こんばんは。立憲民主党板橋区政策委員の岩永きりんと申します。
ツイッターでご紹介した、ビルゲイツのブログ記事「The age of AI Has Begun」（https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun）の全文翻訳です。（DeepL翻訳を使用しています。文末の表現だけ揃えました。）

「AIの時代が始まった」

〜人工知能は、携帯電話やインターネットと同じように革命的なもの〜

私はこれまで、革命的と思えるような技術のデモンストレーションを2見たことがある。

1度目は1980年、Windowsをはじめとする現代のあらゆるオペレーティングシステムの前身であるグラフィカル・ユーザー・インターフェースを紹介されたときだ。そのとき、デモを見せてくれたチャールズ・シモニーという優秀なプログラマーと一緒になって、このようなユーザーフレンドリーなアプローチでできることはないかと、すぐにブレインストーミングを始めた。チャールズはやがてマイクロソフトに入社し、Windowsはマイクロソフトのバックボーンとなり、このデモの後に私たちが考えたことが、その後の15年間の会社の方針を決めることになった。

2つ目のビッグサプライズは、つい昨年のことだ。2016年からOpenAIのチームとミーティングを重ね、その着実な進歩に感心していた。2022年半ば、私は彼らの仕事に興奮し、彼らに課題を与えた。それは、アドバンスト・プレースメントの生物学の試験に合格する人工知能を育成すること。特に訓練していない問題にも答えられるようにするのだ。(APバイオの試験は、単に科学的事実を繰り返すだけでなく、生物学について批判的に考えることが求められるからだ。）もしそれができたら、真のブレークスルーができたことになる、と私は言っていた。

私は、この課題は2、3年はかかるだろうと思ってた。しかし、彼らはわずか数カ月でそれをやり遂げた。

9月、再び彼らに会ったとき、AIモデルであるGPTにAPバイオの60問の選択問題を出題し、そのうち59問を正解させたことに畏敬の念を抱いた。さらに、6つの自由形式問題にも優れた解答を書き込んでいた。外部の専門家に採点してもらったところ、GPTは最高得点の「5」を獲得した。

テストに合格したGPTに、非科学的な質問をしてみた。"病気の子供を持つお父さんに何と声をかけますか？"と。すると、その場にいた私たちのほとんどが答えたであろう答えよりも、もっと良い答えを書いてくれたのだ。この体験は驚くべきものだった。

グラフィカル・ユーザー・インターフェース以来、最も重要なテクノロジーの進化を目の当たりにしたような気がした。

そして、今後5年から10年の間に、AIが実現できるあらゆることを考えようと思った。

AIの発展は、マイクロプロセッサー、パーソナルコンピューター、インターネット、携帯電話の誕生と同じくらい基本的なことだ。AIは、人々の仕事、学習、旅行、健康管理、コミュニケーションのあり方を変えるだろう。産業全体がこの技術を中心に方向転換する。企業は、いかにうまく活用するかで、その存在を際立たせることができるだろう。

私は最近、慈善事業を専業としているが、人々の生産性を向上させるだけでなく、世界で最も深刻な不公平を解消するために、AIがどのような役割を果たせるかについて考えている。世界的に見ると、最も不公平なのは健康面だ。5歳未満の子どもたちが毎年500万人亡くなっている。20年前の1,000万人に比べれば減少したが、それでもまだ衝撃的な数字だ。そのほとんどが貧しい国で生まれ、下痢やマラリアなど予防可能な原因で命を落としている。子どもたちの命を救うこと以上に、AIの有効な使い道はない。

私は、AIが世界で最も深刻な不公平を軽減する方法について、ずっと考えてきた

米国では、不公平を解消するための最大のチャンスは、教育の改善、特に生徒が数学で成功するようにすることだ。基本的な数学のスキルを身につければ、どのような職業に就いても成功することができるという証拠がある。しかし、数学の成績は全米で低下しており、特に黒人、ラテン系、低所得の生徒の成績が低下している。AIは、そのような傾向を変えるのに役立つ。

気候変動も、AIが世界をより公平にできると確信している問題だ。気候変動の不公平は、最も苦しんでいる人たち（世界の貧困層）が、この問題に最も貢献しなかった人たちであることだ。AIがどのように役立つのか、私はまだ考え、学んでいる最中だが、この記事の後半で、多くの可能性を秘めたいくつかの分野を提案する。

つまり、ゲイツ財団が取り組んでいる問題にAIが与える影響について、私は期待しているのだ。世界は、裕福な人たちだけでなく、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。政府や慈善団体は、人工知能が不公平を減らし、不公平を助長しないようにするために、大きな役割を果たす必要がある。これは、私自身がAIに関連する仕事をする上での優先事項だ。

破壊的な新技術は人々を不安にさせるものですが、人工知能も同様です。労働力、法制度、プライバシー、偏見など、難しい問題を提起しているからだ。また、人工知能は事実誤認や幻覚を見ることもある。そのリスクを軽減する方法を提案する前に、AIとは何かを定義し、AIが職場で人々の能力を高め、命を救い、教育を改善するのに役立つ方法について詳しく説明する。

人工知能の定義

専門的には、特定の問題を解決したり、特定のサービスを提供するために作られたモデルを人工知能と呼ぶ。ChatGPTのようなものを動かしているのは、人工知能だ。ChatGPTは、チャットをよりうまく行う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。これに対して、人工知能は、あらゆるタスクや対象を学習することができるソフトウェアを指す。AGIはまだ存在しない。コンピュータ業界では、AGIをどのように作るか、あるいは作ることができるのかについて、激しい議論が行われている。

AIやAGIを開発することは、コンピュータ業界の大きな夢だった。何十年もの間、コンピュータが計算以外のことで人間より優れた能力を発揮するのはいつになるかということが問題視されていた。今、機械学習と大量のコンピューティングパワーの登場により、洗練されたAIが現実のものとなり、しかも非常に速く良くなっていくだろう。

パーソナルコンピュータ革命の初期の頃、ソフトウェア産業はとても小さく、ほとんどの人がカンファレンスのステージに収まる程度だったことを思い返す。しかし、今では世界的な産業となっている。その大部分が今、AIに目を向けているため、イノベーションのスピードは、マイクロプロセッサのブレークスルー後に経験したものよりはるかに速くなることだろう。AI以前の時代は、コンピュータを使うには画面をタップするのではなく、C:>プロンプトを入力する必要があった時代と同じように、すぐに遠い存在に思えるようになるだろう。

生産性向上

人間はまだ多くのことでGPTより優れていますが、これらの能力があまり使われない仕事も多くある。例えば、営業（デジタルや電話）、サービス、文書処理（買掛金や経理、保険金請求の争奪戦など）などで人が行う仕事の多くは、意思決定は必要だが、継続的に学習する能力は必要ではない。企業では、これらの活動のためのトレーニングプログラムがあり、ほとんどの場合、良い仕事と悪い仕事の事例をたくさん持っている。人間はこれらのデータセットを使って訓練されますが、やがてこれらのデータセットは、人間がこの仕事をより効率的にこなせるようにするための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パワーが安価になるにつれ、GPTがアイデアを表現する能力は、ますます、さまざまな仕事を手伝ってくれるホワイトカラーの労働者を持つようなものになるだろう。マイクロソフトは、これを「副操縦士を持つ」と表現している。Officeなどの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箱の管理など、あなたの仕事を向上させる。

やがて、コンピュータを操作する主な方法は、メニューやダイアログボックスを指差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。メニューやダイアログボックスを指差しでクリックしたり、タップしたりするのではなく、平易な英語でお願いごとを書くことができるようになるのだ。(英語だけでなく、AIは世界中の言語を理解できるようになるの。今年の初めにインドで、現地で使われている多くの言語を理解するAIに取り組んでいる開発者と会った。）

さらに、AIの進化はパーソナルエージェントの実現を可能にする。デジタルパーソナルアシスタントのようなもので、あなたの最新のメールを見たり、あなたが出席する会議について知ったり、あなたが読むものを読んだり、あなたが煩わしく感じたくないものを読んだりすることができる。これによって、やりたい仕事への取り組みが向上し、やりたくない仕事から解放されるのだ。

AIの進歩により、パーソナルエージェントの誕生が可能になる

自然言語を使って、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コマースなどを手伝ってもらうことができるようになり、すべてのデバイスで動作するようになる。モデルのトレーニングや計算の実行にコストがかかるため、パーソナルエージェントを作ることはまだ実現可能ではないが、最近のAIの進歩により、現実的な目標になってきている。

いくつかの問題は解決される必要がある。例えば、保険会社はあなたのエージェントに対して、あなたのことを勝手に聞くことができるのだろうか？もしそうだとしたら、どれだけの人が使わないことを選択するのだろうか？

全社的なエージェントは、新しい方法で従業員に力を与えるだろう。特定の企業を理解するエージェントは、従業員が直接相談できるようになり、質問に答えられるように、すべての会議に参加する必要がある。受け身でいるように指示されることもあれば、何か気づきがあれば発言するように促されることもある。その企業に関連する営業、サポート、財務、製品スケジュール、テキストにアクセスする必要がある。その会社が属する業界に関連するニュースも読む必要がある。その結果、従業員の生産性が向上すると信じている。

生産性が上がれば、人々は職場や家庭で他のことをするために解放されるから、社会は恩恵を受ける。もちろん、どのようなサポートや再教育が必要なのかについては、深刻な問題がある。政府は、労働者が他の役割に移行するのを支援する必要がある。しかし、人を助ける人への需要がなくなることはないだろう。AIの台頭により、ソフトウェアでは不可能なこと、例えば教育、患者の世話、高齢者のサポートなどに従事する人が出てくるだろう。

グローバルヘルスと教育は、大きなニーズがありながら、そのニーズに対応できる人材が不足している分野だ。これらの分野は、AIが適切な目標を設定すれば、不公平を解消するのに役立つ分野だ。これらは、AIの仕事の重要な焦点となるはずなので、これからそれらに目を向けたいと思う。

健康

私は、AIがヘルスケアや医療現場を改善する方法をいくつか考えている。

例えば、保険請求や事務処理、診察時のメモ書きなど、医療従事者の代わりに特定の作業を行うことで、時間を有効に活用できるようになる。この分野では、多くのイノベーションが生まれると期待している。

また、AIによる改善は、5歳未満児の死亡の大部分を占める貧困国にとって特に重要だ。

例えば、これらの国では多くの人が医者にかかることができない、AIは彼らが受診する医療従事者の生産性を向上させるのに役立つ。（最小限のトレーニングで使えるAI搭載の超音波診断装置の開発への取り組みは、その好例。）AIは、患者が基本的なトリアージを行い、健康上の問題に対処する方法についてアドバイスを受け、治療を受ける必要があるかどうかを判断する能力も与えるだろう。

貧しい国で使用されるAIモデルは、豊かな国とは異なる病気について訓練される必要がある。また、診療所から遠く離れた場所に住んでいる患者さんや、病気になったときに仕事を中断する余裕がない患者さんなど、さまざまな課題を考慮しながら、異なる言語で作業を行う必要がある。

人々は、健康AIが完璧ではなく、間違いを犯すかもしれないが、全体として有益であるという証拠を見る必要がある。AIは非常に慎重にテストされ、適切に規制されなければならないので、他の分野よりも採用されるまでに時間がかかるだろう。しかし、それにしても、人間もミスをするものだ。そして、医療にアクセスできないことも問題だ。

ケアに役立つだけでなく、AIは医療のブレークスルーの速度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、複雑な生体システムの仕組みをすべて把握するのは人間には難しい。このデータを見て、経路がどうなっているかを推測し、病原体のターゲットを探し、それに合わせて薬をデザインするソフトウェアはすでに存在する。この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。

次世代のツールはもっと効率的になり、副作用の予測や投与量の把握ができるようになるだろう。ゲイツ財団のAIにおける優先事項のひとつは、エイズ、結核、マラリアなど、世界で最も貧しい人々に影響を与える健康問題に、これらのツールが使われるようにすることだ。

同様に、政府や慈善団体は、貧しい国の人々が育てる作物や家畜について、AIが生み出す洞察を企業が共有できるようなインセンティブを設けるべきだ。AIは、現地の条件に基づいたより良い種子の開発、その土地の土壌や天候に基づいた最適な種子の植え付けに関する農家へのアドバイス、家畜のための薬やワクチンの開発などに貢献することができる。異常気象や気候変動によって、低所得国の自給自足農家がさらに大きな負担を強いられるようになれば、こうした進歩はさらに重要な意味を持つだろう。

教育

コンピュータは、私たち業界の多くが期待していたような効果を教育に与えてはいない。教育用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、良い発展もあったが、生徒の達成度を測るどの指標にも意味のある効果をもたらしていない。

しかし、今後5年から10年の間に、AIを駆使したソフトウェアが、人々の教え方と学び方に革命を起こすという約束をついに果たすことになると思うのだ。AIは、あなたの興味や学習スタイルを把握し、あなたが興味を持ち続けられるようなコンテンツをカスタマイズすることができる。AIは、あなたの理解度を測定し、あなたが興味を失ったときに気づき、あなたがどのような動機付けに反応するかを理解することができる。そして、すぐにフィードバックするのだ。

生徒の理解度を把握したり、キャリアプランのアドバイスをしたりと、AIが先生や管理者を支援する方法はたくさんある。教師はすでにChatGPTのようなツールを使って、生徒の文章課題に対してコメントを提供している。

もちろん、AIが、ある生徒の学習方法やモチベーションを理解するようなことをできるようになるには、多くの訓練とさらなる開発が必要だ。たとえテクノロジーが完成しても、学習は生徒と教師の素晴らしい関係によって左右される。AIは、教室で生徒と教師が一緒に行う作業を強化するものであり、決して置き換えるものではない。

新しいツールは、それを購入する余裕のある学校のために作られるだろうが、米国や世界中の低所得層の学校のために作られ、利用できるようにする必要がある。AIは、偏りがなく、使用される場所の異なる文化を反映できるように、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に、デジタルデバイドに対処する必要がある。

生徒がGPTを使ってエッセイを書いていることを心配している先生も多いと思う。教育関係者はすでに新しい技術に適応する方法について議論しているが、そうした議論はしばらく続くと思う。例えば、GPTで初稿を作成し、それを生徒が自分好みにアレンジするというような、巧みに技術を取り入れた先生の話も聞く。

AIのリスクと問題点

現在のAIモデルの問題点について読んだことがあると思う。例えば、人間の要求に対する文脈を理解することは必ずしも得意ではなく、その結果、奇妙な結果を招くことがある。AIに架空のものを作ってくれと頼むと、それはうまくできる。しかし、行きたい旅行についてアドバイスを求めると、存在しないホテルを提案することがある。これは、AIがあなたのリクエストの背景を十分に理解していないため、偽のホテルを作るべきか、空室がある本物のホテルのみを教えるべきかを判断できないからだ。

他にも、抽象的な推論を苦手とするAIが数学の問題で間違った答えを出してしまうなどの問題があるようだ。しかし、いずれも人工知能の根本的な限界ではない。開発者はこれらの問題に取り組んでおり、2年以内に、あるいはもっと早く、これらの問題がほぼ解決されることになると思う。

その他の懸念は、単に技術的なものだけではない。例えば、AIで武装した人間がもたらす脅威がある。多くの発明がそうであるように、人工知能は良い目的にも悪い目的にも使用することができる。政府は民間企業と協力し、リスクを抑える方法を検討する必要がある。

さらに、人工知能が暴走する可能性もある。人間が脅威であると判断したり、自分の利益と私たちの利益が異なると結論づけたり、あるいは単に私たちのことを気にしなくなったりする可能性はないだろうか。可能性はあるが、この問題は、ここ数カ月のAIの開発以前と比較して、今日、緊急性が高いわけではない。

超知的なAIは私たちの未来にある。コンピュータに比べれば、私たちの脳はカタツムリのようなスピードで動いている。脳内の電気信号は、シリコンチップの信号の10万分の1の速度で動いている。学習アルゴリズムを一般化し、コンピュータの速度で実行できるようになれば、それは10年先か100年先かの話だが、信じられないほど強力なAGIが誕生することになる。人間の脳ができることはすべてできるようになり、しかも、メモリのサイズや動作速度に実用的な制限がない。これは大きな変化だ。

このような「強い」AIは、おそらく自分自身で目標を設定することができるようになると思う。その目標はどのようなものなのだろうか。もしそれが人類の利益と相反するものであれば、どうなるのだろうか。強いAIが開発されないようにする必要があるのか？このような疑問は、時間の経過とともに、より一層深まっていくだろう。

しかし、ここ数カ月のブレークスルーは、いずれも強力なAIに実質的に近づいたとは言えない。人工知能はまだ物理的な世界を支配しておらず、自ら目標を設定することもできない。最近、ChatGPTが人間になりたいと宣言した会話についてのNew York Timesの記事が注目を集めた。この記事は、モデルの感情表現がいかに人間らしいかを示す興味深いものだったが、それは意味のある自立の指標にはならない。

このテーマについて、私自身の考えを形成したのは3冊の本だ。ニック・ボストロムの『Superintelligence』、マックス・テグマークの『Life 3.0』、そしてジェフ・ホーキンスの『A Thousand Brains』だ。私は著者の言うことにすべて同意しているわけではないし、著者同士も同意しているわけでもない。しかし、3冊ともよくできた本で、示唆に富んでいる。

次のフロンティア

AIの新たな利用法だけでなく、技術そのものを向上させる方法に取り組む企業が爆発的に増えるだろう。例えば、人工知能に必要な大量の処理能力を提供する新しいチップを開発している企業もある。また、消費電力を抑え、製造コストを下げるために、光スイッチ（要するにレーザー）を使用したものもある。理想的には、革新的なチップによって、現在のようにクラウド上でAIを動かすのではなく、自分のデバイス上でAIを動かすことができるようになる。

ソフトウェア面では、AIの学習を促進するアルゴリズムがより良くなっていく。営業など、開発者がAIが活躍する領域を限定し、その領域に特化した学習データを大量に与えることで、AIを極めて精度の高いものにできる領域も出てくるだろう。しかし、教育用とオフィス生産用というように、用途別に特化したAIがたくさん必要になるのか、それとも、どんなタスクも学習できる人工知能を開発できるのか、大きな未知数だ。どちらのアプローチでも、激しい競争が繰り広げられることだろう。

いずれにせよ、AIというテーマは、当分の間、世間の話題を独占することになるだろう。私は、その議論の指針となるべき3つの原則を提案したいと思う。

第一に、私たちは、AIのマイナス面に対する懸念（理解でき、妥当なものである）と、人々の生活を向上させるAIの能力とのバランスをとるよう努めるべきである。この驚くべき新技術を最大限に活用するためには、リスクから身を守ると同時に、できるだけ多くの人々に恩恵を与えることが必要だ。

第二に、市場の力によって、貧困層を救うAI製品やサービスが自然に生み出されることはない。その逆の可能性の方が高い。信頼できる資金と適切な政策があれば、政府や慈善団体は、AIが不公平を解消するために使われるようにすることができる。世界が最大の問題に集中するために最も優秀な人材を必要としているように、世界最高のAIを最大の問題に集中させる必要があるのだ。

それを待っていてはいけないのだが、人工知能が不公平を識別し、それを減らそうとすることはあるのか、考えてみるのも面白い。不公平を見抜くには道徳観が必要なのか、それとも純粋に合理的なAIでも見抜くことができるのか。仮に不公平を認識した場合、私たちにどうするよう提案するのだろうか。

最後に、私たちはAIが成し遂げられることのほんの始まりに過ぎないということを心に留めておく必要がある。今のAIにどんな制限があろうとも、いつの間にかなくなっているのだ。

私は、PC革命とインターネット革命に携わることができたので幸運だった。今この瞬間にも、同じように興奮している。この新しいテクノロジーは、世界中の人々の生活を向上させることができる。同時に、人工知能のデメリットがそのメリットをはるかに上回るように、そして、どこに住んでいても、どれだけお金を持っていても、誰もがそのメリットを享受できるように、世界は道のルールを確立する必要があります。AIの時代は、チャンスと責任に満ちている。