認知革命：AIが人間を凌駕するとき」のまとめ

本記事は、その要約である；AIが人間を凌駕するとき デビッド・V・ギルモア著。
70年以上にわたり、人工知能（AI）は私たちの人間性や機械知能の限界に対する認識を魅了し、挑戦してきた。AIが社会を激変させるという予測は数十年にわたって流布され、大きな進展が見られる一方で、その影響の真の規模は依然として曖昧なままである。重要な問題はもはやもし AIは社会を変えるがいつ 特に認知的アウトプット、つまり思考の量という点では。
産業革命で蒸気機関のようなイノベーションが馬力で測定されたように、AI革命も同様の直感的な測定単位から恩恵を受ける可能性がある。思考時間」を使うことで、人間の認知能力とAIの認知能力をより明確に比較することができるだろう。不完全で前提条件もあるが、このモデルは、急速に影響力を増すAIに関する継続的な議論の枠組みを作るのに役立つだろう。

思考時間：認知作業の測定
AI'の認知作業について推論を始めるにあたり、人間の知的生産量の直感的な近似値である「思考時間」という概念を紹介する。1思考時間とは、人間が1時間に処理できる平均的なトークン（単語）数として大まかに定義され、読む作業と書く作業の両方を含む。平均すると、人間は1分間に200単語を読むので、1時間あたり12,000トークンとなる。生産性の遅れを考慮し、保守的に見積もると、人間の思考時間は10,000トークンとなる。
この思考時間の測定は、大規模言語モデル（LLM）などのAIシステムが大きく異なるトークン速度で動作する、人間とAIの能力を比較する上で極めて重要である。AIがトークンを処理する能力は、人間の思考プロセスに似ており、AIの認知労働を相対的な言葉で見積もる枠組みを提示する。

合成思考時間の台頭
AIの導入が拡大するにつれて、より大きな認知出力に対する需要も高まっている。AIが処理するトークンに基づいてAIの認知的出力を定量化するために使用される用語、合成思考時間という概念が登場した。例えばGPT-4。このモデルは、毎秒67トークン、1時間あたり24万1200トークンという驚異的な速度でトークンを出力する。
比較はこれにとどまらない。コストの面でも、AIは指数関数的に効率的だ。人間の思考時間は約13ドルかかるのに対し、GPT-4が作り出す合成思考時間はわずか0.15ドルだ。これはAIの86倍のコスト優位性を生み出し、デジタル化が進む経済におけるAIの拡張性と財政的実現可能性を強調している。

成長するAIの認知能力
AIの認知能力の成長軌道は、NvidiaのH100チップのような、タスク処理に特化したGPUの数によって大きく左右される。現在の推計では、世界のAI認知能力は年間85ギガソートアワー（GTh）であり、これに対して人類の知識労働力は1兆9000億ソートアワー（TTh）である。
しかし、AIの処理能力は急速に伸びている。世界のGPU生産量の年平均成長率（CAGR）は36％で、合成思考時間は約2年ごとに倍増している。この成長率を考えると、AIは今後10年以内に人間の認知能力を上回る可能性がある。AIのアルゴリズム効率の向上を考慮すれば、AIはわずか4年で人間を凌駕するかもしれない。

AIが人間を凌駕すると何が起こるか？
AIが人間を凌駕する閾値に近づくにつれ、社会的・経済的な影響を考慮することが重要になってくる。現在のペースでは、AIの知的能力は近いうちに世界の知識労働力全体のそれを凌駕するかもしれない。この認知シフトは、認知労働に依存する産業-研究、教育、ヘルスケアなど-にとって大きな可能性を秘めているが、知識経済における人間の労働の価値についても本質的な問題を提起している。
AIが認知業務に使用されることで、雇用に大きな変化が生じる可能性があり、感情的知性や創造的な問題解決を必要とするような、AIでは容易に再現できない役割に人間の労働者が適応したり、移行したりすることが求められる。さらに、AIシステムが改善され、社会機能にますます組み込まれるようになると、世界のパワーバランスが再構築され、高度なAIシステムを持つ国や企業が産業や地政学を支配できるようになる可能性がある。

AIの思考時間を拡大するための課題
AIのコグニティブ出力は有望であるにもかかわらず、いくつかの制限がその成長を制約する可能性がある。ひとつは、NvidiaのH100ユニットのような先進的なチップの入手可能性がボトルネックになっていることだ。現在の地政学的緊張、特に台湾と半導体サプライチェーンをめぐる緊張は、AIの成長に劇的な影響を与える可能性がある。さらに、AIのエネルギー需要は相当なものだ。データセンターのインフラは今のところペースを保つことができるが、AIが拡大し続けるにつれて、コンピュート需要の増大がエネルギー資源を圧迫する可能性がある。
もうひとつの課題は、AIそのものの経済性である。AIは資本集約的ではあるが、業界の勢いを維持するためには投資収益率（ROI）を持続させなければならない。すべてのテクノロジー主導の分野と同様、AIの「ゴールドラッシュ」は、投資家と社会の双方にとって具体的かつ長期的な価値に結びつかなければならない。

AIと人間の思考時間の未来
AIの知的能力の軌跡は、私たちが理解し始めたばかりの方法で未来を形作るだろう。AIの思考時間が人間の認知作業を凌駕し、その規模が拡大するにつれ、私たちは重大な岐路に立たされるかもしれない。それは、人工知能が単なる人間の労働を補助するツールではなく、認知労働そのものを主導する存在になるということだ。このことが人間の社会、仕事、アイデンティティにとって何を意味するのかはまだ解明されていないが、その変革の規模は産業革命や情報革命に匹敵するかもしれない。
今のところはっきりしていることは、AIは単なる明日のためのツールではなく、今日の未来を形作る変革の力であるということだ。AIがいつ、どのように人間を凌駕するのかを理解することで、これからの世界を変えるような急速な変化に対応する計画を立てることができる。