編集者注：これは、Barbaraが最近「Optimistic Outlook」ポッドキャストで米国下院議員Jay Obernolte氏と交わした対談を、若干編集した文字起こし版です。お気に入りのプラットフォームでポッドキャストを購読してください。
カリフォルニア州選出のJay Obernolte下院議員は、下院科学・宇宙・技術委員会の研究・技術小委員会の委員長を務めるとともに、エネルギー・商業委員会の委員も務めています。私は2月に同委員会で証言を行いました。
昨年、彼は超党派による「人工知能に関する下院報告書」の策定を主導し、あらゆる分野における責任あるAI導入の可能性を探りました。
また、Obernolte議員は、米国のビデオゲーム開発会社「FarSi
ght Studios」の創設者でもあります。
Barbara Humpton：
アメリカのビジネスにおけるAIの機会とリスクについて、大局的な視点からリスナーの皆様に説明していただけますか。
Obernolte議員：
AIは、アメリカのビジネスだけでなく、アメリカ社会そのものを根本から変革することになるでしょう。そして残念ながら、AIの明るい未来像を明確に示すという点では、我々は極めて不十分な対応しかできていないと思います。私たちアメリカ人は、過去50年間のSFやポップカルチャーの影響を受けて、AIのマイナス面ばかりを強調する傾向にあります。ですから、誰かにAIについて尋ねても、『ターミネーター』シリーズのような、邪悪なロボット軍団が世界征服のために立ち上がるといった話しか返ってこないでしょう。
しかし、楽観的な見方は語られません。その楽観的な見方とは、まず第一に、AIはすでに人類が発明した中で最も強力な知識普及ツールであるということです。AIは、あなたが学びたいことなら何でも、あなたにとって最適な学習スタイルで教えてくれます。第二に、AIは情報や教育だけでなく、専門家の知見へのアクセスをも完全に民主化するでしょう。そして、それは私たちの社会を根本から変えることになります。
さらに、AIはまもなく、人類が発明した中で最も強力な人間の生産性向上ツールとなるでしょう。そして、それは信じられないほど大きな力を人々に与えることになるのです。私は、これが文字通りアメリカ全土の船を浮かび上がらせるような、繁栄の波を生み出すと信じています。
Barbara Humpton：
あなたは議会で超党派の取り組みを主導し、医療から金融、農業に至るまで多岐にわたる分野でのAI活用を探求した下院のAI報告書を作成しました。また、この報告書は、責任あるAI導入に向けたビジョン、すなわちこの技術が私たちの世界に入り込む中でバランスを取らなければならないイノベーションとガバナンスについても提示しています。今、この報告書を振り返って、特に印象に残っている点はどこでしょうか？
Obernolte下院議員：
私たちのタスクフォースには、2024年末までにAIに関する連邦規制の枠組みを提案する報告書を作成するという任務が課せられていました。そこで、私は非常に有能で献身的な24名のメンバー（与野党から各12名ずつ）を率いました。昨年は25回の公聴会を開催し、12月には任務を果たす270ページに及ぶ報告書を提出しました。
この報告書の要点を簡単に述べると、アメリカ国民は、わが国ではAIが規制されていないという誤解を抱いています。それは全くの誤りです。私たちは、欧州連合（EU）のような他の主体とは全く異なるアプローチを採用し、分散型のセクター別規制を推進しています。
つまり、私たちはツールではなく、結果そのものを規制すべきだと考えているのです。AIは非常に強力なツールですが、結局のところ、単なるツールに過ぎません。そして、AI導入のリスクについて考える際——規制当局としてそれらのリスクを軽減する義務について議論するためには、この点を理解する必要があります——そのAIをどのように活用するかが極めて重要になります。ある利用状況下では許容できないほどリスクが高いアルゴリズム――例えば、特にリスクの高い導入事例として挙げられる、人の体内に埋め込まれる医療機器に搭載されるAI――であっても、ビデオゲームのような別の利用状況下では全く無害である可能性があります。セクター別規制当局はこのことを理解しています。
医療機器のような文脈でAIがすでに利用されているのは事実です。実際、医療機器の規制権限を持つ米食品医薬品局（FDA）が、医療機器におけるAIの利用に関する申請をすでに1,000件以上処理していることを伝えると、多くの人が驚きます。
したがって、私たちの報告書で提唱していることの一つは、この分散型かつ分野別の規制アプローチを継続することです。その理由は次の通りです。
欧州連合（EU）は全く異なるアプローチをとっています。EUはすべてを一元化しており、各分野の規制当局は存在しますが、AI専用の新たな規制当局を創設しようとしています。その結果、AIのリスクが最も低い用途以外については、その新規規制当局から別途認可を得る必要が生じることになります。
我々は、このアプローチは誤りであると考えています。なぜなら、例えばFDAに対して、AIに関してまだ知らないかもしれないことを教える方が、FDAが数十年にわたり患者の安全を確保する中で蓄積してきた知識を、全く新しい組織に一から教えるよりもはるかに容易だからです。
これは他の分野別規制当局についても同様です。米国道路交通安全局（NHTSA）はすでに、自動運転車におけるAIの利用に対応しています。連邦航空局（FAA）は、航空機の航空電子機器におけるAIの利用に対応しています。その例は枚挙にいとまがありません。
Barbara Humpton：
それは非常に理にかなっていると思います。また興味深いのは、エンドユーザーの視点から考えると、多くの場合、私たちはAIの存在にすら気づいていないということです。私たちが利用している地図作成アルゴリズムの例や、率直に言えば、私たち全員が慣れ親しんでいる単純な検索機能を見てみてください。これは、人々が技術を取り入れるために自ら技術に近づくのではなく、技術が実際に人々の元へやってくる初めての技術なのです。
Obernolte下院議員：
AIが実際に何を意味するのか、あるいはAIとは何かについて、連邦法で定義した例がまだないというのは興味深いことです。それは、AIの定義が見る人によって異なるからです。ニューラルネットワークのことでしょうか？それとも、コンピュータを人間のように見せるアルゴリズムのことでしょうか？定義は人それぞれです。
私にとってAIとは、機械とやり取りしているのに、まるで人間とやり取りしているかのように感じられるものすべてです。それを突き詰めれば、なぜAIがこれほど大きな影響力を持つことになるのかがわかります。なぜなら、AIは複雑な技術に対処するための、非常に人間らしいインターフェースを可能にするからです。
Barbara Humpton：
今年初め、貴委員会の公聴会でAIと製造業について証言する機会を得られたことを大変嬉しく思っています。貴委員会は、製造業に対するAIの影響について深く掘り下げておられました。私たちは当時、「コンシューマーAI」——私たちが私生活やビジネス、娯楽の場で利用しているAI——と、製造業の世界に導入されつつあるAIとの区別を明確にしようと努めていました。製造業においては、基盤モデルを訓練するために使用されるデータを管理でき、その活用方法や製造環境における人間の介入についても制御が可能だからです。私が証言した日、あなたはセクター別アプローチについてこのように考えていることを明らかにする質問を続けました。
Obernolte議員：
そして、規制におけるセクター別アプローチによってこれら二つの用途を区別できるというのは極めて重要な指摘です。なぜなら、産業用AIの特徴は、その稼働環境が非常に制約されている点にあるからです。製造現場で、AIが数本のロボットアームを制御し、人間が立ち入らないよう周囲に警戒テープが張られ、ロボットアームが部品を組み立てている様子を想像してみてください。これこそが産業用AIの好例です。
規制当局として、そのリスクを評価する際に私たちが行うのは、「最悪の場合、何が起こるのか？」と問うことです。弁護士たちが言うところの「最悪の事態の連鎖」とは何なのか？そして、それらを軽減するために何をするのか？まあ、環境が制約されているため、問題が発生する可能性ははるかに限定的です。AIが構築するウィジェットに対して品質管理を行っていれば、そのケースにおけるAI導入のリスクの多くは実質的に管理できていることになります。
これを、チャットボットのような一般消費者向けのAIアプリケーションと比較すると、リスクについて全く見当がつかない。そのチャットボットが、誰かが生物兵器を作る手助けをしてしまう可能性はあるだろうか？ 10代の若者に自殺念慮を抱かせてしまう可能性はあるだろうか？ あるいは、非常に問題のある人種的偏見を示す可能性はあるだろうか？ 一般消費者向けのAIの活用は、その用途がはるかに多岐にわたるため、こうした点を懸念せざるを得ないのです。一方、産業用AIの場合は、そのリスクを把握するのがはるかに容易です。
AI規制に向けたバランスの取れたビジョン
執筆者：Siemens USA社長兼CEO Barbara Humpton
私にとって、AIとは、機械とやり取りしているのに、まるで人間とやり取りしているかのように感じられるもののことです。そう考えると、AIがこれほど大きな影響力を持つ理由がわかります。なぜなら、AIは、複雑な技術に対処するための、非常に人間らしいインターフェースを実現してくれるからです。
Barbara Humpton：
アメリカのAI分野におけるリーダーシップを推進する上で、官民連携の重要性について、あなたが度々語っているのを耳にしています。こうした状況を踏まえると、そのリーダーシップを維持することが、わが国の目標の一つとなっています。記憶が正しければ、あなたのタスクフォースが作成したAI報告書には、研究開発における政府、大学、産業界のエコシステムの重要性について論じた素晴らしい章があります。こうしたエコシステムを構築・拡大するために、企業と政府がどのように協力すべきか、あなたの見解をお聞かせいただければ幸いです。
Obernolte下院議員：
AIの開発と導入において米国の優位性を維持するためには、私たち全員が協力し、同じ方向に向かって努力する必要があると考えています。我々が特に懸念していることの一つは、最先端のAI開発において競争が失われる可能性があるという点です。最先端のAIアルゴリズムを開発するには、計算能力やデータの面で莫大なコストがかかるため、そのためのリソースを保有できるのは最大手のテクノロジー企業だけになってしまうのではないかと懸念しています。
これは、特に学術界や起業家精神の観点から見て極めて不健全な状況です。なぜなら、これら二つは過去100年にわたり米国の科学的発見を真に推進してきた原動力であり、私たちはその伝統が継続することを確実にしたいと考えているからです。特に学術界について言えば、学術的な環境で行われる研究には、透明性、論文発表、ピアレビューといった非常に望ましい要素が伴います。もし研究が巨大企業によって密室で行われるだけになれば、こうした利点は失われてしまいます。
タスクフォースの報告書で私たちが提言していることの一つは、現在実施中の「NARE（National AI Research Resource）」と呼ばれるパイロットプログラムを法制化することです。このプログラムは、学術研究者や起業家にデータプールを提供し、こうした研究が巨大企業の外でも継続して行われるようにすることを目的としています。これは極めて重要です。
ちなみに、私自身が小さな政府を志向する保守派であることを踏まえて言っておきますが、これらのリソースはすべて寄付によって提供されています。連邦政府の役割は、これらのリソースへのアクセスを手配する「ゲートキーパー」に過ぎません。なぜなら、リソースの提供者たちは、起業家や研究者がそれらにアクセスし続けられるようにするという、私たちの目標を共有しているからです。
Barbara Humpton：
まさにこのイノベーション・エコシステムこそが、米国を世界的なリーダーシップの地位へと導いたのです。さて、少し話題を変えて、AIが人々に与える影響について話しましょう。
私の証言でも述べた通り、私はAIが人間に取って代わることはないと信じています。これまで導入されてきた新しいツールや技術の波は、すべて人間の可能性を実際に拡大してきたことがわかっています。
私の会社の業務におけるAI活用について、簡単なエピソードを一つお話しします。
当社には、製造現場に「コパイロット」を導入する方法について研究していたチームがいました。ドイツのある工場では、第1シフトと第2シフトが稼働していましたが、研究チームが新しいコパイロットを導入し、従業員が使い始めました。満足度調査では、第1シフトと第2シフトの両方から素晴らしいフィードバックが得られました。しかし、研究チームはデータの中に奇妙な点に気づきました。第2シフトの方が第1シフトよりも頻繁に利用していたのです。なぜでしょうか？
そこで研究チームは実際に第2シフトの従業員にインタビューを行いました。すると彼らはこう答えました。「以前は、第2シフト中に何か問題が起きると専門家に電話しなければなりませんでした。真夜中ですし、彼らに迷惑をかけたくないので、コパイロットを使うのです。」
これはまさに、AIが私たちの働き方を確実に変えているだけでなく、人々の生産性を真に高め、専門性のレベルを向上させているという好例です。このような事例を耳にしていますか？
Obernolte下院議員：
はい、たくさんあります。私たちのタスクフォース報告書には、教育と労働力問題に関する章が丸々1つあります。そこで私たちが強く主張しているのは、ご指摘の通り、AIは失われる雇用よりもはるかに多くの雇用を生み出すだろうが、新しい技術が常にそうであるように、破壊的な影響も及ぼすだろうということです。
活版印刷の登場にまで遡れば、技術は破壊的ですが、破壊した雇用よりもはるかに多くの雇用を生み出してきました。私たち社会には、まず第一に、AIが活用される職場で成功するために必要なスキルを若者に身につけさせる義務があります。一部の雇用が失われることは避けられないため、再スキル化への取り組みが必要です。人々は他の分野で再スキル化するための支援を必要とするでしょう。誰一人取り残されないよう、社会保障制度を強化する必要があります。
しかし、結局のところ、失われる雇用よりも多くの雇用を生み出すことになるでしょう。この話題を巡る不安の多くは、見当違いだと思います。私の故郷であるカリフォルニア州の具体的な例を挙げましょう。
昨年、ハリウッドの脚本家たちによる非常に大きな影響を及ぼしたストライキがありました。そのストライキの中心的な争点の一つは、映画スタジオが映画脚本を自動生成するためにAIを使用することに、脚本家たちが反対していた点でした。これには、AIの利用が増えればハリウッドの脚本家の雇用が減るという、ある種の暗黙の前提が含まれていました。
私は「なんて近視眼的なんだろう」と思いました。10年後の未来を想像すると、Netflixを起動して、一度に全員向けに作られた番組を見るのではなく、その日の気分や過去に楽しんだ番組に基づいて、生成AIがリアルタイムで私だけのために作り出した番組を見ている姿を思い描きます。それを実現する技術は必ず実現するでしょう。そして、その技術を活用する革新的な起業家たちが現れるはずです。それは脚本家にとって、はるかに多くの仕事を生み出すことになります。
そして、もちろん、脚本家たちはAIを活用して生産性を高める方法を知っているでしょう。これは様々な分野に当てはまることです。
もう一つ例を挙げましょう。高校卒業生を対象とした年次調査があります。その質問の一つに、「最も目指したい職業は何ですか？」というものがあります。私が育った頃はアポロ計画の終盤でしたが、当時、若者が最も目指していた職業は宇宙飛行士でした。私たちは皆、宇宙飛行士になりたがっていました。実際に宇宙飛行士になった者はごくわずかでしたが、その夢がアメリカの一世代全体をSTEM分野へと駆り立て、それは我が国にとって非常に有益なものでした。
昨年、アメリカの高校卒業生が最も多く選んだ職業は何だったか、お分かりになりますか？
Barbara Humpton：
さっぱり見当がつきません。
Obernolte下院議員：
ソーシャルメディア・インフルエンサーです。
さて、その回答が若者の現状について示唆する、少々気掛かりな点はひとまず置いておいて、次のことを考えてみてください。インターネットが登場する前、ソーシャルメディア・インフルエンサーとは何か、彼らが何をしているのか、そしてなぜ彼らが社会に価値を提供し、人々が対価を支払うことになるのかを、誰かにどう説明したでしょうか？
その会話をすることがどれほど困難だったか想像してみてください。インターネットを理解し、それが人々を結びつけ、つながりを生み出し、今や人々がインターネットを通じて生活しているという仕組みを理解していなければ、その語彙すら持てないでしょう？
さて、話を先へ進めましょう。AIによって、多種多様な職種が生まれることになるでしょう。現時点では、それらの仕事がどのようなものになるかを説明する言葉さえありませんが、歴史を振り返ってみてください。インターネットだけでなく、産業革命や活版印刷など、あらゆる技術革命は雇用を奪う一方で、人間の成功を可能にし、失われた雇用よりもはるかに多くの雇用を生み出してきました。AIについても、間違いなく同じことが言えるだろうと、私は100％確信しています。
テクノロジーは破壊的ではありますが、失われた雇用よりもはるかに多くの雇用を生み出してきました。私たち社会には、まず第一に、AIが活用される職場で成功するために必要なスキルを若者に身につけさせる義務があります。一部の職種は淘汰されることになるため、人々が他の分野で再就職できるよう支援を行うという、再教育への取り組みが不可欠です。また、誰一人取り残されないよう、社会的安全網を強化していく必要があります。
Barbara Humpton：
親御さんからよく、「子供たちにどんなアドバイスをしてほしいか」と尋ねられます。「将来に備えるために、何を勉強すべきか」と。私はいつもこう答えています。「子供たちに、ビデオゲームをやるように言ってください」と。この説についてどうお考えですか？
Obernolte下院議員：
私はこう言いたいですね。「問題を解決する方法を機械に明確に伝え、その指示に従って機械に実行させることに慣れるべきだ」と。
かつてはそれを「コンピュータプログラミング」と呼んでいました。今、私たちが「プログラミング」と言うとき、それは私の世代が「スクリプト」と呼んでいたものに近いものだと思います。それははるかに高レベルなものです。私がプログラミングを始めた頃は、「アセンブリ言語」と呼ばれる非常に低レベルの言語を使っていました。これはチップが話す言語です。その後、C言語のような高水準言語や、オブジェクト指向言語を学びました。
AIの登場により、さらにその上のレイヤーへと進化し、AIに対して「何を」そして「どのように」実行してほしいかを手順通りに明確に指示できるようになるでしょう。AIを最も効果的に活用できるのは、AIに何をさせたいか、そしてその方法を明確に伝えられる人々です。そして、それらは非常に有用なスキルとなるでしょう。
しかし、もう一つ付け加えさせてください。民間企業や、ここ20年間の政府機関での勤務を通じて、何千人もの人材を採用してきた者として、こう言わせてください。若者たちよ、どうか文章を書くことを学んでください。それは今、最も需要の高い職業スキルの一つです。しかし、若者は、言いたいことを明確に表現し、伝える能力を身につけずに卒業してしまっています。そして、AIが普及しても、この能力は依然として極めて重要であり続けるでしょう。
これは興味深い点です。なぜなら、生徒がAIを使って小論文を書くことについて、学校の教師たちの間には大きな不安が広がっているからです。それは、私が子供の頃に「筆算で割り算をする際に電卓を使うべきかどうか」という議論があったのと、ほとんど同じようなものです。当時、私たちは「いいえ、小数点や繰り上げの仕組みといった、この難解なプロセスを学ばなければならない」と言われていました。しかし、結局は私たちが笑うことになりました。今では誰もが携帯電話の一部として電卓を持ち歩いているからです。大人になれば、長除算のやり方を知っている人はおそらく誰もいなくなるでしょう。
AIも同様になるはずです。私たちは、AIが私たちのためにやってくれることで、より高次元の概念について考える余裕が生まれることを理解するようになるでしょう。つまり、特定の論点をどう表現するか考える代わりに、どう説得するかについて考えるようになるのです。
今、あなたと私は会話を交わしています。どうすれば私の見解が正しいとあなたに納得してもらえるでしょうか？私は物語を語りたいのです。あなたを私の考えに引き込むために、私が辿った発見の旅路を伝えたいのです。そして、自分の主張を裏付けるための具体的な作業には、AIを活用するかもしれません。AIを最も効果的に活用できる人々は、その方法を知っているでしょう。
Barbara Humpton：
コンピュータのパンチカードを使っていた1980年代の私でさえ、私たちが足を踏み入れようとしているこの新しい時代を心から歓迎しています。それ以上に、あるレベルでは、リベラルアーツ教育が再び脚光を浴びるようになるのではないかと考えています。
教育者たちと話す中で、私たちは「パーソナライズド・エデュケーション（個別化教育）」について学んでいます。私たち一人ひとりが、自分の学習スタイルを学び、自分のペースで進める道へと導いてくれるAIチューターを持つことができるようになるのです。私たちにはあまりにも多くの可能性が開かれているため、ポッドキャストのゲストの皆さんにいつも尋ねている質問を投げかけたいと思います。ゲストの皆さんの楽観的な展望から学ぶのが大好きだからです。
下院議員として、あなたはアメリカのイノベーションに影響を与える素晴らしい機会を持っています。AIの時代において、あなたが最も楽観視していることは何ですか？
Obernolte下院議員
：まず、リベラルアーツ教育についてお尋ねになった点にお答えします。私の答えは、「イエスであり、ノーでもある」ということです。
A
Iは教育へのアプローチを完全に変革することになるでしょう。しかし、過去150年間、私たちは「若いうちに、いわゆる『教育』というものを身につける」というモデルを受け入れてきました。それは高校から始まり、大学へ進み、場合によっては大学院へ進むという流れです。そして卒業後、その教育をキャリアの残りの期間を通じて活用するのです。
AIを活用した学習という視点から見れば、このモデルは2つの理由から完全に時代遅れです。
第一に、私たちは生涯学習者となる機会を得ることになるからです。私たちは、いつでも、何でも学ぶことができます。では、学習そのものが生涯にわたって行うことであるのに、なぜ若いうちにこれほど多くの時間を、単に知識を詰め込むことに費やす必要があるのでしょうか？
第二に、生涯教育を受け入れる必要性が生じるからです。技術の進歩のペースは加速し続けるばかりであり、若いうちに知っておくべきすべてを最初から習得し、その後も学び続けるという姿勢を持たずに済むなどということは、あり得ないでしょう。統計によると、今年高校を卒業する平均的な生徒は、生涯で3つのキャリアを持つことになります。これは単に3つの異なる仕事や3つの異なる雇用主という意味ではなく、3つの異なるキャリアを歩むということです。これは驚くべきことです。
しかし、あなたは楽観的なシナリオを求めていました。そこで、次のことを考えてみてください。
米国が建国されてから250年の歴史を振り返り、経済史を調べてみると、国内総生産（GDP）の主要な拡大期は、常に労働力の生産性の向上によって先導されてきたことがわかります。この2つは直接的に結びついています。アメリカ人労働者の生産性が、経済成長の原動力となっているのです。
コロナ禍が始まってからの過去6年間、労働生産性は徐々に低下してきました。私は、AIこそが生産性を飛躍的に高める次の触媒となり、経済の国内総生産（GDP）を押し上げるだけでなく、アメリカ全土の人々の経済的な繁栄をも高めるだろうと考えています。これは極めて強力な力です。
発行日：2025年8月26日