はじめに｜AIを何のために作るのか
人工知能の話題では、どれだけ速く答えを出せるか、人間の仕事をどこまで代替するかに目が向きやすい。だがデミス・ハサビスは2024年のノーベル化学賞受賞決定後、「AIは科学者を助ける究極の道具になり得る」という趣旨を語った。
自分の関心は科学と知識の発見にあり、そのためにAIに取り組んできたという文脈である。AIそのものを目的として掲げるのではなく、何を調べ、何を理解したいかを出発点にする姿勢が表れている。
この言葉を、AIを使えばあらゆる科学の問題がすぐ解けるという約束に変えてはならない。彼は、正しい方法でAIを作れればという条件をつけている。可能性への期待と、使い方・作り方を問う慎重さを同時に読み取りたい。
原典｜2024年10月9日のノーベル賞受賞決定後の発言
ケンブリッジ大学コンピューター科学・技術学科の公式ニュースは、2024年10月9日に化学賞の受賞が決定した直後のハサビスのコメントを引用している。英文には「ultimate tool to help scientists」という表現が含まれる。
同じ発言で、彼は科学を愛し、新しい知識を見いだしたいからAIに取り組んできたと説明する。そしてAlphaFoldがその最初の例であることを願うと続けている。受賞を喜ぶ言葉だけではなく、研究の目的と具体的な成果を結びつけた発言だ。
2024年のノーベル化学賞では、ハサビスとジョン・ジャンパーがタンパク質構造の予測に関する業績で評価され、デイヴィッド・ベイカーも計算によるタンパク質設計で受賞した。AI一般の流行ではなく、タンパク質の三次元構造を知る研究が受賞理由となっている。
この発言はノーベル賞発表時のインタビューに由来する。引用の英語表記は大学が掲載した公式ニュースで確認した。「究極の道具」は説明訳であり、どの用途でも性能を保証する製品広告ではないことに注意したい。
深い意味｜道具を使う人の問いが必要になる
優れた道具が登場すると、道具の性能そのものを目的にしてしまうことがある。しかし科学の研究では、何を知りたいか、どの現象を説明したいかという問いが先に必要だ。問いを立てることと、それを確かめるための道具を選ぶことを分けて考えたい。
タンパク質の形を予測できるようになると、研究者は実験の準備や仮説の検討に役立てられる。とはいえ予測と、実際の生体内での働きを完全に理解したことは同じではない。モデルの結果を検証し、限界を確かめる仕事が残る。
「究極」という強い表現も、未来への可能性を語ったものとして読むのが適切だ。現時点で完成した万能の機械があると宣言したわけではない。技術が何を助け得るかを想像しながら、確かな証拠へ戻る態度が大切になる。
また、科学者を助けるという発想は、人間の役割をなくすという話と必ずしも一致しない。新しい道具によって、人が考えたり試したりできる範囲を広げるという方向が示されている。
現代的な解釈｜AI活用を目的から逆算する
仕事で生成AIを導入するとき、何となく便利そうだという理由だけでは効果を評価しにくい。何の時間を減らし、どの判断を確かにしたいのかを具体的にする。機能を探す前に、解決したい課題を明らかにすることが出発点になる。
一方で、文章の下書きが速くできたからといって、内容の正確性まで保証されたわけではない。出典や数値を確認し、責任を持って公開する工程が必要だ。出力の速度と、最終的な品質を分けて考える必要がある。
この言葉は特定の企業の製品を買うべきだという主張でもない。目的に対して道具がどう役立つかを独立して評価する姿勢として受け取りたい。
日常生活で実践する方法｜質問の質を上げる
AIを使う前に、答えが得られたら自分は何を判断できるのかを書き出してみる。質問の背景を明らかにすると、生成された結果の不足も見つけやすくなる。
次に、出力を確かめるための一次資料や観察方法を用意する。道具が返した情報と、実際に裏づけが取れた事実を区別する習慣を持ちたい。
また、すべてを機械に任せず、自分が何を学びたいかを考える時間も確保する。効率化の先にどんな知識や理解を得たいのかを忘れないようにする。
研究で予想と違う結果に出会うことを扱った山中伸弥「自然そのものが偉大な教師だった」とも比べられる。新しい道具を使うことと、自然の観察から学ぶことは、いずれも科学的な問いを確かめる仕事につながっている。
まとめ｜道具の価値は問いによって決まる
ハサビスの「AIは科学者を助ける究極の道具になり得る」は、2024年ノーベル化学賞受賞決定後の発言に基づく。科学の発見を助けるAIの可能性と、その条件としての適切な開発を語っている。
AIの機能を評価するときも、どんな問いを解きたいかを失わないことが大切だ。道具の力を認めつつ、人が何を知り、確かめようとしているのかに立ち戻りたい。
出典はUniversity of Cambridge「Nobel Prize for our alumnus Sir Demis Hassabis」（2024年10月9日）。受賞決定当日に掲載された本人の発言で「AI in the right way」と「ultimate tool to help scientists」を連続して確認したためタグ114とする。
AlphaFoldの研究チームにおける人材の考え方は、ジョン・ジャンパー「変化の速い分野では適応できる人が必要」でも扱っています。ハサビスがAIで実現したい科学の目的と、ジャンパーが異なる専門分野から集まった研究者の学び直しを語る言葉を比較して読めます。