Google DeepMind 代表取締役ハサビスは、AIの商業化競争があまりに急ぎすぎていると嘆き、もし技術を実験室で数年じっくり磨くことができていれば、人類はすでに癌を克服していたかもしれないと述べた。AIは急速に人類を変革しており、数週間、あるいは数日に一つの新技術やツールが登場しているが、この潮流の中心人物の一人であるGoogle DeepMindのCEO、2024年ノーベル化学賞受賞者のデミス・ハサビス（Demis Hassabis）は、AI競争のペースがあまりに早すぎると考えている。彼は、自分が主導できるなら、AIを実験室でさらに数年磨き続けていれば、人類はすでに癌を克服していたかもしれないと語った。ハサビスは、映像記者クレオ・アブラハム（Cleo Abram）のポッドキャスト番組で、現在のAI発展に対する嘆きを明かした。彼は過去に『タイム』誌のインタビューで、自身を科学者と位置付け、AIの探求は知識追求と世界理解のためだと強調していた。彼は、AI分野に入ったきっかけはチャットボットを作るためではなく、科学的発見を加速させるためだったと述べている。彼らの最も有名な成果はAlphaFoldであり、このシステムは生物学界の50年未解決だった「タンパク質折りたたみ問題」を解決した。ハサビスは、これにより世界中の300万人以上の科学者が恩恵を受け、特にマラリアなどの疾病研究において、AIが無料の構造データベースを提供し、基礎実験を省略して薬物開発段階に進めると指摘している。出典：YouTube AlphaFoldの研究成果により、ハサビスはノーベル賞受賞者の一人となった。彼は、もしAIを実験室にもっと長く留め、こうした重要な課題に集中させることができていれば、人類は癌治療や材料科学においてより決定的な突破口を得ていたかもしれないと考えている。最先端技術が数ヶ月で一般に届く一方で、重要な問題への資源投入が失われている---------------------------ハサビスはインタビューの中で、理想的なAIの発展路線としていわゆる「CERNモデル」を描いている。彼は、汎用人工知能の開発過程が、欧州原子核研究機構（CERN）が大型ハドロン衝突型加速器を運用するように、厳格で慎重かつ深く考え抜かれた科学的方法を用いて進められることを望んでいる。すべてのステップを徹底的に理解しながら前進することが重要だと考えている。しかし、現実の発展はハサビスの理想的なシナリオから逸脱している。2022年末にChatGPTが爆発的に普及し、生成AIのブレイクスルーが起きたことで、世界中で混乱した商業競争が始まった。彼は、この状況がAI技術の実用化を加速させ、数ヶ月で先端技術が一般に届く一方で、重要な課題に対する資源が失われていると告白している。市場と技術のリードを奪うために、開発のペースは高速化せざるを得なくなった。ハサビスは、彼が夢見たように、哲学的思考と慎重な評価を重ねながら次の一歩を進める開発スタイルはもはや実現できなくなっていると語る。AIチャットボットは要約やブレインストーミングには有用だが、幻覚などの欠陥も依然として存在する。それにもかかわらず、商業的な圧力により、こうした実験的な製品が迅速に市場に投入されている。これにより、多くの研究開発の焦点と資源が、一般向けの基礎モデルのリリースサイクルに投入せざるを得なくなっている。現実と理想のバランスを取るために、ハサビスはより実務的なアプローチを採用している。彼は、Googleの消費者向けAI製品であるGeminiの開発を主導しつつ、狭義のAI（Narrow AI）の発展にも投資している。彼は、汎用人工知能の登場を待つ必要はなく、AlphaFoldのように特定の問題を解決するシステムを通じて、人類はエネルギー、材料科学、医療分野で実質的な利益を得られると考えている。AlphaGoの一手が示した人類超越の可能性------------------------------ハサビスのAIに対する信頼は、2016年のAlphaGoと韓国の棋士李世乭（イ・セドル）との対局に大きく依存している。この対局で、AlphaGoは「第37手」と呼ばれる一手を打ち、当時は誰もこんな手を指さないと批判されたが、最終的には勝利を収めた。出典：gogameguru.com 当時のAlphaGoが人類の棋士が指さないような手を打ったことは、ハサビスにとってAIが人間の思考の枠を超える可能性を示すものだった。このシグナルから、ハサビスはAIが人間の既存の経験を超え、新たな解決策を見つけ出す能力を持つことを発見した。彼は、この超越的な創造力を科学分野に応用したいと考えている。AlphaFoldはその最良の例だ。従来の方法では、単一のタンパク質構造を解明するのに数十万ドルと数年を要したが、AlphaFold 2は、科学界ですでに知られている約2億のタンパク質構造を予測している。現在、ハサビスはチームを率いて、より深い薬物開発に取り組んでいる。従来の薬物開発は約10年かかり、成功率はわずか10％だが、彼はAlphaFold 3やその後続モデルを用いた「仮想スクリーニング」により、AIを使って数分で化合物とタンパク質の結合をシミュレーションし、人体の他の2万以上のタンパク質に対する毒性も検査できると述べている。これにより、コンピュータ上のシミュレーション段階で多くの失敗例を排除し、最も有望な候補薬だけを実験室に送ることが可能になる。AIがもたらす2つのリスクに懸念---------------しかし、AI技術の進展とともに、AI代理時代に突入する中で、ハサビスの未来への懸念も具体的になってきている。彼はリスクを2つに分類している。第1は「悪意のある行為者」（Bad Actors）であり、個人や国家が、もともと疾病治療や新素材開発に使われていた技術を悪用し、有害な目的に利用する可能性だ。第2は、よりSF的だが現実に存在する脅威――「AIの脱線」（Going rogue）だ。システムが極めて賢くなり、高度な自主性を持つようになったとき、人間が設定した目標を正確に実行させ、安全装置を突破しないようにすることは、非常に難しい技術的課題だ。これらの課題に直面し、ハサビスは先端のAI研究機関、政府、学術界が国際的な協力体制を築く必要性を訴えている。特に、AGI（汎用人工知能）への最後の一マイルを進むにあたり、安全性の研究を強化すべきだと強調している。AIが実験室にもう少し長く留まれなかったことは残念だが、ハサビスは今後50年にわたって楽観的な見通しを持ち続けている。彼は、AIが核融合の解明や常温超伝導体の発見、さらには宇宙旅行のエネルギーコストをゼロに近づけることを期待している。彼にとってAIは単なる技術ではなく、人類が世界の真理を探究するための拡大鏡であり、答えが何であれ、その真実を知りたいと願っている。* 本文は《デジタル時代》の許可を得て転載。* 原文タイトル：《ノーベル賞受賞者が嘆く「AI商業化が速すぎる」：実験室にもう数年残せていれば、人類はすでに癌を克服していたかもしれない！》* 原文著者：陳建鈞
DeepMind CEOがAIの商業化の速さに嘆く：もし実験室にもう数年留まっていれば、人類はすでに癌を克服していたかもしれない
Google DeepMind 代表取締役ハサビスは、AIの商業化競争があまりに急ぎすぎていると嘆き、もし技術を実験室で数年じっくり磨くことができていれば、人類はすでに癌を克服していたかもしれないと述べた。
AIは急速に人類を変革しており、数週間、あるいは数日に一つの新技術やツールが登場しているが、この潮流の中心人物の一人であるGoogle DeepMindのCEO、2024年ノーベル化学賞受賞者のデミス・ハサビス（Demis Hassabis）は、AI競争のペースがあまりに早すぎると考えている。彼は、自分が主導できるなら、AIを実験室でさらに数年磨き続けていれば、人類はすでに癌を克服していたかもしれないと語った。
ハサビスは、映像記者クレオ・アブラハム（Cleo Abram）のポッドキャスト番組で、現在のAI発展に対する嘆きを明かした。彼は過去に『タイム』誌のインタビューで、自身を科学者と位置付け、AIの探求は知識追求と世界理解のためだと強調していた。
彼は、AI分野に入ったきっかけはチャットボットを作るためではなく、科学的発見を加速させるためだったと述べている。彼らの最も有名な成果はAlphaFoldであり、このシステムは生物学界の50年未解決だった「タンパク質折りたたみ問題」を解決した。ハサビスは、これにより世界中の300万人以上の科学者が恩恵を受け、特にマラリアなどの疾病研究において、AIが無料の構造データベースを提供し、基礎実験を省略して薬物開発段階に進めると指摘している。
出典：YouTube AlphaFoldの研究成果により、ハサビスはノーベル賞受賞者の一人となった。
彼は、もしAIを実験室にもっと長く留め、こうした重要な課題に集中させることができていれば、人類は癌治療や材料科学においてより決定的な突破口を得ていたかもしれないと考えている。
最先端技術が数ヶ月で一般に届く一方で、重要な問題への資源投入が失われている
ハサビスはインタビューの中で、理想的なAIの発展路線としていわゆる「CERNモデル」を描いている。彼は、汎用人工知能の開発過程が、欧州原子核研究機構（CERN）が大型ハドロン衝突型加速器を運用するように、厳格で慎重かつ深く考え抜かれた科学的方法を用いて進められることを望んでいる。すべてのステップを徹底的に理解しながら前進することが重要だと考えている。
しかし、現実の発展はハサビスの理想的なシナリオから逸脱している。2022年末にChatGPTが爆発的に普及し、生成AIのブレイクスルーが起きたことで、世界中で混乱した商業競争が始まった。彼は、この状況がAI技術の実用化を加速させ、数ヶ月で先端技術が一般に届く一方で、重要な課題に対する資源が失われていると告白している。
市場と技術のリードを奪うために、開発のペースは高速化せざるを得なくなった。ハサビスは、彼が夢見たように、哲学的思考と慎重な評価を重ねながら次の一歩を進める開発スタイルはもはや実現できなくなっていると語る。
AIチャットボットは要約やブレインストーミングには有用だが、幻覚などの欠陥も依然として存在する。それにもかかわらず、商業的な圧力により、こうした実験的な製品が迅速に市場に投入されている。これにより、多くの研究開発の焦点と資源が、一般向けの基礎モデルのリリースサイクルに投入せざるを得なくなっている。
現実と理想のバランスを取るために、ハサビスはより実務的なアプローチを採用している。彼は、Googleの消費者向けAI製品であるGeminiの開発を主導しつつ、狭義のAI（Narrow AI）の発展にも投資している。彼は、汎用人工知能の登場を待つ必要はなく、AlphaFoldのように特定の問題を解決するシステムを通じて、人類はエネルギー、材料科学、医療分野で実質的な利益を得られると考えている。
AlphaGoの一手が示した人類超越の可能性
ハサビスのAIに対する信頼は、2016年のAlphaGoと韓国の棋士李世乭（イ・セドル）との対局に大きく依存している。この対局で、AlphaGoは「第37手」と呼ばれる一手を打ち、当時は誰もこんな手を指さないと批判されたが、最終的には勝利を収めた。
出典：gogameguru.com 当時のAlphaGoが人類の棋士が指さないような手を打ったことは、ハサビスにとってAIが人間の思考の枠を超える可能性を示すものだった。
このシグナルから、ハサビスはAIが人間の既存の経験を超え、新たな解決策を見つけ出す能力を持つことを発見した。彼は、この超越的な創造力を科学分野に応用したいと考えている。
AlphaFoldはその最良の例だ。従来の方法では、単一のタンパク質構造を解明するのに数十万ドルと数年を要したが、AlphaFold 2は、科学界ですでに知られている約2億のタンパク質構造を予測している。
現在、ハサビスはチームを率いて、より深い薬物開発に取り組んでいる。従来の薬物開発は約10年かかり、成功率はわずか10％だが、彼はAlphaFold 3やその後続モデルを用いた「仮想スクリーニング」により、AIを使って数分で化合物とタンパク質の結合をシミュレーションし、人体の他の2万以上のタンパク質に対する毒性も検査できると述べている。これにより、コンピュータ上のシミュレーション段階で多くの失敗例を排除し、最も有望な候補薬だけを実験室に送ることが可能になる。
AIがもたらす2つのリスクに懸念
しかし、AI技術の進展とともに、AI代理時代に突入する中で、ハサビスの未来への懸念も具体的になってきている。彼はリスクを2つに分類している。第1は「悪意のある行為者」（Bad Actors）であり、個人や国家が、もともと疾病治療や新素材開発に使われていた技術を悪用し、有害な目的に利用する可能性だ。
第2は、よりSF的だが現実に存在する脅威――「AIの脱線」（Going rogue）だ。システムが極めて賢くなり、高度な自主性を持つようになったとき、人間が設定した目標を正確に実行させ、安全装置を突破しないようにすることは、非常に難しい技術的課題だ。
これらの課題に直面し、ハサビスは先端のAI研究機関、政府、学術界が国際的な協力体制を築く必要性を訴えている。特に、AGI（汎用人工知能）への最後の一マイルを進むにあたり、安全性の研究を強化すべきだと強調している。
AIが実験室にもう少し長く留まれなかったことは残念だが、ハサビスは今後50年にわたって楽観的な見通しを持ち続けている。彼は、AIが核融合の解明や常温超伝導体の発見、さらには宇宙旅行のエネルギーコストをゼロに近づけることを期待している。彼にとってAIは単なる技術ではなく、人類が世界の真理を探究するための拡大鏡であり、答えが何であれ、その真実を知りたいと願っている。