その違いを考慮したとしても、この加速ぶりは驚異的だ。ChatGPTが一般公開されたのは2022年11月30日である。それから2026年6月までに、そのアプリの月間アクティブユーザー数は推計10億人に達した。新しいコンピューティングの形態をベースにしたコンシューマー向けインターフェイスが、わずか約3年半で同等の規模を達成したのである。
社会には、この技術をめぐる安定したルールを構築する時間がほとんどなかった。学校が評価方法の見直しを迫られる一方で、学生はすでに作文、学習、研究活動にAIを利用している。雇用主は、情報開示、責任、業績評価に関する明確な基準を確立する前に、職場にAIを導入しつつある。クリエイティブ産業は、モデルが実用化された後に、著作権、対価、そして著作者の権利に関する問題に直面している。政府は、立法サイクルの間に機能や価格、利用パターンが何度も変化し得るシステムを規制しようと苦闘している。
普及の早さは、破壊的影響を一点に集中させる。パーソナルコンピュータの普及は、ハードウェア、オペレーティングシステム（OS）、そして職場の慣行が何世代にもわたって変化する中で緩やかに進んだ。これに対し、生成AIは多くの領域を同時に変革する可能性がある。なぜなら、事務、教育、法律、メディア、ソフトウェア、そして知的労働の中心には「言語」が存在するからだ。モデルの低価格化が進めば、それが数千もの製品に即座に組み込まれ、何百万人もの人々が情報を読み、書き、検索し、意思決定し、意思疎通を図る方法が一変することになる。
この時間の圧縮は、社会的摩擦を生み出すだろう。労働者は、どのタスクを自動化すべきか、それによって得られた利益をどう分配すべきかをめぐって対立する。教師と生徒は、何をもって「オリジナルの作品」とするかで衝突する。プロフェッショナルたちは、競合他社が使用しているという理由だけで、信頼しきれないシステムを使用せざるを得ないプレッシャーに直面する。地域社会は、AIが知識へのアクセスを向上させるのか、それとも一握りの民間プラットフォームへの依存を深めるだけなのかを議論する。これらの衝突は、この転換のスピードと規模の大きさを反映している。
価格の下落は、こうした緊張関係をさらに加速させかねない。モデルが安価になることは、企業のテクノロジー支出を減らす以上の意味を持つ。人間のタスクを代替したり、自動化エージェントを導入したり、あるいは大量の個人データや機関データを処理したりする際のハードルを下げるからだ。効率化はアクセスを広げる一方で、重大なミス、監視、そして雇用の代替が発生する場面を増やすことにもなる。
基盤モデルのインフラ化
基盤モデルの経済原理は、ますますコンピューティング・インフラの経済原理に似てきている。最先端モデルをトレーニングし、運用するには、半導体、データセンター、エネルギー、ネットワーク、研究スタッフ、およびグローバルな配信体制に膨大な資金を投じる必要がある。ひとたびその能力を構築した企業には、その固定費をできるだけ多くのユーザーとトークンに分散させたいという強いインセンティブが働く。
