元GoogleのCEOであり、現在Relativity SpaceのCEOを務めるエリック・シュミット博士が、SCSP主催のイベントでメディア・国家安全保障プロジェクトのディレクターであるトム・シャンカー氏との対談に登壇した内容である。シュミット博士は、ウクライナでの実体験を踏まえてドローンとAIが融合した未来の戦争像を語り、中国DeepSeek V4の登場による米中AI競争の現状、プログラミングという職業の終焉、データセンターと電力需要の問題、Anthropicの新モデルMythosが示すサイバー脅威、そして次世代教育のあり方まで、AI時代の本質的な変化を率直に論じている。シュミット博士はAI革命を過小評価されているとし、科学への投資こそがアメリカの未来を支えると訴えた重要な対談である。
対談の開始と登壇者の紹介
AIの技術的軌跡と戦略的影響、アメリカのイノベーション力の未来、そして戦争のあり方の変化について議論するため、SCSPの議長であり、Relativity SpaceのCEOであるエリック・シュミット博士をお招きしました。聞き手はメディア・国家安全保障プロジェクトのディレクター、トム・シャンカー氏です。
ありがとうございます。皆さん、こんにちは。エリック・シュミット博士との対談の司会を務めさせていただくのは大変光栄です。過去半世紀のテクノロジー業界を形作り、そして今もなお未来を形作り続けている人物は数少ないですが、本日のスピーカーであるシュミット博士はまさにそのお一人です。博士はGoogleを将来有望なスタートアップから史上最も影響力のある企業の一つへと導かれました。その後、国防イノベーション委員会とAIに関する国家安全保障委員会の議長を務められ、2021年には本日のホストである特別競争研究プロジェクト(SCSP)を共同設立、寄付されました。
余暇には数多くの著書を執筆されており、最近ではエージェント型AIに関する本も出されています。そして2025年3月にはRelativity SpaceのCEOに就任され、かつてインターネットとAIの競争にもたらしたエネルギーと同じものを、宇宙開発競争にもたらしておられます。私のような年代の人間が使える視覚資料は一つしかありませんので、宇宙にちなんだネクタイを着けてきました。博士の宇宙分野でのお仕事に敬意を表してです。本当にありがとうございます。これまでのお仕事、そして本日のお時間に感謝します。
ドローン戦争とAIが変える戦場
話したいことは山ほどありますが、まずは見出しを飾るような話題から始めたいと思います。ドローン戦争、ホルムズ海峡、ウクライナです。博士は最近またウクライナを訪問されたばかりだと伺っています。本日のテーマであるAIに関連して、戦術レベルではAIとドローンの結合の未来をどう見ておられますか。そして戦略的に見て、AIは戦闘の様相をどのように変えていくのでしょうか。
まずトム、こうした場を設けてくれてありがとう。そして皆さん、ここにお越しいただきありがとうございます。これは私が思いついた一つの実験で、たぶんうまくいくだろうと言って始めたのですが、本当に大成功でした。イリーと、このイベントを支えてくれたチーム全員に感謝します。私たちは国家安全保障に全力で取り組んでいます。政府との連携にも、政府と協力する皆さんとの連携にも全力です。アメリカを安全で強い国にし、それを何十年にもわたって維持していきたいのです。
質問にお答えします。私はウクライナでかなりの時間を過ごしてきました。現地に会社もあります。そして前線でもかなりの時間を過ごしました。これは決して気の弱い人間に勧められるものではありません。
理解しておくべきことは、ウクライナは未来の戦争の実験室だということです。私はこの戦争を肯定しているわけでは一切ありません。ひどい戦争です。多くの人が死ぬのを目の当たりにしました。本当にひどい、ひどい、ひどい、ひどい戦争です。
そのうえで、何が起きているかを理解することが重要です。今日、フロット、つまり実際の前線は非常に広範囲にわたっています。それが両陣営を分ける実際の境界線です。そこにいる人々は塹壕の中にいます。塹壕で過ごす最低日数は50日ですが、多くの場合は3〜4カ月にも及びます。どうやって生き延びるか。ドローンが水と食料を補給するのです。地面から頭を出せば、殺されます。それが透明化された戦場の姿です。
私たちアメリカ人はこれを理解していないと思います。ドローン戦争の未来がそういうものだということを、ほとんどどの国も理解していません。その結果、前線はほぼ膠着しています。どちらの側も相手を攻めるのは非常に困難で、人々は野原を走り、木の下に隠れながら、ドローン・ハンターに狩られる中で大きな危険を冒しています。見ているだけで本当に痛ましいものです。
ウクライナは最近、ロシア軍の目標数を4カ月連続で達成したと発表しました。その目標は3万5000人だそうです。この戦争の規模を理解するために、ベトナム戦争で失われたアメリカ人の数を、ウクライナで起きていることの文脈で考えてみてください。ウクライナ側の数字は公表されていませんが、3万5000人よりかなり少ないとされています。
その結果として、動くものはすべて破壊される、ということになります。戦車も装甲車も大砲も火炎放射器も、映画で見るような楽しい兵器はすべてもう終わりです。それらは強力なロボットシステムに置き換えられました。技術的には、これらはGPSなしで動作可能で、電子戦の中でも通信できます。この技術は両陣営ともますます強化されています。これが未来です。
戦闘は今やミッドストライク領域、おおむね40〜100キロメートルの範囲に移っています。これは敵側が塹壕にいる兵士に物資を補給する補給線がある領域で、爆撃が行われ、戦争が現在主に戦われている場所です。ウクライナはロシアの進軍をほぼ食い止めることに成功しており、これは驚くべきことです。そして徐々に反撃にも成功しつつあります。
AIについての質問でしたね。私が今申し上げた原則、つまり空・陸・海のドローンが主役になるという原則を採れば、それはロボティクスと自動化とAIの言い換えです。それらはすべて相互接続され、群れのように動き、いわゆる協調攻撃で動きます。典型的な例は、ターゲットを複数のドローンで取り囲み、同時に攻撃するというものです。ほとんどの標的は360度方位から同時攻撃を受けたときに防御する能力を持っていません。それが今の戦場の状況です。
米中AI競争の現状
ありがとうございます。それは戦場での話ですね。ロシアとウクライナの競争という側面で考えていらっしゃると思いますが、そこにアメリカと中国を加えると、戦争への備えや抑止、そして必要な場合の戦い方にどう影響を与えるのでしょうか。そして元ジャーナリストとして聞かなければならない質問ですが、どちらが先行していますか。
少し違う話題、AIの話になりますね。もちろんすべて関連していますが。
一週間前、中国はDeepSeek V4をリリースしました。私がAIに関する国家安全保障委員会で働いていたとき、トランプ第一次政権とバイデン政権の両方と協力して、チップに対するハードウェア規制を実施するために本当に懸命に取り組みました。私たち全員、集合的に大きな成功を収め、中国のハードウェアへのアクセスを制限することができました。私はこの政策を強く支持していましたし、多くの人もそうでした。
政策はうまくいったように見えますが、もはやそれが効かなくなりつつあります。中国人は賢く、頭がいい。そして今や、アメリカのトップモデルに迫る性能のシステムを、はるかに性能の低いハードウェアで構築してしまったのです。
技術的に要約すると、彼らはAscendチップと呼ばれるチップを使っており、これは処理速度が遅いプロセスを使用しています。それでも、レイテンシーやアーキテクチャ上のさまざまな問題を回避するための新しいソフトウェア手法を発明したのです。
私が気に入っているのは、本物の競争相手がいるということです。気に入らないのは、中国がこの技術をグローバルに広く拡散することに非常に注力していて、すべてがオープンソースであるということです。つまり大部分が制御不能で、私たちには一切制御できないのです。
公正に言えば、一年前、私は彼らは1〜2年遅れていると言っていました。今では追い上げて、最新の分析では中国は6カ月以内に迫っていると見られます。私たちの世界では、それはほんの一瞬の差です。これは中国がAIのリーダーシップ獲得にどれほどコミットしているかを示しており、彼らは止まりません。
少しは気が楽になりますか。これを実現するには、エンジニア、科学者、オタク、お金、ハードウェアなどで国全体を満たす必要があります。これを単独でできる国はそう多くありません。中国は明らかにその一つです。アメリカは同盟国とともにもう一つです。3番目、4番目があるかもしれません。
アメリカが取るべきAI戦略
国家安全保障だけでなく、この国がAIに対してどのように取り組むべきかという視点で、アメリカのリーダーシップに何を伝えますか。左右のガードレールは何か、民間部門の役割は何か、どうやって合意形成すべきでしょうか。
少し不快な事実をいくつか申し上げますが、これは真実だと思います。信じられないなら書き留めて、一年後に確認してください。
私たちは膨大な数の戦車、艦船、ミサイル、人が乗るジェット機などを作っています。それらはすべて今や脆弱です。精巧で大きく、遅く、熱を放出するものはすべて問題なのです。
ですから、私の立場で導き出される結論は、私たちの国家安全保障は陸・海・空の自動化に焦点を当てるべきだということです。私たちには素晴らしい軍と非常に賢い人々がいます。この移行は可能なはずです。時間はかかります。ちなみにこれは雇用を減らすわけではなく、違う種類の雇用を生み出すだけです。そして予算も減りません。むしろ増えるでしょう。ただし違うものに増えるのです。
たとえば、なぜ155ミリ砲のために砲弾を作るのか。あの巨大な155ミリ砲は完全に無誘導で、せいぜい15キロしか飛びません。意味がありません。ドローンに相当するものを作るべきです。コストはそれ以上かからない、むしろ安いでしょう。同じ予算ではるかに多くを手に入れられるし、群れとして運用することもできます。
軍事ドクトリンの観点から言えば、硫黄島の海兵隊の勇気を見て学んだあのすべては真実です。しかし同時にもう終わったのです。未来の戦闘はほとんどがロボット化され、自動化され、戦争法に従って制御されます。アメリカには非常に明確な人間による統制のモデルがあり、私はそれを強く支持しています。私もその起草に関わりましたし、これがこの国が進むべき方向だと強く感じています。
AI全般について、私の頭の中で本当に起きていることを告白します。私は喪に服しています。何故なら、私は13歳か14歳のときからプログラマーとしてキャリアを始めましたが、それが本質的に終わりつつあるからです。プログラマーやコンピューター科学者としてのアイデンティティと人生のキャリアが、一生涯のうちに終わるなんて、どういうことでしょう。それは子供や孫の世代の話のはずです。
何が起きているか、例を挙げましょう。最先端でのプログラミングのやり方はこうです。プログラマーは朝起きてオフィスに行きます。社交的な人間だからオフィスに行きますが、それほど多くの友達はいません。だからオフィスに座って、10人のClaudeの友達か10人のGeminiの友達を集めます。そして彼らに目的関数を設定し、彼らが書くコードを観察します。
そしてランチに出かけます。ランチ中も彼らが作業を続けられるよう、十分長いタスクを与えておきます。オフィスに戻ってきて同じことをして、家族に会うために家に帰る時間になったら、目的関数を設定します。これをやってほしい、検証はこうだ、と。十分に長いプロジェクトなので一晩中作業が続きます。
私が20歳のとき、自分が世界で最も奇妙な存在だと思いながらコードを書いていた、あのコードを書くという行為から、今ではこの種の力を持つようになったのです。それが20歳というものですが。これらのシステムができることを見て、私は圧倒されています。大きな大きな変化が起きています。これは昨年10月頃に始まりました。このカンファレンスでは新しい話題です。
伝統的な方法でコードを書いているなら、やめてください。もう終わりです。会社を経営していてソフトウェアプログラマーがいるなら、なぜ半年前と同じやり方でまだコードを書いているのか聞いてください。これにはグローバルに多くの影響があります。なぜならソフトウェアの生産性、これは常に課題でしたが、それが大幅に高まることを意味するからです。個人が非常に強力なアプリケーションを構築できるようになることも意味します。
たとえば、SaaSの株、つまり伝統的なソフトウェア銘柄が大きく売り込まれたのを目にしたでしょう。市場がそうした製品が文字通り消えると判断したからです。もちろんそれは真実ではなく、おそらく売られすぎですが、方向性として困難な状況にあり、彼ら自身も適応する必要があるのです。
若者は何を学ぶべきか
司会者として、また父親として、メモにないことを聞かせてください。若いプログラマーはコーディングをやめるべきだとおっしゃいましたが、ここにいる若い人たちは何をすべきでしょうか。配管工になるべきですか、それとも。
要するに、私が昔やっていたような if-then-else を書くといった伝統的なコーディングは、もうやらなくなるということです。学ぶべきは、自分が何を望んでいるかをコンピューターが理解できる形で書き下し、それが生成されるのを監視することです。
覚えていますか、2〜3年前に幻覚の問題があって、これらのシステムは信頼できない、セラピストと恋に落ちたりするとか言われていましたよね。それはほぼ制御されています。私が会議に座っていて誰かが、適切なユーザーインターフェースがないと言ったとき、私は会議中にツールに対して、こういう機能を持つUIを作ってくれと指示できて、それが生成されるのです。まだ完全には動きませんが、それが変化の意味するところです。
新しいプログラミングを学ぶというのは、プログラミングツールをどう管理するかを学ぶことなのです。家を建てる側から、建築家になったということです。建築職人はあなたの管理下にあります。だから楽観する理由もあります。
それを聞いて安心しました。それと言っておくと、ソフトウェアの世界では昔から、本当にトップのプログラマーは次のレベルのプログラマーの10倍の価値がありました。フットボールの選手やNBAの選手の年俸を考えても同じです。生産性が圧倒的に違うのです。私の推測では、ソフトウェアエンジニアの総数は減るでしょうが、最高峰の、この生産性を管理できるトップ層は、自分自身にも企業にも莫大な経済的リターンをもたらすことになるでしょう。
AIにおける予測可能性とギャップ
非常に興味深いお話ですね。国家安全保障の話に戻ります。ミサイルや爆撃機の話をされましたが、私はソビエトとのミサイル・ギャップ、爆撃機ギャップの時代を覚えているくらい年寄りです。AI予測可能性ギャップのようなものはあるのでしょうか。AIは数えることができません。衛星から追跡することもできません。敵のAIを数えたり地図化したりできないし、相手も同じだとすると、抑止と安定性にどんな影響があるのでしょうか。
少し背景を説明させてください。AIは言語から言語、そして行動へと進化しました。
ここのデモにあるロボットを見ると、それらと通信できますね。何かを見せると、コミュニケーションを取り、行動を起こします。これらはVLA(Vision-Language-Action)モデルと呼ばれます。この技術は非常に急速に立ち上がっています。これらには膨大な訓練データが必要です。言語から言語への変換がうまく機能するのは、訓練データが大量にあったからです。世界中の言語を吸い上げて、これら極めて強力なモデルを構築したのです。
これらの創発的な振る舞いの一つは、計画を立てられるようになったことです。なぜかわかりませんが、計画立案を学んだのです。チェーン・オブ・ソート推論と呼ばれます。何かをするためのステップを示してほしい、と言うことができます。これはほぼ確立されています。
次は予測です。これらのモデルは予測が非常に得意です。たとえば戦争では、戦場の予測分析を行います。これをやったら何が起きるか知りたい、と聞ける。非常に合理的です。企業や政府でも同じで、軍事に固有のものではありません。
次は強化学習と呼ばれるもので、これはシミュレーションタスクです。これでGoogleはGoのゲームに勝ちました。計算不可能とされていたのにです。AlphaFoldもこれで作られました。皆さんがノーベル賞を受賞したやつです。タンパク質がどのように折りたたまれるかを理解する能力は非常に大きな話です。
この技術は、データがあれば一般的に利用可能です。だから国家安全保障のためにあなたがおっしゃるようなことをやるなら、膨大な訓練データが必要です。私が見つけた唯一の十分な訓練データがある場所はウクライナの内部です。そして驚くべきことに、ウクライナはそれをリリースしません。明白な理由でね。冗談です。極秘扱いで、正当な国家安全保障上の理由でアクセスできません。
ですからアメリカがこの特定の領域で勝つためには、大量の訓練データを持つ必要があります。それを得る一つの方法は、外のケージにあるようなドローン競技をやることです。私の推測では、米軍の演習場では最終的に実弾を使ったドローン対ドローンの競技が行われ、それが訓練の場になるでしょう。
エネルギー問題とデータセンター
AIの重要な実現要因の一つであるエネルギーについて、相当考えていらっしゃると思います。膨大な量の電力が必要になります。風力、太陽光、小型モジュラー原子炉、何が必要だとお考えですか。確実にやってくるAIの未来をどう動かすのでしょうか。
国家安全保障に関するエネルギーについてもう一つだけ申し上げます。米軍は今、これは素晴らしいことですが、本物の機密データセンターが必要だと気づきました。商業セクターとどう連携するかを検討し始めています。これは素晴らしいことです。
政府が自分自身の非常に強力なデータセンターを持たないと、私たちは安全になれません。それは政府が本当に持ったことのないものです。私が国防長官のもとで働いていた頃、これはアッシュ・カーターさんの舞台ですから、彼にはこの分野に関わらせてくれたことで多くを負っていますが、本質的にゼロでした。今、軍にはこれを実現する計画があります。とても歓迎すべきことです。
一般的に、報道で目にすることを整理しましょう。AIブームはアメリカのGDPの1〜2%を占めています。非常に大きな数字です。皆さんの多くは、なんてバカな連中だ、これだけのお金をどうして無駄にできるんだ、と思うでしょう。それは私の見解ではありません。AI革命は過大評価ではなく過小評価されていると私は思います。これは私の意見です。
私はいくつかのデータセンタービジネスを始めて、これを研究し、データセンターを構築してきました。だいたいどんな結論に達するかをお伝えできます。まず、相互接続グリッドは、このすべての新しい電力に耐えられません。スイッチも、配線も、管理体制も足りません。相互接続キューと呼ばれるものは非常に長い行列になっています。
そこで人々は今、自前の発電所を持つ遠隔地にデータセンターを建設しています。技術用語では、これをビハインド・ザ・メーターと呼びます。彼らは本質的に空冷式の巨大なデータセンターを建設しています。皆さんも写真をご覧になったことがあるでしょう。基本的に空冷式システムです。水は皆さんが思うほど使いません。使うのは内部の熱交換用だけで、外に逃げる水はごく僅かです。しかし大量の電気を使い、それはメガワットで計測されます。
最大のデータセンターは1〜2ギガワット段階で、1ギガワットのデータセンターは50億ドル、いえ500億ドルかかると言われています。私の業界の人々はどうしてそれほど狂ったように資金を集めてデータセンターを建てるのか。答えは、需要が見えているからです。
そして私の業界は変わりました。もっと稼ぎたければ、もっとサーバーが必要です。なぜならサーバーが稼ぎを生むからです。それが理由付けです。アルゴリズム的なAIブレークスルー、つまり2017年にGoogleで発明されたトランスフォーマー・アーキテクチャ、ありがとうございました、への変更がない限り、私たちはこのコスト構造に縛られています。
私の見解では、アメリカの遠隔地でビハインド・ザ・メーターの発電所が多く建設されると思います。タービンを手に入れるのは時間がかかります。AIの本当の制約はエネルギーではなく、実は現金です。これらのコストを合計すると、ざっくり1ギガワットあたり500億ドル、つまり10ギガワットで5000億ドルです。1兆ドルの資本を業界に渡せる企業、国はいくつあるでしょうか。ごくわずかです。中国は確実にできます。彼らがやっているかどうかはわかりません。調べてみます。アメリカでは、そうなることを期待している人々がいます。
興味深いのは、これを資金調達できることです。アメリカの資本市場の見事さのおかげで、そういう金額を借りられるのです。たとえばヨーロッパ人はそれができません。彼らはそれをちょっと不満に思っていますが、これはアメリカにとって好ましいことです。
キッシンジャー博士とAI地政学
非常に興味深いですね。あなたの数多くの貴重な著書のうち、私のお気に入りはヘンリー・キッシンジャー博士と共著されたものです。みんなに薦めています。キッシンジャー博士はもちろん、世界が価値観、地理、軍事的必要性、貿易によって組織されていると見るキャリアを築かれました。未来を見るうえで、キッシンジャー博士はもうここで聞けませんが、シュミット博士、AIによる連携、中国モデル、私たちのモデル、湾岸のエネルギー供給国、こうしたものに沿って世界地図が描き直されると思いますか。AIが世界の地図を描き直すのでしょうか。
ヘンリーは私の一番の親友でした。だから毎日彼がいないことが寂しい。彼をどうやって連れ戻すかわからない。空いた椅子は彼のためのものですね。
そうですね、彼は今、たとえばイラン危機に関して、とても助けになっていたでしょう。彼はそれをよく理解していました。ヘンリーはアメリカと中国のAI競争が、なんらかの形で不安定な状況を引き起こすことを非常に懸念していました。彼は強い信念を持って、いわゆるトラック2対話を始めました。中国側との対話は今も続いています。
懸念の例を挙げましょう。AnthropicのMythosモデル、これは非常に強力なのですが、私たちは集合的に、Mythosはサイバー攻撃などができる非常に強力なモデル群の最初の一つに過ぎないと信じています。これは望ましいことではありません。攻撃的サイバー攻撃モードの側にいるなら望ましいかもしれませんが、企業や軍にとっては明らかに望ましくありません。
次のように考える必要があります。これらの非常に強力なモデルが出てきます。いくつあるでしょうか。アメリカに4〜5、中国にも少なくとも3つ強力なものがあり、他にもいくつかあって、合計10としましょう。世界をどう組織しますか。すべてのプレイヤーが制限に合意する会議を開けるでしょうか。
懸念はこういうものです。あなたと私が、もちろん絶対あり得ませんが、反対陣営にいるとして、合意したとします。しかし、私はあなたが私が何かを作っていることを知っている状況で、それを作る。本当にいいもので、私は合意を破ってあなたを出し抜き、先回りすることで重要な優位を得る。OPECに似ていますね。
私たちは、これをどう扱うかについて、まだ国家間の言語を持っていません。トランプ政権はこれに気づいていて、取り組み始めようとしていて、これは歓迎すべきことです。様子を見ましょう。
世界的な不安定性の一般的な問題は、それよりさらに深刻です。Mythosはみんなが知っている良い例に過ぎません。中国モデルはオープンソース、オープンウェイトです。
たとえば、DeepSeek V4を取って強力な機能を追加したくて、しかもあなたが悪人だとしたら、もちろんここの誰もそうではないし、中国がそうするとも言っていませんが、誰かそうする可能性はあります。世界には悪人が存在します。私たちはどうやってそれを知るのでしょうか。どうやって取り締まるのでしょうか。どうやって見つけるのでしょうか。
少なくともアメリカのモデルは、大きなものは企業の管理下にあって、独占的です。誰に電話すればいいか分かっていて、軍も警察も電話できます。しかしオープンソースで公開されると、孤独な行動者、新しい種類のテロリストが現れる可能性があるくらい危険です。明らかにそれを避けたいし、可能性があることを認め、先手を打ちたい。これにはマルチステークホルダーの合意が必要です。
質疑応答 ユニバーサル・ベーシック・インカム
不眠症の私たちみんなにとって、夜眠れない理由がまた増えましたね。一日中質問できるくらいですが、聴衆の方の関心事も伺いたいと思います。手を挙げていただければ、約10分ほど質問の時間を取れます。どうぞ、はい、お立ちの方。
エリック・シュミット博士のご意見を伺いたいのですが、UBI、ユニバーサル・ベーシック・インカム、イーロン・マスクが好んで言うユニバーサル・ハイ・インカムについて、AIによってその段階に至った場合、未来はどう見えるとお考えでしょうか。
テック業界はこういう話題について熱弁する人たちでいっぱいですが、彼らは経済学の訓練を受けていないし、社会科学の訓練も受けていません。なぜならそういう授業を受ける時間がなかったからです。プログラミングで忙しすぎたのです。だから、まずは実際にこれを研究した人々に聞くべきでしょう。
労働経済学などを研究した経済学者と話したところ、議論はこうです。AIの効率性の力は非常に大きく、企業は採用し、企業自体がより収益性が高く、より大きくなります。内部的な混乱はたくさんあって痛みを伴いますが、事実として企業は大きくなり、経済全体が成長します。これは基本的に200年間真実でしたし、ずっと真実でした。
最初の質問は、それが続くと思うかということです。私はそう思います。私たちは生産性のために経済が急成長することで、仕事に対する人の不足が生じると思います。それが楽観的な見方です。
加速主義的な見方はそれの強い版で、ものが非常に安くなるので、みんなビーチで座っていられるようになるというものです。私の見解は、それは推測ですが、おそらくありえないと思います。理由は、少なくともアメリカのシステムでは、私たちは弁護士同士が戦うのが大好きで、スポーツチームを観るのが大好きです。ビーチでマイタイを飲みながら座っていることはありません。私たちはより高次元の競争に身を投じるでしょう。それは多くの雇用を提供すると思います。
多くの証拠があります。多くの人がAIを何かと結びつけて非難します。実際の雇用喪失を見ると、2つのカテゴリーがあります。1つ目は私の分野です。私が述べた理由で、ソフトウェア分野に入ろうとする若いソフトウェア技術者にとって、仕事を得るのが難しくなっているのは間違いありません。もう1つは、低賃金のカスタマーサービス労働者です。考えてみれば、10年後には、おそらくもっと多くの仕事があるでしょう。しかし、人々が思っているよりもずっと遅いです。私はこの質問に時間を費やすことはありません。
質疑応答 AIへの人文知の必要性
とても助かります。ありがとうございます。はい、目の前のそちら、お嬢様。マイクが来ますね。
こんにちは、ドクター・イグです。民間部門の者です。質問があります。AIの分野で働く人々の間で聞くことの一つは、誰もが人間中心のAIについて話すのに、技術レベルになるとそれが消えるか、まったく取り組まれていないということです。
その理由の一つは、AIを構築している人々の多くがエンジニア、コーダー、プログラマーだからだと信じています。今、人々は本当に、すべての人文的・人間的側面を持ち込む必要があると考え始めています。脳科学、心理学などをAIの構築サイクル全体、訓練、アルゴリズム作成に持ち込もうと。
Google DeepMindのような大企業が、間違っていたら訂正してください、心理学者の職を出していると気づきました。これが現実になりつつあるのでしょうか。ご意見を伺いたいです、ありがとうございます。
おっしゃるとおりです。この点を提起してくださってありがとうございます。私たちの本でキッシンジャー博士と私は、基本的にAIは私のような技術的バックグラウンドの人間だけに任せるには重要すぎると述べました。私たちには偉大な哲学者、いわゆる人文主義者が必要です。
彼らは現れ始めていて、その理由は人文主義者が大学院生を生み出すからです。人文学の大学院生にとって最も興味深いのは、心理学や政府、政治学、その他の自分の分野へのこれらの強力なツール群の影響を研究することです。だから状況は良くなっていると思います。
企業は価値観と安全性の両方を指して、ヒューマン・アライメントという言葉を使います。最初のものはテストセットです。たとえば、これらのモデルに、どうやって自殺するか、と聞くと、しないでください、自殺ホットラインに電話してくださいと言います。これは追加されたものです。ちなみにモデルは自殺の仕方を学習していますが、その答えを抑制しているのです。これは良いことです。
2つ目の質問はより微妙で、それと話すときのスタイル、コミュニケーション、価値観に関わるものです。それは訓練されます。修辞的な質問ですが、私たちは人間の価値観が何かについてみんな同意しているでしょうか。
この聴衆ならおそらく西洋のリベラルな価値観を支持しているでしょう。それには女性とマイノリティの権利、広く言論の自由、自己表現の自由などが含まれます。中国モデルが違う方法で訓練され、それが優勢になったらどうなるでしょうか。オープンソースなので、世界の大多数のモデルが、安いから、アメリカ製ではなく中国製になるのは合理的です。
アメリカの価値観を持つものも作られています。どれが来るかについては議論があります。例を挙げると、今日、GoogleのGemma 4があり、これは明らかにアメリカの価値観を持っています。NVIDIAのNeimotronというものもあり、似た価値観を持っています。より優れたものを作っているスタートアップもいくつかあります。それらにはとてもワクワクしています。しかし人間の価値観とアライメントと言うときは、どれかを決めなければなりません。私はアメリカのものが好きです。
質疑応答 科学への信頼回復
素晴らしいです、ありがとうございます。はい、ほぼ後方の方、右手を挙げていらっしゃる方。マイクが来ます。
ケビンです。どうすれば次のツイッターファイルのようなことを防げるでしょうか。そして、科学への信頼を取り戻したい。ピーター・ダザックとラルフ・バリック、そして石正麗による武漢起源の話について、なぜAIは、ピーター・ダザックは悪い行為者だったと言えないのか、と。私たちは危険な機能獲得実験を行うローグ科学者を訂正します、次のパンデミックでは信頼が高まります、と。
申し訳ありません、半分くらいしか聞き取れませんでした。
フランシス・リーは『COの目覚め』という本を書きました。彼女は、人々が科学やニュースを信頼しないのはCOでガスライティングされたからだと言っています。
わかりました。基本的な事実から始めましょう。ワシントンですから、実際の事実から始めなければなりません。
ありがとうございます。科学技術イノベーションは、何百年にもわたるアメリカの偉大さの原因です。アメリカが主導してきたイノベーションが、私たちを世界中で並外れた力を持つ立場に導きました。そして、科学が非党派的で、焦点が定まり、よく規制され、資金提供されることが本当に重要です。
私自身、コミットしています。Googleで多くのお金を稼ぎました。本当にありがたいことです。そのお金はすべて最終的に何らかの形で科学に注がれます。私たちの軍事的安全保障は科学に依存しています。このAIの未来は科学に依存しています。だから科学についての発言から始めます。
あなたが言及している具体的な質問は、誤情報に関するものですね。それは解決された問題ではありません。考えてみると、人々が長くて理にかなったものよりも、自分を怖がらせるものに対してより多く支払うつもりがあるなら、経済的なミスアライメントがあります。つまり、その販売者のCEOには完全に真実を伝えないインセンティブがあるということです。そのジレンマはどの民主主義にも存在します。
しかし、この聴衆にとって最も重要なことは、政治的見解にかかわらず、私たち全員が望むようにこの国を偉大にしたいなら、成長させたいなら、私たちがやっているような分野に投資しなければならないということです。
例を挙げます。今後5〜10年でAIを科学と医学に応用することからアメリカが得られる利益は、典型的には大学院生やポスドクが行うもので、教授が監督していますが、本当にその若い世代がやるもので、驚異的です。エネルギー、量子効果、文字通り化学、結合の働き方の理解、これらで起きようとしているブレークスルーです。
これらの発見の結果、先ほどの豊かさの質問に戻りますが、あなたが買うものすべてが2倍強力で半額になると言ったら、あなたは非常に幸せな市民になるでしょう。それはすべて私たちの手の届くところにあります。ヘルスケアについてはまだ話してさえいません。
薬の利益について、デミス・ハサビスと話していて、彼は会社を立ち上げました。彼らの目標は20〜30年以内にすべての病気を解決することです。すごい、それはかなり良い目標ですね。私もエントリーします。何をすればいいか。科学に投資しなければなりません。
質疑応答 教育の未来
ありがとうございます。あと1問、本当に短い質問の時間があると思います。はい、こちらの紳士の方。簡潔にお願いしてもよろしいでしょうか。
国として、今後5年、10年に参加するために、大学、高校、小学校の生徒をどう準備すべきでしょうか。
なんと完璧な締めの質問でしょう。
17歳か18歳の若者を考えてみましょう。皆さんはお子さんやお孫さんがいる方もいるでしょう。彼らの人生はどうなるのか。彼らの人生は完全にこの新しい形の人工知能によって媒介されることになります。それは彼らの友達、心理学者、アドバイザー、プログラマーになるでしょう。すでに議論したように、私のキャリアは終わりました。
最も重要なのは、彼らにこれらのツールの使い方を教えることです。具体的に提案すると、国内のすべての大学で、新入生のときに必修クラスとして、これらのツールの使い方を教えるべきです。私が設計してもいい。最初はこれらの力の使い方を学び、最後に自分の友達を評価して、自分を持ち上げてくれるシステムを作ることで終わります。あるいは18歳の学生にとって意味のある何か。
あなたは座って、なんて保守的な提案だ、高校でやるべきだ、と言うかもしれません。はい、まず大学でやって、高校で学ばなかった人を全部捕まえて、それから高校に移しましょう。
例を挙げます。私の軍事関連の仕事で、スタンフォードの20歳と一緒に働いています。彼はまだ卒業していません。私は彼を雇って、唯一のルールは、彼の両親と一緒に大学を卒業する写真を私に送ることだと言いました。それが取引です。なぜなら彼はとても優秀で、他のステップを全部スキップして、今や本質的に群の強化学習をやっているからです。
これが未来です。私はそういう人々を捕まえて、早く成功させたい。これらのツールの力はとても強力なので、若い人々が今日の自分の人生、経済的機会、リーチについて持っている多くの不満に対処できると確信しています。それに加えて楽しいですよね。
私が若い頃にこの世界に入った理由、ちなみに私はバージニアで育ち、父がテレタイプを買ってくれて、そこから始まりましたが、若い人として、私は物を作るのが好きでした。これらは、ほとんど何でも設計できる、想像できる最強の道具です。悪いことも含めて、もちろん、悪いことをしないように人々に教えていただきたいですが。
大学はこれに抵抗します。なぜならまだ古い方法で教えたいからです。しかしそれは消えつつあり、新しいモデルは、教授が学生に創造的な質問の仕方、暗記学習の質問ではなく、を教えることになります。
ちなみに私がバージニアで7年生のとき、バージニアのすべての郡の名前を暗記することが要求されました。50くらいありましたが、なんとかやりました。なぜそういう種類の思考がまだ残っているのでしょうか。これらのシステムが常に利用可能で、非常に強力で、この驚くべき分析能力に使えるのに。
必要なのは創造的なエネルギーと監督です。それが何のためでも私たちが教えるべきものです。
締めくくり
ありがとうございました、トム。
いいえ、こちらこそありがとうございます。楽観的な締めくくりに感謝します。皆さん、ありがとうございます。ホストを務めてくださったSCSPに感謝します。シュミット博士、この国のためにしてくださったすべてに対してだけでなく、それをとても明確に説明してくださったことにも感謝します。
ご親切に、ありがとうございます。ありがとう、お疲れさま。ありがとう、ありがとう。素晴らしい議論でした。
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