楊莉明、ブルームバーグ新経済フォーラムで AI について語る

議論はグローバルなAI格差から始まります。国連のデータによれば、100以上の国々が大きく遅れており、米国内でさえユーザーの30%がZoomを十分な速度で実行できません。Google DeepMindの最高執行責任者（COO）Lila Ibrahimは、モデルは最初からグローバルな視点で設計する必要があると強調しており、例えば東南アジア言語をカバーするため「AI Singapore」と協力してモデルを微調整したり、Geminiのマルチモーダル機能を通じて相互作用の敷居を下げたりすることを挙げています。シンガポール情報通信大臣ヤン・リーミンは、完全なAIエコシステムはすべての国が構築できるわけではありませんが、能力構築は各国が最も主導権を持つ分野であり、労働力、企業、学術界、そして政府内部のAIガバナンスと利用能力の構築が同時に進められるべきだと主張しています。

中小企業はシンガポールのGDPの99%、労働力の70%を占めており、GPUおよびクラウドのコストが実質的な障害となっています。ヤン・リーミン大臣は以下の例を挙げています：ある小さなレストランはAIアシスタント機能を備えたプラットフォームを通じて過去の売上記録に基づいてプロモーションを最適化しており、独自のGPUはまったく必要ありません。製造業はGDPの約20%を占めており、新設の製造業AI卓越センターはすでにCNC機械の予測保全の汎用モデルを開発しています。Ibrahimはさらに、オープンソースモデル（Gemma、AlphaFold）は190カ国および300万人を超える研究者によって食糧安全保障、汚染、疾病治療などの分野で使用されていますが、金融および高い知識産権機関はオープンソースのみに依存することはできず、将来はオープンソースとクローズドソースの混在が必然的となると述べています。

教育は重要な課題です。Ibrahimは価値はAIが教師に取って代わることではなく、個別化された学習にあると強調しており、自分の読字障害のある双子の娘を例に挙げて、AIが各学習者に適切なスキャフォルディングを提供できることを説明しています。北アイルランドの100人の教師による6ヶ月間のパイロットプログラムでは、平均すると各教師は週に10時間を節約しています。両者ともAIが新たな問題をもたらすことに警告しており、子どもが幼い頃からチャットボットを最高の友人と見なすとしたら、コミュニティと家族は何を意味するのか、と問うています。Google DeepMindは倫理研究員および児童心理学者を配置して継続的に検討しています。現場での投票では、グローバルな不平等の悪化の最大の原因として「権力が少数の企業と国家に集中している」が選ばれ、大規模な失業は最後に位置付けられました。

字幕言語： ja · 取得日： 2026-05-02

私たちの時代のテクノロジー革命は、数兆ドルの経済的価値を伴っています。少なくともそう言われています。問題は、国連のデータによれば、世界中の百以上の国々が大きく遅れており、採用段階に全く近づいていない国も多く、その多くはグローバルサウスに位置しているということです。また、アメリカでは、インターネットユーザーの30%が、Zoomビデオ会議さえサポートするのに十分な速度のネットワークを使用していません。言い換えれば、世界中の数十億人がこのAI革命に取り残されるリスクに直面しています。では、問題は何なのか？このギャップをどのように埋めるのか？そしてこのギャップを十分に迅速に埋めるにはどうすればよいのか？なぜなら、これは非常に急速に発展している技術だからです。Laya、まずあなたから始めましょう。できるだけ多くの人がAIへのアクセスを得られるようにし、それをスケール化するには、どうしたらよいのか？まずは簡単な質問から始めましょう。

【笑声】ええと、私たちは20分があります。ご存知のとおり、これは実に重要な問題です。AIを構築する際、この技術のグローバルな影響を考慮に入れる必要があります。これは部分的には、グローバルな視点でモデルを開発する方法に関することです。これは私たちが後から考えることはできない事柄です。例えば、私たちがシンガポールで行った仕事の一つは、AI Singaporeとの協力で、東南アジアの言語が十分に代表されるようにすることです。これは、私たちがオープンソースモデルを取り出し、まず最初にデータが正確であることを確認し、その後モデルをファインチューニングし、より広いユーザーベースに提供することを意味しています。私にとって、AIは国境を持つ技術ではありません。モデルを発表すれば、それはグローバルに利用可能になります。

したがって、私たちはアクセス、リテラシーから、モデルを対話的にしやすくすることまで、すべての側面を考慮する必要があります。例えば、最初からマルチモーダルに対応させることです。これは私たちがGeminiプロジェクトで行ったことでもあり、それと対話でき、テキストを入力でき、写真を撮ることができ、複数の言語で操作でき、出力を変換できるため、人々が使用するハードルを低くします。まだ多くの仕事が残っていますが、進展を見ることができて嬉しいです。これはすべて、地元のエコシステムとの協力のおかげであり、彼らは最後の1マイルのアクセスを実現するのに役立っています。しかし、インフラストラクチャのような巨大な障害は依然として存在しています。AIインフラストラクチャは非常に重要であり、計算能力などの要因がAIへの完全なアクセスを実際に得ることができる人を決定し、形作ります。

私は、世界をAIの「持つ」と「持たない」に分割する場合、AIエコシステムの理想的で完成した状態を持つ国はほとんどないと思います。これは既定事実であり、現実であり、これは変わらないと私は思います。しかし、私たちは主動権を持たないわけではないと思います。私たちの各国内では、確かに状況を変える能力があります。再構築する価値のある領域の1つは、インフラストラクチャへの投資であり、それを実装するよう推し進めることです。単独では完成させられないかもしれませんが、世界銀行、国際通貨基金、さらには国連開発計画など、この問題に非常に関心を持ち、積極的に支援を提供している機関があります。

同時に、技術の責任ある使用のための適切な条件を作成することも考慮する必要があります。したがって、適切な時期に規制枠組みを確立することは、すべての国が考慮できることです。しかし、私の見方では、最も重要な介入分野、最も努力する価値のある場所、そして最大の主動権を発揮しなければならない場所は、真の能力構築です。能力は包括的な方法で考慮されなければならず、労働力の能力、企業の能力、学術界の能力、さらには政府内のAIガバナンスと使用の能力、および起業家精神や工学の能力など、様々な能力が含まれます。

国の国民がAIから恩恵を受けることができ、前進するための最良の機会を持つためには、一連の能力を構築する必要があります。他の国のペースに常に追いつくことができるのか？そうかもしれません。そうではないかもしれません。しかし、これは私たちが試みようとするのを止めるべきではありません。>>私たちはアクセスを試みることができます。中小企業から聞こえてくるフィードバックを見た場合、それらはシンガポール経済GDPの99%、労働力の70%を占めており、彼らはコストが高すぎると言っています。GPUとクラウドコンピューティングリソースのコストが上昇しており、Googleはこれを考慮に入れていることを私たちは知っています。あなた方は中小企業とどのように協力して、これらの困難に対処するのを支援しているのか？ええと、Google DeepMindで働いていたとき、私たちはGoogleの製品のためのAIイノベーションエンジンでした。

したがって、私たちはGoogleの同僚と協力して、既存のプロジェクトに私たちのAIツールを統合する方法を研究しています。ある意味で、私たちはAIを再定義できればと望んでいます。それが良い機能であり、本当に有用であれば、それは日常のワークフローの一部になるべきです。したがって、最初のステップは、それを本当に統合し、障害を除去することです。しかし、リテラシーのハードルを低くする必要もあります。過去数年間、この技術を使用できるようにする多くの異なるリソースが利用可能であるのを見ることは、本当に驚きでした。1つ目は統合することです。

2つ目は、障害を除去することです。例えば、コンテキストウィンドウを拡張することです。つまり、プロンプトウィンドウを拡張して、自然な方法で大量の情報を入力できるようにします。3つ目は、ユーザーが相応のスキルを備えていることを確認することです。大臣>>中小企業は非常に異質なグループであり、それらを説明する単一の方法はなく、採用パスも異なります。あなたに話を聞かせましょう。これは私にとって非常に心強いものです。それは道路脇の控えめな小さな店で、小企業でした。私は偶然彼らに会い、事業の様子を聞きました。結果として、私たちはAIについて話すことになり、彼らは私に予期しないことを言いました。

彼らはAIが彼らをより良くするのに役立ったと言いました。どのように役立ったのかと聞きました。彼は、私はプロモーションキャンペーンを実行する必要があり、過去数年間それを実行してきたが、成功したものもあれば、そうでないものもあったと言いました。結果として、私はAIアシスタントがいるプラットフォームに行くようになり、過去の売上記録に基づいて、どのプロモーションキャンペーンがより成功しているかを尋ねることができます。これは次のプロモーションを計画するのに大いに役立ちました。この例を挙げる目的は、すべての中小企業がGPUアクセスを必要としているわけではないことを示すことです。このケースでは、GPUさえ必要ありませんでした。それはアプリケーションと、それを通じて提供されるAIツールだけです。他の中小企業では、ファインチューニングされたモデルを使用することがより有意味かもしれません。

シンガポールのGDPの約20%が製造業から来ていることを考えると、多くの中小企業は精密工学作業に従事しているかもしれません。私たちは現在、製造業のためのAIエクセレンスセンターを持っており、最近、数値制御工作機械の予測保全のための汎用モデルを開発しました。多くの中小企業がそれを使用するでしょう。つまり、中小企業をサポートするためのアプローチは多様化されます。大型プラットフォームで提供されるツールを通じたものもあれば、特定の業界と企業を対象とした特別な取り組みを通じたものもあります。重要なのは、私たちが企業の運営方法を本質的にどのように変えるかについてです。

これはまだ競争環境のバランスについての問題です。市場にはさまざまな選択肢があります。中国を見ると、オープンソースです。彼らはイノベーションがより速く、より安いと言っています。一方、閉鎖されたシステムがあります。両者の長所と短所をどのようにバランスさせるのか？私たちはデータセキュリティとサイバー攻撃の懸念を理解していますが、オープンソースシステムにも利点があります。はい、これは実は、初期の研究から始めて技術をオープンにすることに取り組んでいる、長年の伝統です。オープンソースモデルを開発しています。

Gemmaと呼ぶプロジェクトであろうと、科学界で広く使用されているAlphaFoldであろうと、私たちはそれを広く利用可能にするために取り組んでいます。現在、190か国と300万人以上の研究者がこれらのツールを利用して、複数の分野の発展を推進しており、食糧安全保障、汚染、国連が処理する産業廃棄物、または病気の理解と治療の促進に関することであれ、多くの方法で、これ自体が情報へのアクセスの民主化を実現しているため、ハードルを低くしています。しかし、私たちは各ケースが異なることも考慮に入れなければなりません。したがって、利益を追求しながらリスクを管理する方法は、このバランスが非常に重要です。大規模言語モデルとマルチモーダルモデルの能力が向上するにつれて、これは新しいレベルのリスクをもたらしています。

したがって、AlphaFoldを発表したとき。私たちのタンパク質予測モデルの場合、私たちは実際に、その分野の科学者、学者、ノーベル賞受賞者などの外部専門家の意見を求め、リスク評価結果はどのようなものか、この技術を展開するための正しい方法は何だと思うか尋ねました。したがって、このアプローチはケースバイケースで行われます。AIがより一般的で強力になるにつれて、私たちは追加のテスト を実施しています。私たちは今日、Gemini 3をリリースしたばかりです。これは単に最先端で最先端のモデルであるだけでなく、最もテストされたモデルでもあります。私は、これが現在の技術発展のペースを反映していると思います。私たちはまだ事実の正確性、推論能力、コンテキストの理解などの問題に直面しており、これらの問題はすぐには解決されません。

したがって、重要なのは、テクノロジーの利用可能性を確保しながら、人々がそれに基づいてビルドでき、彼らのビジネス開発、経済機会、学習などを推進できるようにしながら、関連するリスクを管理する方法のバランスを取ることです。私は、広範な採用について言うと、オープンモデルへのアクセスを持つことが非常に重要だと思います。数千、さらには将来的には数百万のアプリケーション、あらゆる種類の組織と個人がこれらを使用する必要があることを考えてください。オープンモデルのサポートなしでは、これはかなり問題になると思います。一方、金融機関や大量の知的財産またはセキュリティ上の懸念を持つ組織について言う場合、オープンモデルのみに依存することを期待することは明らかに非現実的です。

したがって、将来、これらのアクセス方法のさまざまなタイプの混合が見られると思います。広範な採用を見たいのであれば、アクセスをできるだけ広く開いたままにすることを確認するために、最善を尽くさなければなりません。>>教育について話したいのですが、その前に投票があります。みんなが参加できることを願っています。質問は、AIはどのように最も深刻にグローバルな不平等を悪化させるのかということです。A 大規模な失業、B 少数の企業と国への権力の集中、C エネルギーへの貪欲な需要、D 先進経済と発展途上経済の間の能力格差の拡大。あなた方が決定している間に、教育について話しましょう。大臣、私たちは、次の世代をどのように準備する必要があるかについて話しています。

富裕国の菜なエリート機関が次のAI人材の供給源になる可能性についてどう思いますか？この状況はリスクをもたらしていますか？ええと、確かに競争があり、誰もが自国の人的資本の質を高め、できるだけ多くの利点を得ようとするでしょう。誰もこれを妨げることはできないと思います。この取り組みは、誰かがそれを妨害しても促進しても、起こるでしょう。人々が試みることができることは、学習する能力を備えていることを確認することだと思います。教育システムの中で、子供たちが小さい頃から適切な方法で関連内容に接することができるようにしたいと思います。

ええと、AIが教育システムで使用される方法はまだ実験段階にあると思います。ある意味で、それは教師がより効率的にできるようにし、行政業務のような彼らの仕事の単調な部分をAIアシスタントに外注できるようにするためのものです。これ自体は有害ではありませんが、教育のためのAIの使用の真の意義からはやや外れています。AIの巨大な価値は、個別学習、各学習者のユニークな強さと弱さに焦点を当て、より良い学習成果を達成するのに役立つ方法を見つけるための取り組みにあります。

そういうわけで、ええと、教育大臣と私がこれについて深く議論したことを喜んでお伝えします。私たちの教育省は、それを教師をサポートする方法としてだけでなく、学習をサポートする方法として見ています。これは私たちが皆努力して進むべき方向だと思います。では、すべての教育システムがこれを行うことができるでしょうか？ええと、今朝早く、Google DeepMindが既にシンガポールに研究ラボを設立していることについて話しました。潜在的な協力分野の1つは、学習教育をより効果的にする方法を見つけることです。シンガポールは、「AI for Public Good, for Singapore and the World」というビジョンを提示しているので、私たちはこれらの利益がシンガポールの学生だけでなく、他の場所の学生にも利益をもたらす可能性があることを望んでいます。

この点に関して、サービス不足の集団のニーズを満たすにはどうしたらよいでしょうか？つまり、あなたは教育、再訓練、スキル開発の擁護者です。特にこれらのコミュニティで。あなたはこれについてどう思いますか？>>ええと、はい、教育は私にとって非常に重要です。簡潔に何点か述べます。教師から始めることは多くの点で良いと思います。生産性の観点から、世界中の教師が仕事量に本当に追いつくのが難しいのを見ます。クラスサイズが大きくなる可能性があり、学生間でスキルが異なる可能性があります。例えば、私たちは最近、北アイルランドの地方政府と協力して100人の教師を対象とした試験的プロジェクトを行い、6ヶ月間続きました。教師たちは平均して週10時間の時間を節約したと報告しました。これはかなり重要です。これは何を意味していますか？

これは単に時間を節約することだけではなく、より重要なことに、教師が最初にしたかったことをすることができるようにすることです。つまり、彼らはトピックに関する知識と情熱を学生に伝えることです。これは最終的に学習成果の改善を推進します。したがって、AIと学習の問題を異なる角度から見ることができれば、それは確かに教師から始まる必要があるということです。しかし、教師こそが教室の魔法です。では、彼らを本当に解放し、学習成果を向上させるのに役立つツールを提供しながら、学習プロセスで学習者のニーズの違いに対応するにはどうしたらよいでしょうか？私たちは皆、異なる方法で学習します。視覚的な学習者であろうと、ポッドキャストを聞いて学ぶことを好もうと。

したがって、今、私たちが持っているAIは、最初からマルチモーダル機能を備えており、コンテンツとの相互作用をさまざまな方法で行うことができます。好きなスポーツを通じて物理を学ぶことができます。そして単に答えを出すだけでなく、モデルと複数ラウンド対話することができます。この種のテクノロジーは非常に重要だと思います。このすべてが、学習を一流の科学問題として見ることから始まります。よね？これは物理学や生物学についてだけではありません。私たちがGoogle DeepMindで焦点を当てているAIは実際に教育学に投資しており、AIの専門知識から出発していることを知っています。では、コミュニケーションを取ることができる学習専門家は誰ですか？これらの基礎に基づいてモデルとAI開発が確実に行われるようにします。AIをより事実的にする必要があります。

最先端の学習科学を組み込まれていることを確認する必要があります。しかし、コミュニティと協力する必要もあります。なぜなら、結局、これはAIを既存の教育インフラストラクチャの上に層状にするだけではないからです。これは、次世代をどのように育成するか、そして責任ある使用のツールとしてそれを確保する方法についても再考しています。彼らは単に学習タスクを外注しているだけではなく、真に参加しています。したがって、これは私たちが非常に初期段階にあり、極めて高い優先度を持つ分野だと思います。そして、特にシンガポールは、労働力訓練、生涯学習、および教育を文化的コア価値として持つ歴史の点で、非凡な歴史を持っていることを考えると、これは極めて重要です。

これは、私たちがさらなる協力を非常に期待している分野です>>アクセスに関して。私は本当に驚きました。最近、ベトナムに行きました。そこの学校では、6歳の子供たちがAIに触れ始めさせています。あなたはどう思いますか？学生や子供たちが何歳で早くAIに接する必要があるのに適切な時期は何ですか？シンガポールの状況はどうですか？彼らの考えはどうですか？>> 「接触」の意味を定義してください。

ええと、単に>>AIが生成したコンテンツを観察することも一種の接触です【笑声】>>または>>もっと多く>>恐らくそうかもしれませんね>>つまり、教育について話すとき、どのくらい早く始めるべきなのか？Layaの観点も聞きたいと思います。最も重要な属性は何か、AI中心の未来に必要なものは何か>>はい、AI業界のリーダーとしてだけでなく、親としてお答えするかもしれません。私は双子の娘がいます。私の双子の娘は毎日私の自然なABテストです。10代の娘もいます【笑声】、ええと、ありがとうございます。時々そんな気がします>>実は双子の娘がいることが判明しました>>ああ、本当に？紫色の服を着ていたんですね【笑声】。それで、実際には、双子の娘が観察する機会をくれました。ここに年齢の問題があると思います。例えば、適切な年齢は何ですか？しかし、約8歳の頃、娘の1人が失読症を持っていることに気づきました。別の娘は従来の学習者です。

娘はイギリスの学校制度を経験しました。ロンドンにいたので、娘は自信を失い、学校に不得意、特定の科目に不得意と自分にレッテルを貼り始めました。親として、これは非常に苦痛です。しかし、彼女が10代に進むにつれて、彼女は現在、AIを利用して、他の人が理解できる方法で自分自身を表現するのに役立てることができます。彼女のアイデアは常にそこにありました。しかし、彼女はそれらを整理する方法を知りませんでした。または、彼女は現在、テキストをポッドキャストに変換して聞くことができるため、学習できます。したがって、私は年齢についてではなく、本当に人間の可能性を解き放つための適切なサポートを構築することについてだと思います。

学生、労働者、小企業主、または時間に追われたリーダーとしての私であろうと、これは問題に戻ると思います：アクセスに焦点を当てるだけでなく、適切なインフラストラクチャを提供し、私たちが世界に貢献できる価値を最大化する必要があります。AIが教育に及ぼす影響についての質問が、多くの未解決のテーマを開きました。例えば、教育の核となる目標の1つは、人々が訓練されたタスクを実行することで生計を立てることができるようにすることです。学校でこれを行います。そして、人が学校を離れた後でも、継続教育と訓練があります。これは実際に個人が収入を得られる仕事を持つことができるようにするためです。

これらのタスクのますます多くがAIによって行われることができ、ますます少なくなることができた場合、個人を準備するために私たちが必要とするトレーニングが少なくなる場合、私たちは最初の質問に戻らなければなりません：教育の目的は何ですか？何を訓練するのか？それとも私たちは何を学ぶのに役立ちますか？それで、それは学習成果の問題だけではなく、あなたが最初に何を学ぶかについてです>>この質問に簡単な答えがあるかどうかはわかりません。しかし、AIが人間社会に及ぼす影響と、人間社会でどのように相互作用するかについて、より深く理解するために研究に投資する価値がある分野だと本当に思います。例えば、子供が小さい頃からAIチャットボットが最良の友人になることを学んだ場合、コミュニティにとって何を意味しますか？家族関係にとって何を意味しますか？

これは私たちに何をするよう要求していますか？それを抵抗するか、それとも個人が日常的な相互作用でAIを使用することの意味を理解するのに役立つか？簡単な答えがあるかどうかはわかりません。しかし、これらは私たちが一緒に解決しなければならない問題だと思います。ちなみに、申し上げることができれば、質問を提起し、公開対話と議論を行い、協力して解決する必要があり、その後、答えを見つけなければならないと思いますが、手遅れになる前にこれらの質問を提起しなければなりません。よね？したがって、私たちは倫理研究チームと児童心理学者のチームを持っているので、私たちは本当にこれらをどのように組み込むかについて考えることができます。これは一回限りのことではなく、継続的に改善する必要があります。終わる前に、投票に戻りたいです。もう一度投票結果を見ることができれば、長い間点滅していることを知っていますが、見る時間がありませんでした。

もう一度投票結果を見ることができれば、AIがどのように最も多くグローバルな不平等を悪化させるかについて、参加者の大多数は権力が少数の企業と国に集中していることが最も重要だと述べています。>>ビッグな失業が非常に低い位置にランクされていたことが印象的でした。これらは主に雇用者です。これは注視する価値がある点ですか？【笑声】>>実際、これについてはより希望的に感じています>>あなたは驚きましたか？>>雇用者たちは大規模な失業は起こらないと思っています。これは良いことですよね？これは確かに良いことに違いありません。しかし、あなたがここで言っていることのほとんどが雇用者であるなら、それは予想されるかもしれません。

しかし、権力が少数の企業と国に集中していることは、本当に懸念されるべきものですね？この質問を再表述する方法があった場合、権力集中への懸念に対抗することができるように議論をリフレーミングするための方法がありますか？それはどのようなものでしょうか？私はこの問題をどのように見ていますか？部長が述べたように、私たちはシンガポールでGoogle DeepMindの最初の研究ラボを一から開設しているので、本当に興奮しています。より広く分散したプレゼンスについて考え、文化、言語、研究分野の代表性が統合されていることを確認することが重要だと思います。

私も企業間の協力が非常に重要だと考えています。エコシステムを真摯に検討し、すべての人が恩恵を受けることができるような方式で参画することが重要です。このような公開討論により、実際に私たちすべてが責任を負うことになります。これは非常に重要だと思います。はい、もう一つ加えたいポイントがあります。これは深刻な問題です。なぜなら、AIには協力が必要な多くの側面があるからです。例えば、標準の策定や、AIが非常に顕著な方法で人類の利益を害さないようにすることです。すべての国は、この対話における自らのシェアがあると感じており、最終的に策定する必要のある規則から除外されたくないと考えています。私たちもそのように望んでいます。このため、私たちは国際フォーラムに積極的に参画し、同僚との対話を行っています。

シンガポールは小国フォーラムの召集国です。数年前、私たちはデジタル支柱を設立することを決定しました。皆様は、規模は小さいですが、この技術から恩恵を受けたいと考えている国々の利益をどのように推進するかについて、非常に関心を寄せています。同時に、これらの国の国民が不利益を被らないようにすることも重視しています。これは継続的な対話です。私たちが希望を持つべきかどうかを言うのは難しいですが、これは私たちが真摯に対応する必要のある分野です。>>これはまだ進行中の事業です。Tio Laya大臣、本日はお時間をいただきありがとうございました。ありがとうございます。>>ありがとうございます。>>ありがとうございます。ありがとうございます。>>[音楽]>>熱。熱。