世界中のスマートシティは、先進技術を備えているにもかかわらず、災害発生時にうまく機能しないという基本的な課題に直面しています。デロイトの詳細な調査によると、167都市の66%がAIに多額の投資を行っており、80%が今後3年間でそうする予定ですが、多くの都市が混乱に対処できていません。ここで「オムニシティ」の概念が登場します。これは、統合されたAIの神経系を持つ、回復力があり、公平で適応性のある都市エコシステムであり、私たちの市民テック機関の未来を再形成しています。
知っておくべき要点：
Omni | Xは、初の市民向けオペレーティングシステムであり、「オムニシティ」の基盤となって、政府がAIの可能性を最大限に活用し、日常業務や危機的状況における回復力と対応力を高めるのに完全に役立つ可能性があります。この統合アプローチには、協働するシステムと、システムの互換性の主要な推進力として信頼を特定する明確なガバナンスフレームワークが必要です。世界中の政府は、回復力のあるインフラ、安全なデータストレージ、そして説明責任のあるガバナンス構造内で働く熟練したチームを構築する必要があります。これらの要素がデジタル主権の基盤です。
セサル・R・ヘルナンデス氏はOmni | Xの創設者であり、ハーバード・ケネディスクールの公共リーダーシップセンターのエクイティフェローです。彼の会社は、ドローン、ロボット、重要システムを接続し、政府のためのイノベーションと説明責任の架け橋となる統一AIアーキテクチャを作成しています。Omni | Xはハーバード・イノベーション・ラボを拠点とし、MITメディアラボのAIベンチャースタジオでインキュベーションを行っています。
「すべての意思決定サイクルに人間の監視と公的説明責任を組み込むことで、AIが都市の安全性とパフォーマンスを向上させながら、民主的ガバナンスを強化することを確実にしています」とヘルナンデス氏はCultureBanxに語りました。
スマートシティが失敗した理由：
スマートシティは、人々のニーズよりも技術を優先しました。このテクノロジー優先のアプローチは、統一された対応ネットワークを形成するのではなく、単独で機能する孤立したシステムを生み出しました。そのため、これらの都市は危機の間も機能し続けるために十分に適応できませんでした。
システムの断片化は、緊急時に複数の重大な障害を引き起こします。都市はこれを、切断された緊急対応システム、調整されていない交通管理、孤立した環境モニタリングプラットフォームを通じて示しています。これにより支援の提供が遅れ、重複した取り組みが生まれます。
「公共安全技術のアキレス腱は、相互運用性の欠如です」とホセ・ロロン氏（元FDNY及び米陸軍民事専門家）は述べています。
エージェンティックAIを活用する都市：
エージェンティックAIは、通常のスマートシステムから大きく前進しています。これらは、スマートインフラが決してできなかった方法で考え、予測し、行動することができ、同時に都市の目標を独自に設定し優先順位をつけることができます。
エージェンティックAIにより、以前は切断されていたシステム間の共有調整が可能になります。北米の都市はAI採用率83%でリードし、小規模都市が74%でそれに続いています。これは、エージェンティックシステムが真の都市の回復力に必要な調整能力を提供するという理解が高まっていることを示唆しています。
都市の回復力のための相互運用可能なAI：
相互運用性は統一された市民活動を可能にし、都市ガバナンスで機能するAIの生命線となり得ます。都市環境における利点には、緊急時の機関間協力の迅速化などが含まれます。
さらに、相互運用可能なAIは、部門間の統一された対応プロトコルと、即時のサービスパフォーマンス最適化を提供できます。都市は現在、標準化が欠如している場合にシステム間の通信を妨げる垂直的サイロを克服できます。この概念は単純なデータ交換を超えて、ガバナンスフレームワークと倫理基準にまで及びます。
「私たちは、知性は豊富だが良心が乏しい時代に入っています。文明の未来は、この両者をいかにうまく調和させるかにかかっています」とヘルナンデス氏は述べました。
倫理的プロトコル：
AIでは包括性を優先する必要があります。これらのシステムは、偏ったデータで訓練されると、脆弱な人々に対して機能しなくなる傾向があるためです。業界が取り入れているエージェンティックシステムに必要な倫理的プロトコルには、定期的な監査と多様なデータセットによるバイアス削減、明確なインフォームドコンセントを必要とするプライバシー保護、AIの決定を人間が理解し正当化できるようにする透明性などがあります。
地方のリーダーたちは、オープンプロトコルと公的説明責任フレームワークを要求することでこれらの問題に取り組んでいます。彼らの取り組みは、AIガバナンスには技術標準と強力な監視の両方が必要であるという理解が高まっていることを示しています。例えば、ロサンゼルスは、OECDによると、20の市部門にわたる500以上のデータセットを共有するプラットフォームを通じて実用的なソリューションを示しており、これにより機関はより良い緊急対応のために協力することができます。
状況認識：
世界中の都市は、断片化したシステムが重要な瞬間に市民を失望させることを示しています。知的ガバナンスへの道は、AIシステムが市民構造内でどのように機能するかについての新しい理解を必要とします。切断されたスマートシティから統一された「オムニシティ」への移行には、イノベーションと、協働、説明責任、公平なアクセスを優先する慎重なガバナンスフレームワークの両方が必要です。
