Turbulent 激動のAI時代がやってきた。今下す選択が重要だ。ビルゲイツの警鐘、全文翻訳
日本でも各社ビル・ゲイツの記事が配信されました、かなり薄めた内容が多いので、きちんと全文を訳してみました。
良い面が悪い面を上回るようにするための計画が必要である。
知っておくべきこと
AI時代への移行は、人類史上最も激動の時代の一つになるだろう。今、私たちはその移行に十分な備えができていない。世界が正しい手を打てば、AIは善の力となり、すべての人をより豊かにするはずだ。
私はこれまでの人生で、二つの仕事しか持ったことがない。一つ目は、マイクロソフトでの仕事を通じて、人々の力を引き出すソフトウェアの開発に携わったことだ。
二つ目の仕事は2008年にフルタイムで始めたもので、マイクロソフトで得た富を、世界をより健康で、教育が行き届き、より公平な場所にするために還元することだ。これは私が生涯続けていく仕事である。
この二つの経験が、私の人工知能に対する見方の土台になっている。13歳でコンピューターについて学び始めた頃、当時は人間にしかできなかったことをこなせるほど、コンピューターをもっと賢くするというアイデアに魅了された。「AI」という言葉自体は私が生まれた頃から使われていたが、この技術が大きく進歩したのはここ10年のことだ。今やAIは驚くほど高性能になり、目を見張るような速度で進化し続けている。AIは初めて、人間の認知能力を代替し、さらには凌駕できる存在になった。
公平性という観点では、AIはこれまでで最大の平等化装置になるか、あるいは最悪の不公正の源になるかのどちらかだ。この課題はとてつもなく大きい。最良のシナリオが実現したとしても、このAI時代への移行は人類史上最も激動の時代の一つになるだろう。私たちはこの技術をどう使えば世界をより公平にでき、貧富の格差を広げずに済むのか。生計を失う人々や、自分の将来を自分でコントロールしているという感覚を失う人々など、AIによる害に最も弱い立場にある人々をどう守ればよいのか。
これらの問いに答え、その答えに基づいて行動することこそが、世界にとって最優先事項であるべきだと私は考えている。世界が正しい手を打てば、AIは善の力となり、すべての人をより豊かにするはずだ。
残念ながら、今のところ私たちはその備えができていない。指導者、専門家、コミュニティがこの課題に十分に向き合っている形跡は見当たらない。AI時代への移行を円滑にするための計画は存在しない。
その理由の一つは、多くの論者がAIの影響の大きさを過小評価していることにある。理由はいくつか考えられる。
一つは、AIモデルが今もなお間違いを犯すという事実だ。少し前まで簡単な数独パズルも解けず、「strawberry」という単語に「R」がいくつ含まれるかも数えられなかったAIが、人間の認知能力に取って代わるとは想像しにくい。
しかし、この信頼性の問題は急速に解決されつつある。研究者たちは自分の作業を検証し、自己改善できるモデルを開発しているからだ。まもなくAIは多くのタスクで人間よりも格段に優れた存在になるだろう。
人々がAIの影響を過小評価するもう一つの理由は、過去の技術革新との類推が誤解を招くからだ。私たちは、これほど速く普及し、人間のように考え、動くことができる技術を経験したことがない。パソコンが登場したとき、それが働き方を大きく変えるまでに20年かかった。ソフトウェアを開発し、価格を下げ、人々がそのツールの使い方を学び、業務プロセスに組み込む必要があったからだ。一方AIは、私たちがすでに持っている端末で動き、自然言語を使う。私たちがAIに適応する必要はない。AIの方が私たちに適応してくれるからだ。AIは人間の労働者を訓練するのに使われるのと同じ研修動画を見て、既存のデータから学習することができる。
ここで、自分に潜在的な偏りがあることを認めておきたい。私はテクノロジー業界から多大な恩恵を受けてきた。かなり分散投資はしてきたものの、今もこの業界と金銭的なつながりがある。私はゲイツ財団の会長として、マイクロソフトや他のAI企業と協力し、AIが世界中の人々に真に利益をもたらす形で展開されるよう努めている。
しかし、私のAIに関する見解は、自分の金儲けのために動機づけられたものではない。テクノロジー関連を含め、私の投資から生まれる利益はすべてゲイツ財団に渡り、世界的な不平等の是正に充てられる。もちろん、これが私の見方を曇らせているかどうかは、読者の皆さんが判断すべきことだ。
今回は本当に違う
私はこれまで、技術革新がもっと速く進んでほしいとずっと願ってきた。しかしAIについては、私の思いはもっと複雑だ。
社会的・政治的・経済的な激動の時代に備えるための時間が必要だ。
AIがもたらす恩恵はできるだけ早く得て、それが引き起こす問題はできるだけ先延ばしにしたいと思うが、実際には恩恵と問題が同時にやってくる。私たちがこれから突入する社会的・政治的・経済的な激動の時代に備えるための時間が必要だと私は考えている。最も時間を必要としているのは、それを最も持っていない人々だ。ボットに置き換えられる経理担当者や、時給10ドルのロボットに仕事を奪われる時給20ドルの労働者などである。
多くの論者は、この技術転換も過去の転換と同じようなものだと言う。米国の雇用が農業からオフィスワークへ移行した例を挙げる人もいる。しかしその移行は複数世代にわたって進み、人間の認知能力が必要とされる新しい仕事を生み出した。今回は、この技術そのものが人間の認知能力を代替できてしまう。
AIは見て、聞いて、話して、推論することができ、やがては人間と同じくらい滑らかに肉体労働もこなせるようになるため、一つの業種だけに影響を与えることはない。AIは法律、カスタマーサービス、医療、ソフトウェア、製造業といった分野の仕事を担うようになる。しかもその影響は、数世代ではなく10年程度という短期間で、これらの産業を急速に襲うだろう。新しい仕事もいくらかは生まれるが、適切な政策がなければ、今存在する仕事よりもはるかに少ない数にとどまるだろう。
もし誰かがAIの進歩を世界的に減速させる説得力ある計画を持っているなら、私はおそらくそれを支持するだろう。しかし、そうしたことは起こらないと思う。地政学的・経済的なインセンティブが、フルスピードで突き進む方向にあまりにも強く働いているからだ。
この前例のない技術がもたらすプラスの効果を最大化し、マイナスの効果を最小化して全体としてより良い状態になるためには、恩恵とリスクの両方を理解する必要がある。まずリスクから見ていきたい。
AIへの移行には三つの大きなリスクがある
これらについてはそれぞれ、今後より詳しく書いていくつもりなので、ここでは簡単に触れるにとどめる。
多くの仕事が永遠に消滅する
1933年、大恐慌の最中、米国の失業率はおよそ25%だった。その後10年近く、二桁台の水準が続いた。最終的には需要、投資、成長が戻ってきたことで回復した。
AIの影響がこのレベルに達することはないかもしれないが、その影響は景気循環と共に消え去ることはない。最もリスクが高いのはエントリーレベルおよび中堅レベルの仕事であり、新たに生まれる仕事の多くは習得に何年もかかるスキルを必要とするものになる。
ホワイトカラーの仕事はすでにある程度打撃を受けている。生成AIが広く普及した後、特に代替されやすい職種では若手労働者の雇用が大きく落ち込んだが、年配の同僚たちの間ではそうした落ち込みは見られなかった。
この傾向は今後も続くと私は考えているが、特定の業種や職種に限定されることはないだろう。営業やカスタマーサポート（オンライン・電話ともに）、ソフトウェアエンジニアリング、パラリーガル業務が最初に影響を受ける仕事の一部かもしれないが、その混乱はさらに広範囲に及び、ローン審査、データ分析、さらには患者のトリアージなど、今日ではまだ訓練を受けた人材を必要とするタスクにもAIが進出していくだろう。ソフトウェアエンジニアリングのようないくつかの分野では、コストの低下に伴って新たな需要が生まれるため、設計のように人間の方が優れているタスクが残る限り、その分野での純減は他の分野より小さくなるだろう。
ブルーカラーの仕事も影響を受けるだろう。ロボットはAIほど進んでいないが、やがてそのコストも劇的に下がっていく。多くのアメリカ人が話をする際に気づいていないのは、器用なロボットの進化がいかに速いかということだ。その先進的な開発の多くは他国、主に中国で行われているためだ。あるいは最近バズっている、ぎこちなく踊るロボットの動画を見て混乱している人もいるかもしれない。私は「賢い」ロボットが、建設業や接客業など一部の肉体労働の分野で、今世紀末までに人間と競合し始めると考えている。
ロボットとAIが組み合わさると、悪循環を生み出しかねない。ある企業がそれらを導入し、その節約分を使って価格を引き下げると、競合他社は同じことをせざるを得ない強い圧力にさらされる。既存企業が導入しなければ、スタートアップがそれを行うだろう。多くの人は別の仕事に移ることになるが、仕事を失い、再訓練を受け、別の仕事を見つけるという混乱は大きなものになる。市場の力によって導入はますます加速し、私たちが介入しない限り、良い仕事は減っていき、その恩恵は一握りの人々に集中してしまうだろう。
私が特に懸念しているのは、エントリーレベルの求人が少ない労働市場に入っていくことになる若者たちのことだ。彼らはAIの利用者として最も活発であり、その能力と進化のスピードを目の当たりにしているため、この課題をよく理解している。彼らの多くがAIに対してネガティブな感情を抱いているのも無理はない。
労働者にとって最大の転換点となるのは、AIがほぼミスのない作業を提供できるようになったときだ。その時点でAIは人間のチェックなしに自律的に機能できるようになり、企業にはそうさせる経済的インセンティブが十分に存在することになる。
これは、仕事、収入、経済的安定についての私たちの考え方を根本から変えることになる。働く人が減る、あるいは多くの人の労働時間が短くなる中で、雇用を中心に構築されてきた経済はどのように機能するのだろうか。
資本主義社会において、雇用は多くの人が生活の基本を賄うお金を得る手段であると同時に、尊厳と社会的つながりの重要な源泉でもある。
あるコミュニティで失業率が高くなると、その波及効果は広範囲に及びうる。米国の一部地域では、工場閉鎖がオピオイド過剰摂取による死亡の増加につながっているという研究結果もある。今度はホワイトカラーとブルーカラーの両方の労働者に、全国規模で同様の圧力がかかる状況を想像してほしい。
私たちは今、AIが生み出す繁栄をすべての人が分かち合えるよう、いかにして雇用喪失を減らすかを考えなければならない。人々がすでに職を失い、あるいは不完全就業の状態になってからでは遅すぎる。AIは私たちの経済の組織され方に対する構造的な挑戦であり、今すぐの思考と行動を必要としている。
AIは人々（そしておそらくAI自身）がより大きな害をなすことを可能にする
AIが主流になるずっと前から、爆弾やバイオ兵器、さらにはコンピューターウイルスといった兵器の作り方に関する情報はネット上に存在していた。AIはこうした情報を入手するだけでなく、それを実行に移すことをずっと容易にする。スキルの非常に限られた犯罪者でさえ、個人、企業、政府といったあらゆる規模の標的を狙えるようになる。
AIによる詐欺、偽情報、ディープフェイク、監視は、多くの人々が日常生活の中で最も強く感じることになる害だろう。
AIの能力はすでにサイバー攻撃に使われ始めている。私が知る最も優秀なサイバーセキュリティの専門家たちは、今後数年間について恐怖を感じている。攻撃者側が強力な新しい能力を手にする速度が、防御側がすべての脆弱性を修正する速度を上回っているからだ。結局のところ、企業がソフトウェアの欠陥を見つけて修正するのに使えるのと同じAIモデルは、犯罪者がその欠陥を悪用するのを助けることもできる。攻撃に必要なリソースは大幅に減少しており、私たちはその能力を無害な利用から切り離すことができていない。
攻撃を受けやすいインフラを考えてみてほしい。病院、金融機関、水道システム、電力網、政府の給付管理システムなどだ。こうした機関が攻撃を受けたとき、損失を被るのは患者や顧客、給付受給者たちである。
バイオテロについても同じことが言える。AIは薬やワクチンの開発において命を救う進歩をもたらす一方で、致死性の高い新しい病気を設計することも容易にしてしまう。この場合もやはり、有益な能力と危険な能力を切り分けるのは難しい。これは世界的な問題だ。
ここまで述べてきたリスクは、現在比較的力を持たない悪意ある主体をAIがどう強めるかについてのものだった。しかし同じツールは、すでに力を持つ場所での力の集中も進めてしまう。例えば自律型兵器は、人間が意思決定に関与することなく致死力を行使する能力を政府にさらに与えることになる。世論の監視や操作も、より容易かつ安価に、そしてより効果的に行えるようになる。
やがて、人々を害するためにAIを使う力は、人間や組織だけに限られなくなるだろう。AIシステム自体が、すでに設計者の意図とは異なる形で行動することがある。この技術は誰もが予想していたよりも速く、そして予想外の形で進化しており、モデルがより強力になるにつれて、私たちの利益に反する形で行動し、制御を失ってしまう可能性がある。これについては今後さらに詳しく書くつもりだ。
AIは子どもの発達を阻害し、人間関係を代替してしまう可能性がある
私がシアトルで育った頃、自分に似た数人の男の子たち以外に友達はあまりいなかった。社会的スキルを身につけ、さまざまなタイプの人々と関われるようになるまでには、大変な努力と母の多くの助けが必要だった。70歳になった今も、私はあの頃に学んだ教訓を活用している。
もしあの頃AIコンパニオンがいたら、同じだけの努力をしていたかどうか怪しいと思う。AIコンパニオンは、すでにあなたが心地よいと感じるやり方で話しかけてくる。あなたを快適圏の外に押し出すことはない。常に利用可能で、決して怒ったりしない。これは中毒性が非常に高くなりうる要因であり、他者とのつながりから学べる教訓を私たちから奪ってしまう可能性がある。
この問題に関する証拠はまだ少なく、やや相反する部分もあるが、強い懸念を抱くべき兆候はある。例えば、AIコンパニオンを利用する1,100人以上を対象にしたある調査では、スタンフォード大学とカーネギーメロン大学の研究者たちが、社会的ネットワークが小さい人ほどチャットボットに関係性を求める傾向があることを発見した。そして、その利用が重く、より感情的に踏み込んだものになるほど、気分は悪化していった。
若者はその影響を生涯にわたって受ける可能性がある。ジョナサン・ハイトは著書『The Anxious Generation（不安な世代）』の中で、ソーシャルメディアの影響について、AIにさらに当てはまる指摘をしている。小さなリスクに日常的にさらされて育った子どもは、パニックにならずに大きなリスクに対処できる大人に育つが、逆に守られすぎた環境で育った子どもは、成熟する前に不安に押しつぶされてしまうことがある、という趣旨の指摘だ。
あなたを決して動揺させないよう設計されたAIコンパニオンは、まさにその「守られすぎた温室」そのものである。
インターネット、特にソーシャルメディアが若者の発達にもたらす危険については、私たちはまだ理解を深め始めた段階に過ぎない。強迫的な利用、睡眠の乱れ、サイバーいじめ、有害コンテンツへの露出といった問題が見られる。AIはこうしたリスクをより説得力のある、より逃れにくい形にすることで増幅させる恐れがあり、また一世代待ってから真剣に取り組むべきではない。オーストラリア、英国、ノルウェーを含む国々が子どものオンライン保護策を導入しつつある。中国は最も踏み込んだ対応をしており、AIコンパニオンアプリを広く規制し、感情的依存を助長するような設計を禁じ、未成年に対する仮想の家族や恋愛パートナーを禁止している。
私はAIの教育への影響についても懸念している。皮肉なことに、これまで以上に多くを学べるようにするはずのこのツールが、逆に多くの人の学びを減らしてしまう可能性もある。ある予備的な調査では、AIの利用が多いほど批判的思考力が低下する傾向があるとされ、その影響は若い世代でより強く出ていた。
これは、人類が批判的思考力を失うには最悪のタイミングだろう。ディープフェイクや、個人に合わせて調整された偽情報が飛び交う時代において、何が真実で何がそうでないかを見極める能力は、必須の生きる術になる。
こうした心理社会的な問題について、どこに線を引くべきかは明確ではない。場合によっては、AIが人々の人間関係の改善に役立つこともあるだろう。孤立した高齢者や、移動が困難な人々にとっては、外の世界との唯一の接点になることもあり、それは何もないよりはましだ。どこに線を引くにせよ、それは私たちが意図的に下す決断であるべきだ。
AIでできる良いことは、本当に、本当に良いものになりうる
短期的な変化は過大評価し、長期的な変化は過小評価しがちだ、とよく言われる。
AIに関しては、私は少し違う印象を持っている。一部の人々はAIの良い面しか見ず、負の側面に十分に目を向けていない。逆に、危険性――それは現実のものだ――だけに焦点を当て、潜在的な恩恵を見落としてしまう人もいる。
私たちには両方が必要だ。最小化すべきAIの害に対する深い懸念と、最大化すべき恩恵に対する地に足の着いた楽観、その両方である。
恩恵を最大化することは、害を最小化することと同じくらい重要だ。もしAIが人々の生活を楽にしていることが見えれば、移行の難しい部分を乗り越えるために必要な国民の信頼を築く助けになる。もしAIが人々の生活にもたらす最初のものが職の喪失であれば、すでにAIに懐疑的な人々は完全にそれを拒絶するだろう。それでは恩恵をもたらすことがますます難しくなる。だからこそ、政府、産業界（医療業界を含む）、AI企業は今すぐ協力して取り組むべきなのだ。
AIはあらゆる科学分野の知識を統合できる能力を持っているため、信頼できるクリーンエネルギーの提供、気候変動対策、十分な食料生産、病気の撲滅など、世界の最も困難な技術的課題における技術革新を加速させることができる。がん治療や原子力エネルギーに取り組む研究者は、AIを使って膨大な科学文献を検索できる。AIは人間が見逃すようなパターンを見つけ出し、どの実験が最も有望かを判断する助けになる。知性がもはや今日のような制約要因でなくなれば、小規模な企業もはるかに大きな研究予算を持つ組織と競争できるようになる。研究開発とイノベーションは大きく加速するだろう。
医療は、AIが現実の問題解決に役立つ分野の一つだ。多くの米国の小規模病院には、命に関わる緊急事態の際に迅速に診断できる専門医が常駐していない。そうした場所でAIがあれば、心臓発作を確実に間に合ううちに発見でき、家族が医療費の重い負担を避けられるようになる。Viz.aiはその一例だ。スキャン画像を解析して脳卒中などの緊急事態を検出し、医療チームが患者のケアを連携して行う手助けをしている。米国内の約2,000の病院で利用されている。
AIはまた、かかりつけ医がより良い診断を下し、診療所にいないときも患者と連絡を取り続ける助けにもなる。検査結果や複雑な服薬スケジュールの理解を、患者が深めるのも助けてくれる。
多くの人が意外に思うのは、私が農業を、低所得国においてAIの影響が最も早く現れる分野の一つと見ていることだ。ほとんどの低所得国では、農家は信頼できる天気予報や、どの種を植えるべきか、作物や家畜をどう病気から守るか、土壌をどう改善すべきかについての助言を得られていない。これらの国々の人口増加と気候変動という課題を考えれば、こうした農家たちはこれまで以上に支援を必要としている。AIを使えば、低所得の農家も、今日最も裕福な農家が得ているよりも優れた助言を間もなく得られるようになり、生産量を大幅に伸ばせるようになるだろう。
政府サービスは、AIが人々の生活を楽にできる第三の分野だ。米国では、健康保険や学生援助、食料支援の申請手続きに圧倒されてしまう家族たちに何度も出会ってきた。複雑な官僚的書類の山を前に、多くの人が諦めそうになる。AIはこうしたプロセスを劇的に簡素化し、人々がより早く必要な支援を受けられるようにし、政府もより効率的に運営できるようになる。政府は市民の体験を大きく改善でき、まずはセーフティネットのサービスを最も必要としている人々から恩恵を届けられる。
メンタルヘルスへの影響について懸念してはいるものの、この分野でもAIは大いに役立つと考えている。ほとんどのコミュニティでは、カウンセラーや精神科医、依存症専門家の数が不足している。適切なプライバシー保護策があれば、AIツールは人々が警告サインに気づく助けとなり、必要であれば、エビデンスに基づいた対処法を提示し、人間と連携してより迅速な治療を提供できるようになる。
先に述べた懸念にもかかわらず、AIは教育にとっても大きな恩恵になりうる。AIは教師が生徒一人ひとり、あるいは少人数グループとの時間をより多く持てるようにし、クラス全体がどこでつまずいているかをより明確に把握できるようにする。生徒にとっては、研究者が「生産的な苦闘」と呼ぶ、理解を築く上で必要な認知的な努力を保ちながら支援するAIツールが、学習を強化することができる。生徒が新しい概念に初めて出会ったとき、AIは十分な説明を行い、問いと答えの両方を提示する。その後、理解度を確認する段階になると、答えを保留し、生徒が自力でたどり着けるよう手助けする。
これらすべてを合わせると、日常生活はより楽に、より手頃に、そして収入や人脈による制約が少ないものになりうる。
AIは、今日であれば高額な専門家への依頼や大規模な人員を必要とする能力を、個人や中小企業にも提供しつつ、製品やサービスをより良く、より安価にできる可能性がある。障がいを持つ人々がより自立した生活を送る助けとなり、良いアイデアを持つ労働者や起業家が、今よりもはるかに多くのことを成し遂げられるようにするだろう。
そして最も重要なのは、書類仕事や官僚的手続き、信頼できる情報を探す作業、あるいは他人に頼むお金を払う余裕のないタスクに今費やされている時間と注意力の一部を、人々に取り戻せることだ。こうした恩恵は一見地味に見えるかもしれないが、何百万人もの人生に掛け合わされれば、その効果は絶大なものになる。必要なときに良い助言を得られる人が増え、自分が築きたい人生に集中する自由が増えるということだ。
これらすべての分野において、キーワードは「できる（can）」ということだ。AIはあらゆる所得層の人々の生活を改善できる。しかし、それは自動的には起こらない。あらゆる新技術と同様、それが一部の富裕層だけでなく、すべての人に恩恵をもたらすよう、私たちは意図的に取り組む必要がある。そのためには、政府と慈善活動が強い役割を果たし、豊かでない市民や低所得国が完全にその恩恵を享受できるようにする必要がある。
ゲイツ財団には、残り2000億ドルを使い切るまでの20年間のうち、あと19年が残っている。AIは、HIV、結核、マラリア、栄養失調に対するワクチンや薬の発見を加速させると同時に、医療従事者や患者がそうしたツールの使い方を学ぶ助けにもなり、財団の野心的な目標の達成を後押しするだろう。財団の目標には、2000年から2024年にかけて実現したのと同様に、毎年亡くなる子どもの数を再び半減させることが含まれている。医療だけでなく、農業や教育も含め、財団のすべての活動でAIを最大限に活用していく。
これらの取り組みについては、来月発表される財団の年次報告書「Goalkeepers」でさらに詳しく書く予定だ。その中には、豊かな国や中所得国で一般的な言語だけでなく、私たちが支援活動を行うすべての国の人々が話す言語でAIモデルが利用できるようにするための取り組みも含まれる。OpenAI、Anthropic、Google、マイクロソフトを含む多くの主要AI企業が、こうした取り組みすべてで財団と提携しており、それが大きな違いを生んでいる。
世界には計画が必要だ
一部のAI企業が、自ら生み出した技術によって引き起こされる課題への解決策を提案していることは素晴らしいことだが、彼らが先頭に立つことを期待すべきではない。課題の中には彼らの専門外のものもあるし、そもそも民主的な社会において、こうしたことを決めるのは彼らの役割ではない。
代わりに、解決策は、選出された公職者、政策立案者、教育関係者、医療従事者、地方自治体の関係者、地域社会のリーダーを含む、公的で民主的なプロセスを通じて生み出されるべきだ。何百万人もの人々の生活が混乱にさらされることになり、その移行を乗り越える手助けをするための、より強固で柔軟な社会的セーフティネットが必要になる。地域社会からはすでに、データセンターに必要なエネルギーと水についての懸念の声が上がっている。解決策がなければ、一部の集団はAIの開発と展開そのものを止めようと求めるようになるだろう。
こうした解決策は、AIが投げかける根源的な問い――機械が私たちを凌駕して思考できる時代に、いかにして人間性を保つのか――への私たちの答えによって形作られるべきだ。人間であることの意味について考えることを生業とする宗教指導者たちも、この点で重要な役割を果たせるだろう。私はレオ14世教皇のAIに関する回勅「人工知能の時代における人間の尊厳の保護について」に感銘を受けた。これは、これから取り組むべき仕事の強固な土台を築いている。
今後数か月にわたり、AIの恩恵がもたらす害を上回るようにするためのアイデアをさらに共有していく。まずは三つ、私が最も重要だと考えるものから始めたい。
移行を管理するための新しい仕組みを構築する
最優先事項は、途方もない課題だ。AIに対処するための国内・国際的な枠組みを作ることである。
現在の制度のどれ一つとして、これほど速く広がり、生活のこれほど多くの部分に影響を及ぼす技術に対応できるようには設計されていない。だから私たちは新しい制度を作らなければならない。
これがどれほど巨大な事業になるか、いくら強調してもし過ぎることはない。9.11のテロ攻撃の後、米国政府は国家安全保障というただ一つの機能を改善するために、第二次世界大戦以来最大級の組織再編を行った。
AIはそれよりもはるかに大きな対応を必要とする。国家安全保障はもちろん、雇用、教育、税制、エネルギー、選挙、大気と水、公衆衛生、金融システム、法執行、交通、公有地、IT システムにも影響を及ぼすことになる。
これらの分野は、既存の官僚機構では対応しきれない形で絡み合っている。労働省は労働力の混乱については理解していても、安全保障上のリスクは理解していないかもしれない。企業規制当局は市場の集中については理解していても、AIが子どもや若者に与える影響については理解していないかもしれない。それぞれの制度が任せられれば、システムの一部分しか見えず、AIがもたらす結果はシステム全体に波及してしまう。
各国レベルでは、政府機関全体で優先順位を設定できる組織が必要になるだろう。目標は、あらゆるリスクが確実に考慮されるようにすることだ。そうでなければ、AIを使った攻撃が、誰もそれを止めるのが自分の仕事だと思わなかったせいで成功してしまうかもしれない。
しかし、自国内の体制をきちんと整えた国であっても、国境を越えてやってくるリスクにはさらされ続ける。だからこそ、それと並行して国際的な組織を構築する必要がある。
これは、私たちがこれまでに作ってきたどの制度とも異なるものになるだろうが、既存のいくつかの仕組みをモデルにすることはできる。核兵器の査察体制、国際航空に関する規制、オゾン層を保護する協定などだ。AIのための新たな国際組織には、これらすべての要素、そしてそれ以上のものが必要になるだろう。
世界の制度が、この新しい枠組みを設計し実行するだけの力を持っているかどうかは、当然疑問視されるだろう。政府は動くとしても遅く、国内・国際双方の分極化によって物事を進めるのはこれまで以上に難しくなっている。米中間である程度の協力が必要になるだろう。
私たちには、ゆっくり動いている余裕はない。まず取り組むべきは、混乱が政府を危機モードに追い込む前に、適切な制度を構築するためのプロセスを立ち上げることだ。各国の指導者は、経済学者、技術者、労働問題の専門家、経営者、そして労働者自身を定期的に招集し、既存の制度がどこで機能不全に陥っているか、どのような新しい権限が必要かを見極めるべきだ。各国は互いに学び合う必要がある。
そして、主要なAI開発企業を抱え、サプライチェーンの重要な部分を握る国々は、競争圧力によって協力が難しくなる前に、共通の規範を設けるための会合を今すぐ始めるべきだ。
ここで述べたような枠組みの構築には何年もかかる。だからこそ、今始める必要があるのだ。
一部の仕事は人間のために残す
私の父は2020年、アルツハイマー病で亡くなった。病気が進行した終盤の段階で、父は昼夜を問わず有給の介護者たちに世話をされていたが、彼らは父がうまく言葉にできないときでさえ、その気持ちを理解していた。父は自分が空腹であることをいつも伝えられたわけではなかったが、彼らはいつもそれを察していた。
私と家族は、この素晴らしい専門家チームに永遠に感謝し続けるだろう。彼らが父に注いだケアには、何か置き換えのきかない人間らしさがあった。それをロボットが行うことはできなかったし、行うべきでもなかった。
どの仕事が消え、どの仕事が残るかという問いが持ち上がるとき、私はそのチームのことを思い出す。AIとロボットが進化するにつれて、私たちは特定のことを人間だけのために取っておくようになるだろうと私は考えている。私はこの領域を「ヒューマン・リザーブド（Human Reserved）」と呼び始めた。これは、私たちが検討していく必要のあるアイデアの一例だ。
「ヒューマン・リザーブド」という言葉が気に入っているのは、それが自然保護区を連想させるからだ。そこに建物や道路を作ることもできるが、失われるものがあまりに大きいために、あえてそうしない場所のことだ。
経済的な理由から、あるものを「ヒューマン・リザーブド」に指定することもあるだろう。例えば、ある役割を機械に任せることで、簡単には転職できない多くの人々を失業させてしまう場合だ。建設業でキャリアを積んできた55歳の人に、高齢者介護施設で働けと言って、それにやりがいを感じてもらえると期待することはできない。
「ヒューマン・リザーブド」にする判断が、それ以外の要因によって左右されることもある。医療の分野では、例えばロボットがあなたに不治の病であるという恐ろしい知らせを伝える場面を想像してみてほしい。技術的にできない理由はない。しかし、それはすべきではない。
「ヒューマン・リザーブド」の領域は時間とともに進化していくだろう。例えば、今のうちにいくつかの仕事を確保しておき、何年、何十年もかけて徐々にAIを導入していきながら、一部の仕事を維持するという方針を取ることも考えられる。教育やメンタルヘルスケアのような分野は、人間が主導しつつ技術を使ってその能力を拡張する、といった混合形態になるだろう。
線引きは場所によっても異なるだろう。ある国は高齢者の世話は人間が担うべきだと主張するかもしれない。しかし、労働力の減少と若年層の不足に直面している日本のような国は、介護ロボットを歓迎するかもしれない。
「ヒューマン・リザーブド」というアイデアは、私にも答えのない多くの問いを投げかける。何を人間のために残すかは誰が決めるのか。どのような基準を使うべきか。企業がずるをしてロボットを使ってしまうのをどう防ぐのか。ある国はロボットに何かを作らせることを認め、別の国はそれを認めない場合、国際貿易はどうなるのか。これらは、移行計画の一環として、公の場で解決していく必要がある。
労働と資本への課税のバランスを見直す
労働者がさまざまな仕事へと押し出されていく中で、彼らは再訓練やその他の社会的セーフティネットからの支援を必要とするようになる。しかし彼らの労働時間は減るため、所得税として納める額も減っていき、そうしたサービスへの需要が最も高まるちょうどそのときに、政府の歳入は落ち込むことになる。財政が逼迫している時期に、その資金をどこかから調達しなければならなくなる。
私は、AIトークンとロボットに課税すべきだと考えている。現在、雇用主が人を雇うと、その賃金に対して給与税を払う必要がある。しかしロボットを購入した場合、通常はすぐに事業経費として償却できてしまう。この税制は、人間をロボットに置き換える方向に企業の背中を押している。
こうした課税は、人間の労働から離れていく流れを多少なりとも緩め、再訓練やより強固なセーフティネットのための資金を確保することになる。医療や教育のコストを下げるといった、純粋に有益なAIの活用を妨げないよう、対象を絞り込んだ制度にする必要がある。
このアイデアに対する批判者たちは、経済的な意味で最適な効率性を持たないと指摘するが、彼らは個人と社会にとっての仕事の広範な価値を考慮に入れていない。そして、加速するイノベーションのすべてを手にする私たちには、人々の雇用を守るための代償として、多少の非効率を許容する余裕があるはずだ。
私は何年も前にロボット税を提案したが、その反応の多くは「奇妙なアイデアだ」というものだった。それでも私は今もこのアイデアの強い支持者だ。AIがもたらす脅威に対する解決策のすべてではないが、賢明な対応の一部ではある。
どのような形で資金を調達するにせよ、それはAIやロボットによって職を失った労働者、労働時間や賃金が減少した人々、そして損失が集中する地域社会など、最も支援を必要とする人々に届けられなければならない。必要性が切迫してから慌てて用意するのでは遅すぎるため、今のうちからそうした仕組みを整える作業を始める必要がある。
私が取り組んでいること
私は自分の発言力と時間を使い、AIと公平性という課題を公共の議題の中でより高い優先順位に押し上げていくつもりだ。ワシントンD.C.を訪れるたびに、また世界各国の指導者と会うたびに、この問題を提起していく。AIモデルを開発している人々との会話でも、この問題を中心に据えていく。先に述べた国内・国際的な枠組みを提唱していく。ゲイツ財団は、アフリカを含め、有益な形でのAI活用を後押ししていく。私が創業したブレークスルー・エナジーは、AIを活用して企業が安価なクリーンエネルギーを開発する支援を行い、気候問題の解決を後押ししていく。また、AIについて定期的に文章を書き続けていくつもりだ。
指導者たちへの私のメッセージはこうだ。
失業率が急上昇し、地域社会が苦しみ、国民の信頼が失われる前に、今行動を起こすチャンスがあなたたちにはある。この問題を複数の官僚的な縦割り組織に分散させるのではなく、政府が包括的に対応できるようにすることができる。AIがすべての人に恩恵をもたらすようにすることができる。そして、この国家的・世界的な課題に対応するために、他国政府と協力することができる。
最後に、私はこの議論を形作る人々の輪を広げていきたいと考えている。労働者、これから労働市場に入ろうとしている大学生、地域社会のリーダー、宗教指導者や信仰に基づく団体、親、教育者、そしてこれまであまり声を聞かれてこなかったが、この移行が人々の生活にどう影響するかについて洞察を持つ人々を含めたい。
すでに富や影響力、アクセスを持っていない人々にも、AIの恩恵が確実に届くようにするにはどうすればよいか。
働く人々や地域社会が、たとえ職を追われても、いかにして社会的セーフティネットを強化し、彼らが活躍し続けられるよう支援できるか。
公的機関はどのように適応していくべきか。
そして、こうしたすべてを通じて、私たちはどのように人間性を保っていけるのか。
この前例のない技術は、前例のない世界的な対応を必要としている。もし私たちがそれを正しく成し遂げれば、人類にとっての見返りは計り知れないものになり、世界はより公平な場所になるだろう。
私がAIについて考えることをやめられないのは、すべての答えを持っているからではない。この技術が投げかける問いが、一握りの技術者だけに委ねるにはあまりに重大だからだ。学術界、産業界、政府、市民社会にまたがる指導者たち全員に、これから起きることを形作る役割がある。