核心内容の要約
清華大学AIR（人工智能研究院）の院長である張亜勤はインタビューの中で、AIの将来の発展、海外進出戦略、科学分野での応用、およびリスク管理について議論しました。物理的なAI（ロボットや無人車など）が「ChatGPTのような爆発的な発展」を遂げるまでにはまだ5年かかると予測しており、将来的にはロボットの数が人間を超える可能性があると指摘しています。中国のAI企業が海外に進出する際には、公衆衛生や気候変動といった全人類共通の課題に焦点を当て、「AIの善用」を理念とし、地元化された協力や産業チェーンの強みを活かすべきだと述べています。また、AIが科学研究（新薬の研究開発など）に与える影響は指数関数的に増大している一方で、技術の暴走、悪用、そしてシステム的な社会的リスクにも警戒する必要があり、多方面の協力を通じて技術の普及と安全な管理を実現すべきだと強調しています。
一、物理的なAIの「ChatGPTの時」：まだ5年かかる…ロボットは人間を超える？
物理的なAIとは？
私たちが今使っているChatGPT（デジタルAIで、画面上にしか存在しない）とは異なり、物理的なAIは実世界に進出するAIのことです。ロボット、無人車、ドローン、さらにはAI化された電力網や物流システムなどがこれに該当します。これらは目に見えたり触れたりできるものであり、料理を手伝ったり高齢者の世話をしたりする家庭用ロボットや、街中を走る無人運転車など、実際に私たちの生活に溶け込んでいます。
なぜまだ5年かかるのか？
張亜勤によると、物理的なAIが「ChatGPTのような爆発的な発展」を遂げるまでには5年かかるとのことです。その理由は2つあります：
- 無人運転技術は進んでいるが、家庭用ロボットは難しい：無人運転技術自体はすでに成熟していますが、大規模な運用や政策・法規制（例えばナンバープレートの取得方法や事故時の責任者など）が不足しています。一方、家庭用ロボットは複雑な環境（異なる食材の識別や高齢者の緊急対応など）に対応する必要があり、「物理世界の基礎モデル」が必要です。ChatGPTにはGPTという大規模なモデルがあるように、物理的なAIにも実際のシナリオを処理できる基礎モデルが必要であり、これには時間がかかります。
- 規模効果がまだ十分ではない：今後10年以内には、すべての人がロボット（産業用、家庭用、社会サービス用）を持つようになるでしょう。その数は人間を超えるかもしれませんが、基礎モデルが成熟するまでは、AIの応用はChatGPTのように爆発的に広がりません。
二、AIの海外進出：中国企業の新たな戦略
地政学的な対立や貿易摩擦の中で、中国のAI企業が海外に進出する際には単に価格競争に走るだけではなく、「協力と共栄」および「AIの善用」というアプローチを取るべきです：
1. 適切な分野の選択
公衆衛生（AIによる疾患診断の補助）、気候変動（AIによるエネルギー利用の最適化）、高齢化（AIを活用した介護ロボット）といった、全人類共通の問題解決に取り組むべきです。これらの問題は地政学とあまり関係がなく、世界中で受け入れられやすく、「AIの善用」という理念にも合致しています。
2. 中国の強みを活かす
- 産業チェーンの強さ：中国のAI製品の低価格は人件費が安いからではなく、自動化やロボットの使用が多く、生産効率が高いためです。
- オープンソースエコシステム：アメリカの大規模モデル（GPTなど）は閉鎖的で高価ですが、中国のDeepSeekや千問などはオープンソースであり、利用しやすくコストも安いため、アフリカなどの中小企業に非常に人気があります。
- イノベーション能力の向上：10年前はアメリカを模倣していましたが、現在では多くのオリジナル技術が中国から生まれています。例えば医薬分野では、2025年には40％のオリジナルの薬剤ターゲットが中国から生まれると予測されており、英米なども中国から技術を購入する必要があります。
3. 地元化された協力
海外進出は単に中国製品をそのまま輸出するだけではなく、現地との融合が重要です。医療分野のAIでは地元の病院と協力し（データプライバシーの問題を解決）、AIモデルは地元のデータセンターに置き（ネットワーク遅延やセキュリティの問題を解決）、現地の法律や文化を尊重する必要があります。
三、AIによる科学研究の支援：その速さは「指数関数的」
AIが科学に与える影響は単なる「補助」ではなく、「革命的」なものです：
1. AIが自ら作業を行う
現在、AIは自分でプログラミングしたり目標を設定したり、タスクを分割したり、試行錯誤を繰り返すことができます。例えば、数十億もの小分子から薬になり得る分子を迅速に選び出し、新薬の研究開発期間を数年から数ヶ月に短縮することが可能です。
2. 広範な応用シナリオ
新薬の研究開発だけでなく、AIは数学的な公式の証明や物理方程式の解決、さらには科学者の実験を手伝うこともできます。張亜勤はこれを「人類史上最も偉大な技術」と評しており、適切に活用すれば医療や気候変動といった大きな問題を解決できると述べています。
四、AIの3つの潜在的リスク：利点だけを見てはいけない
AIは「完璧な天使」ではありません。以下の3つの大きなリスクがあります：
1. 技術の暴走
AIアルゴリズムは「ブラックボックス」であり、なぜ特定の決定を下したのか人間にはわかりません。また、「幻想」（存在しない情報の作成）やDeepfake（偽のビデオや音声）も生み出す可能性があります。将来的にロボットやAIシステムが金融、原子力発電所、電力網などの重要なインフラに導入された場合、制御を失うと想像を絶する結果につながるかもしれません。
2. 技術の悪用
AIが悪意のある人々の手に渡ると、サイバー攻撃や詐欺（例えばDeepfakeを使ってリーダーになりすます）に利用される可能性があります。
3. システム的な社会的リスク
短期的には失業を引き起こし（工場でのロボットの導入により人間の雇用が減少する）、長期的には社会構造を変える可能性があります。企業の組織形態が変わり（中間管理職が不要になる）、税制も再構築される必要があります（ロボットが生み出す富の課税方法など）。
対策は？
張亜勤は、AIによって生成されたコンテンツには明確な表示を行い（「AIによるもの」と明記する）、AIエージェントには識別情報を付ける（誰が作成したかを追跡できるようにする）、そしてAIが自己複製することを絶対に防ぐべきだと提案しています。また、政府、企業、NGOが協力してこれらの問題を解決する必要があります。
五、AIの普及：デジタル格差を広げないように
AIは一部の人々だけが恩恵を受けるものではなく、世界中の人々が利用できるようにする必要があります：
1. オープンソースモデルの重要性
中国のオープンソース大規模モデル（千問など）はコストが低く、アフリカなどの「グローバルサウス」の中小企業でも利用できます。一方、アメリカの閉鎖的な大規模モデルは高価すぎて彼らにとって手が届きません。張亜勤によると、国連の会議ではアフリカの代表たちが中国のオープンソースエコシステムに非常に感謝していました。
これらの戦略を実施することで、AIは人類社会にさらなる利益をもたらすことができるでしょう。