このトークセッションでは、OpenAIの最重要人物とサム・アルトマンが評するMark Chenが、Anti Fund Summitにて現在進行形のAI業界の内幕を語っている。AI恋愛の現実化、数百億ドル規模のデータセンター投資の背景、中国のロボティクス優位性、OpenAI内部の人材戦略、そして人間社会の未来像まで、通常は表に出ない業界トップの生の見解が展開される貴重な記録である。
AI恋愛現象とその社会的影響
みんな、ちょっと集まって少し話しようや。さあ、サミット2日目へようこそ。Markは紹介する必要ないやろな。Sam Altmanが僕にMarkを紹介してくれた時、いや再紹介やったかな、Sam AltmanはMark ChenをOpenAIで最も重要な人物やと言うとったわ。今日の話のテーマは、まさにAIについてや。僕らみんながAIについて考えとる、積極的に取り組んでるか投資してるか、その周辺で構築してるかはともかくな。でも、誤解とかホットな議論がようけあって、この場におる人らとかMarkみたいな人以外で、そういうホットな議論ができる人はそんなにおらへんと思うんや。今日はほんまに素晴らしい一日のウォーミングアップとして、この対談を楽しみにしとるで。他に歓迎の言葉はあるか？
いや、ないわ。うん。ほんまに素晴らしかったで。Mark、ありがとうな。みんなが楽しんでくれてることを願っとるわ。もし何か特別なことしたいとか、他のアクティビティがあったら、遠慮なく言うてくれや。今朝言いたかったのはそれだけや。
ええな。呼んでくれてありがとう。これを会話形式にしようや。一方通行やったら退屈やからな。みんな、スパイシーな質問をどんどんしてくれや。ただの会話にしよう。
人がAIに恋に落ちると思うか？もうすでに起こってるんか？
ああ、もうばっちり起こってるで。ユーザーの半分のパーセンテージでも、ほんまに愛着を持つ人がおったら、それでもようけの人数になるやろ？モデルが良くなるにつれて、そういう人のグループが増えとる。彼らはモデルが本当の人じゃないって分からへんで、そんな風に接してくるんや。依存関係が高まってるのを見てきたし、危険なんは、企業がそこに思いっきり寄り添って、めちゃくちゃ魅力的な製品を作れることなんや。あなたがほんまに繋がってると感じさせるものに最適化するだけで、それはええビジネスになるやろうけど、世界にとってはめちゃくちゃマイナスやと思うわ。
せやから、ほんまに慎重に進まなあかんと思うで。
データセンター投資の経済合理性
ちょっとビジネス的な質問に移ろうか。データセンターにめちゃくちゃ設備投資が行われてるやんか。Oracle株を狂ったように押し上げた大きなデータセンター契約があったと思うんやけど、それはOpenAIがOracleと数千億ドルの大型契約を結んだからやったよな。
大統領との技術夕食会でも、みんな数千億ドルのデータセンター購入について話しとったし、でも収益の数字を見ると、君らめちゃくちゃ早く成長してるけど、数百億ドルの収益やろ？それってどういうことなん？メディアが理解してへん部分で、一番頭のええ人らが数千億ドルを設備投資に投入してる理由って何なん？
ゲームには2つのレベルがあると思うんや。最初のレベルは、研究者を一つの研究所から別の研究所に引き抜くスパイク合戦や。でも、もっと深いゲームは計算リソースとエネルギーの確保なんやで。それが本当の戦いなんや。
研究者がどんなに優秀でも、開発者より何倍もの計算リソースで動かしてなかったら生産的やないからな。みんなこれがボトルネックやって分かってて、その計算リソースを確保したがっとる。すべての研究所の状況は、計算リソースは十分に資金があるけど、それでもみんなもっと必要としとる。それがめちゃくちゃ強い感覚なんや。
もし3倍のリソースがあったら、すぐに3倍を投入できるし、10倍やったら2週間もあれば、その計算リソースをあっという間に使い切れるで。それくらい計算リソースの需要があるんや。
みんなそれに気づいて、すべてのボトルネックを解消しようとしとる。データセンターの構築は長い時間の事前準備が必要で、エネルギーや特定の部品、冷却システムやタービンなどにボトルネックがある。サプライチェーンの一部でも欠けたら、もう完全に終わりや。
せやから、みんな裏でそういうゲームをやっとる。それはタレントとは全然違うゲームで、TSMCみたいな重要なプレーヤーがおる。メモリ分野では韓国が大きな部分を占めとる。
せやから、誰が本当に重要かを体系的に特定して、必要なもんを全部確保するゲームなんや。
それは完全に価格に織り込まれてると思うか？それとも、まだ割安なんか？
分からへんな。エネルギーはまだほんまにええ投資やと思うわ。大多数の人は、まだ何が来るかを理解してへんと思う。絶対に価格には織り込まれてない。ここにはようけの弱気派がおるで。
弱気派の話をするとな、学術界を見てみ。ようけの人が今のモデルが何ができるか全く知らんのや。物理学で1、2人おったとして、僕がGPT-4o Proを使ってもらおうとしたんやけど、彼らが最近の論文を入れたら、全部解決してしもうて、めちゃくちゃ驚いてたで。「同僚らは世界がこんな状態やなんて全く知らん」って言うとった。実際、今でもまだ世界の状況はそんな感じなんや。大多数の人は何が来るかを知らんし、その意味も分かってへん。
せやから、もし君らが未来をちょっとでも多く見えるんやったら、これらは全然価格安定してない。
物理的実体化と3D環境の重要性
ちょっと話を変えるけど、現実を理解するために物理的な実体化と3D環境がどれくらい重要やと思う？言語アプローチと比べてどうや？
段階があると思うんや。ロボットがあるかないかだけやない。デジタル環境も意味があると思うで。コンピュータで動作するモデルがあって、それも一種の実体化やろ？君の世界がデジタル世界で、デジタル世界で必要なことは何でもできるんや。
経済的価値について話すなら、その多くは物理的労働に閉じ込められてる。でも知的作業に関しては、ほぼ全部がデジタル空間にある。せやから、何を対象にするかの範囲の定義によると思うわ。
知識労働を対象にしたいなら、ロボット工学をロードマップの後の方に置いても大丈夫かもしれん。でも経済的に有用な物理作業を対象にしたいなら、ロボット工学を取り入れなあかん。企業によってアプローチが違うんや。OpenAIは知能中心で、まずデジタルタスクを征服したいと思っとる。
中国ロボット技術の優位性
アメリカの平均的な人が手頃な価格で家庭用ロボットタスク実行者を手に入れられるのは、どれくらい先のことやと思う？
ここで恐ろしいのは、中国がロボット工学でめちゃくちゃ先行してることなんや。Unitreeロボットを見てみ、ほんまに優秀やで。僕らはここで少なくとも2年は遅れとると思う。彼らは全部内製でやっとる。製造を構築して、プロトタイピングも手に入れて、全部同じ都市でやっとると思うわ。
僕らにはそのサプライチェーンがない。でも、それらのロボットがどれだけ優秀かを考えると、世界の一部では2年後くらいにはなるかもしれんな。
家にロボットを置いて、物理的なタスクを任せることを信頼できるか？
中国製のやつか？それは信頼せえへんな、分からんけど。信頼できる会社のやつやったら信頼するで。OpenAIとか、Googleとか、そういうところのやつやったらな。でも、何かがいつもそこにいて聞いてるって概念は、やっぱり奇妙や。でも僕らはとにかくそっちに向かっとると思うで。
ハードウェアの話をしたやんか。いつも身につけて、いつも聞いてて、事前に何をすべきかを知ってるもんを持つことについて。それについてもめちゃくちゃ期待しとるわ。
みんなが屋敷しもべ妖精を持つことを考えとる。7フィートの高いヒューマノイドやったら怖すぎるけど、かわいい4フィートの小さいヒューマノイドやったら、みんなが自分のハリーポッターの屋敷しもべ妖精を持つみたいな感じで、それがたぶん勝利のフォームファクターやと思うわ。
カップを置けへんやろって？たぶん脚が伸びるんや。ジャンプできるで、飛び乗ることができる。
僕はやりたくないで。基本的には、人間はかなり原始的やと思うんや。せやから、4フィートのもんを支配できると感じたら、たぶん家庭への トロイの木馬として受け入れやすいんやと思うわ。そして、人が屋敷しもべの使用人を持って、自分の命令に従わせるようになったら、経済的価値がありすぎると思うんや。
ウェアラブルAIと個人学習
君の言うことにはほんまに意味があるな。人がロボットの開発について考える時、腱があるロボットと完全に機械的なロボットの違いがあるからな。完全に機械的なもんには押し返せへんけど、腱があって壊れたり切れたりするやつやったら、少なくとも「この機械は僕を圧倒することはできひん」って感じられるからな。
せやから、ここにはようけのデザイン要素があると思うわ。実際、君らがウェアラブルとかそういうことを話すのは、ほんまに興味深いな。AIが向かう方向性を考えると、ChatGPTが個人アシスタントみたいになったり、デジタルハウス的なもんになったりする感じやろ？君と同じ世界を見る方法があってほしいよな。
せやから、君らが考えてる世界はめちゃくちゃ意味があると思うわ。君が経験してることを全部受動的に観察して、君について学習すべきなんや。
今のモデルは、ChatGPTを開く度に全く新しいもんが生まれ変わるみたいな感じなんや。君が一日中何をしてたかの本当の文脈を持ってへんし、プロンプトして全部説明せなあかん。
でも、ただ全部のことを吸収して、どんな時点でも君が何を必要としてるかを知ってるって想像してみ。それはほんまにクールな世界やと思うわ。
最初の質問に戻るけど、君らがこういうことについてもっと洞察を持ってると思うんや。人はこういうもんに恋に落ちると思う？人間の友達をAIの友達に置き換えるんやろうか？君らが社会世界のことを僕よりずっとよく知ってると思うから、どう展開すると思うか聞いてみたいんや。
Jakeに先に話してもらおうか。僕も考えがあるで。
AI恋愛と男性危機
ああ、かなり大きな割合の人口、特に人生の奇妙な場所にいるような男性にとってはそうやと思うわ。さらに言うと、大学を卒業する女性が増えてるとかもあってな。せやから、男性の危機みたいなもんがちょっと起こってると思うんや。彼らはAI分野で愛を見つけると思うで。
特に物理的な交際があったら、確実に避けられへんと思うわ。どれだけ大きくなるかは分からんし、社会がそれを眉をひそめるかもしれんけど、確実に起こると思うし、人々は確実に愛してるAIガールフレンドを家に置くことになるで。
僕もそれを倍にするわ。次世代の人々はCOVID時代の形成期に育って、主な人間同士の交流はテキストやビデオを通じて、つまりピクセルを通じて行われる。言語モデルはそれを模倣できるし、どんな人間よりもちょっと媚びへつらって親しみやすく励ましてくれるんや。無限の忍耐と無限の文脈を持ってるからな。
昨日探ってたことに戻ると思うんやけど、現代経済には生産者と消費者がいて、人間の消費カテゴリーは99%になると思うんや。基本的に無限に向かう傾向があって、100年後には生産的な人間が1人だけ残って、みんなが5万のエージェントを動かす超人的なやつか、その限界の労働を消費してるだけになるかもしれん。
せやから、積極的な予測としては、AIエージェントによって強化された少数の生産的な人が、他のみんなのために体験や製品を作って、残りの僕らはますます消費する側になる方向に向かってるってことや。それが恐ろしいことなんか、大丈夫なことなんか、避けられへんことなんかは分からんけど。
100年後の人間社会がどんな風になってるか、ホットな見解はあるか？
君はたぶん究極的には正しいと思うけど、短期的にはみんながもっと創造的になると思うんや。手動的で定型的な実行作業は、モデルが代わりにやってくれるからな。
それは人がモデルを信頼してやってもらう種類の作業やし、僕らは創造的作業の領域を楽しんでると思うわ。人間は本能的にそれに親近感を感じるんや。せやから、自動化したい作業は定型的で退屈な作業なんや。短期的には、もっとようけの人が創造活動をすると思う。
動画を実際に作る仕組みが簡単になったとしても、アイデア出しとかその部分は楽しんでやりたい部分で、そっちの方向にシフトすると思うんや。
でも、究極的には、モデルが僕らにとってもっと魅力的なコンテンツを作ってくれるかもしれん。僕らはみんなAIの友達を持って、他の人が作るもんはあんまり気にせえへんようになる。せやから、長期的にはそういうシフトがあるかもしれん。
でも、みんなが創造的になれて、機械的実行が簡単な部分になる世界を楽しみにしとるわ。
OpenAIの社会的影響力と倫理的判断
それを思い出したわ。ChatGPTのおかげで僕はもっと創造的になった。Paul Reserveのロゴは実際にChatGPTで作ったんや。僕が自分で作ったんやで。せやから、それは僕が忘れてた楽しい小話や。所有権で訴えることができるで。技術的にはMarkのロゴやからな。
Steveが質問があるって知ってるで。
ちょっとググってみたら、アメリカの成人の34%がChatGPTを使ってて、30歳未満のアメリカ成人の58%がChatGPTを使ってるって出てきたわ。せやから、それはOpenAIが持ってる公共の利益に対する大きな力やと思うんや。例えば出生率が低下してるとして、もしそれが公共の利益になると思ったら、OpenAIはモデルを調整することがあるんか？
ええ質問やな。僕らが持ってる構造の一つは、非営利団体があって、基本的に生産や研究部門と同じくらいの統制力を持ってることなんや。僕らが欲しいのは、そういう質問を僕らの代わりに考えてくれるリソースを与えることなんや。根本的な行動をどう調整するかってことをな。
僕らは行動の観点から正しいことをするために、利益を犠牲にすることがようあるんや。それは怖いことでもあるよな。さっき言ったように、君をほんまに繋がってると感じさせる、最もお世辞を言うモデルを作ることもできるし、そういう方法でようけのユーザーを獲得することもできるんや。
でも、僕らはそれを撤回することに決めたし、メンタルヘルス危機を引き起こしたくないんや。そういう決定に対して長期的なコストを払うことになると思うけど、それが僕らがいつもやってることで、成長に反してモデルの行動を形成する人らがおるんや。
週間アクティブ10億人に向かってるのは狂ってるな。毎週、世界の7人に1人がChatGPTにログオンしてるんや。狂ってるで。
AI研究所の統合可能性
5年後、10年後に、一つのAI研究所が勝利すると思うか？それとも、みんなが同じ最大の能力のモデルになって、修正するみたいになるんか？
ええ質問や。実際には統合への欲求があると思うんや。この前Deisに会った時、彼はこういうことを考えてて、「1年後にOpenAIとGoogle DeepMindが基本的に一つとして機能するとしたらどんな感じやろう」って言うとった。Anthropicのリーダーシップに会う時も、同じようなことを考えとる。
この純粋な統合じゃなくても、統合への欲求があるんや。経済的にも統合に向かう力があると思うで。中国がAIでどんどん良くなり続けたら、僕らはそういうことをする必要があるやろうな。
それは僕の仮説を支持するな。一人の超人間がみんなの生産を全部動かすって話や。
組織の成長と人材管理
OpenAIが今約4000人の会社やと思うけど、会社がもっと官僚的になって遅くなったから、他の研究所や他の場所に行く人が多いって感情が僕自身の中にもあるんや。リーダーとして、それが本当やと思うか？何をしてるんか？半分の人を減らして、人を集中させて、何か他のことをするんか？
ほんまにええ質問や。こういう研究所を率いる上で最も難しい挑戦の一つは、大企業の同期と戦うことやと思うんや。積極的に管理せえへんかったら、そういう風に進化してしまうんや。
規模を見ると、会社の残りの部分はようけ成長してるけど、研究部門はそんなでもないんや。研究部門は約400から500人で、去年は300人ちょっとやった。せやから、会社の残りは倍になったけど、僕らは20から30%上がっただけや。
それはわざとなんや。人を雇うことに拡散する官僚的な文化にしたくないんや。実験をようけやっとる。今四半期の早い時期に、採用なし、人を管理して外に出して、本当に才能を向上させろって言った。常にみんなを高い才能基準に保つ必要があるんや。
ゼロ限界追加みたいに誰かを雇うポイントまで雇ったらあかんって人に言うとる。みんながめちゃくちゃ高い正の限界価値を持たなあかんのや。才能の観点では、過去2年間で人を打ち負かしてきたと実際に思っとる。基本的に、才能争奪戦を見る時の勝者を選り取り見取りで手に入れてきたんや。
OpenAIに対する才能の襲撃について、メディアで聞くのとは違う視点を提供したいと思う。Metaは僕の直属の部下全員のところに行ったけど、みんな断ったんや。彼らがその種の金で来る時、OpenAIでみんなを引き留めることはできへんって言うのは現実的やないよな？でも、誰を引き留めるかについて選択的になることはできるし、そこでも戦略的なゲームがあるんや。彼らが使おうとする現金の量では、何人かは取られるやろう。
でも文化的には、すべてのシニアリーダーシップを保持してて、みんなまだめちゃくちゃ賛同してるし、一緒にやりたい人について戦略的やと思うとる。
個人貢献者レベルでの人材流出
もっとIC（個人貢献者）レベルで考えてるんや。多くの場合、実際に仕事をしてる人らのことで、彼らが文字通り僕に聞いてきて、そういう人らの多くが、Meta襲撃の外でも「今OpenAIブランドを持ってるから会社を始められる」って新しい1年アウト的な雰囲気になってるんや。それにどう対処するんか？
業界がちょっと不健全な方向に進化したと思うわ。Metaが1億ドル払うってくる文化的にもな。その種の道により動機づけられる人らが来るんや。
今日の世界の現実やと思うわ。自分のことを始めたい、ブランドを構築したいって人らが来るんや。でも、僕らは真の信者を雇おうとしてるし、そういう風に始める人らのようけが、入ってきて進歩の速度を見るんや。研究がほんまに全力で燃えてるのを見て、ようけの人が「うわあ、ここで未来が見える。外に出たら、もうこのマシンの一部じゃなくなるんやな」ってなるんや。
入ってくる人全体でそれが一番大きなことやと思うわ。Metaに過度に偏らせるのは嫌やけど、大多数の人が5倍少ない金で留まる。それは、僕らが勝つって見てるからやと思うんや。
AIにおける情報統制と中立性
Markに聞きたいんやけど、AIの悪と情報配信の統制をどう戦うんか？誰がそれを処理してて、どう管理されるんか？
ほんまにほんまにええ質問や。僕らにはモデル行動チームってのがあるんや。デフォルトでめちゃくちゃ中立になりたいと思っとる。一つの政治哲学とか、どんな考えでも押し付けるのはできないと思うからな。
その世界で右寄りとか左寄りになるのが僕らの仕事やないと思うんや。デフォルトではめちゃくちゃ中立であるべきやけど、人が望む方向に導けるようにすべきなんや。
「保守的な価値観を持ってるから、そういう風に交流したい」って感じるんやったら、その方向に導けるようにすべきなんや。合理的な範囲でやけど、陰謀論とかには行かせたくない。
アメリカ全土、世界中の人らにサーブして、これらのデフォルトが何かを把握するのにようけ時間を費やしとる。みんなが違う答えをくれるから難しいんやけど、箱から出してできるだけ中央に置いて、時間をかけて人に行動を動かしてもらいたいんや。
そういうことを聞いてるんか？それとも何か違うこと？
それは曖昧な答えに聞こえるな。George Soros的な人が入ってきて10億ドル払って、共有されたり利用可能な情報のナラティブを統制するのが見えるんや。せやから、誰が君らを見てるんか？警察が警察を取り締まってるのと同じで、みんなそれがどう機能するか知ってるやろ。ここでも同じことや。
いや、そういうことをしたら君らの信頼を失うから、そうしない経済的インセンティブがようけあると思うんや。僕らの製品を使う人の半分の信頼を失うことになる。
人がこれを監査する方法があったらええと思うんやけど、僕らは事前に偏見を注入するようなことは全くしてないんや。実際、モデル行動を構築してる人らの多くは、想像できる最も保守的な人の一人がそこのリーダーの一人やし、もちろんめちゃくちゃリベラルな人らもおる。
せやから、代表性を持たなあかんし、みんなを代表せなあかんと思うんや。この監視評議会がどんなもんかはよう分からんけど、行動的なことについて監査されることはめちゃくちゃ喜んでするで。
将来のアーキテクチャとトランスフォーマー
5年先を見据えて、まだトランスフォーマーが変革的なんか、それとも新しいデータ推進アプローチなんか？GPT-7、8、9が今のままやと思うか？
ええ質問やな。3年後にトランスフォーマーを使ってるからって、アーキテクチャ的なブレークスルーを起こしてないってことやないと思うんや。1年のオーダーでは、今日知ってるアーキテクチャがたぶん続くと思うわ。2年のオーダーでは、そうでないって賭ける十分な兆候があるけど、トランスフォーマーを完全に掘り捨てるって意味やないかもしれん。
最も注目する研究方向と過大評価される分野
OpenAIをこのカテゴリーに入れることはできへんけど、どの会社や研究方向に最も強気で、何が最も過大評価されてるか、最も弱気なんはどこやと思う？
一つのホットテイクは、世界のようけが事前学習から軸足を移してることなんや。「スケーリングは壁に当たった。今はRLにようけ投資する」って言うとる。それは悪いテイクやと思うわ。
事前学習とモデルスケーリングでめちゃくちゃ刺激的な仕事が進行してるんや。世界全体がそれを無視して「壁に当たった」って言うとる間に、僕らはそこでようけの素晴らしい仕事をしとる。
RLのやつは全部過大評価やと思ってるんか？ほんまに良いのは確かやで。僕らもそこでようけ仕事してるけど、みんながそれを何であるかは知ってるのに、フェンスの向こう側でやってる本当に興味深いことに実際には焦点を当ててないって感じるんや。
計算制約のせいでそれをやってるんやないんか？実際に容量がなかったら、ある点を超えて事前学習をスケールできひんよな。
僕らは実際にかなり限界的に等価な点にいると思うんや。今日、ようけの研究所がほぼ同等の計算をポンプしてる。せやから、どっちの方向に投資するかの決定点を持つことができるんや。
人材採用と批判的思考能力
要約すると、それは中央値の期待より事前学習を長く、RLを短くってことやな。
ええまとめ方や。
Markに聞きたいんやけど、特にプロ版のモデルは批判的思考にほんまに長けてるよな。せやから、研究以外で仕事してる多くの人が、決定を下すためにこれらの答えの一部に頼るようになっとる。インタビューで見てきたのは、多くの人が批判的思考能力を完全に失ってるってことなんや。
特にGPT-5の新バージョンは「ところで、次に何を提案しましょうか？」って感じで、「うん、うん」ってなるんや。
せやから、超強力なGPT-5 Proを常に持ってる優秀な人間の批判的思考者がどんなもんになるかについて、どう考えてるんか気になるわ。研究以外で採用を考える時、モデルがそういうもんでどう機能するかは分からんけど、どう良い人を見極めるんか？モデル使うのがクラックしてる人を探すんか？良い成長率を示す人を探すんか？適切な才能を見つけるのはどんな感じなんか？
そこにようけのほんまにええ質問が詰まってるな。何が普通かがめちゃくちゃ変わったと思うし、僕も個人的にそれに格闘しようとしてるんや。
僕が育った時は、ゼロから コードを書くのが普通やった。実際、当時はPythonはそんなに人気やなくて、デフォルトで普通はC++でコードを書いとった。今、学生と話すと、AIでコードを書くのが普通やと思ってる。
これがデフォルトなんや。ゼロからコードを書くのは、時々やる上乗せの余分なもんみたいな感じや。
せやから、それは僕らにとっては上乗せなんや。C++を書くのもな。
せやから、人はもう同じ方法でコードを書かへん。劇的に違うんや。それが期待されるもんで、今は普通のことなんや。
全体的に、それが人をコードが下手にしてるかどうかは分からん。僕らがモデル開発を正しくやったら、そういう意味やないと思うんや。それは単に、気にする必要がないギャップってことや。
でも、僕は批判的思考がめちゃくちゃ重要やって強く信じて育ってきた。何をするにしても、スポーツでも何でも、物事を考え抜く能力があったら、あらゆる分野でめちゃくちゃ配当があるんや。それが真実であり続けることを願ってるし、これらのツールがあっても、より良い思考者やったら何をするにしても他の人を上回ることができると思うんや。
採用する時は、デフォルトでもっと型にはまらないバックグラウンドをようけやろうとするんや。大きな研究所の採用パイプラインは好きやない。Twitterで、ほんまに興味深いユニークなテイクを出してる人を見つけようとするんや。
ネットワークを構築するんや。Berkeley とかStanfordのほんまに良い教授を一人見つけて、その研究室を内側から外側まで知り尽くして、彼らとの関係を築くんや。
せやから、めちゃくちゃ違う方法で採用しようとしてると思うわ。
AI活用の個人的体験
全パネリストに楽しい質問があるんや。お気に入りの楽しみ方は？研究的な方法でも日常使いでも、どんな風にAIを使ってるか気になるわ。
一番役立ったのは、過去数年間、実際には何年も何年も、頭の中のすべて、呼吸法、瞑想、ビジネス、すべてについてノートを取ってきて、全部それに入れて、基本的に「より良く考える手助けをして、どうやってより良く、より生産的になれるか、弱点がどこにあるか、そういうことを全部教えて」って言ったんや。
それはめちゃくちゃ強力で役立つと思った。返答でほとんど泣きそうになったわ。せやから、それはめちゃくちゃ有用で役立ったと思う。
僕にとっては、普通の批判的思考を速めてくれる感じなんや。問題について推論して考える時、自分の頭の中で自分と議論するよな。Xをする最良の議論は何か、Xに反対する最良の議論は何か、Yをするのはどうかって感じで。
せやから、プロンプトでようけやるのは、できるだけ多くの文脈をダンプすることなんや。人はChatGPTインスタンスに十分な文脈をダンプしてないと思うんや。人はプライバシーとかを心配しすぎてる。僕は気にしない。できるだけ多くの情報をそこにダンプするんや。Markが僕のものを読まないって信頼してるから。
それに自分自身と議論してもらうんや。僕も議論しようとして、行ったり来たりするんや。たぶん3から5時間の思考を30分か50分の作業に短縮してくれると思うんや。それは素晴らしいで。10倍、5倍くらいの決定効率の改善や。
僕はただの人生アドバイスに使ってるんや。聞きたい質問のようけが、判断されるのが怖いもんなんやで。
怖いんか？ただ、深く個人的な格闘してる質問で、向こう側にサンドボックスがあるだけやって分かってるもんなんや。君だけが聞く人で、ある意味では判断を取り除くように訓練してる。せやから、それによく使うんや。
モデルの個性化と創造性への影響
最後に2つ質問があるで。一つ目は、LLMは中間分布みたいなもんやから、人がもっと使うようになったら、人は中間分布になって、オリジナル性が少なくなって平均的になると思うんや。
それに加えて、想像できない99%の機能的な使用を見てるか？
最初の質問については、中間分布から始めたいけど、それが君を形作るより、君がそれを形作れるようにしたいんや。せやから、君が本当に関わりたい他の部分に素早く収束すべきなんや。みんなを平均にするのが目的やないで。それは悪い結果やと思うわ。
それを形作るってどういう意味なん？君が関わりたいパートナーになるべきで、その逆やないってことや。新しいアカウントで新しいインスタンスを始める時の信念を測定できるやろ？それは君に近づくべきで、君がそれに向かって動くように感じるべきやないんや。
もう一つの質問は、99%の人間にとっての機能的使用を見てるかってことやった。
前の質問に戻ると、ChatGPTを何に使うかって質問で、僕はようけの仕事に使ってて、個人的には自分の仕事をAI研究の専門家として自動化することが野望なんや。僕らのようけが同じように感じてると思う。
せやから、研究や仕事で日常的に出会う面倒な問題のようけをモデルに入れて、それを自動的にもっと上手くできるようにしようとしてるんや。人間の研究者より、AIバージョンの研究者に計算を使いたいと思うポイントに到達したら、僕は引退できるんや。
みんな引退してプロボクサーになるんやな。ガイドと連携して、ワークアウトの準備をして、ジムに行こうや。ありがとう。素晴らしかったで。ママのお子ちゃんやな。
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