新しいAI時代の元年

「ゴルディアスの結び目」という有名な逸話がある。アレクサンドロス大王があるまちで、誰にも解けないとされる結び目を目にしたという話だ。その結び目には糸口すら存在せず、あなたのiPhoneのイヤホンコードよりもさらに厄介な代物で、それを解いた者はアジア全土の王になると言われていた。すると大王は、剣を抜いてその結び目を一刀両断にしてしまった。所要時間はわずか2秒ほどで、結局その場で「解いて」しまったのだ。

さて、この「アレクサンドロス大王」の部分を「AI」に置き換えてみると、それが現在の主流AIのやり方そのものだと分かる。厳密に言えば、アレクサンドロス大王は本当の意味で結び目を解いたわけではないし、現在のAIモデルにもいわゆる「意識」なるものは存在しない。世界を騒がせている今のGPTモデルも、同種のモデルも、その生い立ちはおおむね似通っている。つまり天文学的な計算力で力業により押し切っているのだ。エヌビディア(NVIDIA)をはじめとするGPUメーカーのおかげで、グラフィックカード自体はどんどん値上がりしているものの、計算力全体としては着実に安くなっており、だからこそ実現可能性はますます高まっている。

こうしたアルゴリズム自体は、一朝一夕に生まれたものではない。ChatGPTの驚異的な点は、モデル自体の計算成果にアクセスできる優れた汎用インターフェースを作り上げ、その手前に会話ロボットを配置したことで、体感として圧倒的なインパクトを生んだところにある。考えてみてほしい。猿がどこかの部屋でタイプライターを叩いていても、私たちは何も感じない。しかしその猿が、目の前でシェイクスピアの戯曲を打ち始めたら、それは非常に恐ろしい光景になる。よく訓練されたAIはすでに完成度が高くても、見えなければ実感が湧かない。しかし対話ロボットという形を与え、汎用的な入出力インターフェースを備えたことで、まさに「猿が話しかけてくる」ような驚きが生まれたのだ。

ある境地——汎用人工知能という聖杯を追い求めて

ChatGPTの回答が、私たち一般人が思い描く「意識」というものに非常に近いため、多くの人はこれこそが、いつの日か汎用人工知能(AGI)が実現しうることの証拠だと感じている。ここ数年、「汎用人工知能の時代は本当に到来するのか」という議論がずっと続いてきた。汎用人工知能とは、SF映画で主人公が対峙するあの存在に近い。劇中ではたいてい機械の声として現れるが、人間よりはるかに賢く、どんな問いにも正しい答えを返す(そしていつも人類滅亡を企んでいる)。定義上、汎用人工知能とは、基本的に人間と同等か、それ以上に賢い人工知能のことであり、これはAI研究における聖杯とされている。

現在の路線に沿って考えると、大きく2つの立場がある。一つは「概念は難しいが、実現は容易だ」という立場だ。計算力をひたすら積み上げ続け、システムを前へ前へと進めていけば、いずれ見た目には汎用人工知能に十分近い水準まで突破でき、私たち人間がほとんど見分けられなくなった時点で、それをもう「汎用人工知能」と呼んでしまえばよい、という考え方だ。

もう一つは逆に「概念は容易だが、実現は難しい」という立場だ。計算力を積み上げること自体は確かに有効だが、それはあくまで意識を模倣しているに過ぎず、その先には解決すべき調整課題が山ほど残っている。だから技術的な路線に新たなブレークスルーが起きない限り、現在の技術路線はどこかの段階で「ゴールに永遠に近づき続けるが、決してゴールには到達しない」状態に陥ってしまい、汎用人工知能というゴールそのものには辿り着けない。現在、自動運転車についても似たような論争があるが、「完全自動運転車は、詰めが進むほどかえって難しくなる」というこれまでの経験を踏まえると、私はどちらかと言えば「概念は容易だが実現は難しい」派を支持したい。汎用人工知能の境地に至るには、将来的にまったく新しい技術路線が必要になるだろう。

2つの可能性——新たな経済成長ポイントを生み出すチャンス

しかし汎用人工知能の実現を待つまでもなく、現時点のAIはすでに短期的にも十分実用的だ。感覚としては、インフラの方が想定より早く完成してしまい、それをどう使いこなすかを私たちがまだ模索している段階と言える。道路はすでに開通しているのに、その道路を使って何をすればいいのか、まだ決めかねているような状態だ。だから今後のAIは、2つの異なるロジックに分かれていくだろう。一つは超大手企業だけが口を出せる領域で、引き続き天文学的な計算力を投じてモデルを作り、新たな技術路線を模索し続けるやり方。もう一つは「使い方」を知ることに重きを置くやり方で、「このAIをどう使うか」は、今後数年間で間違いなく新たな経済成長のポイントになるはずだ。GPTの登場以降、今年だけでも数え切れないほどのアプリケーションが世に出るだろうし、それをうまく活用できる企業は大きな優位性を手にするはずだ。

さらに、汎用人工知能をめぐる議論とは別に、GPTはある種の「杞憂」とも言える問題も引き起こしている。それは、新たな形の「デジタルデバイド(情報格差)」の誕生だ。

現時点で、自社でOpenAIの計算コストを実際に検証してみたところ、一般的な質問と回答のやり取りにかかる費用は、普通の人でも十分に負担できる水準だ。しかし将来、半導体チップと同じように、AI演算があらゆる細かな分野に浸透していくとすれば、積み重なった演算コストの総額は決して小さくないものになるだろう。もし貧しい人々が、そこまでのAI演算力にアクセスできなければ、無課金でオンラインゲームを遊ぶプレイヤーが、課金に課金を重ねたフル装備のプレイヤーに叩きのめされるような状況になりかねない。しかもそれはスタートラインで負けるだけでなく、何十もの次元で一気に負けるようなものだ。地獄でさえ、たかだか18層しかないというのに。演算力へのアクセス格差は、今のところそこまで顕著ではないかもしれないが、将来もし何らかのキラーアプリケーションが登場すれば、その格差は一気に拡大する可能性がある。

スマートフォンを例にとってみよう。現在、最新のiPhoneと旧世代のアンドロイド端末との違いは、せいぜい「写真の写りが良くない」程度かもしれない。しかし将来、例えばAI演算力と脳インターフェースが組み合わさるようになれば、それは「賢いか賢くないか」という次元の話になり、その格差は非常に大きなものになりうる。もっとも、今の私たちにはなかなか想像しづらい話だ。それはちょうど、ビル・ゲイツが1995年に「情報スーパーハイウェイ」について語っていた当時、今日のように、インターネット利用能力が生活のあらゆる場面と分かちがたく結びつく未来を想像しづらかったのと同じことだ。私たちも同様に、将来個人がAI演算力へのアクセスをどれほど必要とするようになるのか、今はまだ想像がつかない。

この問題について、現時点でまだ結論は出ていない。しかしインターネットへのアクセス権と同じように、将来的にはAI演算力を呼び出す権利も、基本的人権の一部と見なされるようになるだろう。公的部門も、十分なAI能力へのアクセスを提供する必要が出てくるかもしれない。したがってこれもまた、AIアプリケーションの新たな成長ポイントになりうる。いずれにせよ、現在のAI演算力は依然として半導体という土台の上で動いている。だからこそ台湾は、今後もグローバルなAIの展開において、一定の重要な役割を担い続けることになるだろう。