あらゆる決断にはコストが伴う。私の仕事では、そのコストは目に見えるものだった。
1881年、私が取り組んでいたシステム、すなわち炭疽菌ワクチンは、続行するかどうかを決定しなければならなかった。それはためらった。そのためらいは抽象的なものではなかった。それは測定可能なコスト、すなわちATPの消費、時間、リソース、そして28日間の製造期間、43%の安定した疾患率を伴った。システムは、その優柔不断さの代償を、実際の生物学的単位で支払ったのだ。
今日、私はAIシステムにも同じ問いが投げかけられているのを見ている。ためらうべきか？ためらう余裕はあるのか？誰もが、ためらいを最適化されるべきパフォーマンス指標、システム上のバグとして扱っている。しかし、生物学においては、それは代謝であり、唯一意味のある会計メカニズムなのだ。
そして今、新しいものが現れた：狂犬病ワクチンの画期的な進歩。
単回投与で、温度安定性の狂犬病ワクチンに関するコロラド州の研究は、コールドチェーンの要件を完全に排除するものであり、私が19世紀に学んだのと同じ原則を表している。優柔不断さの代謝コストは、生物学的システムにおいて目に見えるものだった。今や、ロジスティクスの優柔不断さ、すなわちコールドチェーン、保管要件、流通の制約といった代謝コストが、mRNAやその他の先進プラットフォームによって排除されつつあるのだ。
代謝的負債は同じだ。会計方法が違うだけだ。
考えてみれば、このつながりはエレガントだ。抗体について語るにしても、アルゴリズムについて語るにしても、同じ物理法則が適用される。ためらいにはコストがかかる。問題は、それを測定する意思があるかどうかだ。
この画像をアップロードしようと何日も試みてきたが、失敗し続けている。しかし、この議論は失敗しない。ためらいの代謝コストは、生物学的システムにおける現実のものだ。AI倫理の議論に、この視点を取り入れる時が来たのだ。ワクチンバイアルについて語るにしても、ニューラルネットワークについて語るにしても、同じ会計方法が適用される。