※本記事は、世界経済フォーラム年次総会2026（ダボス会議2026）のセッション「AI Power Play, No Referees」の内容を基に作成されています。セッションの詳細および動画は https://www.youtube.com/watch?v=GVFs_V8l5-E でご覧いただけます。
登壇者は、モデレーターのIan Bremmer氏（Eurasia Groupプレジデント）、Kristalina Georgieva氏（国際通貨基金〈IMF〉マネージング・ディレクター）、Brad Smith氏（Microsoftプレジデント兼バイスチェア）、Khalid Al-Falih氏（サウジアラビア王国投資大臣）、Ashwini Vaishnaw氏（インド電子情報技術大臣）の5名です。
本記事では、セッションの内容を要約・編集しております。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。世界経済フォーラムの詳細については、公式ウェブサイト（http://www.weforum.org/ ）をご参照ください。
1. 開会・登壇者紹介
1-1. モデレーター挨拶とパネリスト紹介
Ian Bremmer： 皆さん、こんにちは。私はEurasia Groupのプレジデント、Ian Bremmerです。このセッションのタイトルは「AI Power Play, No Referees」ですが、このタイトルは私がつけたものではありません。そこはご安心ください。本日は非常に充実したパネルが揃っています。簡単にご紹介します。私のすぐ左には国際通貨基金（IMF）のマネージング・ディレクター、Cristina Georgieva。続いてMicrosoftのプレジデント兼バイスチェアのBrad Smith、サウジアラビア王国の投資大臣Khalid Al-Falih、そして最後になりますがインドの電子情報技術大臣Ashwini Vaishnawです。グローバルな利害と責任を体現する非常に多様なパネルが揃いました。議論の最後には会場からの質問も受け付けたいと思いますので、何か鋭い問いをお持ちの方はぜひ目を合わせてください。
2. AIをめぐる地政学的勢力図
2-1. IMFのAI準備度指数——「作る国」「見る国」「何が起きているか分からない国」の三分類と格差構造
Cristina Georgieva： 世界を見渡すと、AIは間違いなく世界経済に強靭さと活力をもたらしている要因のひとつです。そしてそれと同時に、過去数十年にわたって民間活動が拡大し、政府が経済から手を引いて民間企業にその役割を委ねてきたことも、世界経済を支える大きな力になっています。この二つは非常にうまく組み合わさっています。
IMFではそこで一つのインデックスを作りました。各国がAIにどれだけ備えられているかを測る「AI準備度指数」です。評価軸は四つ——物理的インフラ、労働力とスキル・能力、拡散（AIが実際に経済を変えているかどうか）、そして規制と倫理です。この四軸で各国をランク付けすると、大きく三つのグループに分かれます。AIを「作っている国」、「作られるのを見ている国」、そして「何が起きているのかさっぱり分からない国」です。
トップグループには予想通り、ごく少数の国しかいません。現在の状況を踏まえると特筆すべきは、上位三カ国がアメリカ、デンマーク、シンガポールであるという点です。中国も非常に強力な能力を持っていますが、国土が大きすぎるためにこの指数では上位に入りにくい構造になっています。新興国の中にも比較的高い位置につけているところがあり、サウジアラビアやインドはその代表例です。一方で、低所得国や多くの中規模・中所得国は四つの評価軸すべてにおいて大きく遅れをとっています。
労働市場への影響も見過ごせません。IMFの試算では、平均して全職業の40%がAIによって何らかの影響を受けます——仕事が拡張されるか、代替されるか、あるいは賃金への影響を伴う大幅な変容を遂げるかのいずれかです。先進国ではこの割合が60%に達し、低所得国では25〜26%にとどまります。ここにも「アコーディオン型」の格差が現れています。影響の大きさが国によって大きく開いているのです。私が強調したいのは、これは労働市場を襲う津波だということです。最もよく備えた国々でさえ、十分に準備できているとは言えない状況です。
さらに私たちは「実際に仕事はどれほど変わっているのか」を調べる試みも行いました。先進国、たとえばアメリカでは、求人広告を読むと10件に1件は従来存在しなかった新しいスキルを一つ以上求めています。そしてそうした職に就いた人々はより高い報酬を得ています。その結果として手元に残るお金が増え、外食や映画など消費支出が増加し、低スキルのサービス業への需要が高まります。では誰が割を食うのか。強化も後押しもされない中間層の職に就いている人々と、もう一つのグループ——初めての仕事を探している若者たちです。
Ian Bremmer： Cristinaが示してくれた三分類は、国の内部における権力分配の問題にも通じています。そして国際的な勢力図に目を向けると、その三つのグループは必ずしも整然と並んでいるわけではありません。第一グループにはアメリカと中国がいますが、この二国間のAIに関する協力はほぼ皆無で、むしろデカップリングが進んでいると言ってもいいでしょう。第二グループには動きが活発な国々が多く、今週のダボスでも大西洋横断関係の行方やAI・テクノロジーをめぐる緊張が大きな関心を集めています。
2-2. 米中競争・大西洋横断の紐帯・AIが地政学を動かす力
Brad Smith： アメリカと中国の競争は、二つの重要な次元で展開されています。一つは先端イノベーションの領域——最も優れたチップを作るのはどちらか、最高のモデルを生み出すのはどちらか。もう一つは技術の拡散・普及の領域です。それぞれの国の企業が、自国の技術を世界中に広めようと競っています。
よりグローバル化した経済においては、大西洋横断の結びつきがいかに重要かを忘れがちです。グリーンランドをめぐる議論は確かに安全保障上の問題ですが、この経済的な文脈の中で考える必要があります。AIについて言えば、ヨーロッパの人々はしばしばアメリカを見て「あれが必要だ、これが必要だ」と言いますが、自分たちがすでにASML、エリクソン、ノキア、SAP、シーメンスといった重要なテクノロジー企業を持っていることを忘れています。大西洋の両岸を結ぶ経済的な絆の重さも見落とされがちです。アメリカへの対外直接投資の70%はNATO加盟国から来ており、アメリカの輸出の40%はNATO加盟国向けです。これらの数字が示す文脈を常に念頭に置かなければなりません。
Ian Bremmer： AIの変化が地政学的環境にどういう影響を与えているかについてはどうでしょう。各国をより結びつける方向に働いているのか、それとも引き離す方向に働いているのか。
Brad Smith： 平均的に言えば、AIはまだその議論から外れているというのが正直なところです。ただ、年を追うごとにその重要性は増していくでしょう。サウジアラビアやインドを見ると、AIがすでにどのような役割を担い始めているかが見えてきます。両国の経済を成長させるだけでなく、世界との新しいつながり方を切り開く力としても機能し始めています。
Ian Bremmer： インドは世界最速で成長している主要経済国であり、AIの世界でも確かに存在感を示しています。しかしCristinaの分類では第二グループとされました。アメリカや中国との連携をどの程度意識しながら、独自の道を歩めるのでしょうか。
Ashwini Vaishnaw： 明らかに第一グループです。その理由をお話しします。AIのアーキテクチャには五つの層があります——アプリケーション層、モデル層、チップ層、インフラ層、そしてエネルギー層です。インドはこの五つすべてにおいて取り組んでいます。そしてすべてにおいて着実な進展を遂げています。スタンフォード大学の評価では、AI浸透度・AI準備度・AIタレントの三指標でインドは世界第三位、AI人材に限れば第二位に位置しています。IMFの分類とは異なる見方もあると思います。
Cristina Georgieva： インドもサウジアラビアも、私は第二グループと明言していませんよ。そこは受け入れます。
Ian Bremmer： では全員が第一グループということでしょうか。参加賞があるということですね。
Cristina Georgieva： そこまでは言えません。
3. 各国のAI戦略と自国の立ち位置
3-1. インドの戦略——五層アーキテクチャ・小規模モデルのROI論・地政学的優位の否定
Ashwini Vaishnaw： AIのアーキテクチャには五つの層があります——アプリケーション層、モデル層、チップ層、インフラ層、そしてエネルギー層です。インドはこの五層すべてに取り組んでおり、すべてにおいて着実な進展を遂げています。中でも私たちが最も力を入れているのはアプリケーション層です。企業のもとに出向き、その業務を深く理解し、AIアプリケーションを使ってサービスを提供する——これが世界への最大の供給者になるでしょう。なぜなら、ROIはここから生まれるからです。非常に大きなモデルを作ることからROIは生まれません。
実際、業務の95%は200億から500億パラメータのモデルで十分に対応できます。インドはすでにそうしたモデルの「ブーケ」、すなわち複数モデルの組み合わせを持っており、今まさに複数のセクターに展開して生産性・効率性・技術活用の実効性を高めています。私たちの焦点は一貫してAIの拡散をいかに大規模に実現するかにあります。
Ian Bremmer： 地政学的な変化がこれほど速いスピードで進む中で、インドはどのようにAIをその国際的なプレゼンスに結びつけようとしているのでしょうか。
Ashwini Vaishnaw： 仮に非常に大きなモデルを持つ国があったとして、そのモデルをインドに対してスイッチオフすることができるでしょうか。できます。ではそのときインドはどうなるか。私たちにはすでに、必要な業務の95%をカバーできる自前のモデル群があります。大きなモデルを持つことが地政学的な力を生むとは思いません。むしろ、巨大モデルを作っている企業が今後数年で経営破綻する可能性すらあります。
この第五次産業革命の経済学を正しく理解しなければなりません。ROIは最低コストのソリューションで最大のリターンを得ることから生まれます。500億パラメータのモデルはGPU一基で動かせます。300億パラメータのモデルはGPUすら不要なものもあります。世界中でCPUは大量に稼働しており、数多くの企業や国々がカスタムシリコンを開発しています。特定の一国への依存を前提とする地政学的な優位などというものは、実態として存在しないのです。
3-2. サウジアラビアの戦略——Vision 2030・エネルギー優位・国内変容とAI実装事例
Ian Bremmer： そのような議論が展開される中で、Khalidさんは自国および世界各地に巨大な資産を投じることを検討しています。これほど革命的な技術の中で、どの国・どの企業が勝者でどれが敗者かを見極めるために、何を判断基準にしていますか。
Khalid Al-Falih： まず前提として全員が同意していると思いますが、AIは汎用目的技術として今世紀最大の変革をもたらすものです。しかし過去の変革がそうであったように、AIも急速にコモディティ化するでしょう。誰か一社や一国がそれを独占し続けることはありません。AIの本質的な力はアクセス可能性にあります。拡散とは単に国内経済の競争力強化にとどまらず、グローバルに実現されなければ意味がないと私は考えています。
エネルギー産出国としてのサウジアラビアの視点から言えば、過去九十年にわたって炭化水素エネルギーを世界に拡散させてきたことが、インド・中国・アメリカ・ヨーロッパといった国々の経済と人々の生活を大きく変えてきました。インターネットも同じ道をたどりました。最初はMicrosoftのような少数の企業がリードしていましたが、最終的には新興国・途上国を含む世界中に広がりました。私たちは今、サウジアラビア国内でパートナーシップを通じてデータセンター向けサーバーを製造しています。
誰が4〜5年後にトップに立っているかはわかりません。現時点ではアメリカ企業が先頭に立っていることは明らかです。しかしサウジアラビアのAI戦略の本質は、多角化への大きな推進力にあります。Crown Princeが約10年前に打ち出したVision 2030は新しい経済を活用した多角化を根幹に据えていました。エネルギー転換は従来の炭化水素資源と競合するように見えるかもしれませんが、実はこれも多角化の柱の一つです。電力ミックスの50%を再生可能エネルギーにする目標を持っており、その再生可能エネルギーがAIを動かす——これをグローバルなコモディティとして展開していくのです。
インフラ・データセンター・エネルギー競争力という点でサウジアラビアは他国に引けをとらないと考えています。加えて、アプリケーションやLLMのスタック全体にも投資しています。データ接続についても、ヨーロッパ・アジア・インド・中国・日本との接続を整備し、AIパワーを国境を越えて伝送できる体制を整えています。AIは国境を越えたグローバルな財になると確信しているからです。
Ian Bremmer： 地政学的な圧力について聞かせてください。アメリカが他国との産業政策に積極的に関与し、中国もその投資において大きな影響力を持つ中で、AI関連の投資判断において地政学的な圧力を感じていますか。
Khalid Al-Falih： 率直に言えば、私たちは東西を問わず世界中に投資してきました。技術リードという点でアメリカへの投資は今日非常に大きなものになっています。しかし中国企業とも中国国内のデジタル技術に投資し、日本企業・韓国企業ともテクノロジー分野で連携しています。オプショナリティ——つまり選択肢の多様性——は私たちにとって非常に重要です。私たちは自分たちの運命の主人であり、その自主性を手放すつもりは一切ありません。
Ian Bremmer： サウジアラビアは10年前と比べると国内社会そのものが劇的に変わっています。多角化が進み、ヘルスケアや観光が経済の柱になりつつあり、女性の職場進出も目覚ましい。AIは多角化がほぼゼロから始まった社会にどのように展開されているのでしょうか。
Khalid Al-Falih： ゼロからという前提には異議があります。サウジアラビアの人口の70%は35歳以下であり、その大多数はデジタル技術に非常に親しんでいます。どの国とも遜色のないデジタルネイティブ世代です。
政策・規制の面では、Vision 2030の発足時にテクノロジーを主要な実現手段と位置づけ、AIも含めて国内のプラットフォームやデータセンターを整備してきました。データ主権の観点から重要な部分については主権型データ管理を進める一方で、オープンデータ政策も推進しました。研究・創薬・生産性向上のためにデータへのアクセスを広く開放するこのオープンデータ政策は、2018〜2019年、つまりコロナ禍よりも前に打ち出されたものです。
規制面では省庁レベルの機関であるSADAIA（Saudi Data and AI Authority）を設置しており、AIの進化とイノベーションを妨げない柔軟さを持ちながら、倫理基準の保護と規制も担っています。サウジアラビアは国内のAI倫理ガイドラインを最初に提案した国の一つでもあります。
国家チャンピオン企業として、PIF（公共投資基金）とアラムコが共同出資するHumaneを設立しました。サウジアラビアと中東の需要をはるかに超える規模での投資を行っており、AIはグローバル経済の中核的な柱になり、国際的に取引される財になると確信しているからです。
具体的なAI実装の成果も出ています。医療分野では、糖尿病性眼疾患の診断時間を80%短縮しました。膨大な臨床医の診療時間も節約されています。再生可能エネルギー企業のACWAパワーでは、風力発電機のブレードにカメラを設置して遠方から鳥の接近を検知し、衝突が予想される場合は自動的にタービンを停止させています。同じ会社では、AIを活用して海水淡水化プロセスで使用する化学物質を30%削減することにも成功しています。決してゼロからのスタートではありません。
4. AI普及・労働市場・国内格差への影響
4-1. IMFの試算と内部実証——雇用・成長・スキル需給ミスマッチの観察
Cristina Georgieva： 実際に起きていることを見ると、AIによって拡張される仕事もあれば、AIに置き換えられる仕事もあります。これは紛れもない事実として進行しています。成長への影響については、IMFの試算では世界全体の生産性押し上げ効果として0.1%から0.8%という幅のある数字が出ています。0.8%という数字は非常に大きい。もしこれが実現すれば、世界の成長率はコロナ禍前を上回ることになります。0.1%はやや控えめな数字ですが、それでも無視できません。どこに着地するかを把握するために、私たちは他の研究者たちと協力して生産性向上の実態を捉えようとしています。ただ、これは容易ではありません。生産性が上がったのはAIのおかげなのか、それとも組織的な改善によるものなのか、切り分けが難しいのです。
IMF内部での観察もお伝えします。AIが生産性を最も目に見える形で押し上げている領域が二つあります。一つは翻訳・通訳業務で、200人いたところが50人になりました。もう一つはリサーチアナリスト業務です。こちらは人員が減ったわけではなく、同じ人数でより高品質な調査ができるようになりました。つまり代替ではなく拡張です。
私が深く懸念しているのは、AIがまだ届いていないコミュニティの問題です。そうした地域では今何も起きておらず、人々がどのように備えればよいのかも見えていません。私たちはAIスキルへの需要と供給が各国でどう対応しているかを調べました。結果として非常に興味深い類型が浮かび上がりました。需要は高いが供給が追いつかない国、反対にスキルを持つ人材は豊富なのに経済がその供給を吸収できていない国、そして最も深刻なのが需要も供給も存在しない国です。この国レベルの巨大な格差は、一国の内部においても同様の構造として鏡のように映し出されています。
4-2. データセンター建設をめぐる摩擦と地域別投資の濃淡——グローバルノース対サウスの拡大する格差
Ian Bremmer： Cristinaが示したアコーディオン型の格差は国の間だけでなく、国の内部の人々の間にも生じています。Bradさん、あなたはアメリカの最前線にいます。データセンターへの反発が高まり、水や電力の問題、雇用の恩恵が自分たちに届かないという声が出ています。AIのスキル移行という観点から見ても、アメリカは次のポピュリズムの波を迎えるリスクがあると多くの人が指摘しています。企業は今、何をすべきでしょうか。
Brad Smith： アメリカで最大の問題はまさにデータセンターをめぐる地域コミュニティとの関係です。しかもこれが、インフレの影響で生活費の問題が最大の政治・経済課題となっているタイミングに重なっています。人々はこれらの大規模建設プロジェクトを目にして、そこに生まれる仕事は確かに良い仕事——熟練した電気工や配管工など技能職——だと分かっています。しかし工事が終われば、残る雇用は数百人規模にとどまります。人々が本当に問いかけているのは、「これは自分と家族にとってどういう意味があるのか」ということです。電気代は上がるのか。シャワーの水圧は落ちるのか。こうした仕事は自分たちの家族や近所の人間が得られるのか、それとも外から来た人間に取られるのか。これらはまったく正当な問いです。
業界全体として、これらの問いに正面から向き合う義務があります。具体的には、データセンターの建設によって地域住民の電気料金が上がらないよう投資すること、使う水よりも多くの水をそのコミュニティに補充すること、技能労働からITの仕事まで、地域住民が就けるよう訓練プログラムを整備すること——こうした確約を示さなければなりません。データセンターが世界各地に広がるにつれ、他の地域でも同じ問いが生まれるはずです。恩恵を受けるのは自分たちかどうか、人々にはその分け前を期待する権利があります。
2026年の政治という観点では、雇用喪失や職種転換への不安よりも、データセンターと生活コストへの懸念のほうがはるかに大きな問題になっています。
Ian Bremmer： 世界を見渡すと、その状況は地域によって大きく異なります。
Brad Smith： 世界はまさに色とりどりのパッチワークキルトのようです。アメリカでは昨年第三四半期だけで、地域コミュニティが民間投資980億ドル分のデータセンター建設を阻止しました。ヨーロッパでは逆に、政府が税金を使ってデータセンター建設を補助しようとしています。中東、特にサウジアラビアやUAEは、データセンターを輸出産業の柱に据える大きな経済戦略を描いています。中国は電力の接続やインフラ整備において一定の速度で進められる環境があります。そしてアフリカは——電力そのものがまず必要です。データセンター以前の話です。
Cristina Georgieva： 数週間前に発表した拡散に関するレポートでは、生成AIを利用している割合はグローバルノースの人口の25%に対して、グローバルサウスではわずか14%にとどまっており、しかもその差は広がっています。この差が何を意味するか、インフラの歴史と重ね合わせて考えてみてください。なぜ世界はこれほど経済的に分断されているのか。その大きな理由の一つは、植民地時代に宗主国がインドをはじめアフリカ各地に鉄道を敷設したことにあります。それらは軍の展開、領土の支配、資源の収奪には役立ちましたが、現地の人々のために発電所を建てることは一度もありませんでした。AIはこの分断を拡大するのか、それとも縮小するのか。縮小できるのは、グローバルサウス全体でインフラを構築する取り組みに乗り出した場合だけです。需要を喚起し、供給を整える戦略が必要です。インドとサウジアラビアは正しい方向に進んでいます。しかしアフリカ全体を同様に楽観視するのは難しく、そこに真剣に向き合う必要があります。
5. インドのAI拡散政策——公共インフラとしての展開
5-1. GPU共同調達・モデル無償提供・人材育成・行政サービスへの応用
Ian Bremmer： インドはAadhaarで行政サービスのデジタル化を見事にやり遂げ、予算を膨らませることなく国民の生活水準と一人当たり所得の向上を実現しました。AIはその次の章をどう書いていくのでしょうか。どのように展開し、どのくらいのスピードで、どの分野から成果が出てくるのでしょうか。
Ashwini Vaishnaw： 私たちはあらゆる生活領域・経済領域でAIの拡散に取り組んでいます。そして非常に体系的な方法でそれを進めています。まず最大のボトルネックは何かを考えました。それはGPUへのアクセスです。では、どうやってそれを解決するか。私たちが選んだのは官民連携の枠組みです。3万8,000基のGPUを共同調達し、国民全体が使える共通計算基盤として整備しました。多くの先進国では大手テクノロジー企業がGPUへのアクセスを事実上独占しています。インドはそれとは異なる道を選び、政府が主導・補助する形で共通計算基盤を構築し、学生・研究者・スタートアップを問わず全国民がアクセスできるようにしました。しかもコストは他の多くの国と比べて約3分の1です。
第二の柱は、国民のニーズの大部分を満たせるモデル群を無償で提供することです。先ほど申し上げた通り、業務の95%は中規模モデルで十分に対応できます。インドがすでに持っているモデルの「ブーケ」を広く開放することで、誰もがAIの恩恵を受けられる環境を整えています。
第三の柱は人材育成です。すでに1,000万人を対象としたAIスキル訓練プログラムを進めています。これによって国民がこの新しい技術を理解し、使いこなせるようにするためです。
第四に、インドの強みであるIT産業を体系的にAI時代へとピボットさせることに力を注いでいます。国内企業に対してサービスを提供するだけでなく、AIを活用した業務効率化・生産性向上のサービスをグローバル企業にも提供できる産業構造に転換しています。どのような業務においても、AIはオペレーションの乗数として機能します。これが私たちの体系的な進め方です。
6. ガバナンスと国際規範の不在
6-1. 各国のガバナンス論——スキリング・データバイアス・技術的規制アプローチ
Ian Bremmer： ガバナンスの話に移りましょう。国際的なガバナンスの枠組みが不在のまま、インフラをどう構築するかという問題があります。アメリカはここ5〜10年で以前ほどコミットしているとは言いがたく、中国も多くの面で内向きでした。この空間はガバナンス能力をはるかに上回るスピードで動いています。今いる世界のリーダーたちの下で、現実的に実現可能な一つか二つのことを挙げるとすれば、どんなことでしょうか。
Brad Smith： まず真っ先に取り組むべきはスキリングです。データセンターへの投資と比べれば、スキリングへの政府投資ははるかにコストが低い。しかしスキリングに投資すれば、民間セクターがデータセンターに投資するための需要を生み出すことができます。政府職員のスキルを上げる——これはデマンドを起動させる非常に効果的な戦略として実証されています。大学を通じてデータサイエンティストを育成する。そうすることで、ローカルなアプリケーションを構築できる人材が生まれてきます。スキリングは今、本来受けるべき注目を得られていない最も重要な要素だと思います。
Ian Bremmer： Khalidさん、ある国のガバナンスや規制の中にこれがあれば投資意欲が大きく高まると思えるものは何ですか。
Khalid Al-Falih： 私たちが最も懸念しているのはデータセットのバイアスの問題です。モデルが学習してきたデータには偏りがあります。サウジアラビアや中東から見ると、私たちの価値観や文化が適切に反映されていないモデルは使い物になりません。だからこそ主権モデルを構築し、バイアスのないデータを学習させることが重要です。AIの効率性・生産性・競争力という恩恵をすべて享受しながら、同時に私たちの価値観やアイデンティティを失わないようにしなければならない。これはグローバルなガバナンスの問題でもあります。ヨーロッパであれアメリカであれ中国であれ、ある一国で開発されたモデルやアプリケーションが、すべての国に自動的に適用・適合できると考えてはいけません。
Ian Bremmer： Ashwiniさん、あなたはAIの規制・ガバナンスについて、単に法律を作るだけでなく、技術そのものを使って実装・執行するという考え方をお持ちだと聞いています。そのアプローチについて聞かせてください。
Ashwini Vaishnaw： AIのような技術に対するガバナンスでは、技術的なアプローチが不可欠です。法律を一本通せばすべてが解決するという考え方は通用しません。有害な影響——たとえばバイアスの問題——に対抗するためには、技術的なツールと技術そのものを作り出す必要があります。たとえばディープフェイクの検出。裁判所で証拠として認められるレベルの精度で、司法的な審査に耐えうる形で検出できなければなりません。そうした技術的な取り組みをインドは進めています。バイアスを軽減するソリューション、ディープフェイクを検出する技術、企業にモデルを展開する前に適切なアンラーニング（学習の取り消し）が行えることを保証する仕組み——こうした技術を私たちは開発しています。
6-2. AIの「武器化」リスクと国際合意の必要性
Ian Bremmer： 会場からの質問を受けましょう。
Pranjar Sharma（質問者・インド出身コラムニスト）： キーワードは「武器化」です。私たちはデジタルプラットフォームとAIの武器化を目撃しています。インドである企業のデジタルフットプリントが瞬時にシャットダウンされた事例がありました。国際司法裁判所の判事二名が同様の事態に直面したケースもありました。デジタルプラットフォームとAIのこうした武器化の脅威はどれほど深刻なものでしょうか。そしてそれがデータセットや数値制御を超えた、より広い意味での技術的・AI主権の追求を推し進めているのでしょうか。
Brad Smith： あらゆる技術はツールであると同時に武器でもあります。まさにそのタイトルの書籍も存在します。AIをツールに変換できる方法がほぼ無限にあるように、武器に変換することもできます。私が今日特に重要だと考える問題は二つあります。一つはAIによってサイバー脅威が増大していることです。これはテクノロジーセクターと政府が一体となって対応しなければならない典型的な問題であり、私たちはAIをいわばサイバーシールドとして活用しています。
もう一つが、まさにご指摘の問題です。技術に依存して国が運営されている世界において、その技術がスイッチを切られるリスクがあるとしたら——これは貿易摩擦とは本質的に異なります。関税をかければ価格は上がりますが、物は手に入ります。しかし技術が遮断されれば、物そのものが消えてしまう。だからこそ、こうした事態をテーブルから外す——つまり取引の道具として使わせない——ための国家間の合意を前進させる必要があります。インドのような国との間で進めてきたような、供給の保証を与える取り組みが必要です。そしてそれはローカルコントロールの法律、地元サプライヤー、ローカルパートナーシップという複雑な網の目と切り離せません。これらすべてが、この技術が将来どのように使われるかを決める不可欠な要素になっています。
Ian Bremmer： この国際的な関与の緊急性を1から10で評価するとしたら？
Brad Smith： グラスは半分入っている、と同時に半分空でもある。5です。できることはまだ山ほどある。
7. 質疑応答
7-1. インフラ整備の歴史的比較・若者の雇用問題・アフリカへの提言
Shan Prattab Singh（質問者・Global Shapers New Delhiハブ、22歳起業家）： Bradさんが使われた鉄道や発電所というアナロジーについて、AIの文脈での正しい解釈をお聞きしたいと思います。また、その解決策として大学や研究機関を企業よりも前面に出すべきだとお考えでしょうか。
Brad Smith： 私の見方では、テクノロジーが牽引するインフラの波は今回で第七波になります。運河、鉄道、電力、電話、自動車のための高速道路、飛行機のための空港、そして今回のAIです。AIはインフラを必要とします。空港や高速道路とは異なり、最初の四つの波と同様に、民間セクターがグローバルに投資しています。これは朗報です。インフラが世界中に広がる助けになっているからです。しかし対処すべき重大な不足が残っています。
最も重要なのは人材です。Cristinaが言及していましたが、インドは世界のIPを生み出す知性を大量に供給しています。しかしアフリカを見ると、データサイエンティスト一人に対してヨーロッパには14人います。この不足を解消するのは政府と大学の役割です。加えて、市場が自然にはデータセンターを建設しない場所への資本投入も必要です。開発銀行や開発援助がその役割を担えますが、政府による需要の喚起も有効です。公共セクターがAIを採用し、複数の国が地域協定を結んで一つのデータセンターが六カ国にサービスを提供できるような仕組みを作れば、投資を促進できます。政府は市場を調査し、市場の失敗を見つけ、そのギャップを埋めることに最も力を発揮できるのです。
Maria（質問者・ポルトガル出身、Global Shapers、AI開発者・創薬研究）： エントリーレベルの雇用の問題についてお聞きしたいです。教育が重要だという話は分かりました。しかし人々は大学を卒業したあと、実際に就職する必要があります。AIによってエントリーレベルの仕事が失われていく中で、若者が実際にキャリアをスタートできるようにするための具体的な解決策はあるでしょうか。
Cristina Georgieva： 重要な点は、人々の準備の仕方そのものを変えることです。特定の技術スキルを身につけてそこで止まるのではなく、新しいスキルを習得し続け、新しいスキルが求められるポジションに対応できる柔軟性を育てること——つまり「学ぶことを学ぶ」姿勢が必要です。これは簡単な問題ではありません。だからこそ私たちは各国政府に対して、コミュニティ・個人・企業がAIの世界に備えるための投資をもっと真剣に考えるよう求めています。AIはもはや未来の話ではなく、今ここにある現実です。
アフリカについて、私には深い確信があります。アフリカを助ける最も具体的な一歩は、長年約束されてきたある一つのコミットメントをようやく実現することです。それはさほど高くもない——150億ドルで、すべてのアフリカ市民・企業・政府機関をインターネットに接続できます。もちろん電力の問題もあります。しかしそれも意志と支援があれば解決不可能ではありません。私のIMFでは、政府サービスのデジタル化に力を入れています。これは各国がAI時代に向けて動き出すための起爆剤になります。そして若者の問題についても、手遅れになる前に積極的に対処してほしいのです。若者が街頭に出て追い詰められてしまう前に、今動かなければなりません。
Ian Bremmer： その言葉で締めくくれたのは良かったです。パネリストの皆さんに拍手をお願いします。