2026年AI指数報告書が公開され、AIに関する矛盾した情報が指摘されている。最大の課題は、AI専門家と一般人の見方に大きな差があることで、雇用への影響について73%の専門家がポジティブなのに対し、一般人はわずか23%に留まっている。
本年度の報告書は注目すべき統計で満ちている。多くの価値は、既に持っているであろう直感的な感覚を数字で裏付けることにある。例えば、米国が他国よりもAIにより積極的に取り組んでいるという感覚がある。米国は5,427のデータセンターを保有（増加中）しており、他のどの国よりも10倍以上多い。
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瓶首があることも指摘されている。おそらく最も注目すべき事実は以下の通りだ：「TSMCという1社がほぼすべての主要なAIチップを製造しており、グローバルなAIハードウェアサプライチェーンは台湾の1つのファウンドリに依存している」。わずか1つのファウンドリだ。これは驚くべきことである。
しかし、2026年AI指数から得られる主な結論は、現在のAIの状態が矛盾に満ちているということである。同僚のミシェル・キムは今日の報告書についての記事でこう述べている：「AIのニュースをフォローしていれば、おそらくめまいがしているだろう。AIはゴールドラッシュだ。AIはバブルだ。AIが仕事を奪う。AIは時計さえ読めない」。（スタンフォード報告書によると、Google DeepMindのトップの推論モデルであるGemini Deep Thinkは国際数学オリンピックで金メダルを獲得したが、半分の時間はアナログ時計を読むことができない。）
ミシェルは報告書のハイライトを上手くカバーしている。しかし、払拭できない1つの疑問について考えてみたい。現在のAIで何が起こっているのか、正確に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見られる。AI指数の著者らは「AI専門家と一般大衆は技術の軌跡を非常に異なった見方をしている」と述べている。「AIが雇用に与える影響を評価する際、米国の専門家の73%がポジティブなのに対し、一般人はわずか23%に過ぎず、50ポイントの隔たりがある。同様の隔たりは経済と医療に関しても見られる」。
これは非常に大きな隔たりである。何が起こっているのか。専門家が一般人に知られていないことを何か知っているのか。（ここでいう「専門家」は2023年と2024年のAI会議に参加した米国拠点の研究者を意味する。）
専門家と非専門家が見方の根拠にしている経験が大きく異なるのが、この状況の一部である可能性がある。先日Xに投稿されたあるソフトウェア開発者は「AIへの驚嘆の度合いは、コーディングにAIを使用する度合いとぴったり相関している」と述べた。冗談かもしれないが、そこには確かに何かがある。
大手研究機関からの最新モデルは、コード生成に関してこれまで以上に優れている。コーディングのような技術的タスクは正解と不正解があるため、結果が明確でないタスクと比較して、モデルをトレーニングすることがより簡単である。
