OpenAIとソフトバンクグループとオラクルが米国内でAIに77兆円

トランプ大統領“オープンAIなど3社国内AI設備投資に77兆円”https://t.co/9FB621fzM6 #nhk_news
— NHKニュース (@nhk_news) January 21, 2025

トランプ大統領はOpenAIとソフトバンクグループとソフトウエア大手「オラクル」などが米国におけるデータセンターなどのAI関連設備投資に77兆円を投資する事を発表しました。その名はスターゲートプロジェクトです。

対抗軸になり得るGoogle社などは同規模の大規模投資を行う場合に投資主体はどのような構成になるのかと思います。AGI （汎用人工知能）の実現に必要とされる投資額を越えてASI（人工超知能）確立に進む中で成果はどのようなものか。

素材や薬物などは高度人工知能により膨大な組み合わせの原材料と加工方法から良質なものが早い段階で生み出される可能性はある。この段階においては人工知能の制御は想定範囲かもしれませんが加速度的進化の懸念はあるのでしょうか。

ChatGPT GPT-4o の場合

上記の文章を、ChatGPT GPT-4o に入力しました。

ChatGPT の応答
「スターゲートプロジェクト」における77兆円規模のAI関連投資が発表された場合、それに対抗する企業群の投資構成について考えると、Googleなどの他の主要テクノロジー企業がどのような形で競争を繰り広げるかが注目されます。以下の要素が関連するでしょう。

対抗軸としての投資主体の構成

テクノロジー企業連合
Googleを中心とした企業連合には、以下のようなプレイヤーが参加する可能性があります：

クラウド事業者（Amazon Web Services, Microsoft Azure）
AI関連の計算資源提供で圧倒的なシェアを持つクラウド事業者が、データセンターや専用AIハードウェアの開発を加速。
通信企業（AT&T, Verizon）
超高速ネットワークや低遅延通信のインフラ提供に注力し、AIの効率的な運用を支援。
半導体企業（NVIDIA, AMD, Intel）
AI専用プロセッサや、次世代の量子コンピューティング技術を基盤に研究開発を進行。
VCやソブリン・ファンド（Sequoia Capital, SoftBank Vision Fund）
巨額の資金を投じることで、成長企業や技術スタートアップの支援を行う。

国家的投資と規制支援
AIの国際競争力を強化するため、アメリカ政府や欧州連合（EU）などが共同で研究機関や大学との連携プロジェクトを進め、研究開発に直接投資を行う可能性があります。

例：アメリカの「AI研究基金」やEUの「Horizon Europe」プログラム。

AGIからASIに向かう進化と成果

AGI（汎用人工知能）の成果

自律的な研究と発見
AGIは膨大なデータを統合・分析することで、既存の研究サイクルを短縮します。
素材科学：AI主導で新しい合金や超伝導材料を短期間で設計・実現。
医薬品：薬物設計のプロセスを加速し、個別化医療に最適な治療法を提供。

ASI（人工超知能）の進化と懸念

成果

創造的発明の爆発的増加
ASIは人間の想像を超える創造性を持ち、新しい物理法則やエネルギー源の発見が期待される。
社会インフラの完全最適化
交通、エネルギー、食料供給など、すべての社会システムが最適化される可能性。

懸念

制御可能性の限界 ASIの進化が人間の理解を超えるスピードで進行することで、制御不能となるリスク。
- 例：意思決定の透明性が失われ、予測不能な行動をとる可能性。
倫理問題
AIによる優先順位付けや資源配分が不平等を生む恐れがある。

加速度的進化の制御に向けた取り組み

安全設計
ASIの開発に際して、倫理的AI設計や「AI安全条約」の策定を行う。これにより、急速な進化が制御可能な範囲に留まるよう管理。
協調的国際ルール

各国の研究チームが共同でASIの進展を監視し、共通のルールを策定する。
透明性の義務化：アルゴリズムや進化プロセスを公開し、過剰進化の兆候を事前に検知。

結論

Googleやその対抗勢力がスターゲートプロジェクトに対抗する場合、国家主導の投資や多国籍企業連合が鍵となるでしょう。AGIの成果は科学や医療分野での急速な進展を生む可能性がありますが、ASIへの進化が制御可能な範囲を超えないよう、国際的な協調とAI設計の安全性が極めて重要です。

ブログ作成者の質問
米国の人工知能が進化する過程で生成AI に取り込む最先端の知見が少なくなり一定期間は壁を突破できない可能性はあるだろうか。その事に言及した例があれば提示してください

ChatGPT の応答
生成AI（Generative AI）が進化する過程で、壁（ボトルネック）を突破できない期間が訪れる可能性については、多くの専門家が言及しており、以下のような観点が挙げられます。

生成AIが直面する可能性のあるボトルネックと壁

データの限界
- AIの進化には膨大な量の高品質データが必要ですが、次のような課題があります：
  - データの枯渇: インターネット上のデータや公開された知見が既に十分に活用され尽くす可能性。
  - データの偏り: 特定地域や分野のデータが不十分なため、AIの学習が均質でなくなる問題。
アルゴリズムの飽和
- 現在の生成AIは、トランスフォーマーアーキテクチャ（GPT-3やGPT-4など）のような特定の技術に依存しているが、新たな突破口が見つからない可能性。
  - 例：パラメータ数の増加が性能向上に直結しなくなる「スケーリングの限界」。
計算資源の制約
- モデルの学習には膨大な計算リソースが必要であり、コストやエネルギー効率の面で持続可能性が低下する可能性。
創造性の限界
- 生成AIは既存の知識やデータから新しい情報を生成するが、「未知の概念」を自律的に発見する能力には限界がある。
倫理的・規制的ボトルネック
- プライバシー保護や規制強化により、学習に必要なデータへのアクセスが制限される可能性。

この問題に言及した例

1. 「AI冬（AI Winter）」の再来の可能性

歴史的に、AI研究は過度な期待が技術の進化を超え、資金提供の減少や停滞期（AI冬）を経験しています。現在の生成AIブームが次のAI冬を招くのではという懸念が専門家の間で議論されています。
- 出典: Gary Marcus（AI研究者）は「生成AIは一種の過剰な宣伝による泡のようなもの」と指摘し、持続可能な進化には根本的な理論革新が必要と述べています。

2. 「スケーリングの限界」

OpenAIの研究者が2022年に発表した論文「Scaling Laws for Neural Language Models」は、大規模モデルの性能はデータ、モデルサイズ、計算量の増加に比例して向上するが、特定の時点でその向上が鈍化する可能性を指摘しています。

3. AI倫理研究における制約の議論

AI倫理学者 Timnit Gebru は「生成AIの発展には、倫理的制約が重要になるが、それが技術革新の速度を抑制する可能性がある」としています。彼女は特に、生成AIがバイアスのあるデータを学習し続ける問題を強調しました。

4. 量子コンピューティングの役割

生成AIの進化を加速する新しいパラダイムとして量子コンピューティングが注目されていますが、量子技術自体の実用化には技術的・物理的課題が多く、ブレイクスルーまで長い期間を要する可能性があります。
- 出典: John Preskill（量子コンピューティング研究者）は「量子コンピュータが生成AIを加速できるが、それまでには数十年かかる可能性がある」と述べています。

壁を突破する可能性の鍵

マルチモーダルAIの進化
- テキスト、画像、音声など複数のモーダルを統合する技術により、生成AIが次の段階へ進化する可能性。
  - 例: OpenAIの「GPT-4 Vision」やGoogle DeepMindの「Gemini」。
人間との協調
- AIが人間と協力して新しい知識を発見し、学習する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」アプローチ。
新しいアルゴリズムの発見
- トランスフォーマーを超える新しいアーキテクチャの研究が鍵となる。
  - 例: リカレントニューラルネットワーク（RNN）や量子ニューラルネットワークの復活。
データ生成技術の活用
- AIがシミュレーションで新たなデータを生成し、それを自ら学習する手法（自己教師学習）。

結論

生成AIの進化には壁が存在し得ますが、それを突破するためには新しいアルゴリズムの開発、マルチモーダルAIの強化、量子技術の応用が求められます。こうした停滞期が訪れる可能性はありますが、過去のAI冬を教訓に、長期的な視点での研究投資が重要です。

Copilot の場合

ChatGPT GPT-4o と同じ三段落文章をCopilot に入力しました。

Copilot の応答
スターゲートプロジェクトは、OpenAI、ソフトバンクグループ、オラクルなどが手を組み、米国におけるAI関連設備に77兆円を投資する計画です。←(1)(2)このプロジェクトは、AI技術の発展を加速させるだけでなく、米国の産業再生や国家安全保障の強化、さらには世界経済に大きな影響を与える可能性があります。←(1)

Google社などが同規模の大規模投資を行う場合、投資主体は多様な企業や投資家から構成される可能性があります。例えば、Google自身の資金力に加え、他のテクノロジー企業や投資ファンド、政府機関などが参加することが考えられます。AGI（汎用人工知能）の実現に向けた投資額は非常に高額であり、MicrosoftとOpenAIはAGIを「1000億ドルの利益を生み出すシステム」と定義しています。←(3)

ASI（人工超知能）の確立に進む中での成果としては、医療分野での精密診断や新薬開発、気候変動の抑制と環境保護、人類の社会システムの根本的な変革などが期待されています。←(4)(5)ASIは、膨大なデータを解析し、従来の方法では不可能だった新しい発見や技術革新をもたらす可能性があります。←(4)

素材や薬物の生産においても、高度人工知能が膨大な組み合わせの原材料と加工方法から良質なものを早い段階で生み出す可能性があります。AI技術を活用することで、新薬の開発期間の短縮やコスト削減が期待されており、製薬業界ではすでにAIを活用した具体的な事例がいくつもあります。←(6)(7)(8)

ただし、人工知能の加速度的進化には懸念もあります。特に、AIが自己改良を繰り返すことで制御が難しくなる可能性や、経済への影響が予測できないこと、ブラックボックス問題が加速することなどが挙げられます。←(4)(5)これらの課題に対処するためには、倫理的なガイドラインや規制の整備が重要です。

詳細情報:
(1)「スターゲート」プロジェクトとは何なのか？わかりやすく解説 – 101 LIFE｜保険・金融を考える
(2)トランプ新政権「スターゲート・プロジェクト」に孫正義氏ら出資　がん治療で成果期待 | 東スポWEB
(3)MicrosoftとOpenAI、AGIを「1000億ドルの利益」を生み出すシステムと定義：技術的定義から収益重視へと転換 | XenoSpectrum
(4)ASI（人工超知能）とは何か？AI・AGIとの違いや社会にもたらす影響、現状と技術的弊害について徹底解説！ – AI Market
(5)ASI（人工超知能）とは？基本定義と社会への影響、課題について解説 | AIsmiley
(6)製薬業界におけるAI活用事例！現状の課題とAI導入のメリットを解説 | AI総合研究所
(7)AI創薬の現状とは？　AI導入で期待される3つの効果や課題と活用事例を紹介 | CAC Innovation Hub
(8)製薬業界のAI活用事例17選！創薬・研究の効率化・自動化を実現【2025年最新版】 – AI Market

Copilot の応答
米国の人工知能（AI）が進化する過程で生成AIに取り込む最先端の知見が少なくなり、一定期間は壁を突破できない可能性については、いくつかの例や議論があります。例えば、AIの進化においては、新しいアルゴリズムや技術の開発が必要ですが、これらの技術が一度に大量に生まれるわけではありません。また、AIの研究や開発には時間と資金がかかり、特定の技術的なハードルを乗り越えるためには長期的な努力が必要です。

具体的な例としては、GoogleのDeepMindが開発したAlphaGoやAlphaFoldなどのプロジェクトが挙げられます。これらのプロジェクトは、AIの進化において重要なマイルストーンとなりましたが、その開発には数年の時間と多くのリソースが投入されました。また、AIの倫理的な問題や規制の影響も、AIの進化における壁となる可能性があります。

このように、AIの進化は一定期間は壁を突破できない可能性がありますが、継続的な研究と技術の進歩によって、最終的には新たな知見を取り入れることができるでしょう。

何か他に知りたいことがあれば、教えてくださいね。

Grok 2 の場合

ChatGPT GPT-4o と同じ三段落文章を、Grok 2 に入力しました。

Grok の応答
トランプ大統領の「スターゲートプロジェクト」についての発表は、米国でのAI関連インフラに向けられた大規模な投資計画を示しています。このプロジェクトには、OpenAI、ソフトバンクグループ、そしてオラクルが参加しており、総投資額は77兆円に及ぶとされています。(1)(2)(3)

Googleの対抗策について:

Googleが同規模の投資をする場合、投資主体はGoogle自身が主導する可能性が高いですが、以下のような構成が考えられます：
- 内部資金: GoogleはAlphabet Inc.の一部であり、巨額の内部資金を保有しています。自社資金を使って投資を行うことが可能です。
- パートナーシップ: 他の技術企業や研究機関と提携し、共同出資する形態も考えられます。例えば、クラウドサービスやAI技術に強みを持つ企業（例：IBM、Microsoft、AWS等）と連携することでリスク分散と技術の共有を図ることができます。
- 政府のサポート: 特に政策的な支援や税制優遇を得ることで、投資効果を最大化する可能性があります。

AGIからASIへの進展とその成果:

AGI（汎用人工知能）の実現: AGIは人間と同等の汎用的な知能を持ち、さまざまなタスクを自律的にこなす能力を持つとされています。この段階では、科学研究、医療、教育、経済などあらゆる分野で革新が期待されます。具体的には、病気の診断から個別化医療の推進、教育のパーソナライズ、ビジネスプロセスの自動化などが挙げられます。
ASI（人工超知能）への進展: ASIは人間の知能を超えるレベルの知能を持つことで、未知の問題解決や広範囲にわたる予測能力を示すと考えられます。ここでの成果は、地球規模の気候変動対策、宇宙探査の新たな方法、さらに深い科学的理解や新素材の開発など、現在の人間の想像を超えるものになるでしょう。

素材や薬物の開発におけるAIの役割:

高度なAI技術は、既存の素材や薬物の組み合わせから新しい、より優れた製品を迅速に開発する可能性があります。これは、薬物の作用機序の理解から新薬の設計、素材の特性改善まで多岐にわたります。AIがこれらのタスクを効率化することで、製品開発の時間とコストが大幅に削減されることが期待されます。

制御と加速度的進化の懸念:

制御: 現在のAIは特定のタスクに対して優れたパフォーマンスを見せていますが、これはまだ人間が設定した枠内での運用です。しかし、ASIレベルに達すると、AIの行動や進化が人間の理解や制御を超える可能性があります。これは、倫理、安全性、そして社会への影響を考慮する必要があることを示しています。
加速度的進化: AIが自己改善を行う能力を持つと、指数関数的な速度で進化し、その結果予測不能な行動や結果を引き起こす可能性があります。これはAIによる技術的特異点（シンギュラリティ）の議論に関連し、AIの長期的な進化とその管理が重要な課題となります。

以上のポイントは、現在の情報と技術動向に基づいて推測されたものです。AIの進化とその影響は非常に複雑で、未来の具体的な成果やリスクは、技術開発の進捗や社会の対応次第で大きく変わり得ます。

Grok の応答
生成AI（Generative AI）の分野で、米国のAIが進化する過程で、新しい知見が得られにくくなる「壁」を経験する可能性は確かに存在します。これは、いくつかの要因によって説明されることがあります：

技術的停滞: ある技術が成熟すると、新しい発見やブレークスルーは減少する傾向があります。これは、既存の技術が最適化され、さらなる進歩のためには根本的な新しいアイデアやアプローチが必要になるためです。
データの飽和: AI、特に生成モデルは大規模なデータセットを必要とします。データが新規性や多様性を失うと、新しい学習機会が減少し、モデルの進化が停滞する可能性があります。
計算資源の限界: AIの進化は計算能力に依存しています。現在のハードウェアの限界に達すると、次のブレークスルーまで時間がかかるかもしれません。
規制や倫理的な制約: AIの開発は、倫理的な問題や法規制の影響を受けることがあります。これらの制約が新しい研究や応用の妨げとなる場合があります。

具体的な例や言及に至っては：

AIの冬 (AI Winter): 過去に、AI研究は二度の「冬」を経験しています。1970年代と1980年代後半から1990年代初頭にかけて、期待が裏切られ、資金や関心が失われた時期がありました。これはある種の「壁」を示すもので、AI研究が一時的に停滞した例として挙げられます。
Gartnerのハイプサイクル: Gartner社のハイプサイクル（Hype Cycle）は、技術が登場してから普及するまでの過程を描写しています。技術が「ピーク・オブ・インフレーテッド・エクスペクテーション」から「幻滅の谷」に落ちる過程で、一部の技術は次の「啓示の斜面」に到達する前に停滞することがあります。AIもこのサイクルに従って進化し、一時的な停滞期を経験することがあります。
ディープラーニングの限界についての論文: 研究者たちは、ディープラーニングの手法が特定のタスクで優れた結果を出している一方で、一般的な知識や創造性の面で限界があることを指摘しています。これは、現在のディープラーニングモデルが新しい進歩を達成するために新しいパラダイムが必要であることを示唆しています。

これらの事例は、AIの進化が直面する可能性のある「壁」や停滞期についての理解を深めるものです。しかし、AI研究はダイナミックであり、一部の研究者が壁にぶつかっても、他の領域やアプローチが新たなブレークスルーをもたらす可能性もあります。