Supremacy
AI, ChatGPT, and the Race That Will Change the World
2024年刊
Parmy Olson著
著者の経歴
パーミー・オルソン（1982年生）は、英国出身のジャーナリストであり、米国を拠点にテクノロジー産業を取材している。ロンドン大学でジャーナリズムを学び、経済誌フォブスでGoogle、Facebook、ハッカー集団などを取材した。その後、ウォールストリートジャーナルを経て、Bloombergのテクノロジー担当コラムニストとなった。巨大テクノロジー企業の権力構造、創業者の思想、技術革新が社会にもたらす影響を、関係者への取材を通じて描くことを得意とする。本書では、生成AIの発展を技術史だけでなく、企業経営者の野心と資本の論理が交錯する現代の産業史として描いている。
本書の内容
1.人工知能の新時代
本書は、2022年11月にOpenAIがChatGPTを一般公開した出来事から、人工知能の歴史を大きく変えた競争の実態を描き出す。ChatGPTは、従来の検索エンジンや音声アシスタントとは異なり、人間の質問を理解して自然な文章を生成し、プログラムを書き、翻訳や要約を行う能力を示した。その登場によって、それまで研究者や技術者の世界に限定されていた生成AIが、一般社会に急速に浸透することになった。しかし、ChatGPTの誕生は突然起きた技術革新ではなく、数十年にわたる人工知能研究の蓄積と、2010年代以降に急速に発展した深層学習技術の成果であった。特に重要だったのは、大量のデータを処理する計算能力の向上、ニューラルネットワークの進歩、2017年にGoogleの研究者らが発表したTransformerという新しいAIモデルの構造である。オルソンは、こうした技術的進歩を背景として、人工知能が学術研究の対象から巨大な商業的利益を生み出す戦略技術へ変貌した過程を描く。著者が注目するのは、AIが何を実現できるかという技術的な問題だけでなく、その技術を誰が所有し、誰が管理し、誰が利益を得るのかという権力の問題である。
2.ハサビスの理想
デミス・ハサビスは、英国ロンドンで育ち、幼少期からチェスとコンピューターゲームに優れた才能を示した。ケンブリッジ大学でコンピューター科学を学び、ゲーム開発に携わった後、神経科学を研究し、人間の知能の仕組を解明することで人工知能を発展させようと考えた。2010年、ハサビスはレッグ、スレイマンらとともにロンドンでDeepMindを設立した。彼らが目指したのは、特定の作業だけを行うAIではなく、人間のように幅広い問題を解決できる汎用人工知能、すなわちAGIの実現であった。ハサビスは、人工知能を利用すれば医学、エネルギー、科学研究など、人類が長年解決できなかった難問に取り組めると考えていた。しかし、高度なAIを開発するには膨大な計算資源と優秀な研究者が必要であり、独立した研究企業として資金を確保することには限界があった。2014年、GoogleはDeepMindを約4億ポンドで買収した。ハサビスらはAIの安全性と研究の独立性を重視したが、Googleの傘下に入ったことで、理想的な科学研究と巨大企業の商業的利益との間に緊張関係が生まれることになった。
3.アルトマンの野心
サム・アルトマンは、米国ミズーリ州セントルイスで育ち、スタンフォード大学に進学したが、起業のために中退した。位置情報サービスを提供するLooptを創業した後、シリコンバレーの有力な起業家支援組織Y Combinatorの代表となり、若い起業家や投資家の間で大きな影響力を持つようになった。アルトマンは、人工知能が将来の経済と社会を根本から変えると確信し、2015年にイーロン・マスク、ブロックマン、サツケバーらとともにOpenAIの設立に参加した。OpenAIは当初、特定企業が強力なAIを独占することを防ぎ、人工知能の恩恵を人類全体に行き渡らせることを理念とする非営利組織として出発した。しかし、アルトマンは高度なAIの開発には莫大な資金と計算能力が必要になると考え、研究機関としての理想を維持しながらも、巨大な資本を調達できる組織へ転換する必要性を認識していた。オルソンは、アルトマンを単なる技術研究者ではなく、資金調達、人材獲得、企業提携、社会的影響力の形成に優れた経営者として描く。ハサビスが科学的な探究心からAI開発を進めたのに対し、アルトマンはAIを社会全体に普及させるための組織と資本の構築に卓越していたという対比が、本書の重要な構図となっている。
4.GoogleのAI支配
Googleは、世界最大級の検索エンジンを保有し、膨大な情報と計算資源を利用できる企業として、人工知能研究において極めて有利な立場にあった。2014年にDeepMindを買収したことに加え、Google内部の研究者たちは深層学習や自然言語処理の研究を進め、2017年にはTransformerを発表した。この技術は後にGPTなどの大規模言語モデルの基礎となり、生成AIの発展を決定的に加速させた。また、DeepMindは2016年に囲碁の世界的棋士である李世乭をAlphaGoで破り、2020年にはAlphaFold2によってタンパク質の立体構造予測に画期的な進歩をもたらした。これらの成果は、AIが単なる情報処理技術ではなく、科学研究そのものを変革する可能性を示していた。しかし、Googleの巨大な事業基盤は、同時に革新的な技術を迅速に市場へ投入することを難しくする要因にもなった。特に検索事業は広告収入に大きく依存しており、AIが利用者に直接回答を提供するようになれば、従来の検索広告モデルが変化する可能性があった。更に、誤情報や差別的な表現を生成する危険性への懸念もあり、Googleは高度な言語モデルを保有しながら、その一般公開には慎重な姿勢を取った。オルソンは、技術的に先行する巨大企業が、既存事業を守ろうとすることで新しい技術の普及に遅れるという、技術革新における逆説を描いている。
5.OpenAIの転換
OpenAIは設立当初、人工知能の研究成果を広く公開し、特定企業による独占を防ぐことを目指していた。しかし、研究が進むにつれて、最先端のAIモデルを開発するためには大量のGPU、巨大なデータセンター、優秀な研究者への高額な報酬が不可欠となった。非営利組織として寄付を中心に資金を調達する方式では、Googleなどの巨大企業と競争することが難しくなったため、OpenAIは2019年に利益上限付きの営利子会社を設立し、外部資本を受け入れる仕組を整えた。同年、MicrosoftはOpenAIに10億ドルを投資する提携を発表し、Azureを通じて計算資源を提供することになった。これによってOpenAIは、巨大な言語モデルを開発するための資金と計算基盤を確保し、MicrosoftはGoogleに対抗する有力なAI技術を獲得した。しかし、この提携はOpenAIの設立理念に新たな矛盾を生み出した。人類全体の利益のためにAIを開発するという組織が、特定の巨大企業から資金と計算資源を提供され、その企業の商業戦略と密接に結び付くことになったからである。オルソンは、この転換を、AI研究が理想主義的な科学活動から、資本力を背景とする巨大企業間競争へ移行した象徴的な出来事として描いている。
6.ChatGPTの衝撃
2022年11月30日、OpenAIはChatGPTを一般公開した。ChatGPTは、従来のAIサービスとは異なり、専門知識を持たない一般利用者でも簡単に高度な言語モデルを利用できる仕組を提供した。公開から短期間で利用者が急増し、文章作成、プログラミング、情報検索、企業業務など幅広い分野で活用されるようになった。ChatGPTの成功は、OpenAIの技術力だけでなく、研究成果を誰もが利用できる製品として迅速に提供した経営判断の成果でもあった。一方、Googleにとっては深刻な衝撃であった。Googleは高度なAI研究で先行していたにもかかわらず、一般社会における生成AIの主導権をOpenAIに奪われたからである。Googleは対抗する対話型AIの開発と公開を加速させ、MicrosoftもOpenAIの技術を検索エンジンBingや業務用ソフトウェアへ組み込む戦略を進めた。これによって、長年続いてきたGoogleの検索市場における優位が初めて大きな挑戦を受けることになった。オルソンは、ChatGPTの登場を単なる新製品の成功ではなく、巨大テクノロジー企業の競争関係を根本から変えた歴史的な転換点として位置付けている。
7.AI開発の軍拡競争
ChatGPTの成功後、GoogleとMicrosoftの競争は急速に激化し、AI研究は技術的な優位を確保するための軍拡競争に似た性格を強めた。Microsoftは2023年にOpenAIとの提携を拡大し、追加の巨額投資を発表した。一方、GoogleはDeepMindとGoogle Brainを統合してGoogle DeepMindを設立し、AI研究体制を再編した。両社は、より高性能な言語モデルを開発するためにGPU、データセンター、研究者の獲得競争を進めたが、その過程では技術の安全性を十分に検証する時間が圧縮された。高度なAIモデルは誤った情報を生成することがあり、偏見を含む文章、偽情報、詐欺への悪用などの問題も抱えていた。しかし、競争相手が新しいAIを公開すれば、自社も対抗製品を迅速に投入しなければ市場を失う可能性があるため、企業は慎重な検証よりも開発速度を優先する誘惑にさらされた。オルソンは、AI企業が人類の利益と安全性を重視すると宣言しながらも、実際には競争に勝つことが経営上の最優先課題となっていく矛盾を批判する。AIの能力が高まる程、その技術を安全に管理する必要性も増大するが、企業間競争は逆に安全性への配慮を弱める可能性がある。
8.アルトマン解任事件
2023年11月、OpenAIの取締役会は突然サム・アルトマンを最高経営責任者から解任した。この事件は、OpenAIが抱えていた組織統治上の矛盾を世界に知らしめることになった。OpenAIは非営利組織が営利事業を統制する特殊な構造を持っており、取締役会は投資家の利益よりも人類全体の利益とAIの安全性を優先する責任を負っていた。しかし、アルトマンの解任に対してMicrosoftや多数のOpenAI従業員が強く反発し、従業員の大部分が辞職する可能性を示したことで、取締役会は事実上の統治危機に直面した。最終的にアルトマンは数日後にCEOへ復帰し、取締役会の構成も大きく変更された。解任の直接的な理由については当時十分に明らかにされておらず、単純にAIの安全性をめぐる対立だけで説明することはできない。しかし、オルソンは、この事件を通じて、OpenAIの形式的な統治権限と、資金、計算資源、人材を支配する勢力の実質的な影響力との間に大きな隔たりが存在することを示す。人類全体の利益を守るために設計された統治制度であっても、巨大な資本と企業間競争の圧力から独立することは容易ではなかった。
9.巨大資本への依存
オルソンは、OpenAIとDeepMindがともに人類の利益を掲げて出発しながら、最終的にはMicrosoftとGoogleという巨大企業の資本と計算資源に依存することになった点を重視する。DeepMindはGoogleに買収され、OpenAIは独立した組織として存続しながらもMicrosoftとの提携を深めた。両者の法的な組織形態は異なるが、最先端のAIを開発するには莫大な設備投資が必要であり、その資金を提供できる企業が研究開発の方向性に強い影響力を持つという共通点があった。AI産業では、優秀な研究者だけでなく、大規模なGPU設備、データセンター、膨大な学習データを確保することが競争力の源泉となる。そのため、資本力に乏しい企業や研究機関が最先端の基盤モデル開発で競争することは次第に難しくなり、少数の巨大企業への集中が進む可能性が高まった。著者は、こうした産業構造が技術革新を加速させる一方、AIの開発方針や利用条件を決定する権限を少数の企業経営者に集中させる危険性を指摘する。人工知能が社会の基盤技術となる程、その所有と管理の問題は単なる企業経営の問題ではなく、国家や社会全体の問題となる。
人類の未来と覇権
本書の最終的な問題提起は、人工知能の発展を誰が統制し、その利益と危険を誰が引き受けるのかという点にある。AIは医療、科学研究、教育、産業の生産性を飛躍的に向上させる可能性を持つ一方、人間の仕事を代替し、偽情報を大量に生成し、社会的な不平等を拡大させる危険性もある。更に、高度なAIが社会の重要な意思決定に組み込まれるようになれば、その仕組を十分に理解できないまま依存する問題も生じる。オルソンは、アルトマンとハサビスがともに人工知能によって人類の未来を改善するという理想を掲げながら、その実現のために巨大資本との提携を選び、結果としてAIの支配権が少数の企業に集中していく過程を描く。ここには、技術革新を実現するために必要な資本が、同時に技術の公共性や独立性を損なうという根本的な矛盾が存在する。著者が警告するのは、AIの能力よりも、その能力を支配する人間と組織の権力が十分な民主的統制を受けないことである。人工知能の未来を決めるのは技術の進歩だけではなく、それを管理する企業、政府、社会の制度であり、AIをめぐる覇権争いは人類の将来の経済秩序と権力構造を左右する歴史的な競争なのである。