# Demis Hassabisと AI 開発競争の行方 ― Sebastian Mallaby が語る『The Infinity Machine』

- 番組: [Software Engineering Daily](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5c1c000w5o10bjjhgahi)（Software Engineering Daily）
- 元のタイトル: Demis Hassabis and the Race to Build AI with Sebastian Mallaby
- 配信日: 2026年11月3日
- 長さ: 1時間5分
- 要約作成日: 2026年11月3日
- トピック: [#DeepMind](https://ai-curator.jp/topics/DeepMind) [#AGI](https://ai-curator.jp/topics/AGI) [#AI安全性](https://ai-curator.jp/topics/AI%E5%AE%89%E5%85%A8%E6%80%A7) [#AIバブル](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%83%90%E3%83%96%E3%83%AB) [#オープンウェイトモデル](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%A6%E3%82%A7%E3%82%A4%E3%83%88%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB) [#強化学習](https://ai-curator.jp/topics/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmw0le0ku00004910gz11pf5b

## 要約

『The Infinity Machine』の著者 Sebastian Mallaby が、Kevin Ball との対談で DeepMind 創業者 Demis Hassabis の歩みを振り返る。ゲームと囲碁・タンパク質折りたたみ(AlphaFold)への関心から AGI を信じ続けた経緯、Google への売却、単一ラボ構想が崩れた競争の現状を語る。さらに AI への世論、組織での生産性、AI バブル、オープンモデルと安全性の議論にも及ぶ。

## ポイント

- Mallaby によれば、Hassabis は18歳ごろ『ゲーデル、エッシャー、バッハ』の影響で AI が実現すると確信し、2010年の AI 冬の時代に DeepMind を創業した。
- ゲームは強化学習に明快なフィードバックを与える環境であり、Atari ゲームの攻略が DeepMind の初期成果につながったと説明している。
- Google への売却額は約6億5000万ドルだが、Hassabis が重視したのは年間ほぼ10億ドル規模の研究予算と、ロンドンでの独立運営だったという。
- Hassabis は「単一のラボが Manhattan Project のように開発する」構想を描いたが、OpenAI、Anthropic、中国勢などが乱立し、安全面の構想は崩れたと Mallaby は見ている。
- Hassabis が DeepMind の運営から退き会長兼 Alphabet のチーフサイエンティストになったことを、Mallaby は安全性とガバナンスへの軸足移動と解釈している(解雇説にも言及)。
- 個人の生産性が2倍になっても、法務や製品部門などのボトルネックで組織全体では1.1倍程度にとどまるなど、AI の組織への浸透には時間がかかると述べている。

## 章立て

- [02:03] **Mallaby の経歴と執筆の動機** — 歴史学から記者、金融・ベンチャー分野の著作を経て、AI を題材に選んだ経緯を語る。AlphaGo と AlphaFold を「無限の探索空間でパターンを見つける機械」と捉えた。
- [07:03] **Hassabis の少年時代とゲーム体験** — チェスの神童から Theme Park の開発、『ゲーデル、エッシャー、バッハ』との出会いまで。18歳で AI の実現を確信した過程を紹介する。
- [13:23] **ゲームと強化学習、創業の苦労** — Atari ゲームが強化学習の訓練環境になった点と、Hassabis の極端な競争心、当時の英国にベンチャー環境がなかった事情を述べる。
- [20:41] **Google 売却という選択** — 2回目の創業での野心的な資金調達、AI 人材とコストの高騰、研究予算と独立性を条件にした売却の意味を解説する。
- [27:50] **安全性の理想と競争の現実** — 単一ラボ構想が崩れ、複数のラボと国が競う状況になった経緯。政府の関与の必要性と、Hassabis の役割変更への見方を述べる。
- [38:25] **AI への反発と社会・組織への影響** — データセンターへの反対、アイデンティティの危機、組織のボトルネックによる生産性の遅れを論じる。
- [51:00] **AI バブルの可能性** — 全般的なバブルはないとしていた見方が、レバレッジやプライベートクレジットの拡大で変わりつつあると語る。
- [56:15] **オープンモデルと安全性の議論** — オープンソースの従来の利点がLLMには当てはまらないという Mallaby の主張に、Ball がプライバシーや経済面から反論する。

## 解説記事

Software Engineering Daily のこの回では、『The Infinity Machine』の著者で歴史家・ジャーナリストの Sebastian Mallaby が、Kevin Ball の聞き手で DeepMind 創業者 Demis Hassabis の人物像と、AI 開発競争の現在地を語った。Mallaby は30時間以上にわたり Hassabis に取材したという。

#### 信念から始まった DeepMind

Mallaby は、AlphaGo が囲碁の約10の130乗通りの探索空間を、AlphaFold がタンパク質の折りたたみ(約10の300乗通りと説明)を扱った点に注目し、「無限のデータからパターンを見つける機械」と表現している。

Hassabis は幼少期からチェスの天才で、ゲーム会社でヒット作 Theme Park を開発した。Mallaby によれば、大学進学を引き止める高額の提示を断り、科学を学ぶ道を選んだ。ゲーム開発の仲間との議論や『ゲーデル、エッシャー、バッハ』を通じて、脳にできることはいずれ計算機にもできるという確信を18歳ごろに得たという。2010年の創業は、画像認識が実用になる前の AI 冬の時代だった。

#### ゲーム、資金、Google 売却

ゲームは報酬が明確で、強化学習の訓練に適した環境だった。DeepMind は Atari ゲームの攻略システムで成果を示し、2012年の NeurIPS で発表された。Mallaby は、その後 Google が Geoff Hinton の小さな会社を買収するなど AI 人材の争奪が始まり、人材と計算資源のコストが上がったと説明する。

Hassabis は2013年末に Google と合意した。売却額は6億5000万ドルだが、本人が重視したのは年間ほぼ10億ドルの研究予算と、ロンドンで独立して運営できる点だったという。Mallaby は「独立を保てたはずだ」という批判に対し、そうは思わないという立場だ。

#### 単一ラボ構想の崩壊

Hassabis は当初、Manhattan Project のように1つのラボが AI を開発するという構想を持っていた。しかし OpenAI の設立、Meta の参入、Anthropic の分裂、Elon Musk の独自路線、2025年初頭の DeepSeek と、競争は国際的に拡大した。Mallaby は、Hassabis が「いつ AI が人間の知能を超えるか」という予測では的中させた一方、安全性という面では構想と逆の状況になったと見ている。

Mallaby は、ラボ同士の個人的な対立に加えて参加者が多すぎるため、民間での調整は困難だと述べる。基準づくりや安全性の検証には政府、特に米中の関与が必要だという主張だ。Hassabis が DeepMind の運営から離れ、会長と Alphabet のチーフサイエンティストになった件は、Mallaby 自身は直接聞いていないと断ったうえで、安全性とガバナンスに集中するための動きだと推測している。Gemini の順位低下を理由に更迭説があることにも触れている。

#### 反発、アイデンティティ、組織の壁

米国ではデータセンター建設への地域の抵抗が強く、Mallaby は Pew の調査を引いて、AI への好感度は中国で最も高く、カナダ、次いで米国が低いと述べた。Ball は、AI を最も使うソフトウェア技術者ほど動揺を感じていると指摘した。Mallaby は、AI が認知的な仕事で人間に迫ることが過去の技術変化との違いだと見る。一方で、人は趣味や執筆のように、報酬がなくても熱中できる活動を生み出すだろうと楽観も示した。

組織への浸透については、電気が工場の設計を変えるまで数十年かかった例を挙げる。コーディング担当者の生産性が2倍になっても、製品・法務などの確認工程がボトルネックとなり、組織全体では1.1倍程度にとどまるという例を示した。

#### バブルとオープンモデル

Mallaby は2026年1月時点では「AI 全体のバブルはない」と考えていたが、OpenAI のように収益化が難しい企業は例外だとしていた。最近はレバレッジの拡大や不透明なプライベートクレジットを見て、バブルを懸念し始めたと語る。

オープンモデルについては、Mallaby は人間による多数の目によるコードレビューという利点は LLM では成り立たず、攻撃側の1つの悪意あるグループが被害を広げうるため、政府が監督する非公開モデルのほうが安全だと主張した。Ball は、ウェイトは読めないという点には同意しつつ、自前運用によるデータプライバシーの確保や、オープンモデルが高額な最先端モデルへの投資を抑える経済的な歯止めになる可能性を挙げた。Mallaby は、データ流出よりも犯罪組織によるサイバー攻撃のほうを懸念すると結んだ。

#### まとめ

本回は、1人の確信が技術の進展を早める一方で、その後の競争の構造は個人の手を離れるという Mallaby の見方が軸になっている。日本の読者にとっては、AI 安全性を民間の善意に委ねられるのか、政府の役割はどうあるべきかという点が注目に値する。また、個人の生産性向上が組織の成果に直結しにくいという指摘は、AI 導入を進める企業にとって実務的な示唆となる。オープンモデルをめぐる議論では、プライバシーとサイバー安全保障のどちらを重く見るかで結論が分かれることがわかる。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: Software Engineering Daily「Demis Hassabis and the Race to Build AI with Sebastian Mallaby」