インタビューは、アポリティカルのシニアリサーチャーであるウラ・ルトコフスカ（Ula Rutkowska）が実施し、アポリティカルのコミュニケーションズインターンで国際史の修士号（MSc）を取得したクリスティーナ・オボレンスカヤ（Christina Obolenskaya）が編集しました。フィリップ・ティゴ（Phillip Thigo）は、アポリティカルの「Government AI 100 2025」に選出されました。
人工知能は、限られた資源を持つ国や企業のみが扱う分野と見なされることが多くありますが、そのガバナンス、公共サービス、経済開発を変革する可能性はグローバルなものです。しかし、グローバル・サウス諸国においては、AIの採用には重大な障害が存在します。インフラの不足、データへのアクセス制限、デジタルスキル不足、ガバナンスモデルの欠如が、公平なAI開発の課題を深刻化させています。
ケニアのテクノロジー特使であるフィリップ・ティゴ氏は、AI を世界レベルで展開するために必要な基盤システムの構築について考察しています。エネルギーや接続性への投資から、官民パートナーシップや資金調達モデルの再考まで、AI の恩恵を少数の経済大国だけに留めることなく、広く共有するために必要なステップを強調しています。ティゴ氏は、AI の未来には、包括性、信頼、協力が不可欠であると主張しています。これらが欠けていると、AI は既存の不平等を解消するどころか、さらに深刻化させる危険性があるからです。
Q：公平な AI 政策の策定において、特にグローバルサウス諸国にとって最も差し迫った課題は何でしょうか？
AI の基礎
— AI は、データ、コンピューティング、アルゴリズムなど、イノベーションとテクノロジーのより高度な分野の一部として捉えられることがよくあります。しかし、各国がこれらの高度な機能に対応するには、まず、これらの高度な機能を公平に利用できるようにするための基礎的なインフラに投資する必要があります。例えば、医療、農業、教育など、AI を活用するにはデータが必要です。世界の過半数の人々は、持続可能な開発目標（SDGs）などの開発課題に対応するために不可欠なデータ格差に直面しています。
インフラ
— より具体的には、インターネット接続です。アフリカ大陸は依然として大幅に接続不足です。例えば、東アフリカでは人口の24%しかインターネットに接続されておらず、ケニアの接続率は42%です。これはインフラの根本的な問題を示しており、エネルギーも含まれます。AIは大量のエネルギーを消費しますが、アフリカ大陸は深刻なエネルギー不足に直面しており、6億人以上が電気へのアクセスを欠き、特に最終段階の接続が不足しています。これにより、経済成長と社会開発が阻害されています。
スケーラブルなスキル
— STEM分野の基本スキル（初等教育から高校、大学まで）。大陸は、新たなAI経済を牽引するために必要な産業特化型スキルにおいても、さらに遅れています。
アジャイルなガバナンス
— これらの技術を開発を促進しつつ、そのリスクと課題に対応する形で統治する方法を模索する必要があります。大陸はガバナンスメカニズムの強化が必要であり、これには立法と仲裁の主要な役割を担う議員や司法機関を含む「政府全体」の参画が不可欠です。
革新的な資金調達
— 南部の多くの国は財政制約に直面しており、債務を増やすことなくデジタル経済への投資を再考する必要があります。最後に、大陸は現在の官民パートナーシップモデルが機能していないため、公平なパートナーシップが必要です。GDPが$100億未満の国が、$3兆ドルの企業（母国からの支援を受ける可能性のある）とパートナーシップを結ぶことは現実的ではありません。
計算能力、データ、人材、アルゴリズムについて議論する一方で、包摂性がこの新経済における重要な原則として維持されるよう、基本を忘れないことが重要です。多くの国は計算能力を負担できず、すべての国がインフラに投資することは経済的に合理ではありません。したがって、大規模な投資の共有可能性を検討しつつ、各国は自国民が新経済の恩恵を受けるための基盤整備に投資する必要があります。例えばケニアは、クリーンエネルギー、ブロードバンド接続、堅固なテクノロジーエコシステムという強みを持ちますが、計算リソースの需要が十分ではありません。では、近隣の国々が自国の主権を維持しつつ、この能力を活用できるようにするにはどうすればよいでしょうか？また、安全、セキュリティ、主権データの保護を保証する越境データ流通を可能にする統合的な規制枠組みをどう構築すべきでしょうか？
Q： AIのような急速に進化する技術において、AI開発における公平性を確保するための基盤を構築する道筋はどのようなものでしょうか？
AIを豊富に持つ国は、同じ基盤が必要です。最近、ホワイトハウスとOpenAIによる$500億ドルの投資発表や、フランス、カナダ、欧州連合でのAIアクションサミットなど、AIへの投資に関する発表が相次いでいます。AIの採用の鍵はインフラへの投資にあることが明白です。これには、鉄道、道路、水路のような技術への投資の必要性を理解した開発アーキテクチャの再活性化が必要です。
ケニアのような国は投資を強化する必要がありますが、同時に、公正な融資施設へのアクセスと返済を可能にする現在の金融アーキテクチャの真剣な再評価と改革も必要です。
今年度の発表でも指摘されたように、主要なAI企業とのパートナーシップは不可欠です。これらの企業は伝統的な市場を超えた拡大を模索しており、キスイ語などの地域言語でのモデル訓練を行うことで、双方に利益をもたらす可能性があります。
Q： AIイノベーションにおける公私連携モデルをどう改善すべきか？
現在のPPPモデルの問題点は、道路や橋梁のようなプロジェクトと同様に、技術インフラを基盤に設計されていない点です。テクノロジー関連投資の資金調達を構造化する伝統的な金融機関も、能力とイノベーションが必要です。例えばアフリカにおけるテクノロジー開発の多くは、VCや外部民間投資に依存しており、公私連携や地元銀行による資金調達ではありません。私はよく冗談で、現在の主要なテクノロジー企業がアフリカ発であれば、投資を獲得できず存在しなかっただろうと言います。
私たちは、特にリスク評価において、官民パートナーシップのモデルを再考し再構築する必要があります。デューデリジェンスの概念など、既存の枠組みを見直す必要があります。この大陸は、ビジネス環境と将来の成長ポテンシャルを考慮すると、他の先進国とは根本的に異なるため、忍耐強い資本が必要です。
例えば、多くの大手テクノロジー企業は、創業期にリスクを冒し、数年間利益を出さずに運営を続け、将来的に利益を生むと確信していました。一方、アフリカの現在のモデルにはそのような余裕がありません。開発途上国において、これらのテクノロジーエコシステムを後押しする同じマインドセットを採用する必要があるのでしょうか？これは、AIなどのテクノロジーを活用して経済を成長させ、競争力を維持し、共有された繁栄を確保するための財政的余地を与える点で、私たちの経済にとって特に重要です。
Q： あなたはAI、安全、セキュリティに関する多様な分野を跨ぐグローバルな議論に参画しています。現在の議論における大きなギャップは何でしょうか？
包摂性です。安全について議論する際、それはしばしば地政学の文脈で行われます。私のチームは、安全、セキュリティ、包摂性に関する理解を共有し協働するため、国際安全研究所ネットワークに参加しています。チームはまた、AIが公共の信頼を築く必要性についても取り組んでいます。多くの議論が地政学の枠組みに囚われている中、私たちはAIの機会と可能性、開発課題の解決におけるリスクベースのアプローチからの利益に焦点を当てています。これらの議論には、まず包摂性と信頼の視点からアプローチし、その後、これらの技術のレジリエンスを確保する価値として安全性とセキュリティを検討しています。
Q： なぜ包摂性が議論の対象になっていないと思いますか？
人々はそれについて考えていないと思います。正直に言うと、それは政治的な問題です。包摂性について話すと、地政学的な問題が浮上します。特定の国が技術へのアクセスを制限する立法措置を目撃してきました。これらの会議に参加すると、それが問題の核心だと感じます。私たちにとって、地政学的な要因に関わらず、アフリカがこの技術から取り残されないようにすることが重要です。今回のケースでは、必要な投資の規模が巨大であるため、飛躍的な発展は不可能かもしれません。これは固定電話から携帯電話への移行のような単純なものではありません。計算能力、人材、データセット、大規模言語モデル訓練における言語多様性などへの意図的な投資が必要です。
人工知能の4つの柱——計算能力、データ、人材、アルゴリズム——のうち、計算能力は処理能力を指し、これはどこでも利用できるものではありません。ワークロードが主にデータであるため、国境を越えて計算能力を活用するには信頼が必要です。この点で、私たちは信頼を基盤とした「主権型AI」の概念を推進してきました。コンピューティングとデータセンターは、おそらくいくつかの国でしか利用できないでしょう。しかし、私たちは、他の国も、場所に関係なく、安全でセキュア、そして主権のある環境で、同じアクセスを確保できるようにしたいと考えています。人材も、社会の利益のために共有されるべきであり、またそうなるでしょう。最後に、アルゴリズムは偏見がなく、国民の信頼を得られるものでなければなりません。AI が操作されないことを保証し、説明可能で透明性があり、意思決定に人間が関与する仕組みである必要があります。
主権は孤立主義の言い訳になってはならず、グローバルな協力を促進する手段であるべきであり、多国間主義を推進しなければなりません。各国には、その国にとって神聖な場所である大使館がありますが、それは私たちが孤立しているという意味ではありません。私たちは、AI の時代における主権の意味を定義するホワイトペーパーを作成しています。その主権とは、多国間主義と、繁栄の共有のためのグローバルな協力であるべきだと考えています。
Q：あなたの仕事は、デジタルガバナンス、金融包摂、技術革新など多岐にわたっています。あなたが携わった具体的なプロジェクトと、そのケニアへの影響についてお聞かせください。
IBM とビン・ザイード大学が、気候変動対策のための最初の AI モデルの 1 つを構築した共同プロジェクトに、私は大きな期待を寄せています。このモデルは、ケニアの森林被覆率の向上を目指すウィリアム・ルト大統領の政策を支援するものです。私たちは、このモデルを活用して、複数の関係者を結集し、森林再生、公正なエネルギー転換、若者向けのグリーンジョブの創出に投資する「Conservation At Scale」というイニシアチブを立ち上げました。このモデルは、赤十字、マイクロソフト、メタ、グーグル、アマゾンとの協力により、洪水への対応を強化するためさらに微調整されました。これにより、洪水や土砂崩れの危険区域に住む人々へのリスクマップ作成とアラート送信が可能になりました。
別のプロジェクトでは、酪農分野の農家収入向上と価値チェーン強化に取り組んでいます。シンプルな計算とデータを活用し、6ヶ月で農家の収入を倍増させることに成功しました。近日中に、AIが牛乳の輸送を根本から変革した事例を展示する大規模なフェアを開催します。また、農家向けの保険制度「Maziwa ni school fees」（「牛乳」を意味する）をスタートさせました。AIを活用して、農家の最大の支出が農業ではなく健康と教育であることを見極め、余剰の牛乳生産を子供たちの学校費用を支払う施設に転換する仕組みを構築しました。
生産量を追跡し、生産量を改善するために必要なものを迅速に計算することが重要であることを認識しました。これには、飼料、天候、個々の牛の健康状態など、複数の要因が関係しています。AI モデルを Meta の WhatsApp に組み込み、農家に PDF 形式でリアルタイムのフィードバックを提供しています。これにより、信頼のエコシステムが構築され、農家は、農場で搾った牛乳が協同組合に届き、記録された数値と一致していることを確認することができます。また、農家は自分の生産物の出所をすぐに確認することができます。
ただし、モデルとコンピューティングはコストが高く、中小企業にとってはコストの面で拡大が難しいため、課題となっています。私はこの例を、アフリカが、より安価で文化的なニュアンスを反映した独自のモデルを構築する必要性を、政策や意思決定の場で主張するために用いています。また、起業家がこの経済の中で公正に競争するためには、AI 大手企業から LLM にアクセスするための差別化された価格設定モデルを導入すべきだと主張しています。