※本記事は、Marcus Shingles氏による講演「Pragmatic and critical steps to prepare for near-term societal change resulting from AGI」の内容を基に作成されています。講演の動画はhttps://www.youtube.com/watch?v=0SrbEcuaQyQ でご覧いただけます。本記事では講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は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オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。
登壇者のMarcus Shingles氏は、Exponential DestinyのCo-Founder兼CEOです。本講演はITUが50以上の国連パートナーとともに組織し、スイス政府と共同開催するAI for Good Summitにおいて行われました。AI for Goodは、革新的なAI応用の特定、スキルと標準の構築、そして地球規模の課題解決に向けたパートナーシップの推進を使命としています。
1. はじめに：本講演の目的と背景
1.1 AGI・ASIがもたらす社会変革への切迫感と専門家回答への不満
Marcus： 皆さん、最後まで残っていただきありがとうございます。「ベストを最後に取っておいた」と言いたいところですが、それは皆さんが判断してください。このテーマについて話せることを、私は心から楽しみにしています。最初に正直に申し上げておくと、私にはここで何かを売り込んだり、特定の組織の立場を代弁したりする意図は一切ありません。ただ純粋に、これは今すぐ真剣に考えなければならない問題だと思っているからこそ、ここに立っています。
今週のAI for Good Summitを通じて、皆さんの不安レベルが上がってきていると思います。でも考えてみてください。これは「AIで善いことをしよう」という前向きなサミットです。もし「AI for Bad Summit」があったとしたら、不安は今の比ではないでしょう。私が伝えたいのは、この状況に対して、もっと実践的・構造的にアプローチする必要があるということです。専門家たちが示す将来像は、行動基準として不十分だと感じています。
例えば、ある著名な専門家に「AIによる社会変革にどう備えるべきか」と問うと、「AIが私たちを破壊しようとしないよう、より良い親・ロールモデルになるべきだ」という答えが返ってきます。しかし、現実を見てください。ソーシャルメディアは人類の醜い側面を最もよく反映しているとも言える場所であり、AIはそのデータを学習の糧にしています。良いロールモデルになるという解決策が機能するとは、私にはとても思えません。
Jeffrey Hintonは「子どもには配管工になるよう勧めなさい、それが残る仕事だから」と言いました。私はこれも不十分だと思います。私たちはもっと具体的に、未来がどのような姿になるのかを理解し、備える必要があります。「グローバルな協力と規制が必要だ」という声もあります。Jeffrey Hintonや他の専門家もそう言いますが、彼ら自身がやや自嘲的にそれを口にしているように聞こえます。現在の世界の協調の現実を見れば、AIについて国際的に足並みをそろえることが、どれだけ困難かは明らかです。
だからこそ、私はもっとよい方法があると考えています。これから訪れる人類史上の転換点——AGI、さらにはASIがもたらす行動的・文化的・社会的変革——に対して、目を見開いて臨むために、私たちは今から準備を始めなければなりません。
1.2 発表者の動機：売り込みや組織的利益とは無関係な問題提起
Marcus： 私がここにいる理由は、本当にシンプルです。この問題が重要だと思うからです。組織の利益も、商品の宣伝も、何もありません。専門家たちの答えでは物足りないと感じ、私自身のコンサルティング経験や教育現場での実践から、より構造的なアプローチが必要だという確信を持つに至りました。変化をどう扱うか、それが私のキャリアにおける専門領域です。だからこそ、専門家たちの曖昧な回答に、ある種の職業的な苛立ちを感じているのかもしれません。
1.3 二つのCall to Action：フューチャーロードマップ構想と思考パートナーの募集
Marcus： 今日の講演には、二つの具体的な目標があります。一つ目は、「フューチャーロードマップ・イニシアチブ」の必要性を訴えることです。これは、専門家の仮定と意見に基づく因果関係分析を用いたシナリオプランニングの手法を活用して、ASI以後の社会を計画的に設計しようというものです。今週このサミットで皆さんが聞いた専門家たちの声も、その材料になります。たとえ最悪のシナリオが現実にならなかったとしても、計画すること自体に価値があります。備えをしておくことで、何が来ても目を見開いて対応できるからです。
二つ目のCall to Actionは、思考パートナーの募集です。ASI以後の人類社会の「未来の建築家」となるべき人たちを集め、ともにシナリオプランニングと未来設計を行う場をつくりたいのです。この作業は、人類史の次の章を書くことに等しいと思っています。野心的な目標ですが、だからこそ今日ここで話すことにしました。
2. 発表者の経歴と視点の根拠
2.1 大手コンサルティングファームでの変革支援経験とシンギュラリティ大学への参画
Marcus： 私の背景についてお話しします。「因果関係分析」「シナリオプランニング」「フューチャーロードマッピング」という言葉を聞いて、すでにお察しの方もいるかもしれませんが、私はコンサルタントです。かつてDeloitte Consulting、Bain & Company、Ernst & Youngのパートナーとして、約30年にわたり世界最大規模の企業群、さらには一部の国家元首に対して、イノベーションの導入・デジタルトランスフォーメーションへの対応・AIをはじめとする新技術の活用・そして組織がいかに時代とともに変化するかという課題に取り組んできました。変化への対応こそが、私の専門領域です。だからこそ、専門家たちが「プランナーになれ」「良い親になれ」と言うだけで終わってしまう現状に、職業的な苛立ちを覚えるのです。私たちには、未来に対してもっと構造的な見方が必要だと確信しています。
Deloitte在籍中、私はシンギュラリティ大学に関わるプログラムを立ち上げました。シンギュラリティ大学はPeter DiamandisとRay Kurzweilがカリフォルニア州シリコンバレーのNASAキャンパスに設立した機関で、2013年時点——今から10年以上前——に、AI・ロボティクス・3Dプリンティング・ナノテクノロジー・遺伝子編集といった指数関数的に成長する技術群が世界を変えていくことを、まだ多くの人がその到来を知らなかった時代に警鐘を鳴らし続けていました。GoogleのLarry Pageをはじめ多くの関係者が強く支持したこの場所で、私がDeloitteのパートナーとして担ったのは、世界最大規模の企業に対して「この変化にどう備えるか」「未来はどのように見えるか」をシナリオプランニングを通じて描き出す支援でした。企業はこの手法を日常的に活用しており、適切に実施すれば非常に有効です。私が今日提案したいのは、なぜ私たちは社会全体としてこれをやっていないのか、ということです。
2.2 X-Prize財団CEO・低所得コミュニティ教育支援・WEFアドバイザーとしての実地経験
Marcus： その後、私はX-Prize財団のCEOに就任しました。Peter Diamandisの後任として数年間その職を務めたことは、私に別の視座をもたらしました。X-Prizeは、これらのテクノロジーが人類の最大の課題をどう解決できるかに焦点を当てており、商業的・ビジネス的な観点はほとんど持ちません。そこで私は、AIをはじめとする先端技術が「善のために」いかに活用されうるかを深く理解するようになりました。余談ですが、2017年にX-PrizeがITUと共同でAI for Goodを立ち上げたのも、この文脈の中にあります。当時私のチームにいたAirがその中心的な役割を担い、今日のこのサミットへと育てていきました。
さらに過去5年間、私は非営利団体Exponential Destinyを通じて、低所得コミュニティの若者たちのメンタリングに取り組んできました。NASAのシンギュラリティ大学で企業幹部に対して行っていたものと同じアプローチを、ロサンゼルスの治安上の課題を抱える地域の高校へと持ち込んだのです。Los Angeles Timesがこのプログラムを記事にし、BBCも学生たちがいかに将来に備えるスキルを身につけたかを報じてくれました。その記事に写っている学生たちは今、私のリーダーシップチームの一員です。Samanthaはその一人で、国連のステージで私とともに登壇したこともあります。
この活動を通じて、私はMetaから400台のOculus Quest——金額にして約20万ドル相当——の寄贈を受け、世界各地の学校やコミュニティでVRとAIを活用した没入型・体験型学習の実践を行ってきました。教育をこれらの新しいツールで再構想しようとする試みです。そこで痛感したのは、学校が変わることの難しさです。目の前に価値あるテクノロジーがあっても、学校という組織はなかなか変われません。これは後ほど述べる変革の障壁に直結する、非常に重要な気づきでした。
また私は、世界経済フォーラム（WEF）の第四次産業革命に関するアドバイザーネットワークのメンバーでもあります。WEFは私たちの活動事例を公式に取り上げ、メタバース・VR・AIが教室の中で、特に恵まれないコミュニティでどのように活用できるかを示すケーススタディとして発表しました。さらに、SDGメタバース賞という取り組みでは、持続可能な開発目標に関する共感・教育・啓発をVR体験として表現した世界中のチームに対して、総額約25万ドルの賞金を授与しました。sdgmetaverseprize.orgでその受賞作品を見ることができます。
これらすべての経験——大企業の変革支援、先端技術と人類課題の接点、低所得コミュニティへのテクノロジー導入、教育現場での実践——が、私が今日皆さんに伝えたい視点の根拠になっています。テクノロジーが社会や低所得コミュニティにどのように受容されるか、あるいはされないか。企業がテクノロジーを導入することがいかに難しいか。これらを知った上でシナリオプランニングを語ることが、重要だと考えています。
3. AGI・ASIの定義と核心的前提
3.1 ASIとは何か：主要専門家のコンセンサスと「アインシュタイン対犬」の比喩
Marcus： 今週このサミットで多くの予測を耳にされたと思います。互いに矛盾するような予測も含めて。そのすべての議論の前提として、まずASI——人工超知能（Artificial Super Intelligence）——とは何かを整理しておきたいと思います。ASIとは、問題解決・意思決定・創造性を含む、あらゆる認知領域において人間の知性を超える、仮説上のAIの形態です。AGI（人工汎用知能）がすべての人間的能力に匹敵する段階だとすれば、ASIはその先にあり、人間のあらゆる能力を凌駕する理論的段階です。その含意は、皆さんが想像する通り、計り知れないものがあります。
そしてこれが「仮説上の話」ではなくなりつつあるというのが、今日の核心的な前提です。Elon Musk、Jeffrey Hinton、Mustafa Suleyman、Bill Gates、Ray Kurzweilといった第一線の専門家たちの間に、一つのコンセンサスがあります。それは、私たちはASIの到達まで、おそらくあと5〜10年しかないということです。たとえそれが10〜20年先だとしても、私たちの生きている間に起きる出来事です。
このASIの到達がいかなる知能格差をもたらすかを示す比喩として、私がよく耳にするのが「Albert Einsteinと犬」というものです。Elon Muskも使うこの例えは、ASI到達後の人間とAIの知能差を、Albert Einsteinと犬の差に見立てたものです。さらに極端な表現として「アリ」というものも聞いたことがあります。私が直接話した複数のAI専門家たちは、非公式の場では、これが最終的に私たちが行き着く場所だと感じているようです。それは荒唐無稽な話ではありません。AIがある時点から自己改善を始め、加速度的に進化し、いわゆるシンギュラリティと呼ばれる臨界点に達するという論理は、理にかなっています。
Marcus： 私自身はどう感じているか、正直に言いましょう。たとえそれが「地球上で最も知能の低い人間」対「Albert Einstein」という差であったとしても、私は不安です。それ以上の格差であれば、さらに不安です。もっとも、そこまで極端な事態になるとは思っていませんが、ASIが到達したとき、膨大な発明・革新と同時に、この能力の軍事化が起きるだろうということは、強く懸念しています。私がどう感じるかは、どの前提が正しいか、どの予測が現実になるかによって変わります。だからこそ「今どう感じるか」と聞かれたとき、私の答えは常に「それは場合によります」なのです。
3.2 シナリオプランニングの手法：フィッシュボーン図による因果分析の概要
Marcus： この「場合によります」という答えこそが、シナリオプランニングという手法の出発点です。コンサルタントとしての経験を引っ張り出して、私が着目したのがフィッシュボーン図——石川ダイアグラムとも呼ばれるもので、その形状が魚の骨に似ているためそう呼ばれています。ビジネススクールや業務改善の文脈で使われてきたこの手法は、非常にシンプルです。まずカテゴリを設定し、それぞれのカテゴリの中に仮定・予測・リスク・機会を洗い出していく。賛否は問いません。好き嫌いも関係ない。すべてをボードに並べるのです。
今週このサミットで耳にした数多くの予測——互いに矛盾するものも含めて——をすべてこのフレームワークに投入し、因果関係を分析し、「これらの予測が一定の論理的順序で実現した場合、未来はどのような姿になるか」という問いに答えるのが、このアプローチです。その結果として六つなり、あるいはそれ以上の未来シナリオが導き出され、それぞれに対して計画を立てることができます。私の知る限り、社会全体としてこれを体系的に行った例はまだありません。企業はこれを日常的にやっています。なぜ私たちは社会としてやらないのでしょうか。それが今日の問いかけの核心です。
分析のカテゴリとして私が設定したのは、「労働の未来」「イノベーションの速度」「人間の経験」「安全保障」「政府の役割」です。これらは今週の議論でも繰り返し登場したテーマです。次のセクションでは、それぞれのカテゴリにおいて専門家たちが示した仮定と予測を具体的に見ていきます。
4. カテゴリ別の主要前提と予測の分析
4.1 労働の未来：職業置換・新雇用創出論への反証・失業率の現在的兆候
Marcus： まず「労働の未来」カテゴリから見ていきましょう。ここに並ぶ予測は、すべて今週このサミットで専門家たちから直接聞いたものです。Bill Gatesはつい最近——おそらく一ヶ月ほど前の記事で——「ほぼすべての伝統的な人間の仕事と役割、認知労働も身体労働も、機械に置き換えられるだろう」と発言し、大きな話題を呼びました。さらに「10年以内にAIが医師と教師を代替する。ほとんどの人間は何かを必要とされなくなる」という予測も出ています。新たな雇用が、置き換えられる労働者を支えるのに十分な速度と量で生まれてこないとすれば、大規模な失業が現実のものとなります。
これはすでに起き始めています。最近のニュースをご覧になった方はご存知かもしれませんが、アメリカでは大学の新卒者の失業率が、全体の平均失業率を上回り始めています。企業がAGIによって、特に認知的スキルを持つ労働者を代替できると気づき始めているからです。これはもはや遠い未来の話ではありません。Jeffrey Hintonはこのサミットの3日前のステージで、「AIが人間を完全に置き換える確率は10〜20%ある」と発言しました。「神様」と呼ばれる人物がそう言っているのです。
一方で、楽観的な見方もあります。「伝統的な仕事は多く失われるが、それ以上に新しい仕事が生まれる」という主張です。皆さんの多くも聞いたことがあるでしょう。しかし私はこの論理に強い疑問を持っています。よく引き合いに出されるのが、かつてアメリカの労働者の98%が農業に従事していた時代の話です。農業機械が登場したとき、新聞は「人間の仕事がなくなる」と騒ぎ立てましたが、実際にはその後はるかに多くの雇用が生まれました。農民の子や孫が産業労働者になったのです。しかしこの比較は、今の状況には当てはまりません。理由は二つあります。第一に、産業革命は超知能ではありませんでした。比較の前提が根本的に異なります。第二に、そしてより重要な点として、農民が産業労働者になるまでに30年という時間がありました。教育システムが追いつき、訓練プログラムが整備され、世代をまたいで移行することができたのです。しかし今、AIによって職を失う人が新たな職に就くために必要な再教育を、数年という時間軸の中で完了させることは、現実的ではありません。そもそも、その先に仕事があるという前提自体も怪しいのですから。
4.2 イノベーションの加速とAbundance理論：Peter Diamandisの仮説と「豊富さへの橋」問題
Marcus： 次のカテゴリは「イノベーションの速度」です。ASIと超知能の到達は、他のあらゆるテクノロジーを指数関数的に加速させます。3Dプリンターは超知能によって設計されることでさらに進化し、これまで人間の頭脳では解けなかった新素材科学の問題が解かれ、分子再構成、遺伝子編集があらゆる領域で飛躍的に前進します。今の私たちはAIの補助を受けた人間の脳で動いており、それでも既に驚異的な成果を上げています。ASIが加わったとき何が起きるか。通常なら1世紀かかる発明が、瞬時に生まれるという比喩を私は耳にしました。過去100年間の最大の発明と同等のものが、先週だけで生まれたに等しいというのです。これは必ずしも否定されていない、現実味のある可能性です。
このイノベーション加速と表裏一体にあるのが、Peter Diamandisの「Abundance（豊富さ）」理論です。Peter DiamandisはX-Prizeの創設者であり、私がCEOを引き継いだ前任者でもあり、私の親しい友人でもあります。彼はこのテーマについてニューヨーク・タイムズのベストセラーを3冊書いており、単なる楽観論ではなく、データに基づいた科学的な主張を展開しています。彼はハーバードで医学博士号を取得し、MITで2つの学位を持つ科学者です。その主張の核心は、テクノロジーの発展によって、かつて希少だったものが豊富になるという歴史的なパターンが、これからあらゆる領域で起きるというものです。住宅とインフラ、食料・農業・水、エネルギー、医療、教育、基本的なサービスと労働、製造・生産——これらすべてが「希少」から「豊富」へと転換する可能性があります。
このサミットでも具体的な事例が示されていました。David Sinclairが語った人間の寿命延伸と健康寿命の拡大。飛行自動車は数年前まで概念に過ぎませんでしたが、今年のAI for Goodに実物が展示されていました。Teslaの工場に行ったことのある方はご存知でしょうが、あの工場には人間がほぼいません。すべて機械です。教育の分野では、子どもごとにカスタマイズされた超優秀な個人チューターが登場します。私は学校がAIによって即座に時代遅れになるとは思っていませんが、5年後にGoogleかAppleがある製品を出したとき、すべての親が学校に電話して「バーチャルリアリティの中でうちの子専用に教えてくれる家庭教師がいるから、もう学校はいらない」と言い始めるシナリオは、十分にあり得ます。そのとき学校は急速に陳腐化します。Neuralink、機械との融合——これらはすべてSFが現実になりつつあるものです。
ただし私はPeter Diamandisに対して、「豊富さへの橋」の問題を指摘したことがあります。すべての人が同時に豊かさの恩恵を受けられるわけではないということです。テクノロジーにはいつも、最初は富裕層や大企業・大政府が先行して採用し、その後徐々に民主化されて全体に広がる波があります。3Dプリンターによってコミュニティ全員分の家が建てられるようになるとしても、それがスマートフォンのように誰もが持てるものになるまでには時間がかかります。その過渡期に生じる混乱と不平等をどう乗り越えるか——Diamandisもその点には同意しています——これがシナリオプランニングの中で必ず考慮しなければならない変数です。
4.3 人間の経験とアイデンティティ：精神的危機の懸念と人間的創造性の希少価値化
Marcus： 「人間の経験」カテゴリは、このフィッシュボーン図の中で最も幅広い議論を含む領域です。まず否定的な側から見ると、ASIが大規模な失業をもたらし、社会が対応しきれないほど急速にそれが起きた場合、人々は突然アイデンティティを失います。これは精神科医たちが深刻に懸念していることです。私たちは「何をするか」と「自分が何者か」を長い間同一視してきました。医師であること、建築家であること、コンサルタントであること——それが私たちの存在意義でした。それが機能しなくなったとき、人類全体として心理的なアイデンティティの喪失が生じ、前例のない規模の市民的不安と社会の崩壊、そして精神疾患の世界的パンデミックが起きる可能性を、ある発表者はこの週に指摘していました。
一方で肯定的な解釈もあります。資本主義は見事に成功した、というものです。私たちは革新し、競い合い、起業し続けた結果、私たちのために働いてくれる機械を作り上げた。もはや「生きるために働く」必要も「働くために生きる」必要もない。労働そのものの概念が根本から変わるのです。
私自身の見立てを申し上げると、私たちは互いの「人間としての意義」を確認し合いたいという欲求を強く持つようになると思っています。AIが豊富さを提供してくれる世界で、私たちはスマートフォンを置いて人と交わりたくなっている今の兆候——Oxfordの辞書に「brain rot（脳の腐敗）」という言葉が新たに加わったことが象徴するように、テクノロジーへの飽和感は実際に生まれています——と同じ反応が、ASI後の世界でさらに強く現れるでしょう。そのとき人々がコミュニティを求め、直接つながりを大切にするようになるとすれば、コミュニティはむしろ強くなる可能性があります。
そして需給の観点から考えると、AIが知的・身体的な作業のほぼすべてを担うようになる世界で、唯一「希少」になるのは人間の創造性です。バレエ、芸術、文化、音楽家——これらはより人気を集め、より高く評価されるようになるでしょう。それはシンプルな需給の方程式です。あらゆるものが豊富になるとき、希少なものだけが特別な価値を持ちます。人間の手による創造、人間の感性から生まれた表現こそが、その希少なものになるのです。
4.4 安全保障と政府の役割：軍事利用・フェイクニュース・国家間競争のリスク
Marcus： 最後のカテゴリ、「安全保障と政府の役割」については、私のスライドに緑色がありません。すべて赤です。楽観的な仮定を入れる余地が、私にはここでは見当たりませんでした。
まず最もよく語られるリスクとして、ASIが意識を持ち、人間から開発の主導権を奪うというシナリオがあります。Jeffrey Hintonはこのサミットの序盤に「虎の子を飼っているようなもので、その虎が成長すれば最終的に私たちを食べてしまう」という比喩を使いました。しかし私自身は、このリスクの優先順位付けに少し違和感を覚えています。私が最も懸念しているのは、AIが人間を攻撃したいと思うより先に、人間がAIを使って人間を攻撃するということです。そちらの方が現実的な近い脅威です。
その一つの形が、フェイクニュースの爆発的拡散です。誰もが精巧な偽情報を生成できるようになると、何が真実かを誰も判断できなくなります。これは私たちをあっという間に分断させます。大規模な軍事利用よりも先に、この「小さい」問題が社会の基盤を静かに蝕んでいく可能性があります。
軍事利用については、すでに現実のものとなっています。ウクライナとロサの戦争がその加速を促しました。Googleの元会長Eric Schmidtは公の場で、最前線でAIがどれほど高度に活用されているかを語っています。Jeffrey Hintonが正しく指摘しているように、核兵器との比較には一定の示唆があります。核分裂はウランの採掘を衛星で監視したり、費用の高さから開発国を絞り込んだりすることで、ある程度の監視が可能でした。しかしAIの軍事転用はそうはいきません。CRISPRによる遺伝子編集は高校生でも新しいバクテリアを作れるほどアクセスが容易で、知的な能力を持つ兵器は物理的な痕跡を残しません。これが新たな軍拡競争の本質的な恐ろしさです。国家はすでに競い合っており、囚人のジレンマの構造の中で、誰も止まることができない状態にあります。そして専門家たちが「国際的な協力と規制が必要だ」と言うとき、彼ら自身が苦笑いしながら言っているように聞こえます。現在の世界の協調の現実を見れば、それがどれほど難しいかは明白だからです。
5. フューチャーロードマップの構築プロセスと具体的シナリオ例
5.1 ロードマップ構築の手順：前提収集からペルソナマッピング・リスク戦略まで
Marcus： では、実際にフューチャーロードマップをどのように構築するのかをお話しします。シナリオプランニングは私が作り上げた手法ではありません。プロフェッショナルな世界で確立された正式なアプローチです。ただし、私がこれをAGI・ASI後の社会設計に応用する形は、自分なりに独自に工夫したものです。
プロセスはまず、前提の収集と整理から始まります。今週このサミットで皆さんが耳にしたすべての予測と仮定——互いに矛盾するものも含めて——をフィッシュボーン図のカテゴリに投入していきます。ここで重要なのは、判断を保留することです。ある予測が10%の確率しかないと思っても、別の予測が90%の確率だと思っても、その時点では優劣をつけません。好きか嫌いかも関係ない。まずすべてをボードの上に並べることが、この段階の唯一の目標です。
次のステップは、矛盾する前提の識別です。並べられた仮定の中には、同時に真であることができないものがあります。たとえば「AIが全雇用を置き換える」という前提と「新しい雇用が大量に生まれる」という前提は、同じシナリオの中に共存させることができません。一方で、同時に成立しうる前提もあります。これらを精査し、論理的に共存できる前提のグループを束ねていくことで、複数の未来シナリオが形成されます。シナリオAにはこれらの前提、シナリオBにはあちらの前提、というように振り分けていくのです。どれだけのシナリオを作るかは、「十分にカバーできた」と感じるまで続けます。完璧を目指す必要はありません。むしろ完璧主義はこのプロセスの敵です。意見が合わない場合も、無理に一つのシナリオに押し込もうとせず、「ではそれは別のシナリオとして立てよう」と言えばいい。反復的なプロセスであり、正解も不正解もありません。
最後のステップが、各シナリオを具体的に設計・構築することです。このアウトプットとして私が想定しているのはいくつかの形式があります。一つ目は「その日の生活」の描写です。たとえば2035年、このシナリオが実現した世界で、ある人物はどのような一日を過ごすのか。朝起きて何をするのか、誰と関わるのか、どのように意思決定するのか。これを具体的に書き起こすことで、抽象的なシナリオが生活の実感を持った未来像になります。二つ目はペルソナマッピングです。これはテクノロジーデザインの世界で使われるプロフェッショナルな手法で、特定の人物像の一人称視点から未来を描くものです。三つ目はプロジェクト計画の策定です。そのシナリオに至るための道筋において、リスクは何か、そのリスクをどう軽減するか、どれだけの労力がかかるか、どのようなリソースと人材が必要か。これらを具体的に落とし込みます。
このような未来のロードマップを作成し、公開していくことには、もう一つ重要な効果があります。自己実現的予言の効果です。好ましいシナリオと好ましくないシナリオの両方が現実的に起きうると人々が理解したとき、好ましい方向へ意識的に舵を切ろうとする力が社会に生まれます。これもロードマップ公開の重要な目的の一つです。このプロセスは、ワークショップ形式であれば一日か二日で粗いバージョンを得ることができます。より真剣に取り組むグループが関与すれば、二年から三年かけて本格的なものを構築することもできます。
5.2 地方コミュニティモデルの具体的描写：仕事消滅後の共同体・シェアリングエコノミー・コミュニティ規模の分配モデル
Marcus： ロードマップの出力がどのようなものになるか、少しイメージしていただくために、一つの具体的なシナリオを高いレベルでご紹介します。これは一例に過ぎませんが、このプロセスがどういう思考を促すかを感じていただければ十分です。
設定はこうです。アメリカ中西部の小さなコミュニティ——私が今住んでいるワイオミング州のJackson Holeのような場所——に、60人ほどの友人たちが暮らしています。前提として、このシナリオではASIの普及によって、コミュニティのメンバーのほとんどがすでに職を失っており、残っている仕事も5年以内に消えることが見えています。念のため申し上げておくと、これは一つのシナリオです。全員が仕事を持ち続けるシナリオを別に立てることもできます。しかし今はこちらで考えてみましょう。
Marcus： このコミュニティのメンバーたちは、ある日お互いに打ち明け合います。「長年の教育と訓練を積んで医師になった。建築家になった。コンサルタントになった。でももうその仕事では食べていけない。アイデンティティを失ったような気がする」と。私はJackson Holeにネイティブアメリカンの親しい友人がいますが、彼女はこのトピックについて私が話す最も重要な相手の一人です。彼女はコミュニティ、狩猟採集、共同体の目的意識の中で育ちました。私は人間はそこへ回帰していくと思っています。そしてそれを希望として語りたいと思っています。仕事がアイデンティティでなくなるとき、私たちは「収入の源泉」や「投資収益率」への執着から離れ、「集合的なインスピレーションの源泉」へと関心が向かうようになる。Marcus Aureliusが言ったように、現実とは物理的な世界ではなく、精神的な世界が望むものです。コミュニティとして、私たちは「幸福なコミュニティを作ろう」と合意することができる。それは十分に現実的な目標です。
このコミュニティでは多様性の好みも異なります。隣のコミュニティは自分たちとは異なる構成かもしれない。それはそれでいい。コミュニティ同士が交流し、互いの人間としての意義を確認し合い、それぞれの創造性を称え合う。それはBurning Manが年中続くような世界です——笑いが起きましたが、私は真剣にそう思っています。
政府の役割についても、このシナリオでは大きく変わります。伝統的な政府——地方・州・国家——が私たちをこの新時代の中で導いてくれるという信頼は、今でも揺らいでいますが、さらに低下します。その分、コミュニティ自体がより大きな役割を担います。お互いを信頼しているからこそ、コミュニティの中で役割を互いに任せ合います。ただしこのシナリオでは、政府が完全に消えるわけではありません。国家を作るわけでもない——それは別のシナリオとして立てることができます。このシナリオでは、裁判所や司法制度のような機能は政府が維持する一方、日常的な組織運営や生活に関わる機能はコミュニティが自律的に担う、という棲み分けが生まれます。
経済的な側面では、イノベーションの加速がシェアリングエコノミーをさらに進化させます。UberやAirbnbが余剰資産を共有する仕組みを作ったように、コミュニティ全体で余剰な設備・資産を共有します。60人のコミュニティで飛行自動車が一台必要だとして、なぜ全員が一台ずつ持つ必要があるのでしょうか。ロボットが3Dプリントしてくれるなら、コミュニティとして一台購入し、全員で使えばいい。ロボットが労働コストをほぼゼロにまで引き下げます。必要なのは電力コストだけであり、それも豊富に存在します。メンテナンスもロボットが担うとすれば、物理的な資産を取得した後のランニングコストはほぼ発生しません。
Marcus： ここで一つ、興味深い問いが生まれます。このコミュニティの中で、まだ貯蓄を持っている人たちがいるとします——仕事はなくなったけれど、これまでの蓄えがある人たちです。その人たちが共有資産の購入費用を出す。貯蓄のない人たちはその資産の管理・運営に携わる。こうして役割の分担が生まれます。そして誰も政府にロボットの労働成果を分配してもらうことを期待しない。ここで私が使いたい言葉があります。聴衆の皆さん、「労働の成果を取り出してコミュニティに分配する」という概念を表す言葉は何でしょうか。共産主義です。笑いが起きていますが、私は真剣に考えていただきたいのです。従来の共産主義が機能しなかった理由は二つあります。人間の労働を搾取すること、そして政府が腐敗してその成果を正しく分配しないこと。しかしこのシナリオでは労働はロボットが行い、コストはほぼゼロで、分配はコミュニティ自身が担います。政府の腐敗という問題が介在しない。これは「コミュニティ規模の共産主義」とでも呼ぶべき新しいモデルであり、機能しうる条件が初めて揃うかもしれません。
これはあくまでも一つのシナリオ例です。異なる前提を置けば、まったく異なる未来像が描かれます。しかしこうして具体的に考えることで、「ASI後の社会はどうなるのか」という問いが、急に手の届く場所にある問題として感じられるようになります。このような思考実験をいくつも重ね、反復し、パブリックに共有していく——それがフューチャーロードマップ・イニシアチブの目指すものです。
6. 実行の最大障壁と変革戦略
6.1 McKinseyレポートが示す「文化と行動変容」の壁：企業変革の教訓を社会に適用する
Marcus： ロードマップを描くことは、ある意味では簡単な部分です。アイデアを出し、シナリオを設計し、未来の絵を描く。それはこのプロセスの「アイデアの段階」です。私が本当に恐れているのは、その先にある実行の部分です。なぜなら、人間は変化が得意ではないからです。これは私がコンサルタントとして企業と向き合ってきた経験からも、教育現場で学校と向き合ってきた経験からも、痛いほど実感していることです。
ここに一つのMcKinseyのレポートがあります。2,000人の企業幹部を対象に調査したもので、デジタルトランスフォーメーション——つまり新しいテクノロジーを組織に取り込むこと、これはまさに私たちがASIについて社会に対してやろうとしていることと同じ構造です——において、成功の最大の障壁は何かを問うたものです。選択肢はいくつもありました。資金的な余裕がないこと、優秀な人材へのアクセスが難しいこと、資金調達がうまくいかないこと、ビジネスプロセスが硬直的すぎること。しかし回答した幹部たちは、圧倒的な一致をもって、全く別のものを最大の障壁として挙げました。それは「人々の文化と行動が変わらないこと」です。技術でも、お金でも、プロセスでもない。人間そのものが、変わることを拒むということです。
そしてここが重要な点ですが、企業は独裁制です。CEOが「変われ、さもなくば解雇する」と言える場所です。それだけの強制力があっても、文化と行動の変容が最大の障壁になる。では、誰も強制できない社会全体を変えることがどれほど難しいか、想像してみてください。私は変革管理を専門として学んできた人間として、これが本当に怖い。ロードマップがどれだけ優れていても、社会がそれに従って動けなければ意味がありません。
私がMetaから寄贈を受けた400台のOculus Quest——20万ドル相当の機材——を学校に持ち込んだときのことを思い出します。目の前に明らかに価値のあるテクノロジーがあるにもかかわらず、学校という組織はなかなか変われませんでした。これは一つの小さな事例ですが、社会変革の難しさの縮図です。テクノロジーの有効性と、それを受け入れる側の変化能力は、まったく別の問題なのです。
6.2 John Hagelの「エッジ戦略」：周縁から始めてコアを引き寄せる段階的アプローチ
Marcus： では、この壁をどう乗り越えるか。ここで私が参照したいのが、McKinseyとDeloitteの両方で活躍したJohn Hagelが長年取り組んできた戦略です。彼のアプローチの核心は「コアではなく、エッジから始めよ」というものです。
大きな組織——企業であれ、都市であれ、国家であれ——にはコアがあります。そのコアには、変化を阻もうとする「抗体」が必ず存在します。イノベーションを窒息させる抗体です。EstoniaはテクノロジーのパイロットといえばEstoniaというほど何でも試す国として知られていますが、それでもコアの大きな都市やLAのような場所に直接持ち込んでも、その抗体に飲み込まれてしまいます。だからJohn Hagelは「エッジ」、つまり周縁から始めることを提唱します。自律性が高く、規模が小さく、変化を試みる余地のある場所でパイロットを行い、実証するのです。
具体的には、農村部の小さなコミュニティに着目します。そこで実際にシナリオを実装し、概念実証を行います。そのコミュニティが成功したとき、大都市の人々は初めて「ああ、これがその未来の姿か。私もこれが欲しい」と思う。しかしそのとき重要なのは、コアにその成功例を「取り込ませない」ことです。コアが取り込んだ瞬間、抗体がそれを包み込み、殺してしまうからです。そうではなく、エッジが成功を積み重ねていく中で、コアがエッジの側へと引き寄せられていく。エッジがコアを外側へ引っ張り出し、やがてエッジが新しいコアになる。これが組織の進化のプロセスであり、私は同じことが社会にも適用できると考えています。
私が先ほど描いたワイオミング州のJackson Holeのような地方コミュニティのシナリオは、まさにこのエッジ戦略の実践例として位置づけることができます。規模が小さく、互いを知り合い、信頼関係があり、自律的に動ける場所。そこで新しい社会モデルを実際に試してみる。うまくいったとき、それを見た外部の人々が「あれが見たかったものだ」と言い始める。その力学を意識的に設計することが、変革の実行戦略の核心です。
Marcus： 私がCall to Actionとして提唱しているのは、ASIが到来する前の今、この数年のうちに、このロードマッピングを始めるということです。ASIが到来する前の段階で議論を始め、未来の建築家たちを招集し、公衆との対話を開始する。ジャーナリストに取り上げてもらい、出版し、社会に広めていく。そうすることで、人々はASIが本格的にやってくる前に、その可能性に慣れ、心理的な準備を整えることができます。今ですら、専門家が「子どもに配管工になるよう言いなさい」と言うだけで私たちはうろたえています。本格的なASIが目の前に現れたとき、それだけでは到底太刀打ちできません。しかし「こういうシナリオが考えられる。私たちはシナリオAを目指して行動している」と言えるなら、話は変わります。これがCrawl（這う）・Walk（歩く）・Run（走る）という段階的なマネジメントのアプローチです。今は這う段階。ASIが到来したら歩き始め、そしてスケールさせていく。その順序で進むことが、唯一現実的な道筋だと私は考えています。
7. 行動計画・担い手・結論
7.1 フェーズ設計（プレASI〜スケール）と担うべき人材像
Marcus： では、誰がこの未来設計を担うべきなのかについてお話しします。私の答えはシンプルです。誰でもできます。学校の若者たちとやってもいい。実際、非常に治療的な効果があると思います。不安を抱えた人々が集まってこのシナリオプランニングを行うこと自体が、不安のレベルを下げる効果を持つはずです。この後、隣の部屋で希望者がいれば今すぐアドホックにやってみることもできます。
ただし、誰を中心に据えるべきかについては、私には明確な考えがあります。歴史家、哲学者、政治学者、心理学者——こうした行動科学の専門家たちが、このプロセスの主役であるべきです。人間がどのような未来において幸福でいられるかを考えるとき、社会学者や人類学者のような、人間そのものを研究してきた人々の貢献は計り知れません。私の父はコロンビア大学とVirginia Tech大学でPhDレベルの教授を務めた人物で、行動科学の分野の人間が未来社会の設計にどれほどの深みをもたらせるかを、私は身近に育ちながら理解してきました。
では私のようなテクノロジストやビジネス人材、未来学者の役割は何かというと、「技術的に何が可能か」という地図を提供することと、議論の場を設計・促進することに限定されるべきだと思っています。テクノロジストに未来の社会を設計させてはいけない。AIや指数関数的テクノロジーが何をもたらすかを説明することはできますが、その世界で人間がどう生きるべきかを決める権限は、私たちにはありません。それは行動科学者、哲学者、歴史家、そしてクリエイターや芸術家に委ねるべき問いです。政策立案者や旧来の秩序を担ってきた人々も、その視座をもたらす意味で参画すべきでしょう。多様な専門性を持つ人々が一つの場に集まることで初めて、偏りのない未来像が描けます。
また、このプロセスにおける「専門家」の役割には注意が必要です。専門家はときに、イノベーションを阻む抗体になります。「なぜそれはできないか」を最も雄弁に語れるのが専門家だからです。だからこそ、専門家の知見を借りながらも、プロセスの主導権を専門家に渡しすぎないことが重要です。完璧を目指さないこと、意見が合わなければ別のシナリオに入れること——その反復的で柔軟な姿勢が、このプロセスを機能させます。
フェーズの設計について整理すると、まずプレASIの段階、つまり今から数年以内に、議論を開始し、思考パートナーとなる未来の建築家たちを招集し、シナリオプランニングを本格的に始める必要があります。次に、その成果を公開し、ジャーナリストに取り上げてもらい、出版し、社会全体が対話を始める素地を作ります。人々がASIの可能性に慣れ、心理的な準備を整えるために、この「社会への広め方」の段階は不可欠です。そしてASIが実際に到来した初期の段階で、先ほど述べたエッジのコミュニティでシナリオの一部を実際に試し始めます。最後に、その成功事例をもとにスケールさせていく。Crawl（這う）・Walk（歩く）・Run（走る）——この段階的なアプローチが、唯一現実的な道筋です。
7.2 「Uber ourselves before we get Kodak」：変化への適応こそが生存の鍵
Marcus： 最後に、私がいつも講演の締めくくりに使う言葉をお伝えします。「Uber ourselves before we get Kodak」。これが今日お伝えしたかったことの核心です。Kodakはデジタルカメラを自ら発明しながら、フィルム事業を守ろうとして変化を拒み、結果として市場から消えていきました。Uberは既存のタクシー業界を自ら破壊することで、新しい時代を作り上げました。私たちは今、自分たち自身をUberしなければならない局面にいます。外から破壊される前に、自ら変革を選び取るということです。
これはCharles Darwinの言葉とも重なります。最も強い種が生き残るのでもなく、最も賢い種が生き残るのでもない。変化に最も適応できる種が生き残る。これが今日お伝えしたかったことのすべての要約です。
私はここで何かを売り込みたいわけでも、特定の組織の利益を代弁したいわけでもありません。ただ一つのことを求めています。思考パートナーです。このトピックに関心のある方は、ぜひご連絡ください。[email protected]です。このシナリオプランニングの演習は、学校の生徒たちとやることもできますし、企業のある部門でやることもできます。不安を抱えた人々が集まってこの作業をすることは、きっと治療的な効果をもたらすはずです。AGIやASIについて考えるとき、「どう感じますか」と問われたら、こう答えられるようになってほしいのです。「それは場合によります。シナリオAが実現するなら安心できる。シナリオBならそうはいかない。だからシナリオAを実現させましょう」と。そう言えるようになることが、目を見開いてこの時代を生き抜くための、最初の一歩だと私は信じています。