デミス・ハサビスは、DeepMind を純粋科学研究の時代から脱却させようとしています。AI4S が新たな物語になるにつれ、倫理的な課題は続きます。

2025年10月、タイム誌は毎年恒例の「TIME 100: 世界で最も影響力のある100人」リストを発表しました。Google DeepMind CEO デミス・ハサビス氏が表紙を飾る。タイム誌は「AIの終局に備える」と題した特集記事で、デミス・ハサビス氏は科学研究にディープラーニングを導入した代表的人物として、AI進化の波の中で世界のAI技術の方向性や将来の倫理に影響を与えていると述べた。

ハサビス氏は過去10年間、「ゲーム理論システム」から「科学計算」へと深層学習における重要な転換を牽引し、世界に汎用人工知能（AGI）の究極の到達点を再考させました。現在、生成型AI技術の急速な発展と倫理的・規制上の論争の激化を背景に、ハサビス氏とディープマインドは、より慎重なアプローチを通じて AGI の開発方向を再構築しようとしています。DeepMindが主導するこの「ハイリスクな長期実験」は、将来人間とAIがどのように共存していくかを描き出そうとしている。

要するに、ハサビス氏のイメージが科学と社会の重要な岐路に立たされたことで、タイム誌は記事の中で、AIの未来が書き換えられつつあるかもしれないと率直に述べている。「ハサビス氏の予測が正しければ、21世紀初頭の激動の数十年は輝かしいユートピアで終わるかもしれない。もし彼の予測が間違っていれば、未来は誰も想像できないほど暗いものになるかもしれない。しかし、一つ確かなことがある。汎用人工知能の追求において、デミス・ハサビス氏は人生で最も危険なゲームに賭けている。

天才チェスプレイヤーから AI リーダーまで、デミス ハサビスは生命科学における計算のやり方を書き換えています。

デミス・ハサビスは1976年、イギリスのロンドンで生まれました。幼少期から並外れた論理力と記憶力を発揮し、13歳にしてイギリスのユースチェス界で新星として頭角を現し、一時はイギリス国内1位、世界2位に輝き、数々の国際チェストーナメントでイギリス代表として活躍しました。その後、彼はチェスを初期の人工知能の思考トレーニングのプロトタイプ、つまり有限のルールを通じて無限に複雑な意思決定空間を進化させるものとして捉えている。

ハサビス氏はケンブリッジ大学でコンピュータサイエンスを学び、17歳でゲームデザイナーとしてブルフロッグ・プロダクションズに入社し、名作ゲーム「テーマパーク」の開発に携わりました。ゲーム業界を離れた後、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）で認知神経科学の博士号を取得し、人間の記憶と想像力の神経メカニズムを研究しました。彼の研究は、NatureやScienceといった権威ある学術誌に掲載されています。「生物学的知能」の分野での彼の探求は、その後の機械学習研究の基礎を築きました。

「あらゆるタスクを学習できる汎用知能システムの構築」という目標を達成するため、ハサビス氏は2010年にシェーン・レッグ氏とムスタファ・スレイマン氏と共にDeepMindを共同設立しました。彼らの研究は当初、「AIにAtariゲームをプレイさせる訓練」に焦点を当て、深層強化学習を用いてAIがこれらのゲームで超人的なパフォーマンスを発揮できるようにすることを目指しました。

2014年まで、DeepMindはGoogleに約4億ポンド（約6億5000万ドル）で買収された。彼らは大規模な計算能力とリソースのサポートを獲得することに成功し、いくつかの技術的ブレークスルーにつながりました。2015年から2016年にかけて、DeepMindのAlphaGoプログラムは、ヨーロッパ囲碁チャンピオンと世界チャンピオンのイ・セドルの両名を破り、深層強化学習システムの強力な意思決定能力を初めて実証し、AI分野における画期的な出来事となりました。

そして2020年、DeepMindはAlphaFoldシステムを立ち上げました。このモデルは、数十万種類のタンパク質の3次元構造を実験に近い精度で予測します。彼らは、生命科学界を50年以上悩ませてきた「タンパク質折り畳み問題」を無事に克服した。この成果は、ネイチャー誌によってその年の「最も影響力のある科学的成果」の一つに選ばれ、世界中の研究機関で医薬品設計やワクチン開発などの分野ですぐに採用されました。また、2024年のノーベル化学賞も受賞しました。

このように、ハサビス氏のリーダーシップの下、ディープマインドはゲームインテリジェンスの先駆者から、AIと基礎科学の最前線を結びつける重要な力へと変貌を遂げました。

ハサビス氏はかつて、この栄誉についてユーモラスに語り、「テレビでこの賞を知ったら心臓発作を起こしていただろう」と生涯の夢を語った。しかし、ノーベル賞受賞は彼を諦めさせることはなかった。彼はすぐに、より挑戦的な最先端研究へと目を向けた。タイム誌が指摘したように、AlphaFold の影響力は開発者にノーベル賞をもたらすほどだが、人工知能の分野では「絶望的に視野が狭い」と考えられている。AlphaFold はタンパク質構造をシミュレートすることしかできず、より広範な研究を行うことができないのだ。対照的に、ハサビス氏は、より汎用性の高い AGI テクノロジーを構築することで、「ほとんど想像もできない」未来を導きたいと考えている。

「気候変動であれ病気であれ、今日の社会が直面している最大の問題のいくつかは、人工知能による解決策によって緩和されると信じています。人工知能のような変革をもたらすものが出現しようとしていることを知らなかったら、私は今日の社会を非常に心配していたでしょう」とハサビス氏はタイム誌のインタビューで述べた。彼はさらに、AGI技術が実現すれば、希少資源をめぐる世界的な紛争は徐々に解消され、平和と繁栄の新たな時代が到来するだろうと付け加えた。

ハサビスはゼロサムゲームを拒否し、AI4S の将来戦略を堅持しています。

DeepMind の共同設立者兼 CEO である Demis Hassabis 氏は、汎用知能 (AGI) の概念的探求から AI 研究を推進し続けています。戦略は科学的発見を中核とする「AI for Science（AI4S）」へと移行します。

「私は何よりもまず、自分自身を科学者だと考えています。これまでの人生でやってきたことはすべて、知識の追求と、私たちを取り巻く世界を理解しようとする試みでした」とデミス・ハサビスは述べています。彼は、AIの真の可能性は人間を模倣することではなく、人間の認知の限界を広げることにあると考えています。生命科学、材料設計、気候モデリング、エネルギー最適化といった分野におけるAIの長期的な価値は、生成型AIの短期的な商業的利益をはるかに上回ります。そのため、DeepMindの研究焦点は、「知能が人間のように考えることができるかどうか」から「知能が科学的発見を加速できるかどうか」へと移行しました。AlphaFold 3の発売と同時に、DeepMindは「AI for Science Grand Challenge」プログラムを立ち上げ、汎用モデルを用いて分野横断的な基礎科学問題の解決を目指しています。

ハサビス氏はAGIの実現について比較的保守的な見解を示している。以前、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏はAGIが10年以内に登場することを予測し、Anthropicの共同創設者ダリオ・アモデイ氏は早ければ2026年に登場するかもしれないとさえ考えていた。しかしハサビス氏は、真のAGIは限られた情報から科学的発見を行い、新たな自然法則を推論する能力を持つ必要があるため、開発には5年から10年かかると予想している。

AI4S戦略を実現するため、ハサビスは2025年にGemini 2.5をリリースしました。その性能は、複数のベンチマークにおいてOpenAIやAnthropicの類似モデルを上回りました。一方、Geminiを搭載した汎用デジタルアシスタント「Project Astra」は、次期フェーズの主要プロジェクトと目されています。しかし、ハサビスは…と強調しました。AGI は労働力を再編する可能性がありますが、この種の研究は決して人間に取って代わることを意図したものではありません。科学的研究を自律的に実行できる AGI は、よりリソースが豊富で知識主導型の「非ゼロサム」の未来社会をもたらすでしょう。資源が限られている私たちの世界では、最終的にはゼロサムゲームに陥ります。私が思い描いているのは、少なくとも資源の観点からは、もはやゼロサムゲームではない世界です。

AI が理想状態の限界に近づくと、AGI を安全に実現できるでしょうか?

実際、デミス・ハサビスという名前は技術的な進歩を表すだけでなく、常に複雑な論争を伴ってきました。多くのメディアはデミス・ハサビス氏と彼が受賞した賞に対して懐疑的な見方を示している。フランスの新聞「ル・モンド」が社説で指摘したように、2024年のノーベル化学賞はAI研究に関する業績に対して授与されるが、「AI手法の複雑さと透明性の欠如」の問題も拡大された。

ロイター通信によると、ノーベル賞の結果が発表された後、国連顧問でコンピューター科学者のウェンディ・ホール教授は、受賞者の研究は称賛に値するが、ノーベル賞委員会が特にAI分野に重点を置いたことが、ある程度、今回の結果に貢献したと明らかにした。

これに対し、ブルームバーグのテクノロジーコラムニスト、パーミー・オルソン氏は、ノーベル賞の背後にある深い意味合いについて厳しい批判を展開した。オルソン氏は社説の中で次のように述べている…ハサビス氏の受賞した業績は確かに注目に値するが、それはまた、少数の巨大テクノロジー企業が AI を集中管理しているという事実を覆い隠してしまう可能性もある。ノーベル財団は、AIの進歩と計算で解決可能な技術という科学的概念を最高賞の有力候補として認定することに熱心であるようだが、この認定にはリスクも伴う。AI技術そのものへの懸念や、AI技術が少数の企業に集中しつつあることへの懸念が、この認定によって覆い隠されてしまう可能性があるからだ。

また、同記者はまた、社説の中でノーベル賞が商業団体をあまりにも性急に称賛していると批判した。「ノーベル賞は、科学、人文科学、そして平和に顕著な貢献をした個人に授与されます。したがって、その背後にある財団は AI 企業の取り組みを大胆に認めたため、ハサビス賞の授与は時期尚早だったと言える。オルソン氏は「今回の受賞がテクノロジー企業による公共サービスにおけるAIへの投資拡大を促すことを期待するが、AIのリスク評価を混同してはならない」と強調した。

一方、ハサビス氏の地政学的立場はますます物議を醸している。2014年にディープマインドがグーグルに買収された際、ハサビス氏はAIが戦争兵器として利用されることを懸念し、同社の技術を軍事目的で利用することを明確に禁じる「ファイアウォール」条項への署名を主張した。しかし、数回の企業再編を経て、この保護策は徐々に薄れていった。2023年以降、DeepMindは「軍事プロジェクトに参加しない」というコミットメントをひそかに修正し、軍事または防衛関連の一部のコラボレーションが再び浮上し、学界や一般の人々から疑問の声が上がっています。報道によると、少なくとも200人のDeepMind従業員がGoogleの防衛契約に不満を抱き、2025年5月16日に反対を表明する社内文書を提出しました。この文書には、「軍事および兵器製造とのいかなる関係も、AI分野における倫理的かつ責任あるリーダーとしてのDeepMindの立場に影響を与え、当社のミッションステートメントおよび確立されたAI原則に違反する」と記されていました。

実際、ChatGPTのリリースがテクノロジー大手間の競争を巻き起こすまで、DeepMindは製品開発よりも科学研究に重点を置いていました。現在、消費者からの競争圧力により、ホームページからヘルスケアと気候に関する情報は削除されています。批評家は…この変化は、ディープマインドが地政学的圧力の下で倫理的な妥協をし、以前の「科学に基づく」立場を損なったことを示している。しかし、タイム誌の報道によれば、ハサビス氏は妥協したことを認めていないが、それを「より危険な世界」の現実に対する反応だと考えている。彼は、過去10年間の国際情勢の激動を考えると、技術の秘密保持だけでは真の安全保障は保証できないと主張する。この説明には合理的な側面もあるが、同時に理想と現実の間の倫理的なジレンマも露呈している。

コンピューティング能力とモデル開発が世界的な戦略資源となるにつれ、技術障壁と輸出規制が深まり、国家間の信頼ギャップが拡大しています。AIの安全な開発を阻害するシステム的な対立を回避するため、ハサビス氏は2023年以降、数多くの国際的なAIセキュリティ会議に出席しています。各国に対し、AIの安全性と研究基準に関する最低限の協力メカニズムを確立し、評価フレームワークとリスク監視システムを共有することで技術の悪用リスクを軽減するよう求めている。

つまり、タイム誌がハサビス氏の肖像画を赤枠の表紙の中央に置いた時、彼は技術の開放性と技術の安全性のバランスを取らなければならなかったのです。ハサビス氏が体現する研究の道筋は、倫理、ガバナンス、そして権力の再分配といった現実世界の課題を伴います。不確実な時期と多様なリスクに直面する中で、鍵となるのは、個人や企業が特定のビジョンを実現できるかどうかではなく、社会がこの技術を抑制するための、強制力と透明性のある監視メカニズムを構築できるかどうかです。結果がどうであれ、責任と利益の分配に関する議論は、AGIにとって今後も中核的な課題であり続けるでしょう。

参考リンク:
1.https://techcrunch.com/2024/08/22/deepmind-workers-sign-letter-in-protest-of-googles-defense-contracts/
2.https://www.taipeitimes.com/News/editorials/archives/2024/10/12/2003825156
3.https://www.lemonde.fr/idees/article/2024/10/25/l-intelligence-artificielle-laureate-des-prix-nobel-de-physique-et-de-chimie_6359516_3232.html
4.https://time.com/7277608/demis-hassabis-interview-time100-2025/
5.https://www.reuters.com/technology/