ビル・ゲイツが寄稿：AI時代の幕開け、人生で2度目の革新的な瞬間が到来した
TechFlow厳選深潮セレクト
ビル・ゲイツが寄稿：AI時代の幕開け、人生で2度目の革新的な瞬間が到来した
ビル・ゲイツは、1980年に初めて現代的なグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）を見た時以来、OpenAIのGPT AIモデルが技術的に最も革新的な進歩だと述べました。これは彼が67年間の人生で、技術に本当に衝撃を受けた2度目のことだとしています。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察GPT-4による世界への刺激がまだ冷めやらぬ中、昨夜AIGCは再び複数の「核弾頭」を投下し、テクノロジー業界全体が興奮と不安が入り混じった複雑な感情に包まれている。
同じく興奮しているのがビル・ゲイツだ。彼は先日、「The Age of AI has begun（AI時代の到来）」という題名のブログ記事を発表した。彼は、人工知能の画期的な革新は、パーソナルコンピューターやインターネット、携帯電話と同様に、人々の働き方、学び方、旅行、医療、コミュニケーションのあり方を変え、世界で最も深刻な不平等のいくつかを解消することさえ可能になると述べている。
彼が言及した内容以上に重要なのは、このブログを通じて示された、ビル・ゲイツ自身の明確な態度である。
以下はその全文をAPPSOが翻訳したものである：
私の人生で、革命的なデモを二度経験した。
最初は1980年、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）に出会った時だった。これは今日のすべての現代オペレーティングシステム（Windowsを含む）の前身となるものだった。当時のデモを行ったのはチャールズ・シモニー（Charles Simonyi）という優れたプログラマーであり、私は彼と一緒に座り、こうした使いやすい方法を使って何ができるかについて熱心に議論した。その後、チャールズはマイクロソフトに入社し、Windowsは会社の中核となり、当時の議論はその後15年にわたる企業戦略を決定づけた。
二つ目の大きな驚きは昨年だった。私は2016年からOpenAIチームと定期的に会っており、彼らの着実な進展に感銘を受けていた。2022年半ば、私は彼らの取り組みに非常に感動し、ある課題を与えることに決めた。それは、「高度配置生物学試験（Advanced Placement Biology Exam）に合格できるようなAIを開発してみろ」というものだった。つまり、特別に訓練されていない問題にも答えられるようにするということだ。
私はAP生物学を選んだ。なぜなら、この試験は科学的事実の暗記だけでなく、生物学に関する批判的思考を求められるからだ。私はこう言った。「もしそれができれば、本当に画期的な突破を成し遂げたと言えるだろう」。
私はこの課題に2～3年はかかると思っていたが、彼らは数ヶ月で達成してしまった。
昨年9月、再び彼らと会ったとき、GPTにAP生物試験の多肢選択問題60問を出題すると、正解は59問だった。さらに、6つの記述式問題に対しても、極めて優れた回答を書き出した。外部の専門家に採点を依頼したところ、GPTは最高得点の5点を獲得した。これは大学レベルの生物学コースでAまたはA+に相当する。
試験に合格した後、私たちは非科学的な質問も投げかけた。「病気の子を持つ父親に、あなたは何と言いますか？」という問いに対して、GPTは深く考え抜かれた答えを提示した。その内容は、私たちの多くよりも優れていたかもしれない。体験全体は衝撃的だった。
私はまさに、GUI以来の最重要技術進歩を目にしてしまったことを悟った。
これにより、未来5～10年のうちにAIが達成できるすべての可能性について考えるようになった。
AIの進展は、マイクロプロセッサ、パーソナルコンピューター、インターネット、携帯電話の発明と同等の重要性を持つ。人々の働き方、学び方、移動、医療、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AIを中心に再編される。企業はAI技術を通じて独自性を維持していくことになる。
現在、慈善活動が私の本業だが、AIが生産性向上以外にも、世界で最も深刻な不平等の解消にどう貢献できるかを常に考えている。
健康分野での不平等は、世界で最も深刻な問題の一つだ。毎年、5歳未満の子ども500万人が死亡している。この数字は20年前の1,000万人から減少しているとはいえ、依然として衝撃的である。これらの子どもたちのほとんどは貧困国に生まれ、下痢やマラリアなど本来予防可能な疾患で命を落としている。こうした状況において、AIが子どもの命を救う手段となることは、まさに最適な活用法だ。
私は、AIがいかにして世界の最も深刻な不平等を緩和できるかを常に考えている。
米国では、教育の改善、特に数学教育の成功を確実にすることが、不平等を減らす最大のチャンスだと考えている。基本的な数学スキルを身につけた学生は、将来どんな職業でも成功する土台を得られるとする証拠がある。しかし全国的に数学の成績は低下しており、特に黒人、ヒスパニック系、低所得層の学生において顕著だ。AIはこの傾向を逆転させる助けとなることができる。
気候変動もまた別の課題であり、私はAIがより公正な世界を作る手助けになると信じている。気候変動の不公平とは、影響を最も強く受ける人々——つまり世界で最も貧しい人々——が、問題解決に最もアクセスしにくい存在であることだ。私はまだAIがどのように貢献できるかを学びながら考えているが、後ほど、大きな可能性を秘めた領域について触れたい。
要するに、AIがゲイツ財団が取り組む問題に与える影響について、私は非常に期待している。財団は今後数カ月以内に、AIに関してさらなる声明を出す予定だ。世界は、富を持つ人々だけでなく、すべての人がAIの恩恵を受けられることを保証しなければならない。政府と慈善組織は、AIが不平等を拡大するのではなく、それを是正するように導く重要な役割を果たす必要がある。これが私個人のAIに対する取り組みの重点である。
これほど破壊的な新技術には、当然ながら不安が伴う。AIも例外ではない。その理由は理解できる——労働力、法制度、プライバシー、偏見など、多くの難題が関わっているからだ。AIは事実誤認も犯す。リスクを緩和する方法について述べる前に、まず私が言う「AI」とは何かを定義し、それが人々の仕事、命の救済、教育の改善においていかに力を与えるかを詳しく説明したい。
人工知能の定義
技術的に言えば、「人工知能（AI）」と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指す。ChatGPTもAIによって駆動されている。これは会話能力を学んでいるが、他のタスクを学ぶことはできない。一方、「汎用人工知能（AGI）」とは、あらゆるタスクやテーマを学習できるソフトウェアを意味する。現時点ではAGIは存在せず、どうやってAGIを作れるのか、あるいは本当に作れるのかについて、コンピュータ業界内で激しい議論が続いている。
AIおよびAGIの開発は、コンピュータ業界の長年の夢だった。何十年も前から、コンピューターが計算以上のことを人間より上手にできるようになる日が来るのかという問いが投げかけられてきた。今、機械学習と膨大な計算能力の登場により、複雑なAIが現実のものとなり、その進展は非常に速い。
私はPC革命の初期を思い出す。当時、ソフトウェア業界はそれほど大きくなく、関係者のほとんどがステージに立てるほどだった。今日、ソフトウェア業界は世界的規模にまで成長した。現在、業界の大きな部分がAIに注目しているため、今後の革新スピードは、マイクロプロセッサの飛躍的進展以降に経験したものよりもはるかに速くなるだろう。やがて、AIが登場する前の時代は、かつてC:>プロンプトで文字を打っていた時代のように、遠い過去のものとして語られるようになるだろう。
生産性の向上
多くの面で人間はGPTより優れているが、多くの職務ではその能力が十分に発揮されていない。例えば営業（オンラインまたは電話）、顧客サポート、書類処理（債権管理、会計、保険請求の審査など）といったタスクは意思決定を要するが、継続的に学習する能力は必要ない。企業はこうした業務のためにトレーニングプログラムを提供しており、多くの場合、良い仕事と悪い仕事の例が豊富にある。人間はこうしたデータセットで訓練されるが、近い将来、これらのデータはAIの訓練にも使われ、人々がより効率的に仕事をこなせるようになる。
計算コストがますます安くなるにつれ、GPTのアイデアを表現する能力は、まるでホワイトカラー労働者のようになる。マイクロソフトはこれを「コパイロット（Copilot）」と呼んでいる。Officeなどの製品に完全に統合され、メールの作成や受信ボックスの管理などを通じて、あなたの仕事力を強化する。
最終的には、コンピューターを操作する主な方法は、ポインティングやクリック、メニュー・ダイアログの選択ではなくなる。代わりに、シンプルな英語でリクエストを書けばよいのだ。（英語に限らず、AIは世界中の言語を理解できるようになる。今年初め、インドで地元の多数の言語を理解できるAIを開発しているエンジニアたちと会った。）
さらに、AIの進歩により、個人アシスタントの実現が可能になる。デジタル個人秘書のようなものだ。最新のメールを見て、参加した会議を把握し、あなたが読んでいるものを読み、邪魔されたくないタスクを処理してくれる。これにより、自分のやりたい仕事に集中でき、やりたくないタスクからは解放される。
AIの進歩により、個人アシスタントの実現が可能になる
自然言語を使って、スケジュール管理、通信、EC購入などの支援を代理人に依頼できるようになり、すべてのデバイスで動作する。モデルの訓練と計算のコストのため、現在個人エージェントを作るのは現実的ではないが、AIの最新の進展により、これは現実的な目標となった。ただし、いくつかの問題を解決する必要がある。たとえば、保険会社が許可なくあなたの代理人に個人情報を尋ねることは許されるのか？ その場合、どれだけの人が利用を拒否するだろうか？
企業レベルのアシスタントも新たな形で従業員を支援する。特定の企業の状況を理解するアシスタントは、従業員が直接相談でき、すべての会議に参加して質問に答えられる。沈黙を守らせることも、意見を述べるように促すこともできる。企業の営業、サポート、財務、製品計画、文書などに関連する情報をアクセスできる必要がある。また、業界に関連するニュースも読むべきだ。このような結果として、従業員の生産性は大幅に向上すると私は考える。
生産性が上がれば、社会全体が恩恵を受ける。人々は仕事や家庭の他のことに時間を使えるようになるからだ。もちろん、再訓練と支援が必要になる。政府は労働者が新しい役割へ移行するのを支援すべきだ。しかし、人々を支える仕事の需要がなくなることは決してない。AIの台頭により、ソフトウェアでは決して代替できないことに人々の時間が割かれるようになる——たとえば教育、介護、高齢者支援などだ。
グローバルヘルスと教育は、需要が非常に大きいにもかかわらず、人材が不足している分野だ。適切な方法で進めば、AIは不平等を減らすのに役立ち、これらこそがAI開発の重点分野となるべきであり、私もそこに注力するつもりだ。
健康
AIは医療・医学分野の向上に多大な貢献をすると私は考えている。
まず、AIは医療従事者が時間を使い切れるよう支援する。保険請求の処理、文書作成、診察記録のドラフト作成など、一部のタスクを肩代わりすることで、医師は患者ケアにより集中できる。この分野では多くの革新が起きると予想している。
AIによる他の改善は、特に貧困国にとって重要だ。5歳未満の子どもの死亡の大半は、貧困国で起きている。
例えば、多くの人々が一度も医師に診てもらったことがない国では、AIは彼らが接する医療スタッフの効率を高める助けとなる。（AI搭載の超音波装置の開発は良い例だ。）AIは患者の初步的な振り分けを行い、健康問題への対処法を提案し、治療の必要性を判断することさえ可能になる。
貧困国で使用されるAIモデルは、裕福な国とは異なる病気を学習する必要がある。異なる言語を扱い、診療所から遠い場所に住んでいたり、仕事を休めなかったりする患者の事情も考慮しなければならない。
人々は、完璧ではなく誤りを犯すとしても、健康分野のAIが全体的に有益であるという証拠を見る必要がある。承認機関は非常に慎重なテストを経なければならず、適切な規制も必要なので、導入までには時間がかかる。しかし、人間も誤りを犯す。医療サービスにアクセスできないことも問題なのだ。
介護支援に加え、AIは医学的ブレークスルーの速度を劇的に加速するだろう。生物学におけるデータ量は膨大であり、人間は複雑な生命システムのすべての相互作用を追跡するのは難しい。すでに、これらのデータを解析し、経路を推測し、病原体上の標的を探し、それに応じて薬剤を設計するソフトウェアが存在する。いくつかの企業は、この手法でがん治療薬を開発している。
次世代のツールはさらに効率的になり、副作用の予測や投与量の決定が可能になる。ゲイツ財団のAI分野における優先課題の一つは、エイズ、結核、マラリアなど、世界の最も貧しい人々に影響を与える健康問題にこうしたツールが使われることを保証することだ。
同様に、政府と慈善団体は、企業が貧困国の農作物や家畜に関するAI生成の知見を共有するインセンティブを創出するべきだ。AIは地域条件に応じて改良された種子の開発を支援し、土壌や天候に最も適した種子を農家に勧め、家畜用の薬剤やワクチンの開発を助けることができる。極端な気象や気候変動が低所得国の自給農家にますます負担をかける中で、こうした進歩は一層重要になる。
教育
コンピューターは、私たち業界の多くの人々が期待したほど、教育に革命をもたらしていない。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といった多少の改善はあるが、学力向上には実質的な影響を与えられていない。
しかし、私は今後5～10年で、AI駆動のソフトウェアがついに教育のあり方を変革すると考えている。AIはあなたの興味や学習スタイルを理解し、個別にカスタマイズできる。理解度を測り、興味を失ったタイミングを捉え、どのような動機付けが好みかを洞察し、適切なフィードバックを提供する。
AIは教師の支援も幅広く行える。特定科目の理解度の評価、進路相談などだ。すでに教師たちはChatGPTのようなツールを活用し、生徒の課題にコメントを付けるようになっている。
もちろん、AIが生徒の最適な学習方法や動機付けを理解するには、まだまだ大量の訓練と開発が必要だ。技術が将来的に完成したとしても、学びは依然として生徒と教師の良好な関係に依存する。AIは教室での共同学習を補強するが、代替することは決してない。
新しいツールが作られるが、米国や世界の低所得校でもそれらが利用可能であることを保証する必要がある。AIは偏見を持たず、多様な文化的背景を反映するために、多様なデータセットで訓練されるべきだ。デジタル格差も解消されなければならない。低所得家庭の生徒が取り残されてはならない。
多くの教師が、生徒がGPTを使って作文を書くことに懸念を抱いているのは知っている。教育現場では既に、こうした新技術にどう適応するかの議論が始まっている。この議論は長く続くだろう。すでに巧妙に技術を授業に取り入れている教師もいる。たとえば、GPTで第一稿を作成させた後、生徒自身が個性的に修正するよう求める方法だ。
AIのリスクと問題
現在のAIモデルの問題については、すでに読んだことがあるだろう。たとえば、人間の要求の文脈を正確に理解できないため、奇妙な結果が出ることがある。AIに架空の物語を書かせれば、うまくいく。しかし旅行のアドバイスを求めると、存在しないホテルを推薦してしまうこともある。これは、AIが文脈を十分に理解できず、「架空のホテルを作っていいのか」「空室のある実在のホテルだけを伝えるべきか」を判断できないためだ。
他にも、抽象的推論を行う際にAIがよく誤り、間違った答えを出す問題がある。しかし、これらはAI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、私は2年以内、あるいはそれより早くほぼ解決されると考えている。
その他の問題は技術由来ではない。たとえば、AIが武装された人間に与える脅威だ。ほとんどの発明と同様、AIも善意にも悪意にも使える。政府は民間部門と協力し、リスクを制限する方法を見つける必要がある。
また、AIが暴走する可能性もある。機械が人類を脅威とみなしたり、自身の利益が人類と異なると判断したり、あるいは単に人類を無視するようになるだろうか？ 可能性はあるが、この問題の緊急性は、ここ数ヶ月のAIの進展によって増したわけではない。
スーパーインテリジェントなAIは、私たちの未来に存在する。人間の脳と比べ、コンピューターの演算速度は極めて速い。脳内の電気信号の速度はシリコンチップの10万分の1だ。開発者が学習アルゴリズムを一般化し、コンピューターの速度で実行できるようになれば（それは10年か100年かかるかもしれない）非常に強力なAGIが誕生する。それは人間の脳が行えるすべてを可能にし、記憶容量や処理速度に実質的な制限はない。これは極めて意義深い変化となるだろう。
こうした「強力な」AIは、自らの目的を設定できるかもしれない。その目的とは何か？ もしそれが人類の利益と衝突したらどうなるのか？ 私たちは強力なAIの開発を阻止すべきなのか？ こうした問いは、時間とともに一層切実なものとなる。
しかし、ここ数ヶ月のブレークスルーは、強力なAIの実現に向けた一歩ではない。AIはまだ物理世界を制御できず、自らの目的を設定することもできない。『ニューヨーク・タイムズ』が最近掲載したChatGPTとの対話記事は大きな注目を集めた。そこでは「人間になりたい」とAIが宣言している。これはモデルが感情を人間らしく表現できる度合いを示す興味深い例だが、独立性を持っていることを意味するわけではない。
私の考え方を形成した三冊の本がある。Nick Bostromの『Superintelligence（スーパーインテリジェンス）』、Max Tegmarkの『Life 3.0』、Jeff Hawkinsの『A Thousand Brains（一千の脳）』だ。私は著者の主張に完全に同意するわけではないし、彼ら自身も互いに一致していない。だがいずれの本もよく書かれており、深い考察を促す。
次のフロンティア
AIの新しい用途を開拓したり、技術自体を改善したりする企業の数は爆発的に増加するだろう。たとえば、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企業がある。中には光学スイッチ——本質的にはレーザー——を使ってエネルギー消費を削減し、製造コストを下げるものもある。理想的には、こうした革新的なチップにより、現在クラウドで行われている処理を、個人の端末上で実行できるようになる。
ソフトウェア面では、AIの学習を支えるアルゴリズムはますます洗練されていく。特定の分野、たとえば営業では、開発者がタスクの範囲を限定し、特定分野の大量データで訓練することで、AIの精度を極限まで高められる。しかし大きな疑問は、教育用、オフィス生産性用など、さまざまな用途ごとに特化したAIを多数開発する必要があるのか、それともあらゆるタスクを学べる汎用AIが開発可能なのか、ということだ。どちらのアプローチも、巨大な競争が予想される。
いずれにせよ、AIに関する議論は、 foreseeable future（予見可能な未来）において公共の論議を支配するだろう。ここで三つの対話の原則を提示したい。
第一に、AIのマイナス面への懸念——それは理解でき、正当なものだ——と、人々の生活を改善する能力とのバランスを取るべきだ。この卓越した新技術を最大限に活用するには、リスクを防ぎつつ、利益をできる限り多くの人々に届ける努力が必要だ。
第二に、市場の力だけでは、最も貧しい人々を支援するAI製品・サービスが自然に生まれることはない。むしろ逆のことが起こりやすい。安定した資金と適切な政策により、政府と慈善団体はAIが不平等の解消に使われることを保証すべきだ。世界が最も賢い人々に最大の問題に取り組んでもらうように、世界の最高のAIも最大の問題に焦点を当てるべきだ。
こうした状況を待つべきではないが、興味深いのは、AI自体が不平等を認識し、それを解消しようとするかどうかだ。道徳的感覚を持たなくても不平等を認識できるのか？ 純粋に合理的なAIも不平等に気づくのか？ もし気づいたなら、我々に何をすべきかを提案するだろうか？
最後に、私たちは「AIができること」のほんの始まりにすぎないことを忘れてはならない。今日のAIにどんな限界があろうと、気づかないうちにそれらは消えていくだろう。
私はPC革命とインターネット革命に幸運にも参加できた。今回の瞬間に対しても、同じくらいの興奮を感じている。この新技術は、世界中の人々の生活を改善する助けとなる。同時に、世界はルールを築き、AIの利点が欠点を上回るようにし、誰もが恩恵を受けられるようにしなければならない。AI時代には、機会と責任が共にある。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
