「AIは新しい帝国か？」—OpenAIの変容と“AI帝国”の光と影を読み解く

生成AIの急拡大は、技術革新と同時に政治・経済・社会の力学まで大きく動かしています。『Empire of AI』の著者カレン・ハオ氏は、OpenAIの内部取材と各地での現地調査をもとに、「AI企業は“新しい帝国”として振る舞っている」と警鐘を鳴らします。本記事では、OpenAIの変容、AI開発を支える見えないコスト、日本が直面しうるリスク、そして求められるガバナンスについて、インタビュー内容を軸に整理します。

結論

AIの未来を社会の利益に結びつけるには、巨大モデル一辺倒と“AGIは数年先”という物語から距離を置き、公共性の高い用途への資本配分と実効性あるガバナンスへ舵を切る必要があります。データ・労働・エネルギーなどの隠れたコストを直視し、日本を含む各地域での電力・水資源・雇用への影響を制度設計に織り込むことが急務です。

この記事を読めばどんなメリットがあるのか

• OpenAIをはじめとするAI企業の意思決定の論理と変遷が分かる
• 生成AIの背後にあるデータ・労働・エネルギーの実コストを把握できる
• 日本で進むデータセンター拡張や日本語モデル整備の影響を俯瞰できる
• 投資家・政策担当者・企業・個人が取るべき具体的アクションの方向性を得られる

“AI帝国”とは何か——4つの特徴で読む現在地

ハオ氏が提示する「AI帝国」の定義は、歴史上の帝国と響き合う4つの特徴にあります。

• 資源への越境的な請求権：インターネット上のデータやクリエイターの知的財産を“公共圏”として取り込み、学習資源とみなす発想。
• 労働の搾取と自動化：低賃金のアノテーション・モデレーションやモデル整備を外部化しつつ、同時に高度自動化で将来の労働交渉力を弱める構造。
• 知の独占：高額報酬で研究者を囲い込み、研究の焦点や知見の公開度合いを企業ロジックに従属させる。
• 善悪の帝国ナラティブ：競合（かつてはGoogle、いまは中国など）を“悪”に位置づけ、「善」を名乗るための資源・権限の集中を正当化する物語。

OpenAIの変容：オープンから秘匿へ、そして分派の連鎖

OpenAIは創設期に「公益・非営利・透明性」を掲げましたが、2019年のGPT-2をめぐる非公開方針（のちに公開）は、転換点を示しました。以後、社内は高度に秘匿的となり、外部への情報発信と内実の間にギャップが生まれたと指摘されます。
また、サム・アルトマン氏は「卓越したストーリーテラー」と評される一方、評価は二極化。理念・将来像の不一致から、有力人材が独自のAI企業を立ち上げる分派が相次ぎ、各陣営が資本・人材・計算資源をめぐって“覇権”を競う構図が固まりつつあります。

隠れたコスト：データ、労働、エネルギー、水

• データ：大規模モデルは膨大なデータを欲します。SNS時代と比べても、桁違いの“スケール要求”が進み、学習データの調達をめぐる摩擦が拡大。
• 労働：ケニアなどでの有害コンテンツの分類・遮断業務は、精神的負荷やスティグマを生みがち。モデルの“安全性”の陰で、見えない人々の健康や生活が代償になっています。
• エネルギー：AI向けデータセンターは電力需要を押し上げ、化石燃料依存の延命を招く懸念。電力系統や料金、地域環境に歪みを与えうる点は軽視できません。
• 水：冷却用水の大量消費は地域の水資源への圧力となり、環境・住民生活・産業利用のバランス調整を要します。

日本は周縁か当事者か——データセンターと日本語労働の現実

日本では、AI用途を見据えた大規模データセンター建設が進み、電力・用水・土地利用が新たな政策課題になっています。加えて、日本語モデルの品質向上には、日本語話者によるデータ整備・モデレーションが不可欠。経済的に脆弱な地域で低賃金労働が集約されれば、国内の労働問題として“見える化”されるでしょう。都市部からは見えにくい負担が、地方のインフラや生活コスト、環境に跳ね返る可能性もあります。

投資とガバナンス：AGI神話に流されない資本配分へ

“AGIは数年先”という期待は資金流入を加速させますが、バブル的投資行動やリスクの社会化（年金・大学基金など）を招く恐れがあります。
求められるのは、具体的課題に効くAIへの重点投資です。

例：

• 医療画像の見落とし削減や創薬支援
• 再エネ統合や需給最適化による電力システムの高度化
• 脱炭素に資する新素材探索
  巨大・汎用より、適切なスコープで公共性の高い用途へ。これを後押しする規制・会計・開示の仕組みが鍵になります。

次の一手：企業・投資家・政府・研究者・生活者への提案

• 企業：学習データの来歴・ライセンス・報酬、下請け労働の条件、エネルギー・水の使用量を統一指標で開示。人権デューディリジェンスを調達要件に。
• 投資家：モデル規模の“見栄え”ではなく、KPIを社会的便益・資源効率・収益のバランスで評価。ESGの“E”“S”に実測値の監査を義務化。
• 政府・自治体：データセンター立地に系統影響・水資源・廃熱再利用の評価を必須化。労働・安全・環境のサプライチェーン透明化を法制度で担保。
• 研究者・教育機関：産学連携の開示基準と再現性基準を整備。独立研究への資金を拡充。
• 生活者・クリエイター：利用規約や学習同意の設定、オプトアウト/適正対価の選択肢を把握し、権利団体と連携して声を可視化。

AIは“すべてを呑み込む帝国”である必要はありません。社会的便益に直結する小さな成功の積み重ねこそが、持続可能で包摂的なAIエコシステムを育てます。物語ではなく測れる価値で判断し、資源と権限の集中を是正する。——その第一歩は、見えないコストに光を当て、意思決定のテーブルへ持ち込むことです。

おじゃ

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