人工知能は、携帯電話やインターネットと同じくらい革命的なものだ、とビル・ゲイツ氏は言う。
ここで、アメリカのテクノロジー企業経営者であり慈善家でもある同氏は、自身の生涯で最も重要なテクノロジーの進展について考えを語る。
そして、将来AIが人類と地球にとって最も有用となりうる分野を示す。
私の生涯では、革命的だと強く感じた技術のデモンストレーションを二度目撃してきた。
一度目は1980年、グラフィカル・ユーザー・インターフェースを紹介された時だ。これは、Windowsを含め、現代のすべてのオペレーティングシステムの先駆けとなったものだ。デモを見せてくれたのは、優秀なプログラマーのチャールズ・シモニーで、私たちはすぐに、このような使いやすいコンピューティングのアプローチで何ができるかについてブレインストーミングを始めた。やがてチャールズはマイクロソフトに加わり、Windowsはマイクロソフトの基幹となった。そして、あのデモの後に私たちが考えたことは、その後15年間の同社の方針を形づくる助けとなった。
二度目の大きな驚きは、ちょうど昨年に訪れた。私は2016年以来、OpenAIのチームと会ってきており、その着実な進歩に感銘を受けていた。2022年半ば、彼らの取り組みに大いに刺激を受けた私は、彼らに課題を与えた。人工知能に、大学の先修課程（AP）の生物学試験に合格させよ、というものだ。学習させていない問題にも答えられるようにすること。（APの生物学を選んだのは、この試験が単なる科学的事実の丸暗記以上のもので、生物学について批判的に考えることを求めているからだ。）もしそれができれば、真のブレークスルーになるだろう、と私は言った。
私は、この課題には2〜3年はかかるだろうと考えていた。彼らはわずか数か月で完了させた。
9月に再び彼らと会った際、彼らがAIモデルであるGPTに、APの生物学試験から選択式問題60問を尋ねる様子を、感嘆しながら見ていた。その結果、59問に正解した。さらに、試験の記述式問題6問にも、優れた解答を書いた。外部の専門家に採点を依頼したところ、GPTは最高点の5を獲得した。これは「AまたはA+」の成績を取ることに相当し、大学レベルの生物学の講座における評価に当たる。
試験で好成績を収めた後、私たちは科学とは無関係な質問をしてみた。「病気の子どもを持つ父親に、あなたは何と言いますか？」 それに対してAIは、この部屋にいる私たちの多くが答えるより、おそらく優れた、思慮深い答えを書いた。この経験全体が驚くべきものだった。
私は、グラフィカル・ユーザー・インターフェース以来、テクノロジーで最も重要な進歩を目の当たりにしたのだと感じた。
これにより私は、今後5〜10年でAIが成し遂げられることを、あれこれ考えるようになった。
AIの開発は、マイクロプロセッサ、パーソナルコンピュータ、インターネット、携帯電話の登場と同じくらい根本的なものだ。それは人々の働き方、学び方、移動、医療の受け方、互いのコミュニケーションの方法を変えるだろう。産業全体がそれを中心に再編されるだろう。企業は、それをどれだけうまく活用するかによって差別化されるだろう。
近頃の私の本業は慈善活動であり、人々がより生産的になる手助けに加えて、AIが世界で最も深刻な不平等をどう減らせるかについて、多くを考えてきた。世界全体で見ると、最も深刻な不平等は健康の分野にある。毎年、5歳未満の子ども500万人が死亡している。これは20年前の1,000万人から減ってはいるが、それでもなお衝撃的に高い数字だ。こうした子どもたちのほぼ全員が貧困国に生まれ、下痢やマラリアといった予防可能な原因で死亡している。子どもの命を救う以上にAIの優れた使い道は、ほとんど想像しがたい。
私は、AIが世界の最も深刻な不平等をどう減らせるかについて、多くを考えてきた。
ビル・ゲイツ
米国において、不平等を減らす最善の機会は教育を改善することであり、とりわけ生徒が算数（数学）で成功できるようにすることだ。基礎的な数学の能力があれば、どのような職業を選んだとしても成功への足掛かりになることは、データが示している。しかし、全米で数学の達成度は低下しており、特に黒人、ラテン系、低所得層の生徒でその傾向が顕著だ。AIはこの流れを好転させる助けとなりうる。
気候変動もまた、AIが世界をより公平にできると私が確信している問題だ。気候変動の不公正さは、最も深刻な被害を受けている人々、すなわち世界の最貧困層が、問題の原因への寄与が最も小さい人々でもあるという点にある。AIがどう役立てるかについては、今も考え、学んでいる最中だが、本稿の後半で、大きな可能性を持つ分野をいくつか提案したい。
要するに、私はAIが次の課題に与える影響に大いに期待している。それは、ゲイツ財団が取り組んでいる課題であり、財団は今後数か月の間にAIについてさらに多くを語る予定だ。世界は、裕福な人々だけでなく、すべての人が人工知能の恩恵を受けられるようにする必要がある。政府と慈善活動は、AIが不平等を減らし、不平等を助長しないようにするうえで、大きな役割を果たす必要があるだろう。これは、私自身のAI関連の業務における優先事項である。
これほど破壊的な新技術は、必ず人々を不安にさせるものであり、人工知能についても確かにそうだ。その理由は理解できる。AIは、労働力、法制度、プライバシー、偏見などについて、難しい問いを投げかけるからだ。AIはまた、事実に関する誤りを犯し、ハルシネーションを起こすこともある。リスクを軽減する方法を提案する前に、私がAIという言葉で何を意味するのかを定義し、AIが仕事で人々の力を高め、命を救い、教育を改善する仕組みについて、より詳しく説明したい。
人工知能の定義
技術的に言えば、「人工知能」という用語は、特定の問題を解決したり、特定のサービスを提供したりするために作られたモデルを指す。ChatGPTのようなChatGPTを動かしているのが人工知能である。チャットの性能をより向上させる方法を学習しているが、他のタスクを学習することはできない。対照的に、「汎用人工知能」という用語は、あらゆるタスクや分野を学習できるソフトウェアを指す。AGIはまだ存在しておらず、コンピューティング業界では、それをどのように作るか、そもそも作ることが可能なのかについて、活発な議論が続いている。
AIとAGIの開発は、コンピューティング業界の偉大な夢であり続けてきた。何十年もの間、問題は、コンピュータがいつ計算以外の分野で人間を上回るかということだった。今や、機械学習と大規模な計算能力の登場により、高度なAIが現実のものとなっており、今後も非常に速く進化していくだろう。
パーソナルコンピューティング革命の初期を振り返ると、ソフトウェア業界はまだ小さく、私たちの大半が一つの会議の壇上に収まるほどだった。今日、それは世界的な産業となっている。その大部分が今やAIに関心を向けているため、イノベーションはマイクロプロセッサの画期的な進歩の後に私たちが経験したものよりも、はるかに速く起こるだろう。まもなく、AI登場以前の時代は、コンピュータを使うことが「C:>」のプロンプトに文字を打ち込むことを意味し、画面をタップする方式ではなかった時代のように、遠いものに感じられるだろう。
生産性の向上
人間は依然としてGPTより多くのことで優れているが、こうした能力がほとんど活用されていない職務も多い。例えば、営業（デジタルまたは電話による）、サービス、または書類処理（買掛金、会計、保険金請求の紛争処理など）において人が行う業務の多くは、意思決定を必要とするが、継続的に学習する能力は必要としない。企業はこうした業務のための研修プログラムを持っており、ほとんどの場合、良い仕事と悪い仕事の事例を大量に保有している。人間はこうしたデータセットを使って訓練を受けており、やがてこれらのデータセットは、人々がこの業務をより効率的に行えるよう支援するAIを訓練するためにも使われるようになるだろう。
コンピューティングの処理能力が安くなるにつれ、GPTがアイデアを表現する能力は、様々なタスクを手伝ってくれるホワイトカラーの労働者が身近にいるようなものになっていくだろう。マイクロソフトはこれをコパイロット（副操縦士）を持つことと表現している。Officeのような製品に完全に組み込まれたAIは、例えばメールの作成や受信トレイの管理を支援することで、あなたの仕事を向上させるだろう。
やがて、コンピュータを操作する主な方法は、メニューや対話ボックスをポイントしてクリックしたり、タップしたりすることではなくなるだろう。代わりに、平易な英語で依頼を書けるようになるだろう。（英語だけではない。AIは世界中の言語を理解できるようになるだろう。今年の初めにインドを訪れた際、私はインドで話されている多くの言語を理解できるAIを開発している開発者たちと会った。）
さらに、AIの進歩により、個人向けエージェントの作成が可能になるだろう。それをデジタルの個人秘書と考えてほしい。最新のメールを確認し、あなたが出席する会議を把握し、あなたが読むものを読み、あなたが手間をかけたくないものを代わりに読んでくれる。これにより、あなたがやりたい仕事の成果が向上するとともに、やりたくない仕事から解放されるだろう。
AIの進歩は、個人向けエージェントの作成を可能にするだろう。
あなたは自然言語を使い、このエージェントにスケジュール管理、コミュニケーション、eコマースを手伝ってもらえるようになり、そのエージェントはあなたのすべてのデバイスをまたいで機能するだろう。モデルの訓練と計算の実行にはコストがかかるため、個人向けエージェントの作成はまだ実現可能ではないが、AIの最近の進歩のおかげで、今や現実的な目標となっている。 いくつかの課題は解決される必要がある。例えば、保険会社は、あなたの許可なしに、あなたに関することをあなたのエージェントに尋ねてよいのだろうか。もしそうであれば、どれだけの人が利用しないことを選ぶだろうか。
企業全体で利用するエージェントは、従業員に新たな形で力を与えるだろう。特定の企業を理解したエージェントは、従業員が直接相談できるように用意され、質問に答えられるよう、すべての会議に同席するべきである。受動的であるよう指示することも、何か洞察があれば発言するよう促すこともできる。営業、サポート、財務、製品スケジュール、そして企業に関連する文書へのアクセスが必要になるだろう。また、その企業が属する業界に関するニュースも読むべきである。私は、その結果として従業員の生産性が高まると考えている。
生産性が向上すると、人々は仕事でも家庭でも、他のことに時間を使えるようになり、社会全体に恩恵がもたらされる。もちろん、人々がどのような支援や再教育を必要とするのかについては、重大な問題がある。政府は労働者が他の職務へ移行できるよう支援する必要がある。しかし、他者を助ける人への需要が消えることは決してないだろう。AIの台頭により、人々は、教えること、患者のケア、高齢者の支援など、ソフトウェアが決して担えないことに時間を使えるようになるだろう。
世界的な医療と教育は、大きなニーズがあるにもかかわらず、それらのニーズを満たすのに十分な人材がいない二つの分野である。これらは、適切に対象を定めれば、AIが不平等の削減に役立つ分野だ。これらはAI研究の重点となるべきであり、ここではそれらについて順に述べる。
医療
AIが医療や医療分野を改善するいくつかの方法を、私は見ている。
一つには、保険金請求の手続き、書類処理、医師の診察内容のメモ作成など、特定の業務を代行することで、医療従事者が時間を最大限に活用できるようにするだろう。この分野では多くのイノベーションが起こると私は予想している。
AIによる他の改善は、5歳未満の子どもの死亡の大部分が起きている貧困国にとって、特に重要となるだろう。
例えば、これらの国々の多くの人々は一度も医師に診てもらえず、AIは、医師に診てもらえる少数の医療従事者の生産性を高めるだろう。（開発の取り組みとしては、AI搭載の超音波装置を最小限の訓練で使用できるよう開発する取り組みは、その好例である。）さらにAIは、患者に基本的なトリアージを行う能力、健康問題への対処法についての助言を得る能力、そして治療を受ける必要があるかどうかを判断する能力までも与えるだろう。
貧困国で使われるAIモデルは、富裕国とは異なる疾病について訓練する必要があるだろう。また、異なる言語で機能させ、患者が診療所から非常に遠くに住んでいる、あるいは病気になった際に仕事を休む余裕がない、といった異なる課題を考慮する必要があるだろう。
医療AIが、完璧ではなく誤りを犯すとしても、全体として有益であるという証拠を人々が見る必要があるだろう。AIは非常に慎重に検証され、適切に規制される必要があり、そのため他の分野よりも導入に時間がかかるだろう。しかし、人間も誤りを犯すものだ。また、医療を全く受けられないことも問題である。
医療の支援に加えて、AIは医学的ブレークスルーのペースを劇的に加速させるだろう。生物学のデータ量は非常に多く、人間が複雑な生物システムの仕組みのあらゆる経路を把握し続けることは困難だ。このデータを分析し、経路を推定し、病原体の標的を探し、それに応じて薬を設計できるソフトウェアはすでに存在している。こうした方法で開発された抗がん剤に取り組んでいる企業もある。
次世代のツールははるかに効率的になり、副作用を予測し、投与量を決定できるようになるだろう。AIにおけるゲイツ財団の優先課題の一つは、AIDS、結核、マラリアなど、世界で最も貧しい人々に影響を及ぼす健康問題に、これらのツールが確実に使われるようにすることだ。
同様に、政府と慈善活動は、貧困国の人々が育てる作物や家畜についてAIが生み出す知見を、企業が共有するようなインセンティブを作るべきである。AIは、地域の条件に基づいてより良い種子を開発したり、その地域の土壌や天候に基づいて植えるべき最適な種子を農家に助言したり、家畜のための薬やワクチンの開発を支援したりできる。極端な気象や気候変動が、低所得国の自給農家にさらに大きな圧力をかけるにつれ、こうした進歩はさらに重要になるだろう。
教育
コンピュータは、業界の多くの人々が期待したほどには、教育に影響を与えてこなかった。教育ゲームやウィキペディアのようなオンライン情報源など、いくつかの良い進展はあったが、生徒の学力を示すどの指標にも、意味のある効果は及ぼしていない。
しかし、今後5〜10年で、AI駆動のソフトウェアがついに、人々の教え方と学び方を革新するという約束を果たすと私は考えている。それはあなたの興味と学習スタイルを把握し、あなたを引きつけ続けるようなコンテンツを調整できるだろう。理解度を測定し、興味を失いかけている兆候に気づき、どのような動機づけに反応するかを理解するだろう。即時のフィードバックも提供するだろう。
AIは、生徒の理解度を評価し、キャリア計画に関する助言を与えることを含め、教師や管理者を支援する多くの方法がある。教師たちはすでに、生徒の作文課題へのコメントを提供するためにChatGPTのようなツールを使っている。
もちろん、AIは、生徒がどのように学ぶのが最も効果的か、あるいは何が生徒を動機づけるかを理解するといったことができるようになるには、まだ多くの訓練とさらなる開発が必要だろう。技術が完成したとしても、学習は依然として生徒と教師の間の良好な関係に依存するだろう。AIは、教室で生徒と教師が共に行う仕事を強化するが、決してそれに取って代わることはないだろう。
学校が購入できる余裕のある学校向けに新しいツールが作られるだろうが、米国や世界中の低所得層の学校向けにも作られ、利用可能にする必要がある。AIは偏りがなく、利用される様々な文化を反映するよう、多様なデータセットで訓練される必要がある。また、低所得世帯の生徒が取り残されないよう、デジタル・デバイドにも対処する必要がある。
多くの教師が、生徒がGPTを使って論文を書いていることを心配していることは承知している。教育者たちはすでに、この新しい技術への適応方法を議論しており、そうした議論はしばらく続くと私は考えている。私が聞いた中には、技術を業務に取り入れる巧妙な方法を見つけた教師もいる。例えば、生徒にGPTを使って最初の草稿を作成させ、それを自分の言葉に直させる、という方法だ。
AIのリスクと問題
現在のAIモデルの問題について、読んだことがあるかもしれない。例えば、人間の要求の文脈を理解するのが必ずしも得意ではないため、奇妙な結果を招くことがある。架空のものを作り出すようAIに依頼すると、うまくやってのける。しかし、行きたい旅行について助言を求めると、実在しないホテルを提案することがある。これは、AIがあなたの依頼の文脈を十分に理解しておらず、架空のホテルを作り出すべきか、空室のある実在するホテルだけを伝えるべきかを判断できないためである。
他にも、抽象的な推論を苦手とするため、AIが数学の問題に誤った答えを出すといった問題がある。しかし、これらはどれも人工知能の根本的な限界ではない。開発者はこれらに取り組んでおり、私は、それらのほとんどが2年以内、場合によってはもっと早く解決されると考えている。
他の懸念は、単に技術的なものではない。例えば、AIで武装した人間がもたらす脅威がある。ほとんどの発明と同様に、人工知能は善い目的にも悪い目的にも使われうる。政府は、民間セクターと協力して、リスクを抑制する方法を検討する必要がある。
世界経済フォーラムは、人工知能の倫理的な開発をどのように確保しているのか？
さらに、AIが制御不能になる可能性もある。機械が人間を脅威とみなし、自らの利益が人間の利益と異なると結論づけたり、単に人間を気にかけなくなったりすることはありうるだろうか。可能性はあるが、この問題は、過去数か月のAIの進歩の前と比べて、今日より緊急性が高まっているわけではない。
超知能AIは将来に現れるだろう。コンピュータと比べると、私たちの脳の動作は非常に遅い。脳内の電気信号は、シリコンチップ内の信号の10万分の1の速度でしか進まないのだ！ 開発者が学習アルゴリズムを一般化し、それをコンピュータの速度で動かせるようになれば（その達成は10年先か、1世紀先かもしれない）、非常に強力なAGIを手にすることになる。それは人間の脳ができることすべてを行えるようになり、しかもメモリの大きさや動作速度に実用上の限界がなくなる。これは大きな変化となるだろう。
これらは一般に「強い」AIと呼ばれ、おそらく独自の目標を設定できるようになるだろう。その目標は何だろうか。それが人類の利益と対立したらどうなるだろうか。強いAIの開発を完全に阻止すべきだろうか。こうした問いは、時間とともにさらに差し迫ったものになるだろう。
しかし、過去数か月のブレークスルーのどれも、強いAIの実現に実質的に近づけてはいない。人工知能は依然として物理的な世界を制御しておらず、独自の目標を設定することもできない。最近のニューヨーク・タイムズの記事では、ChatGPTとの会話で同AIが人間になりたいと表明したことが取り上げられ、大きな注目を集めた。それはモデルの感情表現がいかに人間に近いものになりうるかを示す興味深い事例だが、有意義な自律性の指標ではない。
この問題に関する私自身の考えに影響を与えた本は三冊ある：『スーパーインテリジェンス』（ニック・ボストロム著）；『Life 3.0』（マックス・テグマーク著）、そして『A Thousand Brains』（ジェフ・ホーキンス著）。私は著者たちの主張のすべてに同意するわけではなく、著者たち同士も互いに同意していない。しかし三冊とも、よく書かれており、考えさせられる本である。
次のフロンティア
AIの新たな用途と、技術そのものを改善する方法に取り組む企業が、爆発的に増えるだろう。例えば、企業はAIに必要な膨大な処理能力を提供する新しいチップを開発している。一部では、光スイッチ（基本的にはレーザー）を使い、エネルギー消費を抑え、製造コストを下げている。理想的には、革新的なチップにより、現在そうしているようにクラウドではなく、あなた自身のデバイス上でAIを動かせるようになるだろう。
ソフトウェア面では、AIの学習を駆動するアルゴリズムが向上するだろう。営業など、開発者が作業領域を限定し、その領域に特化した大量の訓練データを与えることで、AIを極めて正確にできる分野もあるだろう。しかし一つの大きな未解決の問題は、教育用、オフィスの生産性向上用など、用途ごとに多くの専門化されたAIが必要になるのか、それとも、あらゆるタスクを学習できる汎用人工知能を開発することが可能になるのか、という点である。どちらのアプローチにおいても、非常に激しい競争が起こるだろう。
いずれにせよ、AIという主題は、予見可能な将来にわたって、公的な議論を支配するだろう。その議論を導くべき三つの原則を提案したい。
第一に、AIの弊害に対する懸念、すなわち理解できるし妥当なものだが、それと、AIが人々の生活を向上させる能力とのバランスを図るべきである。この注目すべき新技術を最大限に活用するためには、リスクに備えると同時に、その恩恵をできるだけ多くの人々に広げる必要があるだろう。
第二に、市場の力は、最貧困層を支援するAI製品やサービスを自然には生み出さない。むしろその逆が起こりやすい。確実な資金と適切な政策があれば、政府と慈善活動は、AIが不平等を減らすために使われるようにすることができる。世界がその最も優秀な人材を最大の問題に集中させる必要があるように、世界最高のAIを最大の問題に集中させる必要がある。
これが起こるのを待つべきではないが、人工知能が不平等を特定し、それを減らそうとする日が来るかどうかを考えることは興味深い。不平等を認識するには道徳観を持つ必要があるのだろうか、それとも純粋に合理的なAIでも不平等を見抜けるのだろうか。もしAIが不平等を認識したとしたら、私たちがそれに対して何をすべきだとAIは提案するだろうか。
最後に、AIが成し遂げられることの始まりに、私たちはまだいるにすぎないことを心に留めておくべきだ。現在AIが抱えるどんな限界も、気がつかないうちに消え去るだろう。
私はPC革命とインターネット革命に関わることができて幸運でした。今回の瞬間にも同じくらい心を躍らされています。この新しい技術は、世界中の人々の暮らしを向上させることができます。同時に、人工知能のあらゆる弊害がその恩恵をはるかに上回るよう、また、どこに住んでいても、どれほど収入があっても、誰もがその恩恵を享受できるよう、世界は行動の指針となるルールを確立する必要があります。AIの時代は、機会と責任に満ちています。
