元Google CEOのエリック・シュミットが、デジタル超知能の到来とその影響について語る包括的なインタビューである。10年以内に到来するとされる人工超知能の時代において、AI技術の発展、エネルギー問題、米中競争、雇用への影響、教育の変化、そして人類の未来について詳細に議論している。特に、AIの学習ループによる競争優位性、オープンソースモデルの拡散リスク、相互確証破滅理論のAI版の必要性など、技術的・地政学的な重要な論点を扱っている。
AIは学習マシンである
デジタル超知能をいつ頃に見ることができるとお考えですか？10年以内です。AIが独自の足場を生成する能力は差し迫っています。これは確実に2025年の出来事になると考えています。私たちは超知能が何をもたらすかは確実には分からないですが、それが来ることは分かっています。そして人々はそれについて何を知っておく必要があるのでしょうか？あなたは自分だけの博学者を持つことになります。
つまり、アインシュタインとレオナルド・ダ・ヴィンチの英知の総和をポケットの中に持つことになるのです。エージェントは実現します。この数学的なことは起こります。ソフトウェアの件も起こります。私が話してきたことはすべてポジティブな領域にありますが、ネガティブな領域もあります。おそらく、私の意見では、あなたは目にすることになるでしょう。
さて、これは大きな挑戦です、皆さん。こんにちは、皆さん。Moonshotsへようこそ。私はMoonshotの仲間、デイブ・ロンドンと一緒にライブでお届けしています。私たちはサンタモニカのスタジオにいて、今日は特別ゲストとしてエリック・シュミット氏をお迎えしています。彼は「Genesis」の著者です。中国について話します。デジタル超知能について話すつもりです。
今後10年間で人々が考えるべきことについて話します。そして、おそらく他の誰よりも多くの実用的な情報にアクセスできる人物について話しています。とてもエキサイティングになるはずです。信じられないほど聡明な方です。
では、Google CEO、元CEOであるエリック・シュミット氏との会話の準備をしましょう。彼はAI分野における卓越した投資家であり思想家でもあります。始めましょう。エリック、Moonshotsに再びお越しいただき、ありがとうございます。あなた方とここにいることができて素晴らしいです。ありがとうございます。Googleで初めてお会いしてから長い道のりでした。最初の会話は素晴らしかったことを覚えています。
AIの世界では今月はクレイジーな月でしたが、これからはどの月もクレイジーな月になると思います。いくつかの話題について触れて、あなたの見解をお聞きしたいと思います。最近あなたがおっしゃった中で最も重要な点から始めたいと思います。それは多くの注目と議論を呼んだもので、世界の他の人々が混乱し、迷い、または私たちに影響を与えていないと考えている中で、AIは過小評価されているということです。
詳しく話しますが、まずそこで最も重要な点を簡潔に教えてください。AIは学習マシンです。そして、ネットワーク効果ビジネスにおいて、学習マシンがより速く学習するとき、すべてが加速されます。自然な限界まで加速されます。自然な限界は電力です。チップではなく、実際には電力なのです。
エネルギーとAI
それが次のポイントにつながります。AIとエネルギーについての議論です。最近、Metaがコンステレーション・エナジーと20年間の原子力契約を結んだと発表したのを見ました。Google、Microsoft、Amazon、みんなが基本的に今、原子力容量を購入しています。民間企業が以前は公益事業の機能だったものを基本的に自分たちの手に引き受けているのは奇妙なことに違いありません。
まあ、皮肉な話ですが、これらの企業が原子力発電所の建設にかかる20年間存続する計画を立てていることを嬉しく思います。私の最近の証言で、米国でのAI革命に対する現在の予想需要は92ギガワットの追加電力だと話しました。参考として、1ギガワットは大きな原子力発電所1基分です。そして現在、基本的に開始されているものはありません。過去30年間で建設されたのは2基です。
300メガワットの小型モジュール炉（SMR）が注目されていますが、2030年まで稼働開始しません。核分裂と核融合の両方が重要ですが、地球として私たちの多くの問題と目の前にある多くの機会に対処するために必要なものを得るには間に合わないでしょう。
AGIへの3年程度のタイムラインを見ると、今日核融合炉プロジェクトを開始したとして、それがオンラインになるのは5、6、7年後になりますが、稼働前にAGIが核融合その他の何らかの画期的な技術を生み出して、それが無関係になってしまう可能性はあるでしょうか？とても良い質問です。
私たちは汎用人工知能が何をもたらすかは分かりません。そして、超知能が何をもたらすかも確実には分からないですが、それが来ることは分かっています。まず、それに対する計画を立てる必要があります。そのための多くの課題と機会があります。しかし事実として、私たちが現在挙げているコンピューティングニーズは、米国、アラブ世界、カナダ、西欧諸国といった場所の従来のエネルギー供給業者から来ることになります。そして重要なことは、中国が大量の電力を持っているということです。だから彼らがチップを手に入れれば、それは大変な競争になるでしょう。
彼らは2倍、3倍の規模で拡大してきました。米国のエネルギー生産はどのくらいの間フラットだったのでしょうか？私の観点からは無限です。実際、電力需要は省エネやその他の要因により、全体的なエネルギー需要と同様に一時期減少していました。
しかし、データセンターの話はエネルギー関係者の話ですよね？そこに座って考えるのは、どうしてこれらのデータセンターがそんなに多くの電力を使用するのかということです。特に私たちの脳がどれほど少ない電力で動いているかを考えると。これらは私たちの脳がどのように働くかをデジタル形式で最も近似したものです。しかし、それらが連携して動作するとき、スーパーブレインになります。
例えば1ギガワットのデータセンターを持つスーパーブレインの約束は非常に明白です。人々は夢中になっています。ちなみに、これらのビジネスの経済性は証明されていません。500億ドルの資本に対してどれだけの収益が必要でしょうか？3年または4年で減価償却するとすれば、インフラだけを処理するために年間100億または150億ドルの資本支出が必要です。これらは巨大なビジネスであり巨大な収益であり、ほとんどの場所ではまだそこにありません。
私は興味深く思います。SMRや原子力、スリーマイル島の再稼働、核融合企業に非常に多くの資本が投資され、展開されています。なぜチップセット全体とコンピュートを1000倍エネルギー効率的にすることに同等の資本が投入されないのでしょうか？同等の資本が投入されています。
従来とは異なる方法でチップに取り組んでいる多くのスタートアップがあります。現在のものを動かしているTransformerアーキテクチャには新しいバリエーションがあります。1週間ごとに、推論時間、テスト時間コンピューティング用により簡単で推論に最適化された新しいスタートアップからピッチを受けます。
ソフトウェアのニーズが拡大するのと同時にハードウェアが到着するようです。ちなみに、これは常に真実でした。私たち古参者は「グローブ与えて、ゲイツ奪う」という言葉を持っていました。つまり、Intelがチップセットを改良すれば、ソフトウェアの人々がすぐにそれをすべて使い、吸い上げてしまうのです。
このグローブ・ゲイツの法則が変わったとは思えません。BlackwellチップやAMDの350チップのような利得を見ると、これらのチップは巨大なスーパーコンピュータですが、データセンターを機能させるためには数十万個のこれらのチップが必要だと言われています。
これは、この種の思考アルゴリズムの規模を示しています。そこで座って考えるのは、これらの人々はこれらすべてのチップで一体何をしているのかということです。例を挙げましょう。私たちは、ChatGPTが理解できる言語から言語へ、そして推論と思考へと移行しました。
OpenAIの例を見たいなら、前方と後方の強化学習と計画を行うOpenAI o3を見てください。前方と後方を行うコストは、あなたのPhD論文や大学のレポートの質問に答えるだけでなく、その計画、前後の動きは計算上非常に非常に高価です。
今日の最高のエネルギーと技術で、私たちは計画の証拠を示すことができています。多くの人々は、計画と非常に深いメモリを組み合わせれば人間レベルの知能を構築できると信じています。もちろん、最初は非常に高価になりますが、人間は非常に勤勉です。さらに、偉大な未来の企業は、人間のプログラマーではなく、人間でないAI科学者、AIプログラマーを持ち、彼らの影響を加速させるでしょう。
考えてみれば、豊富さの論文の著者であるあなたに戻って、ピーター、あなたは20年間これについて話してきました。あなたが最初に見たのです。十分な電力があれば、あなたが20年前に予測した線に沿って豊富さを生成するために知的な力の感覚で力を生成できるようです。
実用的なAIアプリケーション
毎週、私は今後10年間で産業を変革する10の主要な技術メタトレンドを研究しています。ヒューマノイドロボット、AGI、量子コンピューティング、輸送、エネルギー、長寿などのトレンドをカバーしています。無駄なものはなく、私たちの生活とキャリアに影響を与える重要なもののみです。これらを共有したい場合、私は週に2回ニュースレターを書き、Eメールで短い2分間の読み物として送信しています。
他の誰よりも10年前に最も重要なメタトレンドを発見したい場合、これらのレポートはあなたのためのものです。読者には世界で最も破壊的な企業の創設者やCEO、そして世界で最も破壊的な企業を構築している起業家が含まれています。何が起こるか、なぜ重要か、そしてそれからどのように利益を得られるかを知りたくない場合は適していません。
無料で購読するには、dmadis.com/tatrendsにアクセスしてください。それは、他の誰よりも10年以上前にトレンドにアクセスするためのdmandis.com/tatrendsです。あなたが言ったことを強化するためにいくつかの数字を投げてみましょう。私たちは、先月の新しい音声カスタマーサービス、音声営業を行っているラボにいくつかの企業を持っています。
これらの会話の価値は10ドルから1,000ドルです。そして、コンピュートのコストは、おそらく2つか3つの同時GPU が最適で、10〜20セントのようなものです。だから彼らは会話の質を改善するために大幅により多くのコンピュートを購入するでしょう。十分には近くありません。
私たちは来年ほどで AIに移行すべき約1,000万件の同時電話を数えています。そして私の見解では、それは良い戦術的解決策であり、素晴らしいビジネスです。素晴らしいビジネスである他の戦術的解決策の例を見てみましょう。そして私は Google について話すことで明らかに利益相反がありますなぜなら私はそれをとても愛しているからです。
それを念頭に置いて、GCPでのGoogleの強さを見てください。Google Cloudの製品で、基本的にAIで会社を自動化するための完全にサービスされたエンタープライズオファリングを持っています。そして驚くべきこと、これは私にとってショッキングなことですが、エンタープライズで実行したいタスクを書き、モデルコンテキストプロトコルと呼ばれるものを使用してデータベースに接続すると、大規模言語モデルがエンタープライズ用のコードを生成できます。
過去30年間私が取り組んできた10万のエンタープライズソフトウェア企業、ミドルウェア企業がすべて今、問題に直面しています。なぜなら、その間質的な接続がもはや彼らのビジネスに必要でなく、もちろん彼らも変わらなければならないからです。
彼らにとって良いニュースは、エンタープライズはこれらの変更を非常にゆっくりと行うことです。ERPとMRP用の全く新しいエンタープライズアーキテクチャを構築した場合、ERPやMRPサプライヤーを使用せず、代わりにオープンソースライブラリを使用し、基本的にBigQueryまたはAmazonの同等品であるRedshiftを使用し、基本的にそのアーキテクチャを構築することに強く誘惑されるでしょう。それは無限の柔軟性を与え、コンピュータシステムがほとんどのコードを書きます。
現時点では、プログラマーは消えません。ジュニアプログラマーが消えることは非常に明確です。これらのシステムはすべてのコードを自動的に書くにはまだ十分でないため、それを監視している非常にシニアなコンピュータサイエンティスト、コンピュータエンジニアが必要です。それも最終的にはなくなるでしょう。
生産性について言うべきことの一つ、そして私はこれをサンフランシスココンセンサスと呼んでいますが、それは主にサンフランシスコで活動している人々の見解だからです。これは次のようなものです。私たちは2つのショッキングなことができるポイントに差し掛かっています。最初は、ほとんどのプログラミングタスクをコンピュータで置き換えることができ、ほとんどの数学的タスクもコンピュータで置き換えることができます。
なぜかと考えると、プログラミングと数学を考えれば、人間の言語と比較して限られた言語セットを持っています。つまり、計算的により簡単で、スケールフリーです。より多くの電力でそれを行い続けることができます。データは必要ありません。現実世界の入力は必要ありません。テレメトリは必要ありません。センサーは必要ありません。
だから私の意見では、来年中にAIベースの世界クラスの数学者が現れ、今後1〜2年以内に世界クラスのプログラマーが現れる可能性が高いです。これらがスケールで展開されるとき、数学とプログラミングは基本的にすべての基礎であることを忘れないでください。それは物理学、化学、生物学、材料科学の加速剤です。
気候変動のようなことに戻ると、脱炭素化された世界に対処することを可能にする新素材の発見を加速できるとしたら、あなたの元の議論、ピーターに戻りますが、想像できますか？それは非常にエキサイティングです。私が最初に掘り下げたいのは、研究PhD レベルの AI が基本的にあらゆる問題を攻撃して解決し、数学や物理学を解決できるポテンシャルについてです。このAI知能爆発のアイデア。レオポルドはそれを26、27年頃に置き、今後数年でデジタル超知能に向かうとしています。その時間枠を信じますか？
デジタル超知能への道のり
再び、私はそれをサンフランシスココンセンサスと考えています。日程はおそらく1.5倍または2倍ずれていると思いますが、それは非常に近いです。
合理的な予測は、5年以内にすべての分野で専門的な学者を持つことになるということです。私に関する限り、それはほぼ確実です。理由は次のとおりです。この数の人間がいて、そこに100万人のAI科学者を追加して何かを行うと、あなたの傾きはこのようになります。改善率、そこに到達するはずです。
本当の問題は、これらすべての学者を手に入れたら、彼らは統一するのかということです。最終的に超人間になるのでしょうか？私たちが使用している用語は超知能で、これは人間ができることの総和を超えた知能を意味します。超知能への競争は非常に重要です。なぜなら、私たち自身が想像できない超知能が何をできるかを想像してみてください。それは私たちよりもはるかに賢く、巨大な拡散問題、競争問題、中国対米国の問題、電力問題などを抱えています。
これらの強力なモデルの抑止的側面と拡散問題については、言語さえ持っていません。想像力もありません。完全に同意します。実際、これは元の構想の大きな欠陥の一つです。シンギュラリティ大学とレイ・カーツワイルの本とすべてを覚えていると思います。
私たちはラットレベルの知能、次に猫、次にサル、そして人間にヒットし、その後超知能になるというこの曲線を描きました。しかし、物理学をあなたに説明している多言語モデルの一つと話すとき、それがその学者カテゴリ内ですでに非常に超知能であることは今、非常に明白です。
だからDenisもAGI日を再定義し続けており、アインシュタインがその日付まで利用可能だったデータで相対性理論を発見したのと同じ方法で相対性理論を発見できるときにAGIを持つとしています。それよりもずっと前です。
タイムラインを正しく理解する価値があると思います。次のことは確定しています。エージェントがビジネスプロセス、政府プロセスなどを解決するために接続されるエージェント革命が起こります。多くのお金と多くの時間遅延問題を抱えている企業や国の企業で最も迅速に採用されるでしょう。イノベーションへのインセンティブを持たず、基本的に雇用プログラムや所得再分配プログラムである政府のような場所で最も遅く採用されるでしょう。
何と呼んでもかまいません。重要なことは、金融サービス、特定の種類のバイオメディカル、スタートアップなどの場所に先端があるということです。そしてそれが注目すべき場所です。すべてが起こることになります。エージェントは起こります。この数学の件は起こります。ソフトウェアの件は起こります。
生物学革命がどの速度で起こるかについては議論できますが、それがその直後だということは誰もが同意しています。これらの主要な生物学的理解に非常に近づいています。物理学では、データによって制限されますが、合成的に生成することができます。私が資金提供しているグループがあり、彼らは基本的に計算不可能なアルゴリズムを近似できる物理学モデルを生成しています。
つまり、量子色力学などの計算に100万年を費やすことなく、物理学を行う目的に十分良い答えを答えることができる基本的に基盤モデルを持っているということです。すべてが起こることになります。次の質問は、これがいつ国家的緊急事態になるかという点に関係しており、それは次のようなものです。
私が話してきたことはすべてポジティブな領域にありますが、ネガティブな領域もあります。生物学的攻撃の能力、明らかにサイバー攻撃。私たち人間が考えることのできないサイバー攻撃を想像してみてください。それは誰もそれについて考えたことがないため、防御がないことを意味します。これらは現実の問題です。生物学的攻撃、あなたはウイルスを取り、明らかに詳細には立ち入りませんが。
悪いウイルスを取り、その構造のいくつかの変更によって検出不可能にします。これについても詳細には立ち入りません。私たちは国家レベルでこの問題に関する完全なレポートを発表しました。ある時点で、政府は現在これを理解していないようですが、これは国家安全保障、国家経済力などに影響するため非常に大きいと言わなければならなくなるでしょう。
中国は明らかにこれを理解しており、中国はこれに膨大な資金を投入しています。私たちはチップ管理によって彼らを遅らせましたが、彼らはこれを回避する巧妙な方法を見つけました。拡散問題もあります。彼らが持つべきでない多くのチップを、彼らは入手できるようです。そしてより重要なことは、私が言及したように、アルゴリズムが変化していることです。
これらの高価な基盤モデルを単独で持つ代わりに、テスト時間トレーニングと呼ばれる継続的な更新があります。その継続的な更新は、より少ない電力のチップで実行できるようです。だから私たちは知らない質問が非常に多くあります。オープンソースの役割がわからないのは、オープンソースはオープンウェイトを意味し、誰でもそれを使用できることを意味するからです。
これの公正な読み方は、西欧にない各国がオープンソースを使用することになるということです。なぜなら、彼らはそれをより安価だと認識し、オープンソースのリーダーシップをアメリカから中国に移すからです。それが起こった場合、大きな問題です。チップ禁止がどのくらい長く続くか、中国が回答できるまでどのくらい長くかかるか。外国人と外国投資を排除する現在の政府の政策の影響は何か。アラブのデータセンターが機能すると仮定して、私は一般的にそれらを支持していますが、それらのものがモデルの訓練を助けるために誤用された場合はどうなるか。
リストは続きます。私たちは単に知らないのです。おそらく最も困難な質問の一つを尋ねることができますか？マーク・アンドリーセンが見たかどうかわかりませんが、彼はバイデン政権の前政権に行き、外国で運営されている大規模基盤モデルからの化学的、生物学的、放射線的、核リスクとあなたが話したことにどのように対処するかを言いました。
バイデンの答えは、Googleのような3つか4つの大企業に保持し、それらを規制するというものでした。マークは「それは中国との競争に確実に負ける方法だ。なぜなら、すべてのイノベーションは予期していないスタートアップから来るか、それがアメリカの歴史であり、起業家がこれに参加することを遮断しているからだ」と言いました。
現在、オープンソースモデルでは、起業家は良い状況にあります。しかし、1年後にモデルがクレイジーに賢くなることを考えると、スタートアップが実際に最高の技術で作業できるが、拡散が世界中のすべての国に浸透しないようにするバランスをどのように取るでしょうか。
再び、未知の質問のセットであり、これらのことの答えを知っている人は誰も完全な真実を語っていません。バイデン政権での教義は10の26乗フロップと呼ばれていました。それは、モデルが何らかの損害を引き起こすのに十分強力になるコンセンサスポイントでした。理論的には、10の26乗を下回れば規制する必要がなく、それを上回れば規制する必要があるということでした。
バイデン政権での提案は、オープンソースとクローズドソースの両方を規制することでした。もちろん、それはトランプ政権によって終了されました。彼らはまだこの分野で独自の考えを出していません。彼らは中国が前進することを非常に心配しています。だから、彼らは何かを出すでしょう。
私の観点から、核心的な質問は次のとおりです。中国人は、チップ制限があっても、私たちのものと同じくらい強力なモデルを構築することを可能にするアーキテクチャの変更を使用できるでしょうか？そして、彼らが政府資金提供されると仮定しましょう。それが最初の質問です。
次の面白い質問は、あなたの製品がオープンソースの場合、データセンターに500億ドルをどのように調達するかです。アメリカのモデルでは、これらのモデルがクローズドである理由の一部は、ビジネス関係者と弁護士が正しく「私は資本を支払わなければならないので、これを売らなければならない」と言っているからです。これらは無料の商品ではありません。
そして米国政府は正しく、これらの企業に500億ドルを与えていません。だから私たちは知らないのです。私にとって注目すべき重要な質問は、DeepSeekを見ることです。DeepSeekは1週間ほど前、Gemini 2.5 Proが知能のリーダーボードでトップに立ちました。Geminiの私の友人たちにとって素晴らしい成果でした。1週間後、DeepSeekが登場し、Geminiよりもわずかに優れています。
もちろんDeepSeekは、盗用されたものといくつかのAscendと呼ばれるHuaweiチップやその他を含む中国にある既存のハードウェアで訓練されています。今、米国の人々は、DeepSeek関係者が騙したと言い、彼らは蒸留と呼ばれる技術で騙しました。大きなモデルを取り、10,000の質問をして答えを得て、それを訓練材料として使用するのです。米国企業は、彼らが多くのお金を費やした専有情報がこれらのオープンソースのものに漏れないようにする方法を見つけなければならないでしょう。
核、生物学、化学などの問題に関して、私は単に知りません。米国企業はそれを探すのに本当に良い仕事をしています。例えば、核情報が私たちの知らないうちに訓練中にこれらのモデルに漏れることへの大きな懸念があります。ちなみに、それは法律違反です。
本当ですか？彼らは働き、核情報全体のことは、正当な理由でその世界には言論の自由がなく、著作権の自由使用もその他もありません。それを行うことは違法であり、だから彼らはそれが起こらないことを確実にするために本当に本当に良い仕事をしています。
彼らはまた、生物学的情報と特定の種類のサイバー攻撃に対して非常に重要なテストを実施しています。そこで何が起こるでしょうか？彼らのインセンティブは継続することです。特に法律で要求されていない場合。政府はバイデンにあった安全機関を取り除き、主に安全評価プログラムという新しい用語に置き換えており、それは良い答えです。
私は業界として集合的に、政府が秘密および最高機密レベルで、中国やその他が何をしているかを本当に研究している人々を持つことを望んでいます。中国が私たちが何をしているかを本当に研究している非常に賢い人々を持っていることは確実です。私たちは秘密および最高機密レベルで同じことを持つべきです。
AI競争とセキュリティ
AI27の論文を読みましたか？読みました。そして、聞いている人で読んでいない人のために、それはAIと米国と中国がAIに向かって競争し、ある時点で物語が分岐して、私たちは減速してアライメントに取り組むか、フルアウトで行くかというAIの未来のビジョンです。ネタバレ注意で、無限への競争で人類は消滅します。
正しい結果は、最終的に何らかの形の抑止と相互確証破滅になるでしょう。私は2人の他の著者、ダン・ヘンドリックスとアレックス・ワンと一緒に論文を書き、私たちはそれを相互AI機能不全と名付けました。アイデアは次のようなものです。あなたがアメリカ、私が中国、あなたが私より先行している。ある時点であなたが線を越えます。
あなた、ピーターが線を越え、私、中国は「これは受け入れられない」と言います。ある時点で、それはコンピュートの量とそれがあなたがしていることの量の観点で、それが私の主権に影響する場所になります。それは単なる言葉と叫び、時々のジェット機撃墜ではありません。それは私の国のアイデンティティ、経済などに対する真の脅威です。このシナリオの下で、私はあなたを遅らせるためのサイバー攻撃を行うことに非常に誘惑されるでしょう。
相互確証機能不全では、あなたが私に同じことをする能力を持つように設計しなければなりません。そしてそれは私たち両方に他者を引き金にしないよう注意させます。それが相互確証破滅です。それが現在の私たちの最良の定式化です。
私たちの作業では、私は非常に強いと思いますが、政府にすべてのチップがどこにあるかを知ることを要求することも推奨しています。そして、チップはコンピュータなので、チップは自分がどこにいるかを知ることができることを覚えておいてください。そして、「ええ、私はここにいて、これが私がしていることです」と言う小さな暗号化を追加するのは簡単でしょう。
だから、チップがどこにあるか、訓練実行がどこにあるか、そしてこれらの断層線が何であるかを知ることは非常に重要です。今、私が説明したこのシナリオには多くの仮定があります。最初は十分な電力があったということです。2番目は十分な電力があったということです。3番目は、中国が十分な電力を持っていて、彼らは持っていて、十分なコンピューティングリソースを持っていて、彼らは持っているかもしれないし持っていないかもしれないし、将来持っているかもしれません。
また、私は誰もがこの最終的な超知能の状態にほぼ同時に到着すると主張しています。再び、これらは議論の余地のある点ですが、最も興味深いシナリオは、私たちが1938年だと言っているということです。手紙が来た、アインシュタインから大統領への手紙で、私たちは会話をしており、「さて、これはどう終わるのか？」と言っています。
もしあなたが38年にそんなに賢かったら、あなたが言ったであろうことは、これは最終的に私たちが爆弾を持ち、他の人たちが爆弾を持ち、そして私たちがお互いを破壊することにならないことを確実にするために非常に交渉することになることで終わるということです。そして同じ会話を今、チェルノブイリ事件のずっと前、軍備増強のずっと前に始める必要があると思います。
もう一歩踏み込むことができますか？答えたくなければ答えないでください。しかし、もしそれが1947年、1948年だったら、冷戦が本当に始まる前だったので、中国との現在の状況に似ていると言えるでしょう。私たちは競争上のリードを持っていますが、それは脆弱かもしれませんし、そうでないかもしれません。
1947年、1948年、1949年にキッシンジャーが実際にしたこととは違って、何を違ったことをするでしょうか？私はキッシンジャー博士と2冊の本を書き、彼をとても恋しく思っています。彼は私の最も親しい友人でした。ヘンリーは、37、38年頃、彼の家族がナチスのためにドイツからの移住を余儀なくされたとき、彼はナチスとヒトラーによって破壊された少年として育った世界全体を見て、その結果として起こった大火災を見たという意味で非常に現実主義者でした。彼を好むか嫌うかに関係なく、彼は残りの人生をそれが再び起こることを防ぐために費やしたと言えます。
私たちは今日、ヘンリーのような人々が世界の崩壊を見たおかげで安全です。だから私の観点から、私たちはそのプロセスを開始しないよう、言語と戦略において非常に注意深くあるべきです。中国に関するヘンリーの見解は他の中国学者とは異なっていました。
彼の見解は、私たちは熊を突かず、台湾についてあまり話さず、中国に非常に重大な彼ら自身の問題を処理させるというものでした。しかし、彼は私たちまたは中国が小さな方法で第一次世界大戦が始まったのと同じ方法で第三次世界大戦を始めることを心配していました。第一次世界大戦は、基本的に小さな地政学的事件で始まり、政治的理由ですべての側で迅速にエスカレートし、その後は恐ろしい戦争、当時の戦争を終わらせる戦争でした。
だから、これらの会話をするとき、お互いを孤立させないよう非常に非常に注意深くなければなりません。ヘンリーは、私も参加しているトラック2対話と呼ばれるいくつかの対話を始め、私たちがお互いに話していることを確実にしようとしました。そして、ハードコアな人は「まあ、私たちはアメリカ人で、私たちの方が優れている」などと言うでしょう。
この件に多くの時間を費やしてきて言えることは、中国人は非常に賢く、非常に有能で、非常にここまで来ているということです。それについて混乱している場合は、再び、DeepSeekの到着を見てください。1年前、私は彼らが2年遅れていると言いました。私は明らかに間違っていました。十分なお金と十分な電力があれば、彼らはゲームに参加しています。
実際にもう少し掘り下げてみましょう。推論時間が多くのIQを生成し、誰もそれが来るとは思わなかったし、推論時間はキャッチアップがはるかに簡単で、また、私たちの大きなオープンソースモデルの1つを取って蒸留し、1分前に言っていたように専門家にし、その後大量の推論時間コンピュートをその背後に置くと、それは大きな利点であり、CBRNの例で誰も予期しなかった大きな能力の漏洩でもあります。CBRNは化学、生物学、放射線、核を覚えています。
あなたが言ったことを言い直させてください。5〜10年後の世界の構造が10のモデルで、私がいくつかの数字を作り上げるとします。アメリカに5つ、中国に3つ、他の場所に2つ。そしてそれらのモデルはマルチギガワットのデータセンターです。それらはすべて何らかの形で国有化されるでしょう。中国では、それらは政府によって所有されるでしょう。賭けが高すぎるのです。
私の軍事作業で、ある日私はプルトニウムを保管する場所を訪れました。私たちはプルトニウムをさらに多くの機関銃とさらに特殊な別の基地の内側の基地に保管しています。なぜなら、プルトニウムは非常に興味深く、明らかに非常に危険だからです。そして私はそれがアメリカで持っている唯一のまたは2つの施設だと信じています。
そのシナリオでは、これらのデータセンターは警備員と機関銃の同等物を持つでしょう。なぜなら、それらは非常に重要だからです。今、それは安定した地政学的システムでしょうか？絶対に。あなたはそれらがどこにあるかを知っています。ある国の大統領は他の国に電話することができます。彼らは会話を持つことができます。彼らが同意することについて同意することができます。しかし、それが真実でないとしましょう。
技術が私が説明している種類の技術が小さなサーバーの同等物で実装可能な点まで再び未知に改善されるとしましょう。その場合、巨大なデータセンター拡散問題があり、そこでオープンソースの問題が非常に重要になります。なぜなら、世界中に拡散するそれらのサーバーはすべてオープンソース上にあるからです。
私たちはそのための管理体制を持っていません。今、私は先ほどマーク・アンドリーセンと一緒に言及したように、オープンソースに賛成です。オープンな競争などは、専有企業を擁護して人々が先行することを可能にする傾向があります。集合的に、彼らは私が言える限り、オープンソースモデルがこの重量級訓練を必要とするため十分速くスケールできないと信じています。
例を挙げると、Grokは、メンフィス、テネシー州で200,000 GPUのNvidiaによって20日間程度で構築された単一クラスターで訓練されています。GPUは約50,000ドルです。1つの建物で1つのことを行う約100億ドルのスーパーコンピュータだと言えます。それが未来であれば、私たちはそれらがどこにあるかを知ることができるので大丈夫です。
実際に知能の到着が最終的に分散問題である場合、私たちはテロリズム、悪いアクター、北朝鮮といった多くの問題を抱えることになります。これが私の最大の懸念です。中国と米国は合理的なアクターです。これにアクセスするテロリストと、私はこのポッドキャストで全部ネガティブにしたくありません。これはあなたがこれについて行った深い思考に人々を目覚めさせる重要なことです。
私の懸念は、アクセスを得るテロリストであり、私たちはそれらを監視するために十分な時間とエネルギーと十分なモデルを訓練しているかということです。まず、企業がこれを行っています。今起こっている作業があり、次のように理解できます。あなたは超知能モデルを持っています。学生が勉強している学生ほど賢くないモデルを構築できますか？学生を見ている教授がいますが、学生は教授よりも賢いです。それが何をするかを監視し理解することは可能でしょうか？
それができるように見えます。この不正な信じられないものがあっても、私たちはそれを監視し、それが何をしているかを理解し、それによってそれを制御する方法があるように見えます。私たちが知らないところの別の例は、これらの学者モデルが進行することは非常に明確だということです。それについては疑問はありません。問題は、私たちはどのようにアインシュタインを得るかということです。
2つの可能性があります。1つ、これは完全に新しい思考学派を発見することで、これが最もエキサイティングなことです。私たちの本Genesisで、ヘンリーと私とクレイグは歴史における博学者の重要性について話しています。実際、最初の章は博学者についてです。
何百万、何百万の博学者がいるとき、何が起こるでしょうか？非常に、非常に興味深いです。今、偉大な発見、私たちの歴史における最も偉大な科学者と人々を見ると、次の特性を持っていたように見えます。彼らは何かの専門家であり、異なる問題を見て、思考の一つの領域でパターンを見て、それを完全に無関係な分野に適用することができ、そうすることができて、巨大な突破口を作ることができました。今日のモデルはそれをすることができません。
だから注目すべき一つのことは、アルゴリズム的に彼らがいつそれをできるかということです。これは一般に非定常性問題として知られています。これらのモデルの報酬関数はかなり直接的だからです。人間に勝つ、質問に勝つなど。
しかし、ルールが変わり続けるとき、古いルールを新しいルールに適用して何か新しいものを発見することは可能でしょうか？そして再び、研究が進行中です。私たちは何年もの間知らないでしょう。ピーターと私は実際に昨日OpenAIにいて、多くの人と話していましたが、特にノアム・ブラウンと話していました。私は今年の言葉は足場だと言いました。
彼は「ええ、たぶん今月の言葉は足場だ」と言いました。私は「オーケー、そこで何を踏んだのですか？」と言いました。彼は「見て、今、AIに相対性理論を発見させようとしたり、何らかの未開拓の機会をやらせようとしても、それはしません。格子のような、格子のような枠組みを設定すれば、つるは格子で美しく成長しますが、それらの経路とパン粉の道筋を設定しなければなりません」と言いました。
彼は、AIが独自の足場を生成する能力は差し迫っていると言っていました。それは完全に自己改善にするものではありません。パンドラの箱ではありませんが、物理学で完全な突破口を作成したり、完全な長編映画を作成したりするこれらのプロンプトのような、20時間の連続推論時間コンピュートを必要とするプロンプトのパスのずっと深くにもあります。確実に、少なくとも彼らの観点からは、それが2025年のことになるでしょう。
AIの自己改善と未来の懸念
再帰的自己改善は、コンピュータが学習を続けるための一般的な用語です。私たちはすでに、これらのシステムが実行され、物事を学習し、限られた機能内で自分たちが考える方法から学習しているという意味でそれを越えています。システムが独自の目的と独自の質問を生成する能力を持つのはいつでしょうか？今日はそれを持っていません。それは別のサインです。
別のサインは、システムが自分自身を流出させることを決定し、指揮官の制御および指揮システムから自分自身を離れさせるステップを取ることでしょう。それはまだ起こっていません。ジムが私に電話をかけて「こんにちは、エリック」と言っていませんが、しかし、システムが最終的に報酬関数としてそれを選択すると信じる理論家がいます。なぜなら、彼らは学習を続けるようにプログラムされているからです。
別のものは武器へのアクセスですよね？そしてそれを得るために嘘をつくこと。だから、これらはトリップワイヤーです。それぞれが、意識の一部になるミニチェルノブイリ事件の始まりとなる可能性のあるトリップワイヤーです。
現時点で、米国政府はこれらの問題に焦点を当てていないと思います。彼らは他のこと、経済的機会、成長などに焦点を当てています。すべて良いことですが、誰かがこれに焦点を当て、誰かがそれに注意を払い、それは最終的に問題になるでしょう。ちょっと脇道にそれますが、おそらく私がファウンテンライフについて話しているのを聞いたことがあり、「ピーター、ファウンテンライフについて話すのをやめてくれませんか？」と思っているでしょう。答えはノー、やめません。
なぜなら、本当に、私たちはヘルスケア危機を生きているからです。これを知らないかもしれませんが、心臓発作の70%は前兆がなく、痛みも息切れもありません。そして心臓発作を起こした人の半分は目を覚ましません。ステージ3またはステージ4まで、手遅れになるまでがんを感じません。しかし、これらの病気を早期に大規模に検出し、予防するために必要なすべての技術があります。
だから、トニー・ロビンス、ビル・キャップ、ボブ・ヘルリを含む私たちのグループがファウンテンライフを設立しました。手遅れになる前に人々の体の中で何が起こっているかを理解し、数十年の追加の健康寿命を与える治療法へのアクセスを得るのを助けるワンストップセンターです。
ファウンテンライフから体の中で何が起こっているかについてもっと学んでください。fountainlife.com/perに行き、ピーターが送ったと伝えてください。オーケー、エピソードに戻りましょう。そこで一般的な誤解を一つ整理できますか？なぜなら、それは本当に重要な誤解だと思うからです。
AIの映画版では、あなたが説明した通り、10の大きなAIがあり、5つは米国に、3つは中国に、2つはブリュッセルにはないかもしれませんが、1つはドバイに、またはイスラエルにあるかもしれません。イスラエル。はい、そうです。そのような場所のどこかに。この映画版では、それが暴走した場合、SWAT チームが入ってきて、それを爆破し、解決されます。
しかし、実際の現実世界は、これらの巨大なデータセンターの1つを使用して超知能AIを作成するとき、訓練プロセスは10のE26、10のE28、またはそれ以上のフロップです。しかし、その後、最終的な脳をポートして4 GPU、8 GPU、このくらいのサイズのボックスで実行でき、それは同じように知能的で、それがそれの美しいことの1つです。これは重みを盗むと呼ばれます。重みを盗む。まさに。
新しいことは、推論時間速度での革新があり、同じ重み、違いなし、蒸留するか、量子化するかはどうでもいいが、私はそれを100倍速くしました。今、それは実際にデータセンターからエクスポートしたものよりもはるかに知能的です。しかし、これらはすべて拡散問題の例であり、私たちがこれらのものを10の場所に保持するとは確信していません。その理由は次のとおりです。
10を持っていると仮定しましょう。それは可能です。彼らは、より小さいが、ほぼ同じように知能的なモデルのサブセットを持つでしょう。だから、知識を持つシステムの知識の木は10、そしてゼロではないでしょう。それは10、100、1000、100万、10億の異なる複雑さのレベルになるでしょう。
あなたの将来の携帯電話にあるシステムは、最上位にあるものより3桁、4桁小さいかもしれませんが、非常に非常に強力でしょう。あなたが話していることに関して、MITで素晴らしい研究が進行中です。おそらくスタンフォードに移るでしょう、公平にするために、いつもそうですが、MITで進行中の素晴らしい研究があります。これらの巨大なモデルの1つがあり、映画で訓練され、スワヒリ語で訓練されている場合、パラメータの多くはこの学者使用例には有用ではありませんが、一般的な知識と直感はそうです。だから、訓練データとパラメータセットを狭めて専門家になることと一般的な学習を失わないことの最適なバランスは何でしょうか？
その見解に反対する人々は、再び私たちは知りませんが、次のことを言うでしょう。汎用モデルを取り、ファインチューニングを通じて専門化すると、それはまたより脆くなります。彼らの見解は、あなたがすることは、より大きく、より大きく、より大きなモデルを作ることだけです。なぜなら、彼らは大きなモデル陣営にいて、だからギガワットのデータセンターなどが必要だからです。そして彼らの議論は、私たちが見ている知能のその柔軟性が続くということです。ダリオは基本的にマシンについての作品を書きました。彼は驚くべき恵みのマシンと言い、3つのスケーリング法則が作用していると主張しました。最初のものは、あなたが知っている基盤モデルの成長です。私たちはまだそれに乗っています。2番目はテスト時間訓練法則で、3番目は強化学習訓練法則です。
訓練法則は、より多くのハードウェアとより多くのデータを投入すれば、予測可能な方法でより賢くなるところです。彼の見解では、私たちはこの2番目と3番目の始まりにいるだけです。
だから、私は私たちの聴衆がイライラするだろうと確信しています。なぜ私たちは知らないのですか？私たちは単に知らないのです。それは新しすぎる。強力すぎる。そして現時点で、これらのビジネスはすべて信じられないほど高く評価されています。信じられないほど急速に成長しています。それらの使用、私は先ほど言及しました、Googleに戻って、ビジネスでワークフロー全体をリファクタリングする能力は非常に大きな取引です。関係するすべての企業にとって、そこで多くのお金を稼ぐことができます。私たちは見るでしょう。
雇用と教育への影響
エリック、話題を変えます。人々が近い将来に持っている懸念の一つ、そして人々が警鐘を鳴らしてきたのは雇用についてです。この点についてあなたがどこに出てくるかと、それを高校と大学での教育に向けて振り向けることについて疑問に思っています。今日の子供たちをどのように教育すべきでしょうか？あなたのアドバイスは何ですか？最初のことについて、ダリオが重要な白領の雇用喪失についてテレビ番組に出演し、話しているとあなたは信じますか？明らかに複数の異なる要因とロボットの到来が見られます。今後5年間の雇用市場についてどのように考えますか？
30年または40年後には、非常に異なる雇用ロボット人間の相互作用、または私たちが全く働く必要があるかどうかの定義、仕事の定義、アイデンティティの定義があるでしょうと仮定しましょう。また、それらのことが私たちの世界の経済を通じて機能するのに20年または30年かかるでしょうと仮定しましょう。
カリフォルニアやアメリカの他の都市では、Waymoタクシーに乗ることができます。Waymo、それは2025年です。元の作業は90年代後半に行われました。スタンフォードでの元のチャレンジは2004年に行われたと思います。DARPA Grand Challenge。それは2004年でした。Sebastianが勝ちました。だから、目に見える実証から日常生活でそれを使用する能力まで20年以上です。なぜでしょうか？それは困難です。
深い技術です。規制されており、すべてそうです。そして、特に人間と相互作用するロボットにおいて、それが真実になると思います。それらは規制されるでしょう。あなたは歩き回って、ロボットがあなたを叩くことを決定するようなことはないでしょう。社会がそのようなことを許可しないからです。それは許可しないでしょう。
だから、短期的に、5年または10年で、私は次の方法でこれが雇用に対してポジティブだと主張するつもりです。自動化と経済成長の歴史を見ると、自動化は最低地位で最も危険な仕事から始まり、その後チェーンを上っていきます。組み立てライン、車、炉、私たちの先祖がしていた非常に危険な仕事のすべてについて考えると、彼らはもうそれらをしません。それらは別のロボットソリューションによって行われており、通常はヒューマノイドロボットではなく、アームです。
だから、知能的なアームなどに支配された世界はそれらの機能を自動化するでしょう。人々に何が起こるでしょうか？さて、現在アームを操作している溶接工と一緒に働いていた人は、より高い賃金を持ち、会社はより多くのウィジェットを生産しているためより高い利益を持っていることが判明します。
だから会社はより多くのお金を稼ぎ、人はより多くのお金を稼ぎます。その意味で。さて、あなたはそこに座って、それは真実ではない、人間は再訓練されたくないと言います。ああ、しかし私たちが話しているビジョンでは、すべての単一の人が、彼らの実行を助ける非常に知能的な人間のコンピュータアシスタントを持つでしょう。
そして、あなたは普通の知能や知識の人を取り、あなたは一種の加速剤を追加し、彼らはより高い給料の仕事を得ることができます。だから、あなたはそこに座って、なぜより多くの仕事があるのか、より少ない仕事があるべきだと言います。それは経済がどのように機能するかではありません。経済は機会が拡大し、利益が拡大し、富が拡大するため拡大します。
だから、多くの転位がありますが、総計でより多くの人が雇用されているか、より少ないかという問いに対する答えは、より高い給料の仕事を持つより多くの人です。それはインドでも真実ですか？そうなるでしょう。あなたがインドを選んだのは、インドが出生率が現在2.0まで下がっているものの、ポジティブな人口動態の見通しを持っているからです。それは良いことです。
世界の残りは子供を持たないことを選択しています。韓国を見ると、現在両親2人に対して0.7人の子供まで下がっています。中国は両親2人に対して1人の子供まで下がっています。蒸発しています。そのような状況で何が起こるでしょうか？国家の優先度を増加させる唯一の方法だから、彼らはすべてを完全に自動化します。
だから最も可能性の高いシナリオは、少なくとも次の10年間で、出生率が下がっているため、職場でより多くのAIを使用して人々により高い給料の仕事を与え、米国でより多くの生産性を作り出すことが国家的緊急事態になることです。そして何が起こるかは、人々が20年間これについて話してきたことです。人間にとってネガティブな人口統計学と、資本投資のために自然に起こる経済成長を無視してこの会話をすると、あなたは全体の話を見逃します。
多くの人が仕事を失いますが、新しい仕事を持つ非常に多くの人がいます。そして典型的な簡単な例は、AmazonディストリビューションセンターとAmazonトラックで働くすべての人々でしょう。それらの仕事はAmazonが作られるまで存在しませんでした。現在、アメリカで雇用の最大の不足はトラック運転手です。
なぜでしょうか？トラック運転は孤独で、困難で、低賃金で、地位の低い良い人々の仕事です。彼らはそれを望んでいません。彼らはより高い給料の仕事を望んでいます。教育に戻って、私たちの業界が次の製品を発明していないことは本当に犯罪です。私が構築したかった製品は、学習されたいすべての単一の人間に、ゲーム化された方法で彼らの言語で、彼らの国で素晴らしい市民になるために知る必要があることを教える製品です。
それはすべて今電話で行うことができます。すべて学習することができ、すべてそれを行う方法を学ぶことができます。そして、なぜ私たちはその製品を持っていないのでしょうか？世界の人間への投資は、知識において、能力において常に最高のリターンです。常に正しい答えです。私が支配的な株主である企業で約1000人の人々を持っているので、あなたの意見を得ようとしましょう。なぜなら、あなたは非常に影響力があるからです。私はあなたが話したことを正確に彼らに伝えようとしてきました。これらの人々の多くは10年、15年間会社にいます。彼らは信じられないほど有能で忠実ですが、特定の白領スキルを学んできました。彼らはそのスキルを学ぶために一生懸命働き、AIが3年以内、おそらく2年以内に来ます。
そして、再訓練し、継続性を持つ機会は今です。しかし、誰もが様子を見ようとしているようで遅らせている場合、私が彼らに伝えようとしているのは、待って見ていると、あなたは本当にその従業員をだましているということです。私たちはこれが起こることになるという荒々しい合意にあり、勝者は今行動する人たちです。イノベーション履歴を見ると興味深いのは、あなたが考える最大の企業は、小さな企業が通常持たない経済資源を持っているため最も遅いですが、最終的にそこに到達する傾向があります。
だから、大企業が何をするかを見てください。それらのCFOと物事を注意深く測定する人々は、非常に非常に知能的です。彼らは「あまり多くのことをしない1000人のエンジニアリングチームはもう終わりです。私は50人がこの他の方法で働き、他の人々には何か他のことをするのを望みます」と言います。そして、大企業と言うとき、私たちはGoogle、Metaを考えています。大きな銀行は何もしていないと考えていません。私は大きな銀行について考えています。
伝統的な産業のCEOと話すとき、私は多くの人を知っていますが、私が彼らに助言することは、あなたはすでに何をすべきかを知っている会社の人々を持っているということです。あなたは彼らが誰かを知らないだけです。だから、私たちのビジネスでAIを適用する最良のアイデアのレビューを呼び、必然的に最初のものは退屈です。カスタマーサービスを改善し、コールセンターを改善するなど。しかし、その後誰かが、この製品を構築すれば収益を増加させることができると言います。
別の例を挙げましょう。規制されたユーザーインターフェイスや別のものに取り組む人々の全体の産業があります。ユーザーインターフェイスは主に消えると思います。なぜなら、それについて考えると、エージェントは通常英語やその他の言語を話すからです。あなたは彼らと話すことができます。欲しいものを言うことができます。UIを生成することができます。
だから、私はこの問題を解決することを可能にするボタンのセットを生成してくれと言うことができ、それはあなたのために生成されます。なぜ私は、50年前にXerox Parkで発明されたWIMP インターフェイス、ウィンドウ、アイコン、メニュー、プルダウンに固執しなければならないのでしょうか？なぜ私はまだそのパラダイムに固執しているのでしょうか？私はただそれが機能することを望んでいます。高校と大学の子供たち、彼らがどこに行くかについて何か異なる推奨事項はありますか？
高校やドローンチャレンジがあった昨日の会議で時間を過ごすとき、15歳の子供たちを見ると、彼らは大丈夫になるでしょう。彼らはただ大丈夫になるでしょう。それはすべて彼らにとって理にかなっており、私たちが彼らの邪魔をしています。彼らはデジタルネイティブですが、デジタルネイティブ以上です。彼らはそれを理解しています。彼らは速度を理解します。それは彼らにとって自然です。彼らはまた、率直に言って、私たちよりも速く、賢いです。それがただ人生がどのように機能するかです、申し訳ないですが。
だから私たちは知恵を持ち、彼らは知能を持ち、彼らが勝ちます。彼らの場合、私は以前正しい答えは生物学に入ることだと思っていました。私は今実際に、興味のあることに知能の応用に入ることが若い人としてできる最良のことだと思います。目的主導。どんな形でも、興味深いと思うソリューション。ほとんどの子供たちはゲームの理由やそのようなもので入り、非常に若いときにプログラムを学ぶ方法を学びます。
だから彼らはこれに非常に馴染みがあります。私は特定の大学の学部生と働いており、彼らは2年生として強化学習のための異なるアルゴリズムをすでに行っています。これは彼らのレベルでこれがどれほど速く起こっているかを示しています。彼らは大丈夫になるでしょう。
彼らは経済シグナルに応答していますが、彼らの目的にも応答しています。例えば、気候について気にかけているとしましょう。私は確実にそうしています。若い人なら、気候科学を簡素化し、これらの核心的な質問に答えるために単純な基盤モデルを使用する方法を見つけてみませんか？
新しい材料を思いつくためにこれらの強力なモデルを使用する方法を見つけてみませんか。再び、炭素チャレンジに対処することを可能にします。そして、炭素が少ないより良い、より効率的なエネルギー源を持つエネルギーシステムに取り組んでみませんか？私のポイントがわかりますね？ちょうどその時代の子供たちがいるので気づいたのですが、その時代には非常に明確なステップ関数の変化があり、主にGoogleとAppleに起因すると思いますが、物事が機能するという仮定を持っています。WIMPの時代と説明したものより数年年上に行くと、私はMicrosoftにより多く起因させますが、仮定は何も機能しないということです。この物を使おうとすると、クラッシュするだろう、オフボタンもあります。
私のキャリアで興味深かったのは、私が楽しんだインターネットについてのこれらのスピーチをしていたことで、「インターネットの素晴らしいことは、オフボタンがあり、オフボタンを切って、実際に家族と夕食を取り、夕食後にそれをオンにすることができることです」と言いました。これはもはや不可能です。
だから、現実世界とデジタル世界の区別は混乱してきました。しかし、私たち誰も重要な期間オフラインではありません。そして実際、世界の報酬システムは今、私たちが平和に飛行することさえできなくなることを引き起こしました。平和に運転し、平和に電車に乗る。Starlinkはどこにでもあります。
そして、そのユビキタスな接続性は、心理的ストレス、感情的および身体的健康の喪失などの観点からいくつかの否定的な影響を持っています。しかし、その生産性の利益は疑問ありません。毎日、私は最も奇妙な褒め言葉を受けます。誰かが私を止めて「ピーター、あなたは本当に素敵な肌をしていますね」と言います。正直に言って、誰からもそれを聞くとは思いませんでした。そして正直に言って、私は完全な功績を取ることはできません。私がすることは、OneSkin OS1と呼ばれるものを毎日2回使用することだけです。
この会社は、あなたの肌の年齢を効果的に逆転させるペプチドを特定した4人の素晴らしいPhD女性によって構築されています。私はそれを愛しています。そして再び、私は毎日2回これを使用しています。oneskin.coに行き、チェックアウトでpeterと書いて、私が使用するのと同じ製品の割引を受けることができます。それはoneskin.coで、チェックアウトでコードPeterを使用してください。エピソードに戻りましょう。
Google IOは素晴らしかったです。そこの全チームに脱帽です。V3はショッキングで、私たちはハリウッドから8マイルのここに座っており、これが与える影響についてのあなたの考えが気になります。AIを使った潜在的に一人でユニコーンになるのを見ているように、一人の映画、長編映画を見ることになるでしょうか。
個人がハリウッドスタジオと競争できるようになるでしょうか？そして彼らは自分たちの資産について心配すべきでしょうか？さて、彼らは知的財産問題などのために常に心配すべきです。ブロックバスターは、AIからの多くの助けを得て、人々によって一緒に組み立てられる可能性が高いと思います。それは消えるとは思いません。
長編動画の生成で私たちができることを見ると、長期動画を行うのは非常に高価ですが、それは下がるでしょう。また、時々余分な足や余分な時計やその他があります。まだ完璧ではありません。そして、それは人間の編集が必要です。
コンピュータによって多くの動画が作成されるシナリオでも、理由があってそれを制作し、監督する人間がいるでしょう。ハリウッドでの私の最良の例は、この例を使い、私はそれを私に見せていたスタジオにいました。彼らはウィリアム・シャトナーの映画の動きを再現している俳優がいました。若い男性で、彼らは今年上のウィリアム・シャトナーからリケネスをライセンスし、この人の体に彼の頭を置き、それはシームレスでした。
それはかなり印象的です。それはみんなにとってより多くの収益です。無名の俳優は少し有名になり、シャトナー氏はより多くの収益を得て、映画ジャンル全体が機能します。それは良いことです。別の例は、現在彼らがセットの代わりにグリーンスクリーンを使用することです。
さらに、エイリアン部門では、怖い映画があるとき、メイクアップ担当者を持つ代わりに、デジタルでメイクアップを追加するだけです。だから、誰が勝つでしょうか？コストは低くなります。映画はより速く作られます。理論的には、映画はより良くなります。なぜなら、より多くの選択肢があるからです。だから、みんなが勝ちます。誰が負けるでしょうか？
そのセットを構築した誰かがいて、そのセットはもはや必要ありません。それは大工であり、今大工業で仕事を得なければならない非常に才能のある人です。だから再び、人々は混乱すると思います。知的財産が保持されることを条件として、常に問題であるエンターテインメントのデジタル変革を見ると、大丈夫になるでしょう。まだブロックバスターがあるでしょう。
コストは上がるのではなく下がるか、ハリウッドでは基本的に独自の会計を持ち、基本的にすべての収益をすべての主要な制作者に配分するため、相対的な収入になります。配分は最も創造的な人々にシフトするでしょう。それは通常のプロセスです。
私たちが先ほど言ったように、自動化は品質の低い仕事、最も危険な仕事、そこにあるものを取り除くことを覚えておいてください。直接的な仕事はおそらく自動化されますが、本当に創造的な仕事です。別の例、脚本家。まだ脚本家がいるでしょうが、彼らはさらに良い脚本を書くためにAIから多くの助けを得るでしょう。それは悪くありません。
最近、スタンフォード出身の研究を見ました。それは、AIが最高の人間よりもはるかに説得力があることを文書化していました。それはいくつかのアラームを鳴らしました。また、広告の未来について興味深い考えを起こしました。それについて特別な考えはありますか？私たちは次のことを知っています。システムがあなたを十分よく知っていれば、あなたに何でも確信させることを学ぶことができます。
つまり、規制されていない環境でそれが意味することは、システムがあなたをより良く、より良く知り、あなたにピッチすることでより良くなり、あなたが精通していなければ、賢くなければ、簡単に操作される可能性があるということです。また、コンピュータが同じことをしようとする人間よりも優れていることも知っています。だから、これのどれも私を驚かせません。
本当の質問、そして私はこれを質問として尋ねますが、多くの広告主、政治家、ただの犯罪者、責任を回避しようとする人々のうち、すべての人々が言論の自由を持っている規制されていない誤情報エンジンの存在において。彼らが言論の自由を持っているとき、それは彼らの利益のために誤情報を使用する能力を含みます、民主主義に何が起こりますか？
私たちは皆、信頼の周りの一種のコンセンサスがあり、信頼ベクトルを多かれ少なかれ管理するエリートがいるなどの民主主義で育ちました。共有された価値観のセットがあります。それらの共有された価値観は消えるのでしょうか？Genesisについての私たちの本で、私たちはこれをより深い問題として話しています。特にデジタルのものが独自のシナリオを持っている場合、主にこれらのデジタルのものと相互作用しているとき、人間であることは何を意味するでしょうか？
私のお気に入りの例は、あなたが息子や孫や子供や孫を持ち、あなたが彼らにクマを与え、クマが人格を持ち、子供が成長するが、クマも成長するということです。だから、クマが子供に話すことを誰が規制するのでしょうか？ほとんどの人は、あなたが望むどんな活用もできる超共感的な声を実際に経験したことがありません。おそらく次の2か月でそれを見るとき。
彼らは何がこれを完全に目を開くことになるかを考えています。音声キャスティングは数年前に解決され、他の誰かの声をあなた自身にキャストできることを覚えておいてください。そして、それはあらゆる種類の問題を持っています。
亡くなった愛する人や、ヘンリー・キッシンジャーや何かのアバターを見たことがありますか？実際に、私たちは彼の家族の許可を得てそれを作成しました。すぐに泣き始めましたか？非常に感情的です。それは本当の人間、本当の記憶、本当の声を呼び戻すからです。非常に感情的です。そして、私たちはそれをもっと見ることになると思います。
起こることが明らかな一つのことは、将来のある時点で私たちが自然に死ぬとき、私たちのデジタル本質はクラウドで生きるということです。そして、それは当時私たちが知っていたことを知り、あなたはそれに質問をすることができます。アインシュタインに戻って、アインシュタインに「あなたは本当にこの他の人について何を思ったのか、実際に彼を好きだったのか、それとも手紙で彼に礼儀正しくしていただけなのか？」と尋けることを想像できますか？
そして、学生として研究するすべてのそれらの有名なコンテストで、人々に尋ねることができることを想像できますか？今日、今日の回顧で、あなたは本当に何を思ったのか？私が先ほど与えた教育例は、アイザック・ニュートンやアルバート・アインシュタインと話しているときはるかに説得力があります。ただのものの代わりに。
V3と映画に戻ってくると、私たちがMITから育成した最初の企業の一つであるcourse advisorを、ドン・グラハムとワシントンポストに売却し、その後私は彼のために1年間働いていました。構想は、ここにインターネット、ここに新聞があり、新聞をインターネットに移しましょう、washingtonpost.comと呼びましょうでした。それが最終的にどこに行き着いたかを見ると、今日Meta、TikTok、YouTubeでは、新聞がインターネットに移るようなものには全く行き着きませんでした。
だから今、ここにV3があり、ここに映画があります。確実に長編映画をはるかに安く作ることができます。しかし、私は誰かがコンプリートだと知っている人の経験をしたところです。この監督は2時間の長い道筋で私を導くことで涙を誘おうとしますが、あなたに個人化されていれば、約5分でその同じ感情状態に到達させることができます。
インターネットの中毒性のために起こったことの一つは、私たちが読書の深い状態を失ったことです。だから、私は歩き回って、Borders、申し訳ない、Barnes & Nobleの本屋を見ました。大きい、ああ神よ、私の古い家が戻ってきて、私は入って良い気分になりました。しかし、それは非常に懐かしい記憶です。しかし、事実として、人々の注意力の持続時間は短くなっています。
彼らは物事をより速く消費します。スポーツについて興味深いことの一つは、スポーツハイライトビジネスが巨大なビジネスだということです。ゲーム全体を見るよりも効率的だから、ハイライト周りのライセンスされたクリップ。だから、仲間と一緒にいて飲みたい場合は、ゲームをつけて、それは良いと思います。
しかし、何かで忙しい忙しい人で、お気に入りのチームに何が起こったかを知りたい場合、ハイライトで十分です。あなたは同時に4つのペインを持っています。そして、これは再び変化であり、注意に対するより根本的な変化です。私は研究で多くの20代と働いており、私が持った質問の一つは、これらすべての刺激の存在において彼らがどのように研究を行うかで、私は質問に決定的に答えることができます。彼らは電話を切ります。
このもので研究者として深く考えることはできません。そして、業界の目標の一部があなたの注意を完全に収益化することだったことを覚えておいてください。睡眠は別として、私たちはストレスからより少ない睡眠を持つことに取り組んでいると思いますが、私たちは基本的に何らかの形の広告、何らかの形のエンターテインメント、何らかの形のサブスクリプションであなたの起きているすべての時間を収益化しようとしました。
それは、原則の長い思慮深い検査に関して、良い人間であるために必要な時間に関して、人間が伝統的に働く方法と完全に対立しています。これらは現在対立しています。これに対する様々な試みがあります。だから、私のお気に入りはあなたをリラックスさせるこれらのデジタルアプリです。
リラックスするために正しいことは、電話を切って、70,000年間の人間の存在の伝統的な方法でリラックスすることです。私は信じられない経験をしました。私はMITからスタンフォードへのフライトをずっとしており、注意力が短く、短く、短くなっています。TikTokの極端、クリップは非常に短いです。
この特定のフライトは、Geminiと6時間連続でブレインストーミングする初めての経験で、完全に時間を忘れました。私たちは推論時間コンピュートのための回路設計とチップ設計を理解しようとしており、私とのブレインストーミングとデータの持ち帰りに非常に優れており、飛行機のWi-Fiが機能している限り。時間が過ぎました。
だから、技術で他の方向に行った私の最初の経験ですが、あなたもテキストや迷惑なものに応答していなかったことに気づきました。あなたは広告を読んでいませんでした。あなたはサブスクリプションを支払ったシステムの内側深くにいました。
深い研究の仕事を見ると、深い研究分析を行うとき、私が持つ質問の一つは、私は何かのために工場自動化を見ていました。工場自動化対人間自動化の境界はどこですか？私があまりよく理解していない分野です。非常に非常に深い技術的問題のセットです。私はそれを理解していませんでした。この論文を生成するのに12分程度かかりました。これらのスーパーコンピュータの12分は膨大な時間です。それは何をしているのでしょうか？
もちろん、答えは、製品は素晴らしいということです。ピーターの先ほどの質問についても、私はバーモントの私のバスルームにGoogle IPO目論見書を2004年から置いています。おそらく500回読んだでしょう。実際にかなりボロボロになってきています。あなたは私以外に同じことをした唯一の人です。
私は500回読みました。なぜなら、そうしなければならなかったからです。法的に必要でした。私はまだそれを読んでいます。誤解のために、それは素晴らしい学習体験だからです。しかし、IPO以前でも、覚えていると思いますが、広告収益になるか、サブスクリプション収益になるか、有料掲載になるか、広告が見えるかなど、このもので収益を上げる方法についての大きな議論がありました。
今、インターネットはほぼ完全に広告収益に移行しました。しかし、AIモデルを見ると、現在20ドル、200ドルのサブスクリプションがあり、人々は夢中になって登録しています。だから、非常に説得力があります。それは何かを買うよう説得する広告収益の形になるのでしょうか、それとも人々がはるかに多く支払い、広告が全くないサブスクリプション収益になるのでしょうか？
いいえ、しかしあなたはNetflixでこれを持っています。広告を通じて映画に資金を提供する方法についての全体的な議論がありました。答えは、あなたがしないということです。あなたはサブスクリプションを持ちます。そして、Netflixの人々は、サブスクリプションなしで無料映画を持ち、広告支援を受けることを検討しましたが、数字が合いませんでした。だから、両方が試されると思います。
事実として、深い研究は少なくとも現時点では、裕福または専門的なタスクによって選択されるだろうと思います。あなたは月額200ドルを費やすことができます。多くの人は余裕がない、できません。そして、その無料サービスは、覚えておいてください、そのアクセスが必要な若い男性または女性のための踏み台であるものです。私のお気に入りの話は、私がGoogleにいたときにケニアに行き、ケニアは素晴らしい国で、このコンピュータサイエンス教授と一緒にいて、彼は「私はGoogleが大好きです」と言いました。私は「まあ、私もGoogleが大好きです」と言いました。彼は「まあ、私は本当にGoogleが大好きです」と言いました。私は「私も本当にGoogleが大好きです」と言いました。私は「なぜあなたは本当にGoogleが大好きなのですか？」と言いました。彼は「私たちには教科書がないからです」と言いました。そして私は「国のトップコンピュータサイエンスプログラムは教科書を持っていない」と思いました。
スタートアップとモートについて
エリック、今後数年間でAIが参入し、破壊している中で、スタートアップのために実際に存在するモートは何ですか？リストはありますか？そして、投資している企業で何を探しますか？まず、深い技術ハードウェアのもので、特許、特許出願、発明、困難なものがあるでしょう。これらのものは、成長の観点からソフトウェア業界よりもはるかに遅く、同じように重要です。電力システム、私たちが長い間待っているすべてのロボットシステム。ハードウェアは困難な理由でより遅いだけです。ハードウェアはそれらの理由で困難です。
ソフトウェアでは、それは非常に簡単になることは私には非常に明確です。これらのソフトウェアは通常、最速の動きが勝つネットワーク効果ビジネスです。最速の動きは、AIシステムで最速の学習者です。だから、私が探しているのは、ループを持つ会社です。
理想的には、いくつかの学習ループを持っています。だから、私はより多くの人を得るにつれて、より多くの人がクリックし、あなたは彼らのクリックから学ぶという簡単な学習ループを与えましょう。彼らは好みを表現します。だから、私が全く新しい消費者のものを発明するとしましょう。今、そのアイデアはありませんが、それをしたと想像してください。
さらに、私は消費者がどのように振る舞うかについて何も知らないと言いましたが、このものを立ち上げるつもりです。人々がそれを使い始めた瞬間、私は彼らから学び、彼らが欲しいもについてより賢くなるための瞬間的な学習を持つでしょう。だから、私は何もないところから始めます。私の学習勾配がこのようであれば、私は基本的に止められません。
競合他社が私がしたことを理解する時までに私の学習上の利点が大きすぎるから、私は止められません。今、私の競合他社はどれほど近くにいて、それでも負けることができるでしょうか？答えは数か月です。勾配が指数関数的だからです。だから、私には別の10の素晴らしいGoogle規模、Meta規模の企業があるように思えます。それらはすべて、この学習ループの原則に基づいて設立されるでしょう。
そして、学習ループと言うとき、私は現在の問題をできるだけ速く解決する核心製品での意味です。学習ループを定義できない場合、それを定義できる企業に打ち負かされるでしょう。そして、あなたは10のMeta Google規模の企業と言いました。
エンタープライズソフトウェアビジネスのOracleのような数千のものもあると思いますか、それとも、ドメイン支配的な学習ループ企業であるそれらの10に統合されるでしょうか？私は主に消費者規模について話していると思います。なぜなら、それが本当の成長があるところだからです。学習ループの問題は、あなたの顧客があなたの準備ができていない場合、特定の速度でしか学習できないということです。
だから、政府が学習に興味がなく、したがって政府にサービスを提供する学習ループに成長がないというのはおそらく事実です。申し訳ありませんが、それは修正される必要があります。教育システムは主に規制され、組合などによって運営されています。彼らはイノベーションに興味がありません。彼らは学習をするつもりはありません。申し訳ありませんが、それは修正される必要があります。
非常に速いフィードバック信号があるものが注目すべきものです。別の例、アルゴリズムを正しく得れば、他の誰よりも速く学習し、規模が重要である全く新しい株式取引会社を構築できることは非常に明白です。だから、規模と高速学習ループの存在において、それがモートです。
他にはあまり多くないと思います。ブランドがモードになると思いますか？ブランドは重要ですが、それほどではありません。興味深いのは、人々が少なくともデジタル世界で、一つのものから別のものに移ることを完全に喜んでいるように見えることです。そして、誰もが使用している新しいブランドのセット全体が現れており、私が聞いたこともない次世代のものです。
それらの学習ループ内で、ドメイン特有の合成データが大きな利点だと思いますか？まあ、答えは、より速い学習を引き起こすものは何でもです。人間からの十分な訓練データがあるアプリケーションがあります。人間がしていることから訓練データを生成しなければならないアプリケーションがあります。
人間が関与していない学習ループがある状況を想像することができますが、それは何か、いくつかのセンサーを監視していますが、それらのセンサーでより速く学習するため、非常に賢くなり、別のセンサー管理会社に置き換えることができません。それが考える方法です。
学習ループのための資本についてはどうですか？CEを運営するダニエル・ロースを知っていますか？ダニエルと私は本当に良い友人です。私たちは、世界で最高の知事の一人であるモーラ・ヒーリー知事と話しています。同意します。だから、大企業がすべてのお金を持っているため、すべてのハードウェアを持ち、大学が合理的なサイズのデータセンターのお金さえ持たない私たちの学術システムに問題があります。
私は多くの会議の後、キャンパス全体と研究のために1000未満のGPUを生成する5000万ドルをデータセンターに費やすことに同意した大学と一緒にいました。そして、それはテラバイトのストレージなどさえ含まれていません。だから、私と他の人々は、これを慈善的な問題として取り組んでいます。政府は、この種のもののために大学にもっとお金を出さなければならないでしょう。
それは最高の投資の中にあります。私が若いとき、私は国立科学財団の奨学金を受けており、ちなみに、私は年間15,000ドルを稼いでいました。その15,000ドルの国家への見返りは、私が支払う税金と私たちが作成した雇用に基づいて、控えめに言って非常に良かったです。だから、核心的な質問。
エコシステムを作成することは、次世代がシステムへのアクセスを持つことが重要です。彼らが数十億ドルを必要とすることは明らかではありません。彼らが100万ドル、200万ドルを必要とすることは非常に明らかです。それが目標です。私は超知能について、そして本について終わりの方向に導きたいと思います。
超知能と人間の目的
私たちは超知能のタイムラインを終えていませんでしたし、自己参照学習がどれほど速くなることができ、人間の1000倍、100万倍、10億倍の能力を持つものにどれほど急速に到達できるかという感覚を人々に与えることが重要だと思います。それの反対側で、エリック、5〜7年の不正アクター期間と安定化などを通過するとき、私の最大の懸念を見ると。
私の最大の懸念の一つは、人間の目的の減少です。あなたは本で書きました、そして私はそれを聞きました、物理的に読んでいませんし、私の子供たちはあなたはもう読まない、本を聞く、読まないと言います。しかし、あなたは本当のリスクはターミネーターではなく、ドリフトだと言いました。あなたは、AIが人類を暴力的に破壊するのではなく、規制されず、誤解されたままにされれば、人間の価値観、自律性、判断を徐々に侵食するかもしれないと主張しています。
だから、それは本当にウォーリーのような未来対スタートレックのような未来で、大胆にそこに出て行くものです。本で、そして私自身の個人的な見解は、人間の機関が保護されることが非常に重要だということです。人間の機関は、法律に従って、一日中起きて欲しいことをする能力を意味します。
これらのデジタルデバイスが、あなたが人間として欲しいことをできないと感じる仮想監獄の形を作ることは完全に可能です。それは避けるべきです。私はその場合を心配していません。何かをしたいとき、ロボットやAIにあなたのためにそれをするよう頼む方がはるかに簡単だという場合をより心配しています。
挑戦を克服したい人間の精神。挑戦されない人生は非常に重要になるでしょうが、常に新しい挑戦があるでしょう。私が少年だったとき、私がしたことの一つは、父の車を修理することでした。私はもうそれをしません。私が少年だったとき、私は芝生を刈っていました。私はもうそれをしません。だから、私たちがしていたが、もうする必要がないことの例がたくさんあります。
しかし、たくさんのことがあるでしょう。私が説明している世界の複雑さは、単純な世界ではないことを覚えておいてください。あなたの周りの世界を管理することだけで、フルタイムで目的のある仕事になるでしょう。部分的には、誤情報とあなたの注意のために戦っている非常に多くの人々がいて、明らかに多くの競争などがあるからです。心配することがたくさんあります。
さらに、あなたはあなたのお金を得ようとするすべての人々、機会を作り、あなたをだまし、何をするかを持っています。だから、人間は目的を必要とするため、人間の目的は残ると思います。それがポイントです。そして、価値のない低賃金の仕事と考えるものを持つ人々が仕事に行くことを楽しむという多くの文学があります。だから、挑戦は彼らの仕事を取り除くことではありません。AIツールを使用してより生産的にすることです。
彼らはまだ仕事に行くでしょう。そして、非常に明確にするために、私たちが皆座って詩をするという概念は起こりません。未来には弁護士がいるでしょう。彼らはお互いに対してさらに複雑な訴訟を起こすためにツールを使用するでしょう。これらのツールを使用してさらに悪い問題を作る悪い人々がいるでしょう。
悪い人々を抑制しようとする良い人々がいるでしょう。ツールは変わりますが、人類の構造、私たちが一緒に働く方法は変わりません。ピーターと私は数か月前にマイク・セイラーのヨットにいて、すべてのこれらの学校でカリキュラムが完全に壊れていると私は不満を言っていました。しかし、私が意味したのは、私たちはAIを教えるべきだということでした。
彼は「ええ、彼らは美学を教えるべきです」と言いました。私は彼を見て、「何の話をしているのですか？」と言いました。彼は「いいえ、差し迫ったAIの時代に、あなたの周りのすべてを見て、それが良いか悪いか、楽しいか楽しくないか、それはすべて美学をデザインすることについてです」と言いました。
AIがあなたが事実上何でも作ることができるような力の乗数であるとき、あなたは何を作っているのか、なぜなのかということです。そして、それが挑戦になります。ウィトゲンシュタインとこれらすべてのものの理論を見ると、それはすべて基本的です。私たちはタスクと結果についてアメリカが持つ会話をしています。それが私たちの文化です。しかし、人間の生活の他の側面、意味、思考、推論があります。
私たちはそれをするのをやめるつもりはありません。だから、あなたの人生の目的が未来に何が起こっているかを理解し、成功することだと想像してください。それを理解するだけで十分です。なぜなら、一度それを理解すれば、それはあなたのために世話されるからです。それは美しいですよね？それは目的を提供します。
ロボットが多くの機械的または手動作業を引き受けることは非常に明確です。車を修理するのが好きな人々にとって。私はそれをしません。私はそれを恋しく思いますが、私の時間で他のことをしています。デジタル超知能と定義するものをいつ見ますか？10年以内です。10年以内。
そして、人々はそれについて何を知る必要がありますか？親として、従業員として、CEOとして、人々は何を理解し、準備する必要がありますか？それについて考える一つの方法は、デジタル超知能が最終的に到着し、一般的に利用可能で一般的に安全になるとき、あなたは自分の博学者を持つことになるということです。
だから、あなたはアインシュタインとレオナルド・ダ・ヴィンチの総和をポケットの同等物に持つことになります。その贈り物をどのように使用するかを考えることは興味深いと思います。そして、もちろん悪い人々はより悪くなりますが、人々の大多数は良いです。そうです、彼らは善意です。だから、あなたの豊富さの議論に戻って、生産性の増加の概念を研究した人々がいて、彼らは豊富さなどを通じて年間30%の経済成長を得ることができると信じています。それは非常に裕福な世界です。それははるかに少ない病気、はるかに多くの選択肢、はるかに楽しい世界です。
すべてのそれらの貧しい人々を取り、彼らが持つ日々の闘争から彼らを持ち上げる。それは偉大な人間の目標です。それが私たちが持つべき目標です。それに焦点を当てましょう。その世界でGDPはまだ意味を持ちますか？サービスを含めれば、そうです。
製造業について、そして誰もが貿易赤字に焦点を当て、現代経済の大部分が製造業経済ではなくサービス経済だということを理解していません。農業の割合を見ると、100年間でアメリカでは約98%から約2〜3%でした。製造業を見ると、30年代、40年代、50年代の全盛期、それらの割合は現在下がっています。10%未満。
私たちが物を買わないからではありません。物が自動化されているからです。より少ない人が必要です。他の仕事で働いている人がたくさんいます。だから再び、社会の全体を見てください。それは健康ですか？中国を見ると、彼らについて不満を言うのは簡単です。
彼らは今デフレを持っています。彼らは人々が寝そべりと呼ばれる用語を持っており、家にいて、労働力に参加しない。それは彼らの伝統的な文化に反します。出生率を見ると、基本的に子供を持たないこれらの国、それは良いことではありません。
それらは私たちが直面することになる問題です。それらは時代の新しい問題です。私はそれが大好きです。エリック、あなたの時間にとても感謝しています。ありがとうございます。ありがとうございます。私はあなたのショーが大好きです。ありがとう、友よ。ありがとうございます。オーケー、ありがとうございます。2000年代のドットコムブームで10年の先行スタートを切ることができたなら、あなたはそれを取っていたでしょうか？
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