この動画は、競技プログラミング世界チャンピオンでCognition AIのCEO兼創設者であるスコット・ウーへのインタビューである。AIコーディングエージェント「Devon」の開発背景、AIがソフトウェア開発に与える革命的インパクト、そして1兆ドル規模の市場可能性について詳しく語られている。数学やプログラミング競技の天才たちがなぜAI分野で活躍するのか、人間とAIの協働の未来、そして技術革新がもたらす楽観的な未来像についても言及されている。
- はじめに：AIによるソフトウェア開発の未来
- スコット・ウーの背景と経歴
- Devonの誕生とバイラル化
- ルイジアナからの数学とプログラミングへの道
- 大学時代とAdaparでの経験
- Lunch Clubから学んだこと
- Cognitionの創設
- なぜ数学の専門家がAIで成功するのか
- 具体的な技術的問題の例
- Devonとは何か
- 人間とAIの協働の未来
- 技術スキルの価値と抽象化レベル
- 数学教育の重要性
- Lunch Clubの成功と学び
- Cognitionの企業文化と数学ゲーム
- 数学ゲームの具体例
- 難しい数学問題への挑戦
- より難しい問題への挑戦
- 楽観的な未来への展望
- 生産性向上と経済への影響
- 1兆ドル市場の可能性
- 企業での採用と効果
- AIが他分野に与える影響
- アメリカで事業を行う理由
はじめに：AIによるソフトウェア開発の未来
もしあなたがAIを使っていないなら、あなたは単純に遅いのです。ソフトウェアエンジニアリングの未来は、コンピューターに「まさにこれを作る必要がある」と伝えると、それが実現されるというものです。これは1兆ドル市場なのです。
Devonのような製品の価値と機会をどう考えますか。私たちは10%や20%の向上だけでなく、10倍の向上を実現できます。
なぜ数学の専門家たちがAIでこれほど優秀なのでしょうか。私はグラスゴー中学校の7年生で、255の値は何ですか、スコット。5,000です。5,000が正解です。
あなたが構築している会社では、数学、物理学、競技プログラミングの頂点の人材と一緒に過ごしているのですね。私たちは確実に数学ゲームをたくさんやっています。コメント欄で最初に解いた人にはグッズを送ります。スコット、もっと難しい問題をお願いします。
コードは正直なところ、そこにある中で最も急速に成長しているAIの使用例です。私たちは人生をずっとMinecraftのサバイバルモードで過ごしてきましたが、今度はMinecraftのクリエイティブモードで遊べるようになるのです。
スコット・ウーの背景と経歴
スコット・ウーは国際情報オリンピック（IOI）で複数の金メダルを獲得した後、競技プログラミングの世界チャンピオンになりました。彼は10年前に私のために働いていて、今日では世界で最も急成長しているAI企業の一つのCEO兼創設者です。
彼は数学、物理学、競技プログラミングの頂点の人材に囲まれており、私がこれまで見た中で最も急成長している企業の一つを構築しています。世界のトップの人材はAIについてどう考えているのでしょうか。世界は5年後、10年後にどうなっているのでしょうか。
American Optimistへようこそ。友人のスコット・ウーをお迎えできて本当に興奮しています。スコット、あなたはCognition AIのCEO兼創設者で、IOI競技の世界チャンピオン、トップの数学競技者で、あなたの会社は素晴らしい成果を上げています。参加していただきありがとうございます。
こちらこそ、招待していただきありがとうございます。ここにいるのは興奮することです。いくつかの理由があります。まず第一に、私は実際にアメリカ人で楽観主義者なので、それが興奮する理由です。しかし、私たちは12年間お互いを知っていて、ジョーは実際に私に最初の仕事を与えてくれました。私は12年前にAdaparのエンジニアでした。
あなたはAdaparのスーパースターでした。シリコンバレーの巨人の一つを構築するあなたを見るのはクールです。少し振り返ってみましょう。約1年前、あなた方はCognitionの製品であるDevonのデモをリリースしました。それがこれほどバイラルになるとは思っていましたか。何があなたを驚かせたのでしょうか。
Devonの誕生とバイラル化
全く思っていませんでした。私たちはうまくいくことを期待していましたが、本当に多くのエネルギーと努力を注ぎ込んだので、それを見るのは本当に素晴らしかったです。私たちは常に、パックが向かう場所でスケートするという考えを持っていました。
2023年末頃、私たちはAI、特にコーディング用のAIに取り組んでいて、物事がより主体的（agentic）に大きく変化すると感じていました。今は誰もがエージェントについて話していますが、当時はそれほど一般的な用語ではありませんでした。
高いレベルでは、純粋なテキストインターフェースの代わりに、AIシステムがテキストを読んで質問に答えるだけでなく、実際に現実世界と相互作用する完全なインタラクションが多くなると考えていました。コードの場合、それは明らかにデバッグ、ログの確認、ドキュメントの読み取り、コードのテストなどを意味します。
ルイジアナからの数学とプログラミングへの道
あなたは元々ルイジアナ出身ですよね。それは数学とプログラミング世界の中心地ではありません。これらのトピックに興味を持つようになったきっかけは何ですか。
両親は化学エンジニアでした。彼らは1980年代に上海から移住してきました。自然に石油・ガス関連の仕事が多くあり、両親は基本的にルイジアナのエミッション業界で働いていました。私はバトンルージュで育ちましたが、バトンルージュで数学とプログラミングをする人はあまりいませんでした。
しかし、私は常に数学を愛していました。兄も数学とプログラミング競技をやっていて、最初に私をそれに導いてくれました。これは非常に早い段階からやりたいと知っていたことです。
初めて競技プログラミングを始めたのは何歳の時でしたか。
最初の数学競技は実際にまだ覚えていて、2年生の時でした。7歳か8歳でした。地元の大学が中学生と高校生向けの数学競技を開催していて、私は7年生部門で競技しました。基本的に7年生の一群と数学競技をしていたのです。
どんな問題でしたか。7年生の数学には指数や分数などの典型的な問題がありました。カエルが井戸の底にいて、毎夜上がったり下がったりするような標準的な問題です。
賞の発表があったとき、3位、2位と呼ばれましたが、私の名前はありませんでした。8歳でしたが、本当にがっかりしました。翌年は一生懸命訓練して、3年生の時に代数1で競技し、優勝しました。そこから数学競技を続けました。
プログラミング競技は中学校頃に始めました。6年生頃です。4年生頃にコーディングを学び、6年生でプログラミング競技を始めました。いつもそれらを愛していました。
大学時代とAdaparでの経験
なぜ大学に直接行かずにAdaparで働いたのですか。
高校卒業後、これらの競技をたくさんやってきて、いつかは自分の会社を始めたいと本当に感じていました。面白いことに、私が何を意味しているのかわからなかったと思います。
人々が私に言うのは、4年生の時に高校の数学の先生に、いつか本当に大きな会社を始めて、彼にソフトウェアエンジニアのポジションを与えると言ったということです。
私はテクノロジーの動きと実際の会社の構築を見ることに本当に興奮していて、それが現実世界でどのようなものかを学びたかったのです。年を取って、夏休みも含めて1年以上、Adaparで働きました。計算アーキテクチャチームにいて、これらの大きな金融指標をどのように計算するかを理解していました。
現在、プラットフォームで8兆ドルを扱っているので、あなたの洞察がスケールで活用されていることを願っています。とても楽しかったです。その後、結局学校に行くことを決めました。ソフトウェアエンジニアリングを学ぶためというより、面白い人々に会い、授業を受け、個人的に成長するためでした。ハーバードに約2年間いて、その後中退して最初の会社を始めました。
Lunch Clubから学んだこと
最初の会社はLunch Clubと呼ばれていましたね。
Lunch Clubは2017年に始めました。生成AIのずっと前でしたが、AIを使って適切な職業的つながりを作るというアイデアでした。人々が来て、興味や目標を教え、連絡先やカレンダーへのアクセスを提供します。それに基づいて、会うべき適切な人物を把握できました。コロナが起こるまではすべて対面での会議でした。
5年間そこにいて、数百万の会議を作りました。本当に楽しい旅で、Cognitionで活用している多くの教訓を教えてくれました。
Cognitionの創設
Cognitionを始めるインスピレーションは何でしたか。
実際、これは子供の頃にやった数学とプログラミング競技に遡ります。私はまだこれらの人々と非常に密接な関係にありました。中学校で数学競技、高校でプログラミング競技と数学競技をやった人々です。多くの人がMITやハーバードに行ったので、近くにいました。
当然、これらの人々の多くがAIで働いていました。AIで構築し、AIについて考え、さまざまな会社を構築する最後の10年を過ごしたコアグループがありました。私の共同創設者の一人、Stevenは、素晴らしい成果を上げているScale AIの最初のエンジニアでした。もう一人の共同創設者Waldenは、Cursorの最初のエンジニアでした。
みんなでさまざまなことをやってきて、基本的にみんなで集まって、一緒にプロジェクトをやってみようと言った時がありました。当時は会社ではありませんでした。本当に研究プロジェクトのようなものでした。
ベイエリアで家を借りて、2週間みんなを集めて一緒にハッキングしました。それが2023年11月でした。12月にはニューヨークで別の家を借り、1月には別の家、2月も同様でした。基本的にハッカーハウスモデルを続け、最終的に会社を設立しましたが、それは本当に後のことでした。
なぜ数学の専門家がAIで成功するのか
あなたは明らかにオールスターキャストを集めました。競技プログラミング世界のこれらすべてのトップ企業の創設エンジニアたち、最も賢い友人たちです。なぜ数学の専門家たちがAIでこれほど優秀なのでしょうか。
これは純粋なIQなのでしょうか。これはシリコンバレーのテクノロジーで常にある程度そうだったと思います。私のお気に入りの一つは、マーク・ザッカーバーグが実際にTopCoderの競技者だったことです。彼のTopCoderプロフィールを見つけることができます。彼は競技プログラマーでした。
彼と一緒に初期に構築した人々の多く、例えばアダム・ディアンジェロは、競技プログラミングの国際メダリストでした。ある程度は常にここにありましたが、AIでは特に当てはまると思います。
実際、OpenAI、Anthropic、Google DeepMindなど、これらの大きなラボを運営している人々の多く、そしてもちろんこれらのスタートアップを運営している人々の多くは、実際に10年以上前からこれらのコミュニティで知っている人々です。
いくつかの理由があると思いますが、一つ言えることは、AIでは技術的なバランスが本質的により技術的に傾くと思います。本当に難しい問題を解決できれば、何が起こるか、それをどうビジネスに変えるかが非常に明確です。
具体的な技術的問題の例
これらの難しい問題の一つについて教えてもらえますか。高度だが狂気的に高度ではないレベルから始めてください。
オリンピアードでは、例えば、ネットワークグリッドにいて、たくさんの場所間の最短経路を見つけなければならないという問題がよく出ます。しかし、一日の間に特定の道路がブロックされ、一日を通して調整しながら、これらの経路を解決し続ける必要があります。これをすべてサポートし、本当に高速で実行させる必要があります。
これらは人々が考える問題の種類で、クールなことは、すべての問題がユニークだということです。すでに見たことがある何かを求められることではなく、新しいアルゴリズムを考え出すことです。
生成AIでは、模倣学習という第一の波と、強化学習というより多くのRLという第二の波があると思います。RLの本当にクールなことは、基本的に任意のベンチマークを解決できることです。考えてみると、これは驚異的です。
これは何を意味しますか。つまり、きれいな環境のセット、正しいか間違っているかを決定する良いフィードバックループ、これらの決定を行うために必要なすべての文脈があれば、そのベンチマークで満点を取るモデルを訓練できるということです。
面白いことに、今日人々がモデルを評価する多くのベンチマークは、実際に私たちが子供の頃にやった数学とプログラミング競技そのものです。部分的には私たちがみんな数学とプログラミングオタクだからかもしれませんが、部分的には難しい問題についての推論がどれほど優秀かを見る明確な方法だからでもあります。
Devonとは何か
Devonが何をするのか基本的なことを教えてください。
DevonはAIソフトウェアエンジニアです。基本的に、人間のエンジニアと同じように作業できる自律システムです。Devonにバグを割り当てたり、タスクを与えたりできます。Devonはあなたのコードベースを知り、自分でテストし、反復して作業し、レビューして見るためのコードdiffプルリクエストを作成します。基本的に自分のジュニアエンジニアとして一緒に作業します。
大企業での使用実例とROI
Devonは多くの大企業で使用されており、数十億ドル規模の大きな企業の採用が多く見られます。これらの環境で何が機能しているかを反復し、理解するにはどのようにしているのでしょうか。
一般的な設定では、10%や20%のゲインやROIではなく、10倍のような大幅な向上を見つけられる適切な使用例を探したいと考えています。6倍から20倍の効率向上を定期的に見ています。
20倍の効率向上とは何を意味しますか。つまり、その特定の使用例でDevonを使用するエンジニアの1時間は、Devonを使用しないエンジニアの6時間から20時間に相当するということです。実際には、基本的にDevonが出すコードをレビューして、見た目が良いかを確認し、それにサインオフするだけです。
人間とAIの協働の未来
企業では、人間のエンジニアがやりたがらない、より退屈で反復的なことの多くが実現されています。AIは常により定型的な側面、より反復的なタスクに優れている一方で、人間はより高レベルの戦略的決定や創造的なタスクの側面で作業したいと考えています。これは美しいAIと人間のシナジーがあります。
しかし、これは最初は人間が大きな重要な決定を行い、妻が小さなことを扱うという夫婦の合意のような面白いジョークのようでもあります。しかし、結婚60年後、男性は大きな決定はなかったと言います。小さなことを与えても、最終的にはすべてを手に入れることになりますよね。これについてどう考えますか。
アンドレ・カルパシーの「jagged intelligence（ギザギザした知能）」という言葉を本当に愛しています。これは基本的に、人間の知能は私たちの視点からは均一的で、子供として成長するにつれてさまざまな分野でより賢くなるのに対し、AIでは信じられないほど超人的なことと、信じられないほど下手なことがあるということを意味します。
ギザギザした知能のクールなことの一つは、少なくとも予見可能な将来、人間プラスAIが本当に進むべき道だということです。AIが信じられないほどよくできることがますます増えているのは確かですが、人間ができることのロングテールが存在する限り、それが私たちの持ち分であり、むしろより多くのことができるようになります。
どのくらい時間があるでしょうか、スコット。いつまでに十分に向上するでしょうか。
ロングテールにはかなりの時間がかかると思いますし、本質的に人間的なことがあると正直思います。例えば、何を構築するかを決めるのは常に私たちだと思います。ソフトウェアエンジニアリングの未来は、プログラミング言語やアーキテクチャなどについて話しますが、結局のところ、ソフトウェアエンジニアリングのポイント全体は、コンピューターに何をすべきかを伝えることです。
何をすべきかを決めるのはあなたであるべきで、それを明確に表現して構築してもらうことができるべきです。今後5年ほどで到達するのは、ソフトウェアエンジニアリングやプログラミングと呼び続けるかもしれませんが、本当にコンピューターに「まさにこれを構築する必要がある」と伝えるポイントです。
技術スキルの価値と抽象化レベル
コンピューターサイエンスを学んだことがない普通の人が、これらすべてのことで深く技術的な人と基本的に同じように優秀になるのでしょうか、それとも深く技術的な人がコンピューターとより良く反復する役割がまだあるのでしょうか。
答えは実際に両方だと思います。技術的でない人々が、プレーンテキストからウェブサイトやアプリなどを構築することが、すでにはるかに簡単になっているのを見ています。同時に、抽象化レイヤーを剥がして、実際に何が起こっているのかを正確に理解したい瞬間がまだたくさんあります。
今日、非常に高性能な作業で本当に最適化している人々を除いて、誰もアセンブリを書きません。実行される単一のコマンドを理解したい場合です。プログラミングの上に新しいレベルの抽象化のようになると思います。
多くの人がマシンが実際に何をしているかの詳細を掘り下げる必要はないと思いますが、これらの深い抽象化を持ち、実際に何が起こっているかを理解することで、適切な設計トレードオフと決定を行う別のレベルに到達できるでしょう。
数学教育の重要性
ベイエリアでは多くのトップ競技者がいますが、実際にベイエリアでは数学やその他の科目で多くの優等コースを廃止していることに興味があります。これについてフォローしていますか。どう感じますか。
悲しいことです。私が高等数学クラスのおかげでここにいると言えるでしょう。ルイジアナで育った時、人々は本当に親切で支援的でした。私が小学校の時、隣の高校で数学クラスを受けるために、毎日誰かが私を歩いて連れて行けるよう設定してくれました。
明らかにすべては数学と技術教育から始まります。それは私の心に非常に近く大切なものです。私の友人たちと私も実際に高校まで歩いて行けるようにしてもらったので、そのグループの6人が後にPalantirの構築を手伝いました。あなたほど進歩していなかったと思いますが、本当に重要でした。今日では、彼らはそれが起こることを許可しないと言われています。公平性は今では私たちを引き下げなければならないことを意味するのでしょう、それは残念です。
Lunch Clubの成功と学び
なぜ大学に直接行かなかったのですか。
高校卒業後、私は本当にいつかは自分のものを始めたいと感じていました。面白いことに、当時は何を意味するのかわからなかったと思います。人々が私に言うのは、4年生の時に高校の数学の先生に、本当に大きな会社を始めて、彼にソフトウェアエンジニアのポジションを与えると言ったということです。
私はテクノロジーの動きと実際の会社の構築を見ることに本当に興奮していて、現実世界でそれがどのようなものかを学びたかったのです。年を取って、夏を含めて1年以上、Adaparで働きました。計算アーキテクチャチームで、これらの大きな金融指標をどのように計算するかを理解していました。
Cognitionの企業文化と数学ゲーム
あなたが構築しているこの会社の文化について、明らかに数学、物理学、競技プログラミングのトップの人材と一緒に過ごし、すべてが一緒に夜遅くまでいて、Devonが世界中で成長し、日本でバイラルになり、米国でバイラルになっています。
私の弟も最初にこれが出た時は批判的で、欲しいもののために機能しませんでしたが、今では彼の会社全体がそれを使ってはるかに生産的になっています。弟はいつもあなたがやっていることに否定的なので、良いサインです。
内部の文化はどうですか。未来について話すとき、あなた方は何を考えていますか。一緒に過ごすとき、お互いと数学ゲームをしていると聞きましたが、これについて教えてください。
確実に数学ゲームをたくさんやっています。最初から家で始めて、別のハッカーハウスをやり、別のハッカーハウスをやりました。ある意味では、それをやめることはありませんでした。過去1年半、ハッカソンのような感じです。
今日、チームに約30人いますが、クレイジーなことの一つは、このようなオリンピアード背景の数学やプログラミングから来た人がたくさんいることですが、実際に19人か20人が以前に会社を設立していました。
元創設者の群れですね。そうです、元創設者の群れで、さまざまな方法で関連する経験だと思います。私もLunch Clubを構築する同じ経験をしましたが、多くの課題に遭遇し、多くのことを学びましたが、みんなで「これが本当に大きなものにしよう、これを大成功にしよう」という多くの意欲も与えてくれます。
創設者からは多くの主体性があります。みんながただ取り組んで実行しているのがクールです。能力の作業だけでなく、製品側、市場参入などでも行う必要がある多くの大きな決定があります。多くの楽しみがあります。本当に多くの非常に遅い夜で、人々は定期的に真夜中を過ぎることがよくあります。
数学ゲームの具体例
聞き手にとって難しすぎる数学問題の例を教えてください。
私たちがプレイするゲームの一つは24と呼ばれるゲームです。4枚のカードを出します。トランプのデッキがあればプレイできますが、4枚のカードを出して、8、7、4、2と言いましょう。
任意の演算、加算、減算、乗算、除算を使用でき、4つの数字をすべて使用し、任意の順序で配置でき、括弧なども使用でき、それが24に等しくなるようにする必要があります。すべての4つの数字を使って式を作る必要があります。
そこで7×4-8÷2。8÷2は4、7×4は28、28-4は24です。速いですね、良いです。
ある時点でそれが簡単すぎるようになり、6枚のカードで163を作り、8枚のカードで現在の年を作るなどをしました。これは私たちが成長したときにいつもプレイしていたゲームです。
難しい数学問題への挑戦
聞き手にとって難しいものを出します。数字3、4、5、8、13があり、198を作ろうとしています。
これは他のものよりもずっと難しいです。多分実際に得ることができるでしょう。時間がかかると思います。
答えを教えてもらえますか。13を4で割ります。13÷4です。それに8を加えて8.25です。それに8を掛けて66、それに3を掛けて198です。
分数を使わずにそれを行う方法はありません。たくさんの楽しいものがあります。指数の使用が許可されていれば、3の5乗マイナス4×8-13ができますが、指数なしでは、これらの分数でやる唯一の方法だと思います。
より難しい問題への挑戦
コメント欄で最初に解いた人にグッズを送ります。スコット、もっと難しいものをお願いします。
数字を作る別のものをやりましょう。4、5、6、10、10、10があります。3つの10、そして4、5、6です。163を作ることができますか。繰り返しますが、加算、減算、乗算、除算のみを使用でき、すべての数字を一度ずつ使用し、任意の順序で配置できますが、方程式にはちょうど3つの10がなければなりません。
オーディエンスの皆さん、頑張ってください。
楽観的な未来への展望
あなたが楽観主義者だと言いましたが、私の世界では多くの人がいます。「私たちは神を創造している、10年後にはすべてが完全に異なる」というメシア的な分岐があり、「それは本当に否定的で、中央集権的な権力と統制になり、すべてを破壊し、トップAIを担当する人は誰でも否定的になる」という人々もいます。あなたの楽観的な観点は何ですか。
一行で言うなら、私の共同創設者Waldenがいつも言うことを愛しているのですが、「私たちは人生をずっとMinecraftサバイバルモードで過ごしてきたが、今度はMinecraftクリエイティブモードで遊べるようになる」ということです。
それが私たちが向かっている本当にエキサイティングな未来だと思います。主に言いたいことは、人間の創造性、人間の情熱、物事を構築し意味を見つける欲求は、本当にスマートなAIがあるからといって止まることはないと思います。むしろ、はるかに多くの時間をそれに費やすことができるようになります。
数千年前の人々が今日の私たちを見ることを想像するとき、ここに座ってこれについて話しているのを見ると、面白いことに、そこにあるほとんどの白カラーの仕事について、彼らがそれを仕事と考えることさえ狂気だということです。他の人と部屋で話したり、この物でボタンを押したりして、それを仕事と呼んでいます。畑にいるわけでも、実際に物を押し回しているわけでもありません。
AIとともに、同様に別のレベルを経験すると思います。まだそれを仕事と呼び、仕事と考えるかもしれませんが、本当に自分の情熱を追求し、素晴らしいものを構築し、本当にクールなものを構築することにますます似てくるでしょう。
結局のところ、過去数千年間で多くの進歩を遂げましたが、まだ多くの苦痛があり、基本的に持つ必要のない多くのものがあります。人々が本当にやりたいことをやり、本当にエキサイティングなものを構築し、彼らが創造する人生の作品に取り組むことができるポイントに到達するのは本当にエキサイティングです。
生産性向上と経済への影響
経済的に考えると、生産性が大幅に向上し、大規模にデフレ的で、農業、建設、ヘルスケア、教育のいずれであっても、安価に物事を創造するという素晴らしい前向きなMinecraftクリエイターモードの意味になります。
タイムラインをどう考えますか。これは不公平な質問ですが、あなたはこの非常に前向きなビジョンを考えていて、10年後には生産性が大幅に向上し始めるのを見るべきでしょうか。次の数年でこれを期待すべきか、これについてどう考えますか。
コードは正直言って、そこにある中で最も急速に成長しているAIの使用例です。そのため、私たちは特別なレンズを持っていると思います。コードでは、AIを使用していなければ、単純に遅いということが非常に明確です。
しかし、それが私たちにとって否定的なことにつながるとは思いません。むしろ、私たちがみんなはるかに多くを構築し、はるかに多くを行えることを意味します。多くの分野でそのような変化を見ると思います。一人当たりベースで、各人は彼らを多くのことを行うのに役立つAIアシスタントの自分のチームを持つことになると思います。
米国経済は測定方法によって約20兆ドルの経済なので、生産性を10%向上させれば、それは年間2兆ドル、つまり1年で20兆ドルの株式価値になります。5%でも10兆ドルの株式価値の大きさです。
これらすべての前向きな和の性質は数十兆ドルの価値があるので、Devonのような何かの可能性のある価値と機会をどう考えますか。これは非常に大きなスペースを修正しているため、実際にマルチ兆ドルの機会だと思いますか。
1兆ドル市場の可能性
確かに、私たちにとって、基本的にすべての製品決定とすべての戦略的方向性に根ざす中心的な質問は、ソフトウェアエンジニアリングの未来は何かということです。スタートアップでは、人々はしばしば派手な戦術を理解することに夢中になりますが、それは常に明らかに未来が何で、私たちが提供する価値が何かから始まります。
私たちにとって多くのことは、この分野の楽しいことは、その質問への答えが基本的に数ヶ月ごとに変わることです。新しい能力の層にヒットし、これらのクレイジーな新しいことができるモデルを構築し、それが人間がコードを書くためにAIと作業すべき適切な方法の全体的な経験を変えるのです。
最近あなたが感じているヒットした層は何ですか。洞察を教えてもらえますか。
実際にロールアウトしたばかりの大きなものの一つは、基本的に人間とAIがタスクを対話的に計画し、スコープアウトする能力で、それが準備ができたら、それを渡してそのまま進むことができることです。
SlackやLinearやJiraなどのサービスでチケットを提出するたびに、コーディングエージェントにそれを作業させるだけということです。数年前、例えばGitHub Copilotなどが実際にAIコーディング分野を開拓した最初のものでした。あなたができることはすべて、タブ補完できる提案を与える単一の行でした。
それは、これらのより大きなことを信頼するほど十分に良くないモデルがあったからです。本当にクールなことの一つは、実際にクレイジーな統計ですが、そのタブ補完時代以降の過去数年間を見ると、AIモデルまたはAIシステムを、人間からの介入の間にできる作業量の観点から考えることができます。
5分間の人間の作業を、エラーが多すぎる前に直線的に行うことができますか。エラーが多すぎると基本的に停止しなければならないが、いつ停止すべきかを常に知っているわけではありません。人間が介入してより多くのフィードバックを与える必要があります。
過去3、4年間で、その数字は基本的にコードで約3ヶ月ごとに2倍になっています。3ヶ月ごとに2倍は年間4倍で、16倍です。3年間で約4,000倍です。
10年間では2の40乗で、これは約1兆です。明らかに、これがどこまで続くかわかりますが、これまでのところ減速の兆候は見せていません。過去数年間で、あなたのためにその行を完成させる、その2秒のタイピングを行うシステムから、今では何時間もの作業を行うシステムまで進歩しました。機能を構築したり、私が思うに約数時間のバグを解決したりします。
企業での採用と効果
大きな組織では、彼らはそれを採用し、より生産的になっています。人々は過去数年間でエンジニアの雇用をかなり停止しましたが、2021年に過剰雇用したかもしれません。これについてどう考えるべきでしょうか。
特定の経済要因がそこに関わっていたと思いますが、すべてのエンジニアリングチームについて言えることは、「このプロジェクトをやって、そのプロジェクトをやって、もうソフトウェアはありません」と言ったエンジニアリングチームに会ったことがないということです。
すべてのチームには構築したい100のことがありますが、今週はそのうち4つを選ばなければなりません。それが彼らの帯域幅だからです。これらのことの需要は増えると本当に思います。
今日の世界で最高の製品について考えるとき、私の考えでは、それはおそらくYouTube、Instagram、TikTokなどで、明らかに何時間も何時間も使用されていますが、今日のソフトウェアで得られる完璧に最も近いものです。アルゴリズムは素晴らしく、私についてのすべての詳細を知っています。
大量のデータをストリーミングし、それを非常に効率的に行うことができ、決してダウンしません。製品UXは非常に直感的で、やりたいことをどうやって行うかを理解するのは本当に簡単です。それが最上位で、数万人のエンジニアにわたって1億時間のエンジニアリング時間を投入したとしましょう。
それが絶対的なトップで、1桁下がるごとに、それを感じます。数千万時間の製品があり、私は銀行やヘルスケア製品などを考えていて、私もこれらをいつも使用していますが、遭遇するバグや直感的でない小さなこと、うまく機能しないこと、本当に簡単であるべきことの違いを感じることができます。
100万時間、10万時間の製品に行き、最終的には2001年からのような使用できないローカル学校のウェブサイトまで下がります。構築することがたくさんあり、製品と製品体験の多くが本当により多くのケアと努力を使用できることは非常に明確だと思います。何よりも、私たちはどれだけ構築できるかによってのみボトルネックになっています。
AIが他分野に与える影響
後で、建設機械などでAIを使って道路を建設している友人に会う予定です。あなたがやっていることから、これらすべての新しい可能性がより簡単になると思いますか。以前にはできなかったことを訓練できるようになるでしょうか。
私たちはソフトウェアエンジニアリングに完全に焦点を当てており、コードには多くの特注の問題があり、それが私たちがすべての時間を費やしたいことです。しかし、それはどこでも起こっていると思いますし、相互加速のようなものがあると思います。
ソフトウェア会社だけでなく、ソフトウェアエンジニアを雇う会社がたくさんあります。一般的に、ソフトウェアエンジニアリングを加速し続けることができる多くのことがあります。
ソフトウェアエンジニアリングは、世界で物事を行うための最高レベルの抽象化であるようです。他のすべてのレバレッジポイントのような感じです。最近のブレークスルーで最もインスピレーションを受けるものは何ですか。他に最もエキサイティングなことは何ですか。
正直言って、過去1年間でいくつかのことが出てきて、私にとって非常にエキサイティングな瞬間でした。Googleは国際数学オリンピックで銀メダルを獲得するという本当に素晴らしい結果を出しました。OpenAIは競技プログラミングオリンピアードで世界のトップ100競技者におおよそ到達するという本当に素晴らしい結果を出しました。
過去1年間でAlphaGo的瞬間があったような気がします。それを見るのは本当にクールです。それが示していると思うのは、実際に今では知能が実際にはボトルネックではないポイントにいるということです。これらのモデルは本当に難しい問題を解決することができ、今行われている作業の多くは、モデルをあなたの難しい問題で本当に良くする方法を理解することです。
ソフトウェアエンジニアリングでは、このライブラリをどう使うか、これは何を意味するか、このエラーをどうデバッグするかなど、すべての詳細を学習するのに何年もかかることがあります。それが今、AI全体で起こっているより実践的な作業の多くです。モデルが本当に難しいことをできることを示したので。
アメリカで事業を行う理由
これを終えるにあたって、あなたがこの分野で世界で最も先進的な企業の一つを構築し、未来を創造し、アメリカでそれを行い、楽観主義者だと言い、アメリカにいることを誇りに思っているとおっしゃいました。アメリカがこれに適している理由は何ですか。アメリカ人であることを誇りに思いますか。あなたがやっていることと何の関係がありますか。
アメリカ人であることを非常に誇りに思います。一行で言うなら、メリットを信じることだと思います。イノベーションは信じられないほど重要で、今後数年間はさらに重要になるだけだと思います。
人々が新しいものを構築し、新しいアイデアを思い付き、反復し、物事を試すことを可能にする適切な文化と適切な環境とすべてを確実に持つことです。その多くはうまくいかないでしょうが、いくつかはうまくいくでしょう。それがアメリカンスピリットについて本当に美しいことの多くだと思います。
素晴らしいです。うまくいけば、あなたが言ったMinecraftの何でしたっけ、Minecraftクリエイティブモードに入る本当に明るい未来を創造するように見えます。終わりにとても前向きなビジョンです。スコット、参加していただきありがとうございました。
こちらこそ、招待していただき本当にありがとうございました。
コメント