独学で電信技師から実業家に転身したトーマス・エジソンは、史上最高の発明家とみなされることが多いが、パリでエジソンの会社に勤務した後、米国に移住したニコラ・テスラは、イーロン・マスクの電気自動車会社の名前以外ではほとんど記憶されていない。

しかし、大量の電化を現実的なものにしたのは、エジソンの直流技術ではなく、テスラの交流電流の画期的な発明であった。直流の法外なコストが原因で、エジソンの都市部の電化は、彼の他の多くの発明品と同様に、富裕層だけの遊び道具にとどまっていたであろう。

中国の投資家、梁文峰氏のDeepSeek AIモデルは、AIにおける同様の画期的な進歩を象徴するものだろうか、それとも常温核融合や常温超伝導のような詐欺なのだろうか？ もしそれが事実だと確認された場合、米国はそれを深刻な脅威として扱うべきなのか、それとも世界への贈り物として歓迎すべきなのだろうか？

多くの画期的なテクノロジーと同様に、AIは2022年末にOpenAIがChatGPTをリリースするまで、数十年にわたって進化を続けていた。より優れたアルゴリズム、携帯電話などの補完的なデバイス、そしてより安価で強力なクラウドコンピューティングにより、このテクノロジーの利用は広まっていたが、ほとんど注目されていなかった。試行錯誤により、AIが人間の努力や判断を上回ることができるか、できないかが明らかになっていた。

ChatGPTやその他の大規模言語モデルの魔法のような滑らかさは、生成型AIがまったく新しい画期的なものであるかのような幻想を生み出した。ChatGPTはリリースから5日で100万人のユーザーを獲得し、2年後には毎週3億人のユーザーを獲得した。Microsoft、Meta、Alphabetなどのハイテク大手企業は、AI製品やデータセンターに数十億ドルを投じ、仮想現実や拡張現実に対する以前の熱狂をすぐに忘れてしまった。

2024年には、Blackwell AIチップに20億ドルを投資したNvidiaが、時価総額が2年間で9倍に膨れ上がり、世界で最も価値のある企業となった。同社のCEOであるジェンスン・フアン氏は、今後数年間で、このようなチップを使用するデータセンターに1兆ドルが投資されるだろうと予測した。こうした状況により、AppleのAIに対するより慎重な様子見のアプローチは、時代遅れのように思われた。

新しいAI技術が、膨大な投資に見合うだけの価値をエンドユーザーに提供しているわけではない（もちろん、電気の無尽蔵な需要は言うまでもない）ことはさておき。 ハイパースケールデータセンターがAIコストを削減し、利用が増えればモデルがより賢くなるという前提のもと、投資は拡大し続けた。

しかし、その輝かしい新機能の裏側では、大規模言語モデルは、何十年も前のAIモデルの多くと同様に、パターン認識と統計予測を用いて出力を生成している。つまり、その信頼性は未来が過去と同じであることに依存しているのだ。

これは重要な限界である。人間は、過去の証拠を想像力豊かに解釈し、未来に何が起こるかを予測することができる。また、互いに想像力豊かな議論を交わすことで、予測を改善することもできる。AIアルゴリズムにはできないことだ。

しかし、この欠陥は致命的ではない。自然法則に従うプロセスは自然に安定しているため、未来は多くの点で過去に似ている。AIモデルは、明確なフィードバックがあればトレーニングを通じて信頼性を高めることができる。また、基礎となるプロセスが不安定であったり、フィードバックが曖昧であったとしても、統計的予測は人間の判断よりも費用対効果が高い。例えば、GoogleやMetaのアルゴリズムが提供する的外れな広告は、やみくもに広告を出すよりもまだましである。携帯電話にテキストを読み上げさせると、おかしな書き起こしになることもあるが、それでも小さな画面をタップするよりは速く便利である。

技術や科学におけるリーダーシップを盲目的に追い求めるのは愚かな行為である。

アマール・ビデ

2022年までに、機知に富んだ革新者たちは、統計に基づくAIが人間の判断に頼る他の選択肢よりも優れている、あるいは少なくとも十分である事例を数えきれないほど発見していた。コンピュータのハードウェアとソフトウェアの性能が向上するにつれ、費用対効果の高い利用事例も拡大していった。

しかし、大規模言語モデルが人間のように会話できるという理由だけで、大きな飛躍であると考えるのは妄想である。私の個人的な経験では、これらのモデルを使用するアプリケーションは、研究や要約の作成、グラフィックの生成には役立たずである。

それでも、DeepSeekの能力に関する報告は金融市場に衝撃を与えた。同社は、ローエンドのNvidiaチップのみを使用し、トレーニングや運用コストを大幅に削減しながら、OpenAIやGoogleと同等のAI性能を達成したと主張している。

これが事実であれば、ハイエンドAIチップの需要は予想よりも低くなるだろう。これが、DeepSeekのニュースがNvidiaの時価総額を1日で約6000億ドルも減少させ、他の半導体メーカーやデータセンターに投資している企業、あるいはデータセンターに電力を販売している企業の株価を急落させた理由である。

確かに、DeepSeekの主張は不正確である可能性もある。例えば、テスラが交流電流の発明後に自身の発明について主張したことの多くは、誇張し過ぎであり、詐欺的でさえあった。ソビエトのプロパガンダ機関は、科学技術の進歩を日常的に捏造し、実際の進歩と並べていた。

しかし、比較的質素で型破りなイノベーションが変革をもたらすこともある。 例えば、ムスク氏の低コスト再利用型ロケットや、インドの火星探査ミッションの成功は、予算が7,300万ドル（ハリウッドのSF映画『グラビティ』の予算よりも少ない）で実現した。

もしDeepSeekの技術が実証されれば、それは大規模言語モデルにとって、テスラのエアコンの画期的な進歩が電化にとってそうであったように、重要なものとなる可能性がある。後ろ向きな統計モデルの避けられない限界を克服することはできないが、少なくともその価格性能比を十分に改善し、より幅広い用途に利用できるようになる可能性がある。モデルを開発する側は、自社を囲い込みたい大手事業者が提供する補助金に頼る必要がなくなる。リソース消費の少ないモデルはデータセンターの需要を減らすか、あるいはその容量をより経済的に正当化できる用途に振り向けることができるだろう。

地政学的な影響についてはどうだろうか。ワシントンの超党派上院AI作業部会が昨年春に発表した報告書では、中国との競争力を高めるために、非防衛用AIに年間320億ドルの「緊急」支出を行うよう求めている。ベンチャーキャピタリストのマーク・アンドリーセン氏は、ディープシークの登場を「AIの『スプートニクの瞬間』」と表現した。米国のドナルド・トランプ大統領は、中国のAIモデルを「米国産業への警鐘」と考え、今こそ「勝利を目指してレーザーのように集中すべき」だと考えている。同大統領は中国からの半導体輸入品に新たな関税を課す計画を発表しており、前任者もハイエンドAIチップの輸出規制を実施した。

私の著書『The Venturesome Economy』では、海外における画期的な進歩を国内の幸福への脅威とみなすのは誤りであると主張した。技術や科学におけるリーダーシップを盲目的に追求するのは愚かな行為である。最も重要なのは、最先端の研究から生まれた製品や技術を、それがどこから来たものであれ、企業や消費者が開発し利用する意欲と能力である。これは、DeepSeekのオープンソースAIモデルにも当てはまる。

• コロンビア大学メイルマン公衆衛生大学院の医療政策教授であるアマール・ビデ氏は、最近では主に『不確実性と企業：既知の領域を超えて』（オックスフォード大学出版局、2024年）の著者である。 ©Project Syndicate