ドライクリーニング店からエリザベス女王工学賞まで、フェイフェイ・リーはシリコンバレーの技術神話に反論し、AI の非人間化リスクに焦点を当てています。

2025年春、プリンストン大学で物理学の理学士号、カリフォルニア工科大学で計算神経科学の博士号を取得したフェイフェイ・リー教授が、「工学界のノーベル賞」とも呼ばれるエリザベス女王工学賞を受賞しました。審査員は、リー教授のコンピュータービジョンとディープラーニングにおける基礎的な研究を高く評価しました。彼女の研究は「機械が初めて人間の知覚に近い方法で世界を見ることを可能にした」と考えられている。

「エンジニアリングとは、単に計算能力やアルゴリズムだけでなく、責任と共感も重要です」と、フェイフェイ・リー氏は受賞スピーチで強調した。技術革新が理解の向上につながるわけではないと彼女は強調した。加速型AIの時代について、彼女は依然として警戒を怠らない。アルゴリズムが言語、画像、知識体系を再構築する一方で、社会の権力構造や人間の自己認識も再構築しているのだ。回顧録『私が見る世界』の序文で、彼女はAIの最大のリスクは「非人間化」にあると述べている。「人工知能が人間の価値を忘れれば、存在意義を失うことになる。」

シリコンバレーの産業史において、フェイフェイ・リーの異論は非常に稀有な存在だ。彼女は規模やスピードを強調するのではなく、知性の背後にある社会構造や倫理的基盤に焦点を当てている。機械が人間をより深く理解するようになるにつれて、人間は依然として自分自身を本当に理解するようになるのでしょうか?李菲菲の物語は、科学的な業績にとどまらず、非主流派の少数派による人間主義的な言説に深く関わっています。AI技術を人間中心のアプローチに再び戻す方法こそが、賞や栄誉、称賛といったものを超えて、彼女が真に答えたい問いなのです。

彼女は「疎外された個人」として、壮大な物語から距離を置くことを選んだ。

李菲菲は1976年北京生まれ。父親は物理学者、母親はエンジニア。12歳の時、両親と共にアメリカ・ニュージャージー州に移住。英語はほとんど話せなかった。移住当初は生活が非常に苦しかった。両親はドライクリーニング店とレストランで働いて生計を立てていた。李菲菲は家計を補うため、空き時間にはレストランと両親のドライクリーニング店でアルバイトをしながら、英語を熱心に勉強した。インタビューでは、李菲菲さんは「移民や移民家族にとって生活は本当に大変だった」と回想する。この経験は、彼女の後の「移民意識」の周辺的な心理的基盤にもなった。西洋の環境の中で、「他者」として、フェイフェイ・リーはアメリカの技術システムの繁栄を目の当たりにしたが、同時に社会構造の不平等も経験した。
女性アイデンティティにおける「他者」とは、権力構造、社会的な物語、そして文化的構築において主流／主体の外に置かれ、「女性」というアイデンティティを通して観察され、定義され、周縁化され、あるいは他者化される人々を指します。これは西洋哲学における「他者／他者性」という概念に由来し、以来ジェンダー研究において広く用いられてきました。

2000年、フェイフェイ・リーはカリフォルニア工科大学で計算神経科学の博士号を取得し、視覚物体認識と人工知能（Visual Object Recognition and the Brain）の交差点を研究の中心に据えました。この学際的な研究を通して、彼女は「視覚」が知覚の問題であるだけでなく、理解の問題でもあることに気づきました。機械は人間と同じように、経験、文脈、記憶を通じて世界を理解できるのでしょうか?この考えは、彼女が後にImageNetプロジェクトを提案する際の基礎となりました。

2007年、プリンストン大学で教鞭をとっていたフェイフェイ・リーと彼女の研究チームは、後に大きな影響を与えるImageNetプロジェクトを立ち上げました。2009年の論文「ImageNet：大規模階層型画像データベース」の中で、リーは当時のコンピュータービジョンアルゴリズムのほとんどが手作業で作成された特徴量と小規模なデータセットに大きく依存しており、「データ駆動型ディープラーニング」という概念が大きな議論を呼んでいたと指摘しました。しかし、彼女の粘り強さは揺るぎませんでした。AIの技術的パラダイムが静かに変化するにつれ、かつて学界では「危険な賭け」と考えられていた大規模データ駆動型アプローチは、最終的に主流のコンセンサスとなりました。

ベンチャービートがレポートで指摘したように、フェイフェイ・リー氏が推進する「データ駆動型パラダイム」は、コンピュータービジョン、さらには AI 全体の発展の道筋を変えました。2012年のImageNetコンペティションの後、メディアは急速にディープラーニングのトレンドに注目しました。2013年までに、ほぼすべてのコンピュータービジョン研究はニューラルネットワークに移行しました。

こうして、AIブームの到来とともに、移民の端で奮闘してきたこの科学者は、ついに時代の中心に押し上げられたのである。

しかし、ディープラーニング時代の基礎を築いた研究にもかかわらず、フェイフェイ・リーはシリコンバレーが支配するテクノロジーの物語に完全に溶け込むことはなかった。周縁的な立場から得た彼女独自の視点により、彼女は常に世界的な AI ブームから冷静な距離を保つことができたのだ。

シリコンバレーの主流の言説では、AIは技術競争、資本ゲーム、そして国家戦略における中核的な問題として描かれています。しかし、フェイフェイ・リーは、このシステムを人道的かつ倫理的な観点から再検証することを選びました。彼女は公の場で何度も次のように指摘しています…AIの開発は過度に商業化され、軍事化されています。研究資源と社会的な想像力は「より大規模なモデル」と「より強力な計算能力」に集中しており、この技術がもたらす社会的影響は無視されています。

2019年、フェイフェイ・リーはスタンフォード大学に戻り、マーク・テシエ＝ラヴィーニュ、ジョン・エチェメンディらと共にスタンフォード人間中心人工知能研究所（HAI）を設立しました。この研究所は、倫理、公共部門、そして社会的弱者層をAIの技術設計に再統合し、そのミッションステートメントに以下の中核原則を明記しています。AIは人類の最も広範な利益に役立たなければなりません。

HAIが掲載したインタビューで、フェイフェイ・リー氏は率直にこう語った。「私は典型的なテクノロジーエリートではありません。移民であり、女性であり、アジア人であり、そして学者です。こうしたアイデンティティが、私に独自の視点と見解を与えてくれました。」人工知能の将来的な影響は非常に大きいため、私たちは自律性を維持しなければなりません。私たちはこの技術をどのように構築し、どのように利用するかを選択しなければなりません。自律性を放棄すれば、私たちは自由落下に陥るでしょう。

フェイフェイ・リー氏は、シリコンバレーの技術神話に反して、「AI の非人間化」のリスクについて警告している。

シリコンバレーの主流の見解とは異なり、李菲菲は「AI4Humanity」というコンセプトを提唱し続けています。彼女は、技術開発の検討において社会的な価値観と倫理を組み込むことの重要性を強調した。技術進歩に伴う潜在的な「非人間化」リスクに警鐘を鳴らし、AIは人間中心であるべきであり、技術は人間のニーズと価値観に合致しなければならないと強調した。

2018年、グーグルが米国防総省と協力して開発した軍用ドローン画像認識プロジェクト「プロジェクト・メイブン」に直面したフェイフェイ・リー氏は、電子メールでAIの軍事利用に反対する姿勢を明確にした。「AIは人類に利益をもたらすべきであり、グーグルは一般の人々に私たちが兵器を開発していると思わせるわけにはいかない」

イシュー誌のインタビューで、フェイフェイ・リー氏はAIの潜在的なリスクについても率直に語った。「AI技術の影響は諸刃の剣です。社会にとって、この技術は病気の治療、新薬の発見、新素材の発見、気候変動対策など、様々な可能性をもたらします。しかし同時に、誤情報の拡散や労働市場の劇的な変化といったリスクももたらす可能性があります。」

実際、AIのリスクをさらに制限するために、李菲菲氏は、AI倫理監視メカニズムを構築する必要性を公の場で繰り返し強調してきた。マッキンゼー・アンド・カンパニーとのインタビューで、フェイフェイ・リー氏は、法制度に基づく規制メカニズムの構築が極めて緊急であると冷静に述べた。「理性的に考えると、人類が新たな発明や発見を行う上で、これは不可欠です。このメカニズムは、教育を通じて部分的に実現されます。私たちは、一般市民、政策立案者、そして意思決定者に、この技術の力、限界、そして事実を理解してもらい、その上で規制を組み込む必要があります。規制の枠組みは、法律を通じてその執行と実施を確実にするでしょう。」

一方、AI倫理規制における教育の推進役を促進するため、2025年5月にサンフランシスコで開催されるSemafor Techイベントでは、李飛飛氏はまた、トランプ政権に対し、大学の財政への介入を減らすよう求めた。トランプ政権は最近の移民取り締まり強化策として、大学の研究資金を数十億ドル削減し、数千人の学生のビザを取り消しました。これに対し、フェイフェイ・リー氏は、世界的な技術競争が激化する中で、研究機関への制裁はAIの倫理的発展に潜在的なリスクをもたらす可能性があると述べました。

「公共部門、特に高等教育は、常に米国のイノベーション・エコシステムの重要な要素であり、経済成長の不可欠な部分を担ってきました。人工知能に関する私たちの古典的な知識のほぼすべては、アルゴリズム、データ駆動型アプローチ、初期のマイクロプロセッサ研究など、学術研究から得られています」とフェイフェイ・リーは述べています。「政府は、高等教育と公共部門がこのような革新的で奔放、好奇心に駆られた研究を実施できるよう、十分なリソースを継続的に提供すべきです。これは、私たちのエコシステムの健全な発展と次世代の育成にとって極めて重要です。」

さらに、李菲菲は、米国が特定の国の国民に課しているビザの割り当てが、多くの優秀な人材にとって仕事を維持する上で常に問題となってきたと率直に述べた。「正直に言うと、生徒たちが就労ビザを取得し、移民への道を見つけられることを願っています。」

つまり、シリコンバレーの熱狂的なテクノロジー楽観主義にもかかわらず、フェイフェイ・リーは常に思慮深い姿勢を貫き、AIによる「人間性の喪失」のリスクを懸念しているのだ。「特にシリコンバレーでは、多くの人が生産性向上について語っていますが、生産性向上がすべての人に繁栄を享受できることを意味するわけではありません。」AIは単なるツールであり、ツール自体に固有の価値はないことを認識する必要があります。ツールの価値は、究極的には人間の価値に由来します。

彼女は、個人、コミュニティ、そして社会の観点から、人工知能に対する人間中心のアプローチが不可欠であると主張した。「AIが人間の幸福を向上させるという共通のコミットメントを確実にするために、個人、コミュニティ、そして社会の間に責任の同心円を形成する、人間中心の枠組みが必要です。」

最先端の経験に基づいて、複雑な生態学的地位の機会と負担を解釈します。

女性、移民、アジア人、そして学者という、複数の疎外されたアイデンティティに直面してきたフェイフェイ・リーは、これらの経験が自身の研究と活動に大きな影響を与えていることを認めています。HAIとのインタビューで、リーは、まさにこうした疎外された経験こそが、より安定した環境で育ち、5歳からコンピューターに触れてきた子供たちとは大きく異なる、新しいテクノロジーに対する視点を与え、テクノロジーシステムにおける構造的なバイアスを常に認識させてくれると述べています。

科学は未知の世界を探求するものであり、移民も未知の世界を探求するものです。どちらも不確実性に満ちた旅であり、自分自身の指針となる光を見つけなければなりません。実際、まさにそれが私が人間中心の人工知能に取り組みたい理由だと思います。移民の経験、ドライクリーニング店、両親の健康など、私が経験したことはすべて人間の本質に深く根ざしています。それが私に独自の視点と視点を与えてくれました。李菲菲は率直に話した。

しかし、周縁化されたアイデンティティから得た洞察は、誤解、論争、そしてプレッシャーにも直面しています。世界のテクノロジー分野で最も影響力のある女性の一人であるフェイフェイ・リーは、メディアからしばしば「AIゴッドマザー」と称されますが、彼女は公の場でこの象徴性に不快感を示し、「女性ロールモデル」と呼ばれることに倦怠感を抱いていることを何度も表明しています。

「AIゴッドマザーと呼ばれるのはあまり好きではありません。」フェイフェイ・リー氏はアクシオスのレポートで、テクノロジー業界が女性に期待するものは象徴的なものに偏りすぎており、女性科学者が「役割に基づいた想像力」を負わされることが多いと指摘した。女性は「感動的な物語」を語るよう頻繁に求められ、多様性、画期的な進歩、希望を表現することが求められるが、普通の科学者、研究者、政策立案者とはみなされず、中核技術や戦略的な議論に平等に参加することが期待されていない。

「しかし、科学の歴史において女性の貢献は見過ごされがちなので、その点も認識したいと思っています。AI分野には、ゴッドマザーが一人ではなく複数いることを願っています」とフェイフェイ・リー氏はさらに述べた。彼女は、真の課題は、AI業界においてジェンダーの多様性を当たり前のものにすることだと付け加えた。この理想を徐々に現実のものにするため、彼女はスタンフォード大学でAI4All教育プログラムを立ち上げ、女性やマイノリティがAI分野に参入できるよう支援している。

また、李菲菲の民族的アイデンティティは、彼女の研究結果をめぐる人種問題にさらなる注目を集めたようだ。

ImageNetはコンピュータービジョン研究の礎石とみなされていますが、その「人」サブツリーは長年、学界やメディアから批判されてきました。2019年には早くもThe Art NewspaperがImageNetの潜在的な人種差別的傾向に関する懸念を報じ、データベースが白人に著しく不正確なラベルを頻繁に割り当てていると主張しました。例えば、アーティストのTrevor Paglen氏と研究者のKate Crawford氏は、このデータセットを使用した後、オンラインで不快なレビューを投稿しました。「The Vergeの編集者はパイプ喫煙者と客室乗務員に分類され、他のソーシャルメディアユーザーも人種差別的、その他非常に不快な言葉で表現されたと報告しています。」

多数の否定的なレビューを受けて、ImageNet チームはデータセットのクリーニングと再構築を検討し、約 60 万枚の写真を削除しましたが、ImageNet が「中立的な基礎」であるという仮定は依然として疑問視されています。

同時に、フェイフェイ・リー氏の少数派的見解は彼女をシリコンバレーの主流と一般大衆の間のグレーゾーンに立たせることを余儀なくさせ、AI業界における彼女の役割は継続的な論争を巻き起こしてきた。

「彼女は今日のAIの急速な発展の立役者だが、巨大ビジュアルデータベースという彼女のアイデアが正しいと全てのコンピューター科学者が同意しているわけではない」とAP通信の寄稿者マット・オブライエン氏はコラムに書いた。フェイフェイ・リー氏など少数の科学者が注目してきた「人間中心主義」や「AI倫理」の問題に関して、その背後にある極端なリスク理論は宗教的プロパガンダだと、以前から一部の研究者が批判してきた。例えば、パランティアの最高技術責任者であるシャム・サンカール氏は、「AI終末論」を信じたことは一度もなく、AIが破滅的な結果をもたらす可能性は極めて低いと述べ、それは「トランスヒューマニスト」が広めた噂だと考えている。

「脅威論は単なる資金調達の策略に過ぎない」とサンカー氏は一蹴した。「開発の最前線に立つ企業は、これを利用して投資を誘致できるのだ。」

しかし、一部の評論家は、テクノロジーと資本を組み合わせる潮流へのフェイフェイ・リーの貢献は、彼女の研究ビジョンとは一致していないと考えています。彼女は長年「人間中心」を重視し、AIの過度な商業化に反対してきましたが、Google Cloud AIの元主任科学者として、AIの産業化を必然的に推進しました。

したがって、「人間中心のAI」の第一人者であり、商用AIインフラの構築者として、李菲菲は、やや微妙な岐路に立たされている。

つまり、AI神話の中で、フェイフェイ・リーの立場は、科学者、アルゴリズム、そして人間の価値観の間の複雑な相互作用を反映しており、長い間、緊張感と警告の物語としての役割を果たしてきました。テクノロジーは、社会、倫理、そして人道的な配慮から独立して存在できるのでしょうか？そして、急速な商業化と長期的な社会的責任の間で、どのようにバランスをとることができるのでしょうか？フェイフェイ・リー氏の「人間中心の AI」に対する疑問は、シリコンバレーのテクノロジー崇拝の物語を超えて、未解決の課題として残っています。

参考リンク:
1.https://www.businessinsider.com/palantir-shyam-sankar-skeptical-ai-jobs-2025-10
2.https://apnews.com/article/ai-pioneer-feifei-li-stanford-computer-vision-imagenet-702717c10defd89feabf01e6c1566a4b
3.https://www.wired.com/story/fei-fei-li-artificial-intelligence-humanity/
4.https://www.theartnewspaper.com/2019/09/23/leading-online-database-to-remove-600000-images-after-art-project-reveals-its-racist-bias