MIT Tech Review: 今井翔太：予測困難な生成AI技術の進化 急変する世界にどう備えるか
「MIT Tech Review: 今井翔太：予測困難な生成AI技術の進化 急変する世界にどう備えるか」がちょっと面白い。
「今井翔太（いまい・しょうた）
1994年、石川県金沢市生まれ。東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 松尾研究室にて人工知能（AI）を研究し、2024年同専攻博士課程を修了し博士（工学、東京大学）を取得。人工知能分野における強化学習の研究、特にマルチエージェント強化学習の研究に従事。ChatGPT登場以降は、大規模言語モデル等の生成AIにおける強化学習の活用に興味。生成AIのベストセラー書籍『生成AIで世界はこう変わる』（SBクリエイティブ）著者。その他書籍に『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版』（翔泳社）、『AI白書 2022』（角川アスキー総合研究所）、訳書にR.Sutton著『強化学習（第2版）』（森北出版）など。」
「日本における生成AI研究の先駆者であり、ベストセラー『生成AIで世界はこう変わる』（SB新書）の著者でもある今井翔太氏。その今井氏でさえ「直近2カ月の激変ぶりはとてつもない」と語る。数年先の予測はもはや難しいという生成AIの進化に、私たちはどのような心構えで備えればよいか。」
「ところが、この2カ月ほどで以前とはフェーズが明らかに変わってしまいました。変化を象徴するのが中国のAI企業ディープシーク（DeepSeek）の大規模言語モデル「DeepSeek-R1」と、オープンAI（OpenAI）の新サービス「Deep Research（ディープ・リサーチ）」です。まず、DeepSeekは大規模言語モデルの民主化、つまり大きな資金を持たない組織や研究者でも生成AIモデルを自作できる道を開いた。」
「これまでChatGPTクラスの大規模言語モデルを開発するためには、最低でも日本円にして200億円ぐらいのコストがかかる、とされていました。そのChatGPTを超えるレベルに達したとされるDeepSeekが、わずか8億円で作られた。しかも技術は論文で公表され、モデルもオープン化されています。だからおそらく10億円もあれば、誰でもとはいえないまでもDeepSeek並みの大規模言語モデルを作れることが分かってしまった。生成AIの開発で大きく後れを取っていた日本も、DeepSeekによってようやくスタートラインにまで引っ張り上げてもらえたのです。数カ月もすれば、DeepSeekで学んだ日本発の大規模言語モデルも出てくるでしょうし、世界でもDeepSeek並みの大規模言語モデルが乱立すると思います。」
「私は昨年まで東京大学の松尾研究室で生成AI関連技術を研究しており、今でもインターネット上にある関連論文の99％は把握しているつもりです。ところがDeep Researchに調べさせると、残りの1％に関する部分まで調べてレポートを返してきました。金融アナリスト関連でのトップ、すでに生成AIを使いこなしてきたある人も、「Deep Researchによっていよいよ仕事のなくなる時が来た」と、その恐怖感を語っていました。」
「実は金融関連の仕事については、すでに2024年5月に出された論文で決着がついています。ノーマルなChatGPT（GPT-4）と人間のプロアナリストとの対決、具体的には企業の財務諸表をもとに収益予測をさせたところ、ChatGPTの方が正しかった。この時点で、超一流はともかくとして、いわゆる金融アナリストたちは、すでに生成AIに負けていたのです。
つまり今後、アナリストと似たような、いわゆる「考える仕事」に就いている人たちの多くは、生成AIに取って代わられる可能性が高い。私の著書でも紹介していますが、2023年にオープンAIとペンシルベニア大学が共同で発表した論文で、AIの影響を受けやすい職業として挙げられていたのは金融分析者、投資ファンドマネージャー、記者・ジャーナリスト、税理士など。高度な判断力や創造的な思考が必要とされる、いわゆるホワイトカラーの職種ばかりです。
一方で仕事を失わない人も確実に残ります。これからAIがロボットに組み込まれ、身体を手に入れれば、従業員をすべてAIでまかなえるようになるでしょう。けれどもAIが何か失敗をやらかしたら、誰が責任を取るのか。生身の人間が社長1人だったら、顧客からの責めもすべて社長に直接降り掛かってきます。それでは組織が成り立たないので、社長とAIの間に誰か責任者を置く必要がある。」
「求められるのは、AIに任せた作業を確認した上で、「これでよし。もし何か問題が起きたときは、私が責任を取る」と言える人材です。そのような役割を担えるのは、専門知識を持っているエキスパートです。社長の立場で考えてみても、そのような専門家まで雇い止めするのは得策ではない。だから現時点ですでにシニア層に達していて、何らかの専門知識を持っている人は、おそらく安泰だと思います。そのような人たちからすれば、これまで自分が作業に費やしていた時間の8割ぐらいを、これからはAIが代わりにやってくれる。「仕事が楽になってありがたい限り」となるでしょう。」
「世界トップクラスのAI研究者、ノーベル賞受賞者のジェフリー・ヒントン、チューリング賞受賞者のヤン・ルカンとヨシュア・ベンジオ、あるいは事業者サイドではオープンAIのサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）、グーグル・ディープマインドのデミス・ハサビスCEO、アンソロピック（Anthropic）のダリオ・アモデイCEOらが予想するAGI（Artificial General Intelligence：人工汎用知能）の登場時期は、平均すると2030年です。つまり、5年後には純粋に生産性だけで勝負すれば人間がAIに勝てる部分は、まず残されていないでしょう。」
「心がけるべきマインドセットは3つあります。第一は、「何があっても変わり続ける意識」を持つこと。変化にタイムリーに適応できれば、現時点では想像もつかないすばらしい何かを掴める可能性がある。そもそも私自身、元々はAIのなかの「強化学習」と呼ばれる分野の専門家であり、生成AIの専門家ではありませんでした。というより、AI研究は細分化されており、生成AIという言葉は技術用語ではないため、専門家は存在しなかった。けれどもChatGPTに初めて触れた20秒後には、世界が一変したと理解し、そこから一気に自分自身を変えていった。おかげで今では生成AIの専門家と呼ばれるようになりました。こんなチャンスが、これからいくらでも出てくるはずです。」
「第二は、「とにかく何かでオンリーワンの存在」を目指すこと。といって何か1つだけに絞って勝負するのではなく、掛け算で考えるのです。私も単なるAIの専門家だったら、師匠の松尾先生（東京大学の松尾 豊教授）には絶対に勝てません。けれども私はあるゲームで世界ランキングトップ10に入ったこともあるゲーマーでもある。世界的なゲーマーかつAIの専門家の日本人なんて、世界80億人のなかでも私1人しかいないでしょう。ニッチな世界でいいから、掛け算を使ってオンリーワンの人材を目指すのです。実現できれば、運動AIに仕事を任せるようになっても、最後に責任を取る立場に就けるでしょう。」
「第三は、「生成AIの発展とは関係なく、維持される価値」を持つこと。例えば、土地は生成AIの発展とは何の関係もないし、ゴールドや金融資産もそうでしょう。人間関係もその1つかもしれません。生成AIがいくら進化しても、人間同士の間に生まれるコネを持てたりはしないでしょうから。」
「いずれにしても常に学ぶ姿勢が必須であり、大局を見通す力を養っておくべきです。私は学生時代に、歴史、文学、哲学から宗教にいたるまで1200冊ぐらい本を読みました。おかげで物事を大局的に見通す力を培えたと思います。なかでも一冊をおすすめするなら『資本論』です。マルクスは160年も前に世界を見通していました。先の分からない今だからこそ、マルクスの知見が参考になると思います。」
小松 仁