タマラ・アボアルソー

リヤド:専門家はリヤドで開催されたグローバルAIサミットで、AIが産業界と学術界の長年にわたる対立を解消する鍵となる可能性があると述べた。

長年、相反する利害関係にあると見られてきたこの2つの分野が調和して働くことで、双方に大きな機会が開かれる可能性があると、サミット最終日にパネリストが述べた。

ワイル・コーネル・メディシン・カタール校のAIイノベーション・ラボの教授兼ディレクターであるアハメド・セラグ氏は、学術界と産業界はしばしば並行して活動しているものの、両者の異なる「インセンティブと優先事項」が協力関係に課題をもたらす可能性があると述べた。

「両者には異なるインセンティブと優先事項があります。学術界は、常にとは言わないまでも、ほとんどの場合、知識の進歩を目的としています」

「(成果は)出版物や同業者からの評価によっても測定されます。一方、産業界では、基本的に利益を生み出す投資収益率の高い製品を開発する傾向があります」と彼は述べた。

セラグ氏は、学術研究を産業に適用する遅れは、産業が資源を独占していることによるものだと指摘した。

これはAI分野では明らかであり、才能、データ、インフラストラクチャは民間部門に大きく集中していると彼は述べた。

しかし、高麗大学の研究担当副学長であるチャック・ユ氏は、この傾向を覆す可能性があると述べた。

「AI時代を迎えた今日、学術界と産業界の協力関係に大きな変化が起きている」と彼は述べ、AIの急速な発展が学術界と産業界のギャップを埋める鍵であると付け加えた。

セラグ氏は、この問題を解決するには効果的なコミュニケーションが重要であると強調した。

「この(コミュニケーションの)問題に対する解決策のひとつとして、例えば、インターンや博士課程の学生が業界で一定期間を過ごすことができるプログラムや奨学金制度を設けることが考えられます」と彼は述べた。

「そうすることで、彼らの視野が広がり、自分の研究が実社会でどのように応用できるかを知ることができます」と彼は付け加えた。

学術界にありがちな罠は、学術界で「研究の無限ループ」と呼ばれるものに陥ることであるとセラグ氏は述べた。これは、金銭的なインセンティブがあるために産業界ではめったに直面しない問題である。

セラグ氏は、より多くのコラボレーションによって研究者に目標をより明確に示すことができれば、この問題を回避できる可能性があると付け加えた。

「共同研究センターや研究ラボの設立など、非常に優れた取り組みも行われています」とセラグ氏は述べ、サウジアラビアのデータ・人工知能庁、キング・アブドゥラー科学技術大学、キング・ファハド石油・鉱物大学が設立した施設を強調した。

パネリストらは、早期に共有知的財産契約を締結することがギャップを埋める鍵であると述べた。

「これは、企業がこのテクノロジーの利用権を保護したいと考える根本的な理由であり、一方で大学側は発表し、認知を得たいと考える理由でもあります。これが、私たちが発表を『学術界の通貨』と呼ぶ理由です」とセラグ氏は付け加えた。

解決策の一つは、「まずこの(技術)特許について合意し、その後で大学が発表する」というバッファーを設けることだ、と彼は述べた。

エリクソン・サウジアラビアのクラウドソフトウェアおよびサービス担当副社長のアブドゥルムフセン・アル・アジャジ氏は、ますます多くの学者が産業界の例に倣っていると述べた。

「大学は現在、独自のアクセラレーターやインキュベーター、VC(ベンチャーキャピタル)を立ち上げ、研究の一環としてだけでなく、IPの所有、IPの商業化、そして一般向けに公開することを目的として、企業や新興企業に直接投資を行っています」と彼は述べた。

しかし、産業界による学術研究の活用は、長年にわたる傾向であり、これを覆すのは難しいとセラグ氏は述べた。

「2012年に起こった最初の飛躍は、ニューラルネットワークに基づくAIビジョン用の高度なアルゴリズムのほとんどを入手することに成功したことですが、これは実際には学術界から始まりました。ImageNetコンペティションは研究者たちによって組織されたもので、その後Googleが引き継いでリソースを拡大し、現在では自動運転車や医療診断など、私たちが使用するすべてのモデルの一部となっています」