ReplitのCEOであるAmjad Masadが、ソフトウェア開発の未来について講演した内容である。メインフレームからPCへ、そして専門家だけが使えるツールから誰でも使えるツールへの技術進化の歴史を振り返り、現在のソフトウェア開発も同様の転換点にあると主張している。AIエージェントによる自動コーディングの現状と課題、それを支えるインフラの重要性について詳しく解説し、将来的にはアプリケーションソフトウェアの価値がゼロに近づく一方で、問題解決そのものに価値が移行すると予測している。また、この変化が企業組織や働き方に与える根本的な影響についても論じている。
ソフトウェア開発の歴史的変遷と現在の転換点
皆さん、こんにちは。今日はソフトウェアの未来についてお話しするよう依頼されました。この講演の多くは、私たちがReplitで行っていることや、ソフトウェアの未来がどこに向かっているかについての私たちの考え、そして将来について何らかの予測を立てたり、実際に何が待ち受けているかについて声に出して考えてみたりすることに関するものです。
これは私たちのビジネスに対する、そして実際に今日という瞬間に対する私の頭の中のモデルです。コンピューティングの歴史を振り返ってみると、メインフレームは当時主流となった最初の主流コンピューティングデバイスでした。当時としては可能な限り主流でした。そしてメインフレームを使うには、専門家である必要がありました。
その後PCが登場しましたが、最初のうちPCはある種のおもちゃのようなものでした。Macを買って、MacPaintなどをしていました。実際のビジネス用途はありませんでした。つまり、当時人々はAppleを馬鹿にしていました、Excelスプレッドシートが出るまでは。Excelスプレッドシートは、コンピューターで実際に役立つ最初のソフトウェアでした。そして今や、PCが世界経済を動かしています。
実際、データセンターに行けば、そこにもPCしかありません。x86コンピューターです。つまり、大量の訓練を受けた専門家の小さなグループだけが使用していたものから、おもちゃのようなものとして始まって、今では皆が使用するものへと移行したのです。
ソフトウェアエンジニアリングについても同じことが言えます。現代のソフトウェアエンジニアリングのキャリアは、おそらくUnixとCプログラミング言語の台頭とともに、70年代にまで遡ることができます。その頃から、人々がソフトウェアエンジニアになるための訓練を受け始めました。それでも4、5、6年の大学教育が必要でした。実際に仕事を上手にこなせるようになるには、さらに2、3年の職場での訓練が必要でした。
AIエージェントによるプログラミングの民主化
私は今日、ソフトウェアが専門家だけが行うものから、誰でも行えるものへの同じ転換を経験していると思います。そしてこれが、私たちが本当にReplitを構築している理由です。私はReplitでもう9年近く働いています。そして私たちのビジョンは常に、プログラミングを解決すること、つまりプログラミングを誰でもソフトウェアを書けるようにすることでした。
そこで私たちは、IDEを構築し、言語ランタイムを構築し、オンラインサンドボックス環境を構築し、デプロイメントを構築し、それらすべての周りにクラウドサービスを構築しました。そしてAIが登場したとき、私たちは私たちのミッションの究極の表現は、コードを書く必要がないようにすることだと気づきました。
コードは、実際により多くの人にソフトウェアを作らせるためのボトルネックなのです。そこで、2023年後半から2024年初頭にかけて、私たちはすべてのリソースをエージェントに投入することにしました。当時、エージェントはほとんど動作しませんでしたが、いくつかのベンチマークを見ることで、私たちがそこに向かっていることがわかりました。
SWE-Benchはソフトウェアエンジニアリングのベンチマークです。基本的には、主要なリポジトリからのGitHub上の問題のコレクションと、単体テストとプルリクエストのそれらの問題の最終状態です。そして、エージェントをテストする方法は、それを環境に置いて、それらの問題のいくつかを解決させることです。
2022年には、それはほとんど動作しませんでした。2023年に動作し始めました。そして、2024年初頭には、ソフトウェアエンジニアリングが自動化される、またはソフトウェアエンジニアリングの大部分が自動化されるこの傾向にあることがわかりました。そして今、おそらく私たちは、これは少し古いデータですが、SWE-Benchの70～80%に達しています。
エージェントのためのインフラストラクチャの重要性
このベンチマークが飽和したからといって、すべてのソフトウェアエンジニアリングを自動化したわけではありませんが、私たちは実際に有用な、間違いなくすでにここにある、非常に有用なソフトウェアエンジニアリングエージェントを作る道筋にあります。ちなみに、これはエージェントのスタートアップを構築している皆さんにとって、どのようなエージェントでも当てはまることです。それが本当に来ているということを信じてください。私はチームに、今日はひどい製品を作ることを受け入れる必要があると言い続けています。なぜなら、2か月後にはモデルが良くなって、あなたのビジネス、あなたの製品が突然実用的になるからです。
今日はエージェントにとって重要な瞬間です。Replitはエージェントにオールインしましたが、コードを書けるエージェントは実は簡単な部分なのです。難しい部分は、その周りのインフラストラクチャです。時々、私はそれをエージェントが住む生息地と呼んでいます。
必要なのは仮想マシンで、できればクラウド上にあり、できればあなたのコンピューター上にないものです。なぜなら、エージェントは実際にあなたのコンピューターを混乱させることもあるからです。彼らは多くの恐ろしいことをする可能性があります。
したがって、それはサンドボックス化されている必要があります。スケーラブルである必要があります。Replitのような製品を運営している場合、数百万のユーザーまでスケールアップできる必要があります。そして、そこにあるすべての言語、すべてのパッケージをサポートできる必要があります。
今日のソフトウェアエンジニアリングエージェントの訓練方法は、標準的なLinux環境で訓練されることです。彼らはシェルを使用できる必要があります。ファイルに書き込み、ファイルを読み込める必要があります。しかし、システムレベルのパッケージ、Linuxパッケージ、言語パッケージも、いずれかまたは両方のパッケージをインストールできる必要があります。そして、多くの場合、エージェントは実際により多くのプログラミング言語を使用したがります。
そのため、今日人々がエージェントを構築しようとしている多くの環境は非常に制約されています。しかし、必要なのは、ソフトウェアエンジニアが作業する環境と同様の、可能な限りオープンな環境です。
実際のソフトウェア開発に必要な要素
実際のソフトウェアを出荷するには他にどのようなものが必要でしょうか。デプロイメントが必要です。データベースが必要です。ソフトウェアエンジニアとしてあなたが行うすべてのことを本当に考えてみてください。そして、それらのツールはすべて、ソフトウェアエンジニアリングエージェントがアクセスできる必要があります。
実際、今日早く、Karpathyの講演に参加していた場合、彼はコーディング部分は簡単な部分だと話していました。私が指摘している点と似ていますが、彼は実際に未解決である多くの異なることについて話していました。しかし、実際には私たちはそれらの多くを解決しました。
Replitでは、エージェントは実際には認証があまり得意ではありません。組み込みサービスを使用する方が良いです。そこでReplitでは、実際に1行のコードで認証をオンにします。Replitエージェントに認証を統合するよう依頼すると、実際にReplitの認証を使用するだけです。
基本的に設定をオンにするだけで、ユーザー認証、ユーザー管理があり、それらのユーザー情報はデータベースに保存されます。明らかに、アプリをデプロイし、ドメインをリンクすることもできます。シークレット管理、APIキーを使用する安全な方法があります。バックグラウンドジョブもあります。多くのアプリケーション、特にこのエージェントの時代において、継続的にバックグラウンドで実行できる必要があります。
ストレージも同様です。エージェントは物事を保存できる必要があります。ウェブ、画像、ドキュメント、何でもから物事を取得し、アプリケーションが将来それらを使用できるように保存できる必要があります。
ロードマップには他にもいくつかのことがあります。ユニバーサルモデルアクセス。今、画像や動画で何かを行えるアプリケーション生成を求めることは本当に面倒です。どのモデルを使用するかを把握する必要があります。APIキーを取得してそれをすべて行う必要があります。まもなく、Replitで要求するどのようなモデルでも、アプリで直接利用できるようになります。私たちが請求とAPI統合、それらすべてを処理します。
支払いは非常に重要です。ユーザーがあなたのアプリケーションに支払うためだけの支払いではありません。Replitでスタートアップを構築している起業家である場合、明らかにユーザーの支払いを回収する必要がありますが、将来のある時点で、エージェントが何らかのウォレットを持ってサービスに支払いに行けるようにしたいと思うでしょう。
自律型エージェントの発展レベル
たとえば、エージェントがTulio統合が必要だと決定し、Replitまたはあなたが使用しているシステムにツール統合がない場合、それはクレジットカードを出してそのサービスをバックグラウンドでプロビジョニングできるべきです。
より根本的なアイデアは、エージェントが人を雇えるようにする必要があることです。たとえば、キャプチャにぶつかって、キャプチャを解決する方法がわからない場合、TaskRabbitに行って人にキャプチャを解決してもらうよう依頼すべきです。何であれ、まだ人間が必要なタスクはたくさんあり、エージェントがサービスにお金を払える必要があります。同様に、エージェント対エージェント。
エージェントが市場に行って、雇うことができる他のエージェントを見つけられるようにしたいでしょう。YCのスタートアップの多くは、会計エージェント、営業エージェントを構築しているため、ソフトウェアエンジニアリングエージェントもそれらのエージェントを統合できる必要があります。
多くの人がMCPをそのようなエージェント対エージェントツールだと考えているのは知っていますが、実際にはMCPはより伝統的なRPCプロトコルです。だから、これを実際に解決するわけではありません。
私たちのビジネスや技術におけるもう一つのモデルは、自律性のレベルについて考えることです。私が何年も前、おそらく何十年も前にReplitが何になるかについて作業を始めたとき、最先端のコード支援は言語サーバーでした。VS Codeを使用している場合、それはIntelliSenseです。
それをレベル1の自律性と考えることができます。自動運転車やその他の車の運転支援について考えている場合、レーンアシストが最初のレベルになります。AIコード補完、Copilotは、レベル2になります。レベル3は、Replitエージェントが最初に発売されたときに私たちが取り組んだものです。エージェントV2は、ほぼ3.5と呼んでいます。
15分間、独自に動作できますが、アプリをテストして、アプリが動作していることを確認するために、時々あなたの入力が必要です。そして今、私たちはV3に取り組んでいます。V3についてはすぐにもう少し話します。V3はレベル4のようなものです。ほぼそこに到達しています。
まだあなたの注意が必要ですが、完全に自律的に動作します。それ以上では、私たちが次の数年で到達すると仮定しているもので、1000のエージェントを立ち上げ、1000の問題を与えて、それらの95%が動作することを確実に信頼できるようになります。本当に高い信頼性率を持つことになります。
ReplitエージェントV3の三つの柱
どのようなエンジニアや製品マネージャー、実際に誰でも、自分の代わりに作業を行う何百、何千ものエンジニアを立ち上げることができます。非常に少ない監督が必要で、したがって、プログラマーとしてあなたの影響力を指数関数的に増加させることができます。
そこで、私たちが今エージェントV3で取り組んでいることは、基本的に三つの柱に基づいています。一つは、エンドツーエンドのテストです。
今日のコンピューター使用は、モデルでコンピューター使用と呼ばれているもので、OpenAIのOperatorを使用したことがある場合、モデルがコンピューターに入り、クリックして人間のようにコンピューターを使用するというアイデアです。それらは遅く、高価で、あまり良くありませんが、これが私が先ほど話したことです。今可能なことの端で製品を構築したいのです。
私の意見では、今可能なことの端は、コンピューター使用が本当にこれらのモデルができることのフロンティアにあることです。次の3～6か月でそれらははるかに良くなり、全く新しい市場を可能にし、おそらく多くの実際の仕事の自動化を開始すると思います。
アプリテストがあれば、Replitが行うこの迷惑なことで、QAを行うよう絶えず尋ねることが、独自にQAを開始し、30分から40分、最大1時間、場合によっては2時間の作業ができるようになります。
今日の誇大宣伝は、テスト時間計算です。O3やOther modelsやDeepSeek R1のようなものについて考えている場合、そこでの主な洞察は、モデルが消費または生成できるトークンが多いほど、より知的になることです。
今日、O3のようなもので、モデルは多くのトークンを生成して推論を試みていますが、その多くは概要的です。環境からフィードバックを得ません。それはほとんど、その場に座って考えているようなものです。
実際のコンピューター環境で必要なのは、モデルが仮説を生成し、リアルタイムでその仮説をテストすることです。Replitでは、完全にトランザクショナルで可逆的なファイルシステムを構築しました。Replitにいるとき、ファイルシステムに行う編集はすべて、時間内の原子スナップショットです。
これにより、ファイルシステムの非常に安価なコピーアンドライト・フォークを持つことができます。そして、これに対する私たちのアイデアは、困難な問題がある場合、または基本的に予算がたくさんある場合は常にオンにしておくことができますが、エージェントが大きな変更を行うたびに、この問題を異なる方法で解決するために自分自身と環境を複数回フォークし、最良のソリューションを見つけて、そのソリューションを取ってメインブランチにマージします。
問題について考えているとき、あなたがしばしば行うことができるさまざまなことの異なるブランチをシミュレーションしていることを考えてください。テストしたい異なる仮説があります。そこで、エージェントにもその能力を与えたいと思います。どのような問題でも、それを行う多くの異なる方法を生成し、それらすべてを並行してテストします。
これにより、エージェントの信頼性が2～3倍向上します。それが、サンプリングとシミュレーションです。
そして最後に、モデルが作成するすべての機能に対してテストを生成できることです。今日、Replitエージェントはしばしば機能を作成し、その後その機能を壊しますが、これはClaude CodeやCursorや他のすべてについても同様です。
そこで、エージェントが変更やフィーチャーのセットを作成したら、ソフトウェアが壊れていないことを確認するためにすべての変更で実行するテストを常に持つようにしたいと思います。これは実際に聞こえるより難しいです。テストを書いて実行しましょうと言うだけのように聞こえますが、実際にはモデルは単体テストの生成がかなり下手なのです。そこで、まだ多くの作業があります。すべての変更で実行されるように高速である必要もあります。
アプリケーションソフトウェアの価値がゼロに向かう未来
それが私たちがV3で取り組んでいることです。多くのインフラ作業です。エージェントが住む最高の生息地を作り、可能な限り最も信頼性が高くなれるようにしたいと思います。しかし、私が話したレベル5の自律性について早送りしてみましょう。私たちが考えることができる最も自律的なシステムです。
私の予測は、すべてのアプリケーションソフトウェアがゼロになることです。言い換えれば、ソフトウェアは非常に安価になり、従来のタイプのSaaSソフトウェアでお金を稼ぐ人はいなくなるでしょう。これが明日や来年に起こると言っているわけではありません。
タイムラインを予測することは諦めました。これが数年のうちに起こることは知っています。誰でも1つのプロンプトであらゆる種類のソフトウェア、あらゆるタイプの複雑さを生成できる場合、アプリケーションの価値はほぼゼロまで下がります。
それは実際にはどのようなものでしょうか。今日、スタートアップエコシステム、テクノロジーエコシステムには、これらすべての汎用汎用SaaS、垂直SaaSソフトウェアがあり、小さなビジネスやさらに大きなビジネスを経営している皆さんは、ビジネスを運営するためだけに何十、何十ものSaaSソフトウェアを購入したことでしょう。
今日でも、Replitエージェントを使用したり、独自のソフトウェアを書いたりして、それらのソフトウェアの大部分を置き換えることができます。次の数年間で、これは15%置換可能から100%置換可能になると思います。これは、ソフトウェア市場を根本的に変えることになります。
ストーリーを一つ紹介します。Replitの同僚の一人であるKelseyは、HRで働いています。彼女は人生で一行のソフトウェアも書いたことがありませんでした。そして彼女は組織図ソフトウェアが欲しかったのです。彼女にはいくつかのオーダーメイドのニーズがありました。ADPという給与計算ソフトウェアに接続したかったし、欲しい機能がいくつかありました。
彼女は市場に行きましたが、彼女のニーズに完全に合う組織図ソフトウェアを見つけることができませんでした。それらは非常に高価で、年間数万ドルかかるはずでした。そこで彼女は自分で作ることにしました。彼女は1週間、1週間未満、3日間かけて、私たちが今日使用している組織図ソフトウェアを作りました。それは市場に出して年間数万ドルでSaaS製品として販売できるものです。
それは驚くべきことですよね。つまり、HR専門家が自分の仕事を実行するためのソフトウェアを作ることができるのです。それは今日起こっています。それを数年後に投影してみてください。
企業組織と働き方の根本的変化
ソフトウェアビジネスが根本的に変化し、破壊されるだけでなく、私たちの働き方、ビジネスの仕組み、企業の仕組みも根本的に変わると思います。今日、私たちにはこれらの役割があります。企業は産業革命以来、工場が主要な創造モードになったときから専門化を好んできました。
現代の経済における専門化は、一人がその製品の一部を作るという現代の専門化が生まれました。それは工場のアセンブリラインのようなものに行き、別の人がテストを担当し、別の人がアセンブリを担当しています。
そして、この専門化は長い間経済がトレンドしてきた方法です。そしてそれは理にかなっていますよね。人々をできるだけ専門化したいのです。できるだけ交換可能にしたいのです。そして、これが現代経済の構築方法です。
しかし、HR専門家がソフトウェアエンジニアでもあり、潜在的にマーケターでもあり、彼らのために何でもできるAIエージェントがあるので何でも学ぶことができるため、潜在的に何でもできるようになると、職業はより専門化されず、よりサイロ化されない世界に入ることになります。
実際、私たちは今日それを見始めており、このアイデアに基づいてReplitで組織と事業を構築しています。私たちは初めて、実際の製品チーム、製品管理チームを構築しています。
そして、私たちの製品チームは実際にデザイナー、エンジニア、製品マネージャーで構成されており、ほぼ常に同じ人です。そこで、私たちは多くの役割を統合し、この汎用的な従業員を作ろうとしています。
ネットワーク型組織と起業家的な働き方
そこで、組織は階層よりもネットワークのように見え始めるでしょう。従来の会社の階層、マーケティング部門、営業部門よりも、オープンソースプロジェクトのように見えるでしょう。
すべての従業員は朝起きて、マーケティングメールを書いたり、このボタンを最適化したりという指示ではなく、ビジネスを機能させ、ビジネスに価値を生み出すという指示を受けることになります。
つまり、誰もがある種の起業家であり、それは企業の働き方を本当に破壊し、根本的に変えることになります。それは誰も本当に受け入れたり、話し始めたりしていないモデルですが、誰もが汎用ソフトウェアエンジニアリングエージェントと、可能なあらゆる役割のエージェントにアクセスできる場合、明らかにドメインの専門知識はまだ重要ですが、以前ほど重要ではないことを本当に考えてみてください。
それは指数関数的に重要性が低くなり、これは人々がビジネスを構築する方法にも影響します。将来私たちが利用できる機会にも影響します。
主権的個人の時代
私が読んだ非常に興味深い本があります。この本は80年代に書かれたもので、予測がどれほど良かったかを考えると狂気じみています。これを読み上げます。
「アイデアが富になるでしょう。それが生じるところはどこでも、メリットが前例なく報われるでしょう。富の最大の源泉が物理的資本だけでなく、頭の中にあるアイデアである環境では、明確に考える誰もが潜在的に豊かになるでしょう。情報時代は社会的上昇移動の時代になるでしょう。
これらの中で最も明るく、最も成功し、最も野心的な人々は、真に主権的な個人として現れるでしょう。」
これらのさまざまなもののうち、いくつかは少し古いものです。情報時代、おそらく私たちは今日それを知能時代と呼んでいます。しかし、この本は暗号、リモートワーク、そのようなあらゆる種類のことを予測しました。そして、この主権的個人のアイデア、テクノロジーによって非常に強化され、これらのエージェントによって非常に強化されて、個人で莫大な富を創造できる人、それが標準になるでしょう。
Satoshiのような人について考えてみてください。Satoshiは一人でビットコインで1兆ドル相当の価値を創造しました。正確な時価総額は分かりませんが、おそらく1兆ドル以上のビットコインでしょう。しかし、それは一人の人間です。彼らは論文を書きました。ソフトウェアを書きました。それを世に出して、大きなものになりました。
明らかに多くの人々がいます。今は大きな市場です。しかし、それは一人の人間によって創造され、私たちは彼らが誰かも知りません。そして、それが将来の一般的な出来事になると思います。
機会へのユニバーサルアクセス
本当に素晴らしいことは、機会へのアクセスがユニバーサルになることです。「メリットがどこで生じようと報われる」というアイデアは、あなたがシリコンバレーにいるか世界の他の場所にいるかは関係ありません。この技術を明確に考えて使用できるなら、明確に考えて良いアイデアを生み出すことができるなら、Replitに行って、それらのアイデアを入力して、今日ソフトウェアの最初のバージョンを作ることができ、より主権的な個人のようになり始めることができます。
繰り返しますが、協力の仕組みはシームレスになります。誰もが10億ドルの一人会社について話していますが、それは少しポイントを逃していると思います。本当に興味深いのは、人々のグループを非常に迅速に組み立てられることです。
エージェントのグループも非常に迅速に組み立てられます。これらの会社を組み立てて、また解散させることもできます。ミッション目的の会社やプロジェクトを作成して、非常に迅速に解散させることができます。場合によっては1日か2日で起こることがあります。そして時には、インターネット上で別の人間と働いていると思っているかもしれませんが、実際には他の誰かによって構築されたエージェントで、彼らのために作業をしているかもしれません。
トランザクションコストの削減と働き方の変化
私たちの働き方と人々がスタートアップを構築する方法は、トランザクションのコストがゼロまで下がるにつれて根本的に変わるでしょう。そうすると、フルタイムの従業員を雇う理由が少なくなります。フルタイムの従業員を雇う理由が少なくなります。
今日Uberを利用することについて考えてみてください。Uberを利用するトランザクションコスト、努力は、携帯電話のボタン一つです。
将来、開発者を得るのも同じことになると思います。ソフトウェアエージェントでも他の人間でも。ボタン一つになります。この問題を解決してほしい。あなたのエージェントがインターネット上で多くの異なる人々やエージェントを見つけて面接し、その問題を解決する最良のものを見つけることができるかもしれません。そして、本当に光速でビジネスを構築できるようになります。
ソフトウェアの価値の変化
私はアプリケーションソフトウェアがゼロになる話をしましたが、それはすべてのソフトウェアがゼロになるという意味ではありません。今日、Replitエージェントや他のものの動作方法は、エージェントがソフトウェアを作り、ユーザーがソフトウェアを使って問題を解決するということです。それらを中間ステップと考えることができます。代わりに、エージェントが直接問題を解決できます。
そして、Replitや他の多くのビジネスが生き残るために、ある時点で、Replitはアプリケーションを作ることに焦点を当てるのをやめて、ソフトウェアで問題を解決することに焦点を当て始める必要があります。
質疑応答の時間を十分に取りたいので、ここで終わりにして、質問を受け付けます。
質疑応答セッション
Chinatです。スタンフォードから来ました。お会いできて光栄です。最初の質問は、この将来において、人間が複数のエージェントと関わることになるか、それとも一方的なエージェントがあるかということです。複数のエージェントの場合、これらすべての異なるエージェント間でのデータ、メモリ、コンテキストの断片化をどう扱うのでしょうか。
私は複数のエージェントだと思います。その理由は、例えば私が真のユニークなドメイン専門知識を持つ人だとしましょう。非常に稀なケースを解決するのに世界でトップの弁護士だとしましょう。そして私にはこのドメイン専門知識があり、それをオープンソースで共有するつもりはありません。Scale AIに売ってOpenAIやGoogleに売らせるつもりもありません。私はこのリソースを自分のものにしておきます。
しかし、その代わりに私がそれを収益化する方法は、自分が直接サービスを売りに行く代わりに、この知識をエージェントに注入して、この非常に専門的なドメインにおける非常に専門的なエージェントにし、そうして自分をスケールできます。
人々がこれらのエージェントを自分の代わりに働くように構築し、エージェントのチームを組み立てるエージェントもあり、明らかにソフトウェア開発エージェントもあり、おそらくChatGPTや持っているメインのインターフェースを通してこれらをすべて実行していると思いますが、今日の世界にあるのと同じような異なるコンテキストを持つマルチエージェントの世界になると思います。
弁護士に行くとき、私は彼らに私のコンテキストを与える必要があります。そして、おそらくプロトコルがあり、これがMCPがエージェント対エージェントの問題を実際に解決しないと話した理由です。この分野では、より興味深いプロトコルが必要だと思います。これは誰かが構築するスタートアップかもしれません。
洞察に満ちた講演をありがとうございました。私の質問は以下の通りです。そう遠くない未来において、有意義な物理的および認知的タスクのほとんどすべてを自動化でき、あなたの代わりに働くエージェントへの委任が増加し、他の人々の代わりに働く他のエージェントと話すAIシステムを持つようになった場合、人間に残されることは何でしょうか。私たちの人間の条件はどのようなものになるでしょうか。なぜなら、私たちの物理的および認知的側面はすべて知性によって行うことができるからです。
それは根本的にあなたの世界観と、人間ができることのユニークさと優位性に対するAIの限界についてのあなたの信念に依存すると思います。それは少し宗教的な議論になりますが、私の見解は人間には何か特別なものがあり、私の見解では今日のAIのやり方には根本的な制限があり、これが解決されるかもしれませんが、今日のAIは分布外で真に一般化することはできないということです。
AIができることはすべて、データで表現される必要があります。先ほどの例に戻ると、非常に稀なケースで世界の専門家である弁護士は、他の誰も知らない、できない、真に新しい問題、真に新しいケースがあるときは、その問題を解決するために人間の創意工夫が必要です。
そして、人間はよりクリエイティブな立場に立つと思います。エージェントもクリエイティブになれると思いますが、彼らのクリエイティビティのタイプは全く新しい知識ではありません。それは多くの異なるものをまとめることについてです。これもクリエイティビティの多くがそうですが。
しかし、この「アイデアが富になる」というアイデアは、人々が斬新なアイデアを生み出し、それらを非常に迅速にテストできることについて本当に興奮させるものです。エージェントに行って、「ビジネスアイデアを見つけて、それらすべてをテストしてくれ」と言えるポイントに到達するとは思いません。すぐにはそこに到達しないと思います。
講演をありがとうございました。私はReplitを何年もフォローしており、実際にReplitでコーディングを学びました。明確な思考とアイデアが未来だとおっしゃいましたが、これをSTEMスキルベースの焦点ではなく、リベラルアーツの批判的思考モデルの教育をより支持する議論として見ていますか。
それらは相互排他的だとは思いませんが、リベラルアーツがより価値を持つようになると思います。
今日、エンジニアは将来許容できる以上に少し偏狭な傾向があると思います。なぜなら、私が示した未来の会社がどのようなものになるかのモデル、誰もがより汎用的になることで。
今日、エンジニアは自分が携わっているビジネスさえ理解しなくても許されます。多くのエンジニアは非常に狭いドメインに焦点を当てています。そこで、人々はより広い世界観とスキルセットを持つ必要があると思います。しかし、それらは相互排他的だとは思いません。科学的な考え方も重要だと思います。
どこのテクノロジースタックでReplitが多くの進歩を遂げているかについてもっと興味がありました。おっしゃったように、Replitは1時間のタスクができるのですから。Replitはおそらく事前訓練や事後訓練にアクセスできないクローズドソースモデルを使用していると思うのですが、テクノロジースタックのどこで、モデルが1時間自律的に動作するような素晴らしい革新を行っているのでしょうか。
それは私がモデルの生息地と呼んでいたものです。商用モデルは本当に素晴らしいモデルを訓練できます。可能な限り自律的で、長期間にわたって一貫性があるように訓練できます。しかし、私たちや実際にはエージェント会社は、そのエージェントが存在するためのインフラストラクチャを提供できる必要があります。
私が話したこれらすべてのコンポーネントです。Replitで本当に重要なことの一つは、トランザクショナルまたは原子的と呼べるこのアイデアです。Replitコンピューター環境へのすべての変更は、システムの他のすべてのコンポーネントと同期して発生します。
今、Replitで履歴に行くと、以前のチェックポイントを見ることができ、実際にそれらのどれにでも行って、その状態でアプリケーションを再起動できます。そして、そのインフラストラクチャは、モデルをより信頼性の高いものにする方法にとって本当に重要になると思います。
訓練がどれだけ信頼性を向上させることができるかには限界があると思いますが、環境のフィードバックと物事を本当に高速で試す能力が、信頼性の上位階層に到達する方法だと思います。それが私たちが焦点を当てていることです。
汎用的な従業員について話されましたが、それが会社の未来だということには完全に同意します。しかし、そのような将来に備えるような役割を今日見つけるのに困っています。どのような機会を探すべきでしょうか。5年後にそれが実現したときに、汎用的な良い従業員になるために必要なスキルを身につけられるような、スタートアップや会社でのポジションは何でしょうか。
創業者になることは一つの選択肢だと知っていますが、すぐにそのキャリアの飛躍をしたいわけではない人もいます。他の人々と働き、チームワークスキルを学び、その他すべてのことも学びたいのです。どうすればよいでしょうか。
可能な限り早くスタートアップに参加してください。指数関数的に減衰する曲線のように考えることができます。創業者であることが最も汎用的な経験を得ることができ、最初の従業員になり、100人目の従業員になる頃にはそれほど汎用的な経験を得られませんが、リスクプロファイルなどに応じて可能な限り早く参加してください。
シリーズBの会社の20番目でも、FANGなどよりもはるかに多くの経験を得られると思います。
そのスタートアップに参加しても、それらの汎用的な機会を求める必要があります。人々があなたにタスクを与えるのを待って座っていないでください。朝起きて、to-doリストを見るのではなく、ミッションを見るという考え方を持ってください。私のミッションはこの会社を成功させるか、より価値のあるものにすることです。
私の名前はShivamです。1時間の自律エージェント開発についても尋ねたかったのです。具体的に、より短い時間範囲の推論を改善するのに対して、どのような時間範囲を追求する価値があるかについて、あなたとあなたのチームがどのようにアプローチしているかをもう少し詳しく教えてください。
あなたが短い時間範囲について話していることは、信頼性に取り組みましょうということで、長い時間範囲は自律性に取り組み、人間をループから取り除き、継続的にテストしてフィードバックを与える人間の負担を取り除くということです。私たちは両方を行っています。
信頼性について話すとき、これは推論により多く投資し、私が話していた並列エージェント試行錯誤により多く投資することです。私たちがサンプリングとシミュレーションと呼んでいるものです。
長い範囲については、それはより多くのテストについてです。長くなるにつれて、目標ドリフトのようなものがあるからです。エージェントがあなたの気に入らないことをし始めるかもしれませんが、途中でのテストのガードレールがあることで、時間をかけてより一貫性を保つことができます。
そして、何が失敗し、何がうまくいかないかについてより多くのデータを収集するにつれて、ファインチューニングに行くか、プロンプトを改善し続けてより良くするためのガードレールを追加できます。両方が重要だと思います。
私はSophiaです。あなたの講演に感謝しており、ゴーストライターとその背後にある作業について話していたAI for Developersでお会いしました。エージェントが特定のセクターを過飽和させていることと、それらに取り組んでいる、またはそれらに取り組むスタートアップに参加するときにそれを考慮すべきかどうかについて、もっと聞きたいと思います。
確かにソフトウェア、ソフトウェアエンジニアリングエージェントは本当に厄介です。それをしたい人がたくさんいます。遅れて参入している場合は、そこで競争するために真に斬新なアイデアを持ちたいでしょう。
しかし、HRや金融のエージェントを構築している人は多くありません。会計をやっている会社が一つあります。何らかの理由でSDRをやっている会社がたくさんあります。それは非常に混雑しています。
私が始めるなら、あなたが興味を持っていることと、どこでドメイン知識を持っているかということです。エージェント会社を始める最良の方法は、あなた自身がコンプライアンスオフィサーで、コンプライアンスオフィサーを始めるか、コンプライアンスに情熱を持っている場合です。
コンプライアンスに情熱を持っている人が誰かは分かりませんが、コンプライアンスに情熱を持っているなら、エージェント会社を始めてください。それについて最も学び、最もドメイン知識を持つことになり、ドメイン知識がエージェント会社を構築するために最も重要なことだからです。
ソフトウェアの構築とソフトウェア構築のコストがゼロになるなら、拡張すると、Replitのようなソフトウェアを構築するプラットフォーム、価値獲得もゼロになるでしょう。長期的にどのようにお金を稼ぐ予定で、BoltやLovableなどの他の競合他社とどのように競争するのでしょうか。
すべてのソフトウェアではなく、具体的にアプリケーションソフトウェアと言ったことに注目してください。ソフトウェアは私たちの生活を動かし続けると思いますが、その多くは自律的になるでしょう。
たとえば、Replitを使って多くの個人的なソフトウェアを構築していて、その多くは私の生活と家族の管理、定量化された自己のようなこと、睡眠についてのデータなどに関するものです。そして、そのデータをプロットして、そのようなことをするために多くの時間を費やしています。
その代わりに、Replitエージェントに「これが私の目標です。どのようなソフトウェアを構築する必要があるかを理解し、それをどう操作するかを理解し、どのようなウェアラブルを購入する必要があるかを教えてください」と言えるはずです。朝に何をログに記録する必要があるか、何をする必要があるかを教えてくれ、必要なソフトウェアを作り、家に必要なもの、どのようなセンサーを取得し、私の問題を解決してくれるでしょう。
私たちの会社が生き残るために、Replitはユニバーサル問題解決者になる必要があると思います。
あなたが話している他の会社の多くについても、特にプロトタイピング分野の会社については、すでに本当に混雑しています。今日Replitが本当に優れているところは、フルスタックであることです。アイデアからデプロイされスケールされたソフトウェアまで行くことができます。
私の名前はEmmaです。すべてのコードがエージェントによって書かれるこの未来のあなたのビジョンに本当に興味をそそられています。しかし、生成モデルを別のモデルによって生成されたデータで訓練すると、蓄積エラー、蓄積ノイズの問題が発生するという既知の問題があるので、少し心配もしています。
コードがエージェントによって書かれ、エージェントによってテストされ、エージェントによって承認されるこの未来において、モデルが成長し進化することを許可しながら、この爆発的エラー問題をどう防ぐのでしょうか。
私の賭けは、まもなくより多くのAlphaZeroスタイルの訓練に移行することです。インターネット全体で訓練された、より伝統的なLLMがあります。しかし、次世代を訓練する方法は、強化学習環境を与えて、多くの問題を生成し、これらの問題を解決するセルフプレイのようなことをし、それらに関するフィードバックを得て、これを大規模並列方式で行うことです。
これが次世代のソフトウェアエージェントを得る方法だと思います。おっしゃったように人間のコードはなくなり、人間のコードで訓練されることはありません。そうしなければ、非常にハードに停滞してしまいます。この問題を解決しなければなりません。
これらのエージェントに必要なシステムサポートについて非常に興味があります。リリースされたユニバーサルパッケージマネージャーとNixの使用について、このコピー・オン・ライト・スナップショッティングとフォークとマージについて言及されました。私も同様のことに取り組んでいます。来て働きませんか。
これらのいずれかが公開されているか、オープンソース化することを考えているかと思いました。
パッケージマネージャーの作業の一部をオープンソース化しました。私たちはNixOSの大きな貢献者です。NixOSは、トランザクショナルオペレーティングシステムジェネレーターという最良の説明方法を使用していて、おそらくファイルシステム関連のものは、最低でもそれについて話しますが、これは今まさにアクティブな作業です。
Replitでインターンをして、これらすべてを学んで、自分で構築しに行ってください。
ありがとうございました。皆さん、ありがとうございました。
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