かつてはアプリ開発が非常にユニークで高度なスキルを要するものでしたが、今では誰でもすぐにアプリを立ち上げることができます。ウェブ開発も同様で、以前は本当に専門的なものでしたが、今ではマウスを動かすだけの技術的スキルで、かなりまともなウェブサイトを構築できます。

AIツールの使用に関しては、特に教育現場で大きな議論を呼んでいます。私たちは、あらゆるツールの欠点を恐れすぎないように注意する必要があります。例えば、電卓が登場したとき、「みんながすぐに方程式を解けるようになり、頭の中で計算できなくなるから私たちを愚かにするだろう」という本能的な反応がありました。

確かに、ある意味でそれは真実です。私は携帯電話を持つようになってから、電話番号を覚えるのが下手になりました。若い頃は恐らく40〜50の番号を覚えていましたが、今ではそうではありません。また、地図のナビゲーションスキルも、Google MapsやApple Mapsをすぐに使うようになったので、あまり良くないかもしれません。

しかし、これらの変化は避けられないものです。私たちは技術を受け入れ、それに応じてガバナンスを敏捷に対応させる必要があります。子供たちの中には携帯電話依存症になる者もいて、ソーシャルメディアに多くの時間を費やしすぎていることは明らかです。それが彼らを不安にさせ、フラストレーションを感じさせていることも明らかです。

人々が私に「子供たちは何を勉強すべきか」と尋ねてくるとき、私はこう答えます。「可能な限り多くのデジタル学習を他の人から素早く学ぶことに時間を費やすべきだ」と。

従来の教科書ベースの学習方法も依然として価値があり、深く注意を払って2時間読書し、その後2時間エッセイを書くことができるのは明らかに重要です。しかし、私は複数の社会的言語を話せるゼネラリスト、つまり非常に素早く適応できる人材が、最も価値のあるスキルの一つになると考えています。

また、オープンマインドであること、これから起こることを判断したり恐れたりせず、技術を受け入れることも重要です。

例えば、著者として本を書く場合を考えてみましょう。私は図書館に行くか、Amazonで40冊の本を買い、それらを読んで参考文献リストに載せ、希望通りに本を作ることができます。その40冊の著者に対して、私が本を買った代金以上のものを支払う必要はありません。図書館の場合は、図書館が一度だけ購入したものを利用することになります。

しかし、AIの場合、10秒ごとに100万冊の本を生産することが可能になります。これは、従来の知的財産権の概念では対応できない規模の生産です。この新しい現実に対して、私たちはどのように対応すべきでしょうか。

情報の経済学は根本的に変わろうとしています。なぜなら、私たちは知識生産のコストをゼロ限界コストにまで削減しようとしているからです。これは人々が直感的に理解するのが非常に難しいことですが、15年か20年後には、私たちは新しい科学的・文化的知識をほぼゼロの限界コストで生産するようになるでしょう。それは広くオープンソース化され、誰もが利用できるようになるでしょう。

これは、人類の歴史における真の変曲点になると思います。なぜなら、私たち人間という有機体の集合体は、知識と知的生産のエンジン以外の何者でもないからです。私たちは知識を生産し、その科学が私たちをより良くしていきます。

したがって、私たちが本当に望んでいるのは、発見と発明のプロセスをターボチャージするような新しいエンジンです。

AI開発における知的財産権の問題について説明します。これは非常に公平な議論だと思います。オープンウェブ上のコンテンツに関しては、90年代以来の社会契約として、それらは公正利用の対象であり、誰でもコピーし、再創造し、再生産することができるという理解がありました。これはいわばフリーウェアのようなものでした。

しかし、ウェブサイトや出版社、ニュース組織が明示的に「インデックス作成以外の目的での私のサイトのスクレイピングやクロールをしないでください」と言っている場合、それはグレーエリアです。これは今後、裁判所を通じて解決されていくことになるでしょう。

3ヶ月前に放射線科医のコンペティションがありました。最高の専門医たちがAIと対決しました。多くの人が、なぜ機械がこの正しいがん診断を生み出しているのか、なぜこの正しい眼科検査を行い、緑内障だと識別しているのかと疑問に思いました。

私たちは、AIが使用した訓練データについて言及することはできますが、実際のところ、AIは人間よりも正確に、より信頼性高く診断を行っているのです。私は、このような事実の経験的観察こそが、これらのシステムを信頼するための基盤になるべきだと考えています。

ハルシネーション、つまり幻覚の問題は重要な課題です。また、AIの決定プロセスの説明可能性も密接に関連しています。

私たちは、AIの動作を人間の思考プロセスと同じように完全に説明することはできません。例えば、私があなたになぜ今日青いシャツを着ているのか説明を求めたとします。あなたは事後的に創造的に理由を想像するでしょう。そして、あなたの気分やコンテキスト、その他の関連するメタデータによって、おそらく少し異なる説明をするでしょう。それが完全に因果関係に基づいているかは明確ではありません。

実際のところ、私たちはそのように機能しているわけではありません。私たちはもっと連想によって機能しています。一対一のマッピングは、人間の思考方法に対する非常に過度な要求なのです。

2010年、Suleyman氏はディープマインド社を共同創設しました。この会社は後にGoogleに買収され、AI研究の最前線に立ち続けました。その後、2022年にはReed Hoffmanとともにインフレクション社を共同創設。このベンチャーは最近Microsoftに統合され、現在はMicrosoftのAI部門を率いています。

彼はタクシー運転手の父と看護師の母のもとに生まれ、今やテクノロジー業界の最前線に立つ人物となりました。この個人的な成功物語は、AI技術がもたらす可能性と社会の変革を象徴しているといえるでしょう。

「すでにオープンウェブ上にあるコンテンツについては、90年代以来、そのコンテンツの社会契約ではフェアユースとされている。誰でもそれをコピーし、再作成し、複製することができる。それはフリーウェアでもある。それが理解されてきた」