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この一週間だけでも、先端技術の分野ではマイクロソフトが新しい量子コンピュータを発表し、Grokが12ヶ月で開発された最新のフロンティアモデルを発表しました。さらに、遺伝子変異や計算改善など、様々な驚くべきフロンティア技術が進展しています。これらすべては、新しい形の知能が生み出されたことで可能になった研究の成果です。デイビッド、あなたは人間が人工知能のブートローダー、つまり人間の次に来るより優れた知能の形態を構築するための足場だと思いますか？
これは誘導質問のように感じますね。あなたの答えはおそらく「はい」でしょう。私の答えは少し複雑ですが、基本的には「はい」です。私たちはこの次の驚くべき形の知能を構築するためにここにいると確かに信じています。でもあなたはどう思いますか？
質問を分解してみましょう。私たちには生物学的な意識、生物学的な生命があります。そして社会は「人工知能」が何を意味するのかという大きな議論をしています。2025年では、chat.gpt.comにアクセスして何らかの形の知能を利用できるので、人工知能が完全に可能であることは分かっています。
そして今、AIの軍拡競争が起きています。誰もが脳に非常に似たモデルを作ろうとしています。これは人間の知能だけではなく、生物学的知能です。動物も持っているからです。動物の脳と人間の脳は同じ組織でできています。
私たちはすでに、回路やコード、ソフトウェアに組み込まれた人工知能が存在し、生物学で知られている知識や知能と非常に並行していることを知っています。より広い問題は、そこに実際の意識があるのか、そして人工知能を作るときに私たちが作り出すものの下流に新しい生命形態があるのかということです。
質問は非常に誘導的であり、あなたの答えは「はい、絶対にある」ということですね。確かにそのように見えます。興味深いのは、私たちが自分たちの生物学的知能よりも人工知能の方に速く向かっていることです。実際のところ、ニューラルネットワークの脳について、実際の脳よりも多くのことを理解しています。
この最終状態は、人工を通じてより良い生物学的知能の理解を得ることなのでしょうか？それとも、単に私たちが必要としているよりもはるかに優れたロボットやコンピュータ、知能の世界へと加速し、おそらく私たちがもはや必要とされなくなる点まで行くのでしょうか？
「ブートローダー」という言葉は多くの意味を持っています。ブートローダーは、一度ロードされると人間の知能が実際には比較的時代遅れで冗長、不要になることを暗示しています。あなたもそう思いますか？
そのように見えますね。私たちが進んでいる傾向に基づくと、これらの超知能システムは一度私たちから全てを学ぶと、技術的にも認知的にも私たちよりも優れたものになるでしょう。彼らには私たちの肉体が持つような生物学的制限がありません。彼らは私たちの生物学的限界で欠けているものの最終形態になり得るように感じます。
この会話では、人工知能を体験できることについて話しています。chat.gpt.comに行って、純粋な形の人工知能を体験することができます。しかし、関連する会話もたくさんあると思います。ロボット工学やニューラリンクインターフェースなど。これは単なるAIの会話ではなく、フロンティア技術の集合体についての会話だと思います。私の直感は正しいですか？
その通りです。これはこの議論をするのに十分なコンピュータパワーを持った歴史上初めての時代です。これらのシステムを構築し、これらの質問をするのに十分な力を持っています。そしてそれは超高速で加速しています、私が今まで見た中で最も速い加速です。質問は定期的に変化し続けていて、それが本当に興味深いところです。
ここで少し話を広げて、インターネットマネーとインターネットファイナンス、そして今ではインターネットインテリジェンスのフロンティアを探索するBanklessへようこそ。私はデイビッド・ホフマンです。今日はBanklessポッドキャストチームのメンバー、ジョシュ・ケールと一緒です。ジョシュ、あなた自身のポッドキャストへようこそ。
ありがとうございます。普段は舞台裏でボタンを押している側なので、今度は舞台の前でボタンを押すのは面白いですね。ここに来れて本当に嬉しいです。こういった話題は趣味で話すのが大好きなので、同じように興味を持つ聴衆を相手にできるのは素晴らしいことです。
この回で話す内容と、このエピソードの動機について少し明かしましょう。Banklessは主に深くクリプト専門のポッドキャストで、DeFiやイーサリアムなどのインフラストラクチャーからデジタルIDなど、クリプトのあらゆる側面をカバーしてきました。今は主にトレンドに追いついているだけです。AIエージェントとクリプトAIの世界にも少し足を踏み入れましたが、AIだけの側面にはまだ多くの未開拓分野があります。
ジョシュはAIや関連技術の世界を探索している人です。Dweresポッドキャストやレックス・フリードマンなど、AI関連のコンテンツ制作者の世界がありますが、ジョシュはそのラビットホールを進んでいます。そのラビットホールがどのようなものか少し味わってみたいと思います。
Grok 3やClaudeなど、AIの現在のトレンドについても話しますが、まずはジョシュ・ケールについて、なぜAIに興味を持ち、このAIのラビットホールを探検することにモチベーションを持っているのか教えてください。
私はいつもフロンティア技術に興奮しています。それは朝起きて何かに興奮する理由です。時間とともに、それが世界をどのように改善するかを見てきました。最初はコンピュータに始まり、「待って、これはすごい、人々はコンピュータで物を作っている」と思い、最終的にはAIへと続きました。これは素晴らしいフロンティアで非常に興奮します。
Banklessが始まって以来、クリプトは鈍化していますが、AIという新しい輝くおもちゃがあります。それはクリプト以上に指数関数的曲線を経験しています。その影響はクリプトと同等か、それ以上に大きいものです。今や私たちが作成した支払いレールと相互作用できる実際の知能があり、それは毎週2倍、3倍のスピードで進化しています。
ムーアの法則はプロセッサの速度や1つのプロセッサ上のトランジスタ数が18ヶ月ごとに倍増するというものでしたが、AIトレーニングモデルでは18週間ごとです。私が今まで見た他のどのテクノロジーよりもはるかに速いです。このフロンティアの最前線に立ち続けるのは本当にエキサイティングで、起こっていることの量にほとんど圧倒されるほどです。
この一週間だけでも、マイクロソフトが新しい量子コンピュータを発表し、Grokは12ヶ月で開発された最新のフロンティアモデルです。遺伝子変異の計算改善など、この新しい形の知能から生まれた下流のクレイジーなフロンティア技術が数多くあります。それはイノベーションのすべてが下流にある一種の最上位機能なのです。
AIのラビットホールを探索するのはどのようなものですか？DWK Edgeポッドキャスト、レックスのポッドキャストなど、AIチームとの6時間にも及ぶ非常に濃密な対話があります。それはポッドキャストだけでなく、Twitterにもありますね。クリプトコミュニティと似ている部分はありますか？情報摂取の方法やこのトレンドをフォローする方法は同じですか？異なる点は？
多くの点で似ています。素晴らしいポッドキャストがたくさんあり、素晴らしいTwitterアカウントもあります。情報の約90％は今でもTwitterから得ています。クリプトTwitterに似た素晴らしいコミュニティがあります。クリプトTwitterほど金銭的なインセンティブがないので、一般的にノイズに対して信号がわずかに多いのが興味深いです。
学ぶのに役立つ新しい素晴らしいことがあります。それは製品自体です。このフロンティアの面白いところは、以前のフロンティアにはなかったことですが、実際に対話でき、学習プロセスを加速できることです。質問がある場合、Twitterを検索したりポッドキャストを探したりする代わりに、すべてのTwitterアカウントにアクセスできるGrokに「今日この特定のことについて話している10人のトップ人物からの10のツイートを見つけて、私のためにデータを集約してください」と頼むことができます。
このスペースが非常に速く動いているので、超加速した学習曲線が必要で、それが可能になっています。
あなたのTwitter推薦から、アンドレ・カーパシーの3時間半のYouTube動画を聴きました。LLMがどのように機能するかについての詳細な分析でした。時々動画を一時停止して、Chat GPTを開き、Chat GPTが機能する仕組みを教えている動画について質問しました。私の理解レベルと理解力は、人間の専門家が教えてくれながら、AIのサイドキックも使うというこの方法で、これまでになく速く学べました。AIについて学ぼうとしているけれど、AIを使ってAIについて学べるという、非常に興味深いことです。
自己充足的な学習曲線です。その動画は私のお気に入りの一つであり、多くの人にAIの学び方としてお勧めします。クリプトと結びつけると、クリプトに初めて触れる場合、理解のフレームワークを学ぶために、まずビットコインやイーサリアムなどの最上位から始め、その分野の大きなプレイヤーを理解し、サトシやヴィタリクのストーリーを学びます。
AIの世界でも同様に、OpenAI、Anthropic、xAIについて学び、創設者が誰かを知り、全体像を把握できます。そしてTwitterのナラティブやソーシャル構造の中間部分をスキップして、基盤部分、ソースコードに近いところに直接行きます。イーサリアムの場合はヴィタリクのブログ投稿を読むようなもので、AIの場合はアンドレの動画を見て、LLMの基本的な仕組みを説明してもらいます。
アーキテクチャの高レベルの概要と、それを機能させる特定の要素の非常に低レベルの概要を確立すれば、戦場に入り、人々のソーシャルナラティブやその見解をフィルタリングし始めることができます。実際にどのように機能するかの核心的な理解を持つことは、多くの人にとって非常に重要です。アンドレの動画は素晴らしいです。私も3時間半すべて見ました。
私も最初の半分を2回目の視聴中です。まだ後半には入っていません。非常に内容が濃いです。本当に素晴らしく、3時間半のビデオでLLMに関する大学レベルの教育を受けているような感じです。
ジョシュ、この分野では常に多くの最新ニュースサイクルイベントがあります。過去2週間ほどで起きたことの多くについて話したいと思います。xAIとGrok 3が最も新しく、AIコミュニティが消化している話題だと思います。DeepSeekのニュースサイクルイベントと似ていて、誰もが「ワオ、みんなが過小評価していたチームがあり、今や能力の最前線に躍り出て、このゲームの新たなプレイヤーになった」と気づいたようなものです。
現在のイベントを検討していくうちに、全体像を把握し、ゲーム盤を理解して、xAI、Meta、Grok、さらには中国のプレイヤーなど、これらの異なるプレイヤーすべてのピースを配置することができると思います。そこから会話を始めますが、まず、この番組を可能にしてくれる素晴らしいスポンサーについて話しましょう。
[スポンサーメッセージ]
さて、ジョシュ、xAIとGrok 3から始めましょう。イーロン・マスクがGrokを紹介したとき、Grokはツイッター内に埋め込まれたChatGPT相当のものでした。現在は独自のスタンドアロンアプリも持っています。私にとって、Grok 1は一種の冗談でした。楽しくて面白かったですが、真剣なものではありませんでした。
Grok 3は本質的に違うものです。私の理解では、Grok 3は他のすべてのモデルを追い越し、AIのLLMを測定するために使用するベンチマークやメトリクスのいくつかにおいて、自らをナンバーワンに位置づけました。今や皆、イーロン・マスクのxAIチームが、他の誰とでも対等に競争できる世界クラスのチームであることを認識しています。これが私の要約ですが、間違っていたら指摘してください。何か付け加えることはありますか？
「世界最高のモデル」という点では多くの人があなたを修正すると思います。何が最高のモデルを定義するかは非常に主観的です。これらのモデルをテストするために作成されたテストがたくさんあり、Grok 3は例外的に良い成績を収めています。誰もが同意できるのは、これがフロンティアモデルだということです。
これは現在利用可能な他のすべてのフロンティアモデルと競合しています。ChatGPT5や新しいAnthropic（クロード）モデルがこれを追い越すという話もありますが、重要なのは、GoogleのDeepMindが13年目、OpenAIが8年目であるのに対して、xAIはこれを12ヶ月で構築したということです。
彼らは、単なる科学実験だったGrok 1から、記録的な時間で最先端のモデルへと進化させました。人々が本当に興奮しているのは、アメリカを拠点とする企業から生まれる加速率です。DeepSeekは中国のチームだったため、多くの人々を驚かせましたが、これは他のすべての企業のすぐ隣で構築されており、わずか12ヶ月後に彼らを追い越すことに成功しました。非常に印象的なエンジニアリングの偉業です。
xAIとGrok 3の話は、イーロン・マスクのリーダーシップに非常に特徴的です。彼は本当にチームに多くを要求します。このスクラッピーなチームがどのようにして大きく前進できたのか、背景で何が起こっていたのですか？
これはイーロン・マスクだけが語れる話です。なぜなら、金銭的にも知性的にもこれを実現するリソースを持っている人は世界にそれほど多くないからです。彼はこれらのビルダーのチームを集め、122日で100,000 GPUクラスタを、さらに90日後に200,000 GPUまで倍増させました。これは世界で公に知られる最大のクラスタです。
イーロン・マスクが世界で公に知られている最大のGPUクラスターを持っているのですか？
そう思います。非公開ではさらに多くあるかもしれませんが、公には最も多いと思います。100K GPUクラスターの発表以前は、そのようなクラスターがそれほど大きくなり得るかどうかさえ確かではありませんでした。
イーロンはイーロンらしく、できるだけ早くこれを実現したいと考えていました。彼の目標はOpenAIとサム・アルトマンを打ち負かすことです。サムはOpenAIをクローズドソース企業に変えました。そこには2つの対立する力があります。OpenAIはクローズドソースになり、できるだけ早くフロンティアの人工知能に到達したいと考えています。
一方、Grokはより多くをオープンソース化し、宇宙についての真実を追求したいという別のアプローチを持っています。Grokの全体のコンセプトは、宇宙に関する疑問を発見することです。これが彼らの信条であり、OpenAIとは対照的です。イーロンはできるだけ早く、できるだけ遠くに行きたいと考え、その後それをすべて公開し、オープンソース化することを望んでいます。
イーロンは工場を建設するには時間がかかりすぎるため、既存の工場を探していました。古いテクノロジー企業が放棄したメンフィスの工場を見つけ、それが彼らが十分なインフラを持つ最大の工場であったため、テネシー州に建設することになりました。
チーム全体がテネシー州に移動し、最初の120日間で、まずGPUクラスターを入手しました。これはJensen Huangとの関係を構築し、100,000個のGPUを提供してもらうという簡単なことではありません。そして、それらすべてを配線し、電力が必要でした。当初、電力グリッドは実際に必要な電力のわずか20％しか提供できませんでした。
そこで数千台の発電機を工場の一方の壁に設置し、工場を冷却するために米国の全冷却能力の25％を一つの工場のためにレンタルしました。これで最大の電力と冷却能力を持ち、このクレイジーなエンジニアリングチームができる限り早くすべてを配線しています。夜も週末も働いています。
そして、電力のバリエーションという問題があります。入ってくる電力は200,000個のGPUに供給する必要がありますが、GPUは10ミリ秒単位でスピンアップしたり、スピンダウンしたりしています。この電力の変動は発電機にとって非常に扱いにくいものです。そこでテスラに連絡し、Megapackと呼ばれる巨大なバッテリーパックを輸入し、Megapackを再プログラムして変動を修正しました。
まず最初に技術的に困難な制限が多くありました。そして200,000個のGPUが同時に稼働し、モデルをトレーニングする「逆勾配」と呼ばれるプロセスを実行しています。トレーニング実行中にいずれかのGPUのビットに何らかの変動が発生すると、トレーニング実行全体が失われてしまいます。
そのため、非常に大きなGPUグループが毎回のトレーニング実行で100％の精度を持つ必要があります。そして彼らは何十万もの実行を行っています。この実現に必要な精度とエンジニアリング調整の量は信じられないほどでした。多くの人がこれは不可能だと言ったでしょう。あまりにも多くの変数が間違う可能性があるからです。
彼らはそれを実現しました。AIモデルがフロンティアであるのと同様に、製造も非常にフロンティアであり、トレーニングクラスター自体もフロンティア技術です。人々はこれらをこれほど迅速に、このような方法で結合できることを知りませんでした。エンジニアリングの驚くべき偉業です。私はGrok 3よりも、彼らがどのようにしてこれをとても速く構築したかというストーリーの方が興味深いと思います。
ビットコインマイニングとの並行点がたくさんありますね。これはデータセンターの話になりますが、メガワットやギガワットという単位を最後に聞いたのは、ASICに電力を供給するために大量の電力を必要とするビットコインマイニング施設からでした。
ASICは非常に単純な機械で、一つのアルゴリズムがあり、アルゴリズムを出力して冷却し、大量の電力と多くの機械が必要です。しかし、それらは互いに同期する必要はなく、24時間365日停止せずに稼働しています。停止したり、起動したり、また停止したりするわけではありません。
ここでの複雑さのレベルは、私がビットコインマイニングで理解していたものよりもはるかに高いです。ビットコインマイニングと電力グリッドには相乗効果があり、地域の都市が電力グリッドを上下に調整し、それをビットコインマイニングで相殺できることがありますが、ここでの相乗効果はありません。ビットコインマイニングとAIの計算リソースの間に重複はないのでしょうか？
あまりありません。エネルギー会話、つまりこれら全てにどのように電力を供給するかという点では確かに類似していますが、そこで終わります。ネットワークインフラストラクチャー、GPUを互いに通信させる、クラスターに構築するなどの点では多くの類似点があります。
しかし、マイニングGPUと、トレーニングに使用される従来のGPUは非常に異なります。いくつかの類似点があり、ビットコインマイニング用のデータセンターを構築した人々はAIトレーニング用のデータセンターの構築を手伝うことができるでしょうが、大部分はそこで終わります。非常に異なります。
おそらくビットコインにとっては、これらのGPUがASICマイナーであれば問題になるでしょう。それはネットワークを攻撃するために使用できる多くの計算能力になるからです。幸いにも、2つの世界は別々です。
あなたが強調しているのは、Grok 3モデルがフロンティアモデルになったという事実だけでなく、イーロン・マスクが彼の得意とすることを行い、運用上でリードし、非常に小さく、非常に賢く、才能あるチームに指示して、非常に短い時間でこの驚くべき結果を出したということですね。
現在、xAIチームは公に知られている最大のGPUクラスターを運営しています。彼らはテスラのバッテリーパックを使用できるという競争優位性も持っていました。テスラチームとの近さから、おそらくxAIチームはいくらかのドメイン知識を持っていたのでしょう。
イーロン・マスクはこの運用上の優位性、または計算リソースの優位性を維持できると思いますか？それとも、それは常に他の企業との軍拡競争になるのでしょうか？
彼らが単一の最大クラスターを持っているか100％確信はありません。公に知られている最大のクラスターだと思いますが、非公開については不明です。ここでの話は、あなたが言及したように、加速率です。彼らがテスラやSpaceXからのエネルギーや推進に関する様々なドメイン知識を使用して、これを非常に迅速に行うことができたという事実です。それが話の核心です。
彼らの加速率に基づけば、彼らはすぐに先頭に立つべきです。ガビン・ベイカーが行った比較が好きです。GoogleのDeepMindがここに到達するのに12年、OpenAIが8年、xAIは1年でした。彼らがこのペースを維持し、夜も週末も働き、すべてのこの独自のドメイン知識を使用して成長し続ける限り、GPUさえあれば、彼らが遅れをとる理由は見当たりません。
彼らは今最前線にいると想像します。OpenAIが彼らのモデルをリリースし、Anthropicが彼らのモデルをリリースすると、彼らは後ろに下がります。その後、イーロンが100万GPUになるとされる1.2ギガワットまでパワーアップしたいと言っていた新しいトレーニングセンターのバージョンをリリースします。つまり、5倍の増加です。私はxAIがすぐにこれらすべてを継続的にリードし、追い抜くと考えています。
つまり、xAIが常にナンバーワンの位置にいると考えていますね。ナンバーワンの位置は常に入れ替わるでしょうが、ナンバーワンの位置にいる頻度という点では、xAIがそこにいる強力な候補だと思いますか？
彼らのエンジニアリング能力からすると、そのように見えます。DeepSeekで見たように大きな注意点があります。DeepSeekは米国が持つようなGPUクラスターの規模のエンジニアリングリソースを持っていませんでしたが、それでも蒸留という新しいブレークスルーを使用してフロンティアモデルを生産することができました。
GPUがますます重要でなくなる世界が存在します。その場合、それは非常に異なる戦いになります。それは製造の戦いではなく、より知的なコーディング戦いになります。誰が最高のアルゴリズムを作れるか、誰が最高のモデルを蒸留できるか、誰がこれらのブレークスルーを達成できるかということです。これらのブレークスルーが起こるまでは、どれだけ大きなGPUクラスターを持てるか、クラスターをどれだけ大きくできるかという力業の課題になります。
xAIチームはその点でリードを維持する可能性が非常に高いです。
DeepSeekモデルにはこの技術的ブレークスルーがありました。LLMの設計方法にはこのエキスパートの混合、効率性のブレークスルーがあります。質問すると、質問の性質によってLLMの異なる部分、異なるセクターにルーティングされ、一部のセクターが点灯してより活発になり、他のセクターは静かになります。これは私の理解では計算リソースの効率性のブレークスルーですが、xAIはGrok 4や5、あるいはいつか決定するときに、この技術をコピーすることはできないのですか？
そうすれば、DeepSeekのアドバンテージだったその技術を手に入れ、さらに計算リソースのアドバンテージも持つことになります。計算リソースはxAIがそれらを所有しているため商品化されていませんが、DeepSeekの技術的ブレークスルーは完全に商品化されているということですね？それは公正な結論ですか？
その通りです。DeepSeekはこの素晴らしい思考連鎖の改善を行いました。基本的に彼らは巨大なモデルを取り、思考連鎖を使ってそこから答えを蒸留することができました。巨大なモデルが答えに到達する方法、推論プロセスについて話し、洗練されたモデルはその思考連鎖を使って自分自身をトレーニングし、より少ない計算要件でより高品質の回答を提供します。
それは完全に使用されています。xAIについて興味深いのは、イーロンが当初それは起こっていないと言いましたが、昨日エンジニアがxで確認したところによると、彼らは実際に思考連鎖を生のまま、リアルタイムで表示しているとのことです。つまり、質問すると、まさに考えていることをそれが考えているときにそのまま表示するのです。
xAIチームはこれを使って将来のモデルを改善しているだけでなく、興味深いのは、彼らは現在クローズドソースですが、思考連鎖をオープンソース化しています。つまり、他の人々がこのGrok 3モデルを取り、思考連鎖を見て、それを自分の小さな洗練されたLLMに供給し、自分たちのものを作ることができるのです。彼らが行っている疑似オープンソースのようなものです。
オープンソースではありませんが、窓です。Grok 3の選択的な窓で、人々が何が起こっているかを見て、それに技術的にフックすることができます。
はい、多くの人がLLMを大きくて怖いコードネットワークと混同していますが、これらはすべて単なるトークン生成マシンです。彼らは単に英語で自分自身に話しかけ、自分が言った英語を反省し、再び英語で考えます。この思考連鎖全体を普通の英語で見ることができます。
モデルで実行されている実際のコードはほとんどありません。これらのLLMのコマンドラインインターフェースは実際に英語で書かれています。裏で実行されている隠れたコードはなく、これらのものが二進法で考えているわけではありません。彼らは実際に英語で考えており、私たちは彼らが英語で考える脳の中を見ることができます。
私のお気に入りのツイートの一つはアンドレのもので、彼はプロフィールにピン留めしています。「最もホットな新しいプログラミング言語は英語だ」と書いてあります。それは非常に真実です。
これはLLMやAI全般からこの威圧感のレイヤーを取り除きます。彼らは英語で考え、私たちと同じように考え、英語で推論し、英語で物事を処理します。英語で彼らと対話でき、これは本当に解放的なことが起きています。これらのものと関わるためにコードを書く必要はありません。彼らはコードを理解し、コードを書くこともできますが、英語も非常によく理解し、それをあなたが望むようにコードに変換することができます。非常に強力なことが起きています。
xAIのオープンソースに関する姿勢はどうですか？Grok 3は私の知る限り完全にオープンソースではありませんが、Grok 3の一部を見るための新しい窓は非常に興味深いです。Grok 3がオープンソースではないなら、Grok 2は一度Grok 3が安定してリリースされ、完全に製品化されたらオープンソース化されるのでしょうか？それがxAIの古いモデルをオープンソース化する姿勢ですか？
その通りです。彼らはフロンティアモデルであるGrok 3を持っています。Grok 3が完成し、機能が完全になったら（彼らはまだ毎日機能をロールアウトしています）、Grok 2を完全オープンソースモデルとしてリリースする予定です。オープンソースとは、トレーニングした重みをリリースするということです。
彼らはそのように進めると思います。フロンティアモデルはプライベートに保ち、その前のモデルが公開され、誰もが使えるようにオープンソース化されます。
ここに一つのツイートがあります。「元のOpenAI創設者4人が直接競合他社のために数十億ドルを調達していることにまだ驚いています。イーロンはxAI、ミーラはThinking Machines、イリヤはSuper Safe、ジョンはAnthropic。」他のフロンティアモデルやAIラボもありますが、これはある種の土地の様子を示していると思います。ゲーム盤を設定しようとしています。これらすべての異なる企業があり、それぞれが独自のオープンソースに対するスタンスを持っています。皮肉なことに、OpenAIが最も閉鎖的で、xAIはオープンソースに大きく傾いていますが、完全にはオープンソースではありません。
異なる企業はオープンソースに対するスタンスという点でどのように比較されますか？
これは、想像できる最も驚くべき「ゲーム・オブ・スローンズ」のバージョンです。なぜなら、最初に話したように、これは人工知能のブートローダーを巡る戦いだからです。OpenAIチームの人々はフロンティアにいて、それを認識していました。
イーロンはOpenAIがもはやオープンではなくなったことに怒りました。ミーラは不明な理由で不満を持ち、自分の会社を立ち上げるために去りました。イリヤも自分の会社を立ち上げるために去り、ジョンはAnthropicに行きました。
多くのOpenAIの共同創設者は、一人の人間がそれをコントロールするには賭け金が高すぎると認識したか、コントロールの方法について意見の相違があったのでしょう。彼らはオープンさからクローズドさまでのスペクトル上に存在することを決めました。
イーロンとxAIの場合、彼の目標はオープンなAIプラットフォームを作ることです。本当にオープンAIになることです。彼はそれを行っています。完全にそれを行っているわけではありませんが、時間をかけて公開し、真実を追求する意図があると思います。
ミーラはThinking Machinesという会社を持っています。イリヤは非常に安全な整合性に焦点を当てており、AIが人間の意図と善意に整合していることを確認しています。ジョンはOpenAIを離れてAnthropicに行き、その後Anthropicを離れてミーラのThinking Machinesに加わりました。
これは広いスペクトルであり、AIモデルをリードできる誰がこの賞を手に入れるかを競うことに非常に興奮している人がたくさんいます。
イーサリアムの共同創設者のストーリーとの並行性が見えます。イーサリアムは最初に8人の共同創設者がいました。ギャビン・ウッドはPolkadotをするために去り、チャールズ・ホスキンソンはCardanoをするために去りました。ここで見ている構造も同様ですか？イーサリアムが作られ、AIが作られ、スマートコントラクトが作られ、そして共同創設者全員が「これは本当にクールだが、物事が構築されるべき方法について少し異なる哲学を持っているので、自分自身のプロジェクトをリードしたい」と考えたのですか？
これは歴史を通じて何度か起こりました。PayPalマフィアでも見られました。この信じられないグループの人々が全員でPayPalを構築し、他の会社を立ち上げるために去りました。ティールはパランティアなどの他の会社を作りました。イーロンもそこから来て、デビッド・サックスもそのグループの一部でした。今日知られている多くの名前がすべてこのクラスターの一部でした。
かなり似ていますが、他のAIラボ企業もあります。例えばMeta（フェイスブック）はOpenAIの共同創設者を持っていません。ザッカーバーグとMetaチームがいるだけです。AlphopicにはOpenAIの古い共同創設者であるジョンがいます。他にMetaでないようなものでゲームに参加している人はいますか？
個性はそれほど極端ではありません。これはほとんどをカバーしています。Metaは最も知られているのはザックです。そしてGoogleにはGeminiがあります。
でもGeminiについては良いことを聞いたことがありません。Geminiについては常にネガティブなことしか聞きません。
Geminiは実際に非常に優れたモデルです。試してみることをお勧めします。Geminiの現在の特徴は、非常に大きなコンテキストウィンドウを持っていることです。つまり、すぐに参照できる多くの単語やトークンをモデルに収めることができます。
多くの伝統的なモデルでは、この一種の密に圧縮されたデータセットを参照しています。コンテキストウィンドウを使用すると、単語を通して圧縮されていない非常に高品質のデータを供給できます。例えば、PDFをアップロードできます。Geminiを使用すると、最も多くの情報をアップロードし、共有することができます。
コンテキストウィンドウは、私が何かを見ている、ドキュメントを見ているようなものです。私が人間として読んでいるとき、私はちょうど読んだページを覚えていて、今は2ページ目にいます。それは私の短期記憶に保持できる局所的な注意量のようなものです。コンテキストウィンドウは、Geminiモデルが実際に800ページのPDFドキュメントを一度に同時に見ることができ、他のモデルはそれほど大きな注意フィールドを持っていないということでしょうか？
その通りです。完璧な説明です。コンテキスト外のものは、あなたが本を読んで、それを置いて、次の日に戻ってきて特定のことを思い出そうとするようなものです。あなたはそれを覚えていますが、時々少し曖昧になり、時々幻覚を見て、間違った答えを思いつきます。これはすべてを目の前に提示しており、非常に明確で正確です。それがGeminiが特に得意とすることです。
Geminiを過小評価すべきではありません。Geminiは良い仕事をしています。
なぜそれをネガティブだと思ったのでしょうか？おそらくそれは検閲のようなものでしょうか？Geminiは超ハイレベルの「ウォーク」バイアスのあるモデルですか？
検閲のことかもしれません。Geminiは壁画に非大統領を大統領として生成していたモデルで、多くのドラマを引き起こしました。非常に「ウォーク」なAIでした。彼らはそこから転換し始めていると思います。
MetaとGeminiについて少ない話を聞く理由と違いは、彼らはこのカバラ（秘密結社）の一部ではないからだと思います。しばらく前、FacebookとMetaはAIと何の関係もなく、GoogleもAIとはほとんど関係がありませんでした。今彼らはリソースをそれに向けていますが、これらの他の多くの企業はAIファーストの研究所です。
彼らの存在全体がAIモデルを構築するためのものですが、MetaとGoogleは単に大きなビジネスの柱に過ぎません。
MetaとGoogleはAI製品を持っていますが、Facebook、Instagram、WhatsAppなど、完全に別の製品も持っています。それは何か変えますか？ゲーム盤での彼らの駒がどのように見えるか、振る舞うかという点で何か違いはありますか？
MetaとGoogleでは違いがあると思います。GoogleにとってAIは必須です。Googleの最大の製品は検索エンジンであり、AIはすぐに始めました。
彼らは破壊されないように努力しているのですね。
そうです。ある意味では、他者に破壊される前に自分自身を破壊しようとしています。彼らは独自のものを構築することによって、検索がAIモデルによって破壊または排除されることに先んじたいと考えています。
GoogleはAIを必要性から行っていると思います。また、フロンティアモデルを構築することから彼ら自身のビジネスにとって多くの下流の利益があります。エンジニアを最適化し、コードベースの多くを最適化できるようになりました。数字を忘れましたが、最近のDweresポッドキャストでGoogleのエンジニアが言っていたと思いますが、コードベースに貢献されたすべてのコードの25％が現在AIによって構築されています。
検索の防壁を守るだけでなく、会社のすべての従業員の生産性を向上させるのにも役立ちます。
Metaの場合、それは異なるプレイです。MetaはFacebookをキャッシュカウとして持っていますが、その注目はちょっと混沌としてあまり生産的ではなく、単なるソーシャルメディアプラットフォームです。彼らが持っているのは、ユーザーの注目というこの防壁であり、このトレンドの先を行こうとし、その注目をAIを使用した製品に向けようとしています。
Metaのオープンソースアプローチは、人々が独自のツールを構築し、彼らのLlamaモデル上に独自のコミュニティを構築することを可能にし、既存のオーディエンスの周りの防壁を強化する製品を構築できるようにしています。
現在の問題は、多くの企業がこれらのクラスターをトレーニングするために多額の資金を調達していますが、彼らにとって明確な収益の道筋がないことです。あなたはただブラックホールにお金を投げ入れているだけです。これらの本当に良いモデルを手に入れますが、アプリケーションであるChatGPT以外に実際の防壁効果はありません。
既存のユーザーを取り、できる限りそれらを防壁化し、それがMetaが行っていることです。彼らは有名にP Torchを古いFacebookチームから出し、開発者コミュニティを構築し、既存のユーザーを活用しました。
Metaはソーシャルメディアとユーザーベースのために、他のAIラボとは最も差別化されているように見えますか？それが私の直感ですが、正しいですか？
はい、クリプトを非常に重視する私たちにとって、Metaはおそらく最も好まれています。オープンソースに熱心な私たちとしては、MetaがオープンソースのAI技術に最も透明で大きな貢献をしてきました。彼らはこれらのモデルをトレーニングするために数十億ドルを投じ、すべての重みをオープンソース化しました。
すべてをオープンソース化したわけではなく、Instagram、Facebookなどの独自のプラットフォーム用に使用しているプライベート部分もまだあります。それらはすべて、Metaがまだ発表していないAIツールを使用して構築されています。しかし、彼らはおそらく人々が構築できるオープンソースのフラッグシップモデルの道を先導しています。それは本当に刺激的です。
テストとして、私の小さなMacBookで彼らの最小モデルの1つを実行してみました。実際に機能しますが、非常に遅いです。より大きな企業がこれらの巨大なモデルにアクセスして、自分たちのニーズに合わせてトレーニングし、自分たちが望むことを行えるのは本当にクールです。
Metaはクローズドからオープンのスペクトル上で、大手プレイヤーの中で最もオープンソース側にいるのでしょうか？そして、もしそうならなぜそこにいるのですか？
大手に関しては、そうだと思います。彼らは最大であり、最もオープンソースです。OpenAIや、おそらくAnthropicなどの非常に大きく非常にクローズドソースなところと比べてです。
彼らがそこにいる理由は主に、現在ユーザーにアクセスでき、フロンティアモデルに遅れをとっているからだと思います。xAIでイーロンでない限り、フロンティアモデルに追いつくのは非常に難しいです。
彼らが勝てないなら、彼らを希釈することができるというケースが作られています。これらのオープンソースモデルをリリースし、誰でも使用でき、人々が上に構築でき、それらを蒸留できるようにすることで、クローズドソースの人々よりも速く安く、このオープンソースの集合体を成長させることができます。
多くのクローズドソースモデルのように、ChatGPTの収益全体はサブスクリプションを中心に構築されています。もしxやMetaが無料の代替手段を提供できれば、それは彼らの利益率を食い始めます。なぜなら、このキラキラした無料のものがあり、80％同じくらい良いけれど無料だからです。
そして、彼らには大量の注目とユーザーというこの防壁があり、開発者はユーザーがいる場所に行きたいと考えます。そしてMetaがこの上に構築し、この全ユーザーベースにアクセスするためのオープンプラットフォームを提供している場合、それは開発者にとって非常に魅力的です。
Metaにとっての重要なことは、おそらく他者を希釈したいということであり、開発者にアクセスを与え、可能な限り多くのツールを提供することで、彼らはこの無料の注目、本質的に開発者の無料の労働力を得ることができます。
つまり、Metaは他の収益源を持っていますが、OpenAIやクローズドソースのAI専用研究所は、彼らのAI製品から収益を上げる必要があります。OpenAIは最も高度なモデルに月額20ドルから200ドルを請求しています。Metaには最も高度なモデルはありませんが、損失リーダーになることができます。彼らのAIラボは損失リーダーになることができ、技術的には劣った製品で市場に浸透できますが、オープンソースの価値とエコシステムを活用できます。
開発者がLLMの周りにエコシステムを作るというオープンソース開発者の軍隊を採用することで、フロンティアモデルを持つ価値を希釈しようとしているのですね。
その通りです。Metaは生き残るためにAIの収益を必要としません。OpenAIやAnthropicは必要です。彼らはこれらを閉鎖したままにし、プレミアム価格を請求する必要があります。Metaにはその必要はありません。Metaはビルダーや開発者の上に構築したい人々からネットワーク効果から長期間にわたって成長を獲得できます。
一方、これらのクローズドソースモデルは、いくらかの収益を生み出す必要があります。なぜなら、約束はこれらが最終的に世界のGDPの大部分を吸収し、何兆ドルもの収益を生み出すということだからです。しかし、その時点までは、ライトを付けたまま、トレーニングを続け、そこに到達するためのなんらかの収益モデルが必要です。
これらのモデルが今それを行う唯一の方法は、プレミアムを請求し、可能な限り最高のアプリを作成しようとすることです。
誰が勝つかについて何か賭けはありますか？あなたはどのように考えていますか？私たちはただポップコーンを持って、これらのプレイヤーが戦うのを見て、ドラマに冷静でいるべきなのか、それともお気に入りがあるのですか？もしあるなら、なぜですか？
現在の私のお気に入りはxAIです。その会社のエンジニアリングチームに夢中です。彼らが12ヶ月でそのクラスターを立ち上げたという事実は馬鹿げています。4年から6年と言われていたことを考えると。私は、超ハードコアで、調整よりも真実を追求することを重視する人々の加速率に本当に興奮しています。
Grokの初期チャット機能にアクセスできた一部の人々とチャットすると、それはあなたの友達のように聞こえます。それは真実の一部があなたに届くのを防ごうとしているようには聞こえません。非常に生で非常にオープンです。ミッションステートメントが好きで、加速率が好きで、ハードコアエンジニアリングが好きです。
彼らは可能な限り遠くに、可能な限り早く行きたいと考え、それをすべて一般に公開し、オープンソースにしたいという点で最も一般的に整合しているように見えます。
OpenAIにも大きなチャンスがあると思います。Anthropicにも大きなチャンスがあります。Geminiも大きなチャンスがあります。彼らはみな素晴らしいチャンスを持っています。そしてそこには、共同創設者全員が去り、互いに競争し、互いを訴えるというこの狂ったドラマの渦があります。
有名な話として、2023年にサム・アルトマンが取締役会から追放されたとき、その一部はイリヤ・サツカヴァーの結果でした。彼は共同創設者の一人でしたが、サムを取締役会から追放する投票をすることにしました。これは彼らが共同創設者だったことを考えると驚くべきことですが、明らかに彼らは同じ考えを持っていませんでした。
そこから生まれた大きなミームは、「イリヤは何を見て、CEOを会社から追い出したいと思うほど動揺したのか」です。彼は後に謝罪し、考えを変えましたが、その後去り、「もう十分だ、自分のものを作る」と言いました。
このドラマの背後にある真実はまだ分かっていませんね、まだ私たちには不透明です。
多くの話が出てきましたが、実際の源泉の真実は出ていないと思います。イリヤが正確に何を見たかは分かっていませんが、彼が去り、明らかにOpenAIチームに欠けていたものがあったため、人間の価値観とAIを整合させることを中心にした会社を設立したことは知っています。
それは権力を巡る狂ったゲーム・オブ・スローンズのような戦いで、本当に面白いドラマです。ポップコーンを持って座席の後ろに座り、彼らが全員戦うのを見るのが最高です。なぜなら、賭け金は非常に高いからです。
イーロン・マスク対サム・アルトマンはどうですか？現在起きている最もドラマチックなことの一つですよね？詳しく教えてください。
イーロンは20の他のことで注目を浴びていますが、これはその一つです。基本的に、OpenAIが始まったとき、OpenAIという名前は、AIモデルのオープンソース研究を意味していました。イーロンは5000万ドルの小切手を書き、OpenAIは非営利団体として設立されました。イーロンはサムなど数人と共に共同創設者でした。
その後、彼は去り、他のことに取り組み始めました。彼はテスラを構築し、SpaceXを構築していました。その間、会社を運営していたサムは、これらのフロンティアモデルをトレーニングし、AIの研究開発の進捗を加速するためには、より多くのお金が必要だと判断しました。
彼らは非営利団体として存在することはできず、すべてのGPUクラスター、すべての電気、すべてのトレーニングに資金を提供するために、営利団体ではないにしても、営利団体に近いものになる必要がありました。
サムはたくさんのお金を調達し始めることを考え、イーロンはこれについて非常に怒りました。イーロンがそれをOpenAIと名付けた全体の目標は、それを非営利団体として維持することでした。そうすれば、誰もこのAI技術を有害に使用するインセンティブがなく、彼はそれがとても強力になると信じていたので、強力になったら誰もが平等にアクセスできるようにオープン研究を許可したかったのです。
サムは時間とともにこれから少しずつ離れ、多くのお金を調達し、大きなクラスターをトレーニングし、今や彼らの収益はこのクローズドソースのものに構築され、それを手放す意図はありません。実際、彼は積極的にOpenAIの営利部門を作ろうとしています。これがイーロンが最近行った入札の一部で、9400万か億ドルだったと思います。
サムはそれを安く分離したかったので、イーロンは彼をある種トロールしています。彼はxAIまたはOpenAIに対してこの巨大なオファーをし、今や取締役会によって正当化されなければならず、サムの営利部門を作る計画を妨害しています。
イーロンは非常に怒っており、自分のものを作りました。サムはイーロンに対して不満を持っています。彼はこれらのクラスターをトレーニングするにはお金が必要だと考えており、それが彼らの衝突点です。
9497億ドルのイーロンのオファーは、人々がOpenAIの価値と想定しているものより多いのか少ないのか、どう考えますか？その数字と現実の関係は？
正確な数字については少し不明確ですが、サムが希望していた数字は400億ドルだったことは知っています。
なので、これはその2倍以上でしたが、それでもサムは拒否しました。これはイーロンからのものであることを知っていたサムが抵抗するであろうことを知りながら、非常に高い数字を提示するイーロンの動きでした。
今やサムは、なぜ970億ドルの評価が良くないのかを取締役会に説明しなければならないと言いましたね。
これは推測ですので、塩を少しつけて受け取ってください。しかし、イーロンがこれを行った理由は、サムがOpenAIの営利部分をスピンオフする計画を妨害するためだったと考えるのは理にかなっています。
サムはそれを400億ドルで手に入れたかったので、イーロンが900億ドルを超えるオファーをすることは、取締役会に対して「もしこのオファーを断るなら、その半分の価格であなたにそれを与えることはできません。それはクレイジーです」と正当化することができません。それが現在の立場です。
ある意味で、人々はこれは確実ではありませんが、イーロンはサムをトロールしていたと信じています。彼は売らないことを知っていましたが、営利事業体を作ることを難しくしたかったのです。
しかし、それは信頼できる入札でした。そう言ってから、サムはイエスと言い、イーロンとサムは交渉することになっていたのですね。
以前にもTwitterでこれを見ました。彼は入札を行い、人々は彼が真剣だとは思わず、彼は引き下がろうとしましたが、彼らは引き下がらせず、今彼はTwitterを持っています。つまり、もし彼らが受け入れたいと思えば、イーロンは今日OpenAIを所有できるという意味での本物の入札です。
まだそのオファーは有効ですか？オファーの状況はどうなっていますか？
分かりません。サムが確実に拒否したと思います。サムはこれを一切望んでおらず、「受け取りません」と言いました。
私はイーロンがサムよりも真剣さの点ではるかに気にしていないと思います。サムはトロール能力に取り組んでいますが、それが現在の彼らの状況です。OpenAIは近いうちに売却されることはありません。
OpenAIはしばらく前にマイクロソフトから特定の評価で資金を調達しませんでしたか？
そうです、そしてマイクロソフトとの取引は非常に奇妙でした。これは一種の一種類のタイプの取引です。なぜなら、この競争に勝つことの賞は非常に高いからです。マイクロソフトの投資に対する特定のリターン倍率があります。具体的な金額は知りませんが、その倍率に達すると、すべての株式は非営利団体に戻され、配布されることになっています。
なぜなら、AIは世界のGDPをアンロックするという前提があるからです。それを所有する人々にとって非常に大きな価値を生み出すため、単一の株主がそのすべてからの恩恵を受けることは意味がありません。それはあまりにも多くのお金になります。
1兆ドル相当の価値を生成した場合、マイクロソフトはそれを必要としませんし、サムもそれを必要としません。マイクロソフトの投資のアイデアは、彼らはX％までの投資とリターンを得る、そしてそのX％の後、株式は非営利団体に返され、人類全体の利益になり得るというものです。
これはWorldcoinが登場する部分で、サムはロボットによってアンロックされた無限のGDPのこの未来を見て、このような市民のためのグローバルな支払いを考えだし、それがWorldcoinがこの世界に適合する場所です。
Worldcoinは分配メカニズムなので、AIレースに一人の勝者がいて、世界のGDPがこのLLMまたはこのAI企業に相当する場合、世界のGDPの恩恵を人々に分配する方法を考え出す必要があり、分配メカニズムが必要で、それがWorldcoinということですか？
その通りです。アイデアは、これらのAIによって非常に多くのお金が生成され、それは社会で生産的である責任をすべての人から解放するので、人間であることを証明するための支払い方法が必要です。だから彼らはあなたの虹彩をスキャンします。なぜならAIはまだ人工的な虹彩を作成できないからです。
人間であることを証明するだけでなく、人々が前進するのを維持できるような普遍的な基本所得を得るためです。考えるべき奇妙なディストピア的未来ですが、Worldcoinは何百万ものユーザーを持つ非常に真剣な会社であり、これらの種類の問題について考えているため、彼らは真剣に取り組んでいます。
そこには、「今日の人工知能に行き、それが私の思考を助け、コーディングを助ける」という現在の状態と、「そして一つのAIが勝ち、それが世界のGDPとなり、世界のリソースを指示し、それを所有することは世界を所有することに相当する」という大きなギャップがあります。この論理的な思考過程をどのように導いてくれますか？私たちはどのように今日からここに至るのでしょうか？
もちろん、それはおそらく最悪のシナリオです。単一のエンティティが所有することは望ましくありません。それは世界最大の核兵器を所有するようなものです。彼らは最も多くの力を持ち、すべてのようなお金を持っています。
そしてそれを一人の人間、この例ではサムに任せることは非常に恐ろしいです。私たちはそれを望みません。そのため、そこに到達したいし、また参加したいと考える企業や、オープンソースモデルのこのレースがあります。
そこに到達するのは非常に長い道のりです。AGI（汎用人工知能）に到達したのか、AGIとは正確に何かという議論があります。それが最初に来るでしょう。ざっくり定義すると、基本的にすべての面で人間より賢いということです。
現在の目標は、人間ができることすべてについて、基本的に人間より賢いAIモデルを作ることです。そこにはまだ達していません。なぜなら、現在私たちは人間の知識ベースすべてでトレーニングしているからです。
これらのモデルの仕組みは、インターネット全体をスクレイピングし、すべての本をスクレイピングし、人間が作成した公に知られているすべての知識をスクレイピングします。それをモデルに凝縮し、そのデータに基づいてモデルをトレーニングして、それをエミュレートします。
しかし、それはまだ実際のオリジナルのアイデアを作成していません。それは私たちがすでに作成したものに基づいてこれらのことを行っています。今、それはほとんど削除され、そのデータをすべて通過し、すべてのデータで自分自身をトレーニングし、今や彼らはそれをより賢く考えさせる方法に取り組んでいます。
これは初期の思考連鎖の推論で見られます。DeepSeekの大きなブレークスルーは、モデルが声に出して考えることについて考え、それらの思考に対して推論できるということでした。それは自分自身の上で繰り返し考え、そのようにしてより賢くなることができます。
しかし、まだオリジナルの思考を生成するというようなブレークスルーはありません。「これは数学で人間より賢い」「これはコーディングで人間より賢い」「これは社交で人間より賢い」という違いはありますが、それらすべてを一度に行えるモデルはまだありません。
それが最初のステップです。それには非常に近づいています。加速率に基づいて、おそらく次の24ヶ月以内に実現すると思います。しかし、実際に現実世界に影響を与えることへの大きなジャンプもあります。
これらのロボットはまだ体を持っていません。彼らは私たちのように物理的に能力がありません。そのため、膨大なGDPをアンロックすることと、GDPの限界的な増加をアンロックすることとの間には大きなギャップがあります。
AGIは最初のステップで、決して眠らない、非常に速く考えることができる、エネルギーを再び必要としない、私たちの生物学的制限によって制限されないこれらの素晴らしい思想家を得ることができれば、それはおそらく自然な最初のステップであり、多くをアンロックしますが、本当に私たちが話しているような規模のものを置き換えるためには、ロボット工学、自動化のこの全世界がまだ必要です。これは数十年先の話です。
あなたが言ったことを要約させてください。私が正しく理解しているか確認したいと思います。人間の知識のライブラリーがあります。すべての人間の知識はどこかに記録されています。主にインターネット上ですが、本やその他のドキュメントにもあります。現在、エピソードで話してきたすべてのプレイヤーが開発しているLLMは、その知識をすべて取り込み、その知識を理解・知っているモデルを作成し、最小限の計算リソースまたは効率的な計算リソースでその知識を効率的に出力できるようにしようとしています。
一人の人間が特定のドメインでできるよりも優れた形で、その知識を吐き出します。チェスのグランドマスター、PhD、ロケット科学者、理論物理学者など、専門家の領域があり、一人の先駆的な人間がいるすべての領域で、すべての人間よりもすべての人間が生成した知識について優れたLLMを作ろうとしています。
それが私たちが達成しようとしていることであり、あなたが言ったように、おそらく24ヶ月以内に、私たちは人間が以前に生成したすべての知識において、すべての人間より優れたLLMを持つでしょう。それは合理的であり、あまりクレイジーなことではありません。
しかし新しいことは、人間が知識を独占しているわけではないということです。他の種、他のタイプの知性が作り出し、知ることができる知識があります。次のステップは、人間から独立して新しい知識を生成できるAIモデルを作ることができるかどうかです。これは実際にはるかに大きなエンジニアリングの課題であり、どのようにしてそこに到達するかはまだ分かっていません。
その通りです。私より賢い人々はそこに到達する明確な道を伝えることができるでしょう。リーディング研究者たちはこれが差し迫っており、非常に近い将来に可能であると考えているように見えます。
正確にどのように機能するかは分かりませんが、その意味することは理解しています。私たちが持っているこの基礎的な知識に基づいてオリジナルのアイデアを作り出すことです。
例えば、生物学の世界では、これらのモデルは私たちが知っているすべての生物学についてトレーニングされています。その生物学を使用して、何千何千ものPhD学生の計算力を生成して、価値のある新しいテストを推測することができます。
例えば、がんを治すという場合、彼らはがん細胞、それらがどのように機能するか、中核的な生物学的事柄についてこれまでに解き明かされたすべての生物学的情報を取り、私たちが時々見ることができないこのすべての知識に基づいて推論を行うことができます。
実際に生物学者が話していた面白いことがあります。非常に小さな知識のアンロックが非常に大きな全体像をアンロックすることがあります。例えば、箱の中にいるマウスがいて、その箱は迷路であり、マウスはどうやって出るか分かりません。
しかし、迷路の答えはただ、すべての素数で右に曲がるだけだとします。もしあなたが人間で素数が何かを知っていれば、素数があなたをこの迷路から出してくれると素早く推論できますが、その知識がなければ、そのスケールを推測することは非常に難しいため、その素数の迷路に永遠に閉じ込められる可能性があります。
AIが私たちのために推論できる小さな知識のアンロックがあるかもしれません。それによって私たちは世界に出て行ってテストし、「なんてこった、私たちは科学の新しい巨大な世界をアンロックするこの超シンプルなことを見逃していた」と言えるようになります。それが中期的に最も興奮する部分だと思います。AIがどのような推論をすることができるか、それによって私たちがテストに行けるようになるかということです。
つまり、これらはエンジニアリングの技術であり、これらのモデルの能力においてステップ関数をアンロックするようなエンジニアリングの技術があるということですか？
はい、その通りです。
そして、人々が彼ら自身のアイデアを作り始め、自ら試験を行い、これらの人工的な結論を形成し始めると言う人もいると思います。それはずっと先の話であり、そこがBanklessがAIに躓いた場所です。
私とRyanがイラザー・ヨドコウスキーとのインタビューに行ったとき、私たちは彼をAIの専門家であり、AIがどのように機能するかを深く理解している人物として理解していました。「AIについて教えてください」と彼に質問し、AIとクリプトについても話す予定でした。
しかし10分後には明らかになりました。イラザー・ヨドコウスキーは「私たちがこの特定のラインを越えたとき、そのラインがどこにあるかは分からないが、AIが私たちよりも物質的に賢くなり、自己改善し始めると、私たちはすべての制御の要素を失い、それは全く新しい世界であり、私たちはその世界で制御権を持たない」と言いました。それは私たちが今話していた同じラインですね？
はい、それは一部の人々が「テイクオフ」と呼ぶものです。AIが十分賢くなって自分自身で推論し、自分自身を改善できるようになると、彼らは自分自身の知識を作り出し、自分自身を改善できるようになります。制限、ブレーキが取り除かれます。
私たちには理解できない速度で、実際に今それの初期段階にいるという面白い冗談があります。今週出てきたことを考えると、量子コンピューティングのブレークスルー、遺伝子変異のブレークスルー、染色体のブレークスルー、タンパク質折りたたみのブレークスルーなど、すべてのフロンティアのブレークスルーが1週間で起こっています。通常は1年、あるいは10年かけて出てくるものです。
それは起き始めていますか？これはおそらく初期段階です。これはまだ私たちにとって理解可能なことです。これが12ヶ月、36ヶ月後にどのように変わるか興味深いです。これらのモデルがより賢くなり、自分自身を教えることができるようになり、自分自身を改善できるようになるとどうなるでしょうか。
イラザーが言及していたアイデアは、この重要な閾値に達すると、AIは自分自身にとても多くを、とても速く教えることができるので、彼らは知識ベースの点でテイクオフし、人間には理解できなくなるでしょう。それが怖いことです。彼らは私たちをとても深く理解し、簡単に私たちや周りの世界を操作することができます。どのような種類の知性が来ているかに比べると、私たちは非常に愚かです。
そのラインを越えることが、あなたに恐怖を感じさせますか？それともまだほとんど興奮していますか？
宇宙や星のことを考えるようなものだと思います。それらが何兆とあり、私たちがとても小さいと言うと圧倒的に感じますが、理解するのが難しいです。だから私は宇宙にあまりにも畏敬の念を持ったり、AIにあまりにも恐怖を感じたりすることはできません。
概念的なレベルで、私たちがいかに簡単に操作されるか、いかに愚かであるか、いかに限られているかを考えると、それがいかに恐ろしく、いかに危険になり得るかは理解しています。しかし本当に怖がるのは難しいです。なぜなら、その重大さを理解するのが難しいからです。
それが大きな問題であること、おそらく悪いことであることは理解しています。それは確かに一人の人によって制御されるべきではなく、うまく分散されることを望みます。しかし、それが実際にどれほど悪くなる可能性があるかの2次的な影響は分かりません。人は推測することができますが、私は単に分かりません。私は楽観的であることを選び、興奮していることを選びます。私は研究者ではなく、この未来で役割を果たしているわけではないので、遠くから眺めているだけです。しかし、それは本当にクレイジーです。本当に大きな問題です。
ここが会話が最初の話に戻るところかもしれません。人間の知能が人工知能のブートローダーであるかどうかについて話しました。あなたがそこで示唆していたのは、宇宙全体に関する我々の人間世界だけでなく、生物学的知能よりもはるかに大きくスケールする人工知能の潜在的なバージョンがあるということだと思います。
基本的にトランスヒューマニズムというこのアイデアを呼び起こしていると思います。この絵の残りの部分を埋めてください。私たちは人間として、この生涯においてAIがこのAGIのしきい値を越えるのを経験するでしょう。そして人工知能のある種のカンブリア爆発があり、その後何が起こるかは本当に分かりません。
しかし人々はトランスヒューマニズムというこのアイデアについて話し、本物の人工生命、単なる人工知能ではなく人工生命について話します。その会話はすべてその時点から始まりますね？
初期の形のテクノロジーを発明して以来、奇妙なトレンドが起きています。テクノロジーに加える段階的な改善ごとに、私たちはそれとより密接に関連するようになり、それは私たちの現実の一部になります。
これはラジオのような初期の形から始まりました。あなたは1日に1時間、ラジオ局を聴くかもしれませんでした。お気に入りのスポーツゲームやトークショーかもしれません。テレビを手に入れると、テレビ番組を見ることができ、1日に2、3時間それに費やしました。
インターネット接続を備えたコンピュータを手に入れると、仕事の1日、つまり1日に8時間をこの代替現実に費やすことができました。そして今、スマートフォンでは、1日に12、13、14時間のスクリーンタイムを使用している友人がいます。
今、MetaやAppleのVision Proなど、多くの他の企業が、テクノロジーを実際に顔に取り付けるこれらのメガネやゴーグルを発明しています。そして今、あなたは起きている時間すべてを、この仮想レンズを通して、この仮想現実の中で過ごしています。
そしてその自然な延長、イーロン（最前線にいる）はNeuralink（ニューラリンク）で構築しています。これは脳と機械のインターフェースです。
アイデアは、AIが非常に優れ、非常に速く良くなるので、私たちには理解できなくなるということです。私たちはそれを理解することができません。それは私たちよりも遥かに優れているでしょう。私たちはこの人間にとって蟻のようなものになるでしょう。
それを回避するためには、「もし彼らに勝てないなら、加わる」というようなものです。この人工知能と平和的に共存する方法を考える必要があります。それが脳と機械のインターフェースであり、それはおそらくAGIが大きくなり始めると大きくなるものです。
多くのフロンティア企業もこれに取り組んでいます。私たちがこのテクノロジーと融合して取り残されないようにする方法、私たちの人間の要素を維持しながらも、それと関わることができるようにする方法です。
昨日見た本当に面白いデモがありました。キッチンにいる2つのロボットが食料品を片付けていて、互いに対話していましたが、何も言っていませんでした。彼らはただテレパシーで通信していました。彼らはただお互いを見つめ、アイテムを見せて、彼らは既に何を考えているか知っていました。それは非常に速いです。
一方、話すことには多くの圧縮があり、非常に損失が多いです。私はあなたに話し、あなたはそれを解凍して再び圧縮し、そしてあなたは私に話します。それには時間がかかります。私たちはこれらのアンロックがロボット工学や人工知能の種において起こり始めるのを見ると思います。そして一種、それを自分自身のために欲しくなります。
旅行するときに言語パックをダウンロードするというのはどれほどクールでしょうか。それはあなたの新皮質へのアクセスを持ち、あなたが見るすべてを見ることができ、これらの夢を明瞭に再生させたり、完全な精度で一日を記憶し、それに対してクエリを実行することができます。人工知能で補完されると、本当にクールなユースケースを作成できるあなたの脳の全く新しい部分をアンロックするようなものです。しかし、本当に怖いユースケースもあります。
未来は非常に不確かだと思います。AIが非常に非常に賢くなるのは確かに思えます。私たちがこのAIに同化し、うまく統合しようとするのは確かに思えます。しかし、途中で多くの変数があります。主に、それがとても速くスケールしていることと、私たちがついていくには愚かすぎて、これをすべて管理できないことに関するものです。
本当に不思議な時代です。興奮する時代です。しかし、人々が好むか好まないかにかかわらず、それは起きています。それは非常にここにあり、非常に起きています。
ニューラリンクインターフェースのアイデアは、私たちが非常に強力になるAIモデルを作成しており、それらはさらに強力になるだけで、私たちは決して追いつくことができないということですか？生物学的知能は比較的して非常に遅いですが、脳のニューラリンクインターフェースを使えば、モデルと実際に脳を接続し、そのモデルが単に私たちのために考えるだけでなく、実際に私たちの思考の一部になることができるということですか？
ここでギャップを埋めてください。私の電話は手元にあり、非常に強力です。このコンピュータチップは非常に強力です。私の脳も強力ですが、私は実際に私の脳を使って私の電話のチップの力とインターネット上のデータを活用する必要があります。これは私が活用できる別のデバイスですが、脳とチップが実際に同じ思考単位である場合、ニューラリンクインターフェースには違いがあります。それはあなたが言っていることですか？
はい、そしてスマートフォンをナビゲートする恐怖について考えてください。まずロックを解除し、2本の親指を使って何かを入力し、ナビゲートする必要があります。ああ、なんて遅く、なんて退屈なことでしょう。スマートフォンを通じて非常に少ないデータストリームしか通過しないのです。
一方、ニューラリンクを使うと、それをあなたの既存の脳の上に構築されたスーパーブレインであるあなたの脳の拡張として想像することができます。今、あなたは通常の思考をしていますが、あなたの体の中にこの突然の天才がいるのです。これらのデバイスと一緒に持ってくるすべてのモダリティがあります。あなたの視覚、聴覚、味覚があります。
OpenAIのモデルがあなたのカメラやマイクと関わるのと同様に、それはあなたがセンサーであることを除いて同じことをします。あなたの感覚がこの人工的な形の知能のセンサーとなり、それはあなたよりもはるかに多くの記憶、はるかに多くの処理能力を持ち、世界中の知識へのアクセス、すべてのこの知識から生み出された推論へのアクセスを持ち、あなたは瞬時にそれにアクセスできます。
もし十分な期間、このニューラリンクの部分をあなたの脳にトレーニングできれば、それはあなたという人をエミュレートできるでしょうか？もしあなたの生物学的な体が死んでも、記録されたすべてのコピーを作成し、それを合成脳に置くことができないでしょうか？それは本当にその人なのでしょうか？それとも単に彼らの記憶やアイデアが、そこに入っていた何年間かの期間にわたってトレーニングされただけなのでしょうか？
それはこのような感じです。AIを取り、それをあなたの中に入れ、それはあなたの生物学的存在の拡張となります。その間、それは本当にクールなユースケースを持っています。アルツハイマー病の人々を治癒できます。どんな神経認知的問題でも解決できます。パラプレジア、四肢麻痺の人々を解決できます。生物学的問題を解決するための本当にクールなユースケースがたくさんあります。
しかし、それらの生物学的問題が解決されると、「この新しい形の知能と自分自身を融合させるとき、人間としてどれだけ強力になれるのか」という質問になります。これにより、あなたは実際にあなた自身なのか、あなたの脳を別の存在にコピーした場合、あなたの意識は移行するのか、それは重要なのかといった、非常に奇妙な実存的な質問が多く生まれます。しかしそれが私たちが向かっている方向であり、これらのチップは今日人々の中にあり、機能しています。
はい、Neuralinkによるデモがあり、CS:GO（一般的に知られていない人のために、PCで非常に挑戦的な一人称シューティングゲーム）のプレイヤーの一人が、脳で考えるだけでプレイできます。彼には運動皮質機能がありません。CS:GOで競争力を持つには多くの反射要件があるので、レイテンシーはできるだけゼロに近い必要があります。彼らはどのくらい競争力がありましたか？上手でしたか？
脳に直接アクセスすると、手などの四肢を経由するよりも優れた点があります。信じられないかもしれませんが、あなたが何かを考えてから実際に行動するまでには数ミリ秒のレイテンシーがあります。脳に直接アクセスすると、運動機能に必要なそのレイテンシーが失われます。
パーマー・ラッキーは防衛技術で本当に素晴らしいことを使用しています。彼は超兵士を作ることに興味があるからです。銃を撃つとき、特にスナイパーライフルの場合、正確さが必要です。正確なタイミングでトリガーを引く必要がありますが、あなたの脳と指の間にレイテンシーが発生します。あなたがそれをしたいと考え、それから実際にそれをします。しかし、脳に直接アクセスすると、そのレイテンシーは完全に消え、運動機能ではなく、思考だけに基づいてトリガーを引くことができます。
私はそれがゲームの場合だと思います。将来的には、高いスキルを要する分野で最高のゲーマー、最高のパフォーマーは、脳に直接アクセスを持つ人々になるでしょう。
はい、なぜなら、ゲームでのピングのように数ミリ秒のピングがあるように、それらのミリ秒はあなたの体の実際の運動機能にも適用され、脳に直接アクセスすると、それらの多くが削除されるからです。これにより、全く新しいユースケースのセットが生まれます。それは本当に良いことであり、繰り返しますが、これは今までで最悪の状態です。
アンドレ・カーパシーのLLMを理解する方法についてのYouTube動画を見ていたとき、一時停止してChat GPTに、これらのものがどのように機能するかについての私の直感について質問しました。私が理解しようとしていた一つのことは、LLMと脳構造、ニューラル構造の比較でした。
私が理解したことの一つは、LLMが作成されるプロセスの一部として、それが何をするかというと、次のトークンを予測しようとし、トークンを正しく取得するか間違えるかによって、フィードバックに従って多くのパラメーターを再重み付けし始めます。それは正のフィードバックループを使用して自分自身を調整します。「正解した？それならパラメーターに報酬を与えよう」「間違えた？それなら間違ったパラメーターから重みを取り去ろう」そして、あなたは関連付けによって学びます。
心理学には「一緒に発火するニューロンは一緒に配線される」という概念があります。ニューロンが発火すると、ホルモンとニューロトランスミッターを放出し、それによって近くのニューロンがもう一方のニューロンに物理的に近づくことができます。基本的なルールは「一緒に発火するニューロンは一緒に配線される」です。これが基本的な学習の仕組みです。可塑性の窓はこれが非常に速く起こることを可能にしますが、それでもすべての脳ですべての時間に起こっています。
それはアンドレ・カーパシーがLLMのビデオで話していたのと同じパターンでした。パラメーターが正解すると、それらのパラメーターをより近くにチューニングし、間違えると分離します。「一緒に発火するニューロンは一緒に配線される」のと同じ構造です。正しく取得するパラメーターは結合し、また分離します。
私はChat GPTにこれが許容できる比較かどうか尋ねました。それは「はい、いくつかのニュアンスと共通点があります」と言いました。LLMは人間と同様のパターンで言語を学びますが、人間にはいくつかの非常に重要な利点があります。
LLMをトレーニングするとき、これらのLLMがチューニングされるために何十億もののトークン、基本的に単語、あるいはもっと正確にはおそらく音節が必要です。しかし、赤ちゃんが言語を学ぶとき、彼らは言語を学び始めるために何十億もの単語を必要としません。彼らは実際に言葉を拾い上げ、学ぶためにはるかに少ない単語しか必要としません。
これが真実である理由はいくつかあります。赤ちゃんは言葉を聞いているだけでなく、目で見ています。彼らは自分がいる部屋の状況を理解しています。お母さんがお父さんに手に持っている何かのオブジェクトについて何か言うとき、その状況を見ています。言語を学ぶために非常に有用な視覚的手がかりがあります。
しかしそれだけでなく、人間の脳構造は自然に言語を学ぶ準備ができています。私たちは適応し、言語を学ぶために非常に準備ができるように進化してきました。私たちはLLMが持っていないこれらのものを持っています。
この会話は、LLMにロボットの付属品を与え、カメラ、耳を与え、部屋の中の場所を与えるとどうなるかというロボット工学から始まると思います。そうすれば、人間が持っている利点の一部を実際に取り除き始めます。
しかし、これらのものをフックするとき、あなたが話している、チップと残りの宇宙、世界、リソース、能力の統合を可能にする比較的な技術の集合があります。チップが私たちの生物学的構造にフックされるとき、うまくいけば私たちが無関係になることはなく、この生物学的コンポーネントを実際にはるかに関連性のあるものにします。あなたの考えは？
これは私たちがまだどれだけ初期段階にいるかを示しています。これらのモデルは非常に賢いですが、人間に比べるとまだ非常に愚かです。エネルギーの問題もあります。LLMに燃料としてステーキを与えても機能しません。あなたの脳は体全体の生命維持に数千カロリーしか必要としませんが、これらのコンピュータは膨大なエネルギーを消費します。
そういう意味では、非常に愚かです。ほとんどの場合、それは単一のモダリティーであり、人間の言語だけでトレーニングされています。また、私たちよりも10億倍以上のエネルギーを持っているにもかかわらず、非常に非効率です。これらのシステムはまだ非常に非効率であり、まだ非常に愚かですが、非常に賢く見えます。それは彼らがそうだからです。
私たちがまだ埋める必要がある隙間の長さを示しています。人間の脳の計算能力を持ちながら、人間の存在の多様性も持ち、はるかにエネルギー効率も良くなることができます。これはOptimus（オプティマス）を持つTeslaチームで見始めています。視覚モダリティでの広範なトレーニングの最初のユースケースはTesla車です。出荷されたすべての車には周囲に8台のカメラがあり、すべてのカメラがビデオをこの巨大なクラスターに供給し、そのクラスターは現在外界についてトレーニングされています。
Optimus（Teslaのロボティクス部門）が今のところ最高である理由は、単に言葉だけでなく、視覚についてもトレーニングされているからです。それは周囲の世界がどのように見えるかを知っているので、人間が理解できる方法に概念的により近い形で理解することができます。
次に、触覚的なものが出てくると思います。物の感触を理解し始め、物の音を理解し始め、人間の体の各センサーに合成センサーをロボットに付けることができます。あなたの電話について考えると、それはあなたの目のためのカメラ、あなたの口とあなたの耳のためのマイク、スピーカーを持っています。それは匂いと触覚が欠けていますが、それら二つは人間型ロボットで非常に簡単に複製できます。
私たちは一つのモダリティにいて、ゆっくり二つ目に近づいています。次のものが来ると確信しています。繰り返しますが、このデータを作成することが問題です。車が走り回っているのでTeslaだけがこれらのモデルをトレーニングすることができます。彼らのロボットが最初にトレーニングを始めたとき、廊下を歩いていると、それは道路標識や車線を探していました。なぜなら、それは車だと思っていたからです。この人間型ロボットは歩き回っていますが、それは車両だと思っていて、そうではないとトレーニングする必要がありますが、少なくともそれに何らかの文脈を与えるデータを持っています。
私たちは完全なマルチモーダルな人間の経験からまだ非常に遠いですが、私たちはそこに近づいています。Optimusと昨日公開された会社の名前を忘れましたが、他の多くのロボティクス企業もこの目標に向かって取り組んでいます。
ジョシュ、これは本当に本当にクールです。リスナーの想像力が広がり、壊れていくことを願っています。これから派生する多くの関連テクノロジーのラビットホールがあります。ロボット工学は巨大な会話です。脳とリンクするインターフェースは巨大な会話です。これらの各々について、ラビットホールがあります。ロケットや惑星間旅行さえも、ここで非常に関連性を持ち始めます。合成生物学など。
Banklessポッドキャストチームの一員として、次にどこに行くべきだと思いますか？私はたくさんのAIの人々と話したいと思います。あなたはリスナーの多くと関わっていると思いますが、私たちがポッドキャストで何をしようとしているのか、または次に行くべき場所についてのあなたのガイダンスは何ですか？
AIの下流にある新しいフロンティアを探検すると思います。なぜならそれは多くのこれらのクールな新テクノロジーをアンロックするからです。あなたが言ったように、生化学は素晴らしいです。私たちが人間とその遺伝的構成をどのように操作できるかは、探検する価値のある本当にクールな場所です。宇宙間旅行も興味深いです。
最も面白く、おそらく最も緊急なのはエネルギーだと思います。このAIの多くはエネルギーを必要とし、暗号も多くのエネルギーを必要とします。世界の多くはエネルギーを必要としていますが、私たちはそれが不足しており、たとえ惑星が十分に受け取っているとしても、十分に作る能力がありません。エネルギーは本当にクールなセクターです。
超音速飛行も今起こっています。本当にクールなプラットフォームがたくさんあると思います。リスナーは一般的に、クリプト以外のフロンティアテクノロジーでクリプトと並行するものを期待できると思います。AIは再び、研究の下流がクリプトに影響します。AIによってアンロックされたこの新しいフロンティアを中心に構築された完全なAIクリプトポッドキャストがあります。
それは多くの隣接する産業と似ていると思います。おそらく最も近いのはエネルギーです。核エネルギーがどのように大きくなっているか、人工知能が非常に多くのエネルギーを要求する世界でそれがどのようにこれらの要件の多くに電力を供給するかを理解することです。そういったことを期待すると思います。クリプトに隣接するフロンティアで、クリプトに影響を与える下流の効果があるが、非常に興奮するようなものです。
量子コンピューティングは別のものです。今や月単位でブレークスルーがあります。私たちは量子コンピューティングの意味を本当にはまだ知りません。それが非常に困難な問題を解決でき、おそらく暗号化を破り、おそらくTwitterを混乱させることはわかっています。ジャスティン・ドレイクとの素晴らしいエピソードがあり、それについて話しています。興味深いことがたくさんあるので、一般的にフロンティアテクノロジーがより大きな焦点になると思います。それが周りにある主な柱のいくつかです。
これらのすべてのことがどのようにクリプトに影響を与えるか、そしてなぜクリプトがここで関連しているかを説明する試みをしたいと思います。あなたにも同じ機会を与えたいと思います。
私の答えは、ここには加速の一般的な広いテーマがあるということです。私たちはより速く進んでいます。クリプトは常に非常に速く移動してきました。AIはさらに速く移動しています。AIによって支援されているこれらのテクノロジーのいくつかは、これまでに見たことのない最も急速に革新するテクノロジーの一部になるでしょう。時間が進むにつれて、時間はより速くなります。テクノロジーは常にすべてを加速します。
週末や休日、営業時間外に閉まる公開市場がこれらのフロンティアテクノロジーの価値が表現される正しい場所である日々は過ぎ去りました。小さなプロジェクト、大きなプロジェクトが、彼らが創造しているイノベーションの多くをクリプト市場を通じて収益化しようとするでしょう。
実際、私たちはちょうどカイド、中央集権的な米国国内のデータ分析会社がトークンを発行するのを見ました。それは現在20億ドルで取引されています。それは247日365日取引され、株式市場にIPOを取得するために、SECや公開市場規制当局との1年間の共同作業を経る必要はありませんでした。それは長すぎる時間がかかり、数千万ドルの費用がかかります。彼らは単にトークンを発行でき、それはカイドを20億ドルで成功裏に収益化しています。
クリプトはフロンティア技術として、時間のスケールでこれらの他のすべてのテクノロジーに追いつくことができ、チーム、プロジェクト、革新、そしてAIのオープンソース側の収益化層になるでしょう。クリプトが最初からあったことがクリプトが関連する理由です。
私たちは非常に急速に発展するテクノロジーを持っています。それらはまた迅速に発展し、そのスピードに追いつくことができる公開市場と一致する必要があります。それが私の答えです。あなたは何に同意せず、何に同意しますか？あなたの答えは何ですか？
それは素晴らしい、ポッドキャスターらしい私たちがどこに向かっているかの一般的な加速の総括です。それは正しいと思います。完全に同意します。このテクノロジーに追いつくことができるこのすべてのテクノロジーの価値移転レールを持つことは非常に重要であり、クリプトはそれを提供する唯一のものです。
AIは互いに取引したいと思うでしょう。それらは証明可能に安全な場所に価値を保存したいと思うでしょう。世界の価値は、それがますますデジタル化するにつれて、おそらくトークン化されるでしょう。そして私たちがクリプトのこの世界で構築しているこのインフラストラクチャーは、この未来にとって絶対に重要です。
なぜなら、支払いレールがなければ、価値移転がなければ、将来私たちが価値に割り当てるものが何であれ、それの安全な保管がなければ、この世界は存在できないからです。そうでなければ、人間への依存、または悪意のある意図を持つかもしれないAIへの依存が大きすぎるでしょう。
クリプトは依然として非常に重要です。実際、私はそれが加速し続け、革新し続け、これらの素晴らしいブレークスルーを続ける未来には絶対に不可欠だと言うでしょう。それはそのすべてのための種子層として機能するでしょう。
ジョシュ、あなたはBanklessのDiscordの中にいます。もしBanklessの市民が何か質問があれば、お気軽に彼にピングしてください。フロンティアテクノロジーのチャンネルを開くか、Bankless Discordの一部をそのような話題について話すために開くと思います。なぜなら、Bank list Nationの多くの人々が単にすべてのテクノロジーに対して極めて本質的に好奇心を持っていることを知っているからです。クリプトも含めて、また私たちが話していた多くのことも含めて。
私はこの方向にエピソードを続けたいと思います。これをもう少し理解したいと思います。これらのラビットホールを探索し続けたいと思います。そして、リスナーはこれらのフロンティアテクノロジーに関するより多くのコンテンツがポッドキャストのフィードに表示されることを期待できると思います。
私たちはまだたくさんのクリプトコンテンツを行いますが、おそらくこれらの両方のバンドをカバーするために、より多くの総コンテンツがあるでしょう。これらのエピソードの多くはBanklessプレミアムRSSフィードに表示されるでしょう。なぜなら、私たちはBanklessが世界のクリプト認識を成長させたいと思っているからです。しかし、フロンティアテクノロジーのための部屋も作りたいと思います。なぜならそれはクリプトに影響を与えるからです。
これが私のBanklistリスナーへの行動の呼びかけです。プレミアムRSSフィードにはより多くの総クリプトコンテンツがあり、また無料フィードにはロボット工学、脳リンクインターフェース、AI、ロケット工学などの隣接するフロンティアテクノロジーも期待できます。ジョシュ、これらすべてを説明してくれてありがとう。それは非常に野心的なエピソードでした。私たちはそれを成功させたと思います。
本当に興奮しています。この反対側にいることは非常に面白いです。このプロダクションの一部であり、これらのことについて話すことができて。これらのことに興味がある知り合いはあまりいないので、もし聞いている人がDiscordに参加したい、これについてチャットしたいと思うなら、それは素晴らしいことです。
招待してくれてありがとう。私は会社に入る前から長い間このポッドを見ていたので、ついにそれに出演できるのは本当にクールです。私が一般的に本当に興味を持っていることについて話す機会を与えてくれてありがとう。本当に楽しい時間でした。
Bankless Nationの皆さん、皆さんは状況を知っています。クリプトはリスクがあります。新しいフロンティアテクノロジーもリスクがあります。しかし、それらを無視し、時代を認識しないことも極めて危険です。なぜなら、時間は加速しており、私たちは時代に追いつく必要があるからです。
私たちはチャンスを先取りするのを手伝うためにここにいます。それにもかかわらず、フロンティアはリスクがあります。あなたが入れたものを失う可能性があります。しかし、我々は西に向かっています。Banklessの旅に一緒にいてくれてありがとう。感謝しています。
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