中東の戦場とはかけ離れた世界で、企業、ファンドマネージャー、研究センター、テクノロジー系スタートアップの間で、まったく異なる種類の戦争が繰り広げられている。 兵士や、究極の犠牲をいとわない戦闘員が関わるわけではないが、対立する両者の賭け金は実際にはさらに高い。 これを人工知能の覇権争い、AI技術競争、あるいは単にAI競争と呼ぶこともできるだろう。

すでに参入している大手テクノロジー企業が、AI搭載のウェブツールの開発と改善を続け、投資の利益を享受できるようになるまでには、数十億ドルではなく、何兆ドルもの資金が必要になると推定されている。これらの企業は、業界で最も優秀なエンジニアを惹きつけ、ライバル企業から専門家の引き抜きを積極的に行い、人材を確保することを目的として、給与やボーナスに多額の資金を投じている。

中長期的に見ると、これはAIを扱わないテクノロジー企業や学術機関、工学部の頭の痛い問題となる。彼らにとって、この市場の区分はゼロサムゲームである。AI開発にリソースがより多くシフトされるということは、少ない予算でより高い収益を生み出す製品やサービスを生み出すというプレッシャーが高まる中、経済的にも人的にも彼らに利用できるリソースが少なくなることを意味する。

当然のことながら、先進工業国でも、若い男女がAIや機械学習の専門知識を持たない限り、就職がますます難しくなっている。しかし、今日現在、AI以外のテクノロジー企業こそが、投資家や株主に対して目に見える利益を生み出し、何兆ドルもの投資を必要とせずに経済成長を牽引している。

ウォール・ストリート・ジャーナル紙の最近の報道によると、米国のテクノロジー企業は現在、「ソフトスキル、コラボレーション能力、そして自社のAI戦略を遂行するために必要な実務知識」を備えた人材を求めている。これを受けて、一部のテクノロジー労働者は「AIブートキャンプやその他のクラスに参加する」などして、スキルの多様化を図り始めている。理想的な世界では、このような状況にはならないはずだ。なぜなら、世界には常に必要とされる3つのコア分野、すなわち情報、エネルギー、そして資源または材料があるからだ。1970年代にパーソナルコンピュータが登場して以来、現在は情報化時代であるとされているが、この3つの分野はどれも不可欠で基礎的なものである。

確かに、知識、データ、コミュニケーションという形の情報は、イノベーション、意思決定、社会の進歩の中心である。教育、テクノロジー、ガバナンス、そして人間同士の交流を推進し、あらゆる時代において基本的な資産となっている。しかし、エネルギーも同様に重要である。現代社会のあらゆるものはエネルギーによって動いている。産業であれ、家庭であれ、交通機関であれ、である。社会が成長し進化するにつれ、従来のエネルギー源と代替エネルギー源を賢明に組み合わせるという需要は、インフラと生活の質を維持するために引き続き重要である。

同様に、天然資源（水、鉱物、化石燃料など）や製造材料（鉄鋼、プラスチック、電子機器など）は、物理的なインフラやあらゆる人工製品の構成要素である。これらの資源を持続的に管理することが、機能する世界経済を維持する鍵となる。

これら3つの分野は、先進文明の基盤を形成し、技術の進歩、経済成長、社会の幸福を支えている。しかし、物質的な基準で判断すると、1つの分野が急速に先を行っている。

若者たちは、AIの専門知識を持たない限り、就職がますます難しくなっている。

アルナブ・ニール・セングプタ

アラブ諸国では、サウジアラビアとアラブ首長国連邦（UAE）が、経済の多様化と石油収入への依存度低減を目的とした戦略の一環として、AI分野に多額の投資を行っている。こうした財政的コミットメントは、AI分野におけるリーダーとなり、イノベーションを通じて将来の経済成長を推進したいという両国の強い意志の表れである。

2020年には、AIへのベンチャーキャピタル投資は750億ドルに達し、2012年の30億ドルから大幅に増加した。2021年には、主に米国と中国、そしてEU、英国、日本、インドを含む国々で、AIへの投資額は第2四半期だけで200億ドルに達した。主な投資分野には、自動運転車、ヘルスケアAI、クラウドコンピューティング、ITインフラが含まれた。その結果、AIとデータサイエンスに対する需要が急増し、他のテクノロジー分野に不均衡が生じている。

大学や産業界がこれらの分野を優先的に重視する中、電気工学、機械工学、化学工学、土木工学といった分野への関心が低下している。このシフトは、AIやデータ主導型のキャリアが、特にオートメーションやデジタル変革が労働力を再編する中で、より高い給与、名声、雇用安定性を提供するという認識に起因する。この傾向により、インフラ、製造、エネルギーの革新に不可欠な従来の工学分野で人材不足が生じている。

研究資金はますますAIに集中し、他の技術領域は資金不足に陥っている。航空宇宙、自動車、持続可能なエネルギー開発といった基幹産業は、有資格エンジニアの減少により、イノベーションの遅れに直面している。実際、ソフトウェアエンジニアの需要さえも弱まっている。雇用主は、テキストを認識・生成できるAIプログラムの一種である大規模言語モデルの経験者を求めているが、これは、Grok、Meta AI、ChatGPTといった人気のジェネレーティブAIチャットボットを動かすものである。マーケティング、人事、採用担当者など、テクノロジー業界のエンジニアリング以外のスタッフについては、最近ではさらに雇用が不安定になっている。

良いニュースとしては、AI、データサイエンス、機械学習以外のエンジニアリング企業や大学の学科でも、学生を惹きつけ、スタッフを確保するために、いくつかの対策を講じることができる。

まず、インフラ開発、エネルギーの持続可能性、環境保護など、実社会の問題解決に重要な役割を果たす分野であることを強調し、目に見える形で社会に貢献できる充実したキャリアパスを提示することができる。再生可能エネルギー、ロボット工学、先進製造などの分野における研究機会やイノベーションを強調することは、これらの学問分野が今なお刺激的で関連性のあるものであることを伝えるのに役立つ。

第二に、AIやコンピューターサイエンスの学部との学際的なコラボレーションを促進することで、学生の最先端技術への関心を引きつけつつ、他の工学上の課題への応用をアピールすることができる。AI関連のツールを専門分野に特化したデュアルディグリープログラムや認定、トレーニングを提供することで、学生は工学の専門分野を離れることなく、貴重なスキルを習得できる可能性がある。

第三に、企業と大学は、AIの高額報酬の魅力に対抗するために、ワークライフバランスの改善、雇用の安定、職業能力開発に重点的に取り組むことができる。奨学金、メンターシッププログラム、業界リーダーとのインターンシップも、学生の関心を高めることができる。

エンジニアリング分野がより良い世界の構築に不可欠であることを示すことで、AIやデータサイエンスを超えた意義あるキャリアに関心を持つ学生や研究者を引き付けることができる。将来を見据えると、AIと機械学習が産業を変革し、イノベーションを推進する潜在能力は否定できない。しかし、テクノロジーの分野を1つだけに過度に集中させることは、気候変動から都市インフラに至るまで、グローバルな課題に取り組むために必要な多様な専門知識を損なうことになる。テクノロジーのエコシステムがグローバルおよびローカルの両レベルで活気があり多様性を維持するためには、よりバランスの取れたアプローチが不可欠である。

• アルナブ・ニール・セングプタはアラブニュースのシニアエディターである。X: @arnabnsg