[文亨南 濟明大学グローバル融合学部教授、韓国AI教育協会会長]
1882年、ニューヨークに世界初の商業的中央発電・配電システムが誕生したとき、人々は電気を「照明技術」と考えた。工場のオーナーたちは蒸気機関を取り除き、その場所に電動モーターを設置した。道具を変えただけで工場の構造はそのままだった。電気が本当の力を発揮するのは30年後のことであった。機械ごとに小さなモーターを取り付けられることに気づいた工場が現れ、生産ライン全体が変わった。電気を上手に使った会社が勝ったのではなく、電気を前提にすべてを再設計した会社が勝ったのである。
人工知能（AI）も今、その境界にいる。生成型AIが登場してから4年、私たちは「AIを上手に使う方法」を学ぶことに専念してきた。これは電気をランプとしてしか使わなかった時代に似ている。2026年はその段階が終わる年となる。AIは必要なときにオンにする道具ではなく、常にオンになっている環境となる。
2027年には質問も変わるだろう。これまで会議室の話題は「AIをどこに使うか」であった。2027年の話題は「AIがすでに入っているこの仕事で、人は何を担うべきか」となる。前者の質問はコストを問うが、後者の質問は責任を問う。いよいよ本格的なAI大転換の時代に突入する。
私は42年間AIを研究・教育してきた未来学者である。2027年に注目すべき流れをキーワードで整理すると10個になり、その頭文字を並べると意外にも「HUMAN DRIVE（人間が運転する）」という一文ができた。偶然とは言えないほど、私が言いたかったことと非常に合致している。10の流れが結局一つの方向を指し示しているからである。運転は人間が担う。
第一のHはヒューマン・コパイロット（Human-Copilot）、人とAIの同行である。飛行機の操縦室には機長（pilot: 人間）と副操縦士（copilot: AI）がいる。二人は同じ計器盤を見ているが、責任は機長にある。AIはデータを集め、草案を作成するが、「私が保証します」という言葉は言えない。その言葉は人間だけが言えるものである。2027年の職場で最も価値のある言葉がこの一言になる。
第二のUは超高速コンピューティング（Ultra-Computing）である。量子コンピュータが既存のコンピュータに取って代わることは2027年には起こらない。代わりに、一つの難しい問題をいくつかの部分に分け、それぞれの部分に最も適したコンピュータに送る方法が定着する。今すぐに急を要することもある。現在使用している暗号がいつか量子コンピュータに破られる可能性があるため、金融や通信から暗号を変更する大工事が始まる。
第三のMはマルチモーダル（Multimodal）、見ることと聞くことができるAIである。早朝の工場で設備が発する微細な音、振動、温度変化を同時に読み取り、ベアリングの点検を指示する。これまでAIの恩恵は文書を扱う事務職に集中していたが、今や工場や病院、建設現場に降りていく。
第四のAはエージェンティック（Agentic）、自ら働くAIである。質問に答えるAIが、指示された仕事を最後までやり遂げるようになる。重要なのは、どこまで任せるかである。答えが間違っていれば人間が修正すればよいが、実行が間違っていれば金銭が失われ、契約が結ばれる。取り消し可能な仕事から任せるのが原則である。ある会社の運営チーム長は月曜日の朝を承認で始める。週末の間にAIが処理した400件余りの中で、彼が直接見るのは20件ほどである。管理者の仕事は指示から規則設計と例外判断に移行している。
第五のNはニューロモーフィック（Neuromorphic）、脳に似た半導体である。人間の脳は電球一つよりも少ない電力で思考する。一方、大きなAIを一度学習させるのに都市一つが使う電力が必要である。この驚くべき差を縮めるのがニューロモーフィックである。メモリ半導体大国である我々には新たなチャンスがある。
第六のDはオープンウェイト（Open-weight）、モデルの民主化である。これまで企業はAIを借りて使用していた。毎月使用料を支払い、我々のデータを他のサーバーに送っていた。今や公開されたAIモデルをダウンロードし、自社内で運用できるようになる。借りて使うAIから購入して使うAIへの移行である。データを外に出せない病院や銀行、公共機関にとって特に重要である。ある製薬会社の取締役会で代表がこう尋ねたという。「それで、我々が今購入しているものは何ですか。3年分の使用料を支払ったが、会社に残った資産はなかったということです。」
第七のRは信頼と検証（Reliable & Verifiable）である。2027年、企業が行き詰まるポイントは性能ではなく証明となる。このAIが何を学び、なぜそのように判断したのか、事故が起きた場合に誰が責任を負うのかを文書で示せなければ、まったく使用できなくなる。ある銀行の審査会議では性能ではなく、こうした質問に行き詰まった。融資を拒否された顧客が理由を尋ねた場合、何と答えるのか。
第八のIは産業特化（Industry-Specific）である。最も大きなAIが勝つ時代は終わった。我々の工場、我々の病院、我々の業種の問題を最も正確に解決するAIが勝つ。27年の経験を持つ検査員の目を学んだ造船所のAIは、世界のどの巨大モデルよりもその造船所で正確である。その造船所の鋼材や溶接方法、失敗の歴史を知っている唯一のAIだからである。
第九のVはバイブコーディング（Vibe Coding）である。プログラムを作成する際に文法を学ぶのではなく、言葉や文章で説明すればAIが作成する。釜山で水産物卸売を行う社長が、3日で自店の相場整理プログラムを自ら作成することが特別なニュースではなくなる。社内でもマーケティングチームが自分のダッシュボードを、人事チームが採用管理ツールを直接作成する。情報システム部にリクエストを出して数ヶ月待つという慣行が消える。
第十のEはエコ・インテリジェンス（Eco-Intelligence）、持続可能なAIである。持続可能でない知能は最終的には持続しない。AIが使用する電力を減らすことと、AIで環境問題を解決することは共に進めなければならない。すでにデータセンターを新たに建設する際の最大の障害は土地でもお金でもなく電力である。
それでは我々の課題は何か。行き詰まっているのは技術ではなく、三つである。第一はデータである。我々の産業現場には数十年にわたり蓄積された資料があるが、整理されておらず使用できない。倉庫に積まれた原石はまだ資本ではない。第二は電力である。AIモデルは数ヶ月で作成できるが、送電線は数年かかる。AI計画とエネルギー計画が別々に進められれば、この間隔は縮まらない。第三は制度である。企業が苦しむのは厳しい規制ではなく曖昧な規制である。何を整えればよいのかが明確であれば、企業は整え、前進する。
韓国が最も大きなAIを作る競争で勝つ必要はない。代わりに勝てる場所がある。製造業や半導体、造船やバッテリー、バイオやコンテンツという世界的な産業にAIを最も深く結びつける国になることである。電力を少なく使う半導体で盤面を変えることである。そしてAIを検査し認証する信頼産業を育てることである。どちらもお金の大きさではなく、蓄積と制度が勝負を決める。
個人には三つの質問を勧める。私は何を保証できるのか。私は何をAIに任せないのか。私は何を学び続けるのか。道具は6ヶ月ごとに変わるが、問題を定義し、結果を確認し、リスクを察知する力はどの道具が来ても価値が落ちない。
2027年はAIが人間に取って代わる年ではない。人間がAIを通じて自らの能力と産業の可能性をどこまで広げられるかを試す年である。未来を決定するのはAIの速度ではなく、その速度をどの方向に導くかに対する我々の選択である。運転は、人間が担う。
筆者の主要経歴
▷成均館大学経営学博士 ▷毎日経済記者 ▷大韓経営学会会長（前） ▷持続可能科学会会長（現） ▷濟明大学グローバル融合大学学長、韓流国際大学学長（前）、融合国際学部教授（現） ▷韓国AI教育協会会長 ▷韓国バイブコーディング協会会長 ▷文亨南ブランディング研究所所長 ▷AI韓流研究院代表取締役
* この記事はAIによって翻訳されました。
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