経済発展を測定するために使用される基準は、静的ではありません。グローバルな談話が最も一般的な問題と政策の物語を継続するにつれて、国の発展を評価するために使用されるメトリックの語彙も更新され続けています。たとえば、10年前、グローバルな政策の物語が持続可能な開発のアイデアを中心に展開しているため、国の経済状態は再生可能エネルギー源へのアクセスと密接に関連していました。同様に、Covid-19のパンデミックは、医療システムの能力がどのように国の開発と回復力の指標になったかを示しています。現在、世界中で最も一般的な政策優先事項の1つは、人工知能分野の革新であり、米国や中国などの確立された経済が地球の他の地域をリードしていることです。したがって、AI周辺の進行中の談話を無視するのは簡単です。ただし、AIがこれらの既存の開発尺度とは異なる場合、経済を変革する可能性があります。 AIを使用して、自動化の増加を通じて国の開発プロセスを加速できるだけでなく、製造、ヘルスケア、教育などのセクターの効率を最大化するだけでなく、世界経済における経済取引の発生方法を根本的に変えることができます。このことを考えると、今後数年間でAI分野のR＆Dにリソースを集中することが重要になります。
ただし、自家製のAIテクノロジーだけで自動化された利点を活用するだけでは十分ではありません。国は、開発の分裂に該当する場所に関係なく、ジョブを置き換えるAIの差し迫った予知に立ち向かう必要があります。この脅威は、製造、顧客サービス、さらには教育などの経済の労働集約型セクターにとって特に悲惨なものであり、潜在的に数百万を置き換えて失業しています。これにより、発展途上国の状態に苦労が追加されます。これは、AIへの投資と採用の影響をほぼ無効にします。したがって、発展途上国にとっての課題は2つあります。国内の雇用を養うことなく国家の成長を最適化する自家製のAIを育成することです。
包括的な世界経済の必要性
課題をよりよく文脈化するために、先進国と発展途上国との間の既存の不平等を認識することが重要になります。今日のほとんどの発展途上国は、インターネットや通信サービスへのアクセスを通じて情報をスムーズに送信できる基本的なデジタルインフラストラクチャのみを持っています。しかし、この基本的なインフラストラクチャは、グローバルな巨人からのイノベーションへの持続的な投資を奨励するのに適していません。また、若者に必要な能力を備え、自家製のAIソリューションを栽培したり、既存のソリューションを活用したりするために装備することはできません。
この既存の不平等は、先進国と発展途上国との間のデジタル格差がさらに拡大することになります。後者は、AIが経済の複数のセクターで提供する利益を活用するための適切なリソースを欠いているためです。さらに、これらの国の資源の不足 – 特に、エネルギーと人間は、迅速に拡大する分裂に追いつくために必要な国家デジタルインフラストラクチャの急速な拡大を支援しません。
ライブイベント
これらの地域の無能さをバイパスするための解決策の1つは、これらの発展途上国における労働力のスキル開発の基盤として機能する堅牢なデジタルインフラストラクチャを確立するための意図的な国際協力です。さらに、ASEAN Digital MasterPlan 2025などのデジタルインフラストラクチャの集合開発を目的としたグローバルなポリシーフレームワークは、国が国家開発に役立つリソースの共有プールを作成できるだけでなく、統合された結束力のあるグローバルデジタルエコノミーの作成にも役立ちます。したがって、包括的で未来志向であり、グローバルシステムに沿った回復力のある国家デジタルインフラストラクチャは、包括的AIを搭載した未来の作成において重要です。
多才な労働力が必要です
AIが雇用を置き換えることの避けられないイベントのように見えるものと戦うために、世界中の政府が、AI、データ管理、およびAIが活用する経済に役立つその他の技術的スキルにモジュールを組み込むことに、従業員のスキルと熟練に投資することが不可欠です。しかし、それは若者を高めることに対する政府の責任だけではありません。 TCS、Infosys、Wiproなどの企業の巨人に例示されているように、技術的なノウハウは教育機関全体の教室で不可欠になりますが、従業員を高めることはリーダーとマネージャーの責任でもあります。さらに、エリクソンの「Connect to Learn」イニシアチブのような学生アップスキルプログラム。ハイテク大手は、AI、機械学習（ML）、モノのインターネット（IOT）などの分野で約485,000人の学生を育てており、若者を進化させる民間企業の重要性をさらに強調しています。その背後にある原則は、熟練した労働力が、交換されるのではなく、AIの統合を通じて従来の取引方法を強化するのに役立つということです。さらに、2019年に行われたBCGの研究（生成AIモデルが存在しない時期）は、世界的に3分の2の労働者が自分の分野での入っている混乱を認識しており、自分の立場を保持するために再スキルすることをいとわないと推定しています。さらに、発展途上国では、特に農村地域では、AIへの公開アクセスに関する規定が必要です。これは、共有デバイスを介したAI互換のインフラストラクチャの開発と、さまざまなコンテキストに従って構築されたローカライズされたAIモデルの開発またはコミュニティベースの技術調停を開発することを意味します。これは、AIの農村リテラシーを達成することを目的とした農村部の協同組合またはスキームとのパートナーシップを通じて達成できます。
AIが現在の世界経済の基礎が構築された景観全体を再構築する可能性に至るようになったので、新しい経済がこの進化する地形に適応することが特に重要です。地域のイノベーション、包括的な経済を構築することを目的とした国際的な協力、およびAidriveの恩恵を受けている頃の恩恵を受けている若者の責任あるスキルに焦点を当てた国際的な協力に焦点を当てたターゲットを絞った政策を通じて、特に重要です。革命。
（Amit Kapoorは競争力のための研究所であり、Praveen SenthilはオランダのRotterdam Management Schoolのビジネス学生です）。
#人工知能のレンズによる開発