この動画は、OpenAIの共同創設者グレッグ・ブロックマンとCodexエンジニアリングリードのティボー・ソティオーとの対談である。GPT-3時代から現在のGPT-5 Codexまでの進化、コーディングにおけるAIの役割の変遷、そして2030年に向けたエージェント技術の展望について議論している。特に、単純な補完機能から複雑なリファクタリングタスクを7時間にわたって実行できる高度なエージェントへの発展、コードレビューの自動化、そして将来的には数百万のエージェントがクラウド上で協働する世界の可能性について語られている。
CodexとAIによるコーディングの未来
Andrew Mayneです。こちらはOpenAIポッドキャストです。今回のエピソードでは、OpenAIの共同創設者兼社長のGreg Brockmanと、Codexエンジニアリングリードのthibault Sotiiauxと話をします。そして、エージェントコーディング、GPT-5 Codex、そして2030年に向けた展望について議論していきます。
より大きな知能が長期的には成果を上げるだろうと賭けているだけです。
これは人々がCodex内でGPT-5を使用している用途に最適化されています。
AIが実際に正しいものを生成していることをどのように確認するのでしょうか。
私たちはCodexについて話をするためにここにいます。実は私は最初のバージョンから、ここで働いていた時からこれを使っていました。そして今、皆さんは新しいバージョンを出しています。週末ずっとこれで遊んでいました。この技術が数年でここまで進歩したことに非常に感銘を受けています。
初期の話を聞かせてください。言語モデルをコーディングに使うというアイデアは一体どこから来たのでしょうか。
初期の発見とビジョン
私はGPT-3の時代に、docstringを取って、Pythonの関数名の定義を取って、モデルがコードを補完するのを見た最初の兆候を覚えています。
それを見た瞬間、これは機能するだろうと分かりました。これは大きなものになるだろうと。
ある時点で、言語モデルを持つことができたらと想像するこれらの願望的な目標について話していたことを覚えています。一貫した1000行のコードを書くことができる言語モデルです。それが私たちの大きな目標でした。
驚くべきことは、その目標が達成され、通り過ぎたということです。私たちはそれについて二度と考えないと思います。この技術を開発している間は、本当に穴や欠陥、機能しないものだけを見ているのです。
しかし時々、立ち止まって、実際に物事がどれだけ進歩したかを実感するのは良いことです。
物事が常に改善されることにどれだけ慣れてしまうか、そしてそれが日常的なドライバーになることは信じられません。毎日使って、一ヶ月前を振り返ると、これは不可能だったのです。そしてこれは継続して起こっています。
人間がどれだけ素早く新しいものに適応するかは非常に魅力的だと思います。
汎用知能への取り組み
私たちが常に抱えている課題の一つは、ドメインに深く入るかどうかという問題です。なぜなら、私たちは本当にGのため、AGI、汎用知能のためにここにいるからです。そのため、最初の順序として、私たちの本能はすべての能力を一度により良くすることを推進することです。
コーディングは常にその例外でした。私たちは本当にコーディングデータ、コードメトリクス、私たちのモデルがコードでどのように動作するかを理解しようとすることに焦点を当てる非常に異なるプログラムを持っています。そして、他のドメインでもそれを始めています。しかし、プログラミングとコーディングについては、それが私たちにとって非常に例外的な焦点でした。
GPT-4については、私たちは本当にすべての面で飛躍的な単一のモデルを生産しました。しかし、実際にはCodexモデルを訓練していました。Pythonに焦点を当てたモデルのようなものを作ったことを覚えています。2021年頃、私たちは本当にコーディング能力のレベルを押し上げようとしていました。
Codexデモを行った時、それは今日私たちがバイブコーディングと呼ぶものの最初のデモンストレーションだったかもしれません。このインターフェースを構築して、標準的な言語モデルのものについては、インターフェース、ハーネスがとてもシンプルだという実感を持ったことを覚えています。何かを補完しているだけで、フォローアップのターンがあるかもしれませんが、それだけです。
しかし、コーディングについては、実際にこのテキストが生きてくるのです。それを実行する必要があり、ツールに接続される必要があり、すべてのことが必要です。そして、ハーネスがモデルを使用可能にする方法の知能とほぼ同等の部分であることに気づきます。
ハーネスの重要性
ハーネスを簡単な言葉で説明していただけますか。
はい、とてもシンプルです。モデルがあり、モデルは入力と出力しかできません。そして私たちがハーネスと呼ぶものは、モデルが実際に環境に作用できるように、それを残りのインフラストラクチャと統合する方法です。それはツールのセットであり、ループする方法です。エージェントループと呼んでいるエージェントループです。
本質的には、それはかなりシンプルです。しかし、これらの部品を一緒に統合して、本当にエンドツーエンドで訓練し始めると、かなり魔法的な動作と、モデルが実際に行動し、あなたの代わりに物事を作成し、真の協力者になる能力を見始めます。
ハーネスをあなたの体、モデルをあなたの脳として考えてください。
GPT-3時代から比べて、どれだけ進歩したかを見るのは興味深いです。文字通りコメント付きのコードを書いて、「この関数はPythonでこれを行います、その前にハッシュタグを付けてください」などと言わなければなりませんでした。そして今、モデルが自然に、直感的にコーディングが得意になったのを見るのは興味深いです。
汎用目的モデルと言うことと、コードがどれだけ重要かを決定することの間で試行錯誤について言及されました。これは外部の需要、人々がこれらのモデルの一つがコードでより良いと言っているからなのでしょうか。それとも、あなたたちがこれをもっと使いたいと思ったから内部的に来ているのでしょうか。
GitHub Copilotとの協力
両方です。絶対に両方です。2022年にGitHubと協力してGitHub Copilotを制作した時のことを覚えています。そこで非常に興味深かったのは、初めてコーディングワークフローの真ん中にAIがあることがどんな感じかを実際に感じ、それがどのようにあなたを加速できるかということでした。
正確な適切なインターフェースについて多くの質問がありました。ゴーストテキストが欲しいのか、つまり補完だけを行うのか、異なる可能性のリストを持つ小さなドロップダウンが欲しいのか。しかし、非常に明確だったことの一つは、レイテンシが製品の機能だということでした。
オートコンプリートのようなものの制約は1500ミリ秒です。それが補完を生成しなければならない時間です。それより遅いものは何でも、信じられないほど優秀である可能性がありますが、誰もそれを待って座っていたくありません。
私たちが持っていた委任、ユーザーと製品マネージャー、製品側のことを考えているすべての人々から得た明確なシグナルは、レイテンシ制約の対象となる最もスマートなモデルを取得することでした。そして、GPT-4のような、はるかにスマートですが、レイテンシ予算を満たさないものがあります。どうしますか。それは役に立たないモデルですか。絶対にそうではありません。
やらなければならないことは、ハーネスを変更し、インターフェースを変更することです。これは本当に重要なテーマだと思います。モデルの余裕を中心にインターフェースとモデルの使用方法を共進化させる必要があります。そして、超高速でスマートなモデルは素晴らしいでしょうが、信じられないほどスマートだが遅いモデルも価値があります。
その知能の見返りは価値があるという理論を私たちは常に持っていました。そして、その瞬間には決して明白ではありません。なぜなら、ただ遅すぎるでしょう。なぜ誰がそれを使いたがるのでしょうか、と思うからです。しかし、私たちのアプローチは、より大きな知能が長期的には成果を上げるだろうと言うことでした。
複数のモダリティと展開方法
GitHub Copilotに取り組んでいた時、すべてがどこに向かっているかを理解するのは困難でした。なぜなら、その時点では、あなたが言ったように、補完、何かをするように頼む、それが何かを補完することに慣れていたからです。そして、ハーネスを構築し、そこにすべてのこれらの能力を追加することからどれだけ多くの価値を得られるかを本当に理解していませんでした。
モデルだけが必要だと思っていました。しかし今、ツール、その他すべてが重要で、そのような大きな違いを作ることができることを理解しています。モダリティのアイデアを持ち出しました。そして今、CLI、Codex CLIがあります。コマンドラインで行って、これを行うことができます。
VS Codeのプラグインがあるので、そこに行ってそれを使うことができます。そして、ウェブに物を展開して、そのようなエージェント的なタスクを行うこともできます。私が立ち去ることができる場所で。それは私にとって非常に新しいモダリティです。
本当に理解するのは困難です。しかし、時々これらのものはしばらく座って、人々が独立してそれらを発見しなければなりません。内部的に誰かが「ああ、今理解した」と言うのを見つけましたか。
エージェント化への進化
絶対にそうです。私の視点では、私たちは長期的な未来の形を知っていると思います。独自のコンピューターを持ち、エージェントの艦隊に委任し、複数のタスクを並行して解決できるAIを持ちたいということは非常に明確です。
朝起きて、コーヒーを飲みながら、エージェントの質問に答え、レビューを提供し、「いや、これは私が意味したことではなかった」と言うようなことです。このワークフローは明らかに起こる必要があります。
しかし、モデルはこれがあなたがそれらと相互作用する方法であるほど十分にスマートではありません。そして、本当にあなたのターミナル、エディターにいて、一年前にあなたがしていた方法と非常に似た方法であなたの仕事を助けるエージェントを持つことも現在です。
そして、私たちがそれを見てきた方法は、ほとんど一緒にぼかしているということです。これが未来がどのように見えるかですが、現在を放棄することもできません。AIをコードレビューに持ち込む方法と、それが積極的に表示され、あなたにとって有用な仕事をする方法について考えることです。
そして、多くのPRがある場合、実際にマージしたいものにそれらをどのように整理するかという全く新しい課題もあります。このすべての機会スペースを見て、人々がOpenAI内でどのように開発を変えるか、コードベースをどのように構造化するかさえ変え始めるのを見ました。
最初に少しターミナルで実行するというアイデアを試し始めました。そして、それがAGI的ではないと感じました。これをスケールで遠隔で実行する能力が必要で、ラップトップを閉じて、エージェントがその仕事を続けるようにする必要がありました。そして、おそらく電話でそれをフォローし、そこで相互作用することができます。それはとてもクールに見えました。それを推進しました。
しかし、実際にターミナルで完全に機能するプロトタイプがありました。そして、人々はOpenAIでそれを生産的に使っていました。これを製品として立ち上げることにしませんでした。十分に洗練されていないと感じました。10Xと呼ばれていました。10倍の生産性向上を与えていると感じたからです。
しかし、その後、異なるフォームファクターで実験し、最初は非同期フォームファクターで本当にオールインすることにしました。そして今、私たちはそれから少し戻って再進化し、実際にこのエージェントをターミナルに戻すことができると言いました。
IDEに持ち込むことができます。しかし、私たちが本当に正しくしようとしていることは、このエンティティ、あなたと一緒に働いているこの協力者であり、それを開発者として既に使っているツールに持ち込むことです。
開発環境の複雑さへの対応
他の試みもありました。ローカルエージェントに接続するリモートデーモンがあるバージョンがありました。そして、両方を一度に得ることができました。進化の一部は、ツールを展開しようとするさまざまな方法のマトリックスがほとんどあるということでした。
非同期があります。クラウドに独自のコンピューターがあります。そこで同期的に実行されているローカルがあります。これらの間でブレンドできます。
そこにある人々の環境の多様性で有用であること、外部化可能なものを構築することにどれだけ焦点を当てるか対私たち自身の環境に本当に焦点を当て、私たちの内部エンジニアにとって本当にうまく機能するようにすることの間で私たちにとって質問がありました。
課題の一つは、私たちがこれらすべてをやりたいということでした。最終的に誰にとっても有用なツールが欲しいのです。しかし、自分自身にとって有用にすることさえできない場合、他の誰にとっても極めて有用にするにはどうするのでしょうか。
私たちにとっての課題の一部は、どこに焦点を当て、エンジニアリング努力の面で最大の効果をどのように達成するかを本当に理解することでした。私にとって、包括的な焦点の一つは、コーディングと非常に有能なエージェントの構築が今年できる最も重要なことの一つであることを知っているということです。
年の初めに、年末までにエージェント的ソフトウェアエンジニアという会社の目標を設定しました。それが正確に何を意味し、どのようにそれを実証し、すべての機会とこの問題に向けて持っているすべての種類の計算をどのように組み合わせるかを理解すること。それはOpenAIの多くの人々にとって大きな事業でした。
内部ツールから製品への移行
ツール10Xを持っていて、それが内部ツールだったと言及しました。そして、ある時点で「ああ、これは他の人々にとって本当に有用だ」と言ったようです。それをいつやるか、いつやらないかを決めるのは困難に違いありません。そして、それにどれだけ優先順位を付けるかです。
Claude Codeが非常に強力になったのを見ました。これは、内部的に使用され、その後展開されたものと同様の話だと想像します。次のステップについて考え始める時、どこに次に持って行くかをどこで決めるのでしょうか。どこに重点を置くことを決めるのでしょうか。
前に言及しましたが、今私はクラウドで物事を実行し、これらのウェブを実行し、私が立ち去るこれらの種類のエージェント的なタスクを行うことができます。そして私の問題は、それがとても新しいモダリティだということです。
考えるのは本当に困難です。しかし、時々これらのものはしばらく座って、人々が独立してそれらを発見しなければなりません。内部的に誰かが「ああ、今理解した」と言うのを見つけましたか。
絶対にそうです。私の視点では、私たちは長期の未来の形を知っていると思います。独自のコンピューター、エージェントの艦隊に委任し、複数のタスクを並行して解決できるAIを持ちたいということは非常に明確です。
朝起きて、コーヒーを飲みながら、エージェントの質問に答え、レビューを提供することです。このワークフローは明らかに起こる必要があります。しかし、モデルはこれがあなたがそれらと相互作用する方法であるほど十分にスマートではありません。
そして、本当にあなたのターミナル、エディターにいて、一年前にあなたがしていた方法と非常に似た方法であなたの仕事を助けるエージェントを持つことも現在です。
現在と未来を組み合わせて考えています。これが未来がどのように見えるかですが、現在を放棄することもできず、AIをコードレビューに持ち込む方法について考え、それが積極的に表示され、あなたにとって有用な仕事をする方法について考えています。
インフラストラクチャの課題
この効果に対する二つのことがあり、本当に組み合わさって、これが今日私たちがいる場所である理由は、一つはインフラストラクチャが困難だということです。すべての人のコードとタスクとパッケージが完璧にコンテナ化可能であることを私たちは愛するでしょう。そして、それらをスケールで実行できます。
そうではありません。人々は非常に徹底的で複雑なセットアップを持っており、おそらく彼らのラップトップでのみ実行されます。そして、私たちはそれを活用し、人々が今いる場所で会うことができるようにしたいのです。そうすることで、Codex専用に設定する必要がありません。
それはあなたに非常に強力なコーディングエージェントが何をできるかを体験する非常に簡単なエントリーポイントを与えます。そして同時に、正しいインターフェースが何かを実験させてくれます。
6ヶ月前、私たちはこれらの種類のツールで遊んでいませんでした。これはすべて非常に新しく、速く進化しています。そして、正しいインターフェースと、これらのエージェントとの協力の正しい方法が何かについて、ここで継続して反復し、革新しなければなりません。
私たちはそれを本当に釘付けにしたとは感じていません。それは進化し続けるでしょうが、ゼロセットアップ、箱から出してすぐに使える非常に簡単に使えるものに持ち込むことで、より多くの人々がそれから利益を得て、それで遊ぶことができます。そして、私たちが継続して革新できるように、フィードバックを得るために、それは非常に重要です。
統合の価値
年の初めに、私たちのエンジニアの一人と話したことを覚えています。彼は本当に素晴らしいと思います。そして彼はChatGPTと言っていました。私たちはこの統合を持っていて、このターミナルのコンテキストを自動的に見ることができました。
そして彼は、エラーをコピーペーストする必要がないので、それは変革的だと言いました。彼はただ即座に「ねえ、バグは何ですか」と言うことができます。そしてそれは彼に教えてくれて、素晴らしかったです。
私たちが構築した統合がとても変革的だったことに気づきます。それはよりスマートなモデルについてではありませんでした。これらの次元の一つだけに本当に焦点を当て、「どちらが重要ですか」と言うことで混乱しやすいことの一つだと思います。答えは、それらの両方が重要だからです。
私がこれについて常に考えてきた方法、2020年にAPIを最初にリリースしていた時のことを覚えていますが、AIを望ましくする二つの次元があります。一つの軸として考えることができる知能があります。
そして、レイテンシとして考えることができる便利さがあります。コストとして考えることができます。利用可能な統合として考えることができます。そして、ある受容領域があります。モデルが信じられないほどスマートだが、実行するのに一ヶ月のような時間がかかる場合、それでもやるかもしれません。
出力されるものが非常に価値のあるコードの部分や特定の病気の治療法のようなものである場合、まあ、いいでしょう、価値があります。モデルが信じられないほどそれほど知的でない、それほど有能でない場合、やりたいことはオートコンプリートだけです。それで、信じられないほど便利でなければならず、それが提案していることについて考えるゼロの認知税でなければなりません。
私たちがいるのは、もちろん、今スペクトラムのどこかです。私たちは今、オートコンプリートよりもかなり便利ではないが、答えが現れるのを一ヶ月間座って待つよりもまだ便利な、よりスマートなモデルを持っています。
私たちの課題の多くは、その便利さを左に引っ張ることにいつ投資するか、知能を上に押し上げることにいつ投資するかを理解することです。それは巨大な設計空間です。それが楽しくする要因です。
技術の進化と価格の改善
私が2020年の立ち上げで紹介されたアプリを作ったことを覚えていますか。AI Channelsです。
もちろんです。
あれの課題は、GPT-3アプリは非常に有能でしたが、それに何かをさせるために600語のプロンプトを書かなければなりませんでした。そして、千トークンあたり6セントとレイテンシがあるので、これは今の世界ではないと思いました。
そして、GPT-3.5とGPT-4で、突然すべてのその能力を見ました。なぜかを言うのは困難でしたが、突然物事が一緒になるのを見ました。そして、モデルがあなたが働いている場所のコンテキストを見ることができるというアイデアを言及しました。
ChatGPTを私のワークスペースにコピーペーストして使っていた時のことを覚えています。それは食料品店に行って、カートを取ることを拒否し、すべてをチェックアウトまで運ぶことを思い出させました。これはひどく非効率的です。物事を車輪に乗せると、本当にうまく機能します。私たちは今、そのようなロック解除をすべて見ていると思います。
ツール選択の課題
今私が何かに取り組むために座る時の問題は、CLIに行くべきか、VS Codeプラグインを使うべきか、Cursorに行くべきか、他のツールを使うべきかということです。あなたたちはこれをどのように理解しているのでしょうか。
今、私たちはまだ実験段階にあり、エージェントと相互作用し、既に生産的である場所にそれを持ち込むさまざまな方法を試しています。
例えば、CodexはGitHubにあります。Codexと言及すると、あなたのために仕事をしてくれます。「Codexを追加、このバグを修正」または「テストをここに移動」と言うと、それは自分のデータセンターに独自の小さなラップトップを持って走り去り、それをやってくれます。あなたはそれについて考える必要がありません。
しかし、フォルダー内のファイルで作業している場合、IDEでやるのか、ターミナルでやるのかという決定があります。私たちが見ているのは、ユーザーが開発していることです。パワーユーザーがターミナルでより複雑なワークフローを開発していることです。
そして、実際にファイルやプロジェクトで作業している時は、IDEでやることを好みます。それはより洗練されたインターフェースです。物事を元に戻すことができます。編集を見ることができます。ただスクロールしていくのではありません。
そして、ターミナルは素晴らしい、バイブコーディングツールでもあり、生成されているコードをそれほど気にしない場合、小さなアプリを生成できます。それはその相互作用についてより多くです。コードに焦点を当てる代わりに、相互作用をより高めます。それは結果により焦点を当てています。
何をしたいかによってそれは依存しますが、まだ非常に実験段階です。私たちは異なることを試しています。そして、それは継続するでしょう、私は思います。
はい、私は本当にそれに同意します。また、私たちの方向性の多くは、これらのことのより多くの統合になると思います。人々は複数のツールを使うことができますよね。あなたはすでにターミナル、ブラウザ、GitHub Webインターフェース、ローカルマシン上のリポジトリを持っています。これらのそれぞれは、何のツールにいつ手を伸ばすのが適切かを人々が学んできたものです。
私たちがこの実験段階にいるので、これらのことは非常に異なって、非常に異なって感じることができます。新しいスキルセットと関連するツールの余裕を学ばなければならないような感じです。そして、私たちが反復しているように、これらがどのように適合するかを本当に考えることが私たちにあることの多くだと思います。
Codex IDEエクステンションがリモートCodexタスクを実行できることですでに見ることができます。そして、最終的に私たちのビジョンは、独自のコンピューター、独自のクラスターへのアクセスを持つAIがあるべきですが、あなたの肩越しに見ることもできるということです。ローカルで来て助けることもできます。そして、これらは異なるものであるべきではありません。
そして、あなたを助け、あなたと協力するためにそこにいる一つのコーディングエンティティのようなものです。私がGregと協力する時、あなたが時々Slackにいることを私は不満に思いません。時々私は直接あなたと話します。
時々あなたは不満に思います。
時々私たちはGitHubレビューを通して相互作用します。これは他の人間や協力者と相互作用する時、非常に自然に見えます。そして、これも私たちがCodexをエージェント的なエンティティとして考えている方法で、あなたが物事を達成しようとしている時に本当にあなたをスーパーチャージすることを意味しています。
agents.mdの導入
使用方法のいくつかについて話しましょう。agents.mdのように。それを説明してもらえますか。
はい、agents.mdはあなたのコードと一緒に存在するCodexに与えることができる指示のセットです。Codexがコードをナビゲートし、タスクを達成する最良の方法についてもう少しコンテキストを持つようにするためです。
agents.mdに置くのが有用だと分かる主なことは二つあります。それはエージェントがただagents.mdを読む方が、コードベース全体を探索するよりも少し効率的であるという圧縮のようなものを助けることです。
そして、コードベース自体では明確でない好み、つまり、実際にテストはここにあるべきだとか、私は物事がこの特定の方法でなされることを好むというようなことです。これらの二つのこと、好みと、エージェントにコードベースを効果的にナビゲートする方法を説明することは、agents.mdに持つのに非常に有用なことです。
ここには深く基本的なものがあると思います。コンテキストのないエージェントに何を望むか、あなたの好みが何かをどのように伝えるか、そして人間が必要とするような種類のスピンアップを少し節約しようとすることです。私たちは人間のためにこれをやりますよね。readme.mdを書きます。
これはエージェントが見に行くべきファイルの名前の慣例にすぎません。しかし、ちょっと時点的なものでもあります。今のエージェントは素晴らしいメモリを持っていません。10回目にエージェントを実行している場合、それがあなたのために困難な問題を解決した9回から本当に利益を得ているでしょうか。
メモリをどのように持つか、あなたのコードベースを本当に探索し、それを深く理解し、その知識を活用できるエージェントをどのように持つかを考えるための本当の研究があると思います。これは例の一つで、さらなる研究の進歩のために地平線上に素晴らしい成果を見る多くの例があります。
競争環境について
今は非常に競争の激しい環境です。多くの人々にとって、OpenAIがどこからともなく出てきた時期がありました。突然GPT-3があり、その後GPT-4がありました。Anthropicが素晴らしいモデルを構築していると思います。そして、GoogleのGeminiは本当に良くなりました。あなたたちは環境をどのように見ていますか。そこでのあなたたちの位置をどのように見ていますか。
多くの進歩があると思います。私は競争についてあまり焦点を当てず、可能性についてもう少し焦点を当てます。私たちは2015年にOpenAIを始めた時、AGIが可能になるだろう、おそらく人々が考えるよりも早く、と考えていたからです。そして、それがどのように展開するかにおいて私たちが積極的な力でありたいと思っています。
それが何を意味するかを本当に考え、それを実用的な実行に結びつけようとすることが多くのタスクでした。実際に有用で、実際に人々を助けることができる有能なモデルをどのように構築するかを理解し始めると、実際にそれを人々に持ち込むことがこの本当に重要なことです。
私たちが途中で行った選択を見ることができます。例えば、ChatGPTをリリースし、ChatGPTの無料層を広く利用可能にすることです。それは私たちの使命のためにやることです。なぜなら、AIが利用可能でアクセス可能で、誰にとっても利益になることを本当に考えているからです。
私の見解では、最も重要なことは、その指数関数的進歩を継続し、それを積極的で有用な方法で人々に持ち込む方法を本当に考えることです。
今私たちがいるところを本当に見ると、これらのモデル、GPT-4クラスの事前訓練されたモデルがあります。それをより信頼性があり、スマートにするためにその上に強化学習があります。インターネットを読んだだけで、人間の思考の束を観察しただけだと考えてください。
初めてコードを書こうとしている場合、おそらく悪い時間を過ごすでしょう。しかし、実際にいくつかの困難なコード問題を解決しようとする能力、Pythonインタープリター、人間が行う種類のツールへのアクセスがあれば、はるかに堅牢で洗練されたものになることができます。
企業向けの可能性
今、私たちはこれらの部品がコンサートで一緒に働いているのを持っていますが、それらを次のレベルに押し上げ続けなければなりません。巨大なコードベースをリファクタリングできるようなことは、誰もまだそれをクラックしていないことは非常に明確です。できない根本的な理由はありません。
それを得る瞬間、リファクタリングコードは企業にとってキラーユースケースの一つだと思います。コード移行のコストを2倍下げることができれば、10倍多くのそれらが起こることになると思います。COBOLで立ち往生しているシステムの数について考えてください。
COBOLプログラマーが訓練されていません。それは単に世界がこの依存関係を持つ責任を構築しているようなものです。その唯一の方法は、実際にそれに取り組むことができるシステムを構築することです。これは巨大なオープンスペースだと思います。指数関数は継続し、私たちはそれに留まる必要があります。
今日起こった私のお気に入りのことは、OpenAIからのツイートがあり、人々にCLIを使ってcompletions APIからresponses APIに切り替える方法を示していました。
それは素晴らしい使用です。そのようなもの、つまりリファクタリングを確実に行うためにCodexに特別な指示を与え、それを設定してあなたのためにやってもらうことをもっと見ることを期待しています。それは素晴らしいことです。
移行は最悪のことの一部です。誰も移行をしたがりません。誰も一つのライブラリから他のライブラリに変更し、すべてがまだ機能することを確認したがりません。それのほとんどを自動化できれば、それは非常に美しい貢献になるでしょう。
他の土地もたくさんあると思います。セキュリティパッチングは、すぐに非常に重要になると思うものの良い例で、私たちがそれについて非常に慎重に考えていることです。実際に新しいツールを生産するAIを持つことができることを考えてください。
Unixの標準ツールセットがどれだけ重要だったかを考え、AI、それらは実際にあなたにとって有用で、彼ら自身にとって有用な彼ら自身のツールを構築できます。そこで複雑さまたは有用性のはしごを構築して、効率のこのフライホイールを改善し続けることができます。
コードを書くだけでなく、自分自身を実行できるAI、サービスを管理できる、SREの仕事などができるAI。これらすべてが地平線上にあると思います。それは起こり始めているようですが、私たちが見たい方法では本当に起こっていません。
コードレビューの成功
OpenAIで内部的にクラックし、その後コードレビューとしてリリースすることに決めた大きなものの一つで、増加したコードの量でレビューされる必要があるもので、大きなボトルネックは、チームの人々が行わなければならないレビューの量でした。
そして、私たちは本当に高いシグナルのCodexモードに焦点を当てることに決めました。そこでは、PRをレビューし、実装しようと意味していた契約と意図について本当に深く考え、その後コードを見て、その意図がマッチし、そのコードで見つかるかどうかを検証できます。
層の深さまで行き、すべての依存関係を見て、契約について考え、私たちの最高の従業員、最高のレビューアーの一部が何時間もそのPRについて本当に深く考えることに費やしていなければ見つけることができなかったであろうものを本当に上げることができます。
私たちは最初にOpenAIで内部的にこれをリリースしました。それはかなり成功し、それが壊れた時、彼らがそのセーフティネットを失っていると感じたので、人々は実際に動揺しました。そして、それはCodexチームを含むチームを大幅に加速しました。
IDEエクステンションをリリースした前夜、私のチームのトップエンジニアの一人が25のPRをクランクアウトしていました。そして、私たちは自動的にかなりの数のバグを見つけていました。Codexがかなりの数のバグを見つけていました。そして、翌日ほとんどバグのないIDEエクステンションを出すことができました。
そこでの速度は信じられないほどです。
能力の閾値
特にコードレビューツールについては、人々がこれを有効にすることを非常に心配していたことは非常に興味深いです。なぜなら、私たちがこれまで試したすべての自動コードレビュー実験での以前の経験は、それがただのノイズだということだからです。
ボットからメールを受け取って、「ああ、またあのようなものの一つだ」と思って、それを無視します。そして、私たちは今いる場所から反対の発見をしたと思います。能力が閾値を下回る時、それはこのものが完全にネガティブのように感じるということを本当に示してくれます。
それについて聞きたくありません。見たくありません。ある有用性の閾値を上回ると、突然人々がそれを欲しがります。そして、それが取り去られると非常に動揺します。また、AIで今何かが機能する場合、1年後にはそれが信じられないほど信頼性があり、信じられないほどミッションクリティカルになるだろうという私たちの観察もあります。
それがコードレビューで向かっている場所だと思います。
CodeReviewでの興味深いことの一部は、人間を連れて行き、レビューを含めて、本当にこれを協力者にすることでもあります。私たちが多く考えたことの一つは、あなたが実際にこの発見を読むことに興奮し、それが間違っている時でさえも何かを学ぶかもしれないように、これらの発見をどのように上げることができるかです。
その推論を実際に理解できます。90%以上の時間、実際に正しいです。そして、コードを作成した人として、またはコードのレビューを手伝っている誰かとして、しばしば何かを学びます。
進歩の速度について前に言っていたことに戻り、時々立ち止まって、物事が前にどうだったかを考えることです。GPT-3とGPT-4について、倍増問題に本当に焦点を当てていたことを覚えています。AIが何か間違ったことを言い、あなたがその間違いを指摘した場合を覚えていますか。
ああ、それはあなたと議論するでしょう。
はい。それが正しいとあなたを説得しようとするでしょう。私たちはそれがコアの問題であることをはるかに過ぎています。
私は確信しています。それは人間と同じように、いくつかの曖昧なエッジケースで起こります。しかし、それが正しいものにゼロインしていない時でさえも、重要なものを強調していることを見るのは本当に素晴らしいです。かなり合理的な考えを持っています。そして、私はいつもこれらのコードレビューから「ふーん、OK、はい、それは良いポイントだ。それについて考えるべきだ」と思って立ち去ります。
GPT-5 Codexの登場
私たちは今、GPT-5を立ち上げます。そして、このポッドキャストの録音として、私たちは今GPT-5 Codexを持っています。
私たちは非常に興奮しています。非常に興奮しています。
なぜ私はこれに興奮すべきなのでしょうか、皆さん。これを私に売ってください。
GPT-5 CodexはCodex用に最適化したGPT-5のバージョンです。そして、私たちはハーネスについて話しました。だから、それはハーネス用に最適化されています。私たちは本当にそれを、モデルをツールのセットに非常に密接に結合する一つのエージェントであると考えています。
そして、それはさらに信頼性があることができます。このモデルが示すことの一つは、はるかに長く続ける能力と、これらの複雑なリファクタリングタスクで必要なそのグリットを本当に持つことです。しかし同時に、シンプルなタスクについては、実際にあなたにはるかに速く来て、多くの考えなしに返答できます。
あなたのコードについて質問し、変更する必要があるこのコードの部分がどこにあるかを見つけ、よりよく理解し、計画することができる素晴らしい協力者のようなものです。しかし同時に、何かにそれを手放すと、非常に長い期間働くでしょう。
私たちは内部的に非常に複雑なリファクタリングのために7時間まで働くのを見ました。私たちは他のモデルがそれを前にやるのを見ていません。また、私たちはコード品質について非常に取り組んできました。そして、それは人々がCodex内でGPT-5を使用していることに本当に最適化されています。
長時間の作業能力
より長く働くと言って、7時間まで働いたと言う時、あなたはただ物事をコンテキストに戻し続けることについて話しているのではなく、実際に決定を下し、何が重要かを決定し、前進することについて話しているのですか。
はい。本当に厄介なリファクタリングを想像してください。私たちは皆、あなたのコードベースが維持不可能であると決定したそれらに対処しなければなりませんでした。前進するためにいくつかの変更を行う必要があります。
計画を立て、その後モデルを手放します。Codex、GPT-5 Codexをそれに向けて手放します。そして、それはすべての問題を通して働き、テストを実行させ、テストをパスさせ、リファクタリングを完全に終了します。これは私たちがそれが7時間やるのを見たもののようなことの一つです。
これらのモデルのコア知能が明らかにとても驚くべきものであることが私が非常に注目すべきだと思うことです。3、6ヶ月前でさえ、私たちのモデルは私たちの内部コードベースをナビゲートすることで私よりも良かったと思います。特定の機能部分を見つけるために、それは本当に洗練された能力を必要とします。
あなたは自分を手放さなければならないのでしょうか。あなたは「Greg、申し訳ありません…」のようですか。
なぜなら、私がより多くのことをできるということだからです。私の時間を何に費やしたいか、人々に私のことで知ってもらいたいことが、コードベースで機能を見つけることができることではないからです。絶対にそうではありません。それは私がエンジニアとしての価値をどのように定義するか、エンジニアとして時間を何に費やしたいかではありません。
そして今、それが私にとってのコアだと思います。この素晴らしい知能があり、それが、まず第一に、種類の平凡で退屈な部分をすべて吸い取ることができるということです。確かに楽しい部分もありますよね。物事のアーキテクチャについて本当に考えることは、素晴らしいパートナーです。
しかし、私は自分の時間をどのように過ごすかを選択できます。そして、どのタスクでこれらのエージェントのいくつを実行したいか、物事をどのように分解するかを考えることができます。そして、私はそれをプログラマーの機会表面を増加させるものとして見ています。
私は筋金入りのEmacsユーザーです。VS CodeとCursorとWindsurfとこれらの物を使い始めました。部分的には物事を試すためですが、部分的には異なるツールの多様性が好きだからです。しかし、ターミナルから私を出すのは本当に困難です。
しかし、私たちが今、閾値を上回っていることを発見しました。私は本当に私のようなことを逃していることを発見しています。いくつかのリファクタリングをやっています。私は「なぜ私がこのものをタイプしているのか」と思っています。特定のもののまさに構文を覚えようとしているか、これらの非常に機械的なことをしようとしているようです。
私はただインターンに行ってそのことをやってもらいたいです。しかし、私は今それを私のターミナルに持っています。このコア知能を持ち、いつどのようにそれを使うかを選択できる点にいることは本当に素晴らしいと思います。
エクステンションにもWhisperを追加してください。今、私はモデルと話し、それに物事をするように言うのが大好きですから。
はい。あなたのモデルとビデオチャットできるべきです。私たちは本当の協力者、本当の同僚に向かっていると思います。
未来への展望
未来について話しましょう。これがどこに向かっているのを見ていますか。エージェント的な未来について何が興奮することですか。これらのシステムをどのように使用するつもりですか。
私たちは、人類として、人々、チーム、組織が監督し、操縦して素晴らしい経済価値を生産するために、クラウドのどこかに大きなエージェントの人口があるということに向かっているという強い確信を持っています。
数年後に行くと、これがどのように見えるかです。私たちと企業のデータセンターで有用な仕事をするために何百万ものエージェントが働いています。今の質問は、どのようにしてそこに段階的に到達するかです。そして、どのようにして正しいフォームファクターと正しい相互作用パターンを実験するかです。
解決することが信じられないほど重要なことの一つは、これすべての安全性、セキュリティ、アライメントです。エージェントが有用な仕事を実行できるが、安全な方法でできるように。そして、あなたがオペレーター、人間として常にコントロールにとどまることができます。
これが、Codex CLIについて、デフォルトでエージェントがサンドボックスで動作し、あなたのコンピューター上でランダムにファイルを編集できる理由です。そして、私たちは基本的に環境を安全にし、人間がいつ操縦する必要があるか、人間がいつ特定のアクションを承認する必要があるかを理解し、エージェントが使用を許可する独自の権限セットを持つように、より多くの権限を与え、おそらく例外的により危険なことをすることを許可する時に権限をエスカレートすることに多く投資し続けるつもりです。
このシステム全体を理解し、その後それをマルチエージェントにし、個人、チーム、組織によって操縦可能にし、組織の全体的な意図とそれを一致させること、これが私にとって向かっている場所です。それは少し曖昧ですが、非常に興奮することでもあると思います。
はい、それは正確に正しいと思います。ズームインしたレベルでは、解決される必要がある技術的問題の束があります。Thibautが言っているようなスケーラブルな監視です。多くのコードを書いているエージェントを人間としてどのように管理するのですか。
おそらくすべてのコード行を読みたくないでしょう。おそらく今、ほとんどの人々はこれらのシステムから出てくるすべてのコードを読んでいません。しかし、どのようにして信頼を維持するのですか。AIが実際に正しいものを生産していることをどのように確認するのですか。
技術的なアプローチがあると思います。私たちは2017年頃からこの種のことについて考えており、人間またはより弱いAIがより強いAIさえも監督し始め、非常に有能で重要なタスクをやっている時に、信頼と監視を維持し、本当に運転席にいることができるようにする方法のいくつかの戦略を最初に発表しました。それは非常に重要な問題です。
そして、それはより有能なコーディングエージェントについて考えることを通して非常に実用的な方法で実際に例示されています。しかし、人々が見て考えるものに過度に適合するので見逃しやすい他の次元もあると思います。「ああ、これがAIです。これがAIになるつもりです。」
しかし、私たちがまだ見ていないことは、AIが本当に困難な新しい問題を解決することです。今、あなたはそれについて考えます。OK、私のリファクタリングをする必要があります。あなたは少なくともそのものがどのようなものかの形を持っています。それはあなたのために多くの仕事をし、多くの時間を節約するでしょう。
しかし、他の手段を通じて根本的に解決不可能な問題を解決することはどうでしょうか。私はこれを必ずしもコーディングドメインだけで考えているのではなく、医学で考えてください。新しい薬を生産すること。材料科学で考えてください。新しい特性を持つ新しい材料を生産すること。
パイプラインから来ている多くの新しい能力があり、これらの種類のアプリケーションをロック解除するつもりだと思います。私にとって、一つの大きなマイルストーンは、AIによって生産されたアーティファクトが極めて価値があり、それ自体が興味深い初回です。
AIによって生産されたからではなく、生産するのが安いからではなく、単純にそれがブレークスルーだからです。単純に新しい何かで、AI、あなたはそれがAIによって自律的に作成される必要さえありません。しかし、人間との協力で、AIが重要な依存関係を持つだけです。
私たちはこの種のことで生命の兆候を見始めていると思います。人間の実験者がo3に実験的なプロトコルを実行するための5つのアイデアを求める生命科学でそれを見ています。彼らはそれらの5つを試します。そのうち4つは機能しません。1つは機能します。
私たちが受け取っているフィードバックの種類、これはo3時代に戻りますが、結果は3年または4年のPhD学生から期待するレベルにあるということです。これはクレイジーです。
はい。クレイジーです。それはo3でした。GPT-5とGPT-5 Pro。私たちはそこで全く異なる結果を見ています。そこで私たちは研究科学者が「OK、はい、これは本当に新しいことをやっている」と言うのを見ています。
再び、それはそれ自身でこれらの壮大な理論を解決するだけではありませんが、協力して、人間が支援なしに行くことができるところをはるかに超えて伸びることができます。それが私にとって継続して推進し、正しくする必要がある重要なことの一つです。
2030年への展望
人々と将来について話をする時の私の課題の一つは、人々が未来をある種の現在として想像する傾向があることです。しかし、光る服とロボットを着た現在のような感じで。そして、ロボットがすべてのコードとすべてを行う時に何が起こるのかというように考えます。
あなたがしたいことと気にしないこととについて持ち出した事実。2030年にはどこにいるのでしょうか。どのように見えるのでしょうか。5年前はGPT-3でした。今から5年後。2030年。
6ヶ月前にはこれらをまだ持っていませんでした。5年後にこれがどのように見えるかを正確に描くのは困難です。しかし、重要なことの一つは…
私は5年後にこのポッドキャストを持ってあなたたちの茂みから飛び出してきて、「あなたたちはこれを言いました」と言うつもりです。
あなたのエージェントがあなたのためにそれをやるでしょう。
はい、そうするでしょう。重要なことの一つは、重要なインフラストラクチャであり、社会を支えているコードの部分は、私たちが理解し続け、理解するツールを持つ必要があるということです。
これも私たちがコードレビューについて考えていた理由です。コードレビューは、そのコードを理解し、他の誰かによって書かれたコード、おそらくAIによって書かれたコードに飛び込むのを助けるこのチームメイトであるべきです。
実際に、私たちはすでに必ずしも安全ではない多くのコードがそこにあるという問題を持っていると私は実際に主張するでしょう。これは常に起こります。12年ほど前のHeartbleedのようなものを覚えています。インターネット全体で使用されているソフトウェアの重要な部分における重要な脆弱性です。
それが単独ではないことに気づきます。誰も見つけていない多くの脆弱性がそこにあります。それが常に機能してきた方法は、攻撃者がより洗練され、防御者がより良くなることの間の猫とネズミのゲームです。
AIで、まあ、どちら側が最も有利になるかもしれません。この猫とネズミをただ加速するかもしれません。しかし、実際にAIを通して根本的に新しい能力をロック解除できるという希望があると思います。
例えば、防御のエンドゲームのような形式検証。それが私にとって非常に興奮することは、この種の終わることのないラットレースを続ける方法についてだけでなく、実際に増加した安定性、増加した理解可能性で終わる方法について考えることです。
私たちが本当にシステムを理解する方法で、今はほとんど、構築された従来のソフトウェアシステムの人間の理解の端にいるような他の機会があると思います。
私たちがCodexを構築した理由の一つは、世界の外のインフラストラクチャとコードを改善するためであり、必ずしも世界のコードの量を増やすためではありません。これは非常に重要なポイントで、バグを見つけることを助け、リファクタリングを助け、同じことを達成するが、理解しない1億行のコードで終わるのではなく、より優雅で、より性能の良い実装を見つけることを助けることでもあります。
私が本当に興奮していることの一つは、Codexがチーム、個人がより良いコードを書き、より良いソフトウェアエンジニアになり、実際により多くのことを私たちのためにやっているより単純なシステムで終わることを助ける方法です。
物質的豊かさと計算の希少性
2030年の展望の一部は、私たちが物質的豊かさの世界にいるということだと思います。AIは、あなたが欲しいものをほぼ想像できるよりもはるかに簡単に作ることを可能にするでしょう。そして、それは予測するのが困難な方法で、デジタル世界に加えて物理世界でも真実になるでしょう。
しかし、絶対的な計算の希少性の世界になると思います。OpenAI内でこれがどのようなものかを少し見ました。異なる研究プロジェクトが計算を争う方法、または研究プログラムの成功が計算配分によって決定される方法は、過小評価するのが困難です。
あなたが想像するものを生産し、作成する能力があなたの想像力によって部分的に制限されるが、その背後にある計算能力によって部分的に制限される世界にいるつもりだと思います。
私たちが多く考えることの一つは、世界の計算の供給をどのように増やすかです。知能を増やしたいのですが、その知能の利用可能性も増やしたいのです。根本的に、それはソフトウェアの問題だけでなく、物理的インフラストラクチャの問題です。
GPT-5について知っていることで、かなり素晴らしいことの一つは、無料の、プラスプラン、プロプランの一部として与えることができるということです。あなたのプラスプランでCodexを使うことができます。他の誰もが得るのと同じバージョンのGPT-5を得ます。そして、それはこの信じられない知能です。しかし、モデルはその方法で信じられないほどコスト効果的でもあります。
私にとって本当に目立ったことの一つは、モデルがはるかに有能だと思ったが、前のモデルと同じ価格ポイント、またはいくつかの方法でより安く出てきたということでした。そして、それは「うわあ、そのパターンは素晴らしい」のようなものでした。
私たちが知能を向上させ、価格を下げている程度は、見逃しやすく、当たり前に思われるものです。しかし、実際にはクレイジーです。o3で80%の価格カットのようなことをしたと思います。
GPT-3レベルの知能について、千トークンあたり0.06ドルのあなたのポイントを見ると。
新聞の一つが出てきた記事がありました。推論モデルがより高価にしたと不満を言っていましたが、推論モデルを推論モデルと最後の6、7ヶ月間でそれらがどれだけ効率的になったかと比較しませんでした。
はい。そして、それは継続するでしょう。計算の希少性の点について、非常に示唆的だと私が思うことの一つは、今、人々が大きな、100万GPU、数百万GPUの大きな艦隊を構築することについて話していることについて考えることです。
しかし、あなたの代わりに常に実行されているエージェントを欲しがるポイントに到達した場合、それはおそらくそれほど遠くない未来ではなく、すべての人が彼らのエージェントを実行しているだけの専用GPUを欲しがることは合理的です。そして今、私たちが必要とする約100億GPUについて話しています。
私たちはそれから桁違いに離れています。私たちの仕事の一部は、その計算をどのように供給するか、それを世界に存在させる方法を理解することですが、今存在する非常に限られた計算を最大限に活用する方法です。そして、それは効率の問題です。それはその知能問題を増やすことでもあります。
しかし、これを実現するのは多くの仕事と多くの構築になるということは非常に明確だと思います。
エージェントとGPUとそれらの行動との関係について興味深いことの一つは、あなたの近くにGPUを持つことも非常に有益だということです。
それが行動し、数分間で200のツール呼び出しを行っている時、それは常にGPUとあなたのラップトップの間でこの行ったり来たりをし、それらの2つの目標を実行し、そのコンテキストを戻し、その後反映し続けます。そして、GPUを人々の近くに持ち込むことは、そこでも素晴らしい貢献です。
そして、それは相互作用とロールアウト全体のレイテンシを大幅に削減するので、本当に利益があります。
労働と学習について
皆さん、将来について、労働について、これらすべてについて定期的に出てくる質問を得ます。第一に、コードを学ぶ、コードを学ばない。
コードを学ぶのは素晴らしい時だと思います。
はい、私も同意します。絶対にコードを学んでください。しかし、AIを使うことを学んでください。それが私にとって最も重要なことです。
新しいプログラミング言語について学ぶためにCodexを使うことには非常に楽しいものがあります。私のチームの多くの人々はRustに新しく、私たちはRustでコアハーネスを構築することに決めました。
そして、彼らがCodexを使って、質問をし、知らないコードベースを探索することで、どれだけ素早く新しい言語を習得できるかを見るのは本当に素晴らしかったです。そして、まだ素晴らしい結果を達成しています。
明らかに、私たちは継続して指導し、高い基準を持つことを確認するために非常に経験豊富なRustエンジニアも持っています。しかし、コードを学ぶのはただ本当に楽しい時です。
私がプログラムを学んだ方法は、W3 SchoolsチュートリアルによるもORIAL、PHP、JavaScript、HTML、CSSでした。私の最初のアプリケーションのいくつかを構築していた時、どのようにするかを理解しようとしていたことを覚えています。私はその言葉さえ知りませんでした。データをシリアル化しました。
そして、区切り文字として機能している文字の特別な配列を持つある種の構造を思いつきました。そして、あなたが実際にあなたのデータにその文字の配列を持っていた場合はどうなるでしょうか。それについては話さないでおきましょう。それが私が非常に特別な配列を持たなければならなかった理由です。
これは、あなたのためにこの種の問題をフラグしてくれるチュートリアルを持たない種類のことです。しかし、そのコードレビューでCodexが「ねえ、JSONシリアル化がある、このライブラリを使ってください」と言うでしょうか。絶対に。
そして、コードを加速し、これらすべての車輪を再発明する必要がないようにし、あなたがする必要があるとさえ知らなかった質問をあなたのために尋ねるか、答えることができる潜在性が、私にとってそれが構築するのに今まで以上に良い時である理由だと思います。
私は問題をどのように解決するかを見ることで多くを学びました。新しいライブラリ、新しいメソッドなどを見つけました。
しばしば、クレイジーなタスクを与えるのが好きです。千行のコードだけで独自の言語モデルをどのように作成するか、何をしようとするかのように。そして、時々失敗するかもしれませんが、それが試した方向を見ることができ、「ああ、それが何かだとさえ知らなかった」と言うことができます。
また、AIで最も成功してコードを書いている人々も、ソフトウェアエンジニアリングの基本を本当に研究し、適切なフレームワークを設置し、アーキテクチャについて教え、コードベースをどのように構造化するかについて考え、その後AIから助けを得ているが、まだその一般的な青写真に従っている人々でもあります。
そして、それは本当にあなたを加速し、書かれているコードを実際に理解しなかった場合に行くことができるよりもはるかに遠くに行くことを可能にします。
使用率と成功
これを立ち上げて以来、GPT-5で利用可能にして以来、Codexで物事を展開できるようになって以来、使用率をどのように見ていますか。
はい、使用は爆発しています。ユーザー全体で10倍以上の使用成長を見ており、既にそれを使っていたユーザーもはるかに多く使っています。
より洗練された使用と、人々がより長い期間それを使っているのも見ています。私たちは今、寛大な制限でPLUSとPROプランに含めており、それが成功に大きく貢献しています。
はい、バイブも、人々がGPT-5をどのように使用する必要があるかを人々が実現し始めるにつれて、本当にシフトし始めていると思います。少し異なるフレーバーだと思います。
私たちは適切なハーネスとツールと、これらのものがどのように適合するかのエコシステムについて私たち自身のスピンを持っていると思います。そして、それが人々にとってクリックすると、彼らはとても速く行きます。
最後の思い
皆さん、ここで参加し、これについて話してくれてありがとうございます。最後の思いはありますか。
私たちを招いてくれてありがとうございます。はい、次に来るすべてについて本当に興奮しています。構築すべきものがたくさんあると思います。進歩は指数関数で継続します。そして、これらのツールを誰にとっても使用可能で有用にすることは、私たちの使命の中核だと思います。
はい、私たちを招いてくれてありがとうございます。私も非常に興奮しています。今、Codexを持ち、それが改善し続けているので、私たちも加速し、毎日より良いCodexを構築しています。そして個人的に、私は今、ほとんどの人よりもCodexと話すことに多くの時間を費やしていると思います。そして、それは本当に私がAGIを感じる方法であり、より多くの人々がそれから利益を得ることができることを願っています。
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