基礎研究の価値
「基礎研究が大事」だという事は、基礎科学に携わる研究者にとってはことさら証明する必要のない真実であるかのように語られます。例えば日本のノーベル賞受賞者は、口を揃えて基礎研究の重要性を強調します。2016年にノーベル医学生理学賞を受賞した大隈栄誉教授は、「”役に立つ”ということは、とても社会をダメにしている。”役に立つ”＝数年後に企業化できることと同義語みたいに使われる。本当に役に立つこととは、10年後、20年後、100年後にならないとわからない。将来を見据えて、科学を一つの文化としてとらえてほしい」と訴えました（東洋経済「日本人の「ノーベル賞」受賞者が激減する日」より）。
類似する多くの主張の根底にあるのは、次のような考え方だと推察します。すなわち、技術開発等の応用研究は結果が見えやすい一方で、基礎研究はすぐに成果の実を結ぶとは限りません。しかし、基礎研究がこれまで実現してきた技術革新を鑑みれば、実は長期的な視点に立った時に最も重要になるのは、基礎研究に他ならないというわけです。半導体、原子力発電、遺伝子編集技術など、実際こうした例には枚挙にいとまがありません。
しかし一方で、こういった考え方を純粋なモチベーションとして基礎科学に従事している研究者も、あまり多くないのではないかと考えています。基礎科学に魅せられた研究者は、応用にほとんど興味の無い人が多い。明らかに彼らを突き動かしているのは、10年後100年後に実現するかもしれない技術革新への期待ではなく、自然に内在する深淵な真理への探求心であり、どちらかと言えば古代ギリシャ以来の「自然哲学」から思想を受け継ぐものだと言えるでしょう。極端な話、そういう研究者にとって、上述の「いずれ大きく役に立つ」論法は、一般世間を納得させるための方便に過ぎません。
実は、こうした社会からの隔離こそが、科学を前進させる駆動力であるとする向きもあります。かの有名なトマス・クーンによれば、科学者集団は社会と価値観を共有しない（＝すぐに役に立つことを求めない）からこそ、自然のある側面をこれまでに無いほど詳細に調べる事が可能になり、そしてそういった研究を通して科学は最も効率よく発展する事ができるといいます。社会課題を解決するためだけに科学を行うのだとすれば、粒子加速器も重力波望遠鏡も必要ないのです。
しかし今の時代、科学のパトロンは金持ち貴族ではなく一般国民であるため、「役に立つ科学」という国民の期待を真っ向から無視するわけにもいきません。なぜ基礎研究をやるのか、そのよく分からない活動のために膨大な税金を投入する妥当性が一体どこにあるのか、そこをはっきりさせる説明責任が、科学者に当然のこととして課せられます。そういった疑問に対して、「だって面白いから」と答えるのでは納得が得られないでしょう。
そもそも「基礎研究」と「応用研究」という区別は、そういった事情から生まれたものだとも言えます。技術開発の流れを、「基礎研究」から種が育って、やがて「応用研究」へと繋がり、最後に企業の「開発研究」へと手渡された結果、社会に役立つ技術が誕生するという、一直線のプロセスとして仮定する、戦後に広まったリニアモデルの考え方が、これらの用語の源流となっています。「それならば、一番上流にある「基礎研究」に投資すれば、のちのち多くの技術が花開くだろう」。人々がそう考える事を暗に誘導するような考え方です。特に冷戦時代の米国などでは、国防の大義名分もあり、大学においても企業においても基礎研究に莫大な資金が投入されることとなりました。
日本だって昔は基礎研究が盛んに行われる環境があったはずです。日本のお家芸とも言える素粒子物理学は、将来的な応用から最も縁遠い世界の一つだと言っても大過ありません。しかし時は流れて現在、ノーベル賞受賞級の研究者がいくら「基礎研究が大事」、「長期的に見れば大きな成果に繋がる」と訴えても、どこか虚ろな響きを感じてしまうのが実際のところではないでしょうか。
リニアモデルは既に終焉を迎えています。JSTのハンドブックを参照すると、リニアモデルの終焉は、1999年の世界科学者会議によるブダペスト宣言において明瞭に表れているといいます。「この背後には、企業に於ける「リニアモデル」に基づく基礎研究が商業的な価値を生み出さなかったという反省に加えて、現代に於ける基礎研究には莫大なお金が掛かるという事も併せて考えておく必要がある。（中略）政府といえども研究開発への財政的支援を純粋な研究支援ではなく「研究投資」と考えなければならなくなった。これに呼応して、研究者の側では使った研究費に対する社会への「リターン」を考えなければならないことである。」
こうした世の中の流れの中で、基礎研究が政府から手厚い支援を受けることの（科学者ではなく国の立場から見た）妥当性は、通説に反していまや全く自明で無いのではないかと感じています。そしてこの点に対して、いまだ受け身的な姿勢なままの研究者が、日本において少なくないように見えます。世の中の煩わしい些事に惑わされず、純粋な理論の世界へ隠遁できる基礎研究は、研究者たちの理想郷でしたし、そこでは洗練された科学的進歩が日々繰り返されていました。しかしユートピアは永続しないと相場は決まっています。もし基礎科学の可能性を信じ、「役に立たない」研究に対する支援を得ようとするのであれば、古い理想に固執するのではなく、如何に現代の社会と共存するのかを、より一層真剣に考えるべきだと思っています。
天才の描くSF
世の中には天才と呼ばれる人間が無数に存在します。テッド・チャンもその一人。アメリカの短編SF作家です。映画「メッセージ」の原作者だと言えば、ピンとくる人もいるでしょうか。
実は彼の作品を収めた短編集は、たった一冊しか刊行されていません。日本では2012年に出版された『あなたの人生の物語』がそれです。その時点でテッド・チャンが発表していたほぼ全ての作品を収めて出版された同短編集ですが、一つ一つの作品の完成度の高さゆえに、世界で、そして日本でも、圧倒的な人気を誇っている作家です。短編集一冊でここまで知名度を上げる作家というのもまったく珍しい。
そしてなんとなんと、テッド・チャンの７年ぶりの新刊『息吹』が、来月12月4日に出ることが決定しています！
『千夜一夜物語（アラビアン・ナイト）』の枠組みを使い、科学的にあり得るタイムトラベルを描いた傑作「商人と錬金術師の門」をはじめ、９篇を収録。「ＡＩ」「自由意志」「言語」「神」など知性の極限を追求するチャン作品のエッセンスが凝縮された世界最高水準の作品となっています。
とのこと。今から楽しみで仕方ありません。バラク・オバマ元米大統領も自身のFacebookで取り上げ、「大きな問いに向き合い考えさせ、そして人間を感じさせる短編集です。最高のSF」と絶賛しているそうです（『三体』へのコメントと言い、オバマさんSF好きですね笑）。興味のある方、ぜひぜひチェックしてみてください。
Facebookはデジタル通貨の夢を見るか？
今年の６月に発表されて以来、世界的な議論の的となっているFacebookのデジタル通貨、Libra（リブラ）。その特徴は何か、そして発表から半年近く経とうとしている現在どのような懸念が存在するのか、自らの勉強がてら簡単にまとめてみます。
デジタル通貨Libraの特徴
➀ 運営主体はLibra協会
”Facebookの” デジタル通貨と書きましたが、正確に言うと、運営するのはFacebookではなくLibra協会であり、その中にFacebookの100%子会社であるCalibraが構成員として属する形となっています。しかし協会の立ち上げに深く関わり、Libraの事業計画書とも言えるホワイトペーパーを書いたのがFacebookであり、通貨の技術的側面でも同社が大きく寄与していることを考えれば、やはり「Libra = Facebook」の実情は、少なくともしばらくは崩れることはないでしょう。協会の創設メンバーには、PaypalやeBay、MastercardにVisa、そしてAdreessen Horowitzなどの著名VCまでそうそうたるメンバーが名を連ねていましたが、その後脱退が相次いでいるようです。その裏では米政府による脅しがあったとか無かったとか。下で触れますが、Libra構想には四方八方から懸念が寄せられており、試みの実現も順調とは程遠いところで奮闘しているようです。
② 通貨バスケットで価値を裏付け
Libraがその他の仮想通貨と大きく異なっている点の一つは、具体的な資産によってその価値が裏付けられている点にあります。これにより、ビットコインなどと違って価値が劇的に上下することのないステーブルコインが実現されます。具体的な方策としては通貨バスケット型を採用しているため、現行通貨ごとに特定の比率が割り当てられ、それらの通貨建てで預金や短期国債などを保有することになります。このような資産プールはリブラ・リザーブと呼ばれています。ドルに割り当てられている比率は50%、他には ユーロが18%、円が14%、ポンドが11%、シンガポールドルが7%などとなっています。よく指摘されるように、ここには中国の人民元が含まれません。米中の冷戦構造が見え隠れします。
③ ブロックチェーン技術を利用
数多の仮想通貨の例に漏れず、Libraもブロックチェーン技術をバックボーンとしています。分散型台帳技術とも呼ばれるこの仕組みにおいては、ブロックと呼ばれるひとまとまりの取引記録を鎖（チェーン）のようにつなげていく事で台帳を記録していきます。一度記録された取引を改ざんするためには、改ざんの結果得た利益が割に合わないほどの膨大な計算能力を必要とすることから、台帳の信頼性を保たれています。またブロックチェーンには、そのネットワークの包括性によって次の３つが存在します。パブリックチェーン、コンソーシアムチェーン、プライベートチェーンです。パブリックチェーンは誰でもアクセス・利用が可能で、膨大な計算能力を必要とする一方で、中央集権的な機構の一切を必要としないという特徴があります。ビットコインなどがその例です。一方、Libraは承認された機関のみが台帳にアクセスできる、プライベートチェーンあるいはコンソーシアムチェーンに分類される仕組みを用いています。ブロックチェーン技術は次世代技術として話題にはなるものの、その普及の決め手となるキラーアプリケーションがまだ見出されていないのが現状だと思います。Libraが普及すれば、この技術も新たな局面を迎えるかもしれません。
さて、もともと2020年の前半には発行を開始する計画を立てていたLibraでしたが、先月の10月23日に、マーク・ザッカーバーグCEOが発行延期を発表しています。国家の重要な要素の一つである”通貨”の領域に、挑戦状を突き付けるようなLibra構想でしたが、多くの問題が未解決なままです。以下に、大きな問題点を３つ挙げますが、もちろんこれで網羅しているわけではありません。
Libra構想実現に向けた問題点
➀ 政府が金融のコントロールを失う
経済は好況と不況を繰り返すものです。経済が不況に陥ると、投資を受けたビジネスが十分な利益を達成することに失敗し、投資家は損失を被って破綻の淵へ追いやられ、人々の購買力も低下する、負のフィードバックループが回り始めますが、経済が火をつけて燃え始めた時に、その燃え広がりを少しでも食い止めるのが、政府の役割であり、国の中央銀行の役割です。一方で、その価値を100%現行通貨の資産で裏付けるLibra単体では、そのような消火装置が見当たりません。またLibraが大きく普及すれば、政府が通常の金融政策の波及メカニズムが変容し、さらに、近頃国際的な折衝で多用される経済制裁、特に金融制裁を実行することも難しくなる可能性があります。政府の猛反発を買うのは必至です。
② マネーロンダリング・テロ資金流出対策への懸念
Libraは海外への送金を、既存の仕組みと比較して遥かに容易にします。ユーザーからすればこれはもちろん有難い話なのですが、そのユーザーも善良な人々とは限りません。世界各地でテロ対策が強化される今、金融業界においても規制が張り巡らされ、潜在的なテロ組織に資金が渡ってしまわないよう細心の注意が払われています。ところがLibraは、そういった綿密に設計された既存のシステムと大きく異なる、全く新たなシステムで入出金を行うため、新たな抜け道として活用されるのではないかとの懸念が強まっています。
③ 消費者保護・プライバシーの問題
FacebookはLibraサービスから得られた個人データを、Facebookでの個人データといっしょくたに扱わないことを強調しています。例えば、Libraの利用履歴がターゲット広告に利用されることは無いようです。しかし、Facebookのずさんな個人情報管理体制は昨年多くの人々の知るところとなったわけで、いくら関連事業を子会社化したからといって、疑念が払しょくされることはありません。2018年3月、Facebookから英コンサルティング会社であるCambridge Analytica (CA) へ、最大8700万人分の個人情報が流出していたことが明らかになりました。Facebookの規約を破る形でデータを入手したCAは、入手したデータをトランプ大統領の選挙サポートに利用したと言われます。さらに同年、Facebookは続けて複数の個人情報流出を発表しています。金銭に関わる重要なデータを、そして金銭取引の履歴から生じるであろう個人の「プロファイル」データを、果たしてFacebookに預けて良いものか。世間の疑いの目も、Libraの成功にとって足かせとなりそうです。
さて、直近の記事を見ると、技術開発自体は順調に進んでいるというLibra。様々な懸念点が浮上する中で、このままごり押すことができるのでしょうか。また一方で中国では、「デジタル人民元」の発行に向けた準備が進んでいるようです。おそらく、こうした動向にはFacebookも危機感を持っているでしょう。ブロックチェーン技術と共に産声をあげた未来のデジタル通貨が一体どのような軌跡を歩むのか、今後の行く先にも注目です。
参考文献:
藤井 彰夫、西村 博之著（2019）『リブラの野望 破壊者か変革者か』日本経済新聞出版社
Comfort Zoneから抜ける（ただし命綱を手に）
今年の２月に開催されたスタートアップの祭典、Slush Tokyoの入り口の写真です。「安全地帯はここで終わりだ（＝チャレンジはここから始まる）」という意味が込められていると言います。Slushでは、全てのセッションが英語で行われ、普段話すことのない人と話し、普段やらないようなチャレンジする場になるような仕掛けが多く設けられています。
Globisのサイトを見ると、Comfort Zoneという言葉は元GEのノエル・ティシーによって整理されたものだそうです。その分類は大まかに分けて３つです。まず、自分が今持っているスキルで対処可能な領域であるコンフォートゾーン、次に今のスキルからある程度背伸びして挑戦する必要のあるラーニングゾーン（人によってはoptimal performance zoneとも）、最後に自分のコントロールがほとんど及ばず過度なストレス状態に陥るパニックゾーンです。
言うまでもなく、身を置くに最適だと考えられているのは、コンフォートゾーンを越えたところにあるラーニングゾーンです。ネット上には、いかにコンフォートゾーンを抜け出すかを考える記事が多数存在するようです。それももちろん重要ですが、しかしもう一つ重要なのは、勢い余ってパニックゾーンに頭から突っ込まないことだと個人的に思っています。そうなってしまうと、成功体験の欠如とストレス、それによるパフォーマンス低下がぐるぐる回転してあっけなく死にます。心が。
軽度の身体的な怪我と違い、精神は一度壊すとひっじょうに厄介です。回復に長い時間がかかり、それだけでコンフォートゾーンを抜けて得た利益が全て吹き飛ぶ勢いであり、元も子もないとはこの事です。お察しの通り、自分も似たような苦い経験をたくさんしました。
大切なのは、危うくなったらすぐに手繰り寄せられる命綱を常に持つことだと思います。アダム・グランの『Originals』では、ダメだった時に引き返せる道を確保している起業家の方が、結果的に成功している可能性が示唆されます。私と違って賢いリスク・テイカーは、リスクを冒すことを必ずしも好みません。リスクの低い安心できる領域を一方で確保しているからこそ、別の領域で大きく挑戦することができる。そういったリスクのポートフォリオ管理を、常に念頭に置くべきなのです。
ラッダイト運動と現代
画像: wikipediaより
昨日の記事で、テクノロジーが人間を置き換える過程についてやや悲観的な妄想を広げてみました。一言でいうと、「人間が単純作業を機械に任せているのではなく、機械が人間をより高度な作業へと追いやっているのだと考えたらどうか」というアイデアだったのですが、その根拠として、機械が人間を置換する過程に人間が抗うことは難しく、一度置換され始めると後戻りできないという点を挙げました。
歴史を第一次産業革命まで遡ると、これを象徴する出来事に出会えます。１９世紀のイギリスで、織機の機械化に脅威を感じた手工業者・労働者が起こした一連の機械破壊運動である、ラッダイト運動がそれです。職人芸を自動化してしまう機械に対し、究極の「物理で殴る」戦法に打って出たこの運動は、それなりの民衆支持を得て1811年から1817年頃まで長期にわたって存続しました。とはいえ、機械をいくら壊しても産業革命の社会的な流れは止められるはずもなく、機械の導入もまた、止まることはありませんでした。
ラッダイト運動が現在もなお議論の俎上にあがるのは、上記の過程が、「AIが人間の職を奪うのではないか」という今の私たちの不安とピッタリ重なるからでしょう。ラッダイト運動からの類推で、現代のこのような文脈を表すときには、ネオ・ラッダイトという言葉が使われたりするようです。
しかしネオラッダイトと言っても、今や「AIを壊せ」と言われたって何を壊せばいいのか分からない。ペッパー君でも殴ればいいのか、でもそれはちょっと可哀そうじゃないか、っていやいや、そんな話はどうでもいいんですが。ともかく過去のラッダイト運動の示唆するように、これからも技術の進化を受け入れない選択をすることは極めて困難であると想像がつきます。それを受け入れた上で、どのように技術と付き合っていくのかを考えるべきなのでしょう。
マシンはヒトに”創造的な仕事”を残すのか？
ディープラーニングなどの誕生により、マシンが出来る仕事は飛躍的にその数を増してきました。「このままいくと、マシンが人間を完全に置き換えるのではないか？」。そう言った疑問に対して、「人間は逆に単純作業から解放される事で、創造的な仕事に集中できる」といった意見があります。
でも果たしてその「創造的な仕事」は、いつまで人間の手に残っているんでしょう。創造的な営為の代表例としても良いような科学研究の現場でも、機械に出来ることがどんどん増えています。例えば、Robotics Biology Institute社が開発するロボット「まほろ」は、バイオ実験における熟練研究者の技を、ロボットが再現すると謳っています。
そもそもベーコンが近代科学の作法を打ち立てて以来、科学と技術は不可分な関係にあるわけですが（作ることによって知り、知ることによって作る）、今はその「知る」部分にローエンドから機械が侵入してきている感覚があります。
上で紹介した「まほろ」について調べると、まだ現段階では「まほろ」は単純作業のみを行い、研究者は空いた時間を高度な研究作業や構想に費やすことができるといいます。面倒臭く利益率の低い単純作業を機械にあけ渡すのは、人間に苦痛を感じさせず、むしろ生産性の向上につながるでしょう。問題は、その機能の向上速度（加速度と言う方が正確かもしれない）の凄まじさと、人間が機械による代替を拒めるようなメカニズムが希薄だという２点です。
果たしてディープラーニング技術が決定打になるのかは知りませんが、機械がいわゆる単純作業をする能力を拡張していくにつれて、人間は喜んでそれらを機械にあけ渡すでしょう。そうする事で、自分たちはより創造的で、生産性の高い作業に集中できるからです。しかし、それも人間しかできない高度な作業がまだ残っている間です。人間がハイエンドな創造的仕事の淵に追い詰められた事に気づいた時にはもう、反撃は叶いません。機械は我々の行なっていた単純作業をはるかに効率よく行う術を身につけているからです。
ロボット「まほろ」の開発者のインタビュー記事には、「人にしかできないこと以外はロボットに任せる」との言葉が踊ります。そうすることは実際、多くの研究者を助けることになるでしょう。でも一方で、人にしかできないことって、一体いつまで残っているの？なんてちょっと疑ってみたくもなります。上の理屈は少し単純化が過ぎるかもしれませんが、一つの見方としてはあり得るように思えます。
科学的懐疑主義が機能するとき、しないとき
科学教育は、物事を自分で考える力を養うといいます。悪く言えば、懐疑的になる。多くの科学者は人の主張を読んだり聞いたりする際、まずは疑ってかかり、どこかに誤った点が無いかを精査します。そういった同業者の厳しい批判の目にさらされて生き残った研究結果のみが、科学の最先端の成果として付け加えられていくのです。科学の品質はまさにこうしたメカニズムで保たれるわけですが、さてここで、この懐疑的姿勢は本当にいつでも効果的なのだろうか、と逆に疑ってみます。
こうしたやり方が最も有効なのは、次の条件が満たされている場合だと考えています。つまり、(i) 何が正しくて何が間違っているのかを決める広く合意された手続きが存在し、 かつ (ii) 問題を考える時間が十分に与えられている場合です。そして、こうした条件が成立する理想的なケースは、科学の外の世界ではあまり多くありません。
個人的にこれは就活をしていた時期に強く感じたのですが（グループディスカッションに厳密性を求める人が一体どこにいる？）、他には例えば、日本の四大公害事件に数えられる水俣病事件に印象的な例が見られます。熊本県に存在したチッソ水俣工場から海へ流れ出たメチル水銀化合物が原因となり、多くの犠牲者を出したことで知られる水俣事件ですが、科学的に原因がしっかりと解明されるまでに３年かかっています。そして、「科学的な証拠がない」状態が汚染者を救済する政策決定を遅らせるために利用されたため、対応が遅れる結果となりました。科学的な見解が固まる前から、チッソの排水が原因となっていることはある程度疑われていたため、その時点で対応を打っていれば被害の拡大を防ぐことができたはずでした。
論理の妥当さ、正確さをいちいち気にしていたら物事が進まないどころか、致命的な結果を招く世界というのは、そこら中に存在します。そういう世界に足を踏み入れるのであれば、ひとまず現時点での仮定が正しいとして、大胆にも前へ進むやり方を許容するような勇気も併せ持つのが大事なのだと思います（当たり前？）。
