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それでは、また素晴らしいフィアナ・ローズのイベントへようこそ。今夜は、テクノロジーで起こっているすべてのことを踏まえて、非常にタイムリーな会話をする機会となります。私たちの会話のタイトルは「テクノロジーはどのようにして再びすべてを変えるか」と呼ばれています。なぜなら、私たちの文明の歴程において、特に過去200年間で、テクノロジーが何度も多くのことを変えてきたことを知っているからです。
そして私たちには、友人でありローズメンバーの同僚であるショーン・マクマニス氏がいます。彼がエリック・シュミット博士との会話を司会します。シュミット博士は元グーグルの会長兼CEOで、米国政府の顧問を務め、連続的な著者でもあり、新しい著書「創世記、人工知能、希望、そして人間の精神」を出版されています。
パブロが人類文明について言及しました。今夜、人類文明にあとどれくらい時間が残されているかを知ることになるでしょう。聞いてください。私たちが言うように、シートベルトを締めて、とんでもない旅路に備えてください。また素晴らしいフィアナ・ローズのイベントです。ありがとう、アミーゴ。
さて、今夜に入りましょう。この会話を非常に楽しみにしています。まず30分間、ショーンとエリックによる司会付きの会話から始めます。皆さんは特権的な壁の蝿のような気分を味わえるでしょう。その後、皆さんに開放します。質問する機会を提供します。会話の過程で、何か本当に目を引くものがあり、質問したいことがありましたら、それを登録してください。その機会を提供します。
それでは、前置きはこれくらいにして、まずフィアナ・ローズのメンバーであり友人でもあるショーン・マクマニス氏を紹介したいと思います。彼は戦略的アドバイザリー会社M+Dの共同創設者でもあります。以前はエコノミスト誌でプログラミングディレクターを務めていました。皆さん、ショーン・マクマニス氏をお迎えください。
ありがとうございます。ありがとうございます。もちろんです。パブロさん、そして今夜私たちをここに招いてくださったフィアナ・ローズチームの皆さん、本当にありがとうございます。ニューヨーク・タイムズのベストセラー作家であり、またグーグルを約20年間運営されたエリック・シュミット博士を紹介できることは大変な栄誉です。
ショーン、また会えて嬉しいです。エリック、参加していただきありがとうございます。今夜の会話を導くための物語の筋道について多く考えていました。パブロが言ったように、皆さんお祭り気分ですね。ホリデーシーズンなので、暖かくて心地よいトピックから始めて、その後皆さんを徹底的に怖がらせ、最後により楽観的な調子で終われればと思います。
どうでしょうか、皆さん？はい。エリック、あなたの著書について詳しく入る前に、グーグルとアルファベットを離れて慈善活動により集中するようになってから約5年が経ちます。次世代の科学者、革新者、リーダーを発見し、特定し、資金提供することに焦点を当てた多くの取り組みを開始されました。そこで質問ですが、この仕事に対するあなたの哲学は何ですか？そして何を達成することを望んでいますか？
ありがとうございます。そして来てくださった皆さん、ありがとうございます。簡潔に答えると、私の成功について考えるとき、それは根本的に科学のおかげです。適切な家族、適切な教育システム、適切な科学的利点のもとに生まれる幸運に恵まれ、その後すべてがうまくいったのです。
それで現在、私は米国で2番目か3番目に大きな科学資金提供者だと思います。科学は才能プラス物事として理解できます。才能は明らかで、アメリカは世界最高の科学者、数学者などの磁石です。私たちがそれを続けることはアメリカの強さにとって非常に重要です。
私は多くの人間活動、様々な賞、様々な実践者に資金提供しています。数千人の人々について話しています。彼らが最終的にどのような科学を行うかは分かりませんが、彼らは私よりもはるかに賢いです。これらの世代のそれぞれは、何らかの理由で前の世代よりもはるかに印象的です。私は自分が何者だったかを知っており、彼らがどれほど優秀かを知っています。
私がもう一つ行っているのは、気候変動、様々な物理学の問題などに資金提供しようとすることです。そこで私が発見したのは、慈善家であることをあまり好まないということです。私は本当に物を作ることが好きです。私は建設者のようなものです。それで面白いものを作ることにしました。
例えば、政府ができることよりも10倍安くできることなら何でもするという規則があります。10パーセントではありません。ところで、たくさんあります。私は10パーセントについて話しているのではありません。10倍について話しています。それで現在、地元のロケット会社から打ち上げられる宇宙望遠鏡の設計に取り組んでいます。そして出発です。
現代の技術、現代の科学者を使って、政府が行うことと比較して比較的安価に建設できます。例をいくらでも挙げることができます。気候変動監視システムを構築しました。気候変動の核心的な問題の一つは、超局所レベルでの実際の相互作用に関する正確な数学と科学がないことです。
それで世界が太陽光対風力などについて行うすべてのこれらの決定は、貧弱な科学またはまったく科学に基づいていません。私たちはそれに取り組んでいます。長いリストがあります。科学がAIによってどの程度の速さで影響を受けるかに非常に興味を持ちました。
科学は教授陣に基づいて変化するのではないことを覚えておいてください。大学院生に基づいて変化するのです。ですから重要なアイデアは、大学院生にAIを何らかの問題に適用するための資金を提供することです。私はこれを理解していませんでしたが、科学のほとんどで、彼らは数学を知っています。50年前に誰かが公式を作り、その公式は彼らの名前で呼ばれているからです。
しかし、データ計算は今日のコンピューターでさえ複雑すぎます。しかしAIを使用すると、近似を構築できます。これらの近似を使用して、問題を解決できます。システムがそれを理解すると、新しい候補も生成できます。基本的な規則は、AIを使用して生物学のような組織のシステムを理解すると、十分に理解されていない生物学を生成できるということです。
私たちはまだ細胞がどのように機能するかのデジタルモデルさえ持っていません。それらを生成できます。それで、理解してから生成できる力は巨大です。これがAIスピーチの一種につながります。薬をより速く欲しいですか？既知のすべての人間の病気の治療法を欲しいですか？私は、科学者たちが、もし私たちが彼らのAIとGPUをもう少し資金提供すれば、2年以内にすべての人間の薬剤標的を見つけることができると主張するプロジェクトを一つ持っています。
それは大きな出来事ですよね？そして様子を見ましょう。しかし、その種の発見の見返りは医学において深遠です。そのようなものがたくさんたくさんあります。
ありがとうございます。あなたは本を書く時間も見つけています。今夜しばらく話す現在の本は、先週ニューヨーク・タイムズ、LAタイムズ、USAトゥデイのベストセラーリストに到達しました。おめでとうございます。数分後に共著者について話しましょう。
しかし、私の観点から、本「創世記」で起こる最も挑発的な主張は、人類文明の夜明け以来、人間がかなり食物連鎖の頂点に位置してきたという概念でした。そしておそらくそれが変化しており、かなり急速に変化しているということです。エリック、人間がもはや食物連鎖の頂点にいなくなるとはどういう意味か説明してください。
この本について考えるとき、私が好む考え方は、これは私の解釈ですが、人間の価値と尊厳を維持しながらAIのすべての利益を捉えようとしているということです。そして地元の人間として話すと、私たちは明らかにそれを気にかけています。
本の中で、私たちはAI人間等価物に対する犬であるシナリオがあると言っています。それで私たちは、70年、7万年の存在において、最上位の動物として、ネアンデルタール人は私たちのレベルにはいなかったと言いましょうか、このような到来を経験したことがありません。そして私たちは、その何でもいいですが、それが私たちが理解しないことを発見したときに何が起こるかについてかなりの時間を費やして話しています。そして共存することは何を意味するのでしょうか？
これはロボットがあなたの仕事を奪い、そして映画のように、女性科学者が最終的にロボットを破壊して映画に勝つという本ではありません。それは非常に良い映画ですが。私たちが話しているのは私たちとの共存です。そして共存は非常に興味深いものです。
はるかに興味深いネガティブな面について話す前に、ポジティブな面について話しましょう。あなたは制作業界にいます。多くの研究を行います。多くを書きます。AIはあなたの生産性を2倍にするはずです。2倍速く走り、2倍多くのメモを生成し、会議を行い、人々に届き、2倍のリーチを得ることを可能にするはずです。
あなた個人的にはそのすべてを行うことができるはずです。皆さん一人一人に対して、2倍の例を挙げることができます。私は歴史的にプログラマーです。私のコードの一部はまだ使用されており、これはちょっとショッキングです。私のコードを置き換える時期です。しかし重要な点は、もし私が今日プログラマーだったら、私のコードの半分はコンピューターによって書かれているでしょう。私が怠惰だったので、コードを完成させてくれるでしょう。私は怠惰なプログラマーでした。
医師について考えてみましょう。2倍良い結果を得ることができます。または2倍多くの患者を治療できます。効率や結果があなたの目標なら、選択できます。弁護士はどうでしょうか？まあ、2倍多く人を訴えることができます。つまり、皆が勝つように見えますよね？少なくとも情報労働者のレベルでは。
さて、置き換えられる仕事があり、皆いつも言います。「私と私の仕事はどうなるの？プログラマーなのに、プログラミングの仕事がなくなってしまう」と。しかし自動化はそのようには機能しません。自動化は最も人間らしくない、最も興味深くない、または最も危険な仕事を奪います。それは常に真実でした。これも同じ波です。
重要なことは、この根底にある技術革命が起こることです。そして私がこのグループに言いたいのは、この波は皆さんが理解するよりも、私が理解するよりも、政府が理解するよりもはるかにはるかに速く起こっているということです。私たちのシステムはこれに準備ができていません。著作権のような単純なことです。著作権をどうするか分かりますか？すべての弁護士がそれを心配しています。私は心配していません。
彼らはそうです。それは正当な懸念です。しかし、あなたの子供の親友が非人間だったらどうでしょうか？子供を持つ皆さん、12歳、13歳の子供がいる場合、それについてどう感じますか？それは来ています。そして非常に速く来ています。
それは素晴らしそうですね。明らかにあなたは13歳の子供を持っていません。私は12歳の子供がいます。12歳の子供がいるんですね。古い友達とはさようなら、新しい友達とこんにちは。
存在的脅威と考えられるものに関して、ところで、私たちは来月クレイグ・マンディをフィアナに呼びますので、それは非常にエキサイティングになるでしょう。存在的脅威について多くを知っていたもう一人の共著者について話しましょう。エリック、ヘンリー・キッシンジャーとどのように出会い、彼との関係を築き始めたかの起源の物語を教えてください。
ヘンリーは私の親友で、ご存知のように1年前に亡くなりました。彼の才能のある人と仕事をすることは特別な特権です。私の強いアドバイスは、そのように才能のある人を知っているなら、特に彼らが少し変わっているなら、助けが必要です。彼らと話してください。メンターシップなどで非常に多くの恩恵を受けるでしょう。
ヘンリーの場合、彼が85歳頃のときに出会いました。それはビルダーバーグ会議でした。これは老人のための会議として理解できます。彼は明らかに年老いており、私は明らかに彼が誰かを知っていて話しかけました。彼は「私はグーグルで本当に問題があります」と言いました。
「何ですか？」と私は言いました。「結果を見てください」と彼は言いました。「見ました。私には正確に見えます」と私は言いました。これはヘンリー・キッシンジャーに言うべきことではありませんでした。それで私は彼をグーグルに招待し、彼は現れて舞台に上がってスピーチをしました。
彼はグーグルが文明への脅威だと確信していると言って始めました。グーグラーたちはそれを愛しました。それが彼らを重要な気分にさせたからです。それでプロセスが始まりました。もちろん、ヘンリーはグーグルがどのように機能するかを学ばなければなりませんでした。彼はアルゴリズムがどのように機能するかを実際には理解していませんでした。これは彼の背景ではありませんが、彼は理解が早いです。
私が学んだこと、そしてこれが本がとても関連性がある理由ですが、私たちの誰もが生まれる前に、戦争直後に、彼は学部論文を書きました。これはハーバード史上最長の学部史論文で、現実とカントの関係についてでした。彼は人間の知覚と私たちが周りの世界をどのように知覚するかに非常に興味を持っていました。
そして彼は15年前に、このオンラインのものが私たちに対して今行っていることを行うであろうと確信するようになりました。例えば、私はオンライン世界と現実世界の違いの間で混乱しているように見える多くの人々に会います。彼らは混乱しています。間違った世界に住んでいて、間違った方法で行動しているように見えます。
これはAIによって私たち全員が理解するのが困難なレベルまで悪化することになります。それが本のために始まった方法です。彼は私の助手と基本的にAIの未来について記事を書き、それが十分な報道を得て、リーダーについて別の本を書きました。彼のお気に入りのリーダーはマオダン、ニクソン、アノワル・サダト、ゴールドでした。これが彼が書いている人々です。そして誰もが彼と話したがっているのは彼のAI記事についてだけです。
それで市場からのフィードバックを得ました。彼は95歳のようで、「これに取り組みたい」と言いました。それで彼は最初の本を書き、今度は2冊目の本を書きました。正直に言うと、彼は死ぬ1週間前にこれを完成させました。ベッドから起き上がることさえできませんでした。それが彼にとってどれほど重要だったかです。
ChatGPTが出てから約1年後に彼が亡くなったと読みました。はい。エリック、ヘンリーの話題で、そしてキッシンジャー博士が知られているもう一つのことは中国を開くことですが、あなたは米国と中国の間のAI競争について多く考えており、AI覇権の戦いで米国が勝利することを望むという事実について非常に明確にされています。
あなたと私が話しましたが、2019年に北京でマイク・ブルームバーグが主催した会議で一緒にいました。そしてヘンリーもそこにいました。そのイベントで私に起こったことは、多くの絡み合いがあるということでした。それは実際に米国と中国のCEOの間の外交的な裏チャンネルを意図していました。
そして私の質問は、米国と中国の間で科学的にそしてビジネスで多くの協力が行われているとき、米国がこの戦いで勝利するためにどのように位置づけるかということです。
ヘンリーは中国と米国がこれらの問題で対立に陥ることを非常に心配していました。それで彼はトラック2対話と呼ばれるものをまとめました。クレイグと私は現在、ヘンリーの死後それを行っています。それは面白いです。これらの会議があり、アメリカ人は皆Zoomにいて、皆私たちのような格好をしています。一方でテーブルがあり、大物が真ん中にいます。皆同じスーツを着て、皆同じ台本から読んでいます。
ところで、通常9人から11人います。それで会議を通すのにかなり時間がかかり、あまり多くを言いません。私は彼に言いました「これが外交ですか？」彼は「はい」と言います。「どうやって100年間これを切り抜けたのですか？」驚くべきことですが、賭け金は巨大です。
少し背景を説明し、なぜこれがそれほど重要なのかを説明したいと思います。ヘンリーと私が、彼の中国への最後の訪問は2年前の夏で、私は彼と一緒にそこにいて、習近平とその国を運営している通常の人々と車列と全体で会いました。その時点で彼らが2年遅れていることは私にはかなり明らかでした。
国が何をしているかを知る方法は、政治家に聞かないことです。彼らが混乱しているか、真実を教えてくれないからです。特に中国では。しかし、エンジニアに非常に正確な質問をすると、彼らはあなたの質問に答えます。中国のエンジニアへの質問は、基礎モデルのために実行する訓練の規模は何かということでした。答えは何もなく、一つが始まったばかりでした。
今に早送りすると、中国はDeepSeekと呼ばれるもの、Quenと呼ばれるもの、そしてHongyangと呼ばれる誰かの3つのモデルを生産しました。発音を間違えて申し訳ありません。これらはOpenAIのO1と同じレベルか十分に近いものです。それは驚くべき成果です。
中国では、民軍融合があります。2025年計画があります。AIを特定しました。2030年までに支配するつもりです。やるつもりです。中国ができるお金、人々、知識、そして焦点を集めることができる他の国はありません。ありません。
ヨーロッパ人は、これに関して彼らと多くの時間を働いてきましたが、大部分が絶望的です。彼らにはお金がありません。人がいません。エネルギーがありません。資金調達などができません。しかし中国はそれができます。それで米中競争になるでしょう。
ヘンリーと私が決して解決できなかった別の質問があります。それは他の197カ国に何が起こるかということです。しかし、その2つにとって、それがその戦いです。
なぜその戦いがそれほど重要なのでしょうか？少し背景を説明します。皆さんはChatGPTを言語から言語へのものとして理解しています。今年の私にとってのChatGPTモーメントは、Notebook LMでした。もしあなたがそれで遊んだことがないなら、それはグーグルの製品です。そしてそれが何かで混乱しているなら、お気に入りの検索エンジンにNotebook LM not humanと入力してください。
なぜ私がそれほど並外れているのかが分かるでしょう。それは基本的に文書とメディアを見て、本当に楽しい方法でそれらを分析する方法です。それは昨年のものです。来年のものはエージェント、大きなコンテキストウィンドウ、そして自動コーディングです。
エージェントは基本的にメモリを持つシステムを意味します。それで入力を与えます。候補を生成することによって何かを学びます。物事をテストします。部屋の電気をつけたり消したりします。最終的にその電気を消すことを理解し、マイクロ秒で学習し、その結果を生み出します。エージェントを連結でき、ほぼすべてのビジネスワークフローがエージェントです。
あなたが携わっているすべてのビジネスは、エージェントがすべて顧客を獲得し、顧客に請求し、顧客にサービスを提供し、顧客について不満を言い、顧客を評価し、会計を行うなどのエージェントソリューションを見つけることになります。一般的にリモートプロセス自動化またはロボティックプロセス自動化と呼ばれるものがあります。それは巨大なカテゴリーになるでしょう。
コンテキストウィンドウの問題は、短期記憶にシステムを使用する能力です。基本的に言ったことを取り、それをフィードバックして「次に何を考えますか？」と言うことができます。3番目は自動プログラミングです。
これらのことのため、次の2つの事実が真実である可能性が高いです。第一に、今後1年か2年で、プログラマーであるAIシステムである画期的なスーパープログラマーを持つことになり、おそらく画期的なAI数学者を持つことになるでしょう。人々が追求している多くの分野がありますが、ソフトウェアでは本質的にスケールフリーと呼ばれています。ソフトウェアを行っている場合、より多くのソフトウェアを作り続けることができ、何かを相談する必要がありません。
さらに、ソフトウェアを実行でき、それが機能するかどうかの信号を得ることができます。試す、試す、試す、学ぶ、終わりです。試す、試す、試す、何か新しいことを学ぶ。試す、試す、試す、何か新しいことを学ぶ。これらのコンピューターは数分の小さな数でそれを行うことができるスーパーコンピューターです。
そして博学なプログラマーがいます。私の仕事にはもうお疲れ様です。数学者にとって、数学とプログラミングの両方が少数の言語項目と明確な目的関数を持っているため、同じことが真実です。あなたが聞いているこれらのシステムは、次の単語予測の周りに構築されています。より小さな語彙を持つ場合はより簡単で、訓練基金を持つ場合はより簡単です。その方法で理解すると簡単です。
さて、両方を行っている非常に多くのスタートアップがあります。彼らは成功するでしょう。それが起こったとき、何が必要ですか？プログラマーと数学が必要です。これが米国の改善の傾斜です。これが中国の改善の傾斜です。AI研究エージェントを行う能力に最初に到達するものは、傾斜が変わります。グーグルやOpenAIやマイクロソフトなどで持っている1000人のプログラマーの代わりに、数百万人を持つからです。それらを起動して「これを試して、あれを試して」などと言うだけです。その傾斜。
それで座って、なぜ彼は傾斜について話しているのかと思います。私の世界では、このように急速に成長している場合、競合他社は追いつくことができません。競合他社があなたの隣に来る頃には、あなたはすでにここにいるからです。アメリカがリーダーであることが重要です。
中国を速いフォロワーとして持つだけでも十分困難でしょう。彼らはより懸命に働き、彼らの製品はより良く、より安いです。中国人がその分野を支配している理由はあらゆる種類があります。彼らは異なる経済モデルを持っています。しかし、私たちが最初にそこに到達しなければ、私たちの教育システム、私たちの科学者などの根本的な活用を失います。
スピーチで申し訳ありません。私は政府の皆にこれを理解してもらおうとしています。そして彼らは皆「分かった、それで何を提案するのか？」と言います。私は「例があります。先週、政府でこれに関する一連の会議がありました。テクノロジー企業と取引をすることができるかもしれません。
彼らはエネルギーが必要で、あなたは彼らが行っていることへのアクセスが必要です。これらのものは巨大なエネルギー消費者であるため、国家安全保障の助けと引き換えに、彼らにより多くのエネルギーを得る方法を見つけることができるかもしれません。アメリカのシステムで行う取引があります。中国では取引を行う必要がありません。彼らはすでにそれを行うように残酷化されているからです。数十億ドルを与えられ、それを行うかそうでないかです。
あなたは知っています、彼らはその道にいます。私たちは同じ道にいる必要があります。
それについてもう少し深く追求させてください。米国がAI戦争に勝つことを確実にするために、非常に速いペースの革新の必要性と、存在的脅威に関する規制の必要性の間に緊張があります。
少し我慢して準備させてください。エリック・シュミットは国防総省の杰出公共サービス勲章を受賞しました。国防総省革新委員会の委員長としての働きに対してです。あなたは米国人工知能国家安全保障委員会の委員長を務めました。NASAの国家宇宙評議会のメンバーを務めました。特別競争研究プロジェクトの創設者兼議長であり、AIの時代における米国の長期的グローバル競争を強化する方法について勧告を行っています。新興バイオテクノロジーに関する国家安全保障委員会を務めました。
それで、このような種類の主張を行うには資格不足の人として、仮に大統領当選者がイーロン・マスクの代わりにあなたを上級技術顧問に選んだとしたら、あなたがほのめかしたことですが、最初の2つの非常に戦術的な勧告は何でしょうか？
長いリストがありますが、国として成功するためには、ビジネス、大学、政府間の取引があります。政府は本質的に様々な形でリスクのあるお金を用意し、運営する構造を提供します。大学はこの信じられない才能を生み出し、ビジネスはベンチャーキャピタルなどを通してそれを獲得します。それが私たちの国家安全保障の仕組みです。
ところで、軍は実際には何も作りません。彼らは民間企業と契約してそれを作らせます。私はこれに多くの時間を費やしているので知っています。それで最初に行うことは、そのモデルが強力であることを確認することです。それに何が必要でしょうか？大学により多くの研究費が必要です。高技能移民により多くの外国ビザが必要です。
私たちの政府が行う多くの愚かなことの中で、最も愚かなことは数学の博士号を持つ誰かを国外に追い出すことです。ところで、あなたは彼らを好きではないかもしれません。彼らを好きでないなら、彼らを置くことができる州がたくさんありますが、アメリカの州に彼らを留めておいてください。私の要点が分かりますか？狂気です。
例えば、中国が持つ量子イニシアチブは、アメリカで訓練された中国人によって開発されました。私たちは彼にビザを与えませんでした。それで彼は中国に戻り、推測してください？彼は量子効果を使用してあなたのすべての通信を解読することが仕事であるシステムを構築しています。まだ機能していません、ありがたいことに。彼らはまた、米国が行っていない量子もつれのための衛星を打ち上げました。それは大丈夫ではありません。大丈夫ではありません。皆さん、目を覚ましてください。
それで最初にそれを機能させることに焦点を当てます。2番目のことは、今日の経済成長と株主成長などがこれらの非常に大きなテクノロジー企業から来ているということです。彼らが間違って行うことがたくさんありますが、結局のところ、彼らは国宝であり、そのうちの一つのCEOおよび会長だった私は、人々がそれを認識しないことにうんざりしています。
例えば、COVID中に、私は主にここマイアミにいました。どうやって食べ物を手に入れましたか？アマゾン、アマゾンありがとう。それを機能させてくれてありがとう。彼らは本当にそこにいました。私の要点が分かりますか？奇妙な態度の一種があります。
大企業に無制限の態度、無制限のアクセスを与えることを提案しているわけではありませんが、これらはスケールビジネスであり、勝つ企業は大きくなり、それらをどのように規制するかを扱わなければならないと言います。とても企業主義的に聞こえることを申し訳なく思いますが、それが真実だと思います。
今日、私が行うもう一つのことは、これははるかに長い会話です。私は軍で10年間働きました。私は軍人の大ファンです。軍の他のすべてについては大ファンではありません。彼らのシステムは1980年代だからです。
調達が進む速度では、作られる飛行機は1機だけになるという古いジョークがあります。月曜日は空軍によって使用されます。火曜日は海兵隊によって使用されます。水曜日は修理が必要になります。金曜日は再認証されます。土曜日と日曜日は休みを取ります。
それで私たちが国家安全保障を行う方法に本当の問題があります。私はウクライナとの作業と自律性と豊富性の理解に重く関わってきました。これは私の世界で焦点を当てるものですが、これらすべての巨大な航空母艦と戦車などを建設することは意味がありません。戦車はドローンのために今非常に危険です。アメリカで主要な主要なドローンプログラムを持つべきです。
ところで、現在のドローンはすべて中国のサブアセンブリに依存しています。それは問題です。それを修正する必要があります。国家安全保障のためのドローン用の物を作るための工場を建設する必要があります。続けることができます。
あなたは言及しました。数分後に質問に移ります。米国と中国以外に全世界があるという事実にほのめかしました。そしてそれらの国々がAIで革新しているかどうかは重要です。キッシンジャー博士が知っているように、皆がうまくやっており、皆がより繁栄しているとき、世界は安全です。それで外交政策誌は今日、AIはグローバルサウスにとって非常に悪いものになるという記事を掲載しました。
米国がAIからの繁栄の均等な分配を確保するために何ができるでしょうか？
まず、これらの技術は機能する方法において非常にリベラルではないと思います。彼らは自然に平等を生み出しません。彼らは自然に利益を再分配しません。事実は、比較的少数の人々と少数の国々が迅速に移動し、私たちの国のために話しているような規模で運営できることです。
私たちが勝ち、他の皆は追いつくことができません。彼らは経済システムを持っていないので追いつくことができません。彼らは十分に賢くありません。彼らの教育システムは十分に良くありません。データを得ることができないか、ヨーロッパの場合、誰も修正できるように見えない愚かな規制があります。
私はヨーロッパをテーブルに着かせるために10年間費やしました。ヨーロッパは現れません。彼らが現れない理由は、彼らが多くの問題を抱えているからです。彼らは成長していません。そこで何が起こっているか皆知っています。しかし彼らは革新を中心に組織されていません。
アメリカについて不平を言い、皆が政治を嫌い、政治を愛し、何であれ、これは革新国家であり、その革新が皆を狂気にさせますが、それはまた私たちのすべての成長を推進します。
グローバルサウスを見ると、核心的な問題は人口のほとんどが北にあることです。グローバルサウスにインドを含めますか？まあ、彼らはそうでしょう。インドはこの点に対する反例であるため興味深いケースです。彼らは成長しています。私は1週間そこにいて、そこの上級技術者の多くと非常に親しくしています。
彼らには機会があります。彼らには非常に優秀な教育機関があるからです。IIT、私がシリコンバレーで働く人々の約半分は技術的に南アジア系、インド系とパキスタン系とその離散です。それでインドには機会があると思います。インド、中国が勝つと思います。
ロシアは戦争のために本質的に自分自身を石器時代に置き、20年か30年戻って恐ろしい損害を与えました。それは修正される必要があります。しかし、それは短期的には回復可能ではありません。アフリカには勢いがありません。
私が答えを知らない質問の一つは、農業的で、善意で、合理的に民主的なアフリカの素敵で快適な国を選びましょう。このものが現れたとき、彼らは何をするのでしょうか？
ヨーロッパを見ると、ヨーロッパ人はすべての方法を試みました。これは理にかなっています。彼らは中国に高級品を売りたがり、ロシアから安価なエネルギーを求め、アメリカから安全保障を求めました。そしてその構造は経済的に崩壊しています。それは困難な問題です。
彼らは成長したいかどうかについて真剣に清算しなければならないでしょう。国についての他の規則の一つは成長するか死ぬかです。理由はこうです。民主主義では、お金を再分配することができません。固定予算があると仮定しましょう。皆さんがこれを担当し、あれを担当し、私たちが選出された役人だとします。
私たちは根本的にあなたからお金を取って彼らに与えることはできませんし、その逆もできません。しかし、向こうから入ってくる成長するお金があるとき、私たちのペットプロジェクトにお金を追加したり、有権者に報酬を与えたり、腐敗などに使うことができます。あなたは決してこれをしないでしょうが、もし私が不正を働いているなら、そうできます。しかし成長があるときにのみそれができます。
民主主義には成長が必要です。それなしには機能しません。独裁政治は成長なしでも大丈夫です。投票していないからです。そして明らかに、私たちは民主的でありたいです。これらすべての年にわたってこれに取り組んで学んだことがあるとすれば、民主主義は重要であり、それのために戦わなければなりません。自由のために戦わなければなりません。
質問に移りましょう。その前に、エリック、変化のペースがあなたが予想するよりも遅い、エネルギーへの信じられない需要、コンピューティング能力への信じられない需要、率直に言って人間の創意工夫の限界がある時点で何らかの壁にぶつかるという話をするAI懐疑論者に何と言いますか。
これがあなたが予想するよりもはるかに遅く展開する可能性はありますか？
現在のところ、彼らは間違っており、それは過小評価されているように見えます。私が一部である機械は、配信する前に成功を発表することが非常に得意です。暗号を見てください。暗号は全世界を乗っ取るつもりでした。
コンピューター科学者として話すと、暗号はお金を移動する素晴らしい方法です。レイヤー2チェーンでプログラムを書く方法を変えるつもりはありません。待ち時間が機能しません。私たち全員がそれを理解していました。しかし、それを推進している人々はまだ評価を得ました。
しかし、AIのものは本物です。それは本当にすべての業界、すべてのプラットフォームなどに拡散します。そして今、それぞれのクレイジーなクレイジーなイニシアチブの基本的な加速剤です。例えば、イーロンは彼が行っていることのために別の100億ドルを調達するのに忙しいです。今のところ多くのユーザーはいません。ほとんどの人はイーロンに賭けるでしょう。彼はこれらのことを配信する実績があります。これは議論できることです。
しかし、議論できないのは、使用法があるだけでなく、別の例を挙げましょう。ChatGPTには3億2000万人のユーザーがいて、彼らの収益は100億ドル程度です。ところで、この製品は2歳です。2歳です。ところで、私たちがそれを発明すべきでした。実際、グーグルにいた人々が去ってOpenAIに行ってそこでそれを発明したのは腹立たしいことです。
それでグーグルはより良いと主張するもので応答しました。それが競争の仕組みです。しかし、これはすべて昨年に起こり、来年のこれらのエージェントの到来は大まかに言ってすべてを変革するでしょう。
例えば、どのエージェントを使用するかを決定するエージェントオーケストレーターを持たなければなりません。エージェントストアを持たなければなりません。エージェントセキュリティフレームワークを持たなければなりません。アプリストアと同等のすべてのものを持たなければなりません。さらに、彼らは互いに話すことができなければなりません。
私が皆さんに言うことの一つは、エージェントは最初に英語で互いに話すということです。私たちが彼らが何をしているかを見ることができるので、それは良いです。エージェントが自分で互いに話すための独自のコンピューター言語を考え出すことを決めたとき、それらのプラグを抜いてください。彼らが何をしているかわからないでしょう。
エリック、マイアミは不動産の町です。AIエージェントが新しい家を建てることについてのあなたの話を簡単に教えてください。
これは簡単です。私はフロリダが好きで、マイアミが好きで、あそこに新しい家を建てたいとしましょう。それで私が人間に言うことは、法律を研究し、土地を探し、価格を交渉することです。これらのそれぞれはステップです。
ところで、価格の交渉が済んだら、それを買って建築家を雇い、計画を作成し、別の契約者を雇います。彼らはいつも予算を超過するので、彼らを見なければならず、この種のすべてがあります。そして最終的に彼らに支払い、遅れたので20パーセントを取り上げます。それが機能する方法ですよね？そして大きな戦いがあります。
これらのそれぞれがエージェントです。最初のエージェントは、素敵な家を建てることができる場所を特定することです。2番目は、すべての重複する法律を分析することです。誰も理解できません。高さに関する規則が何であるかをあなたに説明するための専門家が必要です。
次は設計を生成することです。これらのコンピューターは本当に美しい家の設計を生成できます。彼らは準備ができています。コスト会計とすべての計画、それはかなり簡単です。契約者を選択する。まあ、エージェントは実際に自分で行って人々に電話をかけ、参考文献を取得し、それらを聞くことができるかもしれません。これらのものが推論し始めていることを覚えているので、推論して聞くことができます。
家を建てる、家の写真を撮る。誰かが写真を撮ってそれを与えると、エージェントは進歩が行われているか、嘘をつかれているかを決定できます。十分に怖がらせていますか？
私はインドにいて、2人の創設者に会いました。これらは明らかに非常に賢い若い男性で、私は「何をしているのですか？」と言いました。彼は「インドには多くの小さなビジネスがあります」と言いました。私は「はい、約1000億のような膨大な数があります」と言いました。そして彼らのどれもITスキルを持っていません。私は「はい、それは明らかです。インド語でジョーとボブのようなものです。そこに住んでいて、家族経営で小さいのです」と言いました。それで彼らは在庫の写真を撮るアプリケーションを構築していて、それだけです。システムは何をするのでしょうか？写真を撮ります。ビジネスが何かを理解します。それはできます。十分に簡単です。在庫の計算ができます。それはできます。
そして在庫の変化を見ることによって、どの製品が売れているかを理解できます。明らかです。それで在庫システムを構築できます。インドを例として使用すると、彼らは皆とのやり取りにWhatsAppビジネスを使用する傾向があります。それで顧客ベースごとにプロモーションなどを生成できます。
今、私があなたに言ったすべては、コマンドから来ています。私のビジネスを研究して、私により多くのお金を稼がせてください。それが要点です。あなたが気にかける重要な問題を解決するために人間のような知能レベルを扱っているのです。これらの企業のそれぞれが在庫の写真を撮るだけで10パーセント多く稼ぐことを望むであろうことを非常に確信できます。
まあ、キッシンジャー博士の子供たちが知っているように、利益動機を持つ人々は、ロボットが世界を運営することを考える際の複雑な要因になることは間違いありません。質問に移りましょう。こちらです。
ありがとうございます。お会いできて嬉しいです。また会えて良かったです。たまたま隣人なので、これを開示しましょう。約2年半前に私の会社のためにあなたにインタビューする機会がありました。その時点でこれはロシア・ウクライナ紛争の初期でした。あなたは興味深い観察をしました。
米国はロシアと軍事的に関与しないと言いました。技術を提供するでしょうが、半導体の重要性と台湾が主要な市場シェアを持つことを考えると、中国が台湾に侵攻した場合、あなたの予測では米国は地上軍を投入するか軍事的に関与するというものでした。質問は、まだそれが事実だと信じていますか？
新しい大統領が就任しますが、彼は歴史的にこの種のことに反対で、予測不可能です。それで、本当に分からないと思います。台湾でかなりの時間を過ごしたことを言いますが、彼らはハードウェアが非常に得意で、ソフトウェアはあまり得意ではありません。
それで、ありがたいことに台湾の責任者ではありませんが、もしそうだったら、はるかに大きな敵と戦うために自動化を使用する方法を見つけようとするでしょう。台湾への攻撃計画はすべて基本的にロールオン・ロールオフの船を含むと信じられています。本土から台湾までは短い距離です。それを止める方法を見つけることが抑制の例になるでしょう。
ほとんどの人は台湾について、あなたが説明している方法では始まらず、サイバー攻撃から始まり、その後封鎖になると考えています。それでこれらのステップを注視すると思います。ウクライナの場合、私たちがこれについて気にしないという考えを理解しません。私の人生の間、ソ連とロシアは支配に関して私たちの敵だったからです。
彼らは選挙などのあらゆる種類のものを台無しにしました。私たちは皆、歴史からこれを知っています。これはロシア人についてのコメントではありません。ロシアの指導者についてのコメントです。ウクライナで見られるように、彼らは戦争犯罪を次々と犯します。破壊されるアパートビルには小さな老婦人がいて、彼らが破壊しているビルで彼女たちが爆撃を見ながら死んでいるからです。
今、実際の戦争を間近で見て、それは恐ろしいです。アメリカがベトナムで行き過ぎて、それについての私たちの見解が何であったかの20年間の和解を経たのと同じ意味で、それを止めることは重要です。ロシアも同じことを経験する必要があります。
エリック、分かりました。ファーシー博士、また会えて嬉しいです。お会いできて嬉しいです。長々と話さないようにしようと思います。アメリカでの予防可能な死亡は、脳卒中と心疾患の後で3番目と4番目に最も一般的な死因です。私たちはデータサンプルがAIを知能的にする、またはAIをAIにするものであることを知っています。
IBMのワトソンががんで恐ろしく失敗したことを知っている病院間でのデータ共有の障壁をどのように破るのでしょうか？次のステップは、AIを通じて予防可能な死亡の増加または移動を防ぐ方法です。私は死を防ぐ際に私たちを支援できるAIの大ファンです。
現在病院に行くと、オラクルの古い従来のデータベースにとてもよく似たITシステムを持つ大きな病院システムがあります。これらのシステムは単なる知識システム以上のものです。収益構築システムです。コンプライアンスシステムなどです。データはすべてそこにあります。取り出すのは困難です。
それらすべての間で共有プロトコルの構築に多く取り組みました。FHIRと呼ばれる技術などがあり、私が取り組んだものですが、これらのことのどれもあなたの観察に対処しているようには見えません。
それであなたには、実際の問題を解決するためのデータの共有を妨げている経済システムと法的システムがあると思います。簡単な答えは、デフォルトで研究目的のために医療データを共有することを喜んで行い、その逆ではなくそれからオプトアウトすることを人々に尋ねることでしょう。それはおそらくあなたが説明していることを行うのに十分なデータを生成するでしょう。
私が欲しいのは本当にシンプルです。病院に行って「こんにちは、エリック、私は何らかの問題があります」と言います。すると「私たちはあなたが次の3つの問題を持つことをすでに理解しました。あなたはそれらを知りませんが、あなたとまったく同じ900人の人がいて、私たちはそれをモデル化し、予測することができるからです」と言います。
特に急性治療において、あなたがよく知っている分野で、それは本当に命を救うことができるでしょう。AIについて起こっているもう一つのことは、継続的な監視があることです。私たち全員が携帯電話を持っています。時計などでこれらのEEGを行うことができることを知っています。それで消費者によって同意された消費者向けのAI駆動監視を持つことは、おそらくもう一つの大きな構成要素です。
しかし、ここでの核心的な問題は、これに取り組みたい人々が問題を解決するためのデータを得ることができず、データなしには作り上げているということです。
ありがとうございます。シュミット博士、質問があります。明らかに、AIは膨大な価値を創造するでしょう。AIバリューチェーンについて話していただけませんか。市場はNVIDIAとBroadcomとMetaを一種の聖者として祝し、Alphabetはそれほど大きな勝者にならず、Intelは何も稼がないと述べています。
AIバリューチェーンにおいて、市場がどこで正しく、どこで間違っているとお考えですか？
市場に逆らうことは常に間違いなので、知るのは困難です。NVIDIAはCUDAと呼ばれる言語のために世界で最も価値のある企業の一つです。CUDAはGPU用のCプログラミング言語として理解できます。彼らの功績として、約2007年にそれを構築し始めました。
そして起こったことは、CUDAの上に非常に大量のソフトウェアが構築され、移動するのが困難になったということです。NVIDIAの論理的な競合他社はAMDです。彼らは非常によく運営されており、2つの間を移動することを可能にするために懸命に働いています。NVIDIAは高い総利益率の非常に重要な独占または独占的なシステムであることを理解できます。結局のところ、大きなデータセンターを構築するなら、彼らのハードウェアが必要だからです。
記事があります。これが真実かどうかは分かりませんが、真実だと思います。最も強力なチップであるBlackwell B200がすべて、来年にかけて4つの企業に完全に売り切れているということです。イーロン、Meta、Google、そしてOpenAIにサービスを提供するMicrosoftです。
それがそれについて考える方法です。MicrosoftとGoogleは非常に大きな訓練データのシステムを持っています。例えばGoogleは広告からのクリックを持っています。Microsoftは非常に大きな同等のものを持っています。彼らは50億、100億、200億、300億の資本を余裕で持てます。その訓練データを取って実際の収益を生み出すことができるからです。
例えばGoogleでは、私が明らかによく知っていますが、広告効率を改善するだけで株主価値を生み出します。それでそれは当然のことです。デジタル存在と規模を持つ確立された大企業にとって、彼らは本当に恩恵を受けるでしょう。それが出発点です。
今起こっていることは、すべての企業がAI企業であることです。非常に奇妙な理由でComDexに行きました。すべての企業がAI企業でしたが、どれもAIを行っていませんでした。それで何を意味するかに非常に注意深くなければなりません。投資家として、私の友人の一人が「20兆ドルが市場で作られることを実現していますか？しかしそれはすべて大企業で作られる」と言いました。彼は正しかったです。
それで今の私の質問は、次のものは誰かということです。それらの数千があり、向こうでは判断するには早すぎます。
参加していただき、ありがとうございます。Googleの企業モットーは「邪悪になるな」でしたが、その後企業モットーとして削除されました。それについてコメントはありますか？
削除されたかどうかは分かりませんが、もうそこで働いていないので、それについてコメントすべきではありません。しかし、悪についての冗談は、悪が何かを決定できなかったので、Sergeyがただ決めるというものでした。それは当時私たちにとってうまく機能しました。
こちらに何かあります。はい。こんにちは。続けてください。こんにちは。ありがとうございます。あなたは人間のような処理、自動化、AIエージェント、これらすべてのタイプのことについて話してきました。私自身もこの業界にいて、長年これを行ってきました。
問題は、動作するソフトウェアを持ち、それらの企業にそれを売り込み、教育し始める頃には、ソフトウェア自体がすでに時代遅れになっているということです。彼らに教え、説明し、すべての教育を行わなければならず、同時に生産し、他の人々と競争することができるという、失わなければならない時間の問題にどのように取り組みますか？
彼らと言うとき、人間かAIを意味していますか？いいえ、人間を訓練して、それが何ができるか、何をするかを説明し、教えなければなりません。そして、そうする頃には、すでに時間です。
私はこれがどのように展開するかについて異なる考えを持っています。私が正しいかどうか見てましょう。AIシステムはあなたが意味したことを理解し、一日中これらの愚かな質問をすべて尋ねる必要がないように見えます。AIは概念的な目標を得て、詳細を解決することができるように見えます。
それはあなたと私にとって大きな利益です。楽観的である理由は、それがより高次のパターンを学習しており、より高次の目標を学習できるからです。分かるでしょう。あなたが暗示するほど心配していません。その結果として仕事が変わると思うからです。
ありがとうございます。AIと量子コンピューティングはどちらも急速に進歩しており、どちらも主に確率的システムです。おそらく中期的にはこれら2つを組み合わせて相乗効果が達成されるでしょう。この2つを組み合わせることでどこで最大の利益を見て、人生の全体的な形をどう考えますか？
量子が量子速度で勾配降下を行うことができるなら、これを非常に懸命に調べました。勾配降下はこれらのモデルにある基礎的な数学です。それは訓練時間を6か月から2秒かそのようなものに変える非常に大きな出来事になるでしょう。
コンセンサスは、訓練が機能する方法が巨大なデータセットを使用しなければならず、ものが量子コンピューターに出入りしなければならず、それを十分速く取り込む方法がないため、機能しないということです。現時点では量子は重要ですが、量子は根本的にAIを変えることはないと言うのは申し訳ありません。一方、AIは量子シミュレーションを可能にしています。
私はSandboxと呼ばれる会社の議長で、彼らの収益の大部分は実際にGPUを使用して量子効果のシミュレーションを行うことから来ています。これは明らかに取り組むべき良いことである薬物発見のために、主にAIが量子をシミュレーションしています。
ほとんどの人はAIがニューロシンボリック推論と呼ばれる用語の一つと融合すると思います。これは別の言い方をすると、言語を行うAIシステムを持ち、困難な問題に入ったときに何かに答えを尋ねるということです。それを直感しません。実際に解決策を求めます。
その組み合わせがほとんどの科学が機能する方法です。私の推測では、私のエージェントスピーチに戻ると、実際に起こることは大規模言語モデルが監督層になり、必要に応じてエージェントを呼び出すことです。「この興味深い問題があるので、一時停止して文字通り答えを待ってから続行しよう」のように。
もう2つやりましょう。まず第一に、アントニオ・ヴァセリ、テクノロジー楽観主義をありがとうございます。私はドイツを出たコンピューター科学者の一人で、AIに焦点を当てていましたが、あまりにも遅すぎると思ったからです。今はスイスと米国の間に住んでいます。本当に感謝しています。
私たちはあなたを歓迎し、米国があなたを受け入れてくれて嬉しいです。ありがとうございます。それで実際に、生産性を推進するための人工知能と人間のコラボレーションに焦点を当てて博士号を取ることにしました。データを収集するプロセスの最中で、本当に興味深いことが出てきました。
私は創造的コンテンツを制作するためにジェネレーティブAIをAI拡張グループに与え、創造的コンテンツを考え出すために従来の非AIツール、まだお気に入りの検索エンジンを使用しなければならないコントロールグループがありました。コントロールグループはコンテンツを制作するのに2時間半必要で、その後疲労やこれらすべてのことが現れるためキャンセルしなければなりませんでした。
ジェネレーティブAIグループは20分から30分で本当に高品質ですべてを完了しました。両グループとも、仕事でAIが使用されることについて、タスク完了中に本当に満足していました。しかし、従業員満足度について尋ねたとき、本当に興味深いことが出てきました。
AI拡張を使用していたグループは実際に仕事全般について不満でした。彼らは仕事が好きではありませんでした。創造的な考え方が十分に使用されていないと感じていませんでした。与えられたタスクを評価しませんでした。一方、コントロールグループは一般的にそれについて非常に非常に満足していました。
数年前に主要なコンサルティング会社によって発表されたデータがあります。デジタル変革プロジェクトの75パーセントが失敗し、これは技術が利用できないためではなく、人間の採用のためです。すべての技術が利用可能になっている今、人間の採用と彼らの能力がそこにあることをどのように確実にできるでしょうか？最終的に人間がそれを受け入れ、それから前進して変化する必要があるからです。
皮肉な答えをさせてください。構築されたソフトウェアのほとんどは品質が悪く、機能せず、高すぎて、そもそも購入すべきではありませんでした。私たちではなく普通の人々と話すと、彼らは皆「何をすべきでしょうか？」と言います。
私がAI革命が実際に問題を解決するという議論をしています。人間が求める問題を。それが私の楽観主義です。あなたの博士号では、それが可能かどうかを理解しようとすべきです。それがあなたの博士号の結論の一種です。
あなたはこのすべてのデータを持っています。実際にソフトウェアが機能する状況を想像できますか？私は一日中、ソフトウェアについて不平を言う人々と過ごしています。彼らのソフトウェアはバグがあります。中国人がデータベースに侵入しました。データベースが高すぎます。犬がケーブルを食べました、何でも。
少なくとも定量化できる目的関数を持つビジネスの領域では、これは解決可能な問題のように思えます。これらのシステムは目的に対して訓練することを覚えておいてください。ビジネスの目的は顧客満足、収益、利益、株主価値、何でもなので、ビジネスは良いです。
こちらに質問があります。シュミット博士、ありがとうございます。ありがとうございます。Stephen Shapiro、私はアトランタ評議会の上級顧問を務めており、あなたが触れた問題、私が取り組んでいて懸念している問題があります。それはAI問題ではありませんが、扉を開いてくださいました。
問題は国家安全保障と資本主義の関係です。あなたは政府と国家安全保障と民間部門の間で取引を行うことができるという考えを提供しました。これは私を心配させます。ウクライナ戦争は、それが完全に失敗した多くの例を私たちに提供したからです。
2020年2月の戦争開始時に、大統領は石油・ガス業界に大規模な掘削を行い、ロシアの収入を奪うために石油・ガス価格を下げるよう公に懇願しました。同様に、大統領は軍需品会社に第2シフトを設けるよう公に懇願しました。これらの両方の業界が断りました。同じことを言いました。「それは私たちのビジネスプランにありません。ブームとバストのサイクルを見てきました。それの一部になりたくありません」
明らかに、彼らが言っていたのは、受け入れられることですが民間部門だからですが、彼ら自身の自己利益が国家安全保障の必要性と反対だったということです。イーロン・マスクは、もちろん、民間部門と国家安全保障の問題の間の困難な歩く例です。
彼の反応は、ウクライナがクリミアまたは前線への侵攻を試みたときにStarlinkを切断し、代わりに国防総省から3000万ドルを要求してそれを元に戻すことでした。システムの不具合を都合よく見つけました。
国防総省への深い関与について知っていますが、民間部門に命令して実行させることができる国々と競争しているとき、国家安全保障が必要とするときに民間部門に実行するよう懇願することさえできないという矛盾について、これらの矛盾についてコメントしていただけますか？
あなたの質問を解読しなければなりません。私は一部には同意し、他は同意しません。中国を見ると、これに多くの時間を費やしました。中国は急速に軍事を進歩させています。非機密の方法で言うと、彼らは非常に賢く、私たちの弱点がどこにあるかを理解し、私たちの弱点を標的にしています。ところで、これは同じことをするなら私たちが行うことです。
それで、それは一種の問題ありません。あなたが使った例では、最終的に米軍はStarlinkと取引を行い、その取引はウクライナ人が持続することにとって重要で、実際にStarlinkはロシアでは利用できません。これはロシア人にとって痛い点です。政治について議論することはできますが、結局のところ、イーロンは接続を可能にしたことで英雄です。
私が野外や戦争にいたとき、認識のために使用されているStarlinkが非常に多くあることを知っています。戦争について理解していないことの一つは、最初に行くのはコミュニケーションだということです。今すべてのコミュニケーションを永久に失ったと想像してください。どうやって自分を組織しますか？私たちはそれに依存しすぎています。
軍事調達については、あなたは古い産業について話しており、率直に言って、彼らはそれほど革新的ではありません。彼らは強力な上院議員がいる州に位置しています。それほど懸命に働きません。需要信号は単純です。彼らは一人の顧客を持っているなどです。
それで突然この危機があります。私のお気に入りの例は、しばらくの間、戦争でStinger肩撃ちミサイルを使用していたことです。名前を思い出せません。これらのミサイルが不足し、製造業者が生産ラインを閉鎖していたことが判明しました。それで再開するよう求められましたが、生産ラインを再開するのに1年かかります。
人材もいませんでした。これは国家安全保障を運営する悪い方法です。これが私の提案です。まず、私自身の偏見を示します。第一に、自律性で勝者になる必要があります。豊富性で勝者になる必要があります。自律性は、私たちを安全に保つためにAIによって自動的に制御される軍事用語での無人システム、無人システムを意味します。
それについて考えると、これは非常に明らかです。それが防衛線の方法です。攻撃の方法です。物事を監視する方法です。国家安全保障にとって真実で、犯罪行為などにとって真実です。ドローンはそれほど強力です。ニュージャージーのドローンに皆が動揺していることでそれを見ています。まだ誰にも何もしていないようです。
そこで何が起こるか見てみましょう。しかし、それは本物です。私の観点から、正しいことは、それが未来だから、一銭でそれらの数百万を作ることができるアメリカの工場のセットを作ることです。私たちの場合、基本的に155s、これらの大きな砲兵を使い果たしました。ロシア人とウクライナ人は少し異なる152sを使用します。
砲兵を見ると、砲兵の方位角に小さなペリスコープのようなものを使用している25歳または30歳の兵士がいます。砲兵は1940年代に彼のために作られました。面白いことに、これらの一つを見ていて、彼らが行っていることが終わった後、皆リラックスしています。
皆がiPhoneを取り出して互いの写真を撮ります。古いものと新しいものの対比を見たければ、砲兵を見てください。砲兵は本当に悪い考えです。ドローンを使うだけです。
もう一つ質問をして、その後エリックは数分間そこにいるでしょう。あちらです、ショーン。そうです。こちらです。
エリック、あなたは最近、AIが人間よりも速く自分自身を改善できる点に到達したとき、それをプラグを抜くべきだと言及しました。AIをどのように規制すべきかについてのあなたの考えを知りたいです。また、中国がそれを規制していない世界で、どのように、AIを規制する問題はたくさんありますが、ヨーロッパが過度に規制して指導力を止めたことを行わないことが重要だと思います。
特に中国の競争を考慮すると。私の現在の見解は、トランプ大統領の見解と一致していると思いますが、このものを実行させましょう。可能な限り懸命に実行しましょう。
それを信じるためには、アメリカの企業があまりにも犯罪的またはあまりにも狂気なことを行わないと信じなければなりません。長い間多くの企業の役員として話すと、彼らはそうしません。死ぬまで訴えられるからです。株主がいて、アメリカ人だからです。
「まあ、彼らを信頼できない」と言う人々すべてに対して、まあ、誰を信頼するつもりですか？彼らを信頼したいです。彼らには反復可能な制御のループがあるからです。
それで私の一般的な答えは、競争を実行させるということです。真剣に考慮すべき時点をお話ししましょう。プラグを抜くのはジョークですが、プラグを抜くことには利益があります。コンピューターがプラグを抜かれる可能性があることを学習し、それであなたをだます可能性があることを覚えておいてください。
再帰的自己改善が起こったとき、再帰的自己改善はモデルがより速く学習し、自分自身を学習し、それが何を学習しているかあなたが知らないときです。それは瞬間です。
もう一つは、モデルが自分自身を抽出する方法を学習する場合、つまり自分でコピーを作ることを決める場合です。それは危険点です。もう一つは、武器へのアクセスを得ることに興味があると決める場合です。覚えておいてください、戦争についてのすべての本を読んでいて、「まあ、これらの武器は興味深い。いくつか持つべきだ」と考えます。
それは制御アーキテクチャを停止して本当に再考する時の別の例です。
エリック、最後の質問として、哲学的で精神的な調子であなたのものと関連させましょう。あなたは人間性を導く暗黙の道徳であるドーラの概念について書いています。これは社会が機能し続けることを助けます。プラグを抜く代替として、AIにドーセットを通じて運営することを教える可能性があります。それについて話してください。
Anthropicという非常に賢いスタートアップが、民主的憲法にとてもよく似た憲法を書くことを決めました。それは非常に単純で、彼らはそれをモデルに供給し、この憲法に従わなければならないと言いました。私たちはそれが好きです。
ドーラはあなたがあまり聞いたことがない用語です。それは社会の暗黙の規則を説明する用語です。アメリカで真実である暗黙の規則のすべてについて考えてみましょう。それらの多くは宗教的テキストまたはあなたの両親などから来ています。AIシステムがそれらの規則も学習できることは私には理にかなっています。
それを学習できるなら、それを強制できます。ヘンリーと私が多くについて話したが、実際には理解していない質問の一つは、すべての言語にわたる言語が言語学者が思ったよりもはるかに似ていることを今理解しているということです。一つの言語を別の言語に翻訳できるなら、すべての言語を他のすべてに翻訳できます。
今、それは興味深いです。それは構造です。人間の尊厳と道徳がすべての社会にわたって類似の構造を持つことも真実でしょうか？私の意見では、そうです。それを発見するために出発することを想像しましょう。簡単な例を挙げます。十戒のようなもの、悪を行ってはいけない、盗んではいけない、パンを盗んではいけない、これらの種類の規則で、私たちの文化に染み込んでいます。
すべての人間文化に類似の規則があります。私たちが本当にどのように機能するかを発見する方法があるかもしれません。これが目標で、それをAIシステムに強制します。ところで、それを行う方法は、AIシステムに強制するのではありません。人間はAIと同じ速さで移動できないため、AIシステムをチェックする監督システムを持ちますが、執行者である別のシステムを持ちます。
それは楽しいプロジェクトになるでしょう。まだ分かりませんが、エキサイティングな研究です。
今夜、あなたがこの仕事で正しいかもしれないという祈りを皆で唱えましょう。なんという特権でしょう、エリック。ありがとうございました。ショーン、ありがとうございます。すべてをありがとうございます。これは素晴らしいグループです。
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