GCRI · 人工知能と自律システム
依存関係と影響
AI システム depend on data, compute, energy, software supply chains and people, and they are increasingly embedded in services and infrastructures that others depend on. This page explains the causal, physical, economic, social and ecological links between AI and other systems, how failures travel along them and how the platform analyses them while stating what is uncertain. Concentration is the recurring theme.
- STEM の手法
- 7
- この分野が応用する正規の手法
- トピック
- 8
- この分野の主題ページ
- カウンターパート
- 3
- ネットワーク内で分野を共有するプラットフォーム
- 報告書シリーズ
- 2
- 参加している Reports シリーズ
Upstream dependencies.
Chips, data centres and cloud
Training and running large models depends on concentrated chip supply and a few cloud providers. See 計算資源とエネルギー.
Physical resources
Data centres draw electricity and, for cooling, often water, linking AI growth to grids and local water stress.
Inputs and labour
Training data, human feedback and annotation, often provided by low-paid workers, shape model behaviour.
分野の概要。
このテーマを追跡するためにチームが使う画面：その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
Downstream consequences.
- 01
Public services
Automated decisions in benefits, health, policing or migration affect rights directly. See AI と公共サービス.
- 02
Infrastructure and operations
AI in grid management, logistics and industrial control can propagate errors into physical システムにとって何を意味するかについての業界の共通理解を築きます。 自律型の物理システム.
- 03
セキュリティ
AI changes the speed and scale of cyber attack and defence, and models are themselves targets. See AI とサイバーセキュリティ.
- 04
金融
Shared models and data can make institutions behave alike under stress, a concern examined in AI と金融モデルリスク at The Global Risks Alliance (GRA).
- 05
Information and trust
Generated content at scale affects the information environment and trust in institutions.
Common modes and correlated errors.
Because many applications are built on the same foundation models, a flaw or vulnerability can appear simultaneously across sectors that otherwise share little. An update by one provider can change behaviour in thousands of downstream システム. Outages at a major cloud region can stop services that never knew they shared it.
Social effects travel more slowly but last longer. Errors concentrated on particular groups erode trust, and changes in work and skills reshape labour markets over years. See 労働と社会への影響.
How dependencies are analysed.
The platform maps dependencies using system analysis, supply-chain mapping and incident studies, with 確率と統計 to express uncertainty and cybersecurity and cryptography for threat modelling. A dependency map is not a forecast: it shows how システム are connected and how failure could travel, and each link carries its evidence label. Governance responses are convened by AI とデジタル・ガバナンス at The Global Risks Forum (GRF).
See 手法と不確実性.
質問と回答。
Why does concentration matter?
How significant is AI’s energy use?
Are specific providers’ weaknesses published?
Who governs these dependencies?
このページからエビデンスを提供する。
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
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手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
法的文書。
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