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最初のAIニュースについてお話ししたいと思います。このツイートは大部分が推測であることは承知していますが、OpenAIの従業員から何度も何度もASIに関する話を聞いていることを考えると、このツイートのタイミングはかなり意図的だと考えざるを得ません。
基本的に、これは別の動画で取り上げる予定でしたが忘れてしまった内容と関連していて、OpenAI内部で何が起きているかについての情報を得たというものです。正直なところ、ハイプに聞こえないように感情を表現する方法が分かりません。
しかし、これについて共有させていただきます。イノベーターたちが来ています。問題は、彼らがどのようにしてここに到達したのかが分からないということです。これはAGIへの段階を指しており、多くの人々が忘れがちですが、これはOpenAIが達成しようとしているロードマップ全体なのです。
企業がどこに向かっているのかを知ることは、業界全体の方向性を理解する上で重要だと思います。レベル4はイノベーターであり、これは発明を支援できるAIです。これは非常に興味深いことになるでしょう。なぜなら、これはゲームチェンジャーとなるAIだからです。
今年はAIエージェントの年だと言われています。様々な研究所から色々な情報を聞いていますが、非常に興味深いのは、これが今イノベーターの段階だということです。
正直なところ、少し懐疑的にならざるを得ません。発明を支援するAIというのは、一見すると懐疑的にならざるを得ないからです。しかし、過去のAIシステムの開発を振り返ると、AlphaFoldのようなものを見ると、その片鱗は見えていました。
発明は基本的に検索とテストの繰り返しだと考えることもできます。このシステムの前にあったリーズナーは検索ベースのアーキテクチャで構築されていたことを考えると、それほど難しくないかもしれません。しかし、このツイートは本当に驚くべきものです。
ツイートでは、これはo3でも4oでもGPT5でもないが、既存のものの反復や新バージョンである可能性があると述べています。これは新しいものを作り出すことができるAlphaFoldのような何かであると考えさせられます。
「曖昧さと同時性を保つのは皆さんにとって非常に難しい」とありますが、サム・アルトマンが具体的なことを言っていたことを思い出しました。彼は、新年に来るものの一つは多くの人が考えていなかったものだと述べており、それは生成モデルを使って特定のものを発明する可能性があるということだと思います。
私が推測するに、これはおそらく生成モデルを使用して検索を行い、新しいソリューションや可能性のあるアイデアを生み出すような何かではないかと思います。
実際、そのような方向性のものを行う新しいMicrosoftモデルがあります。私たちはAI oldの反復も見てきました。後ほどの動画で、そのようなものについて取り上げる予定です。したがって、OpenAIがそのようなモデルを持っていても驚くことではありません。
このようなものは一般公開されることはないと思いますが、非常に興味深いものです。また、皆さんと共有したいことがあります。とても奇妙なツイートを見かけましたが、非常に推測的なもので、後ほどお見せしたいと思います。
AIのハイプの中で、特定の発言には真実があることについてお話ししたいと思います。OpenAIでリーズニングに取り組んでいたノーン・ブラウンは次のように述べています：「最近のソーシャルメディアには曖昧なAIハイプが多い。さらなる進歩に楽観的になる良い理由はあるが、未解決の研究課題も多く残っている」
これは良いツイートで、多くの人々がこれを評価しています。現在、全てではないにせよ、かなり多くのOpenAI従業員がAGIを達成した可能性や、ASIの達成方法を正確に把握したことについて語っている中で、OpenAIのリーズニングを主導していたノーンが、曖昧なAIハイプはあるものの、楽観的である一方で、まだ多くの未解決の研究課題が残っていると語っているのは、確かに注目に値します。
これは、確かに物事は前進しているものの、人々が現実に直面していることを示す兆候です。彼は、o1の発表、o3の発表、そして様々なポッドキャストでの話について、o1シリーズは新しいスケーリングパラダイムを示しており、その次元でのスケーリングはまだ初期段階にあると述べています。
o1シリーズが表すスケーリングパラダイムは、人々が評価している以上に重要だと私は考えています。なぜなら、これは特定の分野で超人的なパフォーマンスを、多くの人が予想するよりも早く実現することにつながると個人的に考えているからです。
これは、ニューロシンボリックな以前のシステムで見られた進展に基づいた考えです。それらのシステムは本当に驚くべき成果を達成しています。
さらなるAI関連の進展について掘り下げる前に、AIアート分野に革命を起こしているものについてお話しさせてください。recraftについてご存じですか？これは画像生成の新しい王者です。
誇張ではありませんが、彼らのV3モデルは現在、Hugging Faceのテキスト→画像ベンチマークで1位を獲得しています。Midjourney やOpenAIのような巨人を上回る印象的な1,139 ELOレーティングを記録しています。
recraftの特徴は何かと思われるかもしれません。二度見するような写真のようなリアルな画像、すべてのデザインニーズに対応する完璧なテキスト生成、そして最も解剖学的に正確なAIモデルについて話しています。
NetflixやAirbusのチームを含む200万以上のクリエイターがすでに使用しています。そして最高の部分は、視聴者の皆さんのための特別なお得な情報です。プロモーションコード「grid12」を使用すると、どのプランでも12ドル割引になります。
カジュアルなクリエイターでもプロのデザイナーでも、無制限アクセスのために月額12ドルから48ドルまでのオプションがあります。革新的なV3モデルを試すには、説明欄のリンクをチェックしてください。説明欄のリンクを確認したくない場合は、画面上のQRコードをスキャンして私専用の割引を受けることもできます。
開発者の皆さんには、ラスターとベクター出力の両方を直接プロジェクトに統合できる強力なREST APIをご用意しています。セットアップは非常に簡単で、APIキーを取得すれば、数分でプログラムによる画像生成を開始できます。
サム・アルトマンは実際にo3について情報を提供しました。これは様々な異なるタスクで最先端のパフォーマンスを示している、高い期待を集めているモデルです。
ある人がコメントしています：「o1 Proよりもスマートなモデルが欲しい。支払う用意はある。コーディングに常時使用しているが、一度に数万行のコードを生成できれば素晴らしい。現在の経験では、約1,500行しか適切に生成できない」
これに対して彼は、o3は現在はるかにスマートになっており、私たちは今そこに注目していると述べ、さらにo3 Proについても爆発絵文字付きで言及しています。
これは、o3が本当に有能なモデルであることを示していると思います。2月頃にリリースされることは非常に興味深いと思います。個人的には、それほど早期のリリースは予想していませんでした。
o3は非常に高価になる予定で、o1 Proモードでさえまだ損失が出ているという話を聞いているからです。現時点での推論コストは、おそらくそれほど効率的ではありません。
したがって、o3をこれほど早くリリースすることに驚いていますが、すぐにリリースしない可能性もあります。ただし、同じ日にo3 APIがリリースされる予定です。
彼らはGPT5についても言及しました。これは別の動画で話しましたが、ニュース動画なので、彼らが言ったことを手短に含めておきます。基本的に、到着予定時期とパフォーマンスについてはまだ検討中ですが、結果には満足していただけると考えているとのことです。
また、Unitaryロボットから驚くべきアップデートもありました。これは本当に驚きました。これらのロボットが非常に柔軟で多くのことができることは知っていましたが、このビデオを見たときは驚愕しました。
いくつかのアップグレード、ソフトウェアの修正、より多くのトレーニングや最適化を行うことで、約1年前にリリースされた同じプラットフォームで、人間のように見えるロボットが丘を走り下りることができるようになったのです。
これは非常に不気味でした。もしこの分野にいなければ、これはCGIだと思ってしまうでしょう。もしそのロボットが私の横を歩いているのを見たら、「何が起きているんだ？」と思うでしょう。いつの間にロボットがこんなに人間らしくなったのか、と。
これは、ロボットレースが本当に始まっていることを示しています。Unryは週7日24時間体制で働いている会社の一つだと思います。ハードウェアとソフトウェアの反復において、これほど速く進歩している企業を見たことがありません。
このロボットの歩き方は信じられないほど人間らしく、本当に驚くべきことです。以前は、ほとんどのロボットは非常に奇妙な歩き方をしていました。
歩行は確かに小さなことかもしれませんが、このように歩き回るロボットがいると、サイバーパンクの世界のように感じるわけではありませんが、この種のテキストロジーが実際に現実のものになりつつあると感じ始めるかもしれません。
また、多くの人々は、ロボットが丘を走り上がり、人間らしい方法で丘を走り下りることがどれほど困難であるかを過小評価しています。安定性や不均一な地形を管理し、事前にテストされていない環境でそれを行うことは非常に難しいのです。
これは、これらのロボットがいかに堅牢になってきているか、そして彼らが実行しているであろうポリシーを考えると、このチームが優れたハードウェアを作るだけでなく、これらのロボットのパフォーマンスを本当に向上させる優れたソフトウェアも作っていることを示しています。
これは本当に驚くべきことです。ロボットにはもっと時間がかかると思っていましたが、ソフトウェア面でも多くの投資があり、これらの企業がロボット工学のプロセスを加速させる明確なインセンティブがあることは明らかです。
私たちはAIとロボット工学が交差するこの分岐点にいて、それは潜在的に可能なことの観点から業界をさらに推し進めることになるでしょう。これは間違いなく興味深い未来になるでしょう。
ヒューマノイドロボットとUnitaryのG1ロボットについて話すと、このロボットはかなり小さいですが、巨大なロボットが走り回っているのを想像できます。Engine AIロボットをお見せしたいと思います。
これはインターネットを騒がせたものでした。前回の動画には含めませんでしたが、実際に忘れていました。私がこれを見たとき、多くの人々がこれはCGIだと主張していて、私は「なるほど、人々はパニックになっているんだな」と思いました。
以前、Engine AIの別のロボットについての動画を制作したときも、人々はそれもCGIだと考えていたことを覚えています。テクノロジーがそのポイントに達し始めている、つまり多くのテクノロジーが現実とは思えないポイントに到達し始めているのだと思います。
この分野にいる人々は、これが現実的であることを知っています。強化学習を通じて、ロボットの動作ポリシーを変更し、様々なトレーニングサイクルを通じて更新することで、最終的にこれを達成できることを知っています。しかし、コミュニティの外にいる人々は、アップデートに注目していないため、これを100%コンピュータ生成だと考えるでしょう。
私は驚いているとは言いたくありません。なぜなら、これが非常に人間らしく見えることは理解できるからです。しかし、もし人々がこれをCGIだと思うなら、ロボットが角を曲がって走り、上下にジャンプし、他の人間らしい動きをして、完全に自律的でリアルタイムの音声を持っているとき、人々はどうなるのだろうかと考え始めています。
私は人々が正気を失うとは言いたくありませんが、彼らは間違いなく今以上に驚くでしょう。なぜなら、これは単なる人間らしい歩き方だからです。これが表面的には現実的に見えるのに、人々がそれを信じることができないなら、完全に自律的なロボットが様々なタスクを行っているときはかなりのショックになるでしょう。
実際、非常に興味深いことがあります。AGIを達成しようとしている新しい会社があります。フランシス・ソワがマイク・ナップと力を合わせて、新しいAIラボ「Nar」を立ち上げていることがわかります。
彼らは深層学習によるプログラム合成に焦点を当てており、真の発明、適応、イノベーションが可能なAIを構築するための異なるアプローチに賭けています。
これらの人々をご存じでない場合、フランシス・ソワはArc AGIベンチマークを作成した人物です。これは、AGIへの鍵として高く評価されているベンチマークです。なぜなら、それを解決できれば、同じフレームワークを使用してAGIを解決できる可能性があるからです。
これらの問題は本質的に暗記に耐性があるとされています。これは非常に興味深いです。なぜなら、私は常に人々がAGIへの異なるアプローチを取ることを好むからです。
私たちは皆、OpenAIがAGIにどのようにアプローチしているか、Googleがどのようにアプローチしているかを見てきました。しかし、私たちは実際に多くの異なるアプローチを得始めていると思います。
確かに、LLM検索は、これらのシステムが従来のGPTシリーズモデルとは異なるスケール方法について、いくつかの本当に印象的な発見をもたらしています。しかし、異なるアーキテクチャと異なるスケーリング方法を探求している他の企業を見ると、そこにイノベーションが生まれると思います。
ヤン・ルンが言ったように、OpenAIは一種の分岐点を作り出しました。そこでは、莫大な資金と投資があるため、誰もがLLMアーキテクチャにばかり注目しています。
それはスペースを台無しにしたとは言いたくありません。明らかにそうではなく、むしろかなり加速させました。しかし、彼は、多くの企業が異なるハイブリッドアーキテクチャを探求していないと指摘しています。
これは確かにMetaが行っていることですが、今これらの人々がそれを行っており、彼らがそのクレイジーなベンチマークを作成したことを考えると、彼らが驚くべき方法で学習できる何かを成し遂げても驚きません。
ここで驚くべきなのは、彼らが現在の深層学習ベースのAIは印象的で経済的価値がありますが、効率的に学習し適応する能力の欠如によって究極的に制約されていると述べていることです。
既知のタスクには優れていますが、オープンエンドな問題に直面すると崩壊します。オズの魔法使いのカーテンの後ろの男のように、トレーニングデータに含まれる知識、プログラム、抽象化だけを反映します。
そして、もしAIが効率的に適応できないなら、それは永遠に人間が教えることによって制約されます。次の100年の科学的進歩を50年、あるいはおそらく10年に圧縮するには、タスク固有のスキルではなく、一般的な知能が必要です。
既知の解決策を適用するだけでなく、問題を提起し新しい領域を探索できるコンピュータが必要です。イノベーションができるコンピュータが必要なのです。
AGIへの道は既存の手法の段階的な改善を通じてではありません。深層学習の問題は根本的なものであり、表面的に対処することはできません。新しいパラダイムの時が来ています。そして良いニュースは、私たちは今このパラダイムが何であるかを知っているということです。それはプログラム合成です。
これについて完全な動画を作るべきかもしれません。もし皆さんが望むなら。これは実際に非常に興味深いものです。では、これを単純化して説明させていただきます。
これは異なる焦点を持っており、基本的には、ほとんどのAIが何百万という猫の写真から猫を認識するようなパターンを推測して学習する方法とは異なります。
このアプローチは物事を完全に理解することに苦労し、多すぎるデータを必要とします。人間が猫を認識するために、5000万枚の異なる猫の写真を見る必要はありません。1、2回猫を見れば「わかった、これが猫だ」と理解できます。
プログラム合成は、人間の学習に似ています。なぜなら、それはAIに物事がどのように機能するかを完璧に説明するプログラムを書くことを教えるようなものだからです。
例えば、AIに何百万もの数学の問題を見せる代わりに、数学のルールを学習し、それから少ない例で新しい問題を解決できるようになります。
これは非常にすごいことです。なぜなら、これは一般化能力を可能にするからです。プログラム合成はAIがより良く全体像を理解するのを助けます。そのため、人間が学習するように、少ないデータでも新しい問題を解決できます。
これはそれほど多くのデータを必要としないことを意味し、これはパターン認識である深層学習とプログラム合成を組み合わせることで、人間よりもはるかに賢くなる可能性があります。
これは2012年の深層学習のような新しい成長分野です。しかし、研究者たちはこれがよりスマートなAIを構築するためのパズルの大きな部分になる可能性があることに気付き始めています。
基本的に、AGIへの新しいアプローチを取る必要があり、これがその主要な方法の一つになるだろうと言っているのです。
また、一つの特定の動画で取り上げるのを忘れていたことがありますが、だからこそニュース動画があるのです。OpenAIは共有された繁栄についてのビジョンを共有しました。
これは、AIインフラの構築、チップ製造施設、発電所からもたらされる新しい雇用と成長として、近く測定可能な共有された繁栄について語っています。
CEOのサム・アルトマンが書いているように、AIはまもなく私たちの子供たちが私たちにはできないことをできるようにすることを助けるでしょう。近い将来、誰もの生活が今の誰かの生活よりも良くなる可能性があります。
そのような繁栄が目前に迫っている中で、彼らは政策立案者と協力して、AIの利益が責任を持って公平に共有されることを確実にしたいと考えています。
彼らが概説していた経済的な青写真は、長年アメリカのイノベーションエコシステムの中心にある起業家精神と個人の自由を支援するように設計されていました。
基本的に、彼らは誰もが共有された繁栄を望んでいると言っています。正直に言うと、これはインターネットの様々な部分から多くの反発を受けました。
おそらく私は最も適切な例を引用しているわけではありませんが、ゲイリー・マーカスは「それは恐ろしい。彼らが多くのお金を稼いでも、それを共有することはないだろう。そして、彼らは創り出す以上の仕事を破壊する可能性が高い」と述べています。
これは、多くの人々がゲイリー・マーカスに同意する珍しい機会の一つです。彼の評判をご存じない方のために説明すると、メインのAIスペースのすべてのことに反対する評判があるとする人もいます。
正直なところ、ゲイリー・マーカスはAIについて多くの妥当な指摘をしていると思います。しかし、時々彼の妥当な指摘は、AIで真のブレークスルーがあったときに、それを単なる別のハイプトレインや過度にハイプアップされた別のものとして単純に無視してしまうことによって影が薄くなってしまいます。
私にとっては、時々少し行き過ぎているように思えますが、重要なのは、Redditでいくつかの投稿を見かけたことです。そこでは「私たちは将来、非常に異なる世界を経験しようとしているが、ほとんどの人々はそれに準備ができていない」と述べられていました。
AIが多くの人々が望まないことを行うことについて話したい場合、それはもちろん新規採用の停止です。ここでSalesforceのCEOであるマーク・ベニオフは、AIから得られる生産性の向上により、今年はおそらくソフトウェア開発者をあまり雇用しないだろうと語っています。
一見すると、これは非常にクレイジーだと思います。なぜなら、「ああ、すべてのソフトウェアエンジニアリングの仕事が無くなる」というような状況だからです。
別の動画で述べたように、私はそうは思いません。実際にはその逆だと思います。しかし、AIが可能にしていることは、より大規模な企業を創造することを可能にしていると思います。
つまり、以前は200人必要だったかもしれないことが、今では25人の無駄のないチームで実行できるということです。これが意味していることは、おそらく人々を解雇するのではなく、単により多くの人々を雇用しないということだと思います。
私たちは世界的な労働力不足を経験しています。出生率の低下を目の当たりにし、特にアメリカの営業やサービス部門での採用が困難になっていることを理解しています。
これは私たちにより多くのことを行う能力を与えることになります。例として、エンジニアリングを見てみましょう。Salesforceのエンジニアリングでは、今年は誰も雇用しないかもしれないという深刻な議論をしています。
なぜなら、エンジニアと並んで働くエージェントによって、彼らの生産性が向上し、信じられないほどの生産性の向上を見てきたからです。
ソフトウェアエンジニアリングは、これらの新しいモデルによって、過去2年間でずっと生産的になったことに、私たちは皆同意できます。
ソフトウェアエンジニアだけが不利な立場にあるわけではありません。ウォールストリートの雇用損失を見ると、彼らは実際にAIで200,000の役職を置き換える可能性があります。
ここでは、バックオフィスとミドルオフィスの役職がリスクにさらされていることがわかります。そしてもちろん、生産性の向上により銀行の利益が急増する可能性があります。
ブルームバーグ・インテリジェンスによると、グローバルな銀行は今後3〜5年で最大200,000の雇用を削減する可能性があります。これは、AIが現在人間の労働者が行っているタスクに侵食するためです。
ビジネス・インサイダーの調査によると、最高情報責任者と最高技術責任者は、平均して彼らの労働力の3%が削減されると予想しています。
顧客サービスは、ボットがクライアント機能を管理するようになるため変化する可能性があり、Know Your Customer（KYC）の業務も脆弱になるでしょう。日常的な反復作業を含む仕事はリスクにさらされています。
個人や特定の企業の役割が変化するにつれて、非常に興味深い時期になるでしょう。チームを管理する人々のための新しい管理職が生まれ、異なる役割が出現するでしょう。
企業ができるだけ早く利益を得ようとする中で、急速な変革が起こるでしょう。個人的には、これらの企業の大多数はおそらく再び人を雇用することはないと思います。できるだけ多くのお金を稼ごうとするはずです。なぜなら、人々は多くの企業が単に利益を上げるために存在していることを理解する必要があるからです。
世界を助けるために存在している企業もありますが、銀行について話すとき、彼らの仕事は文字通りお金を稼ぐことです。したがって、彼らがあまり多くの人々を雇用しないことは驚きではありませんが、非常に興味深い新しい役割があると思います。
クライアントとの人間対人間のやり取りをより価値があり興味深いものにすると思います。また、AIが人々の声を模倣し、あなたと全く同じように話し、あなたの画像を取ってすぐにZoom通話を始めることができるため、セキュリティで働く人々がもっと必要になると思います。
人々がどのような仕事をすることになるかと考えているなら、サティア・ナデラが最近の会議で述べたように、AIエージェントの群れを管理することになるかもしれません。
「私にとって本当のブレークスルーは、これらのエージェントの作成を非神秘化し、シンプルにできるかということです。ドキュメントやスプレッドシートを作成するように、エージェントを作成できるべきです。
実際、将来の世界を概念化する方法は、知的労働を行う私たち一人一人がコパイロットを使用して仕事を行い、仕事を手伝い、組織の生産性を高めるためのエージェントの群れを作成することです。
そのために、私たちはコパイロットスタジオを構築しています。これは、スプレッドシートやドキュメントを作成できるように、エージェントを作成できるようにするものです。
ここで私は、フロントライン労働者としてフィールドサービスエージェントを作成しようとしています。フィールドサービスシステムがあります。必要なのは、プロンプトを与えることだけです。例えば、フィールドサービスエージェントのように振る舞ってほしいと指示を与えます。
そして、知識ソースを与えます。この場合、多くのドキュメントを持つSharePointサイトと、この場合はDynamicsアプリケーションであるフィールドサービスアプリケーションの2つのソースです。
指示と2つの知識ソースを与え、クリック、クリック、クリックすれば、コパイロットと連携できるエージェントができあがります。コパイロットに入って、フィールドサービスエージェントと話を始めることができます。これが、組織内にドキュメントやスプレッドシートがあるように、数千、数十万のエージェントを作成する簡単さです。」
また興味深いことに、サム・アルトマンは最近のインタビューで、彼らは実際にさらに速く進んでいると考えていると語りました。動画の冒頭で、OpenAIが物事が非常に速く動いていることについて話していたことを覚えていますか？
これは彼の声のトーンの変化があったため、注目すべき発言でした。通常、一貫したハイプトレインとは言いませんが、「大きなことをやる、どこに向かっているか分かっている」という一貫したテーマがあります。
しかし最近は、「物事はさらに速く動いている」という感じです。これが驚くべきなのは、過去のOpenAIの実績を見ると、私は驚いているとは言いたくありませんが、むしろある種興奮しています。
なぜなら、それが何であれ、ほとんどの人々が考えるほどハイプではないことを知っているからです。常に人々は製品などをハイプアップしますが、これは本当に次元が違います。
超知能、AGI、そういったものを扱っていることを考えると。そしてそれらが速く起こればその影響もずっと速く起こることになります。
「AIについて最近考え直したこと、あるいは考えを変えたことは何ですか？」
「数年前に考えていたよりも、急速な進展の可能性が高いと思います。どれくらい速いかを推論するのは難しいですが、10年ではなく、数年単位のものかもしれません」
「AIへの適応について、人々が与えられている最悪のアドバイスは何だと思いますか？」
「AIは行き詰まっているというものです。それについて考えないようにする、視界から外すための最も怠惰な方法だと思います」
また、進化的スケールモデルフリー（ESM）というものもありました。これは基本的にタンパク質に関するもので、タンパク質は体内の超小型機械で、筋肉を作り、病原体と戦い、基本的にあなたを生かし続ける非常に重要なことを行います。
科学者たちは常にこれらを研究して、新しい薬を作り、病気を治し、蛍光タンパク質のような有用なものをデザインしています。
私が話している新しい高度なモデル、ESM3は基本的に究極のタンパク質エキスパートです。これは、タンパク質が何でできているか、どのように形を作るか、実際に何をするかを理解するように訓練されています。
新しいタンパク質を作り出し、全く新しいものを発明することができます。自然界に存在するものとは全く異なる蛍光タンパク質を発明するように設計されており、基本的にコンピュータ上で5億年の進化をシミュレートしました。
彼らは本質的にこの技術をオープンソース化することを決定しました。これは非常に非常にクレイジーです。OpenAIが近いうちにこのような種類のものをリリースすると思います。
彼らがどのような方向に進むのか完全には確信が持てません。なぜなら、彼らが挑戦し、取り組むことができる異なる垂直分野が非常に多くあるからです。しかし、これらがどこに向かうのか見るのは非常に興味深いでしょう。
また、学習におけるAIの驚くべき効果も見ることができました。ナイジェリアでGPT-4をチューターとして使用した新しい無作為化対照試験があり、放課後6週間のAIチュートリングは、典型的な学習の2年分に相当し、他の教育介入の80%を上回るパフォーマンスを示しました。
特に、当初遅れをとっていた女子生徒に効果がありました。多くの人々がLLMや大規模言語モデル、これのためのAI、あのためのAIに夢中になっていますが、これは本当に多くの人々を助けている異なる垂直分野の一つだと思います。
私が取り上げる多くのストーリーは、本当に強烈なAIニュースばかりを取り上げていますが、AIには広範な使用事例があることがわかります。
実際に含める必要がある動画があります。そこでは、誰かが本質的に目が見えないのですが、Meta Glassesを使用しており、単にプロンプトで「私の前にあるものは何ですか？」「私のステーキは焼けていますか？」「この看板には何と書いてありますか？」と言うことができます。
目が見えない状態でこのテクノロジーが発明されたとき、それがどれほどの救世主になるか想像もできません。これは本当に本当に信じられないほど素晴らしいことです。
また、o1に関する驚くべき研究もあります。これについて詳しく取り上げましたが、基本的に推論の面では良くないということです。そのため、おそらく新しいアーキテクチャを含めているのだと思います。
Appleの論文で行ったように、数学の問題が少し変化すると30%の精度低下があったことについて話しています。これは、私たちが使用しているアーキテクチャが最も効率的ではないことを示唆しています。
解決策を得ることができたとしても、問題が少し変化すると30%の精度低下があるのです。これらのLLM、特に推論モデルがこれほど信頼できて優れているなら、なぜ同様の質問で数字とテキストを変更しただけで30%の精度低下があるのでしょうか。
これは確かに赤信号です。しかし、これは私が取り上げた非常に興味深いことでした。
また、非常に懸念すべきことは、AIと戦争に関する会話がますます増えていることです。ChatGPTを使用してキラーヒューマノイドロボットに動力を与えるという意味ではなく、AIが急速に国家資産になりつつあるという意味です。
各国は本当にAIに注目し始めています。なぜなら、最終的にAIは、発明の面で、できることの面で、システムの管理の面で、国防兵器の創造に使用される可能性が高いからです。
この短いクリップで、ヨシュア・ベンジオは、将来のデータセンターが、国を打倒したり、AIレースに追いつきたい外国の標的になる可能性があると語っています。
これは非常に興味深いです。なぜなら、これは私が本当に注目していなかったことだからです。これが存在することは知っていました。「AI：今後の10年」という非常に長い文書を読んだことを覚えています。
AIの役割が急速に変化し、各国が直面しなければならないことになるだろうと考えていました。現在、これらのAIラボは単なる研究組織です。そこには本当に賢い人々がいるだけです。
しかし最終的に、これらのラボは本当に本当にセキュアにならなければなりません。入るためにはセキュリティクリアランスが必要になるでしょう。おそらく外側に有刺鉄線が付いた10フィートの壁があるでしょう。
AGIやASIに到達すれば、それは完全に変化するでしょう。そしてその変化は、人々が考えているよりもずっと近づいているかもしれません。なぜなら、この技術は正しく適用されれば、すべてを変える可能性があるからです。
「AIで先行していない、核兵器を持っている国を想像してみてください。どの国か推測できますね。彼らは、例えば私たちが、彼らが防衛できる以上の兵器を開発するのを見たくないでしょう。彼らの選択肢は何でしょうか？」
「そうですね、ボタンを押して私たちのデータセンターを破壊することです。」
「そう、データセンターはAGIを実行できるようになると、軍事資産になるでしょう。」
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