人工知能（AI）は、この10年の間に頻繁に話題となり、あらゆるセクターを革新し、私たちの知る世界を変革するという約束がされています。最近の米国株式市場の急上昇は、連邦準備制度がさらなる金利引き下げのシグナルを出し、テック巨大企業が持つ資金準備とAIの能力によって市場を新たな高みに押し上げるという信念に主に起因していると言われています。しかし、興奮と楽観の中で、進んでいく複雑さと不確実性を認識することが肝要です。
AIはしばしば電気やインターネットのような画期的な発明と比較されます。この比較には一定の真実がある一方で、我々は長期的な変革の初期段階にあることを認識することが極めて重要です。市場での評価は完全な構造変化を前提としているように見えますが、これらの前提が正当化されているかどうかを疑わねばなりません。
AIにまつわる重要な懸念の1つは、そのリソース集約的な性質です。AIシステムには膨大な量の水とエネルギーが必要であり、これは持続可能性と環境への影響について疑問を呈します。米国と欧州連合（EU）は、企業が自らの資源利用を開示するよう求めており、将来的にコスト増加につながる可能性があります。炭素価格設定や資源利用に対する課税は、AIの収益性に大きな影響をもたらすかもしれません。
さらに、AIの物語は多くの不確かな前提に依存しています。開発者はAIモデルのトレーニングに使用されるデータの著作権を所有する必要はなく、AIからの利益が直ちに得られるとは限りません。将来の利益を前提とすることが市場の熱狂を引き起こすようです。ただし、ウェブ3や暗号通貨、ギグエコノミーなどの以前のテックトレンドにも同様の楽観主義が取り巻いていましたが、これらはさまざまな挑戦や障壁に直面しています。
AIに対する懐疑の高まりは、市場投機家に限定されません。ハリウッドの脚本家のストライキもAIの管理に関する懸念が要因の一つとなり、組合は技術規制についてより広範囲な問題を提起しています。Microsoft、Google、Amazonなどの大手テックジャイアント内でも、開発者たちはAIの収益性と持続可能性に疑問を抱いています。収益性の前提は、根拠よりも推測に基づいており、克服すべき重要な課題が依然として存在します。
AIによって生成されるデータの正確さと信頼性も課題の一つです。チャットボットなどの大規模言語モデルが常に信頼できる情報を提供するわけではなく、これは研究者や専門家にとって懸念要因です。情報の選別と情報源・引用の利用ができることは、信頼性と正確性を維持するために極めて重要です。
AIに対する著作権抵抗も勢いを増しています。フランスの規制当局は最近、Googleに対してニュース配信業者の記事をAIアルゴリズムのトレーニングに使用したことについて適切な通知や公正なライセンス契約なしに罰金を科しました。同様の訴訟がOpenAIやMicrosoftに対しても提起されています。AIが企業データセットにさらに浸透するにつれて、著作権訴訟のリスクは高まり、それにより企業の監視に対する労働者の不満と一致する可能性があります。
独占権力もAIに関連する問題の1つです。大手テック企業の数社が多大なデータとコンピューティング資源を所有しており、私たちの生活や機関に対して過度な力を持ちます。この力の集中により、AIの影響についての公正性と公平性に関する懸念が引き起こされます。
市場はAIに対して熱心な関心を示していますが、その軌道を修正する要因も存在します。規制当局の監視、ビッグテック企業に対する独占禁止法訴訟、炭素価格設定や著作権罰金が収益性に及ぼす潜在的影響などが、AIの成長を前提とする前提に疑問を投げかける可能性があります。歴史的な分析からは、集中度のピーク後に株式収益性が低迷することが示唆され、その将来的な修正が想定されます。
結論として、AIには批判的な視点で接することが肝要です。これは変革をもたらす潜在力がある一方で、市場の現在の価格設定は、将来の不確実性と課題を無視しているように見えます。AIが次のチューリップバブルか次の内燃機関となるかは分かりませんが、熱狂を超えたストーリーを評価し、現実的な展望を持ち続けることが極めて重要です。
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