アンソロピックのジャック・クラーク氏、「特異点は到来した」と宣言――2030年の米GDP 44兆ドルを示唆する内部経済モデルを引用
アンソロピックの共同創業者が10月18日の「AF14」基調講演で、大胆な成長シナリオと、研究所およびロボット関連能力への投資加速を訴える
アンソロピック（Anthropic）の共同創業者であるジャック・クラーク氏は、「AF14」の聴衆に対し、同社の社内エコノミストが2030年に米国のGDPが44兆ドルに達するシナリオをモデル化したと述べた。同氏は、この数字が「非常に突飛に聞こえる」ことを認めつつも、「技術の継続的な向上が必然的に導くものだ」と主張した。このモデルは、「各AI研究所の人々が考える通り」、AIシステムが幅広いタスクを自律的に完了し、経済全体への普及が加速することを前提としている。クラーク氏は、ベースラインの前提条件や普及曲線、あるいはアンソロピックがシミュレーションしたその他の軌道については詳細を語らなかった。投資家は、この数値を予測としてではなく、利害関係者によるシナリオの出力として受け止めるべきである。それでもなお、同社が経済的賭けをどれほどアグレッシブに捉えているかを示すものだ。
クラーク氏は論理的な帰結を付け加えた。「これほどGDPが拡大した場合、経済学のドクトリンによれば、これほどの大規模な経済拡張を駆動するために新しい産業や発明が生み出される必要がある」。同氏の見立てでは、まさにそれこそが自律的なAIによる科学的探求によってもたらされるものであり、チャットボットやコーディングではなく科学こそが、この命題の主要な原動力になるとしている。
中核となる論点：安価で複製可能な研究者が、「アイデアが発見しにくくなっている」という問題を打破する
クラーク氏の経済的論拠は、研究者の生産性が長年低下し続けているという事実に基づいている。人員が急増する一方で、ブレイクスルーのコストは高騰している。同氏は、AIが研究者の数と訓練に必要な時間の両方の変数を変えると主張した。これを自らの身に引き付けて次のように述べた。「私という人間は1人で、ここにたどり着くまでに約40年かかった。私とそっくりのコピーを何百、何千も同時に稼働させることができたら、どうなるだろうか」。新しい世代の人間の専門家を育成するには「10年から15年のターゲットを絞った教育と数百万ドルの費用がかかる」と指摘する一方で、AIシステムは「十分なコンピュート（計算能力）さえあれば、任意の数だけ直ちに作成できる」とした。
同氏の見解では、人間の科学者は価値が下がるどころか、むしろ各人が「何百、何千もの志を同じくする専門家」を監督するようになることで、より価値が高まるとされる。最先端科学以外の分野における労働力の代替と、これがどのように整合するのかについては言及されなかった。講演では、この成長がも descrito（描写）する分配コストについては一切触れられなかった。
証拠：最先端科学のベンチマークと、示唆に富む物理学のエピソード
クラーク氏は、2026年がAIが最先端の科学を遂行できるという最初の兆しをもたらした年であると述べた。ナビ・ストークス（Navier-Stokes）ミレニアム懸賞問題、ヤコビ予想（Jacobian conjecture）、およびいくつかの未解決のエエルデシュ問題（Erdos problems）に対する解決策の提案へのAIの貢献を挙げ、多くの場合においてAIが「核心的な洞察」を提供したと述べた。生物学の分野では、AIが設計したウイルスや医薬品候補を挙げ、一部の医薬品については「大部分がAIシステムによって設計された」治験が進行中であるとした。また、AIが実験室の機器を自律的に操作するケースが増えていることにも言及した。
同氏が提示したベンチマークデータは目を引くものだった。「Humanity's Last Exam」では、最先端システムは2025年1月のリリース時点では8%のスコアであったが、今週のリーダーである「Claude Opus 5.5」は67.7%を記録した。「FrontierMath」では、最高スコアが2024年11月のリリース時の2%から、現在は94%にまで上昇している。クラーク氏は、科学分野全般にわたって同様のパターンを示す約100個のグラフを過去1週間で作成したと述べ、その加速は「過去2年間、場合によってはわずか1年間で」始まっているとした。
同氏が挙げた最も記憶に残る証拠は、先週発表された論文「TheoPhys-Eval」である。これは、著者ら自身の研究から生み出された50の未発表の理論物理学の問題から構築されたものだ。クラーク氏は、インドの物理学者スアット・ラジュ（Suat Raju）氏の言葉を引用した。「AIの助けなしに、我々の最終的な問題コレクションの重要な割合を解くことができる個人を私は知らない」。初期のスコアリングでは、「GPT-6 Astra」が80点台後半を記録し、それに「Opus 5.5」が肉薄した。しかし、モデル（特にAstra）は、専門家が提供した回答が間違っていると主張した。見直しの結果、専門家は「計算の深部に埋め込まれた微妙な誤り」を発見し、回答を修正したところ、Astraは98%（50問中49問）に到達した。クラーク氏の結論は、最先端科学はAIの未証明の能力の1つである創造性を暗黙のうちにテストしており、そこでの成功は「間違いなくAI研究そのものを含め、汎用化の兆候を示しており、イノベーションに爆発的な効果をもたらす可能性がある」というものである。特筆すべきことに、同氏はライバル研究所のモデルをトップパフォーマーとして挙げたことで、その証拠に信憑性を持たせている。
コーディングの生産性とサイバーセキュリティの両刃の剣
クラーク氏は1つの社内運用指標を提示した。アンソロピックの研究者は現在、同社設立からの最初の4年間と比較してほぼ10倍のコードを生産しており、この増加は「基本的には進歩するAI能力と直接連動している」という。同氏は、AIシステムが現在「世界のソフトウェアエンジニアの圧倒的多数よりも有能かつ効率的である」と述べた。
同氏はマイナス面についても率直だった。コーディングにおける同じ向上が、モデルのサイバー防御とサイバー攻撃の両方の能力を飛躍的に高めており、この2つは「切り離せない形で結びついている」と強調した。同氏はこれを「将来起こることの予兆」と呼んだ。
インフラストラクチャ：次のビルドアウトは研究所、機器、そしてロボット
クラーク氏は、政府に対して電力容量とデータセンターのスペースを構築するよう10年間ロビー活動を行ったが、大部分は無視されたと語った。「耳を傾けた政策決定者は多くなかった。我々は今、その結果に対処しているのだと思う」。能力は米国、中国、そしてますます中東に集中しており、サプライチェーンは非常に逼迫しているため「価格が上昇している」。
同氏は、コンピュートのビルドアウト（構築）はまだ第1段階に過ぎないと主張した。次の段階は物理世界への拡張であり、AIが実験を実行し、ロボットを操作することになる。ユネスコ（UNESCO）によると世界中の科学者は約1,000万人であり、既存の需要を満たすには人間の科学者、実験室、生物学的研究所、大型の科学機器がすでに不足していると述べた。10億、あるいは100億もの仮想科学者が誕生する見通しは、「我々の能力が非常に急速に枯渇し、歴史が繰り返されるのを目撃することになる」ことを意味する。投資家にとっての示唆は、実験室の自動化、科学機器、ロボット工学、そして原材料供給における新たな需要ベクトルである。クラーク氏は、基礎的なインプットを供給する発展途上国が「リープフラッグ（経済の飛躍的発展）」を成し遂げる可能性がある示唆した。
また、同氏は下流のボトルネックについても警告した。「新薬の候補が雪崩のように現れても、そのごく一部しかテストできないのであればほとんど役に立たない」と述べ、政策決定者に対し、研究室から臨床、工場、現場への道程を迅速化するよう求めた。これは、発見ではなく規制や臨床のスループットこそが、実現される経済的ガイン（利益）の上限となる可能性があることを暗黙のうちに認めている。
ガバナンス：AI駆動型のAI研究に対する抑制
最も重大な告白は、AI研究そのものに関するものかもしれない。クラーク氏は、アンソロピックのような研究所は「AI駆動型の研究に対してどれほどの監督を適用すべきかについて決定を下す必要がある」と述べた。これにより進展が加速する可能性がある一方で、「ここで極めて慎重に行動しなければ、技術のコントロールを失う可能性がある」ことを意味する。同氏は生物学研究において最も厳格な人間の監督を求め、AIの創造性ですでに人間がその数学的進歩の解読に時間を費やさざるを得なくなっていると述べた。また、AIが「わずか数年のうちに」自ら設計する科学機器を人間が理解しなければならないのかという疑問も投げかけた。
クラーク氏は、結びとして「この技術とそれを構築する企業に対して、異例かつ厳格なルール」を求める声を上げ、利用のためのインフラストラクチャを構築しながらも、世界は開発において「ゆっくりと慎重に進む」必要があると主張した。また、行動を起こすための窓口は「数年、簡単に言えば10年もかからない」と述べた。この立場は、急速な能力向上と普及に依存する44兆ドルの成長シナリオとは不気味に同居している。クラーク氏は、その緊張関係を解消することなく認めた。