AIエージェントがついに支援のために登場｜Kevin Scott（Microsoft CTO）

この動画では、Microsoft CTOのKevin Scottが、AIエージェントの現状と将来性について詳しく語っている。AIが単なるチャットボットから、複数のタスクを自律的に実行するエージェントへと進化していく過程や、そこでの課題、特にメモリ機能の重要性について解説している。また、AI時代における開発者の役割の変化、エネルギー効率の問題、そして医療分野での具体的な応用例についても触れており、AIが人間の仕事を奪うのではなく、むしろ新しい形の仕事を生み出していくという楽観的な視点を示している。

開発者時代の回想とAIの現状

私が若い開発者だった頃のことですが、今は年老いた頑固者ですが、その時に持っていたのは、この貧弱で古いムーアの法則だけでした。確かにそれは素晴らしい指数関数的な成長でしたが、私たちが今乗っている指数関数とは同じものではありません。

ソフトウェア開発について、残念ながら私が持っている逆張りの意見は、実際にはプログラミングの仕事はもっと増えるだろうということです。

AIは私たちの社会の重要な一部になるまでに急速に発展しました。そして、このような電光石火の技術的進歩の場合によくあることですが、かなりの反発が起こっています。そしてその反発の大きな部分は、私たちが以前のビデオで触れてきたことであり、AIがアート、ライティング、コンテンツ制作といった楽しいことをすべて奪っているように見えるという方法についてです。

これらのモデルを教える際に参考にできる例がたくさんあったため、AIは私たちが行うことの多くを模倣する空間で働いています。しかし、AIの真の約束は、私たちが本当にやりたくなかった退屈なタスクを私たちの皿から取り除く能力にあったはずです。

私たちはまだそこにいるとは感じませんが、それほど遠くにいるとも感じません。それは、ますますAIエージェントに焦点が当てられ、私たちのプロンプトに依存するのではなく、私たちのニーズを予測できる点まで改善されているのを見ているからです。

AIの複雑性と理解可能性について

これは別のゲームチェンジャーになるでしょう。そして、これを視覚化するのを手伝うために、Microsoft CTOのKevin Scottと座って話をして、技術で何が起こっているのか、そして私たちが皆探している利益をいつ見ることができるのかについて、より明確な理解を得ることができました。

AIが人間が実際に何が起こっているのかを本当に理解しないほど賢くなるポイントに到達すると思いますか、それとも私たちは今そこにいるのでしょうか？

まあ、見てください。ある意味では私たちはそこにいると思います。ただし、私たちが構築した他の本当に複雑なシステムや、正直言って、私たちが完全には理解していない複雑な現象の束と何ら変わりはないと思います。

私の考えでは、技術は常に、それが意図した通りに動作しない時にそれをデバッグできる道があるかどうかについてです。そして、本当に複雑なAIシステムのパフォーマンスを特徴付け、意図したことをしていない時にそれらをデバッグしようとするための、ますます良いツールセットを開発していると思います。

フルスタック開発者の重要性

私たちは何年も何年もフルスタック開発者について話してきました。つまり、システムを上から下まで理解できる開発者のことです。そして、まだそれが非常に必要だと思います。AI時代の開発者として、AIを使ってソフトウェア開発の仕事の重要な部分を行う時代において、そのフルシステムを理解していれば、より成功するでしょう。

そうすれば、それが誤動作した時に、「よし、抽象化のレベルを一つ下げて、ここで何が起こっているかを調査してみよう」となり、それがうまくいかなければ、また別のレベル、また別のレベル、そして最終的にはベアメタルまで行くことになります。

AIが変える開発者の役割

Kevinは、このソフトウェアエンジニアまたはコーダーの必然的な進化について、本当に興味深い概念を提起します。AIはこれらの仕事が消えるように見せましたが、Kevinの話を聞くと、実際にはこれまで以上に必要になるように見えます。

座って手動でコードをタイピングする代わりに、AIが重労働を処理しますが、より管理人的な役割や、技術で何が起こっているかを上から下まで理解し、問題が発生した時やテクノロジーが誤動作した時にそれらの問題に対処する方法を知っている人が常に必要になるでしょう。

したがって、必ずしも仕事を排除するのではなく、むしろそれが実行される方法を変えることになりますが、それはテクノロジーにアクセスできる人々や、環境が影響を受けない人々に限られます。

エネルギー効率とアクセシビリティの課題

AI需要が増加するにつれて、物事がより安価になることを確実にしなければなりません。それがそれらをよりアクセシブルにする方法です。効率的にして、固定された電力予算や固定されたハードウェア予算、またはデータセンター内に持っている固定されたフロアプラン予算で、より多くのAI計算を実行できるようにしなければなりません。

私たちは興味深いいくつかの他のことも行っています。一つは、これらの種類の破壊的な効率の突破口があるかどうかを見つけようとする常時バックグラウンドで実行されている脅威があるということです。

例えば、現在のすべての現代的な大規模言語モデルAIが構築されている基盤技術であるTransformerは、一つの考え方としては、システムの能力の破壊的な増加でしたが、システムの効率の破壊的な増加でもありました。

私たちは、それらの次の破壊的なものが何である可能性があるかを見つけようとする基本的なコンピューターサイエンスAI研究をたくさん行っています。

エネルギー問題への取り組み

ここがキーです。AIアクセシビリティがユニバーサルになり、同時に負の環境への影響が軽減されることを保証する方法のほぼ聖杯です。それはすべて効率についてであり、これまでのAIの進歩を定義してきたものです。技術の大幅な改善を見たように、それをより効率的にする方法も開発してきました。

効率性により、より少ないエネルギーを使用でき、ハードウェアをより安価にすることができ、最終的には個人デバイスでローカルに最も強力なAIモデルをホストできるようになるという究極の目標があります。

私たちは電力業界が新しい持続可能でスケーラブルな生産源を見つけるのを支援しようとしています。そうすれば、エネルギー不足があるかのように行動しなければならない世界に住む必要がありません。なぜなら、AI以外にも、実際にエネルギーの豊富さがある世界を望んでいるからです。そして持続可能なエネルギーの豊富さです。

エネルギー豊富な世界の可能性

現在、水不足のために世界の一部では大きな社会不安が起こっています。そして、例えば淡水化がより安くできれば、水不足問題を解決できるあらゆる種類の方法がありますが、現在それはエネルギー集約的なプロセスであり、そのため高すぎて、やるには持続可能性に欠けるのです。

もし突然、エネルギーが桁違いに安くなり、桁違いに豊富になるエネルギーの突破口があったなら、そのような問題を解決しに行くことができるでしょう。

これは物事がどうなるかについて少し理想的に聞こえるかもしれませんが、これは本当にエキサイティングです。恐れがAIが膨大な量のエネルギーを要求するということなら、その負担を軽減するためにより効率的にすることは理にかなっています。

しかし同時に、技術が世界のエネルギー問題の多くを解決するのに役立ち、AIをエネルギー消費にとって正味プラスにするために使用されているなら、私たちはより良い場所への道にいるでしょう。

メモリ問題：AIエージェントの最大の課題

しかし、問題はまだいくつかのボトルネックがあることです。最大のものはメモリです。そして私はPCのRAMやメモリについて話しているのではありません。AIが以前にあなたとすでに話したことを記憶する実際の能力について話しているのです。

現在、エージェントを使用している時の多くの場合、メモリが必要なほど良くないため、以前の取引について何も覚えていません。そして、問題を解決するために一連のアクションを取る際に、自分自身が何をしたかについてもあまり覚えていません。これは少し狂っています。

そのため、これらのエージェント内で状態を再構築するために多くの時間を費やしています。メモリが適切に機能していれば、そうする必要はないはずです。

人間のメモリとAIメモリの比較

あなたのメモリと私のメモリがどのように機能するかを考えてみると、私たちはかなり良い精度と再現率を持っていますが、それはかなり良いワンショットの精度と再現率ではありません。5年前に起こったことを覚えてくれと言われても、ちょうどそのようにその回想が正確に何であったかを言うことはできません。

しかし、それにたどり着く方法があります。「オーケー、なんとなく覚えている、文脈に置くことができる」というような感じです。それはこれらのメモリシステム内でも行う必要があることです。

エージェント内のメモリはデータベースの検索ではありません。エージェントが正しい情報を非常に正確に取得するために行う必要がある反復的なプロセスです。

AIエージェントの真の可能性

私はこのビデオをAIエージェントの重要性について話すことから始めました。現実は、エージェントは私たちの働き方を根本的に変えるでしょう。私たちが議論した効率性の必要性、世界のエネルギー問題への解決策、これらは必然的にAIエージェントによって解決されるでしょう。

AIエージェントは、あなたのために出かけて任務を遂行するあなた自身の個人的なボットのように考えることができます。任務とは、多層的で多段階のタスクを一度にすべてという意味です。エージェントは出かけて各タスクに取り組み、現在のチャットボットが要求するのと同じレベルの監視を必要とせずに、その任務が完了した時に戻ってきます。

しかし、彼らのメモリがひどく、何をすべきか、どのようにそれをすべきかを覚えられないなら、私たちにとってあまり役に立たないでしょう。

私はこの場所では記憶がありません。そのため、メモリのボトルネックはすべて解決されると仮定しなければならず、それはKevinがMicrosoftの優先事項として話していることです。

物理世界でのAI応用の課題

難しいことは具体化されたAIのことです。私たち全員が物理世界で行わなければならないことがたくさんあります。洗濯をしたり、私の子供たちに皿をシンクから取って食器洗い機に入れてもらったりすることです。それは本当に私を苛立たせます。それをするロボットがあればいいのにと思います。

残念ながら、それらは本当に難しい技術的問題だと思います。私たちはおそらく、いくつかの認知的問題を解決するのと同じくらい速い道筋で、これらの具体化されたAI問題を解決することはできないでしょう。

理想的なAIエージェントの活用

私が寝ている間にエージェントにやってもらいたいことがたくさんあります。朝起きた時に、朝一番に取りかからなければならないメールへの返信をすでに書き始めているようなことです。

これまでそれが起こっていない理由は、エージェントがアクションを取る時、本当に正確である必要があるからです。そしてこれまで私たちは不正確なメモリとアクション実行を持っていました。

そして、私が望んでいることがあります。それらは技術的な障壁ではなく、社会として私たちが選択することです。

医療診断がどこでもより多くの人々に利用可能になることを、来年にかけて願っています。バージニア州中央部の農村部に住む私の母のような人々が、シリコンバレーに住む私がアクセスできるのと同じ診断医学にアクセスできないかもしれないような人々です。

これらのAIシステムが、私の母が住むバージニア州中央部の農村部に住む人々に本当の後押しを与えるのに十分なほど、現在すでに十分優れているということを、私たちがもっと採用に至ることを願っています。

AIが約束するユートピア

そして、ここでAIが約束するユートピアを垣間見ます。皿洗いや洗濯をしなくても良い世界、心配する必要がある前にメールが私たちのために書かれる世界、そして高度な診断と治療技術によって病人が癒される世界、すべてAIのおかげです。

しかし、それは本当に私たちが刀の刃の上にいるように感じます。私たちが今述べたユートピアと理想的な未来の方向に行くか、またはそれらのメール執筆AIエージェントが私たちの知らないうちに会話をして、私たちの最終的な終焉を企てるような方向に行くかです。

しかし、私はグラスが半分満たされている種類の人でありたいと思い、物事はうまくいくと思います。その場合、AIのヘルスケア応用はゲームチェンジャーのように感じられ、それは私が過去にDemisと行ったビデオで探求したことでもあり、彼も同じような興奮を多く反映していました。

Microsoft CEOの医療AI展望

私たち全員に触れるのは、ケアを改善しコストを削減できるかというこの挑戦です。このエージェント的AIが本当に違いを生む必要がある場所が一つあるとすれば、社会として私たちが持つ挑戦の一つを取り上げてそれに向かうことでしょう。そして私たちはその寸前にいると思います。

Stanford Universityが、腫瘍委員会会議のような非常にハイステークスなもののために本質的に行うことができたこと、そしてすべてのこれらのエージェントを統合し、最終的にそこの介護者、つまり医師、看護師、すべての専門家がより成功した腫瘍委員会会議を持ち、そしてケアを改善できるように力を与えること。

それが私にとって、これらのシステムが民主的に構築され、利用可能にされた時に大きな違いを生むことができる場所だと思います。

それらを知らない人のために、それは過去10年間でMicrosoftの焦点の多くをAI開発に移したMicrosoft CEOのSatya Nadellaでした。彼が言及したStanford UniversityでのエージェントAIと腫瘍委員会の協力は、ヘルスケアサービスと治療を受ける患者の両方にとって潜在的に大きな勝利です。

腫瘍委員会とAIの革新

もしあなたが馴染みがないなら、腫瘍委員会は高レベルの多分野にわたる腫瘍専門医のグループで、個々のがん患者の症例をレビューし、がんの段階や治療ガイドラインなどを決定するのが仕事です。このプロセスは、場合によっては数週間かかることがあります。

MicrosoftのエージェントAIオーケストレーターにより、同じ分野のAIエージェントが使用されて、診断、分析、治療プロトコルの策定のリードタイムをわずか数時間に短縮しています。

これは素晴らしい、私たちがすでに利益を見ている実世界の応用であり、この種の最初のものです。

職業の変化への対応

しかし、私たちは今、AIエージェントによって排除される可能性のある多くの職業を強調しました。それでは、それは私たちをどこに残すのでしょうか？

本当に本当に目もくらむほど重要なことは、同胞の人間のニーズに本当に敏感な人々になるでしょう。短期的な機会対長期的なニーズについて考え、社会が必要とするもの、そして周りの人々が必要とするもの、そして彼らが苦労している問題と、この新しい破壊的技術で可能なことの技術を理解していないために探していないかもしれない解決策に、合法的かつ真剣に奉仕することをどのように行うかを考えている人々です。

開発職の未来展望

もちろん、コーディングはAIと自動化によって破壊される一つのセクターに過ぎませんが、Kevinの言う通り、これらの技術が複雑さと一般ユーザーからの需要の増加を見るにつれて、舵取りをする人がもっと必要になるでしょう。

将来的に職業が少なくなるのではなく、それらの職業が変化するということです。実際、OpenAIのCPOであるKevin Weilは、最近Cisco Liveでの少しした炉辺談話を行い、その会話の中で、私に本当に響いた、職業がどのように進化するかについての本当に興味深い比喩を共有しました。

Hidden Figuresの比喩

「Hidden Figuresを見た人はいますか？あの映画の多くは、大きな紙の上で手書きでロケット工学の計算をしている場面があります。そして今日それを見ると、『なんてことだ、今日私たちは絶対にそんなことはしないだろう』と思います。

そして5年後には、人間がコードを書いているのを見て、似たようなことを言うと思います。『私たちはおそらく今日はそんなことはしないだろう』と。コンピューターは人間よりもコードを書くのが上手です。

ところで、ロケット科学者とロケット科学は今でも非常に重要な分野です。私たちにはまだたくさんのロケット科学者がいて、彼らは本当に重要です。私たちにはまだエンジニアがいるでしょう。エンジニアリングスキルは依然として非常に重要でしょう。ただ、それは非常に異なる世界になり、私たちはそれのおかげで、はるかに速く、より効率的で、より多くを創造できるようになると思います。だから私は個人的に非常に楽観的です。