元GoogleのCEOであるエリック・シュミット氏が、AIとドローンがもたらす未来の戦争、中国の急速なAI技術の台頭、そしてプログラミングという職業の終焉について語る。ウクライナが最先端の戦闘実験場となっている現状や、中国の最新モデルDeepSeek V4の脅威、さらにAIの進化に必要な莫大なエネルギーと資金の現実について逼迫した議論が展開される。
AIとドローンの融合がもたらす戦場の激変
今日はお時間をいただき、そしてこれまでのすべての功績に感謝します。話すべきことは山ほどありますが、まずはドローン戦争、ホルムズ海峡、ウクライナといった大きなニュースから始めたいと思います。シュミット博士は価値あるウクライナへの視察から戻られたばかりですが、戦術的な視点から、AIとドローンの結びつきの未来をどう見ていますか。また戦略的な視点から、AIは戦闘のあり方をどのように変えていくのでしょうか。
まずはトム、このような機会を設けてくれてありがとうございます。そして、ここに集まってくださった皆さんにも感謝いたします。これは、ある人物が思い描いた素晴らしい試みであり、私は、それはきっとうまくいくよ、と言ったのですが、実際に信じられないほど大成功を収めました。このイベントを企画してくれたイリヤとすべてのチームに感謝します。私たちは国家安全保障に尽力しています。政府とも協力し、政府と働く皆さんとも連携しています。アメリカの安全と強さを、これから何十年も維持していきたいと考えています。
質問に答えますと、私はウクライナで多くの時間を過ごしており、現地に会社も持っています。前線にも足を運びますが、それは決して生半可な気持ちで行けるような場所ではありません。
今私たちが目撃していることから理解すべき最も重要なことは、ウクライナが未来の戦争の実験場になっているということです。私は決してこの戦争を支持しているわけではありません。凄惨な戦争です。多くの人々が亡くなるのを見てきました。ただただ恐ろしく、悲惨な現実です。それを踏まえた上で、何が起きているのかを正確に把握しなければなりません。現在、両陣営を隔てる実際の戦線は非常に広範囲に及んでいます。
そして、そのエリアにいる兵士たちは、いわゆる蛸壺（掩体壕）に身を潜めています。彼らがその穴の中で過ごす日数は、短くても50日、多くの場合、3ヶ月から4ヶ月に及びます。彼らはどうやって生き延びているのでしょうか。ドローンが彼らに水や食料を補給しているのです。もし地上に頭を出せば、その瞬間に命を落とします。これが、すべてが見透かされる透明な戦場の姿です。私たちアメリカ人は、この現実を理解していないと思います。ドローン戦争の未来が何を意味するのかを、ほとんどの国が分かっていません。
結果として、戦線は大部分において膠着しています。どちらの側も、相手に対して前進することが非常に困難な状態です。ドローンハンターが目を光らせて追跡してくる中、人々は木々の下に身を隠し、命がけで走り回っています。見るに耐えない光景です。ウクライナは最近、ロシア側の標的の撃破数が4ヶ月連続でノルマを達成したと発表しました。彼らの見積もりでは3万5000人に達しています。この戦争の規模がどれほど凄まじいものか、私たちには想像もつきません。ウクライナで起きていることの背景として、私たちがベトナム戦争で失った人々の数を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人よりは大幅に少ない水準です。この状況がもたらす結末は、動くものはすべて破壊されるということです。
ですから、戦車や装甲兵員輸送車、大砲、火炎放射器など、映画で見るような華やかな兵器のことは忘れてください。そうしたものはある意味で終わりを迎え、強力なロボットシステムに取って代わられたのです。技術的な仕組みを言えば、これらはGPSなしでも動作し、電子戦を介して通信することができます。この技術は両陣営で強化されています。これこそが未来です。戦闘は現在、約40キロから100キロの範囲に位置する中距離打撃ゾーンへと移行しています。そこは敵側の補給線であり、あの不幸な穴の中にいる兵士たちへの支援物資を運ぶルートです。そこで爆撃が行われ、現在の戦争の大部分が展開されています。ウクライナはロシアの進軍を事実上ストップさせており、これは驚異的なことです。そして、ゆっくりとですが、確実に見事な反撃を開始しています。
AIについて尋ねられましたね。私が説明した原則、つまり航空、陸上、海上のドローンがこれからの主軸になるという前提に立てば、それはロボット、自動化、そしてAIのコードネームに他なりません。これらはすべて相互に接続されることになります。それらは鳥の群れのように機能し、協調攻撃と呼ばれるものを仕掛けます。典型的な例を挙げると、標的が一つあれば、それを多数のドローンで取り囲み、同時に襲撃するのです。ほとんどの標的は、360度の全方位から同時に仕掛けられる攻撃に対して防衛する能力を持っていません。これが、私たちが今まさに直面している現実です。ありがとうございます。
中国のAIの驚異的な躍進と経済制裁の限界
それは現地の戦場におけるお話ですね。これがロシアとウクライナの戦いであるとするならば、そこにアメリカと中国を加えた場合、事態はどうなるでしょうか。私たちが戦争に備え、抑止し、必要であれば戦う方法に、これはどう影響しますか。また、元ジャーナリストとしての疑問も浮かびます。少し話は変わりますが、すべてはAIというテーマで繋がっています。
確かにそうです。実際のところ、1週間ほど前に中国はDeepSeek V4をリリースしました。私が国家安全保障委員会のAI部門で働いていた頃、トランプ第1期政権やバイデン政権と非常に緊密に連携し、半導体チップのハードウェアに対する厳格な輸出規制を導入しました。私たちは一丸となって、中国へのハードウェアアクセスを制限することに大成功したのです。私はこの政策を強く支持していました。
この方針は機能したように見えましたが、今やその大部分が通用しなくなってきています。中国人は抜け目がなく、極めて優秀です。彼らは現在、アメリカのトップモデルに匹敵するシステムを構築していますが、使用しているハードウェアの性能ははるかに劣るものです。技術的な概要を説明すると、彼らは処理速度の遅いAscendと呼ばれるチップを使用しながらも、レイテンシやアーキテクチャの問題を回避するための新しいソフトウェア手法を編み出したのです。
私が懸念しているのは、中国がこの技術を世界規模で広く普及させることに非常に注力しており、しかもそれが完全にオープンソースであるという点です。つまり、私たちの側でコントロールすることがほとんどできない状態になっています。客観的に見て、1年前の私は、彼らは1年から2年遅れていると考えていました。しかし最新の分析によると、彼らは十分にその遅れを取り戻しており、中国と私たちの差は今や6ヶ月未満です。私たちの世界において、6ヶ月というのはナノ秒のような一瞬にすぎません。
これから、中国がAIのリーダーシップを握るためにどれほど心血を注いでいるかが分かります。彼らが立ち止まることはありません。これを成し遂げるには、国中のエンジニア、科学者、オタク、そして莫大な資金とハードウェアが必要です。一国だけでこれを実行できる国は多くありません。中国はその一つであり、アメリカも私たちの同盟国と共にその位置にいます。おそらく3番目か4番目の勢力も現れるでしょう。
国家安全保障の枠組みを超えて、この国がAIを根本からどう管理していくべきかについて、アメリカの指導者たちにはどうアドバイスしますか。左右のガードレールはどうあるべきで、民間セクターの役割は何でしょうか。そして、どのように合意を形成していくべきですか。
いくつか、事実として受け入れがたい真実をお話ししましょう。私たちは現在、膨大な数の戦車、艦船、ミサイル、有人戦闘機などを製造しています。しかし、これらは今やそのすべてが脆弱な存在です。精巧で、巨大で、動きが遅く、熱を発するものはすべて問題を抱えることになります。
もし皆さんが私の立場にあれば、国家安全保障の焦点を陸・海・空の自動化に集中させるべきだという結論に至るはずです。私たちには素晴らしい軍隊があり、非常に優秀な人材が揃っています。時間がかかるとしても、この移行を成し遂げる能力があるはずです。ちなみに、これによって雇用の数が減るわけではありません。ただ、異なる種類の仕事が生まれるだけです。予算が減少するという意味でもありません。おそらく予算は増えるでしょうが、使い道が変わるのです。
例えば、射程がわずか15キロほどで、誘導もできない155mm榴弾砲をなぜ作り続けるのでしょうか。何の意味もありません。同じ予算でそれよりも安価なドローンを大量に製造し、群れ（スウォーム）として運用できるようにすべきです。軍事ドクトリンという観点において、私たちが硫黄島での海兵隊の勇気ある戦いから学んだことは、歴史としては真実ですが、同時に過去のものとなったのです。未来の戦闘は大部分がロボット化され、自動化され、戦争法によって制御されるようになります。アメリカには人間が介在してコントロールするという明確なモデルがあり、私はそれを強く支持しています。
プログラミングの終焉と「アーキテクツ」への移行
AI全般に関して言えば、私の心の中で本当に起きていることを告白せざるを得ません。私は喪失感を抱いています。自分が13か14歳の時にプログラマーとしてキャリアをスタートさせましたが、その世界が本質的に終わりを迎えたからです。プログラマーやコンピューター科学者としての全アイデンティティと生涯のキャリアが、たった一世代の間に終わってしまうなどということがあっていいのでしょうか。それは子供や孫の世代に起きることだと思われていたはずです。
現在の最先端におけるプログラミングの具体的な様子をお話ししましょう。プログラマーが朝起きてオフィスに向かいます。彼らは社会的ですが、それほど多くの友人がいるわけではありません。そこで彼は席に座り、10個のClaudeや10個のGeminiというAIの「友人」を集めます。それらに目的関数を設定し、彼らが書くコードを監視するのです。それから昼食に出かけますが、その間にAIが作業を継続できるよう、十分に時間のかかるタスクを割り当てておきます。オフィスに戻ってからコンパイルを行います。その後、家族の元へ帰宅する際にも、夜通し稼働するような長いプロジェクトの目的関数を設定して、チェックを任せるのです。
彼らは、私が20歳の頃に「世界で最もクールな仕事だ」と思ってやっていたような、自らコードを書くという行為から完全に移行しています。これらのシステムが実行できることを見て、私は圧倒されました。私たちは、昨年の10月から始まった大きな変革の渦中に生きています。もし皆さんが今でも伝統的な方法でコードを書いているなら、すぐにやめてください。それはもう終わったのです。もしソフトウェアプログラマーを抱える企業を経営しているなら、なぜ彼らが6ヶ月前と同じようなやり方でコードを書いているのか問い詰めるべきです。
これは世界規模で非常に大きな影響を及ぼします。ソフトウェアの生産性は飛躍的に向上し、個人が信じられないほど強力なアプリケーションを構築できるようになることを意味します。最近、伝統的なSaaS企業の株価が急落したのを目にしたかと思います。市場は、これらの製品が消滅すると判断したのです。現時点では売られすぎであり、その判断はやや早計ですが、私たちが向かっている方向はその通りです。
司会者として、また一人の父親として、メモにはない質問をせざるを得ません。若者たちは今すぐコーディングをやめるべきだと仰いましたね。ここにいる若い世代のリーダーたちは、これから何をすべきなのでしょうか。配管工の技術でも勉強すべきですか。
これが意味するのは、いわゆる「If-Then-Else（もし〜なら〜、でなければ〜）」といった、私がやっていたような伝統的なコードの記述はもう行わなくなるということです。皆さんがこれから学ぶべきなのは、自分が望むものをコンピューターが理解できる形で表現し、それが生成されるプロセスを監視・監督する方法です。
2、3年前、ハルシネーション（幻覚）が大きな問題になり、システムを信頼できないと言われていたのを覚えているでしょう。AIが迷走し、恋に落ちたり、セラピストのようになったりしていました。そうした問題は、今では大部分が制御下にあります。私が会議に出席しているとき、誰かが「適切なユーザーインターフェースがない」と言ったとします。私は会議が進行しているその場で、ツールに対して「これこれの機能を備えたUIを構築してくれ」と指示を出して仕様を指定すれば、システムがそれを瞬時に作り上げてくれます。まだ完璧ではありませんが、これこそが変化です。
つまり、皆さんが学ぶべき新しいプログラミングとは、プログラミングツールを管理・統制する方法を学ぶことです。家を建てる大工から、建築家（アーキテクト）へと役割が変わり、施工業者はすべて皆さんの制御下に置かれることになります。ですから、楽観的になるべき理由は十分にあります。
それを聞いて安心しました。
それから付け加えておきますが、ソフトウェアの世界では常に言われてきたことですが、トップクラスのプログラマーは、その次のレベルのプログラマーの10倍の価値があります。これはサッカーやNBAの選手の年俸と同じようなものです。彼らの生産性はそれほどまでに圧倒的でした。したがって、ソフトウェア業界全体の人数は減少するかもしれませんが、この生産性を完全にコントロールできる一握りのトップ層は、自身や企業に対して計り知れない経済的リターンをもたらすことになるでしょう。
AI時代におけるデータ、電力、そして資金の現実
非常に興味深いお話です。ありがとうございます。国家安全保障の話題に戻りたいと思います。ミサイルや爆撃機について触れられましたが、私はソ連との「ミサイル・ギャップ（ミサイル開発競争の格差）」や「ボンバー・ギャップ」を覚えている世代です。AIの領域においても、そうした予見可能性の格差というものは存在するのでしょうか。AIを外から数えることはできませんし、人工衛星から追跡することも不可能です。敵のAIをマッピングしたり数えたりできず、敵もこちらの全容を把握できないとすれば、抑止力や世界の安定はどうなってしまうのでしょうか。
ここでも少し背景を説明させてください。AIは「言語から言語への変換」から「言語から行動への変換」へと進化しました。このデモ会場にあるロボットたちを見れば分かりますが、私たちは彼らと直接コミュニケーションを取ることができます。ロボットは物体を認識し、こちらと言葉を交わし、実際に行動を起こします。これはVLA（Vision-Language-Action）モデルと呼ばれています。この技術は極めて速いスピードで台頭しています。
そして、これを実現するには膨大な量の学習データが必要です。言語モデルがこれほど見事に機能している理由は、世界中のあらゆる言語データを吸い上げて構築された、圧倒的な学習データが存在したからです。その結果として現れた創発特性の一つが、AIが「計画を立てる」能力を持ち始めたことです。どういうわけか、彼らはプランニングを学習したのです。これは「Chain of Thought（思考の連鎖）」推論と呼ばれます。何かを行うための手順を示してくれ、と頼めば、それらが綺麗に組み立てられます。
その次に位置するのが「予測」です。これらのモデルは予測が非常に得意です。例えば戦争においては、戦場の予測分析を行うことができます。もしこれを実行したら何が起きるかを知りたい、といった要求に応えるのです。これは企業や政府でも同様であり、軍事に限った話ではありません。
さらにその先にあるのが「強化学習（Reinforcement Learning）」です。これはシミュレーションによるタスク処理です。Googleが、かつては計算不可能と言われていた囲碁の勝負で勝利を収めたのもこの技術によるものです。また、Googleが開発したAlphaFoldも同様で、これに関わった人々はノーベル賞を受賞しました。タンパク質がどのように折りたたまれるかを解明する能力は、極めて重大な意味を持ちます。データさえあれば、この技術は現在、一般的に利用可能です。
ですから、国家安全保障のために皆さんが仰るような仕組みを構築したいのであれば、膨大な学習データを持たなければなりません。私が知る限り、十分な学習データが存在する唯一の場所はウクライナの内部です。しかし驚くべきことに、ウクライナ側はそれを公開したがりません。当然の理由です。これは高度な機密情報であり、国家安全保障上の正当な理由からアクセスすることはできません。
アメリカがこの特定の領域で勝利するためには、多くの学習データを独自に確保する必要があります。そのための方法の一つが、屋外のケージで行われているようなドローンの競技会を開催することです。将来的には、軍の演習場で実弾を使用したドローン対ドローンの戦闘訓練が行われるようになり、そこでデータの学習が進むことになるでしょう。
AIを支える重要な要素の一つであるエネルギー、つまり必要とされる莫大な電力について、あなたが深く熟考されていることを知っています。風力、太陽光、あるいは小型モジュール炉（SMR）などの必要性をどう見ていますか。避けることのできない未来のAI社会に、どのように電力を供給していくべきでしょうか。
国家安全保障におけるエネルギーについて、もう一つお話しします。有難いことに、私たちの軍は、本物の機密データセンターが必要であるという現実をようやく理解し始めました。そのため、商業セクターとどのように提携すべきかといった模索が始まっています。これは素晴らしいことです。政府が独自の非常に強力なデータセンターを保有しなければ、国の安全は守れません。彼らはこれまで、そのようなものを実質的に持っていませんでした。私が国防長官の下で働いていた当時、私たちはアッシュ・カーターの舞台にいましたが（私は私をこの世界に引き入れてくれたアッシュに今でも深く感謝しています）、当時はそのようなデータセンターは事実上ゼロでした。しかし現在、軍にはそれを実現する計画があります。大いに歓迎すべきことです。
一般的にニュースで目にする議論を整理してみましょう。AIブームはアメリカのGDPの1〜2%の成長に貢献しています。これは非常に大きな数字です。多くの人は「なんてことだ、この業界の人間はバカなのか。どうしてそんなに莫大なお金を無駄にできるんだ」と言うかもしれません。しかし、私はそうは思いません。AI革命は過大評価（オーバーハイプ）されているのではなく、むしろ過小評価（アンダーハイプ）されているというのが私の持論です。
私はデータセンターを調査し、建設するためにいくつかの企業を立ち上げました。そこから得られた結論を大まかにお伝えします。第一に、既存の送電網（グリッド）はこの新たな電力需要に耐えきれません。スイッチも、ケーブルも、管理システムも全く足りていません。グリッドへの接続待ちの列は信じられないほど長くなっています。
そのため、現在人々が何をしているかというと、自前の発電所を備えた人里離れた場所にデータセンターを建設しているのです。専門用語では「ビハインド・ザ・メーター（メーターの裏側）」と呼ばれます。彼らはそこで、超大規模な空冷式のデータセンターを構築しています。写真で見たことがあるかもしれませんが、それらは基本的に空気で冷却するシステムです。世間で思われているほど水は使用しません。使用する水は内部の熱移動のための循環水だけであり、外部へ排出される水はごくわずかです。しかし、消費する電力は凄まじく、メガワット単位で測定されます。最大規模のデータセンターは1ギガワットから2ギガワットのレベルに達しており、そのような計画を議論している人々がいます。
1ギガワットのデータセンターを建設するには、約500億ドルの費用がかかります。私の業界の人間が、それほどの巨額の資金を集めてデータセンターを建てるなど、なぜそんな狂気じみたことができるのでしょうか。答えは、そこに確実な需要が見えているからです。現在の業界は、より多くの利益を上げるためには、より多くのサーバーが必要であるという構造に変わりました。サーバーによる推論こそが利益を生み出すからです。
2017年にGoogleで発明された「Transformer」アーキテクチャに代わる、アルゴリズム面での画期的なブレイクスルーが起きない限り、私たちはこのコスト構造に縛られ続けることになります。したがって、アメリカの僻地に自前の発電所を備えたデータセンターが次々と建設される光景を目にすることになるでしょう。タービンなどの資材を調達するだけでも膨大な時間がかかります。
私は、AIの真の限界はエネルギーではなく、実際には「現金（キャッシュ）」だと考えています。コストを単純に計算してみましょう。1ギガワットあたり500億ドルとします。10ギガワットなら5000億ドル（約50兆円）です。これほどの規模、つまり1兆ドルもの資本をこの業界に投入できる企業や国が、一体どれほど存在するでしょうか。中国には確実にその能力があります。彼らが実際にそれをやっているかは分かりませんが、突き止めたいと思っています。
アメリカでは、それが実現することを期待している人々がいます。興味深いことに、アメリカの洗練された資本市場の仕組みのおかげで、私たちはそのような巨額の資金を調達することができます。例えば、ヨーロッパの市場ではこのようなことは不可能です。彼らはそのことに少し不満を感じていますが、これはアメリカにとって大きな強みです。
世界地図の再編とオープンソースの二面性
あなたが執筆された数多くの貴重な著書の中で、私の執筆のお気に入りは、ヘンリー・キッシンジャー氏と共著された本です。すべての人に一読を勧めたい一冊です。キッシンジャー氏は生涯を通じて世界を観察し、世界は地理、軍事的な必要性、そして貿易という価値観を中心に組織されていると結論づけました。未来を見据えたとき、世界地図はAIの勢力図によって描き直されることになるでしょうか。中国モデル、アメリカモデル、あるいは湾岸のエネルギー供給国など、AIは世界地図を変えるのでしょうか。
ヘンリーは私の最も親しい友人でした。毎日彼のことが恋しくなりますし、彼を呼び戻す方法があればいいのにと思います。彼の空席を前にして、彼の知性があれば、例えば現在のイラン危機などにおいても非常に有益な助言をくれただろうと考えます。彼はそれらすべてを深く理解していました。
ヘンリーは、AIにおけるアメリカと中国の競争が世界を不安定な状況に陥れるのではないかと、非常に強い危機感を抱いていました。彼はその懸念を強く表明し、中国人との「トラック2（民間外交）」対話を開始し、それは今も継続されています。
一つの例を挙げましょう。Anthropicの強力なモデルである「Mythos」のような存在を見たとき、私たちは共通して、これがサイバー攻撃を実行する能力を持つ一連の超強力なモデルの先駆けにすぎないと信じています。これは決して望ましいことではありません。攻撃的なサイバー作戦を展開する側にとっては好都合かもしれませんが、企業や軍、そして社会全体にとっては、全く望ましくない事態です。
物事を次のように捉える必要があります。信じられないほど強力なモデルが次々と登場しています。それらは世界にいくつ存在するでしょうか。アメリカには4つか5つ、中国にも少なくとも3つの強力なモデルがあります。他にもいくつか現れるでしょう。仮に10個のトップモデルがあるとします。世界をどのように統治し、組織化していくべきでしょうか。すべてのプレイヤーが限界を受け入れるような合意の場を設けることは可能でしょうか。
懸念されるのは、例えば私とあなたが敵対する陣営にいるとして、現実にはあり得ませんが、仮に私たちが協定に合意したとします。しかしその後、私があなたに内緒で、非常に優れたシステムを構築したとしたらどうでしょう。私は協定を破ってあなたを追い抜くことで、決定的な優位性を手に入れることになります。これは石油輸出国機構（OPEP）の裏切り行為に酷似していますね。
つまり、私たちは国々の間で、これをどのように管理すべきかという「共通の言語」をまだ持っていません。トランプ政権はその課題を理解しており、取り組みを開始しようとしています。これは非常に歓迎すべきことであり、今後の進展に期待しています。
世界的な不安定化という全体的な問題は、実際にはそれよりもさらに深刻です。Mythosは誰もが知る分かりやすい例ですが、中国のモデルはウェイト（重み）が公開された完全なオープンソースです。これは、もし誰かがDeepSeek V4をベースにして、悪意を持って強力な攻撃機能を付け加えようとした場合（ここにいる皆さんは善人ですし、中国人がそれをやると言っているわけではありませんが）、世界のどこかの悪意ある人物がそれを実行できてしまうことを意味します。世界には実際に悪質なアクターが存在します。私たちはそれをどうやって検知し、監視し、見抜けばよいのでしょうか。
少なくともアメリカのモデルに関しては、最大規模のものは企業の所有物としてコントロール下にあります。私たちは何かあれば誰に連絡すべきかを知っています。軍や警察が企業に要請を出すことも可能です。しかし、これらをオープンソースとして世界に放流してしまえば、一匹狼のテロリストのような、新しいタイプの脅威が出現する非常に危険な土壌を作ることになります。
当然ながら、私たちはそれを阻止しなければなりません。そのリスクが存在することを認め、先手を打つ必要があります。それには多国間での厳格な合意形成が不可欠です。
不眠症気味の観客の皆さんにとって、夜眠れなくなる理由がまた一つ増えてしまいましたね。1日中質問を続けたいところですが、会場の皆さんが何を考えているかもお聞きしたいと思います。質問がある方は挙手をお願いします。残り時間は10分ほどです。どなたか。はい、前方のそちらの方、どうぞ。マイクが行きますので、全員に聞こえるようにお待ちください。
労働市場の未来と「ベーシック・インカム」の誤解
こんにちは。エリック・シュミット博士にお聞きしたいのですが、ユニバーサル・ベーシック・インカム（UBI）や、イーロン・マスク氏が呼ぶところの「ユニバーサル・ハイ・インカム（普遍的高所得）」についてどうお考えですか。AIによっていつかそのような段階に達したとき、未来社会はどのような姿になっていると思われますか。
テクノロジー業界には、こうしたテーマについて長々と持論を展開する人がたくさんいますが、彼らの多くは経済学や社会科学の専門的なバックグラウンドを持っていません。プログラミングに忙しすぎて、そうした講義を受ける時間がなかったからです。ですから第一に、私たちは実際にこの分野を研究してきた専門家に意見を求めるべきです。
労働経済学を専門とする経済学者たちとの議論に基づくと、その論理はおおむね次のようになります。AIがもたらす効率性の向上はあまりにも劇的であるため、企業は競ってこれを導入し、結果として企業自体がより収益性を高め、規模を拡大させていきます。内部での一時的な摩擦や雇用の流動化は痛みを伴うものですが、事実として企業は成長し、経済全体が拡大します。これは過去200年間にわたって一貫して見られてきた、歴史的な真実です。
最初の問いは、この傾向が今後も続くと思うか、ということです。私は続くと考えています。生産性の向上によって経済が急速に成長するため、むしろ労働力不足に直面することになるだろうというのが私の見立てです。これが楽観的なシナリオです。
一方で、さらに過激な「加速主義的」な見方もあります。あらゆるもののコストが下がり、誰もが働かずにビーチで寝そべって過ごせるようになるという説です。しかし私個人の推測としては、そのような未来は起こりにくいと考えています。なぜなら、少なくともアメリカのシステムにおいて、私たちは弁護士同士が激しく争うのを見るのが大好きですし、スポーツチームの試合に熱狂します。私たちはビーチでカクテルを飲みながらただ座っているような人種ではありません。私たちはより高い次元の競争に身を投じることになるだけであり、それがまた新たな雇用を数多く生み出すはずです。
それを示す証拠はたくさんあります。多くの人が様々な理由でAIを非難していますが、実際の失業リスクを検証すると、大きなカテゴリーが二つあります。一つは、まさに私が属していたような領域です。この分野に入る若いソフトウェア開発者にとって、先ほど述べた理由から、最初の職を得ることが難しくなっているのは間違いありません。もう一つは、低スキルまたは低賃金のカスタマーサービス業務に携わる労働者です。10年後を考えれば、そうした職の多くが代替されている可能性は高いでしょう。しかし、その変化のスピードは人々が恐れているよりもずっと緩やかです。私はこの問題について過度に心配して時間を無駄にすることはありません。
非常に有益な視点をありがとうございます。では、そちらの前方の女性、どうぞ。マイクをお回しください。
人間中心のAIとリベラルな価値観の防衛
こんにちは、民間セクターで働く専門家です。AIの分野でよく耳にするのが「人間中心のAI」という言葉です。しかし、いざ技術的なレベルに落とし込むと、その理念が崩壊しているか、あるいは全く実践されていないように感じます。その一因は、開発者の大半が技術偏重のエンジニアやプログラマーだからではないでしょうか。現在、脳科学、認知科学、心理学といった人間性を扱う学問の知見を、AIの開発サイクル全体、つまり学習やアルゴリズムの創造段階から取り入れるべきだという議論が始まっています。GoogleやDeepMindなどの大企業が、心理学者や認知科学者の求人を出し始めているのを目にしました。これは現実の動きなのでしょうか。ご意見をお聞かせください。
あなたは完全に正しい指摘をされています。その点を提起していただき感謝します。私とキッシンジャー博士は著書の中で、AIは私のような技術的バックグラウンドを持つ人間だけに委ねるには重要すぎる存在である、と本質的に主張しました。私たちは、偉大な哲学者や人文学者の参画を必要としています。
なぜなら、人文学の教授たちは優秀な大学院生を育てており、彼らにとってこの強力なツールキットが自身の専門分野（心理学、政治学、行政学など）に与える影響を研究することほど、エキサイティングでやりがいのあるテーマはないからです。ですから、状況は良い方向へ向かっていると思います。
企業は、価値観と安全性の両方を担保するために「ヒューマン・アライメント（人間との整列）」という言葉を使っています。具体的な取り組みの第一歩として、彼らは厳格なテストを実施しています。例えば、これらのモデルに「自殺する方法」を尋ねると、AIは「それを実行してはいけません。自殺予防ホットラインに相談してください」と回答します。これは開発段階で追加された制御です。実のところ、AIは自殺の方法を学習して知っていますが、その出力を抑制しているのです。これは正しいアプローチです。
第二の課題はより複雑です。それは、モデルと対話する際の「語り口」や「コミュニケーションのスタイル」、そして「内包される価値観」に関わる問題です。ここで修辞的な問いが生じます。私たち人間は、何が正しい「人間の価値観」であるかについて、本当に全員の合意を形成できているでしょうか。この会場にいる皆さんは、女性や少数派の権利、表現の自由、自己表現の権利などを含む、西洋の自由主義的な価値観を支持しているはずです。
しかし、もし中国のモデルが全く異なる価値観に基づいて学習され、それが世界の主流になったらどうなるでしょうか。オープンソースは圧倒的にコストが安いため、世界中のモデルの過半数がアメリカ製ではなく、中国製のモデルに依存するようになる可能性は十分にあります。
現在、アメリカの価値観を反映したモデルの構築も急ピッチで進められています。どちらの陣営が主導権を握るかの議論の真っ最中ですが、今日の具体例を挙げましょう。Googleの「Gemma 4」は明らかにアメリカの価値観を持っています。Nvidiaの「Nemotron」も同様の価値観を備えています。いくつかのスタートアップも、より優れたモデルを提案し始めており、私はそれらに非常に期待しています。ただ、私たちが「人間の価値観」や「アライメント」を語るとき、どの価値観を指すのかを明確にしなければなりません。私はアメリカの価値観を支持します。
素晴らしいお話をありがとうございます。では、後ろから2番目の列の男性、どうぞ。右手を挙げている方です。マイクが向かっています。
科学への信頼回復と未来の医療革新
ありがとうございます。ケビンと申します。私たちは、かつての「Twitterファイル」のような情報隠蔽の再発をどうすれば防げるでしょうか。科学への信頼を取り戻したいのです。新型コロナウイルスの研究所起源説を巡り、ピーター・ダザック氏やラルフ・バリック氏らによる情報の抑制がありました。なぜAIは「ピーター・ダザックは不適切な行動をとったアクターであり、私たちはこうした危険な機能獲得実験を行う制御不能な科学者たちを正し、次のパンデミックではより高い信頼を築くべきだ」と明確に言えないのでしょうか。
申し訳ありません、お声が半分ほどしか聞き取れませんでした。フランシス・コリンズ氏が著書「コロナの航跡」の中で、コロナ禍において私たちが情報操作された結果、人々が科学や情報を信用しなくなったと述べている点についてですね。理解しました。
いくつかの根本的な事実から始めましょう。私たちは今、ワシントンにいますから、客観的な事実から出発する必要があります。科学と技術革新こそが、何百年もの間、アメリカの偉大さの源泉であり続けてきました。アメリカが主導してきたイノベーションが、世界中における私たちの圧倒的なパワーをもたらしたのです。したがって、科学が政治的に偏ることなく、研究に集中し、適切に規制され、十分な資金提供を受けることが極めて重要です。私は個人的にその実現に尽力しています。私は有難いことにGoogleで多くの資産を築きましたが、その資金は最終的にすべて、何らかの形で科学の発展のために使われることになります。
私たちの軍事的な安全性も、AIの未来も、すべては科学にかかっています。まずはその科学の原則を確認させてください。あなたが指摘された誤情報や不信感を巡る個別の問題についてですが、これはまだ解決された問題ではありません。なぜなら、人々が合理的で長い説明よりも、恐怖を煽るような情報に対してより多くのお金を支払う傾向がある限り、そこには経済的なミスマッチ（ディスアライメント）が存在するからです。
言い換えれば、情報提供プラットフォームのCEOには、完全に誠実であっては損をするという悪質なインセンティブが働いており、このジレンマはすべての民主主義国家に存在します。しかし、この会場の皆さんに最もお伝えしたいのは、政治的な立場がどうであれ、国を偉大に保ち、成長を望むのであれば、私たちが取り組んでいるような分野に投資を続けなければならないということです。
一つの例を挙げましょう。今後5年から10年の間に、アメリカがAIを科学や医学に応用することで得られる恩恵は凄まじいものになります。それは主に、教授たちの指導を受ける大学院生やポスドクの若い世代によって達成されます。この若いコミュニティの能力は驚異的です。エネルギー分野や様々な量子効果、さらには化学における分子結合のメカニズム解明において、私たちはブレイクスルーの直前にいます。
もしこれらの発見の結果として、皆さんが購入するすべての製品が、先ほどの「豊かさ」の議論に戻りますが、性能が2倍になり、価格が半分になるとしたら、市民としてこれ以上嬉しいことはないはずです。これらすべてが手の届くところにあります。医療や創薬の進歩については言うまでもありません。デミス・ハサビスと私は以前、彼が立ち上げた会社の目標について話しました。彼らのゴールは、今後20年から30年の間に「あらゆる病気を克服すること」です。ワオ、何と素晴らしい目標でしょうか。私もぜひその恩恵にあずかりたいものです。そのためには、科学への投資を止めてはなりません。
ありがとうございます。最後に、非常に短い質問を一つお受けする時間があります。前方のそちらの男性、どうぞ。できるだけ簡潔にお願いします。
次世代の教育改革と創造性の育成
国家として、これからの5年、10年に若者たちが参画できるよう、大学、高校、小学校の学生たちをどのように準備させるべきでしょうか。
締めくくりに最適な質問ですね。では、17歳や18歳の若者の姿を思い浮かべてみてください。会場の皆さんも、それくらいの年齢のお子さんや、場合によっては お孫さんがいらっしゃるかと思います。彼らのこれからの人生はどのようなものになるでしょうか。彼らの生活のすべてが、この新しい人工知能という存在によって仲介されることになります。AIは彼らの友人であり、心理カウンセラーであり、アドバイザーであり、先ほど議論したように彼らの代わりにコードを書くプログラマーにもなります。私のプログラマーとしてのキャリアは終わったのです。
彼らに教えるべき最も重要なことは何でしょうか。それは「これらのツールを使いこなす方法」です。極めて具体的な提案として、私は国内のすべての大学に対し、1年生の必須科目としてこれらのツールの活用法を教える講座を設けるべきだと考えています。私がそのカリキュラムを設計してもいいくらいです。
授業はまず、AIが持つ圧倒的なパワーを理解することから始まり、最終的には、自分の友人を引き立てるような評価システムを自ら構築するといった、18歳の学生が夢中になれるような実践的なプロジェクトで締めくくります。「そんな保守的な提案ではなく、高校から始めるべきだ」と思うかもしれません。その通りです。まずは大学で確実にすくい上げ、それを高校の教育現場へと定着させていくべきです。
私の軍事関連の仕事での例を挙げましょう。私はスタンフォード大学に在籍する、まだ卒業前の20歳の若者と共に働いています。彼を雇う際、私は唯一の条件として「大学を卒業して、両親と一緒に卒業証書を持っている写真を私に送ること」という約束を交わしました。彼はそれほどまでに天才的な才能を持っており、通常のステップをすべて飛び越えて、現在はドローンの群集制御（スウォーミング）における強化学習のコア部分を一人で担っています。これこそが未来です。私はこうした才能をいち早く捉え、早期に成功させたいと考えています。
これらのツールがもたらす力は極めて強大であり、現代の若者たちが抱える人生への不満や、経済的な機会の乏しさといった課題の多くを解決できると確信しています。それに、何より楽しいのです。私がこれほど若い頃にこの世界に飛び込んだ理由は（ちなみに私はバージニア育ちですが、父親がテレタイプ端末をプレゼントしてくれたのがすべての始まりでした）、若者として「自分の手で何かを作り出すこと」が純粋に大好きだったからです。AIは、何かを創造するために人類が手にした最も強力な道具です。悪用される危険性も含めて、ほぼすべてのものを設計することができます。もちろん、悪いことはしてはならないと教育していく必要があります。
大学という組織は古い教育スタイルに固執しがちで、こうした変革に抵抗を示すことがよくありますが、そうした古い体制はいずれ淘汰されるでしょう。新しい教育モデルにおいて、教授の役割は、学生に事実を丸暗記させることではなく、「いかに創造的な問いを立てるか」を教えることにシフトしていきます。
私がバージニアの5年生（中学1年生）だった頃、州内にある約50個の郡の名前をすべて暗記させられ、私はそれを成し遂げました。しかし、これほど強力なシステムがいつでも利用でき、圧倒的な分析能力を提供してくれる時代において、なぜそのような旧世紀の教育がいまだに残っているのでしょうか。必要なのは創造性であり、システムを正しく監督する力です。私たちはあらゆる分野において、その力をこそ教えるべきなのです。
ありがとうございました。
お招きいただきありがとうございました。これほど楽観的で前向きな展望で締めくくっていただき感謝します。
皆さん、ありがとうございました。私たちを迎えてくれたSCSPに感謝します。そしてシュミット博士、我が国への多大な貢献だけでなく、これほど明確に未来を解説してくださり、本当にありがとうございました。
温かいお言葉をありがとうございます。皆さん、ありがとうございました。
ここで皆さんにお伝えしたいことがあります。実は数ヶ月前から、私は独自の学習プログラムを立ち上げています。このプログラムでは、AIのこれらすべての側面を網羅して教えています。私がこれまでに培ってきたすべての知識を皆さんに直接伝授するために、情熱を注いで作り上げたカリキュラムです。
ChatGPTやGoogleのGemini、イーロン・マスク氏のGrok、Claudeといった主要なAIモデルの解説にとどまらず、それらを皆さんの日常生活、仕事、あるいは個人のプロジェクトに具体的に組み込む実践的な方法を指導しています。皆さんが会社員であれ、フリーランスであれ、起業家であれ、あるいは定年退職された方であれ、どのような立場でも活用できます。驚かれるかもしれませんが、私たちのコミュニティには多くのリタイア世代の方々が在籍しており、日々AIを使いこなしています。
そして最近、このトレーニングプログラムに過去最大規模のアップデートを施しました。以前から準備を進めていましたが、ついにオンラインで公開されました。今回の目玉は、AIによる自動化に完全に特化したモジュールです。具体的には「n8n」というツールを活用します。言い換えれば、AIエージェントの作成方法を学びます。皆さんの代わりに24時間働くバーチャルな部下を構築するようなものです。これにより、日々の業務から何時間もの膨大な時間を節約することができるようになります。
すでに6000人から7000人を超える方々がこのプログラムに参加してくださっています。これほどの強力なサポートをいただき、心から感謝いたします。最後に強調しておきたいのは、このプログラムに参加するためにプログラマーである必要も、技術的な専門知識を持っている必要もないということです。分かりやすい動画レッスンと具体的な実践ケースを用意しており、私が皆さんの手を引いて、ステップ・バイ・ステップでAIのすべてを解説します。
もう一つ、非常に重要なポイントがあります。今日このプログラムに参加していただければ、将来行われるすべてのアップデートや進化に、追加費用なしでアクセスすることができます。生涯にわたって無制限に私の講義を受け続けることが可能です。つまり、月額課金制（サブスクリプション）ではなく、1回限りの一括支払いで、現在進行形で行われているものも含め、今後のすべての最新アップデートに生涯アクセスできるようになります。
もし興味を持っていただけましたら、この動画の下にあるリンク（概要欄、または固定コメント）から詳細を確認してご参加ください。皆さんをビジョン・プログラムのコミュニティにお迎えできることを楽しみにしています。
ここまで動画を視聴していただき、本当にありがとうございました。それでは、また次の動画で近いうちにお会いしましょう。では、また。
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