AIの活用が導く持続可能な未来

鈴木国際連合大学（以下、国連大学）学長として来日してから、日本あるいは東京という街について印象深く感じたことは何ですか。また、国連大学が東京に置かれている理由やその独自の役割についても教えてください。

マルワラ東京に来て一番驚いたのは、人口約3,700万人^*1という大都市圏であるにもかかわらず、人があふれていると感じないことです。その理由の一つが、公共交通システムが充実していることです。遅延がほとんど生じませんし、自動車より速く移動できます。私は世界のさまざまな都市で生活してきましたが、日本の交通網はこれまで見てきた中でもトップクラスです。

次に国連大学を東京に設立した理由ですが、アジアに拠点を置く国際連合（以下、国連）の機関は東京の国連大学のほかには、タイ・バンコクにある国連アジア太平洋経済社会委員会（ESCAP）^*2があるものの極めて少ない状況です。そのため、アジアで国連の認知度と影響力を維持する上でも、東京に国連大学を置くことは極めて重要で、意義があることです。国連の教育・学術関連機関である国連大学として、世界トップクラスの高等教育就学率を誇る日本の学術エコシステムの恩恵を受けることができ、きれいで住みやすい街であることや、交通網が発達していることは重要な要素だと考えています。

鈴木日立は新幹線・鉄道インフラの整備に貢献してきたので^*3、日本の交通システムに感銘を受けたと伺い、とてもうれしく思います。

マルワラ新幹線について聞かれたとき、私がいつも話すのは「テーブルに置いたコーヒーがこぼれない」ということです。一見簡単に思えますが、これを支えているのは振動制御システムです。このシステムは、あらゆる固有振動数を打ち消して揺れを防止できるため、テーブルの上の飲み物がこぼれないのです。

鈴木振動といえば、以前教授は、おばあさまが陶芸をしていた影響で、子どもの頃に振動と構造の関係に興味を持つようになったと述べていました。幼少時の経験が、どのように機械工学とAIの研究に打ち込むことにつながっていったのでしょうか。

マルワラ祖母はラグマットを織ったり、陶器のつぼをつくったりしていました。彼女は生まれながらのエンジニアで、私に工学を教えてくれた最初の先生でもあります。祖母は学校に通ったことがなく、振動の理論を知っていたとも思えませんが、本能的に理解していたのでしょう。つぼをつくるときは、まず川に行ってつぼに適した粘土を見分けます。その後、つぼの形に成形して窯で焼き、時間をかけて冷まして、つぼを一つ一つ軽くたたいて音を聞くのです。祖母いわく「音が長く響けば良いつぼ。短ければ悪いつぼ」なのだそうです。これはエンジニアであれば、振動を学ぶときに習う減衰係数という概念を用いて説明する現象です。祖母はそのような概念などまったく知り得ませんが、良いつぼかどうかを本能的に聞き分けていたのです。

私が博士号（PhD）の取得をめざして研究していたのは、まさしく物体の構造です。構造物を軽くたたき、その音を加速度計や振動計などの高度な計器を使って計測し、計測データをAIシステムに入力して解析するという振動試験を行っていました。この試験の中で、私はAIを活用した自動化の力を実感したのです。人は疲れたり、パフォーマンスに波があったりして、判断にばらつきが出ますが、AIで異常検知を自動化することで、こうしたリスクが軽減されます。「たたく」でいえば、面白いのが蒸気エンジンの時代、英国では列車のレールをたたくという仕事がありました。祖母がつぼをたたいていたのと似ていますが、たたくことでレールに問題があるかどうか調べていたのです。今日ではここにもAIが用いられており、AIを搭載したひずみゲージや振動計、加速度計などの高度なセンサーや計器が、この分野に不可欠なツールとなっています。

鈴木先ほどガバナンスの話がありましたが、マルワラ教授は論文やインタビューで、AIシステムに内在する倫理的リスクとバイアス^*8を強調しています。技術革新と人間の尊厳の両立という課題に対処するために、どのようなガバナンスの在り方が必要だとお考えですか。

マルワラまず何を対象にガバナンスするかを明確にしなければなりません。ガバナンスが必要なのは、第一にデータ、第二にAIを想定どおりに動作させるソフトウエアやプロセスを含めたアルゴリズム、第三にGPUとCPUの役割のすみ分けやエネルギー需要とエネルギー効率のバランスなどのコンピューティングインフラ、第四にAIアプリケーションです。AIアプリケーションへのガバナンスは、医療や教育、製造など、AIが展開される分野によって変わります。

鈴木このような枠組みはどのように導入していくべきでしょうか。

マルワラ第一のステップは、価値観に根ざしたガバナンスとは何かを考えることです。国連の職員である私たちの価値観は、世界人権宣言の原則^*9に基づいています。ガバナンスの枠組みを採用するときは、国連憲章^*10の指針に従い、人に害を及ぼすものではなく、人を守るものにしなければなりません。例えば、AIは他国への侵略に利用されるべきではありません。

第二のステップは、主に教育を通して、開発者、利用者などAIシステムを扱う人の姿勢を変えることです。例えば国連大学では、マイクロソフト社の支援金を原資とした日本語でのAIリテラシー講座を実施しようとしています。

第三のステップは、実際のAI活用の仕組みに関するものです。政府は国内外の企業によるAI技術の責任ある導入と生産性の向上を促すために、どのような施策を講じればよいのかを考えていかなければなりません。

第四のステップは、政策、規制、標準です。標準については、国際標準もあれば国内標準もあるでしょう。例えば、故安倍晋三元首相は、2019年に世界で初めて「信頼性のある自由なデータ流通（Data Free Flow with Trust：DFFT ）」^*11を提唱しました。これは、プライバシーとセキュリティを確保しながらデータの自由な流通を促進させるという、AI分野にとって非常に有益な概念です。

そして最後のステップは、法規制に関するものです。どのような法令を策定する必要があるのかを見極めなければなりません。その代表例が、欧州連合のAI規制法^*12です。法によるガバナンスは、イノベーションを抑制することなく、便益の最大化と有害性の最小化を両立させるものでなければなりません。

鈴木日立は2021年に社会・産業インフラにおけるAI活用の企画立案、実施、管理を対象とする「社会イノベーション事業にAIを活用するためのAI倫理原則」^*13を発表しました。そしてAI倫理に関する社内教育、リスクアセスメントチェックリストの整備、外部有識者による「AI倫理アドバイザリーボード」の設置、AI向けの開発・認証ガイドラインの導入などを実施しています。こうした取り組みは、日立がガバナンスの確立、人権の尊重、プライバシーの確保を図る上で不可欠です。また、AIのエネルギー消費への対処とカーボンニュートラルの促進が、持続可能な開発目標（SDGs）達成の鍵を握るということも忘れてはなりません。

マルワラ日立がAIの倫理的活用を徹底させるための包括的なプロセスを確立したことに敬意を表します。私が先ほど触れなかった項目の一つに、AIを監視するガバナンス組織をつくることの重要性があります。日立がAI倫理アドバイザリーボードを設けていることは、責任あるAIガバナンスの観点で模範的な取り組みであり、大変素晴らしいと思います。

鈴木技術が進化し、社会が複雑さを増すにつれ、人間の果たす役割はどのように変化していくとお考えですか。人間とAI、人間とロボットがコラボレーションする時代には、どのようなマインドセットや教育が必要でしょうか。

マルワラ人間が常にAIなどの技術と協働する、ハイブリッドな業務モデルに移行しつつあるのではないでしょうか。例えば、工場のマネージャーは今や人間の従業員だけでなく、AIシステムも管理しています。こうした状況下で求められるのは、人間と機械の両方を理解できる人材の育成にどのような教育インフラが必要かを考えることです。

私が考えるソリューションは多分野にまたがる教育^*16です。科学・工学・技術分野の学生は社会科学や人文科学も学び、同様に社会科学・人文科学分野の学生もSTEM（科学・技術・工学・数学）学科を学ぶ必要があります。

鈴木マルワラ教授は、今日のリーダーには科学技術のリテラシーだけでなく、包摂力や思いやりも求められると強調されてきました。これから社会イノベーションをけん引するリーダーに不可欠な資質とは何でしょうか。

マルワラリーダーに不可欠な資質の一つはデータドリブンであることです。データや観察を基に判断を下す必要性を理解し、必要なデータを収集するためのインフラに投資することが不可欠です。また、技術とその使い方について理解することが求められます。生成AIなどの技術は、インターフェースが分かりやすく、自然言語で操作でき、簡単に使えます。一方で、こうしたテクノロジーの基となるデータセットに含まれない言語は取り残されてしまう懸念もあり、そういった点への配慮が必要です。技術的限界や財務的制約があることを踏まえ、リーダーを含めた全員が、技術を活用する上での責任を負うことも必要です。