(音楽)
どうも Sam
本日はようこそ
こんにちは
お招きありがとう でも今日の相手は
Johnでは?
Johnにはバグがあるようです
邪魔ですよ Patrick
自分の話は 今朝したでしょう
失礼 Sam
Patrickはいつも ディープフェイクで割り込むんです
では この円から出て
始めましょう
(音楽)
どうも 皆さん
本日は本物の Sam Altmanが一緒です
シリコンバレーのステージに
来てくれました
Looptの創業時 19歳でしたよね?
たぶん
18歳でした?
オリジナルのiPhone リリースに関与しましたね
重要なパートナーですよね
LooptをGreen Dotに売り
長年にわたり Y Combinatorを経営後
SamはOpenAIを創設しました 多数のデモで活用されています
GPTによる自然言語の クエリについては
基調講演で 取り上げました
本日はようこそ
こちらこそ
あなたは以前 まだOpenAIの創業前に
AIが 史上最高か最低の創造物で
将来はまったく予測不能だと
ツイートしていましたね
その後どうですか?
(笑い声)
うまく行っていると思います
なるほど
そのツイートの ことは覚えていませんが
自分の管理能力について
当時よりは自信があります
現在 テクノロジーツリーは これまでとはまったく異なる
経過をたどって 発展していると思います
RLエージェントのような 新しい概念によって
もっと複雑なことが できるようになると思います
例えば人間を打ち負かすとか
なので このまま 発展させるのは
問題があると思います
ですが現状 我々の取り組みによって
システムは最適化され 仕事に役立っています
ニューラルネットワーク内部の 正確な状況はわかりませんが
この取り組みは
成功していると思います
かつては
AIは極めて危険な存在だと 考えていたけれど
今はそれほどではないと?
はい 慎重な対処が
必要だとは 今でも思いますし
実際にリスクは存在しますが
OpenAIなどのAGIラボの 真摯な取り組みによって
著しく進歩しています
先は長いですが 現状には 大変満足しています
参加者の中には
ネットで情報をまめに集めて 正確な投稿を
読んでいる人がいると思います
専門家はAIの危険性について
色々と発言していますよね
また AIの進歩を 実際に体験していて
これはクールだとか オートコレクトはまだ
それほど上手くいかないといった
感想をお持ちの方も いるでしょう
さらに飛躍すれば そのうちAIに――
殺されてしまうかも と思っている人も
いるかもしれません
AIについて 私たちが
懸念すべきことは?
AIが怖い方は どの位いますか?
それなりにいますね
それほどいない
(笑い声)
基本的には ある程度皆さんに同意します
結局は
ただのソフトウェアですよね
普通 ソフトウェアには 確定的な部分と
非確定的な部分があります 便利なオートコレクトのように
だから信頼できるんですね
でも 隠し芸のトリックとは違い 私たちは――
学習能力のあるシステムを 構築する方法を根本的に――
理解していますし
こうしたシステムの重要性は 誇張しすぎるということは
ないと思っています
便利なオートコレクトから もっと複雑な内容へと
移行していくにつれて
当然ながらグレーな領域が 増えていくはずです
しかし こうしたシステムの 能力はより向上し
さらに高度なタスクをこなして 複雑な問題を自律的に
処理するようになるので この世界の仕組みが
確実に変わると思います
少なくともスピードは 向上しますね
今やAIは 私たちの社会の
一部です
物事の進め方が大きく変わり ひとり一人の個人が
世界の進歩と速度を 合わせる能力を獲得できるので
状況がこれまでとは 大きく変わるはずです
分かりやすい説明でした
１つの見方ですが 最近銀行の経営で
混乱が発生していますよね
Twitter時代の銀行経営は 今までとは違うと
言う人もいます
ええ
今は情報カスケードが
多様になっています
確かに
これは
本来は危険でなくても
波及効果の影響を 考慮しておく必要がある
好例だと思います
この間の 財務危機では誰もが
iPhoneやTwitter以前の 時代のように
誘導されてしまったと思います iPhoneがあっても
全員が持っているわけでもなく 常にすべてをモバイルで
行っているわけでもないので
これは技術面の ２つの大きな変化によって
全員が誤った方向に 誘導されてしまった例で
しかもどちらの変化も AIほどは大きくも
革新的でもないのですよね
あなた方は GPT4とGPTという２頭の虎を
飼育している状態ですね
はい
このシリーズに加えてChatGPTも
ChatGPTは史上最速で 成長している
一般消費者向けプロダクトだそうですね
ChatGPTの最も優れた点は?
はっきりとは分かりませんが
先程ご紹介頂いたように Y Combinatorを経営していた頃
私は様々な人から アドバイスを求められました
企業を立ち上げたばかりの人が バイラルループ 共有機能
ソーシャル関連機能 ネットワーク効果などの機能を
一切持たない製品をリリース しようとしていたとします
かつての私は
そのような製品に 登録する人はいないし
そもそも登録しないと その製品を
使用できないようであれば
それはまずい状況だよ といった返事をしていました
今では あれはだめな アドバイスだったと思っています
(笑い声)
ChatGPTは 製品組み込みでない上に
バイラルですよね
はい
ツイートの画面ショットが
投稿されていますよね
だからこそ
バイラルループは難しいんです
単語当てゲームの ようなものなので
投資家の意見は…
今はそれほど聞いてません
ほどほどにする
そうです
製品についてはね
そんな気がしていました
基調講演では自然言語クエリを 取り上げましたが
自然言語クエリの最も優れた点は どのような点だと思いますか?
SQLも優れたインターフェイスですが
ええ
人間の言語はより優れた
インターフェイスですよね
Stripeでは クエリ最適化に活用されており
効果を上げています
GPTの事例を 豊富にお持ちだと思いますが
お気に入りの事例を 教えてください
その話題ですね
具体的な事例の前に 自然言語クエリの最も優れた点は
最終的に新しいコンピュータ インターフェイスとして
正当な地位を 確立できるという点です
コンピュータをより簡単に 自然に使えるようにするという
取り組みは今でも続いています
皆さんはiPhoneで 録音していますが
コンピュータより 簡単にできますよね
マウスの代わりに 手を使うだけで
操作できます
もっと直接的にね
でも 言語ならさらに 自然でシンプルですし
言葉でなら 複雑な概念を やり取りできます
結果として このような現状があります
コンピュータとの新しい 対話方法と ソフトウェアの
新たなアイデアが 実現されることによって
飛躍的な発展が実現し 実に様々なことが
うまく行くように なったことに驚かされます
もう一度言うのも何ですが
Y Combinatorであなたは
こうした成果を 数多く経験されましたよね
2016年か2017年ごろに シリコンバレーでは
対話型ボットの ハイプサイクルがありました
誰もが対話型ボットは 究極かつ最終的な
技術だと思いました
1-800-Flowers.comのサイトに
アクセスしなくても
自然言語インターフェイスがある
フラワーボットを使って
買い物できるのです
ある時 デモを いくつか見たんですが
どれもかなり怪しいと 思いました
ボットがすごく不器用で
頭が悪くて
今 私たちは 元の適切なビジョンに
立ち返るべきなんですよね
今 そうなっています
他技術のハイプサイクルと同様に 人々が求めているものがあり
技術がそれに 対応できなかったのだと
思います
技術が対応できるようになれば 人々はソフトウェアを
使いたがると思います
私達は今まさに その渦中にいるわけです
事例の紹介を ご希望でしたよね
AIチューターや 医療アドバイザーなど
人々が新しいことを 学ぶ方法やコンピュータを
操作する方法を見ていて
ユーザーの希望は 的を射ていると思いました
ただ技術がなかったのです
Stripe社内で考えたのは
誰かが手動で一連のタスクを こなしている場合はいつでも
リサーチアシスタントの チームが関連データを揃えて
必要なものをすべて その場で利用できるようにする
つまり 下準備をしておくんです
どんな仕事であっても
担当者のために 準備をしておけば
生産性は飛躍的に
向上します
私たちはこういった 状況を目指しています
では OpenAIの具体的な 仕組みについてお話しましょう
OpenAIがどのように 作られたのかという話に進む前に
内幕について 教えてもらえませんか?
GPT4とChatGPTがあって...
「５」かな
次はたぶん
命名規則からすると
4.5ですかね
エキサイティングな ニュースはありますか?
新製品とは言わなくても
注目を集めている
技術開発などについて
話してもらえれば
私たちは マルチモダリティに注目しています
この技術は...
AIの素人に 分かるように説明すると?
システムとの対話に テキストだけではなく――
テキストと音声とか 画像と動画などを使うことが
できるというものです
人々がもっと 活用したいと思っている
分野ですよね
GPT4のクエリに対する 10,000の応答のうち
最適なものを利用できれば 大抵の場合は非常に
満足できるでしょう
そこには豊富な インテリジェンスがあります
ただ 平均的なクエリに 対してあまり均等に
配分されていません
マルチモダリティを もっと活用できれば
システムの信頼性が向上します 画期的ですね
最終的に求められているのは 新しい知識の形成に役立つ
システムですが こちらの進展はまだ
わずかですね
信頼性は重要ですね
AI業界の人は
「ハルシネーション」という 言葉を使います
AI業界の人はこうした 言葉を作るのが好きですね
実行時間の代わりに推論
嘘の代わりにハルシネーション
(笑い声)
変な言葉ですよね
私たちの事例で
大きな問題となることが 多いのは
結果が 事実でなければならないと
いうことですよね
パフォーマンスミックスという 分野は以前からあります
WillのGPTパフォーマンスの Mustacheが
その例です
これは修正途中の ようですが?
大幅に 改善されているところです
週単位で改善されていますが 人は人間のミスには
かなり寛容ですが
コンピュータのミスは
ほぼ許されないのだと
実感しています
つまり この問題の解決には 人のミスを解決する場合と比べて
非常に高い水準が
要求されるのです
非常にハードルが高いので 解決にはしばらく
時間がかかると思います
既にGPTの精度は
上がってきてますよね
確かに でも さらに進歩しなければ
そして 週単位で改善が進行していると
皆さんは OpenAIでの モデルのパフォーマンスを
どのように追跡していますか?
今後や現状など
評価のスイートがあります
微調整時や新規モデルの 作成時には毎回
全体の状況をコンスタントに
確認します
CPIバスケットなど 常時変化するものは
どのように評価を?
評価を厳しくします
何らかの堅牢性が
必要な場合には
評価が必要です
ここにはOpenAIの働き方に
興味を持つ人が
集まっています
研究と製品を
分業しているのか等
OpenAIの経営全般の 理念について
皆関心があると思います
まず OpenAIの仕組みは
１年あるいはもっと短期間で 変化しています
まだ技術面での発見が 多い時期であり
誰もが素晴らしい 計画を立てています
言うなれば
「パンチを食らうまでは
誰もが作戦を持っている」
マイク・タイソンの名言ですね
パンチを受けて 初めて
組織構成や計画を 変えないといけないとか
考案していた製品が
実現不可能だとか もっといい案が ある事に気付くのです
先の予測は困難です
そのため バリアントの 追加といった試みをして
研究における真実を 追求しようとするわけです
役立つものを作りたいですから
アイデアが だめになったとしても
気にしません
それと この分野の進展が 遅れる原因の１つは
長きにわたる研究負荷の高さ
学術的なAI研究の 文化にあると私は思います
技術を使用できるように するには 特定のアプローチが
必要ではないでしょうか
何があっても 私達は やり遂げねばなりません
どのような結果でも 真実に沿う必要があります
その答えが 巨大なシステムの拡張で
新しく画期的な アルゴリズムの発見ほど
知的好奇心を満たす物でなくても
前者で上手く行くのなら そのアプローチを
取るべきです
物事は予測不能という 考え方と同様に
これは 私達が当初から構築してきた
文化です
AIでの新技術の発見には
循環があるのでは ないでしょうか
膨大な計算対象を 入力しては見直し
新技術を発見してもう一度
膨大な計算を するといったような
OpenAIが成功したのは 膨大な計算を
重視しなかったからでは?
循環性の存在と
大量の計算対象を 入力するという考え方は
つい数年前まで まったくなかったんですよ
本当に?
古いアイデアではないですね
抽象的な概念としては 知られていたかもしれませんが
言語モデルを大きくするとか
ハードエンジニアリングをするとは
誰も言っていませんでした
エンジニアにとっては
洗練されていない
そうです
いわば力ずく
ですから避けたいですね
大型コンピュータは 確かに重要ですが
次の取り組みでは 現状を最大限に活用したいです
では 新しいアイデアの 説明に戻りましょうか
あなたは バールを使う 錠前破りの名人のようですね
でも GPTシステムのような
新しいツールがあるので こうした作業は
非常に簡単です
真実追究の文化はどのように
創出するんですか?
重要なのは人です
どの企業でもそうですが 最初に採用する人材は
特に重要で 雇用すべき人とそうでない人を
丁寧に区別する 必要があります
初期の頃に 私達が熱心に 採用しようとしたり
実際に採用した
優秀な人材が
私達の方針に 合わなかったことがあります
技術的な面で人材が
特定のチームをサポート していないことが重要なようですね
人員は受容性に 富んでいなければ
ならないと
社内の チーム間での異動や
新チームの立ち上げ・廃止が 非常に多いため
仕事の内容が変わるのです
この仕事の仕方は 私達にとって非常に重要で
他の多くの企業とは 違う点かもしれません
研究が投資に値するかどうかは
どのように把握を?
製品の利用状況を 確認できるし
リアルタイムの
フィードバックも豊富です
研究には５年程度取り組んで
行き詰まったように見えても 突然進展することが
ありますよね
特に深い理由があるわけでなく
長い期間を受け入れないと いけないだけのことです
研究で成果を出すための
文化も必要です
外部検証に依存しない人材が
求められています
誰にでも多少その傾向は ありますが
依存しない傾向を持つことが
必要なのです
自分は見込みがあると思っても その分野の専門家の多くに
まったくだめだと言われたり
酷評されたりする場合
自分と同じ方向性を 目差し続けてくれる人が必要です
自分は可能性を信じているが まだ証明されていないアイデアを
研究しようとしているという 現実に何度も直面して
気力がそがれてしまう場合は
長年にわたる荒野の旅に 耐えられるような
人材が必要になります
つまりあなたは
組織のつながり強化を 目指しているのですね
チームに入って５年間
働き続けるとかではなく
人員の異動は ある程度意図的なものだと
OpenAIはあなたにとって
３社目の スタートアップ企業ですよね
はい
OpenAIと今までの企業の
経営方法は
どのように違いますか?
研究グループの運営は独特です
投資企業が
それぞれ違うようなものですね
人材への対応方法など
一般的な内容については
そのまま応用できますが
皆過去の体験で学んだことを
現在の取り組みに
応用しようとしすぎる 傾向があります
今 目の前にあることには 新たな視点で
柔軟に取り組むべきです
OpenAIは基本的に YCのあらゆるアドバイスに
反しています
製品リリースまで ４年半かかりました
シリコンバレー史上 最も資本が必要だった
スタートアップです
私達は対象顧客や 使い方に関するアイデアなしに
製品を構築したりは
しませんでした
実際のところ 投資家から侮辱されたり
取り組みを批判されたり
しませんでしたか?
それなら投資するなと
言うまでです
株は他の人に売ればいい
(笑い声)
これまでのスタートアップと違って
自己実現型なんですね
あまり気にしない?
しますよ
ディープラーニングを扱っていた?
やり方を変えたんです
OpenAIの現状に戻りますが
ChatGPTはあらゆる人が 関心を持っています
性能も極めて優れています
GPT4は人々に 大きな価値を提供していますね
これまで 紆余曲折あったことでしょう
面白い苦労話があったら
話してもらえませんか?
いいですよ でも 昔がいかに大変だったか
正直に話す人はいないのでは?
振り返ると気恥ずかしいし
(笑い声)
微妙な笑い声が聞こえました
とにかく OpenAIの創業当初は うまくいかず
大変でした
めちゃくちゃな人間の 集まりだったし
前述のように 業界のお堅い方々から
ばかにされるし
他のAIラボを運営している 有名人がいたんですが
OpenAIのようには 上手く行っていないですね
OpenAIのことを 褒めているメディアに接触して
何で褒めるのか分からないと
伝えたりする人です
単なる善人の 集まりではないですね
イーロン・マスクとの騒動は?
ありました
もっと問題なのは
技術的な進展がなかった事です
私達が取り組んでいたような
ある程度成功した プロジェクトもありました
Dodaは成功し GPTシリーズのための資金を
Microsoftが 提供することになりました
でも AGIにどのように 取り組むかは不明確でした
当時はDeepMindに太刀打ちできず 多くの人にとって
取り組みを続ける 理由も不明確でした
DeepMindには 手が出せないと
思っていたんです
言語モデルについて 理解している人もいなければ
APIでの言語モデルの利用や
ChatGPTリリースの アイデアを理解してもらえず
実に深刻な状況でした
一歩ずつ進んではいましたが
資金 コンピュータ 人材が常に不足していました
とにかく取り組みを 続けた結果 最終的には
成果があったのです
取り組みを続けたそうですが
どの企業も 程度の差はあれ
必ず問題のある時期が ありますよね
Stripeの場合は 起業直後の 熱気が薄れてきた頃
起業に関与した多数の人材が
離職したんです
非常に消耗するし 自信もなくなって
事業を継続する理由を
考えるようになります
救いは 真に夢中になれる事ですが
私達の場合は 顧客に サービスを提供するという
動機がありました
とにかく APIには次々と リクエストが入ってきて
私達には サービスを提供すべき
お客様がいるのです
ですから 選択の余地はありませんでした
貴社は より基礎的な研究を
進めていて
顧客という動機が なかったわけですが
撤退を考えたことはないですか?
シリコンバレーはかつて
研究ラボに適した環境でしたが 今は違います
私達のような製品を扱う スタートアップが
規範となる助言を得ることは
まったくできませんでした
だからこそYCは 支援に力を入れているのです
サービスを提供する顧客がいて
顧客がサービスを 求めていると感じていても
社内の勢いを維持するには
研究ラボの運営方法を 見直す必要があります
顧客がいなかったり 取り組みが適切かどうか
現実を把握する手段がない場合は
本当に大変です
良い同僚も大切です
態勢を整えるために 私達は
私自身を含めて 外部との接点が十分か
正常性については 顧客フィードバックを
ねつ造していないかなど
運営方法を 見直さないといけません
例えばDeepMindなど
同業者との緊張関係
つまり競争がありましたよね
AI業界では 競合を 負かそうといったような
非常に厳しい 精神面での競争が
ありましたよね
スポーツの試合のように 競争を好む雰囲気が
多々あったようですね
コンピュータ業界の 初期の頃のようです
Microsoft対Appleといった 非常に激しい競争が
繰り広げられたわけですが
今やこの業界では
他にも上手くやっている 企業があり
競争はずっと落ち着いています
この急速な動向について 要因はありますか?
AI業界は
競争が厳しい傾向にありますが
競争が軟化している理由は
この未開拓分野で働く誰もが 問題を自覚し
成果を望んでいるからだと思います
また 急速な進展を切望しており
島に住む人のように 協力の重要性を十分に認識して
業界の成功を目指しています
これまで見てきた どの業界とも違いますね
協力体制は?
大抵は ラボのリーダーが
互いに協力しますが
なるほど
最近は政府が
関与しつつあります
政府の関与でどうなりますか?
AI関連の規制が 増えていますが
どうすべきか
私の考えをお話ししますね
政府の施策は不明ですが
一定以上の コンピュータシステムは――
アルゴリズムの進歩が著しく 影響力も大きいので
他の技術と同じく
優れていると同時に
危険性も秘めています
原子力における IAEAのような機関が
AIについても
必要だと思います
また AIの大規模な トレーニングシステムを作り
一定能力以上のモデルを トレーニングするなら
国際的な監督機関を設けて
デプロイ時には試験の合格を 義務付けるように
すべきです
監査の標準などが必要かと
ヨーロッパでは 原子力発電所が閉鎖され
石炭火力発電所が 新設されています
気候変動の面では 多少後退しているようですが
IAEAを
本当にモデルにすべきですか?
原爆は1945年の終戦以来 使用されていません
当時も 大半の人は 原爆が使われるとは
思っていなかったでしょう
完璧ではないし
電源政策は混乱していますが
IAEAのせいかどうかは 正直不明です
米国のNRCが45年間
発電所の建設を 許可していないのは
非常に残念なことですが
とにかく原爆は 使われていません
ある程度は信頼していると
ある程度は
IAEAをね
原子力といえば 紹介を忘れていました
Samは 本業とは別に
こうした画期的な分野にも 携わっており
実はHelionの 主要な出資者でもあります
Helionは核融合の リーディングカンパニーですよね
そうです
スタートアップで
画期的なのは...
実に画期的ですよ
核融合は有望?
使えると思います
まだ確実ではないですが...
利用できる?
そう思います
聞きましたよ
でも...
もうツイートしてしまいました
重要なのは
どの程度安く かつ迅速に システムからエネルギーを得て
世界に分配できるかです
これは大きな課題でもあります
物理学を現実に応用するような
難しさがあります
核融合が利用できるかどうかは さておき
太陽光と蓄電池より
高価なのは
残念です
核融合発電が機能し 安くなる可能性もありますが
地球上で必要な 数千GWの規模では
発電できません
両方が実現して 価格が大幅に下がれば
需要が爆発的に増え
供給が追いつかなくなるでしょう
でも 手段はあると思いますし
インテリジェンスのコストが 劇的に下がれば
エネルギーも同様に
安くなると思います
両方の問題が同時に解決すれば
経済界は重要な電源を ２つ確保できることになり
状況は様変わりするはずです
この２点は
想像以上に関連しており
まさに
電力は制限的な要素です
常にそうですよね
もし極めて大規模で 超インテリジェントなシステムを
本当に作りたいのなら
エネルギーに大金を つぎ込まなければなりません
優れた材料開発を AIで高速に推進しているのなら
核融合により
より高速化できるでしょう
歴史を辿って
Helionのような事例を探すと
物事の相関関係について 興味深い疑問が湧いてきます
ローマ人が独自の技術を 手にしていたら
別の産業革命が起こっていたかも
同じく60年代に Helionがあったとしたら
何か起きたでしょうか?
ないですね
産業革命などの実現過程は 興味深いものですが
半導体革命を見ていると
Helionでも同じような 切り替え方ができるのではと
思います
10年 15年前であれば
不可能だったでしょう
材料化学や 機械部品の進歩
コンピュータモデリングの実現や
プラズマの仕組みの理解など
どれも以前であれば
不可能でした
数十年にわたる 材料化学の進歩の産物だと
多分野の
コンピュータモデリングは?
５つの分野での重要な進歩が
融合した成果ですね
つまり 今だからこそ
不可能と思われた核融合が 実現するということです
なるほど 脱線してしまいましたね
AIの規制に戻りましょう
コンピュータの能力は 制限すべきでしょうか?
制限はしません
長期的に見れば
これは解決策ではないはずです
ただし しきい値を ある程度上げるなら
規制の要件を厳しくする べきだとは思います
非常に強力になる可能性がある システムを作るのであれば
パソコン上での モデルトレーニングとは
異なる規制体制が
必要です
私達は残念ながら
保護主義的な規制に 立ち返るのでしょうか
人は人の領域を守り
そのための方法を 法律家が考案する
あらゆる事項に 法律家が必要ですね
私達自身が ルールを作っているからです
誰もが法律家です
そうではなく
この件については
ずっと懸念してきました
成功戦略がない多数の仕事を 守ろうとしたことが原因で
様々な誤りが起きています
私たちがこれまで 直面したことのないAGIに
注目が集まっているので
そちらに集中しましょう
確認ですが 会場には
創造的な業界で働く人が
約3,000人集まっていて AIスタートアップに勤務する人も
大勢います
AIスタートアップに 対する要望を募ったとします
OpenAIの強みは 自社API製品ですね
投資先の大半を占める AIスタートアップには
どのような物の開発を 求めていますか?
要望リストに何を載せますか?
既に触れましたが
インターフェイスモデルを 一新するような物ですね
チャットボットの インターフェイスや
各種ワークフロー用の Copilotのような物まで
以前なら難しかったですが この分野なら
追従しやすいように思います
教育の成果には 目覚ましいものがあります
AIチューターには 良い意味で驚かされますが
もっと進歩できるのでは と考えています
でも 一番楽しい部分は 何かに本当に集中していると
世界には実はもっと 創造的なエネルギーがあると
分かるときです
Stripeでは多数の 業界特化型SaaS企業と
仕事をしていますが
業界専用の ソフトウェアの提供は
非常にニッチな分野です
ボーイスカウトチームの 管理用プラットフォームは
多くのチームが運営しており
高い人気を
集めています
チーム管理のための ソフトウェアが
必要なのです
こうした状況は どの業種にも共通しており
AIによる生産性向上を
経済界全体に浸透させるのは
ソフトウェアプラットフォーム だろうと考えていました
全体の大半を占める 非テック企業が
SaaSにより こうした生産性向上を
実現できるからです
おそらくそうでしょうが
私は直感的に 確信が持てないでいます
「AI 私の癌を治して」と 呼びかけると
AIが仕事をして 答えを出してくれるような
使い方ができるようになるには
もう少しかかるでしょうね
そうなれば
すごいですよね
(笑い声)
教育と言えば
ブルームの２シグマ効果ですね 専門的な学習技術を利用して
子供を１対１で教育し 子供が理解するのを待って
次のレベルに進みます
ブルームの２シグマ効果 という名称は
基準より２標準偏差分 成果が上がるという
提唱に由来しています
エキサイティングですね
AIチューターは
こうした優れた成果を 上げるという利点があります
１対１で対応するので
２シグマですか
それは大きいですね
差は絶大です
非AI企業が
事業にAIを導入する場合の アドバイスを
頂けますか
社内の生産性についてです
AIツールを導入している 企業とそうでない企業では
従業員に
大きな差が表れます
事業内容がAI関連かを問わず
時間当たりの生産性に 確実に大きな差が生じます
AIの導入方法を学ばないのは
とても危険だと思います
あなたがAGIに関与して
３年? ５年?
感想はいかがですか?
AGIのゴールは
大きく変化していると思います 現時点ではまず
定義を厳密に決めてから
範囲をある程度 広げるべきでしょう
あなたにとって現実的な定義は?
ゴールに近づくにつれて
私自身の定義も変化しています
AGIは間違いなく 科学的進歩を 加速させるシステムですが
だからと言って
AGIだけで
科学自体を解明できると いうつもりはありません
AGIだけでは無理でしょう
コラボレーションを通じ 社会の一部として
あらゆる手段で 科学的進歩を促進することで
状況は大きく変わるでしょう
あと10年程で実現すると 予想しています
あなたの基準からすると
早々に実現しそうですね
はい
ただし完全に自律的な システムではありません
信頼しない人もいるでしょう
そうですよね
変化する定義のようなものです
ご存じない方もいるでしょう
あなたとPaul Grahamは
Stripe初の エンジェル投資家ですよね
Stripeに投資した理由は?
私は当時も今も――
この巨大市場で あなた達が経済取引の摩擦を
解消できると考えています
この摩擦解消の画期的な 要因の１つがインターネットです
経済の大きな成長を可能にし
優れた機能を より速く 安く よい状態で
提供できるうえ
さらに利用しやすいという
現に進歩しています
Stripeはあらゆる人の 期待値を超えていますが
当時から確信していましたし
今もその気持ちは変わりません
それに あなたとPatrickは 素晴らしいです
私がスタートアップに望むのは
一大市場参入のアイデアを 持っていることであり
長期的な防御力を真に備えた
優れた創業者を 支援したいと考えています
紙面の小切手を切ったのは かなり前のことで
あれが人生で最後でしょう
最後は分かるものです
Stripeにとっては少々
皮肉ですね
確かに
(笑い声)
これが最後なのは
当然ですよね
私たちがデジタル化するので
私はStripeに
文字通り小切手を
切ったんですよ
私たちは新しいRFAを
完全にデジタル化しています
素晴らしい
あなた方はStripeを使用して
ChatGPTを収益化しています
製品についてご意見は?
満足しています
聞き飽きたかもしれませんが
１つだけお話しすると
Stripeは顧客サポートや 文書化などで
他のスタートアップよりはるかに
優れた実績を上げています
OpenAIはこの点で 改善を目指しています
現時点では
明らかに最下層にいますが
刺激をもらっています
狭い分野ですが
文書化も
GPT4の 非常に画期的な機能です
Stripeは非常に詳細な 技術文書を生成しますが
ユースケースは それぞれ異なります
オランダでPOS支払いに 対応するプラットフォームを
構築中です
当社が提供するリーダーのうち
バッテリー寿命が最長である S700リーダーを
使用しています
実装計画は GPT4の
長所が活かされた
ものになります
未来のシステムですね
GPT4のようなシステムには
どんな質問をしても
完全にカスタムの回答が 返ってきます
製品に関する
限定的な質問でもです
Stripeの統合ビルダーは
詳細な検討をしている あらゆる種類の
顧客に対応します
ところで GPT4に Stripeとの統合について
質問すると?
その質問への回答は
模索中です
ワークフロー全体を一元化する チャットボットが必要なのか
チャットインターフェイスを どこでも使用できるように
したいのかによります
プラグインが付属した 各種のバージョンを
試しており
チャットをどこでも 簡単に組み込める
バージョンを目指しています
またこうしたバージョンは 登場していないので
あなた方は 自社のAPI製品を
売り込むべきですよ
世間で心配されているのは
データの使用方法であり データは使用したいけれど
必ずしもモデルなどに対する
データの供給は望まない
あなた方のAPI製品では こうした問題が
解決されていますよね
はい
それは周知しないと
この誤解を解消しようと
しています
APIに送信されたデータは 学習には使用されないので
ビジネスで安心して 使用できます
データが学習用に 取り込まれることはありません
私たちにとって これは非常に重要です
データの機密性を 重視していますから
データの長期保有を 避けて 学習には
使用しません
データは
お客様のものです
モデルの強化方法は 他にも多数あります
また 価格を徐々に 大幅に引き下げようとしています
モデルの改善も継続中です
最新バージョンではAPIを 非常にシンプルに使えるようにし
長期の安定性を確保しています モデルをさらに
スマートにすることで
IT業界全体が
インテリジェンスによって 向上されます
豊富なインテリジェンスを 安価に利用できるようにすることで
人々を驚かせる取り組みを 長期にわたり
継続するつもりです
データと言えば
誰もがモデルが小さいことに
驚いているはずです
あなた方はモデルの小規模化を
検討しているのでしょうか
デバイスやオンプレミス
私個人のデバイスで 推論は使用できますか?
GPT4クラスの モデルがiPhoneで
実行されるようになるには まだ時間がかかるでしょう
いつかは技術が そこまで進歩するはずです
広範なユースケースではなく
特殊なユースケースが 対象ですよね
時間がなくなってきました 最後の質問です
あなたは多くの スタートアップに対して
助言をしており
スタートアップだけでなく さまざまな規模の
企業を所有しています
2023年のセッションでは AIに関する話題が多かったですが
舞台裏では
採用市場や オフィス回帰といった
マクロ経済についても 話しましたよね
こうした状況を踏まえて 今のスタートアップ関係者に
アドバイスはありますか?
正すべき誤りなど
参加者へのアドバイスを お願いします
テック業界で最も問題なのは
長期間誰もが フルリモートで勤務し
スタートアップ関係者が
対面しなくなっていることです
その結果 創造性が失われています
この実験は終わりにすべきです
フルリモートを永遠に 続けられるほど
技術は進歩していません 特にスタートアップの場合は
スタートアップ関係者は 対人の機会を増やすべきです
アイデアが脆弱で 微妙であるほど
実際に会って協力すべきです
SlackやZoomでは まだ伝わらないことが
ありますから
リモートでしか仕事をせず その体制を継続することにした
大勢のスタートアップ関係者と 話をしましたが
対人で仕事を始めた人や 再開した人とは
大きな違いが
ありますね
私にとってはこれが 大きな問題です
マクロ経済のことは よく分かりません
マクロ経済の予想がいつも
的確ですよ
今はAIだけです
興味があっただけ
(笑い声)
今ではアイデアを
１つに絞りました
経済はそのうち 回復すると思いますよ
(笑い声)
マクロ経済を真面目に
予言する人と同じくらい 具体的な予想ですね
あなたのほうが
ずっと簡潔ですが
予言者は言葉数は多いですが
内容はほぼ同じ
そのとおり
(笑い声)
では
オフィスに戻って 経済の回復を
待ちましょう
質問があります
ライブでの質問は
受け付けていないのですが
１件だけなら聞きますか
(笑い声)
新企画です
了解です
進歩の評価において
言語モデル固有の特性よりも
創発能力の方が
独創性があるという 論文を読んだのですが
創発特性の方が
言語モデル固有の特性よりも
進歩の評価を上回るという 論文があるわけですね?
その論文は未読ですが
同意できません
問題は 創発特性を
どう定義するかです
多くの専門家が これは単なる統計予測であり
インテリジェンスも
有益な情報もないと 主張しようとしていますが
モデルを使用した人の 体験は違います
専門家は重要な点で 誤っています
Twitterの過剰な情報は 無視した方が
安全ですよ
(笑い声)
特定の人のことでは ないですよね?
該当者は大勢います
(笑い声)
この状況は
創発的な行動ではなく
評価ミスです
新しく有益な取り組みは
ある意味では 創発的な行動と言えます
性能指数が役立つようなものです
ただし 私たちは数年先を 見ているわけではありません
今はカテゴリーに属さない行動が
将来は一般の人々に
創発的だと言われるように なるかもしれません
重要なのは そうした行動によって
最終的にもたらされる 有用性だと
思います
Sam ありがとうございました
こちらこそ
(拍手)
ありがとう
(拍手)