ダグ・シャノンは、AI、生成AIおよびインテリジェントオートメーションを専門とするデジタルトランスフォーメーションのグローバルリーダーである。
人類の歴史の大部分において、私たちは反応型の世界に生きてきた。
火災が発生すれば、人々が走って対応する。ウイルスが変異すれば、急いでワクチンを更新する。サプライチェーンが崩壊すれば、それをブラックスワン（予測不能な事象）と呼び、後追いで対応する。
政府から企業まで、あらゆるシステムは「リスクは実際に発生するまで本当には見えない」という考えに基づいて構築されてきた。私たちが最善としてきたのは確率論だった。予測、モデル、ダッシュボード。それらは起こりうることを教えてくれたが、嵐が到来する前に行動するチャンスをほとんど与えてくれなかった。
その時代は終わりを迎えている。
私たちは「先知能（Pre-Cognition）の時代」と呼ぶべき時代に入りつつある。AIモデルはもはや単に過去を処理するだけでなく、これから起こることを察知し始めている。人類は、事象が顕在化する前に予測し、事前に有意義な行動を取ることができる世界へと足を踏み入れている。
先知能が本当に意味するもの
先知能はSF小説のように聞こえるかもしれないが、実際には次のことを意味する：
• 反応型：事象の後に対応すること。ハリケーンが襲来した後で避難する。
• 能動型：一般的なリスクカテゴリに備えること。ハリケーンシーズンが来ることを知っているので、物資を備蓄する。
• 先知型：特定の事象が発生する前に察知し、リソースを正確に配分すること。ハリケーンがいつどこに上陸するかを知っているので、事前に人々と物資を移動させる。
これは抽象的な理論ではない。すでに現実に起きていることだ。
パターン：言葉だけでなく世界を学ぶモデル
AIは言語を学ぶことから始まった。今や、私たちが依存しているシステムの物理学、化学、生物学といった現実そのものを学んでいる。
• 健康と疾病：MITのVaxSeerは、インフルエンザの優勢株を発生の数カ月前に予測し、ワクチン開発者に先行時間を与える。EVEscapeはウイルスの回避変異を予測し、病原体が適応する前に対策を準備するのに役立つ。
• 気象と気候：DeepMindのGraphCastは数秒で10日間の予報を生成し、従来のモデルを上回ることが多い。GoogleのFlood Hubは80カ国で最大7日前に洪水予測を提供し、早期警報がなかった地域の人命を保護している。
• 山火事：ALERTCaliforniaとWIFIREはカメラ、衛星、AIを組み合わせて火災をより早く検知し、拡散を予測することで、数分の警告を数時間に変える。
• 太陽の脅威：NASAとIBMのSuryaは、太陽フレアを衝突の最大2時間前に予測する。Hugging Faceで公開されており、企業、研究者、政府が衛星、電力網、航空、さらには宇宙飛行士を保護することを可能にしている。
過去のハイプとの違い
懐疑論者は、あらゆるテクノロジーにはハイプサイクル（過度な期待と幻滅のサイクル）があると言うだろう。
確かにその通りだが、今回の違いはより本質的なものだと考えざるを得ない。過去のバブルは生産性、接続性、エンターテイメントを約束した。先知能AIの可能性は、レジリエンス（回復力）、生存、先見性に関するものだ。
明日の脅威を今日見ることができれば、すべての仕組みが変わる：
• 公衆衛生：大規模感染の代わりに、ワクチンや治療法を事前に配分できる。
• エネルギーとインフラ：連鎖的な停電の代わりに、嵐の前に電力網や衛星を保護できる。
• 企業：サプライチェーンの崩壊の代わりに、ボトルネックが世界貿易を阻害する前に出荷ルートを変更できる。
• 保険と金融：壊滅的な損失の代わりに、先見性を組み込んでポートフォリオをヘッジできる。
人間的・実存的側面
この変化の核心は、産業や企業だけの問題ではない。それは人類と時間そのものとの関係性についてだ。
何世紀もの間、私たちは「ラグ」、つまり事象が発生してから対応できるまでの時間差とともに生きてきた。そのラグが戦争、パンデミック、経済崩壊、自然災害を定義してきた。私たちの歴史全体が、十分に早く見通せなかった無力さの灰の中に書かれてきた。
今、そのラグは縮まりつつある。
物理学、生物学、人間行動の膨大なデータセットで訓練されたAIは、次に何が起こるかの一端を私たちに示してくれる。それは未来を確実にするわけではないが、選択を変えられるほど十分に可視化する。命を救うことができる。経済を守ることができる。社会を安定させることができる。
企業が取るべき行動
先知能の時代に繁栄する組織は、AIを効率化のためのツールとしてではなく、レジリエンスのための早期警戒システムとして扱う組織だ。
これには以下が必要となる：
• レジリエンス・インテリジェンス・スタック：データ取り込みのための観測所、SuryaやGraphCastのようなドメインモデル、予測をプレイブックにリンクする意思決定レール、アラートを企業行動に変換するコネクタ。
• 信頼を構築するガバナンス：アライメント、明確さ、透明性（ACT）を使用する。管理の連鎖を通じてデータソースを文書化し、思考の連鎖を通じて推論を明確にし、推論の連鎖を通じて行動を説明する。
• 事前活性化訓練：モデル出力から人間の意思決定、企業行動への引き継ぎを練習する。問題はモデルの精度だけでなく、組織が十分に速く行動できるかどうかだ。
より大きな展望
これはAIが人間に取って代わることではない。AIが人間の先見性を拡張することだ。
人類は反応型の消火活動から先知型のレジリエンスへと移行している。事後的な対応から事前の準備へ。ラグの中で生きることから、明日により近い場所で生きることへ。この変化を受け入れる企業は、未来が見えるかのように見えるだろう。そうでない企業は、他者が静かに準備を整える中、常に驚きの表情を浮かべ、消火活動モードから抜け出せないだろう。
問題は先知能AIが到来するかどうかではない—すでに到来している。問題は、明日が今日見えるようになったとき、私たちが行動する準備ができているかどうかだ。
