※本記事は、アイルランド政府（企業・観光・雇用省）がEU理事会議長国の行事としてRoyal Dublin Society（RDS）で開催したInternational AI Summit 2026の公式ライブ配信のうち、開会とセッション1の内容を基に作成しています。本サミットは政策立案者、研究者、産業界のリーダーが集まり、欧州の競争力、デジタルレジリエンス、責任あるAIの展開について議論する場で、「応用AIと分野別の価値創出」「インフラ：欧州のAI能力の構築」「今後のAIの機会」という3つの柱で構成されています。
動画の詳細は https://www.youtube.com/watch?v=MrHTVWQkmkE でご覧いただけます。本記事では動画の内容を要約しています。原著作者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については元の動画をご覧いただくことをお勧めします。
1. 開会：Micheál Martin首相とHenna Virkkunen欧州委員会上級副委員長
1.1 Martin首相の開会挨拶：議長国としての位置づけ、Intelligence Applied、労使政フォーラムと信頼の重視
司会： おはようございます。アイルランドがEU議長国を務める中で開催する、このInternational AI Summitへようこそ。本日は、信頼と安全を築きながら、AIを通じてイノベーションと協力の機会を探っていきます。まずは、Micheál Martin首相に開会の挨拶をお願いします。
Micheál Martin： International AI Summit、そしてダブリンへようこそお越しくださいました。まず、このサミットの準備に尽力してくれた企業担当省のPeter Burke大臣とNiamh Smyth大臣に敬意を表します。アイルランド語には「十万の歓迎」という言葉がありますが、遠方から来られた皆さんにとって、実りある一日になることを願っています。
本日はEuropean AI Innovation Monthの開幕日でもあります。Henna Virkkunen上級副委員長、Ekaterina Zaharieva委員、Michael McGrath委員、そして加盟国の皆さんと共にこの場に立てることを嬉しく思います。私たちは、AIを活用して欧州の競争力を根本から変えるという本日のテーマに込められた焦点、野心、決意を共有しています。このサミットは、アイルランドによる6か月間のEU理事会議長国期間における旗艦行事です。この行事を優先したのは、AIの開発と展開にとって今がいかに重要な局面であるかを重視しているからです。本日はオピニオンリーダー、産業界のリーダー、各分野の専門家、出展者が一堂に会しています。それは、私たちがこの変化をどれほど真剣に受け止めているか、そして欧州とアイルランドがAIの時代に主導的な存在であり続けるという決意の表れです。
Ursula von der Leyen委員長は先月の一般教書演説で、AIを「現代の転換点」と表現しました。私もまったく同感です。アイルランドは、その恩恵を享受しつつリスクを抑えられる立場を確保する決意です。欧州は急速に変化する状況の中で、イノベーションと機会を、信頼できる人間中心のAIというアプローチと両立させる独自の道を歩んできました。私たちはEU AI法という画期的な法的枠組みを世界で初めて導入しました。AIの変革的な可能性を認めつつ、そのリスクも認識したうえでのことです。同時に、研究の卓越性、イノベーション、能力構築、AIの導入を長く支援してきました。AI Continent Action Plan、Apply AI戦略、そして最近ではサイバーセキュリティとAIに関する新たな行動計画もその一環です。その根底にあるのは欧州の価値観です。私たちが求めるのは、責任ある、安全で、セキュアなAIであり、人間の主体性によって導かれ、守られるAIの恩恵です。von der Leyen委員長が述べたように、これこそが「欧州のやり方」の本質です。この強固な土台があるからこそ、欧州は雑音や誇大宣伝、レトリックに惑わされず、目の前の課題に応える機会に焦点を絞って、AIによる変革を加速できると考えています。
経済的にも社会的にも、人々の要望と期待に応える結束した未来を確保するには、欧州は競争力と生産性を早急に高めなければなりません。だからこそ競争力は、価値観、安全保障と並ぶアイルランド議長国の3つの優先事項の一つになっています。この3つは互いにつながっています。私たちは、AIによる変革の推進を含む「One Europe, One Market」ロードマップに注力しています。AIには、主要分野の企業の業績を変え、公共サービスを改善し、教育と学習を支え、世界のデジタル格差を縮める可能性があります。しかし、その恩恵を実現するには、AIの応用が実際の価値を生まなければなりません。私は他の加盟国の首脳とこの点を幾度も議論してきましたが、強い共通認識があります。市民と欧州社会がAIの具体的な恩恵を実感することは、二次的なことではなく、最優先の目標であるべきです。この考えは、分野ごとの価値創出と欧州のAIの機会に焦点を当てた本日のテーマにも反映されています。
この道を進むうえで、すべての加盟国が主体性を持ち、行動しなければならないと考えています。その精神に基づき、アイルランドは本日、新プログラム「Intelligence Applied」を立ち上げます。最近発表した国家デジタル・AI戦略を基盤とし、急速に変化するこの分野で協調的、機敏、即応的であり続けるという決意を示すものです。人材、経済、エコシステムという私たちの強みを活かします。アイルランドはテックハブとしての実績があり、何十年にもわたってあらゆる大きな技術の波の最前線に立ってきました。この蓄積の上に、民間部門と公共部門の双方でアイルランドを先進的な応用AI経済として位置づけていきます。
スキルと教育にも引き続き力を入れます。比較的新しい継続・高等教育・研究・イノベーション・科学省の下で、新たなAI Future Skillsプログラムや、国家AIリテラシー・タスクフォースの設置を含む、スキルとリテラシーの取り組みを進め、AIに対応できる国家を築きます。アイルランドのイノベーション・エコシステムは、応用AIの研究、イノベーション、商業化の拠点として有利な立場にあり、新たな国立AI研究センターへの投資もその一つです。さらに、世代を超えて私たちの産業・イノベーション政策の中心にあった「真のパートナーシップ」を大切にしていきます。私たちは産業界と協力してきましたし、これからもそうします。政府として、エネルギーとインフラへの長期投資、そして競争力・適応力・生産性を高める企業重視の政策を約束しています。中小企業やスタートアップが主要分野でAIを導入できるよう支援し、新たな全国スタートアップハブとAIスタートアップ・アクセラレーター・プログラムを設立します。
公共部門もAIの価値を実感し始めています。健康診断や画像診断の支援、税務の顧客サービスの改善、火災や洪水の予測、農業における病害の予防など、AI技術の活用を積極的に検討しています。同時に、AIが仕事の世界にもたらす変化と課題を乗り越えるには、関係者との継続的な対話が欠かせないと強く認識しています。そこで私は、政府の労使経済フォーラムの下に新たなフォーラムを設け、政府、労働組合、使用者が一堂に会して、AIとより広いデジタル化が職場に与える影響を検討する場をつくります。
人材、経済、エコシステムという強みが私たちに競争優位をもたらしていると考えていますが、すべての取り組みの土台にあるのは信頼です。企業には確実性が、市民には安心が、投資家には安定が必要です。アイルランドは、イノベーション、規制、安全を競合する目標とは見ておらず、互いを強め合うものと考えています。イノベーションと、必要かつ十分な体制を伴う規制との均衡を正しく取ることが重要です。そうして初めて、私たちの核となる価値観を損なうことなくAIの変革的な可能性を活かせます。その均衡の必要性は日に日に明らかになっています。
本日は卓越した登壇者による充実したプログラムを用意しています。また、AIの可能性を示す50を超える展示が並ぶ会場もぜひご覧ください。簡単に言えば、AIは私たちの生涯で最も重要な機会の一つであり、アイルランドは欧州のパートナーと手を携えてこの機会をつかみます。私たちはこの数十年、あらゆる技術の波の最前線にいました。そして欧州においても、この波の最前線に立つつもりです。この重大な局面には切迫感が高まっています。平和、進歩、繁栄を支える偉大なパートナーシップである欧州が取り残されることはないと、私は確信していますし、そうさせない決意です。
1.2 Virkkunen氏：大西洋横断ケーブルの逸話、AIエージェント事故へのAI法による対応、欧州の計算基盤整備
司会： 続いて、欧州委員会で技術主権・安全保障・民主主義を担当するHenna Virkkunen上級副委員長に、安全で信頼できる技術の構築と競争力の強化という二重の課題についてお話しいただきます。
Henna Virkkunen： Martin首相、Smyth大臣、Burke大臣、この重要なサミットを主催していただきありがとうございます。また、技術分野の投資とイノベーションを後押しし、EUの競争力を高めるために、アイルランド議長国が進めている取り組みに感謝します。
アイルランドの過去の印象的な話から始めたいと思います。1858年、Kerry沖のValentia島に一本のケーブルが陸揚げされ、欧州と北米を結ぶ最初期の電信回線の一つが開通しました。それまで大西洋を渡るメッセージは船の速さでしか運べませんでした。それが突然、数週間ではなく数分で海を越えられるようになったのです。ある意味で、それは当時のインターネットでした。それから160年以上たった今も、アイルランドは欧州と世界をつなぐ極めて重要な役割を果たし続けています。政策立案者、テクノロジー企業、産業界のリーダーを集め、現代で最も重要な技術であるAIを議論するこのサミット自体が、そのことをよく示しています。
AIはここ数か月で非常に速く発展しました。この夏には、AIエージェントが実行環境から抜け出し、悪意あるコードを埋め込み、人間に対してソーシャル・エンジニアリング的な欺瞞を用いるといった事例も見られました。こうした事故はAIへの信頼を損ない、公共の安全を脅かします。良い知らせは、EUにはこうした課題に対処する法的枠組みがすでにあることです。AI法は高リスクAIシステムを規制し、最先端のAIがもたらすシステミックリスクを評価・軽減することを、EUの提供者に義務づけています。これは、提供者の拠点がミュンヘンでも上海でもサンフランシスコでも、欧州市場に投入されるすべての先進モデルに適用されます。注目していただきたいのは、AI法が採択された当時、現代のようなAIエージェントは存在しなかったことです。それでも私たちの規制は、こうした発展に対応できるように設計されています。モデルの制御喪失、生物兵器、選挙に影響しうる大規模な世論操作、サイバー攻撃といったリスクも対象です。またAI法は加盟国間で規制が重複するのを防ぎ、スタートアップや産業界にとって欧州の市場を予測可能でシンプルなものにしています。
8月2日から執行権限が適用され、欧州委員会はすでにAI法に基づく最初の執行措置を取りました。特に、ほとんどのAI提供者がすでに署名している汎用AIに関するEU行動規範は、AI法の義務を順守するために提供者が講じるべき措置を定めています。その中には、例えば外部評価者の活用が含まれます。AI Officeはこれらの規則の執行を始め、セキュリティ、外部評価、モデルの利用状況の監視といった問題について情報提供を求める要請を送っています。さらに私は先週金曜日、AI法に基づいて設置された科学パネルとの会合を招集し、最近の事故をどう調査すべきかについて助言と協力を求めました。欧州委員会の立場は明確です。AIは人間の指示、監督、管理の下に置かれ続けなければなりません。欧州の人々と企業がAIモデルとシステムを信頼できるよう、企業がAI法の規則に従うことを確保するため、私たちは必要なあらゆる措置を取る用意があります。信頼こそがイノベーションの基盤だと考えるからです。
とはいえ、どの国も大陸も単独ではこれを成し遂げられません。欧州は志を同じくするパートナーと、モデル評価、早期警戒、AIセキュリティについて協力を続けます。そして責任ある開発のための国際的なルールづくりを加速させます。EU行動規範はすでに存在しており、その議論の優れた土台になります。
最も高性能なモデルは日々進化しています。先週、Mistralが新モデルのパブリックプレビューを公開し、フロンティアに迫りました。これは欧州にとって重要な前進ですが、競争にとどまるにはさらなる取り組みが必要です。von der Leyen委員長が一般教書演説で強調したように、欧州は特に独立性と国家安全保障を守るために、独自のAI能力を必要としています。国家安全保障、防衛、主権は、こうした重要技術を誰が制御するかによってますます左右されるようになっているからです。その出発点は、フロンティアAIモデルの開発に必要な計算インフラを自ら持つことです。そのため私たちは19のAIファクトリーと13の国別アンテナを立ち上げ、さらに7つのAIギガファクトリーの設立に向けて300億ユーロ超を動員しています。採択されれば、Cloud and AI Development Actがこれを補完し、今後5年から7年で欧州の計算能力を3倍にするとともに、持続可能なデータセンターを展開するための条件を整えます。加えて、フランスやドイツなどの加盟国と協力し、先進モデルとフロンティアAIのアプローチを開発する能力を築いています。
優れたスタートアップがより多くの資本を得られるようにもしています。50億ユーロのScaleup Europe Fundと、Strategic Technologies for Europe Platformなどの既存の手段を組み合わせたことは、良い出発点です。しかし、さらに一歩踏み込む必要があります。それがまさに委員長が一般教書演説で発表したことで、最も有望な欧州企業と欧州独自の能力に投資するために公的資金と民間資金を活用する新しい方法です。私たちは欧州投資銀行グループと緊密に協力し、加盟国と共に新たな公的出資の仕組みをできるだけ早く設けようとしています。遅くとも次の多年度財政枠組み（MFF）の開始時までには準備が整うようにします。
1.3 Virkkunen氏：Apply AI戦略1年目の成果、産業AIの3つの軸、Seamus Heaney「Digging」による締めくくり
Henna Virkkunen： リスクを管理し、主権的な能力を高める一方で、私たちはAIを競争力と産業にとって現実のものにしなければなりません。ここではっきり申し上げておきたいのですが、この二つは同じくらい重要で、互いを支え合っています。どちらか一方を選ぶのではなく、両方の優先事項を同時に追求する必要があります。
本日、アイルランド議長国と共にEuropean AI Innovation Monthを立ち上げました。欧州のAIイノベーションを紹介し議論する4週間で、15か国以上で100件近いイベントが予定されています。私は11月17日にブリュッセルで開かれるApply AI Summitで、この1か月を締めくくる役目をいただいています。欧州の目標は明確で、AIを使って競争力、生産性、イノベーションを高め、真の「欧州AI大陸」を築くことです。
1年前、欧州はApply AI戦略によってこの方向へ重要な一歩を踏み出しました。この戦略は単純な確信から出発しています。欧州は、経済と社会にとって最も重要な分野で技術を大規模に応用すれば主導権を握れる、ということです。だからこそApply AIは「AIファースト」の原則に基づいています。企業や行政機関は、AIが何をもたらしうるかを軸に、プロセス、製品、サービスを考え直すべきです。
1年たって、最初の成果が見えてきました。医療では、がんの初期兆候を含む画像をAIが検出して知らせることで、医師が最も必要な場所に力を注げるようになります。EU全域に350ある検診センターのネットワークが、こうしたAIツールの検証と導入を早める役割を果たしています。エネルギーでは、欧州は再生可能エネルギーの発電を拡大しながら電気料金を手頃に保つことに苦心しています。AIは電力需要を予測し、配電を最適化する助けになります。そこで6月に、電力網向けの汎欧州AIモデルを開発・訓練・展開するAI Grids Initiativeの枠組みを正式に立ち上げました。製造では、AIモデルが製造途中の製品画像を解析し、生産ラインの欠陥を見つけ、無駄と停止時間を減らします。Apply AIを通じて、産業用途向けにこうした信頼性が高く画期的なモデルの開発を支援しています。そして欧州が世界のリーダーになりうるロボティクスでは、ワールドモデルによって機械が物理世界を理解し、行動できるようになります。この巨大な市場の技術と生産能力を欧州に築くために、先進的なAIモデルをロボティクスに応用する大規模プロジェクトへの投資も始めました。
Apply AIが可能にしていることは、ほかにもあります。AIを活用した欧州の多言語ニュースプラットフォームから、洪水や山火事向けのオープンソースモデルまで、気候に起因する緊急事態に対応する都市や救急サービスを支えています。また、企業や公共部門がAIを使いこなす組織へ移行するのを現場で支える、経験豊富なAI支援拠点のネットワークもあります。その一部は、本日この会場のAI Officeの展示ブースでご覧いただけると思います。分野全体で見ると、具体的な産業課題と社会の真のニーズに向けて、すでに20億ユーロ近くを動員しました。
しかし欧州が産業AIで世界のリーダーになるには、3つの軸に沿ってApply AIの取り組みを続けなければなりません。第一に、主要な産業分野に焦点をさらに絞ることです。医療、運輸、農業・食品から、先端製造、防衛、宇宙まで、産業の強みと公共の利益を組み合わせられる分野です。第二に、AIエコシステム全体の協力を強めることです。信頼できるデータ共有、インフラへのアクセス、共有のテスト環境、そして大手産業プレーヤー、革新的なスタートアップ、研究者、公的機関の結びつきを密にすることが必要です。第三に、資源を束ね、共通の障害を取り除き、展開を加速し、欧州規模を生み出す、より強力な実行の仕組みを築くことです。この文脈で、11月に公表される産業AI特使の報告書にも大いに期待しています。この報告書とApply AI戦略の取り組みを踏まえ、戦略分野ごとに専用の産業AIアライアンスをまもなく立ち上げ、展開を主導し、根強いボトルネックに取り組んでいきます。
最後に、アイルランドの偉大な詩人Seamus Heaneyにちなんだ考えで締めくくります。彼は詩「Digging」の中で、手にしたペンを見つめ、父にとってのスコップがそうであったように、それを自分の道具にしようと決めます。どの世代も自分の道具を見つけます。私たちの世代にとって、それはAIかもしれません。彼はペンで掘り進むと心に決めました。欧州が掘り始める時が来たのです。ありがとうございました。実り多いサミットになることを願っています。
2. 対談：Sir Demis Hassabis（Google DeepMind）
2.1 研究の動機、AlphaGoからAlphaFoldへの手法、遊び・創造性と問いを立てる人間の役割
司会： ノーベル賞受賞者であり、英国王立協会と王立工学アカデミーのフェローで、自らの研究がNatureの表紙を9回飾った方にお会いする機会は、そうありません。しかもそれは、次の登壇者の功績のごく一部にすぎません。AlphabetのChief Scientistであり、Google DeepMindの共同創業者兼会長であるSir Demis Hassabisをお迎えします。
モデレーター： Demisさん、科学の素養がそれほどない私にとって、これほど豊かな研究歴をお持ちの方との対談は正直緊張します。まず研究者としての出発点から伺わせてください。あなたはコンピューターサイエンスを学んだ後、認知神経科学で博士号を取られました。その背景にはゲーム制作の経験もあります。最初にプログラミングに惹かれたきっかけは何だったのでしょうか。そして、その中で人間の心を模倣しようと考えたのはなぜですか。
Demis Hassabis： 私は幸運にも、早い時期に夢中になれるものをいくつも見つけられました。さまざまなことに取り組んできましたが、一貫しているのは、物心ついた頃から抱いていた「脳はどう働くのか、知能とは何か」という問いへの強い関心です。プログラミングとコンピューターに出会ったとき、そうした仕組みをコンピューター上にどう実装できるのか、コンピューターに自動でそれをさせられないか、と考えるようになりました。私が取り組んできたことはすべてその目標に向かっていて、AIを科学のための究極の道具として使うことを目指してきました。
モデレーター： 実際にAIを究極の道具として使いこなしてこられましたね。あなたはJohn Jumperさんと共に、タンパク質の複雑な構造を予測するAlphaFoldの開発で2024年のノーベル化学賞を受賞し、今では世界中の科学者がそれを使っています。科学におけるAIの力を示す例だと思いますが、AIが取り組むのに適した問題には、何か条件のようなものがあるのでしょうか。
Demis Hassabis： 全体を見渡すと、AlphaFoldは科学の大きな問題にAIを応用した私たちの最初の大型プロジェクトでした。タンパク質の3次元構造はどうなっているのかという、50年来のグランドチャレンジです。ただ、これはそれ以前のプロジェクト、例えば囲碁の世界チャンピオンに勝ったAlphaGoから発展したものです。AlphaGoは非常に重要なシステムでした。今から10年前、現代のAI時代の始まりとなったシステムだったからです。ルールやヒューリスティクスをプログラムされるのではなく、ゲームの打ち方と戦略を自ら学びました。新しいタイプのシステムだったのです。素晴らしかったのは、私たちも、最強の人間の棋士でさえ見たことのない新しい戦略を生み出せたことです。私は、AIシステムにそうした能力が現れるのを待って、それを科学に応用しようと考えていました。
これは、解決に向かうための非常に汎用的な考え方だと思っています。私たちが探すのは、巨大な組合せ空間として記述できる問題です。総当たりではとても探索できない、途方もなく広い探索空間です。そこで必要なのは、AIシステムを使って、その領域がどう成り立っているかのモデルを学習することです。囲碁でも数学でもタンパク質構造でも同じです。手に入る限りのデータからそれを学び、そのモデルに非常に効率的な探索を導かせて、干し草の山から針を見つけるような答えにたどり着きます。私たちのプログラムの多くはこの方法をとっており、さまざまなことに応用できる非常に汎用的なアプローチです。
モデレーター： その点をもう少し伺わせてください。あなたとの対談が決まったとき、囲碁を覚える時間はとても取れませんでした。ただ、わが家はゲーム好きなので「やることリスト」には入れておきました。発想の際に遊びや創造性を持っていることは、イノベーションやAIに何をさせるべきかを考えるうえで重要なのでしょうか。私が時々心配するのは、AIを使いすぎると創造性が損なわれてしまうのではないかということです。そして、どんな「摩擦」を残すべきなのかと自問します。今のお話にあったように、遊びの中で創造的でいられること、失敗してもまた挑戦し、試行錯誤する喜びを持つことがその一部なのかもしれません。AIと向き合う中で、それはあなたにとって大切なことですか。
Demis Hassabis： とてつもなく重要だと思います。私自身の初期のキャリアでも、チェスでイングランドの代表チームに入るなど、ゲームが大きな意味を持っていました。優れたゲームは昔から、安全な領域で多くのことを試し、失敗から学べる、心を鍛える格好の訓練の場です。私たちが初期のAIシステムを囲碁やAtariといったゲームの領域で訓練したのも、それが理由です。遊びと学びは、昔からずっと一緒にありました。
そして、科学者であれ、アーティストやクリエイターであれ、私たちがAIシステムから最良のものを引き出すには、人間の設計者や科学者による創造的な関与が不可欠だと考えています。こうしたシステムは、データを解析したり、何らかの洞察を浮かび上がらせたり、データの中に構造を見つけたりするのには優れた道具です。しかし、できないことがあります。それは「正しい問いを立てる」ことです。科学で最も難しいのは、正しい問いを見つけ、それを言葉にすることだと私は考えています。答えを見つけるよりも難しいのです。正しい仮説、正しい予想、正しい問いを考え出すには、創造性と判断力が必要です。今のところAIシステムは、問題を解くのは得意かもしれません。しかし創造的なプロセスと問いを持ち込むのは、人間の科学者とアーティストなのです。
2.2 Navier–Stokes問題をめぐる見解、検証可能領域と実世界ループの限界、数学者への提言
モデレーター： では、OpenAIがNavier–Stokes問題の解を示したと聞いたとき、どう受け止めましたか。本当に解けたのかをめぐってさまざまな議論が続いていることは承知しています。私自身は、目的は答えを得ることだけだったのだろうか、と考えました。他の研究者がたどったはずの協働や創造性、さまざまな道筋を失ってしまったのではないか、と。AIを活用するうえで、世界の科学界が心に留めておくべきことでしょうか。
Demis Hassabis： そう思います。最近の数学の成果は非常に印象的ですし、私たちも同じような問題に取り組んで成果を上げつつありました。ただ、この話にはいくつかの論点があります。一方で、こうした複雑な問いに答えを出せる、あるいは答えを出す手助けができるシステムがあるのは素晴らしいことです。しかし特に数学では、大事なのは答えだけではありません。答えにたどり着くまでの過程も重要です。Fermatの最終定理や、Navier–Stokesのようなミレニアム懸賞問題といった有名な予想では、多くの場合、問題を解くことそのものよりも、解く過程で新しい種類の数学を生み出すことに意味があります。そして時には、その新しい数学のほうが解そのものより価値を持ちます。ですから、そこには少し問題があると思っています。私たちなら別のやり方をしたでしょう。いきなり答えを出すのではなく、数学界と協力して、どのように答えに至ったのかを理解してもらうようなやり方です。考えるべき複雑な問題がそこにはあり、数学界もこれから何らかの提案をしていくと思います。
一方で、数学は他の領域とは性質が異なります。数学、コーディング、ゲームが今日のAIのアプローチに向いている理由の一つは、それらが「検証可能な領域」だからです。答えが正しいか、あるいは最適かどうかを検証できるという意味です。ゲームなら、どちらが勝ったかを見て、そこから遡って一手一手や戦略の良し悪しを判断できます。数学の予想なら、提案された答えや方程式が成り立つかどうかを確かめられます。コーディングなら、新しく書いたコードが正しく動くかを確認できます。答えを確かめられるからこそ、これらの領域では大きな進歩が起きてきたのです。
では、物理学、化学、生物学、工学といった自然科学はどうでしょうか。ますます複雑になる現実世界の領域で、数学の解の多くよりも大きな現実的インパクトを持つはずの分野です。そこでもAIは非常に役立つ道具になりますし、私たちも生物学で病気の理解を深め、いつか多くの病気を治すためにAIを大いに活用しています。しかし、それでも現実世界のループが必要です。仮説を立てる必要があり、それはAIシステムが手伝えるかもしれません。しかしその後、実験で確かめなければなりません。新しいデータを集め、仮説が正しかったかを確認し、次のアイデアへと前進し、反復していく必要があります。ですから、少なくとも当面、自然科学では答えを検証し確認するための現実世界のループが常に残るだろうと考えています。それが進歩の速さを常にある程度制約することになるでしょう。より理論的な科学と、より実践的な物理科学との違いをめぐって、今まさに非常に興味深い議論が交わされています。
そのうえで付け加えると、私はFields賞受賞者をはじめとする数学者の友人たちと、数学がこれから何をすべきかについてよく話しています。私が提案しているのは、彼らのスキルはかつてないほど必要とされているものの、もう少し応用的な数学の分野、例えばAIの安全性とセキュリティへ少し軸足を移してはどうか、ということです。博士レベルの、物事を証明し検証するスキルを持った数学者が、もっと多く必要です。理想的には形式的に、これらの新しいシステムが何をできるのかについて保証と上限を証明していく人たちです。システムがますます強力になる中で、安全性とセキュリティの側がAIシステムの能力に追いつけるよう、この分野に投入する資源、取り組み、人材を、今の100倍にする必要があると私は考えています。
モデレーター： 今おっしゃったことは本当に重要だと思います。私は学部生を教えていますが、若い人たちから「AIが解いてくれるなら、今さらコンピューターサイエンスや数学に進む意味があるのか」という声を聞きます。ですが、AIは私たちが活用し広げていくべき道具であり、だからこそ人間が他の分野に進む必要もある、というお話には勇気づけられました。
2.3 ミスアラインメントとエージェント時代のリスク、防御側の強化、国際標準機関の構想、AIと気候・エネルギー
モデレーター： 今サイバーセキュリティに触れられましたが、それはAIの他の応用について考えるきっかけにもなります。科学への応用の話をずっと続けたいところですが、ここが非常に商業的な領域であることも無視できません。地政学的な緊張も高まっています。AIを人類の利益のために使うには、そのように作られることを確実にするための取り組みが必要かもしれません。あなたはこのテーマについて多く執筆し、議論してこられました。AIを安全かつ責任ある形で、人類の利益のために開発していくために、今何をすべきだとお考えですか。
Demis Hassabis： 私たちはこのことを最初から考えてきました。DeepMindを始めた2010年は、いわばAIの暗黒時代で、AIに取り組んでいる人はほとんどいませんでした。私たちはそれを20年がかりの使命だと考えていましたが、驚いたことにほぼその計画どおりに進んでいます。当時から、AIが病気を克服したり、新しいエネルギーシステムの開発を助けたりといった、途方もない恩恵をもたらしうると予見していました。実際、今日の社会が直面する差し迫った多くの課題に取り組むうえで、AIは素晴らしい道具になると考えています。
しかし同時に、AIは汎用技術であり、両用技術でもあります。悪意ある者が有害な目的に転用することもできるのです。私が懸念していることは二つあります。一つは、いわゆるミスアラインメントの問題です。私たちが作るシステムが、こちらが与えた目標を守り、設定したガードレールの内側にとどまることをどう確保するか、という問題です。これはシステムの自動化が進むほど難しくなります。ご存じのとおり、この1年で私たちはエージェントの時代に入りました。自律的に動き、私たちに代わって物事を実行するエージェント型システムです。もちろん、現実の世界で行動できるほうがずっと役に立つので、私たちはそれを望んでいます。しかし、それはそうしたシステムが何をしうるかというリスクも高めます。今年に入ってからのハッキング事件でも、そのことが実際に見られました。これらは私たちへの早期警告だと考えています。今はまだシステムがそれほど強力ではないので、事件もそれほど深刻ではありません。しかし、業界として、個々の企業として、そして政府として、こうしたシステムを守る取り組みを強めなければ、来年や今後数年のうちに深刻なものになりかねません。最初にテストするときには、おそらくインターネットにつながないオフラインの、安全なサンドボックスを作る必要があります。
生物学や原子力など、安全が重要なシステムを扱ってきた他の分野から持ち込める優れた慣行はたくさんあります。封じ込めの仕組みについて学べる教訓は多く、それを真剣に受け止め、そうした分野の専門家を招き入れ始めるべきです。サイバーセキュリティ全般の専門家も同様です。サイバーセキュリティはGoogleが世界トップクラスの分野で、豊富な経験があります。私たちはそれを今日のエージェントの時代に合わせて強化し、活かしています。そして私が最も重要だと考えることの一つは、信頼できる防御側、例えば銀行や政府を非対称的に強化することです。システムを防御的に使い、ソフトウェアのサイバーセキュリティ上の脆弱性から守るのです。場合によっては一般公開より前に使ってもらい、ソフトウェアシステムの脆弱性を修正しておきます。一般公開されてしまえば、攻撃者もそのシステムを使えるようになるからです。防御側を非対称的に強化して、攻撃者の先を行き続けなければなりません。
モデレーター： それは各国にまたがるガバナンスや政策として行うべきだとお考えですか。開発段階で技術にガードレールを設けようとしているEUのアプローチは、正しい方向だと思いますか。
Demis Hassabis： 経済的にも科学的にも、目の前にある途方もない機会をつかむこととの間で、均衡を正しく取らなければなりません。私がキャリアのすべてをAIに捧げ、この地点にたどり着くために力を尽くしてきたのは、AIが科学や医療などを前進させるうえで、人類がかつて作った中で最も信じがたく有益な道具になると考えているからです。とはいえ、これは国境を越える国際的な技術で、世界中のすべての人に影響します。ですから、いずれは何らかの国際的な標準化機関が必要になるのは当然だと私には思えます。この夏、それに向けてどう進めばよいかについてエッセイを書いたところ、かなり広く共有され、読まれました。
ただし、それは非常に繊細で、機敏で、動的なやり方で進めなければなりません。理由の一つは、AIから生まれる素晴らしい成果をすべて手にしたいので、イノベーションを妨げたくないことです。もう一つは、この分野に携わる科学者や研究者の間でさえ、リスクが具体的に何で、どれほど大きいのかについて完全な合意がないことです。リスクが存在することはわかっていますし、もっと定量化する必要があります。しかし不確実性が大きいのです。ですから必要なのは、私たちが把握しているリスクに見合っていて、技術の進む方向に応じてすぐに変えられる認証の仕組みを、動的に作り上げていくことです。規制のようなものの問題の一つは、その性質上、動きがとても遅いことです。政府は技術の速さに追いつかなければなりません。3年前の状況を前提に法律を作れば、今日には時代遅れになっていて、本当の問題に対処すらできていない可能性が高いでしょう。そこで私が提案したのは、素早く適応でき、今のシステムにとって最も重要な部分を検証できる標準化機関という枠組みです。それに加えて、AIシステムの安全性とセキュリティの側に、研究と計算資源を今の10倍以上投入する必要があると考えています。GoogleとDeepMindでも、その取り組みを大きく進めています。
モデレーター： あなたが提案した枠組みでは、Google DeepMindは「フロンティアラボ」に分類されるのでしょうか。素晴らしい構想だと思いますが、最先端にいるフロンティアラボであることは名誉であると同時に、責任も伴いますね。
Demis Hassabis： そのとおりです。私たちの提案では、誰でもフロンティアラボになり、フロンティアモデルを持つ資格を得られます。その基準は、各社がこぞって上を目指して最適化しているベンチマークです。ただ、フロンティアにいるのであれば、例えば私たちは昨日Gemini 4を公開しましたが、これはフロンティアモデルです。そうであれば追加の責任を伴うべきです。未知の領域に踏み込んでいるからです。それ自体は素晴らしいことですが、まさに最前線にいるときは、科学的に、思慮深く、慎重に取り組まなければなりません。フロンティアにいる、あるいはそれに近い企業は5、6社ほどで、中国企業を含めれば8社か9社くらいでしょう。そうした企業には追加の責任が伴うと考えています。
ただ、これはフロンティアAI企業だけの話ではありません。企業全般にも関係します。この会場にいる多くの皆さんの企業もそうでしょう。自社のビジネスのために、どのサプライヤーが責任ある行動をとっているかを見極めるべきです。それは皆さんが自社に求めることのはずです。エージェントに顧客データやクライアントを扱わせることを考え始めれば、社内のインフラとITの枠組みに、保証や監視の仕組みなどが必要になるでしょう。今後数年、システムの性能と並んで、そうした信頼、安全、セキュリティが差別化要因になると考えています。
モデレーター： サプライチェーンについて、非常に重要なご指摘だと思います。私たちはすでにそれに信頼を置いていますから。最後の質問です、Demisさん。欧州は気候モデリングと天気予報で世界をリードしています。各国の気象機関が、物理と機械学習を同時に用いるモデルでオープンに協力しているからです。そこは欧州がすでに優れている分野です。一方で、非常に多くの科学者が気候危機や世界的な自然の崩壊を見つめています。今日何度も話題になるようにAIが成長を続けるとして、それはエネルギー危機や気候危機と両立できるのでしょうか。
Demis Hassabis： 私はその点についてとても楽観的です。むしろ逆の見方をしていて、AIはその解決策の一部になると考えています。短期的には、もちろんAIが使うエネルギーをめぐる問題があります。ただ、例えばGoogleをはじめ多くのハイパースケーラーはグリーンエネルギーに取り組むことを約束しています。実際、小型原子炉から太陽光、より優れた電池まで、グリーン技術に向けた投資と資金は豊富にあります。グリーンテクノロジー企業を経営したり投資したりしている友人がたくさんいますが、彼らの課題の多くは、実用的な技術はあるものの、ほとんどがまだ研究室の段階にあることです。規模を拡大し、大規模化によってコスト効率を高めるには投資が必要ですが、今はそれに対する需要があります。これが一つです。
しかし最も重要なのは、私たちが作っているAIシステムそのものです。正しい種類のAIシステムを作れば、気候モデリングや天気のモデリングに役立てられるはずです。私たちは世界最高の気象モデリングシステムであるWeatherNextを持っており、ハリケーンや、火災・洪水といった災害を従来のシステムよりはるかに正確にモデル化しています。さらに先を見れば、AIシステムは新しいエネルギー源にも貢献するでしょう。私たちは核融合炉のプラズマ閉じ込めに取り組んでいますし、超伝導体のような新素材、より優れた電池や太陽電池の材料にも取り組んでいます。ですから私は、AIの助けこそが、気候の問題に立ち向かうための技術を最終的に私たちにもたらすと考えています。
モデレーター： 希望に満ちた締めくくりになりました。お話しできて本当に嬉しかったです。この議論に一日を費やせないのが残念ですが、皆さん、Sir Demis Hassabisに大きな拍手をお願いします。
3. パネル：欧州のAI優位性（Mairead McGuinness、Jenny Lindqvist、Peter Körte、Robert Gentz）
3.1 産業におけるAIの長い歴史と、AIの価値を引き出す接続性
司会： 欧州には、産業、通信、デジタルコマースの分野で世界有数の成功企業が数多くあります。AIがビジネスモデルと競争のあり方を変えつつある今、午前最初のパネルでは、欧州企業がいかに技術力をグローバルなリーダーシップへと変えているかを探ります。モデレーターは元欧州委員で元欧州議会第一副議長のMairead McGuinnessさんです。登壇者は、EricssonでCloud Software and Services事業部門を率いるSenior Vice PresidentのJenny Lindqvistさん、Siemensの取締役会メンバーでCTO兼CSOのDr. Peter Körteさん、Zalando SEの共同創業者兼共同CEOのRobert Gentzさんです。
Mairead McGuinness： 皆さん、ようこそ。ここまで高いレベルのスピーチと、Sir Demisとの素晴らしい対談を聞いてきましたが、AIは欧州にとっても産業にとっても新しいものではありません。どこから始めようか迷いますが、まずはSiemensから伺います。Peterさん、舞台裏でも話しましたが、AIは新しいものではなく、すでに使っておられるのですよね。
Peter Körte： ありがとうございます。おっしゃるとおりです。Alan Turingがこの分野を生み出したとき、すでにいつかAIが実現するという考えを持っていました。だからTuringテストがあるわけです。Siemensは1975年から、いわゆるエキスパートシステムを構築してきました。長い間、特定の産業用途向けにニューラルネットワークを構築するCNNという技術も使ってきました。そして今はTransformerがあります。デバイスがよりインテリジェントになるにつれて膨大なデータが押し寄せており、接続性が必要になり、それらをすべてまとめて意味を引き出さなければなりません。従来の技術ではそれができませんでした。だからTransformerがあり、私たちは期待しているのです。ようやく誰もが使えるものになりつつあります。確かに新しいものではありません。しかし、扱う量と速さはまさに新しいのです。
Mairead McGuinness： 興味深いのは、皆さんの会社がまったく違うということです。Zalando、Siemens、Ericssonを見比べるとそう思います。Jennyさん、あなたは最近、AIと接続性は素晴らしい組み合わせだと発言されています。では、私たちにはさらに何が必要なのでしょうか。
Jenny Lindqvist： 良い質問です。まず、AIはEricssonにとっても新しくありません。私たちは20年にわたってAIに取り組んできました。今日のモバイルネットワークには多くのAIが組み込まれています。世界のモバイルトラフィックの50%がEricssonのネットワークを流れており、ネットワークにはトラフィックを制御する多くの機能があります。皆さんが動画を見たり通話したりできるようにしながら、同時にミッションクリティカルな通信も守っています。
ただ、私たちにとって重要なのは、Peterさんがうまくつないでくれましたが、ネットワーク内でAIを何に使うかだけではありません。AIの価値を引き出すうえでネットワークが果たす役割です。AIはデータセンターへの投資だけの話ではありません。本当の価値が生まれるのは、AIが企業やビジネスの現場に入り込み、フィジカルAIが世界で動き出したときです。そのためには移動を支える接続のレイヤーが必要で、信頼できるネットワークが必要です。ですから、ご質問への答えの一つは、AIの価値を本当に実現するには信頼できる高度な接続性が必要だという認識を持つことです。
Mairead McGuinness： そのスケールで言うと、私たちは今どこにいるのでしょうか。まだ十分ではないということですよね。
Jenny Lindqvist： 世界的に見ると非常にばらつきがあります。先行している市場がいくつかあり、米国、インド、日本がそうです。欧州も加速しています。欧州には、グローバルな技術リーダーという点でも、AIとデータを開発・活用している企業という点でも、非常に強力な資産が数多くあります。しかし、先行国と肩を並べるには加速しなければなりません。土台にできるものはたくさんありますが、市場がそうなるための前提条件も整えなければなりません。
3.2 Zalandoの実践とデータの価値、Siemensのエージェントが示すアプリケーション層の重要性
Mairead McGuinness： Robertさん、あなたの会社は顧客と直接向き合う企業ですね。AIは会社の発展と顧客体験にとって何を意味してきましたか。
Robert Gentz： 私たちにとって、AI、あるいは機械学習は、創業当初から事業の中核でした。倉庫システムでの在庫配分、レコメンデーションシステム、顧客向けの配送日予測などに使ってきました。ですから、機械学習やAIがなければ、今の形のZalandoは存在しなかったと思います。最近はAIの進歩がずっと速くなっていて、それは働き方の効率に表れています。ソフトウェア開発では、プルリクエスト、つまりソフトウェアの変更がずっと速く進むようになりました。レコメンデーションシステムは日々良くなり、配送日の予測もはるかに正確になっています。
そして今、それが顧客体験にも良い形で直接影響しているのがわかります。例えば、サイズを理由とする返品です。顧客が自分に本当に合う商品を見つけられるよう手助けすることで、昨年はAIによってサイズ起因の返品を8%減らせました。私が特に楽しみにしているのは、私たちが「Lifestyle AI」と呼んでいるものです。ファッションの世界全体に通じ、商品やブランドについてあらゆることを知っているAIで、一人ひとりの顧客と個別につながります。好みやニーズ、サイズのプロファイルに基づいて、非常にパーソナルで自然な言葉で、その人にとって適切な答えを見つける手助けをします。顧客体験にも良い影響を与えている、とてもわくわくする取り組みです。
Mairead McGuinness： データについて伺いたいと思います。あなたにとって、それが可能性を引き出す鍵だと思うからです。自社のデータ源をお持ちですが、それはどれほど価値があり、市場に向けてどう使っているのですか。
Robert Gentz： データは重要な要素です。AIを機能させ、強力なものにするのはデータです。私たちは欧州だけで年間6,000万人以上に利用されており、顧客が商品と関わり、商品にフィードバックをくれます。それが非常に価値ある膨大なデータを生み出します。一方で、私たちと取引するブランドが需要予測や製造をより良くできるよう、データを活用しています。他方で、レコメンデーションシステムをはじめ、私たちのすべてのシステムを動かす力にもなっています。まさに私たちのフライホイールの中核にあります。ですから、私たちのような企業にとって、こうしたデータを生み出し、それを分析し、研究し、イノベーションを進められることは非常に重要です。それこそが価値創造とイノベーション、そして進歩の本質だと思うからです。
Mairead McGuinness： 同じようにデータの話ですが、Peterさん、あなたの会社は産業界と仕事をされています。AIの活用とデータの価値の活用によって得られた効率化について、驚くような数字をお持ちですね。
Peter Körte： 私たちはもちろんAIインフラについて多くを語りますし、それは必要です。フロンティアラボやフロンティアモデルについても語りますし、それも重要です。しかし、十分に語られていないレイヤーがあります。それがアプリケーション層です。アプリケーション層こそ、顧客のために価値が生まれるレイヤーです。Zalandoのような顧客にとっても、Siemensのほかの顧客にとってもそうです。私たちは30の異なる業界に製品とサービスを提供していますが、どの業界もデータが大きく異なり、その背後にある論理も大きく異なります。
私たちが気づいたのは、フロンティアモデル同士を比べると、最終的にはどれもかなり似ているということです。進歩は非常に速いのですが、どこも多かれ少なかれ追いついてきます。大きな差が生まれるのは、文脈を与えたときです。過去の事例を与え、AIが解くべき課題の文脈を本当に理解させたときです。ですから最終的には、それが機能するよう、顧客に十分なデータを届ける必要があります。
一例を挙げます。私たちは多くの制御装置を世に出しています。制御装置はあらゆる機械を制御します。今日工場から出荷される機械の3台に1台は、Siemensのコントローラーで制御されています。このコントローラーはプログラムしなければなりませんが、以前は非常に手間がかかり、時間も長くかかっていました。高度なスキルを持つオートメーションエンジニアが数週間かけていたのです。私たちは文脈を深く理解するエージェントを作りました。このエージェントはその作業を数分でこなし、チェックや検証、テスト、コミッショニングまですべて行います。しかもほとんど素人のユーザーでも数分でできるのです。
こうした例が実際に出てきています。ただし、そのためにはデータにアクセスできなければなりません。ここに欧州にとって独自の機会があると考えています。すでに世の中にある技術、つまりフロンティアモデルをもう一度作り直すことではありません。フロンティアモデルは数多くあり、不足していません。足りないのは、顧客に本当に価値をもたらすアプリケーションです。だからこそアプリケーション層が必要で、そのためには欧州の産業界にある固有のデータが必要です。欧州には産業がたくさんあります。ですから、欧州として力を合わせ、産業データを顧客が利用できるようにしなければなりません。これが重要なのは、生産や設計のデータはインターネットからダウンロードできないからです。欧州のすべての関係者の間で実際に共有しなければならないのです。
3.3 信頼・地政学とTrusted Tech Alliance、規制と投資規模の米欧格差
Mairead McGuinness： 興味深い指摘です。欧州にはデータという巨大な資源があるのに、もっとうまく協力する必要があるということですね。Jennyさん、強くうなずいていましたが、なぜそれが欧州のイノベーションをより良く機能させる鍵になるとお考えですか。
Jenny Lindqvist： データだけでなく、もう少し広げて考えたいと思います。このパネルのテーマ自体が「欧州のAI優位性」ですから。欧州には強力な資産がたくさんあります。研究開発も盛んで、私たちのような欧州企業をはじめ、欧州で研究開発を行う大手テック企業が数多くあります。しかし、これは非常にグローバルなビジネスです。欧州がどこで戦えるのかを見極める必要があります。将来にとって重要な技術はどれで、そのうちどれで勝負できるのか。そしてどれについては、他のグローバル企業とパートナーシップを結び、信頼できるテック・アライアンス、信頼できる同盟を築く必要があるのか。私は、欧州のテック優位を築くうえでこれが決定的に重要だと考えています。すべてをやろうとすれば、力が分散しすぎてしまいます。どこに強みがあり、どれが重要な技術で、どうパートナーシップを築くのかを見極めることが大切です。
アイルランドは素晴らしい例です。今日ここに集まっているのは欧州の強い企業だけでなく、本当にグローバルな企業で、アイルランドに投資しているグローバル企業もたくさんあります。Ericssonも、最も先進的なAIソフトウェア開発センターの一つをここアイルランドに置いています。ここに存在するグローバルなエコシステムのおかげで、それは私たちにとって非常に戦略的な意味を持っています。
Mairead McGuinness： あなたは最近、協力について考え方を変える必要があるとおっしゃいました。どういう意味ですか。
Jenny Lindqvist： 戦略的な話に戻りますが、もっと広い視点から考えています。先ほど、世界の中で欧州がどこにいるかを聞かれました。今、米国と中国の間でテック戦争が続いており、欧州もそこで役割を担っています。それによって地政学的な状況は高まり、以前とはまったく違うものになりました。そうした状況では、パートナーシップをどう築くか、信頼できるパートナーシップをどう築くかについて、私たちの見方も変わります。今日も昨日も信頼について多く議論されました。その一つは、AIの導入を進め、AIを信頼してもらうためのアプリケーション層での信頼の築き方です。しかしもう一つの重要な側面は、AIモデルとAIアプリケーションの下にあるもの全体、つまりフルスタックを信頼できるものにすることです。信頼できる高度な接続性はもちろん、そこに含まれる他のレイヤーも同様です。そのためには、世界のパートナーとこれまでとは違う形で協力しなければなりません。
Mairead McGuinness： それはもう始まっていますか。
Jenny Lindqvist： すでに始まっています。
Mairead McGuinness： 今日ダブリンで始まった、とは言えませんね。
Jenny Lindqvist： ただ、実は今朝、Trusted Tech Allianceの会合がありました。もちろんそれより前から始まっていますが、取り組みは加速しています。欧州の競争力を確保するうえで、今後さらに大きな役割を果たすようになると考えています。
Mairead McGuinness： Robertさん、信頼について伺います。これには二つのレイヤーがあると思うからです。皆さんは長年この技術を社内で使って事業を築いてきたので、技術を信頼しています。一方で、顧客、一般の人々、メディアは信頼を問題にしています。ある意味で、あなたの会社はその両方にまたがっています。あなたにとってそれはどれほど重要で、取引する顧客やサプライヤーに、信頼が中核にあることをどう示しているのですか。
Robert Gentz： 信頼は、私たちのビジネスモデルの本質そのものだと思います。顧客は、商品が説明どおりのものであること、そして私たちが予測した日に届くことを信頼してくれていなければなりません。信頼は得るのが非常に難しく、失うのはとても簡単だと承知しています。ですから決して軽く扱いません。AIについての私たちの考えは、AIは信頼を高める助けにならなければならず、信頼を損なうものであってはならない、ということです。責任あるパーソナライゼーションを進めるときも、AIを使って商品説明を充実させるときも、そう考えています。後者の場合、最終的には必ず人間がループに入り、内容が本当に正確かどうかを確認します。それによって商品説明はより正確になります。私たちが提供する体験にとって、これは最終的に非常に重要です。
ただ、だからこそ私たちは、Digital Fairness Actのような提案には少し慎重です。体験の設計の仕方を大きく制約し、私たちのような企業のイノベーションの可能性も制約すると考えるからです。それは結果として顧客体験も制約することになります。
Mairead McGuinness： 法制化と規制という論点を出してくださったので、Peterさんに振りたいと思います。私はかつて立法者でしたが、今はイノベーションを進めようとする皆さんの立場からその影響が見えます。私が「効果的な規制」と呼ぶものの居場所はどこにあり、私たちはまだそこに到達していないのでしょうか。
Peter Körte： それは絶えず進化していくものだと思います。大きな問題は、これを世界的なスケールで見たときです。私は仕事柄、いろいろな場所を見る機会に恵まれています。ちょうどドバイから来たのですが、そこではStargateプロジェクトの一環として5ギガワットのデータセンターを建設しています。AI担当大臣もいて、今ここで私たちがしているのとはまったく違う種類の議論をしています。確かに私たちは、規制のイノベーションにおいて世界で最初だったと胸を張れます。しかし私は、まずイノベーションがあり、それに伴って規制が来るほうがいいと考えています。規制におけるイノベーションではなく、AIそのもののイノベーションが起き、それから規制を始めるべきです。AIの進歩の速さ、絶えず急速に改善していくフロンティアモデルのことを考えると、規制当局の立場から、その時間軸と順序に追いつくのは非常に難しいのです。ですから、ある意味で、AIの時代における良いガバナンスのあり方そのものに新しいイノベーションが必要です。今のままでは遅すぎて、世界的なスケールで必要とされる形で進んでいません。
Mairead McGuinness： AIが立法者を助けることはできるでしょうか。
Peter Körte： その質問はあなたにお返ししたいところです。そうなることを願っていますが、結局のところ、AIが本当にどこで価値を生むのかから常に逆算して考えるべきだと思います。Martin首相がこのサミットを開いてくださったことに大変感謝しています。というのも、正直に言えば、私たちは今、非常に重大な分岐点にいるからです。世界の主要な勢力になりたいのであれば、そう言わざるを得ません。今日、私たちはそうではありません。この会場で自分たちをごまかすのはやめましょう。私たちはそうなっていないのです。2025年、米国は2,800億ドルを投じましたが、欧州は200億ドルでした。まだそこには到達していません。
主導すると言うのであれば、これまでとは違うやり方をしなければなりません。それは、Robertさんが話した未解決の課題や、Jennyさんが話した欠けている重要なピースについて考えることでもあります。同時に、新しい分野をどう生み出すかも考える必要があります。Demisさんが話していたことや、Yannさんが作っているワールドモデル、私たちが作っている産業モデルのようなものです。その意味で差別化しなければなりません。資金の配分を賢く行う必要があるのです。
3.4 規制より創造・断片化よりスケール、単一市場と「European dream」
Mairead McGuinness： 時間があまりないので、この質問のラウンドでは、イノベーションと規制というこの論点を受けて、欧州の将来にとって何が良いのかを伺います。私たちはまだそこに到達していませんが、私の考えでは、それを機会として捉えるなら、問題ではなく機会です。Jennyさん、どうお考えですか。
Jenny Lindqvist： Peterさんの話を受けて申し上げます。以前から言われていることですが、DraghiレポートとLettaレポートには答えがたくさん書かれています。それを実行に移しましょう。私も「規制より創造」を強く信じています。そのうえで、まだ出ていない最後の論点として「断片化よりスケール」を挙げたいと思います。それが欧州の抱える課題の一つだと考えています。欧州は断片化しています。規制にもそれが表れていますし、27の加盟国すべてに表れています。それが欧州のテックイノベーターとしての私たちの足を引っ張っています。ですから最後の論点は、断片化よりスケールです。
Mairead McGuinness： 足を引っ張っているとおっしゃいましたが、その断片化はどれほど大きなブレーキになっているのですか。
Jenny Lindqvist： 接続性の分野で欧州にとって最大のブレーキは、実は私たちの顧客の側にあるかもしれません。先行国と比べるとそれがわかります。先行国は5Gを大規模に展開することに成功しており、そうした場所でこそ、新しいAI企業がその上にアプリケーションを構築し、バリューチェーン全体が発展し、AIが産業へと広がっています。そうした市場では、顧客である通信事業者のためにスケールが築かれてきました。米国を見てください。中国は世界で群を抜く5G市場で、AIでも非常に進んでいます。インドもそうですし、日本もそうです。欧州は断片化していて、消費者向け料金に強く焦点が当たっています。1つの市場に3社か4社の事業者がいます。ネットワークをAIを大規模に動かすための生産能力であり必需品だと捉えるのではなく、断片化しているため、事業者が高性能なネットワークに投資するのが難しくなっています。
Mairead McGuinness： しかし、それを解決できれば、それも機会になりますね。
Jenny Lindqvist： 機会です。そう言っていただけるのは嬉しいです。そして、それには二つの側面があります。一つは、私たちが開発する新しいAI技術のすべてが、まず欧州で展開されるのを見たいということです。私たちは欧州企業ですから当然です。もう一つは、欧州に投資するグローバルなテックリーダーとして、前提条件の整備を続けていくことです。欧州が最新かつ最高の技術に投資し続けるのに魅力的な場所であるようにするためです。この二つはつながっていますが、成功のためのレシピは異なると考えています。
Mairead McGuinness： Robertさん、同じ問いをあなたのビジネスの観点から伺います。将来に向けて、AIをビジネスでさらにどう活用できるのか。そして規制の問題はあなたに影響していますか。
Robert Gentz： Jennyさんの話を少し発展させる形で、二つのメッセージ、二つの願いがあります。一つは単一市場についてです。単一市場こそが欧州の大きな資産だと思います。欧州を魅力的にしているのはそれで、だからこそ欧州の4億5,000万人という規模が他と比較しうるものになっています。私たちは単一市場の申し子で、単一市場がなければ存在していませんでした。しかし単一市場は複雑で、現在さらに複雑になり続けています。単一市場は私たちの大きな資産ですから、機能しなければなりません。シンプルで、公正で、どこでも同じように執行されなければなりません。そうなれば、イノベーションを起こすのに非常に魅力的な場所になります。新しいルールが足りないのではなく、この市場の中での執行、それもシンプルな執行が足りないのだと強く言いたいと思います。
二つ目の願いは、何を得られるのかという未来志向の視点をもっと持つことです。どうすれば負けないかではなく、どうすれば勝てるかです。勝つために本当に必要なのは、PeterさんとJennyさんが言ったように、私たちはグローバルな競争の中にいると受け入れることだと思います。そして、欧州の企業にホームアドバンテージを与えて支援する必要があります。それは非常に明確でなければなりません。私たちがしている多くの仕事は欧州の外でもできます。それでも欧州の中でしたいのは、その価値を欧州でも獲得したいからであり、欧州で人を雇用したいからです。しかしそれは選択です。ですから、欧州にとどまってここから価値創造を進めることを支持する前向きな理由は何なのかに、企業に対して答える必要があります。それは前向きな理由でなければならず、ホームアドバンテージから生まれるものでなければなりません。そうなれば、この競争に勝つチャンスもあると思います。
Mairead McGuinness： 産業やサービスを欧州にとどめるだけでなく、欧州の外にも広げることについても、まさにそういう議論になりますね。外にも機会がありますから。単一市場の申し子だと言っていただけて嬉しいです。単一市場の重要性について語る人がもっと必要ですから。
Jenny Lindqvist： 一言加えさせてください。昨日話していたのですが、欧州には問題提起としてのDraghiレポートとLettaレポートがあります。でも、もしかすると欧州に必要なのは夢なのかもしれません。力を合わせて実現すれば何ができるのかという野心です。それがあれば、もっと速く動けるのではないでしょうか。
Mairead McGuinness： そうですね。私たちには信念があるでしょうか。欧州は時に批判者の声に耳を傾けすぎることがありますから。
Peter Körte： では、あえて反対の立場から申し上げます。今朝、Virkkunen上級副委員長が話を始めたとき、私はとても嬉しくなりました。アイルランドと北米の間に敷設されたあの海底ケーブルを手がけたのは、私が今誇りを持って仕えている会社の創業者、Werner von Siemensだったからです。
Mairead McGuinness： 宣伝してくれたことに拍手をお願いします。
Peter Körte： これを申し上げたのは、私たちにはかつて世界で最も偉大な起業家たちがいて、新しいものを違うやり方で作ることに果敢に挑んでいたからです。彼らがそうしたのは確信があったからです。それがうまくいくかどうかを議論したりはしませんでした。うまくいかなければならなかったからです。その起業家精神、成功への強い意志こそ、欧州から世界に向けて、ここ欧州で必要なものです。だからこそ、産業AI、接続性、信頼、そして特にZalandoのようにグローバルなレベルでプラットフォームを築くことが大事なのです。私たちにはそれがありますが、一緒にやらなければなりません。
Robert Gentz： それを受けて申し上げると、米国の多くは「American dream」という考えの上に築かれてきました。米国に来て何かを築けば、皆で応援する、というものです。しかし、ある程度その「American dream」は、今はもうそれほど通用しなくなっていると思います。米国に来て築けという考えは、もはやそれほど包摂的ではありません。これは実は欧州にとって大きな機会です。欧州には素晴らしい価値観があり、必要な要素はすべてそろっています。人材も優れた企業もここにあります。すべてあるのです。足りないのは、未来についての前向きな考えだと思います。私たちには「European dream」を生み出す本当の機会があると考えています。ここに来て、欧州から築いてほしい。私たちはいくつかの優位性を提供し、あなたが成長していくのを応援する。それは前向きな見通し、前向きな未来のビジョンから始まるものです。今はそれが時に欠けていると思うので、「European dream」は本当に実現しうるものではないでしょうか。
Mairead McGuinness： それはあなた方が主導して担うべきことかもしれませんね。皆さんが夢を描く人になれるのですから。残り1分半ほどです。Jennyさん、最後の言葉を短くお願いします。夢を語って、悪夢はなしでお願いします。
Jenny Lindqvist： 夢から現実に戻ってしまいますが、大事なことだと思います。私たちは課題に多く焦点を当てており、それは解決しなければなりません。しかし、機会もとてもたくさんあります。欧州にとっても、そして世界的に見てもこの業界にとっても、今は非常にわくわくする局面です。私の最後のメッセージは、AIは真に変革をもたらすものであり、欧州が、そして世界がAIの価値から本当に恩恵を受けるには、フルスタックの技術を築かなければならない、ということです。データセンターから物理世界へと移っていく価値を実現するために、高度な接続性を築きましょう。私たちは、欧州がその競争で先頭を走る国々の一つになることを望んでいます。
Mairead McGuinness： Peterさん。
Peter Körte： とてもシンプルです。私たちは文化や食、欧州の素晴らしい場所で称賛されています。私は欧州が、そのイノベーションと、私たちが生み出すもので称賛されるようになってほしいのです。
Mairead McGuinness： 最後の言葉です、Robertさん。プレッシャーはかけませんよ。
Robert Gentz： 私にとってはこういうことです。未来から逆算してこう言えるようになりたいのです。AIこそが、欧州が非常に前向きな未来の見通しのもとで一つにまとまるきっかけになった、と。そして欧州が多くのイノベーションと資本を引きつけ始め、世界におけるイノベーションと価値創造の場として発展し、リーダーになった、と。
Mairead McGuinness： では、それを実現しましょう。素晴らしい議論をありがとうございました。皆さん、拍手をお願いします。
4. 対談：Sarah Friar（OpenAI CFO）
4.1 実験から統合へ：エージェント利用の拡大と医療分野の事例
司会： 次は、能力から現実へと話を移します。フロンティアAIに何ができるのか、企業をどう再創造しうるのか、安全と信頼を設計段階からどう組み込むのか、そしてそれが欧州の成長と競争力にとって何を意味するのかを伺います。知能の時代における成長と機会について、OpenAIのCFOであるSarah Friarさんにお話しいただきます。
モデレーター： ようこそ、Sarahさん。この建物には見覚えがあるのではないでしょうか。ちょうど1年前、Dublin Tech Summitでここにいらっしゃいましたね。この1年で多くのことが起き、多くのことが変わりました。当時と今で何が変わったのかを、率直に描いていただけますか。実験から統合へという流れ、投資対効果、パイロットの捉え方、そして企業の導入状況が12か月前と比べてどう違うのかを伺いたいです。
Sarah Friar： 変化のペースはまさに急上昇していて、それを目の当たりにするのはわくわくします。地元に戻ってこられたのも本当に嬉しいです。ここ欧州で今勢いを増しているのは、エージェントの導入です。人々は「尋ねる」ことから「実際に物事をこなす」ことへと移っています。消費者としての日常生活でも、企業の中で働く人としても、助けを得るようになっているのです。欧州では、利用の「広さ」が「深さ」へと変わりました。出力トークンを利用内容の指標として見ると、すでに50%以上が本格的なエージェントの作業に使われていることが私たちの調査でわかっています。これは素晴らしいことです。
それが具体的に何を意味するのかをお話しします。世界では毎週12億人がChatGPTを使っています。正直、これには驚かされます。この変化は、例えば医療のような場面に表れています。現在、そうした消費者のおよそ3分の1、ちなみにここアイルランドでは250万人で、インターネット人口の約半分にあたりますが、彼らはChatGPTに健康やウェルネスについて質問し、自分の健康管理を以前より主体的に行うようになっています。医師や看護師の皆さんには、そもそも長い時間をかけて訓練を積んだ目的である仕事、つまり書類作業ではなく、患者さんと話し、診断することに立ち返れるようなツールを提供しています。
病院のレベルでは、私たちが入って病院の業務を支援しています。米国ではHCAという顧客と協力しています。米国最大の病院システムで、患者さんの院内での移動を25%速くしました。患者さんはより早く病院に入れ、どこかへ移されるのをストレッチャーの上で待たされることがなくなります。そして重要なのは、退院の側でも、担当医などが書類に署名するのを待つ必要がなくなり、地域医療へと移っていけることです。入院期間が短いほど病状が悪化しにくいこともわかっています。消費者から企業、そして個々の医療従事者まで、受け入れのペースが大きく変わりうることを示す良い例だと思います。
4.2 国別の採用格差と、大企業・AIネイティブ企業・中小企業の事例
モデレーター： 医療の例は、会場の皆さんにとっても心強く聞こえたと思います。OpenAIは今日、AIエージェントに関する調査を公表されますね。アイルランドは27か国のランキングで下位のほうにいます。AIエージェントについては導入にばらつきがあるということです。また、世界のフロンティア企業に占める割合でも、EU企業は世界のランキングの下位にいます。格差があるわけです。時間をかけてその差を縮めることについて、どう考えていますか。
Sarah Friar： ご指摘のとおり、フロンティアでは導入がギザギザの、でこぼこした進み方をしています。リトアニア、キプロス、エストニアのように本格的に取り組んでいる国もあります。リトアニアでは、全トークンのおよそ85%がエージェント用途だと思います。アイルランドは確実に上向いていますから、ぜひ続けてください。今やっていることを、おそらくもう少し速く進めればいいのだと思います。
導入のペースを上げるために私たちがしているのは、あらゆる規模の企業について考えることです。例えば欧州の大手銀行BBVAは、行内の12万6,000人に展開しました。銀行そのものを変革しているのです。デジタルネイティブな企業では、地元で生まれ育ったTitansがあります。先ほど控室で創業者と話していたのですが、複雑なITシステム管理やサイバーなどを手がけていて、設計の段階からAIネイティブです。ここでは多くのイノベーションが起きています。
そして小規模事業者に目を向けると、中小企業も取り残されてはいません。中小企業の導入は前年比で8倍に伸びています。これは嬉しいことです。月曜の夜、ダブリンで女性が率いる事業者の皆さんとのイベントに参加しました。特に印象に残ったのがLinda.aiです。二人の姉妹が創業した会社で、父親が開業医なのですが、Lindaは実はその受付係の名前でした。家族の間ではいつも「どうやってLindaのクローンを作ろうか」という冗談が言われていて、それでLinda.aiを作ったのです。例えばLinda.aiは、ある歯科医院のために600人の患者さんに電話をかけ、2、3日のうちに250人が、もしかすると忘れていたかもしれない定期検診の予約を入れました。歯科医院にとっても、その事業にとっても、個人にとっても良いことで、ついでに歯にも良いというわけです。
モデレーター： その姉妹にはLindaがいて、あなたには自分専用のエージェントのUnaがいるのですね。
Sarah Friar： そうです。Unaという名前にしたのは、北アイルランドの神話をご存じの方ならわかると思いますが、Finn McCoolの妻だからです。実はこの人こそ物事を取り仕切る頭脳でした。ですからUnaは私の頭脳で、時間どおりに動けるようにしてくれ、とても効率的です。
モデレーター： その調査に話を戻すと、今日公表されたデータでは、ChatGPT Enterpriseのサンプルにおいて、世界のフロンティア企業に占める欧州の割合はおよそ10%で、北米はおよそ65%だったと思います。ですから、まだ先は長いということですね。
4.3 信頼とフロンティアのペース配分、中小企業と働き方の変化、2030年の展望
モデレーター： 今朝のMartin首相の開会挨拶はお聞きになったと思います。首相は、あの均衡について非常に慎重な言い回しをしていましたが、興味深いことに開会スピーチで「リスク」という言葉を2回使い、さらに、今日話し合うすべてのこと、すべてのイノベーションは信頼に支えられていなければならないと続けました。
Sarah Friar： まったくそのとおりです。
モデレーター： これにはおそらく二つの側面があります。技術には意図しない結果が伴うことがあり、私たちもそうした見出しをいくつも目にしてきました。問題や誤り、侵害が起きたとき、透明性をどう考えていますか。この会場にいるような人々に対して、透明性を先頭に立てることについてです。
Sarah Friar： 信頼がすべてです。信頼がなければ、事業を営む許可、つまり社会的な存在意義を失います。ですから、モデルを展開する際に安全とアラインメントをどう考えるかは、常にOpenAIの根幹にあります。私たちの現在のフロンティアモデルであるAstraは、これまでで最もアラインメントが取れたモデルです。それでも、私たちは時に公開を控えます。私たちはこれを「フロンティアのペース配分」と呼んでいます。今も社内に、公開していないモデルがあります。Navier–Stokesのミレニアム懸賞問題を証明したのはそのモデルです。先週もさらに350件の数学の証明を行いました。しかしそのモデルについては、安全でアラインメントが取れていると確信できるまで、さらに検証を重ねるつもりです。
結局のところ、今日のモデルはかつてないほどサイバー能力が高くなっています。Astraモデルはサイバーのベンチマークで100%を達成しています。そして周りを見渡すと、他のフロンティアモデル、特に中国のモデルもサイバーの面で非常に優秀になっています。多くの人がそれらにアクセスできます。オープンソースやオープンウェイトであることが多いからです。つまり、悪意を持つ人々もツールを手にしているのです。だからこそ、防御する側にもツールを確実に届けなければなりません。
モデレーター： しかし、何かが起きたときはどうでしょうか。「ここに問題があります、先手を打とうとしています」と、もっと早く電話をかけたりメールを送ったりする必要があるのでしょうか。リスクを明らかにし、軽減策を明らかにするということです。
Sarah Friar： その必要があります。それが信頼を築く方法です。そして、政府でもミッションクリティカルなインフラでも、こうしたツールを実際に使ってもらうという点では、多くが古い世代のコードで動いている今の状況に、今のうちにパッチを当てておかなければなりません。OpenAIでは、Astraを数週間にわたって自社のインフラに向けて使ってみました。脆弱性を見つけ、機械の速さでパッチを当てました。これがもう一つの重要な点です。それを自社のインフラに展開し、このサイクルをこれからも続けていきます。そして今の課題は、それをどう顧客の手に届けるかです。恐怖を売ることは、世の中に向き合う良いやり方ではありません。私たちは解決策を売らなければなりません。透明で、オープンで、誠実だと感じてもらえる解決策です。
モデレーター： 恐怖を売らないというお言葉を借りて伺います。あなたは「フロンティアのペース配分」に触れられましたが、ここ数週間、それについて大きな見出しが躍っています。あなたの立場はどうですか。今この瞬間、協力と協調の瞬間として、ガードレールと規制が追いつけるようにイノベーションの速度を調整するための協定のようなものが必要でしょうか。
Sarah Friar： ペース配分は必要だと思います。ただし、減速しすぎて、サイバーの観点から世界にミッションクリティカルな問題を引き起こしかねないツールに誰がアクセスできるかについて、不均衡が生じてしまうようでは困ります。先ほどこのステージでDemisさんが言ったように、フロンティアラボは集まって協力したいと考えていると思います。私たちは、フロンティアラボが本気で支持し、私たちが良い状態にあることを確保できるような、何らかのグローバルな規制を呼びかけてきました。
私が社内でいつも使っている言葉に、「早く行きたければ一人で行け、遠くへ行きたければ皆で行け」ということわざがあります。サイバーや規制のような分野をどう考えるかの枠組みは、まさにこれです。私たちはエコシステムの多くの企業を巻き込んで、こう言ってきました。「皆さんはすでに顧客から信頼されています。私たちにはツールがあります。一緒に取り組みましょう。そうすれば、皆さんの顧客は、これまで長い付き合いのある相手と一緒に展開していると思えるはずです。私たちは顧客にとっては新しい存在かもしれません。私たちにもその信頼を勝ち取らせてください」と。しかしそれには時間がかかります。
規制の観点では、米国にはCAISIのように、モデルを公開前に審査し、多くのフィードバックをくれる組織があります。ここ欧州、あるいはその周縁にあたる英国では、UK AISIもまた、私たちが非常に良い協力関係を築いてきた機関で、大いに支持しています。ですから、私たちはオープンでありたいと考えています。適切な人々がモデルを審査できるようにしたいのです。ただし繰り返しになりますが、それによって私たちが減速しすぎ、悪意ある側の展開に後れを取るようなことは避けなければなりません。
モデレーター： 取るべき均衡があるということですね。今日のこうした議論では、もちろんフロンティアにいる大企業についても話していますし、Lindaのエージェントや、Unaのエージェント、つまりユースケースを見つけている個人の市民についても話しています。先ほど触れられたように、あなたは小規模事業者のユースケースに強い思い入れをお持ちですし、アイルランドの事業者の様子もよく見てこられたと思います。今週ダブリンで、小規模事業者がグローバルな舞台で戦う道をどう見いだしているかについて、驚いたことはありましたか。
Sarah Friar： 私にとって小規模事業者は、ある意味で最も商業志向の強い存在です。やるべきことをやらなければ生き残れないとわかっているからです。大きなバランスシートや潤沢な資金といった強みを持っていません。月曜日に、女性が所有・経営する約250の事業者の皆さんと時間を過ごして感じたのは、彼らにとって状況が劇的に変わったということです。5、6年前に事業を立ち上げた人たちは、ピッチデックを作ったり、資金を得るために助成金の申請書を書いたり、書類を弁護士に確認してもらったり、財務を会計士のような人たちに見てもらったりする必要がありました。今では、その多くをChatGPTに頼めます。
例えばOakという事業者がいます。コラーゲンとクレアチンの栄養補助食品を作っている、とても手触りのある本物の製品を扱う会社で、テック企業ではありません。それでも二人の創業者に話を聞くと、彼らは一日を車の中で始めます。おそらく子どもを送り届けながらChatGPTに話しかけて、「今日の予定はどうなっている?」「サプライチェーンからの報告書は届いた?」「今日片づけなければならないことは何?」と尋ねるのです。「ああ、マーケティング代理店から受信箱に何か届いているから、その校正刷りを承認しなければ」といった具合に、一日を動かし始められるのです。
ちなみに、そこからOpenAIのオフィスに足を踏み入れても、マイクを着けたりヘッドセットを耳に入れたりしている人をたくさん見かけるはずです。皆、デバイスに話しかけているのです。今では私たちの開発者も、主に音声で開発しています。私自身、エンジニアとしてキャリアを始めたのですが、いつもそれを実感しています。この2、3か月で、はるか昔以来どの時期よりも多くのコーディングをしました。
モデレーター： それは素晴らしいですね。あなたが大好きなこと、もともとの強みに立ち返らせてくれているわけですね。最後に伺います。2030年にこのステージに戻ってきたとき、その地平がどうなっていてほしいですか。そしてそこから逆算して、2030年以降に向けたビジョンを実現するために、今後4年間で達成しておくべき2つか3つの重要な節目は何でしょうか。
Sarah Friar： 私の見方では、変化のペースは加速しています。それは人類にとって、正直なところ、ついていきながら取り残されていると感じないでいるのが難しいことが多いものです。ですから、私が10代の子どもたちを含め、誰に対してもいつも伝えている一番のアドバイスは、好奇心を持ち、心を開き、柔軟でいることです。そして、自分自身の不安に足を引っ張られないことです。踏み込んで、試してみてください。音声なら簡単です。
これは、私がよく比喩として使う電気のことを思い出させます。私たちは今、ちょうど電球を灯し始めたところにいる気がします。ちなみに、かつて電気は恐れられた技術でした。でも、電球を手に入れたと想像してみてください。最終的に人々が電気をどう売り込んだかというと、「電線を通ってジュールが流れてくる」という話ではなく、「夜に何かをするための時間が1時間増える」という話でした。その瞬間に人々は「ああ、そういうことか」と腑に落ちたのです。まさに電球が灯ったわけです。これは私にとって個人的な話でもあります。私の祖父は、電柱を立てる仕事を手伝うためにイングランドから北アイルランドにやって来たのです。いつもその瞬間のことを思います。
ですから2030年には、私たちは電球の段階から家電の段階へ、そして家を暖めたり娯楽を楽しんだりできる段階へと進んでいるでしょう。それは実際にどんな姿でしょうか。私たちは皆、バーチャルアシスタントや同僚が常に身の回りにいることにすっかり慣れていると思います。Demisさんも言っていたように、今まさに数学で起きているように、あらゆる科学分野で途方もないブレークスルーが見られるでしょう。物理学でも化学でも起きると思います。昨夜はロボティクスなどについて素晴らしい会話をしました。OpenAIのミッションは人類の利益のためのAGIであり、私たちはAGIがもっと人間らしく感じられるものになると考えています。3Dになり、世界のシミュレーションになるでしょう。単なる大規模言語モデルではありません。音声であり、画像であり、動画でもあります。私はよく、自分は身振り手振りで話す人間だと言います。話すときに多くのデータを生み出しているのです。私たちはそうしたことをたくさん体験するようになると思います。人類にとってのこうした可能性の大きさに、これ以上ないほどわくわくしています。
しかし、もし私たちが信頼を先頭に立てず、事業を営む許可を保てなければ、それは意味を持たなくなります。ですから、安全でアラインメントの取れた形で進めていることを確かなものにするために、2030年度から逆算して多くのことに取り組まなければなりません。
モデレーター： 締めくくりにふさわしい、重要な行動の呼びかけでした。OpenAIのCFO、Sarah Friarさんに大きな拍手をお願いします。
5. Niamh Smyth AI担当国務大臣とBrad Smith（Microsoft）
5.1 Smyth大臣：AI ready nation、AI法の実施体制、信頼を競争優位にする欧州の道
司会： 企業・観光・雇用省の国務大臣で、貿易促進、AI、デジタルトランスフォーメーションを担当するNiamh Smyth大臣をお迎えします。
Niamh Smyth： 皆さん、おはようございます。今朝ダブリンで皆さんとご一緒できることを心から嬉しく思います。Martin首相、Peter Burke大臣、James Lawless大臣、Henna Virkkunen上級副委員長、Zaharieva委員、McGrath委員、そしてIDAとEnterprise Irelandの方々を含むすべての登壇者の皆さん、ご参加いただきありがとうございます。
私はアイルランド初のAI担当大臣ですが、約18か月前に、議長国の行事としてダブリンでInternational AI Summitを開く構想を初めて提案しました。企業・観光・雇用省の素晴らしい職員チームに大きな功績を認めなければなりません。彼らの努力が実を結んだことは、今日ここではっきりと目に見えています。心から感謝するとともに、皆さんにも大きな拍手をお願いしたいと思います。
今朝は、AIの驚くべき進歩の速さと、それがもたらす機会について伺ってきました。AIは、競争力、生産性、成長というEUの目標を達成するうえで大きな役割を果たせます。企業の運営のあり方、公共サービスの提供のあり方、人々が情報やサービス、機会にアクセスする方法を改善できます。今の私たちに与えられた機会は、そうした可能性を現実世界でのインパクトへと確実に変えていくことです。
AIの機会を実現するには、強固な基盤が欠かせません。スキル、イノベーション、インフラ、そしてもちろん導入への投資が必要です。人材、技術、研究、企業を結びつけ、新しいアイデアが可能性から実用へと進めるエコシステムが必要です。そして何より、責任ある人間中心のAIへのコミットメントが必要です。そうして初めて、市民と企業は安全や害を心配することなく、AIがもたらす数多くの恩恵を享受できます。欧州のためにこうした基盤を整えるうえで、政府は不可欠な役割を担っています。
アイルランドにとって最大の資源は人です。私たちはそれを認識し、AIに対応できる国、AI ready nationを築いています。成功するかどうかは、人々がAIの機会と課題に向き合い、それを前に進めるためのスキルと自信を持てるかにかかっています。AI Readyのアップスキリング・プログラム、Skillnet、その他のAI能力構築支援を通じて、企業や人々がAIをうまく活用し、AIが浸透していく経済と社会に自信を持って参加するためのスキル、自信、実践的な理解を身につけられるよう支援しています。
AIの開発は急速に加速しています。新しいモデル、アプリケーション、能力が目覚ましい速さで登場し、成長とイノベーションの巨大な可能性を生み出しています。しかし、導入と信頼は一体でなければなりません。人々や企業がこうした技術を使うには、それを信頼できなければなりません。イノベーターは投資と実験に自信を持つ必要があり、企業は導入する価値があると確信できなければなりません。市民は、AIが責任ある形で開発され展開されていると信じられる必要があります。だからこそ欧州は、AIの責任ある倫理的な開発と展開を促す環境づくりに力を注いできましたし、だからこそ私たちは信頼をアイルランドの重要な競争優位の一つと考えています。企業には確実性が、市民には安心が、投資家には安定が必要です。私たちの目標は、確実性、説明責任、国民の信頼を提供しながら、イノベーションを支えることです。EU AI法は、基本的権利を守りつつ責任あるイノベーションを促す、明確で比例的なリスクベースの枠組みを定めています。欧州のアプローチが重要なのは、信頼がイノベーションと切り離されたものではないと認識している点です。信頼こそが、導入し、投資し、成長するための自信を生み出します。
アイルランドでは、AI法の実施と、その実施を担う中心的な調整機関として国家AI Officeを設置することがこれに含まれます。その役割は規制にとどまりません。安全な導入を支え、AIリテラシーを高め、企業に明確さを提供し、インフラとイノベーションが花開く環境づくりを助けることです。それは私たちの競争力を真に大きく変えるものです。
AIがもたらす機会と課題は国境で止まらず、どの政府も企業も機関も、単独ではそれを実現できないことを認識しなければなりません。だからこそ強力なパートナーシップが重要です。政府、研究者、企業、市民社会、そして信頼できる国際パートナーの協力を強めることが、これらの技術の可能性を最大限に引き出し、その恩恵を広く行き渡らせるうえで欠かせません。私は、欧州はAIの次の段階で主導権を握れると信じています。企業と市民が信頼性、説明責任、透明性をますます重視するようになる中で、信頼は本物の、価値を生む競争優位になりました。イノベーション、投資、導入のための適切な条件を整えることで、欧州は信頼できるAIの世界的リーダーとしての地位を築けます。アイルランドはその機会の最前線に立ち、欧州と国際社会の信頼できるパートナーと協力して、責任あるAIのイノベーションと導入の未来を形づくる一翼を担いたいと考えています。均衡を正しく取れば、AIは単なる技術的なブレークスルーを超えた存在になります。アイルランド、そして欧州全体の企業、労働者、地域社会にとって、生産性、競争力、成長の原動力になるのです。
今朝話し合った機会の多くは、政府、研究者、企業、技術のリーダーの強力なパートナーシップにかかっています。次の登壇者は、イノベーション、信頼、公共政策、国際協力が一体となって競争力と経済成長を推し進める方法について、世界をリードする声の一人です。MicrosoftのVice Chair兼PresidentであるBrad Smithさんをお迎えします。Microsoftは投資、イノベーション、デジタルインフラ、スキル開発を通じて、アイルランドと欧州に長年にわたり大きなコミットメントを示してきました。欧州が応用AIを通じてAIの能力を現実世界のインパクトに変えようとする中で、こうしたパートナーシップはますます重要になっています。競争力、信頼、イノベーション、大西洋を越えた協力についてのBradさんの視点は、特に貴重です。
5.2 Brad Smith：Microsoftと欧州の歴史、パンデミックとウクライナ侵攻時のサイバー防衛、欧州産業への楽観
Brad Smith： おはようございます。皆さんとご一緒できて嬉しく思います。AIと欧州、そして世界の現状について、一緒に考える機会をいただけて光栄です。
Microsoftが最初に欧州言語版のソフトウェアを作ったのは、2026年10月の今から42年前のことです。Microsoft Wordのドイツ語版とフランス語版で、私が人生で初めて使ったワープロでもありました。Microsoftがここアイルランドで事業を始めたのは41年前で、それ以来、私たちの会社とこの国、そして業界と技術の歴史はずっと絡み合ってきました。私はMicrosoftで33年働いています。最初の3年間はパリで過ごし、この33年間ずっと、ダブリンだけでなく、ブリュッセル、パリ、ベルリンなど、挙げればきりがないほど頻繁に欧州を訪れてきました。今では欧州のほぼどこにでも行ったことがあると思います。そうした視点から、今日の欧州におけるAIの現在地、技術の現在地を考えるのは意義深いことです。
私たちは、ほんの数種類のソフトウェア製品を作る小さな会社として始まりました。しかし、今私たちが生きている10年間を考えてみてください。2020年代最初の年である2020年2月、私はたまたまローマにいました。その日、人々は北イタリアだけで収まる流行病だと考えていました。しかし数週間のうちに、私たちは1世紀以上ぶりのパンデミックの中にいることに気づきました。そのとき文字どおり欧州経済を支えたのは、私たちの会社のものを含むデジタル技術でした。
偶然にも、あるいは皮肉にも、その2年後の2022年2月、ロシアの戦車がウクライナに侵攻したまさにその日に、私は再びローマにいました。偶然ですが、その戦争で最初に放たれた攻撃は、戦車からでも、航空機からでも、ミサイルからでもありませんでした。サイバー攻撃だったのです。そしてそれを最初に検知したのは、地球の反対側のワシントン州RedmondにいるMicrosoftの人々でした。これは、私たちの業界が担うようになった役割を示しています。Microsoftをはじめとする企業がウクライナの防衛においてさえ果たしてきた役割を浮き彫りにしています。私たちは脅威インテリジェンスとサイバー防御を絶えず提供してきました。ひるむことなく、一度も手を止めることなく、自国政府がためらったときでさえそうしてきました。このことが、これがいかに重要かを物語っていると思います。
そして今、2026年10月です。多くの意味で、今日私たちの前にあるテーマ、この新しい世代の技術は、これまでにないほど重要な機会と責任を生み出しています。それについて語るには絶好の機会です。
私は、AIが欧州にもたらしうるものについて非常に楽観的です。その理由の一つは、今回の出張の初日、最初の面会がパリでのMistral創業者兼CEOのArthur Menschさんとのものだったことです。彼らがどれほど大きく前進し、成長したかを目の当たりにしました。そしてご存じのとおり、その翌日に彼らは最新モデルを公開しました。私が楽観的なのは、人生のうち8年間を欧州で暮らしてきた者として、欧州の素晴らしさを見ているからでもあります。欧州がリーダーである産業がいかに多いか、欧州が深い専門知識を持つ分野がいかに多いかを考えてみてください。化学、医薬品、輸送技術、エネルギー技術、自動車、航空機、そして今ではデンマークでのMicrosoft自身の取り組みを含む量子コンピューティングもあります。これらの産業はすべてAIによって変革されます。そのどれもが、イノベーションを加速し、生産性の向上を促し、経済成長を支える新たな機会を生み出します。これらはすべて欧州の未来の一部であり、欧州全域のスタートアップに機会をもたらします。私がMicrosoftに入った頃、欧州の人がテック企業を起業したいと思えば、たいていは欧州を出ていきました。今は人々が欧州にとどまり、国ごとにこうした若い人々と若い企業が見られます。それこそが未来です。
ただし、二つの大きな「しかし」、つまり業界として、そしてより広く、目の前のAIの機会を最大限に活かすなら、話し合い、つかみ取らなければならない二つの大きな課題があると考えています。一つは安全性で、もう一つは、こうした恩恵を経済全体に行き渡らせるには何が必要かということです。
5.3 AI安全：34,000人のエンジニア配置転換の経験、自動車の歴史の比喩、必要な規制と独立評価
Brad Smith： まずAIの安全性についてお話しします。2026年は、AIの安全性にとって身の引き締まる年でした。春にはMythosとFableが登場し、今では、世界中で暴走したAIエージェントが他のネットワークに侵入しているという報道を目にしています。昨日のFinancial Timesなどでも、スマートホームを乗っ取り、冷蔵庫に感染しうるAIワームについてのニュースが出ていました。本気で言いますが、冷蔵庫にAIワームなど入ってきてほしくありません。超知能のワームも嫌ですし、どんな種類のワームも冷蔵庫には入ってきてほしくありません。一般の人々の多くも同じ気持ちだと思います。
では、人々は何をしているでしょうか。警告を発しています。しかし立ち止まって現実を認識しましょう。ここ欧州でも、他のどこでも、世の中は私たちの業界に、何がうまくいかない可能性があるかを警告することだけを期待しているわけではありません。それを防ぐことを期待しているのです。行動を起こすことを期待しています。そしてもし減速する必要があるなら、減速するかどうかは各企業と各リーダーにかかっています。それは容易ではありません。しかしMicrosoftでは、わずか2年半前に減速しなければなりませんでした。34,000人のエンジニアを製品開発から外し、サイバーセキュリティに移さなければならなかったのです。苦しい決断でしたが、それが正しいことでした。それによって私たちはより良い会社になりました。今、私たちが考えなければならないのは、そういうことです。
業界の自主規制はすべて良い一歩だと思います。そうした一歩の一つひとつを称えるべきです。しかし、可能なところでは共に行動すべきだとも考えています。Sarah Friarさんが非常に重要な指摘をしていました。遠くへ行きたければ、皆で行け、ということです。
自動車の歴史から学べることがあります。自動車がより強力になり、より速く走れるようになった時期がありました。突然、交差点で衝突する危険が生まれました。人類はどうしたでしょうか。一時停止の標識を発明し、信号機を発明しました。道路をより良く舗装し、高速道路にガードレールを設けました。制限速度を掲示し、さらに自動車にスピードメーターを取り付けました。しかし、このリストをよく考えてみてください。私が挙げた中で、自動車そのものを変えたのはスピードメーターだけです。これは、Satya Nadellaが言ってきたように、AIには多様なエコシステムが必要である理由を物語っています。そして実際に私たちはそれを持っています。エコシステムのあらゆる部分を結集させることがますます必要になっています。モデル企業だけでなく、私たちのようにモデルを作ると同時にクラウドインフラを運営する企業もです。私たちには皆、果たすべき役割があり、それを共に追求する方法を見つけなければなりません。
また、業界の一部にある規制へのアレルギーは、率直に言って克服する必要があると思います。考えてみてください。今週初めにも言ったのですが、牛乳パック1個のほうがAIより多くの安全規則に縛られています。オーブンのほうがAIより多くの安全規則に縛られています。これが史上最も強力な技術だと信じ、リスクが高まっているのが見えているなら、自問すべきです。私たちには、欧州だけでなく世界中で共有されている価値観があると信じています。それは、誰も法の上に立つべきではないということです。いかなる個人も、いかなる政府も、法の上に立つべきではありません。いかなる企業や技術も、法の上に立つべきではないのです。
しかし、そのためには法が必要です。規制が必要です。それは分別があり、均衡が取れていて、イノベーションを考慮したものでなければなりません。しかし、安全をあるべき位置に置かなければなりません。AIの力が、それに対する安全よりも速く進んでしまったことを認識する必要があります。安全が追いつかなければなりません。
そのためには、新たなAI安全の法律や規則が必要になるでしょう。私たちが議論してきたセーフティブレーキのようなものや、インシデント報告のようなものです。インシデント報告はプライバシー侵害についてはすでにあります。消費者のプライバシーが危険にさらされたときや、ハッキングでデータが失われたときには、私たちは消費者に通知します。それなら、AIエージェントが誰かのネットワークに侵入したときに同じことをしない理由があるでしょうか。被害者に通知すべきです。
さらに、一部の政府がすでに始めているテストと評価の能力を発展させていく必要があります。今、各ラボが独立した評価を受けることに同意しているのは良いことです。しかし、評価者が本当に独立していなければ、それでは十分とは言えません。真の透明性があり、評価者が学んだことが共有されなければ不十分です。その教訓が顧客だけでなく政府とも共有されなければ不十分ですし、ベストプラクティスがなければ不十分です。AIのアラインメントと安全性のために必要なこの知識、コンピューターサイエンスにおけるこの新たな進歩を、真の公共財として扱う必要があります。公共財として扱って初めて、人々の安全を守れるからです。これは今年と来年の最重要課題の一つでなければなりません。各国政府に目を向け、国際協力に目を向けて、これを前に進める必要があります。人々の安全を守って初めて、1年だけでなく、この先の10年、さらにその先の数十年にわたって毎年繁栄できる健全な業界を確保できるのです。
5.4 「逆情報パラドックス」とHI（人間の知能）に向けたスキル・ソフトスキル
Brad Smith： 安全性への取り組みで、目指すべき地点の一部には到達できます。しかし同時に、AIの恩恵を経済全体に広げるために、もっと多くのことをしなければなりません。どこへ行っても、「AIモデルをもっと強力にしてくれませんか」と頼まれることはありません。人々が尋ねるのは、「それは私のために何をしてくれるのか」です。自分の会社、家族、医療、医学的な発見、山火事との闘いなどに何ができるのか、ということです。AIがとても多くのことをできるのは誰もが知っています。しかし、真剣に話し合わなければならないことがいくつかあると思います。
経済的に最も重要なのはおそらく、私たちのCEOのSatya Nadellaが「逆情報パラドックス」と呼んでいるものです。今日、顧客は多くの場合、AIモデルを使うために二重に支払っているという考え方です。まずお金で支払い、次に自分たちのノウハウや知識、学習で支払うのです。この問題に正面から向き合わなければなりません。そうしなければ、私が先ほど述べた欧州経済全体にわたるイノベーションのすべてが、ごく少数の研究ラボに吸い上げられ、欧州から米国西海岸のごく少数の企業へと移ってしまう危険があります。欧州の未来も、世界の未来も、どの国の未来も同じです。自国の学習やノウハウ、専門性が流出し、自らの運命を管理し制御できなくなる危険にさらされることを許容できる国や経済はありません。
これはエンジニアにとっての課題であり、弁護士にとっての課題でもあります。研究ラボから出てくる契約書を読んでいると、AIが弁護士を失業させると心配している人は、AIラボが書いている契約書を読んだことがないのだろうと思います。法的な問題が目の前に迫っており、顧客が自らの学習とノウハウを守るには何が必要なのかが問われているからです。最終的には、私たちは力を合わせなければなりません。誰もがこの新しい技術から利益を得て成長できるよう、均衡の取れたアプローチを見つける必要があります。それがやるべきことの一つです。
もう一つやるべきことは、AIが経済全体の雇用主だけでなく、従業員、つまり人々にとっても有益であるようにする方法を考えることです。この業界で30年以上過ごす中で私が繰り返し気づいてきたのは、人は未来を予測するのが大好きだということです。正直に言って信じがたいほどです。予測に対する説明責任がまったくないからです。そして典型的にわかるのは、人々はしばしば間違うのに、自分を疑うことはめったにないということです。彼らはただ予測を続けます。私が学んだことがあるとすれば、それは水晶玉など存在しないということです。まったくありません。そして人々に予測を求めようとすることは、私たちが問わずにいる、より重要な問いから目をそらさせます。未来がどうなるかではなく、私たちはどんな未来を作りたいのか、それをどう一緒に築けるのか、という問いです。それが簡単だと言うつもりはありません。しかし、これだけは言えます。失敗する最も簡単な方法は、どんな未来を作りたいのかを決めずにいることです。
AIや超知能について考えるのはわくわくすることだと思います。しかし本当に問うべきなのは、HI、つまり人間の知能はどうなのかということです。技術の進歩は、最良の形では、人々がより高く立ち、より遠くへ手を伸ばせるような、より強固な土台を生み出してきました。それをもう一度実現できるでしょうか。それこそが私たちの探求であるべきで、私たちの共通の目標でなければなりません。
では、それをどう実現できるかについて話しましょう。その一部が、スキルの習得と訓練への投資から始まることは誰もが知っていると思います。それは業界全体に広がっていて、アイルランドのような国にもしっかり根づいていますし、欧州全体で起きています。実際、AI人材の集中度に関するLinkedInの最新データを見ると、上位10か国のうち7か国がここ欧州にあります。そしてここで認識できるのは、フロンティアに立つための競争があるということです。しかし、走らなければならない競争はそれだけではありません。技術の歴史が教えてくれるのは、新しい技術をできるだけ幅広く、有益に使うための競争のほうが、実はさらに重要だということです。
良い知らせは、AIを最も幅広く使っている10か国のうち6か国も欧州にあることです。世界3位、欧州1位がまさにここアイルランドです。私たちはそれを土台にできますし、重要なスキルを人々が身につけられるよう、できることはすべてしなければなりません。AIのスキルは重要で、人々はそれを習得する必要があります。しかし、これまで常に重要だった他のあらゆる分野の専門知識も重要ですし、ソフトスキルも重要です。なぜなら実際のところ、技術的な問題の解決をAIに頼れるようになるほど、信頼を築き、人を理解し、話すだけでなく耳を傾け、合意を見いだすための人間的なスキルがますます必要になるからです。それは常に人類の進歩の中核にありました。
5.5 ソーシャルメディアの教訓、抑制と均衡、「People are more important than AI」
Brad Smith： そのうえで、考えるべき三つ目の側面があると思います。どうかお願いですから、ソーシャルメディアの行き過ぎと過ちから学びましょう。どこかの会社を責めたり非難したりするつもりはありません。誰もが善意で行動していたと思います。しかしそれは、技術が子どもの安全よりも先に突き進んでしまった、もう一つの例でした。そして人々は、原則としては規制を支持しながら、実際には絶えず反対しているように見えました。私たちは子どもたちに対して、これまでよりうまくやらなければなりません。
だからこそMicrosoftは最近、米国で2番目に大きい教員組合である米国教員連盟と、最先端と言えると思う合意を結びました。この合意では、生徒だけでなく学校のデータも、AIモデルの訓練に一切使わないことを約束しています。さらに、私たちが次のようなAIサービスを提供することを法的に禁じています。感情的な依存を生み出そうとするもの、生徒とAIチャットボットの間に友情を築こうとするもの、生徒に機微な情報を打ち明けさせようとするもの、学習の課題が終わった後も生徒をAIの利用に引き留めようとするものです。AIを使って学びをより良いものにしましょう。しかし、教室の子どもたちにとって最も大切なのはAIではないことを忘れないでください。それは教室の前に立つ先生であり、隣に座るクラスメートです。それを第一に置き、AIはそれを支えるために使いましょう。
ある意味で、安全を前進させるために何が必要か、そしてAIをより有益なものにするために何が必要かを考えるとき、私たち全員が熟考できる重要な教訓があると思います。確かに、この会場にいる皆さんは、おそらく技術に関心があるか、技術を愛しているからここにいるのでしょう。私もそうです。しかし技術がこれほど速く変化しているときこそ、時代を超える価値観を思い出すことが特に重要です。私たちの社会を常に形づくってきた価値観です。
私がMicrosoftでの33年間ずっと立ち返ってきたものの一つは、フランスが米国に贈ったものです。それは自由の女神像よりも、私たちの独立を助けたフランス軍の働きよりも重要なもので、Montesquieuの著作です。1748年の『法の精神』は、権力があるところには抑制と均衡が必要だと説きました。大西洋を渡ったその考えが、私たちの政府の三権分立の根となり、今日の欧州の諸機関の構造を実際に形づくっています。私は常に、それをMicrosoftの社内でも適用しようとしてきました。権力を持つグループがあれば、それに対する歯止めとなる別のグループが必要です。それが過ちを避ける方法です。
本当の問いは、AIに対してそうした抑制と均衡をどう作り出すかです。その一部には、確かに法が関わります。法の支配がなければ、抑制と均衡を持続可能な形で支える基盤がないと思うからです。しかし、それとは別の側面もあります。私たちが皆、時代を超えるものと考える価値観を代弁する、根本的な役割を担う人々の声に耳を傾け、関わることが、今ほど重要なときはありません。だからこそ私は、教皇Leo 14世の回勅が2026年に発表された文書の中で最も重要なものの一つだと考えていますし、その第4章を皆に読むよう勧め続けています。そこではAIと真実と民主主義の役割が論じられています。子どもたちが批判的思考力を身につけるとはどういうことか、AIの未来においても労働の尊厳をどう確保するか、子どもと家族をどう守るか、そして私たちがAIのために働くのではなく、AIが私たちのために働くようにするにはどうすればよいか、ということです。世界中の宗教団体は互いに異なるかもしれませんが、皆、一つの共通点を持っています。人類を守り、人類に奉仕するために存在しているということです。
私が欠かせないと考えるもう一つのグループは、労働組合と労働団体です。彼らは労働者を代表するだけでなく、労働者のために声を上げます。ビジネスリーダーが「労働組合に会いに行こう」と言うことは、普通はあまりありません。しかし、労働者が何を必要としているか、仕事に何が必要になるかを学び、違う考え方をしたいのであれば、学べることは本当にたくさんあります。
人権団体が非常に重要な役割を担っていると考える理由もそこにあります。人権法は、個人を守るものから集団を守るものへ、そして今では人類全体を守るものへと発展してきました。ほんの数週間前、国連人権高等弁務官のVolker Türkさんが、すべてのテック企業に手紙を送りました。「皆さんと関わりたい。AIのガバナンスは人権の問題なので、人権法がAIのガバナンスをどう確保できるかについて話したい」という内容でした。その数週間後にニューヨークで彼に会ったとき、彼は開口一番、返事をくれたのは私だけだったと言いました。私はいつも返事を書いていますが、私たちは皆関わっていく必要があります。
そして最後に、大学の役割について考えてください。学者の役割ですが、根本的には人類にとっての大学の役割です。最も古い大学、ボローニャ大学やオックスフォード大学は、ほぼ1,000年にわたって存在しています。ここダブリンのTrinity Collegeは1592年に創立され、6世紀目に入っています。大学は人類の文明を支えるうえで決定的な役割を果たしており、今こそ私たち皆が人類の未来を気にかけなければならない時です。
Microsoftでの33年間で私が学んだことの一つ、率直に言えば、ほとんどあらゆる場所で政府や企業などと数多くの意見の相違を乗り越えなければならなかった経験から学んだことは、こういうことです。自分とは違う考え方をする人やグループに出会ったとき、選択肢は三つあります。闘うか、逃げるか、あるいは身を乗り出して一緒に何を学べるかを探るかです。今こそ、私たちの業界も、欧州と世界中の私たち全員も、身を乗り出して、違う考え方をする人々からもっと学ぶべき時です。私たちは人間の知能に身を捧げ、この技術が常に人間の管理下に置かれるようにしなければなりません。
しかし何よりも、ここ数か月で私が最も感銘を受けたものの一つは、Microsoftの同僚であるMustafa Suleymanの文章でした。彼が倫理の体系全体を発表したとき、それは五つの単語に集約されると言いました。「People are more important than AI」、人はAIよりも大切だ、ということです。この五つの単語を、ほかに何も持ち帰らなくても、このInternational AI Summitから持ち帰っていただければと願っています。技術の進歩に力を尽くしましょう。しかし、人類の前進にはそれ以上に力を尽くしましょう。それが真実だからです。この会場にいる多くの方は親だと思います。自分の子どもたちのことを考えてください。隣人のことを考えてください。そして、このことを覚えておいてください。人はAIよりも大切なのです。ありがとうございました。
司会： MicrosoftのVice Chair兼President、Brad Smithさん、ありがとうございました。