金融界の皆さんの評価 | 江小涓が語る「AIの善用」：何が善か、どう実現するか、誰が担うのか

文/ 中国社会科学院大学教授、国务院原副秘书长江小涓

導入：近日、2026中国デジタル経済発展とガバナンス学術年会（重慶）が西南政法大学で成功裏に開催された。中国社会科学院大学教授、元国务院副秘書長の江小涓教授は、「AI向善：何が善で、どう為し、誰が為すのか」というテーマの基調講演を行った。

江小涓は、 「AI向善」についての議論はすでに多く行われており、理念面での合意度は非常に高いと考えているが、これらの「善」を実現し、誰が実行するのかという点についての議論は十分ではないと指摘する。この問題は社会科学の知識体系内で議論・分析されるべきだ。

何が善か：社会科学の視点

長年にわたり、「AI向善」についての議論は多く、理念面での合意度は非常に高い。例えば、2016年にユネスコが発表した「ロボット倫理報告書」（Preliminary Draft Report of COMEST on Robotics Ethics）から、2025年のパリAI行動サミットまで、人々はAIガバナンスの理念について高い共通認識を持っている。

安全性、透明性、非差別、説明責任、追跡可能性、公平・公正、包容性、プライバシー尊重、利益共有、人間中心、制御権などの理念は繰り返し議論されてきたが、これらの「善」をどう実現し、誰が実行するのかについての議論は不足している。主に関係企業や技術団体が「整合性」の枠組みの中で議論しており、一面的で変動しやすく、一般的な安定性に欠けている。

私は、この問題を社会科学の知識体系内で議論・分析すべきだと考える。広義の「善」は、多くの社会科学研究のテーマや立意そのものである。技術が向善かどうかは、根本的には経済発展、社会進歩、民衆の幸福を促進できるかどうか、すなわち人類福祉の増進にかかっている。

社会科学は理念面の向善の道を提案できるだけでなく、普遍的な知識体系の中で評価基準や実現経路、行為主体などを提示し、学術的蓄積と理論的能力を持つ。

一

合理は善：資源の効率的配分、社会福祉と公平分配の増進

「合理」は経済学の核心概念であり、経済学は「資源配分の効率向上、社会福祉の増加、相対的公平分配」を合理と定義している。

この目標の下、経済学には明確な評価基準と指標が存在する。全要素生産性の向上、投入と産出の比率改善、所得増加、イノベーション投資の促進などは資源配分の効率性を測る指標であり、教育・医療水準の向上や社会保障制度の充実は社会福祉の増加を示す指標である。これらの指標で測ると、AIは全要素生産性や社会福祉の向上に明らかに貢献しており、技術の善は大きい。

「合理の善」をどう実現するか、経済学には実現経路と行為主体がある。例えば、市場がAI発展に関わる資源配分の決定的役割を果たすことが一つの経路であり、これには企業が行為主体となる必要がある。当然、市場には企業だけでなく、公平な競争や適正な参入を保障する良好な「市場環境」も必要であり、市場規制の健全化と充実も求められる。

公平分配の観点から見ると、AIはまだ「善」とは言えない。ジニ係数や所得格差などは、経済学で発展成果の公平な分配を測る指標だ。これらの指標で見ると、現状のAIの影響は主に負の側面、すなわち「不善」の側にある。ひとつは、富が少数の成功者に集中しやすいこと、もうひとつは、AIの代替作用が中低所得層に主に影響を与えており、今のところAIのさらなる発展が改善や逆転をもたらす兆しは見えない。

過去の技術進歩の過程を振り返ると、この問題の解決には、AI企業自身の努力とともに、政府の役割も重要だ。特に、労働代替を主な効果とするAI技術の応用と新たな雇用創出のバランスを取り、長期的な社会保障制度の整備において政府の責任を果たす必要がある。

二

益は善：GDPの枠を超えた消費者の利益

一部の技術進歩の恩恵は、標準的なGDP増加では測れないが、多くの消費者余剰や用益をもたらす。一般的に言えば、人民に便利さや幸福感をもたらすものであり、AIはこの面で非常に顕著な影響を持つ。

AIは便利さの善をもたらす。AIによる便利さは非常に大きいが、その多くはGDPに反映されていない。例えば、ネットやAIモデル、インテリジェントエージェントを利用したセルフサービスは利用者に大きな便利さをもたらすが、これらはGDPに計上される経済活動にはならず、むしろ従来のサービスを代替している。具体的には、自動チケット予約は従来の予約サービスを置き換え、無料のネット情報は新聞購読に代わり、電子メールは郵便に代わるなど、多くの無料サービスが存在する。

文化産業は最も代表的な産業の一つであり、エンターテインメントや生成モデルにより、誰もがより多くの音楽、書籍、映像、豊かな文化商品を楽しめるようになった。文化消費は大きく増加したが、GDPで測る文化市場規模は必ずしも同期して拡大していない。

例えば、米国レコード協会のデータによると、米国の音楽産業収入は1999年の146億ドルから2016年の75億ドルに減少した。デジタル音楽による消費者の福利はGDPでは測れない。無料サービスを提供するプラットフォームは広告収入を得てGDPを創出するが、多くの研究は、後者は代替サービスや新たな福利のGDP規模に比べて小さいと指摘している。明らかに、AIは用益の善をもたらしている。

AIは平等の善ももたらす。AIは、多くの一般消費者を、従来は高所得・高知識層だけが享受していた消費や創造の領域に引き込んでいる。例えば、文化消費の分野では、読書能力の低い消費者もAIにより画像や映像など多様な文化商品を生成・提供させることができる。低所得層は、プラットフォームの無料サービスを利用して、現実では高価で手に入りにくい文化体験（高級劇場の公演など）を楽しめる。

また、文化創造の分野では、文化的な「専門」能力に乏しい一般人も、創造的なアイデアを文化商品に変換し、共有できる。SNSのインフルエンサーは、自身の作品やサービスを販売し、ファンと交流しながら生活や感情、ファッション、夢などを共有し、精神的・心理的な満足を提供している。

用益の善は、無料や自己満足、相互扶助の形で現れ、GDPや所得増加では測れないが、条件価値評価法や意願価値評価法で測定可能だ。例えば、これらの用益を購入するためにいくら払う意志があるか、または無料の用益を放棄する代償としていくら支払うかを調査する。具体的には、「小紅書」などのアプリや無料の大規模モデルの利用を放棄した場合、社会全体にどれだけの用益がもたらされるかを推計できる。

研究によると、低所得者層が得る用益と彼らの貨幣収入の比率は、高所得者層よりも顕著に高いことが示されており、AIは平等と低所得者の福祉向上に寄与していることが示唆される。

用益には不善も存在する。短期的な心理的快楽をもたらす消費が、身体や精神に長期的な損害をもたらす場合もある。例えば、ネットゲームへの依存や情報の閉じこもりによる認識の制限などだ。こうした問題は社会的に高い共通認識があり、当事者も深刻な被害を受けているが、抜け出すのは難しい。

技術の持ち主と利用者は自制と自己規律の責任を持つべきであり、対策がなければ不善の行為は避けるべきだ。健康や生命に危険をもたらす製品と同様に、危険な行為には制約を設ける必要がある。

また、政府と社会の協力も不可欠だ。人類の価値観を侵害したり、プライバシーを侵害したり、テロを扇動したりする「悪」については、公共権力が強力に対処すべきだ。

三

合意は善：長期的な社会的合意の重要性

社会科学の多くの学問分野には「合意」の研究があり、例えば社会学の視点からは社会的合意は高いレベルの社会的合意を示す。本文では、「最大公約数の社会的合意とそれに基づく社会的団結」を合意と定義し、AI時代の科学倫理の問題を合意性の観点から論じる。

科学倫理の問題は古くからあったが、AI時代に特に顕著になっている。その性質は根本的に変化している。過去、科学は「自然法則の発見」とされてきたが、これらは自然秩序に内在する法則であり、自然界の長い時間の中でさまざまな力の博弈と進化によって形成されたものである。現在、AIは自然界や人間社会の進化に存在しなかった新たな状況を構築し、秩序を創造しつつある。多くの探索は、人類の自然状態や社会状態を変えようとするものである。

例えば、「AI for science」応用が最も盛んな生命科学分野では、多くの研究が私たちの生理、繁殖、認知構造を変え、意識の形成に干渉しようとしている。これにより、人間の意識や行動の主体性・制御力が変化し、新たな生命体の創造も含まれる。これらの新しい事象の長期的な結果は誰にも予測できない。過去の科学発見と比べて、異なる点が多い。

このような状況下で、人類がある科学的発展の方向性に合意できるかどうかは非常に重要である。これを本文では「合意性」と呼ぶ。私は、ある尊敬する科学者に、「あなたの研究は私には理解できないが、好奇心と憧れを抱いている」と伝えたが、経済学者としては一時判断できなかった。しかし、「人間」という本質的な立場に立ち返ると、「この研究は全く合意できない」と思う。

科学者が何千年もかけて進化させてきた人間の特性や自然法則を変えようとする場合、それは人類にとって重大な問題であり、一般市民も情報を得て参加し、合意の有無を表明すべきだ。このような科学的議論は、意志価値評価法のような手法だけでは進めにくく、公共の透明性と集団的協議が必要となる。

科学者は、その研究の全ての可能な結果を一般に説明し、その利点だけでなく潜在的なリスクも明らかにすべきである。そして、社会全体で十分な議論を行い、最大公約数の社会的合意を形成する必要がある。各関係者は意見を表明し続け、対話と調整を重ねることで、「合意性」の近似値と現実的な位置を見出すことができる。技術的な論理だけに任せるのではなく、少数の責任感の乏しい専門家が一方的に不適切な「革新」を行うことを防ぐ必要もある。総じて、「合意性」の追求は、AI向善の問題においても不可欠である。

仕組みの議論：各方面の協力によるAI向善の促進

向善を実現する仕組みを考える。単に「用益の善」という技術的結果だけでなく、「合理の善」、特に「合意の善」は自然に生じるものではない。では、向善の動機はどこから来るのか？どのような仕組みを設計すれば良いのか？

実践からは、「向善」と相容れる動機付けと、「不善」をもたらす要因は複数のレベルで存在することがわかる。AI時代において、「不善」と「向善」の力は従来と異なり、「向善」には自己規律と社会規律の両方が必要である。

第一に、AIの革新と生産者の「向善」への動機付けは顕著かつ効果的である。重要な理由の一つは、AIは非常に大規模な応用を必要とし、その「善」が社会的合意を得られなければ、長期的に良好に運用されることは不可能だからだ。社会全体のAI安全と倫理に対する関心は、企業や起業者に対して広範かつ強力な圧力と価値観の指針をもたらしている。

信用維持のために、企業は「向善」を求められ、社会から「不善」とみなされた場合は迅速に対応・修正しなければならない。2023年、Open AIは、ユーザーデータの訓練に使用したことに対して広範な批判を受け、再発防止を約束した。国内の主要AI企業も良い対応例を示している。この点から、「向善」動機付けの仕組みは、より広範かつ強力になっている。

第二に、分散型ガバナンスはAI向善のガバナンスの特色である。AIとデータの応用は、従来の産業と最も異なるのは、シナリオ化された応用場面である。過去の市場資源配分は一対一だったが、AI時代の資源配分はクラスター化・シナリオ化されている。

デジタル政府、スマートシティ、スマート交通、スマート医療、低空産業などの効果的な運用には、多数の取引者が資源を配置し、これを「分散型資源配分」と呼ぶ。分散型資源配分では、利益や理念に関わる関係者が特定のシナリオにおいてコミュニティを形成し、市場や社会主体は自主的に取引や協力相手を選択する。各シナリオには独自のルールがあり、プラットフォームごとの取引ルールや返品ルール、違反罰則などが定められ、「善」や「不善」の基準も規定される。参加者はこれらのルールに従うため、これらのコミュニティは同時にガバナンス機能を持ち、「分散型ガバナンス」と呼ばれる。

第三に、公共権力のガバナンスは不可欠である。重大な「不善」の結果をもたらす行為は、市場や社会の博弈だけに任せず、「禁じるべき行為」のリストを明確に示す必要がある。例えば、ユーザの同意なしにプライバシーを侵害すること、虚偽情報やテロ、ヘイトスピーチの拡散などだ。

また、市場と社会のガバナンスを効果的にするために、政府の最も重要な役割は強制的な公開と透明性の確保である。企業は、ユーザーに対して契約内容を迅速に明示できるようにし、契約の詳細な情報公開は非常に重要だ。さらに、人類や社会に関わるイノベーションについても、提供者は何をしているのか、その結果は何かを社会や公衆に明らかにすべきだ。

最後に、政府のシグナル発信も非常に重要だ。法律は比較的安定している必要があり、事態が比較的安定する前に慌てて制定すべきではない。しかし、政府ができることは多い。ガイドラインや優良事例の発表、不適切な行為の批判、関係企業へのヒアリングなどは、AIの向善に対して顕著な指導効果を持つ。

最後に、本文の主旨に立ち返ると、社会科学はAI向善の促進において重要な役割を果たすべきだ。社会科学は深い学問的蓄積を持ち、AIの善悪を判断する能力を高める。資源配分の効率性、社会福祉の損益、富の公平分配、公共の意識や評価、社会の調和維持など、多方面で卓越した貢献をしてきた。AI時代においても、より努力し、責任を担い、AIの向善に関する議論・実践・理論構築の中心と最前線に立つ必要がある。

出典丨江小涓教授の現場発言内容を整理したもの

編集丨兰银帆

監修丨秦婷