Google DeepMindの創設者兼CEOであるデミス・ハサビスが、AIの未来について詳細に語る重要なインタビューである。V3動画生成モデルから始まり、世界モデルの構築、細胞レベルでの生物学シミュレーション、そして2030年までのAGI実現予測まで、AIが産業革命の100倍のインパクトを持つ可能性について論じている。特に注目すべきは、病気の根絶や個人化医療の実現可能性と同時に、人類文明への潜在的リスクについても率直に議論している点である。
デミス・ハサビスが語るAIの未来
今度対処するのがもっと難しくなるのは、産業革命の影響の10倍くらいのものを目にすることになると思うんやけど、しかも10倍速いんや。つまり100年かかってたのが10年で起こるってことやから、インパクトとスピードを合わせると100倍くらいの衝撃になるっちゅうことやな。
これはGoogle DeepMindの創設者兼CEOのデミス・ハサビスの言葉や。AlphaGoの生みの親、AlphaFoldの開発者、そして今はもっと大きなことに取り組んでる。世界モデル、汎用人工知能、そしてもしかしたら生命そのものをシミュレートすることまで。
最近のレックス・フリードマンとのインタビューで、デミスは何が来るのかを正確に説明してる。ちょっと警告しとくけど、かなりワイルドな話になるで。始めよか。
GoogleのV3が示す新たな可能性
最初に話してるのは、Googleの新しい動画生成モデルV3のことや。数週間前にバイラルになったあのビッグフットのvlogで知ってる人も多いやろ。でもV3はただのミーム生成器以上のもんなんや。実際、すぐにでも誰もが予想してたより大きなものになるかもしれん。これを見てくれ。
その直感的な物理理解。それがベースレイヤーなんや。人がコモンセンス、常識って呼ぶようなもんやな。本当に何かを理解してるんや。これは多くの人を驚かせたと思う。理解なしにあのレベルのリアリズムを生成できるなんて、頭がおかしくなりそうや。そんなこと可能やとは思わんかった。
物理世界を理解するには、その世界と相互作用するロボット、つまり身体化されたAIシステムが必要やっていう考え方があるんや。それがその世界を理解する唯一の方法やって。でもV3はそれに直接挑戦してるような感じやな。
そうやな、めっちゃ興味深い。5年か10年前に聞かれてたら、こんなことに没頭してたにも関わらず、直感的な物理を理解する必要があるやろって言ってたと思う。例えば、このコップをテーブルから押したら割れるかもしれんし、液体がこぼれるやろ。そういうことは全部知ってるわけや。
でも神経科学には「行動と知覚」って理論があって、世界で本当に行動することで深く知覚できるようになるっていうもんなんや。身体化された知能やロボティクス、少なくともシミュレートされた行動が必要で、そうすることで直感的な物理みたいなものを理解できるようになるっていう理論がいっぱいあった。
でも受動的な観察を通じて理解できるみたいやな。これはかなり驚きやし、生成する素晴らしい動画を超えて、現実の本質について何か根本的なことを示唆してると思うんや。
もちろん次の段階は、それらの動画をインタラクティブにすることかもしれん。実際にその中に入って動き回れるようになる。ゲームの背景を持つ俺にとっては、これは本当に心を奪われるような話や。想像してみてくれ。
そうすると世界モデルって呼べるものに近づいてくる。世界がどう動くか、世界の仕組み、世界の物理、そしてその世界にあるものたちのモデルや。もちろんそれこそが真のAGIシステムには必要なもんなんや。
V3はただの動画モデルやない。世界モデルを構築するための本当の第一歩なんや。デミスや他の人たちによると、それこそがAGIに到達するために必要なもんやっていうことや。
AGI実現への道のり
これで明らかな疑問が出てくる。どれくらい近づいてるんや？2030年までにAGIができるって推定してるよな。興味深い質問がある。実際にそこに到達したってどうやって分かるんや？AGIの「手37」みたいなもんは何やろか？
俺の推定では、次の5年間で50%の確率や。つまり2030年までって感じやな。それが起こる可能性は十分あると思う。その一部は、もちろんAGIをどう定義するかによる。今みんながそれについて議論してるしな。
俺の定義はかなりハードルが高いし、いつもそうやった。脳が持つ認知機能に匹敵できるかっていうことや。俺たちの脳はほぼ汎用のチューリングマシンの近似やし、もちろん俺たちは心を使って信じられないくらい素晴らしい現代文明を作り上げた。それは脳がどれだけ汎用的かを物語ってる。
真のAGIがあることを知るためには、それがすべてのそうした能力を持ってることを確認せなあかん。今日のシステムみたいに、いくつかのことは本当に得意やけど、他のことは本当に欠陥があるような、ギザギザの知能やったらあかん。それが今のシステムの現状や。一貫性がないんや。
だから知能の一貫性を全面的に求めたい。それから、欠けてると思う能力もある。さっき話してた真の発明能力や創造性みたいなもんや。それらを見たいと思う。
どうやってテストするか？単純にテストするんや。一つの方法は、人間ができることが分かってる何万もの認知タスクのブルートフォーステストみたいなもんやろな。それから、世界トップの専門家数百人、各分野のテレンス・タオみたいな人たちにシステムを利用してもらって、1、2ヶ月時間を与えて、システムに明らかな欠陥を見つけられるかどうか見てもらう。見つけられへんかったら、完全に汎用的なシステムを持ってるってかなり確信できると思う。
細胞シミュレーションという野望
素晴らしい答えやな。深く考えてるのが分かるし、できるだけ正直で現実的であろうとしてる。でもデミスが次に言うことは、さらに一歩先を行く。AGIを構築することは彼にとって最終目標やないからや。それは本当にもっと野心的な何かの手段に過ぎん。彼は生物学そのものを細胞レベルまでシミュレートしたいんや。
彼がどう説明してるか聞いてくれ。バーチャル細胞、これは俺が細胞をモデリングするプロジェクトって呼んでるもんやけど、この考えを持ったのはもう25年くらい前からや。生物学の俺のちょっとしたメンターやったポール・ナースとよく話してた。彼はクリック研究所を設立して運営してて、2001年にノーベル賞を受賞した人や。
90年代から話してたんやけど、5年ごとに戻ってきて、細胞の内部を完全にモデル化するには何が必要かって話をしてた。バーチャル細胞で実験ができて、シリコンでの実験や予測が、ウェットラボでの時間を大幅に節約するのに役立つようになる。それが夢やった。シリコンでほとんどの実験をして、最後にウェットラボで検証ステップをやることで、実験を100倍速くできるかもしれん。それが夢やった。
でもついに今、そういう構成要素を構築しようとしてる。AlphaFoldもその一つで、最終的には細胞の完全な相互作用、細胞の完全なシミュレーションをモデル化できるようになる。多分酵母細胞から始めると思う。部分的にはポール・ナースが研究してたからやけど、酵母細胞は単一細胞の完全な生物なんや。最もシンプルな単一細胞生物の一種で、ただの細胞やなくて完全な生物なんや。酵母はよく理解されてるから、完全にシミュレートされたモデルの良い候補になるやろな。
AlphaFoldは、タンパク質の3D構造がどんな見た目かっていう静的な画像の解決策や。でも生物学では、面白いことはすべてダイナミクス、相互作用で起こることを知ってる。それがAlpha 3の第一歩で、そうした相互作用をモデル化することなんや。
まずはペアワイズで、タンパク質とタンパク質、タンパク質とRNAやDNAや。でもその次のステップは、がんに関わるような経路全体をモデル化することかもしれん。そして最終的には細胞全体をモデル化できるようになるかもしれん。
医療革命への道
これはかなりワイルドやな。AIがすべての病気を治せるかもしれんって人が本当に話してる時の内容がこれや。生きてる細胞を分子レベルまでシミュレートできるようになったら、薬物発見、治療、テスト、さらには病気の根本原因の理解まで、試行錯誤でやるんやなくてモデル化できるようになる。正直言って、試行錯誤は野蛮に思えてきた。
それだけやなくて、真の個別化医療への扉も開く。治療が体に届く前に、あなたの生物学に合わせて調整されるんや。病気の治癒、個別化医療、これがAIを魔法のように感じさせる類のもんや。
でもそれはまた、なぜ賭けがそんなに高いかの理由でもある。AIが本当にそれほど強力で、生物学そのものを再構築できるほど強力なら、変わるのは医療だけやない。すべてが変わるんや。
デミスによると、来るもののスケールは単に大きいだけやない。俺たちが今まで経験したことのないくらい大きい。10倍や。
産業革命の100倍の衝撃
多くの混乱と変化がある時期はいつでも、今回だけやなくて人類の歴史で何度もあった。インターネット、モバイル、でもその前には明らかに産業革命があった。たくさんの変化がある時代の一つになるやろな。今日は想像もできないような新しい仕事が生まれると思う。ちょうどインターネットが作り出したように。その波に乗る適切なスキルセットを持った人たちは信じられないくらい価値のある人材になるやろな。そういうスキルを持った人たちや。でも人々は現在のスキルを少し再学習したり適応させたりする必要があるかもしれん。
今度対処するのがもっと難しくなるのは、産業革命の影響の10倍くらいのものを目にすることになると思うんやけど、しかも10倍速いっちゅうことや。つまり100年かかってたのが10年で起こるから、インパクトとスピードを合わせると100倍くらいの衝撃になる。それが社会にとって対処をもっと困難にすると思う要因や。
考えることがいっぱいあるし、今すぐ議論する必要があると思う。世界のトップの経済学者や哲学者たちに、社会がこれによってどう影響されるか、何をすべきかについて考え始めてもらいたい。ユニバーサル・ベーシック・プロビジョンみたいなものも含めて、生産性の向上の多くが共有されて社会に分配される。サービスや他のものの形で。それ以上を望むなら、信じられないくらい稀なスキルを身につけて、自分をユニークにする必要がある。でも基本的な供給は提供される。
AIがもたらすリスクと不確実性
大規模な変化が来る、しかも速い。これはもう知ってることやけど、これがどれだけ劇的なものになるかを人々は本当に内面化してないと思う。前回の動画で話したように、AIレースは本当に熱を帯び始めてる。企業はAIに全力投球して、何千億も投資してる。今計算能力のために建設されてるデータセンターは異次元レベルや。
AGIレベルのシステムがもたらす可能性のある利益についてはたくさん話したけど、ネガティブな面についてはあまり話してない。もちろん失業の側面もあるし、社会と経済が大幅に変わらなあかんっていう事実もある。でもこの全体にはもっと暗い側面もある。
ばかげた質問やけど、あなたのP doom（破滅確率）は何パーセント？人類文明が自滅する確率は？
俺はP doomの数字は持ってない。理由は、そこにない精度のレベルを示唆することになると思うからや。だから人々がどうやってP doomの数字を出してるのか分からん。ちょっとばかげた概念やと思う。
俺が言えるのは、それは確実にゼロやないし、おそらく無視できないレベルやっちゅうことや。それ自体がかなり冷静にさせられる話やし、俺の見解では、これは非常に不確実やっちゅうことや。これらの技術が何をできるようになるか、どれくらい速く離陸するか、どれくらい制御可能になるか。
いくつかのことは、うまくいけば俺たちが思ってたよりもずっと簡単になるかもしれん。でも今日推測してるより本当に難しい問題もあるかもしれん。それは確実には分からん。
そういう不確実性が多いけど両方向に大きな賭けがある条件の下では、一方では、すべての病気、エネルギー問題、欠乏問題を解決して、星々への旅行、星々の意識、人類の最大限の繁栄ができるかもしれん。他方では、このP doomシナリオがある。
それを取り巻く不確実性とその重要性を考えると、慎重な楽観主義で進めるのが唯一の合理的で賢明なアプローチやと俺には明らかや。
だから成果は欲しい。もちろんAIがもたらすことができるすべての素晴らしいことも含めて利益は欲しいし、実際、俺たちが抱えてる他の課題、気候変動、病気、老化、資源、そのすべてを考えると、AIみたいなものが来ることを知らんかったら人類にとって本当に心配やった。他のすべての問題をどうやって解決するんや？難しいと思う。
だからそれは良い方向に驚くほど変革的になり得ると思う。でも一方で、そこにあることは分かってるけど正確に定量化できないリスクもある。だからベストなのは科学的方法を使ってもっと研究して、それらのリスクをもっと正確に定義して、もちろんそれらに対処することや。
それが俺たちがやってることやと思う。AGIラインにどんどん近づいてる今、おそらく今の10倍の努力が必要やろな。
結論
完全に慰めになる答えやないけど、おそらくAI CEOから聞ける最も正直な答えやろな。慎重な楽観主義。それが終わりにふさわしい調子やと思う。
このインタビューで見たすべてのもの、世界モデル、病気の治癒、生命のシミュレーション、AGIの構築、可能性は明らかに狂ってる。でもリスクも同様や。
みんなはどう思う？楽観的？心配？両方ちょっとずつ？コメントで思いを聞かせてくれ。このすべてについてみんながどう感じてるか本当に知りたいんや。
ここまで見てくれた人、本当にありがとう。この動画から何かを得てもらえたと心から願ってる。もしそうなら、必ず登録ボタンを押してくれ。いつものように、次の動画でまた会おう。
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