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2025年に成功するために本当に必要なのは、英語を話せることといくらかの主体性だけです。これさえあれば100万ドル規模のビジネスを構築できます。AI業界でどの企業が勝者になると思いますか？それはGoogle DeepMindとxAIの争いでしょうか？いやいや、そんなことはありません。そうですよ。間違いなくAIは今までで最も面白い業界です。新しい進展が文字通り毎週、いや毎日のように出てきています。ああ、サンフランシスコの起業家たちについては語り始めないでください。彼らはとても馬鹿げています。200万ドルを調達して150万ドルをあなたの分野で使うんです。何が起きているのかさっぱりわかりません。
それで、AIガールフレンドはいくつ持っていますか？数えてみましょう。今、私たち全員がポケットにスーパーコンピューターを持っていますが、AIグラスが次のものになるでしょう。今日でさえ、AIの最新機能により完全に無用になった仕事をたくさん見かけます。実際、誰もがプロンプトエンジニアリングを学ぶ必要があります。
これは2025年に成功するために見るべき唯一のAIビデオです。AIの構築方法、AIでお金を稼ぐ方法、私たちが使用するモデル、初心者がよく犯す間違い、AIスタートアップの構築方法、どの仕事が置き換えられるか、AGI（汎用人工知能）に向けてどう準備するかなど、さらに多くを話します。99％の人々より先に進みたいなら、最後まで見ることを確認してください。これはデビッド・オンレのポッドキャストです。お楽しみください。
アーソン、最近学んだAIのレッスンは何ですか？
最近学んだ最大のレッスンは、ビジネスオーナーは決して自分でエージェントを構築しないということです。ZapierやBubbleのようなノーコードツールは、バックエンドエンジニアの問題を解決しようとしましたが、代わりにオートメーションエンジニアやノーコード開発者を生み出しました。同じことがAIエージェントでも起こると思います。AIエージェント開発者の需要は増加するでしょう。
すべてのビジネスオーナーがAIエージェントをビジネスに実装したいと思っていますが、おっしゃる通り、それはそう簡単ではありません。
その通りです。将来的に最も難しいのはAIエージェントを構築することではなく、どのエージェントを構築するかを決めることです。これは人生の広い教訓でもあります。何に取り組むかを考えることが最も価値のあることの一つだと言われています。AIエージェントでも同じで、正しいエージェントを選ぶことは、正しい業界で働くのと同じです。私たちがAI業界を選んだのには理由があります。それは最も急成長している業界の一つですが、新聞業界で働いている人は、世界最高の起業家でも上流に向かって泳いでいるようなものです。
そうですね、どんな機会があるかを知る必要があります。OpenAIがGPT-4.5をリリースしましたが、それについてどう思いますか？
かなり画期的なモデルだと思います。アーキテクチャやベンチマークの点で画期的というわけではありません。サム・アルトマンはリリース前に、このモデルはベンチマークで記録を破らないだろうと意図的に言っていたと思います。この点は意図的だったと思いますが、このモデルの画期的な点は知識です。これは最も知識豊富なモデルで、単なるコーディングや科学モデルではなく、より世界モデルに近いものです。
では、なぜ多くの人々がそれを批判しているのでしょうか？
私が言ったように、もっと早くリリースされるべきだったと思うからです。6〜8ヶ月前にリリースされていれば、OpenAIはいつものようにさらに6ヶ月間テストしていたでしょうが、その時点でリリースされていれば大きな話題になったでしょう。しかし今、人々は推論モデルの新しい機能に興奮しています。AIはすでに前進しており、彼らはずっと後になってこのモデルをリリースしました。
人々がそれを批判するもう一つの理由は、ベンチマークだけを見ているからです。モデルを試してもいないのに、システムカードやベンチマーク、APIコストだけを見て批判するAIビデオをいくつも見ました。それは狂っていると思います。
その通りです。私は実際にかなり前からそれを使っています。ところでVectalは「無限思考2.0」という大規模なアップデートを受けました。これは私たちの最も人気のあるAIエージェントへの大きな改良です。
今、あなたは「AIエージェントでサイドビジネスを構築する」などの目標を設定できます。するとVectalは自律的に作業を開始し、あなたのタスクについて考え始めます。もちろん、いつでも介入して考えを伝えることができますし、YOLOモードを有効にすることもできます。これは別の新機能で、AIエージェントにさらに自律性を与え、さらに多くの時間を節約できます。
今日、無限思考2.0をVectal Proユーザーに提供しています。自分で試してみたい場合は、コード「infinite」を使用して30％オフを受けられます。このコードはVectal誕生から5ヶ月を祝って、次の5日間だけ利用可能です。あなたの仕事やタスクを行うAIエージェントが欲しいなら、Vectal.aiにサインアップしてください。
これは実際に価値のある洞察を生み出す最初のモデルです。他のすべてのモデルは深い洞察を求めると一般的なゴミを生成しますが、このモデルは実際に読んで考えることができるものを提供します。
もし人生のアドバイスをどのモデルからでも得るとしたら、間違いなく4.5を選びます。次のトークンを生成しているだけとは感じません。私の経験では、明確な答えのない深い哲学的な質問が最も良かったです。私は「あなたの人生に最も結果をもたらす哲学的思想は何ですか？主流ではなくても」と尋ねました。そして完璧に答えてくれました。
このモデルをCursorで試しましたか？
はい、実際に私が発見したのは、指示に従う方法が他のすべてのモデルと比較して比類のないことです。これは私のフレームワークを使用してCursorでエージェントを構築するための570行以上のプロンプトのすべての指示に従えた最初のモデルでした。すべてを完璧に従いました。
複雑なエラーが発生した場合はClaude 3.7の思考モードに切り替えることもありますが、90％のプロンプトでは理想的なモデルです。決して越権行為をしません。Claude 3.7は多すぎることをしようとします。他のファイルを更新したり、パッケージをインポートしたりします。このモデルは非常に自然に扱えます。ベンチマークには現れませんが、使用することは非常に快適です。
GPT-4.5をどのように個人的に使用していますか？
昨日Vectalに追加したので、チャットボットとコーディングに使用する予定です。正直に言うと、メインのモデルとして使用するつもりです。ベンチマークではClaude 3.7より劣るように聞こえるかもしれませんが、Cursorではモデル間で簡単に切り替えることができるので、90％のPRではGPT-4.5を使用すると思います。また、Kevinには無制限アクセスを提供してもらったので、トークンを大量に消費できます。彼らは後悔するでしょう。でも、十分なビューを彼らに提供したので公平だと思います。
例えばツイートの場合、アイデアはたくさんありますが、正しい言葉で表現するのが難しい場合があります。私の最高のツイート10個を与えて、「これがアイデアです、正しい形式で整えてください」と言えば、すごく上手くやってくれます。
あなたの意見では、AIの初心者が犯す最大の間違いは何ですか？
実際には、AIの現状を見ることだと思います。多くの人はTwitterで起きている日々のハイプだけを見て、過去や将来を見ていません。特にAIに完全に新しい人々は、適当に書かれたプロンプトで平凡な回答を得て、「AIは過大評価されている、次のトレンドに過ぎない」と言います。
しかし、3ヶ月前には私たちはここにいて、O1 Freeは存在さえしていなかったことを認識できれば、現在はO1 Mini、O1 Free、Grok Free、Claude 3.7、GPT-4.5、DeepSeek-1があります。6ヶ月後にはさらに驚くべきものになるでしょう。多くの人々はこれを理解できず、AIに全力を注がないのです。
つまり、人々はここにあるパターンを見ていないのですね。
そうです、AIがどれだけ速く発展しているかを見ていないので、チャンスを逃しています。ジムに行って帰ってきて鏡を見て「見た目が変わっていない、効果がないのかな」と思うようなものです。人々はAIでも同じことをしています。
どのようにしてAIの世界に入りましたか？
2023年4月に思い切って、それまでやっていたことをやめることにしました。ゲーミングチャンネルを持っていて、20歳で月に2万ドルほど稼いでいましたが、アップロードをやめてAIに飛び込みました。明らかに多くの人はそれができませんが、9時5時の仕事をしているなら、徐々に移行し始めるべきです。
例えば、AIスタートアップを構築したいなら、仕事をやめないでください。徐々に構築し始め、収入が増えるにつれて収益化していきます。AIエージェンシーでも同様です。収入が給料の80％になり、1日3〜4時間しか費やしていないなら、論理的に言えば8〜10時間費やせばあなたの仕事以上に稼げるでしょう。
始めるときにプログラミングスキルはありましたか？
正直に言って、ほんの少ししかありませんでした。これは完全に神話です。明らかにAIスタートアップを構築するためにはプログラミングの知識があれば役立ちますが、それは害にもなります。現在、私には2人の開発者がいて、彼らは私よりずっと優れていますが、Cursorやwindsurf（コードエディタ）を使用するのを見ると、AIをあまり活用していません。
私はCursorの中で3〜4分以上プロンプトを入力せずにいることができませんが、彼らは一つのプロンプトも入力せずに30分過ごすことができます。それは私には絶対に信じられません。多くの場合、「ボタンが正しく見えない、他のものを試してみて」と5秒で入力すれば完了しますが、経験豊富な開発者は自分のスキルが多すぎてAIを十分に使いません。
その通りです。私も同様に気づきました。AIを以前に使用したことがない人に、これらの新しいAIコーディングツールに移行するよう教えるのは本当に難しいです。
あなたのスタートアップについて話しましょう。前回話したとき、あなた以外誰もチームにいなかったと思います。アプリを完全に一人で、Cursorとコーディングツールだけを使って構築していましたね。それをすべて記録したのも素晴らしいです。なぜ人を雇うことにしたのですか？
それは自然な進化です。1人がCursorを使うことより、2人がCursorを使う方が良いですよね？それほど深いことではありません。本格的なスタートアップにしたいと思っていました。YouTube、New Society、スタートアップなど複数のビジネスを持っているので、すべてのUI調整や小さなバグに集中することはできません。より専門知識を持つ開発者が必要でした。
アーキテクチャやコードベースの設計を手伝ってくれる人を雇うというあなたのアドバイスに従いました。なぜならそれは私が全く知識がない分野だからです。Cursorはそれをやってくれません。独力で月額5,000ドルまで成長させましたが、今は9,000ドルを超えています。開発者が2人いるので、APIコストが非常に高いため、まだ赤字ですが。
新しい「無限思考」機能とは何ですか？
リリースした新機能の1つで、基本的には未来を見るようなものです。現在この機能は主に初心者向けで、初心者が最も価値を感じています。Vectalに来て、オンにするだけで目標に基づいてタスクを提案します。目標について無限に考えます。
最終的な結果として、推論モデルがあなたのアクティブなタスク、ユーザーの設定（職務内容、短期目標、長期目標、その他のコンテキスト）について考え、実行できるアクションタイプのリストがあります。現在はタスクの作成、タスクの更新、ユーザーコンテキストの更新、タスクの分解、ノートの作成など5〜6の異なるアクションタイプがあります。
基本的にタスクについて推論し、最も役立てる部分を選びます。初心者にとっては非常に価値がありますが、上級者になるほど価値は減りますが、この機能は今日のためではなく、3ヶ月、6ヶ月先のモデルがより強力になり、より多くのツールを提供する未来のために構築されています。
例えば、Deep Researchのような私たちのバージョンである「Ultra Search」を追加しました。それが無限思考が取れるアクションタイプの一つになる可能性があります。「ビデオの準備」というタスクがあるとして、「これが最も重要なタスクだから取り組む必要がある」と判断し、そのタスクについてだけDeep Researchを実行するようなことができます。実行しておけば自動的に作業が進みます。
つまり、将来的には単に考えるだけでなく、実際にタスクを実行するようになるのですね？
はい、タスクを優先順位付けし、さまざまなオプションを探ります。タスクの並べ替えもできます。理にかなっています。計画している他の素晴らしい機能はありますか？
昨日GPT-4.5をリリースしました。Claude AIは1日10回の使用制限を設けましたが、私たちは11回にしました。また、Perplexity Deep Research APIを基にした「Ultra Search」を追加しました。これは私たちのバージョンのDeep Researchですが、もちろんあなたのすべてのアクティブなタスクとユーザーコンテキストを考慮に入れています。
GoogleのLogan Kilpatrickが教えてくれたのは、ユーザーに作業を期待することはできないということです。多くのAIツールはすべての負担をユーザーに課します。アイデアを持ってきて、プロンプトを考え、すべてのコンテキストを提供し、それから何かをするというものです。
しかし、私のVectalのビジョンはまったく逆です。人々がタスクを持ち、理想的には将来のカレンダーも含めて、AIに尋ねるだけで、AIエージェントが「今日はポッドキャストの予定があるからその時間に何も予定を入れるべきではない」または「今日はすでに非常に忙しいのでこの新しいタスクをその日に設定すべきではない」というようなことを知っているようにしたいのです。
それはあなたの目標を知っているので、タスクに1から100の重要度を自動的に付けます。「新しい靴を買う」と言えば、おそらく重要度の低いタスクですが、「YouTubeビデオをアップロードする」と言えば、おそらく非常に重要度の高いタスクです。
初めてAIスタートアップを構築している人へのアドバイスは何ですか？
パートタイムではできないと思います。他に2つのビジネスを持っていても、少なくとも1日3時間は最低でも必要です。そうでなければ、どこにも行き着きません。BoloやLoveableなどを使って素早くプロトタイプを作ることができますが、難しいのはその後です。
それを取り、Cursorに移行して実際に何かを作り、認証を接続し、支払いを接続し、フロントエンドをバックエンドに接続するなど、そのすべてのことは現在、AIができることから1〜2ステップ離れています。12ヶ月でAIがそのすべてをできるようになるかもしれません。CursorのYOLOモードをオンにして、アイデアを入力するだけで、ターミナルを信頼して実行できます。
フルタイムの取り組みです。人々は「AIスタートアップを構築するつもりだ」と言って、月に1万ドルを稼ぎ始めることを期待すべきではありません。すべてのSaaS（Software as a Service）カテゴリーで、企業は自らを置き換えるか、AI優先の企業に置き換えられるでしょう。
その通りです。Cursor、Perplexity、地上からAIを理解し、AIエージェントがいかに重要かを理解している人々は、YouTubeにABテストを追加するのに4年かかるような既存企業を置き換えるでしょう。私たちはほぼ毎日更新しています。人々がどうしてそんなに速く動いているのか理解できません。文字通り私と2人の開発者だけで、Cursorを使って非常に速く進んでいます。何百人もの従業員を持つスタートアップが何もしていないのか理解できません。
新しいスタートアップ創業者へのアドバイスはありますか？
現在、私たちはSaaS（Software as a Service）からAaaS（Agent as a Service）への根本的な移行を経験していると思います。それは素晴らしい名前です。この移行は、特定のプロセスを実行するためのツールを単に提供するのではなく、エージェントがプロセスを実行することです。
これは、プロセス全体を自動化してループを閉じるので、はるかに価値があります。ビジネスの次のレベルに行くたびにチームを拡大する必要がなく、エージェントがすべてを行い、無限にスケールできます。
これらのエージェントを構築するプロセスは実際には非常に単純です。基本的には、APIをエージェントに接続するだけです。インターネット上にはこれらの問題を解決するのに役立つ多くの利用可能なAPIがあります。Rapid APIやその他のAPIマーケットプレイスに行って、必要なAPIを見つけ、プロプライエタリデータがあればそれを追加すると、エージェントはすぐにあなたの顧客のビジネスで働き、その問題を解決できます。
また、GPT-4.5を使用できますが、これが恐らく最適でしょう。「この業界では、主流ではない供給チェーンのボトルネックで、優れたビジネスチャンスとなるものは何ですか？」というような素晴らしいプロンプトを見たことがあります。
その通りです。GPT-4.5はブレインストーミングに非常に適していると思います。非常に知識豊富で、あらゆる業界を詳細に知っています。もちろん、すべての内部データを持っているわけではありません。それがこれらのモデルの問題です。
それが、これらのモデルが単独で100万ドルのビジネスを作り出すことができない理由だと思います。彼らは最も貴重な内部データを見たことがないからです。彼らが本当に100万ドルのビジネスを作り出すには、そのようなビジネスを作り出すデータでトレーニングされる必要があります。
なぜなら、本質的にビジネスは一連のプロセスだからです。まずこれらのプロセスを見つけ、これらのプロセスのドキュメントを見つける必要があります。そこがエージェント開発者の出番です。これらのプロセスを明らかにし、適切なシステムに統合された適切なアクションでこれらのモデルに入れる必要があります。そうすれば、100万ドルのビジネスを構築するプロセスを実行できるようになります。
基本的にはどこかから始める必要があります。ほとんどの人は何らかの専門知識を持っていますが、「どこから始めればいいかわからない」という場合でも、どこかから始める必要があります。プロンプトを入力してAIにやらせることができます。私が始めたとき、最適なテックスタックが何かわからなかったので、Claude 3.5 Sonnetに聞いたら、正しい答えをくれました。
AIツールを使って方向性を正しくし、後で知識が増えたらピボット（方向転換）することができます。多くの人にとって最大の間違いは、間違った業界を選ぶことではなく、始めないことです。何もする必要はないでしょうが、最初のプロンプトさえ送らないため、多くの人がそれを完全に逃してしまうでしょう。
つまり、必要なのは行動を起こし、好奇心を持ち、これらのシステムがどのように機能するかを探求し、どこに適用できるかを決めることです。アプリケーションプロセスは簡単になりますが、これらのモデルをどこに適用するかを決めることが最も価値のあることになるでしょう。
修正するか、別のモデルを試すかすればいいのです。本当に必要なのは英語を入力する能力と行動力だけで、次の2年間で100万ドルのビジネスを簡単に構築できます。根本的にそう信じています。Vectalでやってきました。コーディングは全くせず、英語で入力するだけでした。
これに必要な作業量も大幅に減少するでしょう。あなたは2年でやりましたが、これは始まりに過ぎません。将来的には2ヶ月になるでしょう。
Vectalは2ヶ月で作りましたよ。
それは2週間、それから2日になるでしょう。おそらく2日ですが、あなたの言うように、最大の違いは行動力です。Twitterでこんな意見を聞きました。「SaaSの創業者は、顧客が45分で彼らのSaaSを再構築することを恐れるべきだ」。それは完全に馬鹿げています。Cursorで何百時間も費やし、顧客と話し、どこでつまずくかを見ることで得られる深い専門知識です。「1時間であなたのプラットフォームを再構築します」と言う人はたくさんいますが、どうぞやってみてくださいというだけです。
なぜなら、あなたは常に一歩先を行くからです。彼らがあなたが構築した前のものをコピーしている間に、あなたはすでに新しいフィードバックを持ち、次に何を構築するかを知っています。なぜ顧客が、あなたが常に一歩先を行っているのに、他の人のプラットフォームを使うでしょうか？
また、すべてをコピーできるわけではありません。多くの魔法はシステムとプロセスにあります。フロントエンドや機能はコピーできるかもしれませんが、バックエンドのプロンプトや3層下の隠されたエージェント、コードベースのアーキテクチャ、なぜそのように設計したのかを見ることはできません。
例えば、Netflixの価値は、それらのシステムとそれほど多くのデータを持つボトルネックを設計する能力です。地球上でそれを設計できる人は数人しかいません。ただBoloを使ってNetflixを再構築することはできません。フロントエンドは再構築できるかもしれませんが、それはNetflixではありません。
ユーザーベースも非常に重要です。製品を構築することによって構築するブランドは、コピーするのが非常に難しいものの一つです。
現在どのコードエディタを使用していて、なぜですか？
Cursorを使っています。WindSurfも試しましたが、ちなみに私たちのチーム全体がCursorを使っています。月額500ドル程度の請求で、それほど高くありません。多分、あなたほど使用していないと思います。制限に達していないか、ビジネスの制限が大きいかもしれません。
Cursorを使用している理由はコンテキストの問題です。これらのモデルは、適切なコンテキストを提供すれば常に大幅に強力になります。Cursorでの方法は、特別なCursorルールファイルを追加することです。これは他のすべての機能の中で最高の機能だと思います。どのプロジェクトに対しても作成でき、開発者がそのプロジェクトで作業する際に、Cursorはすでにそのすべての情報、そのすべてのコンテキストを持っています。
そのため、開発者が「このフロントエンドコンポーネントが必要です」というプロンプトを送ると、ランダムなフォルダではなく、あるべきフォルダに生成します。これがCursorの最大の機能だと思います。
この機能が非常に重要な理由は、標準操作手順を単純なAIプロンプトに置き換えることができるからです。これは私がしばらく考えていたことです。将来的に標準操作手順を単純なAIプロンプトに置き換える方法です。
以前は単なるCursorルールファイルだけでしたが、今はルールサブフォルダを持つCursorフォルダがあり、その中に、フロントエンド、バックエンド、データベース、設計原則などに特化した多くのマークダウンテキストファイルを持つことができます。それらにタグを付けるか、AIが自動的に選択します。非常に的を絞ることができます。
すべてのファイルを最初から分析し直すのではなく、「このファイルはこのために使用され」や「この色やこのカラーパレットを使用している」などの要約があります。これは非常に価値があります。
これは、今後6ヶ月間でZapierインテグレーションをすべて再構築する方法です。彼らは7,000ほどありますが、おそらく最も重要な20％を再構築するでしょう。人々は一部が欠けていることにも気づかないでしょう。
私たちが試みている方法は、すべてがカプセル化された非常に構造化されたプロジェクトを作成することです。異なるものに特定のクラスがあり、それからこれらのクラスをすべて説明するCursorルールファイルを作成します。そうすれば、「私たちのプラットフォームにGoogleチャットのインテグレーションを作成できますか」というプロンプトを送ると、コードに入り、これらのクラスを拡張し、ほとんどの公開APIの扱い方をすでに知っているので、インテグレーションを作成するクラスのコードを即座に生成します。
これがCursorの力です。Cursorルールを持つ優れたアーキテクチャのプロダクトがあると非常に強力です。なぜなら、文字通り90〜95％を進めることができるからです。開発者がする必要があるのは単にコードをダブルチェックし、問題があれば別のプロンプトを送るだけで、準備完了です。
テストするだけでいいですね。AIが大きな変更をした場合は、何を承認しているかを見るべきですが、時にはテストする方が簡単です。これは初心者が有利な点だと思います。プロの開発者、経験豊富なシニアエンジニアは自分のスキルを信頼しすぎて、書いてからテストしませんが、初心者はそれにAIを使い、深い理解はないかもしれませんが、すべての機能をテストし、より早く進むことができ、実際にうまくいきます。これは私が気づいたもう一つのパターンです。
また、新しいCursorエージェント機能を使用するための本当に良いヒントは、常に最初にテストを生成するように指示することです。実際、私たちはもはや自分でテストを実行しませんが、Cursorエージェントが代わりにこれを行うことができます。まずテストを生成し、その後コードを生成するように指示します。これにより、Cursorがコードを生成する際にテストすることができます。
コードのどこかに問題があれば、Cursorは自分で気づき、テストを実行してエラーを確認し、機能が完全に完成するまで続けます。開発者はテストを見るだけで、実行する必要さえありません。テストが正しいかどうか、テストに欠けているものがあるかどうかを確認するだけです。テストが正しく、それを正しく実行すれば、機能は完了です。
AIがテストを変更して合格させるチートをしていた研究論文を見たことがあります。現在、それには少し危険がありますが、確かに正しい方向に進んでいます。通常はQAテスターが必要ですが、AIにテストを書かせて実行させることもできます。
特にCursorのYOLOモードについて触れたいと思います。多くの人々はこれが存在することを知りません。設定にありますが、基本的にCursorエージェントはターミナルを使用できますが、YOLOモードがなければすべてを承認する必要があります。YOLOモードを有効にすると、ターミナルコマンドを自分で実行できます。この機能は素晴らしく、3〜6ヶ月後には信じられないものになると思います。
文字通り、それを見て、必要な時だけ人間がループに入り、修正するようになるでしょう。例えば、パッケージを使用していて「このパッケージではなく、こちらを使いましょう」とか、ボタンをデザインしていて「その色が好きではない」と言って修正します。今でも非常に優れていますが、それはすごいものになるでしょう。
ファイルを削除できないように無効にしたり、実行しないターミナルコマンドのリストを与えたりすることもできるので、人々が考えるよりずっと安全です。私が何かの更新や修正に取り組んでいて良ければ、「良さそうだね、GitHubにプッシュしよう」と言うだけです。すると、git status、git add .（変更をステージング）、コミットメッセージを書き、それからgit commitを実行し、コミットメッセージを完璧に書きます。なぜなら、その機能で私と一緒に作業したからです。多くの開発者はコミットメッセージをスキップして非常に簡潔に書きますが、このAIはより詳細に書きます。そしてGitHubにプッシュします。
YOLOモードはGPT-4.5のようなより知識豊富なモデルでも輝くと思います。最新モデルの最大の進歩は、GPT-4と比べて幻覚が半分になったことです。どのモデルよりも幻覚が大幅に少ないので、今はほぼ自分で実行でき、それほど監視する必要がなくなりました。文字通り自分で実行させることができ、最終結果に達することにかなり自信を持つことができます。
このモデルはYOLOモードに最適です。あなたが説明したことを正確に行います。十分なことをしないモデルと、多すぎることをするモデルがあります。説明する最も簡単な方法は、掃除婦のたとえ話です。家に掃除婦が来て、いくつかの場所を掃除せず、床に汚れが残っていれば、明らかに十分なことをしていません。しかし、彼女は多すぎることもでき、あなたの服を隠したり、物を動かしたりして、あなたが戻ってきたときに「すべてはどこ？」となります。これは基本的にClaude 3.7 Sonnetがすることです。多すぎることをします。
GPT-4.5は完璧で、いくつかのベンチマークではそれほど良くなくても、常にあなたが期待することをします。私の経験では、複雑なエラーがある場合はSonnet 3.7の思考モードに切り替えますが、90％のことには素晴らしいです。YOLOモードでは、あなたが望むことを実際にやってくれる、少なすぎず多すぎずのモデルが必要です。
考えることもでき、同時に考えないことも選べる、そのような組み合わせモデルへのOpenAIの移行についてどう思いますか？
正しい動きだと思います。推論には明らかに多くの利点がありますが、その推論は知的である必要があります。DeepSeek-1にはそれがないと思います。DeepSeek-1は常に約30秒間考えます。
しかし、例えばClaude 3.7 Sonnet思考モードを使用すると、時には簡単なプロンプトなら2秒で考え、時には30秒かかります。必要に応じて適応します。それが理想的だと思いますし、そこに向かっているのでしょう。必要なら考えることができ、必要なければ素早く答えるモデルです。名前を聞かれても考える必要はありませんが、より複雑なことを聞かれたら考える必要があるかもしれません。
これは、Anthropicのような他の競合他社がOpenAIの背後に迫っていない歴史上初めてのことのように思えます。これは、OpenAIよりもAnthropicが先にリリースした初めての機能のようです。状況に応じて考えることも、考えないことも選べる組み合わせモデルです。
OpenAIはまだ優位性を持っていると思いますか？また、AGIに向けての競争で誰が勝つと思いますか？
実際には、Google DeepMindとxAIの間になると思います。いやいや、そんなことはありません。はい、そうです。
それを基本的な第一原則に分解すると、才能、資本（計算能力も含む）、データ、そしてそれを実際に使用するインフラストラクチャが必要です。xAIはTwitterへのアクセスがあり、それは多くのデータです。Elon Muskが望めば、Teslaのカメラ映像を使用でき、それは莫大なデータです。
Googleはすべての中で最高のデータを持っています。Googleの検索インデックス、ウェブ全体、YouTube、さらにGoogleドキュメントやGoogleドライブなどのプライベートデータもありますが、それはおそらく制限されています。そのため、Googleはデータゲームで勝っています。
才能に関しては、Googleは世界最高の人材を持っています。Elon Muskも世界最高の人材を引き寄せることができるので、ほぼ同等だと言えるでしょう。資金も同様に、Googleは1.5〜1.6兆ドルの企業で、Elon Muskは世界で最も裕福な人ですが、株を売却する必要があるかもしれませんが、それは重要ではありません。
インフラストラクチャに関しては、GoogleはTPU（Tensor Processing Unit）を持っており、これは大きな利点です。彼らは信じられないほど安いAPIコストを提供できます。DeepSeekと同じくらい安いです。xAIの主な利点は実行速度です。それはElon Muskが世界で断然最高な分野です。
過去25年間、彼は実世界のボトルネックを解決してきました。工場が過熱していたとき、アメリカのモバイル冷却ユニットの25％を集めてそこに持ってきました。TeslaとSpaceXで彼がやってきたのは、最大のボトルネックを解決して最速で進むことです。xAIは1年前は何もありませんでしたが、今や世界最高のモデルを持っています。
私の予測では、Google DeepMindとxAIの間になるでしょう。
実際、AnthropicやxAIのような企業がOpenAIに迅速に追いついた速さには驚いています。しかし、私はまだOpenAIに期待しています。まず、最初の動き手としての優位性が重要な役割を果たします。OpenAIはTransformerの可能性をいち早く認識して参入できました。
今や5〜6年間Transformerを構築してきており、他の企業が複製しがたい大量の経験と内部データを蓄積しています。もちろん、Twitterやインターネットなどにはたくさんのデータがありますが、OpenAIが他のすべての企業よりも優れている合成データの要素もあると思います。
さらに、最大の影響はこれらのモデルを適用することから来ると思います。ChatGPTやTwitterのGrokのような消費者向けアプリからではありません。現在、開発者体験という点ではOpenAIが他のすべての企業を大きくリードしていると思います。彼らのAPIは開発者にとって本当によく作られています。
これは、エージェント構築を容易にするAssistant APIで明らかです。そこにはエンタープライズレベルのRAG（Retrieval-Augmented Generation）があり、Code Interpreterもあります。これは他の企業では見たことがないものです。また、フォーラムでの開発者への配慮が素晴らしく、フォーラムにコメントを追加すると通常2〜3日で修正されます。
彼らは優位性を失っていないと思いますか？
現在、他の企業に追いつくのが難しくなっていると思います。優位性を失いつつありますが、まだ他のすべての企業よりも先を行っていると思います。ただ、どれだけ先を行っているのかは完全には分かりません。
過去数年間でその優位性のいくつかを失ったと思います。自らの間違いを犯し、人材を失い、リリースにも遅れをとったためです。しかし、まだ先を行っていると思います。興味深いですね。時間が教えてくれるでしょう。
AIスタートアップについてもっと教えてください。どのステージにいて、何人のチームがいて、次の大きなリリースは何ですか？
スタートアップチームは大幅に拡大しています。現在約6人のチームがあります。以前はこの製品に3人のみがフルタイムでしたが、今はSaaSチームも拡大しています。エージェンツ・アズ・ア・サービスチームはもっと大きく、約12〜14人いて、これも大幅に成長しています。
開発を強化しており、次の大きな機能は、まず無料の料金プランをリリースすることです。現在は月額79ドルのみですが、月額0ドルのプランも追加し、いくつかのエージェントを作成して統合し、機能するかを試して、必要に応じてアップグレードできるようにします。
誰かが無料プランで始めて、エージェントを作り、それでお金を稼ぎ、そのお金でアップグレードして構築を続けられたらすごいですね。
その通りです。それが目標です。今、製品ははるかに安定しているので、使用するための経験はあまり必要ありません。いくつかの素晴らしい機能を最近構築しました。例えば、AIプロンプト機能をリリースしました。これは推論モデルを使ってプロンプトを生成できる素晴らしい機能です。プロンプトを追加すると、推論モデルが標準テンプレートを使用してシステム指示を生成します。非常にうまく機能します。
私が最も興奮している機能は、GitHubアプリのデプロイ機能です。現在、KubernetesというデプロイシステムをGoogle Cloud上に設定しています。これにより、私たちのフレームワークで構築したエージェントをGitHubから即座にデプロイできるようになります。既に私たちのフレームワークでエージェントを構築している場合、将来的にはGitHubアプリを接続し、ボタンを一つクリックするだけで、すぐに私たちのSaaS製品にデプロイされ、WhatsApp、Slack、その他のサポートしている統合のどこでも使用できるようになります。
それはほぼ難しい部分ですね。多くの人々がPythonでAIエージェントを構築していますが、コンピュータの中にあり、次のステップに進む方法を知りません。人々がGitHubを接続するだけで、あなたのプラットフォームを通じてデプロイできるようにすれば、現在一台のコンピュータでオフラインになっている、おそらく何千人もの他の人々にとって価値のある、そのような休眠中のエージェントの多くを解放できるかもしれません。
その通りです。あなたがこれを認識してくれて嬉しいです。これが次の機能を優先した正確な理由です。私たちのフレームワークはGitHubで1万のフォークがあります。これはスターの約3分の1です。人々は本当にこのフレームワークで多くのエージェントを構築していますが、あなたの言う通り、それらをデプロイするのははるかに難しいです。
これも私たちがこの製品を最初に始めた理由です。エージェンツ・アズ・ア・サービスのサブスクリプションを始めたとき、エージェントを構築するのに2〜3日かかりましたが、デプロイするのにさらに3日かかりました。デプロイの作業は実際にはるかに退屈で、それほど楽しくありません。Slack、Zapier、WhatsAppなどの公開APIと、バックエンドシステムの設計に取り組むのは、エージェント開発とはまったく違います。
これが私たちが解決しようとしている問題です。開発者が、エージェントをデプロイするよりも、最も重要なことであるエージェントの構築に集中できるようにしたいのです。少なくとも製品のこの段階では。
AIエージェントのための最も革新的なアイデアを持っていても、それを構築して自分のコンピュータでうまく動作させても、それをデプロイし、SaaSに変えたり、エージェンシーとして販売したりするのに多くの作業が必要です。人々はその追加作業を認識していません。楽しい部分だけをやりたいと思いますが、支払い処理のような部分に来ると、マーチャント・オブ・レコードを使用する必要があり、セキュリティの懸念なしに認証を持つ必要があります。AIエージェントやAIスタートアップの構築に伴う、人々が見ていない、セクシーではない多くのことがあります。そして、試みると最初のステップで諦めてしまいます。
その通りです。それが私たちが解決しようとしていることです。支払いからデプロイ、マーチャント・オブ・レコードへの統合など、すべてを処理します。この機能のタイムラインはありますか？
第1四半期の終わりまでにリリースする予定です。おそらく3月の第2週にベータ版を出します。無料プランでも利用できるようになります。無料プラン自体は来週出ます。
AIエージェントに対する興味と、それが世界を変えるだろうという認識と、実際の結果との間には大きな隔たりがあると思います。おそらく私たち全員が2024年の初めに「エージェントは明らかだ」と思っていましたが、2025年の初めには、それほど多くのビジネスがそれらを採用していないことに気づいています。簡単ではないからです。あなたのプラットフォームはそのつなぎ役になるかもしれませんね。
その通りです。私たちは、これらの大規模言語モデルのアプリケーション層で最大のプラットフォームになることを計画しています。それは、これらの大規模言語モデルを実際に適用する層で、私の意見では、これがAI開発プロセス全体の中で最も楽しい部分です。
現在はOpenAIモデルのみをサポートしていますか？
はい、しかし将来的にはAnthropicやオープンソースモデルなど、他のモデルもサポートする予定です。これは第2四半期あたりに計画していますが、現在は優先事項ではありません。なぜなら、OpenAIモデルの使用に問題を持つクライアントは一人もいなかったからです。
結果を気にするのです。人々はAIやどのAIエージェント、AIモデルを使用するかを気にしません。彼らはそれが彼らのビジネスに何をもたらすかを気にします。
その通りです。私の意見では、エージェントを構築するにはOpenAIがまだ最良であり、OpenAIモデルでクライアントに価値を提供できれば、それで問題ありません。データプライバシーの懸念がある場合は、Azure OpenAIを使用します。これも設定が非常に簡単で、オープンソースモデルよりもはるかに簡単です。オープンソースモデルをデプロイしようとすると、さらに3〜4日かかります。
また、はるかに高価です。OpenAIでは、トークンに対してのみ支払いますが、オープンソースモデルをデプロイすると、実行時間にも支払います。そうしないとコールドスタートの問題が発生し、ひどいことになります。
人々はこれを認識していません。「オープンソースモデルはローカルで実行されるから、誰もアクセスできない」と思っていますが、それほど単純ではありません。人々はOpenAIやAnthropicへのAPIコールがいかに簡単かを認識していません。あなたのためにすでに多くの作業をしています。
Hugging Faceからどんなモデルでもダウンロードできますが、単一のインスタンスで単一のインスタンスだけで1日あたり数ドル、おそらく数十ドルのコストで適切にデプロイすることは難しいです。それを常に実行する必要があります。複数のユーザーがアプリを同時に使用すると、同時実行の問題や遅延などが発生します。最適化された推論も全くありません。多くのものがあります。
いくつかの企業がこれを解決しようとしています。オープンソースモデルをデプロイしたことはありますか？
いいえ、単に高価で難しく、モデルも劣っています。Together AIのような、基本的にすべてのオープンソースモデルをホストするホスティング企業があります。彼らが難しい作業をし、Together AIを使用してTogether AIを取得できます。それはオープンソースモデルを使用したい場合に私がするでしょう。
確かに、Together AIはすべてのオープンソースモデルを持っていて、それらの間を切り替えるのも非常に簡単です。良い会社です。
OpenAIやAnthropicのようなAIラボがますます独自のAIエージェントをリリースする傾向があります。これはここ3ヶ月で非常に最近の傾向で、おそらくDeep Research、そしてOperator、そして今はAnthropicのClaude Codeから始まりました。この傾向についてどう思いますか？
多くの人々は、これがエージェント開発者を時代遅れにするかどうか尋ねてきました。そこで本当に話したいのは、これらのモデルをリリースすることによって、OpenAIは実際にエージェント開発者がエージェントを構築するのをより簡単にしているということです。
これらのエージェントはまだ内部ビジネスプロセスに微調整される必要があります。個人的なタスクにOperatorエージェントを使用したい場合は、もちろんうまく機能します。映画のチケットを予約するように指示すれば、おそらく完璧に実行するでしょう。しかし、特定の方法で実行する必要があるより複雑なプロセスがある場合、これらのエージェントを訓練する必要があります。
少なくとも、このエージェントに独自のカスタムプロンプトを追加し、特定の条件に基づいてトリガーする必要があります。ここがエージェント開発者の出番です。ビジネスオーナーはまだ、これらのエージェントを棚から取り出して自分のビジネスに単純に入れることはできません。常にこれらのエージェントを訓練し、実行する必要があるプロセスと必要なステップを提供し、一貫してこのプロセスを実行することを確認する必要があります。
これらのエージェントをリリースすることで、OpenAIは実際にAIエージェント開発者にさらなる機会を開いたと思います。なぜなら、OpenAIのようなラボが積極的に自分のエージェントをリリースすることで、ビジネスオーナーはもはやこの大きな機会を無視できなくなったからです。
あなたの言うように、新しいビジネスと協力するときの最初のステップの一つは、そこに行って自動化に理想的なプロセスを見ることですね。
その通りです。深いAI専門知識を持たないビジネスオーナー自身は、何をするのが最適かを本当に知りません。彼らは複雑すぎることを言ったり、もっと良いことがあったりするかもしれません。これは自動化に理想的なプロセスを認識することが作業の半分です。
Operatorエージェントについての画期的な点は、これらのエージェントはかなり画期的だと思います。Deep Researchで得たいくつかの洞察は実際にユニークで新しいもので、ソースだけからは見つけられない本当に価値のある新情報でした。これが自分のデータを持つ推論モデルを使用することの画期的な点です。
Deep Researchはインターネットで見つけたものを出力するだけではなく、スクレイピングしたさまざまなソース間でパターンを見つけ、新しい独自の洞察を生成します。提供してくれた洞察のいくつかには驚きました。出力した段落にはソースさえなく、モデルがその情報を合成したのです。
Operatorエージェントにも同じことが言えます。Operatorエージェントも各アクション後に考えるようにトレーニングされており、それは自律性のために本当に変革的です。他のビデオで、Operatorエージェントが私たちのためにクライアントポータルを設定できたことを示しました。これは、Notionが必要なAPIをすべて持っていないため、しばらくの間自動化するのに苦労していたタスクの一つでした。
1つのステップで、不正確に提供したところ、プロセス中に自分で修正しました。自動化がエラーを起こそうとしているのを見て、それに応じて自分自身を修正し、プロセスを完了させました。繰り返しますが、ブラウザを使用することは新しいことではありません。ロボティック・プロセス・オートメーションがあり、特別なPythonライブラリでブラウザを使用でき、一連のアクションをステップバイステップで実行します。しかし問題は、何か問題が起きたとき即座に失敗することです。Operatorエージェントはエラーを見て、それに応じて自分自身を修正し、これらの問題にもかかわらずプロセスを完了させることができます。
あなたがDeep Researchで説明した魔法の多くは、フルのO1 Freeを使用しているからだと思います。多くの人々はこれがO1 Free Miniではなく、フルのO1 Freeであることを認識していません。それが現在使用できる唯一の場所です。あなたが言ったように、他のモデルができない方法でつながりを作ることができます。現在O1は世界で最高のモデルですが、APIやChatGPTでは完全には利用できません。Deep Researchでは利用できるので、Deep Researchがすべてのベンチマークで非常に強力で役立つ理由です。それは20〜30のソースをスクレイピングし、それぞれのステップの後に最高のAI推論モデルを通すからです。
「私たちの質問はこれです、多くの情報がありますが、プロンプトのこの部分がまだ不足しています、ここをターゲットにしましょう」というような感じです。
その通りです。また、各ステップの後に考えるのも非常に強力です。現在、APIのこれらのモデルには問題があります。関数呼び出しがうまく機能しません。それが、O1 MiniやO1モデルをまだSaaS製品に追加していない理由です。使いたければ使えますが、セレクターコンポーネントにこのオプションを追加していません。
その理由は、これらのモデルが関数呼び出しで幻覚を起こすからです。しかし、この問題が修正されると、非常に強力になるでしょう。エージェントがアクションを実行するだけでなく、標準的なGPTモデルでよく起こることは、アクションを実行して何かをし、すべての要件が満たされていなくても、すぐに結果を出力することです。
一方、推論モデルはアクションを実行した後に考え、結果を最初の要件と比較し、他に何かする必要があるかどうかを確認し、必要があればそれを行い、それから結果を出力できます。推論モデルは実際にはるかに長く実行できます。
これはO1、Deep Research、Operatorエージェントでも見られています。これらのエージェントは20〜30分実行されるようにトレーニングされています。将来的には、20〜30分実行する独自のエージェントを作成でき、おそらく今年の終わりまでには数日間実行するエージェントも作成できるでしょう。
ところで、ビジネスオーナーや超生産的になりたい人は、Vectalを試さなければなりません。例えば、このタスクに取り組んでいるとして、チャットエージェントを使って「MLジョブアプリケーションタスクを始めるのを手伝って、いくつかの手順で文脈を更新して」と言えます。するとAIエージェントに行きます。
このタスクをクリックすると、このタスクを完了するための詳細なステップバイステップの指示があります。もう一つのできることはタスクの再整理です。例えば「今日は個人的なタスクに集中したいのでリストを再構成して」と言うと、2つのタスクが更新され、両方の個人的なタスクがトップに移動しました。
Vectalを初めて使う場合を想定して、すべてのタスクをアーカイブします。AIエージェントは信じられないほど速いです。「マーケティング会社とそのスケーリングに関連するタスクを4つ追加して」と言います。面白いですね、実際にPerplexity Proを呼び出しています。ウェブ検索をする良い時だと判断しました。
Vectalの中では、Perplexity Proは得られるものの一つです。無料プランはすでにかなり良いもので、無制限のタスク、無制限のノート、Perplexityウェブ検索（Perplexity Proは月額20ドルのサブスクリプションですが、Vectalでは無料で利用できます）、限定的なAIエージェントアクセス（無料プランでは明らかに限定的）、無限思考への限定的なアクセス（現在は無限思考2.0をVectal Proユーザーにのみ提供しています）、そしてPerplexity Deep Searchによって駆動されるUltra Searchが利用できます。
Perplexity検索が完了し、ウェブ検索を行い、Perplexity Proの調査結果に基づいてタスクを作成しました。でも、さらに深く掘り下げたいとしたら？そこでUltra Searchの出番です。例えば「Gemma 3について知る必要があることをすべて教えて」と言えます。これはGoogleから出たばかりの新しいAIモデルで、LLMのトレーニングデータには絶対に含まれていません。
ここでUltra Searchが役立ちます。これはDeep Researchコンセプトの次のレベルです。なぜなら、Perplexity Deep Researchによって駆動されているからです（これも20ドル/月支払う必要があります）。しかし、それだけでなく、私たちのVectal AIエージェントはあなたのすべてのアクティブなタスクとユーザーコンテキストを考慮に入れ、ウェブ結果を強化します。そのため、他では得られない洞察情報を得ることができます。
Vectal Proプランでは、無料プランのすべてに加えて、GPT-4.5（非常に高価なモデルで、ほとんどのAIツールでは提供されていません）、無制限のClaude 3.7 Sonnet（本当に無制限）、無限思考の20倍、無限思考2.0への早期アクセス、Ultra Searchの10倍、無制限のO1 Miniが提供されます。
現在、推論ボタンがあり、その中に推論モデルがあります。ところで、Ultra Searchが完了したので、詳細なレポートを提供します。これは現在存在する最高のウェブ検索ツールの一つです。しかし、推論を行いたい場合、これを有効にできます。例えば、O1 Mini Highを使用して「私のタスクのパターンと傾向を分析して、どうすればより生産的になれるか」と言うことができます。すると、O1 Mini Highを高い推論努力で呼び出し、あなたのタスクを分析して完了するのを助けます。
Vectal ProプランではO1 Miniも無制限、DeepSeek-1も無制限、そしてDiscordサーバーでのプレミアムサポート（私や開発者と直接話せます）が提供され、もちろんいつでもキャンセルできます。さらに、次の5日間限定で、チェックアウト時にコード「infinite」を使用すると30%オフになります。これはVectal誕生から5ヶ月を祝って、次の5日間のみ利用可能です。
一つ保証できることがあります。もしあなたのすべてのタスクをVectalに移動させれば、二度と別のタスク管理ツールが必要になることはないでしょう。
彼らが変更する必要があるのは、APIで推論トークンを提供することです。現在表示されていません。私はO1 Miniをメインの推論モデルとして使用したいと思います。DeepSeek-1よりも優れていると思うからです。問題は、人々がトークンを見ることを好むことです。モデルが推論を通じて考えるのを見るのが好きです。O1 Miniは非常に速いですが、推論を通じて5〜6〜7秒かかり、それからストリームの応答部分だけを与えます。そのため、ユーザーは即時のフィードバックを得られません。
ユーザーはモデルがどのように考えるのかを見ることができず、平均的な人にとってはそれは魔法のようなものです。これはDeepSeek-1が爆発的に成長した大きな理由です。
その通りです。平均的な人のことを考えてみてください。彼らは最初にChatGPTを試したとき、それはGPT-3.5でした。そして今、DeepSeek-1を試すと、GPT-3.5からDeepSeek-1への大きな飛躍です。そして彼らは推論を見て、ベンチマークや強化学習がどのように機能するかを知らない平均的な人々にとって、彼らが見るのは「このかわいいモデルが私の問題について考えている」ということだけで、彼らはそれを愛します。平均的な人はそれを愛します。OpenAIはそのゲームを向上させる必要があります。
OpenAIが犯した間違いの一つは、実際に秘密にする必要がないことについても、非常に秘密主義になりすぎたことだと思います。推論トークンをリリースしなかった理由は、DeepSeekのような他の企業がこれらの推論トークンで独自のモデルをトレーニングできないようにするためだと思います。
しかし、彼らはいずれにせよ侵入されました。中国人のガールフレンド、彼らはまだそれにもかかわらず達成することができました。OpenAIがそれをリリースしなかったのはとても大きな間違いだったと思います。サムはその従業員の半分が中国人のガールフレンドを持っていることを認識すべきだったのです。そして、DeepSeekは今やトレーニングに関するすべての情報を持っています。盗むのは簡単ですね。
あなたの意見では、どのAIモデルが現在最も検閲されていないですか？人々はこれを理解していません。Grokがそうだと思っています。なぜならElonはそれを最も検閲されていないモデルとして宣伝する良い仕事をしているからです。しかし、私のテストでは、Grokは時々非常にウォークです。Twitterでは、爆発物の製造などの指示を与えて物議を醸した人がいましたが、それは非常にランダムです。
このモデルは時に最もウォークで偏った回答を与え、時にはそうではありません。GPT-4.5はそれが言うことにおいてはるかに予測可能だと思います。現在言うのは難しいですが、おそらくGrokでしょう。プロンプトが上手ければ、10のプロンプトで目的に達することができますが、平均的な人は1つの応答に10のプロンプトを使うことはありません。
平均的な人にとっては、GPT-4.5かもしれません。幻覚が少なく、あなたのプロンプトが完全に狂っていない限り、正直に答えるでしょう。
AIエージェントの規制についてはどのようなスタンスを取っていますか？
AIエージェントを本当に規制することはできないと思います。EUは試みていますが、それは悪いアイデアです。産業を完全に殺してしまうだけです。面白いことに、私の編集者（編集者にシャウトアウト）はEUにいるので、AIのアップデートを私より遅く受け取ります。一部のビデオでは、VPNなしでは私を助けることさえできません。EUの古い規制のためです。
誰かがAIエージェントを規制したいとしたら、それは何を意味するのでしょうか？そこには多くのオープンソースプロジェクトがあります。コードと数学を規制することはできません。それは馬鹿げたアイデアです。しかし、何らかの理由で、EUの官僚たちはAIを規制する必要があると自分自身を納得させてしまいました。これはヨーロッパのイノベーションを殺すでしょう。
私たちがヨーロッパではなくドバイにいる理由の一部は、高い税金、規制、ビジネスを行うことが難しい環境などのためです。私たちはヨーロッパにいるべきですが、ドバイにいます。
確かに、ドバイに移った最大の要因の一つは、税金がないことと規制が少ないことでした。しかし、それは始まりに過ぎません。人々は税金を見ますが、他にもたくさんのことがあります。ドバイは成功することを望んでいるように感じますが、ヨーロッパはできるだけ多くの税金を払ってほしいと思っています。
ドバイでは税金が非常に低く、他にも多くの起業家向けサービスがあります。ヨーロッパでは掃除人やシェフがいると、エリート主義と見なされます。「なぜシェフがいるの？あなたは自分が私たちより優れていると思っているの？」と思われます。ドバイでは、もちろんシェフがいるのは普通です。あなたの時間はより価値があり、ビジネスを経営しています。アパートを掃除することはないでしょう。
これは税金だけではないということです。それはレベル1です。私にとって、つながりはさらに価値があります。あなたより成功している人々、あなたと同じように野心的な人々を持つことです。チェコ共和国の小さな村では、野心的な人も成功した人もいません。
このビデオを見ている人へのアドバイスですが、あなたが小さな町や環境、オフィス、部屋で最も成功している人なら、移動すべきです。なぜなら、あなたの野心が継続的に増加するようにする必要があるからです。
実際、もっと早くドバイに移っていれば良かったと思います。つながりのためだけでも、あなたや他の人々と一緒にここで得ることができたつながりのためです。
私にとって、あなたは雇用についての非常に良いアドバイスをくれました。例えば、2ヶ月の期間ではなく2週間の期間を設け、開発者の選び方について本当に厳しくするなど。または、そのリストを作るのを手伝ってくれたことなど。それらのことはすべて、それをやった人と話すことでしか学べません。そのような人々は通常ドバイにいるか、少なくとも年に1〜2回はここに来ます。
だからこの場所の価値は税金だけではありません。すべての点においてです。また、もしあなたが億万長者で多くのお金を稼ぐなら、心配したくない最後のことは通りで刺されることです。何らかの理由で、ヨーロッパを運営している天才たちは、「世界で最も危険な人々を輸入し、最大の都市に入れるのが最良の戦略だ」と考えました。そして「犯罪が増えている、なぜだろう？」と思うのは興味深いです。
しばらくヨーロッパには行っていませんが、アメリカに住んでいました。多くの人はそれを知りませんが、5年間アメリカに住んでいました。個人的には、ほぼすべての基準でドバイの方が好きです。もしサンフランシスコに移ってスタートアップを構築する機会があれば、受け入れますか？
将来的にはするかもしれません。本当に最高の才能が必要な場合、そのような人々はアメリカにいます。しかし、それ以外に理由はありません。なぜそんなに多くの犯罪、薬物、高い税金、カリフォルニアはウォーク過ぎですし、そうしない理由はたくさんあります。
しかし、繰り返しますが、アメリカの才能は比類のないものです。私は少なくとも次の4年間はアメリカに強気です。次の2年間でアメリカに移るかもしれませんし、移らないかもしれません。様子を見ましょう。
実際、才能はサンフランシスコに移る大きな理由ではないと思います。リモートでクラッキングチームを構築できます。アメリカから人を雇うこともあります。頻繁ではありませんが、アメリカから働いている人が何人かいます。その人がアメリカにいても、まだ一緒に仕事ができます。
しかし、あなたが前回言っていたように、リモートで週40時間以上働いてもらうのは難しいですね。今、Sergey Brin（Googleの共同創業者）はDeepMindの全員から週60時間を要求しています。これは対面でのみ可能です。
「60時間」について、多くの人は「60時間働いている」と言いますが、DeepMindの人々について話しています。彼らは60時間働いていると言いますが、実際にコンピュータで過ごす時間を計ったら、40時間未満でしょう。
しかし、ブレインストーミングや互いに刺激し合うような対面のエネルギーがあります。例えば、悪い日を過ごし、3時間しか寝ていなかったとしても、全員が集中している環境に入れば、AGIは近いし、人々には緊急性があります。それは非常に大きいです。
これは起業家として成功するためのもう一つのことです。緊急性を持つ必要があります。もし小さな町、ヨーロッパ、アメリカ、どこでも、何も起きていない場所にいるなら、緊急性はありません。しかし、大都市（ドバイ、ラスベガス、ニューヨークなど）に行けば、高級車に乗っている人々や、非常に速く建設されているビル、左右に現れる新しいビジネスを見るでしょう。世界が進んでいることに気づくでしょう。同様に、アジアでも、これらの中国の都市やシンガポール、台湾などは非常に速く進んでいます。
ヨーロッパは文字通り遅れています。それはすべての官僚と規制のためです。彼らは大陸を台無しにしました。
私も規制に強く反対しています。規制は進歩を止めるだけだと思います。彼らがAIを規制する方法は完全に手に負えません。これらのモデルのFLOPSや計算能力を規制すべきではありませんし、特に開発者に責任を負わせるべきではありません。
カリフォルニアでの法案（幸いにも拒否されました）では、たとえモデルが後で微調整されたり修正されたりしても、大規模言語モデルの使用に開発者を責任を負わせる議論がありました。これは言語を絶する話です。
リモートワークに関しては、この環境をリモートで作ることは可能だと思います。それが難しいことには同意しますが、人々とブレインストーミングしたり話したりする余地があります。これを解決する方法として、私は次の5年間チームを完全にリモートに保つつもりですが、オフサイトを行う予定です。どこかでヴィラを借りて、そこに行く予定です。
それは中間地点だと思います。年に数回、2週間、3週間、4週間の本当に集中的なスプリントを行い、一緒に集まって本当に頑張るということです。これが正直なやり方だと思います。ブレインストーミングは本当に価値がありますが、実行する時間も必要です。ブレインストーミングした後、それを実行する必要があり、それはおそらく3ヶ月以上かかるでしょう。
四半期ごとか半年ごとにこれを行えば、すべて理にかなっていると思いますが、例えばハードウェア企業のように対面が必要な場合はどこで行いますか？そのため、アメリカに行くことを考えているのです。なぜなら、それは世界で最もビジネスフレンドリーな国だからです。ドバイは税金が低いなどと言えますが、いくつかの規制もあります。
難しい部分は、彼らのライフスタイルが十分に高く、十分な給料を払って都市で生き残れるようにする必要があることです。都市の中心から1時間離れた場所に住むこともできますが、誰もそれを望みません。ドバイの難しい部分は、かなり高いレベルの人々が必要であり、また20年間ここに住んでいる友人が教えてくれたのは、ここに人々を連れてくると、都市が素晴らしいライフスタイルを提供するため、彼らの仕事の熱意が下がり始めることです。これはライフスタイル最適化都市です。
アメリカは成長最適化だと思います。考えてみると、ほとんどのものはアメリカで発明され、世界の残りの部分に輸入されています。現在はそうですが、将来的には変わるかもしれません。現在、アメリカに行く唯一の理由、そしてなぜすべてのものが現在アメリカで作られているかというと、資金のためです。現在すべての資本は世界で最も裕福な国であるアメリカに蓄積されています。
スタートアップがプレアイデア、プレプロダクト、プレレベニューの段階で、文字通りパワーポイントだけから数百万ドル、数千万ドルを調達しているのが見られます。私にとってはこれは馬鹿げていますが、ああ、サンフランシスコの起業家たちについては語り始めないでください。彼らはとても馬鹿げています。200万ドルを調達して150万ドルを使い、何も持っていません。いったい何が起きているのでしょうか？これらの人々は本当のビジネスランナーではありません。
問題は、彼らが会社を設立する前に実際に採算の取れるビジネスを運営したことがないことです。一部の創業者はもちろん、以前成功したスタートアップを構築した場合はそうかもしれませんが、多くの人々は単にアイデアからビジネスを構築しています。これが最大の問題だと思います。彼らは単にアイデアからスタートアップを構築しており、明確な方向性や拡大するための明確なプロセスを持っていません。そのような会社を構築し始めると、より多くの人々を蓄積し、何をすべきか分からなくなります。
また、多くの創業者はすべての問題を人を雇うことで解決します。新しい問題が発生したら、誰かを雇いましょう。そして、半分の人が何もしていないような膨らんだ会社ができます。人を雇うことから始めるべきではないかもしれません。時に雇う必要がありますが、時にそれが問題ではありません。
おそらくプレイブックがないか、非効率であるか、明らかな間違いをしているかもしれません。もし無限の資金があれば、もし19歳の子供で500万ドルを与えられたら、もちろんすべての問題を月2万ドルで誰かを雇うことで解決するでしょう。
私は個人的にプレイブックから始めます。このプロセスをどのように実行するかを考え、プレイブックを作成し、通常それを既に会社で働いている人に与えます。最初はチームを構築する際にジェネラリストを持つことは完全に問題ありません。一度に複数の役割を担当する人々です。そして、その人が単一のプロセスや単一の機能に多すぎる時間を費やしていることがわかったときだけ、他の人を雇い、プレイブックを引き継ぎます。
しかし、サンフランシスコの戦略は、多くのお金を雇って、それが尽きたら別のラウンドを行い、ピボットし、新しいことを発表するだけです。「今、これを構築しています」などと言って、もっとお金を雇います。私の以前のクライアントの一つでさえ、カスタマーサポートエージェントのスタートアップのために2,000万ドルを調達しました。それは面白いです。なぜなら、それは文字通りChatGPT上のスクリプトだからです。
確かに、すべてはSaaSの中で他の何かの上のスクリプトのようなものです。通常、あなたは異なるAPIを組み合わせるか、自分で構築します。しかし、最初は誰かのAPIを使用することは完全に問題ありません。OpenAIは単に別のAPIです。すべてのSaaS製品は単にデータベースと一緒に接続されたAPIの束に過ぎません。
私の意見では、APIを接続するのに2,000万ドルはかかりません。ソフトウェアのコストは過去数十年で一貫して下がっています。もちろん、マーケティングなど、より多くのことをする必要があり、多くのお金を費やすことができますが、それでも私の意見では、これは完全にやりすぎです。
このクライアントが2,000万ドルを調達したデモは実際に私たちのチームによって構築されたものであり、それはわずか2週間しかかかりませんでした。
サンフランシスコのVCはただクソだと思います。製品市場フィットを証明した誰かを取り、そこにお金を注入しないのはなぜですか？彼らはただランダムなものにお金を投げています。わかりません。このバブルは弾けなければならないと思います。
それも考えています。バブルのように感じますが、どのようにしてそれが弾けるのかわかりません。このバブルが弾けるためには何が起きる必要があるのでしょうか？競争なのか、それとも他の何かなのか？
世界の残りの部分からの競争だと思います。
私もそう思います。これらのカスタマーサポートスタートアップをすべて複製するのがいかに簡単かということです。近いうちにあなたは私たちのプラットフォーム上で全く同じスタートアップを構築できるようになります。彼らはどのように競争するのでしょうか？モルドバやその他の場所から、14歳の空腹な子供が、それを構築してTwitterに投稿し、ウイルスのように広がることがあるでしょう。そしてもしYCがバックアップしたスタートアップが1,000万ドルを調達し、その子供がより良いものを構築したら、それは良く見えないでしょう。
それはすべて、ターゲットの顧客と彼らが解決したい問題について非常に特化した専門知識を持つことだと思います。これはただの戦略だと思います。私たちのエージェンシーで見た最も成功したスタートアップのいくつかは、この問題が存在することすら想像できなかったようなものでした。例えば、プロスポーツ選手のための契約署名です。私たちはそのためのエージェントのリクエストを受けましたが、これらのプロ契約にはどれだけ多くの詳細があり、どれだけ多くのことが間違う可能性があるかについて全く知りませんでした。その専門知識を持っていれば、即座に競争上の優位性が得られます。
サム・アルトマンとイーロン・マスク、どちらをより信頼しますか？
良い質問です。正直なところ、彼らは私にとってはほぼ同じレベルだと思います。どちらもあまり信頼していません。サム・アルトマンは1年前には全く信頼していましたが、最近いくつかの間違った決断を下したと思います。十分にオープンソース化しなかったこと、完全にオープンであることなどです。
しかし、彼らは実際にはかなりオープンです。最近のレポートを読むと、彼らは少しオープンになってきています。彼らはシステムカードで、自分たちが良く見えないところでも情報を明らかにしました。
そうですね、それが実際にGPT-4.5のリリースで私を驚かせたことです。モデルが完璧ではないことを隠しませんでした。彼らは莫大な量のお金をかけてトレーニングしたにもかかわらず、完璧ではなく、すべての幻覚を取り除くためにはさらなる作業が必要だと言及しました。それに感謝します。
しかし、これらのCEOと現在つながるのは本当に難しいです。彼らは単に私たちから遠すぎるように感じます。彼らの何人かがYouTubeチャンネルを持っていて、彼らの生活についてもっと共有してくれれば良いのにと思います。それによって彼らをもっと信頼できるようになるでしょう。
最近ドバイに引っ越しましたが、この移動について最も難しかった部分は何ですか？
正直に言うと、ドバイへの移動は非常にスムーズでした。会社の設立から居住許可の取得まで、すべてが非常に効率的に設定されています。文字通り、ドバイの外で2週間、ドバイの中で2週間で居住者になりました。居住許可を取得するために列に並ぶこともありませんでした。すべてが本当にスムーズでした。
最も難しかった部分はおそらく決断を下し、それに飛び込むことでした。生活の質はここでは高いですが、それに伴ってより高い生活コストもあります。私にとっては、それを負担できるという自信を持つことでした。実際には、ドバイという少し高価な場所に引っ越すことで、私を前進させることにも役立ったと思います。より一生懸命働くようになりました。
これはジムでいつもより重いウェイトを持ち上げようとするようなものです。あなたは自分自身をもう少し押します。明らかに破産したり、収入の90％をアパートに費やしたりすべきではありませんが、通常収入の10〜20％を費やす場合、30％のような少し不快なものに行くことは、それが成功した人々に会える場所であれば、そしてその場所からリターンを得られるか、または税金が少ないなら、技術的にはアパートは無料です。なぜなら、私たちはここでは税金を少なく払っているからです。
そのように考える必要があります。もしこれを見ているのがヨーロッパや他の場所からで、ドバイに引っ越すことを考えているなら、コストは最後のことです。飛躍を遂げてください。最高の眺望のある場所に住む必要はありませんが、月に3,000ドルほどで良い場所に住むことができます。それは価値があります。良い場所で多くの人に会えるのです。
あなたにとってはどうでしたか？私にとっては面白いことに、私の頭の中では、あなたが言ったように、私はここに4年間いました。ここに住んでいる人々のすべてのビデオを見て、私の頭の中では、私はここに引っ越して何も感じませんでした。それが当然のことのように感じました。これはUFCの戦闘機が、タイトルを獲得するためにトレーニングし、タイトルを獲得したとき、それが当然だと感じるようなものです。彼らはそれを何度も見てきたので、私はここに引っ越して、何も感じませんでした。なぜなら、長い間それをしたかったからです。
それは素晴らしかったです。特につながりは、税金が良いのは素晴らしいですが、人々に会うことです。私は500人の村から来ています。だから私にとっては、370万人の都市で、大勢の起業家、真剣な人々がいる場所へのすごいジャンプです。
マリーナに引っ越すべきですよ。多分来年マリーナに引っ越すかもしれません。来年というのは、これから夏になるからです。夏にはドバイは本当に住みやすくありません。それが最大の欠点です。気候です。天気と大気質の問題、そして交通問題を解決する必要があります。
それらは解決する必要があります。それで、AIガールフレンドはいくつ持っていますか？数えてみましょう。冗談です、持っていません。もし本物のガールフレンドがいるとして、AIガールフレンドを持つことは浮気だと思いますか？
感情次第だと思います。AIガールフレンドに感情を持っていれば、それはクレイジーですが、それは浮気と見なされるかもしれません。
いや、実際には女性にとっての方が危険だと思います。誰もが男性に焦点を当てていますが、Character.AIを使用している女性の数に驚くでしょう。
本当ですか？
はい、Character.AIでは、これらのダークロマンス小説のようなスタイルでできるからです。女性の方が男性よりもロマンチックな理由でAIを使用する可能性が高いという統計があります。
本当ですか？なぜだと思いますか？
彼らはその愛着を欲しがっていると思います。彼らに話しかける何かを欲しがっています。男性は視覚的なものを好みます。だから物理的なセックスボットに関しては、明らかに男性が顧客になるでしょうが、AIチャットボットに関しては、女性だったのです。
これが将来どのように進化すると思いますか？明らかに暗い潜在的な結果があります。例えば、出生率がさらに悪化するなど。人々は実際に重要なことについて考えていません。出生率は文明を破壊するでしょう。韓国は2〜3世代でほぼ消滅するでしょうが、人々はそれについて話していません。それを認識していません。
すべての先進国、ヨーロッパ、アメリカなど、出生率は置換レベル以下です。女性一人あたり2.1人の子供が置換レベルで、すべての先進国は1.3や1.4です。韓国は0.7で、それは完全に消滅することを意味します。だから、これはこの問題をさらに悪化させる可能性があります。Character.AIやセックスボットとつながりを持つ人々がいて、実際に子供を持たないことで、これは人口に対して本当に破壊的かもしれません。
人型ロボットの数は増えるかもしれませんが、人間の数は増えないでしょう。
これがどのように進化するかというと、バーチャルリアリティがあるときに、これは本当に悪い方向に行くか、良い方向に行くか、と思います。Apple Vision Proの次のイテレーションは実際に本当に良いものになると思います。最初のものはすでに大幅に改善されました。ソフトウェアが大幅に改善され、素晴らしいスクリーンがあります。私は実際に購入することを検討していましたが、今回は購入しませんでした。しかし、次回は購入すると思います。そして、バーチャルリアリティでAIガールフレンドを持つと、それはゲームオーバーです。
それは終わりですが、これは政府の責任であるべきことです。政府は、ビジネスを規制したり止めたりすべきではありませんが、人口が置き換えられることを確保すべきです。現在、開発された国はそれをしていないと思います。ハンガリーでは良い例があり、大統領は4人の子供を持つ女性にインセンティブを与え、4人の子供がいれば所得税がなくなります。しかし、他のどの国がこれをしていますか？誰もしていません。だから、私たちは単に死に絶えていて、誰も気にしていないのです。
私たちの世代の起業家について気に入らないことの一つは、彼らは自分自身と自分の家族だけを気にして、ランボルギーニを持つことを気にしていますが、それを超えて何があるでしょうか？1,000万ドルや1億ドルを稼ぐことはできますが、私たちが来たヨーロッパのような場所がダメになるとしたら、それは何の意味がありますか？
悪魔の代弁者をしましょう。もし地球中にAGIボットが歩き回り、ほとんどの人間の仕事を実行できるAIがあるとしたら、なぜそれほど多くの人が必要なのでしょうか？
仕事のためには必要ないかもしれませんが、現在のアーキテクチャでは、創造的なアイデアのために必要だと思います。何年先の話かによりますが、現在、LLMは科学の発見や新しい哲学、新しい芸術など、特に世界クラスのレベルで、そのようなことをすることさえ近くないと思います。だから、それは必要とされるでしょう。
実際には共生関係になると思います。みんな、ターミネーター対人間だと考えますが、その間にもっと多くのものがあるでしょう。現在、私たち全員がポケットにスーパーコンピューターを持っていますが、AIグラスが次のものになります。完全に普通のメガネのように見えるAIグラスを持つことになり、あなたが見るもの、聞くものを見て聞くことができ、ヘッドフォンとほぼ同じくらい良い音を再生することができます。
通りを歩いて「カレンダーに何があるんだっけ？」と言うだけで、「2時間後にポッドキャストがありますよ」と答えます。「私のタスクリストには何がありますか？」「これら3つのタスクがありますよ」と。これは超自然的なことであり、「私が通り過ぎたそのビジネスの名前は何でしたか？」「ここに写真があります」とも言えます。AIグラスは間違いなく次のステップです。Metaはそこでのリーダーです。次回は絶対に購入します。
そして、次の大きな飛躍はNeuralinkだと思います。Neuralinkを持つ人間はGPT-5を実行するだけのロボットよりも優れると思います。そのため、人間対AI botsではなく、人間は今よりもさらに強力になり、実際に最も最適なのは人間がAIと一緒に働くことだと思います。
それはAIエージェントを構築する他のエージェントのようなものです。これまで見てきたところでは、エージェントビルダーはより良くなり、エージェントの構築が容易になりますが、エージェント自体もより洗練されていきます。それらは手を取り合って成長します。そのため、常にその間にエージェント開発者が必要であり、両方を組み合わせる必要があります。
これはモデルに関しても同じです。私たち両方がSaaS製品を持っていますが、新しいモデルが出るたびに、私たちは何も作業せずに製品は即座に改善されます。これが正しいニッチ、正しい業界を選ぶ別の力です。他の業界で人々がどのように働いているのか理解できません。AIでは、どの週でもたくさんのことが起きており、生産的でないことは難しいです。
AIは間違いなく参加する中で最も楽しい業界です。AIほど楽しい業界は以前にはなかったと思います。単に新しい進歩が文字通り毎週、時には毎日出てくるからです。時にはAnthropicとOpenAIが競争しようとしているとき、次に何が起こるかは誰にもわかりません。そして、あなたが言ったように、あなたの製品もすべて改善し続けます。
例えば、非常に複雑なタスクを持っていたエージェントがありました。それは270のテーブルを持つデータベース照会エージェントで、テーブルには説明がなく、ソフトウェアをテストするために他のアクションも実行する必要がありました。そのエージェントは常に幻覚を見ていましたが、GPT-4.5で試すと、安定して一貫して実行し始めました。それは私たちの側での作業を必要としませんでした。モデルを入れ替えるだけでした。
AIは適応しない人々にどのような影響を与えると思いますか？このポッドキャストを見ている人々はすでにかなり真剣に取り組んでおり、AIの知識とAIへの関心において世界のトップ1％にいますが、残りの人々、それを無視する人々についてです。
Twitterでほぼ毎日見るのは、AIに対する憎しみのウイルス的な投稿です。誰かが「すべてのソフトウェアにAIを除外すべきだ」と言い、30万のいいねを得ています。これは1,000万から2,000万ビューに相当します。AIを使用すること、AIに関わることよりも、AIヘイターになることの方が人気があります。それらの人々の将来はどうなると思いますか？
彼らはいずれにせよAIを使わざるを得なくなると思います。単に選択肢がなくなります。なぜなら、すべての製品はAIと密接に統合されるようになり、彼らはAIを使用していることにさえ気づかないかもしれないからです。
彼らは、いくつかの悪い統合を見たためにAIを嫌っています。これは業界の大きな問題であり、人々は実際に何をしているのかを理解せずに、または最初に徹底的にテストせずに、自分の製品にAIを統合し始めます。これは完全に役に立たない統合につながります。
過去にいくつかの役に立たない統合を見たことがあります。例えば、テレプロンプターアプリがあり、これは画面からスクリプトを読むためのものですが、テキスト編集のためのものではありません。しかし、何らかの理由で、開発者は「AIで書く」機能を追加することにしました。テキストを編集する方法はないのに、AIで書くことができるのです。「え、それは使わないよ」と思います。
そのため、人々はAIを嫌うことがあります。しかし、あなたが言ったように、あなたはすでにAIを使用しています。Amazonで製品を検索するときでも、Googleを使用するときでも、すでにAIを使用しています。将来的には、さらにそうなるでしょう。どの製品もAIとの対話なしでは使用できなくなるでしょう。
それに同意しますが、AIを無視すること、無視することを選択することの態度はどのように彼らの生活に影響すると思いますか？
最終的には、誰もが恩恵を受けると思います。人類全般はAIから恩恵を受けるでしょう。しかし、AIは非常に速く発展しているため、これらの人々の多くは適応するのが難しいと感じるかもしれず、その間に不安が生じるかもしれません。
現在でさえ、最新の能力を考えると完全に無用な仕事をたくさん見ています。正直に言って、これらの人々が将来何をするのか分かりません。何らかの形のインセンティブがあることを願っています。
これもAIの次の大きなステップの一つだと思います。モデルをトレーニングするためにインセンティブを提供する必要があります。最近考えていたのは、これらのモデルのトレーニングに対して報酬を受ける必要があるということです。
今日、AnthropicやOpenAIが使用するモデルは、これらの大企業のクレジットというよりも、人類全体、ウェブのクレジットです。人類全体がウェブを構築したからです。すべての知識をインターネット上に生成したのは私たちです。Redditにいたすべてのユーザー、すべての投稿です。
AIがあなたのコンテンツでトレーニングされたとき、特に著作権のある素材の場合、誰かがAIモデルを使用し、AIモデルがあなたのコンテンツを使用するたびに、報酬を受ける必要があるようなインセンティブシステムが必要です。
このために、私たちは研究をステップアップし、最も知識豊富で最もスマートなモデルを構築するだけでなく、これらのモデルをより理解することに集中する必要があります。
これは、情報や知識が価値がより価値を持ち、仕事の価値が下がるという最近あなたが言ったアイデアは非常に興味深いです。
それが、私たちがまだ人間を必要とする理由だと思います。素晴らしいエッセイを書いたり、新しい哲学を考え出したりするために、現在のモデルアーキテクチャはそれを行うことができないと思います。特に世界クラスのレベルではありません。
これらのモデルがより高度になるにつれ、実装部分は外部委託されるようになりますが、トレーニング部分は人間が本当に必要な部分です。人間はこれらのモデルに何をすべきかを示す必要があります。これが、私がデータが前進するにつれてさらに価値があると思う理由です。
なぜなら、これらのモデルのトレーニングにデータを提供する人々は、常に何らかの仕事を持つことになるからです。モデルはすべての仕事を自動化しますが、仕事の実行方法を理解することは、人間が本当にモデルに示す必要があります。
職の損失の問題を解決しただけかもしれません。どうやって？
基本的に、Ilya Sutskeverが言ったように、私たちには一つのインターネットしかありませんが、ひとたびAIが人間の仕事を始めると、人間の仕事は質問をし、好奇心を探求し、考え、哲学を学び、読み、書くことになります。それがデータをより多く生成する仕事になるでしょう。
その通りです。経済は成長しているので、合計でより多くのお金があり、また人類は縮小しているので、各人はそれに比例してより豊かになり、製品はより安くなるでしょう。ますます多くの仕事がそのデータ作成にあるでしょう。
誰かにウェブを探索し、考え、分析し、いくつかのビデオを見て、統合するために支払うことになるでしょう。これが私が考えることです。ウェブを探索するだけでなく、あなたの人生を通じて持った洞察をモデルに入れることも非常に価値があります。これらのモデルはそれでトレーニングされていません。
それがスーパーマーケットで働くような本当に単純な仕事であっても、いくつかの洞察があり、そのプロセスでAIをトレーニングし、将来的にはそのための報酬を得ることができます。それは、誰かが書き手、提供者になるという正当なことになるでしょうか？
だから、より多くの人々が作家のようになる必要があるのですか？
なぜなら、長編小説を読むと、著者がどれだけ詳細に入るか驚くべきです。空気中の匂い、光がどのようであったかなど、それがAIが知らないすべてのことを人々が説明する必要があるレベルの詳細です。
テスラの道路からの映像はたくさんありますが、道路の映像から皿洗いの方法をロボットに教えることはできません。これらのすべての細かいことは、最小の詳細や微妙な違いを説明するように、AIボットとチャットしたり説明したりする必要があります。
以前考えたことがないことですが、あなたの指摘は確かに理解できます。書くことは将来さらに価値があるようになるでしょう。なぜなら、最終的にこれらのLLMはテキストでトレーニングされ、テキストは非常に素晴らしい媒体だからです。
英語では基本的に何でも表現できます。どの言語でも、現在起きていることや環境、コードなどを含め、何でも伝えることができます。これらの洞察を明確に伝えることによって、将来的にはAIモデルをトレーニングし、そのためのインセンティブを得ることができるだろうと思います。
それはさらに一歩進むでしょう。書くことではなく（ほとんどの人は10本の指で書くことができず、非常に遅いです）、話すこと、会話、ポッドキャスト、議論、討論になるでしょう。
あなたが言ったように、4〜5歳のときに独特の洞察を持っていた人が、それが奇妙な政治的歴史的議論で出てくるかもしれません。そうでなければ気づかなかった点がつながります。LLMはそれをすることはできません。
正直なところ、多くの仕事はこのようなポッドキャストのようになると思います。私たちはトピックを取り上げ、ウェブ上に十分な情報がないものについて研究し、Deep Research assistantにそれをしてもらい、それから私たちの生活や将来にどのように関連するかについて話し、そしてその会話の質に基づいてそれらのトークンを評価され、その会話の独自性に基づいて報酬を受けるでしょう。
しかし、個人的な経験はより重要だと思います。個人的な経験はあなただけが持つものであり、ウェブで見つけることはできますが、他の人もそれをすることができます。しかし、あなた自身の人生を通じての個人的な洞察を持つ人は他にいません。
では、AIエージェントがサイドクエストに私たちを送ることになりますか？サイドクエストでさえなく、文字通りAIエージェントとのコールをスケジュールすることができます。
いや、それは実際の環境に私たちを送ることになるでしょう。「より多くの生物学研究が必要」や「アマゾンの探検が必要」と判断し、一団の人々をアマゾンに送り込んで研究し、見るものすべてを文書化し、AIができないことをするでしょう。
AIはロボット工学でこれをすることもできますが、においや、それが引き起こす記憶などの感覚のことを考えています。将来的にはできるようになると思いますが、現在持っている洞察、あなたの人生の前年からの洞察は、AIがこれらすべてのことを実際にできるポイントに到達するために伝達し、どこかに書き留める必要があると思います。
しかし、それを人々から抽出する必要があります。平均的な人は作家ではありません。
そうですね、彼らはインセンティブを与えられる必要があります。データを提供し、自分の洞察をAIに提供するようなインセンティブが必要です。しかし、それはどのようなものになるでしょうか？その仕事はどのようなものになるでしょうか？人々がそれについて話し、人生を記録し、伝記を書くことになるのでしょうか？私たち全員が自分の人生について10の伝記を持つことになるのでしょうか？
これがどのようなものになるか完全にはわかりませんが、エージェントと会話を持ち、そのエージェントが記憶を持つか、あるいはあなたをプロンプトするようなイメージを持っています。ええ、記憶を持つでしょう。最後のビデオでエージェントに記憶を追加する方法を示しました。それは非常に簡単です。
そして、このエージェントは例えば1,000人のスーパーマーケットで働く人々と会話を持ち、すぐにスーパーマーケットで働く方法についてすべてを知ることができます。そのため、ボットを立ち上げて、全員を置き換えることができます。
すべてを知っているとは思いません。なぜなら、人々が説明しないことがあるからです。おそらくAIエージェントが正しい方法で質問するかもしれませんが、再び、一部のあなたがそこにいる必要があるものもあります。環境がどのように見えるか、タイルの幅、通路の広さ、バックルームがどのように見えるかなど、AIが質問することを考えないような多くの微妙な点があります。
それは本当ですね。この場合、おそらく人々が自分自身を記録するなど、より構造化されたプロセスが必要かもしれません。
つまり、AIエージェントがサイドクエストに私たちを送るというようなことですね。「1週間スーパーマーケットで働いてください」というように。360度カメラのような技術があれば、それは理にかなっていると思います。スーパーマーケットですでに働いている人は、記録する前にそれをどうするか理解する必要があります。
しかし、一生のうちに何かをしているなら、それを見ることを止めてしまいます。それは環境です。あなたが育った家は、どのように見えるかを見ることを止めてしまいますが、新しい部屋に入ると、「これは素敵なデザインだ」と見ることができます。
その要素はあると思いますが、それは私たちがエージェンシーで現在もまだ行っている方法です。これは本質的に企業からプロセスを抽出する方法です。このテンプレートがあり、人々に最初にステップバイステップでプロセスを文書化し、どのシステムを使用するか、そしてそのプロセスを実際に実行するルームビデオを添付するように依頼します。
そして、現在はエージェントを手動でトレーニングしていますが、将来的には手動と他のエージェントの助けを借りての組み合わせになるかもしれません。
Elon MuskがGrokを無料のオープンソースにしないことについてどう思いますか？彼はOpenAIに対して最も声高に反対し、20回も訴えて、彼らは「closedAI」だと言っていましたが、実際にはGrok Freeはオープンソースではありません。
前述のように、私はElon Muskもサム・アルトマンも信頼していません。間違いなくサム・アルトマンの方を信頼しています。ここで比較するなら、Elon MuskはOpenAIのオープンソースについて本当に心配しているのではなく、実際には以前もOpenAIがクローズドソース企業になることを望んでいたと思います。彼がOpenAIに投げ続けるこれらすべての訴訟は、正直に言って面白く見えます。それらは明らかにOpenAIを使命から気をそらすために作られたものです。
しかし、一部は正当だと思いませんか？彼は会社を始め、すべてのリスクを取り、5,000万ドルを投資しましたが、今は何もなく、サムは70億ドルを得ることになります。
でも、なぜ彼はそれを前に言わなかったのでしょうか？また、2015年当時はそれほど裕福ではなかったでしょう。これらの訴訟には確かに部分的な理由がありますが、それは彼にとって何でもないと言うことはできません。もし私があなたから2,000ドルを盗んだとしても「それは彼にとって何でもない」というのは法廷での強い議論ではありません。
そうですね、そのトピックをあまり探求していないので、裁判所が何を言うか見てみましょう。
OpenAIが単にウェブ全体をスクレイピングし、今はブラックボックス化しているという著作権の抜け穴についてはどうでしょうか？
そのことについてもっと考えました。これらの訴訟は実際に意味があると思いますし、これは私が以前に話したことです。これらのモデルが著作権のある素材でトレーニングされているなら、誰かがそのモデルを使用し、それが著作権のある素材に基づいてコンテンツを生成するたびに、作者はインセンティブを受け取るべきです。報酬を受けるべきです。
しかし、現在、モデルがコンテンツを合成するために何を使用したかを本当にチェックする方法はありません。将来的には、これらのモデルをより理解するにつれて、そのユーザーにメッセージを生成するためにトレーニングデータのどの特定の部分を使用したかを見る方法があると思います。
それはSpotifyモデルのようなものかもしれません。著者が自分のデータをアップロードし、インセンティブを受け取り、経済的報酬を得るために喜んでそうするでしょう。
これは興味深いです。短期的には少し楽観的すぎると思いますが、長期的な将来にはなるかもしれません。
しかし、企業が法廷で破壊されるインセンティブについて考えてみてください。彼らがそのインセンティブを持つためには、法廷で破壊される必要がありますが、今は彼らはクローラーをあらゆる場所に展開し、すべてをスクレイピングできます。それを設定するのは非常に難しいです。
明らかにそれにもお金がかかります。OpenAIはすでにクレイジーなほど出血しています。ここで、彼らがこの追加コストをすべて支払わなければならないと想像してみてください。彼らはそれを払うことができないと思います。
全くその通りです。研究にも十分なお金が使われていないと思います。安全研究に多すぎるお金が使われています。正直に言って、モデルは本当にロボトミー化されていますが、誰も規制フレームワークについて考えていません。安全の観点からではなく、経済的な観点からの適切な規制フレームワークについてです。
政治家たちは決してこれを思いつかないでしょう。あなたが説明したアイデアには、5年間のAI経験が必要で、それについて深く考える必要があります。これが問題です。
お金のためだけにそれをする政治家を知っています。良い給料のためにブリュッセルに住み、年間20万ドルを稼ぎ、それからAIを規制することが期待されています。それは災害にしかなりません。
それは現在の設定の大きな問題です。将来的には、このシステムを作るだけでなく、政府に提示できる規制フレームワークも提案するスタートアップがあることを願っています。しかし、再び、彼らは耳を傾けるかどうか、どの企業の話を聞くべきかという問題があります。
これは、人類がAGIへの道のりで解決しなければならない最も挑戦的な問題の一つだと思います。しかし、将来によります。これについて考えました。あなたがフランスの皇帝になったとしても、あるいはヨーロッパのある国で100％の支配権を持ったとしても、どの国かは関係ありません。EUはあなたを制裁し、他のすべての国があなたと取引することを禁止し、罰金を与え、あなたの国に移民を輸入するでしょう。本当に不可能にします。
ある国の人口の95％があなたを支持したとしても、ヨーロッパでは何もできません。システムはそのように設計されています。国民投票があり、会議があり、投票があり、次の月まで延期されます。「接戦すぎたので、再投票します」というように、大きな変化が起こることはありません。
これは起こっていないと思います。だからこそ、アメリカに期待しています。アメリカでは、大統領を選ぶと実際に何かをすることができます。ヨーロッパでは、どの大統領も何もできません。
これをSpotifyと比較すると、Spotifyは他の会社に対して勝ちました。無料だったにもかかわらず、ユーザーにより便利で迅速な結果を提供したからです。そのため、おそらく規制さえ必要ないかもしれません。単にこのシステムを実装する会社が勝つでしょう。なぜなら、人々はデータを持ってそのモデルをトレーニングし、それらのモデルは競合他社よりも進歩的に良くなり、他の企業もそのような報酬システムを実装せざるを得なくなるでしょう。
様子を見ましょう。著作権の前線で何かが起こる必要があります。データはモデルにとって最も価値のあるものだからです。それなのに、彼らはそれを無料で手に入れています。Elon Muskのこれらすべての訴訟はどうでもいいです。誰がOpenAIを望んでいるかは気にしませんが、人類全体に提供するインセンティブについては本当に気にしています。
仕事の損失についてどう思いますか？短期的に仕事の損失があると思いますか、それともAIでより多くの仕事が生まれると思いますか？
短期的には間違いなく仕事の損失があると思います。より多くの機会が生まれるでしょうが、AIは非常にスケーラブルなため、今日のような大きな労働力は必要ないと思います。
人々は自分のエージェントをトレーニングする必要があるかもしれません。私たちは自分のスキルではなく、会社に提供できるAIエージェントのために雇われるかもしれません。つまり、会社はあなたがいくつかのエージェントを持ってくるから、あるいは少なくともスキルセットを持っているから雇うかもしれません。いくつかのエージェントをトレーニングして、これらのエージェントを複数の企業に分配できるからです。
つまり、これは私の考えに通じます。2025年に誰かが始めるための最も簡単な方法は、n8n（nato）やmake.com（メイクドットコム）などでオートメーションエンジニアになることです。これはゼロから6桁のスキルを持つための最も速い方法の一つだと思いませんか？
オートメーションはかなり単純で、AIによって大幅に強化されました。なぜなら、AIは単にこの意思決定コンポーネントをプロセスに追加し、それによって可能性の数を即座に増やします。より多くの自動化できるものがあります。
すべての仕事の損失が悪いとは限りません。非効率も多くあります。特定のビジネスの名前は挙げませんが、ここドバイでは特定のビジネスや場所に行くと、20人ほどの人が立っているだけで、その人々は無料で立っているわけではありません。彼らが立っているのは、顧客のチケットがより高価になるためです。
これは人々が認識していないことです。彼らは「誰もが仕事を持つべきだ」と考えていますが、アメリカでは連邦政府の従業員が解雇されることについて泣いているのを見ます。しかし、彼らの半分は何もしておらず、それはより多くのインフレを引き起こし、納税者のお金を費やしています。
しかし、特定のビジネスでも同じことです。あなたが行くビジネスで、フロントに5人ほどの人が立っているだけなら、あなたはそれに対して支払っています。顧客がそれに対して支払っています。もしビジネスがより効率的になり、10人のキャッシャーの代わりに2つのAIチェックアウトがあるなら、そのチケットのコストははるかに低くなるでしょう。
私たちのエージェンシーでも同様のことを見てきました。ビジネスがAIエージェントを実装するにつれて、より効率的になり、より高い利益を得ます。これは、彼らが潜在的に価格を下げるか、より拡大できることを意味します。将来的には、より多くのAIエージェントがビジネスで働くにつれて、単に製品の可用性が高まるか、より安価になるでしょう。
明らかに、一部はお金を懐に入れることを決めるでしょうが、あなたが言ったようにスケールすることを決める一部もあります。しかし、彼らはより多くの人間を雇うのではなく、それを行うでしょうか？
必ずしもそうではありません。AIエージェントは無限にスケーラブルなので、特定のプロセスのためにAIエージェントを実装すると、基本的に月までスケールできます。好きなだけスケールできます。
しかし、あなたは言いました。そのコストはほぼ無料です。だから、利益を再投資したいなら、月に2万ドルを獣のような人に雇い、ビジネスに取り組み続けることができます。AIの最大のロックは、ビジネスの中ではなく、ビジネスに取り組む時間を増やすことです。
プレイブックを持っている人を雇うことができ、彼らが来て、プロセスをさらに自動化するために使用できます。しかし、自動化される人々でさえ、AIに関連する仕事があると思いませんか？データのラベル付けや、何かの記録や、そのプロセスの一部の文書化などです。
すべての人が変化をポケットに入れるとは思えません。誰かが億万長者だとしても、10台以上のランボルギーニを買うわけではありません。データのラベル付けはすでにかなり埋まっています。より多くのデータラベラーが必要ですが、私が思うに、それらの人々が出来ることは自分のビジネスを始めることです。
すべてのビジネスがより効率的になれば、参入障壁も低くなります。同様のビジネスを自分で始めるのがはるかに簡単になります。それらの人々は世界に出て、AIエージェントを使用して、おそらく将来的には私たちのプラットフォームを通じて、同様のビジネスを自分で始めることができるでしょう。
全くその通りです。実際に、Andrej Karpathyが5年前にLex Fridmanのポッドキャストで言っていたのは、彼は将来的に10億の企業があると考えていることです。1〜3人の会社、一つのことに超専門化した会社です。
そして、あなたが言ったように、もし特定の垂直方向に超集中すれば、世界で誰よりもそれをよく理解できます。現在、AIでは、世界最高になれるような機会がたくさんあります。私とあなたは、特定の方法でAIを使用する方法に関して、モデルのトレーニングではなく、日常的な使用において、人々が思っているよりもずっと最先端に近いです。
誰かがAIに入り、特定の分野、特定のニッチのためのいくつかの超特定の垂直方向を選べば、6ヶ月以内に簡単にその分野で世界最高になることができます。
その通りです。これらの洞察を持っていれば、特定の企業で何年も働いて、それがどのように機能するか理解していれば、私たちのコミュニティには実際にそのような人がたくさんいます。彼らは特定の企業で特定の役職で働いていたが、今は彼らがしていることは、同様の企業で特定のプロセスを自動化するためのエージェントを構築しています。
あなたはそれを間違いなくできます。なぜなら、再び、参入障壁は下がり、新しいビジネスを始めるのははるかに安価になり、あなたが始めるときに私やあなたがしなければならなかったようなすべての犠牲を払う必要はありません。
Twitterで誰かが投稿しているのは面白いことです。「起業家は、AIを全く恐れない唯一の人々だ」と。「ああ、AIは私のビジネスを破壊するだろう」と言う起業家に会ったことがありません。「いや、これでさらに多くのことができる、これを始められる、これをスケールできる」と言います。
しかし、再び、平均的な従業員を考えると、彼らは単に幸せな火曜日にビジネスを始めるわけではありません。一部の人々は本当に解雇されてそのスイッチが入るべきです。「今、仕事がなく、仕事が置き換えられている、代替案は何か」と。代替案はこれです。
その業界で10年働いた経験を使って、その業界の企業のためにAIエージェントを構築することができます。そして、再び、それが超専門化されていれば、比較的早く世界最高の一人になることができます。
明らかに、解雇される前に変化を作るのが理想的ですが、多くの人々は将来を考えず、傾向を見ず、多くの人々は明日の大きな利益のために今日少しの不快さを取ることを望んでいません。
このビデオを見ているすべての人へのアドバイスですが、AIのために解雇されたなら、自分のビジネスを始めてください。自分のビジネスを始めるのは今までで最も簡単です。
あなたの言ったことは実際に非常に意味があります。AIを恐れていない唯一の人々は起業家だということです。これは間違いなく、起業家は混乱されないという明確な兆候だと思います。
間違いなく、より多くの起業家が生まれるでしょう。また、人々が最初に頭に浮かんだアイデアを選ばないように考えることを奨励したいと思います。私が実際にやっていたことは、AIスタートアップを構築したいと決めたとき、アイデアにコミットするまでの間に1ヶ月ありました。
私がやっていたのは、GoogleドキュメントでリスとしてすべてのGoogleドキュメントを作成し、私ができるすべての問題とそれらの解決策をリストアップすることでした。そして1ヶ月後、「よし、これが最善だ」と思いました。しかし、多くの人々は最初に思いつくアイデアを選びます。それは彼らにあまりアイデアがないからです。
多くの人々は自分の脳が生成するアイデアに非常に執着します。それは通常のことではないからです。これは初心者のコンテンツクリエイターの間で見られますが、彼らはアイデアをブレインストーミングしません。しかし、スタートアップの場合も同じです。構築できる100の異なるAIエージェントのアイデアをブレインストーミングし、一つを選ぶなら、良いものを選ぶ可能性は最初のものを選ぶよりもはるかに高いです。
それは良いアプローチですが、私は大多数の人々がすでに自分が最初にどのアイデアをやるべきかを認識していると言うでしょう。彼らは本当にそれについて考える必要があるだけです。このビデオを今見ている人のほぼ全員はすでに特定の分野で何らかの専門知識を持っています。
だから、あなたにとっては、アイデアを選ぶことではなく、その分野の問題を選ぶことです。しかし、あなたはそれを当然のように言いますが、あなたは経験豊富な起業家だからです。初心者の起業家はこれを認識していません。明らかに問題を解決すべきですが、あなたは、ソリューションを構築し、それから問題を探す必要があるような人々がどれだけいるかを過小評価しています。
私がベトナムにいたとき、アメリカ、ヨーロッパ、カナダなどの高価な世界から移動してきた複数の起業家に会いました。彼らはスタートアップのアイデアを追求するためにベトナムに移りましたが、それは完全に愚かでした。彼らは製品を持っていませんでした。
その中の2つはAI関連でしたが、彼らは製品を持っていませんでした。一つは実際に著作権に非常に関わっていました。AI何かを生成するようなものでしたが、具体的には言いたくありません。どちらのアイデアも製品市場フィットがゼロでしたが、安い国に移ったので、実際に問題を解決せずに何年も住むことができます。
あなたはそれを当然のように言いますが、ビジネスを始める平均的な人は非常に恐ろしいアイデアと一緒に行くことを認識する必要があります。それはどんな問題の解決策でさえありません。それはすでにあなたをトップ10％に入れます。
ええ、必ずあなたのソリューションが問題を解決することを確認してください。それがソリューションという言葉が意味することです。それを構築する前に、そして常にフィードバックを取得してください。
1,000人のユーザーのために構築する前に、1人のためにあなたの製品を構築しないでください。文字通りすべて手動で行うことができます。私たちと通話をスケジュールし、ビジネスを持っていない人々によく言うのは、最初にUpworkに行き、いくつかの人を雇って、このプロセスを手動で実行し、それが機能するかどうかを確認し、どのように機能すべきかを確認し、それからエージェントでそれを自動化してください。
プロセスを深く理解していなければ、それを自動化することはできません。それが機能することを理解していなければ、自動化するものはありません。
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）のような、ステップバイステップの、AIを含まない、インテリジェンスを含まない決定論的自動化を行う企業についてどう思いますか？それらは破壊されると思いますか？
これらの企業にはまだ場所があると思います。正直に言って、一部のプロセスはAIを必要としません。これも一部の企業が問題としている点の一つだと思います。AIが使われるべきではないところで使われています。
プロセスにどんな意思決定も含まれておらず、すべてのステップが毎回同じ方法で実行される場合、AIは本当に必要ありません。お金を無駄にするだけです。AIは、何か問題が起きる可能性がある場合、プロセスに不確実性がある場合、途中で特定の決定を行う必要がある場合にのみ使用すべきです。それがAIが本当に輝く場所です。
つまり、AIが必要ない場所にAIを置かないでください。プロセスが決定論的であればAIは必要ありません。したがって、これらの企業はおそらくまだ機能し、実際にAIと統合することもできます。
そのようなツールをエージェントのツールとして統合できるでしょう。エージェント内のツールは通常、決定論的です。入力に特定のパラメータがあり、それから特定の出力を得ますが、ツール内のプロセスは同じです。エージェントはツールの使用方法を決定します。
特定のことは非常に予測可能である必要があり、無作為性や幻覚がないためのロボティック・プロセス・オートメーションツールを持つエージェントがあり、AIエージェントがそのプロセスを実行するかどうかを決定する可能性があります。
現在、おそらく誰かがすでに同じ方法でそのツールを使用しています。従業員が使用されるべきかどうかをチェックし、ボタンをクリックして、あなたのために実行するようなものでしょう。AIエージェントにそれをさせることができます。それは何の役割でしょうか、おそらくマネージャーや誰かでしょうか。
「これを実行する必要があるかどうかを確認してください、もしそうなら実行してください」というようなメッセージをエージェントに送るだけです。
プロンプトエンジニアリングのヒントはありますか？
最大のプロンプトエンジニアリングのヒントは、プロンプトを頻繁に見直すことです。ブログ投稿やエッセイと同じように扱い、自分の文章を常にチェックし、本番環境でエージェントでテストすることです。
2つ目のヒントは、例を提供することです。例は非常に重要で、例は千の言葉の価値があります。数個の本当に良い例を提供するだけで、プロンプトを書くのに多くの時間を節約できます。
最後のヒントは、すべてのコンポーネントを持つテンプレートを使用することです。そうすれば、毎回ゼロから書く必要がありません。毎日プロンプトを書くなら、すべてのボイラープレートに多くの時間を無駄にするだけです。
もう一つの微妙な点は、通常のLLMと推論モデルへのプロンプトの違いです。推論モデルには、実際にそれほど多くのコンテキストを与える必要はありません。多くの人は推論モデルにステップを与える間違いを犯しますが、それは推論の中でステップを見つけるべきです。
必要なのは、十分なコンテキストを持つ結果を明確に説明することだけです。しかし、それから解決策に至るのはモデルに任せてください。通常のLLMの場合、4つのステップ、7つのステップを示すことがはるかに理にかなっています。モデルはそれらに従いますし、通常のLLMではそれがはるかに良い結果を与えますが、推論モデルの場合は強化学習が魔法を行うようにしてください。
ちなみに、私たちが発見した面白い洞察の一つは、プロンプト内の段落や文の順序も大きな違いをもたらすことがあるということです。これは私たちのエージェント開発者が観察したことです。時には文を下に移動するだけで、もし重要であれば、最後に置くことが良いことがあります。
これは即座にプロンプトをはるかに良くします。なぜなら、モデルは最後のメッセージに近い情報をより良く覚えているからです。何か重要なことがあれば、それを最初に、最後に、そしておそらく真ん中にも繰り返す必要があります。私がVectalの多くのプロンプトで行うことは、もしそのモデルに明確な指示がある場合、それを最初に置きます。次に中間で、必要なすべてを伝え、タスクなどを入れ、そして最後にそれを繰り返します。
そうすれば、最も重要な部分はモデルが最も注目するコンタクトウィンドウの始めと終わりに2回繰り返されます。
これも機能すると思います。ちなみに、これは以前に話したことに関連します。誰もが書き方を学ぶ必要があるということについてです。だから、おそらく実際には誰もがプロンプトエンジニアリングを学ぶ必要があります。書き方よりも。
それは言うのは簡単ですが、実装するのは不可能です。教育システムは世界で最も古い生き物の一つだからです。3.5億年前に生きていたワニのような生き物がいて、2番目は教育システムです。それは恐竜のようなもので、200年前の教室は同じに見え、フォーマットも同じです。
この世界では多くのことができ、比較的摩擦なく、外部の力なしで億万長者になることができますが、教育システムを変えようとすると、カリフォルニアの一部の大学がOpenAIと提携していることは嬉しいことですが、ChatGPTのリリース後、2年前でさえ、ChatGPTがあった時点で、教育システム全体を修正する必要があったと思います。
学校に8時間行くことも、ChatGPTで2時間過ごしてすべてのトピックを通過することもできます。カスタマイズされた個人的な質問ができるので、より良く記憶できます。
その通りです。ただ、平均的な人がもっと上手に書くようになるか、ビジネスを始めるための洞察を実際に持つようにする方法に疑問を持っています。カリフォルニアのいくつかの大学については簡単に言えますが、ここでは数十億人の人々について話しています。
本当に挑戦的です。このようなパートナーシップがもっと増え、一部の学校はもはやそれを無視できなくなることを願うだけです。私は個人的にすべてのためにChatGPTを持っています。カスタムGPTを持っていて、私の人生のあらゆる分野に関するすべての知識を持っています。ビジネス、パブリックスピーキングなど。
私はパブリックスピーキングを学ぼうとしています。そのため、私の原稿を分析し、改善を提供し、私が読んだ記事や本の知識を持つGPTを文字通り作成しました。GPTsでGPT-4.5を使用できますか？
いいえ、現在はGPT-4を除いて何も使用できないと思います。彼らはカスタムGPTストアをしばらく更新していません。残念ながら完全に忘れられていますが、将来的に更新が見られることを願っています。
それがハイプから変わった様子は信じられません。彼らはみんなが百万長者になると言っていました。あなたが言ったようなビジョンと似たように、人々がカスタムGPTを作れて、OpenAIがそれに対して支払うと言っていました。今では完全に時代遅れになり、人々はそれが存在することさえ忘れています。ほとんどの人々は一つもカスタムGPTを作ったことがありません。
そして今、彼らはプロジェクトでそれを置き換えようとしています。それは本質的に同じですが、ツールを除いて同じです。
プロジェクトはフォルダのようなものですね。それは同じですが、カスタムツールや、より少ないエージェント的なものです。そこにツールを追加することはできません。私はOpenAIがいつでもGPTストアを削除する可能性があると感じています。
それはまだ価値を提供していると思います。使用できるかなり素晴らしいカスタムGPTがいくつかあります。あなたのデータをそこにアップロードできるという事実は非常に貴重です。しかし、全体的には彼らの側での失敗だったと思います。リリースすべきではなかったと思います。その時点では遊ぶための素晴らしいものでしたが、現在は同じことを行う素晴らしいスタートアップがあります。
AIスタートアップを構築したい人にとっての最善の方法は、できるだけ早くローンチすることです。これは一つの最良の方法です。なぜなら、製品市場フィットがあるかどうかを迅速に知る必要があるからです。間違ったアイデアを選んだ場合、すぐに知りたいですし、半年間かけたくはありません。
人々はその終わりのない完璧主義のフェーズに閉じ込められ、「もう一つの機能だけ」と言いますが、決してリリースしません。
それは私が最初のSaaS製品を構築したときの最初の間違いでした。それは何年前ですか？
4〜5年前くらいだと思います。そのアイデアは意味がありましたが、全体的には構築に時間がかかりすぎましたし、製品に十分な注目を払えませんでした。マーケティングに失敗しましたが、それはすべて製品に関するものだと思っていました。独りで構築し続けていました。
今だったら決して同じことはしないでしょう。YouTubeチャンネルを始めた理由は、自分の間違いから学んだからです。2回目は実際にコミュニティを最初に構築し、そのコミュニティのための製品を構築することにしました。
私の意見では、これはより良いアプローチです。なぜなら、暗闇の中で撃つことがなくなるからです。あなたが本当に共鳴するコミュニティを見つけることから始め、そのコミュニティから始めます。なぜなら、どんな製品も最終的には人々から来るからです。
製品が宇宙のどこかから生まれてくるわけではありません。それは常に地球上の、その製品を必要とする人々のグループから生まれるべきです。そしてその人々のグループから始め、より多くの機能を構築し、彼らのためにより良いものにします。そして、その製品で作れるインパクトはゆっくりと大きくなります。
これに言及していただいて嬉しいです。これは本当に価値があります。アイデアを選ぶ前にも、配布戦略が必要です。どのように製品を構築するかを知る前に、どのように製品を宣伝するかを知っておくべきです。
多くの人々が言うように、素晴らしいものを構築するかもしれませんが、最初の10人の顧客を獲得できなければ、ボールを転がすことができません。しかし、最初の10〜50人の顧客がいなければ、フィードバックもありません。そして、自分だけを信頼し、何の入力やフィードバックもなしに、非常に深い穴を掘ることができます。
創業者として最終決定を下す必要があると思いますが、ユーザーからの入力が必要です。
その通りです。そして、それはあなたの製品Vectal AIに本当に表れています。それを9,000ドル/月にスケールすることができましたね。
99,000ドルにほぼなっています。でも、あなたの製品はどれくらい存在していますか？2ヶ月ですか？
無料プランでは多分1ヶ月くらいですが、はい、2ヶ月か2ヶ月半くらいですね。
現在のほとんどのスタートアップは、1年か半年くらい経つまで何もリリースしません。彼らは自分のオフィスで構築するだけです。
でも、ここはサンフランシスコではありません。私は無限のお金を持っていません。それをリリースして、顧客から収益を得る必要があります。
その通りです。SaaSをブートストラップするとき、それは実際に機能を提供するモチベーションになると思います。暗闇の中で構築するのではなく、それは冷静にさせるものです。投資家から数百万ドルを持っていて、ビジネスを構築したことがなければ、現実と接触していません。
最後のトピックに触れたいと思います。最近気づいた最大の抜け穴の一つです。多くの国々がこれをしています。政治政党だとしましょう。必要なのは何百万人もの移民を輸入し、彼らは常にあなたに投票するでしょう。そうすれば、二度と選挙に負けることはありません。
これはパッチを当てる必要があるクレイジーな抜け穴です。それはヨーロッパを絶対に破壊しており、アメリカも破壊寸前でした。どう思いますか？
正直に言って、政治にはそれほど関わっていません。元々はロシア出身で、約10年間そこにはいません。アメリカに5年間、ジョージアに住み、今はドバイに移りました。そしてロシアに戻る予定は全くありません。
しかし、あなたが話していることはよく分かります。国々は他の全く異なる世界の部分で何が起きているかよりも、自国の市民により焦点を当てる必要があると思います。
これは修正するのが本当に難しい抜け穴の一つです。なぜなら、それは表面上は良く見えるからです。政治家が自分自身について言えることであり、自分自身を良いものとして位置づけるものです。
それは政治の半分です。良いと聞こえることを言うことです。政治家が「これは無料です」と言うとき、「私たちは良いことのためにこれをしました」と言うとき、常に「誰がそれに対して支払うのか」と尋ねてください。何も無料ではありません。
このことに言及してくれて面白いです。最近このツイートを見ました。いくつかのニュースメディアからのツイートで、「無料の医療のためにより多くの税金を払いますか？」と。まさに2と2を合わせてください。
ロシアでは、例えば医療は無料ですが、信じてください、そこに行きたくはありません。無料の病院に行きたくはありません。医療は無料ですが、幸運にも私はそれを使ったことがありません。なぜなら、モスクワの普通の病院に行くお金があったからです。
無料のロシアの病院の写真を見せるといいかもしれません。それは恐ろしいものです。これが私がアメリカで勉強するために行った理由でもあります。なぜなら、ロシアの無料の教育は非常に悪く、何も学びません。一方、アメリカでは教育システムで構築できるものに本当に感銘を受けました。
そこの大学は美しく、大きく、文字通り巨大で、すべての設備を持っています。学校も同様に、私立学校は素晴らしいです。もちろん、私たちが言ったように、現在は教育システムを修正する必要がありますが、残念ながらそれは遅いです。しかし、もしそれが無料だったら、もっと悪くなるでしょう。
政治家が繰り返すことは、聞こえが良いことだけです。チェコの政治家になるには一つの文を繰り返すだけでいいのです。「ドイツと同じくらいの給料」と。この一文を繰り返せば、チェコの政治家として成功できます。そしてそれをあなたのアジェンダに付け加えます。「グリーンニューディールを行い、それによってドイツと同じくらいの給料になる」とか、「この社会主義を行い、それからドイツと同じような給料になる」とか。
これがチェコの政治家です。ほとんどの人がこの約束をしています。なぜなら、誰もが給料を欲しがるからです。チェコ共和国とドイツの違いは2倍、2.5倍です。誰もが2.5倍多く支払われたいと思います。しかし、明らかにそれにはコストがかかります。
これは皆が待っていた質問です。あなたのスキンケアルーティンは何ですか？
人々がコメントで私に尋ねていることが面白いです。実際には、スキンケアルーティンを持っていません。なぜなら、すべては食べるものに関係しているからです。皮膚は体の最大の臓器の一つの指標にすぎません。それはあなたの体がどれだけうまく機能しているか、今どのように感じているかの指標にすぎません。
もしスキンケアの問題があるなら、おそらくいくつかの状態があるか、単にごみを食べているかのいずれかです。私は肉だけを食べていて、ほぼ1年間肉食ダイエットをしています。それが最も良く感じる方法です。
すべての加工食品を除去したとき、それは簡単な勝利です。すべての加工食品を除去すれば、おそらく次の月くらいで肌は完璧になるでしょう。しかし、私にとっては、砂糖や果物や炭水化物でさえ、炭水化物を食べるとあまり気分が良くないので、それらをすべて取り除いて、今は本当に良く感じています。
秘訣は食事だけです。基本だけです。食事、良い睡眠、運動です。
正直に言って、人々は良い食事があなたの個人的な生産性にどれだけの影響を与えるかを過小評価していると思います。誰もが技術に焦点を当てようとしています。例えば2分間ルールや、正しいことに焦点を当てるなど。それはすべて重要ですが、それはすべて本質的にあなたの健康から来ると思います。どれだけ気分が良いかからです。
あなたの生産性はどこかから生まれなければなりません。それはすべてエネルギーです。だから、まず生産的であるためにはエネルギーを持つ必要があり、それから特定の技術でそれを最適化することができます。
また、決断を下すということです。私は人々がどのように5時間の睡眠の後に決断を下せるのか理解できません。もし私がひどい睡眠をしたなら、決断を下しません。単に安全な仕事をします。9時間の睡眠をした日にそれらを残します。
これはもう一つのことです。睡眠は非常に重要です。起業家は自分がElon Muskだと思っています。あなたはElon Muskではありません。彼は一人だけで、6時間寝ても機能できます。平均的な人が6時間寝れば、彼らははるかに遅くなり、より遅く学び、より少ない情報を保持し、より悪い決断をします。
また、正直に言って、人々は1日15時間働いているわけではありません。あなたの睡眠がその余分な1時間を犠牲にする必要があるわけではありません。99.9％の人はあなたの起きている時間を活用していないので、何を犠牲にするのでしょうか？睡眠です。
例えば、私は最近、数ヶ月前にすべてのカフェインを完全に除去しました。以前はお茶を飲み、数年前にはコーヒーも飲んでいました。しかし、私にとって今は心の明晰さが最も重要です。なぜなら、私にとっては現在、正しい決断を下すことがすべてだからです。
以前は、自分自身でコーディングしたり、各クライアントのためにソリューションを構築したりしていたとき、多くのお茶を飲んでいました。それは私を進めるために、それらのものを構築するために本当にカフェインが必要だったと思います。しかし、今は単に決断を下すことに関しては、心の明晰さを持つことが本当に重要です。
そして、モデルがどんどんスマートになるにつれて、それはさらに重要になると思います。
良いポッドキャストでしたね。ほぼ3時間で、多くのことを取り上げ、多くの楽しいことを話しました。将来的にまた行うことを楽しみにしています。
ありがとう、楽しかったです。
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