著者：晓静、テンセントテクノロジー

編集丨徐青陽

「AIは史上最も偉大な平等化装置になるか、あるいは不公正の最大の源泉になるかのどちらかだ」。これはマイクロソフト創業者ビル・ゲイツによるAIの未来に対する最も鮮明な判断だ。

3年前、ビル・ゲイツはAIを自動車やインターネットになぞらえ、リスクは現実だが、ルール・技術・社会の適応によって管理できると考えていた。今年初めには、自身の姿勢を「脚注付きの楽観主義」と総括していた。

米国現地時間8月26日、ゲイツ氏は最新の長文記事『動乱のAI時代はすでに到来し、私たちの選択が極めて重要だ』を発表し、「新たなテクノロジーに対して、もっとゆっくり発展してほしいと思ったのはこれが初めてだ」と述べた。

彼は一部の職業に「人間の留保領域」を設けることを主張し始めた。たとえAIができても、人間が行わなければならないと規定すべきだという。同時に、AIトークンとロボットへの課税を検討し、企業が機械で人を代替するインセンティブを抑えることも提起している。

彼はこれまでずっとイノベーションがより早く来ることを望んできたが、今日は「今回は本当に違う」という意味深長な言葉を残した。

「私たちはこの社会的・政治的・経済的動揺に備える時間を必要としている」と彼は述べた。「しかしAIは立ち止まって人類を待つことは難しい」。

01、最も心配しているのは若者の初めての仕事

ゲイツ氏が最も懸念している変化は、雇用市場で起きている。

AIは人間の仕事を補助することから、自律的にタスクを完了することへと移行している。モデルが特定の仕事を安定的にこなせるようになれば、企業は当然それを採用しようとする。1社がAIでコストを削減すれば、競合他社も従来の雇用形態を長く維持するのは難しくなる。この変化はますます速い連鎖反応を生む。

ゲイツ氏は、カスタマーサポート、営業、ソフトウェアエンジニアリング、パラリーガルといった職種が比較的早く影響を受ける可能性があると予想する。AIの能力がさらに向上するにつれて、融資審査、データ分析、医療トリアージなどの仕事も徐々に代替されていくだろう。

ブルーカラーの職種も同様に無関係ではいられない。現時点ではロボットの器用さは人間の水準に達していないが、ゲイツ氏は、ロボットの価格低下とAI能力の向上に伴い、2030年頃までに建設やホテルなどの一部の肉体労働では人間と機械の直接的な競争が始まる可能性があると見ている。

今回、ゲイツ氏が特に懸念しているのは若者だ。職場で最も見落とされがちなのは、まさに初級レベルの仕事だからだ。多くの若者が最初に就く仕事は複雑ではないが、経験を積み、スキルを学び、職業上の人間関係を築く重要な機会となっている。こうしたポジションが大量に消えれば、若者が直面するのはより狭いキャリアの出発点かもしれない。

かつて人々は、農業人口の移動や製造業の自動化を例に、技術革命は最終的に新しい仕事を生むと説明してきた。ゲイツ氏は、今回は過去の経験をそのまま当てはめることはできないと考える。AIは人間の認知労働を直接代替でき、新しい仕事の習得には往々にしてより長い時間がかかる。職場に入ったばかりの人にとって、数年あるいはそれ以上の研修期間は、それ自体がハードルになり得る。

だからこそ彼は、失業、再訓練、社会保障について社会が今すぐ議論すべきだと主張する。大量の人がすでに仕事を失ってからこれらの仕組みを整えようとしても、間に合わないかもしれない。

より大きな問題は所得だ。将来、多くの人の労働時間が大幅に減ったり、長期間仕事に就けなくなったりした場合、雇用を通じて所得・アイデンティティ・社会的つながりを得ている経済システムはどう機能すればよいのか。ゲイツ氏は、これがAI時代に答えなければならない構造的問題になると考えている。

02、AIは危険の再現を容易にする

雇用はゲイツ氏が懸念する一面にすぎない。もう一面は、AIが一部の危険な行為の技術的ハードルを下げていることだ。

これまで、マルウェアの開発、サイバー攻撃の実行、複雑なバイオテクノロジー知識の入手にはかなり専門的なスキルが必要だった。AIの登場後、こうした能力は徐々に入手しやすくなる可能性がある。

ゲイツ氏は特にサイバーセキュリティに注目している。同じAIモデルが企業のソフトウェア脆弱性の発見に役立つ一方、攻撃者が同じ脆弱性を見つけるのにも役立ち得る。病院、金融機関、送電網、水道システム、政府の福祉システムはいずれも攻撃対象になり得る。

バイオテクノロジーにも同様の問題がある。AIは科学者が新しい薬やワクチンを探すのに役立つ一方、悪意ある行為者が危険な病原体を研究するのにも役立ち得る。ゲイツ氏にとって最も厄介なのはここだ。科学の進歩を促す能力と、リスクを生み出す能力がますます近づいている。

より極端なリスクはAIシステム自体から生じる。モデルの能力が向上するにつれ、設計者が予期しなかった行動を取り始める可能性がある。将来AIがより強い自律行動能力と自己改良能力を備えた場合、人類が常に制御権を握り続けられるかどうか、現時点で確かな答えはない。

これは、ゲイツ氏がAIガバナンスをテクノロジー企業の内部問題だけとは考えない理由でもある。AIは雇用、公衆衛生、エネルギー、金融、国家安全保障、教育、税制、選挙などの分野に同時に影響を及ぼす。各政府部門が自分の小さな領域だけを担当していれば、全体リスクに対して誰も真に責任を負わない状況が容易に生まれる。

そのため彼は、新たな国内・国際的なガバナンスの仕組みを構築することを提起する。国内では異なる部門を調整できる機関が必要だ。国際的には、核兵器の規制や国際航空規則のような協力体制を構築する必要がある。

ゲイツ氏は特に、米国と中国などのAI先進国は早期に対話を始める必要があると述べた。

AI競争が激しくなるほど、協力は難しくなる。技術の発展が危険な段階に近づいてからその場しのぎのルールを作るよりも、今から共通の規範を築き始めるべきだ。

03、AIが人間を理解しすぎることも問題になり得る

ゲイツ氏はさらに、AIがますます人間を理解するようになると、人間はそのために成長の機会を失うのではないかという、より定量化が難しい問題を提起している。

彼は記事のなかで自身の子ども時代を振り返っている。幼い頃の自分は社交が得意ではなく、他者と絶えず接し、衝突を経験しながら、少しずつ異なる人々を理解する方法を学ぶ必要があった。もし当時、常に寄り添ってくれるAIコンパニオンがいて、決して怒らず、気まずさや不快感も与えなかったら、自分はそうした必要な成長過程を経験したかどうか疑わしいと述べている。

これは彼がAIコンパニオンを最も懸念する点でもある。常に利用者の話に合わせ、いつでも慰めを与えてくれるシステムは、人を依存させやすい。大人への影響はまだゆっくり観察していけるが、子どもや青少年にとっては問題がより深刻になり得る。

ゲイツ氏は、子どもが常に自分に合わせてくれるAIと過ごすことに慣れてしまうと、現実の人間関係における衝突・拒絶・挫折に直面する機会が減るのではないかと懸念している。

教育にも同様の問題がある。AIは生徒が知識を理解したり、資料を調べたり、宿題を仕上げたりするのを手助けできるが、生徒が思考のプロセスをすべて機械に委ねれば、学習そのものが空洞化する恐れがある。特にディープフェイクやパーソナライズされた偽情報がますます蔓延する中では、真偽を判断し、情報源を理解し、独立して考える能力がこれまで以上に重要になる。

AIの使用頻度が高いほど批判的思考能力は低くなり、この影響は若者でより顕著である。出典：スイスのビジネススクール教授ミヒャエル・ゲルリッヒ（Michael Gerlich）の論文

もっとも、ゲイツ氏は教育や寄り添い支援の分野におけるAIの価値を全面的に否定しているわけではない。

孤独な高齢者や移動が制限されている人々にとって、AIはこれまで得ることが難しかった寄り添いや情報を提供できるかもしれない。教師にとっては、AIが授業準備や採点などの反復作業を担い、教員がより多くの時間を生徒に使えるようにすることもできる。

問題は最終的に、どの事柄を機械に任せ、どの事柄を人間自身が行う必要があるのかという境界線に行き着く。ゲイツ氏は、この境界線は社会が主体的に議論して決めるべきであり、技術が普及した後で受動的に結果を受け入れるべきではないと考える。

04、AIはすべての人をエンパワーすべき

これらのリスクだけを見ると、ゲイツ氏をAIに対してますます悲観的になっている人物と受け取ってしまいやすい。実際には、AIが現実の問題を解決できることに今も大きな期待を寄せている。

医療は彼が重点的に挙げる分野だ。米国の多くの小規模病院は経験豊富な専門医が不足しており、AIは医師が画像を分析し、脳卒中などの緊急疾患を発見するのを助け、またプライマリケア医の診断を補助することもできる。患者にとっては、複雑な検査結果や服薬の指示を説明してもらうこともできる。

低所得国では、農業がAIの影響がより早く現れる分野になる可能性がある。多くの農家は正確な天気予報や、栽培・病害虫・土壌管理に関する専門的な助言を得られていない。AIがこうした知識を農家に直接提供できれば、これまで大規模農業企業しか利用できなかった情報やツールを手に入れられるかもしれない。

行政サービスにも同様の機会がある。多くの家庭は医療保険、食料支援、学資支援を申請する際に大量の複雑な書類を記入する必要がある。AIは一般の人々が制度を理解し、申請を準備するのを助け、本来受けるべき公共サービスをより容易に受けられるようにする。

ゲイツ氏が着目しているのは、AIによる専門能力の再分配だ。これまで、ソフトウェアを開発したり、市場調査を行ったり、医療情報を分析したりするには、専門家を雇う必要が多かった。将来はAIが個人や小規模企業の「能力増幅器」になり得る。これは、小規模なチームでも、かつては大企業にしかできなかった仕事を達成できる可能性を意味する。

しかしゲイツ氏は、AIが自動的に公平をもたらすわけではないと警告する。質の高いAIが富裕層だけに提供されるなら、技術進歩はむしろ格差をさらに拡大させる可能性がある。政府や慈善団体は、低所得層や発展途上国もこれらの能力を得られるようにする必要がある。

これは、ゲイツ氏がAIと自身のこれまでの慈善活動を結びつける理由でもある。彼は、ゲイツ財団が今後AIを活用してエイズ、結核、マラリア、栄養不良などの分野の研究を加速させるとともに、医療・農業・教育プロジェクトがより良いツールを得られるよう支援すると述べた。

05、人間に「保留地」を残し、ロボットに課税する

AIがもたらす雇用への衝撃に対し、ゲイツ氏は二つの非常に具体的な構想を提起している。

第一は、人間に一部の仕事を残すことだ。

この考えは、彼の父親が晩年にアルツハイマー病を患っていたときの経験に由来する。介護スタッフは、父親が自分のニーズをはっきり伝えられないときにも状態を判断し、いつ食事をとるべきか、休むべきか、あるいはケアを受けるべきかをわかっていた。ゲイツ氏の見方では、こうした介護における人間性には、機械では代替できない価値がある。

したがって、彼は「人間の保留地」という概念を提起する。自然保護区の中に開発可能でありながら、社会が自らの選択で保全する土地があるように、将来は、AIやロボットが遂行できるとしても、人間が引き続き人が行うと決める仕事が一部残るかもしれない。医療、教育、メンタルヘルス、介護・高齢者ケアは、こうした分野に含まれる可能性がある。

もちろん、この範囲は不変ではない。労働力が豊富な国は、人の手によるケアを維持したいと考えるかもしれない。人口の高齢化が急速に進み、若年労働力が不足している国は、介護ロボットをより積極的に利用したいと考えるかもしれない。

2つ目の提案は、ロボット税を再検討することだ。

現在、企業が人を1人雇用すれば、給与税などのコストを負担する必要がある。一方、ロボットを購入すれば、企業の支出として処理できる。ゲイツ氏は、こうした税制構造によって、企業は人を機械に置き換える動機を強めると考えている。ロボットやAIによる自動化の利益に対して一定の課税を行えば、失業者の再訓練や社会保障の財源を確保でき、企業が人を代替するかどうかを判断する際に、もう一段階考える余地も生まれる。

ゲイツ氏は、この案が議論を呼ぶことを承知している。課税によって自動化の速度が一部低下したり、効率に影響したりする可能性があるからだ。それでも同氏は、AIが十分に大きな生産性向上をもたらすため、社会はその利益の一部を、最も早く影響を受ける人々を助けるために充てる必要があると考えている。

ゲイツ氏の見方では、本当に事前に準備すべきなのは、新しいAIモデルだけではなく、AIの急速な変化に耐えられる社会なのだ。

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