Google DeepMind 代表ハサビスCEO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、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、映像記者のクレオ・アブラハム（Cleo Abram）のポッドキャスト番組で、現在のAI発展に対するこのような嘆きを明かした。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、重要な課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べきだと望んでいる。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。しかし、現実の展開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が爆発的に流行し、生成型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、真に重要な課題への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踏み出す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、その本質的な欠陥として幻覚などの問題も存在する。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急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。ひとつは、Googleの消費者向けAI製品であるGeminiなどの開発をリードし、もうひとつは、特定の問題解決に特化したAI（狭義のAI）への投資だ。彼は、汎用人工知能の登場を待つ必要はなく、AlphaFoldのような特定の課題に特化したシステムを通じて、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。AIが人類の思考を超える可能性を示すAlphaGoの一手------------------------------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）との衝撃的な対局に大きく由来している。その試合で、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打つ人はいないと嘲笑されたが、最終的にはAlphaGoの勝利を導いた。出典：gogameguru.com 当時、AlphaGoが人類の棋士が絶対に打たないと考える一手を打ったことは、ハサビスにAIが人間の思考の枠を超える可能性を示すものと認識された。ハサビスはこの出来事から、AIは既存の人間の経験を超え、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はこの思考の最たる例だ。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の時間を要したが、AlphaFold 2は既知の約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Isomorphic Labsを設立し、AlphaFold 3やその後継モデルを用いた「仮想スクリーニング」を行っている。AIを使えば、数分で何百万もの化合物とタンパク質の結合をシミュレーションでき、同時に人体の他の2万以上のタンパク質に対する毒性も検査できる。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、最も有望な候補薬物だけを実験室に送ることが可能となる。AIの2つのリスクに対する懸念---------------しかし、AI技術の進展とAIエージェント時代の到来に伴い、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し、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《數位時代》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の商業化が速すぎる」：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はAIの商業化があまりにも早すぎると嘆く：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 代表ハサビスCEO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、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、映像記者のクレオ・アブラハム（Cleo Abram）のポッドキャスト番組で、現在のAI発展に対するこのような嘆きを明かした。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、重要な課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べきだと望んでいる。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。
しかし、現実の展開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が爆発的に流行し、生成型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、真に重要な課題への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踏み出す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、その本質的な欠陥として幻覚などの問題も存在する。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急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。ひとつは、Googleの消費者向けAI製品であるGeminiなどの開発をリードし、もうひとつは、特定の問題解決に特化したAI（狭義のAI）への投資だ。彼は、汎用人工知能の登場を待つ必要はなく、AlphaFoldのような特定の課題に特化したシステムを通じて、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。
AIが人類の思考を超える可能性を示すAlphaGoの一手
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）との衝撃的な対局に大きく由来している。その試合で、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打つ人はいないと嘲笑されたが、最終的にはAlphaGoの勝利を導いた。
出典：gogameguru.com 当時、AlphaGoが人類の棋士が絶対に打たないと考える一手を打ったことは、ハサビスにAIが人間の思考の枠を超える可能性を示すものと認識された。
ハサビスはこの出来事から、AIは既存の人間の経験を超え、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はこの思考の最たる例だ。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の時間を要したが、AlphaFold 2は既知の約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Isomorphic Labsを設立し、AlphaFold 3やその後継モデルを用いた「仮想スクリーニング」を行っている。AIを使えば、数分で何百万もの化合物とタンパク質の結合をシミュレーションでき、同時に人体の他の2万以上のタンパク質に対する毒性も検査できる。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、最も有望な候補薬物だけを実験室に送ることが可能となる。
AIの2つのリスクに対する懸念
しかし、AI技術の進展とAIエージェント時代の到来に伴い、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し、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。