1750年、長江デルタの士大夫とイギリスの紳士は、ほぼ同等の生活水準を享受していました。1世紀後、その均衡は崩壊しました。西ヨーロッパは蒸気機関の時代に入り、清帝国はアヘン戦争で壊滅的な敗北を喫したのです。これが歴史家の言う「大分岐」――人類文明史上最も深刻な断裂の一つです。今日、私たちはもう一つの分岐の始まりを目撃しています。計算力が蒸気機関に取って代わり、データが石炭に取って代わり、この新たな分岐の速度は私たちの想像をはるかに超える可能性があります。
I. 歴史の残響：第一次大分岐を理解する
ポメランツの修正主義史学
ケネス・ポメランツが2000年に大分岐を出版する以前、主流の歴史学は広く「ヨーロッパ例外主義」を受け入れていました。すなわち、西洋は常に何らかの独自の制度的、文化的、あるいは合理主義的伝統を有しており、それが東洋を凌駕する運命にあったという考えです。マックス・ウェーバーのプロテスタント倫理、ダグラス・ノースの制度経済学、デイヴィッド・ランデスの文化決定論は、すべてこの物語の変奏でした。[1]
ポメランツは根本的な修正を提示しました。1750年頃まで、長江デルタとイングランドは市場の発達、農業生産性、平均寿命、消費水準において驚くほど類似しており、中国はある面ではわずかに優位に立っていました。[2] では、なぜ産業革命は江南ではなくイギリスで起きたのか？ ポメランツの答えは意外なものでした。イギリスが「より進んでいた」からではなく、「より幸運だった」からです。容易にアクセスできる石炭資源と、新大陸植民地からの「幻影の耕地（ghost acreage）」が、マルサスの罠の生態学的制約から脱出することを可能にしたのです。[3]
制度、地理、偶然性
もちろん、ポメランツの議論が最終的な結論というわけではありません。ロバート・C・アレンは世界経済史で「高賃金経済」仮説を提唱しました。イギリスの賃金が高く石炭が安かったからこそ、労働を機械で代替するイノベーションが利益を生んだのです。[4] ジョエル・モキアは「啓蒙された経済」を強調しました。18世紀ヨーロッパの独自の知識文化が、科学知識の体系的な生産への応用を可能にしたのです。[5]
この学術的論争は未だ決着していませんが、一点においてはコンセンサスがあります。大分岐は文明的優越性の証明ではなく、制度、資源、偶然性、経路依存性の複雑な相互作用でした。さらに重要なのは、一度分岐が始まると、格差は自己強化的になるということです。先行者はイノベーションのためにより多くの資源を支配し、後発者は永遠の追いつきという苦境に陥ります。この「マタイ効果」のダイナミクスが、現在のAI分岐を理解する鍵です。[6]
II. 計算覇権：新たな分岐の物質的基盤
石炭からチップへ
石炭が第一次産業革命の「戦略的資源」であったとすれば、計算力（コンピュート）がAI時代のそれに相当します。大規模言語モデルの訓練に必要な計算力は指数関数的に増大しています。GPT-3は約3,640ペタフロップス・日の計算力を消費し、GPT-4はその10倍以上を必要としたと推定され、次世代モデルはさらに数倍を要する可能性があります。[7] これは、大規模な計算インフラを持つ組織だけがAI開発の最前線に立てることを意味します。
計算力の生産は高度に集中しています。世界最先端のチップ製造能力は少数の企業が保有しています。TSMCは世界の先端プロセスチップの90％以上を生産し、これらのチップの設計はNVIDIAやAMDなどの米国企業が支配しています。[8] この「チョークポイント」型のサプライチェーン構造は、計算力を地政学的な交渉材料に変えました。2022年の米国による対中チップ輸出規制は、このロジックの直接的な表れです。[9]
データ植民地主義とデジタル囲い込み
計算力に加え、データはAIのもう一つの中核的資源です。しかし、データの分布も同様に不均等です。世界のインターネットトラフィックの大半は米国のテックジャイアントのサーバーを経由しています。Googleは世界の検索クエリの90％以上を処理し、Metaは数十億のユーザーのソーシャルデータを保有し、Amazonはグローバル電子商取引の消費軌跡を支配しています。[10]
ニック・コールドリーとウリセス・メヒアスは、この現象を「データ植民地主義」と名付けました。19世紀の植民者が土地と労働力を略奪したように、今日のテックジャイアントは人間の行動データを抽出し、それを私的資本に変換しています。[11] この新しい形の「囲い込み」は、グローバルサウスの国々をデータ価値の受益者ではなく、データの供給者の地位に押し留めています。
エネルギー制約
エネルギーはAIのもう一つの物質的基盤です。大規模モデルの訓練のカーボンフットプリントは驚異的です。ある研究では、GPT-3レベルのモデルの訓練は、自動車の生涯走行距離の5倍に相当する炭素排出を生むと推定されています。[12] モデルの規模が拡大し続ける中、エネルギー需要は増加の一途です。これは、安価で豊富なエネルギーを持つ地域――テキサスの天然ガス発電や北欧の水力発電――がAI競争において優位に立つことを意味します。
皮肉なことに、これは第一次大分岐と驚くほど類似しています。イギリスの石炭とアメリカの石油は、かつて産業覇権の物質的基盤でした。今日、計算力、データ、エネルギーの三位一体を支配する者が、AI時代の命脈を握ります。そして、これらの資源の分布は決して平等ではありません。
III. 社会構造の断裂：中産階級の衰退から
技術的失業の亡霊
あらゆる大規模な技術革命は社会の階級構造を再形成します。産業革命は職人を排除して工場労働者を生み出し、コンピュータ革命はタイピストを排除してプログラマーを生み出しました。AI革命の特異性は、ブルーカラー労働者だけでなく、ホワイトカラー中産階級の中核そのものを脅かしている点にあります。[13]
経済学者デイヴィッド・オーターの研究は、過去30年間、米国の労働市場が明確な「二極化」傾向を示してきたことを明らかにしています。高技能・高賃金の仕事も、低技能・低賃金のサービス業も増加していますが、中間層の定型的業務――会計、事務管理、事務作業――は自動化に置き換えられつつあります。[14] AIの登場はこの傾向を加速する可能性があります。法律助手、放射線科医、金融アナリスト、翻訳者――かつて「知識労働」と見なされていた職業が、前例のない変革に直面しています。
スーパースター経済
労働の二極化に伴い、「スーパースター経済」が台頭しています。経済学者シャーウィン・ローゼンは早くも1981年にこの傾向を予見しました。「勝者総取り」の市場では、能力のわずかな差が巨大な所得格差をもたらすのです。[15] AIはこの効果を増幅します。トップクラスのプログラマー、起業家、AI研究者はテクノロジーを活用して驚異的な価値を創造できる一方、中堅の知識労働者はアルゴリズムに置き換えられるリスクに直面します。
MITのエリック・ブリニョルフソンとアンドリュー・マカフィーは、これを「第二の機械時代」の中心的パラドックスと呼んでいます。技術進歩は前例のない富を生み出しますが、その分配はますます不平等になるのです。[16] 彼らの研究は、1980年代以降、米国の生産性は成長を続ける一方で、中央値賃金はほとんど上昇していないことを示しています。「大いなるデカップリング」と呼ばれる現象です。
教育投資の減価
中産階級にとって、教育は長らく上方移動の梯子でした。しかしAI時代において、その梯子は崩壊しつつあるかもしれません。かつて大学の学位は中産階級への切符でしたが、今日、多くの卒業生は習得したスキルが自動化に置き換えられていることに気づき、学生ローンが重くのしかかっています。[17]
より根本的な問いは、AIがますます広範な認知的タスクを遂行できるようになるとき、「教育」の意味とは何か、ということです。特定の知識やスキルを学ぶことなのか、それとも創造性、批判的思考、感情的知性といったより根本的な能力を涵養することなのか。これは教育システムがまだ答えを出せていない問いです。ピエール・ブルデューは、教育システムは社会的不平等を再生産する装置であると論じました。[18] AI時代において、この再生産メカニズムは新たな形で続く可能性があります。裕福な家庭はAI教育、プログラミング訓練、起業資金を子どもに提供できる一方、恵まれない家庭の子どもは取り残されるのです。
IV. 地政学的再編：テクノナショナリズムの台頭
米中テック戦争の深層論理
2018年以降、米国が中国に対して展開してきた「テック戦争」は、単なる貿易紛争ではなく、未来の覇権をめぐる争いです。ファーウェイの禁止からチップ輸出規制まで、エンティティ・リストからCHIPS法まで、米国の目的は明確です。すなわち、AI、半導体、その他の重要分野で中国がリーダーシップを獲得することを阻止するということです。[19]
この「テクノナショナリズム」の台頭は、グローバリゼーション時代の終焉――少なくともハイテク分野において――を告げています。ヘンリー・ファレルとエイブラハム・ニューマンの「武器化された相互依存」理論は、グローバルサプライチェーンの「チョークポイント」が地政学的テコの道具となっていると主張しています。[20] TSMCのチップ、ASMLのリソグラフィ装置、NVIDIAのGPUは、すべてそのようなチョークポイントです。それを支配する者が強制力のテコを握ります。
デジタル主権とテックブロック
この競争の中で、世界は異なる「テックブロック」に分裂しつつあります。米国主導のブロックには伝統的同盟国が含まれます。EU、日本、韓国、台湾、オーストラリアです。一方、中国はファーウェイのHarmonyOSから国産チップまで、独自の技術エコシステムの構築を目指しています。[21] この「デカップリング」あるいは「デリスキング」の傾向は、グローバルサプライチェーンの地理を再形成しています。
EUは「第三の道」を模索しています。一般データ保護規則（GDPR）からAI規制法まで、EUは「デジタル主権」を強調しています。米国のテックジャイアントに依存せず、中国型のデジタル権威主義も受け入れないという立場です。[22] しかし問題は、EU自体が大規模なテックプラットフォームを持っておらず、「規制超大国」としての役割が真の技術的競争力に転換できるかは未知数であるということです。
グローバルサウスの苦境
米中競争の狭間で、グローバルサウスの国々は特に困難な状況に直面しています。AIを開発するための計算インフラ、人材の蓄積、資本投資が不足しているにもかかわらず、異なる「テックブロック」間での選択を迫られています。アフリカ、ラテンアメリカ、東南アジアの多くの国々は「デジタル依存」のリスクに直面しています。米国のプラットフォームと中国の機器を使用しながらも、独自の中核的技術力を欠いているのです。[23]
これは19世紀の「大分岐」を彷彿とさせます。ヨーロッパが産業化の時代に入ったとき、アジア、アフリカ、ラテンアメリカは原材料の供給地と工業製品の投棄先となりました。今日、グローバルサウスは再び「データ植民地」に転落するのでしょうか――安価なデータラベリング労働を提供し、AI製品を消費しながらも、技術的配当にあずかることができないのでしょうか。深く憂慮すべき問いです。[24]
V. ガバナンスの空白：誰がAIのルールを定めるのか？
テックジャイアントによるプライベートガバナンス
各国政府がAIの意味を把握する前に、テックジャイアントはすでに実質的に「プライベートガバナンス」の権力を行使していました。OpenAIがGPTに何を言わせ何を言わせないかを決定し、Googleが検索結果のランキングを決め、Metaがどのコンテンツを推奨しどれを削除するかを決めています。これらの決定は数十億の人々の情報アクセスに影響を与えていますが、いかなる民主的プロセスにも服していません。[25]
フランク・パスクアーレはブラックボックス社会の中で、アルゴリズムが新たな「権力のベール」になりつつあると警告しました。私たちが見る世界を形成しながらも、その作動論理を私たちに説明しないのです。[26] この「アルゴリズミック・ガバナンス」の台頭は、伝統的な民主的説明責任のメカニズムに根本的な挑戦を突きつけています。
国際ガバナンスの不在
核兵器には不拡散条約があり、化学兵器には化学兵器禁止条約がありますが、AIにはいまだ拘束力のある国際ガバナンスメカニズムがありません。国連での議論は遅々として進まず、AIテクノロジーを支配する大国――米国と中国――は国際規範にほとんど関心を示していません。[27]
この「ガバナンスの空白」の危険性は多面的です。軍事分野では、致死性自律兵器システム（LAWS）の開発が新たな軍拡競争を引き起こす可能性があります。経済分野では、AIによる自動化がグローバルな不平等を悪化させる可能性があります。政治分野では、ディープフェイクと情報操作が民主主義社会の認知的基盤を侵食する可能性があります。[28] 効果的な国際協調なしには、これらのリスクは蓄積し続けるでしょう。
VI. 歴史は繰り返さないが、韻を踏む
経路依存性と制度的慣性
第一次大分岐を振り返ると、得られる教訓は、初期条件のわずかな違いが経路依存性によって増幅され、根本的に異なる歴史的軌跡をもたらし得るということです。イギリスが最初に工業化すると、その優位をさらに拡大するための資本と技術を手にし、後発国は「追いつき」の苦境――不利な条件の下で先行者の道をなぞることを強いられる――に陥りました。
AI時代の分岐も同様のロジックに従う可能性があります。今日AIで初期的リーダーシップを達成する組織――国家であれ企業であれ――は、次世代の研究開発に投資するためのより多くの資源を支配するでしょう。彼らが訓練するモデルはデータを生成し、そのデータはさらに強力なモデルの訓練に使われ、好循環を生み出します。一方、後発者は「二重の追いつき」に直面します。既存の技術との格差を埋めるだけでなく、絶えず前進する技術のフロンティアに追いつかなければならないのです。[29]
分岐のシナリオ
今後20年間で、AI時代の大分岐は複数の軸に沿って展開する可能性があります。
- 国家間：中核的AI技術を支配する少数の国（米国、中国、そしておそらく一握りの同盟国）と、外国の技術に依存する大多数の国との間の格差が拡大します。
- 企業間：少数のテックジャイアントがAIインフラを独占し、中小企業は「アプリケーション層」の従属的存在に転落します。
- 社会内部：AIを活用できる知識エリートと、AIに置き換えられる中産階級との間に深まる分断が生じます。
- 世代間：AI環境で育った「デジタルネイティブ」と、テクノロジーに取り残される高齢者との間の溝が拡大します。
これらの分岐は不可避の運命ではなく、政策選択の結果です。しかし、早期の介入なしには、市場の自然な進化は共有された繁栄ではなく、より大きな不平等に向かう可能性が高いでしょう。
「進歩」の物語を再考する
最後に、おそらく私たちは「進歩」の物語そのものを再検討する必要があります。第一次大分岐の物語は、しばしば工業化を進歩と、西洋化を近代化と同一視しました。この物語は工業化のコスト――環境破壊、植民地的搾取、労働の疎外――を覆い隠していました。[30]
同様に、今日のAIに関する主流の物語――効率性、イノベーション、利便性――も、ある根本的な問いを覆い隠している可能性があります。AI開発は誰の利益に資するのか？ それは人間の自律性を強化するのか、それとも弱めるのか？ それが生み出す富はどのように分配されるのか？ これらの問いに簡単な答えはありませんが、問うことを怠れば、私たちは他者によって配置された未来を受動的に受け入れるほかありません。
歴史は単純に繰り返さないが、「韻を踏む」。18世紀の大分岐はその後200年間の世界秩序を形成しました。21世紀のAI分岐も同様に、未来の文明の風景を決定するかもしれません。私たちは歴史的転換点に立っており、私たちの選択――あるいは無為――が、この転換がどこに向かうかを決めるのです。