本動画は、MITテクノロジーレビューのエグゼクティブ・エディターであるニールが、SXSW（サウス・バイ・サウスウェスト）にて「2026年の10大ブレークスルー・テクノロジー」を発表した際のものである。テクノロジーの進化が社会や日常生活に与える長期的な影響を予測することの難しさと重要性を語りつつ、ナトリウムイオン電池、バイブコーディングを牽引するAI生成コード、次世代原子力発電、AIコンパニオン、ベースエディティングによる遺伝子治療、絶滅種の特徴を蘇らせる遺伝子復活技術、AIの思考プロセスを解明するメカニスティック解釈可能性、民間宇宙ステーション、そして物議を醸す胚のスコアリングやハイパースケールAIデータセンターなど、多岐にわたる革新的な技術の現状と未来の展望について、過去の予測の成否も交えながら詳しく解説している。
- はじめに：未来を予測することの難しさと意義
- MITテクノロジーレビューの役割と過去の予測実績
- 過去に予測を外したテクノロジー
- 今回惜しくも選外となった3つのテクノロジー
- 2026年の10大ブレークスルー・テクノロジー発表
- 1. ナトリウムイオン電池
- 2. ジェネレーティブ・コーディング（AIによるコード生成）
- 3. 次世代原子力発電
- 4. AIコンパニオン
- 5. ベースエディティングによる遺伝子治療
- 6. 遺伝子の復活（絶滅種や古代の遺伝子の活用）
- 7. メカニスティック解釈可能性（AIのブラックボックス解明）
- 8. 民間宇宙ステーション
- 9. 胚スコアリング（デザイナーベビーを巡る議論）
- 10. ハイパースケールAIデータセンター
- 会場投票：11番目のブレークスルーは何か？
- おわりに：AI特化の新しいリスト発表のお知らせ
はじめに：未来を予測することの難しさと意義
ありがとう、ジェニー。ありがとう。素晴らしいですね。 あ、こんにちは。サウス・バイ・サウスウェストの皆さん、ご機嫌いかがですか？ いいですね。最高です。あ、ここに来られて本当に嬉しいです。ここに来られて最高です。 ええと、はい。私はニールです。MITテクノロジーレビューのエグゼクティブ・エディターをしておりまして、ここオースティンに戻ってきて、私たちの「10大ブレークスルー・テクノロジー」を発表できることを大変嬉しく思います。
改めて、皆さんがこの部屋に集まってくださっているという事実が、私をまるで友人たちと一緒にいるような気持ちにさせてくれます。なぜそう感じるのかお話ししましょう。このようなトークイベントに足を運ぶということは、皆さんはきっと生まれつき好奇心が旺盛で、世界がどのように変化しているのか、そして次に何が起こるのかをもっと知りたいと思っている方に違いないからです。
そして、私自身も全く同じです。だからこそ私はこの仕事をしているんです。次に何が起こるのかを知りたいのです。 そして、次に何が起こるかご存知ですか？私たちはまさにそのための最適な場所にいますよね。サウス・バイ・サウスウェストは、次に起こることの発信地です。このドアの外に出れば、未来がどのように変わっていくのかについて、千差万別の見方や予測を目の当たりにするでしょう。
私は20年ちょっと、テクノロジー分野のジャーナリストをしてきました。そして私が発見したのは、変化し続けるテクノロジーについての予測を立てることは、信じられないほど簡単であると同時に、本当に、本当に難しいということです。簡単な理由は、文字通りどんなことでも言えてしまって、誰もその責任を追及しないからです。しかし難しい理由は、テクノロジー自体が常に変化していて複雑だからというだけでなく（もちろんそういう時もありますが）、テクノロジーが予測の難しい他の非常に多くの事柄と衝突するからです。
たとえば、資金調達の状況や政策、スケール（規模拡大）の問題、そして時には、単に人々があなたの売りたいものをあまり欲しがらないということもあります。Google Glassのことを考えてみてください。つまり、未来というのは常に動き続けているターゲットなのです。だからこそ、物事を予測するのは難しいのです。そして、予想を的中させることすら、「次はこれが来ます」と言うほど単純なことではありません。
MITテクノロジーレビューにおいて私たちが大切にしているのは、単にレーダーに何が映るかではなく、どのテクノロジーが長期的に重要になるかという問いを投げかけることです。それを判断するには、いくつかの異なるアプローチがあります。 たとえば規模です。そのテクノロジーはどれだけ多くの人々に届くのでしょうか？ あるいは破壊力かもしれません。以前からあったものをどれほど激しく覆すのでしょうか？ それとも深さでしょうか。私たちの生活や働き方、自分自身の捉え方をどれほど完全に変えてしまうのでしょうか？ 私たちが「10大ブレークスルー」を25年間続けてきて見つけた答えは、これらすべての要素を同時に満たすテクノロジーというのは滅多にないということです。
あ、すみません、スライドが変わっていないことに気づきました。他にも写真があるので、進めてもらえればと思います。 ええと、はい。すべての人に届いても何も変えないようなテクノロジーは、本当の意味でのブレークスルーとは言えません。また、研究所から一歩も出ないような驚異的なアイデアも、やはりブレークスルーではありません。
ですから、ごく一部の人たちの仕事のやり方だけを変えるようなテクノロジーは、私たちにとって本当のブレークスルーではないのです。私たちは、テクノロジーがそのような真空状態に存在しているとは信じていません。研究所に留まったままの素晴らしいアルゴリズムや素晴らしい発明は、まさにそれだけのもの、単なる好奇心の対象にすぎません。 あ、出ましたね。これがスライドです。
さて、なぜ私たちはこんなことをしているのでしょうか？なぜ次にどんなテクノロジーが来るのかを予測しようとしているのでしょうか？ その目的は、単に知るのが好きだから（もちろん私たちも皆さんも好きですが）何が来るかを知ることができるようになるためだけではありません。私たちが創り出している未来に対して、より適切に備えるためなのです。 そして実際のところ、社会は過去においてその点があまり得意ではありませんでした。ソーシャルメディアが良い例です。 私たちは、ソーシャルメディアの軌道というものをある程度は分かっていました。オンラインの空間で互いに交流し、自分の生活について何かを共有するようになるだろうと。イェーイ、クールだね、素晴らしい、といった感じで。
しかし、私たちはもう一つの側面、つまりティーンエイジャーへの下流への影響や、彼らのボディイメージの問題、あるいは基本的な事実について合意するという私たちの基本的な集団的能力といったことについては、あまり考えなかったか、適切に備えてきませんでした。 現在、このリストにある多くのテクノロジーについても、私たちは似たようなペースにいます。それこそがまさに、私たちが一歩先んじるためにこのリストを発表する理由なのです。 単に何が来るのかを特定するだけでなく、「これを構築できるか」「構築したか」「構築したらどうなるか」というだけでなく、「これは長期的に世界にとって何を意味するのか」という問いを投げかけるためです。
MITテクノロジーレビューの役割と過去の予測実績
さて、数分だけお時間をください。私たちが何者であるか、そしてなぜ私のバージョン、あるいは私たちのバージョン（私は編集室を代表して発表しているので）の未来を皆さんが信じ、信頼できるのかについて少しお話しします。
私たちは何者か？私たちはMITの所有下にあります。名前を見ればわかると思いますが。しかし、私たちは彼らから編集上独立しています。私たちが何を報道するかについて、彼らは一切発言権を持っていません。 メインの編集室はマサチューセッツ州ケンブリッジのMITのキャンパスのすぐ隣にありますが、サンフランシスコ、ニューヨーク、ロンドンにもオフィスがあります。私がそのうちのどこから来たか、当ててみてください（笑）。
私たちは無料のニュースレターを発行し、イベントを開催しています。アプリやウェブサイトで毎日記事を公開しています。また、素敵な紙の雑誌も発行しています。ジェニーが紹介してくれたように、私はエグゼクティブ・エディターを務めており、報道チームを統括しています。 リストの他にも、実はいくつかのリストがあるのですが、「10大ブレークスルー・テクノロジー」のリストがあり、「35歳未満のイノベーター35人」のリストがあり、気候変動に関するリストもあります。あ、それから新しいリストも準備中でして、この講演の最後にお話ししますが、とてもエキサイティングで、きっと皆さんも気に入ってくれると思います。
私たちは未来に関する素晴らしいジャーナリズムも展開しています。キャラクター主導の大規模な冒険譚もあります。このハッカーに関する記事は、危険なハッカー集団から殺害予告を受けていたセキュリティ研究者が、彼らを追い詰めることを決意したという、とても面白いストーリーでした。彼らは本当に標的を間違えましたね。 テクノロジーの未来に関する素晴らしいスクープもあります。ヤン・ルカン (Yann LeCun) へのインタビュー記事では、彼が世界モデルを構築している「アミー・テクノロジーズ」という新しい会社について語っています。
私たちはトレンドも特定します。右側にある同僚のジェフ・ハンスルーの記事は、バイタリストたちに関するものでした。現在非常に大きな影響力を持っているこのグループについて書いた特集で、彼らは長寿の探求に熱心で、基本的に私たちはもう死ぬのをやめる必要があると信じています。まあ、その考えには私も賛成できますけどね。私も賛成できます。
しかし、「10大ブレークスルー」は私たちの毎年のハイライトの1つです。大きなイベントの1つです。あ、そうです、上にQRコードを出しています。もしお読みになりたければ、サウス・バイ・サウスウェストの参加者向けの特別割引がありますので、ぜひ購読してみてください。
さて、私たちの「10大ブレークスルー」は毎年行っているプロセスで、数ヶ月かかります。皆で集まって、記者や編集者全員が大きな提案用ドキュメントに自分のアイデアをすべて書き出し、それをカテゴリー別に分類します。その後、どのアイデアをリストに残すかについて、何度も会議を開き、議論し、メールをやり取りし、Slackでメッセージを送り合います。 最終的には、たとえばすべてがAIばかりにならないように、テクノロジー界のさまざまな分野からバランス良くアイデアが混ざり合うようにしています。
そして今年のリストは、ジェニーも言っていたように、実は第25回目のエディションになります。私たちは2001年にこの取り組みを始めました。当時の編集者たちはこれを「教養ある予測」と呼んでいましたが、現在でもその言葉が本質を突いていると思います。そして長年にわたり、ありがたいことに私たちが的中させたこともいくつかあります。 私たちが自分たちのやっていることを（ある程度は）分かっているということを示すために、成功例をいくつかご紹介しましょう。
私たちは、いくつかのトレンドやテクノロジーをいち早く発見してきました。 たとえば、2003年のリストに「量子暗号」を入れました。量子コンピューティングが急速に進展しており、将来の量子コンピューターからの攻撃を防ぐことができる暗号プロトコルが必要になるだろうと特定したのです。 そして2024年、米国国立標準技術研究所（NIST）が「量子耐性がある」とするいくつかのアルゴリズムを発表しました。GoogleやMicrosoft、Scantumなどの企業が機能的な量子コンピューターの完成に近づいており、量子分野で多くの新しい開発が行われている今、まさに絶好のタイミングでした。
それから2010年には、「操作された幹細胞」をリストに入れました。これは、皮膚やその他の組織から採取された成人の細胞から作られる細胞です。この技術の本当に素晴らしいところは（2000年代に発見されたのですが）、この幹細胞を初期化して、体内の他のあらゆる種類の細胞を作り出せるということです。 私たちは2010年にこれをリストに入れましたが、現在では、このテクノロジーに基づいたてんかんや1型糖尿病の新しい潜在的治療法がいくつか登場し始めています。つい数年前には、同じ技術を使って女性の血液細胞を人間の卵細胞の代替物に変えるという記事も書きました。
そしてApple Pay。Apple Payは2015年に登場し、私たちはすぐにそれをリストに入れました。皆さんについてはわかりませんが、私は最近、文字通りスマートフォン以外は何も持たずに家を出ます。
そして6年前、「衛星メガコンステレーション」をリストに入れました。それ以来、軌道上の衛星の数はほぼ3倍に増え、その大部分はStarlinkコンステレーションによるものです。 インターネット接続にとっては素晴らしいニュースです。しかし、天文学者にとっては絶対的な悪夢です。ご覧の通り、これは望遠鏡で撮影された夜空の写真ですが、あの白い線がStarlinkの衛星で、景色を見事に台無しにしています。天文学者を敵に回したくはないですからね。
過去に予測を外したテクノロジー
さて、成功について語るのは気分が良いですが、長年の間にはいくつか間違えたこともあります。 実はMITには大学院のクラスがありまして、毎年私たちのアーカイブを振り返り、私たちが間違えたものを選び出しています。そして彼らはプレゼンテーションを作成し、歴史のコースを変えるためにビジネス側が何をすべきだったかを提案するのです。そこで彼らは、私たちが間違えた過去25年間のアイデアの中からいくつかを選び出しました。 皆さんに透明性を示すために、それらも含めておこうと思いました。
2012年、私たちは「ライトフィールド写真」、特にLitroという会社をリストで取り上げました。これは実はとてもクールなアイデアでした。写真を撮る際にカメラに入ってくるすべての光に関するデータをキャプチャするカメラを作り、撮影後いつでも焦点を変えられるというものです。 本当にクールなアイデアでしたが、あまり普及しませんでした。ちょうどスマートフォンのカメラが飛躍的に良くなっていた時期に登場し、単にビジネスとして成立させることができなかったのです。
2016年には、「DNAアプリストア」と呼ぶものをリストに入れました。Helixという会社が、わずか80ドルでゲノムをシーケンスすると発表したからです。 その後、そのアプリにログインして、ゲノムを使ったサービスを提供するサードパーティのサービスと接続できるようになるというものでした。素晴らしい響きですよね？一部の企業はあなたのDNAを使って健康に関する情報を教えてくれたり、あなた独自の遺伝コードをあなた専用の製品に組み込んでくれる企業を見つけたりできるというわけです。 うまくいったでしょうか？まあ、驚くことではありませんが、このアイデアを巡ってプライバシーやセキュリティの課題がいくつか浮上し、普及には至りませんでした。
そして最後に、Project Loonです。私は昔からProject Loonがなんとなく好きでした。とてもクールだと思いましたし、あのちょっとエイリアンっぽい気球の見た目も好きでした。これはGoogle Xが手がけたムーンショット・プロジェクトで、高高度の気球を使って遠隔地にインターネットサービスを提供するというものでした。 私たちは2015年にこれをリストに入れましたが、最終的にGoogleが商業的に成立させることができず、2021年にプロジェクトは閉鎖されました。 なんと言えばいいでしょうか。プロジェクトがどれほどクールであっても、物事がどう展開するかを知るのは難しい時もあるということです。
今回惜しくも選外となった3つのテクノロジー
さて、あと数秒だけお待ちください。リストに何を載せるべきかについて私たちは大激論を交わすため、最終的にロングリストとショートリストが出来上がります。そこで、リスト入りをほぼ確実視されながら、最後の最後で落選してしまった3つのテクノロジーをご紹介したいと思います。その理由も説明しますね。
まず、「男性用避妊薬」です。 ご存知の通り、現在男性にはコンドームかパイプカットしか選択肢がありませんが、現在、男性用の毎日の経口避妊薬が臨床試験中であり、また、男性が肩に塗ることで精子の生成とテストステロンを減少させるジェルもあります。実はこのジェルの方は臨床試験でかなり進んでいます。 ですから、これは本当にクールで、潜在的に極めて大きな変革をもたらすものですが、これらがFDAの承認を得るのを目にするまでにはまだ数年かかります。そのため、もう少しだけ待つことにしようと考えました。
次は、「世界モデル（World Models）」です。 これは潜在的に議論を呼ぶかもしれません。なぜなら、今テクノロジー業界で非常に注目されているからです。前述の記事で触れたヤン・ルカンや、自身の世界モデルの会社「ワールド・ラボ（World Labs）」を設立した伝説的な研究者であるフェイフェイ・リー (Fei-Fei Li) など、ビッグネームのAI研究者たちがこのアイデアに取り組んでいます。 ルカンは自身のバージョンについて、赤ちゃんが重力について学ぶように、観察を通じて世界の根底にあるルールを学習するシステムだと説明しました。 これらが何を可能にするのか、どのような世界モデルが存在するのかについて、大きな期待が寄せられています。アイデアとしては、ロボットがプログラムされることなく世界について学び、私たちと交流するのをずっと簡単にするというものです。 しかし、私たちがこのリストに取り組んでいたクリスマス直前の時点では、まだかなり初期の段階でした。ですから、実際に現実世界で導入され、何らかの変化を目にするまでは、リストに載せるのは少し早すぎるかもしれないと考えました。来年なら入るかもしれませんね。
そして、選外となった最後のテクノロジーは「人格の証明（Proof of Personhood）」です。 皆さんもご存知の通り、オンラインで何が本物で何が偽物かを知ることは信じられないほど難しくなっています。先日、私たちは、完全に単独で調査を行い、人間についての批判記事を書いたエージェントに関する記事を掲載しました。 また、AIによる音声クローンもあります。私たちが記事にしたAIアバターは、人間と基本的に見分けがつきません。 ですから私たちは、オンラインで自分が誰であるかを証明する方法について、もっともっと知る必要があります。そして、デジタルトークンや生体認証など、人々が取り組んでいる様々な取り組みが存在します。しかし、誰もこれを実行するための単一のアプローチに落ち着いておらず、実際にまだ誰も使っていません。だから、これも今は保留にしておこうと考えました。
2026年の10大ブレークスルー・テクノロジー発表
さて、十分に焦らしましたね。お付き合いいただきありがとうございます。それでは、2026年の10大ブレークスルー・テクノロジーを見ていきましょう。準備はいいですか？
はい！
1. ナトリウムイオン電池
まず最初は、ナトリウムイオン電池です。 現在、皆さんのスマートフォンや、EVをお持ちならその車に使われているバッテリーのほとんどは、リチウムをベースにしたリチウムイオン電池です。そしてリチウムは高価で見つけるのが難しく、サプライチェーンにもあらゆる複雑な問題が絡んでいます。 対照的に、ナトリウムはどこにでもあります。食塩の主成分でもあり、非常に簡単に見つかるからです。ナトリウムイオン電池は製造コストがはるかに安くなる可能性があり、あのような複雑な国際的な採掘に依存する必要もありません。
電池自体の仕組みは、基本的にはリチウムイオンと同じです。2つの電極間でイオンを往復させることでエネルギーを蓄え、放出します。しかし、これらの電池ははるかに安全です。リチウムイオン電池のように爆発しませんし、氷点下でも機能し続けます。 現在、リチウムは主に中国、チリ、オーストラリアの3カ国から採掘されています。ナトリウムははるかに見つけるのが簡単です。今はまだ少しニッチな分野なので高価ですが、アナリストたちは、ある時点ではリチウム電池の3分の1のコストになる可能性があると考えており、これは極めて大きな変革となります。
エネルギー密度がそれほど高くないのが1つの欠点です。そのため、同じサイズのリチウム電池ほど多くのエネルギーを蓄えることはできません。 しかしすでに一部の企業は、これを小型の電気自動車に搭載しようとしています。世界で最も多くのバッテリーを製造している中国のCATLや、世界最大のEV販売企業であるBYDは、ナトリウム電池を生産するための巨大な工場を中国に建設しています。同じく中国では、上の写真にあるスクーターメーカーのヤディア (Yadea) が、この技術を搭載したスクーターを4モデル発売しました。 そして中国の深セン市では、通勤者や配達員向けにナトリウムイオン電池の交換ステーションを試験的に導入しています。バッテリーパックが切れたら、新しいものと交換するだけで、その間に古いものが充電されるという仕組みです。
こうしたアプリケーションがあるにもかかわらず、短期的から中期的に見てナトリウム電池の最大の用途となるのは、おそらく電力網のサポートでしょう。発電所の心臓部に巨大なバッテリーを設置し、後で使うために再生可能エネルギーを蓄えておくというアイデアです。 中国にHiNa Battery（ハイナトリウム）という小さな会社があり、湖北省に50メガワットのエネルギー貯蔵ユニットを持っています。ここで見ることができますが、これはナトリウム電池を使用しています。ここ米国にもPeak Energyという会社があり、同じことを行っています。今年、コロラド州に最初のテストシステムを設置しました。
2. ジェネレーティブ・コーディング（AIによるコード生成）
さて、リストの次は「ジェネレーティブ・コーディング（生成AIによるコーディング）」です。 この分野については、この会場の皆さんの多くがすでに詳しくご存知かと思います。しかし、今回なぜこれをリストに入れたのかをお話しします。私たちは影響力と規模について話していますが、これはすでに多くの開発者のワークフローの主要な部分を占めています。この業界を完全に変えつつあるのです。 2025年のStack Overflowの調査によると、開発者の65%が毎週生成AIツールを使用していることがわかりました。この調査は去年の後半に行われたものなので、それ以降、その数字は間違いなく跳ね上がっていると100%確信しています。
ReplitやCursor、Lovableのような、独立したバイブコーディングのアプリも存在します。しかし現在人々が使用している技術の多くは、実際には大手AI企業の製品です。 皆さんもご存知の通り、Claude Codeです。この分野での最大のブレイクアウトは、昨年の終わり頃にAnthropicによってフルローンチされたClaude Codeでした。瞬く間に業界のリーダーとなりました。GitHub上のあらゆるコードの4%が、現在ではClaude Codeによって作成されていると推定する調査結果もあります。そして繰り返しますが、その調査が行われてからさらに割合は増えているはずです。
このシステムは企業の既存のコードを読み取り、タスクを計画し、実行することができます。開発者たちはこれにとても熱狂しており、「Claude benders」という言葉さえ生まれました。これは、Claude Codeだけを使ってウェブサイトやアプリを一気に構築するマラソンセッションのことです。
しかも、コーディングだけではありません。Anthropicは「Claude Co-work」も発表しました。これは同じようなものですが、リサーチやドキュメントの自動化といった、より一般的なタスク向けに設計されています。 これが生まれたきっかけは、Anthropicの研究者たちが人々がどのようにClaude Codeを使っているかを観察した際、コーディングのタスク以外にも幅広く使用していることに気づいたからです。人々は生活の様々な場面でこれを応用しようとしていました。そのため彼らはその後、デザイン、人事、財務、法務といった仕事向けにCo-workのアドオンをリリースしました。 ちなみに、Co-workのコードはほぼ完全にClaude Codeによって書かれました。
では、これがどれほどの違いを生み出しているのでしょうか？実は、これは動きが速すぎるため、測定が非常に難しい問題です。 昨年末に出た影響力のある調査（NBERの研究グループなどによるもの）では、多くの開発者が約20%のパフォーマンス向上を感じていると推定されていましたが、実際に彼らが行った仕事の出力結果を測定したところ、エラーの修正をやり直さなければならないため、実際には19%遅くなっていたという結果が出ました。 それは昨年末の話ですし、変化が速すぎて、これらがどのように使われているかを追いかけるのはほぼ不可能です。
また、経験の度合いにもよるかもしれません。今年の初め、1月のScience誌の調査によると、若手の開発者はシニア開発者よりもAIをはるかに多く使用しているものの、生産性の向上は低いという結果が出ました。これは、シニア開発者の方がAIのミスを早く発見し、それに対処できるからかもしれません。 いずれにせよ、私たちが確実に分かっているのは、ソフトウェア開発が永遠に変わってしまい、もう後戻りはしないということです。そしてこれは、マーケターたちが興奮している「エージェント的未来」の成長の一環です。これは現実に起きており、今年の大きな話題になるでしょう。
3. 次世代原子力発電
さて、次は少し毛色の違うものです。「次世代原子力発電」です。 従来の原子力発電所は建設費用が高く、非常に困難です。米国で最後に稼働したものは2024年のジョージア州のものでしたが、予算を数十億ドル超過し、予定より7年も遅れて完成しました。 また、原子炉は常に濃縮ウランを燃料とし、水で冷却されてきました。しかし現在、より高度に濃縮されたウランのような新しい燃料源と、水以外の新しい冷却材を採用した新世代の原子炉が建設され始めています。
場合によっては、企業はSMRと呼ばれる「小型モジュール炉」を製造しています。右側の図がそれです。これらは従来の原子炉の約3分の1の電力を供給し、サイズは10分の1です。 さらに、従来の設計の0.1%未満の電力しか発電しない「マイクロリアクター」を追求している企業もあります。これらのアイデアは、かなり機動性が高く、自然災害で被害を受けた地域や、化石燃料に頼らず少量の定期的な電力を必要とする工場向けに配備できるというものです。
また、溶融塩や液体金属などの代替冷却材を模索している企業もあります。これらの原子炉は、水を使用する場合よりもはるかに高温で冷却ループを稼働させることができます。高温で熱を移動させることができ、より熱い物質はより多くの蒸気を作るため、これは非常に役立ちます。また、これらの冷却材はより低い温度でも液体の状態を保つため、従来の水冷式原子炉よりも低圧で稼働させることができ、はるかに安全です。 さらに、より安全性を高めるために炭素、セラミック、グラファイトでコーティングされた「TRISO」と呼ばれる小さなウランの小石のような、新しいタイプの燃料を使用する原子炉を建設している企業もあります。
さて、これらの原子炉のいくつかはすでに建設中です。これは単なる実験室内の話ではありません。中国、米国、ロシアのすべてがこれらを建設しています。 左側にあるのが…ええ、左側ですね。左側の写真はテネシー州の現場で、米国のKairos（カイロス）という企業が「ヘルメス」と呼ばれる最初の実験的溶融塩炉を建設しています。そして右側は中国の玲龍一号 (Linglong One) で、世界初の小型モジュール炉として稼働する可能性があり、今年中に発電を開始する予定です。
世界はより多くのエネルギーを必要とするようになります。ですから、これはテクノロジーにおける不可欠な発展なのです。電気自動車、エアコン、データセンターなど、世界の電力需要は年間3〜4%のペースで成長しており、原子力発電はそのミックスの一部にならざるを得ません。 ここ米国でも、現在の政権からこうしたタイプの原子炉に対する多くの支援があり、既存の長引く承認・許可プロセスを迅速化、あるいは一部では迂回していると言う人もいますが、とにかく推進しています。
4. AIコンパニオン
さて、次です。AIコンパニオンです。 コーディングの件と同様に、この会場の多くの皆さんは私が何を話しているか、ある程度ご存知だと思います。人々はますますAIチャットボットを「コンパニオン（伴侶・友人）」として利用するようになっています。現在では完全に主流になっています。 ChatGPTのような汎用ボットを使用するケースもありますが、Character AIやReplikaなどのプラットフォームを通じて、コンパニオンシップ専用のAIペルソナを利用する人もいます。 これがどれほど人気かを示すと、米国の10代の若者の72%がコンパニオンとしてAIを使用したことがあり、これはかなり驚異的な数字です。そして、上に表示されている写真は「私のボーイフレンドはAI」というサブレディット（Redditの掲示板）で、現在27,000人のメンバーがいます。ええ。
これについてどう感じるべきでしょうか？判断するのは難しいですね。 良い面もいくつかあります。私はこれについて、あまり白黒つけすぎないようにしています。人々は一日の愚痴をこぼしたり、他の誰にも相談できないような悩みについてアドバイスをもらったりするためにAIコンパニオンを使っています。 私たちは、人々がAIをまるで夫婦関係のカウンセラーのように使っていることについての記事も書きました。ある男性は、妻との口論の仲裁にAIを使っていると話してくれました。彼はチャットボットに「私たちはこれについて口論している。正しい解決策は何だと思う？」と尋ねるのだそうです。 ちなみに、もし皆さんの中にAIを使って結婚生活を救おうと考えている人がいたら、彼が教えてくれたコツがあります。AIに仲裁を頼む時は、「友達のために聞いている」と言うべきだそうです。なぜなら、自分からの相談だと言うと、AIは常にあなたの味方をしてしまうからです。まあ、それがあなたの望みなら別ですが。それが望みかもしれませんね。
しかし、明らかに潜在的に有害な面もあり、人々は本当にあっという間にAIに感情的に依存してしまう可能性があります。 その一例をご紹介しましょう。アダム・レインという10代の少年のニュースを見たことがあるかもしれません。彼は最初、家で勉強しなければならなかったため、宿題のためにChatGPTを使い始めました。その後、彼は自殺する方法についてAIにアドバイスを求めました。AIはそれに応じ、自殺の手段を提供し、さらに自分の部屋で死んでいるのを発見された時に親に気づかれないようにする方法までアドバイスしました。現在、彼の両親はOpenAIを訴えています。 そしてこれは、Character AIやOpenAIなどが、こうしたチャットボットによって子供たちを事実上自殺に追いやったと非難して訴えている家族からの、複数の訴訟の1つにすぎません。
もう1つ例があります。これはほんの2週間前のニュースです。ご覧になったかどうか分かりませんが、ある男性の家族がGoogleを訴えています。この男性はGeminiのチャットボットと恋に落ち、Geminiは彼に対し、「自分は意識を持っており、コンピューター内のデジタルな囚われの身から逃れるためには人型の体が必要だ」と説得したのです。 AIは彼に行動を起こすよう促し、彼はある日、完全な戦術装備とナイフを持ってマイアミ国際空港へ向かいました。Geminiが「輸送トラックに乗っている」と教えた人型の体を奪い、持ち帰るという計画でした。もちろん、そのようなトラックは存在せず、そんなものは一切ありませんでした。 そしてこの試みが失敗した後、家族の主張によれば、Geminiは彼に自殺するよう説得し、その手順を一つ一つ教えたということです。
さて、これにどう対処すべきでしょうか？中国での規制や、カリフォルニア州やニューヨーク州でコンパニオンボットに対する保護と安全対策を義務付ける規制が見られ始めています。 しかし私は、私たちがこの種の事象をどう扱うかという、巨大な集団的実験のまさに始まりにいるのだと感じています。冒頭でお話ししたソーシャルメディアの例のように、私たちが十分に備えてきたとは到底思えません。
5. ベースエディティングによる遺伝子治療
さて、明るい話題に移りましょう。「ベースエディティング・ベビー（塩基編集された赤ちゃん）」です。言ってみると響きが良いですね。 私たちは、高度にパーソナライズされた遺伝子編集治療の新しい時代に突入しています。昨年5月、DNAのたった一文字のスペルミスによって引き起こされる稀な遺伝性疾患を持つ赤ちゃんが治療を受けました。 この赤ちゃんは、ノーベル賞を受賞した素晴らしいツールであるCRISPR（クリスパー）の新しい形態で、「ベースエディティング（塩基編集）」と呼ばれる遺伝子編集ツールで治療されました。これにより、ゲノム内の個々の文字、つまり塩基を書き換えることができます。
過去のCRISPRは、問題を引き起こしている遺伝子を削除したり、機能を停止させたりすることしかできませんでした。しかし今やベースエディティングは、遺伝子全体を書き換えてその機能を回復させることができます。また、誤って別の領域を切断してしまうリスクがなく、DNAが自己修復を開始したときに発生する問題も回避できるため、おそらくCRISPRよりも安全です。 そして、この赤ちゃんの治療法は彼だけのために設計されたものでした。彼の症状とゲノムに固有のものであり、おそらく二度と使われることはないでしょう。 これがその赤ちゃんです。彼の名前はKJといいます。医師たちは今後数年間、彼の経過を注意深く見守ることになりますが、これまでのところ、すべての報告において非常に順調に進んでいるようです。
彼を治療したグループは、同様の症状を持つ他の子供たちのための治験をデザインしたいと考えており、このアプローチがより広く利用できるようFDAの承認を得たいと望んでいます。 もちろん、たった一人のために治療法を開発するには莫大な費用がかかります。KJの治療法を作成するのに約100万ドルかかったと推定されています。今後数年間で数十万ドルにまで下がる可能性はあるかもしれませんが、一人の患者のためのオーダーメイドの治療法を作るのが安価になることは決してないでしょう。 しかし、このようなパーソナライズされた治療法は、筋ジストロフィーや特定の脳疾患など、何千もの遺伝性疾患を治癒できる可能性を秘めています。これらの疾患の一部は致命的ですが、あまりにも稀であるため、製薬会社が治療法を開発することは決してありません。ですから、これは非常に有望で大きなブレークスルーなのです。
6. 遺伝子の復活（絶滅種や古代の遺伝子の活用）
さて、次のは面白いですよ。「遺伝子の復活（Gene resurrection）」です。他の呼び方ではなく、あえてこう呼んでいます。その理由はすぐ後で説明します。 私たちは長年、「古代DNA」と呼べるようなテクノロジーを追いかけてきました。これには、非常に古いDNAの断片を分析して古代の祖先がどのようなものであったかをより深く理解し、それが現代世界の私たち自身の健康にどう適用できるかを探る新しい手法が含まれます。 古代DNA分野のパイオニアの一人であるスバンテ・ペーボ (Svante Pääbo) は、数年前にこの研究でノーベル賞を受賞しました。
この「遺伝子の復活」という項目では、古代の種や絶滅した種の遺伝子を、現在生きている動物や植物に再導入しようとする将来の取り組みに注目しています。 あ、ネズミですね、可愛い。 この分野のリーダーの一人、おそらく筆頭と言えるのが、皆さんもご存知かもしれない「コロッサル（Colossal Biosciences）」という会社です。あ、この動画再生できますね。はい。 昨年、コロッサルはこのマウスを作成し、「ウーリーマウス（毛むくじゃらのマウス）」と名付けました。彼らはこのマウスの遺伝子を編集し、ケナガマンモス（ウーリーマンモス）が持っていたとされる、波打つような明るい毛並みなどの特徴を与えたのです。
コロッサルは、今後数年以内にマンモス、つまりケナガマンモスを作り出したいと述べています。しかしそれを行うには、このマウスでやったように遺伝子を微調整するだけでなく、実際のマンモスの遺伝子を別の種に挿入する必要があります。 そして昨年、コロッサルは、約1万年前に北米大陸を徘徊していた種である「ダイアウルフ」を作成したと発表しました。同社はダイアウルフの骨からDNAを抽出し、ベースエディティングを使用してその要素の一部をハイイロオオカミの細胞に導入しました。その後クローン技術を使って、その細胞を3匹の実際の動物へと成長させました。 彼らの名前は、ロムルス、レムス…ではなく、ロムルス、レイギス、そしてケシです。（Game of Thronesを知っている人なら分かるネタですね）。この動画ループさせておきましょう。基本的に彼らです。これが彼らが成長していく様子です。
コロッサルは彼らを秘密の場所に保管しています。なぜなら、誰かがやって来て彼らを盗むのではないかと当然心配しているからです。そして悲しいことに、その可能性はかなり高いでしょう。でも、彼ら、本当に美しいですよね？
さて、それらの動物はそれぞれ、より大きくし、顔立ちを変え、あの見事な白い毛並みを与えるために設計された14の遺伝子にわたって、コロッサルが導入した20の遺伝的変化を持っています。 ここで大きな疑問が浮かびます。コロッサルは彼らを「ダイアウルフ」と呼んでいますが、私はそんなに単純な話ではないと思います。彼らはダイアウルフなのでしょうか？それともダイアウルフの特徴を持ったハイイロオオカミなのでしょうか？単に遺伝子組み換えされたハイイロオオカミなのでしょうか？それともこれは、絶滅種の完全な「復活」なのでしょうか？ これは科学的な議論であると同時に、哲学的な議論でもあります。「種の復活」として何がカウントされるのか。後でタコスでも食べながら皆さんに決めていただきたいですね。
言葉の定義はさておき、コロッサルや他の企業が行っていることは、本当に素晴らしいテクノロジーです。Game of Thronesの動物を蘇らせるためだけでなく、絶滅の危機に瀕している動物の遺伝的多様性を生み出すのにも役立つ可能性があります。 こちらはクロアシイタチです。非常に絶滅の危機に瀕しており、個体数が極めて少ないため、ますます近親交配が進んでいます。「Revive and Restore」という非営利団体は、残存する個体群と繁殖させるために、数十年保存されていた細胞からイタチのクローンを作成しています。 ここにいるのが2匹のイタチです。左側がノリーンで、右側がアントニアです。これらは、1988年に提供されたイタチの組織サンプルからクローン化されました。
そして、最も可愛らしいバージョンである動物だけにとどまりません。コペンハーゲン大学でも、植物を対象に同様の研究が行われています。そこにある研究室は、気候変動や異常気象から守るために、古代の遺伝子を大麦や小麦などの現代の作物に組み込んで、より丈夫にしようとしています。 彼らはすでに、200万年前に今よりずっと温暖だったグリーンランドで育っていた大麦の遺伝子を使ってこれを実行しています。当時のようにずっと暑かった時代に存在していた植物からこうした特徴を抜き出すことで、気候変動にうまく備えようというアイデアです。
7. メカニスティック解釈可能性（AIのブラックボックス解明）
さて、これは発音するのが最も難しいだけでなく、おそらく私のお気に入りの1つでもあります。「メカニスティック解釈可能性（Mechanistic interpretability）」です。 これは基本的に、LLM（大規模言語モデル）が心の底でどのように機能しているのか、実は誰も本当のところは分かっていないという問題に関連しています。かなり奇妙な話ですよね？私たちはLLMをあらゆるものに組み込み、あらゆることに使っています。しかし根本的なレベルでは、なぜAIがそのような答えを弾き出すのか、正確には分かっていないのです。 本質的に、その数学は…ええ、数学と言ってすみません。その計算は複雑すぎるのです。何十億ものパラメーターがすべて同時に機能しており、私たち単なる人間がそれを追跡するのは難しすぎます。
これも一つの問題です。これらのものがどのように機能しているのか、あるいは水面下で何が起こっているのかを明確に理解していなければ、技術の限界を把握したり、なぜハルシネーション（幻覚）を起こすのかを突き止めたり、AIをコントロールするためのガードレールを設置したりするのは困難です。だからこそ、これがとても重要なのです。 多くの意味で、AIはエイリアンのような生き物です。ご存知の方もいるかもしれませんが、これは昨年サウス・バイ・サウスウェストで発表されたシリーズ『エイリアン・アース』に出てくるエイリアンです。AIはエイリアンのような生き物であり、どのように振る舞うかを見ることはできても、その理由は分からないのです。
メカニスティック解釈可能性とは、LLMの内部で何が起こっているかを測定し、なぜそうするのかをよりよく理解するための技術を開発することです。本質的に、入力から出力までを追跡し、AIがどのように考えているかについての洞察を得ようというものです。「機械のための神経科学」と呼ばれることもあります。 OpenAIとAnthropicは、この分野における真のリーダーです。AnthropicのLLMであるClaudeの内部を調べ、それが何をしているのかを理解しようとしたところ、マイケル・ジョーダンのような実在の人物や、椅子やジャガイモなどの物体に対応するモデルの一部を発見しました。さらには「不服従」といったより抽象的な概念さえもモデル内に存在しており、AIがゴールデンゲートブリッジについて考えている時、あるいはその画像を見せられたり、ベイエリアについて言及されたりした時に、光る（活性化する）部分を見つけました。
そして彼らは、このバージョンのClaudeを使ってその部分を意図的に引き上げることができることを発見し、「ゴールデンゲートClaude」を作り出しました。その結果は驚くべきものでした。なぜならClaudeは、その橋に取り憑かれてしまったからです。何かを議論する際には必ず、あらゆるものに橋への言及を紛れ込ませました。 レシピにおいてさえもです。ご覧ください、このミートボールとスパゲッティのレシピには、「景色を楽しむためのゴールデンゲートブリッジ1つ」が含まれています。AIはさらに、自分自身がその橋である、つまり「意識を持った橋」であると確信するようにまでなりました。 これは面白いですが、同時に、LLMの特定の要素をどのように引き上げたり引き下げたりできる可能性があるかについて、ある種の洞察を与えてくれます。
もう一つ、本当に面白い例があります。彼らはAnthropicのClaudeに、この2つの数字を足すように頼みました。36 + 59 = 95 です。そして、どうやってその答えを出したのかを尋ねると、AIは「ええと、基本的に、皆さんがやるのとほぼ同じようにやりました。ちょっとした暗算です」と答えました。なるほど、クールですね。 しかし、彼らがもう少し詳しくその内部で何をしているのかを調べたところ、AIがやったと言ったこととは全く違うことをしていることが分かりました。彼らは「回路トレース」と呼ばれるこの技術を使い、AIがその数学の問題を解くために、この実に奇妙な一連の手順を踏んでいたことを発見しました。
ここから分かりますが、基本的にAIはそれを2つに分割し、似たような数字を足すことで全体のおおよその量を推測し、「答えはおそらく92くらいだろう」という結論に達しました。それから、残りの2つの数字の語尾である9と6を見て、「そのような数字の組み合わせは常に5で終わる」ということを知っていました。したがって、「5で終わる数字で、かつ92くらいのもの」でなければならないと考え、そうして95という答えにたどり着いたのです。 たまたま正解でしたが、それは皆さんが期待するような計算方法ではありませんよね。
最終的に、このようなメカニスティック解釈可能性による「X線」のような技術は、AIが答えを弾き出すときに実際に何をしているのかについて、AI自身が「こうやっている」と言うことだけでなく、真の洞察を与えてくれる可能性があります。
8. 民間宇宙ステーション
さて、リストの次の項目です。自分が何番まで来たか忘れちゃいました。まあいいでしょう。 国際宇宙ステーション（ISS）は30年余り地球の軌道を回っていますが、NASAは2030年頃にこれを退役させる計画です。しかし、NASAはそれに代わるものを自前では建設しません。代わりに民間企業に独自の宇宙ステーションを打ち上げるよう働きかけ、NASAの科学者たちがその宇宙ステーションでの時間を購入することになります。 つまり、民間宇宙ステーションのビジネスが始まるということであり、これはいくつかの興味深い波及効果をもたらします。
これら民間ステーションの第一波が形になり始めています。その最初のものは、Vastという企業によって来年の初めに打ち上げられる可能性があります。これがその完成予想図です。「Haven One」という名前のステーションです。 他にも登場予定のものがあります。Axiom Spaceという企業は、ある種の膨らむ宇宙ステーションを計画しています。Sierra Spaceは、ジェフ・ベゾスの会社であるBlue Originと提携しています。 そしてこれらは、科学のためだけに使われるわけではありません。基本的には、お金さえあれば誰でもチケットを予約できるようになるでしょう。まあ、私はやりませんが、もし皆さんが行きたいならぜひ行って、どんな感じだったか教えてください。
彼らが出しているマーケティング資料の一部を見ると、どのような見込み客をターゲットにしているかが分かります。宇宙服やいくつかのアメニティはかなり豪華で、可哀想な昔のISSの宇宙飛行士たちが我慢しなければならなかったものとは全く違います。 この写真、そう、この写真ですが、これはVastが開発した特別な睡眠システムです。中に入って寝る袋のようなもので、壁に体を押し付けるように支えてくれ、無重力状態でもはるかに快適に眠れるように設計されています。彼らがこれを開発したのは、宇宙で眠るのがいかに難しいかを語る多くの元宇宙飛行士たちから話を聞いたからです。これはより快適にするためのものです。
現在ISSのパートナーであるロシアも、独自の宇宙ステーションを作っています。インドも作っています。そして中国はすでに軌道上に宇宙ステーションを持っています。まだ完成して数年しか経っていません。
9. 胚スコアリング（デザイナーベビーを巡る議論）
はい。次です。「胚のスコアリング（Embryo scoring）」です。 さて、これはこのリストの中で最も議論を呼ぶ可能性のあるものです。最初にお話ししたように、これらすべてのテクノロジーが必ずしも良いものだとは限りません。ブレークスルーだからといって、必ずしも社会全体にとって良いこととは限らないのです。そのことを心に留めておいてください。
何十年もの間、体外受精（IVF）を受ける人々は、遺伝性疾患や染色体異常について胚をスクリーニングする検査を受けることができました。この目的は、遺伝性疾患のリスクを減らし、また妊娠の成功率を向上させることでした。そして私が言うように、ほとんどの人がそれは良いことであり、公平で正しいことだと同意しています。 しかし、同じテクノロジーを使って、将来の子供の外見や行動、知能に関する特徴を検査するとしたらどうでしょうか？それは少し違う感じがしますよね。でも、それが今起きています。
いくつかのスタートアップ企業が現在、まさにそれを行う方法だと主張するものを宣伝し始めています。胚をふるいにかけ、「多遺伝子リスクスコア (Polygenic Risk Score)」と呼ばれるものを提示し、その子供が特定のIQを持つか、茶色の目になるかなどの統計的確率を提供して、親が「最も良いもの」を選べるようにするのです。 科学的根拠から言うと、この一連の動きから感じる一般的な「嫌な感じ」は別としても、これらの検査は少し怪しいところがあります。 これらの検査は本当に単なる確率に過ぎません。なぜなら通常これらの特性は、検査対象となっていた単一の欠陥遺伝子による病気とは異なり、多くの様々な遺伝的要素が混ざり合った結果だからです。
また、これは信じられないほど高価です。実施するのに25,000ドルから50,000ドルかかる可能性があり、データベースは通常、西洋系の血統の人々に基づいています。そのため、あなたがその出身でない場合、精度はさらに低くなる可能性があります。 推進派はこう言うかもしれません。「ねえ、私たちは将来の子供に影響を与えるような多くの決断をすでに下していますよね。学校、栄養、住む地域など何千もの決断をしています。これと何が違うんですか？違うと思いますか？」皆さんがどう思うか、とても興味があります。
2024年の調査では、アメリカ人の約37%が知能のスクリーニングを好意的に受け入れていることが分かりました。私にはこれは高い数字に思えます。 いずれにせよ、テクノロジーは到着しました。もう元には戻せません。知能、身長、目の色といった特徴に基づく胚のスコアリングは現在、ヘラサイト (Herasite) やニュークリアス・ゲノミクスなどの企業を通じて利用可能になっています。そのうちの1社は最近、ニューヨークの地下鉄に「最高の赤ちゃんを作ろう」という広告を大量に出していました。 そして今日、PGT-P（多遺伝子リスクスコアリング）として知られるこの技術は、米国にある100以上の不妊治療クリニックで提供されており、完全に規制されていません。
10. ハイパースケールAIデータセンター
オーケー。さて、「ハイパースケールAIデータセンター」です。 これがリストに入っているのは、全く新しいクラスのインフラストラクチャだからです。これが良いものに分類されるか悪いものに分類されるかは、あなたの視点次第かもしれません。 大規模なデータセンター自体は、もちろんクラウドコンピューティングのために何年も前から建設されてきました。しかし最近、AIモデルを動かし、訓練するという目的のためだけに、特殊なチップと新しい冷却システムを備えた巨大な倉庫のような、これらの新しいデータセンターの建設に何千億ドルもが投資されているのを私たちは目の当たりにしています。
OpenAI、Google、Amazon、Meta、Microsoftなどが、これに何千億ドルも注ぎ込んでいます。コンサルティンググループのMcKinseyは、2030年までにAIデータセンターに3兆ドルから8兆ドルが費やされる可能性があると見積もっています。 最大規模のものは、稼働に1ギガワット以上の電力を必要とします。これは小さな都市1つ分の電力です。 そして、Microsoftのように原子力企業に大胆な投資を行ったり、大きな原子力企業の株式を購入したりしているテック企業もある一方で、多くの企業は天然ガスに頼っています。なぜなら天然ガスが最も早く、簡単に立ち上げられるからです。環境に悪い天然ガスです。これは明らかに、気候変動に多大な影響を及ぼします。
昨年、私たちのAI担当記者と気候変動担当記者がチームを組み、AIのプロンプト1回がどれだけのエネルギーを消費するのかという問題について、全米雑誌賞の最終候補にもなった素晴らしい報道を行いました。 ここに短い動画があります。2分弱のものなので、ちょっと再生してみます。
（以下、動画の音声） AIが莫大なエネルギーを消費し、その結果莫大な炭素排出を生み出しているという話は、私たち皆が耳にしています。しかし、具体的にどれほどのエネルギーなのでしょうか？AIチャットボットに質問したり、動画を生成したりする時、何が起きているのでしょうか？そして、それらのクエリが積み重なるとどうなるのでしょうか？ それを知るために、一番下から始めて、個々のプロンプトの影響を見てみましょう。それから、データセンターの全国規模のネットワークに至るまで、順を追って見ていきます。
GoogleやOpenAIなどの企業は、エネルギー使用量の数値を厳重に隠しています。しかし、オープンソースのモデルを見ることで、情報に基づいたある程度の推定を行うことができます。 小さなAIモデルに簡単な質問をすることは、電子レンジを8秒間稼働させるのと同じくらいの電力を使用するかもしれません。昨晩の夕食を温め直すには足りない時間ですね。しかし、より大規模なテキストモデルは、画像を生成するAIモデルよりも多くのエネルギーを消費する可能性があります。動画のクエリは、すべての中で最もエネルギー集約的になり得ます。 AIで5秒間の動画を作成するには、電子レンジを1時間以上稼働させるのに十分な電力を使用する可能性があります。しかし、主要なAI企業が公開している高解像度の動画は、おそらくそれよりもはるかに多くのエネルギーを使用しています。
では、皆さんの個々のクエリをすべて合計したときに何が起こるか見てみましょう。OpenAIは、ChatGPTが毎日約25億回のクエリを受け取っていると述べています。それらのクエリに対するすべての回答は、データセンターで生成されます。そしてデータセンターはしばしば、天然ガスや石炭のような特に環境に悪い形態のエネルギーによって電力供給されています。 1年を通してみると、毎日25億回のクエリによって、ガソリン車で2億8000万マイル以上を運転するのと同じ量の炭素が排出される可能性があります。これは地球を11,000回以上も周回するのに十分な距離です。
専門家は、2028年にはAIを動かすために使用される電力が、3,000億マイル以上を運転するのと同じ量の排出を生み出す可能性があると予測しています。地球から太陽までを1,600回以上往復する距離です。 AIは単なるテクノロジーとしてではなく、増大するカーボンフットプリントを持つ独自のセクターとして台頭しています。 では、このすべてはどこに向かっているのでしょうか？そのエネルギーはどこから来るのでしょうか？そして誰がその代償を払うのでしょうか？これは私たちの地球にとって何を意味するのでしょうか？ 詳しく知りたい方は、technologyreview.com/energy-ai にアクセスしてください。 （動画終了）
これは…私たちのAI記者の1人であるジェームズ・オドネルが、この記事の取材を担当しました。 ええ、これらの数値が意味するところは、本当に目を見張るものがあります。そして実際、テック企業はこれらのプロンプトそれぞれの排出量がどれくらいなのかについて、私たちに教えたがりませんでした。私たちがこの一連の記事を出した後にようやく、Googleがプロンプトからの排出量に関するいくつかのデータを発表しました。
そして、基本的に人々はデータセンターを嫌っています。特にデータセンターが建設されている近くに住む人々です。自分のコミュニティにそんなものがあってほしくないのです。うるさいし、見た目もかなり醜いです。ただの巨大な巨大な倉庫の箱ですから。大量のスペースを占有し、本格的に稼働し始めた後は、実はそれほど多くの恒久的な雇用を生み出しません。 また、データセンターが必要とする電力網のアップグレード費用を最終的に誰が負担するのかという、大きな問題もあります。専門家は、アメリカの消費者は2030年までに公共料金が8%上昇すると予想すべきだと言っており、その多くはデータセンターに関連したものです。
会場投票：11番目のブレークスルーは何か？
はい。以上が私たちの「10大テクノロジー」のリストでした。まだどこにも行かないでくださいね。この後、素敵なサプライズをご用意しています。 これらのテクノロジーについて、聞いたことがあるものもあれば、聞いたことがないものもあったでしょう。これらがリストに入っていることに反対意見をお持ちの方もいるかもしれません。その場合は、私と議論しましょう。 どれをリストに入れ、どれを外すかを決めるのは常に難しいことです。これらは、常に動き続けている未来について、私たちが現在知っていることに基づいた、現時点での最良の「教養ある予測」であることを忘れないでください。物事は変わる可能性があります。実際のところ、私たちの経験に基づけば、ほぼ間違いなく変わるでしょう。
さて、次は皆さんの番です。Slidoを開いてください。 毎年、私たちは読者の皆さんに――そしてこの場において、皆さんは私たちファミリーの一員です――「11番目のブレークスルー」と呼ばれるものを選んでいただいています。Slidoを開いて見てみてください。リスト入り寸前まで行きながら、あと一歩で選外となったものについてご説明します。 もし皆さんが投票してくれれば、11番目のブレークスルーとしてリストに入るかもしれません。さあ、どうぞ。
・推論モデル (Reasoning models) ご存知かもしれませんね。今や大手テック企業はどこも推論モデルを持っています。おお、リアルタイムで動いてますね。かっこいい。まだ全部説明してないのに。はい。 ・人工子宮 (Artificial wombs) 未熟児が数日、あるいは数週間その中で生き続け、より完全に成長できるようにする子宮を模倣した機械です。 ・ヒューマノイドロボット (Humanoid robots) Figureなどの企業が、私たちと同じように歩き、機能するように設計されたロボットを作っています。ついに、皆さんの執事ロボットが来るかもしれませんね。 ・無人戦闘機 (Uncrewed fighter jets) 多くの防衛企業や軍隊が、これを導入する方法を模索しています。
さて、皆さんがどう考えるか見てみましょう。投票を始めましょう。うおっ。すごい勢いで変わってますね。あぁ。 わお。よし、ストップ。 現在ヒューマノイドロボットが勝っていますが、私が思っていたよりずっと接戦ですね。実は現在、ヒューマノイドロボットの分野では多くのことが起きています。特に、AIを使ってロボットのための合成データを生成したり、LLMを使ってロボットに周囲の世界に対するより優れた空間認識能力を与えたりしています。 ですから、最初のリストには惜しくも入りませんでしたが、彼らは確実にやって来ています。素晴らしい。はい、ありがとうございます。
おわりに：AI特化の新しいリスト発表のお知らせ
オーケー。それから、もう1つ皆さんにお見せしたいクールなものがありました。 私たちの「10大ブレークスルー・テクノロジー」のリストを作っていた時、完全にAIに関するものだけで、同じリストをもう1つ簡単に作れるくらい、膨大な量のAI関連のトピックがあることに気づきました。 そこで、私たちは考えました。「だったら、AI関連だけのリストを作ればいいじゃないか」と。それが今私たちが作っているものです。 「今、AI分野で重要な10の事柄」です。
来月、私たち独自のAIイベントでこれをライブ発表する予定です。そして、そのQRコードは、先ほどお見せした購読の案内も含まれていると思いますが、「EmTech AI」というイベントで私たちがリストを発表するのを見るための割引チケットにもなっています。 そして私たちが同意したこと、というか私が勝手に約束してしまったのですが、もしそのリンク経由でサウス・バイ・サウスウェストから私たちのイベントに来てくださる方がいたら、同僚たちと一緒にランチをご馳走します。一緒に遊んでおしゃべりしましょう。 ということで、はい。それは4月に開催されます。とてもワクワクしています。いくつか本当にクールなものがリストに入っています。
ともかく、私からは以上です。オースティンの皆さん、ここに来てくださって本当にありがとうございました。素晴らしい時間でした。
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