WEF専門家：歩いて話すロボットはあと5年で実現

世界経済フォーラム（WEF）での技術規制に関する議論によると、ヒューマノイドロボットは今後4〜5年以内に私たちの間を歩き、話すようになるとのことです。

WEFのグローバル・フューチャー・カウンシルとサイバーセキュリティの年次会合は10月16日に終了し、ニューロテックから食の解放、技術規制まで幅広い議論が行われました。

「規制：味方か敵か？」と題されたパネルで、SandboxAQのCEOジャック・ヒダリー氏は、ヒューマノイドロボットが2030年までに社会に進出するだろうと述べました。

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\ 「私の知る限り、この部屋にいる私たちは全員人間ですが、4〜5年後、UAEでWEFのグローバルリーダーシップ・フューチャーズ・カウンシルが開催されるこの同じ部屋に、ヒューマノイドロボットがいることになるでしょう」とヒダリー氏は述べました。

「彼らはロボットで、椅子に座り、メモを取ったり、他のことをしたりするでしょう。そして私たちは政府として、規制当局として、そして企業としてこの問題に取り組まなければならないのです」と彼は付け加えました。

ヒダリー氏によると、社会にヒューマノイドロボットがいることの利点の一つは、高齢者が介護施設に行かなくても済むよう、自宅で高齢者の世話をすることです。

https://www.youtube.com/watch?v=rzyHvhmEy9U&embedable=true

\ 「人々が年を取るにつれて、介護施設やその他の場所に行く代わりに、自宅にとどまることができます。ロボットによってケアを受けることができるのです」とヒダリー氏は述べました。

「これは非常にポジティブなことだと皆が思っていると思います」

ロボットが高齢者の世話をすることは、特に家族がいない人々にとってはポジティブなことと見なされるかもしれませんが、人々が求める人間とのつながりを排除してしまいます。

Netflixシリーズ「カサンドラ」のような反ディストピア的なSFシナリオにならないことを願うばかりです。このドラマでは、カサンドラというロボット介護者が、かなり恐ろしい見捨てられ問題を抱えており、それが非常に悪質な結果につながります。

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ディストピア的かどうかにかかわらず、ヒダリー氏は「歩いて話すヒューマノイドロボットを私たちの社会に導入することは、私たちが今関わっているどのようなChatGPTよりもはるかに大きなショックになるでしょう。

これは彼らが社会に入ってくるにつれて、システムにとって非常に大きなショックになるでしょう。それはわずか4〜5年先のことです。」

どの国がロボットを社会に管理・統合するのに最も適しているかという点については、ヒダリー氏は日本を例に挙げました。

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\ ヒダリー氏は、過去40年間にわたってロボットの到来に備え、「ロボットの安全性を確保する規制」を整備してきた日本を称賛しました。

SandboxAQ CEOの言葉は、2024年のWEFグローバル協力、成長、エネルギー開発に関する特別会合で話したWEF暫定共同議長兼ブラックロックCEOのラリー・フィンク氏の言葉と共鳴しています。

そこでフィンク氏は、人口が減少している先進国は「人間を機械に置き換える」ことから生じる社会問題により良く準備できるだろうと主張しました。

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\ 「人口減少はマイナス成長の原因だと考えられてきましたが、外国人嫌いの移民政策を持ち、誰も入国を許可せず、人口統計が縮小しているこれらの大規模な先進国のリーダーシップとの会話の中で、これらの国々は急速にロボット工学とAIと技術を発展させるでしょう」と2024年4月にフィンク氏は述べました。

「そして約束が実現すれば、それは起こるでしょうが、その全てが生産性を変革するという約束が、私たちのほとんどがそう思っているように、私たちは国の生活水準、個人の生活水準を向上させることができるでしょう、人口が減少していても」と彼は付け加えました。

フィンク氏は日本に直接言及しませんでしたが、彼の言葉はロボット工学と高齢化する人口についてのヒダリー氏の言葉と一致しています。

ヒューマノイドロボットが4〜5年以内に社会に進出するというヒダリー氏の発言に戻りますが、そこに到達するには何が必要でしょうか？

2025年のWEF新チャンピオン年次総会（別名「サマーダボス」）でいくつかの洞察を得ることができます。

2025年6月24日、トウェンテ大学のヴァネッサ・エバース教授は、「真のロボット知能」を実現するには世界全体のデジタルツインが必要だと説明しました。

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\ 世界全体のデジタルツインを作成することは、ChatGPTのような大規模言語モデルをはるかに超える非常に複雑な取り組みです。

真のロボット知能を実現するためには、実世界の現象から膨大なデータにアクセスして処理する大規模行動モデルが必要となり、これは大規模言語モデルを作成して学習させるよりもはるかに複雑です。

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\ エバース氏によると、「理論的には、大規模言語モデルのようにロボットをトレーニングすることは可能ですが、その場合は大規模行動モデル — 実世界から多くのデータを使用して、次の最適なアクションを予測させることになります。

大規模言語モデルは次の最適なトークンを予測しますが、もちろん実世界ではそれは非常に複雑です。」

ヒダリー氏に戻りますが、彼は利害関係者間の定期的な会合を通じて、ヒューマノイドロボットの規制は自己更新能力を持つべきだと考えています。

彼は次のように述べました。「この分野のすべてのプレーヤーに公平な競争の場を確保する一つの方法は、政府がプレーヤーを招集し、彼らの声を聞き、規制自体の中で、6ヶ月ごとなどに主要な利害関係者の会合を開き、それを更新するというプロセスを維持することです。

今日私たちが言うどんなロボット法も4〜5年後には無関係になり、4〜5年後の法律も10年後には無関係になることを認識するために、それを規制自体に組み込みましょう。」

自己更新能力を規制自体に組み込みましょう。」

WEFの特別合同セッション「グローバル・フューチャー・カウンシル年次会合とサイバーセキュリティ年次会合」は、10月14日から16日までUAEのドバイで開催され、ビジネス、政府、市民社会、学界、メディアから500人以上の専門家と、世界最高のサイバーセキュリティリーダー150人が集まりました。

:::info ティム・ヒンチリフ、編集者、The Sociable

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