ジェネシス・ミッションとは何ですか？そしてなぜヨーロッパが懸念しているのですか？

呼び出し ジェネシスミッションホワイトハウスが最近立ち上げたこのプロジェクトは、人工知能、科学、そして地政学的権力に関する国際的な議論の中心となっている。このプロジェクトの目的は、 米国における科学的知識の創出方法を再編成する、そして、拡張して、 世界的な技術優位をめぐる競争において、世界の先導役となる.

ワシントンでは、 20世紀の偉大なマイルストーンに匹敵する取り組みヨーロッパ、特にスペインでは、人々は興味と警戒、そして不安が入り混じった気持ちでこの変化を観察している。 科学に応用されるAIへの多大な取り組み 知識経済をリードする者を再定義できる 今後数十年で。

ジェネシスミッションとは一体何でしょうか?

ジェネシスミッションは、ドナルド・トランプ米大統領が署名した大統領令であり、 人工知能を科学に応用するための国家的な取り組み政権自身は、この計画を「緊急性と野心において、最初の原子爆弾の開発につながった秘密計画であるマンハッタン計画に匹敵する」と表現し、「アポロ計画以来最大の連邦政府の科学資源動員"。

これは新しい研究所や孤立した研究センターではなく、 米国の科学システムを変革するために設計されたデータ、コンピューティング、パートナーシップのアーキテクチャ.

根底にあるアイデアは、 国民の「科学的頭脳」公的資金で生成されたすべての科学データを単一のプラットフォームに統合し、それをエネルギー省の連邦スーパーコンピューターの能力と接続し、大学、国立研究所、大手テクノロジー企業の研究能力を追加する。

述べられている目的は バイオメディカルなどの分野での発見を加速するエネルギー、新素材、ロボット工学、量子コンピューティングなど、 人間のチームでは不可能な規模でパターンを検出し、仮説を提案し、プロセスを最適化できる高度な AI モデル。 自分自身で。

推進者の言葉によれば、このプロジェクトの規模は、 「知識産業革命」数十年にわたって散在したデータを統合し、それをスーパーコンピューティング機能および最先端の AI モデルと組み合わせることで、科学研究のタイムスケールを大幅に短縮することを目指しています。現在、発見に数年または数十年かかっているものが、少なくとも理論的には数か月に短縮される可能性があります。

AIにサービスを提供する集中型プラットフォーム

この大統領令は、 官民パートナーシップのための連邦プラットフォーム このプロジェクトは、大手テクノロジー企業を中核に据えています。OpenAI、Google、Microsoft、Meta、Anthropic、Nvidia、SpaceXといった企業が、コンピューティングインフラとAI技術の提供に加え、次世代エージェントやアシスタントに基づく高度な科学アプリケーションの共同開発を行う優先パートナーとして挙げられています。

この計画には 連邦政府が資金提供する科学データベースを統合する さらに、米国の17の国立研究所と、この分野の大手企業が運営するデータセンターの計算能力を一元化することで、医療やバイオテクノロジーのプロジェクトから気候シミュレーション、エネルギー研究、高エネルギー物理学の実験に至るまで、米国の戦略的なデータの大部分を単一のAIアーキテクチャに集約することになります。

この新しいインフラは、次世代の AIエージェントとアシスタントこれらのシステムは、人間の介入を最小限に抑えながら、複雑なタスクシーケンスを実行できます。予約管理や消費プロセスの自動化といった日常的な用途に加え、新薬の設計、産業用触媒の発見、エネルギーネットワークの最適化、高度な自然災害予測など、影響力の大きい分野にも導入されるでしょう。

この命令自体には、連邦政府が 参加する企業を選択するデータとインフラへのアクセスを決定し、知的財産、ライセンス、企業秘密、成果の商業化方法に関するポリシーを定義します。このように、ジェネシスミッションは次のような役割も担います。 強力な産業政策国家安全保障の言説に包まれて、少数の企業の立場が強化され、アメリカの科学技術エコシステムに対する影響力が強化されている。

中国との競争と権力集中のリスク

ジェネシスミッションは、 中国との戦略的競争 人工知能と最先端技術の優位性を目指す。この命令自体がこれを明確に示している。米国はAI分野における世界的なリーダーシップを競っていると自負しており、このイニシアチブは、科学研究成果と特許、そしてロボット工学、自律移動、そして産業とインフラに統合されたAIシステムの両面において、アジアの巨人である米国の急速な進歩への対応策であると考えている。

近年、中国はインテリジェントシステムを搭載した産業用ロボットを数十万台導入し、一部のアナリストによると、AIモデルを開発している。 彼らは技術的な「スプートニク」として機能してきました。 オープンアーキテクチャがクローズドアーキテクチャよりも優れた性能を発揮できることを実証することで、中国の科学者や企業に課された制約は、より自立した独自のエコシステムの強化を促し、現在では欧米の主要企業と真っ向から競争しています。

その文脈において、ジェネシスミッションは、 公的および民間の資源を再編成する 米国の優位性を維持し、ついでに言えば、AIへの投機的投資に大きく依存する経済を維持するためだ。7つの大手テクノロジー企業が国内および世界の時価総額を独占しており、AIへの投資と建設中の巨大データセンターによって株価は急騰している。問題は、これらの投資の大部分がまだ明確な利益に繋がっていないことであり、多くの専門家はこれをドットコムバブルを彷彿とさせる新たなバブルと表現している。

経済的側面を超えて、このプロジェクトは繊細な側面も持ち合わせている。 科学力とデータ力の集中 ごく少数のアクターの手に委ねられています。ジェネシス・ミッション・プラットフォームを掌握する者は、何を研究し、何を優先し、何を秘密にするかを掌握するだろうと、一部のアナリストは主張しています。そして、知識が経済と地政学の主要な原動力となっている世界において、その意思決定権は、世界の権力の重要なレバーを掌握することにほぼ等しいのです。

ガバナンス、透明性、倫理に関する警告

学界や国際科学界からは、 集中型データとAIの巨大プラットフォーム それは一国の政治的・企業的利益に依存しているという懸念がある。知識へのアクセスを民主化するという約束の下、近年最大の科学力の集中が一極集中となり、世界の研究課題を左右する力を持つようになるのではないかという懸念がある。

研究した著者は 集合知と分散システム 彼らは、情報が少数の手に集中すると、データを管理する者とデータに依存する者の間に深い溝が生じると指摘している。オープンで協力的なエコシステムを促進する代わりに、地球上の広い地域で「知識の砂漠」を作り出してしまうリスクがあり、そこでは機関が公平な競争の場で競争するために必要なデータとコンピューティング能力に実際にアクセスできない状態になっています。

科学的方法の観点からは、根本的な疑問も生じます。科学とは、膨大なデータベースからパターンを見つけるだけのことではありません。 異常を検出し、これまでの仮定に疑問を持ち、対立する理論の中から選択する オープンな議論と査読を通じて専門家コミュニティを説得することも重要です。過去の研究に基づいて訓練された不透明なAIシステムに過度の意思決定権を委譲すると、既存の分野が強化され、データ、引用、資金の少ない新興アイデアが影に隠れてしまう可能性があります。

アキル・バードワジのような研究者は、構造生物学におけるアルファフォールドのような科学的AIの大きな成功事例は、 人間主導のエコシステムに統合されている人間のチームが監督、検証、修正を行う。彼らの提案は明確だ。 ジェネシスミッションは、AIを科学コミュニティに役立つ強力なツールのセットとして捉えるべきである。何を調査するか、結果をどのように解釈するか、何を公共政策に反映させるかを決定する自動操縦装置としてではありません。

同様に、ナノテクノロジーと技術移転の専門家は、 何を調査し、調査結果をどのように適用するかについての最終決定 人間の手による作業は残されるべきである。不透明なモデルに重要なタスクを委ねることは、微妙な誤り、科学的な「幻覚」、あるいはバイアスを助長する可能性があり、それらは一旦文献に広まると修正が非常に困難になる。いわゆる「AIスロップ「AIによって生成された低品質の科学的コンテンツは、問題の大きさを示しています。」

このシナリオに直面して、多くの科学者が提案する解決策は、 オープンサイエンス、トレーサビリティ、独立監査 研究に使用されるAIシステム。モデル、データ、意思決定プロセスは監査可能であり、明確な公共統治のルールと効果的な民主的統制のメカニズムが整備されていることが求められます。そうすることで、私利私欲が公共の利益を無視して自らのアジェンダを黙って押し付けることがなくなります。

欧州の対応：独自の科学的AIモデル

ヨーロッパでは、ジェネシスミッションの打ち上げにより、AIをめぐる世界的な競争におけるヨーロッパ大陸の役割についての議論が再燃した。 ハビエル・ガルシア・マルティネスアリカンテ大学分子ナノテクノロジー研究所所長であり、技術移転の国際的権威である「ヨーロッパは遅れをとるわけにはいきません。私たちの経済の将来は AI におけるリーダーシップにかかっているからです。彼が明らかにした点は、アメリカの取り組みを模倣することではなく、 その価値観に沿った主要な欧州戦略を設計する.

欧州委員会は2つのロードマップに沿って動き始めた。一方では、 産業と行政におけるAIの拡大; 別の場合、 ヨーロッパをAIを活用した科学大国にするこの科学的構成要素の中核となるのは、データ、計算能力、人材を調整し、 欧州の研究者は人工知能を最大限に活用できる 健康、気候、エネルギーなどの分野で。

コミュニティ計画では、 AI専門家の誘致と維持に58万ユーロ研究者やスタートアップ企業のスーパーコンピュータや将来の「AIギガファクトリー」へのアクセスを改善するために600億ドル以上を投入し、 ホライズン・ヨーロッパ・プログラムにおける年間AI取り組みの倍増その これは3.000億ユーロを超えることになる表明されている優先事項の 1 つは、戦略的なデータ ギャップを特定し、科学的 AI が有用かつ信頼できるものになるために必要な高品質のデータセットを構築することです。

報告書のコーディネートを担当したガルシア・マルティネス氏 複雑な時代におけるイノベーションのロードマップ （インテック2025） ラファエル・デル・ピノ財団は、AIが数十年にわたり多くの研究分野の礎石となってきたことを強調しています。大型望遠鏡から粒子加速器まで、科学チームは 高度なアルゴリズムなしでは管理できないほどの量のデータが生成されるこれにより、パターンの発見、複雑なシナリオのシミュレーション、発見から市場への移行の加速が可能になります。

例は増え続けています。AIのおかげで、アバウシンが発見されました。 スーパーバグの1つと戦うことができる数少ない抗生物質の1つ WHOは、既存の薬剤に対する耐性のため、これを重大な脅威と見なしています。材料分野では、KebotixやドイツのExoMatterといった企業が予測AIモデルを用いて産業用触媒を特定し、それを企業に直接ライセンス供与することで、イノベーションサイクルを大幅に短縮しています。こうした事例は、AIが科学的発見を加速させるだけでなく、AIをプロセスに統合する企業の競争力を強化することを示しています。

スペインの役割と調整の必要性

ジェネシスミッションのヨーロッパ版として、 スペインは重要な役割を果たす可能性があるバルセロナのMareNostrum 5のような世界クラスのスーパーコンピューティング・インフラの存在は、スペインを、科学応用における欧州AIネットワークの主要拠点の一つとなる上で有利な立場に立たせています。これにより、スペインと欧州のチームは、米国や中国の主要プロジェクトとの競争に不可欠な最先端のコンピューティング・リソースにアクセスできるようになります。

しかし、スーパーコンピュータを持つだけでは十分ではありません。多くの専門家が指摘するように、真の課題は 資源、人材、科学的能力を効果的に調整する欧州にはトップレベルの研究者、一流大学、ベンチマークとなる技術センターがあるものの、断片化や過剰な官僚主義に悩まされ、国際競争が要求するスピードで研究成果を研究室から生産部門へ移転することが難しいという問題を抱えている。

ジャーナリストでありAI倫理の専門家 イドイア・サラザール人工知能の社会的・倫理的影響に関する観測所（OdiseIA）の共同設立者である彼女は、欧州のデータにAIを適用した場合、「そのメリットを最大限に活用しないのは倫理に反する」と主張している。彼女は次のように説明する。 ヨーロッパには技術力、インフラ、そして貴重な倫理的遺産がある これは、より責任ある科学を推進するための実用的な枠組みとなる可能性があります。しかし、これを実現するには、依然として多くのプロジェクトの妨げとなっている障害や官僚主義を削減し、アフリカ大陸の科学の質を高めるAIへの明確なコミットメントを示す必要があると彼は警告しています。

サラザール氏と他の専門家は、欧州戦略の成功は アジャイルなガバナンス構造AIの進化のスピードに適応できる能力が必要です。非常に伝統的な手順に基づく現在のモデルは、迅速に更新されなければ機能不全に陥るリスクがあります。AIエージェントが複雑なタスクをますます自律的に実行できるようになるシナリオでは、規制と監督の枠組みは常に数歩遅れをとることはできません。

グローバルでオープン、民主的に管理されたミッションに向けて

中央集権化と少数の大企業のリーダーシップを特徴とするアメリカのアプローチとは対照的に、多くのヨーロッパの研究者は、AIに基づく世界的な知識ミッションは オープン、協調的、分散的、相互運用可能単一の国家規模の巨大プラットフォームの代わりに、 彼らは、研究所、大学、公共センター、科学コミュニティを巻き込んだ国際ネットワークの構築に尽力しています。 共通の標準と分散型ガバナンス システムの下でデータを共有します。

このモデルは、ヨーロッパの伝統によく適合するだろう。 オープンサイエンス、基本的人権の保護、民主的統制重要なのは、野心や規模を放棄することではなく、AIの力と、透明性、監督、そして利益の公平な分配のための強固な安全策を組み合わせた代替手段を構築することです。これは、とりわけ、研究の優先順位、機密データの利用、あるいは研究成果の商業化に関する重要な決定が、少数の企業グループや単一の政府に独占的に委ねられるべきではないことを意味します。

多くの人に「何でもあり」と認識されているアメリカのアプローチとは異なり、 赤い線は必ずしも明確ではありません。欧州には、規制の経験と、イノベーションと権利のバランスを重視する文化を活かし、異なる道筋を示す機会があります。これを実現するために、欧州の将来のAI科学イニシアチブは、透明性、追跡可能性、監査可能性を備えたシステムを必要とし、ゲームのルールは民間の利益がグローバルなアジェンダに不透明な影響を与えることを防ぐものでなければなりません。

アメリカでもヨーロッパでも、鍵となるのは 人間が方向性、目的、倫理的な枠組みを提供する 人工知能（AI）への挑戦。ジェネシス・ミッションが、世界中の人々がよりオープンで責任ある、協力的なAI科学プロジェクトを追求するきっかけとなるならば、人類は現実を理解し変革する能力において質的な飛躍を遂げる瀬戸際にいると言えるだろう。一方で、もしジェネシス・ミッションが権力の集中と知識へのアクセスにおける不平等の新たな象徴となれば、次の偉大な技術革命は、私たちが想像する以上に多くの人々を置き去りにしてしまうというリスクがある。