核兵器とAIの融合：ロスアラモスで何が起きているか

1943年の秋、マンハッタン計画の物理学者たちは人間とIBMの穿孔カード機械を競わせた。最初の2日間は互角だった。しかし人間は疲れ、機械は疲れなかった。

それから80年後、ロスアラモス国立研究所では再び同じことが起きている。今度は相手がAIだ。

核の「頭脳」にAIが宿る日

2025年5月、武装した警備員を伴ったOpenAIの担当者が、金属製の鍵付きブリーフケースを手にロスアラモスを訪れた。中にはChatGPT o3モデルの「モデルウェイト」——AIシステムがデータを処理するためのパラメーター——が収められていた。それは世界第22位の性能を誇るスーパーコンピューター「Venado」にインストールされ、同年8月には機密ネットワークに移行した。つまり今、AIは米国の核兵器に関する最高機密データにアクセスできる環境に置かれている。

これは単なる研究効率化の話ではない。米国エネルギー省は昨年、3億2000万ドル規模の「ジェネシス・ミッション」を発表した。「10年以内に米国の科学・工学の生産性と影響力を2倍にする」という目標を掲げ、AI・先端コンピューティングを国家の17の研究所全体に展開しようとしている。

ロスアラモスの高性能コンピューティング担当ディレクター、ゲイリー・グライダー氏は、磁気テープが並ぶ棚を指差しながらこう語った。「世界の核情報はあの中にある。今あなたはそれを見ている」。

なぜ今、この融合が加速しているのか

ロスアラモスと最先端コンピューティングの関係は、実は研究所の創設当初から続いている。1940年代には世界初のデジタルコンピューター「ENIAC」を使って熱核兵器の実現可能性を検証し、1950年代には独自開発の「MANIAC」でチェスで人間に勝利した（6×6の縮小盤だったが）。1976年にはCray-1スーパーコンピューターを設置した。計算機と核の歴史は切っても切れない。

しかし今回の変化には、これまでと異なる重要な側面がある。

米国は1992年以降、核実験を停止している（北朝鮮を除く全ての核保有国も同様だ）。だが1945年のトリニティ実験から1992年の最後の地下核実験まで、米国は1000回以上の核実験を実施し、膨大なデータを蓄積してきた。そのデータが今、AIの学習データとなり、実際に核爆発を起こさずに兵器の信頼性を確認するシミュレーションに活用されている。

核兵器担当副所長のボブ・ウェブスター氏は「1980年代に核実験に関わり始めた頃、コンピューターの能力は極めて限られていた。今は夢にしか見られなかった計算ができている」と語る。さらに国家安全保障AIオフィスのマイク・ラング所長は、より安全で安価な爆薬の開発、毒性の低い製造工程の実現など、AIが核抑止力の「改良」にも貢献しうると示唆した。

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「スカイネットではない」——研究者たちの本音

外の世界では、AIの実存的リスクをめぐる議論が続いている。「p(doom)」——AIが人類に壊滅的な結果をもたらす確率——を真剣に議論するシリコンバレーの文化がある。しかしロスアラモスの研究者たちは、その種の恐怖とは一定の距離を置いていた。

国家安全保障AIオフィスの副所長ジェフ・フェアチャイルド氏は「p(doom)は持っていない。そういう会話をしたことがない」と率直に語った。粒子加速器の保守・運用にAIを活用する物理学者アレックス・シャインカー氏は「ただの数学だ。魔法のように考えたくない」と言い切る。

ウェブスター副所長は「外の人は私たちがスカイネット（『ターミネーター』の超知性システム）を作っていると思っている。まったく違う」と苦笑した。

しかし、この楽観主義は単純な楽天性ではない。核兵器という最も危険な兵器を扱い続けてきた人々だからこそ、リスクの「管理」に慣れているとも言える。問題は、AIのリスクが核のリスクとは本質的に異なる性質を持っている可能性だ。

マンハッタン計画との比較——何が同じで、何が違うか

トランプ政権はAI推進の大統領令の中で「原子爆弾の製造に匹敵する緊急性と野心を持った国家的取り組みが必要だ」と明記した。OpenAIのCEOサム・アルトマン氏もオッペンハイマーの言葉を好んで引用する。

だが、ロスアラモスの研究者たちはこの比喩に複雑な感情を抱いている。

ラング所長は「AIを兵器として特徴づけたり、開発を軍拡競争として捉えることは誤りだ」と指摘する。フェアチャイルド副所長は、核の時代との決定的な違いを挙げた。「核の黎明期、何が起きているかを理解していたのはほんの一握りの人間だけだった。ウランやプルトニウムの供給は厳格に管理できた。今は誰もが何が起きているかを知っており、多くがオープンソースで展開されている」。

さらに重要な逆転が起きている。かつては政府・軍が先端技術研究を主導し、商業応用は後から生まれた（インターネットがその典型例だ）。しかし今回は、民間企業が商業目的で開発した技術を、政府・軍が後追いで活用しようとしている。計算科学部門のリーダー、アリック・ハグバーグ氏はこう認める。「今回初めて、本当に大きなスケールで、私たちは主導的立場にいないと言わざるを得ない」。

日本にとっての問い

この動きは、日本にとって他人事ではない。

第一に、技術的な観点から。VenadoはNvidiaの3480枚のスーパーチップで構成されている。AI開発の基盤となる半導体サプライチェーンは、日本企業とも深く絡み合っている。東京エレクトロンや信越化学工業などの素材・製造装置メーカーは、この軍事・安全保障AIの拡大とどう向き合うべきか。

第二に、倫理的・政策的な観点から。日本は唯一の被爆国として、核兵器の廃絶を一貫して訴えてきた。その日本が、核兵器の「維持・改良」を目的とするAI技術のサプライチェーンの一部を担うことになるとすれば、どのような立場をとるべきか。

第三に、労働・教育の観点から。ロスアラモスの研究者たちは「AIが担うようになった地道な作業こそ、若い科学者が技術を習得する場だった」と懸念を示している。少子高齢化と研究者不足に悩む日本の科学界にとって、これは切実な問いだ。「次世代の科学者の育成に意図的でなければならない」というアール・ローレンス主任科学者の言葉は、日本にも重くのしかかる。