この動画は、OpenAIのCEOであるSam Altmanが「人工超知能の時代にすでに突入している」と発言し、業界に衝撃を与えた内容を詳しく解説している。最新モデルO3 Proの性能向上、プロジェクト・スターゲートによる大規模コンピュート投資、そしてAIが既に後戻りできない段階に達したという警告について、具体的な事例とデータを交えながら分析している。
Sam Altmanが語る人工超知能の現実
私たちが皆問いかけている次の大きな質問があります。たった2年後にこのような質問をしているなんて信じられません。そして実際にあなたがそれについて書いたばかりですよね。あなたは、今から数千日後に人工超知能を手にする可能性があると述べました。2年前にそう思いましたか？そして数千日と言う時、それがどういう意味なのか、様々な計算ができますが。
まあ、広範囲にわたる不確実性があります。そして人工超知能とは何かという定義も異なります。ええ、2年前から私たちは非常に急な曲線上にいると思っていました。つまり、私たちがOpenAIを始めたのは、これが可能で、そんなに遠くないかもしれないと考えたからです。そしてうまくいっていますが、私たちはうまくいくことを望んでいました。私たちは深層学習を人類の信じられないほど新しい発見として信じており、ここまで到達できると思い、ここに到達させ、うまくいかせ、利益を広く共有する義務があると考えていました。
でも、はい、私たちはここに到達できると思っていましたし、今でもここに到達できると信じています。確実ではありません。まだやるべき大量の困難な作業、大量の研究と工学がありますが、可能だと思います。そして、そう遠くない将来に可能だと思います。2025年には、現在の進歩に懐疑的な人々でさえも見て「うわあ、それは予想していなかった。それは変える」と言うようなシステムを手にすることを期待しています。
エージェントは皆が話している話題だと思います。それには十分な理由があります。この考えは、AIシステムに非常に複雑なタスクを与えることができるというものです。つまり、非常に賢い人間に与えるような種類のタスク、外に出て様々なツールを使って価値のあるものを作り出すのに時間がかかるようなタスクです。それが私が期待している種類のことです。
O3 Proの革命的性能
OpenAIは先ほどO3 Proという、これまでで最も先進的なモデルをリリースしました。ClaudeやGeminiを上回る性能を示し、博士レベルの推論のために作られたテストで優秀な結果を出しています。コーディング、ファイル分析、インターネット閲覧、視覚理解、そして会話の記憶が可能です。高速で有能、そして私たちがこれまで使ってきたものを大幅に超越しています。
だからこそAltmanの警告が違って聞こえるのです。彼は誇張していません。私たちが転換点に到達したことを指摘しています。今私たちが行う選択が、未来がどのようになるかを決定する可能性があります。そして現実的に言えば、彼はおそらく正しいでしょう。この全体的な動きを率いている人物が、私たちが境界線を越えたと言う時、注意を払うものです。
これがどうなっていくかについて彼が何を言っているかを聞いてみましょう。これは次に何が来るかに対するあなたの見方を変える可能性があるからです。
このような兆候を社内で見たことがありますか？「ああ、私たちは理解したと思う」と思わせるようなものを見たことがありますか？
私たちが理解したと言えるようなものはありません。しかし、追求すべき方向への信頼度が高まっていると言えるでしょう。おそらく、これは皆が話している例ですが、AIシステムを使ってコードを書き、コーダーがはるかに生産的になり、研究者も同様になっていることで起きていることは、まだ興味深いと思います。
それは明らかに新しい科学をしているわけではありませんが、確実に科学者が作業をより速く行えるようにしています。私たちはO3でも科学者からこのようなことを常に聞いています。私たちが理解したとは言いませんし、私たちがアルゴリズムを知っているとも言いません。ただそれを指し示せば、それが独力で科学を行うというわけではありませんが、良い推測をしており、進歩の速度が超印象的であり続けています。
O1からO3への進歩を見ていると、数週間ごとにチームが「重要な新しいアイデアがある」と言い続け、すべてがうまくいき続けました。大きな新しい洞察を発見すると、物事が驚くほど速く進むことがあるということを思い出させてくれました。そして私たちはそれをもっと多く見ることになると確信しています。
エージェントシステムの画期的進歩
最近、OpenAIがモデルをOperatorでO3に移行したのに気づきました。Operatorで大きな改善があったと思います。そして私たちが以前に遭遇した問題は脆弱性だったと言えるでしょう。エージェントシステムを約束する人々がいて、あらゆることができると言いますが、解決できない問題に遭遇した瞬間に崩壊してしまいます。
興味深いことに、AGIの質問について言えば、多くの人が私に個人的な瞬間はO3を使ったOperatorだったと言いました。AIがコンピューターをかなりうまく使っているのを見ることについて何かがあります。完璧ではありませんが、O3は非常にAGIらしく感じられる大きな前進でした。私には同じ程度の効果はありませんでしたが、非常に印象的ですが、十分な回数聞きました。
私の場合はDeep Researchでした。なぜなら、それが本当にエージェント的な使い方に感じられたからです。そしてそれが戻ってきて、私が興味を持っていたトピックについて何かを作り出した時、それは私がこれまで読んだことがあるものよりも良かったです。以前、すべてのモデルは多くのソースを取得して要約するだけでしたが、システムがインターネットに出て行き、データを取得し、それを追跡し、そして別の手がかりを追跡し、そして戻って追跡するのを見たとき、私がするようにしかし私よりも良く、それは興味深かったです。
最近、この男性に会いました。彼は狂った独学者の一人で、学ぶことに夢中で、あらゆることについて知っています。彼はDeep Researchを使って、好奇心を持っているあらゆることについてレポートを作成し、一日中そこに座って、それらを素早く消化することが上手になり、次に何を聞くべきかを知っています。本当に学ぶことへの狂った欲求を持つ人々にとって、それは素晴らしい新しいツールです。
私は質問をすることができ、私のためにそのものの音声ファイルを生成するアプリを自分で作りました。なぜなら、私の好奇心はおそらく私の記憶力を超えているからです。そしてOperatorについて言えば、私にとっての魔法の瞬間、そして次にどこに向かうかを見るのが楽しみですが、Marshall McLuhanについて調べていて、Marshall McLuhanの画像をたくさん取得したかった時でした。それを依頼すると、突然これらのもののフォルダがたくさんできていました。これは研究のためのもので、私がやるには永遠にかかったであろうことでした。
ええ、私たちはワークフローがどのようでなければならないか、何かにどれくらい時間がかからなければならないかについて考えていたことが、とんでもなく速く変わるようなことを見続けることになると思います。
Deep Researchの活用
あなたはどのようにそれを使っていますか？Deep Researchを？
私が興味を持っている科学についてです。私は極度に時間に制約された奇妙な場所にいます。もっと時間があれば、私は読むでしょう。他のほとんどのものを読むよりも優先してDeep Researchレポートを読むでしょうが、一般的に読む時間が不足しています。
O3 Proが設定した新たな基準
それでは、Sam Altmanに警告の鐘を鳴らしたモデル、O3 Proについて話しましょう。正直なところ、それが実際に何ができるかを調べると、彼が私たちがすでに境界線を越えたと言っている理由を理解し始めます。
このモデルは違います。派手なデモや大きなマーケティング言語についてではありません。それを際立たせているのは実際のパフォーマンスです。
O3 ProはOpenAIのこれまでで最も先進的なモデルです。2025年初めに導入されたO3アーキテクチャをベースに構築されています。そして現在、Chat GPT ProとTeamユーザーに展開されており、APIアクセスはすでにライブです。スピードよりも深さ、正確性、信頼性を重視するユーザー向けに設計されており、それを実現しています。
ベンチマークテストでは、厳選されたプロンプトではなく、実際の学術レベルのテスト、O3 Proは他のすべてのモデルを打ち負かしています。高レベルの問題解決者に挑戦することを意図したAIME 2024競技数学テストで90%の信頼性を記録しました。
博士レベルでの科学推論を評価するGPQA diamondベンチマークでは76%を獲得し、Claude OpusやGemini 2.5 Proさえも上回りました。そして、プレッシャーの下での競技的コーディングをシミュレートするCode Forcesでのプログラミングタスクでは、231点を記録しました。これは小さなギャップではありません。これは深刻なリードです。
ここで人々を驚かせている部分があります。テストスコアだけの話ではありません。このモデルが実際に人々に何をすることを可能にするかということです。Altman自身が最近の会話でそれについて言及しました。科学者や開発者は、O3 Proが作業をより速く行うのに役立っていると既に言っています。時間を節約するだけでなく、作業への取り組み方を完全に変えています。
彼は「私たちがすべてを理解した」とは言いませんでした。実際、彼はそれについてかなり正直でした。彼が言ったのは「彼らは本当に良い推測をしている。進歩は遅くなっていない、加速している」ということでした。そして、それが本当に不安にさせることです。
AI開発の中核に非常に近いチームが、ブレークスルーのペースが数週間ごとに起こっていると言っている時、これは誰かが追いつくのを待つつもりはないということを理解します。
研究ワークフローの革命
そして私はこの上に構築されたツールでも同じことを見てきました。Deep Researchと呼ばれるものがあり、人々は基本的に研究ワークフロー全体を外注するために使っています。インターネット全体を読み、手がかりを追い、焦点を絞り直し、一部のユーザーが言うには、これまで読んだことがあるものよりも良い発見を持って戻ってくることができます。
要約しているのではありません。調査しているのです。単に応答しているのではありません。構造化された多段階の方法で考えているのです。
AltmanはO3 ProがOperatorのようなシステムを操作するのを見て、AIの瞬間を体験した人がいると言いました。OperatorはOpenAIのエージェントでコンピューターを使うためのツールです。完璧ではありませんが、データをまとめ、フォルダを作成し、画像を調達するような複雑なことを依頼できるほど十分に機能し、それを実行します。そして一度それを見ると、もう見なかったことにはできません。
そして、このすべての背後にある現実があります。価格が下がりました。OpenAIはO3のコストを80%削減し、100万トークンあたり10ドルから入力は2ドル、出力は8ドルまで下げました。これにより、特に以前は実験する余裕がなかった開発者やスタートアップにとって、はるかにアクセスしやすくなりました。場合によってはGoogleのGeminiを下回り、100万出力トークンあたり75ドルのClaudeをばかばかしく高価に見せます。
私にとって、それはシグナルです。最高のパフォーマンスモデルが最も手頃なオプションの一つにもなる時、あなたは最先端技術を扱っているだけでなく、スケールを扱っています。それがAltmanが本当に警告していることです。
危険なものを作ったということではなく、それが今そこにあり、人々の手にあり、高速で動き、高速で改善し、私たちがそれが従うべきルールについて合意する前に、生産性から研究、コミュニケーションまでのすべてを再構築していることです。
人工超知能時代への突入
だからAltmanが私たちが人工超知能の時代に入ったと言う時、私は彼がロボット神か何かを作ったという意味だとは思いません。私は彼が、これらのモデルが社会の働き方を変えるのに十分良く、改善をやめていない閾値を越えたという意味だと思います。
彼はそれを穏やかな特異点と呼びました。これは正直、止められないシフトを表現するかなり寛大な方法です。そして、ええ、理解できます。エキサイティングです。私は毎日このようなものを使っています。しかし、それがどれほど速く加速しているか、そして私たちがまだ管理方法を学んでいるシステムにどれほど多くの信頼を置いているかを理解すると、少し不気味でもあります。
そしてそれが彼が言ったことを言った理由です。私たち全員がそれが起こっていることを理解する頃には、それはすでに起こっているからです。
GPT-5の開発タイムライン
共有機能も素晴らしく、私が愛している理由は、今では他の誰かとそれを簡単に共有できるからです。PDFは素晴らしく、それはクールです。Deep Researchやこれらのツールがあるとはいえ、モデル競争が続いており、GPT-5のようなシステムでは能力の向上が見られるはずだという疑問が出てきます。GPT-5の時間枠はどうなっていますか？いつこれを見ることになりますか？
おそらく今年の夏のどこかでしょう。正確にいつかはわかりません。私たちが行ったり来たりしていることの一つは、新しいモデルで大きな数字をどれだけ上げるべきか対、GPT-4oで行ったことは、ただより良く、より良く、より良くというものでした。最近のGPT-4を扱わなければならなかった時、一方で3.5と3.5との間でテストを行わなければなりませんでした。
3.5はどんどん良くなり続け、私が行うことができた比較は変化していました。だから私の質問は、GPT-5対これは本当に良いGPT-4.5を知っているかということです。おそらく必ずしもそうではありません。つまり、どちらの方向にも行く可能性があります。4.5の反復を続けることもできますし、ある時点で5と呼ぶこともできます。
以前ははるかに明確でした。モデルを訓練して出し、それから新しい大きなモデルを訓練して出していました。今では、システムがはるかに複雑になり、それらをより良くするために継続的に後訓練することができます。私たちは今、GPT-5を起動するたびに、それを更新し、更新し、更新するたびに、これをGPT-5と呼び続けるべきか、GPT-4oで行ったように、それとも5.1、5.2、5.3と呼ぶべきかを考えています。
まだ答えはありませんが、4oで扱った方法よりも良いことがあると思います。定期的に、人々が一つのスナップショットを別のものよりもはるかに好み、一つを使い続けたいと思うことがあり、私たちはここで何かを理解しなければなりません。
ええ、それが挑戦です。技術的に傾倒している場合でも、Oが前にあればこれを理解できる種類のことがありますが、O4 miniを使うべきか、O3を使うべきか、これを使うべきかは明確ではありません。これはパラダイムシフトの産物だったと思います。そして私たちは同時に二つのことを進めていました。現在の問題の終わりに近づいていると思います。
しかし、私たちが新しいパラダイムを発見し、再びモデルツリーをより複雑な名前に分岐させる必要があることを意味する世界を想像することができます。それをしなければならないことを望みません。私はGPT-5、そしてGPT-6に到達することを楽しみにしており、それが人々にとって使いやすくなると思います。O4 mini high、O3、4o mini highのどれを望むかを考える必要がありません。コーディングしたい時はmini highを使い、会話したい時はO3を使います。近いうちにその全体的な混乱から抜け出すと思います。
メモリ機能の進化
今のところ、選択肢があることは楽しいことですが、それらが何を意味するかを知っている時ですが、まだそれらをより有能にしたが、能力がどこから来ているかを理解しにくくしたことの一つは、メモリのような統合です。メモリは一つの非常にシンプルなものから始まり、今ではメモリははるかに洗練されています。
メモリはおそらく私の最近のお気に入りのChat GPT機能です。GPT-3か何かのようなコンピューターと最初に話すことができた時、それは本当に大きなことのように感じられました。そして今、コンピューターが私について多くの文脈を知っているように感じられ、少数の単語だけで質問すると、私の人生の残りについて十分知っていて、私がそれに何をしてもらいたいかについてかなり確信を持っています。
時々、私が考えてもいないような方法で、それは本当に驚くべきレベルアップでした。そして私は他の多くの人からもそれを聞いています。それを好まない人もいますが、ほとんどの人は本当にそうしています。私たちは、もしあなたが望むなら、AIがあなたの人生について信じられないほどの文脈を持ち、これらの超々役立つ答えを与える世界に向かっていると思います。
O3 Proの思考プロセス
ここで、少なくとも私が見る限り、O3 Proを本当に異なるものにしているのは、このモデルがショートカットを取らないということです。推測して先に進むことはしません。実際に物事を段階的に処理します。OpenAIはそれを推論モデルと呼んでおり、私はそれが正しい言葉だと思います。
特に答えが明白でない時、質問を考え抜く時間を取ります。そのような取り組み方は、言語トリックではなく論理を必要とする困難な課題、数学、科学、コードの扱い方を変えます。
Sam Altmanは最近の講演でこのアイデアを持ち出しました。彼は「興奮はモデルが答えを吐き出すことからではありません。どのようにそこに到達するかからです。問題の各層を通過し、あなたや私がするように決定を下して何かを解決するのを見ることが、とても新しく感じられることです。まるでモデルが公の場で考えることを学んでいるようです」と言いました。
人々はそれを真剣な作業に使っています。研究者がO3 Proを使って情報を収集するだけでなく、複数の可能性を検討し、結論を洗練し、これまで気づかなかった関連性を作ることさえしているのを見てきました。それは人々がより明確に本当の科学的・技術的課題を通過することを助けています。
Altmanは私に本当に印象に残ったアイデアについて言及しました。彼は「もし私たちが何年も行き詰まっている問題を解決するために必要なデータをすでに収集していたらどうでしょう？より大きな実験は必要ないかもしれません。より良い思考者が必要なだけかもしれません。そしてAIが以前にはできなかった方法で既存の情報を見ることを助けることができるなら、どこまで行けるかわかりません。洞察がすでにデータに埋もれていたなら、物理学を探求するために巨大な粒子加速器を建設する必要はありません」。
それが私たちが見ている種類のシフトです。
とはいえ、O3 Proが魔法の答えマシンだということではありません。限界があります。画像を生成することはできません。OpenAIのcanvasツールとはまだ動作しません。良い応答を得るために少し長く待つ必要があるかもしれません。しかし、大きな問題を処理している人々、科学者、開発者、作家にとって、そのトレードオフは価値があります。
そして、ええ、無料ではありません。100万入力トークンあたり20ドル、出力は80ドルで、間違いなくプレミアムツールです。しかし、ClaudeやGeminiのコストと比較し、どれほど一貫して正確であることが証明されているかを考慮に入れると、カジュアル使用のためのツールというよりも、プロフェッショナルワークフローの一部のように感じ始めます。
Altmanのポイントはシンプルです。モデルは作業の行われ方を変えるのに十分能力があります。生産的であることの意味を変えており、将来のバージョンではなく、今それを行っています。
プロジェクト・スターゲートの野心
これらのものを構築し、使用量を増やしている時、それは常にある種の問題でした。新しい画像モデルが出ると、使用量を制限しなければならず、一定量の計算しかできないSoraを持たなければなりません。それは皆が直面している大きな問題、すなわち計算を示しています。
これに対処するために、私たちは非常にクールな名前を持つプロジェクト・スターゲートについて聞いています。それはコンピューターを含みます。それ以外に、多くの人々が入っており、彼らの価格タグは5000億ドルです。人々は「待って、何、何、何、私の母にスターゲートについてどのような簡単な説明をすればいいの？」と言っています。
それは非常にシンプルだと思います。それは前例のない量の計算に資金を提供し、構築する努力です。人々、私たちには十分な計算がないことは完全に真実ですが、彼らが望むことをするためです。しかし、もし人々がより多くの計算で何ができるかを知っていたら、彼らははるかに多くを望むでしょう。
だから、私たちが今日世界に提供できることと、10倍多くの計算で、そしていつか100倍多くの計算で世界に提供できることとの間には、この信じられないほど巨大なギャップがあります。そして、私が取り組んできた他の技術とは異なるAIについての一つのことは、少なくとも世界中の何億、何十億の人々に有用にそれを提供するスケールでのAIは、インフラ投資がどれほど大きくなければならないかということです。
だからスターゲートは、次世代のサービスをそれらを望むすべての人々に提供し、知性を可能な限り豊富で安価にするためのインフラを構築するために、多くの資本と技術と運用専門知識をまとめる努力です。
それは大規模なプロジェクトです。グローバルプロジェクトです。以前話しましたが、パートナーの一つはUAEです。あなたはこれについて世界中の他の政府と協力しています。考慮事項の一つは、5000億ドル、ソーシャルメディアで聞かれています。お金はありますか？
文字通り今日銀行口座に座っているわけではありませんが、私たちは…今部屋にありますか？部屋にはありませんが、次の多くの年にわたって展開します。本当に何かがうまくいかず、これらのコンピューターを構築できないことが判明しない限り、人々はそれに見合うと確信しています。
最近、私たちが構築している最初のサイト、アベニューに行きました。それはスターゲートへの最初のコミットメント、約5000億の約10%になります。見ることは信じられません。私は頭の中でオーダーギガワットスケールのサイトがどのようなものかを知っていましたが、実際に構築されているものを見に行き、建設を行っている何千人もの人々が走り回っているのを見て、GPUが設置されている部屋の中に立ち、システム全体がどれほど複雑で、進行しているスピードを見ることは非常にすごいことです。
そして、次のサイトについてもすぐに共有することがあります。しかし、標準の木と黒鉛の鉛筆についての素晴らしい引用があります。誰一人としてそれを作ることはできません。そして、それは資本主義の魔法です。世界がこれらのことを行うために協調することは本当に奇跡です。
最初のスターゲートサイトの内部に立っていると、私は本当にこれらのGPUのラックを動作させるのに必要なグローバルな複雑さについて考えていました。携帯電話を取り出してChat GPTに何かを入力し、答えを得る時、この時点では、それが特に驚くべきことだとは思わないでしょう。それが機能することを期待するだけです。
おそらく最初に試した時のような時があったでしょう。それは本当に素晴らしいことでした。しかし、この魔法のラックをどこかに配置するために、過去1000年、少なくとも数百年にわたって、信じられないほど困難な科学的洞察を得るために非常に懸命に働き、その後工学と会社と複雑なサプライチェーンを構築し、世界を再構成しなければならなかった人々の作業が起こりました。
そのすべてに入ったものを考えてください。それをすべて、ただ地面から岩を掘り出して何が起こるかを見ていた人々まで遡って追跡してください。あなたが今Chat GPTに何かを入力し、それがあなたのために何かをするように。
科学研究の加速
OpenAIに来たイベントでスピーカーがいました。James Webb宇宙望遠鏡で働いていたと思います。彼は最大のボトルネックについて話しました。彼らはテラバイトのデータを得ようとしているが、それに取り組む科学者がいない、データを通過するのに十分な人がいないということでした。ここに私たちの前にある宇宙についての答えがあり、それは大きなデータ問題のようなものです。
私はいつも冗談で言っていますが、OpenAIが十分なお金を持った時にすべきことの一つは、巨大な粒子加速器を建設して、高エネルギー物理学を一度にすべて解決することです。それは勝利で素晴らしいことだと思うからです。しかし、本当に本当に賢いAIが、より多くのデータなし、より大きな粒子加速器なしで、私たちが現在持っているデータを見て、それを理解できる可能性は何でしょう？それは不可能ではありません。
そして、ええ、だから「より多くの実験なしで、知性がどこまで行けるか。私たちはどれほど多くを理解できるでしょう」という質問があります。1990年代初頭に誰かがある形のaemic…を見つけて、薬品会社に提示し、「これです」と言ったが、彼らは「いや、それはパスします」と言ったという話を読んだことを覚えています。
そしてそれは慢性肥満を基本的に患う人々の人生を変える薬になりました。それは生活の質を向上させるでしょう。そしてあなたは「ああ、これは25年間そこにあった」と思います。私たちが見つけるであろう他の多くの例があると疑います。おそらく私たちはすでに何か良いことをすることを知っている既存の薬を持っているが、それらは他の大きな方法で再利用可能であるか、いくつかの小さな修正で、私たちは何か素晴らしいものに非常に近いところにいます。
そして、この種の作業に現在の世代のモデルさえ使っている科学者から聞くことは非常に心強いことでした。
推論モデルの革新
次世代モデルに必要なもののようですが、物理学と化学などを理解するモデルです。Soraはそれに対する試みの一種ですか？つまり、ニュートン物理学のようなものを理解するでしょう。新しい化学の発見や新しい理論物理学や何でも好きなもので私たちを助けてくれるかどうかはわかりませんが、推論モデルに使用する技術がそれらのことで私たちを大いに助けてくれることについて楽観的です。
推論モデルがGPT-4.1に何かを聞くのと比べてどのように動作するかの短い定義は何ですか？
GPTモデルは少し推論することができます。実際、GPTモデルの初期の頃に人々を本当に興奮させたことの一つは、モデルに「段階的に考えてみましょう」と言うことで、より良いパフォーマンスを得ることができ、それは段階的に考えるテキストを出力し、より良い答えを得るということでした。それが全く機能したことは驚くべきことでした。
推論モデルはそれをはるかに押し進めているだけです。それは質問を分解することができる時、各ステップにより多くの時間を費やすことができるという考えです。
あなたが私に何か質問をする時、それが本当に簡単な質問なら、私は答えでほぼ反射的に反応するかもしれません。しかし、それがより困難な質問なら、私は頭の中で考え、内的独白を進めて「まあ、これかあれをすることができる、または多分これがより明確になるでしょう、私はそれについて確信がない」と言うかもしれません。そして、私は後戻りして私の歩みを再追跡することができます。
そして考えを終え、英語で考えた後、いくつかの箇条書きを作り、それから英語であなたに答えを出すことができます。
今アプリを使う時に観察した興味深いことの一つは、Deep Researchの質問か何かを聞いて、ロック画面で立ち去ると、それはまだ処理し、それについて考えているということです。他の会社の誰かが聞いたのは忘れましたが、このモデルが実際に15分または30分またはどんな時間でも何かについて考えるのに費やしたという指標を使っていると言っていました。これは良い指標ですが、実際に正しい答えを与える必要があります。そして私はそれが、素晴らしい答えのために人々が驚くほど待つ意欲があるという興味深いパラダイムだと思いました。
モデルがしばらく考えるつもりでも。私のすべての本能は、即座の応答が重要なことで、ユーザーは待つことを嫌うということでしたが、多くのことについてそれは真実ですが、本当に良い答えを持つ困難な問題については、人々はかなり待つ意欲があります。
ハードウェア開発への進出
私たちはすべてのこれらのツール、すべてのこれらのものを持っています。これまで私は携帯電話を使っていますが、今OpenAIはハードウェアを構築していると発表しました。あなたとJohnny Iveが話しているビデオがあり、あなたたちは数年間話し合い、協力してきました。明らかに、あなたは…まあ、今あなたが持っているかと聞くことができます。
いいえ、持っていません。まだ時間がかかります。私たちは狂ったレベルの品質で何かをしようとしており、それは速くは来ません。しかし、コンピューター、ソフトウェア、ハードウェア、現在のコンピューターの考え方は、AIのない世界のために設計されました。そして今、私たちは非常に異なる世界にいます。そして、ハードウェアとソフトウェアから望むものは非常に急速に変化しています。
あなたは環境をはるかに認識し、あなたの人生ではるかに多くの文脈を持つ何かを望むかもしれません。タイピングして画面を見る以外の異なる方法でそれと相互作用したいかもしれません。そして私たちはしばらくの間それを探求してきており、私たちが本当に非常に興奮しているいくつかのアイデアがあります。
この種の世界でコンピューターを使うことが何を意味するかに人々が慣れるのに時間がかかると思います。それは今非常に異なるからです。しかし、もしあなたが本当にAIを信頼して、あなたの人生のすべての文脈を理解し、あなたの質問を理解し、あなたの代わりに良い判断を下すなら、会議に座り、会議全体を聞き、誰と何を共有することが許可されているか、誰とも共有すべきでないことを知り、あなたの好みがどのようなものかを知り、それから一つの質問をして、それが適切な人々と適切なフォローアップを行うことを信頼できるなら、あなたはコンピューターを使って望むことを成し遂げるための完全に異なる種類を想像できます。
Chat GPTとの相互作用の方法がデバイスに情報を与える種類を意味します。また、Chat GPTとの相互作用の方法が前世代のデバイスによって情報を得られたとも言えます。それは共進化するもののようなものだと思いますが、ええ、そう願います。
人工超知能時代の現実
これらすべてが起こっていることで、Sam Altmanがより深刻に聞こえ始める理由が理解できます。Sam Altmanのトーンは確実に変わりました。彼は遠く離れた何かについて警告しているのではありません。今起こっていることについて話しているのです。
彼は「私たちはすでに人工超知能のイベントホライズンを通過した」と言いました。それは、AIが私たちが完全に制御したり、理解さえできるよりも速く前進している地点に到達したということを意味します。そして彼の視点からは、後戻りはありません。
彼はそれを穏やかな特異点、静かだが強力なシフトと呼んでいます。それはすでに世界の働き方を再構築しており、ほとんどの人々がまだ理解していない時でもです。週に8億人以上の人々がChat GPTを使用しています。それだけでも、これが日常生活にどれほど深く統合されているかを示しています。そしてO3 Proのようなモデルで、その影響は成長するだけです。
AltmanはAIが2026年までに実際の発見を生成し始めると信じています。2027年までには、ロボットが独力で現実世界のタスクを処理するのを見る可能性があります。それはサイエンスフィクションではありません。それは2年先です。
彼は人々を怖がらせようとしているのではありません。責任を推進しているのです。この技術を誰が制御するか、それを人間の価値とどのように整合させるか、そして勢いが止められなくなる前にそれが良いことのために使われることをどのように確実にするかについて考えるよう私たちに求めています。
そして彼がそれらの質問をするのは正しいことです。このペースでは、それらに答えるのを長く待ちすぎることは選択肢ではないかもしれません。
それで、あなたはどう思いますか？私たちは既に後戻りできない何かの境界線を越えたのでしょうか？AIができることについて興奮していますか？それとも、これがすべてどこに向かっているかについて心配していますか？コメントで教えてください。そして、この種の深い解説が好きなら、いいねを押して購読してください。そうすれば、次に何が来るかを見逃すことはありません。
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