人工知能と情報格差

こんにちは、yuyuです。

今回紹介する記事は、人工知能の普及についてです。
人工知能は先進国が発展するための可能性を高めてくれることが分かる記事です。
ニュースの概要を以下に示します。

タイトル : Asia Catches up on AI but Digital Divide Remains Between Rich and Poor
著者 : VOA News
日付 : February 12, 2020 04:48 AM
引用元: こちら


以下に、原文(1/4)を示します。

The earliest fans of the internet wondered if it could be a democratizing technology, giving all people access to information, regardless of their income, social status, or level of freedom under their governments. Today another computer technology -- artificial intelligence -- raises similar questions, depending on whether it will bring benefits for all, or worsen the inequality already in place.

A new report, jointly released by Google, INSEAD business school, and Adecco recruiters, tackles those questions by ranking nations and cities based on how well they attract people to their workforce by investing in technology like AI. Asian nations shot up the Global Talent Competitiveness Index in 2020 compared to 2019, particularly developing nations. That has led observers to a two-pronged conclusion marked by cautious optimism: on the one hand, poorer nations can use this technology to get ahead; on the other hand, if people become complacent, the technological advantage could stay in rich nations.

以下に、私が翻訳した結果(1/4)を示します。

　インターネットができたての頃の利用者は、インターネットが世の中に広まる技術となれば、収入、社会的地位、それぞれの政府による制限の差によらず、多くの人々が情報を収集できるようになると考えた。今日では、他のコンピュータ技術となる人工知能が、同様の問題を引き起こしており、状況によって、我々に利益をもたらしたり、元のままの格差を広げたりするだろう。 

　Google、インシアードビジネススクール、アデコ人材採用メンバーによる最近の報告では、国や都市によるAIのような技術への投資がどれ程人々の仕事を魅力的にしているかという指標に基づいてランキング化することで、上記の問題解明に取り組んでいる。 アジア諸国では、特に途上国において、2019年と比較して2020年でグローバル的な素質競争力の指標において急成長した。これにより、少し楽観的な2パターンの結論が導き出せる。一つは、貧しい国はこの技術を国を良くするために活用することが出来る。ただ、一方で、貧しい国の人々が関心を示さなければ、富裕国が技術的な利点を握ったままとなってしまう。

以下に、原文(2/4)を示します。

“As talent becomes increasingly fluid and mobile, some early AI adopters could leverage this to become more talent competitive,” Bruno Lanvin, executive director of global indices at INSEAD, said, “however there are also signs that the ubiquity of AI is amplifying current imbalances and inequalities.”

Most large nations in Asia improved their rankings this year, including China, Malaysia, the Philippines, and Indonesia. The index assigns nations a score for each of dozens of indicators, such as how much technical education and training they provide, the amount of technology transfer they enable, and the level of social mobility.

The reason observers have drawn mixed conclusions from the index is that there is opportunity for developing nations to improve, but it is limited. For instance Malaysia got higher marks this year because it does a good job of matching workforce needs with talent. However the report authors say it “would benefit from higher tolerance and greater opportunities for minorities and immigrants.”

以下に、私が翻訳した結果(2/4)を示します。

　「その素質は次第に流動し移動していき、早くに適用した人々が、競争を激化させるため、AIを活用していくこととなる。」とインシアードの世界指標部門長のブラウン・ランバンは述べている。「しかし、AIの普遍性は、現状の不均衡性や不平等性を増大させる可能性もある」とも述べている。 

　中国、マレーシア、フィリピン、インドネシアを含め、アジアのほとんどの大国では、前述の指標におけるランキングを上げていた。本指標は、その国において、技術教育やトレーニングがどの程度なされているか、技術伝承の量はどの程度か、社会流動性はどの程度か等の要素に対する総合得点と考えることができる。 

　今回の調査結果から相反する結論が導かれたのは、先進国にはこれはチャンスとなる一方で、限定的であるためである。例えば、マレーシアでは、技術的な素質と仕事における需要が上手く適合し、今年のランキングでスコアを伸ばした。しかし、本報告の著者らによると、「これは、高い忍耐力と少数民族や移民の活躍の場という条件がそろって効果を発揮した」と考察している。

以下に、原文(3/4)を示します。

What the authors call most “worrying,” though, is the risk of a widening gap between rich and poor in terms of which nations are best preparing to use artificial intelligence. Rich city-state Singapore is the only Asian nation to break the top 10 of the index released last month. In the part of the study focused on cities, high-income Tokyo and Hong Kong are the best performing in the region.

Developing nations are able to make some progress because, at a lower level, technology is accessible and cheap. India and the Philippines, for instance, have become global call centers and IT outsourcing hubs, and it is relatively easy for their citizens to pick up basic coding skills regardless of their income.

However when technology needs move beyond just coding skills, more investment and resources help. Artificial intelligence, in particular, relies on massive amounts of data to be input and computer power to crunch the data. Nations and companies that amass that data, and the highly-paid professionals who can understand it, have such an advantage that it might become too hard for others to catch up in the future.“

AI also will affect people’s jobs and change the nature of work,”

Kent Walker, senior vice president of Google, said. “We need to anticipate these changes and take steps to prepare for them.”

以下に、私が翻訳した結果(3/4)を示します。

　しかし、著者らが最も「懸念」していることとして、国が人工知能を活用する準備することで、貧富の差が拡大する危険性を挙げている。富豪都市であるシンガポールは、先月発表されたランキングでアジアの国々で唯一トップ10に入り込んだ。都市に着眼した研究では、高収入の東京や香港が、アジアでの高い地位を占めている。

　発展途上国にとっては、ある程度、技術が利用しやすく、価格が低いことから、 国家の発展のチャンスである。例えば、インドやフィリピンでは、グローバルコールセンタやIT委託先のハブ拠点となり、比較的容易に、収入に関係なく基本的なコーディングスキルを身に着けることが出来た。 

　しかし、技術は単なるコーディングスキルだけでは成立せず、更なる投資とリソースが必要となる。特に、人工知能では、入力する多量のデータとデータを高速処理するためのコンピュータ を必要とする。国と企業は、データの蓄積とそれを理解する高所得の専門家を所有しているため、将来、他者が追いつくのは難しい状況になり得る。 

　「人工知能は多くの人の仕事と国の働きに影響を与える。」 

　グーグルのSVPであるケント・ウォルカーは以下のように述べている。「我々は、これらの変化を予測し、準備体制を整えていく必要がある。」

以下に、原文(4/4)を示します。

Google has exactly such an AI advantage. It has been able to collect many photos to input into and improve its image recognition algorithms, for instance, at a level that would be hard for other companies to match.

The authors released the global talent index in hopes of highlighting the digital divide, as well as providing recommendations on how to solve it. They say to prevent people from being left behind, developing nations can focus on vocational training and lifelong learning, and not just for lower-skilled tech jobs like coding. People can learn to do work that is complemented -- not replaced -- by robots; machines may be able to move a syringe into position, but patients will still want human nurses to oversee the injection, for instance.

“The human role in the world of work is being augmented by technology rather than substituted by it,” Alain Dehaze, CEO of the Adecco Group, said.

At a government level, nations should agree on the rules and principles that guide AI research and uses, such as the need for data protection, the report said. That would increase the odds that new technologies are advanced in the interest of humans.

以下に、私が翻訳した結果(4/4)を示します。

　グーグルは、正に人工知能の利点を持っている。また、他者が真似るのは難しいような、多くの情報源となる写真を集め、画像認識アルゴリズムの向上を進めてきている。 

　著者らは、注目されているデジタル格差の期待に対する指数と解決をかいけるするための推奨策を発表した。これは、人々が置いてきぼりになることを防ぎ、発展途上国が、コーディングのような単純なスキルのためだけではなく、職業訓練や生涯学習に集中できるようにする狙いがある。人々は、代替するのではなく、補完してくれるようなロボットによる仕事を考えることがきる。例えば、機械は注射器を所定の位置に動かすことは出来るのだが、患者は人間の看護師に注射をして欲しいと思っている。 

　「仕事の世界における人間の役割は、技術にとって代わるのではなく、技術により拡張していくことである。」とアデコグループのCEOであるアラン・ディヘイズは述べている。 

　政府においては、国は、データ保護の必要性等、人工知能による探索と活用を案内するルールや原則を検討するべきであると報告されている。新技術が人間の関心に向かっていく可能性はますます高まっている。 

最後に、私が翻訳できなかった単語を示します。
・democratize A：Aを民主化する
・inequality：不平等
・in place：元の
・workforce：労働力
・competitiveness：競争力
・two-pronged：2つの先を持つ
・cautious：慎重な
・complacent：自己満足
・mobile：移動性のある
・leverage A：Aを活用する
・ubiquity：普遍
・amplify A：Aを拡大する
・tolerance：寛容
・outsourcing：外部委託
・crunch A：Aを高速処理する
・amass A：Aを蓄える
・anticipate：予想する
・divide：格差
・vocational：職業の
・complemented：補完した
・augmented：増加した


今回は、人工知能の普及に関するニュースを翻訳しました。
日本はIT分野では遅れをとっているように思います。
今後のAI普及の波に乗り遅れないよう、準備しておかなくてはなりません。

今回は科学分野に関するニュースでしたが、論文とは異なり、
専門用語はないものの、人に分かりやすく伝えるには、上手い意訳が求められます。