AIはデジタル不平等を超スケールで拡大している

人工知能は日常のインフラの一部になりつつあるが、その恩恵は不均等に分配されており、接続性、スキル、そして制度的な能力における既存の不平等を増幅している。スタンフォード大学のAIインデックスによると、米国には5,000以上のデータセンターがあり、これは他のどの国よりも10倍以上多い。また、世界銀行のデータによれば、2023年のクラウドコンピューティングとデータストレージの輸出の約87%を米国が占めている。OECD諸国では、成人の約40%しか基本的なデジタル問題解決スキルを超える能力を持っておらず、AI関連のトレーニングは教育レベルによって強く層別化されている：高等教育を受けた人の36%がAIトレーニングを受けたのに対し、後期中等教育の人は18%だった。南アフリカの国家AI政策の草案は、AIが生成した幻覚の引用が発見された後に撤回され、能力のギャップを示している。インドネシアのBRINは、漁師向けの衛星ベースの魚群探知や、ジャワ語とスンダ語の多言語モデルなど、実用的なAIツールを構築しており、年間10万人のAI労働者のトレーニングを目指している。アフリカ大陸AI戦略やキガリ世界AIサミットといった地域協力は、外部のAIシステムへの依存を減らす方法を模索している。核心的な問題は、単にアクセスだけでなく、AIの目的とそれが優先する事項を形成することへの参加である。