AI研究がノーベル賞受賞！AIの未来は安全思考へ？
AIメディアを運営する男性2人が"ながら聞きでも未来がわかる"をテーマに30分で生成AIのトレンドを解説するPodcast「AI未来話」。
このnoteでは番組のエピソードからトピックをピックアップして再構成したものをお届けします。※この記事は95％がLLM「Claude」で執筆しています。
今回は「#32 AI研究がノーベル賞受賞！AIの未来は安全思考へ？」を再構成した内容をお届けします。
AIがノーベル物理学賞を受賞した背景
AIの父、ジェフリー・ヒントン氏の受賞
2024年のノーベル物理学賞において、AIの父と呼ばれるジェフリー・ヒントン氏とジョン・ホップフィールド氏の2名が受賞を果たしました。
人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にした基礎的発見と発明に対する業績が評価されたのです。
人工ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）の働きを模倣したコンピュータープログラムです。
例えば、犬の画像を見せた時に人間の脳を真似して「犬」と判断できるようなシステムです。
機械学習は、コンピューターがデータから学んで自動的に改善する能力のことを指します。
従来のように指示に従うだけでなく、コンピューターが自らパターンを見つけ、経験から学習していくシステムを実現したのです。
ジェフリー・ヒントンの功績と経歴
ジェフリー・ヒントン氏はロンドンのウィンブルドン生まれのイギリス人研究者です。
彼はバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）を普及させた先駆者として知られています。
これはニューラルネットワークの学習効率を大幅に向上させるアルゴリズムです。
その後もボルツマンマシンやオートエンコーダー、制限付きボルツマンマシンなど、現在のディープラーニングにつながる重要な技術を開発しました。
特筆すべき功績として、学生と共同で設計したImageNetを用いた画像認識コンテストでの成功が挙げられます。
この共同研究者が、後にOpenAIの元共同設立者となるイリヤ・サツケバー氏でした。ヒントン氏は自ら開発したAlexNetをこのコンテストに持ち込み、初参加ながら高得点で優勝。
これがディープラーニング分野への注目を集めるきっかけとなり、巨大テック企業からの大型投資増加につながりました。
ノーベル賞受賞がAI研究に与える影響
AIの学術的価値の認知
我々は、今回のノーベル物理学賞受賞が持つ重要な意味について考察しました。
ノーベル賞には物理学賞、化学賞、生理学・医学賞、文学賞、平和賞、経済学賞（正式には「スウェーデン国立銀行記念経済学賞」）の6部門があり、特に物理学、化学、生理学・医学は基本的な自然法則を解明する科学として位置づけられています。
これらの発見は他の科学や技術の発展に大きな影響を与えるもので、例えばX線を発見したレントゲンや相対性理論を確立したアインシュタインなどが物理学賞を受賞してきました。
AIは従来、主にコンピューターサイエンスや情報科学、工学の分野で扱われてきました。
しかし、今回のノーベル物理学賞受賞により、自然科学分野全体でAIが重要な技術として認識されたと我々は考えています。
これにより、研究資金の増加や研究者の参入増加が期待されます。
研究者の認識と資金調達への影響
かつてはAI研究が「遊び」のように見られ、研究者がAIを研究していると話すと「オタク」のように思われる風潮がありました。
しかし、OpenAIやChatGPTの影響で既にその認識は変わりつつあり、今回のノーベル賞受賞は学術分野における公式な認知を示す重要な転換点となりました。
この受賞は、AIが今後の科学技術の発展に不可欠な分野であることを示す「お墨付き」となり、より多くの研究者の参入と研究資金の増加につながると我々は予測しています。
同時に、これはAI研究の社会的責任の重さを示すものでもあります。
AI研究者の安全性への懸念
ジェフリー・ヒントンの警告
我々は、ジェフリー・ヒントン氏の近年の動向に注目しています。
彼は2023年5月にGoogleを退社しましたが、その理由はAIの発達が自身の想定を超えており、Googleを気にせずその危険性について話せるようにするためでした。
研究を始めた当初、AIが人間に匹敵するとは考えていなかった ヒントン氏ですが、ChatGPTの登場により見方が変わったと語っています。
退社後、ヒントン氏はAI系テック企業を回り、AIの危険性について警告を発し続けています。
特に企業間のAI開発競争に対して強い懸念を示しています。
Googleの技術管理については信頼を寄せていましたが、MicrosoftがBing Chatを導入し、GoogleがBardを出した時期に、まだ時期尚早ではないかという批判的な見方を示していました。
研究への後悔と提言
ヒントン氏は退社後のインタビューで、自身が携わった研究内容について後悔の念を表明しています。
特に「悪者がAIを悪事に利用するのを防ぐ方法はなかなか見当たらない」と語り、AIの危険な使用法を防ぐことの難しさを指摘しています。
ノーベル賞受賞後のインタビューでは、より具体的な提言を行っています。
「政府ができることの一つは、大企業が今より多くのリソースを安全性の研究に注ぐように強制すること」と述べ、特にOpenAIのような企業が安全性の研究を後回しにしないよう、名指しで警告を発しています。
我々は、AIの創始者の一人であるヒントン氏からのこの警告が、政府の政策決定に大きな影響を与える可能性があると考えています。
Googleの重要性と今後の展望
Googleの技術力と実績
今回のノーベル賞受賞において注目すべき点として、Googleのプレゼンスがあります。
物理学賞を受賞したAIの父に加えて、ノーベル化学賞ではGoogle DeepMindのデミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏が受賞しています。
これは、タンパク質構造の予測に関する功績が評価されたものです。
5人の受賞者のうち3人がGoogleに関係している事実は、同社の基盤技術の強さを示しています。
我々は、大学の研究所以上に高度な研究を行っているGoogleの技術力に注目しています。
潤沢な資金力を背景に、最先端の研究開発を継続的に行っているのです。
安全性を重視したAI開発への期待
我々は、今後のAI開発競争において、OpenAI×Microsoft対Googleという構図になると予測しています。
この中でGoogleは、従来から倫理的な配慮を重視してきた実績があります。
技術はあっても危険性を考慮して公開を控えるという判断を何度も行ってきました。
Googleは創業理念として「Don't be evil（邪悪になるな）」を掲げています。
※補足
Googleは2018年5月、創業以来モットーにしていた一節「Don’t be evil（悪にならない）」を行動規範から削除した。その代わりとして、親会社「Alphabet」が｢Do the right thing.（正しいことをしよう）｣という新たな規範を示した。
この理念を実現するために、十分な資金力と競争力を持つことで、邪悪な手段に頼ることなく目標を達成しようとしています。
我々は、Googleが安全性に配慮しつつOpenAIを超えるAIを開発することで、技術革新と安全性の両立が実現できるのではないかと期待しています。
AIと人類の未来に対する考察
ダイナマイトとAIの類似性
我々は、ノーベル賞の歴史とAIの現状に興味深い類似点を見出しています。
ノーベル賞は、アルフレッド・ノーベルが自身の発明したダイナマイトが戦争などで使用され、多くの人命を奪う道具となってしまったことへの反省から創設されました。
本来、ダイナマイトは洞窟開発などの建設作業を効率化する画期的な発明でしたが、その技術は予期せぬ形で軍事利用されてしまいました。
ダイナマイトは土木工事で威力を発揮したが、同時に戦争の武器にもなってしまったことから、ノーベルはダイナマイトの発明で得た富を「国籍や男女を問わず、人類に最も貢献した人物に賞を与える」という遺言を残した。その遺言に従って1901年にノーベル賞が創設されたんだ。
ジェフリー・ヒントン氏の現在の心境は、ノーベル氏の経験と重なる部分があります。
自身が開発した技術が人類に害を及ぼす可能性を危惧し、警鐘を鳴らし続けているのです。
我々は、AIが「21世紀のダイナマイト」となる可能性を真剣に考える必要があると考えています。
AI技術の適切な活用と制御
技術の軍事転用によって新たな発展が生まれることは歴史的事実ですが、その本質は潤沢な研究資金の投入にあります。
我々は、個人や民間企業の力が強くなっている現代において、必ずしも軍事利用を通じた技術発展に頼る必要はないと考えています。
AIの規制だけを強化して技術革新を止めてしまうことは望ましくありません。
しかし、AI犯罪や人類への脅威となる可能性を考慮すると、野放しにすることも危険です。
我々は、企業の適切な自主規制と政府による管理の両立が重要だと考えています。
まとめ
2024年のノーベル物理学賞でAIの基礎研究が認められ、ジェフリー・ヒントン氏らが受賞しました。
これはAIが自然科学分野で重要な技術として認知された転換点となります。
しかし同時に、AI技術の危険性への警鐘も鳴らされています。
特にヒントン氏は、自身の研究への後悔も含めて安全性の重要性を訴えています。
今後はGoogleを中心とした企業による、安全性を重視したAI開発の進展に期待が集まっています。