本動画は、OpenAIの最高執行責任者ブラッド・ライトキャップ氏と主任エコノミストのロニー・チャッタジー氏が、AI技術が労働市場や経済に与える影響について詳細に議論したポッドキャスト番組である。ChatGPTの急速な普及から始まり、AI導入による各業界への変化、教育制度の変革、developing economiesでの機会創出、そして個人のスキル開発まで幅広いトピックを取り扱っている。特に、AIが雇用を奪うのではなく、むしろ人間の能力を拡張し新たな機会を創造するという楽観的な視点を、具体的なデータと事例を交えて説明している。
- OpenAIポッドキャストへようこそ
- OpenAIにおける役割について
- ChatGPTの予想外の成功
- 外部への情報発信の重要性
- 労働市場への影響に対する懸念
- ソフトウェア開発と科学研究の変革
- 小規模チームの可能性と人材の価値
- Modernaの事例と内部GPT開発
- 次に影響を受ける分野
- 科学研究の工程全体への影響
- 現在の限界と今後の課題
- エージェントの定義と応用
- 小企業への影響とグローバルな機会
- 発展途上国での可能性
- 個人的な体験と技術の民主化
- マネジメントスキルと個人の主体性
- セールススキルと人間関係の重要性
- 教育の変革と人間らしさの重要性
- 教育機関での実践的な課題
- 教育システムの大変革
- Kennedy時代からの教訓とOpenAIの役割
- カリフォルニア州立大学との連携
- 教育分野での急速な成長
- 学校システムでの方針転換
- 理論よりも証拠に基づく研究
- アクセシビリティの向上とセクター分析
- 子どもたちへのキャリアアドバイス
- プログラミングと基礎スキルの重要性
- 歴史的な変革の教訓
- 参加の障壁を取り除く
- グローバルなアクセスと機会
- 知能の価格低下が需要に与える影響
- OpenAIでの雇用予測
- ChatGPTの使用アドバイス
OpenAIポッドキャストへようこそ
私はアンドリュー・メインです。こちらはOpenAIポッドキャストです。
労働と仕事に関するAIの未来について、多くの会話と議論が行われています。
この話題について話し合うため、私のゲストはOpenAIの最高執行責任者ブラッド・ライトキャップ氏と、主任エコノミストのロニー・チャッタジー氏です。
OpenAIが行っている研究の種類、彼らが行ってきた会話、そして彼らが考える未来の方向性を垣間見ることができるでしょう。
OpenAIにおける役割について
アンドリュー・メイン：ブラッドさんは最高執行責任者、ロニーさんは主任エコノミストですね。お二人の役割について説明していただけますか。
ブラッド・ライトキャップ：私の役割は主に「デプロイメント」と呼ばれるものに集約されます。OpenAIを俯瞰すると、私たちは研究とデプロイメントの会社です。
私たちのミッションを考えるとき、AIを構築しAIの構築を支える研究を行うだけでなく、それを実際に世界に持ち出し、人々に使ってもらい、人々にとって有益で安全なものにするにはどうすればよいかということを本当に考えています。ある国と別の国、ある業界と別の業界でどのように使用されるかということです。
そのため、顧客との協働、パートナーとの協働、ユーザーとの多くの時間を費やし、人々がOpenAIと私たちの製品に何を求めているか、人々が実際にどのようにこの技術を使用しているか、そして技術が変化するにつれて、その使用パターンがどのように変化するかを研究することに多くの時間を費やしています。
アンドリュー・メイン：OpenAIは主に研究組織として始まり、製品を作るかどうか、あるいは一般向けのものを作るかどうかさえ確信がなかったように思えます。あなたにとってこれはどれほど急速に変化しましたか？
ブラッド・ライトキャップ：本当に急速に変化しました。ChatGPTが22年11月に登場したのが転換点だったと思います。AIが大規模に使用されるのを私たちが初めて目にした瞬間でした。
興味深いのは、私たちが実際にそれを学び、ChatGPTを作る決定をした経緯です。以前、開発者向けのAPIを構築していました。アンドリュー、あなたも覚えているでしょうが、私たちのAPIには「プレイグラウンド」というものがありました。
基本的にプロンプトを試して、モデルがそのプロンプトをどのように完成させるかを見ることができました。これは純粋に補完ベースのモデルの時代で、入力を受け取って、次の単語、シーケンス内の次のトークンを予測してテキストを続けるものでした。
人々はプレイグラウンドをハックして、どうやって会話させるかを理解しようとしていました。人々が会話型インターフェースを求めていることがわかりました。
そこで私たちはそれを学び、指示に従い、人々が話したいことにより応答的であるようにモデルを教えた、会話型インターフェースの最初のバージョンとしてChatGPTを構築しました。
これは私たちを大いに驚かせ、チャットボットと呼ばれる第一次AI時代の支配的パラダイムになったと思います。これらは人々にとって魅力的で役立つのに十分なものでした。
ChatGPTの予想外の成功
アンドリュー・メイン：当時、GPT-4がついに本当に役立つときだと考え続けていたようですが、ChatGPTはGPT-3.5の上に構築されていました。
確かにインターフェースを変えることは有用でしたが、より高速でより賢いモデルが必要だと思っていました。しかし実際にはインターフェースが大きな解除要因だったのです。
GPT-3のデモを行うときはいつでも、この空白のキャンバスという問題がありました。「さあ、何かしてください」と言うと、人々は「何をすればいいかわからない」と言うのです。
しかし、チャットインターフェースに入れると、「ああ、質問をするんだ。これについて聞いてみよう」となりました。それが大きな解除要因でした。
しかし、その後のペースは狂気的でした。ChatGPTはここでのあらゆる期待を超えました。ある程度で横ばいになるという期待があったと思いますが、そうはなりませんでした。
そしてすぐに、この認識が生まれました。人々はAIを未来のものだと思っていましたが、今それが現在に来て、今これを理解し把握するためにエコノミストを連れてくることになりました。
あなたの役割は何ですか？
ロニー・チャッタジー：おっしゃる通り、未来は私たちが想像できたよりも早く到来しました。私が参加したのは、私たちが知能を経済と社会に大規模に展開していた時期でした。
私の仕事は、それがビジネス、仕事、人間関係、政府の政策のやり方に与える影響を人々が理解するのを助け、人々が時間とリソース全体で投資をどのように行うかを理解するのに役立つ予測を開発することです。
エコノミストとして、経済の真の変革の始まりにいると思うので、参加するのは驚くべき時期です。人々がそれに備える必要があることだと思います。
OpenAIでの私の最大の仕事は、経済がどこに向かっているかを教えてくれる指標を開発し、それを世界中の人々に伝えることです。
これは米国でここで行うことだけでなく、実際に世界中の人々の生活を変革するものになるからです。
外部への情報発信の重要性
アンドリュー・メイン：私の限られた理解では、企業がエコノミストを雇うときは、製品の価格などを理解するため、予測を立てるためであることが多いと思います。
しかし、ここではあなたの仕事は内部だけでなく外部もですね。どのように共有しているのですか？OpenAIは人々が物事がどこに向かっているか、あるいは私たちがどう考えているかを理解するために何をしているのでしょうか？
ロニー・チャッタジー：その通りです。エコノミストが企業に、特にテクノロジー企業に参加する伝統があります。
この仕事は少し異なって設計されており、この会社が本当に研究のルーツを持っていることを反映していると思います。人々は本当に、価格設定やABテスト、プラットフォームからのデータ分析について考える仕事であってほしいと思っていました。
しかし、おそらくもっと重要なのは、これが世界をどのように変えるかについても考え、厳密な研究を行うことです。私たちのAI研究者が行うのとは異なる方法ですが、同じように厳密に、何が起こるか、どのように人々にそれについて伝えることができるかという観点から研究することです。
どうやって人々をこれに備えさせるのか？そのため、私の仕事の大きな部分は外部です。私が始めてから、ロンドン、ブリュッセル、デリー、ワシントンに行きました。最終的にはサクラメント、シドニー、そしてその間のあらゆる場所に行くでしょう。
これらの異なる市場での会話や雰囲気、人々がこれについてどのように考えているか、異なる使用例を見るのはとても興味深いです。
その作業を外に出て行うのと同じくらい、私はそれらの相互作用で教えるのと同じくらい学んでいると言わなければなりません。
私の仕事の大きな部分は外部で、今起こっていることに人々を準備させることです。
労働市場への影響に対する懸念
アンドリュー・メイン：多くの不安があります。なぜなら、私はChatGPTの成功と採用の速度、そしてそれが使用されている場所に面食らったからです。
すべての破壊的技術について、人々には変化への恐れがあり、変化は避けられません。しかし、それが仕事をどのように変えるか、労働と雇用をどれだけ変えるかという恐れがあります。
OpenAIはそれについてどれだけ考えており、あなたが行っていることのうち、人々がそれに適応するのを助けることなどを考えることはどれくらいですか？
ブラッド・ライトキャップ：私たちがたくさん見ていることです。ロニーはおそらく一つのレンズから見ているでしょう。私は、AIが経済的で成果志向の文脈で影響力を持つ機会を加速するために私たちが構築する必要があるもののレンズからある程度見ています。
それはマイクロレベルでもよく、例えば個人が自分の医療をよりよく理解しようとすることかもしれません。マクロレベル、企業レベルでもよく、ソフトウェアエンジニアリングを加速し、来年からのプロジェクトを今年に前倒しすることを考えている会社かもしれません。
これらすべてのことについて、ロニーはおそらくこれらのことについて興味深い研究を行い、より科学的な視点を取るでしょう。私たちは非常に製品主導の視点を取りますが、実際に人々がシステムから実際に望むものを代表するツールをどのように構築するかということです。
ソフトウェアエンジニアリングは今非常に興味深いと思います。私たちが構築しているシステムは、ソフトウェアエンジニアリングでの能力の点で狂気的な速度で進歩しています。
CursorやWindsurfなどのツールの台頭を見てきました。ソフトウェアエンジニアを助け、ソフトウェアエンジニアのツールセットを完全に変えて、10%の生産性向上ではなく、10倍の生産性向上をもたらす大きな機会があると思います。
そして、ロニーがそれの経済レベルでの影響を研究することになります。
ソフトウェア開発と科学研究の変革
ロニー・チャッタジー：まさにその通りです。私はまさにそのように考えています。ブラッドが製品側で主導していることからの引き継ぎのようなものです。
私たちのソフトウェアエンジニアが、より生産的になるためにこれらの素晴らしいツール、手の届くところにある知能を持っているということです。
世界中で、一日に数十億行のコードを書くかもしれません。そしてそれを10倍に増やすことができるかもしれません。彼らは何を構築できるでしょうか？自分一人でできるよりもはるかに多くのコード、はるかに良いコードを書くことができるとしたら、何を構築できるでしょうか？
それは私にとって大きな経済的機会です。そこで、私の仕事はその角度からそれを拾い上げ、ソフトウェアエンジニアの仕事がどのように変化しているか、彼女が以前はできなかったことをするためにこれらのツールをどのように使用しているか、そして彼女が働く組織もそれから恩恵を受け、より多くの生産性と最終的には経済への価値を創造することを理解することです。
とても興味深い挑戦だと思います。もう一つ、私が本当に興奮することは科学研究です。ブラッドの類推を使うと、科学研究者の手に素晴らしい知能を置きたいということです。
なぜそれが重要なのでしょうか？なぜなら、科学が成長を推進するからです。経済成長を推進するのです。科学を加速し、発見を加速できれば、より多くの経済成長とみんなにとってより良いことがもたらされるでしょう。
私たちの製品の使用で科学がどのように変化しているかを研究できれば、それは経済学の観点からも、そして世界にとっても有用な貢献になるでしょう。
小規模チームの可能性と人材の価値
アンドリュー・メイン：ソフトウェア分野で触れたいことがあります。突然企業が「もうそんなに多くの開発者は必要ない」と言っているのを多くの人が心配しているのを見てきました。
しかし、より広い視野で言えば、私たちはソフトウェアを書き終えることは決してないでしょう。今よりも常により多くのソフトウェアの需要があるでしょう。
課題は、一部の大企業が少し混乱したり内部的に影響を受けたりしていることですが、より小さな企業、より機敏な企業がどこから来て、どこから来るかを考える必要があります。なぜなら、小さなチームがはるかに多くのことができると思うからです。
これは何か観察したことでしょうか？企業が「このツールでより多くのことができる」と言う一方で、新しいソリューションを持つより小さな企業が登場することを見ていますか？
ブラッド・ライトキャップ：確かにそうです。それがAIの基本的な傾向線だと思います。世界は人材、人によって制限されています。
世界のほとんどの場所で、実質的な経済成長はゼロに近いです。なぜでしょうか？小企業であれ大企業であれ、金融サービス会社であれ、保険ブローカーであれ、病院であれ、平均的な企業にとって、実際により良いツール、より良いシステム、そして最終的に顧客により良い結果を生み出すことができる人を見つけることが本当に困難だからです。
シリコンバレーの任意の企業に、より多くのエンジニアを雇う必要があるかと尋ねれば、答えはほぼ常に「はい」です。これはソフトウェアエンジニアリングのメッカです。世界の他の地域がどのように見えるかを想像してください。
ソフトウェアエンジニアリングを例に取ると、大小の企業にとって結果を変化させる信じられないほどの機会があるだけでなく、これらのツールを必要な場所で実際に提供できるツールセット、モデル、すべてのセーフガード、すべてのコンプライアンススキーマなどを構築できることがOpenAIの責務だと考えています。
それは興味深い両極性があります。一方では、主題について何の洗練もない人々を信じられないほど可能にするツールセットがあります。人生で一行のコードも書いたことがない人々がソフトウェアを構築することを可能にするツールを企業が構築しています。
一方で、レベル10のエンジニアを取って50%、2倍の生産性にする信じられないほど洗練されたツールがあります。両方の効果を得られるのは驚くべきことです。
Modernaの事例と内部GPT開発
アンドリュー・メイン：興味深いと思ったのは、ChatGPT Enterpriseを展開したModernaの事例を使うことでした。内部で起こったことの一つは、人々が独自のGPTを開発することでした。
人々は外部でGPTに何が起こったかと言いますが、内部では興味深いことだったと思います。技術的な傾向がないかもしれない誰かが、エージェントや何かを構築する方法について考えていなかったかもしれませんが、それを行うことができるようになりました。
これはプラットフォーム上で構築している他の企業でも共通の傾向でしたか？
ブラッド・ライトキャップ：ええ、それが基本的にこれがどのように機能するかだと思います。AIはその核心と本質において、人々が他に何のビジネスや能力もなしにできることを可能にするツールです。
そこから生まれるクレイジーな結果があるでしょう。ある程度予測不可能だと思います。歴史の長い弧でこれらの種類の破壊的プラットフォームシフトを作るものを見ると、私にとってそれを特徴づけるものは、人々が実際にはるかに高いレベルの生産性で何かを行う能力を持つか、以前はできなかった核となることと並行して何かを行う能力を持つことです。そこで彼らは誰か他の人がそのことを彼らのためにできることに制限されたり、門をくぐらされたりしていました。
GPTはそれの良い例で、今かなり複雑なワークフローを設定できる人がいます。モデルが本当に良くなるにつれて、時間をかけてさらに複雑なワークフローを可能にする製品を構築し続けることが私たちの責務です。
それは注目すべきことです。
次に影響を受ける分野
アンドリュー・メイン：次にどのような分野が影響を受けると見ていますか？
ロニー・チャッタジー：薬剤発見、材料科学などの科学研究分野に関しては、まだ表面を掻いているだけだと思います。ブラッドが話している理由で、次の数年でこれらの分野で大規模な発見を見ることになると思います。
科学について考えるとき、私は両側にドアがある無限の廊下を考えます。科学者、企業の研究者は、どこを探索するかについて決定を下さなければなりません。それがブラッドの指摘する制限要因の状況です。
すべてのドアを探索することはできません。しかし、私たちのツールがあなたを助けることができるのは、実際にすべてのドアの後ろを見て、覗いて、最も困難な問題に取り組む時間をどこで費やしたいかを理解することです。
そのようにして科学を加速できれば、民間セクターの研究所、国立研究所、私たちがすでに協働している公共セクターの多くから大規模な発見が出てくることになるでしょう。
今後数年間でこれらの研究分野が本当に変革されることを期待しています。より迅速に可能だと思わなかった多くの異なる発見を見ることになると思います。
もう一つの分野は専門サービスです。私たちは両方ともたくさん働いています。プライベートエクイティ、投資銀行、コンサルティングなど、これらの業界の多くの人々を知っています。
そこで人々が行っている仕事の多く、私たちはその仕事を増強することができます。私が私たちのツールを使ってスライドデッキを作成したりプレゼンテーションの準備をしたりする方法を考えます。
私の仕事で重要な高価値で高マージンのことに今集中できるようになりました。自分でやらなければならなかったこれらのことの一部を私たちのツールを使って行うことができるからです。
多くのコンサルタント、銀行家、プライベートエクイティの幹部がこれを大きく使用できる重要な分野として専門サービスを見ています。
金融と科学主導の発見企業という2つの分野が、私たちのツールによって本当に革命を起こされると見ています。
科学研究の工程全体への影響
ブラッド・ライトキャップ：科学側では、少なくとも、個々の作業ステップの深さだけではありません。確かに、今、任意の事柄についてより多面的な探索を行うことができます。
しかし、これらのモデルが推論できる作業の範囲全体の幅です。例えば薬剤がどのように開発されるかを見ると、そのプロセスには信じられないほど複雑な個別のステップがいくつかあり、すべて様々な時点で多くの異なる人々への引き継ぎを必要とし、全員が前の人から文脈を集め、後に来る人のために文脈を準備しなければなりません。
実際にそれを図式的に分解することができ、その全体のワークフローにモデルを基本的に織り込むことで、科学者をより深く行かせるだけでなく、科学者と一緒に、科学者の周りで働く人々も実際に最終製品を加速し、最終的により良い結果により速く到達することができます。
現在の限界と今後の課題
アンドリュー・メイン：制限の一つを見てきました。私が働いたことのある企業の一つで、彼らは薬剤発見を行っていて、モデルは物事を提案するのが得意ですが、それでも臨床試験と実験台に帰着します。
うまくいけば、それを加速する方法を見つけるでしょう。しかし、これらのことができることの他の制限や、恩恵を見るためのボトルネックは何でしょうか？
ロニー・チャッタジー：人間の判断と意思決定が本当に重要になると思います。実際により重要になるかもしれません。多くの研究で見つけていることですが、私の同僚の一人であるハーバードのデビッド・デミングがこのことについて研究しています。
チームを率いるのが得意な人々、ブラッドのような会社のトップにいる人々は、エージェントを率いるのも得意な同じ人々です。
人々が優れた判断を下し、チームを率いることを可能にする多くのスキルが、この経済においてさらに重要で高いプレミアムになると思います。
薬剤発見で企業が使用しているような状況では、まだ専門家の判断が必要でしょう。実験の改良を行うことができ、拡張の観点から助けが必要でしょう。
科学を加速するかもしれない他の制度的変化もあると思います。臨床試験は、安全性と有効性のために薬剤をテストしていた古い世界から来ています。これらは本当に重要です。
しかし、サンプルサイズから人々をどのように登録するかまで、すべて、私たちのツールはこれらの分野で非常に役立つ可能性があります。
薬剤発見でそれを見ることになると思いますが、発見の速度だけでなく、商業化と規模の速度も最終的に増加させるかもしれない、製薬バイオテック企業のバリューチェーンのあらゆる部分でもそれを見ることになると思います。
それが私の希望です。
エージェントの定義と応用
アンドリュー・メイン：エージェントについて言及されましたが、これは今年の言葉のようなものだと思います。人々はそれを聞いて、あらゆる種類の定義があります。それについて見解を述べ、あなた方がそれがどのように展開されるかを見たいですか？
ブラッド・ライトキャップ：誰かに怒られるかもしれませんが、私にとってエージェントは非常に高いハードルがあります。複雑な作業を確実に引き受けることができ、自律的に実行でき、高いレベルの熟練度で実行できるシステムでなければならず、以前にその作業を見たことがない場合でもです。
最後の部分が重要な要素です。これらは単にコピーするように訓練されたものではありません。新しい問題を解決するためにモデルの推論能力を暗黙的に活用するものでなければなりません。
これは多くのドメインで重要になるでしょう。人々はエージェントという言葉を使います。エンタープライズ生産性の文脈、科学の文脈、ソフトウェアエンジニアリングの文脈があるかもしれませんが、私にとっての共通のスレッドは、実際に何かを手渡すことができ、チームメイトのように連携して作業できるものでなければならないということです。そのチームメイトは科学者、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティストかもしれません。
アンドリュー・メイン：仮説的な例、タスクの種類はありますか？
ブラッド・ライトキャップ：ソフトウェアエンジニアリングには明らかなセットがあります。基本的にコードを書きに行くように頼むことができ、同様にQA、すべての単位テスト、コード書きプロセスの意味のある部分の自動化を行うことができます。
異なる文脈では、セールスチームをより効率的にするエージェントと協働することです。量の問題があるセールスファネルの部分にスロットインすることです。100,000のインバウンドリードがあるが、それらを見る人が5人しかいないという場合です。
実際にそれらのリードを取り込み、理解し、処理し、資格を判定し、ファネルを通じて移動させ、誰が誰と話すべきかを推奨し、すべてのフォローアップステップを推奨し、最終的にリードをコンバージョンに向けて推進するエージェントを持つことができるでしょうか。
それは任意の数の分野でマップする汎用化可能な概念です。
アンドリュー・メイン：エージェントにメールを送って、他の従業員のように扱うようなものを見ていますか？
ブラッド・ライトキャップ：興味深い部分は、入力メカニズムがユーザー固有になると思うことです。ソフトウェアエンジニアなら、IDEに住んでいるエージェントが欲しいかもしれません。科学者なら、実験設計と実行で使うソフトウェアに住んでいるのが欲しいかもしれません。
ユーザーオペレーションやカスタマーサポートを行っているなら、受信箱に座っているのが欲しいかもしれません。なぜなら、そこで作業が起こるからです。
どのように、システムの信頼性と力を損なうことなく、任意の数のサーフェスに拡張可能で、基礎となる知能である製品を構築するかは、実際に困難な製品問題です。
小企業への影響とグローバルな機会
アンドリュー・メイン：私にはかなりChatGPT集中的な、パワーユーザーの友人がいて、以前からもっと多くのことをしたい、小企業の所有者でさえ、バーチャルChatGPTエージェントのようなものを持つことができればというコメントを聞いたことがあります。手が足りない小さな作業の多くを世話することができるのは、近い将来の地平線で見ているものですか？
ロニー・チャッタジー：私の見解では、本当に素晴らしい近期的なアプリケーションだと思います。経済を成長させる世界の制限について考えるとき、最大のものの一つは小企業です。
多くの国で「ミッシングミドル」と経済学で呼ばれるものがあります。多くの小企業と少数の大企業があるが、小企業が大きくならないのです。これは米国経済の大きな利益でした。私たちの小企業と起業家は実際に成長し、規模を拡大できることです。世界のほとんどの場所では、それは真実ではありません。
なぜそれが真実ではないのでしょうか？彼らはしばしばメンターシップ、コーチング、サポート、実際にビジネスを成長させるために何をすべきかを知るためのアドバイスを持っていないからです。
レストランビジネスやeコマースビジネスを成長させる基本を理解し、その種の知能をエージェントにインスタンス化することは比較的簡単であるAIエージェントを民主化することを想像してください。
そうすると、小企業の所有者はそのアドバイスを活用し、メニューアイテムを変更するか、セールス担当者を雇うか、成長に役立つ戦略で何か違うことをすべきかもしれないと決めることができます。
米国を含む世界中の小企業の所有者にとって、エージェントから小企業アドバイス、証拠に基づくアドバイスを得る tremendous な機会だと思います。
それは私が非常に興味を持っていることです。世界中の多くの人々が取り組んでいることを知っています。
発展途上国での可能性
アンドリュー・メイン：証拠に基づくアプローチについては後で取り上げたいと思いますが、発展途上国で見ていることについて詳しく教えてください。懸念の一つは、発展途上国で行われている多くの低レベルの知識労働があることです。
恐れは、AIがそれを奪ってしまうということです。しかし、突然ロックが解除されるこれらの制限要因があるという事実を持ち出しました。
ロニー・チャッタジー：同様に話すべき多くの機会があると思います。新興市場で働くとき、多くの人間のスケーリング問題があることを知っています。
ブラッドがシリコンバレーでエンジニアを雇うことについて話した制限要因に関連しています。アフリカでの投資収益率の最大のものの一つは農業普及支援です。
それが意味するのは、農家がどのような種子を使うべきか、どのような肥料を使うべきか、土地から最大限を得るためにどのような農業技術を行うべきかを理解するのを助けることです。
多くの人々は小規模なシステム農家なので、その農家の生産性を10、20、30%向上させることができれば、それは人生を変えるものです。
それを行うように訓練された人々がいますが、十分ではありません。これらの普及支援サービスが提供されるとき、サービスを受ける1人に対して、おそらくサービスを受けない10人がいます。
最初からそのサービスを受けたことがなかった10人に知能を提供できることを想像してください。農業普及支援が私たちのツールで拡張することを考えるとき、特に農業において、低所得国や新興市場の人々の生活を改善する大きな機会だと思います。
小企業の例もそうです。米国では、所得と富の梯子を上る最良の方法の一つはビジネスを始めることだということを知っています。それは他の場所でも真実であるべきです。
しかし、拡張には多くの制限があり、しばしばそれは適切な人を雇うこと、適切なアドバイスを得ることです。
これらの2つの機会は、正しく行えば、世界のその部分にとって positive に大きな影響を与えると思います。
個人的な体験と技術の民主化
アンドリュー・メイン：私の義理の母はインドにいて、キャンディーカンパニーを持っています。彼女はChatGPTをメニューやレシピの計画、文章作成の手助けによく使います。
興味深い解除要因でした。なぜなら、今、彼女は以前から質があったと思いますが、今は基本的に他のことにより多くの時間を費やすことができるからです。
アフリカの開発では、セルラーが誰もが予測したよりも大きな変化だったのは興味深いことです。ケニアのような国を取ると、人口の5%程度が電話を持っていて、すべて政府か何かによって管理されていたかもしれません。
セルラーが普及すると、人々は市場に行く方法を理解し、あらゆる種類の商取引などを行うことができました。
ChatGPTや類似の技術で今どのような変化を見ていますか？
ロニー・チャッタジー：まず最初に、義理のお母様がインドのスイート会社を経営されているなら、私の家庭には3人の小さなインターンがいて、ぜひ求人があるかどうか教えてください。
しかし、これこそが破壊が exciting でもあり、不安を引き起こすのも理解できる理由です。
しかし、あなたの言う通りです。ケニアの実験を見ると、技術の世代をリープフロッグしたとき、新しいイノベーションが出てきたとき、私たちは今かなり radical なことをしています。個人の手に知能を置くことです。
ChatGPTアカウントやサブスクリプションを持っているとき、困難な問題を解決するために世界で最も賢い頭脳を手の届くところに持っています。
それは政府や大企業によって仲介されていません。問題を解決するために使用できるものであり、人々が解決することを選ぶ問題について本当に楽観的です。
この組織について最もクールなことの一つは、私たちが実際にどの問題を解決するかを指示しないことです。ここで最も興味深いことの一つは、人々がChatGPTをどのように使用しているかを考えるとき、開発者がAPIでどのように構築しているかはもちろん、幅広く多様な使用のセットだということです。
人々は自分に最も関連する問題を解決することを選ぶでしょう。それは彼らの生活にとって信じられないほど変革的ですが、同時に破壊的でもあります。なぜなら、以前は持っていなかった力を持つことができるからです。
エコノミストとして考えるとき、これらは私が研究したい移行の種類です。理解したいのです。個人、組織、社会にとってより簡単にしたいのです。
ケニアや世界の他の地域で起こったレベルで話していますが、これは私たちが現在の端にいるはるかに大きな移行です。
私のチームが米国とヨーロッパだけでなく、世界の他の地域もデータを見るときに多くの時間を費やしていることです。
マネジメントスキルと個人の主体性
アンドリュー・メイン：エージェントと協働することで、管理スキルや委任能力が重要だと前に言及されました。それについて詳しく説明していただけますか？また、人々が開発したい、考えるべき他のスキルはどのようなものでしょうか？
ブラッド・ライトキャップ：AIは興味深いです。なぜなら、それは本当にあなたの意志と欲望の反映だからです。あなたにとってできることの限界は本当に空です。
ある日起きてビジネスを始めたいと決めたら、それは意味のあるほど簡単になりました。ある日起きてソフトウェアを構築したいと決めたら、それは意味のあるほど簡単になりました。
AIから最大限を引き出すために必要な信じられないほどのレベルの主体性があると思います。製品がどこに向かうかを考えるとき、私たちの仕事は、脳のアイデアから結果までの道のりを基本的に単純化できるようにハードルを下げることです。
メタ的な意味で、モデルが実際にそれを助けることができる興味深い方法があります。しかし、本当に重要なことは、主体性が多くの事柄になるということです。
サムが先日言ったように、ある意味で「アイデアガイの復活」のようなものが見られるでしょう。自分が何を望んでいるかを理解できるだけでなく、良いものがどのように見えるかを理解し、それから自分のために働くシステムを活性化する方法を理解できる人々です。
それを信じられないほどうまく行う人々がいるでしょう。私たちの仕事がどれだけ影響力があるかの私の個人的なバーの一つは、1人、2人、5人、10人の10億ドルの収益を上げている企業の台頭を見ることができるかということです。
それはある種の究極の主体性の結果です。考えてみれば、セールス、マーケティング、製品、ソフトウェアエンジニアリングなどについて意見を持っているため、このとても大規模な企業を指揮できる非常に小さな人々のセットを持つようなものです。
それは見ることができる本当にクールなことだと思います。
セールススキルと人間関係の重要性
アンドリュー・メイン：マーク・ベニオフは、彼らはもうソフトウェアエンジニアを雇わない、おそらく過剰雇用もしたかもしれませんが、セールスパーソンの数を増やすだろうという内容のことを言いました。
人々はセールスという言葉を聞くとき、誰かがランダムに電話をかけてきたり、コールドコールしたりすることを考えることが多いですが、セールスの大きな部分は実際にネットワークを持ち、多くの他の人々を知っている人々です。
彼が話していたのは、成長にとって本当に価値があるのは人間のつながりを持つ人間だということだったと思います。
これを裏付けるデータを見たことがありますか、あるいはこれを高成長分野として見ていますか？
ロニー・チャッタジー：そうです。これから出てくる多くの研究で、EQが多くの事柄になることが示されています。この世界がますます技術的に洗練されていく中で、多くの人々は、ソフトスキル、社会的スキル、人々とつながる能力が価値が低くなると考えます。
実際にはその逆です。例えばコードを書く能力のように、これらの能力と機能を民主化すると、他のことが実際に市場でより重要になり始めます。
深い技術知識を持ち、ブラッドの組織や組織全体に多くいるセールスパーソンが premium になることは全く驚きません。なぜなら、これらの人々はEQと技術的専門知識を使って点をつなぎ、問題を解決することができる人々だからです。
経済でどのようなスキルを求めるかを考えるとき、それが重要な部分になるでしょうし、クリティカルシンキングと意思決定も同様です。
追いかける問題を特定する人々がまだ必要です。ブラッドが話した主体性と適切な問題をターゲットにする能力の組み合わせが、そのようなプレミアムになるでしょう。
それは本当に重要になることを期待しています。
教育の変革と人間らしさの重要性
アンドリュー・メイン：テクノロジーでは、IQと馬力への過度のインデックス化があると思います。これらのシステムは私たちが考えることができるほぼすべての認知タスクを実行できるようになると私は強く信じています。
しかし、EQについて言及されましたが、それは本当に重要なものだと思います。十分な注意が払われていないと思います。なぜなら、優れた製品を構築する素晴らしい規模の小企業を知っているのですが、誰とも電話で話すことができません。
技術的コンポーネントのみに集中し、人々のネットワークやその他すべての中で彼らがどこに存在するかに焦点を当てていないからです。
今、未来と非常に整合性の取れた位置に自分を見つけたい人、これらのスキルをどのように構築するか、どのように取り組むか、そして組織がそのような人々をどのように見つけ、育成するかについて、どのような方法がありますか？
ロニー・チャッタジー：それは学校から始まると思います。私たちがいる瞬間について本当に exciting なことの一つは、教育が変わることです。
多くの興奮と不安を生み出すことも知っていますが、学校で学んでいることの多く、私には小さい子供がいるので、小学校の学年では、さらに関連性が高くなると思います。
人々が幼稚園前や幼稚園に入ってくるとき、何を教えているでしょうか？人間であることを教えています。この素晴らしい知能のより良い補完物になる方法を学ぶのに、人間であることを学ぶよりも良いスキルセットは考えられません。
エコノミストとして、置換という多くの不安を生み出す2つの構造について考えますが、補完物もあります。人間が知能の補完物になり、主体性でそれを活用できれば、それが解除要因になるでしょう。
初期段階での多くの学校教育は、今でも、そして私たちが前進するにつれてさらにそうですが、そのような soft skills と人間であることを教えています。
後で、クリティカルシンキング、数字での財務的数理能力は、まだ本当に重要でしょう。私の子供たちは電卓を持っていますが、それでも掛け算九九を教えたいと思います。
音声入力ソフトウェアは本当によく機能します。それでも書き方を教えます。
これらのスキルが必要で、レジリエンス、グリット、市場のこれらの変化に適応するために必要な他の種類の高次認知スキルの感覚が必要です。
CEOが「このようなものの代わりにそのようなものをもっと探している」と言うとき、未来の学生は適切な方法でピボットし、そのベースラインスキルを持つ準備ができるでしょう。
それが人々が準備する方法だと思います。教育が大きな役割を果たすと思います。優れた組織での仕事経験も役割を果たすことができると思います。
これらが2つの分野です。
教育機関での実践的な課題
アンドリュー・メイン：いくつかの学生にアドバイスをしているのですが、大学名は挙げませんが、ベイエリアにあります。かなり良い大学です。かなり良いCS、コンピューターサイエンスプログラムがあります。
前学期にWindsurfやCursorのようなツールの使い方を学ぶのに何日費やしたか知っていますか？
ロニー・チャッタジー：いえ、教えてください…
アンドリュー・メイン：ゼロです。なしです。教授の誰もAIコーディングエージェントの使い方について何も教えていません。
ブラッド・ライトキャップ：おそらく彼らは皆、背後で使っているでしょう。
アンドリュー・メイン：そうです。そして、使っていない人たちには、強くそうするよう勧めています。そのレベルで、労働力に送り出されようとしているのに、一日も得ていないということを発見するのは少し驚きでした。
基礎を理解し、それを理解してほしいというのは理解できます。しかし、彼らは仕事に応募することになります。私は彼らがプロジェクトをまとめて仕事を得られるよう手助けしています。
しかし、OpenAIは教育とpolicymakers の両方から、政策において、アドバイスしたり影響を与えたりしようとする試みで、その役割をどこに見ているのでしょうか？
教育システムの大変革
ブラッド・ライトキャップ：良い質問です。教育システムの仕組みの見直しに向かっていることは間違いないと思います。それは positive な見直しになると思います。
最も削減されたレベルで、私たちが構築しているものは何でしょうか？今、地球上のすべての人のこの種の個人的家庭教師のようなものがあります。
それが良くなるにつれて、あなたをよりよく理解し始めるでしょう。あなたの学習速度をよりよく理解するでしょう。あなたが情報を消費する方法をよりよく理解するでしょう。あなたはより視覚的ですか？より定量的ですか？特定の方法で説明してもらう必要がありますか？
例えば、読字障害の子供たちから得るフィードバックの量で、学習しようとし、それが学習プロセスで生み出す障害、AIがその population の学習をブロック解除できる方法で、一貫しています。
国内の教育が何であるかについての考え方全体が適応しなければならないと思います。それは良いことだと思います。人々が将来これらのツールを使用する方法について私たちのシステムに考えさせる方法を、ある意味で強制すると思います。
あなたが挙げた例は、ある意味では驚きですが、ある意味ではそうではありません。人々は機関よりも速く適応すると思います。
しかし、ここでの質問は、政策立案者や機関自体と協力して機関の適応を助けるために、私たちはどのように働くかということでしょう。しかし、そうする機関は、この信じられない accelerant を持つでしょう。
学生の間での結果や、彼らがこのツールが教室で何ができるかについて考える方法を見ると、基本的により良い方向に根本的に変わるでしょう。
それはまた、教師、学生が、ロニーが言及した未来の高レバレッジスキルになるものにより多くの時間を費やすことを解放するでしょう。
意思決定、クリティカルシンキング、ツールベースの問題解決、どのように主体性と確信を子供たちに早期に開発するかなどです。
今日のカリキュラムが暗記、regurgitation などを強化するのではなく、そのタイプのことが本当に重要になると思います。
Kennedy時代からの教訓とOpenAIの役割
ロニー・チャッタジー：私は教育システムでこれらの変化を起こすことについてかなり楽観的です。ブラッドが話しているように、教師と学生から来ると思います。
1960年代初頭、ケネディ大統領は月に人を送ると言いました。その時点で私たちが実際に持っていた national assets と科学的能力を見ると、それはかなり遠い目標でした。
しかし、その10年間に、人々がこの挑戦に備えるにつれて、科学と工学で博士号を取得する人の数を劇的に増加させました。
すべてのセクターにわたってリーダーシップが clarion call を鳴らして「これが私たちが向かう場所だ」と言う本当に強い役割があると思います。
OpenAIについて考えるとき、私たちは技術がどこに向かっているかについて最高の情報を持っています。「これが私たちが構築しているものです」と人々に理解させるために果たすべき重要な役割です。
社会の他の人々、教育リーダー、政府リーダー、ビジネスリーダー、他のセクターの人々が、それを彼らの視点から見ることができるでしょう。
しかし、私たちがその呼びかけを出せば、多くの dynamic な変化を見ることになると思います。
ブラッドと私は両方とも、もちろん忠実なDuke出身です。Dukeでは、コンピューターサイエンスと経済学のカリキュラムが今から5年後に本当に異なる、多くの positive な方法で異なることを期待しています。
多くの実験を期待しています。教授として教室でChatGPTを勉強に使えるかどうか、どのように規制するかという本当に重要なポイントを超えて。それを軽視したくはありません。
しかし、より重要なのは、このツールをカリキュラムのトピックを行うのに使用し、グラフから学習できないかもしれないが口頭プレゼンテーションから学習できる学生を助け、クラスの全員がそれを得られるように同じことを3つの異なる方法で学生に教える方法です。
多くの素晴らしいことが起こるでしょう。起こると思います。米国にはここで歴史があり、世界中でもこれを見るでしょう。しかし、私は米国を最もよく知っています。私たちがこれらの大きな挑戦のいくつかに実際にかなり動的に応答してきた場所です。
カリフォルニア州立大学との連携
アンドリュー・メイン：OpenAIの教育者と政策立案者との関与について、具体的にあなたが促進するために行っていることについて少し話していただけますか？
ロニー・チャッタジー：カリフォルニア州立大学の例から始めることができます。カリフォルニアの人々、ここで多くの時間を過ごす人々にとって、Cal Stateは第一世代の学生、両親が他の国から来たかもしれない、高等教育に参加していない学生にとって究極の解除要因のようなものです。
Cal Stateが専門とするのはそのような子供たちです。Cal Stateが長い輝かしい歴史で伝統的に行ってきたのは、そのような学生を次のレベルに引き上げることです。
私たちは彼らと協働できることを誇りに思います。これはブラッドが話している研究と展開から来ることです。
私のような人がそれを引き取って、「この素晴らしい機関と協働している今、最初の面接に行くときの学生の結果をどのように最大化するか？必要なスキルで彼らを準備できるか？時間をかけてキャリア結果を追跡し、この知能へのアクセスが大きな違いを作ったと言えるか？」と言います。
その関与により、私はCSUの管理者、研究者と協働することになりました。すべてが整ったら、最終的には学生と協働して、大きな違いを作ることを確実にします。
私にとって、それは素晴らしい相互作用でした。CSUとの展開によって促進されています。それが教育の例です。
教育分野での急速な成長
ブラッド・ライトキャップ：教育は私たちにとって、ChatGPTや他のOpenAIツールを使用する最も急速に成長しているセグメントの一つでした。
ある意味で私たちを少し驚かせたと思います。ChatGPTを立ち上げたとき、それが学生と共鳴を持ち、人々が学習、情報との関与、知識との関与、自分の学習能力とスキルセットのテストしたい方法に明らかに適用可能であることを早期に知っていました。
面白い側話は、ChatGPTを立ち上げた直後、22年11月に立ち上げました。基本的にその学年の残りがあり、そのセクターで多くの upheaval があったと思います。あなたもおそらく覚えているでしょう。
しばらくの間、私たちはここで皆で顔を見合わせて、「これが最終的に私たちにとって何につながるかわからないが、このすべてが最終的に禁止されるのか？」と言っていました。
23年の夏のある時点で、学年が変わったとき、何が回ったかはわかりませんが、みんなが秋に戻ってきたとき、より広いアメリカの教育システムのリーダーシップの熱意のレベルと前向きな視点のレベルが変わっていました。
多くの人々が私たちに戻ってきて、「実際にこれはこの業界に起こった可能性のある最高のことの一つだと思う」と言っていました。
「私の学生がどのように学習しているかを意味のある形で変えた。人々が実際にこれをどのように使用しているかについて視点を開発し始めている。その視点を持っているだけでなく、実際にその視点を拡張し、開発して、教室でこれをよりよく使用し、カリキュラムに組み込み、新しい方法で学生に挑戦する方法を理解できるようにしたい。
注意を必要としているかもしれない特定の学生人口のギャップと脆弱性を実際に表面化させる方法を理解したい。」
そのすべての作業が今、OpenAIでEDUチームと内部で行っている作業に culminated しており、セクターとより多く働こうとしています。
ロニーが言及したCal Stateの例は、私たちが関与しようとしている方法の多くの例の一つにすぎません。
それの一部は製品構築、一部は関与、一部は政策ですが、私たちはそれに会社全体のアプローチを取ることになります。
学校システムでの方針転換
アンドリュー・メイン：学校システムの一つを覚えていますが、有名にそれを禁止していました。「学校システムでの使用を禁止している」と言っていました。
そして、その中の多くの教師が実際にそれを使用し、あなたが指摘した多くの理由で本当に positive な結果を得ていたと聞きました。
私がここでいたときに研究を手伝ったことがあり、得た number one のフィードバックの一つは学生からで、「それはあなたを判断しない」でした。
ChatGPTはあなたを判断しません。遅れていると感じているときや何でも質問して追いつくのに素晴らしい方法でした。
そして、教師の一部が教室で本当に良い結果を得て、学校システムに行って「聞いてください、いや、これが必要です。これは私たちがひどく欠けていたものです」と言ったのを見ました。
そして、有名な逆転がありました。それは私が期待していたよりも速く起こったと思います。あなたは期待していたよりも速い採用を見ていると言うでしょうか、それとも私が単についていけていなかっただけでしょうか？
ロニー・チャッタジー：見ています。あなたが正しいと思います。2023年のある時点でその変革があり、人々が「ワオ、学生と教授にとってここで多くの価値を解除できる」と気づいたのです。
その夏に何が起こったかわかりませんが、私にも起こったかもしれません。新しい faculty members にとってイノベーションへの最大の障壁の一つは、大学で新しいカリキュラムを開発することです。
誰かが「このトピックは hot だ。なぜそれについて全体のクラスを開発しないのか？」と言います。教授は学生を助けたいと思っています。新しい素材を紹介したいと思っていますが、研究、他の教育責任に対してそれをまとめることに大きなコストがあります。
しかし、突然、ChatGPTのツールを使ってそのシラバスを開発できます。以前よりもはるかに速く、素晴らしい起業家精神とAIのシラバスを作ることができます。
どのクラスを教えるか、使用するかもしれないスライド、割り当てるかもしれない読み物、学生のための議論の質問さえも決めるのを助けてくれます。
新しいコンテンツを作成する障壁を下げると、教授がK-12の文脈で何か新しいことを試したり、教師にとってさらに exciting になります。
実際に今、faculty と教師がそれを解除しているので、はるかに多くの採用を見ています。もう一つのことは、一日の終わりに、学生に他の方法では持たなかった新しいアイデアを紹介することは、そのような素晴らしいことです。
任意の教師がそれを見ると、スパークがあります。それが彼らにそれらのツールを使用する方法を見つけたくさせるでしょう。
学校レベルで設定される規則と政策が間違いなく必要です。学生がこれらのツールをいつ、どのように使用するかです。それは本当に重要です。それが key になるでしょう。
異なる教育機関間で variation があることを想像しますが、それがどれだけ価値があるかを考えると、教育の大きな部分になることは間違いありません。
理論よりも証拠に基づく研究
アンドリュー・メイン：録音前に少し話したことですが、知的システムを持つときに何が起こるかについて、年も年も、世紀にわたる憶測がありました。
それが世界をどのように破壊するか、何でも。そして今、私たちは実際にこれが起こり始めるのを見ている場所にいます。
私たちが気づくのは、多くがファンフィクションで、シナリオだったということで、シナリオが展開されていて、それはとても異なります。
あなたのアプローチは非常に証拠に基づいていると思います。理論よりも研究を好むという考えです。
影響と政策のガイダンスのために、今どこに研究を向けていますか？
ロニー・チャッタジー：少なくとも経済研究部分の私の作業では、いくつかのことを考えています。
一つは、どのセクターが最初に影響を受けるかです。healthcare と education が、let’s say、小売と金融よりも速く変革されるかもしれないと特定できれば、それは世界に提供する本当に重要な洞察だと思います。
なぜなら、これらのセクターの人々が自分の仕事について考え、何ができるかを考えているなら、それは企業側で機会を解除するが、人々がキャリアを計画し、投資を行うのも助けるからです。
私の大きな目標の一つは、どのセクターが最初に影響を受け、どの程度影響を受けるかを理解することです。
次に考えていることは、どの国、どの地理が最も影響を受けるかです。それも本当に役立つと思います。
以前の技術変革で人々が取り残されたとき、影響の多くは地理的に集中していました。例えば、前回の移行中の米国のUpper Midwest の大きな製造ハブです。
その破壊とその後何十年も続いた傷跡を見ると、地理の観点でこれらの影響が最も顕著になる場所の良い指標を開発できれば、それは本当に、本当に役立つでしょう。
私のチームもそれに多くの時間を費やしています。最後の部分はそれを伝えることです。多くのエコノミストや、もし私がacademiaにいたら、それはある種の最後の部分、あなたがそこに付け加えて「まあ、私の母親以外の誰かが私の33の appendices を持つ論文を読むだろう」と言う部分です。
この仕事では、世界を変えている研究者に近くにいるという特権を考慮すると、real な人々のためにそれを翻訳できなければなりません。
それが3つの側面だと思います。どこで、地理的に、どの業界で、そしてそれがどのようにやってくるかを世界に説明する。
それが私が少なくとも開発したい evidence base が来ている場所の種類です。
アクセシビリティの向上とセクター分析
アンドリュー・メイン：大きな解除要因のように思えたのは、ChatGPTがクレジットカードが必要、ログインなどが必要な状態から、今はopenai.comに行ってそのまま使えるようになったことで、世界中でのアクセシビリティが増したことです。
iPhoneでもそれが展開されているのを見て、それが世界に広がっていくのは、本当に良い民主化だったと思います。制限のない国の誰でもそれを使用できるようになったという考えです。
しかし、セクターが影響を受けるという研究について言及されました。これまでに何を発見しましたか？
ロニー・チャッタジー：これまでのところ、規制が少ないセクター、従うべき red tape、ルールが少ないセクターが最も早く変化するセクターになると思います。
healthcare が非常に良い理由で、患者のプライバシーを保護するHIPAAのような規則があります。ケアがどのように提供されるかの規則があります。これらは米国healthcare システムの本当に重要な部分であり、世界中で似ています。
これらは変化がより困難なセクターになります。新しい技術ツールの採用がより遅くなります。それはAIだけでなく、以前の技術の incarnations にも当てはまります。
ITはhealthcare と education に他のセクターよりも遅く移動します。高レベルの規制とコンプライアンス要件がある場所では、より遅い採用とその結果としてそれらの仕事がより遅く変化するのを見ると思います。
healthcare の提供と education で多くの生産性を解除できないという意味ではありません。educationでは、学生側と教師で見ていますが、全体的に、実装では、規制がこれら2つのセクターのように significant でないセクターでより速く移動すると思います。
それが key です。もう一つ見ることになると思うのは、労働力がそれを受け入れる場所です。ブラッドが前に良いポイントを述べました。これは enterprise software で起こりました。
人々は新しいストレージソリューションのようなツールを仕事に持ち込み、それからCTOが「そこで何をしているのか？」と言います。そして最終的に、「あなたが持ち込んでいるこのもの、実際に会社全体が採用すべきです」となります。
ChatGPTを使って、APIで構築するなど、これらのツールを仕事に持ち込む高度なスキルを持つ労働者がいるセクターは、より迅速に変革するでしょう。
それが金融、研究薬剤発見タイプの組織などの場所で、仕事に持ち込んで問題を解決するそれらの人々がいると思う理由です。これらのセクターはかなり速く移動することを期待しています。
子どもたちへのキャリアアドバイス
アンドリュー・メイン：あなたの子どもたちにはどのようなキャリアアドバイスをしていますか？
ロニー・チャッタジー：それが最も困難な質問です。
私が子どもたちに言うことは、私が育ったとき、私は移民の息子でした。世界の特定の部分から来た両親を持つなら、得るかもしれないアドバイスは、選択肢が2つしかないということです。
医者になるか、エンジニアになるかです。本当に創造的なら、biomedical engineer になることができます。狭い選択肢のセットのようなものです。
なぜ両親は子どもたちにそのアドバイスをするのでしょうか？これらが安定した職業になると予測するからです。
しかし、その世代の間に、healthcare は ton ほど変わりました。managed care がありました。多くの医師が病院で働いています。仕事は、そのアドバイスをした世代が思っていたのとはとても異なります。
engineering 、ブラッドが前に話したように、劇的に変わっています。あなたの子どもはこれをすべきだと言う完全な精度と完全な予測可能性を持ったことはありません。
実際、今日私たちが持っている仕事の多くは、1940年には名前がありませんでした。まず、子どもたちに何をすべきかを伝えたり、彼らが聞くことを保証したりするのは決して簡単ではなかったという謙虚さを持っています。
しかし、私の子どもたちについては、私たちが話したことを振り返ります。critical thinker で問題を特定し、ブラッドが話している主体性を持つためのpoint of view を開発しなければなりません。
世界が多く変わるので、適応できる neuroplasticity、resilience、flexibility を持たなければなりません。AIで起こっていることを考えるなら、気候への変化、地政学への変化、多く適応しなければなりません。
キャリアをナビゲートするとき、EQと financial numeracy が本当に、本当に重要になると思います。
仕事のタイトルが何になるかを予測することについては、私の両親が持っていたのと同じ以上の情報を持っているとは思わず、彼らは大丈夫になると思います。
プログラミングと基礎スキルの重要性
アンドリュー・メイン：興味深い点は、タイトルが変わるかもしれない、あるいはタイトルが同じままでも仕事が変わるかもしれないということです。
私のお気に入りの anecdotes の一つは、VisiCalcを作ったダン・ブリックリンでした。1970年代に高レベルプログラマーで、極めて有能でした。当時プログラミングは多く変化していて、オブジェクト指向プログラミングやライブラリなどに移行していました。
彼はプログラミングの仕事がより稀になると思いました。それで実際にMBAを取りに行きました。すべての数字がある黒板の後ろを見つめているときに、「なぜ誰かが電子スプレッドシートのようなものを作らないのか？」と思いました。
そして彼はVisiCalcを発明しました。1970年代にプログラミングの仕事が終わると思ったという彼の考えを読むのは面白かっただけでした。
今、それは多く変化していると思います。しかし、AIソフトウェアツールを運営している人は、プロジェクト管理の一種で、技術的スキルを持つことは確実に critical です。
コーディングを学ぶ必要がなぜあるのかとよく聞きます。私は、空気力学を知らない航空機パイロットが欲しいかと言います。
未来でも重要になると思う他のスキルは何でしょうか？
ブラッド・ライトキャップ：技術の移動方向は常に個人のempowerment に向かっていると思います。trend wise を見ると、過去のあらゆる技術革命と過去のあらゆる段階変化は、常に個人と個人ができることに向かって推進されます。
1900年には米国経済の40%が農業で働いていました。今日は2%です。1900年よりも何倍もの農業産出を生産しています。1900年に大きな農場を運営するのにかかったであろう人数のほんの一部で大きな農場を運営することができます。
同じ現象が経済全体に広く適用され、歴史的にその現象を持たなかったセクターで起こるとき、今何が起こるでしょうか？
そのような現象から恩恵を受ける多くの場所があると思います。例えば job displacement の議論ではありませんが、投入単位あたりのより高い経済産出に向けた議論だと思います。
それは根本的に経済成長を推進するものです。しかし、人々は回復力があります。働きに行く他の場所を見つけます。ローカルレベル、マイクロレベルのempowerment を作るとき、retrospect で予見できなかった他の仕事が作られる二次、三次効果を持つ傾向があります。
1900年の誰かに、今日、仕事全体が人々が一日何時間も消費する小さな小さなデバイスのためのコンテンツを作ることで、そしてそれらの人々が完全に実行可能な経済的生活を送ることができると伝えるのは奇妙でしょう。
それはほとんど想像不可能に見えることが存在するでしょうが、それは存在します。
変化の二次セットと二次三次四半期の影響があるでしょう。しかし、より多くの人々がはるかに少ないもので多くのことができるという個人のempowerment のポイントにいつも戻ってきます。そして彼らの労働、アイデア、創造性が、20年前に異なる仕事をしていたであろう人々の downstream 機会を作ります。
歴史的な変革の教訓
アンドリュー・メイン：私が使う例は、古代メソポタミアでは人口の98%が農業に従事していて、突然誰かが鋤を発明します。
私たちは皆農民だ、私たちは doomed だと考えていたかもしれません。それはマインドセットだったかもしれませんが、実際はそれが教育とhealthcare と実際に政府とこれらすべてのものを発明することにつながりました。
あなたのポイントのように、それは私たちが忘れがちなことだと思います。文字通り98%から取って、突然ほとんどすべての農業の仕事を取り除くと言ったら、人々は大規模な問題があるだろうと考えるでしょう。
私たちは、あなたが言ったように、経済の全体のセクター、これらすべての新しい種類のルールを作ったことに気づきました。それは予測するのは常に困難です。現在のような未来を想像するだけで、より光沢のある服とロボットを着ているからです。
そして空飛ぶ車です。
ロニー・チャッタジー：これの一部は、技術に近い研究と組織の仕事で、人々が最善の決定を下すのを助ける情報を生産することだと思います。
ブラッドが主体性について話しました。主体性は個人の特性を要求します。しかし、市場がどのように見えるか、技術がどこに向かっているかについての情報も要求するでしょう。
私がここで行っていることで大きな責任として感じています。私たちのミッションは全人類に利益をもたらすことです。そのために、私の能力の最善で人々が必要な情報を持っていることを確実にしたいと思います。
完全な忠実度でどうなるかを予測することはできません。私自身の子どもたち、まして他の誰かの子どもたちにも伝えることはできません。
しかし、研究に基づく良い情報を与えることができれば、それは人々がより良い決定を下すのを助けるでしょう。最終的に繁栄できる場所を見つけることができると思います。
参加の障壁を取り除く
ブラッド・ライトキャップ：人生の付随的な状況のために、望むように経済に参加できない多くの人々がいることも念頭に置くべきです。
healthcare へのアクセスの欠如、education へのアクセスの欠如などが一部である。小企業を拡張することを誰かにとってより簡単にする方法について前に少し話しました。
それは起こることの明確な現在で、私が思うに非常に positive なセットのものです。
しかし、私たちが持つ二次三次のほとんど隠れた影響もあります。ロニーはこれを測定する方法を理解する挑戦を持っていると思いますが、healthcare をよりよく管理することを人々に可能にするとき、または彼らに依存している誰か、兄弟や親などのhealthcare をよりよく管理することを可能にするとき、何が起こるでしょうか？
education レベル、教育成果レベルを2%上げるとき何が起こるでしょうか？経済と人々の経済に参加する能力への downstream 影響としての二次三次効果は何でしょうか？
これを見る直接的な方法があると思います。間接的な方法もあると思います。ロニーが測定できるものは何でも、私は彼に任せます。
ロニー・チャッタジー：それは本当に良いポイントだと思います、ブラッド。考えていることで測定するのは困難ですが、ここで重要なのはコーチング、メンタリング、カウンセリングです。
経済に十分に参加できない人々について話したとき、私の心はすぐに、提供することが多いが、neurodiverse かもしれない、または次のレベルに到達するためのコーチや助けが必要かもしれない、またはカウンセリングと behavioral health のレベルが必要かもしれない多くの人々に向かいました。多くの場合、私たちはそれへの広いアクセスを持たず、高価です。
国や世界のそれへのアクセスを持たない部分に住んでいる場合、あなたは sidelined されます。
エコノミストは労働力参加の技術用語を使いますが、それが本当に意味するのはあなたがsidelined されているということです。参加できません。
今は何の助けもないのと比較して、何らかの助けを人々に提供できれば、経済により十分に参加することができ、それは多くの潜在能力を解除することができます。
任意の equation、任意のコストベネフィット分析、経済に何が起こるかのあらゆる種類の算定では、今は参加している方法ではなく、有効になって参加している人々も考慮する必要があると思います。
本当に重要なポイントだと思います。測定しようとしますが、今でもそのように考えるべきだと思います。
グローバルなアクセスと機会
アンドリュー・メイン：発達した経済では、他の人々が持っていないものを忘れる習慣があると思います。
法的助けが欲しければ、弁護士を雇いますが、生存レベルの経済に住んでいるなら、それは困難です。それはできません。
financial planning 、みんなが恩恵を受けるでしょう。financial planning から最も恩恵を受ける人々は、financial education へのアクセスを持っていた人々です。
それは exciting な分野だと思います。出生地の状況で世界中の多くの人々を解除し始めるとき、その情報や expertise へのアクセスを持っていなかったとき、AIがそれを可能にするとき、何が起こるかを見ることは確実に exciting だと思います。
ChatGPT だけでも、人々がそれを教育家庭教師として使用し、翻訳を助け、small businesses を助け、コミュニケーションで働かなければならない人々を助けるなどで、どのように使用できるかを見ました。
それは利益でした。翻訳のようなツールを持つとき、people often think のように、ああ、それは翻訳者の必要性を減らすだろうと考える状況を見ましたが、実際には増加させることができます。なぜなら、突然海外でビジネスをしたことがなかった企業が、query letters などを送ることができるようになると、まったく異なる国の経済との取引に自分自身を見つけ、それが人間のスキルへの需要を増加させたからです。
これは他の場所で起こると思いますか？これは大きな機会の分野になると思いますか、それとも最小限になるでしょうか？
知能の価格低下が需要に与える影響
ブラッド・ライトキャップ：OpenAIでの私たちのデータで実際に見るのは、モデルの価格を下げる、本当に知能の価格を下げるとき、そのモデルへの需要の不釣り合いな増加を見ることです。
ChatGPTでもそれを見ます。より良い知能をより多く利用可能にするとき、人々はそれをより多く使用します。知能と需要がどのように相関するかの上限はまだ見えません。
本当に素晴らしい知能をより安価に利用可能にすればするほど、そのことの周りでより多くの消費があるというこの関係があるようです。
経済的文脈でそれがどのように展開されるかを考えると、例えば良い法的アドバイスの価格を100分の1に削減できるとき、法的サービスへの需要の対応する1000倍の増加を見るでしょうか？
healthcare 、education 、software engineering 、その他あらゆることでも同じです。私たちはそれが何を意味するかをまだ理解していないと思います。
あらゆるセグメントで1000倍の需要増加を考えると、それは多くの負荷です。それは経済での多くの需要で、それは良いことです。
しかし、最終的に人々はそのすべての需要を提供し、そのニーズと要求に応えるために自分自身を組織する方法を理解しなければならず、アイデアを思いつき、主導権を取り、物事を始め、物事を創造する人々が必要であることを意味します。
それが、AIの影響について話すときに過小評価される経済のダイナミズムだと思います。それは今OpenAIで非常にマイクロレベルで見ているものです。
しかし、サムが愛する言葉、「測定するには安すぎる」知能を作るとき、世界の産出を創造する能力にとって本当に何を意味するでしょうか？
最終的に、その downstream 影響は実際に雇用、生産性に信じられないほど向上する効果を持ったことがわかると思います。それが私たちが興奮している positive な未来です。
ロニー・チャッタジー：エコノミストとして、これは次の方法でそれらの職業の人々にとって本当に exciting かもしれないと言います。
知能を測定するには安すぎるものにし、その知能が法的アドバイスや financial management アドバイス、不動産に関するアドバイスを提供するとき、突然、以前はアクセスできなかった多くの新しい人々がそれにアクセスするようになります。
それは市場を開放しています、第一に。そして、それらの人々が決定を下し始めると、物件を購入し、取引を行い、法的サービスと関わるとき、彼らはより高いレベルの需要を持つでしょう。
突然、運営しているビジネスがより複雑になったり、管理する物件が2つになったりします。そして、これらの分野で訓練された多くの人々がこの市場を以前は提供しなかったが、今彼らはより複雑な質問を持って来るでしょう。
それが加速すれば、それらの分野で tremendous な機会を創造する可能性があります。市場のどの部分に焦点を当て、どのようなスキルを活用したいかを決めることになるでしょう。
しかし、不動産エージェント、保険ブローカー、financial advisors にとって、これは実際に最初からそのサービスにアクセスしたことがない tremendous な数の人々をオンボードする可能性があると思います。
それが知能のコストを劇的に削減することの興奮で、それが起こっていることです。
OpenAIでの雇用予測
アンドリュー・メイン：私は成長マインドセットの人だと言いたいと思います。OpenAIからの新しいモデルや新しい技術があるたびに、なぜまだ雇用しているのかと言う評論家がいます。
私は、もちろん雇用しているからだと思っています。正気のチェックを得たいと思います。私が人々に言った私の予測は、AGIの後にOpenAIで働く人の数は、その前に働く人よりも多くなるということです。
突然、素晴らしい、新しいツールを手に入れたからといって、これらの役割を以前に行う人々は必要ないということではありません。役割は変わりますが、より多くの人々が欲しくなるでしょう。
OpenAIの軌道についての私の評価に同意しますか？AGI後により多くの人々？
ブラッド・ライトキャップ：AGI後により多くの人々になると思います。AIの影響について前に言ったことに戻ります。一人当たりのより多くの産出についてです。
今、ある数の人々によって運営される企業や会社の規模を基本的にスケールダウンすることができます。大企業が以前は100,000人によって運営されなければならなかったかもしれませんが、その数は50,000、最終的には20,000、5,000、1,000、100などに下がるかもしれません。
それはそれよりもさらに急な落ち込みかもしれません。OpenAIは、特に私たちが行うことを考えると、それとは異なるものではないことを疑い、希望します。
しかし、知能の deflationary な側面の二次三次の影響として見るものについて作った点に戻ると思います。それはサービスへの significant で不釣り合いな需要を作り出します。
それは私たちにとって何を意味するでしょうか？より多くの使用例でより多くのユーザーと協働することを助けることができるより多くの人々が必要であることを意味します。政策立案者が問題について考えるのを助けるより多くの人々が必要であることを意味します。主任エコノミストが必要であることを意味します。
3年前に主任エコノミストが必要かと聞かれたら、2030年にはそうかもしれないと言ったでしょう。しかし、ここにいます。
より多くの人々になると思いますが、言及した両方の傾向の consequence だと思います。
アンドリュー・メイン：癌栄養を助けるためのモデルトレーニングに取り組んでいる友人を手助けしています。昨日OpenAIの誰かと話していて、彼らは「ヘルスチームと話すのは役立つでしょうか？」と言いました。
私は「ヘルスチームがあるのですか？」と言いました。「はい、あります」と言いました。「素晴らしい」と言いました。
彼らと会話を持って、それはワオ、これは素晴らしい拡張分野だということでした。
良い才能を持っているなら、その才能を保持し、より多くの才能を見つけたいのであって、才能を必要としない方法を見つけることではないと他の企業も考えてほしいと思います。それについて前向きに考えていないなら、不利になると思います。
ブラッド・ライトキャップ：あらゆる marginal な人に信じられないレバレッジ、10年前から得ることができた10倍、100倍のレバレッジを得ることができるなら、ある意味でなぜより多くの人々を望まないのでしょうか？
ロニーのチームが今、10人のチームで、2つではなく10の異なる主題や10の異なるセクターで経済分析を行うことができるなら、一人一人が今3倍、4倍多くのことを行っているからです。それは素晴らしいことです。
それは会社として私たちがより多くのことができることを意味します。2026年や2027年に処理することを設定したもの、いや、今すぐできると言うことです。
ChatGPTの使用アドバイス
アンドリュー・メイン：お気に入りのChatGPTのヒップスやAIの使用についてアドバイスはありますか？
ロニー・チャッタジー：いくつかあります。コーチングがとても価値があると思います。宗教的なChatGPTユーザーだと言う多くの人々に会いますが、ログインさえしていないか、Deep Research について知らないことがわかって、「ああ、もっとたくさんできることがある」となります。
私にとって、コーチングはダイエットとフィットネスでとても価値がありました。ブラッドはこれを知りませんが、私は大きなアスレチックアドベンチャーのためにトレーニングしています。DukeでCoach Kキャンプでバスケットボールをプレイすることです。
休暇時間を要求しました。彼が承認しなければなりません。そうでなければ、そこに出た最初の瞬間にACLを切るようなことになるので、良い状態でなければなりません。
ChatGPTは次の4週間で、中年の最高の状態になるのを助けてくれています。どのようにしているでしょうか？私が食べている食べ物を見て、アドバイスとカロリーの内訳を与えてくれています。
その日に何を食べたかを分析して、私が下さなければならない決定を減らし、体重とその他のフィットネス指標を追跡するのを助けてくれています。
そうすることで、私たちが持っている仕事と私たちみんながしている旅行で管理するのが本当に、本当に困難な4週間のマップアウトを持っています。
それは超高度なツールを必要としないが、本当に私の見通しを変え、これを可能にしたかなりシンプルなものだと感じます。
それが今月の私のお気に入りです。
ブラッド・ライトキャップ：私がすること、特に今o3で、o3がモデルとして私にとって障壁を破ったと思います。境界を越え、私は見ました、私たちの以前のすべてのモデルは素晴らしかったです。
o3には深く素晴らしい何かがあり、私がそれを使うのは実際に私に挑戦させることです。
私の仕事の多くは、企業が特定の方法で私たちを使用していること、ユーザーが好きか嫌いかを教えてくれることの empirical な観察に基づいて、物事がどのように機能するかについて仮定を立てようとすることです。
ある意味で、前に言ったように、私たちの仕事は未来を予測することです。
o3は実際に質問する人になる信じられない能力を持っています。人々はChatGPTを質問のみができるものと考えていると思います。
しかし、多くの時に私が本当にしたいことは、実際に私に質問をし、私の仮定に挑戦し、何かが私が考える方法で機能する、または機能しない理由の counter argument を私に作ることです。
その点で信じられないほど効果的な思考パートナーで、本当に大きなことでも、本当に低レベルの馬鹿げたことでもあります。
子犬を飼ったばかりで、人生でずっと犬を飼っていて、今子犬がいるのですが、落ち着いて眠らせることについて最も簡単ではなかったと言えるでしょう。
妻と私は彼女にそれをさせる方法を理解することができませんでした。例えば子犬のトレーニングについて知っていると思ったことについての私たちの仮定に挑戦するリソースとしてのChatGPTは、興味深い経験でした。
アンドリュー・メイン：o3は特別な何かです。モデルがプッシュできるようになったときとプルインできるようになったとき、あなたに物事について考えさせることができるようになったときについて多く話しました。それは素晴らしい経験でした。
o3と話すのは本当に楽しい経験でした。初めて、何かを調べて教えてくれるものではなく、考えたもののように感じられませんでした。
ブラッド、ロニー、どうもありがとうございました。これは素晴らしかったです。未来でまたこれについて話し、これらすべての進歩をチェックできることを希望します。
ブラッド・ライトキャップ：楽しみにしています。
ロニー・チャッタジー：お招きいただきありがとうございました。
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