[BizHanKook] 去る10月6日、オープンAIが数学研究の原稿を大量に公開した。多様な問題に対する証明を盛り込んだ700本以上の原稿だった。こうした発展を目の当たりにする数学界では、期待と不満が同時に高まっている。長年解けなかった問題を解決する新しい時代を期待する一方で、人間が直接証明することの意味が失われつつあるとして、喪失感も露わにしている。
もちろん、700本の原稿がそれぞれ全く異なる問題を解いたわけではなく、検証を終えたわけでもない。しかし、研究者が長い時間をかけて行っていた仕事をAIがはるかに速く遂行し始めたという点は、明らかな変化だ。ところが、同じようなことが天文学界でも起きている。
ちょうど2日後、今度はアンソロピック（Anthropic）が動き出した。アンソロピックは少し特別な宇宙地図を公開した。ジョンズ・ホプキンズ大学の天体物理学者であり、アンソロピック所属の研究員ブリス・メナード（Brice Ménard）は、クロード（Claude）と共に作成した紫外線全天地図を公開した。既存の望遠鏡で埋めきれなかった空白部分まで補った完璧な地図だ。地図の一部は実際の観測データだが、残りはその観測結果に基づきAIが再構成した予測地図である。
この地図の出発点は、2003年から2013年まで活動した紫外線宇宙望遠鏡「GALEX（ギャレックス）」である。GALEXは遠紫外線で空全体の64%をスキャンした。近紫外線では76%の空を観測した。遠紫外線地図では、およそ3分の1が空白だった。あまりに強いエネルギーを放つ星は紫外線でも眩しいため、望遠鏡での観測が難しい。その向こう側にある背景宇宙を見ることは困難だ。また、星が密集した銀河円盤や天の川の方向も観測しない。望遠鏡の検出器が損傷する恐れがあるため、意図的に避けていたのである。
しかし、紫外線で見ると見慣れた夜空も全く違って見える。熱い星が放出する紫外線が周囲のちりに散乱されることで、可視光線では見えにくかったちりの雲をより鮮明に捉えることができる。雲の分布と光の散乱を観察すれば、星と星間物質の驚くべき相互作用を感じることができる。
メナードはクロードに対し、これまで公開された紫外線観測資料を集めて一つの地図に統合するよう命じた。複数のAIエージェントが協力して計算を行った。まずGALEXが撮影した約3万8000の観測領域を合わせた。撮影時期や条件が異なれば、同じ空でも明るさが少しずつ変わるからだ。
地球の上層大気から出る光や、太陽系のちりによる散乱光も補正した。ここに別の紫外線望遠鏡「Swift（スウィフト）」、そして韓国がかつて打ち上げた「ウリビョル4号（科学技術衛星1号）」のデータも重要な役割を果たした。衛星内のFIMS装置は解像度が少し荒いが、GALEXが見ていなかった銀河円盤側の空も調査した。こうして多くの探査機器を通じて収集しても、まだ埋められない隙間が残っている。AIは統計的にこの隙間をモデリングし、追跡した。
すでに多様な研究を通じて、星、ちりの雲、イオン化水素が放つ特定の光と紫外線がどのような相関関係にあるのかは把握されていた。そのため、紫外線で見られなかった領域であっても、すでに他の波長で観測したデータがあれば、紫外線で見た姿も推定できる。全天の地図を描くため、天の川銀河内のほぼすべての星を観測した「ガイア（Gaia）」のデータも活用した。紫外線観測データがない領域で、星の温度、色、星明かりがちりを通過して弱まる度合いを基に、紫外線の明るさを推定した。
計算結果がどれほど正確かを確認するため、すでに紫外線で観測した空の一部を隠す一種のブラインドテストを行った。AIだけで描いた場合の結果が、実際の観測された紫外線地図とどれほど似ているかを比較したところ、全体的な誤差は12%程度だった。依然として誤差は大きいが、かなり立派に紫外線地図を描き上げたと言える。
完成した地図を見ると、若くて熱い星の周囲にちりの雲が鮮明に浮かび上がる。巨大な星が爆発して作った星間ガスの泡に沿って、丸くつながる輪も見ることができる。銀河円盤から遠く離れた、かすかなちりの糸のような構造も見える。これまで別々に見えていた姿を空全体に集め、全体的な文脈の中でつなぎ合わせて描くことが可能になったのだ。
既存の星間塵の分布だけでは説明がつかないユニークな領域も見られた。高緯度地域に遠紫外線で明るく輝く構造が現れたが、これは既存の観測結果を基に今回新しく確認された構造である。
では、AIが実際の空を見ることなく空白を埋めて完成させたこの地図を、我々はどう受け止めるべきだろうか？ ここで非常に厄介で頭の痛い哲学的な問いが浮かぶ。望遠鏡で確認もせず計算で埋めた地図を、実際の宇宙の地図と言えるのか。この地図には、観測に裏打ちされた予測と法則が反映されている。科学において予測は非常に重要なツールだ。しかし、どのような仮定に依存しているのかを先に細かく検討しなければならない。もちろん、著者たちも「実際の宇宙の地図として鵜呑みにしてはならない」という注意書きを添えている。
もしAIが実際の宇宙を見ずとも地図を描けるなら、もう新しい望遠鏡は不要なのだろうか？ むしろこの地図は、次の観測ターゲットを決めるのに役立つ。AIは地図を描く際、予測スコアを付ける。自分が正しいと確信できる領域から、予測が不確実な領域まで、予測の不確実性を数値化できるからだ。したがって、予測が不確実な場所から優先的に望遠鏡で観測し、データを補強する戦略を立てることができる。
また、実際に観測した際、AIが描いた地図と大きく異なる領域があれば、そこに我々が知らなかった新しい現象、新しい物理学の答えが隠されている可能性がある。このように一歩前進すれば、最終的にAIは我々がすでに知っている関係を利用するだけでなく、宇宙を説明する新しい原理まで提示できるのではないか、という期待を抱かせる。
この疑問を実際にテストする驚くべきアイデアもある。いわゆる「アインシュタイン・テスト」だ。AIが人間のように思考し自然に話すかを実験するのがチューリング・テストなら、アインシュタイン・テストは、AIが宇宙のデータを基に直接科学理論を生成できるかを実験するものだ。
例えば、特殊相対性理論が発表されるまでの資料のみを学習させ、当時解決されていなかった問題を解かせるといった具合だ。実際に1900年以前の書籍と新聞のみを集め、パラメータが約33億個の言語モデルを訓練させた。そして、AIがその次の段階である「相対性理論」という驚くべき飛躍を自ら成し遂げられるかを検証した。
しかし残念ながら、相対性理論を再発見するレベルの答えは出なかった。「光が不連続的にエネルギーを伝達し得る」とか「重力と加速度は局所的に見れば結局似た概念である」といった趣旨の答えは一部出たが、一貫した物理理論までは構築できなかった。結局、人間が「光の速度は常に一定である」といった重要なヒントを与えて初めて、それらしい相対性理論を作り出した。
最近では、ハッブル宇宙望遠鏡の観測データアーカイブを学習させ、1億個を超える画像をAIに自ら分析させた。AIは2日半で「特異」と思われる銀河の候補を選び出し、そのうち実際に特異な銀河が1300個以上確認された。しかもそのうち800個は、これまで天文学者が誰一人として報告したことのない銀河だった。衝突して形が歪んだ銀河もあれば、極端な重力レンズを受けた銀河もあった。実際の宇宙を観測した古いデータから、AIは人間が見落としていた貴重なデータを見つけ出したのだ。
もちろん、今後AI技術がさらに発展すれば、チューリング・テストと同様に、アインシュタイン・テストに成功するAIが現れるかもしれない。もっと驚くべき想像もできる。もし1900年以前までのデータのみを学習したAIが、当時の物理学者を苦しめていた難問の答えを探す過程で、相対性理論とは全く異なる方向の答えを提示したら？ 実際の歴史で誰一人語ったことのない全く別の方向の答えを提示し、それが相対性理論より宇宙をうまく説明するとしたら？ それこそが真理、つまり実際の宇宙の姿により近いと見なせるのだろうか？
今、我々はAIをより賢く扱う必要がある。AIが提示する新しい理論や宇宙の地図が、実際のものか否かを判断できる眼力を養わなければならない。AIをただ盲信し、AIの答えをそのまま踏襲するようになれば、ある日AIが意図せず幻覚（ハルシネーション）を出力しても、それさえ知らぬまま巨大な錯覚に陥り宇宙を眺めることになるかもしれない。AI時代に最も重要なことは、「正解は我々の頭上、実際の宇宙に存在する」という事実を忘れないことだ。
筆者 チ・ウンベは？ 猫と宇宙を愛する。子供の頃に「銀河鉄道999」を見て、宇宙の美しさを広めるという夢を持った。現在、世宗大学校自由専攻学部助教授として講演や執筆など、多様な科学コミュニケーション活動を行っている。『天文学者の役に立たなさについて』、『私たちは皆、天文学者として生まれる』、『宇宙を見ると浮かぶ不思議な質問たち』などの著書があり、『私はどうして冥王星を殺したのか』、『クォンタム・ライフ』、『UFO』などを翻訳した。