ニューデリーサミット：汎用人工知能の未来を語る

2月18日、Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビスは、インドのニューデリーで開催された「AIインパクトサミット2026」で講演を行いました。彼は、110カ国から集まった政策立案者、技術リーダー、学者たちに対し、汎用人工知能（AGI）が5年から8年以内に現実のものとなり、その影響力は産業革命を超える可能性があると述べました。ハサビスは、タンパク質構造の難題を解き明かしたAlphaFoldを開発したチームを率いた人物です。今回、グローバルサウスで初めて開催された5日間のAIガバナンスサミットにおいて、彼はAGIの技術的展望、潜在的なリスク、および社会にもたらしうる変革について詳細に解説しました。

技術パス：「アインシュタインテスト」から自律的科学発見へ

ハサビスは技術フォーラムで「アインシュタインテスト」という評価構想を提案しました。このテストでは、AIの学習データを1911年で打ち切り、その後システムが1915年にアインシュタインが提唱した一般相対性理論を自律的に導き出せるかを観察します。ハサビスは会場にいた500人以上のテクノロジー業界リーダーに対し、鍵となるのは既存知識の反復ではなく、革新能力であると説明しました。彼は、現在の大規模言語モデルは高速百科事典に似ており、既存の問題を解決できるものの、同等に重要な新しい科学的仮説を提唱することは難しいと指摘しました。

DeepMindの内部技術ロードマップによると、このブレークスルーを実現するには複数の能力の融合が必要です。例えば、AlphaGoの長期計画能力、現代の基盤モデルが持つ大規模データ処理能力、そしてGeminiのような世界モデル構築技術を組み合わせ、最終的に継続的に学習できるシステムを形成します。ハサビス氏は、チームが新世代のアーキテクチャを開発中であり、AIが実世界の経験から学習し、異なる状況に適応し、特定のタスクに対して個別に調整できるようにすると明かしました。これらの能力は、現在主流の固定トレーニングモードではまだ実現されていません。

長期計画はもう一つの重要な課題です。ハサビスは、既存のAIシステムが短時間で一貫した意思決定を行うことはできるが、人間のように数ヶ月あるいは数年にわたる戦略的計画を立てることはできないと指摘しています。彼は気候変動研究を例に挙げました：私たちが必要としているのは、来週の天気を単に予測するのではなく、50年間の炭素排出削減の経路をシミュレートできるシステムです。DeepMindの材料科学と創薬分野での実験は、AIにより長期的な計画視野を与えた場合、革新的な解決策を提案する確率が3倍向上することを示しています。

セキュリティ課題：システムの不安定性からバイオサイバーセキュリティまで

ハサビスはサイバーセキュリティに関するシンポジウムで警告を発し、AIの能力向上に伴い、バイオセキュリティとサイバーセキュリティのリスクがますます差し迫っていると述べました。彼はDeepMind内部のレッドチーム演習のデータを引用しました：最新の大規模言語モデルは、模擬的なサイバー攻撃テストにおいて、7つの一般的な企業ソフトウェアの脆弱性を自律的に発見し、悪用することができましたが、2年前にはこの数字は0でした。

彼は「鋸歯状知能」という言葉で、現在のAIシステムの不安定性を表現している：同じモデルが国際数学オリンピックで金メダルを獲得できる一方で、基礎的な算数の問題で間違いを犯すことがある。このような不整合性は、自動運転や医療診断などの安全が重要な分野で深刻な結果を招く可能性がある。DeepMindの安全チームは、1000回のストレステストにおいて、トップAIモデルが一見単純な推論タスクで突然失敗する確率が12%あることを発見した。この予測不可能性は、システマティックなエラーよりも懸念されるものだ。

バイオセキュリティ分野の状況も注目に値する。ハサビス氏は、一部のオープンソースタンパク質フォールディングモデルが新型生体分子の設計に改造されていることを明らかにしたが、現在はまだ初期段階にある。彼はグローバルなバイオAI監視ネットワークの構築を呼びかけている：防御が常に攻撃より一歩先を行くことを確保する必要があり、これは国境を越えた技術共有と倫理的制約を必要とする。インド電子情報技術省がサミット期間中に発表した『グローバルAIガバナンス枠組草案』には、すでにバイオAI安全性評価条項が追加されており、この懸念が政策立案者の共通認識となりつつあることを示している。

グローバルガバナンス：ニューデリーサミットと秩序

インドAIインパクトサミット2026は、初めてグローバルな枠組みで開催される大規模なAIガバナンス会議であり、20人以上の国家元首、45人の大臣級高官、および30の国際機関代表が参加しました。インドのモディ首相は開会式で次のように述べました：一部の人々はAIを恐れていますが、インドはその中に未来を見出しています。この立場は、欧米が主導するAI安全サミットと補完的であり、単なるリスク管理ではなく、AIの開発と応用をより強調しています。

ハサビスはクローズドドア政策円卓会議で二重ガバナンスの道筋を提案しました：技術面では堅牢性基準とアライメントメカニズムの確立が必要であり、社会面では最低限のグローバル規範が必要です。彼は特にインドが発表したMANAVビジョン——AIベースのリアルタイム手話翻訳システムに言及し、このシステムはサミット会場でモディ首相のスピーチを翻訳しました。データによると、このシステムの語彙認識精度はすでに94％に達し、会議前のテストより11ポイント向上しています。

サミット期間中には、いくつかのガバナンス上の意見の相違も浮き彫りになった。フランスのマクロン大統領はビデオ通話で人間中心の技術を強調した一方、複数のアフリカ代表はデータ主権を核心議題に含めるよう要求した。ハサビスは、グローバルサウスの代表者たちが、抽象的な生存リスクの議論よりも、例えばスリランカの洪水予測やケニアの作物病害診断など、AIがどのようにローカルな課題を解決できるかにより関心を寄せていることに気づいた。この相違は最終版の「ニューデリー原則」に反映されており、この文書は3分の1の分量を割いて、AIが持続可能な開発目標を促進する具体的な道筋について論じている。

社会的影響：経済成長を超えて

AGIの歴史的位置付けについて問われた際、ハサビスは定量的な比較を示した：産業革命は世界の一人当たりGDP成長率をほぼ停滞状態から年率約1.5%に押し上げたが、予備的なシミュレーションでは、AGIが駆動する科学的発見が世界経済成長率を4-7%の範囲に高める可能性があるという。しかし彼は、これは単なる経済データの問題ではなく、人類の認知の境界の拡大であると強調した。

DeepMindの内部研究報告は三つの変革次元を指摘しています。科学分野では、学際的研究が最大の支援を得るでしょう——AIは人間が気づきにくい分野間の関連性を識別でき、材料科学と遺伝学のクロスオーバー研究は既に17件の新特許を生み出しました。医療面では、継続学習するAIシステムが疾患の進行を個別に追跡可能であり、初期試験では希少疾患の診断時間が平均60%短縮されたことが示されています。気候変動対策では、自律最適化された炭素捕捉材料の設計により、実験室での開発サイクルが5年から8ヶ月に圧縮されました。

ハサビスは同時に、この加速が激しい社会的適応の痛みをもたらす可能性があると指摘している。産業革命は社会構造の調整に3世代を要したが、AGIの影響は10年以内に全面的に現れるかもしれない。彼は国際労働機関の2025年予測を引用している：世界の仕事内容の40%が2030年までに再構築され、そのうち教育、医療などの業界の雇用需要は35%増加する可能性がある一方、行政、データ入力などの職種は20%減少する見込みである。このような構造的変化には前例のない生涯学習システムと社会保障ネットワークが必要であり、現在フィンランドやシンガポールなどの少数の国々のみが体系的に準備を始めている。

サミットが閉幕する際、ハサビスはインドAIミッションチームと仕事のディナーを共にしました。メニューにはサンスクリットの格言が印刷されていました：Sarvajana Hitaya, Sarvajana Sukhaya——すべての人の幸福のために、すべての人の安楽のために。この言葉はサミットのメイン会場の壁にも刻まれています。それはおそらく、どの技術ロードマップよりも、人類がAGIの入り口に立ったときの心境を要約しているでしょう：変革への期待を抱きながらも、バランスへの探求を担っているという。