2024年の人工知能とデジタルツインの開発動向

人工知能 (AI) とデジタル ツインは、複数の業界で重要な用途を持つ、よく議論される 2 つの技術分野です。 AI とデジタル ツインのトレンドをいくつか紹介します。

1. 都市における生成AIの実装

2024 年までに、人工知能 (AI) は都市技術の展望を形成する上で大きな役割を果たすでしょう。都市は、特に交通管理や緊急対応などの分野で AI の活用を大きく前進させています。しかし、過去 18 か月間の目立った進展は、特に大規模言語モデル (LLM) に関する生成 AI の可能性の認識でした。

LLM に代表される生成 AI は、都市が効率性を向上させ、情報との独自のやり取りを促進する可能性を示しています。住民へのサービス提供に重点を置いた、都市における LLM の導入が増加すると予想されます。これにより、効率性と生産性が向上するだけでなく、住民のニーズとタイムリーな解決策との間のギャップを埋めることも目的としています。

しかし、都市における AI の広範な統合には課題がないわけではありません。プライバシーに関する懸念、サイバーセキュリティのリスク、AIの出力における潜在的な偏りを含む倫理的配慮は、都市が取り組んでいる重要な問題です。

都市がリスクを考慮する際には、AI ツールがもたらす生産性の向上と、一貫性のある詳細なユーザー エクスペリエンスの確保との間で微妙なバランスを取る必要があります。 AI モデルのトレーニングにおける公平性と包括性に関する会話は、さまざまな都市環境においてユーザーフレンドリーで適切なツールを作成するために不可欠になりつつあります。

2024 年までに、都市のリーダーたちは都市の課題に対処するためにデジタル ツインにますます目を向けるようになるでしょう。これにより、LLM の技術的な高度化にさらに一層の複雑さが加わります。都市は、既存のモデルを微調整するか、OpenAI などの組織による事前トレーニング済みモデルに頼るかという決断に直面しています。経験と試験運用を組み合わせることで、都市がこれらのツールと対話する最善の方法が決まると考えられます。

AI の可能性に対する期待が高まっているにもかかわらず、AI 研究科学者の中にもこの技術についてまだほとんど知らない人がいることも認識されています。モデルとトレーニング セットが大きいほどパフォーマンスは向上しますが、モデルのトレーニングと展開のニュアンスについては、まだ調査と実験が必要です。

2024年に都市が前進するにつれ、必然的に試行錯誤の期間を経ることになるだろう。組織では不適切なデータ保護や使用のインシデントが発生する可能性があり、その結果、生成 AI ツールを使用する際に国民がさらなる保護を求めるようになります。 AI が生成した虚偽の情報の法的影響は、特に自治体の取引などの規制された環境においては、都市が強力なガードレールを構築して対処する必要のある重大な問題となるでしょう。この実験で得られた教訓によって、都市における AI の広範囲かつ責任ある統合が形作られるでしょう。

2. 地方レベルでのAI監視を確立する

都市における AI 利用の規制や国と地方自治体の政策のバランスに関しては、慎重な検討を要する複雑な問題がいくつかあります。

現在の法律の課題は、特に過去 1 年間のテクノロジーの急速な進化です。 2024 年には、新興テクノロジーの能力については不確実性があります。問題は、OpenAI や Anthropic のような新しい影響力のあるプレーヤーがテクノロジーの状況を再形成するか、Google や Microsoft のような既存の大企業が買収やテクノロジーの広範な統合を通じて優位性を維持するかによって、LLM が大幅に改善されるかどうかです。

都市は、地方レベルでのLLMの利用に関するガイドライン策定の原動力となり得る。

国家政府レベルでは、技術政策を取り巻く理論的な問題に多くの審議と焦点が当てられる傾向があります。しかし、都市は積極的な性質を持つことで知られており、新しいテクノロジーをより迅速に実装して採用することができます。都市はすでにビジネスや公共サービスの現場で AI ツールを使用していますが、多くの場合、具体的な規制はありません。こうしたツールが使用されていることは公然の秘密であり、各都市は安全な慣行を確立し、住民へのリスクを最小限に抑えるために、職員が AI をどのように使用しているかを積極的に把握しています。

都市は、地方レベルでの LLM の使用に関するガイドラインの開発の原動力となることができます。明確な国家的枠組みが存在しない中で規制の必要性を認識し、都市は AI の責任ある使用を管理するためのガイドラインの策定を主導することができます。これは、進化するテクノロジー環境に対する実際的な対応と、住民の幸福を損なうことなく AI の利点を確実に活用するという取り組みを反映しています。

都市における AI 規制は動的かつ分散化されたプロセスとして展開しており、都市は技術の進歩に適応し、AI の使用によってもたらされる実際的な課題に対処するためのガイドラインを策定する主導権を握り、依然として急速に変化する技術環境において俊敏性と応答性を実現しています。

3. 都市デジタルツインの継続的な導入

2024 年まで、都市におけるデジタル ツインの使用は拡大し続け、その汎用性により、都市計画者やリーダーにとって重要なツールになり始めるでしょう。

より迅速で回復力のあるインフラの成長を求める住民の要求により、各都市は革新的な解決策を模索するようになっています。デジタル ツインは、都市の物理的なインフラストラクチャを包括的にマッピングして理解する機能を提供します。これは、プロジェクトによって予期せぬパイプ、電線、さらにはトンネルが発見されることがよくある古い都市では特に重要です。デジタルツインによって提供される正確なマッピングにより、特に海面上昇などの気候変動の影響が拡大する状況において、より優れた計画とシミュレーションが可能になります。

2024 年までに、都市のリーダーたちは、より速く高密度な住宅を建設し、自動運転などの新興技術を計画するという課題に対応するために、デジタル ツインにますます注目するようになるでしょう。デジタルツインのシミュレーション機能により、計画者はインフラストラクチャプロジェクトから将来の輸送モードの統合に至るまでのシナリオを評価できます。

仮想世界とデジタルツインに関する誇大宣伝はまだ関連していますが、都市は主にデジタルツインを使用して具体的な現実世界の問題を解決することに重点を置いています。デジタルツインの導入の原動力は、実際の課題を解決し、最終的には国民の生活の質を向上させる能力です。

仮想世界におけるコミュニティの関与は、特にオンラインでの社会的交流に慣れている若い世代の間では魅力的な可能性を秘めていますが、デジタルツインの主な用途は、都市における物理的な課題の解決に根ざしたままです。都市のリーダーは、仮想世界に関連する仮想的および社会的側面に焦点を当てるのではなく、インフラストラクチャの改善におけるデジタルツインの具体的な利点を優先する可能性があります。

4. 自律走行輸送のパイロット

最近の規制上の課題にもかかわらず、自動運転シャトルやバス運転手の導入は増加すると予想されます。バス運転手や交通機関の人手不足が続いていることから、都市は特に乗客の処理能力が高い自動運転の公共交通機関の価値を認識し始めています。

一方、電動垂直離着陸機（eVTOL）が空で広く採用されるようになるのは、まだ遠い将来の話のようです。パイロットやパートナーシップは有望ではあるものの、規制環境の複雑さは言うまでもなく、垂直離着陸場の計画や騒音制御など、実際的な課題がまだ残っています。

より差し迫った都市交通問題に直面して、このような試験的投資を正当化することは難しいかもしれない。

eVTOLには、特に捜索救助や医療輸送などの分野で興味深い使用例がいくつかありますが、乗客がeVTOLで地域のハブ間を定期的に通勤するというアイデアは長期的なビジョンです。

潜在的に有用であるにもかかわらず、派手すぎるとみなされるプログラムに関しては、国民は疲れを感じています。国民が公共交通機関、渋滞、安全性の問題に対する解決策を模索する中、世界中の都市の指導者や市長は、このような実験への支持を維持することが難しいと感じるかもしれない。

より差し迫った都市交通問題に直面して、このような試験的投資を正当化することは難しいかもしれない。今後、都市環境の住民が直面する日常的な課題に直接対処する、実用的で効果的なソリューションに焦点が移っていくと思われます。