MIT Technology ReviewとFinancial Timesが2030年のAI世界を予測。技術進歩は続くが、高コスト化により利用できる人とできない人の格差が拡大する見通し。AI格差が社会問題化する可能性を指摘。
2030年のAI世界予測：技術進歩と格差拡大の未来
MIT Technology ReviewとFinancial Timesは2024年12月、2030年のAI世界がどうなるかについて議論しました。両メディアの専門記者が、生成AIの今後5年間の展開を予測しています。結論として、技術は着実に進歩するものの、利用コストの高騰により「AIを使える人」と「使えない人」の格差が大きな社会問題になると予測されています。この議論は、AI技術の民主化という当初の理想が、経済的な現実によって揺らいでいることを示しています。ChatGPTの登場から3年が経過した今、技術の進化だけでなく、その恩恵を誰が受けられるかという問題が重要になってきました。この予測は、AI時代における社会の在り方を考える上で重要な視点を提供しています。
2つの対照的な未来予測
AI研究者のダニエル・ココタイロ氏が率いるAI Futures Projectは、2027年までにAIの影響が産業革命を超えると予測しています。産業革命とは、18世紀後半から19世紀にかけて起きた技術革新のことです。蒸気機関の発明により工場が生まれ、人々の働き方や生活が根本的に変わりました。この変化には150年かかりましたが、AIはわずか数年で同等の影響を与えるという主張です。
一方、プリンストン大学のアービンド・ナラヤナン氏とサヤシュ・カプール氏は、技術の進歩と社会の変化は別物だと指摘します。最先端技術が急速に発展しても、それが経済や社会全体に広がるには時間がかかります。新しい技術を人々が受け入れ、実際に使いこなせるようになるまでには、人間のペースに合わせた時間が必要だという考え方です。
現在のAI技術の状況
ChatGPTが登場してから3年が経ちましたが、最新版がどれほど弁護士やソフトウェア開発者、ジャーナリストの仕事を代替できるかは、まだはっきりしていません。新しいバージョンが出ても、以前のような大きな性能向上は見られなくなっています。
しかし、この技術は非常に新しいため、可能性を否定するのは時期尚早です。実際、研究者たちはこの技術がどのように機能しているのか、正確には理解できていません。何に使うのが最適なのかも、まだ模索中の段階です。
今後は、基盤となる技術の進歩が鈍化する一方で、その応用方法が企業間の差別化要因になると予想されます。すでに新しいブラウザ競争や、複数のチャットボットを組み合わせて使うサービスが登場しています。高性能モデルの運用コストが下がり、より多くの人が利用できるようになることで、既存モデルの新しい使い方が次々と生まれるでしょう。
大規模言語モデルを超える技術
ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）以外の分野でも、AI技術は進化しています。強化学習という技術が再び注目を集めています。これは、2016年にDeepMindのAlphaGoが囲碁の世界チャンピオンを破った際に使われた技術です。コンピュータが試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を学習する仕組みです。
また、ワールドモデルという新しいタイプの生成AIも話題になっています。これは、物理世界の仕組みをLLMよりも正確に理解できる技術です。例えば、物を落としたら下に落ちる、押したら動くといった物理法則を、より適切に扱えます。
AIバブル崩壊の可能性
Financial Timesのティム・ブラッドショー記者は、2030年までにAIバブルが崩壊すると予測しています。ベンチャーキャピタルからの資金調達が難しくなる時期が、半年後か2年後かは分かりませんが、多くのAIアプリ開発企業が一夜にして消えるでしょう。
一部の企業は、依存していた大規模モデルに吸収されます。他の企業は、1ドルかかるサービスを50セントで売るビジネスモデルが、ベンチャーキャピタルの資金なしでは成り立たないことを学ぶでしょう。基盤モデルを開発する企業のうち、どれだけが生き残るかは予測困難です。
しかし、OpenAIはシリコンバレー内での相互依存関係により、潰すには大きすぎる存在になっています。それでも、資金調達の見直しにより、サービス価格の引き上げを迫られるでしょう。OpenAIは2015年の設立時、「人類全体に最も利益をもたらす方法でデジタル知能を進歩させる」と約束しました。しかし、この理想はますます実現困難になっています。
高コスト化がもたらす格差
5000億ドルの評価額で投資した投資家たちは、いずれ利益を求めるでしょう。データセンターの運営費は自動的には回収できません。その時点で、多くの企業や個人がChatGPTなどのAIサービスを日常業務に依存しているはずです。支払い能力のある人々は生産性向上の恩恵を受け、他の人々が市場から締め出される中で、余剰の計算能力を独占するでしょう。
複数のAIサービスを重ねて使用できることで、複合的な効果が生まれます。サンフランシスコでの取材で聞いた例では、AIによるコード生成の問題を解決するには、同じ問題に何度も取り組み、さらに複数のAIエージェントを実行してバグやセキュリティ問題を探す必要があります。これは非常にGPU集約的で、AIに本当に生産性向上を実現させるには、現在よりはるかに高い料金を支払う必要があることを意味します。
現在、サンフランシスコでのWaymoのUber並みの価格や、中国Unitreeが製造する低コストロボットは、これらがすぐに誰でも手が届くものになるという印象を与えています。しかし、これらを有用で普及させるために必要な計算コストを考えると、少なくとも近い将来は裕福な人々向けの贅沢品になる運命にあるようです。
できること・できないこと
この技術により、高度なAIサービスを利用できる人々は、大幅な生産性向上を実現できます。例えば、複数のAIツールを組み合わせて複雑な問題を解決したり、自動運転タクシーや家庭用ロボットを日常的に利用したりすることが可能になります。企業レベルでは、AIを活用した業務効率化により、競争優位性を確立できるでしょう。
一方で、高額な利用料金を支払えない人々は、基本的なAIサービスしか使えなくなります。無料版と有料版の機能差は、現在の月額200ドル以上のプランと無料プランの差よりもさらに広がるでしょう。計算効率の画期的な改善がない限り、この格差は避けられません。現在のAIブームにより、シリコンバレーのAI企業には、より効率的なモデルを作ったり、根本的に異なる種類のチップを実験したりする動機が欠けています。
私たちへの影響
このニュースは、AI技術を利用するすべての人々に重要な影響を与えます。今後5年間で、AIサービスの利用コストが大幅に上昇し、経済的な余裕がある人とない人の間で、利用できるサービスの質に大きな差が生まれるでしょう。
短期的な影響については、現在無料または低価格で利用できているAIサービスが、徐々に値上げされる可能性があります。企業や個人は、AIツールへの依存度が高まる中で、予算配分を見直す必要が出てくるでしょう。中長期的な影響としては、AI技術へのアクセス格差が、教育や雇用の機会格差につながる可能性があります。AIを使いこなせる人材とそうでない人材の間で、労働市場での競争力に大きな差が生まれるかもしれません。
ただし、次世代のAI革新が米国外、特に中国やインドなどから生まれる可能性もあります。シリコンバレーのAIブームは2030年までに終わるかもしれませんが、技術開発における世界的な影響力をめぐる競争と、その恩恵をどう分配するかという政治的議論は、次の10年間も続くでしょう。私たちは、技術の進歩だけでなく、その恩恵を社会全体でどう共有するかを考える必要があります。