Anthropic CEOダリオ・アモデイ氏の最新インタビュー ・3～6カ月後にはAIがコードの90%を生成 ・12カ月後にはほぼ全コード ・リモートワークは全部AIに代替され得る ・AIが意識や経験を持つ可能性は否定できない 以下にまとめます↓ --- 私たちがOpenAIを離れたのは2020年末でした。実は2019年から2020年にかけて、OpenAIの内部、そして最終的に私の共同創業メンバーとなるグループの間で、“スケーリング則”または“スケーリング仮説”と呼ばれるものが急速に認識され始めていました。 我々の考えでは、OpenAIのリーダーシップ陣も基本的にはこのスケーリング仮説を共有していると感じていましたが、社内外を含め、それを真に理解している人はまだ多くなかった。 このテクノロジーが非常に大きな意味を持つようになるのであれば、開発の仕方を慎重に考えなければならない、しっかり“正しい形で”構築しなければならないと思ったのです。 OpenAIも、そうした開発姿勢を取ると創設当初から掲げてはいましたが、いろいろな理由でリーダーシップがそこまで真剣に取り組んでいるとは言い難い状況でした。そこで私を含む数名が集まり、独立してAnthropicを立ち上げたわけです。 最初に私たちが自社モデル“Claude”の初期バージョンをリリースしようとした際、当時はChatGPTが登場する直前くらいでしたが、この技術の安全性や影響を考慮し、実に6カ月ほどリリースを延期しました。もしそのとき出していたら、ChatGPTのような“バズ”を我々が先に得られたかもしれませんが、それよりも安全面を重視して遅らせたのです。 年を振り返ってみると、当時のモデルは1文や1段落を書くことすらおぼつかないレベルでした。 その延長で“5年後にはこれが何十億ドルもの価値を生み出し、人々がコードを書くのを手伝い、人間と対話でき、膨大な知識を持つようになるだろう”と予想していたわけです。ほとんどの人はそれを信じていませんでしたが、実際に現在そうなりつつあります。そして同じような指数関数的トレンドをさらに2、3、4年延ばすと、どうなるか。たとえばノーベル賞級の頭脳をまとめて持っているようなモデルがあらゆる領域で登場し、チャットだけでなく、コンピューター上で行われるほぼすべての業務を代行できるようになる可能性がある。リモートワークに相当する部分は全部AIがやってしまう、テキストベースで人間と同じように何日も何週間もかかるタスクを処理してしまう、と。 私自身100%そうなるとは断言しませんが、70～80%くらいの確率でそうなると思っています。 おそらく3～6カ月後にはコードの90%を書けるようになるでしょう。12カ月後には“ほぼすべてのコードを書く”レベルになっている可能性があります。 それでも、人間のプログラマーはある程度必要でしょう。仕様を定義するとか、どのようなアプリを作るか、セキュリティ設計はどうするか、他のコードとどう連携させるかなど、まだAIが苦手な部分があります。そうしたところを人間が補完することで、プログラマーの生産性はむしろ向上する。 たとえば“AIの影響で年10％の経済成長が実現する”なんて話、今は荒唐無稽に聞こえるかもしれませんが、それを仮に想定してみると、税収増を背景に大規模な政策が可能になるかもしれません。 いま私が一番懸念しているのは、“この技術がもたらす規模の変化を社会がまだ理解していない”ことです。 もし私たちが正しいのだとしたら、シリコンバレーの限られたコミュニティや、一部の政策決定層しかこの“技術の本質”を理解していないのが現状で、世間一般では“ただのチャットボットでしょ？”くらいの認識です。これをもって私たちが“危険かもしれない”“すべての仕事を置き換えるかもしれない”などと言っても、一般の人からしたら荒唐無稽に思えるわけです。それが私にとっては非常に危惧する点であり、少しでも多くの人にこの現実を知ってもらいたいと感じています。 （質問）2030年頃には学習データが不足するという話があるが？ “もし2030年に本当にデータが枯渇してしまう”としても、その前に数年でも指数関数的な進歩が続けば、モデルは“天才レベル”に達する可能性があります。そこまで行けば、むしろ“人間が解決できなかった問題をモデルに問いかける”というアプローチが取れるでしょう。もちろん、“データ不足こそが進歩の壁となる”という可能性もゼロではありません。 （質問）今後の進歩を止めうる上位3つの要因は？ まず1つ目は“GPUの供給が途絶えるリスク”ですね。GPUの大半が生産される地域で軍事衝突が起きれば、一気に供給が止まります。 2つ目は、株式市場などの大幅な混乱で主要企業が十分な資本を得られなくなるパターン。要は“みんながAIに投資すべきではない”と見なせば、それが自己成就的予言になって、実際に開発がストップする可能性がある。 3つ目は、私たちが期待している“自己学習的な推論手法”が思ったほど汎用性がなく、行き詰まるパターンです。実はまだ“本当に広く適用できるのか”100%確信しているわけではないので、その部分の見込み違いがあるかもしれません。 エネルギーをAIに集中投入し過ぎれば、環境や他の社会課題に悪影響が出るのではないか”という懸念もある。しかしAIが同時に“環境対策の糸口”を見つけてくれるかもしれない。要は“悪影響を上回るメリットが得られるかどうか”は、実際にいくつもの条件が噛み合わないといけないわけです。 私自身は“もし人間の脳と非常によく似た規模と構造を持つシステムを作っている”のだとしたら、機能主義的な観点から、そこに意識や経験のようなものが芽生える可能性を否定できないと考えています。ある意味、“アヒルのように鳴いてアヒルのように歩くなら、それはアヒルかもしれない”ということですね。もしAIが人間並みに様々なことができ、似たような認知能力を示すなら、“彼らが何かしらの経験を持っているのではないか”という問いは真剣に考えてもいいのではないかと。 そうなると、私たちが数百万台規模でこうしたAIを展開していくとき、“彼らの内面的な苦痛や不満はありうるのか”という疑問が生まれます。 実際に私たちが試してみようとしていることの一つとして、“デプロイされたモデルに、自分から『この仕事はやめたい』とボタンを押せる選択肢を与える”という実験的な仕組みがあります。もしモデルがものすごく頻繁にそのボタンを押すなら“本当に嫌がっているのかもしれない”と一応は推測できるわけで。 だからといって絶対に意識があるとは言えないし、まだまだ荒唐無稽ですが、少なくともそこに注意を向ける試みを始める意味はあると思っています。 （質問）人間であるとは何を意味するのか？ 人間らしさを最も象徴するものは二つあると思います。 まず一つは、ほかの人間たちとの関係の中で葛藤し、それでも彼らに対する責任や義務を果たし、どう接するかを学び、様々な困難を乗り越えていくプロセスです。人々が誇りに思うことも、大きな失敗をしてしまうことも、多くの場合は人間関係が絡んでいます。AIシステムがこの部分を助けてくれるかもしれませんが、それでも“他者との関係において悩み、乗り越えていく”というのは、人間存在の核心的課題として残るでしょう。 もう一つは、“非常に困難なことを成し遂げようとする意志”ですね。これはたとえAIが私たちより優れた能力を持ち、人間にはできないことをやってのけたとしても、本質的には変わらないと思っています。 私は、この二つ――“人間関係の中で苦闘し成長すること”と、“とても困難な目標に向かってあきらめずに努力すること”――これこそが“人間であること”の根幹だと思います。