科学的リーダーシップの未来を形作る上でのAIの役割

AIはすでに生物学に波を起こし、科学を革新し、道路の安全性を高めています。しかし、これはまだ表面をなぞっただけです。

この機会に本格的に取り組めば、まったく新しい発見の時代を始動させることができるでしょう。あらゆる分野の科学者が、かつて不可能と思われた問題に取り組み、しかもこれまで以上に迅速に解決する姿を想像してみてください。

だからこそ、来週パリで開催される人工知能アクションサミットに世界のリーダーや技術の専門家が集まる中、政策立案者への私たちのメッセージは明確です：AIには科学を変革し、社会に大きな利益をもたらす力がありますが、その進歩を当たり前と考えてはいけません。勢いを維持するには、民間と公共の両セクターによる即時かつ継続的な努力が必要です。

AI時代における科学の進歩の機会

AIはすでに科学の世界を揺さぶっており、さらに多くの可能性が待っています。研究の進め方を変革し、科学的プロセスを驚くほど加速させ（時には従来の数百年、さらには数千年の作業を数か月や数日に短縮）、科学者が複数の視点から同時に探求することを可能にしています。さらに、AIはより多くの人々が研究に参加する扉を開いています。

たとえば、AlphaFoldは190か国の250万人の研究者に利用されています。私たちはまた、コネクトミクス、パンゲノム、天候、材料科学、気候モデルのAI駆動による大きなブレークスルーを世界中の科学者と共有してきました。これは現実的な解決策を提供し、経済成長を促進する黄金の瞬間です。

しかし、科学におけるAIの可能性を真に引き出すには、技術的なブレークスルーだけでは不十分です。進歩を継続するためのしっかりした計画が必要です。

この分野でリードを目指す国々は、協力して科学者、エンジニア、継続的なイノベーションの文化を支える適切なインフラ、投資、法的枠組みを整える必要があります。

政策立案者が始めるのを助けるため、私たちは今日、AIによる科学の未来を構築するためのポリシーフレームワークを発表します。

AI時代の科学の3つの「I」：

1. インフラ - AIインフラへのアクセスを強化する。ほとんどの科学者は独自の大きなAIモデルを構築する必要はありませんが、既存のモデルを調整したり、高品質なデータのシミュレーションを実行したり、特定のデータで小さなモデルを訓練するためのリソースは間違いなく必要です。しっかりしたAI研究インフラがなければ、計算リソース、データ、モデルアクセス、AIツールの学習に多くの時間を費やすことになり、本来の研究から時間が奪われます。そのため、政府がAI研究ツールやリソースをより多くの場所の科学者にアクセスしやすくするインフラを構築することが重要です。これは、米国の国立AI研究リソース（NAIRR）のように、高品質なデータ、AIモデル、計算能力、ソフトウェア、教育リソースを提供する国立AI科学リソースセンターを設立することで実現できます。

2. 投資 - AIの科学に資金を投入する。大きな科学的発見には、長期的なコミットメントと安定した資金が必要です。これまで政府の資金は、大胆な基礎研究を支え、学界、産業界、公共セクター間の協力を促進し、民間投資をさらに引き付ける鍵となってきました。政府は資金提供の優先分野を特定し、最も困難な問題に取り組むための公開チャレンジを通じて研究協力を奨励すべきです。新しい官民パートナーシップや資金モデルは、繁栄するエコシステムを構築し、科学および工学の才能の強力なプールを形成するのに不可欠です。

3. イノベーション - 科学とイノベーションを支持する法的枠組みを整備する。グローバルなAI競争が激化する中、イノベーションを支援しつつ、高リスクなアプリケーションのための枠組みを整備する必要があります。規制の不確実性はイノベーションを遅らせ、科学者や民間投資家にとって障害となります。これに対処するため、政府は責任ある合理的なデータ使用、柔軟な著作権枠組み、調和されたデータプライバシー法を支援するイノベーション推進の規制体制を確立すべきです。貿易政策も、AIの発見に必要な多様なデータのための国境を越えたデータフローをサポートする必要があります。

AIが解決を待つ多くの課題があり、主要なAI主導のブレークスルーを推進するために国々が協力する方法はたくさんあります。

適切な政策と投資の枠組みがあれば、政府は科学的進歩を加速させ、科学者が皆にとって明るい未来を照らすようなブレークスルーを提供し続ける道を開くことができます。