ビル・ゲイツ氏 AI 論文への反論：AI は不平等の最大要因か

ビル・ゲイツはマイクロソフトを去ったが、テクノロジー業界から完全に離れただけではない。

先週、彼は自身のブログ「Gates Notes」で約 6,000 字に及ぶ論考を発表し、AI が人類史上最も大きな格差是正の手段となるか、あるいは最悪の不平等を生み出す要因となるかを警告した。たとえ最も好条件が揃ったとしても、この移行期は人類が経験してきた中で最も混乱を極める時期の一つになるだろうと彼は記している。

ゲイツは文明の終焉を予言しているわけではない。彼が提案するのは、新たな国家および国際的な制度、「人間にのみ reserved な」雇用（Human Reserved jobs）、そして移行によって打撃を受ける人々を守るための AI トークンやロボットへの課税だ。

中国のテクノロジージャーナリストとして、彼の診断は少し先行きすぎているように思える。ゲイツは確かに AI 企業やデータセンターが水資源や電力に与える圧力について言及している。しかし、彼が提供していないのは、現在のブームを牽引する創業者、投資家、銀行、そして大手クラウドプロバイダー（ハイプスケラー）に対する明確な説明責任の枠組みだ。

問題の原因は AI モデルだけではない。それを資金調達し、マーケティングし、展開している人々もまた選択を行っており、彼らはその結果を一般市民が負担することを望んでいるのだ。

ビル・ゲイツは、AI が多くのホワイトカラー職を奪うと予測しています。特に営業、カスタマーサポート、ソフトウェアエンジニアリング、法務サービスなどの初級ポストがリスクにさらされています。この構造的なリスクは確かに存在します。しかし、現在の人員削減がすでに機械が人間を上回ったことを証明するものではありません。

Klarna は早期の警鐘を鳴らしました。2024 年、BNPL（後払い）サービスの同社は、AI アシスタントが 1 か月で 230 万件の会話 を処理し、700 名のフルタイムエージェントに相当する業務をこなせると発表しました。これにより年間利益が 4,000 万ドル増加すると試算されていました。しかし 1 年後、CEO のセバスチャン・シミアトコフスキーは コスト削減が行き過ぎたことを認め、顧客が人間に直接連絡できるようリモートのカスタマーサービススタッフを再雇用し始めました。Klarna の規制提出書類 においても、現在は AI と人間のサポートを組み合わせたハイブリッドシステムを重視する方針が強調されています。

メタ社は、AI を軸にチームを再編成し、一部の部署を最大 60% 削減する可能性も含む、さらに強硬な計画「Project OT」を検討していたと報じられています。この計画の下では社内コードの変更件数が 220% 増加しましたが、重大な技術的・セキュリティ上のインシデントも 40% 増となりました。その後、同社は 11 月に予定されていたより広範な人員削減を一旦見送りました。

これはもはや繰り返されるサイクルになりつつあります。経営陣は AI が人件費を削減できると考え、技術が成熟する前にチームを縮小し、その結果生じた不具合の修復を少数の従業員に任せるのです。誰かを解雇すると決めたのは機械ではなく、経営陣です。

一方、インフラへの予算投入はほぼ無限であるかのように見えます。アルファベット（Google の親会社）はデータセンターへの支出を加速させるため、2 月に 200 億ドル規模の社債を発行しました。またメタ社は、AI チームの再編成を繰り返しながらも、エルパソの施設計画を当初の 15 億ドルから 100 億ドルを超える投資へと拡大しています。

その結果、資本配分の問題が悪化し、企業は労働者の置き換えに巨額の費用を投じる一方、雇用拡大の余地が失われます。システムが期待通りに振る舞わなければ、さらに計算資源への投資が増えることになります。もし政策担当者が今すぐ AI に起因する失業問題に取り組むなら、企業の投資インセンティブを見直すべきであり、解雇を機械の優位性の証拠として扱うべきではありません。

ゲイツ氏はまた、AI がサイバー攻撃、ディープフェイク、誤情報、生物テロを容易にすると警告しています。アンソロピックのCEOダリオ・アモダイはさらに踏み込み、数年以内に エントリーレベルのホワイトカラー職の半分が AI によって消滅する と予測しました。一方、NVIDIA のCEOジェンソン・ファンはこうした見解を批判し、一部の経営陣に「神のコンプレックス」が蔓延していると指摘しています 「God complex」。

この対立は、基本的な区別を見落としています。情報を生成することと、物理世界で確実に行動することは同じではありません。

AI が設計したウイルスの可能性について考えてみましょう。スタンフォード大学と Arc Institute の研究チームは、ゲノム言語モデルを用いて大腸菌の菌株を殺す能力を持つバクテリオファージを作成しました。これは確かに科学的な成果です。しかし、モデルが生成した候補は無数にあり、研究者たちは約 300 のゲノムを実際に合成・試験して、最終的に 16 の生存可能なファージを見つけ出しました。

Stanford's account of the research という記事を読むと、物理的な実験がどれほど必要不可欠であったかがよく分かります。

彼らのテンプレートであるΦX174 は、わずか 5,386 個のヌクレオチドから成り立っています。一方、SARS-CoV-2（新型コロナウイルス）は約 30,000 個です。複雑性は単純な線形比率で増えるわけではありません。遺伝子間の相互作用や調節システム、タンパク質の折りたたみなどが絡み合うため、より大きな生物学的設計は劇的に困難になります。

生成された配列を実際の病原体に変換するには、依然として資金、専門知識、管理された実験施設、そして広範な物理的な試験が必要です。

これはバイオセキュリティへの懸念が根拠のないものだと主張しているわけではありません。重要なのは、責任を負う主体が単に「AI」だけではないという点です。それは、モデルと実験室、機関、そしてそれらを活用するリソースを持つ人々の組み合わせ全体を指します。

AI for Science、人間型ロボット、自動運転車においても、同じ制約が適用されます。モデルはシミュレーションや最適化を行うことができますが、機械は雨の中、センサーの故障、珍しい道路状況、予測不能な人間の行動などを通じて安全に稼働する必要があります。エンジニアリングとは例外を生き抜く芸術です。LLM はまだ、そのような物理的な信頼性を習得するほど長く発展していません。

具身知能が成熟するまで、AI 自体が物質世界を変革しているという主張は、今日の事実ではなく予測として扱うべきです。

ゲイツ氏は、雇用、国家安全保障、税制、エネルギー、公衆衛生にまたがる技術に対して既存の制度が不適切だと指摘しています。政府の動きが遅い点についても同感です。しかし、新しいシステムにおいて最初に問われるべき単純な問いはこれです：誰を統治すべきか？

その答えには、AI 企業自身も含まれるはずです。

業界リーダーたちは、しばしば私的な商業的利益を国家安全保障上の必須事項として描き出します。データセンターやモデル開発者への批判が、中国への支援であるかのように見せかけることも珍しくありません。5 月、投資家のケビン・オライリー氏は、彼の巨大なユタ州のデータセンター計画に対する反対運動が中国共産党と関連しているとの見解を示しました。その後、彼は特定の批判者たちに対する主張には 証拠がない と認めています。

中国は都合の良い標的になりがちだ。住民が水の使用量や電力価格、土地利用に反対しても、議論の焦点は地域の責任所在から米国の技術リーダーシップへとすり替わる。私の経験では、中国で新データセンター建設を阻んでいるとしてアメリカ企業を非難する人はいない。しかし米国では、シリコンバレーが電力・水・土地に関する質問を国家安全保障の問題に転換したい whenever 中国を持ち出す傾向が強まっている。中国は業界が国内での責任回避のために最も簡単に使える言い訳となっている。

*カナダの富裕な実業家であるケビン・オライリーが、米国で中国がデータセンター建設を阻んでいると非難している事実は、それ自体皮肉そのものだ。

これらのコストは仮定のものではない。北バージニアにはすでに世界最大のデータセンター集積地が存在する。カーネギーメロン大学が主導したモデルによると、データセンターと暗号資産の成長により、2030 年までに米国の平均電力発電コストが 8% 上昇し、中央部や北バージニアでは 25% を超える増加が見込まれる。

政府が業界に遅れをとっているだけではありません。テクノロジー関連の資金は、政治的な対応を積極的に形作っています。

業界寄りのスーパー PAC（政治活動委員会）ネットワーク「Leading the Future」は、2026 年選挙サイクルに向けて 1 億 2500 万ドル以上を集めたと発表しました。支援者にはアンドリーセン・ホロヴィッツ、OpenAI の共同創業者であるグレッグ・ブロクマン、投資家のジョー・ロンズデールなどが含まれています。

一方、より強力な AI セーフガードを推進する「Public First Action」にも Anthropic から 2000 万ドルが拠出されました。同社は資金は選挙活動ではなく公衆教育に限定されていると説明しています。

これらの団体が支持する政策がすべて同一であるわけではありません。重要なのは、AI 企業とその投資家がルールを策定する人物や団体に対して、巨大な影響力を行使できる能力を手に入れたという事実です。

「公民権連邦選挙委員会対市民連合」判決以来、米国の政治献金には広範な憲法上の保護が認められています。これに中国との競争という文脈を加えれば、グリッドコストや水使用量、労働者の権利、課税に関する提案は、「アメリカのリーダーシップに対する脅威」として攻撃されやすくなります。

そのため、トークンやロボットへの課税を将来の対策として考えるだけでは不十分です。政府はすでに現在の受益者を特定できます。モデル開発者、ハイパースケイラー（大規模インフラ事業者）、データセンター運営会社、プライベート・エクイティファンド、不動産デベロッパーなどです。

これらの対象に対して、グリッド接続料や水使用料を請求したり、設計の悪い税制優遇措置を撤廃したり、労働者移行基金の拠出を義務付けたり、インフラ資金調達の透明性を高めたりすることが可能です。

自律的な機械という想像上の存在を規制する前に、AI を利用している企業を規制すべきです。

AI への資金調達が、その緊迫感をより鮮明に浮き彫りにしています。Anthropic は現在、約 150 億ドルの IPO 前クレジット枠を最終調整中だと報じられています（ニュース・ブルームバーグ・ロー）。別の取引では、民間信用企業が同社のインフラ向けチップ調達に約 350 億ドルを拠出する契約をまとめました（アポロ・ニュースリリース）。この際、ブロードコムが重要な支払い義務の裏付けを務めています。

通常の借り手が 5 万ドルの融資を受けるには、証明された収入が必要です。しかし AI 企業は、年間の収益見通しやサプライヤーの保証、将来の需要への期待を担保に、数十億ドル規模の借入が可能です。これが即座に資金調達の根拠がないことを意味するわけではありません。ただし、これは「架空のスーパーインテリジェンス」に対する警告を繰り返すよりも、はるかに厳格な審査に値するシステミック・リスクを生み出しています。

OpenAI や Anthropic が、一般の人々が頼りにする年金基金など、より巨額の資金プールを利用するなかで、ビル・ゲイツ氏が提示したのは、はるかに曖昧な解決策です。それは、個々の政府を超えて機能し、AI による社会的コストに応じた資源配分を行う多国籍システムです。

一見するとこれは国際協調のように聞こえます。しかし、基本的な問いへの回答がありません。つまり「誰が資金を支配するのか」です。ゲイツ氏の提案は、技術界の億万長者たちが、今度は AI ガバナンスという看板の下で、数十億ドルの配分方法を支配し続けるリスクを孕んでいます。

ビル・ゲイツは、自分がテクノロジー業界との財務的なつながりを続けていることを認めつつ、ゲイツ財団が今後 19 年間で残りの 2,000 億ドルを投じる方針を示しました。このコミットメントは驚くべきものです。しかし、慈善活動がいかに大規模であっても、民主主義による説明責任を代替することはできません。

財団の構造自体が、権力に関する正当な疑問を投げかけます。税制優遇措置を受けた慈善活動は、億万長者が政府が直面する選挙による制約を受けずに、資本を世界的な優先課題へ向けることを可能にします。ゲイツはこの能力を公平性のためのツールとして提示していますが、批判者たちはこれを公的な統制を超えた私的なテクノクラシーと捉えています。

中国は異なるモデルを提供しますが、それが普遍的に望ましいものとは限りません。同国の技術官僚は国家に組み込まれており、富裕な実業家も政治参加には限界があることを理解しています。一方、ゲイツは政府の枠を超えて設立される新たな機関を構想しており、そこでは専門家や企業、慈善団体からの支援を強く受けることになります。

それらを任命するのは誰か？罷免できるのは誰か？そして計画が失敗した際の責任を負うのは誰なのか？

私はもっとシンプルな期待を持って育ちました。企業が社会に生み出したコストに対しては、その企業が責任を負うべきです。もし企業がそれを拒否するなら、規制によってその責任を回避できなくすべきだと考えています。

AI は強力であり、将来のリスクも現実的なものです。しかし、既存の政府には現在の課題に対処するための手段がすでに備わっています。ゲイツは「移行をどう管理するか」という正しい問いを立てていますが、最も即時的な答えについては、いまだに不満足なほど曖昧なままです。

まずは、それを作り出す企業から始めましょう。