2026年のAIインデックス報告書によると、AIに対する見方が専門家と一般人の間で大きく異なっている。雇用への影響について、米国の専門家の73%が肯定的である一方、一般人はわずか23%に過ぎず、50ポイントもの隔たりがある。
本日発表された今年の報告書には、驚くべき統計が満載されている。その価値の大きな部分は、既に感じていた直感を数字で裏付けることにある。例えば、米国が世界中の他国よりもAI開発に力を入れているという印象は確実だ。米国は5,427のデータセンター（増加中）を保有しており、これは他のどの国よりも10倍以上多い。
また、AI産業が依存するハードウェアサプライチェーンに大きなボトルネックが存在することが改めて浮き彫りになった。最も注目すべき事実はこうだ。「1つの企業、TSMCがほぼすべての最先端AIチップを製造しており、世界のAIハードウェアサプライチェーンが台湾の1つのファウンダリに依存している」。たった1つのファウンダリだ。これは驚くべきことである。
しかし、2026年AIインデックスから得られる主な見解は、現在のAI業界が矛盾に満ちているということだ。同僚のミシェル・キムが今日この報告書についての記事で述べたように、「AIニュースをフォローしている人は、おそらくむち打ち症のような状態だろう。AIはゴールドラッシュだ。AIはバブルだ。AIは仕事を奪う。AIは時計すら読めない」。（スタンフォード報告書は、Google DeepMindの最高推論モデルであるGemini Deep Thinkが国際数学オリンピックで金メダルを獲得したにもかかわらず、アナログ時計が読めない場合が半分あることを指摘している）
ミシェルは報告書のハイライトをうまくカバーしている。だが、私を離さない疑問について深く掘り下げたい。AIで正確に何が起こっているのか、知ることがなぜこんなに難しいのだろうか？
最も大きな隔たりは専門家と非専門家の間に存在するようだ。「AI専門家と一般市民はテクノロジーの進路を非常に異なる視点で見ている」とAIインデックスの著者らは書いている。「雇用への影響を評価する際、米国の専門家の73%がポジティブであるのに対し、一般市民はわずか23%であり、50ポイントのギャップがある。経済と医療に関しても同様の分裂が生じている」。
これは巨大なギャップだ。何が起こっているのか？専門家は一般人が知らないことを何か知っているのか？（ここでいう「専門家」とは、2023年と2024年のAIカンファレンスに参加した米国ベースの研究者を指す）
専門家と非専門家が非常に異なる経験に基づいて見方を形成していることが起こっていることの一部であると推測する。「AIに対してどの程度驚嘆するかは、コーディングにAIを使う頻度と完全に相関している」と、先日X上であるソフトウェア開発者が投稿した。これは半分冗談かもしれないが、確実に一理ある。
大手ラボの最新モデルは、コードを生成する際に以前より優れるようになった。コーディングのような技術的タスクには正しい結果と間違った結果があるため、正しい結果と間違った結果の区別がより曖昧なタスクと比べて、モデルにそれを行うよう学習させるのが容易である。
