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みなさん、ようこそ。レイデン・スペース・ポッドキャストへ。わたしはアレッシオ・パルテナー、デシエル・パートナーズのC2兼レジデントです。共同ホストのスウィックス、スモーリの創業者と一緒におります。
みなさん、今回は非常に特別な回になります。シンガポールのジョセフィン大臣をお迎えしております。ようこそ。
ショーンさん、アレッシオさん、お招きいただきありがとうございます。
もちろんです。あなたはデジタル開発・情報大臣兼内務省第二大臣ですね。今回はRAYで会っていますが、これは実質的にあなたの機関です。シンガポールがAIで何をしているのか、少し説明していただけますか。
そうですね、国家レベルでのAI戦略をここ数年持っておりまして、約2年前に生成AIが非常に目立つようになった時、国家AI戦略を刷新する時期だと考えました。
このような機会に広く意見を求めるのは珍しいことではありません。この分野に詳しい人々や実践者として活躍している人々と話をしたいと思いますし、シンガポールのAIエコシステムの発展に関心を持つシンガポール人とも話をしたいと考えています。
これらを全て合わせると、偶然にも別のことが分かりました。これは本当にボーナスでした。それは、既にAI分野で活躍しているシンガポール人がいたということです。特にアメリカで、特にベイエリアでです。
私たちにとって興奮することの1つは、これらのシンガポール人とどのように相談できるかということでした。彼らは明らかにシンガポールへの情熱を持ち続けており、故郷で何が起こっているかを気にかけ、貢献したいと思っています。
そこでRAYが生まれたわけです。RAYは実際、昨年12月に行われた国家AI戦略の刷新の発表に先立って設立されました。RAYの参加者からの意見は、AIエコシステムの構築に重要だと考えることを鋭くするのに役立ちました。
また、主にアメリカで素晴らしい仕事をしているシンガポール人であるRAYの参加者の励ましもあり、私たちは文字通り野心を高めることにしました。だからこそ、「公共の利益のためのAI」と言っています。
商業的な利益が確かに産業分野での刺激的な発展を促進するでしょうが、AIが公共の利益に資することを確実にする必要があることを認識しています。そして、「シンガポールと世界のために」と言っています。
つまり、シンガポールで行われる実験やシンガポールで拡大されるものが、潜在的に世界の他の場所にも貢献する可能性があるという考えです。
そういうわけで、「シンガポールと世界のための公共の利益のためのAI」というのが生まれたのです。
あなたの以前のインタビューをいくつか聞いていましたが、省の名前に「開発」という言葉を選んだのも非常に具体的でしたね。名付けは非常に慎重だとおっしゃっていました。アメリカにはあまり同等のものがないので、省が単にR&Dに資金を提供するだけでなく、産業への技術の応用についても考えているということを、少し説明していただけますか。また、人々に概要を示すために、省について説明していただけますか。
そうですね、スマートネーションの取り組みについて話す時、いくつかの重要な柱を明確にするのに役立ちました。
1つの柱は活気のあるデジタル経済について話しています。また、安定したデジタル社会についても話しています。なぜなら、デジタル技術の使用方法によっては、時に社会に分断を引き起こしたり、分極化を固定化したりする可能性があるからです。また、社会的混乱を引き起こす可能性もあります。
安定したデジタル社会について話す時、それが私たちの念頭にあったことです。結束をどのように維持するかということです。
そして、この分野では政府も進歩的でなければならないと言いました。シンガポールの他の部分がデジタル化することを期待しながら、政府が遅れを取るということは期待できません。
だから、進歩的なデジタル政府は別の非常に重要な柱です。そして、これら全ての基盤となるのは、包括的なデジタルセキュリティです。
もちろんサイバーセキュリティはありますが、個人がデジタル領域で安全だと感じることも重要です。ソーシャルメディアのユーザーとしてであれ、デジタルで提供されるサービスやデバイスを使用する時であれ、です。
スマートネーションのこれら4つの柱について話す時、人々は理解します。そして、省をどのように考えるべきかを自問した時、私たちは以前、通信情報省として知られていました。
実際には、名前に入れずにこれらのデジタル関連のことを全て行っていました。最終的に省の名前を変更することを決めた時、いくつかの選択肢がありました。
デジタル技術、デジタル進歩、デジタルイノベーションなどを選ぶこともできました。しかし、最終的にデジタル開発を選びました。なぜなら、私たちが気にしていたのは技術や進歩、イノベーションそのものではなかったからです。
それらは重要ですが、私たちが本当に関心を持っているのは、社会やコミュニティへの影響です。つまり、それらの発展をどのように形作るか、信頼できるデジタル体験をどのように達成するか、デジタル engagement に最初から精通している個人だけでなく、社会の誰もが、年齢や背景に関係なく、進歩の感覚を持ち、技術を受け入れることで利益を得られると感じるようにするにはどうすればよいかということです。
また、注意を払わなければ、意識的に技術を使って人々を結びつけることはできず、受動的に社会が分裂するのを許してしまうかもしれないと考えています。
そのように言うのは極端に聞こえるかもしれません。少し怖く聞こえるかもしれません。しかし、技術の助けを借りて人々を結びつけるという目的を持つことが重要だと考えました。
そういうわけで、デジタル開発というアイデアに落ち着いたのです。
もう1つの側面があります。おそらく都市の物理的な開発の側面を参考にしています。私たちは、自分を開発者と考えるなら、全ての開発者は概念化しなければならない、全ての開発者は計画しなければならない、開発者は実施しなければならない、そして実施の過程でモニタリングし、思い通りにいかない場合は修正しなければならないと言います。
基本的にそうですね。それが任意の開発者、優れた開発者がしなければならないことですが、最高クラスの開発者は、達成しようとしている高次の目的についても考えなければなりません。
また、誰をパートナーとして巻き込むかについても考え、全てを一人でやろうとしてはいけません。そして、非常に重要なことだと思いますが、最高クラスの開発者は、思考と行動においてリーダーであることを目指します。
だから、私たちがデジタル開発省と呼ぶなら、デジタル経済、デジタル社会、デジタルセキュリティ、またはデジタル政府について考える時、これらの価値観、つまり架け橋を築く存在であること、長期的な影響を気にかける存在であること、より高次の目的に奉仕する存在であることをどのように体現するかと言っています。
これらが、私たち自身の名称変更に関する議論に持ち込んだような種類のものでした。そして、それはチーム全体にとって良い経験でした。
外部から見ると、実際に驚きました。MCI を探していたのですが、見つからなかったんです。
そうですね、名前を変えたんです。
ええ、カメラのために小さなロゴを見せなければいけませんね。
デジタル開発、技術の役割を今認識しているのが本当に気に入りました。以前は正式には持っていませんでしたね。以前は情報通信芸術省でしたよね。
1つ触れたいのは、シンガポールがエンジニアリングハブとして成長していることです。Open AI がシンガポールにオフィスを開設したことや、シンガポールでより多くの AI エンジニアをどのように育成できるかということです。
私は、それが人々が興味を持っていることだと思います。自分のキャリアのためであれ、シンガポールで採用するためであれ。
おそらく国家 AI 戦略に触れるのに良い時期かもしれません。首相に提出しましたね。今や新しい首相がいますが、プロセスがどうだったのかわかりません。
私たちの聴衆のほとんどはシンガポール人ではありません。通常よりも多くのシンガポール人がいますが、ほとんどの聴衆はシンガポール人ではなく、聞いたことがありません。しかし、彼らは皆、国家 AI 戦略を策定しようとしている国から来ています。
国家 AI 戦略をどのように定義したのでしょうか。
ある意味で、原点に立ち返って、シンガポールで AI に何をしてほしいのかを考えました。
もちろん、これらの刺激的な発展があり、その一部になりたいと思っています。しかし、それは何かのためでなければなりません。私たちが興味を持っているのは、人々を継続的に向上させる方法を見つけることです。
なぜなら、最終的に、どんな国家戦略も地域社会に利益をもたらさなければ機能しないからです。そして、地域社会は非常に広く定義できます。
市民のコミュニティがあり、市民はより良い仕事をし、より高い賃金を得たいと思っています。しかし、市民のコミュニティだけではありません。市民自身が時々ビジネスに関わっていることもあります。
では、企業コミュニティはどうでしょうか。シンガポールの景観における企業コミュニティは本当に興味深いです。他のほとんどの経済と同様、中小企業がありますが、最先端の多国籍企業もあります。
なぜなら、シンガポールで成功するためには、非常に競争力がなければならないからです。
そこで、質問は、これらの組織が技術、そして AI を通じて、顧客や所有者にさらに高い価値提案をどのように提供できるかということです。
そのため、私たちは AI モデルを実装し、AI のユースケースを特定している組織の企業アプリケーションに非常に興味を持っています。
それは、ある意味で労働力にも関係します。なぜなら、これらの組織の全ての従業員にとって、雇用主が AI モデルを実装し、AI のユースケースを特定しているのを見ることは、より広い労働力自身が AI 関連のスキルを習得したいと思う大きな動機付けになるからです。
そして、大多数の中小企業のことを忘れてはいけません。小規模企業にとっては、常に技術にアクセスするのが少し難しくなります。
そこで、これらの小規模企業が AI が提供するものを活用できるようにするために、何を整備する必要があるでしょうか。
つまり、多くの異なるエンジンを動かすことができる包括的な戦略が必要です。私たちは、まず研究コミュニティに計算能力を提供するために幅広く取り組んでいますが、必要とする企業にも計算能力が利用可能であることを確認するよう注意を払っています。
それをどのように行うか、それが1つの質問です。解決する必要があります。
もう1つの非常に重要な側面は、データを利用可能にすることです。この点で、以前に行った作業の一部が役立ちました。
10年以上前から、すでにプライバシー法を整備していました。データ保護があり、これらの法律も更新されて、正当なユースケースを持つ企業をサポートするようになっています。
明確性と確実性があります。
また、データを整理し、より容易に利用できるようにしようと試みています。例えば、金融セクター特有のもの、物流セクター特有のものもありますが、政府が保有するさまざまな種類のデータもあり、それを民間セクターにより容易に利用できるようにしています。
これでデータの部分は対処されています。3つ目の非常に重要な部分は人材だと思います。私たちは異なるレベルの人材を考えています。
最上位レベルの人材を考えています。適切な言葉がないので、「AIクリエイター」と呼んでいます。彼らは非常に需要が高く、世界にはそれほど多くはいませんが、シンガポールで仕事をすることに興味を持ってもらいたいと考えています。
時にはシンガポールにいることもありますが、国際的なネットワークにつながり、シンガポール発とは限らない世界をリードするプロジェクトにつながっていることに価値があります。これらのつながりを維持することが重要だと考えています。
これらのAIクリエイターは、一般的に「AIプラクティショナー」と呼ばれる人々によってサポートされる必要があります。データサイエンスを行う人々について話していますし、機械学習を行う人々についても話しています。彼らはまさにエンジニアです。
しかし、AIユーザーの広範な層も必要です。利用可能なツールを快適に使用できる人々です。
例えば、会社内にAIボットを設計したりユースケースを見つけたりするグループがあるかもしれません。しかし、同僚がそれらを使用することに快適でなければ、ある意味で絵が完成しません。
そこで、私たちはこれらの全てのレベルで人材の問題に取り組みたいと考えています。
ある意味で、シンガポールは幸運です。十分にコンパクトなので、このような介入を組織することができます。すでに堅牢な研修インフラがあり、それに頼ることができます。
人々は利用可能な資金援助が何かを知っています。研修提供者は、良い雇用成果につながるプログラムを策定すれば、補助金付きの料金でこれらのプログラムを提供するためのサポートを得られる可能性が非常に高いことを知っています。
ある意味で、そのエコシステムはAI戦略から生まれることを期待する結果をサポートすることができます。
これらは私たちが整備したものの一部に過ぎません。多くの部分があります。
15の項目があります。15の項目があります。
興味のある人は調べることができますが、多くの人は私たちが非常に活発なAI戦略を持っていることさえ知らないので、簡単な紹介をしたかったのです。
実際、これは2番目のものです。生成AIの前に5年計画がすでにありました。
今日では非常に先見の明があります。
私たちが注目しているもう1つのことは、AIを責任ある方法で、信頼できる方法で開発・展開する方法です。
私たちは最前線の会話に参加したいと考えています。AIセーフティ研究所があり、アメリカやイギリス、そしてAIセーフティ研究所を持つ他の国々の同僚と協力して、このトピックについての理解を深めようとしています。
しかし、より重要なのは、その間にビジネスコミュニティやAI開発者に実践的なものを提供しなければならないということです。
テストツールを開発しました。決して完璧ではありませんが、それは始まりです。
そして、AIベリファイが従来のAI、古典的なAIのために開発されたので、生成AIには異なるものが必要だと言いました。レッドチーミングも行い、ベンチマーキングも行うものです。
しかし、実際には私たちの興味はそれ以上に及びます。AIガバナンスフレームワークや実践的なツールを超えて、AIシステムが本当に安全であることをどのように証明するか、その数学にどのように取り組むかという研究に興味があります。
この分野の専門家ではありませんが、証明に到達するまでは、他のテストは安心できるものの、ある程度根本的に証明不可能かもしれないということを理解するのは難しくないと思います。
そうかもしれません。それでも快適に感じて前に進まなければならないかもしれません。
はい、はい。
シミュレーションは特に本当に興味深いと思います。NTUはAIレッドチーミングトレーニングのためのサイバーレンジを持つ最初の大学の1つになると思います。
私たちの会社の1つがAIレッドチーミングを行っており、彼らの顧客は最大の基盤モデルアプリの一部です。
そして、GoTechは、このようなことを行っている唯一の政府機関のようです。
シンガポールはこの分野の最前線にいたということですね。
私の旅行中にGrabのCPOであるフィリップ・ケンドールと話をしましたが、彼らは1週間会社全体を停止して生成AIにだけ集中しました。文字通り、Grabで働いていれば、生成AIで何かをして慣れる必要がありました。
あなたの指摘に戻ると、政府の関心が企業に容易に浸透するということだと思います。これは国家的優先事項なので、みんなそれに時間を費やすべきだということですね。
そうですね。Grabのような企業が試みていることは、組織内で認識を広げ、生成ツールの使用に慣れるレベルに到達することです。
これは賢明な動きだと思います。なぜなら、リターンは後から来るでしょうが、確実に来るからです。
彼らだけがそうしているわけではありません。幸いなことに、私たちの主要な銀行のいくつかも、さらにはシンガポール航空も – おそらくあなたがシンガポールに飛んできた航空会社でしょう – AIユースケースを真剣に検討するチームを持っています。
ご存じかどうかわかりませんが、彼らは確かにかなりの数を持っています。航空会社の運営はかなり複雑なので、公に話していないと思います。
最適化できることがたくさんあります。遵守しなければならないことがたくさんあります。従わなければならないプロセスがたくさんあります。
このような状況はAIにとって興味深いものにします。うまく活用することができます。
政府も遅れを取ってはいけません。私たちは常に、時が来ればガードレールを設置する必要があるかもしれないと考えています。
しかし、自分自身が技術を使用していれば、より良いガードレールを設置することができます。
そこで、私たちはそのようなアプローチを取っています。
かなり早い段階で、政府職員が生成AIをどのように使用できるかについてのガイドラインを策定することを決めました。
そして、彼らが練習し、試すことができるツールの開発にも着手しました。
今日の状況では、政府内に十分な数の同僚がいて、実際に自分たちのAIボットを生成し、同僚のためのアシスタントを作成する能力があることを嬉しく思っています。
これはかなり刺激的な発展です。
明らかに市民として、そしてシンガポールでAIを開発することに熱心な者として、安全性や公共の利益を前面に押し出すことを心配しています。
政府が安全性が時にAI業界では悪い言葉であることを認識しているかどうかわかりません。
その言葉は、安全であるために能力を規制しすぎたり、検閲したりすることと関連付けられています。
「ナーフィング」は、Z世代の言葉でそれを表現しています。
あなたが「AIクリエイター」と呼ぶもの、他の人が「LMトレーナー」と呼ぶかもしれないものを押し出します。
トレードオフがあります。全てを手に入れることはできません。安全で最先端であることは時々できません。なぜなら、時に最先端であることは安全でないことを意味するからです。
正解が何かはわかりません。しかし、私の認識では、サンフランシスコのベイエリアの多くは、できる限り規制されていない状態にして、フロンティアを探索しようというスタンスです。
ヨーロッパのアプローチは、フロンティアAIを作成する前にAIの安全性について政府会議を開くようなものです。
シンガポールはその中間にいると思います。リスクがあるかもしれません。頷いているのを見ました。
本当に興味深い質問です。AIの開発にどのようにアプローチするべきでしょうか。
守るべき倫理原則があると言うべきでしょうか。開発者の思考を導くべき特定のガイドラインがあると言うべきでしょうか。
まだ法律は整備されていません。ごく最近、まだ可決されていない法律を導入しただけです。
これはAIが生成したコンテンツや、選挙中に使用される可能性がある他の合成素材に関するものです。
しかし、それは選挙に非常に特化したものです。私たちが触れたいと思っているものです。
はい、選挙に非常に特化しています。
より広範なAI開発者やAIモデル展開者に対しては、原則を整備するというアプローチを取っています。
良いAIガバナンスがどのようなものであるべきかを明確にし、さらに一歩進んで取り組んでいます。
テストツールがあり、フレームワークがあります。そして、AI開発を行う場合、どのような安全性の考慮事項を整備すべきかを示そうとしています。
そして、AIモデル開発者に対して透明性を持つべきだと提案しています。例えば、透明性を持つべき事項として、データがあります。どのように調達されたのか。
また、ユースケースについても透明性を持つべきです。何のために使用することを意図しているのか。
これらの特定のガイドラインを提供しています。大部分は自主的な性質のものですが、一方で、このプロセスを通じて十分な教育が行われ、受け取る側、つまりそれらのモデルの影響を受ける人々が正しい質問をすることを学ぶことを期待しています。
そして、モデル開発者や展開者に正しい質問をすると、良い質問が表面化し、それらの質問に対処する一定の責任感が生まれる好循環が生まれます。
達成したい成果について非常に明確になるまで、規制を整備することは逆効果になる可能性があるというあなたの指摘はもっともです。
私たちは多くの異なるセクターでこれを目にしていると思います。
AIは多くの場合、汎用技術として話題に上りますね。
もちろん、別の汎用技術である電気の生産には規制があります。例えば、発電所で労働者の安全を確保する方法などです。
しかし、多くの規制は最初から電気の使用を制限しようとはしません。特定の方法や別の方法で電気を使用する場合、これらの規則に従わなければならないと言っています。
AIにも同じことが言えると思います。ユースケース次第です。
選挙に使用する場合は、一連のルールを設けます。しかし、選挙に使用しない場合は、実際のところ、シンガポールでは今日、どうぞ進めてください。
もちろん、有害なことをする場合は別の話になります。
技術が非常に速く動いている時、省をどのように構成しますか。
シンガポールがデータセンターの建設に対して最近解除されたモラトリアムについて考えても、明らかにそれは将来を見据えたものです。
AIのために整備したいものと、様子を見て待ちたいものについて考える時、その決定をどのように下しますか。
CEOも同じ決定を下さなければなりません。今AIに投資すべきか、それとも様子を見てどこに向かうのか見極めるべきか、など。
トッププロセスはどのようなものですか。誰と協力しますか。
シンガポールにとって幸運なことは、政府が単一の層であることだと思います。
他の多くの国では、連邦レベルがあり、その管轄によって名称は異なりますが、州レベルや地方レベルの政府があります。
私たちにとっては、単一層の都市国家です。都市国家です。
政府について言及する時、政府は政府です。連邦政府なのか、地方政府なのかを尋ねる人はいません。
それ自体が非常に促進的です。
2つ目は、異なる省庁間で協力する強い文化を持っていることです。
デジタル領域では絶対にそうしなければなりません。なぜなら、アプリケーションの開発を見て、それをシステム全体に浸透させることに関心があるのは私の省だけではないからです。
例えば、運輸省は、人工知能や機械学習を鉄道システムにどのように適用して、故障後に機器を保守する事後保守から、予防保守へと進歩させることに非常に興味を持つでしょう。
予防保守はまだコストがかかります。全てを予防的に保守することはできませんから。
では、どのように優先順位をつけるのでしょうか。機械学習を使用して優先順位をつけ、より効果的に予測保守に移行すれば、潜在的にはコストをそれほど増やさずにより信頼性の高い鉄道システムを持つことができます。
運輸省にはこのような一連の考慮事項があり、特定のセクターでのイノベーションをサポートする意欲がなければなりません。
医療分野では同様に異なる一連の考慮事項があるでしょう。
機械学習やAIアルゴリズムをどのように適用して医師を助けることができるでしょうか。医師を追い越すのではありません。想像できる将来、医師が簡単に追い越されることはないと思います。全くありません。
しかし、診断を助けることはできるでしょうか。治療計画を立てるのを助けることはできるでしょうか。
患者の健康指標全体を考慮に入れた最適化された治療計画とは何でしょうか。
そして、医師はこれらの全ての情報を見て、どのように判断を下すのでしょうか。
これらは、MDDIとして非常に興味のある分野です。しかし、同様に保健省の同僚たちも興味を持っていると思います。
そこで、私たちの組織の仕方は、同僚たちもオーナーシップを持てるようにする必要があります。彼らも前に進めたいと思っています。
最上位レベルでは、比較的スリムな状態を維持しています。デジタル経済を担当するグループ、デジタル社会を担当するグループ、デジタル政府を担当するグループがあると言えるかもしれません。
しかし、実際には多くの場合、分野横断的でなければなりません。
デジタル政府でさえ、市民へのサービス提供をデジタル化すればするほど、セキュリティアーキテクチャについてより考える必要があります。
この配信メカニズムが耐障害性があるかどうかについてより考える必要があります。
そして、それを孤立して行うことはできません。
私たちが自分たちに設定する基準が、業界が行っていること、ハイパースケーラーがセキュリティアーキテクチャを構築する方法と完全に乖離していれば、2つは相互運用できないと言わざるを得ません。
ある程度の柔軟性、人々が自分の担当分野のオーナーシップを持てるようにする方法、そして非常に重要なことですが、常に橋を架け、「ここで私の仕事は終わり」と言わない文化を奨励することです。
あなたが言うように、このように急速に発展している分野では、「これ以上は私の問題ではない」と厳密に言うことはできません。
誰か他の人がそれを担当するまで、それはあなたの問題なのです。
医療についてあなたが指摘したことは、ここの多くの人々が興味を持っていることです。
例えば、外国の企業やスタートアップ、またはシンガポール人の創業者が医療システムでこれを行いたいと思った場合、彼らは何をすべきですか。誰に連絡すべきですか。
しばしば不透明に見えますが、シンガポールはビジネスに開かれていると言いたいと思います。しかし、彼らはどこに行けばいいのでしょうか。
シンガポールの良いところは、最終的に適切な人物にたどり着くのがそれほど難しくないということです。
しかし、シンガポールにあまり馴染みのない人にとっては、入り口が必要だということも理解できます。
幸いなことに、その入り口は経済開発庁(EDB)によってよく提供されています。
EDBには、40以上の都市に拠点を置く同僚がいると思います。彼らは非常に有用な最初の接点として機能し、シンガポールで誰とつながるべきかについてアドバイスを提供するかもしれません。
数時間もすれば適切な人物にたどり着くことができます。
私は自分の会議に関してEDBと少し関わっていますが、彼らは非常に対応が早く、それは素晴らしいことです。
政府の外部からこのようなものを見ることはめったにないので、外国のビジネスをシンガポールに持ち込もうとする者として、彼らが歓迎の意を示してくれているのを見るのは良いことです。
しかし、新しい分野では、「ああ、これは馴染みのないものだ」という質問があるかもしれないことも認識しています。
私たちのアプローチは、特定のグループや団体がトピックを擁護していなくても、その機会をすぐに断る必要はないということです。
適切な人々のグループとつながる方法があるはずです。
そういうアプローチを取る傾向があります。
少し緊張があります。シンガポールに対する外部の認識は、30年前のマイクロ事件の影響を今でも強く受けています。
彼らは私たちを保守的だと感じています。
シンガポール内では、いわゆるOBマーカーが何かを知っており、その範囲内で生活することができ、実際にはその範囲内で多くの実験ができると感じています。
実際、シンガポールの金融分野での成功の多くは、私たちができることに対する自由主義的な受容によるものだと思います。
シンガポールに参入を検討している人々が、私たちが扱いにくいという先入観を持たないことを願っています。というのも、それは… 私たちは非常に熱心だと思います。これが私の認識です。
飛行機に乗ってシンガポールに来てください。そうすれば、喜んでご案内します。
アルは、来年を一種のシンガポールのオリンピックとして売り込もうとしています。
というのも、大規模な機械学習会議の1つがやってくるからです。あなたの機関の1つがそれに関与していたと思います。
私も自分の会議を並行して開催するために持ってきます。これはAIエンジニアに関する会議です。
素晴らしいですね。大歓迎です。
ああ、そうですね。ありがとうございます。
まあ、私を拒否する理由はないはずです。
いいえ、いいえ。
私の一般的な希望は、ICLRのような会議がシンガポールで開催される時、多くのAIクリエイターがシンガポールに初めて来て、どのような仕事が行われているのかを見ることができるということです。
それは研究面でのことになるでしょう。そして、エンジニアリング面も成長することを願っています。
はい、人材面について話すことができます。
私にとっては非常に興味深いです。あなたのポッドキャストを聞いていて、AIエンジニアが行う異なる側面について説明していましたね。
おそらく私たちはまだ彼らをAIエンジニアと呼んでいませんが、AIがビジネスにどのように役立つかを見極めようと熱心なアプローチを取っている企業の人々の間で非常に健全な関心を見ています。
彼らは、あなたが念頭に置いているAIエンジニアの種類にすでに該当しているように見えます。
つまり、彼らは博士号を取得していないかもしれません。コンピューターサイエンスの学位を取得していないかもしれません。
彼ら自身がNLPを使用したことがないかもしれません。この分野に精通していないかもしれません。
しかし、彼らは非常に速くスキルを習得しています。彼らは方向転換しています。ドメイン知識を持っています。
そうですね。方向転換についてさえ言及する必要はありません。最初から訓練を受けているかもしれません。
重要なのは、あらゆることができる基盤モデルを取り、実際に有用な製品に仕上げることができるということです。
そうですね。私たち全員が望んでいることです。下階のみんなもそれを望んでいます。ここにいる全ての人がそれを望んでいます。
有用な製品を望んでいます。単なる一般的な言語モデルではありません。
今日、ネームタグを付けて歩き回っている人々がいるのを見かけますね。かっこいいですね。
あなたには、AIクリエイター、AIプラクティショナーなど、多くの用語がありますね。
AIプラクティショナーの数を5,000人から15,000人に3倍に増やすという興味深い目標がありましたね。これは国家AI戦略の一部です。
しかし、人々はAIプラクティショナーというタイトルを付けて歩き回ってはいません。
全くそうですね。
私は、求人タイトルに焦点を当てる必要があると思います。求人タイトルは企業が採用するための略語であり、人々がそれらの仕事を得るために必要なスキルを身につけるための略語でもあります。
私は非常に実践的な人間です。アルも多くのシンガポール人がそうだと思います。それがAIエンジニアに関する私の主張です。
そのご提案ありがとうございます。シンガポール人がAIエンジニアになる機会をどのように理解し、どのようにそれに参入できるかについて考えていきます。
多くの政府がこれを試みていますね。市民を訓練し、機会を提供しようとしています。
私は成人してからシンガポールの労働力に属していないので、スキルフューチャー以外に何が利用可能なのかよくわかりません。
多くの人々が助けを求めており、フルコースを受講して証明書を取得していると思います。
業界に入り、成功したエンジニアになるためにどのようにして彼らを後押しするかがわかりません。
意味のない証明書をたくさん作ってしまうのではないかと心配しています。
それについて何か考えや反応はありますか。
資格や証明書に過度に頼るべきではないという考えは、シンガポールでも数年前から認識されています。
それには学歴も含まれます。
時々、人々がその道を選ばず、別の方法を試してみようと決心するのを耳にします。起業家精神がその1つかもしれません。
広範な労働力にとって、私たちが発見したのは、通常、雇用主からのシグナルが最も重要だということです。
労働力のメンバーとして、彼らは雇用主が彼らに伝えていることに非常に敏感です。
組織の文脈では、Grabの例のように、全員が生成AIのスキルを身につけるために1週間完全に停止するというのは、非常に強力なシグナルを送ります。
かなりの政府資金が企業に提供され、「そのようなイニシアチブを行いたいのであれば、会社のリソースを使用することを認識しており、それを支援する用意があります」と言います。
これらを会社主導の研修プログラムと呼んでいます。
しかし、全ての人が進歩的な会社で働いているわけではありません。会社が組織全体の研修イニシアチブを導入する準備ができていない場合、個人は何をすべきでしょうか。
そこで、私たちは代替案を提供しています。
知識のある業界の実践者と協力して、特定のセクターについて、今後3〜5年以内に仕事を破壊する可能性のある技術の種類を特定しています。
非常に長期的な視点で見ることは選択していません。なぜなら、15年後や35年後の仕事の未来がどのようになるかを本当に知っている人はいないからです。非常に広い意味では別ですが。
非常に広い意味では、学習サイクルが短くなり、スキルの陳腐化がより速くなるだろうと言えます。そのような広い点は見えます。
しかし、具体的に今日私が行っている仕事、今日私が行わなければならないタスクをどのように異なる方法で行うのか、3〜5年後には言えると思います。
また、かなり具体的に言えます。例えば、物流にいる場合、どのような技術があなたの仕事の仕方を変えるでしょうか。ロボティクスがその1つでしょう。
ロボティクスは金融サービスの仕事を変える可能性は低いですが、AIと機械学習は変える可能性があります。
そこで、時間枠を特定し、特定の技術を特定すれば、特定の職務に着目して、「今日あなたはこれを行っていますが、この新しい時間枠ではこれを行うことになります」と言うことができます。
そうすれば、個人が自分の学習のオーナーシップを持ち、「では、どのようにそれに取り組むべきか」と考える機会を与えることができます。
私がよく挙げる例の1つは、会計専門職を見てみると、多くの日常業務は置き換え可能になるということです。現在個人が行っている多くのタスクは、優れたモデルがバックにあれば実行できます。
では、個人はどうなるのでしょうか。彼らはモデルを使用できるようになる必要があります。AIツールを使用できるようになる必要があります。そして、他のことにピボットする必要があります。
例えば、フォレンジックを行える人材の不足は依然として大きいでしょう。例えば、組織内で財務犯罪が発生し、詐欺が発見された場合、それがどのように起こったのかを調査するフォレンジック作業には、依然として人間の問題理解の適用が必要です。
私たちが発見したのは、監査経験のある人が実際にデジタルフォレンジックに適しているということです。彼らの監査経験のおかげです。
では、そのような人がピボットするのをどのように助けることができるでしょうか。雇用主が彼の研修に投資することに興味があればそれは良いことです。
しかし、私たちは個人にも、私たちが「職業変革マップ」と呼ぶものを参照して、自分のキャリアの軌道を計画することを奨励したいと思います。
それが私たちが行ったことです。確実に12以上のそのような職業変革マップが利用可能で、様々なセクターをカバーしています。
まさにオープンソースのキャリアチェンジプログラムですね。
そうですね、あなたの方がうまく表現していますね。
はい、マーケティングは私にお任せください。
実際、いつか誰かがこれをモデルに入力することになるでしょうね。
まさにそう考えていました。
実際、彼らは…それを行う必要があります。単にRAGを使用するだけなら、それほど難しくないでしょう。
データベースに追加するための文書の目的で、それらは全て窓に収まるでしょう。
可能になるでしょう。これは計画タスクです。
今週の話題は、OpenAI の0.1モデルによって、RAGの次のフロンティアが計画と推論であるということです。
つまり、ステップが意味をなす必要があります。
これは通常、RAGの一部ではありません。RAGはより事実の想起に関するものです。
これははるかに、順序立てて目的地に到達するために意味のあることを計画することに関するものです。
そうですね。
監査人が推論の過程を詳しく説明してくれれば、言語モデルの人々がそれを学習できるのでとても興味深いですね。
計画の部分…私は数年前にこれを試みていました。まだ人材省にいた時でした。
実際、アメリカの採用会社といくつか話をしていました。あなたが説明したとおりです。
1つのキャリアから次のキャリアへのピボットは、非常に多くの場合、単一のステップではありません。そこに到達するための道筋があるかもしれません。
人々のキャリアパスの全データベースを調査できれば、質問をする人それぞれに対して、このデータベースを使用して新しいキャリアパスをマッピングできる可能性があります。
ええ、私は自分の金融からテクノロジーへのキャリア移行についてオープンに話しています。だからこそ、クインシー・ラーソンをRAYに連れてきたのです。彼が私にコーディングを教えてくれたので、彼がシンガポールにもコーディングを教えられると思います。
なぜだめでしょう。多くの人がそうしたいと思っています。
多くの人がそう思っています。
そうですね、補完的になるでしょう。計画の側面がありますが、RAGを使用したい場合、個別のパーソナライズされたキャリアパスを持っているわけではありません。
それは、どのように進めるかの提案を考え出す必要があります。AからBに行く方法を教えてくれるかもしれません。
一方、あなたが言っている計画は、他の誰かがAからBに行く方法を、途中でCDEを通過することで示しているということです。
これらは補完的なものです。
今朝、あなたと私は30年戦争に勝つことについて少し話しました。多くの計画は非常に短期的で、今すぐどのように得られるか、どのようにして…OpenAIがシンガポールにオフィスを開設しました。素晴らしい、行きましょう。そして、Anthropic、Google DeepMind、これらの全ての人々、AIクリエイターをシンガポールに移動させましょう。
うまくいけばそこに到達できるかもしれません。たぶん…たぶんそうではないかもしれません。わかりません。難しいですね。
私の考えでは、30年戦争は、私たちが今日英語を話すようになった種類の操作のスキルです。
政府として戦略的に、英語が重要であると決定し、学校で教え、ビジネスの言語として採用しました。
あなたと私は、コードについて同じようなことがあるのかどうか議論しました。それはそのレベルなのか、英語やマンダリンのために行ったような変化の時期なのか、そしてパイソンを第二言語として話すのが3つ目なのかどうか。
この狂ったアイデアについてのあなたの反応を聞かせてください。
それほど狂っているとは思いません。
特定の分野でリテラシーを獲得する必要があるという考えは…数年前、私たちはコンピューターリテラシーが全ての人にとって重要であると決定し、様々な学習段階にいる人々、すでに成人学習者である人々を含めて、これらの種類のスキルを獲得できるようにするためのプログラムをかなり多く整備しました。
AIリテラシーは突飛なアイデアではありません。
全てがコーディングになるでしょうか。おそらく一部の人々にとって、この種のスキルは非常に関連性があるでしょう。
全ての人に必要でしょうか。それは、私は…陪審員はまだ評決を出していないと思います。
明確な結論はないと思います。
カリキュラムに興味を持つ専門の教育者である、世界中の同僚たちとこれについて議論しました。彼らは子供たちがより効果的に将来に備えるのを助けることに非常に興味を持っています。
私たちが見ることができる限りでは、まだ実際の着地点はないと思います。
全ての人がコードを学ぶ必要があるでしょうか。
今日のRAYの参加者の中には、必ずしも技術的なバックグラウンドから始めなかった人もいると思います。
彼らの一部はかなり遅れてそれに参入しました。
これは、私たちがその考えに完全に閉鎖的だということではありません。
引き続き調査していくものだと思います。
シンガポールの良いところは、全ての人にとって3番目の言語になるべきだ、または数学や他のスキルセットと同じくらい広範に普及すべきだという結論に達した場合、より広範囲に導入することを考える必要があるかもしれないということです。
7月に私たちはシンガポールにいて、ソブリンAIサミットを開催しました。
Temasek、GIC、EDBI、AGVIの多くのリーダーたちに、シリコンバレーで見てきたことや、異なる国々がAIをどのように構築しているかについてのプレゼンテーションを行いました。
シンガポールは2023年第3四半期のNVIDIAの収益の15%を占めていました。つまり、主権データインフラストラクチャや電力網、そしてそれらの整備に大きな投資をしているということです。
マレーシアもその分野で非常に活発です。
インフラを所有し、モデルがどこで実行されているかを理解することの重要性についてどのように考えていますか。
自律的な労働力の観点から、人々がこれを使用できるようにする一方で、また選挙についても言及しましたが、選挙関連のコンテンツを生成するために使用されたモデルがどこで実行されているか、安全な環境で実行されているかどうかを確認したいと思うでしょう。
もちろん、地政学的な側面についてはここでは触れませんが…
なぜシンガポールがこれを非常に早い段階で行うことが重要だったのでしょうか。そのような大きな投資をする理由は何でしょうか。
特に、サウジアラビアのような非ブロック…ではない連合について、どのように考えていますか。
シンガポールにオフィスがあり、窓からインドネシアを見ることができ、別の窓からマレーシアを見ることができます。そこでは全てが非常に相互接続されています。
あなたの質問にはいくつかの側面があるようです。
デジタルインフラストラクチャに関する側面があり、そしてデジタルガバナンスに関する側面もあるようです。
環境がイノベーション活動をサポートし続けるようにしながら、潜在的な害をどのように管理するかということですね。
主権AIという重要な用語もあると思います。それが飛び交っていますね。
どのようなレベルを念頭に置いていましたか。
特に、これらの技術を展開し使用することを考える時、理論的には世界中のどのデータセンターにでも展開できますが、政府のより大きな部分になり、国が運営するインフラストラクチャのより大きな部分になるにつれて、それらをより近くに置くことがより重要になるかもしれません。
あなたは、それを行う最も進んだ国の1つです。そのため、その計画がどのようなものだったのか、今日これを行うことが重要だという決定がどのようになされたのか、後で待つのではなく、興味があります。
また、あなたが言及した選挙の件にも触れたいと思いますが、それは別の…
はい、2つの質問を1つにまとめようとしていますね、アリオ。
数年前、政府のためにクラウドファーストの戦略を明確にしました。
つまり、私たちのワークロードの一部をクラウドに置くことの利点を認めるということです。
1つには、常に専用のベースで全ての容量を利用可能にする必要がないということを意味します。
柔軟性の必要性を認識しています。ワークロードが増加した時により迅速に拡張できる必要があります。
しかし、クラウドファーストの戦略と言う時、クラウドに置くのに適していない特定のものがあるかもしれないということも意味します。
そのためには、異なるインフラストラクチャのセットが必要です。
ハイブリッドアプローチを取り、政府のワークロードの一部でさえもクラウドに移行し、一部のワークロードはオンプレミスに残す必要があります。
私はそれを組み合わせの問題だと考えています。
クラウドに適したシステムを特定できる範囲で、オンプレミスシステムで実行する必要があるワークロードの必要性はより限定的になります。
結果として、潜在的により少ないバケットを保護するためにより良いリソースを割り当てることができます。全体を保護するためにリソースを分散させるのではなく。
なぜなら、クラウドサービスプロバイダーのセキュリティアーキテクチャにも依存しているからです。
このハイブリッドアプローチは、政府のワークロードをどのように考えるかを定義していると思います。
ある意味で、AIワークロードをどのように考えるかも、全く異なるものではありません。
これは政府の観点から見た質問ですが、より広くシンガポール全体を考えると、同様に全てのAIワークロードをシンガポールでホストすることはできません。
私が時々使う類推は、製造を考えてみると、シンガポールで行われていた以前の活動の一部が、ある時点で継続することが不可能になり、他の場所に再分配されなければならなくなったということです。
常にこのサプライチェーンの一部になるでしょう。グローバルサプライチェーンがあり、地域サプライチェーンがあります。
全ての人がそのサプライチェーンの中で、自分の状況に最適で、自分の利点を活かせるポイントを占めれば、実際にはシステム全体が利益を得ることになります。
私たちもそのように考えています。私たちがデータセンターの容量をどれだけ拡大しても、全てのAIワークロードをホストすることは不可能でしょう。
唯一の方法は、私たちが全く野心的でない場合です。AIワークロードがとても少なければ、全てをホストできるでしょう。
そうでなければいけませんよね。AIワークロードが増えれば、必ず分散されなければなりません。
全てが非常に厳しい低レイテンシーの制約を必要とし、絶対にシンガポールに置かなければならないのでしょうか。それとも、実際には一部を分散させることができるのでしょうか。
様子を見る必要がありますが、合理的な推測をすれば、常に再分配の余地があるでしょう。
その意味で、私たちは地域全体の発展を前向きに見ています。
東南アジアのために、これらの活動をホストする余地がさらに増えているということです。東南アジアのためだけでなく、世界の他の地域のためかもしれません。
それは一般的に有益なことだと思います。
シンガポールのデータセンター容量を、GDPや人口に対して相対的に見ると、すでに世界で最も密度が高いものの1つだということも念頭に置いてください。
だからといって、容量の拡大を止めるわけではありません。まだヘッドルームを開こうとしています。
つまり、よりグリーンなデータセンターが必要になります。データセンターをよりグリーンにする主な方法は2つあります。
1つはエネルギー使用量を減らすこと、もう1つはよりグリーンなエネルギーを使用することです。私たちは両方の面で活動を進めています。
ソブリンチームの1つのアイデアは、政府も知能提供者になるということです。
あなたが言及した会計作業を考えると、将来的にはいくつかのAIモデルがその作業の一部を行うことができるかもしれません。
政府がAI会計士をサービスとしてシンガポールのインフラで提供できるようになると考えていますか。
これは非常に新しいことの1つだと思いますが、ほとんどの国で人口が縮小しているように、高齢化する労働力があるので、生産性向上のギャップを埋める方法が必要です。
政府がこのようなワークロード用のインフラの一部を所有し、それを地元の企業や中小企業に提供することが、このようなギャップを埋める1つの方法になると思います。
あなたの考えを聞かせてください。すでに何をシンガポール国外に置くかということと、どのようにスケールアップするかについて考えているようですが。
私たちはスタートアップのアクセスについて考えていました。研究コミュニティのアクセスについて懸念していました。
そこで、シンガポールでこれら2つのグループに計算能力を提供するために、かなりの予算を確保しました。
私たちが見ているのは、民間プロバイダーの側からの多くの関心です。ハイパースケーラーもいますが、ハイパースケーラーだけではありません。
サービスとしての計算能力を提供しようとしているデータセンター運営者もいます。彼らは需要を持つ事業体とつながることに興味を持っているでしょう。
状況を監視していきます。ある意味で、政府は民間セクターで利用可能なものを補完すべきです。常に政府が介入しなければならないわけではありません。
ニーズがどこにあるかを見ていきます。
これは最近の政府が民間セクターと協力する方法の変化だと言っていましたね。
確かに、特に成人教育に関しては、民間セクターの研修仲介者が産業のニーズにより近く、雇用主が何を望んでいるかをよく理解していることが多いという考えがあります。
政府が唯一の提供者であると想定すべきではありません。
はい、私たちの高等教育機関、つまりポリテクニックや大学も、産業に役立つプログラムを運営しています。しかし、彼らだけではありません。
状況に応じて、誰がそれらの要件をより良く満たせるかによって決まるでしょう。
そうですね、終わりにしなければなりません。他のイベントもありますからね。
シンガポール政府、特にGovTechは、市民にサービスを提供するため、また内部使用のために政府内でAIを活用するプログラムをたくさん行っています。
視聴者や読者のために、ショーノートにそれらを記載しておきます。
個人的に、あなたにとって印象的だったり、あなたや子供たちの人生に影響を与えたりしたAIのユースケースはありますか。
本当に良い質問ですね。
私が誇りに思っているのは、同僚たちがとても熱心だということです。
AiBotというものについて聞いたことがありますか。内部で使っているものです。
はい、あなたのスタッフが3回ほど「AiBot、AiBot」と言っていました。「AiBotって何だろう、聞いたことがない」と思っていましたが、どうやらシンガポール政府のRAGシステムのことらしいですね。
そうです。同僚たちに実験を奨励しており、各省庁や機関の内部メモにアクセスできるようにしています。
これらは機関が問題についてどのように考えてきたかの宝庫です。
例えば、あなたが内国歳入庁で、誰かが税金の件で上訴してきた場合、それは以前に何度も決定されてきたことです。
しかし、新しい同僚にとっては、そもそもの決定は何だったのでしょうか。
今では、RAGシステムを通じて、彼らが過去に行ったことを全て入力することができ、新しい同僚がより速く答えを見つけるのを助けることができます。
これは、もはや理解しようとする一時停止がないということを意味するわけではありません。「なぜこのように行われているのか」を理解することも重要です。
あなたが以前指摘したように、推論の部分も前面に出てくる必要があります。これが私たちが次に取るべき1つの潜在的なステップかもしれません。
しかし、少なくとも、多くの機関を助ける多くのボットが現在開発されています。
先ほど言及した内国歳入庁かもしれませんし、社会保障を担当する機関かもしれません。
これにはある程度の複雑さがあります。単に検索を行ったり、以前のアシスタントに頼ったりしただけでは、それほど賢くないアシスタントだったと言えるかもしれません。
標準的な答えを出すだけで、本当にあなたの質問を理解することができず、フラストレーションがたまりました。
Aについて尋ねた後、「では、Bについてはどうですか」「Cについてはどうですか」と聞いても、次のレベルに進むことができませんでした。同じ答えを繰り返すだけでした。
私たちが作成したAIボットにより、質問に対してより知的な答えを提供する能力が大幅に向上したと思います。
まだ初期段階ですが、これらは私たちの同僚たちにもっと進歩してほしいと思うような進歩を表しています。
ジェンセン・ファンはこれを「制度知識の保存」と呼んでいます。実際に知識をより簡単に転送できるのです。
私も高齢化社会への影響に非常に前向きです。世界で最も出生率の低い国の1つですからね。
政府システムをよりスマートにすることは、エンジニアとして取り組む上で最もモチベーションの高いことです。
はい、それについては非常に興奮しています。
他に聞くべきことはありますか。オープンエンドな質問として…
レイオには別の質問がありましたが、最後まで行きませんでしたね。
はい、選挙の部分についてです。選挙に立候補する人々…
AIについてどれくらい心配していますか。私たちにとっても非常にホットな話題です。
他の場所でも見られましたね。アメリカだけではありません。他にもいくつかの選挙がありました。
例えば、スロバキアでは、最終的に偽物だとわかったコンテンツが出回り、描かれた人物に非常に損害を与えました。
私たちの考え方は、政治的な議論は事実の基盤の上に築かれなければならないということです。
お互いに批判的であっても構いません。あなたの意見に同意する必要はありません。
あなたや他の誰かが言うことだけが受け入れられるということではありません。
しかし、議論は事実に基づいていなければなりません。
AIが生成したコンテンツや他の合成素材について悩ましい点は、もはや事実を含んでいないということです。作り物なのです。
それ自体が問題です。
ある人物が、実際には言っていないことを言っているように、または実際には行っていないことを行っているように現実的に描かれた場合、選挙の議論に参加したい人々にとって非常に混乱を招きます。
選挙では、人々に有利にも不利にも影響を与える可能性があります。どちらも正しくありません。
選挙に関しては、実際に起こったこと、実際に言われたことに基づいて決定しなければならないという決断を下す必要があります。
言われたことが気に入らないかもしれませんが、それが実際に言われたことです。
何かを作り出して、それを上書きするようなことはできません。
そこから来ているのです。
ある意味で、選挙の場面で私たちが実際に言ったことだけを示されるべきだという非常に具体的な要件を設けているのです。
実際に行ったことだけを示されるべきです。
それ以外のものは事実の正確性を損なうものであり、選挙での規範になるべきではありません。
人々は、言われたことや見ていることを信頼できるはずです。
そこから来ているのです。
お時間をいただき、ありがとうございました。非常に寛大にしていただきました。
私たちの小さな番組のリスナーとして大臣をお迎えできるとは思いもよりませんでしたが、あなたにとっても有用だったことを願っています。
何か興味があれば…
シンガポールでのAIエンジニア会議が大成功することを願っています。
はい、何か手伝えることがあれば教えてください。
わかりました。
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