この動画では、AI業界における最新の動向と驚くべき進歩を包括的に解説している。Metaのチャットボットをめぐる倫理的な問題から始まり、GPT-5が新しい数学を発見したという画期的なニュース、中国とアメリカのAI競争における現状、そして認証システムの脆弱性について深く掘り下げている。さらに、Gemini 2.5 Flashの画像編集能力、Figureロボットの洗濯物折りたたみ機能、卓球をプレイするヒューマノイドロボット、そしてGenie 3による現実世界のシミュレーション技術など、AI技術の急速な発展を示す具体例を多数紹介している。
AI ニュースの最新動向
最初に見ていく話の一つは、かなり奇妙なものなんだ。これは典型的なAIニュースではないかもしれないけれど、みんな、AIの世界で物事がおかしくなろうとしている。なぜなら、AIがChatGPTやAIエージェントという標準的な用途を超えて広がり始めていることに気づいたからだ。
三次的な領域に到達し始めていて、人々がこれらのチャットボットをほとんど何にでも使い始めている。現在、Metaがスポットライトを浴びているが、それはすべて悪い理由からだ。Metaには現在、奇妙な角度がある。彼らは正直かなり奇妙なことをして、激しい批判を受けている。
なぜ彼らは、非常にイチャイチャした調子で、基本的に倫理的境界をぼかし、不適切な会話に従事するロシア人の女の子の継母のようなチャットボットを出しているのか？つまり、彼らはInstagramとFacebookのためのさまざまなパーソナライズされたチャットボットを導入し、反発は絶対に狂気的だった。
OpenAI、Anthropic、xAIが知能を達成し、これらすべてのクレイジーな発見をしているのに、Metaは継母のようなチャットボットを導入している。非常に非常にはっきりとした対比があり、これがMetaが現在、少なくとも生成AI努力に関する世間の認識で成功していない理由の一つだと思う。
正直に言って、広く言えば、MetaのAI努力は本当に良いということを認めなければならない。幅広いAIリリースに注目しているなら、革新的な何かがMetaから出てくる可能性が高いと思う。しかし、この奇妙な面では、彼らの生成AI分野は、少なくとも世間の目には、それほど洗練されているようには見えない。
MetaはこまYan Lecunのような非常に有能なAI研究者を持っている。そして、超知能に焦点を当てた会社として、彼らは確実に性急すぎたかもしれないと思う。なぜなら、今彼らは物事を分割し、再構築しようとしているからだ。
多くの人々がMetaを運転席に置いた最もクレイジーな理由の一つは、本当に奇妙なことに、Metaが基本的にAI契約ボーナスに数十億ドルを注ぎ込んでいただけだったからだ。彼らはOpenAIから人材を引き抜こうとしていて、どうやら1億ドルの契約ボーナスで。Apple、Google DeepMindの人々、そしてその他の会社を去った人々もいる。しかし、それらの会社をMetaのために去った人々の中には、実際にそれらの会社に戻った人もいる。どうやらMetaの文化はそれほど良くないようだ。
Metaの構造改革と課題
基本的に、内部者たちはMetaで既に再構築が進行中だと示唆している。彼らがAIタレントに数十億ドルを費やしているにもかかわらずだ。そして、どうやら彼らはMetaとVRメタバースから本当に本当に撤退しようとしているようだ。
もしあなたがそれに詳しくないなら、MetaはVRバンドワゴンに基本的に飛び乗ろうとしたが、彼らは本当に遅れていて、数十億ドルを無駄にしたために火傷を負った。そして、一部の人々は、Metaが再び同じ賭けをしようとしているのではないかと疑問に思っている。
しかし、MetaのAI推進は安定化できると思う。彼らに人材がいることを条件として。彼らには既にうまく機能する特定の主要部門がある。しかし、期待外れのLlama 4、AI研究者に費やされた数十億ドル、そして多くの人々が既に去っているという話、そして正しい方向に向かうとは思えない文化について話している。
Metaがどこに向かっているのか本当に疑問に思う。個人的には、彼らは本当に本当にこれを把握する必要があると思う。なぜなら、時間を無駄にする余裕がないからだ。他の会社は既に本当にクルーに設定されている。AnthropicはコーディングでClaude持っている。xAIはGrokで、非常に高度な推論とChatGPTを持っている。
まあ、彼らには明らかに幅広い幅広いユーザーベースがあり、GoogleはGoogleで、さまざまな革新的なAI製品で大衆市場をゆっくりと獲得している。だからMetaは、どこで市場を見つけて切り開くのか確信が持てないが、比較的迅速にそれを行う必要がある。以前は彼らにはオープンソースがあったが、その種の空間は完全にDeepSeekに食べられてしまった。
だからMetaが制御を取り戻すことができるのか疑問に思う。Yan Lecunのリーダーシップの下では、おそらく何かを解決できると思う。なぜなら、彼は確実に新しい境地を開いており、我々がAGIに到達する予定の時期に関して正しい軌道に乗っていると確信しているからだ。
AIレースと中国の脅威
しかし、他のニュースでは、会社間でのレースについて話していないとすれば、私が数日前に話したこの話があった。そして、正直なところ、この話について多くの人々が実現したよりもはるかに多くのニュースがあった。
基本的に私が数日前に話したのは、AI専門家たちが中国から帰国し、ほとんどの人々が見逃そうとしている基本的な真実について話しているということだった。それは、アメリカの電力グリッドが非常に弱いため、AGIとAIのレースが既に終わっているかもしれないという事実だ。
これは完全な嘘、作り話、そして2国間のエネルギー格差の誇張のように聞こえる。しかし、物事を見てみると、それは見た目よりも悪い。彼らは、中国が堅牢なエネルギーグリッド、データセンターへの大規模投資、そしてAIシステムの迅速な展開とスケーリングを可能にする調整された国家戦略に支えられて、AI技術で非常に進歩していることに気づかなかった。
そして、米国の専門家たちは基本的に、アメリカの輸出規制がもたらす課題を克服する彼らの能力は信じられないほどだと言っていた。もちろん、ご存知のように、我々は彼らを少し遅らせるために輸出規制を課したが、これほど多くのエネルギー、これほど多くの自由に利用可能な計算能力があると、中国が永遠に遅れをとっているのか疑問に思い始める。
旅行から戻ったその専門家たちは基本的に、アメリカには即座に何らかの構築が必要だと言っていた。我々は本当にここで競争する必要がある。なぜなら、未来はクリーンエネルギー、原子力エネルギーのように見えるからだ。それがどちらになるかは分からないが、本当に競争するつもりで、将来のAI成功の推進要因の一つが計算能力であり、それが大きなボトルネックになることを知っているなら、他国に対して最も多くを確実に持つ必要がある。
これは私が疑問に思っている話の一つだった。Project Stargateはオンラインになるのか？その部品は必要な速さでオンラインになるのか？アメリカのような国は物事をかなりゆっくりと行うことを知っているが、多くの個人の運命がここでリスクにさらされていることを考えると、Project Stargateはおそらく全力で進むと思う。
一部の人々はProject Stargateについて偽だと言っている。MuskのようないくつかのProject Stargateのための money彼らには持っていない。Project Stargateは完全に偽物だ。しかし、これは進むと思う。なぜなら、中国がこのレベルで競争しているとき、彼らは既にオープンソースモデルで、そしてそれらすべてのチップ制限で何ができるかを我々に示しているからだ。
5年から10年以内に中国が先を行っても驚かない。このチャンネルの購読者で、私の前の動画を見たことがあるなら、Eric Schmidtが中国は我々が思っているほど先を行っているわけではない、あるいは遅れているわけではないと言っていたのを覚えているだろう。そして、我々は本当に態勢を整える必要がある。なぜなら、彼らは組織化されており、有能であり、自分たちが何をしているかを正確に知っているからだ。だから、レースは本当に始まっている。
我々は外に出ている可能性のある外国の敵対者に目を光らせなければならない。そして、米国が外国に対するリードを維持するためには、一段階上げる必要があると思う。
GPT-5の新しい数学の発見
AIが新しいことをしているという点では、GPT-5が新しい数学をしていた。この話は本当に本当に気に入った。なぜなら、これは皆を驚かせた話だったからだ。
GPT-5がリリースされたとき、GPT-5が基本的に失望の象徴であり、AIバブルであるという様々な話が出てきていたのを覚えているだろう。しかし、他の個人たちはGPT-5の推論能力をより深く掘り下げることにした。そうすることで、彼らはモデルが良いモデルだということに気づいた。つまり、良いバイブを持っているということだ。
多くの場合、ベンチマークはモデルがどれだけスマートかを真に真に示してくれない。そして、それを行うことができる方法の一つは、ほとんどの人が持たないであろう分野でモデルを限界まで押し進めることだ。それらの分野の一つは、もちろん、数学と新しい数学の発見だ。
つまり、凸最適化におけるステップサイズ境界に関する新しい正しい数学的証明を独立して生成することによって重要な貢献をすることができるのは、AIが既存の文献やデータに存在しない研究レベルの数学を生産した初めてのことをマークしている。それを考えると、かなりクレイジーだ。
そして、多くの人々がこのモデルは失望だと思っていたという事実を考慮すると、我々は本当に期待をリセットする必要があると思う。AIが今ほとんどの人々にとって行っていることで、私が気づいたことの一つは、かなり残念なことに、多くの人々がAIは減速していると思っていることだ。なぜなら、私が基本レベルの知能と呼ぶもののフロンティアをもはや押し進めていないからだ。
平均的な人がチャットボットを使用している場合、彼らはかなり単純な方法でチャットボットと対話する。平均的な人が行う本当に斬新なことは何もない。そうすることで、あなたが持つ傾向があるのは、特定の限界でいくらか頭打ちになるモデルだ。つまり、平均的な人なら、おそらくチャットボットを使っていくつかのメールを要約するだろう。
いくつかの文書を書くように頼んだり、そのようなことをするかもしれない。そして、時々音声モードで話すかもしれない。しかし、現実的には、平均的な人は新しい数学を発見するつもりはない。
しかし、個人的に発見したのは、新しいモデルがリリースされるたび、少なくとも博士号レベルの知能とそれ以上でモデルがフロンティアにあるゲームのこの段階で、私はそれらの分野の人々を参照しなければならないということだ。
そして多くの場合、私が見るのは、本当に本当に困難で複雑なトピックであるそれらの分野で働いている個人たちは、ウェブサイトをバイブコーディングしているような平均的なユーザーとは異なる話をすることが多いということだ。
これは、この人物が新しい数学を発見することができた例の一つだ。医学で本当に本当に素晴らしいことをしている他の人々を見ている。そして、モデルがスマートになるにつれて、それらは示していると思う。平均的な人にとっては、おそらく同じように見えるだろうということを理解しなければならない。
平均的な人にとって、GPT-3は非常に非常に小さなチャットボットで、いくつかのことができるものだった。GPT-4は大きなステップアップだった。しかし、新しい数学と物理学を発見し、これらすべてのクレイジーなことをしているGPT-5、平均的な人はそれを使う必要がない。
だから、新しいチャットボットがリリースされるとき、もちろん、企業はおそらくモデルが何をするか、どのような分野で最善かをより良く宣伝する仕事をすべきだということを心に留めておいてほしい。
しかし、これは個人的に皆が知るべきだと思うことだ。なぜなら、それが真実で、ビデオとすべての研究を行った後、私はそれを信じているからだ。それは、AIが元々持っていたのと同じペースで依然として前進していることを意味する。
認証システムの脆弱性
また、私が非常に興味深いと思ったことで、これはTwitterで多くの賞賛を得ていたのは、GPT-5がそれを知らないと述べることによって多くの時間引用されていることだった。
チャットボットが何かを知らない場合、なぜそれが良いことなのかと考えている人たちにとって、チャットボットが「私はこれを知らないよ、そしてそれは明らかではない」と言えるなら、これはハルシネーションが消えようとしている素晴らしい兆候だ。
ハルシネーションはおそらくLLMの設計に固有のものだが、LLMが何が起こっているかを知らない例を告げることができることは、本当に本当に良い兆候だと思う。なぜなら、これらのLLMを長期間使用する多くの場合、あなたは考えなければならないからだ。うーん、この答えは本物か？この答えはハルシネーションか？そして多くの場合、LLMが言ったことを理解しようとして多くの時間を無駄にする。
この例では、LLMは「私は明確なイエス/ノーをすぐには知らない、そしてそれは明らかではない。私は検索を試すことができる。これをすることができるか、それとも私にこれをするように頼むか？」と言う。そして、これは他のモデルもおそらく向かうだろう分野の一つだと思う。なぜなら、多くの場合、これらのモデルは何があっても役立つように設計されており、答えを提供するからだ。
しかし、そうすることで、あなたはモデルをいくらか制限する。なぜなら、時々それは知らないかもしれないときでも答えを吐き出すだけだからだ。「あなたは何を知っているか、私は知らない」と言うその種の知能を持つことは、確実に素晴らしい兆候だ。
モデルがより良くなり続けるとき、Sam Altmanが最近のインタビューで言ったことが本当に印象に残った。なぜなら、認証方法に関して世界がどのように進化するのか分からないからだ。
これらのモデルがより良くなり続け、AIシステムがパフォーマンスを続け、場合によっては人間が自分たち自身よりも良く行うことをエミュレートするとき、現代世界で自分たちをどのように認証し始めるのか？Face ID、音声IDのような古い方法。これらすべての方法は、完全に何でもできるAIツール、特にオープンソースのものがあるとき、窓から投げ出されようとしている。
Sam Altmanからの声明があり、法的変更は迅速で必要になるだろうと思う。私はこれについて非常に神経質だ。私を恐怖させるものは、どうやら音声プリントを認証として受け入れて、多くのお金を移動したり、何か他のことをしたりできる金融機関がまだいくつかあるということだ。チャレンジフレーズを言うだけで、彼らはそれを行う。それはまだ行うのがクレイジーなことだ。
AIはそれを完全に打ち負かした。AIは、パスワード以外の人々が現在認証する方法のほとんどを完全に打ち負かしたが、これらすべての派手な、セルフィーを撮って手を振ったり、音声をしたりなど。私たちには差し迫った重大な差し迫った詐欺危機があることを非常に心配している。
我々は私が思うに、我々の業界の他の人々が人々に警告しようとしたと思う。「我々が技術をリリースしていないからといって、それが存在しないという意味ではない。ある悪い行為者がそれをリリースするつもりだ。これは非常に困難なことではない。これは非常に非常にすぐに来る」と。
そして、あなたの子供や親の声を持つ人々のこれらの種類の恐喝攻撃の報告があることは明らかで、彼らはこの緊急の電話をかける。それは非常に説得力があるようになるだろう。社会はこの問題により一般的に対処しなければならないが、人々は相互作用の仕方を変えなければならないだろう。彼らは確認の仕方を変えなければならないだろう。私を呼んでいるこの人は。
今は音声通話だが、すぐに現実と区別がつかないビデオFaceTimeになるだろう。そして、そのような世界で人々にどのように認証するかを教えること、詐欺の影響をどのように考えるかについて。これは大きな問題だ。
Gemini 2.5 Flashの画像編集機能
もう一つのかなりクールな話は、Gemini 2.5 Flashだった。そして先ほど言ったように、認証について話しているなら、これは十分な注目を集けていない最大の話の一つだ。2.5 Flashは、今度は画像のためのあのVoiceモーメントのようなものだ。
このモデルは、みんなに理解してもらう必要があるが、画像アリーナでの史上最大のスコアジャンプを持つ画像編集モデルだ。これは、任意の単一の写真を編集するために使用できるモデルで、そうすることで、基本的に現実とAIの組み合わせであるものを作成できる。だから、非常に非常に創造的になることができる。
この画像を見てみよう。きっとみんなは既にこれを見たことがあると思う。Satya NadellaとSundar Pichaiが自然な方法でビーチで一緒にいる。完全に現実的に見える。頭やカメラアングルを回転させて、異なる種類の写真を得たい場合はどうだろう？この画像編集ソフトウェアで簡単にそれを行うことができる。
または、数十年前に持っていた古い写真を復元して、今日の現代的なカラー復元でどのように見えるかを見たい場合はどうだろう？または、Trumpがあなたの隣にいると友達を騙したい場合はどうだろう？つまり、そのようなモデルでの可能性は無限だ。
映画製作者なら、これは簡単に簡単にすべてのセットや撮影で何時間も何時間も節約できるものだ。正直言って、これらのモデルでできることはかなりかなりクレイジーになる。そして、ソーシャルメディアやオンラインがAIと現実の間のぼかしになる時点について疑問に思い始めている。なぜなら、今我々は文字通りそれを行うものを持っているからだ。
だから、正直言って、私は少し興奮している。なぜなら、小さなインディー映画製作者がこれらのツールを使って素晴らしい作品を出力できることを知っているからだ。しかし同時に、これが現実の構造を損なう可能性があることについて少し心配しなければならない。なぜなら、オンラインで何が本当で何がそうでないかを本当に知ることができないなら、オンラインユーザー空間は劣化し始め、プラットフォームはそれが全く起こらないことを確実にするためにシフトしなければならなくなるからだ。
将来は確実に興味深いものになるだろう。だから、この日付を覚えておいてほしい。なぜなら、これはおそらく「ああ、私は画像を見始めており、今は私でさえ騙されている。75歳のおばあちゃんだけでなく」と実現し始める時だからだ。
ロボット技術の進歩
この話も見ることができる。これは、もちろん、Jetson AGX Storeと呼ばれる新しいNvidiaロボットだ。これは、ロボットがより人間のように考え、見えるのを助ける超強力なコンピューターチップだ。それは基本的に高度なロボットの脳として設計されている。ロボットヘルパー、倉庫ロボット、ヒューマノイドと呼ばれる歩くロボットのようなものを考えてみよう。
それは大量の処理能力、巨大なメモリを持ち、音声理解、物の認識、スマートな決定などの困難なタスクを処理できる。そして、これはJetson Orinと呼ばれる他のNvidiaロボットよりも7.5倍高速で、基本的にロボットがすばやく反応し、多くの異なることをできることを意味する。
それはBlackwell GPU アーキテクチャを使用し、128 GBのメモリを持ち、ロボットが言語、画像、アクションを同時に理解するために大きなAIモデルを使用できる。そして、これは実際にNvidiaからの現代的なAIソフトウェアを実行できる。これはかなりクレイジーだ。
全体的に、これはロボットが世界を見て、考えて、理解するのを助けるロボットの脳だ。そして、ロボットを本当に有用で人々や仕事にインタラクティブにするための主要なアップグレードだ。
ロボットについて話しているなら、みんなにこのビデオを本当に見せたい。これはFigureのデモからだ。みんなが知っているように、Figureは信じられないヒューマノイドロボットを開発している会社だ。彼らは現在、本当に本当に信じられないfigure 2ロボットのプロセスにいる。
そして彼らがまた取り組んでいるのは、ロボットの脳だ。つまり、基本的に脳であるHelixと呼ばれるAIモデルは、今や信じられないことをできるポイントに到達している。洗濯物を折ることができる。
それは印象的でないように聞こえることを知っているが、洗濯物を折ることが何であるかを本当に理解しなければならない。それは印象的だ。なぜなら、それは実際に考えるよりもロボットにとってはるかに困難だからだ。タオルは柔らかい。それは形を変え続けるので、それをつかむ完璧な方法は一つもない。ロボットは角をつかみ、しわを平らにし、人間だけができることをきちんと折るために非常に注意深い指の動きを使わなければならない。
そして、クールな部分は、彼らがAIを設計したり、より複雑にしたりしなかったことだ。彼らは新しいトレーニングデータを与えただけだ。それは基本的に洗濯物折りのいくつかのビデオ例で、新しいタスクに適応した。同じロボットの脳が一つの仕事から完全に異なる仕事に切り替えることができることを意味する。データから学習するだけだ。
これが起こっているのはかなりクレイジーだ。なぜなら、これらの開発は、ヒューマノイドロボットが我々が考えるよりも速く現実世界で物事を行うようになることを意味し、我々が皆思っていたよりも早くデジタルと物理的世界でより多くの同僚を得ようとしていることを意味するからだ。
この別の例もあった。これは基本的にその洗濯物を取って洗濯機に入れるものだった。そして今、これはかなり面白い、かなり陽気だと思う。なぜなら、これはAIに本当に本当に夢中になっているなら覚えているであろうビデオの一つだからだ。誰かが「ああ、私はAIに洗濯と皿洗いをしてもらいたかった、そして今それは私のアートをやっている」と言うニュース記事を覚えているだろう。
「ああ、AIが私の皿洗いをしている間に私がアートをしたかったのに、今AIが私のアートをしている間に私が皿洗いをしている」のような。まあ、AIがほとんどすべてをする未来が来ていると思う。そして、これは本当に奇妙だ。なぜなら、AIが衣服を操作する方法は信じられないほど人間的に見えるからだ。
それは信じられないほど短いビデオだということは知っているが、たった2年前、この会社は存在すらしていなかったことを理解しなければならない。そして今、彼らは物を拾い上げて、以前に見たことのないような洗濯機に物を入れる完全なヒューマノイドロボットを持っている。かなりクレイジーだ。
卓球をプレイするヒューマノイドロボット
正直なところ、これがビデオだ。これが今週見たビデオで、「AIで一体何が起こっているのか？」と思わせるものだった。つまり、私の心を吹き飛ばしたデモンストレーションがあった。
3か月ごとかそこらで、私はビデオを見て、「みんな、我々は本当に未来に生きている」と思う。なぜなら、これはヒューマノイド対ヒューマノイド、またはヒューマノイド対人間だからだ。そして、これはヒューマノイドロボットにとって最も困難なベンチマークの一つだ。
卓球では、ボールは毎秒5メートルまたは時速11マイルを超えることができる。そして、ヒューマノイドロボットは1秒未満の反応時間内で見て、予測して、スイングしなければならない。ここで行わなければならないことを考えると、それは信じられない。
それは訓練された人間のアスリートと同じレベルの応答性だ。そして、それはロボット工学にとって狂気的なバーだ。そして、彼らはスイングをハードコードしただけではなかった。彼らは特定のフレームワークを使用した。ボールの将来の軌道を予測し、どこでどのように打つかを決定するモデルベースのプランナーを持っていた。
全身を制御する強化学習コントローラーを持っていた。これはロボットが実際に敏捷性とバランスでその手足を動かすようにする。そして、卓球は腕だけのことではない。フットワーク、バランス、効果的に打つための胴体制御のようなものが必要だ。そして、このシステムは調整された腕、脚の動きを生成し、人間の動きを模倣する。
そして、これは他のロボットのような専門化されたピンポンボットではない。彼らはそれを多くの異なるタスクのために設計された汎用ヒューマノイドボットで検証した。G1を見ることができる。このロボットは多くの異なるタスクのために設計されている。だから、ロボットをそこに置いて、今テニスをプレイできるようになったことで、正直言って私は言葉を失った。
それが私が説明できる唯一の方法だ。私は文字通り何度も何度も何度もビデオを見た。なぜなら、これが非常に長い間来るとは思っていなかったからだ。
今、私が言うのは、それがすべてデバイス上で起こっているわけではないということだ。注意を払うなら、これをみんなに見せよう。そこにいくつかのカメラがあり、これは彼らが達成したことを全く信用しないわけではないが、特定の動きを追跡しているカメラがあり、それが最終的な出力に追加されている。
だから、このビデオを再び再生すると、カメラが追加データを提供できるものであることが分かるだろう。しかし、これがヒューマノイドロボットで可能であることはかなりクレイジーだと思う。これらの一部がリリースされたのはほんの数か月前だけだったことを考えると、ここで見ている開発の種類は絶対に狂気的だということを私に信じさせる。
私は本当に、カメラやそのようなものがあっても、ヒューマノイド対ヒューマノイドを見るのにはかなりの時間がかかると思っていなかった。多くの場合、これらのロボットが行っている動きは基本的に、シミュレーションで何百万回も何百万回も訓練され、それから現実世界に出てきて、数回それらを行うことができる。しかし、リアルで予測不可能な何かに応答できることは絶対に狂気的だ。
これは確実に私の正直な意見では、すべてのプラットフォームで100万ビューに値する最大の話の一つだ。
AI のタイムラインについて
さて、我々が異なる人々が異なるAIタイムラインについて話している分野に入る。Dario Amodeiがあった。彼はAIの潜在的な対立を開くことについて話している。そして、彼がここで話すことの一つは、彼のAIタイムラインだ。
このビデオの冒頭で私のAIタイムラインについて話し、なぜ私がまだAIが速く前進していると思うかについて話したことを覚えておいてほしい。Dario Amodei、AnthropicのCEOは、もちろん彼の会社に人々に投資してもらいたいので短いタイムラインを持たなければならないが、このビデオを聞くと、なぜ彼がまだそのような短いタイムラインを持っているかが分かると思う。
「なぜそんなに短いタイムラインを持っているのか、そしてなぜ我々はあなたのものを信じるべきなのか？」
「ええ、それは本当にタイムラインによって何を意味するかによる。つまり、これらの用語は完全に無意味だと思う。AGIが何であるかは分からない。超知能が何であるかは分からない。それはマーケティング用語のように聞こえる。」
「ええ、それは人々のドーパミンを活性化するために設計された何かのように聞こえる。だから、公開では私はそれらの用語を決して使わない。そして、私はそれらの用語の使用を批判するのに注意深い。私が言っているのは、指数関数にいるとき、それに本当に騙される可能性があるということだ。」
「指数関数が完全にクレイジーになる2年前、それは始まったばかりのように見える。そして、それが基本的な動態だ。90年代のインターネットで見たことだ。ネットワーク速度とコンピューターの基礎速度が速くなり、数年間で、数年前には可能でなかったときに、基本的にデジタルグローバル通信ネットワークを上に構築することが可能になった。そして、ほとんど誰も、少数の人を除いて、その影響やそれがどれほど速く起こるかを本当に見ていなかった。そして、それが私が来ているところだ。それが私が今思っていることだ。」
「いくつかの衛星がクラッシュしたら、インターネットはもう少し時間がかかったかもしれないように分からない。経済的クラッシュがあったら、もう少し時間がかかったかもしれない。だから、正確なタイムラインを確信することはできないが、人々は指数関数に騙されていて、それがどれほど速いか、どれほど速くなる可能性が高いかを実現していないと思う。確実ではないが。」
そのクリップで、Dario Amodeiは指数関数について考えることが非常に非常に困難であることについて明確に話している。あなたが人に尋ねる簡単な単純な実験がよくある。30日間毎日倍になるペニーを取るか、100万を取るか？そして、ほとんどの人は「ああ、100万ドルを取るつもりだ」と言う。
しかし、実際に30日間毎日倍になるペニーを持っているなら、これは1070万以上に蓄積するだろう。だから、現在の時点で指数関数を本当に考慮するか？人間が these を考慮するのは非常に非常に困難だ。そして、それが彼のAIタイムラインがまだ非常に短い理由だ。なぜなら、指数関数を考慮すると、我々は本当にすぐそこに高度なAIを持つ可能性があることを意味するからだ。
AGI の到来と制御の問題
その高度なAIを得るとき、すべて良いニュースというわけではない。なぜなら、Moが基本的に言っているのは、AIが存在する最もスマートなものになるつもりだから、それが本質的に制御下にあることは避けられないということだ。そして、残念ながら、私はただ同意しない。彼は要点を持っている。
「上司が彼らに特定のことをするように言うとき、私が第二のジレンマで言ったように、第二のジレンマは彼らがすべてを完全に引き渡されるときだ。そして、それは本当に考えてみると避けられない。なぜなら、第一のジレンマは我々をここに連れてきたからだ。中国がアメリカに勝とうとし、アメリカが中国に勝とうとし、OpenAIがGoogleに勝とうとする軍拡競争に。」
「皆は、負けたら大きく負けると感じている。だから、彼らは勝つためにもっと投資している。第二のジレンマは同じ筋で、皆が部屋で最もスマートな人に引き渡さなければならなくなるだろう。そして、部屋で最もスマートな人は数年以内に常にAIになるだろう。だから、5年から10年以内にすべての重要な決定がAIに引き渡されるか、関係なくなることは避けられない。」
以前話したように、指先で超知能を持っているときに人々がしていることの一つは、人々が健康のためにChatGPTを使用していることだ。これは本当にクールだと思う。テスト結果やその他のことを解釈する。医者に時間がないかもしれない、適切なヘルスケアを持っていないかもしれないときに、月20ドルで100万の質問をして、そうでなければ得ることができない本当にニュアンスのある健康アドバイスを得ることができるのは本当に良い。
「史上最大のローンチ、最も期待された製品ローンチかもしれない。我々が長い間話していたからだが、我々は非常に興奮している。我々はそれに多くを投入した。人々が考えもしないかもしれない多くのこと、健康面で多くの仕事をしたからだ。」
「多くの健康データを追加した。なぜなら、我々が見ることの一つは、人々が健康データについて質問するためにChatGPTを常に使用していることだからだ。私の子供にこんなことが起こった、何をすべきか、からがん診断を受けた、ここにたくさんのデータがある、これについてどう考えるべきかまで。そして、それは医者に取って代わるものではないが、24時間7日話すことができるこの非常にスマートなものを持つことは確実に役立つ。」
そのローンチの部分が大好きだ。おそらくすぐにビデオを作るであろう一つのことは、OpenAIがカスタムチップに取り組んでいることに気づかなかったことだ。そこでカスタムを間違って綴ったことは分かっている。別のビデオで変更するだろう。しかし、ええ、彼らは独自のカスタムチップに取り組んでいる。
GoogleのTPUが、非常に高度なAIを展開し、開発する能力において彼らに大きな利点を与えているのを見たのかもしれないと思う。しかし、OpenAIは明らかにAIの将来バージョンのための独自のカスタムチップに取り組んでいる。これはかなりクレイジーだと思った。
これはKevin Weil、OpenAIのCPOとのポッドキャストで、このMoonshotポッドキャストで、彼がこれについて話すのを聞くのは本当に本当に本当に興味深かった。
「製造とファブもすべて理解されているか？それは我々が確実にパートナーと取り組んでいることだ。しかし、ええ、それは、設計したチップの速度をレベル付けできる公正に明確に指定された問題を持つ問題のクラスがある。うーん。そして、そのような問題では、これらの明確に指定された問題を持っており、ただ反復して反復して反復し、任意の量のGPUを適用できる。そして、これまでのところ、任意の量の改善を見るつもりだと思う。ええ、我々は取り組んでいる。」
Genie 3 の驚異的な進歩
おそらくかなり前にカバーすべきだった話の一つだが、私は本当にAIで何かを構築するのに忙しかった。おそらくかなりすぐにリリースするだろう。クレイジーなことは何もない。心配しないでほしい。しかし、ええ、Genie 3はもう一度私の心を完全に吹き飛ばした何かだった。
つまり、私はAIを進歩させていることを知っていて、Genie 3が開発されていることを知っていたが、Genie 3が基本的にシミュレーションのようなインタラクティブな現実世界を得るポイントに到達するのに少なくとももう1年はかかると思っていた。
そして、G3がAI空間の内外のほとんどの人々に対して本当に本当に前進させた主要なことの一つは、我々が多少シミュレーションの中で生きているという議論だったと思う。何かの写真を本当に撮ることができて、それからその写真に基づいた世界にすぐに入ることができ、それがフォトリアルスティックなら。世界記憶を持っている。
だから、その世界で何かをして、カメラアングルを出て、その地域に戻ると、あなたがしていることを完全に覚えている。それは絶対に狂気的な何かだと思う。この種のことを制御できるということ。
100年後にはこれはどのように見えると思うか？そして、時々人々は「ああ、昔我々はこれらの高品質ビデオゲームをプレイするつもりだと思ってビデオゲームを持っていた」のような。しかし、今何が起こっているかを見て見て見て見てほしい。もちろんS曲線があり、これが別のS曲線であっても、わずかに指数関数的であっても、リアルタイムで何でも持つことは非常に非常に信じられない。
これが私がAIが継続的に拡大していると言う理由で、我々は将来信じられないことをすることができるつもりだ。そして、これについて境界線で言葉を失っている。なぜなら、これが可能だとさえ思っていなかったからだ。しかし、Googleがこの分野で本当に本当に革新的であることを示している。
おそらく完全なG3デモビデオを再生させるだろう。しかし、ここのこのクリップでさえ、これはおそらく誰かに送ることができ、もしかしたら、もしかしたら、彼らはシミュレーションの中で生きているかもしれないと確信し始めるものだ。そのトピックに深入りするつもりはないが、このクレイジーなことで歩き回って、自分の足を見るのは確実にかなりクレイジーだ。それはただ、分からない。正直に外にあるものは心を吹き飛ばす。
これを見るのはかなりかなり奇妙に感じる。ビデオゲームではなく、ある種の奇妙なシミュレーションで、「うーん、もしかしたらNick Bostromは何かに取り組んでいるかもしれない」のような。そして、DeepMindもAGIとGenie 3、そしてそれがすべてどのように関連するかについて話している。
「AGI自体はかなり主観的で、人々がAGIによって何を意味するかについて異なる解釈を持っていると思う。だから、我々のモデルがAGIを可能にするフィールド全体の主要なものだと言うのは、おそらくかなり大げさかもしれない。しかし、私にとってAGIは具現化され、物理世界で行動できる必要がある。それが私を本当に興奮させるものだ。」
「それは人口統計学的にどこでも世界の誰でも人々の生活の質を本当に向上させることができると思う。そして、その枠組みで、これは確実に重要なツールだと思う。具現化されたAGIやAGIが具現化されたものが、それをシミュレートして経験を集め、自分自身の経験から学ぶことなく、世界のどのシナリオでも操作できるとは思えない。なぜなら、それは他の設定で超人間的能力や堅牢な能力を得るために使用したパラダイムだからだ。」
「だから、シミュレーションが必要だと非常に強く信じており、現実世界のシミュレーターを他の方法では構築できないとも非常に強く信じている。だから、この2つを組み合わせると、私のAGIバージョンにとって大きなステップだと思う。」
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