「革新か安全か」の二択ではない ― Goldman SachsのSolomon CEOが語る、AIの責任と雇用
Goldman SachsのDavid Solomon会長兼CEOが、同社のポッドキャスト「Goldman Sachs Exchanges」に出演し、AIの安全性、雇用、社内での活用、中小企業支援、投資の持続性について語りました。収録は10月26日で、聞き手はAllison Nathan氏です。約16分の対談は、直前に発表された同氏の寄稿(op-ed)の内容が出発点になっています。
この記事では、発言を5つのテーマに整理します。Solomon氏は、AI関連の資金調達や助言を手がける金融機関のトップとして語っており、その立場に留意する必要があります。字幕は自動書き起こしで、確認事項は末尾にまとめました。
1. 「二択ではない」というAI論争への見方
1-1. 議論に欠けている「ニュアンス」
Solomon氏は、AIをめぐる議論が「ガードレールなしで急ぐか、厳しい規制で遅らせるか」という二択に寄っていると述べました。この二択は、規制すれば競争力が弱まる、という物語に結びつきがちです。
同氏は、それは二択ではないと主張しました。イノベーションを促しながら、「道路のルール」と、展開の結果に責任を問える「説明責任の構造」を持てるという考えです。同氏は、この点は他の技術と変わらないとしています。
1-2. 三層の責任
寄稿で示した枠組みは、次の三層です。
政府:道路のルールを決める
モデルやインフラの開発者:作るものが機能し、害をもたらさないことに責任を持つ
導入企業:自社の事業やサービスに組み込む際の使い方と影響に責任を持つ
Solomon氏は、3つ目があまり注目されていないが、同じくらい重要だと述べました。
1-3. 20年前からのAI型モデルと「人間の責任」
実例として、Goldmanは約20年前から、AI型のモデルを取引プラットフォームに使ってきたが、すべてに人間の説明責任が付いていると述べました。「プラットフォームが勝手に動いて止められなかった」という説明は想像できず、制御できなければ導入しないという姿勢です。
1-4. 金融機関の経験を生かす
金融機関は、約20年前の金融危機の経験を経て、リスク管理、監査、テストの仕組みを築いてきたと説明しました。AIを導入する企業の中には、同じ水準のリスク・統制の経験を持つ企業もあれば、「新しい筋肉」として学ぶ必要のある企業もあると述べています。ただし、金融規制の慣行をそのままAIに適用することには、「違うものだ」と慎重な姿勢でした。
1-5. 「勝つ」とはどういう状態か
同氏の定義は次のとおりです。科学、健康、創薬、疾病といった分野の課題解決で、大きな恩恵を得ること。同時に、リスクを管理できるという信頼と信念を備えた仕組みを築くこと。途中で問題や摩擦は起きるものの、概ね制御できると述べ、楽観的だという立場です。
2. 雇用:「黙示録」より「大きな飛躍」
2-1. 二つの陣営
Solomon氏は、経営者の見方を、雇用の黙示録を予想する陣営と、大きな飛躍を予想する陣営に分けました。自身は、いくつかの条件を付けたうえで、後者に近いと述べています。
2-2. 米国の雇用の動き
同氏は、米国経済が非常に動的だと指摘しました。平均すると、毎年約3,000万件の雇用が創出され、消滅しており、差し引きでは約100万件を多く創出しています。その多くは小規模事業者から生まれます。AIは、小規模事業者が成長し、必要な基盤のコストを下げる機会にもなると述べました。
2-3. 懸念される短期の摩擦
同氏が注視する点は、変化の速度です。自動化される雇用と、新たに生まれる雇用の間の「橋」が、速い変化によって短くなるかもしれず、混乱を和らげる政策が必要になる可能性があると述べました。
また、AIは「賢い人をより生産的にする」ものであり、ホワイトカラーの仕事が生産性向上で消えるとは限らないという立場です。自身が若手アナリストだった約40年前と、現在のアナリストの生産性を比べ、人数は減っておらず、やることが変わっただけだと述べました。
2-4. 不安を抱くアナリストへの助言
助言は2つです。第1に、技術を受け入れ、使いこなして自分の生産性を高めること。第2に、世界は常に変わるため、成功する人は適応する人であり、そのための準備をしておくことです。
3. Goldman Sachs社内のAI活用
3-1. 「プロセスの自動化」と「顧客体験の向上」
同社の重点は、プロセスの自動化と顧客体験の向上です。顧客に接する生産性の高い人材に技術を与え、それをどう活用するかを考えてもらう、従来のやり方をAIでも続けています。初期の兆候は「かなり心強い」とのことです。
技術により、1人が見られる顧客数や、顧客基盤の広がりも拡大するという見方も示しました。
3-2. 効率化で得た余力の使い道
同氏が「より複雑」と述べたのは、業務プロセスの再設計です。生産性や効率を高めたうえで、その分を利益率や営業レバレッジに回すのか、成長への投資の余力に回すのか、という選択になります。Goldmanは、事業に成長投資の機会が多く、自動化による効率化を、投資と成長の余力として使おうとしていると述べています。
3-3. AI投資サイクルでの役割
Goldmanは、助言者、資金の出し手、そして高い技術力を持つ企業として、政府や企業のAI活用を支援しています。助言の面では、取締役会などに対して、AIのどう導入し、支出の経済的な便益をどう定量化するかを助言しています。
さらに、AIのインフラ整備には膨大な資本形成が必要で、Capital Solutions Groupと、アセットマネジメント部門を持つ強みから、資金調達の中心にいると述べました。
4. 小規模事業者向けの5億ドル「Small Business AI Institute」
4-1. 小規模事業者の位置づけ
Solomon氏は、小規模事業者が、米国の企業数の99%を占めること、毎年の雇用創出の60〜65%を担うことを挙げました。AIにより、事業を立ち上げ、基盤を整えるコストが下がるため、起業の機会が広がるとも述べています。ただし、起業家には、コーチングや理解、経験者の支援が必要だという立場です。
4-2. 取り組みの内容
先週発表された「Small Business AI Institute」は、5億ドルを拠出し、主要なAI研究所と連携して立ち上げるものです。内容は次のとおりです。
既存の「10,000 Small Businesses」の延長:過去約17年間で約20,000社が、事業教育プログラムを受けた
対象の事業者と新規事業者に、AI研修を提供する(顧客体験の向上や効率化に、AIをどう使うかを試す)
プログラム参加企業向けに、資金の提供も増やす
5. AI投資の持続性への見方
5-1. 長期では楽観的、ただし直線ではない
Nathan氏が、直近数週間の市場の変動を受け、AIテーマの持続性を問いました。Solomon氏は、長期では懸念していないと答えました。AIは、企業や政府で、膨大なアプリケーション層に展開される重要な技術であり、影響を十分に理解するまでに10年、20年、30年かかるという見方です。
現状では、計算資源の需要が供給を上回っており、大規模な増強が見込まれています。ただし、増強規模が5兆ドルなのか10兆ドルなのか、あるいはそれ以上なのかは、「誰にも分からない」と述べました。
5-2. 市場の変動要因と「再調整」
同氏は、変動の要因として、次の2点を挙げました。
資本の大量流入で、資本の奪い合いが起き、コストが上がる
今夏に金利が大きく上がり、ビジネスモデルを圧迫する
そして、どこかの時点で、計算需要の見通しや必要なインフラ、チップの高速化・低価格化による必要なデータセンター容量の変化について、市場が「再調整」する可能性があると述べています。これらは、今後数年で分かってくる「妥当な問い」だという認識です。
