているからこそ、そこにAIを使った解決策を見出そうとする。もし開発の現場にいるのが同質的なグループだけであれば、こうした問題定義そのものが生まれてこない可能性があります。誰が問題を定義するかによって、何が解決策として開発されるかが決まる——これがまさにHodaが言っていた「誰がテーブルにいるか」という問題の核心です。知識を持つことには特権が伴います。その特権を持ちながら何もしないことは、私には選択肢としてあり得ませんでした。
7. 構造的変革の提言（Caitlyn / Women at the Table・A+ Alliance）
7.1 アルゴリズムとデータの本質：「デフォルト男性データ」が機械学習によって不可視性を永続・拡大するメカニズム
Patty： ここでCaitlynに加わっていただきましょう。Caitlyn、あなたはWomen at the TableとA+ Allianceという立場から、この問題に対して非常に具体的なアプローチを持っていると思います。まず少し自己紹介をしていただいた上で、今日の参加者に持ち帰ってほしいメッセージを聞かせてください。
Caitlyn： ありがとうございます、Patty。このような素晴らしい若い女性たちとパネルを共にできることを心から嬉しく思います。Women at the Tableは、テクノロジーと持続可能性、経済、民主的ガバナンスの分野においてフェミニスト的なシステムチェンジを推進する組織です。そしてA+ Allianceは、インクルーシブなアルゴリズムの実現に取り組む活動家と研究者のグループです。
まずAIの本質について少し立ち返りたいと思います。AIの根幹にあるのはアルゴリズムです。アルゴリズムとは単なる数式であり、それは通常のスプレッドシートにも、法律文書にも存在し得るもので、本質的には配分に関する数学です。そしてそのアルゴリズムはデータを使って機能します。ここで重大な問題があります。私たちが今持っているデータは、「デフォルト男性データ」と呼ぶべきものです。これまで収集されてきたデータの大部分は、北半球の、主に白人男性から集められたものです。男性、男性、そして男性——そのようなデータが蓄積されてきました。
この結果、機械がそのデータを学習すると何が起きるか。機械は女性や、歴史的に周縁化されてきたコミュニティの「不可視性」をそのままパターンとして学習してしまいます。フェミニスト的な分析が過去100年、200年にわたって指摘してきたこと——女性はどこにいるのか、貧しい人々はどこにいるのか、権力構造から排除されてきた周縁化されたコミュニティはどこにいるのか——を、機械はデータの中にそのまま見出し、それを「ルール」として固定化してしまいます。つまり、機械学習によって歴史的な排除と不可視性が構造化され、しかも大規模なスケールで永続・拡大されていくのです。これはいつか起きるかもしれない未来の問題ではなく、今まさに起きている緊急の問題です。
7.2 COVID-19ワクチン治験における性別非分離データの実例
Caitlyn： これが抽象的な議論に聞こえるかもしれないので、非常に具体的な実例を挙げましょう。明日と明後日、スイスのETHチューリッヒでフェムテックの学術会議が開催されます。そこで発表されるある研究者のスライドを今日確認したのですが、私たちが最近接種したCOVID-19ワクチンの臨床試験データには、性別を分けた分析——いわゆる性別非分離データ——が存在していないことが明らかになっています。ワクチンに対して副反応を示したのは主に女性であることが知られています。しかしこれは2021年に突然発覚した驚くべき事実ではありません。なぜなら、そもそも女性を対象とした影響を独立して研究したことが、これまで一度もなかったからです。
これはAIの問題以前に、データ収集の段階からジェンダーの視点が欠落してきたという構造的問題を示しています。そしてこの問題がAIに持ち込まれると、そのバイアスはさらに増幅・固定化されます。過去から連綿と続いてきたこの問題が、今もなお継続しており、今こそ変えなければならないのです。AIはその変化を加速させる力を持つ一方で、変えなければ問題をかつてないスケールで深刻化させる道具にもなり得ます。
7.3 変革のための三つの提言：設計プロセスの透明性開示・公共調達の活用・政策による参画促進
Caitlyn： では具体的に何ができるか。私には三つの提言があります。
第一は、プロセスの変革です。AIの設計プロセスそのものを開放することが必要です。問題定義の段階から、テクノロジーへのアクセスをまだ持っていない農村部の女子の声をも取り込めるような仕組みを作り、彼女たちと共にテクノロジー・AIを共同創造していく必要があります。これを構造的に実現するひとつの手段として、私が提案したいのは企業に対する「設計プロセスのバランスと構成の開示」の義務化です。コードを書くことはAIエコシステムの一部に過ぎません。予算策定から監査、問題定義、意思決定まで、プロセス全体において誰が関与しているかを問わなければなりません。チームの構成が多様であることを開示させることで、企業はその多様性を維持する動機を持つようになります。女性がチームに定着するためには、単に採用するだけでなく、彼女たちが快適に働ける環境を作ることが必要です。多様なチームを持つ企業が市場から評価されるようになれば、企業行動は変わります。
第二は、公共調達を変革の梃子として活用することです。ここにいる政策立案者や公共部門の方々に特に訴えたいのですが、調達システムを使えば経済全体に変革を起こすことができます。たとえばAliciaのメンタルヘルス・グループのような取り組みに対して、優れた若い女性たちが何かを始めるための資金を提供する「セットアサイド」——特定グループへの優先枠——を設けることができます。イノベーションや技術に関して公共投資を行う際に、多様性を条件とする政策を設けることで、AtımやAlicia、Hodaのような人々、そして彼女たちを取り巻くエコシステム全体をプロセスに引き込むことができます。
第三は、政策を活用した参画促進です。「イノベーションを阻害するな」「民間だけに任せろ」という議論がよく聞かれますが、それは誤りです。公共政策もまたイノベーションの重要な推進力であり、多様な人々をテーブルに引き込む力を持っています。Aliciaのような若い革新者、Atımのような地域コミュニティを動かす実践者、Hodaのような研究者、そして彼女たちを取り巻くエコシステム全体が、AIの開発と活用の場に意味ある形で参画できるよう、政策の力を使って後押しすることができるのです。
Hoda： Caitlynのおっしゃる通りです。私も声を合わせてこれらの提言を支持します。テクノロジーを構築する際、私は必ずサイバーセキュリティ技術のチームにバイオテック分野の専門家や、医療・健康の視点を持つ人々、社会科学者を加えるようにしています。なぜなら私たちが届けたいのは機能性だけではなく、人間の生活や福祉に対してインパクトをもたらすテクノロジーだからです。「多様性のないAI」は疑わしいAIであるべきです。開発チームが多様な背景と視点を持っていることを示す透明性のスタンプがなければ、そのAIは信頼に値しないと問われるべきです。明日のテクノロジーは透明性を中心に据えており、ユーザーが非常に知識を持った存在として、そのテクノロジーがどのように構築されているかを問い、倫理的で公正なAIを求める時代が来ています。ユーザーが自分の消費行動を通じて、多様で倫理的なAIへの需要を生み出す——これは間接的なインパクト投資の一形態であり、世界中で既に始まっている変化です。
7. 構造的変革の提言（Caitlyn / Women at the Table・A+ Alliance）
7.1 アルゴリズムとデータの本質：「デフォルト男性データ」が機械学習によって不可視性を永続・拡大するメカニズム
Patty： ここでCaitlynに加わっていただきましょう。Caitlyn、あなたはWomen at the TableとA+ Allianceという立場から、この問題に対して非常に具体的なアプローチを持っていると思います。まず少し自己紹介をしていただいた上で、今日の参加者に持ち帰ってほしいメッセージを聞かせてください。
Caitlyn： ありがとうございます、Patty。このような素晴らしい若い女性たちとパネルを共にできることを心から嬉しく思います。Women at the Tableは、テクノロジーと持続可能性、経済、民主的ガバナンスの分野においてフェミニスト的なシステムチェンジを推進する組織です。そしてA+ Allianceは、インクルーシブなアルゴリズムの実現に取り組む活動家と研究者のグループです。
まずAIの本質について少し立ち返りたいと思います。AIの根幹にあるのはアルゴリズムです。アルゴリズムとは単なる数式であり、それは通常のスプレッドシートにも、法律文書にも存在し得るもので、本質的には配分に関する数学です。そしてそのアルゴリズムはデータを使って機能します。ここで重大な問題があります。私たちが今持っているデータは、「デフォルト男性データ」と呼ぶべきものです。これまで収集されてきたデータの大部分は、北半球の、主に白人男性から集められたものです。男性、男性、そして男性——そのようなデータが蓄積されてきました。
この結果、機械がそのデータを学習すると何が起きるか。機械は女性や、歴史的に周縁化されてきたコミュニティの「不可視性」をそのままパターンとして学習してしまいます。フェミニスト的な分析が過去100年、200年にわたって指摘してきたこと——女性はどこにいるのか、貧しい人々はどこにいるのか、権力構造から排除されてきた周縁化されたコミュニティはどこにいるのか——を、機械はデータの中にそのまま見出し、それを「ルール」として固定化してしまいます。つまり、機械学習によって歴史的な排除と不可視性が構造化され、しかも大規模なスケールで永続・拡大されていくのです。これはいつか起きるかもしれない未来の問題ではなく、今まさに起きている緊急の問題です。
7.2 COVID-19ワクチン治験における性別非分離データの実例
Caitlyn： これが抽象的な議論に聞こえるかもしれないので、非常に具体的な実例を挙げましょう。明日と明後日、スイスのETHチューリッヒでフェムテックの学術会議が開催されます。そこで発表されるある研究者のスライドを今日確認したのですが、私たちが最近接種したCOVID-19ワクチンの臨床試験データには、性別を分けた分析——いわゆる性別非分離データ——が存在していないことが明らかになっています。ワクチンに対して副反応を示したのは主に女性であることが知られています。しかしこれは2021年に突然発覚した驚くべき事実ではありません。なぜなら、そもそも女性を対象とした影響を独立して研究したことが、これまで一度もなかったからです。
これはAIの問題以前に、データ収集の段階からジェンダーの視点が欠落してきたという構造的問題を示しています。そしてこの問題がAIに持ち込まれると、そのバイアスはさらに増幅・固定化されます。過去から連綿と続いてきたこの問題が、今もなお継続しており、今こそ変えなければならないのです。AIはその変化を加速させる力を持つ一方で、変えなければ問題をかつてないスケールで深刻化させる道具にもなり得ます。
7.3 変革のための三つの提言：設計プロセスの透明性開示・公共調達の活用・政策による参画促進
Caitlyn： では具体的に何ができるか。私には三つの提言があります。
第一は、プロセスの変革です。AIの設計プロセスそのものを開放することが必要です。問題定義の段階から、テクノロジーへのアクセスをまだ持っていない農村部の女子の声をも取り込めるような仕組みを作り、彼女たちと共にテクノロジー・AIを共同創造していく必要があります。これを構造的に実現するひとつの手段として、私が提案したいのは企業に対する「設計プロセスのバランスと構成の開示」の義務化です。コードを書くことはAIエコシステムの一部に過ぎません。予算策定から監査、問題定義、意思決定まで、プロセス全体において誰が関与しているかを問わなければなりません。チームの構成が多様であることを開示させることで、企業はその多様性を維持する動機を持つようになります。女性がチームに定着するためには、単に採用するだけでなく、彼女たちが快適に働ける環境を作ることが必要です。多様なチームを持つ企業が市場から評価されるようになれば、企業行動は変わります。
第二は、公共調達を変革の梃子として活用することです。ここにいる政策立案者や公共部門の方々に特に訴えたいのですが、調達システムを使えば経済全体に変革を起こすことができます。たとえばAliciaのメンタルヘルス・グループのような取り組みに対して、優れた若い女性たちが何かを始めるための資金を提供する「セットアサイド」——特定グループへの優先枠——を設けることができます。イノベーションや技術に関して公共投資を行う際に、多様性を条件とする政策を設けることで、AtımやAlicia、Hodaのような人々、そして彼女たちを取り巻くエコシステム全体をプロセスに引き込むことができます。
第三は、政策を活用した参画促進です。「イノベーションを阻害するな」「民間だけに任せろ」という議論がよく聞かれますが、それは誤りです。公共政策もまたイノベーションの重要な推進力であり、多様な人々をテーブルに引き込む力を持っています。Aliciaのような若い革新者、Atımのような地域コミュニティを動かす実践者、Hodaのような研究者、そして彼女たちを取り巻くエコシステム全体が、AIの開発と活用の場に意味ある形で参画できるよう、政策の力を使って後押しすることができるのです。
Hoda： Caitlynのおっしゃる通りです。私も声を合わせてこれらの提言を支持します。テクノロジーを構築する際、私は必ずサイバーセキュリティ技術のチームにバイオテック分野の専門家や、医療・健康の視点を持つ人々、社会科学者を加えるようにしています。なぜなら私たちが届けたいのは機能性だけではなく、人間の生活や福祉に対してインパクトをもたらすテクノロジーだからです。「多様性のないAI」は疑わしいAIであるべきです。開発チームが多様な背景と視点を持っていることを示す透明性のスタンプがなければ、そのAIは信頼に値しないと問われるべきです。明日のテクノロジーは透明性を中心に据えており、ユーザーが非常に知識を持った存在として、そのテクノロジーがどのように構築されているかを問い、倫理的で公正なAIを求める時代が来ています。ユーザーが自分の消費行動を通じて、多様で倫理的なAIへの需要を生み出す——これは間接的なインパクト投資の一形態であり、世界中で既に始まっている変化です。
8. 教育・職場環境の改革をめぐるパネルディスカッション
8.1 学校教育でAIが扱われない現状、ロールモデルの不在、「AIは神秘ではなくツール」という認識の必要性
Patty： ここで教育の話に移りたいと思います。私はUNICEFに籍を置く立場として、18歳以下の若者の世界を日々見ています。そして同時に、18歳以上の世界も知っています。この両方を見ているときに、どうしても心配になることがあります。今私たちが議論しているような変化を実現するための「パイプライン」が、果たして準備できているのだろうか、ということです。Atım、トルコの状況ではどうですか。あなたはAIが自分の目標を達成するための重要な手段であることを認識していると思いますが、「自分が学んでいること」と「自分の教育プログラム」がうまく結びついていないように感じることはありますか。
Atım： まさにその通りです。私の学校教育には、AIとは何か、AIが何になり得るか、AIがどうあるべきかについて、何も含まれていません。コーディングについても同様です。本来であれば教育に組み込まれるべきだと思いますが、現実にはそうなっていません。そしてもうひとつ深刻なのが、ロールモデルの不在です。日常の中で女性のコンピュータ科学者の話が出てくることはほとんどありません。女性のテクノロジストがメディアや会話の中でもっと取り上げられ、称賛される機会が必要です。知識の欠如、ロールモデルの欠如、参加する機会の欠如——この三つが連鎖して、若い女性たちをこの分野から遠ざけています。
Alicia： 私も全く同じ状況です。学校でAIについて学んだことはありませんし、放課後の活動でもそうした機会はほとんどありません。クラブやコーディングサークルでさえ、参加する女子と男子の比率には既にジェンダーギャップが存在しています。だから教育システムが変わらなければ、問題の根本は変わりません。ただ私が強調したいのは、AIはもはや神秘的なものでも特別な人だけが扱えるものでもないということです。AIは世界に変化をもたらすための「ツール」のひとつに過ぎません。そのツールを使って何を解決したいかという目的意識こそが先にあるべきで、AIはその手段として位置づけられるべきです。
Patty： そう、AIは神秘的なものとして語られすぎています。「テクノロジスト」という肩書きを持つ一部の人だけが理解できる何か、というイメージが定着してしまっています。でもそれは違う。AIはただのツールです。世界にインパクトを与えるための、多くあるツールのひとつに過ぎません。今の教育システムは「目的を持ってインパクトを出したければこっちのトラックへ」「テクノロジーを学びたければあっちのトラックへ」という形で二つの道を分断しています。でも実際には、この二つは全く同じものであるべきです。
8.2 「目的意識」による関心喚起：環境工学・医療分野で女性が増える理由の考察
Caitlyn： この点に関して、フィンランドの同僚が教えてくれた非常に興味深い話があります。環境工学の分野では、若い女性の関心が特に高いという研究結果があるというのです。従来の土木工学や機械工学と異なり、環境工学は「目的」と直結しているからではないかと私は考えています。同じことが医療分野にも言えます。医学を学ぶ女性が多い理由はおそらく、その学びが「人を助ける」という明確な目的と結びついているからです。Aliciaがうなずいているのが見えますが、テクノロジーも同じように語られるべきです。「AIを学べばこんな問題が解決できる」「この技術はあなたが情熱を持っている課題に直接つながっている」という形で提示すれば、女性や女子の関心は大きく変わるはずです。AI for good——つまり善のためのAI——という私たちのパネルの名称に立ち返れば、AIを「目的のためのツール」として教育することが、変化の鍵だと思います。
Alicia： まさにその通りです。目的意識は本当に重要です。私がメンタルヘルスの分野でAIに取り組んでいるのも、「問題を解決したい」という強い目的意識があったからです。AIそのものに最初から惹かれていたわけではありません。メンタルヘルスという課題への情熱があって、その解決手段としてAIというツールに行き着いたのです。でも現在の教育システムでは、この「目的→ツール」という順序で学ぶ機会が提供されていません。学校でAIについて語られることすらない中で、自分の情熱とAIを結びつけるのは、よほど恵まれた環境か、個人の強い意志がなければ難しいことです。そしてこれは、私がある意味で特権的な立場にいるからこそできた経験だということも自覚しています。すべての女子がその機会を持てるようにするためには、教育システムそのものを変えなければなりません。
Hoda： インパクト投資の話にも繋がりますが、今や多くのファンドが女性主導のスタートアップに投資することに積極的です。UAEでは、私が関わるAIの起業家の約70%が女性創業者です。こうした変化が起きているのも、「目的意識」を持った女性たちが、自分の情熱を具体的なビジネスや技術に結びつけているからです。目的があるところに、人は集まります。
8.3 クリティカル・シンキングを「ソフトスキル」と呼ぶことへの批判と、教育が「解放的」であるべきという主張
Patty： Aliciaが先ほど言ってくれたことで、私がとても共感した点があります。「ソフトスキル」という言葉についてです。クリティカル・シンキングをソフトスキルと呼ぶのはもうやめましょう。クリティカル・シンキングは、すべての個人において最も重視されるべき能力であり、コアスキルです。Alicia、あなたはそれを「ヒューマンスキル」と呼んでいましたね。
Alicia： そうです。私はもう「ソフトスキル」という言葉を使いたくないと思っています。批判的思考力、共感力、コミュニケーション能力——これらは「ソフト」でも「補助的」でもなく、人間が人間であるために必要な能力、「ヒューマンスキル」です。AIが多くの技術的作業を代替できるようになっている今、私たちに最も求められているのは機械と差別化できる人間的な能力です。教育においてもっと大切にすべきことが二つあります。ひとつは「型破りな思考」を奨励することです。環境エンジニアになることも、メンタルヘルスの研究者になることも、選択肢として示すことが重要です。自分が情熱を持てる課題と、テクノロジーとの交差点を見つけることができれば、その先の可能性は無限です。もうひとつは、「失敗を受け入れること」を教えることです。今の学校のシステムでは、悪い成績を取ると「大学に行けない」「成功できない」というメッセージが暗に伝わってしまいます。でも失敗は成功と同じくらい重要なプロセスです。失敗を経験として活かす力を育てることなしに、次世代のイノベーターは育ちません。
Atım： 教育は解放的であるべきです。私たちが声を上げても罰せられず、枠の外で考えることが奨励される——そういう教育の場が必要です。多くの教育システムは「批判的思考を育てている」と言いますが、実際には多くの生徒がただ読んで書くだけで終わっています。AIカリキュラムについて言えば、すべての生徒がAIが世界にどのような影響を与えるかについての基礎的な知識を持って育つべきです。しかし技術的な知識を教えること以上に重要なのは、若者が批判的思考力を持ち、社会の問題に対してアクティブに声を上げられる存在に育つことです。新しいテクノロジーに適応し、それをより創造的な形で道具として使いこなすためには、思考の枠を広げる教育が不可欠です。
8.4 職場・学習環境の敵意をなくすための構造的アプローチ（HR・企業認証・チーム構成の公開）
Patty： Q&Aにとても重要な質問が来ています。AIコミュニティにおける学習環境や職場環境が「敵意ある場所」になっていることがある、という点です。Aliciaが大会で優勝した後に心ない言葉をかけられ、その日の夜に一人でその経験を処理して、翌日また肩を張って戻っていく——なぜ彼女が一人でその負担を引き受けなければならないのでしょうか。このエコシステムを構造的に変えるために、何ができるでしょうか。
Caitlyn： これは非常に難しい問題ですが、構造的なアプローチが必要です。私が提案したいのは、設計チームの構成と多様性を積極的に開示することを企業に義務づけるということです。それだけでなく、そのチームに参加している女性が「幸福である」かどうかも問われるべきです。なぜなら採用するだけでは不十分で、定着させることが重要だからです。多様なチームを持ち、そのメンバーが満足して働いているという実績を持つ企業が市場から評価される——そういう認証のような仕組みができれば、企業は多様性を単なるコンプライアンスではなく、競争優位として捉えるようになります。また、週12時間労働が当たり前という文化は、育児などのケア責任を持つ人々——とりわけ女性——には非常に厳しい環境を作り出します。こうした働き方の文化そのものを変えることも、構造的な課題として取り組む必要があります。つまり、環境を変えるためにはHRの問題として取り組むだけでなく、企業文化そのものに踏み込まなければなりません。
Alicia： 教育の観点から付け加えると、まず教育者自身が変わる必要があります。教師は単に9時から5時の仕事をこなしているだけだと思っているかもしれませんが、実際には教育者が持つ影響力は計り知れません。教育者こそが変化を可能にする存在であり、すべての生徒が自分の可能性を探る機会を与えるべき立場にいます。そして教育環境においても、失敗を恐れず型破りな思考を試みることができる空気を作ることが、女子が「敵意ある環境」と感じる状況を根本から変えることに繋がります。技術的なスキルを教えることと同じくらい、「人間であること」を教えることが重要で、学校の場でこそそれが実践されるべきです。
9. 資金調達・インパクト投資と多様なAIへの需要形成
9.1 UAEにおける女性創業AIスタートアップ70%という実態とインパクト投資ファンドの動向
Patty： ここでMiguelから非常に重要な質問が来ています。多様なAIへの直接投資の可能性について、具体的にどのような有望な事例があるか、という問いです。Caitlynが公共調達と政策を通じたアプローチを提言してくれましたが、Hoda、あなたはUAEの現場で実際に何が起きているか、直接見ていますよね。
Hoda： はい、現場ではとても希望の持てる変化が起きています。今日、多くのインパクト投資ファンドが女性主導のスタートアップや女性主導のAIスタートアップへの投資を優先的に行うようになっています。そしてこうしたファンドの多くが、実際に女性によって運営・管理されています。これはとても重要な変化です。UAEの私の周囲を見ると、AIの領域で私が関わっている起業家の約70%が女性創業者です。この数字は、少なくともこの地域においては、変化が確実に起きていることを示しています。彼女たちを動機づけ続けること、さらなる成果を追求し続けることを後押しすること——それが私たちの仕事のひとつです。
こうした変化が起きている背景には、「目的意識」があると思います。先ほどの教育の議論と繋がりますが、女性起業家たちは単に技術を作りたいからAIに取り組んでいるのではなく、解決したい問題があるからこそ技術に向かっています。その姿勢が、インパクト投資家たちにとっても魅力的に映るのです。
9.2 消費者の間接的インパクト投資：多様性を基準にしたAI選択という発想
Hoda： ただ、直接投資だけが変化の手段ではありません。私が注目しているのは、消費者による「間接的なインパクト投資」という概念です。私たちユーザーは、自分が何を購入し、どのサービスを使うかという選択を通じて、技術の在り方に影響を与えることができます。もし自分の消費行動をSDGsの課題解決や不平等の是正に向けた問題を解決するサービスへと向けることができるなら、その選択の集積が市場を動かします。多様で倫理的なAIへの需要をユーザー自身が作り出すことができるのです。
Patty： つまり、「良いAI」の定義そのものを変えていく必要があるということですね。多様なチームによって開発されたAIが「良いAI」であり、それが市場での標準になる——そういう状態を目指すべきだということでしょうか。
Hoda： その通りです。私はむしろ、多様な開発チームによって構築されていないAIは「疑わしいAI」と見なされるべきだと考えています。透明性こそが明日のテクノロジーの中心にあるべきものです。かつてユーザーはテクノロジーをただ受け取り消費するだけの存在でしたが、今日のユーザーは違います。バイアスのないAI、倫理的なAI、社会に対してインパクトをもたらすAIを積極的に求め、要求するようになっています。そしてそのような需要が高まれば、企業もそれに応えざるを得なくなります。市場の力と意識あるユーザーの行動が合わさったとき、変化は加速します。
Caitlyn： Hodaの言う「消費者による間接的なインパクト投資」という概念は非常に重要です。そしてこれは政策とも組み合わせて機能します。公共調達を通じて政府が多様なAIを優先的に購入するという姿勢を示せば、それ自体が民間市場へのシグナルとなります。政府の調達基準が変わることで、企業の行動規範が変わり、投資の優先順位が変わり、最終的にはAIの開発現場における多様性が変わっていく。これらは互いに連動した変革の連鎖です。直接投資、公共調達、消費者行動、そして政策——この四つのレバーを同時に動かすことで、はじめて市場全体を動かすことができると思います。
Patty： ありがとうございます。この議論の中で重要なのは、多様なAIへの需要形成は誰かひとりの責任ではないということです。投資家、政策立案者、企業、そして消費者としての私たち全員がそれぞれの立場でレバーを動かすことができる。Aliciaのメンタルヘルス研究も、Atımのコミュニティ活動も、Hodaのスタートアップ支援も、Caitlynの政策提言も、すべてがこの大きな変革の一部を担っています。そしてその変革の根本には、「誰がテーブルにいるか」という問いが常にあることを、私たちは忘れてはなりません。
10. 若者代表クロージング発言（Banén・チリ）と閉会
10.1 STEMアカデミーで女子キャプテンを置いた結果の変化（競技成績向上・参加率均等化）とチリの格差・憲法制定プロセス（50%パリティ）
Patty： 今日のパネルで提起されたテーマ——教育システムの変革、労働市場の変革、金融システムの変革——それぞれをさらに3時間議論できるほどの深みがありました。しかし私がこの対話を通じて感じるのは、「女子をSTEMクラブに増やせば世界はよくなる」というような単純な処方箋を語るのではなく、もっと根本的なところまで踏み込んだ議論ができたということへの、強い希望です。AIによる変革を実現するためには、AIのシステムそのものに対してシフトを起こすことと、様々な役割においてテーブルに多様な人々を迎えることの両方が必要です。そして何より、変化を起こしたいという意志と情熱を持った人々が必要です。今日のパネリストの皆さんは、まさにその体現者でした。最後に、もうひとりの素晴らしい若者の声をお届けしたいと思います。Banén、このパネルを聞いてどう感じましたか。あなた自身の視点を聞かせてください。
Banén： ありがとうございます。今日のパネルを聞いて、本当に多くのことを感じました。多様な声から生まれる洞察の豊かさ——それ自体がこのテーマの核心を体現していると思います。多様性とは何かを語るときに、多様な立場の人々が実際に議論の場にいること、それ自体が最も力強いメッセージになります。
私自身の話をすると、高校時代にロボティクスチームで唯一の女子だったという経験があります。AliciaやAtımと全く同じです。しかしSTEMアカデミーを共同設立してからは、状況が変わり始めました。こうしたコミュニティを支援し育てていく中で、私たちが気づいたことがあります。チームを率いる女子の割合が増えるほど、他の女子もそこに参加しようとする意欲が高まるのです。そして決定的な転換点となったのは、チームのキャプテンが女子になったときでした。その瞬間から、後戻りはありませんでした。どんどん多くの女子が参加するようになり、やがて男女の参加率が均等になっていきました。そして均等になったとき、競技の成績も向上しました。多様性が実際の結果に結びついたのです。これはデータではなく、私が目の前で見た現実です。平等に向けた行動は意図的に、そして野心的に行わなければなりません。格差を縮めるためには、その格差が生み出すインパクトのギャップを直視する必要があります。Hodaが言っていた「インパクト・ギャップ」——まさにその通りです。
私はチリに住んでいます。ラテンアメリカは世界で最も暴力的な地域のひとつであり、最も不平等な地域のひとつでもあります。チリは地域の中では比較的発展しているものの、その不平等の深さにおいては際立っています。2019年末にチリが世界中のニュースを席巻したのを覚えているでしょうか。激しく、時に命をも奪った抗議運動が起きました。そして今、私たちは歴史的な瞬間の真っ只中にいます。チリは地球上で初めて、パリティ基準——女性50%・男性50%の選出——に基づいて選ばれた人々によって憲法が書き直される国となりました。これは私たちに大きな希望を与えています。なぜなら、不平等とは歴史的にも、そして今日においても、女性と少女の顔をしているからです。デジタルリテラシーの低さ、デジタルデバイド、STEM分野への参加の少なさ——いわゆるジェンダー・デジタル・ディバイドの問題は、この不平等の構造と切り離して考えることはできません。
10.2 AI専門家会議で感じる希望と恐怖の両立、および人類史上最大の技術革命が男性中心で進む危惧
Banén： 私はAIを正しく作れば、この状況を変えることができると深く信じています。デジタルデバイドを深めるのではなく、縮めるための力としてAIを活用できるはずです。しかし現実には、PhDを持つAIの専門家たちが集まってその未来の可能性と範囲を議論する委員会に参加するたびに、私は興奮と同時に、深い恐怖と不安を感じます。本来であれば希望を感じるべきはずです。オンライン大学を卒業し、パンデミックの中で20代前半を過ごした私が、未来に対して希望を感じられるべきなのです。でも実際には、そうではない。
私はこの分野の仕組みがある程度わかっていて、それが何をもたらし得るかを知っている、特権的な立場にいます。それでも恐怖を感じます。では、その知識すら持っていない大多数の女子や若い女性たちは、どう感じているでしょうか。そしてさらに深刻なのは、私が関わる専門家の場においても、圧倒的多数はいまだに男性だということです。人類のすべての技術革命を合計したよりも大きいとさえ言われるこのAI革命が、人口の50%に過ぎない男性たちによって主に作られようとしている。その50%が、世界の人口全体のジェンダー・人種・多様性の問題を、100%解決しようとしているのです。これは根本的に無理な話です。
私が暮らすラテンアメリカの地域における不平等と暴力を深めることに、あなたは加担しますか？バイアス、差別、あらゆる懸念——その答えは「ノー」であるべきです。私たちは本物の希望を、そして本物の行動を求めています。
10.3 ITUクロージング：EQUALSの活動・共同出版物・子どものオンライン保護ガイドライン・今後のウェビナー案内
Pritam： Banén、ありがとうございます。そしてPatty、このインスピレーションあふれるセッションをモデレートしてくださったこと、パネリストの皆さんが具体的なアイデアと解決策を提示してくださったことに、深く感謝します。これらの取り組みはデジタルにおけるジェンダーギャップとAIにおける格差を縮めることに向けて、大きく前進するものです。
ITUはジェンダーデバイドの解消を主要なコミットメントとして位置づけており、その取り組みのひとつがEQUALS——グローバルなデジタルジェンダー格差解消パートナーシップです。EQUALSのスキル部門の活動として、ITUはUNESCOおよびGISと共同で「教育を通じたデジタルスキルのジェンダー格差解消」と題した出版物を発行しました。この資料は、政策立案者を中心に、女性と女子が教育を通じて強いデジタルスキルを身につけるための介入の根拠と具体的な推奨事項を提供しています。しかしデジタルスキルのギャップを縮めるためには、まだ長い道のりがあります。
今日の議論から明らかになったように、AIソリューションは女子のデジタルスキル向上に向けた機会と有望な実践をもたらす一方で、AIの台頭は子どもの安全に関わる新たな問題も提起しています。AIシステムはプライバシーの侵害や望まない接触といったリスクをもたらし得るため、設計段階から安全性を組み込み、ハッキングやサイバー攻撃に対して堅牢なシステムを作るだけでなく、子どもの権利の枠組みに完全に統合された強固な政策と規制によってこれらの課題に対処することが必要です。こうした点についての指針は、ITUとUNICEFをはじめとするパートナーが昨年公開した「子どものオンライン保護ガイドライン」に詳しく記載されています。
最後に、今後のAI for Goodプログラムについてご案内します。明日水曜日（26日）ジュネーブ時間16時には、MITのコンピュータ科学教授Regina Brazilによる「AIと健康——AIを用いたリスク評価モデルの未来を見る」と題したセミナーが開催されます。また明後日木曜日（27日）ジュネーブ時間15時には、「信頼できるAI——説明可能なAIと信頼」をテーマにしたセミナーがAIとPRシリーズの一環として開催されます。詳細はチャットのリンクからイベントページをご確認ください。本日ご参加いただいたすべての皆さん、パネリスト、参加者、パートナー、スポンサー、そして共同開催国のスイスに心より感謝申し上げます。またお会いできることを楽しみにしています。