一般社会に AI が浸透するのはいつか、産業革命との比較から考える

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多くの AI 楽観主義者は、現在の AI ブームを産業革命や、技術が急速に発展し社会へ浸透した他の時期と比較します。これらの比較は技術変化の規模としては妥当ですが、一般の人々がその変化とどう接するかという重要な要素を見落としています。AI が直面している問題の本質は、人々の多くがそれによって得られる具体的な新製品を実感できていないこと、そして社会には過去のどの時代よりも変化への抵抗（慣性）が強いということです。

私はニューイングランドでの結婚式のため数週間休んでからこの記事を執筆しています。その間、AI について一切考えずに過ごすことも十分可能でした。現在、一般の人々が AI プロダクトと接する機会は、周辺的なものや、わずかな利益しかもたらさないもの、あるいは単に混乱を招くものに留まっています（例えば、多くの人が OpenAI と HuggingFace の一件について耳にし話題にはしますが、その意味を理解できていないケースがほとんどです）。肯定的な見方をする人々は、AI を面白い画像の生成や検索機能の強化などとして捉えています。しかし、これらは非常に限定的な恩恵に過ぎません。一方、否定的な側面では、中毒性のある SNS アルゴリズムとの関連、友人知人が AI チャットボットにはまり込んでいる様子、そしてデータセンターに関する様々な批判が挙げられます。

AI はまだ日常生活における誤差の範囲内です

家族、食料、交通、娯楽など、日常生活の核心となる分野には、まだ直接的な影響は限られています。AI に関する議論の「バブル」から一歩外に出て、現在の出来事が実際にどれほど重要かを冷静に振り返ると、その新鮮さに驚かされます。AI に没頭することは、ごく一部の人が選択した結果に過ぎません。例えば、私がこの期間に AI を使ったのは、検索とクリエイティブな作業（ゲストが自分の席を見つけられるよう、結婚式のための美しい座席表を作成すること）だけでした。

過去の産業革命では、一般の人々が人生を根本から変えるような劇的な成果を得ました。18 世紀後半の第一次産業革命は、安価な衣類や調理器具、読書材料へのアクセスを可能にし、新しい生業へと人々を導きました。19 世紀後半の第二次産業革命では、家庭用機械（ミシンなど）、食品保存技術、屋内配管、写真撮影、照明の改善、自転車、そして製造品と電化によるさらなる恩恵がもたらされました。これらのリストは驚くべきもので、その多くは今でも日常的に利用されていますし、何より物理的な変化でした。

最も楽観的な AI の未来像であっても、新たな科学発見や希少疾患に対する高度な治療法、ひいては持続的な経済的豊かさをもたらす可能性がありますが、これらの恩恵があまりにも間接的であるというリスクを孕んでいます。

もし患者が家族の医師から「画期的な新薬」について聞かされ、その結果命が救われた場合、一般市民がどのようにして OpenAI や Anthropic にその功績を認めることができるでしょうか。

アメリカ人の何割が、OpenAI によってナビエ・ストークス方程式のミレニアム賞問題が解決されたことに心を動かされるでしょうか？

50 年後、一般の人々の日常生活が現在と大きく変わらない可能性は十分にあります。家や家電、人間関係、そして車も同様でしょう（もちろん自動運転技術は普及し続けるでしょうが、それは大規模言語モデル（LLM）の革新とは独立した軌道で発展してきたものです）。この期間中、AI には多大な功績が認められることになるでしょう。50 年という時間は驚くほど長く、特に AI に焦点を当てたこの狭い分野において、今日の技術変化の速さを考えればなおさらです。

AI 革命の初期段階で最も重要なのは、数十年にわたって複利効果を生む基盤インフラと一般的なプロセスの構築です。今日起こる数学的な画期的発見は、その後の複利の積み重ねによって訪れる進歩と比較すれば、規模において驚くほど些細なものに見えるかもしれません。AI による加速度的な改善により、日常使用するすべての技術がどのように進化していくかを予測するのは困難です。

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社会の停滞を打破する

AI を巡る多くの議論は、この長期的な進歩という現実に対して人々に関心を持ってもらおうとする傾向があります。少なくとも無意識の動機として、それが目的の一つとなっています。しかし、これを正しく理解し定着させるには非常に長い時間がかかります。また、この不均衡ゆえに、AI の構築には直ちに政治的な問題が立ちはだかることになります。

現在のAIは、主にエリート層に奉仕するツールです。米国経済の約半分を占める知識労働において、AIは電気と同様に不可欠な基盤となっています（あるいは、今後18ヶ月以内にエージェント技術が急速に進化すれば、すぐにそうなるでしょう）。社会の半分にしか恩恵をもたらさないような変革的で生産性の高いツールが存在することは、極めて不安定な状態を生み出します。この状況を多くの人が直感的に理解しています——テクノロジー経済は好調を続ける一方で、人々の生活は停滞したままです。

この記事を書く過程で、「エンゲルスの停止」という概念を知りました。これは「1790年から1840年にかけての期間」を指し、産業革命という技術的激動の中で英国の労働者階級の賃金が停滞する一方、一人当たり国内総生産（GDP）が急拡大した時代です。もし私たちがAI業界のリーダーとして、これが今後のAIに最も近いアナロジーだと考えるなら、恩恵を受けられない人々が反発するのは当然のことです。

AIは、テクノロジー企業の規模拡大や、新しいオンラインネイティブな小規模ビジネスの立ち上げにおいて、これまでにない最強のツールです。私は、技術業界が雇用者数を増やし、大成功の時代を通じて労働者を育成するようになるとは期待していません。むしろ、知識労働の生産性が爆発的に増加する一方で、雇用者数は減少すると考えています。これらのセクターはすでに米国経済システムの中で最も成功を収めてきた分野です。そのため、AIというブランドが「集合的な利益をもたらすもの」として損なわれる恐れがあります。私は、この直感的な反発がAIの開発に致命的な打撃を与え、アメリカの原子力産業が示したような戒めとなる道へと進んでしまうのではないかと危惧しています。

課題の一つは、社会における期待のスピードと容赦なさです。AI 業界には何百万もの注目が集まっており、将来の革新を待ってゆっくり進めるという余裕はほとんどありません。もし社会への浸透に 100 年かけることができれば、その影響は数世紀前の産業革命のように、はるかに明白なものになっていたでしょう。

AI 業界全体が直面しているのは、私が「50 年にわたる浸透プロセスの前半 5 年間」と呼ぶ時期における、いくつかの単純な課題です。

進化の初期段階における AI のプラスの影響は、あまりにも間接的です。

AI は、西洋社会におけるビッグテック企業の歴史と深く結びついた政治的な反発に直面しています。これはタイミングの問題であり、もし AI の指数関数的な成長が、Google や Meta といった今日の技術プラットフォームの成長痛から数十年後に訪れていたなら、データセンターの問題がこれほど政治的な中心課題として浮上することはなかったはずです。

これらの課題のいずれかを解決すれば、現状変更（主に経済面）に人々が納得する理由を示すために AI 業界が得られる時間は大幅に増え、圧力も緩和されるでしょう。しかし、AI が自らのことを「破滅」や「大量失業」を予言することでネガティブかつ危険な技術と自らラベル付けしていることが、これらの課題解決をさらに困難にしています。主要な人物たちはこの問題への取り組みを開始していますが、一般大衆が全体像の軌道に完全に納得するには、まだ多くの作業が必要です。

長期的な視点で振り返れば、ロボット技術や自動運転が現在のAIブームと密接に結びついて語られるようになるでしょう。大規模言語モデルの大量生産による知能の爆発的進化が、日常生活におけるロボットの加速を可能にする波及効果をもたらすなら、人々はすぐにAIの実利的な恩恵を実感するようになります。

これは皮肉なことです。なぜなら多くの人が、LLMで現在起きていることは過去10〜20年の一般的なAIの進展とは全く異なるものだと説こうとしてきたからです。もし同じような状況が後にLLMを救う（あるいは圧倒的に上書きする）ことになれば、それは面白い光景になるでしょう。

この時代の歴史がどう描かれるかを振り返ると、まるでAIの成長に伴う痛みのように感じられます。社会は古い習慣から抜け出し、ChatGPTの登場以前から存在していた課題に取り組む必要があります。そこには多くのエネルギーとフラストレーションが伴いますが、長期的な成長を切り開くためには不可欠です。この普及のプロセスは、それに対抗する動きよりもずっと長い時間を要します。

今日この物語を追いかける私たち若者世代は、強力なAIが実質的に0%から生涯のうちに90%以上の普及率に達する様子を目撃することになるでしょう。企業に深く統合され、パーソナルアシスタントとして機能するようなAIは、まさにその可能性を現実のものとし始めたばかりです。ChatGPTのような理解しやすいアプリケーションよりも普及には遥かに長い時間がかかりますが、これこそがAIの進化における真の指標となるのです。

この視点に立てば、技術の継続的な進展が不可欠であることが明確になります。その恩恵は驚くべきものになる可能性がありますが、それが自動的に実現するわけではありません。また、その恩恵を広く社会に分配するための地道な努力も、私たちが多く行う必要があります。

1 Doug at Fabricated Knowledge 氏も、この点について優れた記事を執筆しています：

imageFabricated Knowledge

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5 ヶ月前 · 214 いいね · コメント 21