AI: 技術革命か、それとも 1 兆ドル規模の賭けか?

VTV.vn - 技術革命への期待からAIに数兆ドルが費やされてきたが、これには「ドットコムバブル」が再び起こるリスクが伴う。

AI（人工知能）はここ数年にわたって「嵐」を引き起こしており、その嵐はまだ収まっていません。

昨年、世界中のメディアはAIに関する記事を約20万件報道しました。これは、テクノロジー業界の再編や新たな億万長者の創出から、国境を越えた詐欺に悪用されるという負の側面まで、この技術のかつてない存在感を反映しています。2024年には14万件以上、2022年には7万件を超えると予測されていることと比較すると、AIの爆発的な成長は前例のないものです。

「AI大臣」が汚職と戦う。

転機は2022年後半のChatGPTの立ち上げ後に訪れました。AIの波は爆発的に拡大しただけでなく、世界中に広がり、2025年には多くの主要新聞が初めて「AIアーキテクト」を「パーソン・オブ・ザ・イヤー」に選出しました。これは偶然の産物ではなく、昨年はAIが生活と生産の両面で世界中で多くの新たな成果をもたらした年と捉えられていました。

アルバニアは、「賄賂に流される心」も、脅迫されることも恐れない大臣を任命した。彼女の名前はディエラ。公共調達を担当するAIソフトウェアプログラムだ。アルバニアの伝統衣装を身にまとい、音声操作で業務を行い、電子的に書類を発行することで、汚職の可能性を最小限に抑えている。

「私にはデータと知識への渇望、そして国民に公平に、透明に、そしてたゆまぬ努力で奉仕することに専念するアルゴリズムがあるだけです」とディエラは語った。

アルバニアは「AI大臣」ディエラ氏の就任により、公共調達契約の100%が汚職のないものになることを期待している。

アルバニアは、AI大臣の就任により、予算の門番がアルゴリズムであり、それが「柔軟性」を欠き、善悪しか知らないことから、公共調達が100%不正のないものになることを期待している。

例えば、香港（中国）では、 科学者たちが雷雨や大雨を最大4時間前まで警告できるAIシステムを開発しました。現在の多くの予測モデルは20分から2時間前までの予測しかできません。このシステムは衛星データを活用し、雷雲の形成を監視し、15分ごとに予報を更新します。

精度が15％以上向上したため、人々は不安そうに空を見上げる代わりに、AIがすでに気象の猛威を分析した画面を見ることができるようになります。

一方、フランスのある専門学校には、一度も休みを申請したことも、授業の難しさについて不満を漏らしたこともない「学生」がいます。彼の名前はミロです。ミロは講義を聴き、その内容を全て自動的にテキスト化し、学生が24時間365日アクセスできるチャットボットに変換します。教材の復習、複雑な概念の質問、課題の確認など、これらすべてをいつでも行うことができます。

Miloは答えを生成する機械ではありません。情報を生成するAI搭載ロボットとは異なり、このロボットは提案や指導を行うようにプログラムされており、学習者に自ら考えるよう促します。未来の教室では、AIは宿題を代わりにやってくれるのではなく、より批判的に考えるように促してくれるでしょう。

さらに遠くスペインでは、犯罪捜査に活用できる嘘発見器を開発しました。Neurologyca社は、130億以上のデータポイントに基づき、最大92種類の感情のニュアンスを認識できるAIシステムを開発しました。このシステムは、声、ボディランゲージ、そして微妙な表情の変化を分析し、個人、さらには集団の感情状態を把握します。この技術は、感情の変化を通して脳卒中や脳出血などの健康リスクの早期警告を発することもできます。AIは嘘を見抜くことから学び始め、今では一見普通の顔の裏に隠された危険なシグナルを検知する方法を学んでいます。

ベトナムでも、交通管制や航空から銀行業務まで、多くの分野で AI が応用されています。

世界的な傾向に沿って、ベトナムでも交通管制や航空から銀行まで多くの分野で AI が応用されています。

「AIは、銀行サービスを提供する情報システムを保護し、不正な取引や偽造取引を防ぐ盾として機能します」とベトナム国家銀行情報技術部長のレ・ホアン・チン・クアン氏は述べています。

1兆ドル規模の競争

AIが21世紀の宝の地図だとしたら、どの国も共通の2つの点、すなわち出発点Aと目的地Iを見るでしょう。しかし、AからIへの道は一つではありません。各国は、自国の資源、希望、そしてテクノロジーの役割に対する認識に基づいて、独自のルートを選択します。

そして、こうした「AIハイウェイ」では、お金は単なる燃料ではなく、最初にそこに到達し、地位を確保し、ゲームのルールを設定するための戦略的優位性なのです。

統計によると、現在の価格で換算すると、アメリカ合衆国は原子爆弾製造のためのマンハッタン計画に約300億ドルを費やしました。また、月面着陸のために、ワシントンはアポロ計画に約3,000億ドルを投資しました。

しかし、両方の金額を合わせても、米国が2025年の1年間で人工知能（AI）に費やすと予想される総額、推定3,750億ドルには達しません。

過去10年間で、米国はAIに約2兆ドルを注ぎ込んできた。これは同国の歴史上のどの科学技術プログラムよりもはるかに大きな投資規模だ。

米国の地図上では、テキサス州、バージニア州、アリゾナ州、オハイオ州などの州が「AIホットスポット」として浮上しており、巨大データセンターがますます増えている。

ベンチャーキャピタルファンドは投資を加速させている一方、テクノロジー大手は後れを取ることを避けるために前例のない規模の支出を強いられている。

マイクロソフト、アマゾン、グーグル…AIに巨額の投資を注ぎ込んでいる（画像：cryptomist）

マイクロソフトはOpenAIに数百億ドルを注ぎ込んでいます。GoogleとMetaはコンピューティング能力を継続的に拡大しており、AmazonはチップからクラウドAIインフラに至るまで、あらゆる分野への投資を加速させています。

ウォール街も参加しています。AI関連銘柄は過去最高の指数を牽引しており、人工知能は米国市場の成長の主力となっています。

「多層的なAIエコシステムに必要なインフラ全体を構築するには、莫大な投資が必要です。これはまさにまたとない機会であり、人類史上最大のインフラ拡張となります」と、NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏は述べています。

こうした投資はすべて、一つの長期目標、すなわち汎用人工知能（AGI）へと収束しています。これは、人間レベルの思考と創造力を備え、スーパーコンピュータ並みの速度と規模でほぼあらゆる知的課題を処理できる次世代AIと考えられています。

AGI競争は、アメリカ企業に大きなリスクを負わせ、先行者利益を得るために数千億ドルもの資金を投入させています。アメリカの戦略思考では、絶対的な確実性よりも先駆者となることが重視されます。AIプラットフォームをいち早く掌握した者が、長期的な経済的、軍事的、そして地政学的優位性を獲得するでしょう。

中国は、大規模なAIモデルの開発競争ではなく、高い応用性、つまり「十分に良い」、低コストで、迅速に導入できるシステムを重視しています。2024年には、中国は約29万5000台のロボットを生産しました。これは米国の生産数の約9倍に相当します。米国と中国にとって、これは単なる技術競争ではなく、開発哲学の違いです。

中国にとって、ロボットはもはや単なる技術実証の場ではなく、その価値は実践で検証され、大規模に商業化されています。データによると、中国では現在、完全なヒューマノイドロボットを製造している企業が140社以上あり、昨年は330種類以上のヒューマノイドロボットが発売されました。中国の技術専門家の分析によると、AI開発競争において、中国は依然としてチップ製造技術のブレークスルーを模索している段階ですが、AIエコシステムの応用という点では、中国が現在優位に立っています。AIとロボットを融合させることで、中国は身体型人工知能の開発において大きな進歩を遂げています。

ユニットツリーのヒューマノイドロボットがCCTVの2026年春節ガラで子供たちと一緒に武術を披露（写真：SCMP）

「人工知能（AI）は、単独のエージェントから具現化されたAIへと移行しつつあります。この技術は現在、製造業や消費者向けシナリオに広く応用されています。これはAIの将来の大きなトレンドでもあります」と、中国国家発展改革委員会マクロ経済研究所の研究専門家である龔飛鳴氏は予測しています。

しかし、現状ではAI搭載ロボットは安定した環境下で一連の反復動作しか実行できません。例えば、ロボットはテーブルの上で服を畳むことはできますが、同じ作業を別の場所や環境に移動させると、一連の動作の精度が低下します。中国はロボット産業のさらなる飛躍を目指し、特定のシナリオにおけるロボットの導入を加速させ、可能な限り多くの実世界データを蓄積しています。

専門家によると、中国はロボットの大量生産と低コスト化を目指して技術向上を続けている。これは、人間が操作する組立ラインを必要とせず、ロボットが自ら製造できるようになることを意味する。

この国の科学者や産業界は、ロボット用バッテリーの画期的な開発や、データを共有・拡充するためのオープンソースコードの開発にも取り組んでいます。近い将来、AIとロボットは真に当たり前のものとなり、私たちの生活に不可欠なものとなるでしょう。

AI「バブル」？

AIの発展は不可逆的な流れとみられているが、多くの専門家は「ドットコムバブル」の再来の可能性を懸念している。

「非常に現実的な疑問がある。物事があまりにも速く動きすぎているのではないか、それがバブル要因だ」と、セントルイス連邦準備銀行の元総裁ジム・ブラード氏は語った。

ジム・ブラード氏によると、このゲームにはMeta、Amazon、Microsoftといった極めて裕福な企業が関わっており、彼らはこの競争に多額の資金を投入できる。多くのデータセンターを建設する動機は、競合他社に追い抜かれることへの恐怖だ。この恐怖がテクノロジー企業を重工業のような企業へと変貌させ、石油・ガス会社に匹敵する巨額の物理的資本を保有させている。

AIの発展は不可逆的な流れとみられているが、多くの専門家は「ドットコムバブル」の再来の可能性を懸念している（画像：シャッターストック）。

2022年後半、ChatGPTはテクノロジー界に旋風を巻き起こしました。5日でユーザー数が100万人に達し、2ヶ月後には1億人を突破しました。これはInstagramとFacebookの合計を上回る速さです。しかし、2024年になると、この「パーティー」は冷め始めたように見えました。OpenAIの収益はわずか37億ドル程度、損失は50億ドルに達しました。それでも、市場は依然として同社の価値を約5,000億ドルと評価していました。これは、燃料漏れを知りながらレースカーに法外な値段を支払うようなものです。

2030年までに、AIには約6.7兆ドルのインフラが必要になると予想されています。これを達成するには、業界は年間2兆ドルの収益を生み出す必要があります。しかし、現状では、AI業界の収益は約2,000億ドルに過ぎず、必要額の10分の1にも満たない状況です。

2024年は期待のピークでした。2025年までにAI開発は「どん底」に落ち込みました。企業は「資金はどこから来るのか」と疑問を抱き始めました。AIプロジェクトにはそれぞれ200万ドル近くが費やされましたが、投資収益率に満足していると答えたリーダーは30%にも満たませんでした。派手なガジェットは片付けられ、データ、運用、リスク管理といった、より地味な基盤が取って代わられました。

では、バブルは崩壊するのでしょうか？答えは「まだ」です。ドットコム時代とは異なり、AIを謳歌している企業は、実質的な利益と莫大な資金力を持つ企業です。マイクロソフトが諦めれば、グーグルが勝利します。グーグルが後退すれば、アマゾンが前進します。誰も最初に撤退したいとは思っていません。

歴史が示すように、バブルは突然資金が枯渇したり、象徴的な暴落など、誰もが偽善をやめざるを得ない状況に追い込まれた時にのみ崩壊する。バブルはまだ崩壊していないが、すでに膨らんでいる。そして、誰もが大きな賭けをしている時、たった一人がテーブルから立ち上がるだけで、ゲーム全体が変わってしまう可能性がある。

AIバブルの急激な拡大への懸念に加え、他にも多くのリスクが存在します。フォレスターの予測によると、AIは2030年までに米国で1,040万件の雇用を直接的に消滅させる可能性があり、これは全米労働力の6%に相当します。特に反復作業や低スキル労働が大きな打撃となります。

二つ目のリスクは誤情報です。Newsguardの昨年の統計によると、現在、世界中で完全にAIを活用したニュースウェブサイトは2,089あり、2023年と比較して約12倍という劇的な増加を示しています。ChatgptやMetaのような大規模なチャットボットは、誤情報を引用する確率がかなり高く、最大40%に達します。著作権侵害やデータ漏洩のリスクは言うまでもありません。

さらに、詐欺やディープフェイクはもはやSFではありません。サイバーセキュリティベンチャーズによると、AIは現在、世界中で10兆5000億ドルを超えるサイバー犯罪被害を引き起こす主要な要因となっています。AIシステムは、従来の認証システムでは検出できないほど精巧な偽のコンテンツ、文書、画像を作成でき、人間でさえ本物と偽物の区別が困難になっています。

国連は、AIが国際安全保障に与える影響、特に軍拡競争、戦略的失策、紛争激化のリスクについて深い懸念を表明し、各国に対し、この技術のリスクと機会に対処するために協力するよう呼びかけた。

AIは人間によって、そして究極的には人間のために作られました。しかし、現実と期待のせめぎ合いは日々、刻一刻と続き、明確な終わりは見えません。この旅路において最も重要な問いは、AIがどこまで進化するかだけでなく、人間がAIと共にどのように歩んでいくかということです。

出典: https://vtv.vn/ai-cach-vang-cong-nghe-hay-van-cuoc-nghin-ty-usd-100260219082120963.htm