黄仁勋が再びAIの危険論について語る：多くの予測は作られたものであり、中国は世界のオープンソースの重要な力になるだろう

著者：李海伦

編集：徐青陽

アメリカ現地時間9月14日、著名なテクノロジーポッドキャストAll-In Podcastが開催したオフラインイベントAll-In Summit 2026において、NVIDIAのCEO黄仁勲は4人のホストと共にAIの安全性、AIの終末論、再帰的自己改善、オープンソースモデル、AGIなどのトピックについて議論を展開しました。

4人のホストはAll-In Podcastの共同創設者でもあり、それぞれエンジェル投資家のジェイソン・カラカニス（Jason Calacanis）、元Facebook幹部のチャマス・パリハピティア（Chamath Palihapitiya）、"PayPalギャング"の核心メンバーであるデイビッド・サックス（David Sacks）、および農業バイオテクノロジー企業Ohalo Geneticsと投資会社The Production BoardのCEOデイビッド・フリードバーグ（David Friedberg）です。

このインタビューは、AIの発展に必要な安全な境界についての核心的な問題を探求しました。最近のAnthropicのCEOダリオ・アモディ（Dario Amodei）によるAIの安全性に関する議論や、最前線の研究所からの「減速」の呼びかけに対して、黄仁勲は、安全と革新は矛盾しないと考え、すでに発生した安全事件はエンジニアリングの問題として根本原因分析を行い、技術、プロセス、テストを通じて制御すべきだと述べました。

近年頻繁に見られるAIの「終末予測」について、黄仁勲は「放射線科医はAIに取って代わられる、90%のコードは短期間でAIによって生成される、50%の初級職は消える」といった以前に証明されていない判断を挙げました。彼は、このような予測は十分な科学的根拠を欠いており、社会的恐慌を引き起こすために使われるべきではないと考えています。

再帰的自己改善（RSI）について、黄仁勲は、RSIは突然現れた神秘的な技術ではなく、文脈、強化学習、合成データ、LoRAなどの既存の技術の組み合わせであると述べました。

オープンソースとクローズドソースモデルの対立については、両者が不可欠であると明言し、中国には多くのエンジニアや科学、数学の人材がいるため、将来的には世界のオープンソースエコシステムに重要な貢献者となる可能性があると考えています。

その後、話題は「AGIとスーパーインテリジェンス」に移りました。黄仁勲がAGIの基準が人間の知能レベルに達することであるならば、その段階はすでに到達しているのかと問われると、彼は簡潔に「今すでに達成されている」と答えました。

以下は黄仁勲の最新インタビューの実録で、原意を変えずに精練された整理です：

01 AIの安全性は革新と対立しない

質問：最近、AIの安全性に関する議論が増えています。ダリオ・アモディがAIの安全性についての記事を発表し、Anthropicの元研究者ヤコブ・コークソンが関連の問題で退職しました。これについてどう思いますか？

黄仁勲：安全問題は当然真剣に受け止めるべきですが、安全とリーダーシップは対立しません。私たちは迅速に革新し、迅速に実行することができ、アメリカが引き続きリードしながら安全を確保することができます。この二つの事柄を相互排他的な選択肢と見ること自体が間違いです。

コークソンがこれらのことを公にするには勇気が必要です。彼は告発者としてこの行動を取ることには問題ありませんが、彼がその後未来について行った科学的判断は、十分な科学的根拠を欠いていると思います。なぜなら、これらの予測は真の科学研究に基づいていないからです。

現在、多くの最前線の研究所が研究型組織からエンジニアリング型組織に移行していますが、研究とエンジニアリングは本質的に異なるものです。この移行過程で制御や管理の問題が発生した場合、それは別の問題です。コークソンが何を見たのかは私にはわかりません。

質問：過去数年、AI業界には非常に悲観的な予測が多く見られます。「AIが人類を滅ぼす可能性がある、大量の仕事が消える」といった見解についてどう思いますか？

黄仁勲：私は、これらの事柄に「人類滅亡の確率」や「文明崩壊の確率」を軽々しく与えるべきではないと思います。なぜなら、多くのものは実際には作り上げられたものだからです。ある人を研究者や科学者と呼び、非常に驚くべき予測を出すと、一般の人々に恐慌を引き起こすことが容易であり、これは無責任だと思います。

私たちは過去に多くのこのような予測を見てきました。誰かが「5年以内に放射線科医はAIに完全に取って代わられる、将来的には放射線科医は必要なくなる」と予測しました。しかし現実は、世界中でより多くの放射線科医が必要であり、AIは確かに医療画像分析に使用されていますが、「放射線科医が消える」とは全く異なることです。

また、「今後6〜12ヶ月以内に90%のコードがAIによって生成され、50%の初級職が6〜9ヶ月以内に消える」と予測した人もいます。実際には、これらの予測は実現していません。以前には「GPT-2、Llama 3は危険すぎて公開できない」と言った人もいましたし、「半分のホワイトカラーの仕事が翌年に消える」とか、いわゆる「雇用の終末」が近づいていると予測した人もいました。

私はこれらの予測は記録されるべきだと思います。数年後に振り返れば、どの予測が正しかったのか、どれがただの恐慌を引き起こしただけだったのかがわかるでしょう。

質問：つまり、AIの安全問題はもっとエンジニアリングの問題として扱うべきだと考えていますか？

黄仁勲：もし安全事件が発生した場合、まずはエンジニアリングの根本原因分析を行い、何が起こったのか、どこに問題があったのか、今後同様の事態を避けるために何をすべきかを明らかにし、それらの対策を制度、プロセス、技術的制御に変えるべきです。

私はこれらの企業がすでにこれらのことを行っていると信じています。より良いサンドボックス、より厳格な運用環境、より完璧な監視、そして継続的な監視システムを含めてです。私はこれらの問題が制御され、予防されることができると賭けてもいいです。

もしあるエンジニアリング会社が本当に何が起こったのかわからず、どう制御すべきかわからないのであれば、エンジニアを派遣して助けることができます。しかし、私は事態がそこまで進展するとは思いません。これらの研究所には非常に優秀な人々がいて、彼らはすでに関連問題について分析を行い、相応の対策を講じていると信じています。

質問：もしAIの安全問題に規制が必要であれば、規制はどこから始めるべきですか？

黄仁勲：規制は実際に存在する問題を解決するべきです。現在、本当に注目すべき問題の大部分は最前線のAI研究所から来ています。なぜなら、彼らは最も多くの計算リソースを持ち、最前線の問題に取り組んでいるからです。高校生や普通のスタートアップ企業がこれらの問題を引き起こすために必要な計算能力を持つことは難しいです。

これらの研究所は研究からエンジニアリング段階に移行しており、同時に会社、文化、技術、製品を構築しています。このプロセスは容易ではありません。したがって、彼らがどのようにしてより完璧なエンジニアリングシステムを構築し、技術開発とテストプロセスの安全性を確保するかに注目すべきです。

質問：第三者評価機関は必要ですか？

黄仁勲：私は複数の評価および監査機関があっても良いと思います。彼らはすべてのことを知る必要はありませんが、どのような問題を提起すべきかを知る必要があります。これは金融監査に似ています。もし一つの評価機関しかなければ、影響を受ける可能性がありますが、複数の評価機関があれば相互に抑制し合うことができます。

02 "再帰的自己改善"はそれほど神秘的ではない

質問：今、再帰的自己改善、つまりAIが自分でデータを生成し、自分を訓練し、そして加速し続けることについて多くの議論があります。これについてどう思いますか？

黄仁勲：私は「再帰的自己改善」というのは最近流行している新しいラベルだと思いますが、その背後には実際には多くの既存の技術が組み合わさっています。文脈、スキル、反省、強化学習、合成データ生成、LoRAなどです。

これらの方法は確かにAIがタスクを実行する中で経験を蓄積し、さらに改善を続けることを可能にします。例えば、合成データと強化学習を通じて、基礎モデル全体を再訓練することなくモデルの能力を向上させ、その後蓄積された経験を基礎モデルの訓練に再利用することができます。私は今、ほぼすべての企業がこれらの技術のいくつかを使用していると考えています。

「再帰的自己改善」という名前は、システムが完全に制御不能になることを意味するように聞こえますが、実際には製品がリリースされる前に評価、再テスト、回帰テストが必要であり、これらは最も基本的なエンジニアリング制御です。

これらの最前線の研究所は研究型組織からエンジニアリング型組織に移行しており、私は彼らが今後、これらのシステムを制御、検証、評価するためのより良い方法、知識、実践、ツール、技術を持つようになると考えています。再帰的自己改善は内部で発生する可能性がありますが、検証された製品は安全な方法で外部にリリースされることができます。

質問：オープンソースとクローズドソースモデルの関係についてどう思いますか？

黄仁勲：世界はオープンソースモデルもクローズドソースモデルも必要です。私自身もクローズドソースの最前線モデルを使用します。それらはボトル入りの水のようなもので、水自体は無料ですが、異なる形の製品が異なるニーズに応えることができます。

オープンソースモデルは主権、プライバシー、企業の独自技術にとって非常に重要です。過去6ヶ月間で、約4000億ドルのリスク投資がAIネイティブ企業に流入し、その約80%の企業がオープンソースモデルを使用しています。オープンソースモデルがなければ、多くのスタートアップ企業は自分たちの目標を達成することができません。なぜなら、彼らがやりたいことは最前線の研究所とは異なるからです。

アメリカの真の強みは、さまざまな革新の形を持っていることです。AI競争に勝つためには、オープンソースモデルを発展させる必要があります。

AI競争に勝つということは、単に数社のアメリカ企業が勝つことではなく、アメリカの企業、産業、研究者、教師、学生、起業家がこの技術から機会を得ることができることです。ある人はクローズドソースモデルを使用し、多くの人はオープンソースモデルを使用し、両者が必要です。

質問：あなたは中国が世界のオープンソースエコシステムに重要な貢献者になると思いますか？

黄仁勲：私は中国が世界のオープンソースエコシステムに大きな部分を貢献する可能性があると思います。中国には多くのエンジニアがいて、科学や数学を学ぶ学生も多く、清華大学などの高等教育機関は毎年多くの優秀な人材を育成しています。

例えば、Linux、Kubernetes（オープンソースのコンテナクラスター管理システム）、および多くのソフトウェアプロジェクトに中国のエンジニアが参加しています。オープンソースの特徴は、一度ダウンロードすればそれはあなたのものになり、あなたはそれを修正、最適化し、自分のものにすることができるということです。

AI競争は最終的に誰がこの技術を最もよく活用できるかにかかっています。過去の産業革命では多くの重要な発明がヨーロッパから来ましたが、アメリカはその後これらの技術をうまく活用しました。次の産業革命もこのように発展することを望んでいます。

私は中国のこの分野での議論がより実務的で、経済発展や社会進歩にもっと焦点を当てていると感じています。終末や文明崩壊についてずっと議論するのではなく、もしこれらの終末予測が本当に成立するなら、私たちはそれを議論し、解決すべきですが、恐慌を引き起こす必要はありません。私たちの仕事はそれを実現することです。

質問：もしAIが最終的に大量のプログラミング作業を自動化した場合、エンジニアは何をする必要がありますか？

黄仁勲：エンジニアリングの仕事は依然として存在します。私の世代のエンジニアは、ソフトウェアが普及する前に大量の時間をコードを書くことに費やしていませんでした。現在、ソフトウェアエンジニアは多くの時間をコードを書くことに費やしていますが、将来的にその大部分の作業が自動化されても、人間は依然としてエンジニアリングの仕事を行います。私の習慣の一つは、最も好きなキーボードのキーはBackspaceであることです。なぜなら、最良のソフトウェアは往々にしてより少ないコードを意味するからです。

03 NVIDIAがAI産業チェーンに深く関与する理由

質問：アメリカ政府が最初に強調したのは雇用、再工業化、エネルギー、サプライチェーンです。今、これらのことは確かに起こっています。NVIDIAはAI産業全体の重要な資本提供者となっていますが、どこにリソースを投資すべきかどう判断しますか？

黄仁勲：AIは新しい産業革命です。この産業にはモデル、チップ、アプリケーション、データセンター、建設、電力、発電施設など多くの部分があります。私は常にエコシステム全体を見て、ボトルネックを探しています。

もし非常に良い会社がある部分で制限されている場合、その問題に注目します。それはサプライチェーンかもしれませんし、土地、電力、工場かもしれません。NVIDIAの規模はすでに十分大きいので、私たちはサプライチェーンを何年も前から考慮する必要があります。Corning、Lumentum、TSMC、メモリ供給業者などは、私たちが長期的に注目する必要がある企業です。

質問：AI業界の最終的な大部分の利益はアプリケーション層に移動すると考える人もいます。NVIDIAはなぜモデルやHugging Faceなどの上位の分野に進出するのですか？

黄仁勲：NVIDIAはほぼすべてのモデルを実行できます。約1年半前、皆は主にOpenAIのモデルについて議論していましたが、今ではMetaのMuse、Grok、Gemini、Anthropic、そして多くの他のモデルがあります。多くの最前線のAIラボはNVIDIAのプラットフォームの上に構築されています。

私たちの戦略は、すべての人が成功するのを助けることであり、他の人のビジネスを奪うことではありません。私たちは可能な限り技術スタックのより低い位置に留まり、必要なときだけ上に進みます。CUDAは多くのフレームワークをサポートし、MegatronとMegatron Coreは大規模トレーニングをサポートしています。私たちは必要な技術を発明し、エコシステム全体を発展させ、より多くの企業が参加できるようにします。

質問：なぜ地域のクラウドサービスプロバイダーがますます重要になっているのですか？

黄仁勲：地域のクラウドサービスプロバイダーは、大規模なクラウドプロバイダーよりも柔軟性が高いことが多いです。なぜなら、彼らは地元で土地、電力、工場を見つけることができ、地元のニーズをよりよく理解しているからです。

将来的には分散型の企業ネットワークが形成され、ますます多くの国がAIを戦略的産業と見なすようになるでしょう。私たちはすでにいくつかの地域でAI計算力インフラが増加し始めているのを見ています。

質問：NVIDIAは現在、自社のオープンソースモデルを開発しています。自動運転やバイオ分野を含め、なぜこれらのことを行うのですか？

黄仁勲：顧客のニーズがあるからです。私たちは最高のことを成し遂げる能力があるので、やります。例えばAlpamayo、これは私たちが開発した自動運転モデルです。これは推論ができる自動運転システムです。過去には自動運転には数十億時間の道路データが必要でしたが、推論能力により、システムは類似の状況に対して考えることができ、大量の実際の道路データへの依存を減らすことができます。

未来の自動運転は乗用車だけでなく、農業機器、トラック、貨物車、そして多くの他の移動機器も含まれます。多くの企業は完全な技術スタックを持っていないため、NVIDIAは完全な技術スタックを提供し、顧客は自分のニーズに応じて最後の1マイルの調整を行うことができます。

バイオ分野も同様です。私たちはESM2、ESMFold、OpenFold、AlphaFold 2、そしていくつかの同変モデルやProtein Complexa（全原子タンパク質結合体生成的AIフレームワーク）などを開発しました。製薬会社は確かにこれらの技術を必要としています。私の出発点は、誰かがこの技術を必要としているからこそ、私たちはそれを行うということです。

04 マスクのTerafab

質問：マスクがTerafabチップ工場計画を発表しましたが、その規模は非常に大きいです。あなたはどう思いますか？

黄仁勲：NVIDIAはプロセステクノロジーを非常によく理解しており、私たちは常にプロセスの限界を押し進めてきましたので、この問題について議論することはもちろん可能です。マスクが一度何かを決定すると、彼がそれを続けるのを止めるのは難しいです。これが彼の超能力でもあります。

質問：では、NVIDIAは将来的に彼の工場でチップを生産することができるのでしょうか？

黄仁勲：私たちは議論できます。

質問：AGIの定義が人間の知能レベルに達することであるなら、私たちはすでにこの段階に入っていますか？スーパーインテリジェンスについてはどうですか？

黄仁勲：私たちはすでに達成しましたし、特定の分野ではスーパーインテリジェンスの段階に入っていると言えます。

質問：なぜですか？

黄仁勲：非常に具体的な分野では、AIはすでに人間を超えています。自動運転はその一例です。もし車が人間よりも優れた運転をすることができれば、その運転の分野ではそれはスーパーインテリジェンスです。

現在、自動運転システムの事故率は人間の十分の一にまで達しています。バイオ分野も同様です。合成タンパク質、仮想スクリーニングなどのタスクはすでにスーパーインテリジェンスのレベルに達しています。これらの特定の分野では、AIは人間の能力を超える仕事を遂行できるようになっています。

質問：このような技術の最前線に立っていると、どんな気持ちですか？

黄仁勲：私はこの感覚が好きです。未来は素晴らしいです。もしかしたら、未来には多くの人が働く必要がなくなるかもしれませんが、私はこの時代を逃したくありません。

私たち全員がその未来に向かって一緒に進むことを望んでいます。人類は最終的に共に成功を収めるでしょう。私たちは皆を励まし、不要な劇的な議論を減らす必要があります。最も重要なのは、アメリカ全体が参加できるようにすることです。