ジャーナル
私たちの考え方と世界観を示すための専用スペース。
AI時代におけるテクノロジー、環境、人権の交差点 相互の結びつきが強まる世界において、人工知能(AI)は気候変動の緩和から経済成長、プライバシーの問題に至るまで、私たちの生活の様々な側面を形成し続けている。本稿では、AIと関連技術が地球規模の問題に与える多面的な影響を探り、技術の進歩に対するバランスの取れた倫理的アプローチの緊急の必要性を強調する。 気候危機とAI:予期せぬ提携 2024年の年明け早々、世界の気温が1.5度を突破するという憂慮すべきニュースが飛び込んできた。この厳しい現実は、気候変動への対処の緊急性と、それが発展途上国に及ぼす不釣り合いな影響を強調している。気候脆弱性フォーラムは、こうした国々のために、悪化する気候不公正と闘うための3つの重要な戦略を提案している: こうした環境問題に取り組む中で、AIが潜在的な味方として浮上している。高度なAIシステムは、より正確な気候モデリング、効率的な資源管理、革新的なグリーンテクノロジーの開発に貢献することができる。しかし、エネルギーを大量に消費するというAIの性質そのものが、次のようなパラドックスを提示している。 AIの諸刃の剣:プライバシーへの懸念とデータ倫理 AIは世界的な問題に取り組む上で有望である一方、プライバシーに関する重大な懸念を引き起こしている。ヒューマン・ライツ・ウォッチが最近明らかにしたのは、オーストラリアの子どもたちの写真が、AIのトレーニング用データセットLAION-5Bに同意なしに使用されていたという問題である。58.5億の画像とキャプションのペアで構成されるこの膨大なデータセットは、一般に入手可能なインターネットコンテンツから作成されたものであり、一般公開とプライバシー権の間の微妙な境界線を浮き彫りにしている。 このようなデータの利用は、たとえ一般に利用可能であっても、プライバシー法を回避することはできない。オーストラリアでは、プライバシー法がこの情報を個人情報とみなしており、開発者はデータ収集に関する厳格な法的要件を遵守する必要がある。クリアビューAIのケースは、同社が同意なしに顔画像をスクレイピングしたことでオーストラリアのプライバシー法違反とされたもので、AI開発者に対する訓話となっている。 これらのプライバシー法の施行は極めて重要であり、違反が発覚した企業には多額の罰則が科される可能性がある。オーストラリア連邦政府は、脆弱な未成年者のデータを保護するための児童プライバシー規約の提案を含め、プライバシー法を改正する見込みである。 不要な監視やディープフェイク画像作成のリスクを考慮すると、保護者は子どもの写真をオンラインで共有する際に注意を払うことが推奨される。しかし、その責任は個人だけにあるのではなく、ハイテク企業もそのデータ慣行について責任を負わなければならない。 AIの経済効果: 半導体産業の成長を牽引 こうした課題にもかかわらず、AIは、特に半導体産業において、著しい経済成長を牽引し続けている。日本のチップギアの売上高は、AIを可能にするチップとデータセンターへの需要の高まりに後押しされ、今年度は15%増加すると予測されている。 業界の大手企業は、この需要に対応するために多額の投資を行っている。SKハイニックスは、主にエヌビディアのAIアクセラレーターをサポートする広帯域メモリーを生産するため、2028年までに750億ドルを投資する計画だ。同様に、サムスン電子もこの重要な市場セグメントに追いつこうと努力している。 しかし、業界の成長に障害がないわけではない。地政学的緊張の高まりはこの分野に影響を与え続けており、米国は日本とオランダに対し、中国の半導体部門に供給される機器に追加制限を課すよう要請している。この地政学的な次元は、AIとチップ生産のすでに入り組んだ状況に複雑さを加えている。 進歩と保護のバランス: 進むべき道 AI、気候変動、プライバシー、経済成長の複雑な相互関係をナビゲートするには、バランスの取れたアプローチが不可欠です。政府、ハイテク企業、市民社会は、AIのリスクを軽減しつつ、その可能性を活用するために協力しなければならない: 結論として、AI技術の急速な進歩は、前例のないチャンスと大きな課題の両方を提示している。これらの問題に総合的に取り組むことで、個人のプライバシーと人権を守りながら、気候変動による不公正との戦いから持続可能な経済成長の促進まで、AIが積極的なグローバル変革のツールとして機能する未来に向けて取り組むことができる。そのために必要なのは、警戒心、革新性、そしてAI主導の世界における倫理的実践へのコミットメントである。
AIは、特にニュージーランドのイウィやハプーのような先住民コミュニティにとって、環境管理を変革する可能性を秘めています。これらのグループは、しばしば天然資源の保護に負担をかけられていますが、AIを使用して複雑なデータセットを合理化し、環境計画機能を強化することができます。ただし、AIの採用は、既存の不平等を永続させたり、AIの出力が根本的な仮定を疑うことなく絶対的な真実として受け取られる「精密な罠」に陥ったりしないように、慎重に行う必要があります。 主な懸念事項の1つは、特に先住民コミュニティにおける環境データの歴史的なギャップにより、AIツールが誤った予測を行う可能性があることです。これを回避するには、AIシステムは、気候変動緩和のための先住民族のデータ主権人工知能の原則を組み込んで、これらのコミュニティと協力して構築する必要があります。マタウランガ・マオリなどの先住民族の知識を統合することで、AIはより公平で文化的に情報に基づいた解決策を推進することができます。 同時に、AI自体が環境問題を提示しています。ChatGPTのようなAI主導のテクノロジーの台頭により、エネルギー消費量、炭素排出量、水使用量が大幅に増加しています。AIシステムを支えるデータセンターは、冷却のために膨大な電力と水を必要とし、環境負荷が増大しています。GoogleやMicrosoftなどの企業は、AIの開発により二酸化炭素排出量が急増したと報告しています。一部の企業は、この影響を軽減するために「ウォーターポジティブ」プロジェクトを開始していますが、テクノロジー業界全体としては、より良い持続可能性の実践を採用する必要があります 電力を大量に消費するAIは、テクノロジー大手の炭素排出量の急増を推進しています。誰もそれについて何をすべきかを知りません。 これらの環境課題は、他の業界が直面している課題を反映しています。例えば、ニュージーランド航空は最近、持続可能なジェット燃料の入手が困難だったため、2030年の排出量削減目標を放棄し、効率的な航空機としては、ニュージーランド航空が気候変動目標を撤回した最初の大手航空会社となりました。航空業界と同様に、テクノロジー業界も、より環境に優しい未来を求めているにもかかわらず、その成長を持続可能性の目標と整合させる上で障害に直面しています。 最終的に、AIは環境計画と管理に計り知れない可能性を提供しますが、その成長は、環境フットプリントを削減し、疎外されたコミュニティが取り残されないようにする取り組みとバランスをとる必要があります。多様な知識システムを統合し、AIのエネルギーと資源の需要に対処することで、テクノロジーと地球の両方にとって、より持続可能で公平な未来を創造することができます。
2024年は、米国と中西部でいくつかのヒートドームが発生するなど、前例のない気候課題でした(コースの融解からアルコール依存症の増加まで、スポーツが気候変動の影響に適応することを余儀なくされている方法)。高気圧の下で熱風を閉じ込めるこれらのヒートドームは、数日または数週間で極端な温度を引き起こし、人間の健康、農業、野生生物にいくつかの脅威をもたらします(ヒートドームとは何ですか?気象学者が米国東部を焼き尽くす気象現象を説明しています)。 世界的には、気温が初めて、そしてその5年前に重要な摂氏1.5度の閾値を突破したため、気候変動のペースが加速しています。例えば、特にカリブ海地域やブラジルの脆弱な地域は、壊滅的な洪水に直面しており、気候変動による移住や適応に対処するための協調的な取り組みが必要です(ブラジルは気候モビリティへの新たなアプローチを必要としています)。そこで起こる様々な現象の中から、既存の様々な側面を活用して解決策を見出す必要があります。 過去のデータは、天気を予測し、将来の気候を予測するために人工知能を使用して、最高の既存のモデルに匹敵する結果を達成することができます(AIを利用した天気と気候モデルは、予測の未来を変えるように設定されています)。これらのアーカイブは、科学者が森林、湿地、その他の主要な生態系の変化を計算し、地球の気候システムに対する境界的な影響を評価するための重要なベースラインを提供します。 衛星画像やAIなどの新しいテクノロジーの助けを借りて、森林破壊、海水温、気象パターンをはるかに正確に監視できるようになりました(1,000枚の歴史的な写真を使用して、劇的な崩壊前の南極の氷河を再構築しました)。これにより、海面上昇から天候の変化、食料生産への影響まで、将来何が起こるかをより正確に予測することができます。世界が気温の上昇、炭素排出量、人間活動による課題の増加に直面している中、これらの高度なツールは、地球のシステムのバランスを保つための気候変動を理解し、対処するための鍵となります。 気候変動は森林に影響を与えるため、例えば、気温の上昇は光合成を減少させ、自己栄養呼吸を増加させ、近隣地域の正味の一次生産森林被覆のレベルを低下させる可能性があるため、例えば、地域的な温暖化と乾燥を引き起こす森林の減少は、正の炭素気候フィードバックに寄与する可能性があります(森林減少による気候変動は、残りの熱帯林の炭素貯蔵を減少させます)。 そしてもちろん、それは炭素貯蔵を脅かします。 自然システムの炭素貯蔵能力は、人間活動と気候変動によって深刻な脅威にさらされています。南極海は、過剰な熱と二酸化炭素を吸収する重要な役割を果たし、地球の気温を穏やかにするのを助けます 南極海 – 熱と炭素の貯蔵庫。しかし、海水温の上昇と氷の融解は、これらの重要なプロセスを弱体化させています。海草移植のような取り組みは、炭素隔離を強化するための有望な解決策として浮上しており、海草藻場は熱帯雨林の最大35倍の速さで炭素を貯蔵することができます。 水中ドローンやロボット工学などの技術革新は、最適な植栽場所をマッピングし、広いエリアに効率的に海草を植えることにより、海草の回復努力を支援するために採用されています。さらに、大気中のCO2を直接除去し、地下や枯渇した油田やガス田に貯留するためのCCS(Carbon Capture and Storage)技術が開発されています。これらの技術の進歩は、自然の解決策とともに、塩湖の縮小や海洋生態系の劣化など、重要な炭素吸収源の損失を軽減するために不可欠です。今、問題に基づく私たちの自然な解決策のスニークピーク。 したがって、アプリケーションはPLANT(PLABS Seagrass Location and Analysis Network Tool)であり、関心のある地域に基づいて海草移植サイトを自動的に検出できます。このアプリケーションは、検出された領域の分析も提供します。赤い円は、その地域が海草移植に適していないことを定義し、緑の円は、その地域が海草移植に適していることを定義します。分析により、0から2までの適切なスコアがわかります。これらの結果は、Bi-LSTMモデルが適切な海草移植部位の予測に有効であることを示しており、平均88.38%の精度を達成しました。 Data Summary Labels Training set Testing set Total class 0 2488 1066 3554 class 2 2487 1066 3553 テーブル 1.トレーニングおよびテストデータセットのセグメント Bi-LSTMアプローチは、海草の移植に最適な場所を特定および評価するために導入され、エコーステートネットワーク(ESN)および1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN-1D)と比較されました。Bi-LSTMモデルは、10エポックにわたって学習され、初期学習精度と検証精度がそれぞれ98.75%と99.98%を達成し、学習損失と検証損失はそれぞれ0.0326と0.0112であり、シーケンシャルデータから効果的に学習し、一般化する能力を示しています。
サプライチェーンは、新製品およびサービスの設計、原材料の生産、それらを半製品および完成品への変換、および最終顧客への提供に関与する一連のエンティティです(Kaliani Sundram et al.、2016)。サプライチェーン管理は、ビジネスを行う上で最も重要な側面の1つです。直接のコミュニティ以外の多くの人々は、普通の消費者がしばしばその影響だけを経験するため、これに気づいていません。成功する企業の重要な側面の1つは、サプライチェーンの変化に迅速かつ効果的に対応する能力です(Lu、2015)。 需要への適応、材料、生産、出荷に関連するコストの管理、内部と外部の両方のリスクの管理、材料不足などの問題を軽減するための強力なサプライヤー関係の維持、人員不足や専門知識の喪失につながる可能性のある従業員の定着問題に対処することにより、高い顧客サービス基準を維持します。これらの要素のバランスを取ることで、企業は競争力を維持しながら、業務の複雑さや経済の不確実性を乗り越えることができます(克服すべきサプライチェーンの15の主要な課題) 供給と流通のロジスティクスには、外部サプライヤーまたは遠隔工場から生産現場への材料の供給と、工場から顧客への製品の配布という2つの主要なプロセスが含まれますロジスティクスとサプライチェーン管理の関係:共通の業界定義の開発。物流の観点からは、資材の供給と製品の流通はほぼ同じであり、計画と管理にも同様の方法を採用することができます。流通システムは、出荷される製品の種類によって影響を受けます。たとえば、機械や設備などの投資商品は、通常、特定の輸送ルートに沿って輸送されることはめったにありません。対照的に、生産に使用される材料は、同じ経路に沿って定期的かつ頻繁に配送されます。消費財は、卸売業者や小売業者に出荷されることが多く、通常、非常に小さな注文サイズで配送され、一部の企業では、サプライチェーン管理システムの一部として平均出荷量が100kg未満のルート計画モジュールがあります。 サプライチェーン管理の問題に対するAIのアプローチは、例えば、ルート計画は効果的にルート最適化と呼ばれ、最適なルートから始まり、最適なルートは、空間内の2つのポイント間の最短の幾何学的パスであり、それらの間の最小距離を持つパスであり、その重量と長さによって定義されます。運用効率の大幅な向上、コストの削減、環境への影響の最小化、サプライチェーンの持続可能性(SCS)など、最適なルートを使用する理由にはいくつかの条件があります。 私たちのチームは、ダイクストラアルゴリズムを使用して、オフィスのさまざまな場所でタスクを実行したい場合に最適/最適なルートを定義し、最短経路、地理的マップ、グラフの頂点を参照するマップの位置を見つける、位置間の距離はエッジ、IPルーティング、および電話ネットワーク。この画像から、道路の長さデータを使用して自宅からオフィスまでの最適なルートを見つけようとし、最短経路を赤い線でシンボル表示しています。 図 3 から、オフィスの地図を描き始め、歩いていたすべての道にノードを付けて示します。写真は寝室からトイレまでの最短距離を示しており、さまざまな停留所があり、パスは赤い線で示されています。その道のりの話は、寝室(6)からバスルーム(2)に行きたいのですが、その前にプレイルーム(1)で遊び、リビングルーム(5)で食事をし、キッチン(4)に行き、バスルーム(2)に行き、そして自分のデスク(5)に戻りたいということです。
AIとその影響は多くの分野に及び、その変革の可能性と課題の両方を反映している。テクノロジー分野では、アップルのような企業がデバイスの耐久性と修理性に注力している。 アップルのデバイスは長持ちしており、AI戦略はさらに重要になっている。ChatGPTのような生成型AIツールは、広く統合されているにもかかわらず、期待されたような経済や雇用市場の変革には至っておらず、偏見や誤った情報などの問題に対する批判に直面している。コンサルティング業界では、AIが業務を効率化し、投資を促進しているが、企業はAIが人間の付加価値を提供できるようにしなければならない。 図1. 日常的に使われるAI AIの影響は法的領域にも及び、レコード会社が著作権侵害の疑いでAI音楽アプリを提訴している。メタ社がLlama 3.1 405Bモデルをリリースしたことで浮き彫りになったように、オープンソースとクローズドソースのAIモデルはどちらも影響力がある。 レコードレーベルは名曲をコピーしたとしてテック企業を提訴しており、その結果はジェネレーティブAIの法的未来を形作るかもしれない。スポーツ界では、イングランド・プレミアリーグがオフサイド判定を迅速化するため、AI技術を使ってVARシステムを強化している。 プレミアリーグのサッカーの試合で、AIがVARによるオフサイド判定にかかる時間を劇的に短縮する方法。オーストラリアの環境研究では、AIを使用して鳥の生息地用の人工樹木構造を作成している。中国のゲーム「ブラック・マイス:悟空」の成功は、チップ製造における技術の戦略的利用を強調している。私たちはAIを使って鳥に尋ねた。 AIチップの需要が高まる中、SKハイニックスのような企業は多額の投資を行っているが、一方でクリアビューAIのような顔認証のやり方が物議を醸していることから、プライバシーに関する懸念も生じている。スマートフォンにおけるAIの利点は、様々な機能のためのオンデバイス処理であるが、職場におけるニューロテクノロジーの台頭はプライバシーの問題を引き起こす。AIがプロセスを最適化するとしても、高いエネルギー消費や生態系への影響など、AIが環境に与える影響に対処する必要がある 日本 チップギアの売上高はAIにより今年度15%上昇する見込み 教育では、ChatGPTのようなAIツールは、正確さと倫理に関する機会と懸念の両方を提供する。AIを活用したデジタル書記は、医療の効率を高める一方で、正確性やプライバシーに関する問題を提起している。ファッション業界と建設業界は、規制上の課題は残るものの、AIの進歩から恩恵を受けようとしている。 図2. ドローンオペレーターはAIによる意思決定をチェックする役割を果たすべきである。米空軍/スティーブ・ホートン曹長 戦争におけるAIの役割の進化は、悪用を防ぐための人間の監視の必要性を浮き彫りにしている。ニューラルネットワークにおける量子トンネリングのような革新や、環境計画におけるAIの可能性は、AIの能力の高まりを反映している。しかし、様々な政府や組織による取り組みに見られるように、AIのリスクを管理し、透明性を確保するためには、規制や倫理的配慮が不可欠である。 AIシステムに対する人間の監視は、我々が考えているほど効果的ではないのかもしれない-特に戦争に関しては。 全体として、AIの多様な分野への統合は、進歩と課題の両方をもたらし、そのリスクに対処しながらその可能性を十分に活用するためには、慎重な管理と倫理的配慮が必要である。