AI製品を開発する企業は、消費者の未来を切り開く製品として売り込んでいます。しかし実際には、主に北半球に偏在する先進国、いわゆる「グローバル・ノース」以外の消費者が取り残されているのが現状です。
2025年にスタンフォード大学の人間中心AI研究所（HAI）が発表した論文は、多くの主要な大規模言語モデル（LLM）が英語以外の言語では十分に機能しないと指摘しています。研究者たちは、グーグルやメタなどが開発したものを含む公開LLMが、世界の人口の多数を占める「グローバル・マジョリティ」の国のユーザーに対し、不適切な回答をする点に注目しました。その結果、世界の多くの人々は偏りのある信頼できないAIツールに頼らざるを得なくなっています。このことは、大手企業が大多数の人々のニーズを後回しにしていることを示していると言えるでしょう。
AIが学習するために必要なデータが十分にない「低資源言語」の話者は、この技術革新の恩恵を十分に受けることができていません。インターネット上では英語のコンテンツ量が圧倒的に多いため、市場に出回るツールの開発も英語中心に進められてきました。これが結果的に、AIに関心を持つ世界中の非英語話者にとって大きな障壁となっています。
AIによって性能が向上したアプリケーションは、国際社会のごく一部の基準や価値観を反映した回答を生成することもあります。この問題に対応するため、低資源言語のデータを増やそうとする試みも行われていますが、かえって害を及ぼす可能性も指摘されています。もしこの状況が変わらなければ、非英語話者のコミュニティは、AIの可能性を最大限に引き出す競争から、さらに遅れをとることになるでしょう。
低資源言語のデータ不足は、AIエンジニアだけの問題にとどまりません。この明確な格差によって、グローバル・マジョリティの一般の人々が、テクノロジーの膨大な利益を享受できない可能性があります。ニューヨーク・タイムズ紙は、AI産業がアメリカなどの裕福な国に集中していることが、この問題をさらに深刻にしてきたと指摘します。シリコンバレーのような開発拠点にインフラが整備され、その地域の企業が利用できる豊富なデータが、グローバル・ノースに有利な状況を生み出してきたのです。その結果、クルド語やスワヒリ語を話す何百万人もの人々や、彼らが形成する大きな市場は、優先順位を下げられ軽視されています。英語話者に比べてリソースが少ない非英語話者は、AIに力を入れる企業から将来的に見過ごされ続けるかもしれません。
この言語格差の影響は広範囲にわたります。英語圏では様々な仕事でAIの活用が広がる一方、低資源言語のコミュニティの人々は同じ機会を得られていません。Wired誌が指摘するように、グローバル・マジョリティのユーザーがChatGPTのようなLLMから得る回答は、役に立たないばかりか、全く価値のないものである可能性もあります。例えば、タミール語でメールの作成を依頼しても、間違いが多く不明瞭な英語の文章が出力されることがあります。こうしたユーザーは、このような欠点の多いAIツールは、便利さよりも問題の方が多いと結論づけることになるでしょう。AIがあらゆる分野で活用される時代になっても、非英語話者は、ますます単一言語化していく経済環境で生き残らなければならないのかもしれません。
AIの英語偏重は、経済的な面以外でも、英語以外の低資源言語コミュニティに影響を及ぼします。広く使われているAIツールが生成する世界観は、主にグローバル・ノースに住む英語話者の視点を反映しています。The Atlantic誌は、これを「リソースの豊かな国の価値観が、いかにして普遍的なものとして広まっていくかを示す一例だ」と述べています。非英語圏では、AIの回答の基となる自国語のデータ蓄積が不十分なため、その国の価値観が排除されてしまうのです。こうしたコミュニティの人々は、AIが人類に役立つという展望とは裏腹に、開発者から不当に扱われていると感じるかもしれません。巨大産業が生み出すツールが今後さらに発展しても、その出力に反映される価値観が大きく変わることはないでしょう。
AI業界には、この不均衡を是正しようとする動きもあります。しかし、その努力がもたらす結果は、理想とはほど遠いものでした。The MIT Technology Reviewの調査によると、LLMなどの製品を改善するためにウェブ上から集められたコンテンツの多くは、多くの誤りを含んでいるといいます。AIの多言語対応能力を向上させているサイト自体が、機械翻訳の誤りに満ちているためです。善意の個人がこの言語格差を埋めようとするケースもありますが、多くは専門知識がないまま作業が行われ、不正確なコンテンツがウェブ上に残ってしまいます。結果として、AIは間違った内容をデータとして学習し、その「流暢さ」を向上させているのです。この段階で、低資源言語コミュニティはすでに損害を受けていると感じるかもしれません。
これらの懸念があるにもかかわらず、グローバル・ノースのAI企業は、利益の大きいこの産業で主導権を握ろうと猛烈なスピードで邁進しています。しかし、それがもたらす多大な影響を考えれば、そのスピードを緩めるべきです。例えば、低資源言語のコミュニティは開発者から軽視され続け、英語話者に比べて不利な立場に置かれてきました。この分野の報告は、英語話者が優遇されるという文化的な階層構造の出現を示唆しており、この急速に形成された構造を解体するには、慎重かつ意図的なアプローチが求められます。要するに、長年テクノロジー業界を象徴してきた「素早く動き、既存のものを破壊せよ」という精神は、このAI時代にも健在なのです。そして当時と同様、その影響を受けるのは非英語話者となるでしょう。
この格差をなくすためのステップは存在します。まず、AI開発が加速する中で取り残されてきたコミュニティと協働することです。主要な開発企業は、低資源言語コミュニティとの協力を模索し、すでに見られる不平等に対応しなければなりません。LLMのようなAIソリューションを構築する上で、これらの人々の意見を統合し、同時にその出力結果が正確で信頼できるものであることを保証することが、変革を目指す企業にとって最優先課題となるべきです。さらに、低資源言語のニーズに応えるツールを作ろうとする、草の根レベルで活動するAIリーダーたちと協力することも可能でしょう。このような文化的に配慮したアプローチによって、AI開発は一部の人間だけでなく、多くの人々を豊かにする方向へと進むことができるでしょう。