パキスタンのAIチェックリスト

昔のSFには簡単なトリックがありました。何かが信じられないほど先進的に聞こえる必要がある場合、作家はそれに「量子」という言葉を追加しました。量子エンジン。量子ロック。量子フィールド。それが何を意味するのか正確には誰も知りませんでしたが、未来が到来したことは誰もが理解していました。 人工知能は現在、ポリシー言語で同様の機能を実行しています。通常の国家改革に接頭語として AI を追加すると、未来的に聞こえます。 実際には、AI はシステムに散りばめられるような魅力的なものではなく、また単なるチャットボットでもないことは間違いありません。パキスタンが AI の未来の構築に真剣に取り組んでいるのであれば、2 つの基本的な質問から始めなければなりません。それは、AI に正確に何をしてもらいたいのか、そして AI に何が動力を与えるのかということです。 パキスタンの AI 政策は、最初の疑問に効果的に答えます。 AI がガバナンス、産業、公共サービス、教育、健康、国家の生産性に貢献する未来を描いており、この目標は重要です。しかし、2番目の質問に対する答えはあいまいなままである。なぜなら、パキスタンのAIに関する会話では、依然としてテクノロジーが国家インフラの問題としてではなく、アプリケーション、チャットボット、パイロットプロジェクトとして扱われることが多すぎるからである。 AI をガバナンスに組み込む場合、外国のモデルに全面的に依存することはできません。 パキスタンが AI エコシステムを開発する必要があると言うとき、これを私たちの言語を話すパキスタンのチャットボットを構築するだけであると想像すべきではありません。本格的な AI エコシステムとは、公共サービス、研究、産業、日常生活全体にわたる AI システムを強化、ホスト、適応、監査、管理する能力を意味します。それはまた、私たちのデータがどこに存在し、誰の機械がそれを処理するのか、公的決定を形作るシステムを誰が検査できるのか、そして自分たちの生活がデジタルシステムの原材料となったときに国民がどのような権利を保持しているのかを知ることも意味します。 AI を 1 つの大規模な集中プロジェクトとして設計できないのはまさにこのためです。それは、病院、学校、裁判所、税務署、農業プログラム、法執行機関などの部門を通じて行われます。それぞれに独自のデータ、リスク、説明責任のニーズがあります。これが、パキスタンが地域のユースケースのために国家的に調整されたインフラストラクチャを必要とする理由です。 したがって、この記事は、パキスタンが AI への野望を実際の能力に変えるために何が必要かについての実践的なチェックリストを作成する試みです。 最も重要な問題は依存性、つまり外国のモデル、チップ、クラウドシステム、データセンターに大きく依存しているため、パキスタンはコスト、アクセス、説明責任をコントロールできないことである。パキスタンは有用な場合には最高のグローバルAIツールを使用すべきであるが、特にビッグテックの多くが外国の軍事インフラや安全保障インフラと結びついている中で、外国のシステムが常に利用可能で、手頃な価格で、あるいは機密性の高い公共機能に適していると想定すべきではない。 答えはハイブリッド モデルです。つまり、可能であればグローバル ツールを使用し、依存が危険になる場合には主権能力を構築します。パキスタンが世界最大のテクノロジー企業の能力をすぐに再現できるかのように振る舞うのは賢明ではありません。しかし、AI をガバナンス、公共サービスの提供、その他の国民向けシステムに組み込む場合、外国のモデル、外国のデータセンター、外国のルールに完全に依存することはできません。 主権容量は電力から始まります。 AI はデータセンター、チップ、冷却システム、無停電電源で動作します。パキスタンはすでにこのことを認めており、ビットコインマイニングとAIデータセンターに2,000メガワットを投資すると発表した。この数字は、AI がエネルギー配分の問題であることを示すため有益ですが、投機的な暗号通貨マイニングと主権 AI コンピューティングを同じ国家優先事項として扱うことの混乱も明らかにしています。 AI を強化するための最も強力な手段は、電力貯蔵とグリッドの冗長性を備えた太陽光発電のコンピューティング インフラストラクチャです。太陽光発電は安価で、調達が容易で、迅速に拡張でき、日照量の多い地域に適しており、輸入燃料のショックにさらされにくいです。 ただし、電力は、パキスタンが実行する必要があるコンピューティングにアクセスできる場合にのみ役立ちます。 つまり、機密性の高いワークロードにはデータ センター、GPU、ローカル ホスティングが必要であり、必ずしもフロンティア モデルをゼロからトレーニングする必要はありません。パキスタンでは Nvidia 製品の全面禁止は行われておらず、一般の消費者向け GPU は問題ではありません。 本当の制約は、高度なデータセンター AI アクセラレータへのアクセスであり、これには米国の輸出ライセンスが必要となる場合があります。これをベンダーや各省庁に任せることはできません。コンピューティングが戦略的インフラストラクチャである場合、チップへのアクセスは外交政策であり、パキスタン外務省はそれを正式なテクノロジー外交の議題として扱うべきです。 次にデータセンターそのものが登場します。土地、ファイバー接続、冷却システム、セキュリティ、メンテナンス チーム、バックアップ電源、そして多くの場合、慎重な給水計画が必要です。中国の「東のデータ、西のコンピューティング」構想は有益な教訓を提供する。データセンターは無作為の建物ではなく、電力、土地、接続性、需要の国家地理の一部だからである。パキスタンはそのモデルをコピーする必要はありませんが、コンピューティング インフラストラクチャをどこに配置するかを決定する際には、同じ真剣さが必要です。 次に人材とデータです。ユーザーをトレーニングするだけでは十分ではありません。大学には、外国ツールの使い方を学生に教えるだけでなく、共有 GPU クラスター、研究助成金、地域のニーズに応えるモデルを構築するためのインセンティブが必要です。同時に、州は保健、教育、農業、裁判所、公共サービスにおける地域データをデジタル化するというより困難な作業を開始する必要がある。ローカル データがなければ、ローカル AI は浅いままになり、保護策がなければ危険になります。 ここで、パキスタンに不足しているデータ保護フレームワークが中心となります。同国では、包括的な個人データ保護法を制定する前に、ローカルデータを使ってAIを訓練することが議論されている。 国民の記録、言語、移動、苦情、症例、健康情報が AI システムに供給されるのであれば、パキスタンには、同意、目的制限、匿名化、監査、救済策、そして訓練に決して使用してはならないものに対する明確な制限を中心に構築された権利に優しい体制が必要です。 結局のところ、パキスタンの AI への野心は、新たな政策の発動によって証明されることはないでしょう。それは、2026 年度から 2027 年度の会計年度の選択を通じて明らかになるでしょう。彼らが電力、コンピューティング、大学、デジタル化、データ保護に資金を提供しなければ、AI はかつて SF で使われていた「量子」、つまり未来を想像上のものにとどめておきながら、未来が近いと思わせる言葉そのもののままになるでしょう。 著者は「Media Matters for Democracy」の創設者。 2026 年 6 月 12 日の夜明けに掲載