AI革命は本当に来るのか？「普通の技術」として見る新たな視点

10年後、あなたの会社でAIが当たり前のように使われているとして、それは今想像しているような「革命」の結果でしょうか？

シリコンバレーでは二つの極端な物語が支配的です。一方ではマーク・アンドリーセンのようなベンチャーキャピタリストが「知能は進歩の究極のエンジン」と宣言し、技術が人類の魂を解放すると約束します。他方では著名な研究者たちが「絶滅リスク」を警告し、AI開発を核兵器拡散になぞらえる公開書簡に署名しています。

しかし、プリンストン大学の研究者アルビンド・ナラヤナンとサヤシュ・カプールが昨春発表した論文は、全く違う視点を提示しています。「AIは普通の技術かもしれない」という、地味だが重要な仮説です。

「普通」が意味すること

普通の技術とは、取るに足らないものという意味ではありません。印刷技術、電力、インターネット—これらすべてが世界を根本的に変えました。しかし、それは段階的に、数十年かけて、社会が対応する時間を与えながら行われました。

電力を例に取ると、工場経営者は電力をどう活用すべきか最初は理解できませんでした。工場レイアウトの実験、作業員の訓練、生産プロセスの改善を経て、ようやく生産性向上が実現したのです。技術は革命的でしたが、その革命は段階的でした。

この視点は、ユートピア論とディストピア論の両方に異議を唱えます。超知能AIの世界支配に備える必要も、サム・アルトマンが最近示唆したように2035年までに大学卒業生が宇宙船で働く計画を立てる必要もないかもしれません。

日本企業が直面する現実的課題

代わりに考えるべきは、採用アルゴリズムでの差別、報道の自由の浸食、特定産業での労働力置換といった、強力な新技術に付随する具体的な問題です。

トヨタは既に工場でのAI活用を進めていますが、それは段階的な改善です。ソニーのエンターテインメント部門でのAI活用も同様で、一夜にして業界が変わったわけではありません。これらは「普通の技術」としてのAIの典型例かもしれません。

日本の高齢化社会と労働力不足という文脈で見ると、AIは救世主というより実用的なツールです。介護支援、製造業の効率化、サービス業の自動化—これらは段階的に進み、社会が適応する時間を与えています。

重要なのは、これらは解決可能な問題だということです。工業化による新たなリスクに対して食品安全規制を開発し、数十年の事故調査、パイロット訓練基準、整備要件を通じて商業航空を驚くほど安全にしました。簡単でも速くもありませんでしたが、実現しました。

ゴールドラッシュ後の現実

問題は、この視点がAI業界の利益に反することです。数十年かけて実現する技術では、今四半期に数十億の資金調達はできません。中国との軍拡競争を理由に安全性テストを省略したい企業にとって、免罪符にもなりません。

極端な物語が有用なのは、極端な対応を正当化するからです。AI研究所に資金を注ぎ込むか、監督から免除するかのどちらかです。退屈な中道は、慎重で意図的な作業以外何も正当化しません。

しかし、その作業でも極端なケースに備えることは可能です。決して起こらないかもしれない金融危機に備えて銀行にストレステストを実施し、数十年揺れないかもしれない都市に耐震基準を組み込んでいます。