ブラジルでは、金融、医療、農業などのセクターでAIの革新が進み、政府は研究センターの設立や資金提供を行っています。しかし、不平等や生物多様性の保護などの課題も抱えています。AI技術は、情報提供、意思決定の迅速化、教育や健康支援のカスタマイズ、持続可能な生産の改善に貢献が期待されています。
インドでは、大規模言語モデルと生成型AIツールの利用が注目されていますが、多様性により言語モデルの利用が複雑な問題となっています。AIは危険な労働環境の自動化など、国内の特定の用途に焦点を当てて利用されていますが、規制やリスク管理の不足に懸念があります。
ナイジェリアでは、自然言語処理と大規模言語モデルがAI研究の中心であり、フィンテック、教育、農業、医療などのセクターでAIの革新が進んでいます。しかし、データの品質やデータインフラの不足が成長を妨げる課題です。協力、投資、責任ある規制環境の構築が重要とされています。
タンザニアでは、政府がテクノロジー投資を優先し、教育や農業にAIソリューションを導入しています。AIは医療の質の向上や医師の負担軽減に貢献する機会がありますが、データの品質やインフラの不足が課題です。
プライバシー、データの偏り、サイバーセキュリティなどの問題は世界的に共通しています。AIの規制や地政学的な競争も課題となっており、ブラジルではAI生成のデマ情報が問題となっています。AIの未来は、国家が協力的なアプローチを取るか競争的なアプローチを取るかによって大きな違いが生じる可能性があります。
ニュース解説
世界各国から見た人工知能（AI）に関する視点は、その社会的影響がグローバルであるにも関わらず、しばしば米国やヨーロッパの視点に集中していることが多いです。しかし、地球規模で広がるテクノロジーエコシステムの中で、AIは世界中の変化を推進しています。国際的な研究者たちは、医療、フィンテック、教育、環境科学など様々なセクターでAIのブレイクスルーを達成しており、インドからタンザニアに至るまで、大規模言語モデル（LLMs）の可能性が探求されています。
各国の社会経済や言語の多様性などの国レベルのダイナミクスは、その国のAIの優先事項、焦点問題、目標を形作ることがあります。ブラジルでは、金融、医療、農業といった主要セクターでAI革新の活動が活発であり、政府は研究センターの設立やAI革新のための資金提供を強化しています。しかし、不平等や生物多様性の保護といった課題も抱えており、AI技術はこれらの問題に対処するための有効な手段となり得ます。
インドでは、大規模言語モデルと生成型AIツールの利用がデジタル分断と言語分断の橋渡しに焦点を当てられていますが、国内の多様性によりこれが複雑な問題となっています。AIは、危険な労働環境の自動化など、国内の特定の用途に焦点を当てて利用されていますが、規制やリスク管理の不足に対する懸念があります。
ナイジェリアでは、自然言語処理と大規模言語モデルがAI研究の中心であり、フィンテック、教育、農業、医療などのセクターでAIの革新が進んでいます。しかし、データの品質やデータインフラの不足が成長を妨げる課題です。
タンザニアでは、政府がテクノロジー投資を優先し、教育や農業にAIソリューションを導入しています。AIは医療の質の向上や医師の負担軽減に貢献する機会がありますが、データの品質やインフラの不足が課題です。
プライバシー、データの偏り、サイバーセキュリティなどの問題は世界的に共通しています。AIの規制や地政学的な競争も課題となっており、ブラジルではAI生成のデマ情報が問題となっています。AIの未来は、国家が協力的なアプローチを取るか競争的なアプローチを取るかによって大きな違いが生じる可能性があります。このように、AIの発展は多くの機会を提供していますが、それに伴う課題やリスクに対処するための規制やガイドラインの構築が重要となります。
from Perspectives on AI from Around the Globe.
