AIエージェントの台頭により、ユートピア的未来と ディストピア的未来の両方が議論される中、AIは全産業と人間の生活に影響を与え、汎用人工知能から人工超知能への発展により、人類は知能進化の一過程となる可能性があるという講演である。
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おはようございます、タリン。ここにいることができて本当に素晴らしいです。前回ここを訪れたのは約10年前でした。私は常にタリンとエストニアを、かつて私が働いていたSkypeの真の故郷として見ています。ですから、戻ってくることができて本当に素晴らしいです。
火曜日にテルアビブのバイオテック・カンファレンスで講演し、AIと製薬業界の接点について話すよう求められました。これは、AIが製薬業界、特に創薬において大きな役割を果たしているからです。そして考えてみると、AIは製薬業界だけに限定されるものではありません。
私たちが今聞いた会話のように、これらの障壁、人工知能には存在しない障壁を持って、孤立した思考を続けることはできません。人工知能はあらゆる産業に影響を与えるからです。大小を問わずあらゆる組織に影響を与え、ある程度は偉大な平等化装置と考えられており、小さな企業やスタートアップに大手企業と競争し勝利するための同じようなツールを提供します。
また、組織内外で働くあらゆるタイプの人々にも影響を与えます。その結果、私はこのプレゼンテーションを「AI Meets Life」と呼ぶことにしました。このテクノロジーが私たちに与える影響を理解するためです。
過去数ヶ月間話題となっているAIエージェントの台頭について考えるとき、人々の頭の中には多くの言葉が浮かびます。一方では職の代替、他方では機会や効率性、人類の黄金時代、そして世界の完全な破壊といったものです。これらの言葉は基本的に、ディストピア的結果とユートピア的結果という2つの異なる領域に分類し一般化することができます。
このテクノロジー、この発明がこれほど深遠な方法で議論されているという事実は、これがただの誇大宣伝ではないことを物語っています。ここには他の何かがあるのです。過去の発明は、これほど深遠な結果とともに議論されることはありませんでした。
この結果が意味するものは何でしょうか。ユートピア的観点からは、まさに人類の黄金時代です。AIがすべてを世話してくれるのです。ディストピア的な観点からは、AIがすべてを否定的な意味で世話してくれることを伝える十分な本や映画、その他の分野があると思います。
これは単にAIが意識を持って私たち全員を破壊するという問題ではありません。悪意のある行為者がこのテクノロジーを使用または悪用する可能性があり、これは既に現在起こっていることです。
左側には、SalesforceやGoogleのような企業が、企業や人々が実際の仕事でそれらのエージェントを使用し作成することを可能にするプラットフォームを作成している様子があります。一方、右側には、数週間前にサンフランシスコで掲載された広告で、既に人間対エージェントを対立させているものがあります。
しかし、既にAIによって本当に挑戦されている機能がいくつかあり、実際に良い理由があります。それはコードです。Alphabetでは、25%のコードがAIによって書かれています。Microsoftでは、それよりもわずかに多くなっています。コーディング経験のない人々がより速く前進できるようにする、コード記述専門のAI企業を見ています。
Zuckは18ヶ月以内にAIがすべてのコードを書くようになると言っています。またOpenAIも独自のCodexプラットフォームを立ち上げ、Google I/Oで見たように、GoogleはAlpha Evolveという、AIアルゴリズムとその進歩を自分自身で改善し発展させる完全なシステムを持っています。
もう一つの部分はコンテンツです。昨日のKlaraの決算報告をご覧になったか分かりませんが、実際にKlaraのCEOが決算でアバターを使用しました。私たちが見ているのは、完全にAI作成コンテンツの段階に到達していることです。私たちは既にそこにいるのです。
これは数年前に私が作成したスライドですが、私たちは既にステージ4にいます。現在私たちが受け取っているコンテンツの多く、テキストや画像、動画であれ、少なくとも部分的にはAI作成です。そして間もなく、何が本物で何がそうでないかを見分けることが困難になるでしょう。ですから、これが私たちにとって、そして若い世代にとってもどれほど重要で困難なことになるかお分かりいただけるでしょう。
もちろん機会は素晴らしいものです。なぜなら、AIを水平的に考えることができれば、各機能によってサイロ化されるのではなく、多くの機会を解き放つことができるからです。多くの創設者が知っているように、イノベーションを見つけるためには、多くの場合、異なる分野間の交差点にあります。アイデアの相互受粉が重要であり、AIはそれを行うことができます。
また、私たちが見ているのは、AIの新しいムーアの法則の可能性です。論理的結論まで続けて考えてみると、もしAIが自分自身を作成し発展させることができるなら、病気の日も、調子の悪い日も、問題もありません。継続して働くことができます。だからこそ、90年代のDeep BlueとGarry Kasparovから、2010年代のAlphaGo、ChatGPT、DeepSeekまで、AIの発展がより速くより速く進化している様子を見ているのです。
この人はJeff Hintonです。彼はAIの父と考えられているコンピューター科学者で、Googleで働いていましたが、現在はAI世界の大きな声となっています。彼は、知能を理解するためには、今日世界で私たちが知っている唯一の知能、つまり人間の知能を大まかに複製しようとする必要があると言った人の一人です。
AIについてさらに進む前に、知能について皆さんと基準を合わせましょう。知能とは何でしょうか。明らかに、進化からの生物学的知能があり、それが私たちの脳にあるものです。そして、人間によって開発された人工的な技術ベースのものがありますが、現在は非常に人工的になっています。この2つを比較対照する異なる方法があります。
私は神経科学者なので、これに興味があります。しかし、過去にAIについて考えたとき、それは人間よりもはるかに良く解決できる非常に狭い特定の問題でした。一方、私たちは多くのことができます。私は今あなたと話すことができます。異なる思考を持つことができます。立つことができます。私ができる複数の複雑なタスクがあります。
現在、AIは追いついてきており、これらの複数のことを同時に行うことができるようになり始めています。人間が学習する方法は、ドーパミンを通じた報酬経路を通じてです。それが動機を作り出します。これは生物学的化学の観点です。機械では、それはより強化学習です。しかし、私たちはその例をより多く見ることになるでしょう。
人工知能の基盤はニューラルネットワークです。私たちの脳にあるものと同じです。私たちには約860億のニューロンがあります。しかし、実際に記憶を作り出し、私たちを世界の知的種族にするのは、ニューロン同士の何千億もの兆の接続なのです。
私たちは農業革命、産業革命、情報革命を経験し、現在は知能革命の真っ只中にいます。Jeff Hintonを再び引用すると、一部の人々はこれを最後の人間の発明と考えています。これもまた、ディストピア的またはユートピア的観点から考えることができます。なぜなら、次の発明は、私たちが単純にできないかもしれないパターンを見つけるこれらのアルゴリズムから来る可能性があるからです。
AIの連続体はこのようになります。皆さんと基準を合わせるために。私たちはかなり狭い自動化であったAIから始めました。私たちは自動化と創造である生成AIに移行しました。現在、私たちはエージェンティックAIの領域にいます。自動化、生成、創造、そしてオーケストレーションです。
そしてその聖杯は汎用人工知能です。Google DeepMindのDemis Hassabisがそれについて話していたと思いますが、基本的には人間レベルの知能ですが、ただの人間ではありません。私たちのような普通の人間ではなく、最も賢い数学者、最も賢い医師、最も賢い哲学者、それらすべてが一人の人間に含まれていることを考えてください。私たちはそれと競争することはできませんが、それがAGIの意味です。
しかし、それが必ずしも終わりではありません。人工超知能を考える人々もいます。それは何を意味するのでしょうか。それは、私たち自身の人間の汎用人工知能をはるかに上回る知能であり、私たちがそれを理解することすらできないということです。
潜在的に、宇宙の終わりにあるものや生命の意味など、今日私たちが世界で抱えている最大の問題や未知のものが解決されるかもしれませんが、私たちが理解できる方法ではないのです。そのことを考えてみてください。
Jeff Hintonからの別の引用では、人類は進化的知能の一過性の段階に過ぎないというものがあります。これは非常に深遠な文章です。なぜなら、私たちは動物界のすべての中で世界を歩き回る唯一の知的種族であることに慣れているからです。そして知能が私たちを超えるにつれて、私たちは単なるマイルストーンかもしれません。
しかし、人間として、私たちは常に他の知能について考えます。感情的知能はどうでしょうか。それは確実に機械が奪うことのできないものであり、ユートピア的観点からは良いことかもしれません。私たちは本来人間的です。私たちには共感があります。それはより良く、より優しい世界を作ることができます。
一方で、人工感情知能があり、それは単なる誇大宣伝ではありません。それは本当のことです。Zuckの観点からいくつかの例があります。彼は、私たちの最良の新しい友人はAIになると考えています。そして右側では、これは本当です。冗談ではありません。実際にAIの友人と結婚した人がいます。
つまり、このアルゴリズムは私たちを感情的にどう扱うかを本当に理解することができるのです。最近、人々がセラピストチャットセラピストに行った研究がありました。一部の人はAIとチャットし、一部の人は人間とチャットしました。最後に、誰を好むかを尋ねられ、大多数がアルゴリズムを好みました。
しかし、実際にはアルゴリズムとチャットしていたと告げられたとき、彼らは皆人間を好むように戻りました。ですから、私たちが必要とする人間的なタッチと化学的な何かがまだあり、それは考えるべきことかもしれません。
そしてロボティクスがあります。左側のこれらの動画をご覧になったかどうか分かりませんが、それはTeslaのOptimusで、それがどのようにダンスし、理解するかのレベルは驚くべきものです。それは異なるレベルです。彼は2030年までに年間少なくとも100万体のロボットを製造できるようになると信じています。
右側では、これは中国で起こった有名な問題で、ロボットが狂ったときのものです。その動画を見ると、このディストピア的な潜在的結果に連れて行かれるでしょう。しかし、Elon Muskは本当にロボティクスが進むべき道の一つだと考えています。
AIが複製できない独特の人間の能力を理解しようとするとき、創造性が常に浮上します。Google DeepMindが行った囲碁ゲームの例を挙げましょう。囲碁は何千年もの間、ほぼ10億人のユーザーによってプレイされてきた古い中国のゲームで、そのゲーム中に特定の手がありました。
それは手37と呼ばれ、非常に非正統的で、人々はそれを期待せず、人間は以前にそれを行ったことがありませんでしたが、実際に勝利につながりました。これが示すのは、人間にはできないがAIにはできる、そして創造性として定義される可能性のあるパターンの本当の例があるということです。
ですから、私たちのスーパーストレングスは何でしょうか。それは創造性でしょうか、カリスマでしょうか。知性でしょうか、直感でしょうか。より多くのコネクターや接続を持つべきでしょうか。それはどのような影響を与えるのでしょうか。
私はこれらの項目のいくつかに触れるつもりです。テクノロジー、人々、ビジネス、組織、そして社会です。なぜなら、それはテクノロジー自体だけではありえないからです。組織とビジネスが成功するためには、すべてが協調して働く必要があります。
そのうちのいくつかについて話しましょう。まず、抽象化です。クラウドの例を挙げましょう。過去には、すべての企業が独自のコンピューター、ケーブル、すべてを持つ必要がありました。クラウドが登場し、仮想マシンが登場し、各企業が最も得意とすることに集中できるように、多くの重労働を私たちから取り除いてくれました。
これを未来に持っていくと、現在私たちはソフトウェアプラットフォームとサービスとしてのインフラストラクチャの観点にありますが、それはAIスタック、テクノロジースタックです。テクノロジーよりもテクノロジーの管理が得意なのは誰でしょうか。ですから、私たちが見ているのは、実際にAIがそのスタックの多くを取り、将来的にAIが全体のテクノロジースタックを取ることです。これにより、私たち人間は人間が最も得意とすることに対処することになります。そして、それはまだ私たちが理解する必要があることです。
AIの結果として起こっているもう一つのことは、機能と役割の統合です。マーケティングとエンジニアリングと運営の間に私たちが作ったこれらすべての障壁は、その時には必要だったかもしれません。しかし、皆がChatGPTやGemini、またはそれらを助けるAIと働いているなら、これらすべての役割は似ており、要件の面でも似ています。
ですから、私たちは実際に何を尋ねるかを見つけることが、実際に答えを見つけることよりもはるかに重要だということを発見しています。なぜなら、私たちには既にそれらのツールがあるからです。しかし、それは科学的統合にも及びます。
自然科学は必ずしもサイロ化されているわけではありません。私たち人間がそれらを理解し、深く掘り下げることができる塊に分解するために、これらの障壁に分解してきました。しかし、実際にAIがしているのは、自然界には障壁がないため、これらの障壁を壊すことです。それは私たちが人工的に作り出したものです。
これがもたらすことができるのは、潜在的に新しい科学、私たちが以前に考えたことのないものです。未知の未知、AIの力をそれらのパターンに解き放ち、手37のように、古くからある問題を解決する新しい方法を見つけることです。
そして、ここでSandbox AQを紹介したいと思います。Sandbox AQの焦点はスケールでの深いインパクトだからです。Sandboxは2016年にGoogle、Google Xの一部として始まりました。2022年に、Alphabetから最初の本当にクリーンなスピンオフを行い、現在は独立して動作しています。
これらは長期投資家であり、私たちが解決しようとしている問題が重要で時間がかかることを理解しているため、大幅に資金提供されています。古典的機械で量子をレプリケートしようとしているNvidiaを含む、多くのパートナーシップがあります。
Sandboxのアイデアは、明らかに現在使用しているLLMに焦点を当てるだけでなく、実際にLQM、より物理的で定量的な大きなモデル、単なる言語大モデルではないものを見ることです。今日自然界で起こっている統計と相関を見ているのです。
なぜなら、LLMの到達範囲は重要で影響を見ていますが、LQMの領域はヘルスケア、創薬、その他の分野でもはるかに重要だからです。ですから、私たちは言語から科学に移行しています。
私たちが見ているいくつかのことは、LLMは主にコスト削減、より良い働き方、現在ははるかに効率的である一方、LQMは私たちに新しい科学、新しいテクノロジー、新しい収益源と機会を作り出すことができるということです。それを行うことができることを理解し始めるのは魅力的で、私たちの顧客と人類への影響は重要です。
ですから、ポスト量子暗号の準備など、私たちには多くのものがあります。つまり、彼らは以前、ヨーロッパが防衛を理解することの重要性について話しました。ですから、サイバーはその重要な部分です。化学と生物学のシミュレーションは重要です。
AQAVは防衛に関するもう一つのことで、今日飛行機に乗ってパイロットに彼らが直面する主な問題は何かを尋ねると、GPSのスプーフィングとジャミングだと言います。ですから、ある時点で特定の地域を飛び回ると、突然コンピューターが暗くなります。彼らはどこにいるか分かりません。
AQ nerveが行うことは、地球の結晶磁場を使用してそれがどこにあるかを理解することです。ですから、GPSに依存せず、スプーフィングされません。
まとめる前に他のいくつかのこと。相互運用性は重要で、ドメイン業界から例を挙げます。ドメイン業界はかなり統合されており、彼らが通常行うことは、多くのブランドを統合し、それらを連携させようとすることです。
それはほぼ不可能です。非常に多くの技術的負債があり、誰もそれに対処したがりません。現在、あなたはその領域にエージェントを配備し始めて、お互いに話し合わせ、私たちが決して行わなかった統合をはるかに速く解決し実行しようとすることができます。
ここに、それが潜在的にどのように機能するかの簡単な例があります。いえ、すみません。まあ、後で見ることになるでしょう。うまくいきません。しかし、多くのチーム、コンサルタントが下で統合を解決しようとする代わりに、実際にエージェントでそれをかなり簡単に行うことができることを示す素晴らしい動画です。
組織の観点から、変化しているいくつかのことがあります。まず、ハイブリッドワークについて話したとき、私たちは何について話したでしょうか。私たちはリモート、つまり従業員の場所について話しました。企業がそれに少し反対する方向を見ているにもかかわらず、それは続くと思います。
しかし、それは会社の構成も意味します。ですから、私たちは場所、私たちがいる場所にとても焦点を当てました。しかし、実際にAIとどのように働くのでしょうか。AIエージェントがあなたの単なるヘルパーではなく、同僚になるにはどうすればよいでしょうか。ですから、ハイブリッドワークは、従業員の場所だけでなく、会社の構成も多く意味すると思います。
私が非常に興味深いと思ったもう一つのことは、職場で多くの会議に参加したことがある人は、時々意思決定のレベルや、意思決定がいかにばかげているかに驚くことです。その理由は、政治、エゴ、その他のアジェンダを入れると、間違った決定を得るからです。そして、それは業界を問わず、会社の規模を問わず、何度も何度も起こります。
決定が間違ったことから下流に行く無駄の量について考えてみてください。もし私たちに真実を語る者、AIの真実を語る者がいて、それらの会議に参加し、情報を吸収し、それを指摘することができたらどうでしょうか。タイトルを気にせず、昇進を気にせず、エゴを気にしません。
ですから、それは企業世界に関して私たちの既知の人間の欠陥を少なくとも軽減する興味深い方法かもしれません。そして、私が以前に話したイノベーションのフライホイールがあります。過去、大企業でも今日でも、イノベーションとテクノロジーは、かなり製品とエンジニアリング機能の領域です。
もうそうではありません。本当のイノベーション、本当のスーパーフラワーが正しい質問をすることなら、それは組織の誰もができることです。テクノロジーが人々が何かを開発するための障壁でなくなるなら、誰もがそれに貢献できます。そして、それが私たちが理解する必要があることだと思います。
繰り返しますが、イノベーションはテクノロジー分野からだけではありません。ですから、これらすべてが大小の組織に来て打撃を与えており、誰もがそれをどのように機能させ、何を変えるかを理解しようとしています。
最終的に社会の観点から、私が言及したように、そしてあなたが見たように、この技術には多くの質問があり、それはすべてに影響を与えますが、経済的観点から、仕事の観点から、私たちはそれに準備ができているでしょうか。誰もが、以前のすべての革命は新しい仕事を生み出したと言いますが、私たちはまだこれを理解する必要があります。
ですから、あなたがユートピア派かディストピア派かは分かりませんが、多くの可能性と多くの機会があると思いますし、私は個人的にそれを本当に楽しみにしています。
Jeff Hintonからの一つの引用で終わりにします。彼は、より知的でないものによってより知的なものが制御される例は非常にまれであると言っています。それをあなたに残しておきます。お時間をいただき、ありがとうございました。
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