医療・教育を変えるAIの可能性と、普及までに乗り越えるべき課題
私の立場は明確だ。AIは人類が生み出した最も重要な道具だと考えている。例えば、タンパク質の立体構造の予測は、半世紀にわたり生物学者を悩ませてきた難題だった。AIで構造を予測するアルファフォールドが問題を解き、開発者らは2024年のノーベル化学賞を共同受賞した。成果はすでに新薬開発を加速させており、何世代にもわたり人類を苦しめてきた病気の克服につながるかもしれない。
教育にも大きな可能性がある。子どもごとの学び方に合わせ、時間や言語を問わず教える個別指導AIなら、質の高い教育を受ける機会がなかった何十億もの人に、世界最高水準の授業を届けられるかもしれない。さらに、すべての人がAIの並外れた能力を手元で使い、かつては専門家を何人も集めなければ作れなかったものを生み出せる世界に向かっている。
AIがもたらす未来への期待は揺らいでいない。私が心配しているのは、未来へ至る道筋だ。
気候変動対策に役立つ技術が、電力と水を大量に消費する矛盾
AIへの期待と普及に伴う負担の矛盾は、気候変動の問題によく表れる。AIには、電力網の運用を最適化し、電池の新素材を発見するなど、気候変動対策で大きな力を発揮する可能性がある。しかし、AIは世界でも特に大量の電気と水を使う存在になりつつある。国際エネルギー機関（IEA）は、世界のデータセンターによる電力需要が2024年から2030年にかけて2倍を超えると予測している。
私は、この中期的な問題は技術革新で解決できると考えている。再生可能エネルギーのコストは下がり続け、小型モジュール炉は設計段階から導入に向かっている。小型モジュール炉は、規格化したユニットを組み合わせて建設する方式だ。さらに先には、エネルギー業界で長く笑いの種とされてきた核融合発電がある。本格的な資金が集まり、具体的な進展も生まれ始めている。政策によって導入を速めることもできる。
アイルランドでは、データセンターが2025年に国内で計量された電力消費量の23％を占めた。同国は、新たに電力網へ接続するデータセンターに、年間電力需要の少なくとも80％を国内で新たに発電する再生可能電力で賄うよう義務づけている。発電事業が稼働するまでの猶予は6年だ。電力の自前確保を求める仕組みは、世界の標準になるべきだ。
技術革命が豊かさを生むまで、働く人を誰が支えるのか
電力を技術で解決できたとしても、AIが社会に及ぼす影響ははるかに複雑だ。AIシステムは知識を使う仕事をますますこなせるようになっている。長期的には、仕事のあり方だけでなく、社会を支える経済の土台まで変わる可能性がある。多くの人にとって、仕事は収入と自分らしさの両方に結びついている。
私はAIが人を単調な仕事から解放し、創造や人とのつながりに使える時間を増やすと本気で信じている。AIには世界をより良く、人間らしい場所にする力がある。難しいのは移行期だ。
歴史を振り返れば、技術革命は失わせた豊かさを上回る繁栄をいずれ生み出してきた。しかし、その「いずれ」が訪れるまで、変革に巻き込まれた人々が何十年も苦しんだ例がある。有権者は長い移行期の不安を感じ取り、もっともな問いを投げかけている。豊かな未来にたどり着くまで、誰が自分たちを支えてくれるのか。
