私は普通の人々を信じています。平均的な人々は、通常十分に活用されていない膨大な経済的および政治的潜在力を持っていると私は信じています。そして、社会は少数の天才によって動かされていると考えるエリート主義者には常にイライラしています。国が豊かになるのは、略奪ではなく、主に勤勉と創意工夫によるものだと私は信じています。

「制度」とは何でしょうか? この点については誰も同意できません。概念的には、財産権などの法的取り決め、民主主義などの政治システム、官僚組織などが含まれます。研究者によって「制度」という言葉の意味は異なりますが、1) 法の支配、2) 財産権が重要な例であることには誰もが同意しているようです。

アセモグル、ジョンソン、ロビンソン（ほとんどの人は「AJR」と呼ぶ）は、経済発展は国が適切な制度を持つことでもたらされるという理論を持っている。具体的には、制度が「包括的」であれば、つまり「大衆が自分の才能やスキルを最大限に活用し、個人が望む選択を行えるような経済活動への参加を許可し、奨励する」のであれば、国は繁栄する、と彼らは信じている。

そして、制度が「搾取的」であれば、つまり人間の意見を無視し、人間の可能性を無駄にし、無料の労働力や鉱物などの資源を奪い取ろうとするだけであれば、国は貧しいままである。この理論は、アセモグルとロビンソンの有名な著書『なぜ国家は衰退するのか』で読んだことがあるかもしれない。

ダロン・アセモグル(GS) は経済学のウィルト・チェンバレンだと思っています。彼は、論文と引用を前例のないペースで積み上げている、生産性の怪物です。Google Scholar によると、彼の引用数は 247,440で、H 指数は 175 です。つまり、175 以上の引用がある論文が 175 本あるということです。ちょっと考えてみてください。ダロンは 1992 年に博士号を取得しているので、年間 5 本以上の論文を執筆していることになります。それだけでもすごいことですが、ここでは、画期的で引用数の多い論文が年間 5 本、さらにその他もろもろを取り上げています。…ジョン・ベイツ・クラーク賞のダロンの研究を概観したロバート・シマーは、「彼の研究を私が消化するよりも速く、彼は論文を書くことができます」と書いています。

それが、2004 年の賞のような結果を招く原因である。この賞は、不況は技術の減速によって引き起こされ、大量失業は自発的な休暇であると理論づけたマクロ経済理論家に与えられた。

近年、状況は変わりつつあるようだ。

理論家に授与された場合は、理論が現実世界の結果を非常によく予測できるゲーム理論家である傾向があり、2020年のミルグロム/ウィルソン、2016年のハート/ホルムストロム、2014年のティロール、2012年のロス/シャプレーなどが挙げられます。

妥当性を確立するのがはるかに難しい分野であるマクロ経済学に賞が与えられたときでさえ、2022年のバーナンキ/ダイアモンド/ディブビグや2018年のノードハウスなど、その日の差し迫った問題に理論を即座に適用できる経済学者に授与されました。

理論や発明が基本的に機能しなければならないということだ。機能しなければ、世界一の天才であってもノーベル賞はもらえない。物理学者のエド・ウィッテンは、弦理論のために発明した数学で、ノーベル賞よりもさらに獲得が難しいフィールズ賞を受賞した。しかし、弦理論は経験的に検証できないため、彼が物理学のノーベル賞を受賞することはまずないだろう。

AIの発展に寄与してきたと思い込んでいる自信過剰なコンピューター科学者たちが、自身の研究外である科学分野（今回でいえば物理学や化学）でAIを使った研究がノーベル賞を受賞したのを見て、同じような道を辿ろうとして、他人の領域に侵入する危険性がある。

「コンピューター科学者たちは、自分がまったく知らない分野に首を突っ込んで、アルゴリズムを注入し、良くも悪くもそれを進歩と呼ぶことで知られています」

Google Scholarによると、2004年にグラフェン（炭素新素材）が発見された後、05年から09年の間にグラフェンに言及した学術論文は4万5,000本ほど発表された。しかし、アンドレ・ガイムとコンスタンチン・ノヴォセロフがこの新素材を発見したことでノーベル賞を受賞した後、発表された論文数は急増し、10年から14年の間に45万4,000本、15年から20年の間には100万本を超えた。研究が激増している割には、まだ実社会への影響はわずかと言ってもよいだろう。

AIの研究者に物理学賞や化学賞を授与することは、「これらの分野にいる研究者だけでなく、外部から見ても大きな論争」を呼ぶものだ。

「わたしたちがコンピューター科学者に夢中になりすぎて、どの分野にでも（その存在を）当てはめようとしている」

AIを研究することでほかの分野に貢献すれば、ノーベル賞を受賞することが可能になったということなのだ。ヒントンとホップフィールドの場合は物理学、ハサビスとジャンパーの場合は化学分野での受賞となる。

「コンピュータをパスワードでロックしている人は多いですが、パスワードを他人と共有することはありません」

「しかし、指紋がパスワードの場合、手で触れたすべての物にパスワードが残ってしまうのです」