国連教育科学文化機関 (ユネスコ）本日その最新作を発表しました サイエンスレポート。 この大規模な取り組み（今年の報告書は合計762ページで、70カ国の52人の著者が18カ月かけてまとめたもの）は、科学ガバナンスの現在の傾向を調査するために4.0年ごとに発行される。 この最新版には、インダストリー XNUMX に向けた急速な進歩に関する議論と、世界中の AI およびロボット工学研究の詳細な分析が初めて含まれています。 世界のリーダーだけでなく、約 XNUMX か国と世界地域の概要を提供し、AI 研究、資金調達、戦略などを検証しています。 全体として、この報告書は、近年「科学的成果を支配したのはAIとロボット工学の分野である」と判断している。

「私たちは横断的な戦略テクノロジーの幅広い分野を検討し、それを 10 のサブ分野に包括的に分類します。 人工知能とロボット工学はそれらの下位分野の 2015 つであり、出版物の数からすると最大のものです」とレポートチーム副編集長のティファニー・ストラザ氏は VentureBeat に語った。 「世界的には、XNUMX 年頃に関心が少し緩みましたが、その後再び上昇しました。 私にとって、これはこれが世界中で優先課題であることを表しています。」

実際、この報告書は支出、人員、科学出版物、特許に関するデータを集計しており、2018年から2019年にかけてあらゆる所得水準の国においてAIとロボット工学が科学的成果を支配していたことを示している。 150,000 年だけでも、これらのテーマに関して約 2019 件の論文が出版され、44 年から 2015% 増加しました。比較のために、18,000 年にバイオテクノロジーに関して出版された論文はわずか 2019 件でした。

この報告書はまた、2015年以降の低所得国によるAI出版の増加により、G20の生産額に占める割合が機械的に縮小していることも示している。 低中所得国全体では、25.3 年にはこの分野の出版物の 2019% を占めましたが、12.8 年にはわずか 2015% でした。これは、AI への関心が世界的なものであることを明確に示しています。 研究者らは世界中で、中国、ロシア、米国、インド、モーリシャス、ベトナムを含む30カ国以上が過去XNUMX年間に特定のAI戦略を採用していることを発見した。

さらに詳しく知るために、このレポートと、その作業中に AI とロボット工学について学んだことについて、Straza に話を聞きました。

このインタビューは、簡潔さと明確さのために編集されています。

VentureBeat: インダストリー 4.0 と 工場のデジタル変革 AI とロボット工学については、レポート全体で頻繁に登場します。 これは現在どうなっているのでしょうか？

ティファニー・ストラザ: インドと米国について話します。なぜなら、両国はこれに対するアプローチがまったく異なるからです。 米国では、製造業と「米国製」と他国製について大きな懸念があります。 そして、ロボット工学が工場労働者に取って代わり、仕事を奪うのではないかという懸念もあります。 対照的に、インドでは自動車製造部門がロボット工学の最大の代表となっており、ロボットの使用が大幅に増加しています。 怪我や工場事故が減っているのは素晴らしいことだと思います。 今ではただロボットを持ち込むことはできません。 それには、従業員のスキルを向上させる移行を伴う必要があります。 繰り返しになりますが、ロボット自体は敵ではありません。 それは私たちがそれらをどのように使用するか、そして政府としてテクノロジーと対話するためにどのように決定を下すかです。 すべての人にとって移行がうまくいくようにするには、どのようなサポートが必要でしょうか? テクノロジーにお金をかけるだけではありません。 それはシステムを統合することです。

VentureBeat: 興味深い発見の XNUMX つは、国際的な科学協力が、特に高所得国の間で活発になっているということです。 レポートでは、これを特定のテクノロジーの観点から分析していません。これが AI にどの程度当てはまるか把握していますか? この分野の競争力を考慮すると、それを知ることは興味深いでしょう。

ストラザ: 一般的に言えることは、分野横断的な戦略的テクノロジーは他の分野に比べて海外との協力が少ないということです。 最も協力的な分野は環境科学と地球科学ですが、比較的中立的な分野であるため、これはある程度理にかなっています。 横断的な戦略技術と工学では、これには戦略的防衛と安全保障の研究、つまり軍事研究のサブ分野が含まれることに注意することが重要だと思います。 したがって、その一部はセキュリティのためであり、防衛に使用できる最先端のものをすべて共有したくないからかもしれません。 しかし、特許を取得して経済的利益のために使用される可能性のあるものでもあります。 これらの研究チームを小規模かつ地元にとどめなければならないというプレッシャーがあると思います。

VentureBeat: このレポートでは、米国の AI に対する献身的な戦略と資金調達の増加について詳しく説明しています。 米国連邦政府は、 AIにおける優先戦略的取り組み 2016 年以降、そして 2020 年には、ホワイトハウスの予算要求に AI が別のカテゴリーとして含まれるようになりました。 今年、ホワイトハウスは、米国科学財団（NSF）に対する前年比70％以上の増加を含む、非防衛AIのさらに大幅な増加を提案した。 議会は、AIをはじめとするデジタル技術における米国の技術的リーダーシップを強化するための超党派の主要な提案を提案するために結集した。 もちろん、この分野では他の主要国とみなされている中国とロシアの状況にも深く入り込みます。 これらの国の AI に対するアプローチの類似点と相違点は何でしょうか? 彼らの取り組みをどのように要約しますか? 

ストラザ: 米国は、雇用のための AI の開発と、AI 専門家が十分な給料をもらって国内に留まるための良好な労働条件の開発に焦点を当てています。 ロシアも同様に、AI分野で働くすべての人に対する仕事と報酬、あるいは給与と労働条件に焦点を当てている。 ロシアの技術科学者の人口は高齢化しているため、これはロシア全体にとって重要なテーマです。 若者は他の分野に流れており、「頭脳流出」も起きており、彼らはヨーロッパや世界の他の場所に行っています。 つまり、ロシアは科学全般においてかなりの努力をしており、それが AI にも反映されていることがわかります。 彼らはまた、より多くの人々に AI を認識させ、AI に参加してもらうための教育プログラムやスキルについても検討しています。

中国は、AI における現地の専門知識とイノベーション、およびテクノロジーの現地製造能力の拡大と洗練に注力しています。 新世代人工知能開発計画によれば、この国は2030年までに「AIにおけるイノベーションの世界の主要センター」になることを目指している。 中国はすでに世界最大のAI特許保有国となっている。

リーダーでもあるカナダは、AI のこの立場を世界に向けて取ろうとしています。AI は、ご存知のとおり、特に軍事目的で使用されたり、知識がよりプライベートなものに使用されるだけのものではありません。 彼らは製造業やインフラ部門向けのAIとデータサイエンスに注目し、ビジネスに結びつけようとしている。 カナダはまた、AI の責任ある開発と応用を検討するため、G7 での対話や世界的なパートナーシップにおいて AI を最前線に据え続けようとしている。

VentureBeat: これらのリーダー以外にも、レポートは世界中で AI の追求が大幅に増加していることを明らかにしています。 たとえば、カメルーンには28の活発な技術ハブがあり、2019年には亜大陸でAIとロボット工学に関する出版密度が最も高かったと述べています。また、エクアドルのAIとロボット工学に関する成果は、2012年から2015年と2016年から2019年のXNUMXつの期間でXNUMX倍に増加しました。 、世界で最も高いレートのXNUMXつです。 低中所得国における特にダイナミックな研究分野としての AI とロボット工学について人々は何を知っておくべきでしょうか?

ストラザ: 最も急速な成長を遂げている国が、最も生産高が高い国ではないことに注意することが重要だと思います。 ウズベキスタン、エクアドル、ネパール、ウクライナ、インドネシア、その他の国々です。 そして、私たちはこれらのテーマが世界中で優先されていることに注目し、尊重する必要があると思います。 世界的なプレーヤーを見れば、誰がこれらのトピックを優先しているのかがわかり、誰の意見がこの研究に関与しているのかを知る手がかりが得られます。 重要なギャップはありますか? これらの国や研究者は私たちの会話や共同研究のベストプラクティスに関与していますか? これらのテクノロジーを使用する際の優先事項は何ですか? これらの国でこのような成長を見るのは本当にエキサイティングであり、私はそれが持続することを確認したいと思っています。 この分野には、持続可能性の研究や研究の観点から非常に有益となる可能性のある技術や応用可能性が数多くあります。 人々に仕事と機会を創出する。 また、何らかの形で有害な可能性のある科学が含まれる場合もあります。 この研究の倫理的枠組みと包括的な適用についての会話に私たちも参加するようにしましょう。

VentureBeat: インクルージョンと言えば、科学、エンジニアリング、テクノロジーの分野で女性の割合が少ないことは広く知られています。 そして、あなたの報告書にはいくつかの良いニュースが含まれていますが（ライフサイエンスで同等がほぼ達成されているなど）、重要性が高まっている多くの分野でそれがまだ遠いと読むのは憂慮すべきです。 特に AI 分野では、女性は労働力の 22% にすぎません。 全体として、この報告書はこの分野における多様性の重要性をどのように強調していますか?

ストラザ: これには、非常に明白なものもあれば、数値化するのが少し難しいものもあります。 多様性と包括性がビジネスに意味をなすという研究結果は増えています。 意思決定の面でこの多様性があるとき、私たちはより良い意思決定を下し、ユーザーとより良い関係を築くことができます。 そして、それらのパターンに応じてアクションが取られていることがわかります。 たとえば、欧州連合などは、ジェンダー目標を達成する必要があり、そうしないと特定の種類の資金を受ける資格がないと主張しています。 したがって、この素晴らしい変化が見られます。

VentureBeat: このレポートに携わった経験を踏まえて、AI のどの側面にもっと注意を払う必要があると思いますか?

ストラザ: AI と機械学習がどのように使用されているか、そしてもう一度、 会話に誰が参加しているか。 それはビッグデータ、つまり個人から得られるデータに依存しているため、私は、へのアクセスについて話したいと思います。 データの公正な使用 データを取得するための許可 そしてそれがどのように適用されるかを決定するのは誰ですか。 AI は、地球と私たちの関係や私たち人間同士の関係など、今日の課題に対処するのに役立つなど、非常に強力な可能性があると思います。 しかし、私たちは、その分野内の代表者、誰が研究を実施しているのか、誰が研究の優先順位を定義しているのかに注意を払う必要があります。 そしてアプリケーションでは、誰がアプリケーションの優先順位を定義し、誰が今日および将来の世代への AI の影響を確実に理解できるようにします。

VentureBeat: あなたの調査に基づいて、AI の次の展開について何か予測はありますか?

ストラザ: 世界的な政策に関する議論という観点から見ると、セキュリティ アプリケーションにおける人工知能の使用は、今後数年間で特に議論の余地があると思います。 の面では ビジネスアプリケーション、人々が知っていること、そして人々が世界とどのようにつながるかを形作るという点で、これがどのように非常に強力であるかをすでに見てきました。 それは製品のマーケティング方法などに影響を与えます。 したがって、ビジネス界から人工知能と機械学習に対する関心が今後も続くと期待しています。 しかし、私が知りたいのは、このツールをグリーン移行や持続可能な開発目標に対する私たちの取り組みと整合させるつもりなのかということです。