科学者はより多く必要とされるだろう（少なくなるのではなく）

新しい技術による労働力の代替への懸念は、新しいものでも、完全に根拠のないものでもありません。歴史的に新しい機械に反対したラッダイトは、本質的には労働運動でした。電話交換手の数は、電気機械式交換機への投資により急速に減少しました。最近のエッセイで、ビル・ゲイツは、人間の労働から機械への全面的な移行を阻止するための政策介入を呼びかけました。「AIは、法律、カスタマーサービス、医療、ソフトウェア、製造業の仕事を引き受けるでしょう…新しい仕事も生まれますが、適切な政策がなければ、今日存在する仕事よりもはるかに少なくなるでしょう。」 今、AIが私たちの日常生活だけでなく、科学研究にもますます深く関わるようになり、そのような歴史的な労働力の代替を振り返ると、科学者、特に新進の科学者の間で不安が高まっています。ますます有能になるAI共同科学者が、私たちが訓練した（あるいは訓練中の）まさにその労働に参加できるようになったとき、科学者の役割は何になるのでしょうか？ 科学におけるAIへの態度は、2023年の科学者調査で捉えられました（今となっては数世代前のことのように感じられます）。ほとんどの人がAIをデータ処理と計算の高速化に役立つと見ていましたが、多くの人が埋め込まれたバイアス、不正行為の容易さ、表層的な理解を懸念していました。労働力の代替への懸念は最前線にはありませんでしたが、明らかに地平線上にありました。AI共同科学者が実証的に優れたものになった2026年現在、天文学者のデイビッド・ホッグの白書「なぜ私たちは天体物理学をするのか？」は、2つの対立する未来の道筋を特定しています。1つはAIを遠ざけておく道、もう1つはAIが私たちの専門分野を席巻し、科学者を科学プロセスの所有者ではなく観察者に追いやる道です。そしてテレンス・タオは、最近のICM講義でAIが数学にもたらす変革の瞬間を捉え、真の危機は機械の能力ではなく価値観にあると論じています。AIは証明と検証を加速できますが、実際にどのような数学的研究を行うかを決定するのは、テクノロジー企業ではなくコミュニティの責任です。 私自身の楽観主義は、科学者としてだけでなく、教育者やAI加速科学のためのツールの構築者としても、私たちが取り組むべき仕事の数（つまり、単位時間あたりに必要な科学的労働の固定量があるということ）をゼロサムゲームとして確立することは、正しいフレームワークではないという信念から来ています。代わりに、私は科学の仕事が急速に成長するパイの中で行われており、科学者とシリコンの仲間たちの両方にとってますます多くの余地があると見ています。 科学のフロンティアの幾何学 有用な比喩は、リトルプリンスかもしれません。彼は一日で何十もの夕日を見ましたが、それは驚嘆からというよりは、彼の世界が小さすぎて椅子一つでそれらすべてを見ることができたからです。完成した世界は内側からそのように感じられます。彼を冥王星（適切な防寒着を着て！）や地球の表面に置いたとしても、同じ歩幅と食欲で、彼は百万年かけても理解できない驚異に出会うでしょう。変わったのは、彼が立っているものの大きさです。その位置はかつて私たちのものだったのです。最初の科学雑誌が登場した1665年、勤勉な人ならすべてを読むことができました。そして、約1900年の「科学の成長は止まった、物理学は終わり、小数点以下の桁しか残っていない」という最も有名な主張は、滑稽にも何度も間違っていることが証明されてきた誤った予測です。 図1・AIがフロンティアを押し広げるのを助けるにつれて、探求し発見するボリュームははるかに大きくなります。アントワーヌ・ド・サン＝テグジュペリ著『星の王子さま』（1943年）より。画像はJSTOR Daily経由。Crim, K. (2009). “Flight.” The Threepenny Review, No. 117, pp. 8–9. に付随しています。 したがって、科学者一人がキャリアを通じて行う学術研究の総出力を知識の体積を埋めるものと見なすなら、AI共同科学者はその将来の体積を侵食し、完全に追い出すことさえできると見なすことができます。固定された体積であれば、それは正しいです。しかし、ツールとイノベーションは半径を押し広げます。D次元の半径rの球体の場合、dV/dr = D V/r です。フロンティアを押し広げることによる分数的なリターン — 新しい半径あたりの新しい体積 — は一定ではありません。それはDです。そして、科学においてはDは小さくありません（パイの場合のように2ではありません）。このようなAI搭載ツールの使用が半径を拡大するなら、それは（あるいは、そうしなければならないのでしょうか？）機械が空間を埋めるよりも速く体積を拡大するはずです。 ゲイツ氏の来るべき失業の波という議論の中心的な仮説は、固定量の努力があるということです。そしてそれは経済のほとんどにとって正しいかもしれません。労働への需要は最終的にそれがサービスを提供する人口によって制限されます。ここには確かに多くのヘッドルームがありますが、世界中の人々の固定数が、最終的には行われる仕事の量（つまり、ゼロサム）に対するキャップになることは理解できます。対照的に、科学における知識のフロンティアは無限であり、したがって私の希望は、ゲイツ氏（そしてそれ以前の多くの人々）からのその暗黙の議論が適用されないということです。 A Scientist’s Central Role 探索と発見のボリュームが増加し、AIが空間を成長させ探求するのを助けるにつれて、科学者の役割のいくつかの部分は非常に中心的になります。 問いを選択すること。半径をどちらの方向に押し広げるか。どんなに多くのボリュームを埋めても、歩く価値のある方向を選ぶことには代えられません。 結果が良すぎるときを知ること。新しい結果に直面したときの私たちの懐疑心は、もっともらしい出力の量が増えるにつれて、ますます価値が高まります。 所有権を取ること。説明責任は、コンピューティングではなく、人々にスケールします。 この観点から、知識のフロンティアがますます洗練されたツールによって、必然的に押し広げられていると主張するなら、私たちはより多くの科学者を必要としています。AI加速科学の初期段階であり、ボリューム拡大の類推が当てはまるなら、私たち全員が立っているフロンティアのシェルは、はるかに広くなる寸前です。私は、そこに遊びに行くことができる誰について、これ以上興奮することはできません。 科学の実施はゼロサムではありません。