著者：张逸凡

編集：申思琦

出典：ハードAI

2024年7月4日-7月6日、3日間の世界人工知能コングレス（WAIC）が上海で開催されました。連日、高温天気でしたが、熱意が収まりませんでした。温度は上がり続けましたが、会場は混雑し続けました。

学術界、産業界のエリートたちは、AIの発展の展望、課題、ガバナンスなどの重要な問題について深く議論を展開しました。清華大学の薛瀾、周伯文、シノプシスのCEOであるゲイ・シンシン、ブラックストーングループの創設者であるスー・シーミン、そしてチューリング賞受賞者であるロジャー・リディ、マヌエル・ブルーム、姚期智は、AIの重要性を異なる角度から見ました。

ゲイ・シンシン——シノプシスCEO

今後8-9年で、AIによる半導体業界の2倍の成長が期待される

半導体業界の観点から見解を共有しました。AIが半導体産業の急速な成長を促進し、8-9年以内に売上高が5000億ドルから1兆ドルに倍増すると予想されています。ゲイ・シンシンは、チップの設計プロセスにおいてセキュリティ、規制、エネルギー効率性を考慮することの重要性を強調しました。

スー・シーミン——ブラックストーングループの会長、共同CEO

AIは企業の評価方法を変え、AIの投資対象への影響を5〜10年の周期で評価する必要がある

ブラックストーングループの創設者であるスー・シーミンは、AIが投資分野に与える影響について共有しました。彼は、AIが企業の評価方法を変えつつあり、一部の企業がAIの融合により恩恵を受ける一方、他の企業は課題に直面していると指摘しました。

スー・シーミンは、AIが投資対象に与える潜在的な影響を5〜10年の周期で評価することを提唱し、AIの長期的な影響を考慮することが投資決定において重要であると強調しました。彼は、投資家がAIがもたらす可能性のある革新的な変革に警戒する必要がある一方、AIが創造する新しい機会にも気づく必要があると述べました。スー・シーミンは、AIを効果的に統合できる企業に注目することを提唱し、AIの発展によって淘汰される可能性のある産業にも注意を喚起しました。

しかし、参加者たちは、成長以外にも、AIに伴うリスクがあることにも注意を喚起しました。

チューリング賞受賞者であるロジャー・リディ、マヌエル・ブルーム、姚期智

ロジャー・リディ：AIは生産性とGDPを数倍に増やす可能性がある

一方、ロジャー・リディは、AIの発展をバランスよく見る必要があると呼びかけました。彼は、新しい技術には機会と課題があるため、潜在的なリスクがあるからといって発展を放棄すべきではないと指摘しました。彼は、AIが生産性とGDPを数倍に増やす可能性があると予測しました。彼は、AIをツールとしての重要性を強調し、人間の能力を向上させるためにAIをどのように利用するかについて、より多くの関心が必要であると呼びかけました。リディは、AI技術をより良く活用する方法を探求し、AIを人間の能力を向上させるためのツールとして開発することで、労働効率を10〜100倍向上させることができると強調しました。

マヌエル・ブルーム：意識的なチューリングマシン（CTM）モデルはAI開発のヒントを提供する

マヌエル・ブルームは、意識の研究領域で20年以上の経験を共有しました。彼は、同僚と共同で開発した「意識的なチューリングマシン」（CTM）モデルを紹介しました。このモデルでは、脳を劇場になぞらえ、観客（ニューロン）が舞台で起こること（意識的な考え）を聴いているという設定です。舞台では人々が話したり、質問に答えたりすることがあり、これはすべての観客に放送されます。意識が生じると、すべての聴衆が意識された考えを受け取ります。ブルームは、CTMモデルの独自性は、中央的な決定者が存在しないことであり、すべての「参加者」が重要な情報を貢献できることです。このモデルは、人間の意識を理解するために新しい視点をもたらし、汎用的な人工知能を開発するためのヒントを提供しています。

姚期智：AIがもたらすリスクに注目し、AIとの共存方法を研究する必要がある

姚期智は、AIがもたらす潜在的なリスクとガバナンスの問題について重点的に取り上げました。彼は、AIのリスクを3つのカテゴリーに分類しました。

1）サイバーセキュリティの拡大によるリスク

2）社会構造の急速な変化による未知のリスク

3）生存または存在するリスク

彼は、コンピュータサイエンティストとして、特に第1カテゴリーと第3カテゴリーのリスクに注目していると指摘しました。彼は、AIの出現により、40〜50年前と同様のサイバーセキュリティ上の課題に直面していることを強調しました。また、彼は、人間がはるかに強力な新種を創造したことによる潜在的なリスクに懸念を示し、共存する方法を見つけることが重大な課題であると考えています。

薛澜-清華大学蘇世民書院院長、清華大学人工知能国際ガバナンス研究所長

積極的で不利な人工知能の二重性

薛澜は、国連持続可能な開発目標（SDG）の169の具体的な指標を例に挙げ、人工知能がそのうち134個（79％）に積極的な促進効果をもたらす可能性があることを指摘しています。しかし、59個（約35％）に不利な影響を与える可能性もあり、これらの不利な影響には、技術的な問題、データの安全性、アルゴリズムの偏見などが含まれます。これらは、効果的なガバナンスによって管理する必要があります。

周伯文-上海人工知能研究所所長、清華大学惠妍特別教授

AIの安全性と性能のバランスを取ることが重要です

"AI 45度バランス率"の概念を提唱しました。彼は、AIの安全性と性能のバランスを見つける必要があると強調し、パンアライメント、介入可能性、反省性の3つの段階を含む"信頼できるAGIの因果の階段"の技術的な道筋を提案しました。