Infrastructure First：グローバル・サウスの科学のための胴体（身体性）のあるAIを可能にする

Abstract

科学のための実体型AI（EAI4S）は、知覚・推論・ロボットによる行動を統合することで、物理世界における実験を自律的に実行するための知能を研究室にもたらします。グローバル・サウスにとってこの変化は、それ自体のための高度な自動化を導入することではありません。むしろ、根本的な能力制約、すなわち「多くの実験を回すのに手が足りない」という制約を克服することです。人員・電力・接続性の制約下でも継続的かつ信頼性の高い実験を可能にすることで、EAI4Sは自動化を贅沢品から不可欠な科学インフラへと転換します。しかし最大の障害は、アルゴリズムの能力ではありません。インフラです。オープンソースのAIや基盤モデルによって知識ギャップは縮まりましたが、EAI4Sには、信頼できるエッジ・コンピュート、エネルギー効率の高いハードウェア、モジュール化されたロボットシステム、ローカライズされたデータ処理パイプライン、オープンな標準が不可欠です。これらの土台がなければ、最も能力の高いモデルであっても、十分な資源を持つ研究室の中に閉じ込められたままになります。本稿では、EAI4Sに対する「インフラ優先」のアプローチを提案し、大規模に実体型インテリジェンスを展開するための実践的な要件を概説します。そして、グローバル・サウスの機関がAIの進歩を持続的な科学的能力と競争力ある研究成果へと確実に変換するための具体的な道筋を示します。