00:00:00 政府による AI 投資の紹介
00:04:42 OpenAI の ChatGPT による成功
00:06:29 ソフトウェアへの資本投入の難しさ
00:07:22 将来の AI モデル予測のリスク
00:12:35 DeepSeek のコスト効率の良い AI モデル
00:14:22 Y Combinator の広範な投資アプローチ
00:15:27 AI 投資が非 AI 企業を引き寄せる
00:17:12 AI 市場における資金過多
00:18:29 SoftBank の成功か失敗かの投資戦略
00:19:52 フランスの失敗した投資戦略
00:22:32 AI の進展は地理的に分散している
00:23:53 メガ AI 投資は気を散らすもの
00:25:02 政府の AI に対する理解不足
00:27:00 50 年にわたる AI の漸進的進歩
00:30:18 AI の制御が優位性をもたらさない可能性
00:31:40 超知能に対する反論
00:33:54 貢献は多様な源から生まれる
00:39:26 規制が雇用創出を妨げる
00:46:31 政府プログラムではイノベーションは起こらない
00:50:50 分野ごとの具体的なイノベーションに注目する
要約
このエピソードの LokadTV では、Conor Doherty と Joannes Vermorel が、トランプ政権の5000億ドルや欧州連合の2000億ユーロの約束など、各国政府によって発表された最近の AI 投資について議論します。Vermorel は、これらの大規模な投資がしばしば非効率的で無駄であり、その負担が納税者に転嫁されると批判しています。彼は、成功するイノベーションは官僚的なコンソーシアムではなく、集中した独立の取り組みから生まれると強調します。さらに、Vermorel はこれらの投資の曖昧な目的や、特に規制上の問題を抱える国々における雇用創出への影響について疑問を呈し、国家主導のイニシアティブではなく、具体的かつ実行可能なイノベーションに注力するよう助言しています.
拡張要約
このエピソードの LokadTV では、Lokad のコミュニケーションディレクターである Conor Doherty と、CEO 兼創設者である Joannes Vermorel が、各国政府によって発表された最近の AI 投資急増について掘り下げます。議論は、特にトランプ政権が発表した5000億ドルの投資と、欧州連合が応じた2000億ユーロの投資を中心に、これらの莫大な財政的コミットメントの意味と効果に焦点を当てています.
Joannes Vermorel は、フランスの「État stratège」として知られる国家主導の戦略的投資の歴史的アプローチに基づき、批判的な視点を示します。彼は、このような大規模投資はしばしば非効率的で浪費に陥りやすいと主張し、これらの投資には民間部門からの大きな貢献も含まれているものの、実際は税制優遇などの譲歩を通じてその費用が納税者に転嫁されると指摘しています.
この議論は、特に AI 分野において、多額の資金を効率的に投入する際の固有の課題を浮き彫りにします。Vermorel は、成功する市場イノベーションは官僚的なコンソーシアムからではなく、集中した独立の努力から生まれると強調し、iPhone や ChatGPT のような事例を挙げています。これらはコンソーシアムの産物ではなく、単一で献身的な取り組みの成果でした.
Conor Doherty は、トランプ政権の5000億ドルの投資には初めに1000億ドルが支払われ、残りは時間をかけて約束されると述べ、文脈を提供します。同様に、欧州委員会の投資も公的資金と民間資金の双方を含んでいます。これらの説明にもかかわらず、Vermorel はこのような投資の効果に懐疑的であり、官僚的非効率に陥り、意味のある進展をもたらさないと主張しています.
議論はまた、これらの投資の最終目標に触れており、それらは依然として曖昧で定義されていません。Vermorel は明確な目的の欠如を批判し、「倫理的 AI」や「持続可能な AI」といった用語があいまいで、開発の具体的な方向性を示していないと指摘しています.
さらに、Vermorel は AI 分野が急速かつ予測不可能な進展によって特徴付けられているため、将来のニーズや技術を予測するのは困難であると論じています。彼は、Microsoft、Google、Amazon などの大手企業によるデータセンターへの投資で市場が既に飽和状態にあることを指摘し、さらなる政府主導の投資の必要性に疑問を呈しています.
議論は、これらの投資がもたらす広範な影響、特に雇用創出に関する側面へと移ります。Vermorel は、このような投資が雇用を生み出すという考えに挑戦し、特に米国のような低失業率の国においては当てはまらず、フランスのように失業率が高い国では、AI 投資の不足ではなく規制上の摩擦が根本的な問題であると論じています.
Conor Doherty は、Anthony Miller の視点を取り上げ、彼もまたフランスにおける過剰な規制とそれがスタートアップ環境に及ぼす影響を批判していると述べます。Vermorel はこれに同意し、フランスで失業の影響を最も受けているのは、低学歴で AI と無関係なスキルを持つ人々であると指摘しています.
結論として、Vermorel はサプライチェーンディレクターや IT ディレクターに対し、これらの大規模な国家主導の投資に気を取られるのではなく、自らの分野における具体的かつ実行可能なイノベーションに注力するよう助言しています。彼は、意味のある AI の進展は政府のコンソーシアムではなく、独立した努力から引き続き生まれると予測しています.
全体として、このエピソードは最近の AI 投資ブームを批判的に検証し、これらの莫大な財政的コミットメントの効果と長期的影響に疑問を呈しています。Vermorel の見解は、技術革新を推進する上での政府の役割に警鐘を鳴らすとともに、意味のある進展を達成するためには集中した独立の取り組みがいかに重要であるかを強調しています.
完全な書き起こし
Conor Doherty: LokadTV へようこそ。さて、Joannes、今日も改めて、今なお尽きることのない話題、すなわち AI について正直に議論するために集まりました。特に、今回の議論の背景には、民間および莫大な公的資金が AI インフラに投入されるという、国際的な投資熱狂の様相が見受けられるからです。では、まず最初に、あなたの率直な意見を聞かせてくれますか?
Joannes Vermorel: 数日前、トランプ政権が5000億ドルの投資を発表したというニュースを目にしました。そして、たぶんそのわずか2日後に、欧州連合が「もし彼らがそうするなら、我々は2000億ユーロの AI 投資を実施する」と応じたのです。私個人としては、フランスであることが非常に関係していると思います。なぜなら、フランスは何十年にもわたってこのゲームをしてきたからです。実際、フランスではこの現象に「État stratège」という名称が付けられており、戦略国家のようなものであります。フランスがこの種のゲームを長年にわたり行ってきた実績から、これらの資金のほとんどが無駄になると高い確信を持って言えます.
Conor Doherty: 話を遮るつもりはありませんが、すぐに状況の背景を少し説明する必要があると感じます。大衆に、トランプ大統領や Ursula von der Leyen がほぼ1兆ドルの公的資金を使っているかのように聞こえないようにしたいのです。念のために、画面上にいくつかの詳細を表示しています。発言時点である2月13日時点で、トランプは5000億ドルのうち大部分が民間投資であると説明していました。これは、OpenAI、Oracle、そして日本の SoftBank が組んだスターゲートによるものです。なお、SoftBank は日本の企業です。一方、欧州委員会の Ursula von der Leyen 委員長は、2000億ユーロを発表し、そのうち 1500 億ユーロは民間、500 億ユーロは公的資金からであると述べました。つまり、民間と公的資金の双方が巨額に投入されているのは明らかですが、ここで使われているのは公的資金だけではないのです.
Joannes Vermorel: そうです。しかし、フランスは何十年もこういったゲームをしてきたのです。同じパターンがいつも繰り返されます。彼らは民間投資家がいると正当化しますが、実際には税制優遇などの譲歩が行われ、その費用は確実に納税者に重くのしかかるのです。これらのプロジェクトが失敗する興味深い理由は、多額の資金を効率的に投入することが非常に困難であるためです。それらのプロジェクトがもともと実施される運命にあった場合、単なる発表に過ぎず、すでに投資する予定だった企業の投資を自国の大戦略の一部として取り込むだけに過ぎません。しかし、もともと実施されることが決まっているのなら、なぜその投資をわざわざ「我々の戦略的投資」と括って一つのかごに入れる必要があるのでしょうか?
通常、実際には非常に官僚的な環境、つまり多数の企業が一堂に会するコンソーシアムに終始するのが現実です。市場で成功している例を見れば、ほとんどの場合、コンソーシアムではないことがわかります。例えば iPhone は大成功しましたが、これは Google や Facebook などと共同で生み出された製品ではありませんでした。大成功を収めたにもかかわらず、いかなるコンソーシアムの産物でもなかったのです.
OpenAI に関しても同様で、ChatGPT は大きな成功を収めましたが、ChatGPT はコンソーシアムの産物ではありませんでした。このような例は他にも挙げられます。一般的に言えば、これらのパターンを見ると、フランスにおける「État stratège」は半世紀以上にわたって繰り返されているゲームであり、その日の流行語を取り入れて、影響力のある著名人や大企業と一堂に会する。そして、民間企業が利益を上げることを正当化するために大量の公的資金を投入し、莫大な譲歩や税制優遇を与える結果、行政が約束した資金は頻繁に実現する一方で、民間参加者は手を引いてしまうという非常に非対称なゲームに終始するのです.
結果として、トランプ政権が5000億ドルを打ち出した場合、事態が非常識な方向に進み始めた際に、全ての民間投資家が一斉に手を引いてしまい、にもかかわらず何十億ドルもの公的資金だけが使われるというシナリオが現実に起こり得るのです。scenario
Conor Doherty: 私の見解では、トランプ政権が最初に約束したのは1000億ドルで、その後さらに4000億ドルが約束されたと理解しています。公平を期すために言えば、サッカーの大契約に詳しい人なら、選手に対して200万ドルが前払いされることはなく、分割して支払われることを知っているでしょう.
Joannes Vermorel: 問題は、ソフトウェア分野は多額の資本を投入するのが非常に容易ではなく、ましてやこのような大金を動かすのは途方もなく難しいという点です。だからこそ、これをインフラとして位置付けているのです。しかし、インフラと言っても一体何を意味するのでしょうか? 問題は、「ああ、チップが必要だ」と言われたとしても、どの種類のチップが必要なのかという点にあります。アルゴリズムに依存するのです。私たちは現在 LLM を持ち、2025年の LLM も存在します。これらの LLM は、5年前に流行していた 機械学習 モデルとは大きく異なります。では、5年後に流行するモデルが、今日のモデルと同じような要求を反映するという保証はどこにあるのでしょうか? それは非常にリスキーな提案なのです.
Conor Doherty: 公平を期すために、チップだけの話ではないと理解しています。スターゲート・アライアンスは、少なくとも20のデータセンターを建設することを目標としており、その大部分がテキサス州に建設される予定です。また、欧州委員会は12の AI ハブと多数のスーパーコンピュータの建設を約束しました。しかし、私にとっての疑問は、これらのプロジェクトがなぜ失敗する可能性があるのかを議論する前に、先に問うべきこと、すなわち究極の目的は何なのか、何を達成しようとしているのかという点です。これらのプロジェクトが失敗する理由を語ることもできますが、これらのデータセンター、スーパーコンピュータ、AI ハブを、いかに不十分であっても構わずに建設し、莫大な資金を投入する究極の目的とは一体何なのでしょうか?
Joannes Vermorel: 形式上は非常に曖昧で、「我々は AI 超大国になろう」というだけです。しかし、それが一体何を意味するのでしょうか?
Conor Doherty: まさにその通りです。私も同じ疑問を持っています.
Joannes Vermorel: それが問題なのです。誰も本当のところは知らないのです。これらのコミュニケーションは極めて曖昧で、「AI 超大国とは、最も倫理的な AI にアクセスできる状態を意味する」といったようなことに終始してしまいます。では、最も持続可能な AI とは何なのでしょうか? 私には全く見当がつきません。コミュニケーションが非常に曖昧であるのは常であり、フランスが「État stratège」で試みるたびに、参加する企業が多様で戦略も大きく異なるため、どうしても必然的に極めて曖昧な表現になってしまうのです。Oracle と SpaceX を一緒に連れてきて、共通点があると期待するのは馬鹿げています。全くのナンセンスです.
多くの参加者がこれが全くのナンセンスであることを理解していると思いますが、第三者が何十億ドルや何十億ユーロも注ぎ込むと約束するのなら、なぜ拒否するのでしょうか? もしこれだけの大金を無駄にする覚悟があるのなら、せめて自分に向けても使ってほしいと要求しないのは間違いではないでしょう.
サプライチェーンのような具体的な課題に焦点を当てると、全体として意味をなすとは到底思えません。サプライチェーンにおける AI について議論するならば、サプライチェーンの中で行われる日常的な 意思決定 プロセスを自動化するという、非常に具体的な意味を持たせることができます。これが、あなたが目指すべき明確な命題となるのです。例えば、注文のタイミング、注文量、価格の上下、在庫の配置、そしてキャパシティの増減など、労働集約的な意思決定プロセスが存在します.
まあ、確かに何らかのAIといったものを使ってそれを自動化することは可能だ。しかし、繰り返すが、そのボトルネックは計算能力へのアクセスなのでしょうか？莫大な計算能力が必要なのでしょうか？データセンターは必要なのでしょうか？現在のデータセンターが本当にボトルネックであるという兆候はあるのでしょうか？なぜなら、データセンターへの投資においては、不足が全くなかったからです。マイクロソフト、グーグル、アマゾンは、世界中にデータセンターを展開するため、休むことなく投資を行っている。
私の見解では、もしアマゾンがより多くのデータセンターを必要と考えるなら、私は全く問題ないと思います。彼らはただ投資し、より多くのデータセンターを生み出すでしょう。マイクロソフトも、グーグルも、その他の企業も同様です。本当に私を困惑させるのは、これらの巨大投資によってこのプロセスを妨害すれば、市場がより効率化するという考えです。私にとっては、それは非常に誤った見解であり、特に多次元的な性質を持つAIにおいてはなおさらです。何が欠けているのか、市場がどのように変貌するのか、そして5年後の技術がどのようなものになるのかを正確に見極めるのは極めて難しい。10億ドルを投資すれば望む結果が得られるという単純な話ではありません。状況はそれ以上に不透明なのです。
Conor Doherty: 公的であれ民間であれ、AIインフラに大量の資金を投入するという話になると、私のDeepSeekに関する知識の観点からは非常に興味深いことがわかります。例えば、DeepSeekは製造されただけでなく、ChatGPTのo1モデルよりも少ないエネルギーを使用し、しかもコストはその25～30分の1程度であったと聞いています。ですから、どう作られたのか、盗用されたのかといった点に深入りするのは重要ではありません。重要なのは、インフラが実際にo1モデルの製造コストを大幅に下回って生産されたという事実です。そしてその反応はどうだったか？ 要するに、問題に対して半兆ドルを投入すれば良いという話です。
Joannes Vermorel: そうです。おもしろいのは、フランスの企業Mistralも約1年前に、DeepSeekとほぼ同様の主張をしていたことです。つまり、現状のLLM（大規模言語モデル）は非常に無駄が多いと。そして、計算資源のほんのごく一部で同等、あるいはそれ以上の成果を得られる可能性があると。Mistralの立場はすでにこうであったのに、同じことを中国の企業が行った途端、市場は大混乱に陥ったのです。
だから、私の見解は、市場の矯正が見られるのは良いことだが、基本的には、ソフトウェア技術における進歩の道筋は非常に混沌としているという事実を示しているということです。何が成功するかを何年も先読みするのは極めて難しいし、資本を如何に効果的に展開するかもまた難題です。だからこそ、例えばY Combinatorのような非常に成功したスタートアップ・インキュベーターを見ると非常に興味深いのです。彼らは文字通り、数千のスタートアップに対して、各社ごとに50万ドル程度の少額資本を展開し、何が生まれるのかを確かめています。このようなアプローチは、巨大な資金を一社の優良企業に集中投資するアプローチとは対照的に、ソフトウェア業界全体で実際に機能しているように見受けられます。歴史的に見ても、この巨大投資アプローチを採用してきた投資家、例えばSoftBankは、WeWorkで甚大な損失を出しました。つまり、彼らは1000億ドルのファンドから始めたにもかかわらず、WeWorkに対して何十億ドルも浪費したのです。
Conor Doherty: だが、WeWorkはソフトウェア企業すらなかった。
Joannes Vermorel: 彼らはソフトウェア企業として提示されていましたが、本質的にはレンタル事業者に過ぎませんでした。ところが、これが問題なのです。もし『AIに投資する』ということで何十億ドルもの資金が出された場合、確実にすべての企業が自社をAI企業と称えることになるでしょう。例えば、OracleはAIとは全く無縁であり、この分野に貢献したこともありません。彼らが機械学習の分野で何か関わったかどうかも私には分かりません。しかし、今や彼らは自らをAI企業としてブランディングしています。そして、実績の乏しい他の多くの企業も同様に流れに乗ってくるでしょう。私の予感では、おそらくSalesforceもその流れに加わるはずです。これがまた問題なのです。
AIを検討する際、問われるのは何が欠けているかということです。明らかに、欠けているものは山ほどあります。サプライチェーン向けのAIに適用しようとすれば、欠けている要素はさらに多い。しかし、資本に関しては、長年の量的緩和のおかげで、おそらく人類史上もっとも容易に資本にアクセスできた結果、起業家として言えるのは、資金不足が本質的な問題ではなかったということです。私が一般的にAI市場を見ると、資金が過剰に存在しているように感じます。民間の資金だけでなく、公共資金まで加われば、単に現金の過剰投入が問題になってしまうのです。
Conor Doherty: 一般論として、あなたはテック企業周辺で起こるベンチャーキャピタリスト特有の熱狂状態、つまりスタートアップに対する投資の並行性を示唆しているようです。明示的に述べたかは分かりませんが、それを日本、フランス、米国などの政府の動きに適用しているのでしょうか？個々のテック企業が何百ミリオン、何十億ドルを燃やすという行動と同様のパターンと見なしているのでしょうか？
Joannes Vermorel: いいえ、私が言おうとしているのは、資本を展開すること自体は非常に容易ですが、それを利益に変えるのは極めて難しいということです。たとえば、SoftBankのような民間企業を見ても、成功するかどうかは運任せと言えます。総じて見れば、それはウォーレン・バフェットが何度も指摘してきた点に他なりません。多くの場合、こうしたファンドは市場平均を下回る結果に終わるのです。単純なETFに投資したほうが、よっぽど良いリターンを得られるのですから。
そして私が心配しているのは、そもそもAIに資本を投入するのが非常に困難であるという問題に加え、さらに巨額の資金を投入することはなおさら困難だということです。投入する資金が大きくなればなるほど、それだけ困難さが増してしまいます。そしてそれに加えて、多くの政府が官僚的な悪夢を引き起こす各種コンソーシアムを組織しているため、歴史的にもそれらは莫大な無駄を生み出してきたのです。もし国家戦略が確実に富をもたらすものなら、フランスは世界で最も裕福な国になっていたでしょう。しかし、現実は全くそうではありません。これらすべてが常に失敗しているのです。
Conor Doherty: では、その点について少し補足させていただきます。繰り返しになりますが、財政的な無駄遣いについて議論する際、我々の専門分野として、1ドルごとに得られるROIを理解することが重要です。この点を、以前あなたがサプライチェーンに関連して述べたコメントと結び付けると、あなたは以前、enterprise softwareにおける三つのシステムの例を挙げました。第一のシステムは記録システムであり、本質的にはあなたのERPに他なりません。あなたは以前、多くの企業ではIT予算の約4分の3が、本質的には単に華やかに見せた台帳、つまり本質的にはスプレッドシートに費やされていると指摘しました。例えば、スプレッドシートに何千万ユーロも投じるようなものです。そしてあなたの立場は、要するにそれは賢明ではないということですよね。ただし、何かしらの目的のためには、ある程度の資金投入は必要であり、あなたは大体5％程度が適切だと述べました。同じ財政的視点で考えると、国家や政府もまた、AIインフラに対して一定の資金を投入すべきです。半兆ドルは過剰投資かもしれませんが、適切な金額はいくらなのでしょうか？
Joannes Vermorel: しかし、なぜ政府がそのような分野に一銭でも費やすべきなのか、その考え方自体に本当に疑問を感じます。それは膨大な税金が無駄に使われるためのレシピのように思えるのです。個人的には構いません、私はアメリカでは税金を払っていませんが、どうやらEUは追随し、ヨーロッパの税金を大量に無駄にしようとしているようです。そして、その結果、私にも影響が及ぶのです。
私にとって非常に奇妙なのは、そもそもなぜ政府がそのような分野に関与すべきだと考えるのかということです。政府の支援が必要だと言われる理由は何でしょうか？コンピュータサイエンスの歴史全体を振り返ると、特に人工知能のような捉えどころのないものは、一度も官僚機構や政府主導の組織から生まれたことがありません。進歩は極めて漸進的で、地理的にも非常に分散しているのです。DeepSeekの例を見ても、中国のクォントのチームが最先端を推進し、次はドイツ、スウェーデン、あるいはどこか別の国のチームがその役割を担うかもしれません。
そして再び、必要なのは資金不足ではなく、むしろ資金が豊富にあるという点に異議を唱えます。もし国家が資金不足を理由に介入すべきだと考えるなら、ソフトウェア業界の起業家としては、もう一度考え直すべきです。実際、私自身は一日に5回ほどLokadへの投資を申し出るベンチャーキャピタリストから連絡を受けています。資金不足が問題ではないのです。十分な資本は既に存在しています。しかし、私がある程度の専門知識を持っている者として言えば、たとえ1億ドルがAIに投入されたとしても、その資金をどこに投じるべきかは非常に不明瞭です。これは非常に難しい命題です。では1000億ドルとなれば、問題はさらに深刻になるでしょう。つまり、これらの巨大投資は、単なる気晴らしに過ぎず、関係者全員にとって多大な無駄と混乱を招くだけなのです。
Conor Doherty: 政府が関与すべきか否か、または政府がこれに関心を持つべきかという考え方を分解してみると、一つの論点が浮かび上がります。なお、私は専門家ではありません。私は哲学を教え、Lokadでマーケティングに従事しています。しかし、10年か11年前にニック・ボストロムの著書「Superintelligence」を読んだことがあります。彼がその中で潜在力について概説していたのを覚えています。ここではスーパ―インテリジェンスの話ではありませんが、彼の主張は、多くの人々がスーパ―インテリジェンスとは何か、またそれにどれほど近いかを理解していないということです。人々が知っているのは…
ボストロムが述べたように、もしある国がそれを保有していて、その反対側に立った場合に壊滅的な影響を受ける可能性が依然として存在するということです。では、どれほどこの現象が、潜在的な敵に対して十分なインフラが整備されていないことに対する国家レベルの恐怖心に起因しているのでしょうか？
Joannes Vermorel: しかし、なぜ政府やそのような連合体が、この問いに答えるための手がかりを持っているとあなたは考えるのですか？ AIは、我々自身を守るための巨大な壁を築くといった単純なものではありません。非常に具体的で明確な目標を持ったものでもありません。まるで、最高の小説を書くコンテスト、すなわち最も詩的で、最も興味深く、最も魅力的な小説を競うコンテストのようなものです。数十億ドルをその挑戦に投入すれば、機械的に最高の小説が生まれると本気で思いますか？ 確かに多くの参加者は集まるでしょうが、すぐに官僚的な悪夢に陥り、美しい成果が生まれる可能性は皆無でしょう。
AIは非常に捉えどころがありません。大規模言語モデル（LLM）の問題の一部は、我々がその限界の本質を理解していない点にあります。もし、何が一般人工知能の実現を阻んでいるのかを正確に理解できれば、明確な開発プロセスが見えていたはずです。ところが、過去50年にわたり、各世代の機械学習モデルは、知性について我々が見落としていた根本的な要素を明らかにしてきました。どの革命も、漸進的ではあるものの、知性に関して我々が見落としていた深い部分を認識させるものでした。
こうしたギャップを埋めることで進歩は遂げられ、今日では驚くべき成果が手に入っています。しかし、コミュニティ全体、すなわち専門家やAI研究者は、どこに向かうべきかが極めて不透明だと感じています。壁にモノを投げつけて、何がくっつくかを見ているようなもので、まるで目隠しをしているかのようです。資金を投入することが状況を悪化させるとは一概には言えません。むしろ、OpenAIは莫大な資金に振り回され、巨大なモデルに注力したため、同様のLLMをよりコンパクトに作るという点では少し後れをとった印象です。
『AIが未来である』という方向性が見えるからといって、誰もがその到達方法を知っているという神話があります。市場の面白いところは、何千人もの人々がリスクを取り、様々な試みを行い、最終的にこの巨大な競争から一つの勝者が現れる可能性があるという点です。これは非常に良いことです。国家戦略に固執してしまえば、フランスのMinitelのような例に終始してしまいます。かつてフランスは国営で独自のインターネットを構築しようとしましたが、それは完全な大失敗に終わったのです。
国家が人類を前進させるために操縦できるという考えは、非常に明確かつ単純な問題、すなわち単純な力任せのアプローチで解決できる問題に限定されます。しかし、もしあなたが多次元的な問題に直面すれば、それは非常に困難になります。その結果、AIが本質的にオープンソース化し、価値を持たなくなる可能性すらあるのです。あなたのAIの中核部分がオープンソースで無料になり、その上での価値は、あなたがそのAIをどう活用するかによってのみ生み出されることになるのです。AIを完全に支配することが、誰にとっても優位性を与えるとは限りません。数学を例にとってみてください。ある国が全ての数学者を輩出して全ての定理を証明したと想像してください。その国は数学の超大国となるでしょうが、定理が証明されれば誰もがその成果を享受できるのです。数学の超大国であっても、それが実際の権力や富に直結するわけではありません。さらに、もし突破口を開けば追加価値を獲得できるという考えも必ずしも正しいとは限らないのです。数学の超大国であることが、その知識を活用して国を豊かにすることに繋がるとは限らないのです。
Conor Doherty: あなたが本質的に示したのは、ボストロムが超知能に対して展開した議論そのものです。私たちは超知能について議論しているわけではありませんが、彼が今世紀半ばごろに達成されると予想した超知能AIに到達する前には、完了すべきいくつかのステップがあります。それを実現できる者は、実質的に超大国と言えます。価値あるスキルセットを独占していれば、あなたは超大国なのです。同様に、AIで最も飛躍的な進歩を遂げた者が最も強大となり、その結果、一部の意思決定に影響を与えるかもしれません。
Joannes Vermorel: はい、しかしそれは純粋な憶測に過ぎません。独占状態は生まれません。コミュニティが一定の理解レベルに達すれば、かつてはごく一部の人々だけが持っていた専有の力や能力が商品化されるのです。現状、AIの発展は過去50年間のコンピュータサイエンスで見られたパターンと同様に、非常に徐々に進行しており、無数の多様な貢献者が関与しています。何千もの場所から貢献があり、数多くの論文が重要な貢献を果たしていますが、その論文を書いた人物は、実際にはたった1本の重要な論文しか持っていないかもしれません。
人類は数学と同じようにAIの進展を続けるでしょうが、独占は存在しません。数学の知識を独占している者は誰もいません。国によって数学者の数は違いますが、それが生活の質や物質的な豊かさといった実際の超大国としての力をもたらすわけではありません。全くそうではありません。これらの投資がそれを実現できるかは非常に不透明です。私たちは、今後5～10年分のハードウェアに投資しており、どのようなモデルになるのかも未知数です。失敗してお金が無駄になる可能性は高いです。もしマイクロソフトがデータセンターにさらに投資して失敗すれば、その損失は株主が負うことになるでしょう。官僚が数百億ドルまたはユーロをAIに効率的に投入するという考えは、単なる気晴らしに過ぎません。
Conor Doherty: 改めて申し上げますが、私は経済学者ではありません。しかし意思決定理論について相当読み込んできた結果、小さな数字と大きな数字に対する人々の認識が全く異なることがわかりました。例えば、「社長、昨年は休憩室のコーヒーに12,000ドルを使いました」と言われたら、コーヒーという日常的なものだからと、その金額が途方もなく高いと感じるかもしれません。10,000ドルであるべきか？12,000ドルであるべきか？5,000ドルであるべきか？そういった点を検証するでしょう。しかし、「ERPのアップグレードには2億5,000万ドルかかる」と言えば、それが妥当に聞こえるのです。適正な金額がいくらかはわかりません。同様に、データセンターを20か所建設するには、半兆ドルかかるでしょう。大きな数字に関しては独特の専制が働きます。さらに、意思決定に関与する人々が内部の仕組みを十分に理解していない場合、この現象はより顕著になります。彼らは「これで事実上、白紙小切手を渡されている」と言われるのです。つまり、半兆ドルは実質的な白紙小切手と同じです。適切だと思う金額を書きなさい。そこで私の疑問は、その莫大な資金が合理的に活用され、雇用創出など公共にいかなる利益をもたらすという期待が、どれほど現実的なのかということです。
Joannes Vermorel: 私の見解では、この点における期待値は非常に低いべきです。米国の雇用統計を見ると、完全雇用、あるいは刑務所行きを除けばほぼ完全な雇用状態が示されています。つまり、完全雇用の中で新たに雇用が創出されるという考えは奇妙です。「ああ、もっと良い仕事が創出されるだろう」と言うかもしれませんが、それが現実的かどうかは疑問です。例えば、誰かがピザ店で働いている場合、データベース管理者の需要が生じ、その仕事はより高給になるかもしれません。しかし、その人が依然としてピザ店でピザを作っているなら、たとえデータベース管理というより高給な職務に就くべきだとしても、それは単に能力の問題でしょう。
私にとって、雇用創出の論点は全く別の問題です。特に米国のように失業率が非常に低い国ではなおさらです。投資を正当化するためにその議論を使うのは、根拠に乏しいと言わざるを得ません。ヨーロッパのように失業率が高い地域では、実際のところほとんどの失業は規制によって引き起こされているのです。もし人々の雇用を妨げているのが規制であるなら、巨額の投資がその問題を解決するとは言えません。これらの問題は完全に独立しています。まず、人々の雇用を妨げる規制を取り除かなければ、雇用は生まれないのです。
ヨーロッパに詳しくない方々のために説明すると、フランス、スペイン、イタリアなど多くの国では、企業が従業員を解雇することはほぼ不可能です。その結果、採用に関して企業は非常に消極的にならざるを得ません。これが多くの摩擦を生み、失業の大部分がこうした摩擦によって説明されます。スイスのようにこうした摩擦が少ない国では、失業率はずっと低いのです。私の考えでは、投資があったとしても雇用が創出されるというのは非常に弱い命題であり、特にその雇用が税金で賄われる場合はなおさらです。つまり、一般市民からお金を取って、別の人々に渡すということになります。民間投資であれば機会が生まれますが、公的資金の場合は納税者から取ったお金を配り直しているに過ぎないのです。
Conor Doherty: この点について補足させてください。私がその情報を正確に知りたくて、LinkedInでアンソニー・ミラーの発言を調べたのですが、面白い出来事がありました。彼はチャンネルの友人であり、素晴らしいブログ（Wiser LogTech）を運営していますので、ぜひチェックしてほしいです。LinkedInを開いたら、フィードの一番上に偶然にも、アンソニー・ミラーがまさに同じ内容の投稿をしているのが見えたのです。新しい投稿でしたが、私が注目したかったのは、彼が数日前に述べた内容で、皆さんの見解を伺いたかったのです。特にフランスに関して、彼はヨーロッパ全体に、ましてや私たちが住むフランスにおいて、2000億の資金が各国に分配されたとしても必ずしも雇用創出につながらないと指摘しています。その理由として、フランス全体は（スタートアップに関しては）規制が過剰で、スタートアップ環境にとっては不向きであると述べたのです。あなたは同じくらいの懐疑心をお持ちですか？
Joannes Vermorel: はい、その通りです。フランスで失業しているのは、ITやコンピュータサイエンスのスキルを持つ人々ではありません。そうした人々は皆、雇用されています。市場価値のあるスキル、特にAI関連あるいはその隣接分野のスキルを持つ人々は、ほぼ100％雇用されています。では、フランスで最も失業率が高いのは誰でしょう？答えは、基本的には教育レベルが低い若者です。25歳未満の失業率は約20％にも上ります。現在、Googleによるとフランス全体の失業率は7％ですが、25歳未満となると約20％に達します。また、常時20万人近くが社会学を学んでいるという現状も考慮しなければなりません。
フランスは、あらゆる職に不適格な人材を大量に輩出しています。これをAIが解決するでしょうか？私はそうは思いません。なぜなら、彼らが失業している理由は、5年間も社会学を学んだ結果、どの企業でも実際に役立つスキルを獲得できなかったからです。フランスが突然AIに投資したところで、この問題は解決しないのです。もともと雇用されなかったのは、あなたのスキルに市場価値がなかったからであり、AIがその本質を根本的に変えることはありません。
雇用創出について議論する際、多くの人が考えているのは、仕事のない人々に新たな職が生まれるということです。しかし実際には、フランスでまともなスキルを持つ人々はほぼ100％雇用されています。
Conor Doherty: はっきり言って、ヨーロッパ、特にフランスでそのようなスキルを持つ人々は、英語が十分に堪能であれば、しばしばアメリカのスタートアップに引き抜かれてしまいます。いわゆる「脳流出」が起こっているのです。
Joannes Vermorel: 雇用創出について議論するとき、既に職についている人のために新たな仕事を作るのは、単なる縦並びの移動にすぎません。問題は、失業者の状況を本当に改善できるかどうかです。私の答えは、ヨーロッパには失業している人が山ほどいるものの、その原因はAIやAIがヨーロッパ、アメリカ、世界に与える影響とは全く無関係だということです。たとえAIが大成功を収めたとしても、アメリカで有罪判決を受け、何度も刑務所に入り、仕事を見つけるのに非常に苦労している人々と同じ理由で、職がない人々の状況が根本的に改善されることはありません。国がどれほど繁栄していても、企業のために極めて優れたAIが多くの価値ある仕事を生み出すからといって、そのような人々の運命が根本的に変わるわけではないのです。
Conor Doherty: 口を挟みたくはありませんが、その立場をまとめると、ヨーロッパの一般納税者の観点から見れば、これにはいかなる付加価値も生まれていない、というご意見なのでしょうか？
Joannes Vermorel: ヨーロッパにおいてはこれに付加価値は全くありませんし、米国においても同様だと思います。さらにサプライチェーンに着目すると、サプライチェーンの責任者は、これらのプログラムを革新が起こる場とみなしていません。むしろ、単なる膨大なリソースの無駄遣いにすぎないのです。これらのコンソーシアムは無駄が多く、官僚的であり、次世代のAIの先導にはなりません。 これらのコンソーシアムは、税金で賄われるユーロやドルの無駄遣い以上の損害をもたらす可能性があります。また、一般の企業経営者の認識を歪め、「こここそが革新が起こり、価値が生み出される場所だ」と錯覚させる巨大な気晴らしの要因にもなります。私の見解としては、そこが革新の場になることはなく、革新は他の場所で起こり続けるというものです。 Conor Doherty: さて、興味深いのは、しばしばあなたに今後の展開についての予測を促すと、あなたは情報を口に出さず、手元にカードを隠すような態度を取る点です。今日のところは、予測に関して非常に固い立場を示していましたね。
Joannes Vermorel: そうですね。実は、もし革新がどこで起こるかを私に予測させるなら、正直なところわかりません。しかし、いくつか可能性の低い候補は除外できます。例えば、次のAI革命が北朝鮮から起こる可能性はほぼゼロです。政府の官僚から起こる可能性も、北朝鮮と同じく非常に低いでしょう。つまり、正確な予測ができないからといって、ありえない可能性を除外できないわけではないのです。 Conor Doherty: では、今から12ヶ月後に、ヨーロッパが何かを構築し、ましてや大きな進歩を遂げているとは思いませんか？ Joannes Vermorel: 可能性はありますが、もしそうなったとしても、それはあの巨額投資のおかげではありません。革新は非常に不規則で、ほぼどこでも起こり得るのです。例えば、スイスのように、高度な人材が豊富な国もあります。スイスからそのような企業が生まれる確率は決して低くありません。 Conor Doherty: タックスヘイブンですか？ Joannes Vermorel: はい、でもタックスヘイブンだけではありません。例えば、ETH（スイス連邦工科大学）は非常に優秀です。優れた技術系大学を有する地域は他にもたくさんあります。フランスにも多く存在します。私の見解では、主要な候補は米国です。なぜなら、米国は最も勢いがあり、最大のコミュニティと専門家を抱えているからです。しかし、たとえ進展が米国から続いたとしても、それが連邦政府主導の巨額投資によるものだとは思えません。米国が数十年にわたって業界を支配してきたため、成功は米国で起こる可能性が高いものの、その成功が連邦政府の巨額投資の結果であるとは、私は一般的に考えていません。 Conor Doherty: さて、ほぼ1時間にわたるお話でしたので、締めくくりに入りたいと思います。最後に一言、何かお伝えしたいことはありますか？ Joannes Vermorel: サプライチェーンディレクターあるいはITディレクターの皆さん、どうか気を散らさないでください。そういった投資は単なる時間の無駄であり、残念ながらお金の無駄遣いでもありますが、税金ですからどうにもできないのです。 Conor Doherty: 私たちは違法なことを推奨しているわけではありません。 Joannes Vermorel: しかし、少なくともあなたができるのは、それが完全な気晴らしにならないようにすることです。私の提案は、何が起こっているのかに注意を払い、あの巨額投資に心を奪われないことです。おそらく、そこからは何も生まれないでしょう。超知能を追い求めるのではなく、あなたの専門分野に特化し、実際のユースケースで成果を上げている事柄に注目してください。
Conor Doherty: よし、ジョアネス、他に質問はありません。お時間いただき本当にありがとうございました。会話を楽しみましたし、皆さんにも楽しんでいただけたなら幸いです。ご視聴ありがとうございました。それでは、また次回お会いしましょう。
