この動画では、サウサンプトン大学のウェンディ・ホール教授がAI産業の現状について詳しく分析している。Nvidiaの4兆ドル評価やOpenAI CEOのサム・アルトマンのバブル発言を受けて、現在のAI産業がドットコムバブルと類似した状況にあると指摘。企業の多くがAI導入による収益増加を実現できていないMIT報告を引用し、技術の限界と過度な期待のギャップを説明している。教授は、AI技術自体は有用だが過大評価されており、真の価値を発揮するには時間と適切な統合が必要であると論じている。また、将来の脳チップ技術への懸念や規制の必要性についても言及している。
AIバブルの実態と技術的限界
実際のところ、この世界のサム・アルトマンみたいな連中は全部揃っとると言うやろうけど、わいは彼のことを万能薬売りの商人みたいに思てるねん。なんでもできる、世界を変えられる、家も買えるって言うけど、でもな、わいらはこの手の技術を使う上でまだほんまの始まりの段階におるんや。
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ウェンディ・ホール教授によるAI産業分析
サウサンプトン大学のコンピュータサイエンス教授で、Web Science Instituteのディレクターやってるウェンディ・ホール卿、今日はAIレポートに参加してくれてありがとう。
おはようございます。
Nvidiaの評価額が4兆ドルを超えて、これまでのどの企業よりも高い評価額になって、給料も何十億に達しとるのを見てきたけど、同時にOpenAIのCEOサム・アルトマンがAIはバブル状態やって言うとる。バブルってのがどういう意味か、そしてAI産業がその状態にあると思うかどうか、簡単に説明してもらえるか？
わいにとってバブルっていうのは、企業が全部過大評価されてて、いつかは投資家が手を引きたがって、株を売り始めるってことや。それがバブルやねん。歴史を振り返ってみると、えーっと、なんやったっけ？南海バブルが学校で習ったやつや。それと覚えててて経験したのは、もちろんドットコムクラッシュやな。それと似たような状況をたくさん見てるんや。
どんな類似点を見てるんや？
インターネット企業が大幅に過大評価されて巨大なバブルが膨らんで、そのあと誰かが手を引いて、詳しい話は知らんけど、確か2000年代初頭にクラッシュが起こったんや。そのときアメリカの大手新聞で読んだのを覚えてるけど、これらの企業が価値を失ったと。たくさんの人が大金を失ったって、投資してたからな。株は無価値になって、その新聞は「これで明らかにインターネットショッピングは終わりや」って言うてた。
つまりこの実験で、人々はインターネットショッピングが好きやないことが証明されたって。でももちろんそれは完全に間違っとった。問題は当時持ってた技術が、人々が必要とするコンテンツを提供できるレベルになくて、そもそもそこにコンテンツもなかったってことや。そのあと、投資が安いときにうまく投資する、非常に賢い人たちがおったんや。
当時存在してたAmazonやGoogleみたいな小さな企業は、未来を見通せる非常に賢いCEOがおって、Amazonは当時本屋やったんを覚えてるか？オンラインで本を売ってて、当時はかなり革新的で革命的やった。これで出版業界の終わりやって。いつも破滅論者がおって、これの終わり、あれの終わり、テレビの終わりや。
終わりや、もちろん、そんなことは全然なかった。たくさんの新しいタイプの産業や新しいタイプの仕事を生み出して、成長は信じられないほどやった。実際、そのクラッシュを生き延びたGoogleやMicrosoftみたいな企業が推進した成長が、OpenAIの資金源になっとるんや。
ザッカーバーグもそこからFacebookと一緒に出てきて、全部これから出てきた。そして実際にインターネットの成長を可能にした技術革命はモバイルフォンやった。携帯電話から簡単にインターネットにアクセスして、移動中にショッピングもできるようになって、ソーシャルメディアが成長して、それがインターネット成長の原動力になったんや。
インターネットを始めた当時はその技術がなくて、家で非常に遅いモデムを使わなあかんかった。そういうことが今AIで起こってることなんや。違うのは、誰でもChatGPTにアクセスできるってことや。人々は何なのか混乱してる。昨日、AI精神病について話してる人たちとインタビューしてて、皆がチャットボットと話してて精神的におかしくなってるって。
それは全部、技術が実際には、この世界のサム・アルトマンみたいな連中は全部あるって言うけど、わいは彼を万能薬の商人みたいに思ってる。なんでもできる、世界を変えられる、家も買えるって言うけど、でもわいらは実際にはこの技術を使う上でまだほんまの始まりにおって、まだ何が得意なのかよくわからんのや。
将来的にはいくつかの害があることはわかっとる。その教訓は学んでるけど、どう使うかを学んでる最中なんや。そんで今のところ、技術はかなり制約があるんや。人間と話してるような感じがしても、実際は違う。そんなに賢くないんや。わいらはまだAGIや超知能には到達してない。
限界があるんや。そして人々がその限界に気づいたら、お金を払うのをやめるやろう。企業が。つまり、これのきっかけの一つやと思うのは、企業が思ってたほどの価値を得られてないっていうMITの報告や。わいらはずっと前からこれを予測してた。
こんなことは一晩では起こらん。とにかく、わいは少なくとも18ヶ月以上前から、企業は過大評価されてるし、何らかの形でのクラッシュは避けられんって言い続けてきた。
企業のAI統合の現実
君が言及したMIT報告では、10社のうち1社しかAI導入の結果として収益増加を見てないって言ってたと思う。これは統合が下手やからやと思うか、それとも必要もないのに急いでAIを統合しようとしてる人たちが多いからやと思う？
そうや、わいらは学習中なんや。この新しい技術の使い方について学習モード中で、学習モード中は予測されてる生産性向上や効率化は見られへん。
そして間違いを犯す人がたくさんおるやろう。飛び込もうとして、使って、お金を節約して、もしかしたら人員削減して、実際にはこの技術は限界があって、会社で生産的にどう使うかまだわからんってことに気づくんや。
そしたらAIや、AIを支える技術が十分速くスケールしてないって言うんか、それともなされてた約束に合わせるには決してスケールできるはずがなかったって言うんか？
わいの口に言葉を入れてるけど、多分後者やな。つまり、彼らがわいらに信じさせたいほど賢くないってことや。
次に、これは会社全体の文化を変えることなんや。ただえーっと、別の話をさせてもらうわ。MITの有名な教授のシーモア・パパートが教室にコンピュータを導入したときのことをよく話してた。多くの人が「皆が学ぶ、学習方法が驚くほど変わる」って言ってて、シーモア・パパートは「鉛筆が発明されたとき、ビクトリア朝時代の教室に鉛筆を1本置いたところで、皆の教育がどれだけ変わるか」って言うてた。
教室にコンピュータを1台置いても、一晩で皆の教育が変わることはない。そして、これらのものを生産的かつ効率的に使って、より良くなる方法を学ぶには長い時間がかかる。そして実際に、やってることの文化を変えなあかん。
教育で、学習でコンピュータを使いたかったら、教え方と学び方を変えなあかん。書かれた言葉をコンピュータに置き換えますって言うだけやったらあかんのや。そして計算機が発明されたときのことも思い出すわ。わいの父親の話をいつもするけど、父親は会計士やった。
1980年に引退したんやけど、1980年には経理部門の皆が全部手作業やった。元帳をコピーして、算数を手でやって、そういう仕事をする人が何百人、何千人もおった。その仕事は全部なくなった。でもそれがシステムに行き渡って、システムが技術の使い方を理解するのに何年もかかった。
今では、経理部門でコンピュータを使って雑務をやって、会計士がその周りで賢い仕事をするというの以外は考えられん。それで、わいらがいつも理解してないこともできるようになったんや。
バブルの規模と将来予測
でも、このバブルはどれくらい大きいと思う？
聞かれても、わいは経済学者やない。ある意味、誰も極端な状況は好まん。全ての企業に倒れてほしくない。全ての企業が壁にぶつかってほしくない。この技術を使えるようになりたいんや。でもわいは修正があるやろうし、企業が、つまり個人がセラピーを受けたり、AIを恋人にしたりして使うのは一つのことやけど、企業が事業で使うのは重要で、大きな間違いが起こらんようにしなあかん。
AI投資を誤って多くの企業が倒れるのは望まん。AI企業が倒れるのも望まん。なぜならその技術が欲しいからや。素晴らしい技術やけど、過度に宣伝されて過度に投資されて、スケールできんし、彼らが予測するほど賢くない。
覚えておくべき別のことは、この技術と計算機の違いは、計算機やコンピュータに正しいデータを入れれば正しい答えが出るってことや。でもそれはAIには当てはまらん。わいらが知ってるAIでは決してそうやない。
AIが正しい答えを出してるって100%確信することは決してできんっていう哲学的な考えもある。わいら人間は間違いやすいからや。正しい答えを出さんし、頭に素晴らしい脳があるのに間違った答えをいつも出してる。それがAIが間違った答えを出す理由の一部でもある。わいらから学習してるからや。
バブルがはじけるのを防げるようなことを何か思い浮かべられるか？
まあ、さっき言うたように、ひどいクラッシュよりももっと段階的やもしれんってのが唯一言えることやな。楽観主義者のわいとしては、制御された形で起こることを願ってる。人々はまだこれらの企業を望んでるから、時間がたてば企業は利益を上げる可能性は十分ある。
君がNvidiaの評価額を出したけど、それはOpenAIやAnthropic、Googleなんかの評価について話すのとは少し違う。それはインフラで、わいらはそれが必要になる。AIはなくならん。ドットコムクラッシュが来たとき「インターネットショッピングの終わり」って言った大手新聞みたいにはならん。
これは全然AIの終わりやない。でもわいらは賢く使う方法を学んで、何が得意かで使って、リスクに対処せなあかん。そこでわいらには常識が必要になってくる。
最近、MetaがAI部門の採用凍結を行ったのを見たけど、これはバブルが既に、比喩を混ぜすぎやけど、既に食いついてるサインやと思う？
そう思う。なぜなら彼らは困難を抱えてるからや。GPT-5を見たやろ、長い間待たされた後にリリースされたけど、何も素晴らしいことはせん。レビューは実際「GPT-4の方が好き」ってよく言ってる。
わいらは以前にもこれを経験してる。技術が変わるとき、人々は好まん。Microsoftは何度もそれを経験してる。クラウドサービスの成長、つまりクラッシュ後にMicrosoftを救ったのはクラウドサービスの開発で、その産業は予想に反して大規模にスケールできることを証明した。必要やからや。何かをするのにそのインフラが必要やからや。
人材不足と高額な給与
君が前に触れたこの巨額の給与やけど、それは成長するバブルを見てることの一環や。なぜなら実際に技術を理解して、将来どう変えるか、どう改良するか、より堅牢で回復力があって信頼できるものにするかを理解できる人材が絶望的に不足してるからや。現時点ではそうやないからな。
それにはとても特別な人材が必要で、そんなに多くない。でも利益を出してなかったら、そんな給与は維持できん。そしたら、これらの人たちの給与にもバブルがはじけることになるんか？わからん。
時間軸の予測と現実
もし予測があるなら、時間軸についてはどうや？
それは答えるのがほんまに難しい質問やな。いつ起こるかもしれんっていう時間軸のことか、それからいつ回復するかもしれんっていう時間軸のことか？
ある意味両方やな。人々がいつ頃から、船を捨てるわけやないけど、GPT-5が期待を下回って、もしかしたら今頭打ちになってるんやないかって疑問を持ち始めるかもしれんし。でもAIの恩恵は本質的に避けられんような気がするけど、それが実際にいつ来るかについてははっきりせん。
まあ、わいは質問をかわしてるんやけど、多分経済学者と話す必要がある。人々が大金を失った場合、もし失ったとして、市場が回復するのにどれくらいかかるかについて。
だからわいはクラッシュやないことを願ってる。もっと修正であることを願ってる。
そしたら、わいらが与えられた約束をAIが実現するまで、どれくらい先やと言えるか？
どの約束について話してるかによるな。企業が今やってることをより良く、より効率的にして、生活から雑務を取り除いて、人間がより創造的でより人間らしい仕事をできるようにする技術という意味では、わいらはその始まりを見てる、初期の芽を見てる。それをうまく使ってる企業を見てるし、政府も使おうとしてる。
それは今後段階的なプロセスになると思う。今後5年間で、宇宙人が今日着陸して5年後に戻ってきたら、会社の運営方法に大きな変化を見るやろう。だからわいはそう言うけど、彼らが言うAGI、汎用人工知能や超知能に到達するという意味では、それはまだ何光年も先や。
AGIと技術の限界
そしてそれがバブルの一部やと思うか。AGIに到達しようとしてる、AGIにいるっていう約束が。
AGIって何を意味するんや？この技術はただ予測的やからな。知ってることに基づいてる。わいらが知ってることに基づいてる。新しいものは何も作り出さん。画像を作ってる、音楽を作ってるって思うかもしれんけど、全部以前に人々が作ったものに基づいてて、新しいアイデアが尽きてきてる。
ChatGPTから答えをもらって「ああ、これはいい」って言うとき、実際には賢い検索エンジンになってるだけや。なぜならやってることは、インターネット上で誰かが書いた、ほんまによく読めるものを見つけてくることで、それをコピーして使える。実際には作り上げてるわけやない。
賢い検索エンジンになってるんや。それが彼らの正体や。
情報アクセスの短縮と技術革命
情報を得るのにかかる時間が短縮されるたびに大きな飛躍があったって君は少しほのめかした。デジタル革命があって、インターネットがあった。その前には印刷機と情報伝達があった。その前には、かなり飛ばしたけど、電気について話すこともできるし、電話についても話せる。
欲しい情報にたどり着く時間の短縮は、電話やモバイルフォンでインターネットにアクセスできるようになって、インターネットを消費者使用にとってより実用的な発明にしたのと同じや。
電気と同じように、より流動的な方法でAIを使う地点に到達する時間が短くなると思うか、明らかに今は電気やインターネットと同じように使ってるけど？
電気について言うけど、電気を発明したとき、とても危険な技術やったんや。電気は人を殺すからな。もし発明してたとしたら、原子力のことを考えてみ。わいらはデータが必要やから、これから生産しようとしてる。AIの鍵となるのはデータなんや。
より多くのデータが必要で、子どもが学ぶように、考え方やデータの使い方を学ぶんや。初期の段階でずっと吸収して、世界を理解して決定を下すんや。全部データへのアクセスに関わってて、今のところインターネット上でトレーニングしてる。
そこには2つの問題がある。一つは、インターネットのコンテンツを台無しにしてて、ゴミを押し込み続けて、AIがそのゴミでトレーニングされてる。友人のキーランとわいはガベージアウトとガベージインについて話してる。だからインターネットの整合性について将来的に心配せなあかん。でもしてない。
もう一つは、インターネット上には限界があるってことや。多くはわいらの脳の中にあって、これを賢くしたいなら、データにアクセスする新しい方法を見つけなあかん。大きなデータセットを構築することや。それがデータセンターの出番で、物理的な地球を台無しにしない、データセンターを駆動するエネルギーが必要になる。
エネルギー問題と未来の技術リスク
それで、ここイギリスではロールス・ロイスなどが生産してる小型モジュール原子炉について話してて、それがデータセンターに電力を供給して、将来電気を生成する方法になる可能性がある。でもこれは原子力技術や。事故は起こるやろうし、飛行機のことを考えてみ。
ライト兄弟が飛行機を飛ばし始めたとき、それ以降の墜落事故で死んだ全員の責任を取ることはできん。わいらは社会として、時間をかけてリスクと利点のバランスを取ることを学ぶんや。それが今AIでやってることや。
そして将来的にわいが心配してる技術は、脳の中にたくさんのデータがあって、インターネット上にないって話した。専門家と話すことについていつも働いてて、専門家が退職したり会社を辞めたりするとき、新しい人をトレーニングするために彼らの脳をダウンロードするにはどうしたらいいかという問題がいつもある。
わいらは脳をダウンロードできる技術を手に入れつつある。人の心を読むんや。これは脳のチップや。これらのことは全部SF映画で予測されてて、ある意味で、それが現在のものより心配してる技術なんや。現在のものは限界があるからな。
でも、わいらがモバイルフォンとインターネットでやったように、別の技術を加えれば、物事は離陸するやろう。脳にチップを埋め込んで、AIと直接話せるようにして、わいらから情報を得られるようにすることは、大規模に規制される必要がある。
現在、わいらは全く規制されてない産業で働いてる。規制の真空状態なんや。EUは勇敢に挑戦しようとしてる。幸運を祈るけど、他の方法が必要や。この産業を制御するやなくて、安全にする方法を学ぶ必要がある。
今のところ、イーロン・マスクのNeuralinkでさえ、脳にチップを埋めることは病院の患者と一緒にやってて、治療ではないけど脳損傷なんかを回避して、人々が歩いたり話したり見たりできるようにする素晴らしい方法を考え出してる。
それは今のところ医療倫理の下で行われてる。病院の外でこの技術を最初に開始する会社については、非常に注意深くある必要がある。それが政府に言いたいことや。生成AIを規制の面で見逃すかもしれんけど、それについては規制の面で見逃すわけにはいかん。
だから今教訓を学んで、将来に向けてよりよく準備する必要がある。
規制の必要性と今後の課題
それはわいの意見では非常に適切な警告やと思う。AI側面について、その規制の欠如はAIの創造も妨害してるんか？
それがさっき話したインターネットの整合性なんや。わいらはインターネットをゴミで埋めてて、それがトレーニングに使われてる。インターネット上にはまだいいものがあるけど、たくさんのゴミが出て行ってて、誰もそのゴミを回収してない。ただそこに出てくだけで、もしGoogleとの会話を人と共有したら、それはオープンで、ほとんどの人はこれを理解してないって話を毎日聞く。
AI規制について話したいなら、もう30分かかるし、もう30分はない。わいは国連のような機関と懸命に働いて、この分野でグローバルな対話を作ろうとしてる。これはグローバル規制についてやない。
わいらが心配する必要があることはこれや、これらは本当に軽減しなければならないリスクやって言える対話をどうやって持てるかってことや。同時にイノベーションといいものが出てくることを可能にしながらな。中国は実際にこのゲームで先を行ってるけど、彼らは非常に長期的なゲームをやってる。
ウェンディ・ホール卿、時間を割いてくれてありがとう。
ありがとう。
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