人工知能（AI）はアイデアをより速く生み出すことができるが、アイデアの共有、検証、発展を妨げるシステムを克服することはできない。
政府や企業は現在、AIが経済成長を実現するために必要とするこの知識エコシステムへの投資を怠るリスクを抱えている。
各国政府がAI投資の見返りとして経済成長と主権を望むのであれば、データとアイデアの流通を促進することも必要となる。
人工知能（AI）は、より多くのブレークスルーにつながるという前提で販売されることが多い。AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイ氏は、生物学における発見の速度が上昇する可能性があると考えている。10倍以上 「もっと才能豊かで創造的な研究者がいれば」と彼は言い、AIエージェントがそうした研究者を供給できるだろうと示唆している。
知識創造の根本的な限界は知能にあるという前提がある。もしそうであればどんなに良いだろうか。政府や企業は、AIがイノベーションと経済成長を劇的に加速させるという期待のもと、AIに数十億ドルを投資している。しかし、AIによる発見の最大の制約が知能ではなく、知識の整理と共有の方法にあるとしたらどうだろうか？
研究者たちは既に科学における容易に得られる成果を収穫し尽くしており、それ以降の新たな知見を得ることは、より困難で、より費用がかかり、より時間がかかるようになっている。
推定によると、現在では 41倍もの研究者が 米国が1930年代に達成した成長を維持するため。AIによるアイデアの生産の自動化は、この損失を相殺する方法として提唱されている。スタンフォード大学のチャールズ・ジョーンズ教授は、これを「機械はあらゆるアイデアを発明するそれによって生産性が最大化される」。
AIはアイデアをより速く生み出すことができるものの、アイデアの共有、検証、発展を阻害するシステムを克服することはできない。だからこそ、AI投資によって経済成長と技術主権を目指す政府は、オープンな知識を重要なインフラとして扱うべきなのだ。
そうでなければ、彼らはAIをより賢くするために数十億ドルを投資する一方で、その技術が実際に経済成長をもたらすために必要な知識エコシステムへの投資を怠るリスクを負うことになる。
科学的知識の共有を促進する
の イノベーションシステムの効率が低下している それは、私たちがそれをどのように組織化しているか、また、インセンティブの不一致や知識の囲い込みの結果である。
A 45年間の研究 米国の研究者によるこの調査は、従来の研究で依拠していた上場メーカーだけでなく、米国全企業の特許取得状況を追跡している。その結果、アイデアではなく成長がますます難しくなっていることが明らかになった。過去40年間、研究費1ドル当たりの特許取得件数は着実に増加している。
この研究は、企業が生産するものへの共有知識の流れが弱まっていることを示唆している。著者らは、画期的な特許を最も多く保有する最大手企業が、競合他社を自社のアイデアから排除したり、時には買収することで競合他社の成長を阻害したりできると推測している。実際、製薬業界に関する別の学術研究では、 買収の5～7％ これらの計画は、標的の薬物開発プロジェクトを拡大するのではなく、阻止することを目的としている。
イノベーションの阻害要因は、知識不足ではなく、少数の企業への知識集中にある。この集中は、プロジェクトの遅延や中小企業の活動制限につながる物質移転契約や知的財産ライセンス契約によってもたらされる。否定的な研究結果は公表されないため、他の研究者が同じような無益な研究を繰り返すことになる。
こうしたことがすべて、思想の流通における摩擦を生み出す。
経済成長の基盤を築く
アモデイ氏は、このような障害を「人間からの制約彼は、法律、規制、そして世論の抵抗によって課せられた制約がその原因だと考えており、AIがいずれそれらを回避するだろうと予想している。
しかし、各国政府は、AIインフラに多額の投資を行う一方で、AIを活用したイノベーションを可能にするオープンな知識インフラを軽視することで、根本的な政策上の誤りを犯す危険性がある。
4 学術誌に却下された フランシスコ・モヒカの論文は、CRISPRが細菌の免疫システムであることを特定した。ノーベル賞受賞者のカタリン・カリコは 大学から降格処分を受けた 1995年に彼女がノーベル賞を受賞したのは、後に何百万人もの命を救い、ノーベル賞受賞のきっかけとなったmRNA研究に対する助成金を得られなかったためである。これらは、科学の組織体制がいかに不十分であるかを示す例であり、知性の欠如を示すものではない。
AIシステムであっても、カリコ氏は昇進基準を満たしていなかったため降格されていたでしょう。モヒカ氏の論文も、査読者の専門知識や洞察力に関わらず、却下されていた可能性が高いです。つまり、どれほど優れた人材が加わったとしても、結果は変わらなかったでしょう。
したがって、人間による最もコストのかかる制約は、法的抵抗ではなく、研究開発をどのように組織するかという選択である。
アイデアの流れを支援するAI政策
経済全般の成長を達成するには、科学の組織方法を変える必要がある。 総成長を促進する 誰もが同時に利用できるアイデアの非競争性から生まれる流れ。政府がAIへの投資（データセンター、電力網、人材育成など）の見返りとして成長と主権を望むのであれば、国内企業が巨大企業に依存せざるを得ないような、一般的な成長の制約を緩和する必要がある。
政府は要求すべきである 標準化されたデータのオープンな共有 利用可能で相互運用可能な形式で提供すること。また、研究機関に対し、知識やツールがまだ開発中で分野全体で広く利用される段階にある研究を特許によって制限しないこと、そして否定的な結果の公表を差し控えないことを義務付けるべきである。
さらに、政府は、データ形式を確立し品質基準を設定するだけでなく、オープンな競争を通じて関係者が結果を共有することを奨励することで再現性を確保するオープンデータプラットフォームを財政的に支援すべきです。私が立ち上げに協力した非営利団体Conscienceは、すでにこの取り組みを行っています。 ビーコン 主導権。
各国がAIから得られる恩恵は、AIそのものだけでなく、政府や機関の政策によって整備される知識インフラにも大きく左右される。一方のシステムに巨額の資金を投入しながらもう一方を無視するのは、経済成長を阻害する愚かな投資である。
