奇妙に聞こえるかもしれないが、将来のノーベル賞やその他の科学的業績賞は、知的機械に授与される日が来るかもしれない。これは技術的および法的な問題に帰着する可能性がある。
スウェーデンの化学者アルフレッド・ノーベル（Alfred Nobel）は、1895年（死の1年前）に書かれた遺言で、この権威ある賞を制定した。彼は基金を設立し、その利息を「前年に人類に最大の利益をもたらした者」に毎年配分することを定めた。
ノーベルは、その利息を均等に分配する方法を説明し、「物理学分野で最も重要な発見または発明をした者…最も重要な化学的発見をした者…生理学または医学の分野で最も重要な発見をした者」に与えられるとした。
また、最も優れた文学作品を生み出した者、および国家間の友好を最も促進し、戦争に反対し、平和を推進した者（平和賞）のための賞も創設した。
ノーベルの遺言における「者」という用語からは何を読み取るべきだろうか。ノーベル平和賞は機関や団体にも授与できるため、AIシステムのような他の非人間的実体も含まれる可能性があるのだろうか。
AIが法的人格を持つ資格があるかどうかは、この問題における重要な課題の一つである。もう一つは、知的機械がノーベルの権威ある賞に値する科学的貢献をなし得るかどうかということである。
大きな挑戦
私はどちらの条件も不可能とは考えていないし、私だけではない。イギリスのAlan Turing Instituteの科学者グループは、すでにこれをAIの大きな挑戦として設定している。彼らは次のように述べている：「私たちは、ノーベル賞級の科学的発見ができるAIシステムの開発において…コミュニティの参加を呼びかけます」。この挑戦によると、AIによるこれらの進歩は「2050年までに最高の人間科学者に匹敵し、場合によってはそれを上回る水準で高度に自律的に」行われるという。
このような節目は私たちが考えているよりも早く訪れるかもしれない。しかし、それは私たちが何を価値ある科学的貢献と見なすかにかかっている。これらは標準的なデータ分析から、観察された現象に対する全く新しい科学的説明の生成まで及ぶ。この二つの条件の間には、すでに探求されている幅広いスペクトルが存在する。
数週間後、Google DeepMindのコンピュータサイエンティストDemis HassabisとJohn Jumperがノーベル賞メダルを授与される（彼らは今年の化学賞を受賞した）。この賞は、タンパク質の分子構成要素であるアミノ酸の配列から、タンパク質の構造を予測できるAIの開発に対して授与された。
これは、少なくとも1970年代まで遡る歴史を持つ、生物学における悪名高い難問であった。しかし、2020年にHassabisとJumperは、AlphaFold2というAIシステムを公開し、これにより研究者たちは、これまでに特定された2億のタンパク質のほぼすべての構造を予測することが可能になった。
AlphaFold2の成功は孤立した事例ではない。他の科学分野でも類似の状況が見られる。
2023年、マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者たちは、AIを使用して、薬剤耐性菌を殺すことができる新しい化合物群を発見した。そして2024年には、南アメリカとアラビア半島で、機械知能を使用した重要な考古学的発見がなされた。
また今年、MITの研究では材料科学研究におけるAIの影響が検証された。研究は「AIを活用した研究者は44%多くの材料を発見し、その結果、特許出願が39%増加し、下流の製品イノベーションが17%上昇した」と結論付けた。この研究によると、これらの新材料は比較的新しい化学構造を持ち、より革新的な発明につながっているという。
AIによって発見された薬剤候補が、従来の方法で発見されたものよりも質が高い可能性があるという最近の証拠さえある。
これらを「科学的貢献」と見なすべきだろうか？AIは一般に、さまざまな可能性を体系的にスクリーニングするプロセスを通じてこのような発見を行う。それは高度に構造化されたプロセスであり、まさに機械が得意とするものだと私たちが考えるようなものである。しかし、人間は機械が模倣できないような生来の創造性を通じて科学的ブレークスルーを生み出すのではないだろうか？
偉大な科学者たちの役割を軽視するつもりはないが、体系的なスクリーニング―今回は人間によって行われた―は、重要な抗マラリア治療薬としてのアルテミシニンの発見や、重要な抗生物質であるプロントジルの発見にも関与していた。これらもノーベル賞につながった。したがって、スクリーニングのような作業が科学に重要な貢献をもたらす可能性があり、それは機械だけが行うものではないということを忘れてはならない。
では、機械が一歩進んで、高度な自律性を持って科学的仮説を生成することを想像できるだろうか？仮説とは、実験によって検証可能な自然現象の予備的説明である。仮説は科学的方法の重要な段階であり、実際の検証による証拠を待つ一種の教育的な推測である。さらに、AIはその仮説を検証し、その結果を私たちの言語で提示することができるだろうか？
これがすでに試みられていることを知れば驚くかもしれない。今年8月、国際研究グループが、科学的調査を実施し、さらにその結果を記述した科学論文を書くことができるAIシステムを実証した。
AIが将来的に科学的調査に積極的に参加することは非常に可能性が高いと思われる。しかし、おそらく人間のジュニアパートナーとして、ノーベル賞を競うことができるようになるのだろうか？それは今後の課題である。
機械がいつか科学賞の一つを受賞できるようになったとしても、文学賞は確実に人間の手に残るはずである。それともAIにも門戸が開かれるのだろうか？最近の科学研究では、機械が生成した詩と人間が作った詩に対する人間の反応を比較した。その主な発見は、人々はそれらを区別することができず、「AIが生成した詩は、リズムや美しさといった特質において、より好意的に評価された」というものであった。
これまで人間の専有領域であった分野でAIが達成できることに限界があるとすれば、私たちは現在それを見出すのに苦心している。
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