Tyler Cowan氏が語るオープンソースAI、AIマニア、欧州のAI人材と雇用市場

TBPNの公開動画でTyler Cowan氏は、オープンソースAIの広がり、中国と米国の競争、データセンターを支える地域の税収、AIを使いこなす若者、欧州のAI人材、そして18歳から24歳の失業率について話した。Cowan氏の説明をつなぐと、AIをめぐる競争はモデルを提供する企業だけで決まらず、インフラを置く地域や、日常的にAIを使って起業・開発に取り組む若者、雇用市場の動きにも関係している。

なかでもCowan氏は、オープンソースAIは今後広がると見ている。中国発のものも含め、禁止や制裁によって流れを止めようとする試みは失敗すると述べた。一方で、AIが若年層の雇用をすでに大きく壊しているという見方には、18歳から24歳の失業率を根拠に慎重な見方を示している。

オープンソースAIと中国・米国の競争

Cowan氏は、オープンソースAIが広がっていくという見通しを示した。ここで同氏が扱ったのは、米国で開発されたモデルだけではない。中国発のオープンソースAIも含め、利用や展開の動きは続くという見方である。

この発言では、オープンソースAIの拡大を禁止や制裁で止められるかどうかが論点になった。Cowan氏は、禁止や制裁によって阻止しようとする試みについて、失敗すると説明した。表現を強め、そうした試みは惨めに失敗するとの見方を示している。

発言の中心にあるのは、オープンソースAIが来ているという認識だ。特定の国や地域が提供するAIだけを対象にして流れを制限しようとしても、中国発のものを含むオープンソースAIの広がり自体は止まりにくいという整理になる。

ただし、Cowan氏がこの場で示したのは、オープンソースAIの拡大と禁止・制裁への見方である。どのモデルがどの程度使われるのか、どの企業が採用するのか、競争の結果がどうなるのかについて、具体的な数値や個別の予測を示したわけではない。確認できる発言の範囲では、中国発のものを含むオープンソースAIが広がることと、阻止の試みが失敗するという見通しが柱になっている。

データセンターと米国のAIインフラ

AIを支える設備について、Cowan氏は米国のデータセンターを取り上げた。同氏は北バージニアのデータセンターの近くに住んでいると説明し、そのデータセンターが立地する郡の税金の半分を支払っていると話した。

この説明からは、データセンターがAIの計算を担う設備であるだけでなく、立地地域の税収にも関わっていることが分かる。Cowan氏が示したのは、北バージニアにあるデータセンターと、そこに立地する郡の税収との関係だ。税収に占める割合として同氏が挙げたのは半分だった。

米国のAIインフラをめぐるCowan氏の話は、モデルの性能やソフトウエアの競争だけを扱っていない。データセンターがどこに建ち、地域の財政にどのような位置を占めるのかという観点が含まれている。Cowan氏自身が近くに住んでいるという個人的な説明を通じて、データセンターと郡の税収のつながりを語った。

この話から、米国の強みについて読み取れる範囲は、データセンターが地域の税収を支えているという具体的な事実である。データセンターの数、設備容量、電力使用量、建設計画などについては、Cowan氏のこの発言には含まれていない。したがって、AIインフラの規模を別の数値で補うことはできない。

AIマニアと若者の起業・モデル構築

Cowan氏は、AIマニアという言葉で、AIを使いこなし、モデルの構築や起業に取り組む若者を紹介した。同氏が挙げたのは、13歳と17歳の若者である。彼らは余暇にAIを習得し、起業やモデル構築に取り組んでいるという。

この説明では、AIマニアはAIに関心を持つだけの人として扱われていない。Cowan氏は、AIを使いこなすこと、モデルを構築すること、起業することを若者の活動として語った。しかも、その取り組みは余暇の時間に行われている。

13歳と17歳という年齢は、Cowan氏の話の具体的な部分だ。AIを学ぶ人材を成人の技術者や企業の研究者に限らず、若い世代の中にも見ている。AIマニアという観点では、年齢よりも、AIを使って何かを作り、事業に結び付けようとする行動が焦点になっている。

一方、Cowan氏はこの2人について、起業の内容、モデルの種類、収益、利用者数を説明していない。AIマニアがどの程度の人数に広がっているのか、若者の起業が雇用市場全体にどのような影響を与えるのかも、発言の中では示されていない。確認できるのは、13歳と17歳の若者が余暇にAIを習得し、起業やモデル構築に取り組んでいるという紹介である。

欧州のAI人材に対するCowan氏の見方

欧州について、Cowan氏は以前より楽観的になったと述べた。その理由として同氏が挙げたのが、AIマニアの指標で欧州がかなり良いという見方である。

ここでの欧州の評価は、政府の政策や企業の売上、研究機関の数を示したものではない。Cowan氏はAIマニアの観点から欧州を見ており、その指標では欧州が良い位置にあると話した。AIを使いこなし、モデル構築や起業に取り組む人々に注目した評価だ。

米国や中国との比較について、Cowan氏は欧州の順位や具体的な差を示していない。欧州のどの国が評価を押し上げているのか、AIマニアをどのように数えたのかも説明していない。それでも、欧州のAI人材をめぐる見方が以前より明るくなったという点は、同氏の発言として明確に示されている。

欧州のAIを考える際、Cowan氏が話した軸は、AIマニアの存在である。人材を企業や研究機関の肩書だけで捉えず、若者を含む利用者がAIを習得し、モデル構築や起業に取り組んでいるかどうかに目を向けている。欧州についての楽観論も、この観点から語られた。

AIと若年層の雇用市場

AIと雇用市場について、Cowan氏は18歳から24歳の失業率を取り上げた。同氏によれば、この年齢層の失業率は、優れた大規模言語モデルが登場する前の水準に戻っている。

大規模言語モデルは、文章などを扱うAIモデルを指す。Cowan氏は、そのようなモデルが普及する前の水準と現在の18歳から24歳の失業率を比べ、若年層の雇用市場がAIによって破壊されているようには見えないと説明した。

この発言は、AIと若年層の雇用をめぐる評価を、失業率の動きに結び付けたものだ。Cowan氏は、若年層の失業率が大規模言語モデルの普及前の水準に戻っていることを挙げ、AIがその市場を破壊しているという見方に距離を置いた。

ただし、失業率だけで雇用市場のすべてを判断しているわけではない。Cowan氏の発言で示されたのは、18歳から24歳の失業率と、大規模言語モデルが登場する前の水準との比較である。賃金、求人の内容、職種ごとの変化、雇用の質については話されていない。

AIマニアとして紹介された13歳と17歳の若者と、18歳から24歳の失業率は、Cowan氏の話の中で別々の論点として出てくる。前者は余暇にAIを習得して起業やモデル構築に取り組む若者の例であり、後者は若年層の失業率に関する見方である。両者を同じ指標として扱うことはできないが、AIを学ぶ若者の活動と、AIと雇用市場の関係が同じインタビューで語られた。

オープンソースAI、中国発のAI、米国のデータセンター、欧州のAIマニア、若年層の失業率。Cowan氏の発言は、AIの競争をモデルの提供元だけで捉えず、利用者の行動、地域の税収、人材の分布、雇用市場の指標へと広げている。具体的に示されたのは、オープンソースAIが広がるという見通し、禁止や制裁への評価、北バージニアのデータセンターが郡の税金の半分を支払うという説明、13歳と17歳の若者の活動、欧州への見方の変化、そして18歳から24歳の失業率である。