AIバブルによって危機にさらされる国民経済はいくつあるのか？ | Dr Cecilia Rikap

本動画は、AIブームを支える世界的なインフラ投資、とりわけデータセンター建設が本当に各国経済に恩恵をもたらすのかを批判的に検証する内容である。AIは成長の切り札だという政府と企業の語りに対し、実際には雇用創出は限定的で、水資源や電力への負荷、公共資金の偏った投入、Big Techへの依存深化といった問題が拡大していると論じる。さらに、AIがもたらすとされる経済成長や社会的利益の多くは誇張されており、各国政府はAI競争に乗るのではなく、人々と公共利益に資する別の技術戦略を構想すべきだと訴える対談である。

How many national economies are at risk from an AI bubble? | Dr Cecilia Rikap

If an AI bubble bursts, world government's left to foot the bill could dire consequences if their fragile economies are ...

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導入とAIインフラ投資への問題提起

もしこうした約束の一部が実現しなかったとしても、いつものように再び雇用を守るため、人々を守るために負担を背負うのは政府です。その一方で企業は必要になれば救済され続けるでしょう。なぜなら、AIはアメリカにとって極めて大きな賭けだからです。地政学的に見ても、アメリカ政府がこれらの企業を見捨てることはありません。

ここで私が言っているのは、Big Techだけの話ではありません。OpenAIやAnthropicのような企業、つまり売るものが生成AIモデルという単一の製品しかないスタートアップも含めての話です。もし彼らが期待通りの成果を出せなかったら、そうした企業はどうなるのでしょうか。もっとも、その瞬間はある意味では永遠に来ないのかもしれません。というのも、Donald Trumpのような政権のもとでは、AIが国家戦略と技術戦略の中核だと明確に位置づけられており、しかも地政学や軍事戦略にとっても非常に重要だからです。そうした政権は、こうした企業への公的投資を決してやめないでしょう。

こんにちは。Tech Reportへようこそ。私はLuis Sykesです。本日は、UCL Institute for Innovation and Public Purposeでリサーチ部門の責任者を務め、経済学の准教授でもあるDr Cecilia Rikapをお迎えしています。

今日は、AIに投入されている世界的なインフラについてお話ししたいと思っています。イギリスでは大手企業によるさまざまなプロジェクトが発表されています。Microsoft、OpenAI、そして一般にはあまり知られていない企業も含まれます。世界全体で見ると、いわばAI産業革命に投入されているインフラには、いくつか問題があるようです。

昨年の報告では、データセンターのほぼ半数が遅延する見通しだとされていました。それにもかかわらず、新しいプロジェクトは次々に発表され、その多くをイギリスのような政府が後押ししています。今週だけでもさらに新たな発表がありました。これは一体どういうことなのでしょうか。実際に何が建設できるのかについて疑問が高まりつつあるのに、なぜこれほどまでに突進が続いているのでしょうか。

AIとは何か、そして何で成り立っているのか

はい。まずはお招きいただきありがとうございます、Luis。

最初に、視聴者の皆さんのためにAIとは何かを簡単に定義しておきましょう。おそらく皆さん、ChatGPTがAIだということはご存じでしょう。でも、本当の意味でAIとは何でしょうか。

ケーキ作りにたとえるなら、材料は三つあります。データ、モデル、つまりコードやアルゴリズム、そしてインフラです。具体的にはデータセンター、とりわけGPUです。GPUは半導体の一種で、もともとはゲーム用途に使われていましたが、やがて大量のデータでアルゴリズムを訓練し、その後に高精度な予測装置として機能させるために使えることが明らかになりました。

ですからAIとは、極めて高度な統計学なのです。生成AIも、現在存在するその他のすべてのモデルも、人間の脳ではありません。経験もありませんし、文脈を知覚することもできません。私たちのように感情を伴って考える能力もありませんし、歴史もありません。

これはとても重要な確認です。多くの人がAIを恐れていると思いますし、その理由もあります。その点は後で話せますが、まずは材料のひとつに絞って話しましょう。Big Tech企業が膨大なデータを保有していることは分かっています。しかも彼らは出版社などとも多くの契約を結び、AI訓練のためにさらに多くのデータを手に入れてきました。

同時に彼らは、AIエンジニアや研究者、つまりモデルを発想し、設計し、コードを書くことのできる人材もますます囲い込んできました。しかも、必ずしも直接雇用する必要すらありません。私の研究では、大学や公的研究機関との数多くのつながりを示しています。

さらに言えば、Google、Amazon、Microsoftのような非常に裕福な企業が長年積み上げてきた潤沢な資金の一部は、データセンターに投じられてきました。それらのデータセンターは、自社のデータを保存するだけでなく、他社のデータを預かり、モデルを処理し、あらゆるデジタル技術の開発を支える場にもなっています。

ChatGPT以後のAIブームとデータセンター競争

ChatGPTの公開後に始まったAIブームによって、これらの企業、そしてOracleのようにこのAIの波に飛び乗った一部の企業に明らかになったのは、今後ますます多くの企業がAIモデルを訓練したがるようになるということでした。そしてそのためには莫大な設備投資が必要になります。GPUは非常に高価ですし、最先端のAIモデルをノートパソコン1台や2、3台をつないだ程度で訓練することはできません。最先端モデルを作るには、多数のプロセッサを同時に動かす必要があるのです。

そこでこれらの企業は、ある程度は需要を先取りしつつ、世界中のスタートアップから高まる需要にも対応し始めました。自分たちもAIを作りたい、AIアプリケーションを作りたいという企業が次々に現れたため、各社は世界中で最良の条件を確保しようとし始めたのです。

AIブーム以前、データセンターの大半はアメリカに集中していました。しかし今では、アメリカ国内で新たなデータセンターを建設するだけでなく、世界中にデータセンターを建てようとしています。

そして、ここで言うこれらの企業とは、単純に一社でデータセンターを建設しているという意味ではありません。データセンター建設は、ひとつのバリューチェーンとして捉えるべきです。iPhoneはAppleの製品だと私たちは考えますが、実際にはAppleが設計し知的財産を持っている一方で、製造は別の企業が担っています。データセンターも同じです。

ですから、Nscaleのような名前を聞くと、これはまた別の会社なのか、MicrosoftやNvidiaと競争する新たなBig Techになるのかと思うかもしれません。でもそうではありません。巨大なバリューチェーンに参加しているひとつの企業にすぎず、最終的に最も大きな利益を手にするのは、そのインフラが完成したあと、それを支配する企業たちです。そしてそれはたいてい、いつもの少数のアメリカBig Tech企業なのです。

データセンター建設に時間がかかる理由と資源負荷

実際、新しいデータセンターを建設するには時間がかかります。新築の建物を丸ごとひとつ建てるのですから当然です。GPUも輸入しなければなりません。もちろん、GPUが製造されている台湾で開発するのなら別ですが、世界の多くの地域ではGPUの輸入が必要になります。それを確保し、建設し、さらに許認可も得なければなりません。加えて、データセンターを電力網に接続する必要もあります。

ここに、データセンターが社会にもたらす主要な問題のひとつがあります。データセンターは、エネルギーと水を吸い込むスポンジのような存在なのです。

なぜエネルギーが必要かといえば、これは明らかです。デジタル技術はエネルギーに依存しており、装置が電力に接続されていなければ動きません。プロセッサも電源につながっている必要があります。しかし問題は過熱の危険です。データセンター内の温度を調整するために使われるのは飲料水です。つまり、トイレに流すような水ではなく、私たちが喉が渇いたときに飲む水なのです。

その結果、データセンターを増やすことは、私が言うところの、自然からのさらなる収奪を通じて、私たちのデータと知識をさらに収奪することにつながります。先ほども言ったように、AIモデルは公的な知識によっても開発されていますし、ある意味では私たちが自立して考える能力を弱める方向にも向かっています。

自分で考える代わりに、AIアルゴリズムが答えを出してくれるようになります。しかもその質問自体がそれほど良くない場合でさえです。新しい世代がAIを使うことでしか学ばず、良い答えと悪い答えの違いを見分けられなくなったらどうなるのか。それがリスクです。

AIバブルとBig Techの本当の収益源

経済的な影響は、目先のAIバブルの可能性をはるかに超えています。もちろん、そのバブルの可能性自体はいまだに存在しています。しかしバブルを考えるときにも、OpenAIのように生成AIを売ること自体が事業の中心である企業と、Microsoft、Amazon、Googleのような企業は区別する必要があります。

これらの企業もAIモデルを開発していますが、それが主力事業ではありません。今や彼らの主要事業は、ますますクラウドになりつつあります。そしてクラウドとは、モデルを訓練するデータセンターそのものだけを指すのではありません。デジタル技術を売買するためのプラットフォームでもあり、AIモデルが生産され、交換され、消費される空間でもあります。

Amazon、Microsoft、Google Cloudを通じて、皆さんはDeepSeekでさえサービスとして利用できます。これは中国企業が開発したAIモデルですが、登場した当初は、多くの人が、これでBig Tech企業が消えるのではないかと考えました。しかし実際には逆で、全体として彼らをさらに強くしました。AIが増えれば増えるほど、Amazon、Microsoft、Googleの商売が増えるからです。そしてここには、間違いなくNvidiaも含めるべきです。AIアプリケーションの開発が容易になり、企業がさらに多くのAIを導入しやすくなればなるほど、そのバリューチェーンの背後にいる企業こそが第一の受益者になるからです。

各国政府はAI投資で何を手にしているのか

その通りですね。イギリスの財務大臣Rachel Reevesも、AIとイノベーションはイギリスにおける最大の投資機会になると述べています。ただ、特にイギリスでは、技術インフラが約束されながら実現しないという流れが繰り返されています。たとえば電気自動車の普及では、地域レベルの充電設備不足や、結局は実現しなかったバッテリー生産施設の問題がありました。今回も、まだ証明されていない巨大な世界経済プロジェクトに飛び乗ることで、同じことを繰り返す危険はないのでしょうか。

少し視野を広げてみましょう。同じ期待、同じ約束は世界中で見られます。左派政権も右派政権も、みなAIが経済成長をもたらし、その成長によって経済が繁栄し、より良くなると信じたがっています。

ですが、彼らがAI投資と言うとき、私が先ほど示したAIの定義に立ち返る必要があります。そのバリューチェーン全体のうち、各国が実際に得ているのは何なのでしょうか。社会のために、技術をどう機能させ、モデルをどう開発するかを創造的かつ集団的に考える力を得ているのでしょうか。それとも、ただデータセンターを受け入れているだけなのでしょうか。

もしデータセンターを受け入れるだけなら、それは雇用を生みません。生まれるのは主に建設段階の仕事だけです。データセンターが完成した後に必要なのは、内部で働く少数の技術者だけです。1棟あたり多くても50人です。ですから、これはイギリス経済を大きく変えるものではありませんし、他のどの国の経済を実質的に変えるものでもありません。

そして、ここは強調したいのですが、データセンターがあるからといって、その国に技術開発の機会が自動的に生まれるわけではありません。データセンターがあるのだから、こちらでも技術開発できるのではないか、イノベーションがもっと起こるのではないかと思う人もいるでしょう。でも必ずしもそうではありません。今のAIモデルは遠隔で訓練されていますし、技術開発もオンラインで、先ほど述べたようにクラウド上で遠隔的に行われています。ですから、データセンターを受け入れているからといって、自動的にAIイノベーションが増えるわけではないのです。

今のAIイノベーションは社会を良くするのか

さらに重要なのは、その先の問いです。これまでに話したことはすべてさておき、仮にイギリスでAIイノベーションが増えたとしましょう。でも、そのAIイノベーションが、現在アメリカのBig Tech企業、そして次に中国と、それと連動する企業群から生まれているタイプのAIイノベーションだとしたらどうでしょうか。つまり、労働者の監視を強め、オンラインでの購買をさらに促し、自動兵器に使われ、私たちの創造力を低下させるようなAIです。

最終的に、それはイギリスの人々にとって本当に良いことなのでしょうか。イギリスにとって本当に良いことなのでしょうか。

そして同じジレンマ、同じ問題が世界各地で議論されています。これはStarmer政権だけの問題ではありません。たしかに彼らは経済成長に必死ですが、私が欧州連合やヨーロッパ各国、ラテンアメリカを見ていても、同じことが何度も繰り返されています。

同じ物語があらゆる場所で繰り返されるのを見ると、誰がこうした政府の耳元でささやいているのかと考え始めます。そして気づくのです。これらの企業はデータを支配し、モデルを支配するだけでなく、物語そのものを支配しているのだと。

規制はイノベーションを阻害すると彼らは言います。しかしそれは、社会的、経済的、政治的、倫理的、そして生態学的な影響にかかわらず、どんなイノベーションでも受け入れるべきだという話ではありません。また彼らは、AIがあらゆる問題を解決すると売り込んでもいます。

AI神話とクラウド依存の深まり

いつの日か、こうした約束の多く、いや大半が誤りだったと私たちは気づくでしょう。しかしその頃には、政府自身さえもBig Tech企業への依存をますます深めているはずです。なぜなら、AIの物語を無批判に信じ続け、自分たちから距離を取り、どんなAIを望むのか、誰が開発すべきなのか、誰が利用できるべきなのか、利益をどう分配するのか、社会としてAIにどのような技術の方向性を与えるべきなのか、といった問いを発しないままでいるからです。企業任せにしているその間にも、彼らは世界中の政府や組織を自社クラウドへ移行させ、AIツールへのアクセスを増やすよう説得し続けています。

そうなると、明日になって誰もが、少なくとも誇張された約束だったと気づいたとしても、すでに皆がクラウドの上に乗ってしまっているので、簡単にはやめられません。クラウドが生み出す依存は、Netflixのサブスクリプションとは比べものにならないほど深いのです。Netflixなら、明日からもう払いたくなければ解約すれば済みます。

でもクラウドでそれをやると、情報システムそのものが止まります。たとえば私の大学がMicrosoftとの契約を打ち切ったら、私はもうコンピュータを持たないのと同じです。自分のファイルを開くことすらできなくなります。

つまり、ここで生まれている依存の度合い、そして民主主義に対して生み出されているリスクを考えれば、たとえAIイノベーションが増えたとしても、問題はもっと深いところにあるのです。政府は、成長という物語、そしてイノベーションが成長を生むという単純な物語を超えて考え、AI時代の複雑さを理解しようとすべきです。

市場が修正したとき、政府資金はどうなるのか

では、こうした企業や市場に大きく投資している国々はどうなるのでしょうか。AI関連プロジェクトを進めている企業や市場に対して、大規模な投資が行われています。もし、あるいはむしろ市場に修正が起こったとき、たしかにおっしゃる通りクラウドサービスは残るでしょうし、Microsoftが世界最大級の企業でなくなると考えている人はほとんどいません。しかし、それほど信頼されなくなったプロジェクトに投じられている政府資金は、市場が修正して価値が大きく失われた場合、どうなるのでしょうか。

まず覚えておかなければならないのは、これはすべて私たちの税金だということです。納税者のお金です。つまり、より多くの病院を建てる代わりに、保育施設を増やす代わりに、学校や病院などで働く公務員の待遇を改善する代わりに、政府はすでに社会に多くの問題を生み出している技術を優先しているのです。しかもそれは、人々をより強く管理し、職場で規律化し、仕事を置き換えていく技術です。

すでに問題を大量に生み出しているわけです。それなのに、もしこうした約束の一部が実現しなければ、いつものようにまた政府が雇用を守るため、人々を守るために費用を負担することになります。その一方で企業は必要に応じて救済され続けるでしょう。なぜならAIは、アメリカにとって大きな賭けだからです。

地政学的に見て、アメリカ政府がこうした企業を見捨てることはありません。ここでも私はBig Techだけの話をしているのではありません。OpenAIやAnthropicのような企業、つまり生成AIモデルという単一製品しか売るものがないスタートアップのことも指しています。もし彼らが期待に応えられなかったらどうなるのか。

ただ、その瞬間はある程度、そもそも来ないのかもしれません。Donald Trumpのような政権がAIを国家戦略や技術戦略の中心に据え、さらに地政学や軍事戦略にとっても極めて重要なものとみなしている以上、こうした企業への公的投資を止めることは決してないでしょう。

AI競争に勝つのではなく、別の技術の未来を作る

ですから私たちの社会は今、転換点にあります。世界中の政府は、本来自分たちが勝つようには設計されていなかったAI競争に勝とうと執着するべきではありません。

大事なのは、このゲームが自分たちにも一切れ回ってくるパイを取り合うことではないと理解することです。そうではなく、別のパイを作るべきなのです。人々に確実に役立ち、地球環境の限界の中に収まる、別のパイを作ったらどうでしょうか。多くの人々が共同で開発し、多くの人々が利用できる技術を育てるべきです。

たとえば、デジタル技術が生態危機の重要課題を解決するために開発されるのだとしたら、その技術はすべての人に無償で提供される必要があります。もう時間の余裕はありません。誰が払えて誰が払えないかを市場に委ねている余裕などないのです。

ですから、技術をどう考えるかについて、大きな発想転換が必要だと思います。そして歴史を振り返り、技術が共有財として、公共財として考えられていた時代に立ち返るべきです。なぜなら、私たちはそれを共同で生み出しているからです。先ほど言ったように、今日存在しているAIは、世界中の多くの政府による公的投資、公的研究者、公的研究機関の人々のおかげで存在しているのです。

私がBig Tech企業と共同で知識を生産している組織のネットワークを見ると、ヨーロッパの機関が見えますし、イギリスの機関も見えます。それなのに、その技術を少数の巨大企業が私物化しているとき、ヨーロッパやイギリスにどんな価値が返ってきているのでしょうか。

誇張された投資発表と現実の建設状況

おっしゃる通り、AI企業やAI投資、インフラの価値を証明しようとする大きな動きがあります。そしてある程度、実際に現場で何が建設されているのかについて、主張を膨らませている部分もありそうです。最近ではNscaleが、エセックスにあるデータセンターが今年中に完成すると発表しましたが、The Guardianの調査では、その場所はいまだに足場業者の資材置き場だったと報じられました。しかもそれだけが例ではありません。同じ記事の中に、他にも類似例がありました。

その一方で、こうした企業は進行中の大規模プロジェクトにも関わっています。NscaleはNorthumberlandのCamboisにあるデータセンタープロジェクトにも関与しています。では、政府が後押しし、物理的な投資が行われ、実際に建設も進んでいるのに、なぜ企業は自分たちの活動についてさらに大きな主張をしたがるのでしょうか。

もちろん、それは友達を増やせるからです。あらゆる相手に約束すれば、皆が味方になってくれます。そうやって前へ進み続けられますし、地方自治体同士を競わせることさえできます。

私が気づいたことのひとつは、そして世界各国の公務員との対話でも見えてきたのは、あらゆる地域、あらゆる政府がデータセンターを欲しがっているという事実を企業が利用して、さらなる税控除、より安い電力価格、データセンター建設用の不動産や土地へのより安いアクセスを要求しているということです。

つまり、彼らが求めているのは得られる利益です。そして、こちらにもあちらにもインフラを建てると言いながら、自分たちにとってより安く済む案件から先に進めるのです。これは問題です。というのも、最終的に政府は、こうした海外直接投資を受け入れても、税収すら十分に得られていないからです。

データセンター投資額の数字が実態以上に大きく見える仕組み

もうひとつ、企業の主張が大きく誇張されている点があります。企業が投資額を発表すると、人々は、たとえばこのデータセンターがイギリスに建設され、投資額が10億だと言われると、その10億がそのままイギリスに入ってくるかのように受け止めがちです。でも実際にはそうではありません。

先ほど会話の中でも触れたように、GPUはアメリカで設計され、台湾で製造されており、それを輸入する必要があります。そしてその支払いが必要です。しかもそれがデータセンター建設コストの中で最も高い部分です。

ブラジルについてはデータがあります。実際に計算されていて、おそらくイギリスでも近いはずですが、ブラジルにおけるデータセンター建設コストの85％は輸入由来です。そして企業がブラジル政府に求めていたのは、その輸入に対する税金の免除でした。

ですから、企業がいくら投資すると言っても、その大きな数字だけを見てしまうのは危険です。しかも、そうしてさまざまな優遇措置を手に入れると、彼らは優先順位を変えます。そしてまた、こうしたデータセンターの建設には非常に長い時間がかかります。

政府側も、こうした大きな数字を掲げたがりますし、人々は発表の細かい注記まで追いません。ですから、ただ10億と言えば、最先端技術にこれほどのお金が投入されるのかと圧倒されるのです。でも結局のところ、それは雇用を生まない建物が少し増えるだけであり、地域経済にプラスの効果を強めたり新たに生み出したりするものではありません。むしろ逆です。

エネルギーと水を消費するために、かえって仕事を奪うことにもなります。そして結局のところ、そこから生み出される技術は、私たちが集団としてより良く生きることを助けるものではなく、今私たちが行っている作業の一部を置き換え、結果として新たな職を減らしていく方向に働いています。

企業責任と政府規制の必要性

ですから、なぜ政府がこうした提案を受け入れてしまうのかについては、いろいろ推測できます。でも重要なのは、企業自身がそのことを分かっているということ、そして企業には責任があり、きちんと説明責任を負わせるべきだということです。政府も、こうした企業の要求を受け入れる前に、そして自国の領土に新たなデータセンターを認める前に、もっと時間をかけて検討すべきです。

チリでは政府があるツールを開発しました。チリの国土を仮想地図として再現し、80の社会環境変数を地図上に重ねて表示するもので、どこにデータセンターを建てれば害がより少ないかを判断できるようにするものです。

このツールは非常に強力です。もちろん調整は必要ですが、世界中の政府が応用できるものです。残念ながら、チリ政府自身でさえ企業圧力のためにそれを使いませんでした。しかし、こういうツールこそが、この産業をもっと強く規制し、イギリス政府がどこまでデータセンターを受け入れられるのかを見極めるために必要なのです。

そして常に忘れてはならないのは、街にある技術がこれだけではないということです。投資先はこれだけではありません。データセンターをここに作らなければ、建設の仕事すら失われると人は言うかもしれません。でも、もっと別の、もっと良いものを建てることだってできるのです。

ですから、AIやAI産業から少し引いて全体を見ることが重要です。今日の問題に必要なのは、ただひとつの技術に執着する政策決定者ではなく、もっと大胆で、もっと戦略的な政策決定者なのです。

AI産業全体に構造的な問題はあるのか

そして、こうした技術に対する懸念もかなり大きいですね。今日お話ししてきたように、特に今はインフラに莫大な投資が行われています。それが現在開発されている多くのAI技術における第一段階であるわけですが、問題は、結果がまだ見えていないことですし、その結果が何になるのかもよく分かっていません。

ただ、業界自体が非常に新しいので、現時点ではまだ成果が見えなくても当然だと考えるべきなのでしょうか。それとも、AI産業全体にかなり大きな構造的問題があるのでしょうか。

そこで私から逆に伺いたいのは、結果とは何を意味しているのか、ということです。もし結果というのが、がんの克服や生態危機の解決を意味するのなら、そのようなことをAIが近いうちにやってくれるとは思いません。

結果というのが、ビジネスにおけるAI利用の増加を意味するなら、おそらく今後ますます増えていくでしょう。そして場合によっては、AIの出力は人間が作るものより質が低いことすらあります。でも安いのです。安ければ、人間は置き換え可能になります。

ですから、AIが私たちの周囲で増えていく可能性は高いと思います。でも、それはより良い技術や、私たちの経済にとってより良い結果を意味するわけではありません。

そして、結果という言葉で経済成長を意味しているのなら、答えはノーです。はっきりノーです。

AIは経済成長を生むのか

残念ながら、2年前にノーベル賞を受賞したDaron Acemogluに、The Macroeconomics of AIという論文があります。私はかなり批判的な立場ですが、私ほど批判的ではない人の言葉も引用できると思うので、ここでは彼を挙げます。この論文で彼は、今後10年間、つまり2034年までに、AIに関連する世界全体の経済成長は合計で1％、実際には1％未満になるだろうと述べています。

しかもそれは世界全体での数字ですから、当然ながら各地域に均等に分配されるわけではありません。そして10年間で1％です。そう考えると、マクロ経済レベルでの成果とは一体どこにあるのでしょうか。

ですから、今私たちが明確に見ているのは、社会をあらゆる水準でより分極化させる技術の導入です。これはソーシャルメディアで見てきたことでもあり、今も続いています。労働者の職場にもますます影響していますし、人々の思考力にも影響を及ぼしています。学校にいる子どもたちにも影響しています。

今後は医療提供にも影響するでしょう。なぜなら、一部の政府は医療危機を解決するふりをしながら、実際にはそれを悪化させる方法として生成AIを導入しようとしているからです。本来、医療従事者たちが政府に求めているのは、人への投資、具体的なインフラへの投資、病院の運営体制への投資なのです。

Palantir、医療データ、そして戦争技術

それなのに、たとえばイギリス政府は、すでに前政権の段階からすべてのデータをPalantirに渡してしまっています。Palantir、あの同じ企業です。視聴者の皆さんには、私の言葉をそのまま信じる必要はありませんから、ぜひ自分でPalantirとは何かを調べてみてほしいです。ただ、そのときに覚えておいていただきたいのは、この企業のCEOが公の場で、自社技術は敵を殺すのに役立つ、時には殺さなければならないのだとまで発言しているということです。

つまりこれは、戦争のためのAIを売っている企業であり、その同じ企業がNHSのデータにアクセスしているのです。

おっしゃる通りで、本当に懸念すべきことですね。こうした企業が、しばしば互いに矛盾しているように見える多くのプロジェクトをまたいで活動している、その広がり自体が問題です。たとえば医療と戦争のようにです。この件については、今後またさらに議論できることがあると思います。

Dr Cecilia Rikap、UCL Institute for Innovation and Public Purposeのリサーチ責任者であり、経済学の准教授でもある先生、本日はTech Reportにご出演いただき本当にありがとうございました。

こちらこそ、Luis。とても楽しかったです。