大学はAIを望まない

大学は望まない。AIと学位の独占 Hollis Robbins 2026年8月5日 21146 共有 ChatGPTが多くの人々を驚かせてから4年後、高等教育の主な役割は、一般の人々のAI時代への移行を遅らせることであるように見えます。多くの教員にとって、これは勝利です。未来に焦点を当てている人々にとっては、これはビクトリア朝時代の郵便局が電信網の独占権を持ち、電話機をメッセンジャーボーイがいるからと却下した以来の最大の組織的失敗です。導入は遅れ、1970年代まで家庭用電話の順番待ちリストがありました。 幸いなことに、AIフロンティアレースは高等教育をほとんど完全に回避しているので、大学はモデルを遅らせることができません。しかし、高等教育も独占です。大学の学位を授与できるのは他にありません。私は、国中のごく少数の教員の声（昨年私がプラットフォームを共有した人々）を除いて、高等教育は通常通り事業を続けることを決定し、運動や人類学について争い、連邦政府の乗っ取りを心配していますが、本当のリスクは技術競争です。 いくつかの事実。2025年にリリースされた著名なAIモデルの90％以上は産業界から来ています: GPT-5、Gemini 3、Claude Opus 4.5、Grok 4、Llama 4、DeepSeek-V3.2、Qwen 3、Kimi K2。フロンティア開発をサポートするインフラストラクチャも圧倒的に産業界のものです。世界のAIコンピューティング能力は2022年以来年率3.3倍で成長しており、7ヶ月ごとに倍増しており、ハイパースケーラーと巨大なデータセンター投資によって牽引されています。一部の大学はコンピューティング分野に参入しています。ニューヨークの10大学は2年間と3億4000万ドルを費やして約400基のGPUを獲得しました。2024年、メンフィスのxAIは122日で10万基のGPUを設置しました。過去2年間で、テキサス州アビリーンのサイトは50万基に達しました。 中国でさえ、DeepSeek、Alibaba、ByteDance、Moonshotなどのモデル開発者は大学の外で活動しています。中国の大学は、その使命が国家目標と一致しているため、米国大学よりも多くの研究と人材を生み出している可能性があります。中国はAIの出版量、引用数、特許出力でリードしていますが、米国は依然としてより多くの著名なモデルと高影響力の特許を生み出しています。Hoover InstitutionのDeepSeekの基礎論文に登場する356人の研究者を分析したところ、所属が判明した研究者の53.5％が、記録されたキャリア全体を中国の機関で過ごしていたことがわかりました。海外でキャリアの一部を過ごしたDeepSeekの研究者の70％以上が中国に戻りました。大学は明らかに、中国が国内のフロンティア研究人材を創出した方法の一部です。 私は高等教育におけるAI推進者として公に主張してきました。文学研究者として、LLMが私たちの目の前で言語を変えているのを見ています。元管理者として、AIがカリキュラム、学習ペース、研究、教育、評価から高等教育のビジネスモデルのすべてを変えるだろうと見ています。高等教育ニュースは、まだスピーチとDEIに関する昨日の戦いに焦点を当てており、衝撃的です。AIフロンティアに注目しているのは、不安な教員とCS学生だけのようです。昨夜、AIに詳しい学部長と話しました。科学のための連邦資金の変更の中で、明かりを灯し続けるための戦いが、彼女が望む組織的な変更を妨げています。それは理解できます。大学はAIフロンティア開発のペースに影響力を持っていません。カリキュラムの戦いや視点の多様性に執着しているため、発言権さえ持っていません。大学内のEthan Mollick（Penn）、Tyler Cowen（GMU）、Scott Latham（UMass Lowell）、Mike Madison（Pitt）のような数少ない個人の国内の声が、彼ら自身の組織を変えたかどうかは不明です。Pennは、カリキュラム全体でAIに関する学位や会話を立ち上げる上で、多くの大学の仲間をリードしています。私は昨年、PennのCenter for Technology, Innovation, and CompetitionおよびPaideia ProgramのAIリーダーたちと、韓国での主要なAIカンファレンスを含む複数のステージを共有しました。したがって、大学内の個々の声が違いを生む可能性があるということです。 一方、AI技術は急速に変化しています。よりオープンなモデルへの新たな推進は、新しい知識開発における大学の重要性をさらに低下させるでしょう。より多くの企業がオープンソースAIモデルを使用しています: McKinseyが700人以上のグローバルテクノロジーリーダーを対象に行った調査によると、63％の組織が本番環境でオープンモデルを実行しており、テクノロジー企業内では72％が実行しています。これらの数字は増加する一方です。大学は、学生や従業員に、より安価で、カスタマイズ可能で、ローカルにデプロイ可能で、独立した、より弱いモデルを提供する可能性が高いです。従業員は、コンプライアンスと大学のビジネスのためにオープンソースモデルを使用しますが、先見の明のある大学院生、教員、スタッフは、放課後に自宅でフロンティアモデルにログインするでしょう。 学術的なAI出版物の重要性は低下するでしょう。控えめなベンチマーク改善を説明する会議論文は少なくなるでしょうが、重要なブレークスルーは重要です。例えば、BerkeleyのvLLM PagedAttention、StanfordのFlashAttention（現在、効率的なTransformer計算の基盤技術）、BerkeleyのLMSYSが作成したChatbot Arena（主要なオープン評価プラットフォーム）などです。はい、コンピューターサイエンスと工学部門は、テクノロジーを可能にするもの、評価システム、訓練された研究者を提供しています。これらは重要なプロジェクトです。しかし全体として、高等教育界のほとんどの人は、コンピューターサイエンスの最も価値の高い貢献が、この分野の専門用語で言えば、スタックの下方に移動したことを認識していないと思います。 高等教育がプロの準備システムになる方法を知らないわけではありません。ほとんどの収益性の高いアメリカのスポーツは、大学がプロフットボールとバスケットボール選手のインキュベーターでなければ、どうなっていただろうか？NFLは選手に高校卒業後3年間の在籍を義務付けています。NBAは1年です。大学は高校で才能のスカウトを開始します。数十億ドルが、主にNFLとNBAにドラフトされる約320人の選手のために、何万人ものスカウト、コーチ、ストレングスコーチ、多数のスタッフとアドバイザーの役割に支払われています。 大学は、歴史、地理、天体物理学、文学、音楽など、AIフロンティアの労働者のために、その一部すら行っていません。はい、米国のコンピューターサイエンス学部、工学部の学校、研究所は、AI企業が雇用する人材を育成し続けています。米国とカナダの新しいAI博士号の数は、2022年から2024年の間に22％増加しました。その成長は学術雇用に向かいました。新しいAI博士号における産業界のシェアは、2022年のピーク時77％から62.75％に低下し、一方、学界は31.59％に上昇しました。これは、企業の研究所がモデル生産を支配している間でも、大学がかなりの研究リザーバーを持っていることを示唆しています。大学の研究なしでは、AIの進歩は遅れるでしょう。 しかし、AIフロンティアはコンピューターサイエンスと哲学だけではありません。それは人々が知識にアクセスする方法です。歴史家、言語学者、生物学者、芸術家、そしてビジネス、文化、政府の現実世界に入るすべての人々は、コンピューターサイエンティストや数学者と同じくらい、AIの能力のギザギザした端を理解する必要があります。彼らは、AIができることとできないことの間の、縮小しているが依然として重要な距離を理解する必要があります。インターネットが崩壊し、検索が劣化し、誰もがかつて見つけられたものを見つけられなくなり、歴史が消えつつあり、答えを得るための最も信頼できる2つの場所が物理的な図書館とAIである現在、誰もがそれを苦労して学んでいます。 一方、大学のリーダーたちは、できるだけ多くの学生を募集して経営を維持しようと躍起になっています。学生を知識のフロンティアに連れて行くことは、優先順位リストのずっと下の方です。大学は現在、AIの進歩に対するブレーキです。若い世代を形成する責任を負う文化機関として、メッセージは「労働力準備ができている必要がある」とか「不正をするな」といった、多くの手振りのみです。