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みなさん、OpenAIが200ドルの料金プランを引き上げて2万ドルのプランを計画しているようですが、これについてどう思いますか？そしてGoogleは検索の方法を変えようとしています。この件に関して新情報があります。Amazonも新しいモデルを準備して、OpenAIとAnthropicと競争し始める予定です。チューリング賞の受賞者についての新情報もあります。これらすべてについて見ていきましょう。
いつものように、いいねをくれた皆さん、チャンネル登録してくれた皆さん、そして特にこの人工知能チャンネルを支援してくれているメンバーの皆さんに感謝します。
まず最初のニュースですが、OpenAIがGPT-4.5をPlusアカウントに本日解放しました。もし以前に使えなかったり、以前の動画で紹介したように代替方法としてPlaygroundを通じて使っていなかった場合は、今ならPlusアカウントを持っている購読者なら使えるようになっています。アクセスして確認してみてください。まだ表示されていなければ、数日以内に表示されるはずです。すでに表示されているかどうか、感想をコメントしてください。
次のニュースは、1980年代のアルゴリズムが現在のAI進歩を促進し、研究者たちにチューリング賞をもたらしたという話です。チューリング賞は人工知能に携わる誰もがいつか獲得したいと思う賞です。今回の受賞者は強化学習で成果を上げました。
アンドリュー・バルトとリチャード・サットンが2024年のチューリング賞を受賞しました。彼らは現代の人工知能を推進する主要技術の開発において、最近の大規模推論モデルの進歩を含む貢献が認められました。非常に興味深いことに、古いアルゴリズムが超先端技術の時代に効果を発揮しているのです。過去の技術の再発見が常に違いを生みます。
米国計算機学会は、バルトとサットンを強化学習の先駆的研究で選出しました。この技術は後にAlphaGoや現在の大規模推論モデル（LRMs）などの成果を可能にしました。AlphaGoは深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）に大きな遺産を残しました。これは深層学習と強化学習を組み合わせたもので、ゲーム盤を見て、次の一手を決定できるようになった瞬間です。
「コンピュータサイエンスのノーベル賞」とも呼ばれるこの賞は100万ドルの賞金と共に贈られ、1980年代のアルゴリズムと概念が報酬信号を通じて機械が独立して学習することを可能にした功績を称えています。強化学習の基本的な考え方は非常にシンプルです。エージェントが環境に対してアクションを実行し、環境からそのアクションの結果として状態と報酬が返ってくるというものです。この単純で基本的な強化学習の論理は、数学をかなり複雑にすることもでき、コンピュータサイエンティストの頭を悩ませ、はるかに複雑なものに変えることもできますが、その基礎はこれだけです。
心理学の原理からAIの進歩まで、研究者たちは「行動からのフィードバックによる学習」という単純な心理学の概念を、現在あらゆるAIアプリケーションで使用される数学的フレームワークに変換しました。ニューラルネットワークと強化学習の違いの一つは、ニューラルネットワークは強化学習よりもはるかに明確な数学的基盤を持っていることです。つまり、人工ニューロンやニューラルネットワーク技術を説明するとき、最新技術でも初期の基礎に明確に言及できますが、強化学習はより芸術的で、数学的感性に依存する部分があります。完全に異なる様々な技術を使用できます。統計学を専門とする人の統計学のような本質的に統計的確率的な手法から、ニューラルネットワークに触発された推論、ポリシーとしてのニューラルネットワークの使用など、強化学習を扱う人々は通常、高度な数学知識、特にシステムモデリングの知識を持っています。
彼らの1998年の教科書「強化学習：入門」は、この分野の礎石となり、75,000回以上引用されています。もしこの分野の勉強を始めようと思っているなら、この本から読み始めるといいでしょう。ただし、日付と現在起きていることを考えると、この本で学ぶのは主に基礎や基本原理であり、今日の応用はこれらの基礎に触発されているものの、はるかに深く高度なレベルにあるでしょう。
深層学習と組み合わせると、彼らの方法は大きな進歩をもたらしました。AlphaGoが世界チャンピオンのイ・セドルを破り、人間のフィードバックによるChatGPTのトレーニング、OpenAIのO3やPsychicのRundaなどの新しいLRMsが生まれました。まさにこれが、深層学習と強化学習の組み合わせの魔法です。ニューラルネットワークと強化学習が出会い、今日まで実を結んでいる完璧なカップルとなりました。
この技術は現在、先進的なロボット工学からネットワーク設計、チップ設計、オンライン広告まで、あらゆるものを推進しています。私はいつも人工知能の3つの柱について話します。今日の人工知能は基本的に、ハードウェア、ソフトウェア、プログラミングなど人工知能の実行に必要な全ての基礎となる数学と科学、そしてその上にニューラルネットワークという生物学に触発されたレベル、さらにその上に心理学から来る強化学習の概念があります。これにより、自然科学、生物学、人文科学の完璧な結婚が実現します。だからこそ、人工知能は今日多くの人を混乱させ、理解できなくしているのです。この学際性は全てをより複雑で面白いものにしています。
GoogleのシニアバイスプレジデントであるJeff Deanは、彼らの研究がAlan Turingの元々の目標を達成する方法だと考えています。1947年の講演でTuringは「私たちが望むのは経験から学ぶことができる機械だ」と述べました。これはまさに強化学習が行うことです。エージェントが環境に対してアクションを実行し、環境が変化し、その変化により報酬が得られるか得られないかが決まります。バルトとサットンによって先駆けられた強化学習は、Turingの課題に直接答えるものです。
彼らのパートナーシップは1978年にマサチューセッツ大学で始まり、バルトはサットンの博士課程の指導教官でした。彼らの研究は多くの賞賛を浴び、今日数十億ドルの投資を生み出しています。現在バルトはUMass Amherstの名誉教授で、サットンはアルバータ大学とDeepMind Technologiesで働いています。サットンはまた影響力のある「The Bitter Lesson」というエッセイを書いたことでも知られています。
バルトとサットンは、2019年にチューリング賞を受賞した深層学習のパイオニアであるヨシュア・ベンジオ、ジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカンを含むコンピュータサイエンスの革新者のエリートグループに加わります。イギリスの数学者アラン・チューリングにちなんで命名されたこの賞は、1966年以来コンピュータサイエンスへの変革的な貢献を表彰しています。
あなたがヨシュア・ベンジオ、ジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカンについて聞いたことがないなら、このチャンネルをもっとフォローすべきです。彼らについていつも話しています。実際、ヨシュア・ベンジオは最近あまり目立っていませんが、ジェフリー・ヒントンはセキュリティに関する議論に巻き込まれ、ヤン・ルカンは今日もMetaでロボット工学の開発に従事している非常に影響力のある人物です。強化学習の研究に興味があるかどうか、もっと知りたいと思うかどうかコメントしてください。興味があれば動画を作るかもしれません。
次のニュースは、AmazonがOpenAIとAnthropicと競合する新しい推論モデルを計画しているという話です。このAmazonのニュースはしばらく前から話題になっていましたが、あまり急いでいる様子はないようです。Amazonは”Nova”というブランド名の下、6月に新しいモデルを導入して推論能力競争に参入する予定です。6月といえば、現在3月ですので、すぐに6月になります。同社はOpenAI、Anthropic、中国のスタートアップPsychicなどの競合他社に追いつくために、競争力のある価格と強力なベンチマークパフォーマンスの組み合わせを目指しています。
Psychicがリリースした今、Psychicと同等以上のレベルのモデルを作ることは多くの人にとって容易になりました。そしてもしAmazonからリリースされれば、Amazonは多くのサーバーを持っているので、基本的に自社のサーバー内に自社のAIを配置することになり、これは世界最高の戦略です。
Business Insiderによると、AmazonのアプローチはAnthropicが最近Claude 3.7 Sonnetで示したものを反映しており、素早い回答と複雑な推論タスクの両方を処理できるハイブリッドシステムになるようです。Anthropicの手法は2つの別々に訓練されたモデルを作るのではなく、1つのモデルと、それを基にしたプロンプトエンジニアリングを活用したもう1つのモデルを作るというものでした。OpenAIのような他の企業は、モデルを改善するためにそのモデル上で強化学習を行うという話をしていましたが、それは必要ないようです。
この戦略は、AmazonがAnthropicに約80億ドルを投資した実質的なパートナーシップを考えると理にかなっています。AmazonとAnthropicのパートナーシップは継続中で、AmazonはAnthropicがAIモデルを実行するためのインフラを使用しているため、Anthropicに投資しています。
推論モデルは今日のAI開発の最前線を代表しています。従来の言語モデルよりも遅いですが、複数の解決経路を探索し、思考プロセスをユーザーに透明にすることで、より難しい問題に対処できます。これが重要なポイントです。私の使用では、少なくとも推論能力がなければ始まりません。それ以下の基本モデルだけでは、手動でエージェントを作成しない限り、あまり役に立ちません。
価格競争力と競争力のあるパフォーマンスについて、AmazonはOpenAI、Anthropic、Googleなどの競合他社を価格で上回る計画です。同社は最近、Amazon Bedrock AIプラットフォームで利用可能なサードパーティモデルよりも少なくとも75%安いと発表しました。これは興味深いポイントです。自社で開発し提供すれば、クラウドの価格に組み込まれるコストを削減できます。
パフォーマンスも優先事項であり、Amazonは新しい推論モデルがソフトウェア開発や数学の外部ベンチマークでトップ5に入ることを期待しています。これにより、Amazonはリーダーの中に入りますが、まだ新たな基準を設定するよりも追いつく段階であることを示しています。上位5に入るだけで十分というこの戦略は、彼らが入った時点で他のプレイヤーがさらに進むことを考えると、あまり良い計画ではないかもしれませんが、価格が安ければ人々は移行するかもしれません。
その間、AmazonのクラウドディビジョンであるAWSは、INSIDERが入手した内部メールによれば、新しい「Agentic AI」グループを形成しています。これらのAIシステムは、ユーザーからの明示的な要求なしにプロアクティブにタスクを完了するように設計されており、Amazonが先週発表した最新のAlexaボイスアシスタント向け機能に似ています。AlexaPlusについてはこちらでも紹介しました。
真実は次の通りです。もしAmazonがこのNovaモデルを作り、自社の技術を提供するサーバーを持ち、それをAlexaPlusと組み合わせることができれば、彼らはおそらくAIのWhatsAppやInstagramになるでしょう。すでに技術とクライアントを持ち、高度な会話と高度な知能の市場に参入する準備が整っているようなものです。特にAlexaPlusはエージェントを使用する主要製品になるでしょう。
AWS CEOのMat Garmanは、Agentic AIを数十億ドル規模のビジネスチャンスとして見ており、AIエージェントが次のイノベーションの波を推進すると信じています。新グループは以前AIおよびデータのバイスプレジデントだったSwamyによって率いられ、直接Garmanに報告します。
AWSはAmazonのAI戦略の重要な要素であり続けています。同社は11月、NVIDIAのグラフィックカードへの依存を減らすためのさらなる投資を行いました。NVIDIAの影響から抜け出そうとしている企業はいくつかあり、Amazonもその一つです。人々がNVIDIAから脱却できたとき、競争は本当に面白くなるでしょう。
Amazonは大きな競合相手だと思いますか？彼らが逆転して全てのプレイヤーを追い越す可能性があると思いますか？すでにAlexaを持っていて、ブラジルでのリリースを待っているAlexaPlusを使おうとしていますか？これは非常に興味深いことになるでしょう。
次のニュースは、Googleの新しいAIモードが検索を変え、ウェブを世界的な砂漠に変える可能性があるというものです。ここにデジタル砂漠の写真がありますね。
GoogleのAI実験モードは検索を閉鎖的なエコシステムに導き、OpenAIのChatGPTやPerplexityの検索を反映すると同時に、オープンウェブに致命的な一撃を与える可能性があります。これは非常に興味深いことです。今日、AIを使って検索すると、多くのサイトやページを検索して回答を得ることができます。これは、AIが検索した16,500ページ（ページ数に関わらず）を訪問する必要がなくなったことを意味します。時々、確認のためにいくつかのリンクをクリックするかもしれませんが、私の経験では大半の場合クリックしません。せいぜいリンクを見て全てが正常かどうかを確認するだけです。しかし、この時点で広告は見ません。これらのサイトが広告から収益を得ていることは知っていますし、広告をクリックしなければお金が入らないことも知っています。
問題はここにあります。サイトがあっても収益が得られなくなると破産し、破産すればAIも生き残れなくなります。データや情報、ニュースの源がなくなってしまうからです。
Gemini 2.0の修正版で構築されたこのシステムは、複雑な複数の部分を持つ質問に対応するために、関連する様々な検索を並行して処理します。Googleのプロダクトマネージャーであるロブ・スタンによると、この技術はGemini 2.0のエージェント機能と、ナレッジグラフ、リアルタイムデータ、チケットや製品の購入情報などのGoogle情報システムを組み合わせて、包括的な回答を作成します。つまり、従来の検索を排除し、すべてをエージェント経由で行っているのです。
アクセスにはGoogle One AIプレミアムサブスクリプションが必要で、初期テストはGoogle Labsを通じて招待されたユーザーに限定されています。今日これを使用したい人は、プレミアムサブスクリプションと招待の両方が必要です。
ここで起きていることは、従来の検索画面からAIモードをクリックすると、検索ができるようになります。例えば、「ボストンのパブリックガーデン（公園）で写真撮影の予約をするのに週のうちどの時間帯が最適か」という質問ができます。すると検索が始まり、ソースを探し始め、天気がどうなるかコメントし、日付や正確な気温予報を見つけます。彼らがこれを行うために、夕日が例えば16:56に沈むことまで教えてくれるので、写真家はそれに合わせて計画を立てることができます。また、混雑する時間帯や、写真撮影のための許可が必要かどうかについても説明しています。これはどうですか？サイトにアクセスして検索する必要がなくなり、広告を見ずにすべての情報を得ることができるようになるのは理にかなっていますか？
AIモードと共に、Googleは10億人以上のユーザーにサービスを提供している「AI Overviews」を最新のGemini 2.0モデルでアップデートしています。これらの短いAI回答は、プログラミング、高度な数学、マルチモーダルクエリをより適切に処理するようになります。同社はまた、ティーンエイジャーへのアクセスを拡大し、登録要件を削除しており、これが定着することを意味しています。
予防的なダメージコントロールとして、AI Overviewsで恥をかいたGoogleは、回答に不確実性がある場合、システムが従来の検索結果に戻ると述べています。プロダクトマネージャーのロブ・スタインは、「他の初期段階のAI製品と同様、常に正確というわけではない」と述べています。これは有名な「ハルシネーション（幻覚）」の問題であり、すべてのAI回答製品にそのような誤りが見られますが、ユーザーは自分で情報源を調べるよりも直接回答を得る方が便利なため、それが正確かどうか確信がなくても、直接回答を好む可能性があります。
これは頻繁に起こります。時には誤りがあることを知っていて、本当に重要な情報であれば確認のためにリンクをクリックします。しかしあまり気にならない情報であれば、幻覚を放置することもあります。
多くの人はAIシステムが誤りを犯す可能性があることを知らないかもしれません。特に誤りが個人に影響を与える場合、AIによって生成された情報の責任の所在についても疑問が残ります。MicrosoftのCopilotで見られたように。小さなミスが大きな問題になることがあります。これは私にとって大きな問題ではありませんが、これらの企業にとっては大きな問題です。
「世界的な荒廃した土地」の問題について、スタインはトラフィック損失を心配するサイト所有者に、「ウェブコンテンツの発見を支援することは我々のアプローチにとって引き続き不可欠であり、AIモードでは人々の探索とアクションを容易にしている」と述べています。彼が言っていることは、「人々はウェブにアクセスし続けるだろうが、あなたのサイトにアクセスするのは我々のエージェントになる」ということです。
しかし現実はその保証を否定しています。コンテンツライセンシング企業Tobiasの最近の調査によると、OpenAIやPerplexityなどのAI検索エンジンは、従来のGoogle検索と比較して、ニュースサイトやブログへの参照トラフィックを96%減少させています。つまり、Perplexityを使用している人の96%がサイトにアクセスしなくなり、どこにもアクセスしなくなっているのです。
OpenAIやPerplexityで検索するとき、リンクをクリックして何かを確認していますか？それとも多くのリンクのうち、すべてをクリックしますか、それともいくつかだけですか？これが問題です。
二桁のパーセンテージの減少でもウェブエコシステムに重大な影響を与える可能性があります。一方、AIシステムによるウェブサイトのスクレイピングは過去数ヶ月で倍増しています。データスクレイピングとは、サイトにアクセスしてコンテンツを読み取り、AIに送信することですが、その際に広告や他の要素は一切見ません。
サイトトラフィックに依存する出版社は、AI検索特有の課題に直面しています。OpenAIは「分割して征服」戦略を用いて潜在的な反対者を分割し始めており、大手出版社にChatGPTの組み込み回答エンジンにコンテンツを提供するためのライセンス契約を結んでいます。基本的な考え方は、OpenAIが外部ソースを引用する場合、そのサイトにアクセスしない代わりに引用した企業に少額を支払うというものです。
AIがウェブコンテンツへのアクセスを仲介するようになるにつれ、このアプローチはグローバルメディアと意見の多様性の管理をさらに米国のいくつかのテクノロジー企業の手に集中させる可能性があります。
これについてどう思いますか？AIがサイトにアクセスするようになり、人々がサイトにアクセスしなくなる可能性があると思いますか？個人的にはとても可能性があると思います。AIを使って検索するたびに、AIが私のためにサイトにアクセスし、私は1つか2つのリンクをクリックするだけです。
一方で、このチャンネルのコンテンツを見つけるために、私は手動で検索しています。AIは日付に混乱したり、私が好まないことをしたりするため、手動で行う方が信頼できると思っています。しかし、いつまでそうするでしょうか？もしかしたら6ヶ月後には意見が変わっているかもしれません。
次のニュース：OpenAIが専門AIエージェントに月額2万ドルを請求する計画。これは驚きですね。月額2万ドル、レアルに換算すると約10万レアル（ブラジルの通貨）です。これはかなりの金額です。
The Informationによると、OpenAIは専門AIエージェントに最大月額2万ドルを請求する計画かもしれません。同誌によれば、OpenAIは営業リードの分類やソフトウェアエンジニアリングなど、さまざまなアプリケーション向けにカスタマイズされた複数のエージェント製品をリリースする予定です。
つまり、タスクを実行するために人間の品質を持つエージェント、あるいはもっと言えばエージェントを雇うようなものです。一つは高所得のナレッジワーカーエージェントで月額2000ドル、もう一つはソフトウェア開発者エージェントで月額1000ドルとされています。これは興味深いですね。月額1000ドルで年間10000ドルかかるソフトウェア開発者を置き換えることになります。年間10000ドルというとジュニアではなく、中堅の開発者の給料に相当します。
The Informationによると、OpenAIの最も高価なエージェントは月額2万ドルで、博士レベルの研究をサポートすることを目的としています。つまり2万ドル/月は、医薬品を開発している製薬会社や、研究を推進しようとしている神経科学者、あるいは巨大なリターンをもたらす可能性のある宇宙研究を行っているSpaceXのような企業向けということです。月額2万ドルは、今日のブラジル人誰も稼いでいないような金額です。
給与換算の一番不条理なところは、今日の職業の給与が現実に適応していることです。例えば、米国でソフトウェア開発者が年間10万ドル稼ぐとすると、ブラジルでは同じ役割で年間約12万レアルを受け取ることになります。しかし、この給与の適応と現実の適応が混ざり合うと、ブラジルでのプログラマーの価格は正常な価格になり、米国でのプログラマーの価格も正常な価格になります。しかし、この価格がドルで固定されていると、通貨価値の低い国にとってはコストが法外になり、アメリカ人にとっては手頃な価格になります。
これは、世界中の人々が米国に住んでドルで収入を得て、ドルでAIを雇うことを好む一方で、弱い通貨を持つ他の国々は単に苦しみ、人間と働き続けることになることを意味します。実際には、人工知能がすでに彼らのために働く可能性があるにもかかわらずです。
これはとても論争的なテーマで、説明しきれないほどです。結局、仕事の質において最終的に劣る可能性のある人間を雇い続けることが正しいのでしょうか？ドルで購入できる人とできない人の間に生じる不平等が生まれることになります。これについてどう思いますか？うまくいくのか、それとも問題が起きるのか、コメントしてください。
これらのエージェントツールがいつリリースされるか、どの顧客が購入資格を得るかは明らかではありませんが、The Informationによれば、OpenAIの投資家であるSoftBankは今年だけでOpenAIのエージェント製品に30億ドルを使うことを約束しているとのことです。これは既に予約販売が決まっているようですね。SoftBankはリリースされ次第契約する予定で、OpenAIは資金を必要としています。同社は昨年、サービス運営に関連するコストやその他の費用を支払った後、約50億ドルの損失を出しています。
私たちは現在、過渡期にあり、人間の仕事が人工知能に置き換えられる波がいつ始まるのか、そして始まるのかどうかさえ正確にはわかりません。既に人間が必要ないと言えるほどの品質で結果を出しており、人が人間にサービスを提供してもらうよりも毎月2万ドルを支払って人工知能に働いてもらうことにコミットする可能性があります。これは際限のない論争です。
あなたが経営者だったら、人工知能を雇いますか、それとも人間を雇いますか？また、従業員の立場に立って、人工知能に仕事を奪われたらどう感じますか？コメントしてください。
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