「慢知識の護城河」

皆さんも知っての通り、科学は集団の成果です。
引力波は何千人もの人々が何十年もかけて作り出したものです。AlphaFoldの背後にはDeepMindのチーム全体があります。これらは天才一人の単独の成果だとは誰も言いません。
しかし、テクノロジー企業がAI研究者を採用する際の賭けは、まったく逆の方向を向いています。
《Nature》に掲載された最近の評論は一つの数字を明らかにしています：入職約5年、論文の引用数がトップクラスの若手研究者が、翌年に業界へ移る確率は、同時期の普通の学者の100倍です。
100倍です。二、三倍ではありません。
これは個人の選択の問題ではなく、構造的な血抜きの問題です。
トップクラスのAI教授の年俸はおよそ20万から40万ドルです。多くはないように思えますが、GoogleやOpenAIが提供する総報酬は、100万から300万ドルに達します。同じ仕事をしていても、給与には桁違いの差があります。
業界のロジックは非常にシンプルです：もし「10倍のエンジニア」がいれば、普通のエンジニア十人を養う必要はありません。さらに今、そのロジックさえ進化しています——もしAIが中低階層のエンジニアを代替できるなら、より優秀な人材に資源を集中すべきです。
問題は、このロジックが一つの事を逆さにしていることです。
学術界を土壌と考え、業界はその上に建物を建てると想像してください。
土壌の仕事は遅いものであり、応用シナリオを前提とせず、失敗を許容します。そこから生まれるのは、何度も引用され、公開批評される知識であり、商業的な目標に駆動された製品ではありません。
最も肥沃な土壌の部分を掘り出して建物を建てると、短期的にはより良い建物ができるかもしれませんが、長期的には基盤が徐々に空洞化していきます。
私自身、博士課程の最後の一年にこの問題に取り組んでいました：論文を発表しなければならない一方で、業界からのオファーも受けていました。
その選択は単なる給与の問題だけではなく、自分の研究テーマがどのような速度で、誰に役立つのかというロジックを選ぶことでもあります。
業界の問題は現実的ですが、常に時間的なプレッシャーや応用の方向性が伴います。学術の問題は自由ですが、その自由には代償が伴うことを受け入れなければなりません。
この流出は、「学術界がより競争力を持つべきだ」というだけでは解決しません。お金の問題は、より少ない資金で勝つことでは解決できません。
本当に必要なのは、学術システムが自分たちが提供している「業界にはないもの」を再考し、その価値を本当に関心を持つ人々にとってより見えやすく、魅力的にすることです。
私がずっと考えている概念があります：それを「慢知識の護城河」と呼んでいます。
すべての価値ある知識が18ヶ月の製品サイクル内で実現できるわけではありません。実現できないものは、誰かが守り続ける必要があります。
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引用:
1. Sanders, N. E., & Schneier, B. (2026). なぜAI研究者の高額報酬は科学の未来にとって良くないのか。Nature.

2. Jurowetzki, R., Hain, D. S., Wirtz, K., & Bianchini, S. (2025). 民間セクターはAI研究者を独占している：科学への影響は？AI & Society, 40(5), 4145–4152.