キャサリン・フライデーは、EYグローバル政府・インフラストラクチャリーダーです。彼女は、世界中の政府と協力して公共サービスを改善し、人々やコミュニティのためにより良い成果を創出するために働く専門家のネットワークを率いています。
1932年、民主党のアメリカ大統領候補フランクリン・D・ルーズベルトは、グレート・デプレスの問題について、次のように述べた。「アメリカ国民への新たな取り組みを約束します。我々は、新たな取り組みを実現するために、行動を起こす必要があります。」彼の言葉は、政府への信頼を失っていたアメリカ国民に共感され、ルーズベルトは大統領選挙で圧勝した。信頼を再建するために、ルーズベルトはニューディール政策を実施し、銀行改革、インフラ投資、緊急雇用創出プログラムを実施した。今日、世界中の政府は信頼の危機に直面している。これは、OECDによると、社会的結束と政治参加を損なっており、政府の機能と複雑な国内・国際的な課題に対応する能力を制限している。同団体の2023年の調査によると、世界の44%の人が政府に対して信頼がなく、または低い。また、37%の人が政府が現在と将来の世代の利益をバランスさせていると信じている。注目すべきは、41%の人が政府が決定を下す際に最良の利用可能な証拠を使用していると信じていることである。1930年代、FDRは新しい放送メディアであるラジオを通じて「炉辺談話」を通じて、改革の必要性を訴えた。今日のメディア・ランドスケープは、FDRが想像できたよりも複雑で、社会的で、発言力がある。したがって、政府は、信頼を再建するために、単に良い仕事をしていることを言うのではなく、実際の進捗を示す必要がある。政府がデータとテクノロジーを使用して信頼を築く方法政府は、信頼を再建するために、提供、対応、透明性に焦点を当てることができる。データとテクノロジーは、政府が市民のニーズを理解し、公共サービスを改善するために、強力なツールを提供する。リアルタイム・データ分析とAIを使用して、政府は市民のニーズをよりよく理解し、公共の懸念に対応し、公共サービスを改善することができる。サービス利用状況、公共のフィードバック、社会的感情を追跡することで、リーダーは問題を早期に特定し、政策をより効果的にすることができる。例えば、シンガポールはスマート・ネイション・プラットフォームを通じてリアルタイム分析を実施し、市民のニーズに迅速に対応している。同様に、イギリスはgov.ukを通じてサービス利用状況とユーザーのフィードバック・データを分析し、公共サービス設計と提供を継続的に改善している。信頼は、地域社会との強力な双方向的な関与にも依存する。地域社会との連携ネットワークを確立し、地元の組織とのパートナーシップを構築することで、政府は地元の現実に根ざし、市民の意見を決定に取り入れることができ、信頼できる地元の声によって信頼性を高めることができる。例えば、ニュージーランドはコミュニティ・エンゲージメント・デザイン・ツールを開発し、中央・地方政府の構造化されたエンゲージメント・プロセスを通じて、政策設計とサービス提供に直接関与することができる。同様に、カナダの戦略的パートナーシップ・イニシアチブは、連邦政府が先住民コミュニティと組織と共同で経済開発プロジェクトを開発し、プログラムを地元の優先事項に合わせることができる。同時に、政府はテクノロジーを使用して透明性を高め、成果を公的に追跡し、計測可能な進捗を示すことができる。市民が何が機能しているか、そしてなぜ機能しているかを明確に理解できる場合、公共機関への信頼が高まる。例えば、韓国の政府は全公共調達プロセスをデジタル化し、調達データにリアルタイムでアクセスできるようにし、政府運営における透明性、監督、説明責任を高めている。ブラジルの透明性ポータルは、公共支出とプログラムの成果に公開アクセスを提供し、説明責任を強化している。強力なデータ・ガバナンス、プライバシー保護、サイバーセキュリティ対策も信頼を維持するために不可欠である。市民は、個人データが安全で責任を持って使用されている場合、デジタル政府をより受け入れる傾向がある。例えば、欧州連合は責任あるデータ利用を確保するために強力なプライバシー保護を施行している。オーストラリアの信頼できるデジタル・アイデンティティ・フレームワークと国家的サイバーセキュリティ・イニシアチブは、市民のデータを保護し、デジタル・サービスへの信頼を高めるのに役立っている。歴史の教訓：結果、言葉ではなく1930年代、ニューディール政策に対する批判は広範囲にわたった。多くの政治的反対者は、投資は大きな政府の過剰介入であると考え、税金の増加に反対し、一部の事業は必要ない仕事に資金が費やされていると主張した。他の人は、ルーズベルトの計画は十分ではないと考え、グレート・デプレスの規模を理解していないと感じた。そのような議論が今日行われているとしたら、どれほど激しいものになるか想像に難くない。過去の世代と異なり、政府はリアルタイム・データ、デジタル・プラットフォーム、先進的な分析を利用できる。政府はこれらのツールを戦略的に利用することで、社会に直面する重大な問題に対処し、予算内で政策の成功を示し、政府が良いことを行うことができるという信頼を再建することができる。この記事に反映された見解は、著者の見解であり、必ずしも世界的なEY組織またはそのメンバー会社の見解を反映しているわけではない。
1823年、急進的な思想家であり学者であるジョージ・バークベックは、ロンドン・メカニクス・インスティテュート（現在のバークベック大学）を設立しました。これは、労働者階級の男女に、新しい産業時代に成功するために必要な技術的および工学的スキルを提供するために先駆的な機関でした。バークベックのスローガンは「知識は力である」というモットーであり、彼のこの新しい形態の職業教育のビジョンは、イギリス、オーストラリア、カナダにおける同様のメカニクス・インスティテュートの成長を促進するのに役立ちました。2世紀後、人工知能（AI）の新しい革命が、蒸気動力の産業化の初期の日々と同様に、今日の労働力にとって変革的で破壊的なものとなりつつあります。そうである程度に、バークベック自身も、学生をこの完全に新しい世界の仕事に備えるためにどうすればよいかについて困惑するかもしれません。今日、教育者や政府は、学生がこの新しい機械が支配する職場で成功するために必要なスキルについて検討し、AIをすでに勉強に使用している多くの学生に対してそれらを効果的に教える方法を検討する必要があります。アルゴリズムの理解誰もが、AIが私たちが働き方に与える包括的な影響を疑うことはありません — 特に、2023年の49％から1年で75％に成長したEY 2024 Work Reimagined Surveyによると、生成型AI（GenAI）が広がっています。自動化、ブロックチェーン、機械学習が管理上の負担を軽減し、手作業の書類作業を大幅に削減し、反復的なプロセスを高速化し、分析を強化することができることは、長い間知られていました。GenAIの登場により、コールセンターのワーカー、パラリーガル、コピーライター、ソフトウェア・コーダー、さらには一般開業医などの職務の説明やキャリアパスが、アルゴリズムによって再定義されるか、または完全に置き換えられることが明らかになりました。この急速に変化するキャリアの風景を考慮する教育者や政府管理者は、教えるべきスキルの種類を再評価する必要があります。例えば、GenAIがこれらのタスクを数秒で実行できる場合、学生がコーディングを学ぶ意味はありますか？また、法学生はケース・ローを暗記する必要がありますか、それとも、どのように適用されるかや、含まれる道徳的および倫理的な判断についての解釈を開発することに焦点を当てるべきでしょうか？教育者や試験委員会が新しい教育アプローチを開発している間、AIが教室で一般的になるにつれて、学術的な成功をどのように測定するかを再評価する必要があります。著名な技術教授であり著者であるクレイ・シャーキーは最近、大学が書面の課題を放棄し、代わりに印刷前学術アプローチである口頭試験に戻ることを提案しました。いくつかの政府は、前向きな政策を通じてこの課題に取り組んでいます。オーストラリアの教育省は、教育、人間の幸福、透明性、公平性、説明責任、プライバシーに関する6つの原則と25の指針に基づく学校での生成型人工知能のフレームワークを作成しました。教育大臣はまた、学校でのAIの進歩を推進するための国家AI学校タスクフォースを設立し、学校でのAIの使用に関する草案フレームワークを確立しました。韓国は、AIを教室で使用して、学生の教育レベルと学習行動に基づいて宿題や課題を調整することで、学生にAIについて教育しています。時間の経過とともに、韓国の各子どもは、個人用のAIチューターを持つことになります。機械学習への新しいアプローチAIが仕事と学習の世界を変革するにつれて、政府は、学習者がAI主導の未来に真正に備える教育システムを作成するという課題に直面しています。これには、批判的思考、創造性、倫理、感情的知性などの、人間独自のスキルを重視する、適応性のあるカリキュラムの開発が必要です — これらの分野では、AIが人間の判断を置き換えることはできません。政府は、暗記学習から離れて、現実世界の問題解決、コラボレーション、適応性を評価するように評価モデルを再考する必要があります。同様に重要なのは、教師のAIリテラシーを構築するための教師トレーニングへの投資です。これにより、教師は教室でAIツールを効果的に統合し、学生がこれらのテクノロジーを責任を持って使用することを導くことができます。政府はまた、すべての学習者がAI駆動の教育リソースに公平にアクセスできるようにすることで、デジタル格差を埋め、背景に関係なくすべての学生に機会を提供することができます。これらの努力を支援するために、透明性、プライバシー、公平性をAIの役割に組み込んだ明確なガバナンス・フレームワークが不可欠です。政府機関、産業、学術機関の間の協力、AI教育タスクフォースの設立は、教育政策を変化する労働力のニーズと一致させ、イノベーションを推進し、政策の実施を監督し、成功したプログラムを全国的に拡大するのに役立ちます。AIと共に繁栄する社会を教育するための歴史的教訓バークベックの技術教育をすべての人にアクセス可能にするというビジョンが産業時代の社会を変えたように、今日の政府は、AI時代の教育を形作くという重要な責任を負っています。政策、教育、公平性、ガバナンスにわたる決定的な措置を講じることで、政府はAIの潜在力を解き放ち、教育を革命的に変え、効率だけではなく、有能で、倫理的で、堅牢な市民を育てることができます。知識は力に等しいかもしれませんが、それがどのように適用されるかが、人間と機械を区別するでしょう。この記事に反映された見解は、著者の見解であり、必ずしもグローバルなEY組織またはそのメンバー会社の見解を反映しているわけではありません。
