アル・コバール：サウジアラビアが国産のアラビア語大規模言語モデルAllam（アラム）を発表したとき、それは明確なシグナルを発した。

サウジアラビアはもはや、グローバルなAI技術を利用するだけでは満足しない。多くの人々にとって、これは誇りであり、アラブ世界が自国の言語、文化、文脈を理解するために設計されたツールを作り出せることを証明する瞬間だった。

しかし専門家たちは、アラムはもっと長い旅路の第一歩に過ぎないと警告する。成功はモデルだけで決まるのではなく、それを支えるデータ、インフラ、ガバナンス、信頼といった目に見えない基盤によって決まる。

UCL人工知能センターのディレクターであり、UiPathの特別研究員であるデビッド・バーバー氏は、「アラビア語の意図、感情、文化的な深みを翻訳で捉えることはできません。一からアラビア語で考えるシステムが必要なのです」

バーバー氏は、オンライン上のアラビア語テキストの約15パーセントしか、大規模な言語モデルを学習するのに十分なクリーンさがない、という厳しい現実を強調している。さらに問題を複雑にしているのは、アラビア語の複雑な文法、多様な方言、ひとつの文の中に英語とアラビア語が混在していることだ。

「ノイズの多いデータや浅いデータで訓練すると、システムはショートカットを学習します」とバーバー氏は説明する。「流暢さを模倣することはできますが、アラビア語を際立たせる深み、慣用句、文化的ニュアンス、思考のリズムを見逃すことになります」

バーバー氏にとって、サウジアラビアが現地調達の高品質データセットを推進することの重要性が浮き彫りになった。それがなければ、アラビア語のLLMは英語AIの浅薄なコピーになる危険性がある。一般的なタスクには長けているが、その言語の魂を表現することはできない。

一般的なタスクはこなせるが、それを表現すると主張する言語の魂を捉えることができないのだ。最高のデータであっても、適切に整理され、保護され、モデルに提供できなければ効果はない。Denodoのリージョナル・ディレクター、シーマ・アリディリー氏は、湾岸諸国の企業は依然として大きな課題に直面していると指摘する。

「ローカライズされたインフラがなければ、AIシステムはユーザーの意図を誤解したり、無関係な出力を生成したりする危険性があります。データ仮想化は、機密情報を移動させることなく、クラウドとオンサイトのシステム間でガバナンスとアクセスを統一する数少ない方法の1つです」

現実的には、ERPシステムからIoTセンサーまで、散在する数十のソースからデータを引き出し、AIが利用できるように統一されたビューで表示できるプラットフォームへの投資を意味する。ビジョン2030のプロジェクトが膨大なリアルタイムのデータセットに依存しているサウジアラビアでは、特に市民データの取り扱いに関する厳しい規制を考えると、このアプローチは非常に重要だ。

アリディリー氏は、単に欧米のインフラを複製するだけでは不十分かもしれないと警告する。「湾岸諸国では、一元化された可視性とコンプライアンスが最優先されなければなりません。「それは単なる技術的な問題ではなく、この地域の法的、文化的、規制的な期待に沿うことなのです」

VAST Dataのサウジアラビア担当カントリー・マネージャーであるバーダー・アル・バハイアン氏にとって、この問題は効率性だけにとどまらず、独立性とセキュリティにも関わってくる。

「外部のプラットフォームだけに依存すると、その国の政策や優先事項を輸入することになり、地域のニーズを犠牲にすることになりかねません」

アル・バハイアン氏は、”ソブリン・バイ・デザイン “のシステムを提唱している。機密データを国境内に保持するストレージとコンピューティング・アーキテクチャ、現地の規制当局を満足させる暗号化とアクセス制御、外国ベンダーではなく王国が定めたルールの下で学習させたAIモデルなどだ。

「データがどこにあるかということだけではありません。データの使用方法を誰が決め、何か問題が起きたときに誰が責任を取り、必要であれば誰がシステムを停止させる権限を持っているかということなのです」

AIが金融、医療、教育、公共政策における意思決定を形成し始めるにつれて、この主権の問題は緊急性を帯びてきている。外国のデータに基づいて訓練されたずれたモデルは、地元の優先事項に反する勧告を出す可能性があり、最悪の場合、その地域を経済的・政治的リスクにさらすことになる。

しかし、完璧なインフラを構築することは、課題の半分でしかない。最終的に成功するかどうかは、AIの導入方法にかかっている。

セールスフォース・サウジアラビアのマネージングディレクターであるイブラヒム・アルセガイル氏は、「デジタル労働によって、企業は顧客とより深い関係を築くことができるようになります。「ルーチンワークの多くをAIが担うことで、人間はコラボレーションや創造性、クリティカルシンキングに集中することができるのです」と述べる。

アルセガイル氏は、Agentic AI（企業に代わって行動するシステム）がすでにサービスセンター、金融業務、市民エンゲージメントプラットフォームを変革していると指摘する。サウジアラビアでは、Neomのようなメガプロジェクトの拡大、物流ネットワークの自動化、よりスマートな医療サービスの提供において、デジタル労働の大きな可能性があると同氏は見ている。

同氏は、この変革は慎重に管理されなければならないと警告する。「強力なガバナンス、テスト環境、継続的な監視が必要です。そうでなければ、私たちが十分に理解していないツールを構築する危険性があり、信頼を築くどころか、信頼を損なうことになりかねません」

4人の専門家全員に共通しているのは、グローバルなルールや輸入された枠組みだけでは不十分だということだ。アラブ世界は、文化的・法的現実に根ざした独自のAIガバナンス・モデルを構築しなければならない。

バーバー氏にとって、アラムはテストケースだ。「これは、王国が技術的に強力なだけでなく、自国の価値観に沿ったシステムを構築できることを証明するチャンスです」

「エージェントAIは、パーソナライズされた治療計画を作成し、自律的に患者を監視し、医師が部屋に入る前に健康悪化の兆候を早期発見することができます」と彼は言う。アリディリーも同意見で、湾岸諸国特有のデータ保護要件を反映したガバナンスの枠組みが必要であり、規制当局がテクノロジープロバイダーと緊密に協力して共有基準を定義する必要があると強調する。

アルバハイアン氏はさらに直接的だ。「信頼はスローガンではなく、システムによって得られるものです。人々は自分のデータがどこにあり、誰が何の目的で使っているのかを知る必要がある。それが大規模な信頼を築く唯一の方法なのです」

アラビア語AIの未来は、モデルの大きさだけでは決まらない。インフラ、主権、ガバナンスへの投資にかかっている。

サウジアラビアはアラムで第一歩を踏み出した。次に何が来るか-データパイプライン、仮想化インフラ、主権管理、デジタル労働力の配備-によって、王国が真のAI創造国になるか、それとも外国製インテリジェンスの買い手にとどまるかが決まる。