爆発的なAI成長に立ち向かう – 破滅論との戦い

政策立案者は、法律、予算、プログラム実施といった有限で測定可能な概念で考えることに慣れている。しかし、人工知能はもはや直線的にも、公共行政の馴染み深い境界内にも進まない。代わりに、指数関数的な曲線に沿って加速し、制度が適応できる速度を超えて期待を再形成している。多くの観察者にとって、これは一連の個別の進歩というよりも、制御不能で、あるいは恐ろしいほどの、自由な成長イベントのように感じられる。まず、産業革命やインターネットの台頭といった初期の「無限の」成長イベントが、どのようにして人類に変化を理解するための新しい枠組みを創り出させたかを、歴史的な比較を用いて示す。次に、その歴史的な類似点を、今日のAI成長イベントをどう考えるべきかの指針として活用する。

過去の「無限」は、工業生産とデジタルコミュニケーションに関する新しい概念的枠組みによって安定化された。これらの枠組みを、大規模言語モデル（LLM）によってもたらされる知識そのものの指数関数的成長に適用することを検討すべきである。今後の政策課題は、進歩を抑制することではなく、市場メカニズムが資本を公正に配分するよう促しつつ、政策立案者がこの新しい領域で活動するためのルールを確立することである。

過去 産業革命は、一見無制限な経済成長イベントの最初の例である。1750年から1900年の間、世界は誰も考えられなかった速度で変化した。地球上の人口は3倍になり、使用されるエネルギーは10倍に跳ね上がり、工場の生産高は数十年ごとに倍増した。何世紀にもわたり、指導者や思想家は経済を本質的に循環的なものと見なしていた[1]。その後、化石燃料と互換性部品による成長が、その概念の再考を強いた。

政策立案者はこの新しい成長の規模に対して、それを止めるのではなく、管理可能にする抽象概念を発明することで対応した。時間の標準化は地方時をグローバルな時計に同期させ、メートル法は地域の度量衡を普遍的な単位に置き換え、国民所得計算は無数の取引をGDPのような総計に変換し、産業拡大を理解可能かつ管理可能にした。しかし、この一見無限の成長の幻想も限界に直面した。資源の希少性と収穫逓減が自然な漸近線を課し、指数関数的拡大をより緩やかなS字曲線へと減速させた（数学付録参照）。

産業革命が物質とエネルギーの無限を表すなら、20世紀後半は情報の無限をもたらした。コンピュータ科学者がアルゴリズムのスケーリング効率を説明するとき、「ランダウの記号」を使用して入力に対する実行時間の成長を特徴付ける。例えば、O(n)プロセスは線形にスケールし、O(2ⁿ)は指数関数的にスケールする。しかし、デジタル世界は単により速く成長しただけでなく、はるかに急峻な複雑性クラスに似た方法で成長した。1980年から2020年にかけて、世界のデジタルストレージ容量は10億倍以上に拡大し、接続デバイス数は超指数関数的な曲線に従い、各追加ノードが可能な通信経路の数を掛け合わせるためO(n!)に近づいた[2]。この接続性の爆発は無限に見え、物理的希少性から認知的過負荷へと制約が移行する情報特異点であった。有限な人間の注意力は事実上無限のデータをどう処理できるのか？人類はこの成長を止めようとはせず、組織的な枠組みを通じて形成した。TCP/IPプロトコルスタックとHTTP標準は、機械が互いに通信する方法を組織化した。PageRank[3]（Googleの検索アルゴリズムの基礎）は、数学的に関連性を評価することで混沌に秩序をもたらし、広大で非構造化されたインターネットをナビゲート可能にした。

しかし、時間の経過とともに、この情報の無限は基本的な限界に直面した。人間の注意力である[4]。接続デバイスとデータストリームの数は指数関数的に増え続けたが、人間が消費に使える時間は固定されたままであった。私たちはまだこの情報成長イベントの只中にいるが、その軌道も今や漸近線に向かって曲がっている。注意力は、帯域幅やストレージの増加では克服できないボトルネックとなった。

連続する経済成長イベントの形状