一方で、この呼称は慎重に扱うべき理由もある。アルトマンは、自ら評価の対象としているシステムを開発・販売する企業を率いている。つまり彼は中立の審判ではなく、議論の当事者だ。今この瞬間を「シンギュラリティ」と呼べば、投資家や政策担当者、顧客がOpenAIの進歩をどう受け取るかを方向づけることができる。そうした動機があるからといって彼の結論が間違いになるわけではないが、求められる立証の水準は上がる。
AIのシンギュラリティは企業と社会に何をもたらすのか
シンギュラリティをどう定義するかという議論に白黒をつけなくても、経営者は判断を下せる。必要なのは、システムが今日確実にこなせることと、ベンダーのロードマップに載っているだけのことや予測にすぎないこととを切り分けることだ。実務上の判断基準は、データ、セキュリティ、説明責任について明確な枠内にとどまりながら、より少ない監督で再現性のある成果を出せるかどうかにある。
この切り分けが重要なのは、目を引くデモンストレーションが、企業が実用できる水準に達するよりはるかに早く登場する可能性があるからだ。ガートナーは、コストやガバナンス上の問題、価値のわかりにくさを理由に、エージェント型AI（人間の逐一の指示を待たず、自ら判断して作業を進めるAI）のプロジェクトの多くが中止に追い込まれると予測する。実体経済に目を移せば、デジタル上の知能を確実な動作へと変換することの難しさが、ロボティクスの大きな制約であり続けている。こうした隔たりが示しているのは、最先端の能力と現場への実装とが別々の速さで進んでいるということだ。とはいえ、それによってAIの成果が否定されるわけではない。
本当のAIのシンギュラリティが訪れれば、自律性を増していくシステムを誰が制御するのか、恩恵をどう分配するのか、人間の権限を最終的なものとして残すべき領域はどこかといった、難しい選択を迫られる。もっとも、こうした問いは現在のAIにもすでに当てはまる。自社のシステムは今日、人の監督なしにどこまでできるのか。自律性が自社の統制を上回る速さで高まっているとすれば、それはどんな証拠に表れるのか。企業はこの二つを自らに問うべきだ。
AIが仕事や研究を着実に作り変えつつあるという意味で、より穏やかなシンギュラリティがすでに進行しているというアルトマンの見立ては、正しいのかもしれない。だが、機械が人間の制御を離れて暴走的な循環に入ったことを示す証拠は、いまだにない。
AIが異例の速さで進歩していることは間違いなく、真剣に注視するに値する。とはいえ、私たちが引き返せない一線をすでに越えたと結論づけられるだけの材料は、まだそろっていない。
