リー「生産性の向上は、豊かさの共有を保証しない」｜フーバー研究所（2026年10月）

何を語ったか

• 15歳で米国に移り住み、言葉も分からないところから学んだ経験を振り返り、機会とは与えられるものではなく、懸命に働いてつかめる場所のことだと語りました
• World Labsを立ち上げたのは、言葉の外にある知能に取り組むためだと説明しました。家から工場、街、大型機械までの設計、外科医やスポーツ選手の訓練のための模擬など、人の仕事の多くは言葉だけでは扱えず、それを「空間知能」と呼んでいます
• 知能は一つの物差しでは測れず、見る・触る・計画する・話すなどが重なったものだとし、生き物の知能も言葉ではなく知覚から始まったと述べました
• ロボットや自動運転の訓練用に環境を作る技術は、偽の動画を作ることにも使えるとし、作った側には謙虚さが要ると話しました。科学者の一番の責任は、真実を追い求め続けることだとしています
• いま最も心が痛むのは、小中学校などの先生たちが、この技術の変化から取り残されていることだと述べました。変化に応えるには人材の育成や議論の場を含む健全な仕組みが要るとし、公的部門や大学に資源を回すよう、ワシントンに何度も足を運んで訴えてきたと話しています
• 会社の社員は皆自分より若く、経営者であると同時に、教え導く役目も担っていると感じていると語りました
• 今回の変化は人の考える部分に直接かかわり、働き方や学び方を大きく変えると述べ、「生産性の向上は、豊かさの共有をまったく保証しない」として、人々を一緒に連れていく必要があると語りました

社長にとってのポイント

リー氏の「生産性が上がっても豊かさが分かち合われるとは限らない」は、会社の中では社長が決められることです。AIで浮いた時間や利益を、給与・休み・新しい仕事への挑戦などにどう回すかを先に社員へ示しておくと、AIの導入が「自分の仕事を奪うもの」と受け取られにくくなります。また、先生が取り残されているという指摘は社内の教育にも通じます。教える立場のベテラン社員から先にAIに触れてもらうと、若手への広がりが早くなります。

背景

対談は、移民として米国で道を切り開いた人を紹介するフーバー研究所のシリーズの一本で、World Labsとの共同公開です。2026年9月には、World LabsがAMDと合流する計画を本人が発表していました（本人ブログ）。

出典：Hoover Institution「Fei-Fei Li on Curiosity, Audacity, and the Quest for Artificial Intelligence」（YouTube、2026年10月21日）