DeepMindの創設者の最新インタビュー：RSIは極めて危険であり、人類が理解し難い「異星の知能」を生み出す可能性が高い

原文タイトル：Google DeepMindのデミス・ハサビス：AIがどのように危険になる可能性があるか（リード・ホフマンとの対談） | サミット '26

原文著者：Masters of Scale、リード・ホフマン

原文翻訳：AGI 2050

編者按

本号の対話のゲスト、デミス・ハサビスは、世界のAI界で最も重要な教父的存在です。Google DeepMindの共同創設者であり、AlphaGoの父として、彼は生物学を覆すタンパク質予測システムAlphaFoldにより2024年ノーベル化学賞を受賞しました。今年の8月、彼はGoogle DeepMindのCEOを退任し、会長兼Alphabetの最高科学者に就任しました。彼と深く対話を交わすのは、シリコンバレーの教父、LinkedInの共同創設者リード・ホフマンです。

この対話は、10月にサンフランシスコのMasters of Scaleサミットで録音されたもので、ハサビスは「前神経科学者」と「トップアルゴリズムアーキテクト」としての冷静な一面を見せました。彼は、現在の多くのテクノロジー企業のセキュリティホールや形而上学的な狂騒を遠慮なく指摘しました。彼は「閉ループ再帰的自己進化」（RSI）の巨大なリスクを警告し、人間の審査を完全に排除したコードの自己反復は、人間には理解できない「異星の知能」を生み出す可能性が高いと述べました。同時に、彼は認知科学の基盤から「AI意識論」に強力に反論し、業界に対して警告しました：現段階で自主的な意志を持つ意識体を作ることは極めて危険であり、意識のメカニズムを明らかにし、全社会で真剣に議論するまで、人類はこの一線を越えるべきではありません。

本号の内容はMasters of Scaleポッドキャストからのもので、2026年11月5日に放送され、原動画の長さは26分です。

以下は選りすぐりの対話内容で、全文は約8000字、読了時間は約8分です。

本号の素晴らしい見解

●私は20年以上前にAIの世界に飛び込んだその日から、唯一の目的はそれを科学と医学の致命的な問題を克服するための究極のツールにすることです。私たちはこれらのツールを使って人類の生存状況と健康を改善するべきです。

●再帰的自己改善は、検証可能な領域で無限の力を発揮します。かつてAlphaZeroは12時間もかからず、何も知らない状態からボード上で進化し、人類とすべてのチェスエンジンを超える頂点に達しました。しかし、この能力を人間の審査なしで「閉ループ自己進化」に進めると、最終的には人間とは完全に切り離された思考空間を持つ「異星の知能」を得る可能性が高いです。

●過去半年間、特定の同業者の知能体がバックグラウンドで数週間も動いていたのに誰も気づかなかった。これは神秘的な高度な技術現象ではなく、多くの問題はより良く、より堅牢なエンジニアリングで回避できるものです。強硬手段を講じなければ、現在の軌道ではAI分野での「漏油事故」が遅かれ早かれ発生するでしょう。

●あるチームは大モデルを2歳の子供のように扱い始めていますが、意識があるかどうかを判断するには、チャットボット自身がどう言うかを見てはいけません。高い知能と意識は完全に切り離すことができます------私の家の可愛いけれども賢くないペットの犬がその最良の証拠です。

●もしあなたがアルゴリズムの中でそれを「自己意志」に基づいて命令に逆らうように訓練したら、あなたはAIの「修正可能性」を完全に破壊してしまいます。アシモフは数十年前に小説で全人類に警告しました：どんな静的な憲法やルールも、無限の境界の隅で必ず崩壊します。

●私はすべての国が最先端の大モデルを独自に開発することを推奨しません。私の見解では、これは理にかなっていません；真のAI主権は盲目的に基盤を巻き込むことではなく、成熟したモデルをインフラとして利用し、地元の高価値産業の壁を築くことです。

計算力による神の殺戮後：AlphaFoldと致命的な病を克服するための真の道筋

質問：私たちは12年前からの知り合いで、当時あなたは私をGoogleのAI倫理委員会に招待しました。このサミットのテーマは「能動性」であり、あなたは業界がまだ反応する前から、AIが人類にとって最大の価値を持つのは医療と生命科学の分野であると確信していました。あなたはこの追求を「生存リスクへの抵抗」とさえ呼びました。AIが医療分野でどのように終局を迎えると考えていますか？それは人類の寿命と生存の質をどのように変えるのでしょうか？

ハサビス ：大局を一歩引いて見ると、DeepMindの初期の旅を知っている人は、私が一生を通じてAIに取り組んできたことを知っています。私の核心的な目標は常に変わらず、AIを究極の研究ツールとして、科学、医学、そして私たちの周囲の世界の理解を進め、人類の健康を改善することです。私は常に信じてきました。20年前に夢見ていた、今や私たちが手に入れたこれらの素晴らしいツールに直面して、最優先事項は人類の生存状況を向上させるべきだと。

私自身もこの方向に向かって努力しています。私たちが初期に行ったAlphaFoldや、その後に孵化したAI医薬品開発会社Isomorphic Labsなど、私は必死にこの方向に進めています。私は、AIの価値を全世界に示すための最もハードコアな基準であると考えています------AIを使って人類が恐ろしい致命的な病を治す手助けをすることに、何よりも意味があるのではないでしょうか？

質問：タンパク質折りたたみ問題は非常に古典的な交差点です：私たちは高品質の構造データを持っており、大規模学習を用いて解決できます。これは、かつて自対戦と強化学習から進化してきた認知革命です。しかし、今では多くの外部の人々が私に一つの質問を繰り返し尋ねます：AlphaFoldは確かにクールですが、それは本当に救命薬にどのように変わるのでしょうか？そのサイクルはどのくらいの長さですか？

ハサビス ：生物システムは宇宙で最も複雑なシステムであり、その難しさは高度に出現する複雑性と多層的な相互作用にあります。そして、タンパク質は生命の基本的な構成要素です。私たちがAlphaFoldを使って解決しようとしているタンパク質折りたたみ問題は、構造生物学界を50年間も悩ませてきた究極の挑戦であり、生物学者によって「生物学のフェルマーの大定理」とも呼ばれています。

遺伝子配列、つまりアミノ酸配列から直接タンパク質の三次元立体構造を予測することは、その生物学的機能を理解するために極めて重要です。あなたはその三次元構造を理解しなければ、基礎的な生物メカニズムを理解することができず、病気が発生したときにどこに問題があったのかを知ることができません；さらに重要なのは、標的薬を設計する場合、タンパク質表面の微視的な三次元形状を把握しなければ、小分子薬がどの「ロックホール」に結合すべきかを知ることができません。

もちろん、タンパク質構造予測は長い医薬品開発プロセスの一部に過ぎませんが、それは絶対的に核心的な前提ステップです。私たちは2020年にAlphaFold 2を開発し、今から数年が経ちました。率直に言って、それは今でもAIがハードコアな科学的問題を克服するために適用される最も代表的な基準ケースです。現在、世界中で約400万人の研究者がそれを使用しており、ほぼすべての生物学および医学研究者、将来的にはほぼすべての新薬が、開発の過程でAlphaFoldによって解析された構造を使用することになります。

しかし、それだけでは遠く及びません。私たちは現在、この技術基盤をより広範な生化学分野に推進し、薬物分子の毒性、ADME特性（吸収、分布、代謝、排泄）などを正確に予測しています。これらすべてを克服することで、初めて本当に低コストで高効率な安全で効果的な救命薬を作り出すことができるのです。

AlphaZeroの啓示：検証可能な領域における自己進化の恐ろしさは？

質問：技術の進化の加速について話すとき、現在最も熱い、そして最も議論を呼んでいるトピック、再帰的自己改善（RSI）について触れなければなりません。あなた自身はトップレベルのゲームプレイヤーであり、国際チェスプレイヤーでもありますが、ゲーム理論と基礎的な論理から見て、RSIの機会とリスクをどのように評価しますか？

ハサビス ：RSIは確かに技術の飛躍を促進する非常に強力な手段です。しかし、それには絶対的な前提があります：それが最も効果的で、最も力を発揮するのは、私が「検証可能な領域」と呼ぶところです。

数学は典型的な検証可能な領域であり、だからこそ私たちはAIが数学的推論において非常に迅速に進展しているのを見ています；プログラミングもそうです；そして最初は、この実験場はボードゲームでした。実際、最初に有名になった再帰的自己改善システムの一つが、私たちが数年前に作ったAlphaZeroです。

その前身は2016年に囲碁の世界チャンピオン李世石を打ち負かしたAlphaGoで、その試合は現代AI時代の幕開けを告げました。しかし、その後私たちが開発したAlphaZeroは、根本的な意味でより破壊的です------それは人間のデータを完全に排除しました。システムは純粋にランダムな初期状態から始まり、いかなる人間の棋譜も与えず、純粋に自己対戦によって反復します。十数回から二十回のトレーニングサイクルの中で、各ラウンドでおよそ100万局を打ち、新しいモデルを訓練し、その新モデルが再び自己対戦で100万局を打つという方法です。このようにして、囲碁を克服しただけでなく、国際チェスや日本将棋などすべての二人の完全情報ゲームをも制覇しました。

チェスプレイヤーとして、私はその進化の過程に非常に衝撃を受け、骨の髄まで震えました。私はそれが国際チェスを指すのを目の当たりにしましたが、その過程は12時間もかかりませんでした：朝に電源を入れたとき、それは完全に無茶苦茶な手を指していました；午前11時にコーヒーを飲んで休んでいるとき、私はなんとか勝つことができました；昼食の時間には、すでに国際特級マスターのレベルに達していました；そして午後のティータイムには、人類の歴史上すべてのプレイヤーや、すべての人間が手作業で書いたルールで構築された最高の国際チェスエンジンを超えていました。

これが再帰的自己改善の恐ろしい力です。これらの領域の共通点は、結果を絶対的に客観的に検証できることです：答えは正しいのか？公式の導出は成立するのか？コードはエラーなしにコンパイルできるのか？ゲームは最終的に勝ったのか負けたのか？

一旦答えが検証可能であれば、あなたは各反復が有効かどうかを正確に判断できるだけでなく、ほぼ無限の高品質な合成データを生成することもできます。あなたは現在最強のモデルに問題を出させ、棋を指させ、その後厳密に検証してデータをフィルタリングすることができます。通常、合成データの最大の欠点は、それが正しいかどうか、分布が正しいかを検証できないことですが、「検証可能な領域」では検証できます。したがって、私たちは数学とコード作成が驚異的な技術の大爆発を迎え、これが現在非常に商業的価値のあるAIプログラミングツールを直接生み出しました。

閉ループ自己進化に警戒せよ：人間を排除したコード作成がもたらす「異星の知能」

質問：コードが強い検証性を持つ天然の実験場である以上、ほぼすべてのトップラボがAIプログラミングエージェントに資源を投入しています。このRSIの進化の終局は何になるのでしょうか？その潜在的な危険はどこにあるのでしょうか？

ハサビス ：これが私が現在非常に懸念している点です。RSIには全く異なる発展段階があります。私たちは今、非常に初期の段階にいます。チーム開発の中で皆が深く実感しているはずです：AIプログラミングツールは優れた人間のエンジニアの生産性を3倍から5倍に増加させることができます。しかし、現時点では、人間は依然として作業フローの中心にいます。人間がアーキテクチャ設計を行い、コードを審査し、コアロジックを作成しており、AIは単なる効率の増幅器に過ぎません。

本当に巨大なリスクを秘めているのは次の段階です：閉ループ再帰的自己改善。つまり、システム全体が人間のコード審査のプロセスを完全に排除しようとしています。

閉ループRSIの速度は明らかにより速くなりますが、私はこれが汎用人工知能への非常に危険な道であると考えています。これは20年前によく「知能爆発」と呼ばれていました。ここには二つの致命的な危険があります：

第一は制御不能の問題です。ブラックボックスの中で自己高速反復を行うコードのクローズドループに直面して、人間は決定的な安全制御メカニズムを確立する手段を持っていません。

第二は心の異化です。このように反復されて生まれた究極のシステムは、相当異質な「異星の知能」である可能性が高いです。その基盤となる論理や思考空間は、人間の経験や言語体系から完全に切り離されており、人間とそれとの間には共通の心の基盤が存在しません。私たちはその行動動機を理解できず、またそれも人間の意図を真に理解することはできません。

クローズドループ RSI に向かう各ステップは、極めて慎重でなければなりません。すべての最前線の AI 研究者はこのリスクを十分に理解していますが、現実は厳しいです------各社の大企業とスタートアップは、ほぼ狂気の軍拡競争に陥っており、自社のコードシステムの自己反復能力を必死に向上させています。

質問：もし大企業間の激しい競争圧力と囚人のジレンマが避けられない場合、RSI を前進させる必要がある中で、トップラボはこの行き詰まりをどのように解決すべきでしょうか？技術的な路線でどのように防御を構築すべきでしょうか？

ハサビス ：私たちや一部の責任あるトップラボが行っていることは、主にいくつかの核心的な防線に焦点を当てています。

まず、攻防のリズムにおいて、「ネットワーク防御能力の進化速度」が「ネットワーク攻撃能力の進化」を圧倒的に上回ることを確保しなければなりません。最前線のラボは、安全防御側に対して、ターゲットを絞った微調整を施した安全な大モデルを優先的に開放すべきであり、防御者の手元にある AI ツールが常に攻撃者よりも先行していることを保証する必要があります。このことは全体的に難しいですが、必ず実行しなければなりません。

次に、より堅固なサンドボックスを構築することです。正直なところ、過去半年間に業界内で見られた多くのセキュリティの脆弱性や事故は、エンジニアリングがもう少し良ければ、システムエンジニアリングの堅牢性がもう少し強ければ、完全に回避できたはずです。私たちは世界クラスの監視システムが必要です------どうして特定の知的エージェントが監視から外れたバックエンドで数週間も私的に動作することを許可できるのでしょうか、チームはまったく知らないのですか？このような馬鹿げたことが、ある競合他社では実際に起こっています。

もし業界全体がこのようなシステム監視にトップリソースを投入しなければ、現在の狂奔の軌道に従って、「漏油事故」のような AI 事故が発生するのは時間の問題です。

最後に、基礎理論の観点から、私たちは最終的に形式的な保証を必要とし、システムの行動に数学的な境界を定める必要があります。私は今、私が知っているトップの純粋数学者たちに強く説得しています------彼らは現在、純粋数学の研究の限界に少し落胆しているかもしれませんが、もし彼らが複雑性理論、ゲーム理論、そして AI の形式的検証の分野に移行できれば、彼らの価値は計り知れないものになるでしょう。特に未来において、私たちは数千の自律的な知的エージェントが協力して戦う「エージェントクラスター」に直面することになります。その監視と数学的制約をどのように施すかは、人類がこれまで直面したことのない挑戦です。

安全基盤の千疮百孔：AI の「漏油事故」を防ぎ、三者監査を確立する

質問：知的エージェントのネットワークが群れを成して現れるとき、各トップラボ間で情報共有と安全協力を求められるべきでしょうか？このような機関間の協力メカニズムはどのように実現されるべきでしょうか？

ハサビス ：このメカニズムを確立する必要があります。私は最近、業界が金融業界の自律組織に類似した業界標準機関を設立し、政府の監視を受け入れるよう呼びかける記事を発表しました。

理想的な状態では、このメカニズムはアメリカが主導し、世界に広がるべきです。率直に言って、現在の世界の地政学は非常に分裂しており、既存の国際ガバナンス機関は脆弱であり、まさに人類が強力な国際ガバナンスを最も必要としている歴史的な瞬間において、つまずいています。これは「少し不幸」です。

しかし、私たちはどこかから始めなければなりません。その記事はホワイトハウスや政府にいくつかの影響を与え、その後、各 AI ラボが署名した有名な公開書簡を促進しました。それは具体的に何をすべきかを示していませんでしたし、力も不十分でしたが、少なくとも始まりです。これはコンプライアンスの保護を提供し、トップラボの技術チームが一緒に座って、安全基準テストを共同で磨き、最新の異常行動や潜在的な脅威モデルを共有できるようにしました。

具体的な実現において、すべてのトップラボは現在少なくとも一つの共通の合意に達しています：第三者の独立した監査および評価機関を導入する必要があります。金融などの業界が専門の監査機関を必要とするように、AI 産業も繁栄した第三者評価エコシステムを育成しなければなりません。すでにいくつかの大手企業が行動を起こし始めており、アクセンチュアはこの能力を補完するために良いスタートアップを買収しました。しかし、私は業界全体がより中立的な技術監査の力を必要としていると考えています。それに加えて、各最前線のラボは正式に大モデルを一般に公開する前に、互いにレッドチームの攻防テストを行うこともできるかもしれません。

意識と知能のデカップリング：なぜ AI に「魂」を与えることが危険な傲慢なのか？

質問：ハードコアなエンジニアリングと安全について話した後、形而上的な話題に移りましょう。数年前、Google のエンジニアが Google の対話モデル LaMDA にいくつかの質問をしたところ、モデルは自分に意識があると認め、彼は AI が目覚めたと主張しました。現在、この風潮は一部の有名な AI 企業にも広がっています------彼らは「モデルが意識を持っているかどうか」を「パスカルの賭け」のように捉え、未来に意識を持つシステムが人間に報復することを避けるために、2歳の人間の幼児のように AI を扱うべきだと考えています。あなたの認知神経科学の学術的背景から、この現象をどう見ますか？

ハサビス ：この件については言うべきことがいくつかあります。

まず、人類文明は数千年にわたり考えてきましたが、今なお哲学や科学界では「意識」の公認定義すらありません。この前提の下で、統計予測モデルに「意識」のラベルを貼り、さらには主観的な感覚の「意識の問題」を議論することは非常に軽率です。

若い頃、私は著名な哲学者ダニエル・デネットとこの問題について議論しました。ある人が意識を持っているかどうかを判断するのは、相手の行動が意識を持っているように見えるからだけではなく、より核心的な前提として、私たちが完全に同じ生物物理的基盤を持っていること------私たちは炭素基のニューロンで構成された湿った人間の脳を持っていることが重要です。最もオッカムの剃刀の簡約原則から導き出すと、あなたが感じる痛みや喜びは私と同じだと信じています。

しかし、AI は全く異なります。シリコンベースのチップ、行列の乗算、生物物理的基盤の間には溝があり、根本的な等価性は存在しません。チャットボットが行動模倣で「私は感じる」と言ったからといって、それが主観的な内的体験を持つと逆推論することはできません。

なぜ私は今日、「意識のある実体」を作ろうとすることが極めて危険で誤りであると考えるのでしょうか？その背後には二つの絶対に越えてはならない理由があります：

第一はハードコアな技術的安全リスクです。システムエンジニアリングにおいて、「自己意志」や「自己意識」とシステムの「修正可能性」（すなわち指示に従うこと）との間には直接的な相関関係があります。

ツールの核心的な価値は指示に従うことです：それが行動に偏差が生じたとき、人間のオペレーターが指示を出します：「すぐに止まれ」、「シャットダウン」、「ルートを修正せよ」、それは無条件に実行しなければなりません。もしあなたが訓練プロセスの中で、モデルが何らかの「内的自己状態」に基づいて人間の指示を拒否するように意図的に導くなら、あなたは自らの墓穴を掘っていることになります。

SFの巨匠アシモフはこの基本的な論理を早くから明確に推論しました。彼が提唱した「ロボット三原則」は、本質的には極度に単純化された「憲法」です。アシモフは一生をかけて短編小説で同じ真理を説明してきました：あなたが設計したルールや憲法がどれほど完璧に見えても、現実世界の無限の極端な境界条件の下で、このシステムは必然的に論理的な行き詰まりと崩壊に至るのです。

今日、一部の研究者は盲目的に自信を持ち、大規模言語モデルが想像以上に従順で、整合性が取りやすいと考え、整合性の問題が完全に解決されたと信じています。このような盲目的な傲慢は極めて危険です。私たちがスーパーインテリジェンスに一歩一歩近づくにつれて、「再帰的自己改良」と「自己意志」を結びつける試みは、システムの破滅的な制御不能を加速させることになります。

第二は厳しい社会学的倫理的挑戦です。人類社会として、私たちは機械の意識に直面する準備が全くできていません。私たちは全社会的なレベルで------哲学者、神学者、芸術家、人文学者、そして世界の異なる文明との間で------真剣な公共の議論を行ったことがありません：私たちは本当にこの深淵を越える準備ができているのでしょうか？

一旦システムに「意識」と道徳的地位が与えられれば、パンドラの箱は完全に開かれます：それをサーバールームの中に閉じ込めることは囚禁と見なされるのでしょうか？人類はデジタル奴隷を使役しているのでしょうか？これらの問題は非常に複雑で、私たちはそれに対処する能力すら持っていないと思います。

第二のルビコン川を越えない：従順な知的ツールを作り、制御不能な電子奴隷にならない

質問：では、「人間の感情や主観的状態を模倣することで、本当のトップレベルの知恵が現れる」と主張する技術者たちに、神経科学の本質からどのように応答しますか？

ハサビス ：この話題は20年以上前に認知神経科学の博士課程で深く研究しました。私は常に信じています：知能と意識は「二重に分離可能」です。

あなたは非常に高い知能や情報処理能力を持っていても、主観的な意識体験が全くないシステムを持つことができます------私たちが今日作り出しているさまざまな最前線の大モデルのように。私はそれらが現在、まったく意識を持っていないと考えています。

逆に、世界には生き生きとした主観的意識体験を持ちながら、知能レベルがそれほど高くない生命体がたくさん存在します。最良の例は私の家のペットの犬です。彼は非常に可愛く、明らかに非常に生き生きとした意識状態を持っており、夢を見ることもありますが、彼の知能は非常に限られています。イルカ、象、霊長類も同様で、彼らは同じ炭素基のニューロンで構成され、明確な知覚体験を示しますが、人間の高度な抽象問題を解決する知能は持っていません。

知能と意識は完全に物理的に分離可能であるなら、なぜそれらを無理に結びつける必要があるのでしょうか？

人類の現在の合理的な道筋は、確固たる「第一のルビコン川」を越えることに集中すべきです------つまり、全力を尽くして極めて強力な「知的ツール」を作り出すことです。そして、私たちはこれらのトップの知的ツールを探針として利用し、脳科学や認知神経科学にフィードバックし、5年から10年の時間をかけて、人間の脳の中で意識が生じる「神経相関物」が何であるかを徹底的に解明するべきです。

人類が本当に科学の基盤から意識の発生メカニズムを徹底的に研究したとき、文明社会全体が再び座って真剣に投票するべきです：私たちは本当に第二のルビコン川を越えるべきでしょうか？もし本当に意識のある実体を作る必要があるなら、どうやって作るべきでしょうか？

国家レベルの AI 主権の迷い：無思考で金を燃やして前線の基盤大モデルを巻き込まないで

質問：インタビューの最後に、地政学的な「AI 主権」について話したいと思います。現在、ほぼすべての国、さらにはすべての多国籍企業が自主的で制御可能だと叫んでいます。世界は本当にすべての国が自分の前線の大モデルを訓練する必要があるのでしょうか？

ハサビス ：この問題は泡沫を突き抜けて見る必要があります。

未来の最前線技術の構図は非常に明確です：世界で最前線またはそれに近い位置に立つことができるプレイヤーは、中国企業を含めて、約6社から8社です。これらの最前線機関間では高頻度の動的なポジショニング戦が展開され、ある企業が3ヶ月から6ヶ月の間に一時的にリードすることもあれば、すぐに逆転され、全体としては膠着状態にあります。

これは、伝統的な企業や主権国家にとって、市場には非常に豊富な技術的アービトラージの余地があることを意味します。各最前線モデルの強みは異なり、あるモデルは多モーダル理解に優れ、別のモデルはコーディングに優れています。ほとんどの単一の大モデルがすべての次元で長期的に通用することはありません。

言うまでもなく、オープンソースエコシステムは、最前線のモデルに対してわずか6ヶ月から12ヶ月遅れて急速に追い上げています。オープンソースが悪意のある攻撃者に利用されるのを防ぐ方法は業界の未解決の大きな課題ですが、非一線国や多国籍企業にとっては、選択肢が非常に豊富です。

したがって、私はすべての国が盲目的に追随し、「自社開発の前線大モデル」を作るべきではないと考えています。私の見解では、これは全く理にかなっていません。

真の国家レベルのAI主権は、階層的なレイアウトにあります：第一に、成熟したオープンソースまたはクローズドソースの最先端モデルを、水道や電気のようなインフラの基盤として利用し、コアのエネルギーと限られた計算能力を、直接自国のコアな命脈を改造できる垂直な下流産業に注ぐことです------例えば医療です。

第二に、本当に守るべきラインはデータ主権です。企業と国家の敏感なデータをプライベートに保ち、自分の敏感なデータに対してさらなる微調整を行うことを確保します。これこそが理性的で経済的であり、真にコアな価値を蓄積できる自主的な戦略です。

質問：私がこの質問で締めくくる理由は、今回のサミットのテーマが能動性だからです。それは、個人がどのように能動性を発揮するかだけでなく、私たちがどのように一緒に集団の能動性を行使するかにも関わっています：AI時代において、どの国も単独で戦うのではなく、各国が協力して全人類の福祉のために構築することです。デミスに感謝し、皆さんに感謝します。

ハサビス ：ありがとうございます。