Googleは、人工知能の応用について幅広い説明を行った。同社によれば、人工知能は現在、会話モデルや生産性向上ツールに議論を限定するのではなく、健康、災害予測、教育、経済的機会に実際に影響を及ぼし始めているという。同社は、自社の技術が現在、70億人が話す約300言語、すなわち世界人口の86%を支えていると述べている。また、AI & Economy ATLASの一環として、仕事や日常生活で人々が人工知能をどのように利用しているかを追跡する新たなインタラクティブな洞察機能を開始した。
James Manyika（Googleの研究、ラボ、技術、社会担当シニアバイスプレジデント）が執筆したこの資料は、同社がさまざまな時期に発表した成果とプロジェクトをまとめたものである。そのため、単一の製品や新たな独立した研究成果の発表というより、Googleの実績と方向性に関する戦略的な考察に近い。
遺伝子の発見から医療検査まで
生命科学の分野で、GoogleはAlphaGenome Atlasが研究者に利用可能となり、ヒトゲノムに存在する90億個の一塩基変異すべてについて、それぞれの変化が及ぼすと予測される影響を地図化できるようになったと述べている。同社はこれを、科学上既知のすべてのタンパク質、2億個の構造を予測し、190カ国の400万人の研究者に利用されたとするAlphaFoldの成果の延長線上に位置付けている。
Googleはまた、Imperial College Londonおよび英国の国民保健サービスと共同で実施した乳がんに関する研究にも言及している。同社によれば、人工知能は、17万5,000人の女性のマンモグラフィー画像に現れなかった、見逃しがんの25%を検出したという。さらに、肺がんや大腸がん、腫瘍細胞内の遺伝子変異を検査するツールに加え、40カ所、6カ国で結核を検出するために2万5,000枚を超える胸部X線画像を検査した取り組みも紹介している。糖尿病網膜症については、同社のモデルが世界で115万件を超える検査を支援しており、今後10年間で600万件まで拡大する計画だという。
災害と健康リスクの予測
Googleによると、2025年のモンスーン予測はインドの3,800万人の農家に情報を提供し、Flood Hubは150カ国以上で、約20億人を対象に河川の洪水や鉄砲水のリスクをカバーしている。また、同社のツールは米国およびその他33カ国で山火事の延焼範囲の予測を支援し、2025年にはGoogle検索を通じて7,500万人を超えるユーザーに危機警報を発信した。
同社は、WeatherNext 3が1日先以降の降水予測を50%高い精度で提供し、衛星観測と高解像度の毎時予測を、大規模なスーパーコンピューティング能力を必要とせずに統合すると述べている。一方、Planetary Prediction Engineは、自然言語による指示を用いて、疾病の流行、食料不足、気候リスクなどの危機を予測する。提示された数値によると、このシステムはコンゴ民主共和国でのエボラ出血熱流行時に、新たに発生する流行地点の83%を事前に特定し、ナイジェリアの地方レベルにおける食料安全保障予測の精度を2倍にした。
教育、仕事、言語
Googleは、Guided Learningのようなツールが個別化された学習を支援し、言語の障壁を取り除けると考えている。一方、人工知能システムは、教師の調査、授業準備、事務作業を支援する。ただし同社は、正確性、安全性、不正行為、批判的思考や学習の低下に関するリスクを認めており、米国の600万人すべての教師に人工知能リテラシーの研修を提供するため、ISTE+ASCDと提携していることを示している。
経済面では、同社は仕事の性質の変化を理解するためにAI & Economy ATLASを開始した。人工知能のアシスタントとしての利用が増えるにつれて、一部の職種は減少し、別の職種は成長し、多くの職種は変化する可能性があるという。Googleは、研修関連の取り組みに世界で10億ドルを超える資金を投じ、1億人を超える人々がデジタルスキルおよび人工知能のスキルを身に付けるのを支援したと述べている。
なぜこの説明が重要なのか
ここで最も重要な変化は、人工知能が一般的なツールという位置付けから、健康、危機管理、科学研究に組み込まれる予測・分析レイヤーへと移行していることである。しかし、提示された数値の出所はGoogle自身であり、各システムの研究設計、統計的比較、臨床および実運用での承認条件について、資料は十分な詳細を示していない。また同社は、恩恵が保証されているわけではなく、責任ある利用には、化学・生物・放射線・核に関する悪用リスクへの対処に加え、恩恵を受けられる可能性のあるコミュニティにツールが届かないリスクへの対応も必要だと認めている。
Googleは、こうした応用の拡大は、大学、国立研究所、政府、非政府組織、地域のパートナーとの協力にかかっていると強調している。同社は、2006年以降、世界中の1,700を超える研究機関に10億ドル以上を提供したと述べているが、独立した検証、プライバシー、国をまたいだ結果の移転可能性に関する問題は、これらのモデルを広範囲でそのまま利用できる解決策と見なす前に、依然として重要な課題である。