予測困難な生成AI技術の進化
急変する世界にどう備えるか

ところが、この2カ月ほどで以前とはフェーズが明らかに変わってしまいました。変化を象徴するのが中国のAI企業ディープシーク（DeepSeek）の大規模言語モデル「DeepSeek-R1」と、オープンAI(OpenAI)の新サービス「Deep Research（ディープリサーチ）」です。まず、DeepSeekは大規模言語モデルの民主化、つまり大きな資金を持たない組織や研究者でも生成AIモデルを自作できる道を開いた。

これまでChatGPTクラスの大規模言語モデルを開発するためには、最低でも日本円にして200億円ぐらいのコストがかかる、とされていました。そのChatGPTを超えるレベルに達したとされるDeepSeekが、わずか8億円でつくられた。しかも技術は論文で公表され、モデルもオープン化されています。だからおそらく10億円もあれば、誰でもとはいえないまでもDeepSeek並みの大規模言語モデルを作れることが分かってしまった。生成AIの開発で大きく後れを取っていた日本も、DeepSeekによってようやくスタートラインにまで引っ張り上げてもらえたのです。数カ月もすれば、DeepSeekに学んだ日本発の大規模言語モデルも出てくるでしょうし、世界でもDeepSeek並みの大規模言語モデルが乱立すると思います。

一方でDeepSeekほど話題になっていませんが、多くの人に影響するという意味ではDeep Researchもすごい。Web上の情報を収集して詳細な調査レポートを作成するオープンAIの新機能で、現時点で使いこなせているのはトップレベルの研究者やプログラマー、それも上位1％レベルの人たちに限られるでしょう。けれども私には、こちらのほうが衝撃的でした。

私は昨年まで東京大学の松尾研究室で生成AI関連技術を研究しており、今でもインターネット上にある関連論文の99％は把握しているつもりです。ところがDeep Researchに調べさせると、残りの1％に関する部分まで調べてレポートを返してきました。金融アナリスト関連でのトップ、すでに生成AIを使いこなしてきたある人も、「Deep Researchによっていよいよ仕事のなくなる時が来た」と、その恐怖感を語っていました。

生成AIの進化は、明らかに新たなフェーズに入ったのです。

実は金融関連の仕事については、すでに2024年5月に出された論文で決着がついています。ノーマルなChatGPT（GPT-4）と人間のプロアナリストとの対決、具体的には企業の財務諸表をもとに収益予測をさせたところ、ChatGPTの方が正しかった。この時点で、超一流はともかくとして、いわゆる金融アナリストたちは、すでに生成AIに負けていたのです。

つまり今後、アナリストと似たような、いわゆる「考える仕事」に就いている人たちの多くは、生成AIに取って代わられる可能性が高い。私の著書でも紹介していますが、2023年にオープンAIとペンシルベニア大学が共同で発表した論文で、AIの影響を受けやすい職業として挙げられていたのは金融分析者、投資ファンドマネージャー、記者・ジャーナリスト、税理士など。高度な判断力や創造的な思考が必要とされる、いわゆるホワイトカラーの職種ばかりです。

一方で仕事を失わない人も確実に残ります。これからAIがロボットに組み込まれ、身体を手に入れれば、従業員をすべてAIで賄えるようになるでしょう。けれどもAIが何か失敗をやらかしたら、誰が責任を取るのか。生身の人間が社長1人だったら、顧客からの責めもすべて社長に直接降り掛かってきます。それでは組織が成り立たないので、社長とAIの間に誰か責任者を置く必要がある。

求められるのは、AIに任せた作業を確認した上で、「これでよし。もし何か問題が起きたときは、私が責任を取る」と言える人材です。そのような役割を担えるのは、専門知識を持っているエキスパートです。社長の立場で考えてみても、そのような専門家まで雇い止めするのは得策ではない。だから現時点ですでにシニア層に達していて、何らかの専門知識を持っている人は、おそらく安泰だと思います。そのような人たちからすれば、これまで自分が作業に費やしていた時間の8割ぐらいを、これからはAIが代わりにやってくれる。「仕事が楽になってありがたい限り」となるでしょう。

厳しいのは、現時点ではまだそこまでの専門知識を持っていない若い人たちです。若手にとってこれまで仕事とは、ある意味学びのためのはしごでした。上司の司令に従ってこなしていたさまざまな業務、たとえば会議の議事録作りなども雑用とはいいながらも、学びを得られる貴重なステップだった。それを一段ずつ登りながら知識を身につけて、管理職やエキスパートへとキャリアアップしていったのです。

そんな仕事は今後、すべて生成AIが代替するでしょう。生き残るためには、なんとしても生成AIを使いこなす立場に回らなければなりません。すなわち「何を生成AIに聞けばよいか」を理解し、「適切な問いを投げかけられる」人です。生成AIは使い手によって、返してくる答えが変わってきます。適切なプロンプトを使えなければ、適切な答えを得られないのです。

だからまず培っておくべきは、基本的な思考力。そのうえで何らかの領域について専門的な知識を身につける。その知識を基にして生成AIを使いこなす。そんな人材を目指すべきでしょう。

この記事の企画を最初にいただいたときの仮のタイトルが「テクノロジーとしての生成AIは5年後どこまで進化するか」でした。実は昨年8月にも、文部科学省の有識者会議に呼ばれて「5年後を予測した資料を書いてください」と言われました。そこで5年以内に実現しそうな予想として、次の3つを挙げたのです。

1. ホワイトカラー的な能⼒に関しては、ほぼすべての能⼒で⼈間を超える。LLM（大規模言語モデル）の知識が全分野において⼈間の博⼠号取得者レベルになる
2. ⾁体労働に関しても、相当部分の作業ができるようになる
3. ⾃動研究の発展

ところが、会議の1週間後ぐらいに早くも自動研究できる生成AIが出てきた。続いて1カ月後にはオープンAIから「o1」、すなわち博士号取得者レベルの生成AIが出てきた。今のところ実現していないのは肉体労働できるAIだけですが、これさえも半年後には誕生しているかもしれません。５年先の世界がどうなっているかなんて、まったくわからない。これが正直なところです。

世界トップクラスのAI研究者、ノーベル賞受賞者のジェフリー・ヒントン、チューリング賞受賞者のヤン・ルカンとヨシュア・ベンジオ、あるいは事業者サイドではオープンAIのサム・アルトマンCEO、グーグル・ディープマインドのデミス・ハサビスCEO、アンソロピック（Anthropic）のダリオ・アモデイCEOらが予想するAGI（Artificial General Intelligence：人工汎用知能）の登場時期は、平均すると2030年です。つまり、5年後には純粋に生産性だけで勝負すれば人間がAIに勝てる部分は、まず残されていないでしょう。

運動系AIだけは難しいと思われていますが、その理由は肉体労働に関するデータがないからです。データさえあれば、来年誕生してもおかしくない。もちろん、たとえばドアノブ1つとっても、現在の世界は人間向けに作られていて、ロボット向けには最適化されてない、といった問題もあります。それでも、2030年にはいわゆるブルーカラーの仕事も激減している可能性が高いと私は考えています。

そのとき、人は何をしたらよいのか。答えは簡単に見つかりません。それでも1つ、明るい話があります。「これから人の暮らしは明らかに良くなる」、これだけは間違いないということです。人間が生きていくために必要な作業は、肉体労働も含めてすべてAIがやってくれるようになります。人間社会を維持するために必要なコストは、劇的に下がるはずです。そうした恩恵を受けて人は、確実に良い生活を楽しめるようになるでしょう。