2024.10.29   日本経済新聞の記事「就活のリアル：主体性どう育むか、失敗こそ成功・成長の糧に」から

自分なりの経験則を身につけるために主体的な活動を

コラムの著者 上田 晶美氏（ハナマルキャリア総合研究所代表）は、一緒に大学の文化イベントで映画上映会を運営した際の打ち合わせで、ある大学の職員が「指示待ちの若者が多くなって気がしますが、ボランティアに来る学生は違いますね」と言ったことを思い出した。この大学では学生ボランティア制度があって、学内イベントに参加協力し、運営も行えるという。上田氏は現代の大学生の気質から主体性を持つことで就職活動に応用してほしいと願っている。

○指示されないことを自分からやって無駄や失敗、怒りを買うことも成功や成長の糧

上田氏によれば、このイベントでボランティアチーフの女子学生は大変優秀で、かつ主体的で、感心したことが多くあったという。例えば、授業の合間の昼休みに話し合いに参加し、どんな宣伝方法が効果的であるかなど学生の立場で提案したという。当日は司会を務め、その台本もしっかりと作成していた。

その学生チーフは、交流会の企画で、ボードにシールを貼ってアンケートをとることを提案してくれ、見える化することで大変好評だったという。どこで思いついたかを上田氏が訊ねたら、他大学のイベントに参加したときに、良いと思ったそうだ。彼女は活動範囲も広く、体験と併せてリサーチもしている。この先の就職活動でも、ボランティア活動の延長線上でうまくいくだろうと上田氏は予想している。

学生時代のイベント活動、例えば学園祭の実行委員などを経験した学生は、打ち合わせ時間などのスケジューリングやコミュニケーション力が磨かれ、リーダーシップを発揮して視野が広がるのだという。そこには「主体性」の発露があるという。

指示待ちの若者が増えているのは、悪気はないが失敗したくないという気持ちが先に立って、勝手なことをして無駄や失敗、あるいは怒られるようなことになりはしないかと恐れているところがあると、上田氏は指摘している。逆に早く多くの失敗をして自分なりの経験則を身につけ、主体的に動く方が成功に近づき、成長できるとも示唆している。そもそも、学生の経験に失敗などはないと思うと上田氏は応援している。❤️👦👧💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.10.29   日本経済新聞の記事「私見卓見：AI導入に必要な慎重な姿勢」から

AIを脅威ではなく善の力として活用させる視点からアプローチすべき

コラムの著者 スーザン・マーティン氏（英国規格協会（BSI）CEO）は、総務省の2024年度版情報通信白書を使って日本企業が他国に比べAIをあまり活用していない背景について考察し、そこから日本的なアプローチの特徴を考察している。

○新技術にすぐに飛びつくことなく見極める

マーティン氏は、同白書による活用をみると、日本では9.1%の人しかAIを「利用」しておらず、中国では56.3%だったという。マーティン氏のBSIの調査でも、日本のビジネスリーダーに対する世論調査で5分の1がAIをリスクと見做し、懸念事項として主にサイバーセキュリティを挙げているという。しかも、殆どの日本企業がAIへの投資を考えねば競争優位性は保てないかもしれないとも考えている。しかし、今後5年間の投資額は中国が100%であるのに対して日本はわずか3分の2にとどまっているという。

このようなAIの成熟度の遅れは、マーティン氏によれば、日本独自の価値観、つまり特に十分な検討をせずに新規導入したり、既存の手続きを変更するといったことには消極的であることが要因であると考えている。このような「様子見」戦略はAIの誇大宣伝が席巻する中では健全な態度であろう。日本も英国もAIの影響やリスクに対する懸念が主流になりつつあり、規制、管理、監視の強化といったネガティブな面が浮上している。

さらに日本における成功は、必ずしも一番になることではなく、社会全体の信頼を築き、うまく導入する点にある。日本企業の慎重なアプローチは、他国の成功や失敗から学び、真に社会に利益をもたらす方法で進歩をか加速させる位置付けにあるという。日本的なアプローチはAIに投資しながらも善の力として活用することにあると、マーティン氏は見ている。❤️👦👧💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇬🇧

2024.10.27  日本経済新聞の記事「＜サイエンスNextViews＞『小さなAI』は大を兼ねるか、機動的な開発戦略を」から

AI開発の枠組みを変える可能性も

コラムの著者 吉川 和輝氏(日本経済新聞社 編集委員)によれば、AIの研究開発の中心は、大規模言語モデル（LLM）であるが、存在感が高まっているのは大規模ならぬ軽量のLLMで日本企業の研究開発も盛んだという。果たして小規模モデルは米有力企業がスケールを重視したAI開発を推進している中でその可能性はどうなのかを解説している。

○「AIの民主化」よりも「覇権主義」の台頭が早いか？

吉川氏によれば、NTTではtsuzumi（つづみ）という軽量LLMを開発中であるという。同社以外の日本企業では日本語能力を強化した比較的小規模なLLMを重視している。国内ではAIを応用を業務改革やスマートフォン搭載などの需要が大きいためだという。

LLMのダウンサイジングは世界的に進み、米MSはモデルのパラメーター（機械学習によって調整される変数）を少ないビット数で表現する１ビットLLMを開発した。従来のLLMと同等の性能で消費電力を抑制でき省エネルギーにつながる。ソフトウェア開発の世界的な技術プラットフォーム、GitHubではEntropixというプロジェクトが進み、情報理論におけるエントロピーの概念を応用してLLMの推論を効率化する試みを行なっている。モデルの規模は1000分の1にできる可能性もあるという。

一方で米巨大テック企業の多くは、ハイパースケールという大規模なAI開発用のデーターセンターの建設を計画している。ここに中国勢も加わり、AIの覇権を狙う「軍拡競争」の様相となっているという。

日本企業の中でも例外的にスケール志向を示しているのがソフトバンクグループの孫正義会長兼社長で、軽量化による「AIの民主化」が進む前に最先端のハイパースケールのAI技術が覇権を握る可能性もあるからである。そこには汎用人工知能（AGI）の早期実現が研究開発の速度を上げる要因になっている。

吉川氏は、小さなAIモデルも技術開発の枠組みを変革する可能性を秘めているという。小さなAIの集合知でAGIを実現するという狙いもある。日本政府や企業は、今後の技術動向を見極め、研究開発の戦略を機動的に打ち出す必要があると、吉川氏は指摘している。🧠📱🛜💊👩‍🎓🎓💡🛠️🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵🇺🇸🇨🇳

2024.10.26   日本経済新聞の記事「Deep Insight：グーグルは第2の『ベル研』か」から

米AT&Tを彷彿とさせる最近のGoogle

コラムの著者 村山 恵一氏（日本経済新聞社 コメンテーター）は、2桁のノーベル賞受賞者を輩出したベル研究所の研究環境や親会社の米AT&Tの当時の状況を彷彿とさせる、米Googleについて同じ轍を踏まないためにも米新政権は競争政策とAI規制など難問を解かねばならないと感じている。

○2024年のノーベル賞はAIの分野で米Googleの関係者3人が受賞

村山氏によれば、2024年のノーベル物理学賞はAIの分野でジェフリー・ヒルトン氏（トロント大学）で2023年まで米Googleに所属し、化学賞のデミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー両氏はGoogleの持株会社、アルファベット傘下のグーグルディープマインドで、それぞれCEO、ディレクターを務めているという。

興味深いことに、Googleの研究環境について、ハサビス氏は「黄金時代のベル研究所に触発された。似たものをつくりたかった」と語ったという。

ベル研究所は1925年、米AT&Tが創設した。現在は業界再編でフィンランドの通信機器大手ノキアの傘下にある。同研究所にはトランジスタやレーダー、太陽電池、通信衛星など産業界に大きな貢献をした成果がある。研究所は、専門分野の壁を越えた交流でアイデアを育ててきた。数学者、化学者、材料科学者、冶金学者、エンジニアなどが同じ研究所で交流したという。

さらにこの研究所の特徴は、潤沢な研究開発費が親会社のAT&Tから提供され、研究者は息の長い研究にじっくり取り組める自由があったという。こうした研究環境が2桁のノーベル賞受賞者を輩出した。一方、グーグルディープマインドはベル研究所を規範として、機械学習やAI、工学、物理学、生物学、哲学などの世界的権威が集まっている。資金もベル研究所と同様に設立4年後のお2014年に収益力のあるGoogleに買収された。

研究環境に非常に似通っているベル研究所とグーグルディープマインドだが、親会社の悲哀も似通ってきている。Googleの検索サービスは反トラスト法（日本でいう独占禁止法）違反だとする米司法省が、独占の是正案を裁判所に提出した。提案には会社分割や事業の売却が含まれている。かつて1974年司法省はAT&Tに対して反トラスト法訴訟を起こし、1984年にAT&Tは分割された。ベル研究所もリストラや人材流出で、かつての輝くを失っていった。

もちろん、GoogleはAT＆Tの轍を踏むことは回避したいだろう。多くの巨大テック企業が独禁裁判に直面している。だた、中には米国内の巨大企業が独禁裁判で弱体化すれば、テック覇権を狙っている中国に利を奪われかねないとの声もある。課題はノーベル賞を取るような企業の解体をどう向き合うべきかであり、受賞が免罪符ではなく、冷静と公正で判断する必要があるときだ。🚀🧑‍🔬👩‍🔬🔬👧📈💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇺🇸

2024.10.23   日本経済新聞の記事「やさしい経済学：ソーシャルメディアの光と影(8)、人間と機械が支え合う社会」から

人間・機械複合系の社会システムの創造

コラムの著者 佐々木裕一氏（東京経済大学教授）は、これまでのソーシャルメディアの特徴から社会との関わりを考察している。動画共有などが小グループで行われ、社会的に重要なニュースに多くの人々が触れる時間が減り、政治的な理性的な議論や政治執行の監視は今よりも弱くなると佐々木教授は予測している。

○機械の系の優勢を技術と規制でアンバランスを解消する

佐々木教授によれば、予測も重要であるが、どのような社会を中長期的に創るかがより重要であるという。佐々木教授はグロリア・マーク氏（米カリフォルニア大学アーバイン校 総長特任教授）の次のように引用している：

「私たちはデジタル世界を創造している最中である（それも初期の）」

この創造過程で、佐々木教授は人間という生物的な系と機械の系が互いに良好な影響を与え合う、「人間・機械複合系」の社会システムを創るという意識を各自が持つ必要があるとしている。

また、創造過程で「情報」自体を分類する必要があるかもしれない。西垣通氏（東京大学名誉教授）は生命情報・社会情報・機械情報に情報を分類している。生物（人間）が感じる生命的活動の生命情報、その生命活動と不可分な価値、言語などで他者へ伝える情報、コンピュータが扱う形式的データの機械情報である。

この中で社会情報はソーシャルメディアを通じて劣悪な内容も含め増加の一途である。このため、前々回紹介のあった、「システム1」「システム2」で説明すると、私たちが「システム2」によって生命情報を生む出すことが難しい状況にある。また、「システム1」が中心となる人間の心理的弱点につけこんで、機械情報がアテンション獲得のためにコンテンツを選別するようになってきている。

人間系と機械系の2つの系の接面（インターフェース）には生成AIなどのサービスが入り込むであろう。我々は自らの弱点をを認識して、技術や規制を使いながら圧倒的な機械系とのバランスを取る必要があると佐々木教授は警告している。🫶💬🛠️🛜💬📱👦👧💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵