SalesforceのCTOであるParker Harrisが、AIがソフトウェア産業に与える影響について語るインタビューである。生成AIは過去のどの技術革新よりも大きな変化をもたらしており、企業は製品戦略を根本から再考する必要に迫られている。しかし、AIによってSaaSや従来のビジネスソフトウェアが完全に消滅するという予測には懐疑的な見方を示す。データセキュリティ、ガバナンス、信頼性といった企業の実務要件を満たすには、依然として構造化されたソフトウェアプラットフォームが不可欠である。Harrisは、AIと人間が協働する未来を描き、グラフィカルユーザーインターフェースは消滅するのではなく変化していくと主張する。Salesforceは12,000社の顧客にAgentforceを展開し、実際の顧客事例を通じて実用的なAIソリューションの提供に注力している。
AIがもたらす最大の技術革新
ソフトウェアの未来のインターフェースはどのようなものになるのでしょうか。今日はSalesforceの共同創業者でありSlackのCTOであるParker Harrisさんをお迎えして、YouTubeの独占インタビューとしてこのテーマについてお話しします。Parker、お会いできて嬉しいです。番組へようこそ。
ありがとうございます、Alex。こちらこそありがとうございます。では、まずこの点から始めましょう。
あなたはあまりインタビューを受けませんよね。記憶が正しければ、最後にインタビューを受けたのは日本でNickと一緒だったと思います。今回インタビューを受けようと決めた理由は何でしょうか。テクノロジー業界で何が起きていて、あなたを行動に駆り立てているのですか。
まず第一に、これは楽しいインタビューになると思ったからです。このインタビューのスタイルはとても素晴らしいと思いましたし、来週私たちはDreamforceカンファレンスを開催します。23回目のDreamforceです。5万人がこの街に集まり、AIについて多くの話をする予定です。
私は今この業界にいることにとても興奮しています。Salesforceのような消費者向け企業やエンタープライズ企業にいる人なら誰でも、顧客のためにAIをどう活用するか考えようとしています。とてもエキサイティングな時代です。ですから、AIについてあらゆる側面から話したいと思っています。これは私がこれまで経験した中で最も大きなことだと思うからです。インターネットの台頭、エンタープライズソフトウェア、スマートフォン、ソーシャルメディア、モバイルなど、多くのことを経験してきたと感じていますが、AIはそのすべてを上回ると思います。
AIが興味深い技術であることは明らかですが、多くの技術的シフトがありました。AI、特にAIについて、今こそ一般の人々に何が起きているかを話す必要があると言わせる何かがあるのでしょうか。
もちろんです。私たちはインターネットへのシフトを活用しました。会社を始めたときのモットーは、SalesforceやセールスオートメーションをAmazonで本を買うのと同じくらい簡単にしたいというものでした。
インターネット、SaaS(Software as a Service)は市場における大きなシフトでした。iPhoneが登場し、私たちは携帯電話から仕事をするようになりました。ソーシャルメディアが登場し、私たちはエンタープライズソフトウェアにソーシャル機能を追加しました。2014年、2016年には予測AIがありました。少なくともSalesforceではその頃に本格的に活用していました。
しかし、生成AIは本当にそれらすべてよりも大きいと思います。なぜなら、私たちは製品戦略と会社を完全に再構築しなければならなかったからです。そして、私たちはまだその真っ最中です。来週その多くを見ていただけるでしょうが、私たちは全力で進んでいます。なぜなら、Salesforceはインターネットを活用してSiebel Systemsのような以前の企業に挑戦したからです。彼らは基本的にソフトウェアを出荷し、CDを渡して「Alex、コンピューターを買って、優秀な人材を雇う必要があります」と言っていました。そして私たちは「そんなことをする必要はありません」と言いました。
そして今、私たちはエージェント型AIの世界にいます。もし私たちがこの世界で十分に速く動かなければ、ある競合企業がそれを活用して私たちを飛び越えてしまうでしょう。そして私たちはそれを許すつもりはありません。
実際、あなたよりもエージェント型の分野でリードしている企業に破壊されることについて考えるとき、興味があります。もしあなたが現状維持をした場合、どうなるかというブレインストーミングについて話してもらえますか。もしそうした場合、どのようにSalesforceが破壊される可能性があるでしょうか。
その一部は今のところフィクションですが、そのフィクションをお話ししましょう。もしAIがこの会話を聞くだけでよくなったらどうでしょうか。あなたのメールを読み、Slackメッセージを読むことができたら。一日中あなたと一緒にいることができたら。
実際、私たちの収益責任者は何かデバイスを持っています。名前は覚えていませんが、彼が言うことすべて、彼に言われることすべてを記録するものです。もちろんプライバシーの問題があるでしょうが、すべての情報を処理し、何が重要かを教えてくれるという考えです。ビジネスを運営してくれます。あなたから商品やサービスを買うかもしれない人を見つけ出し、優先順位をつけます。構造もなく、ビジネスロジックもビジネスプロセスもなく、ただそれを解決します。いつかそこに到達するかもしれませんし、いつかAGIに到達するかもしれませんが、まだかなり先のことだと思います。
ですから、恐れているのは、誰かがやってきて、私たちがまだ見たことのない方法でAIを活用し、基本的にSaaSやエンタープライズソフトウェアの必要性をなくしてしまうことです。Satya Nadellaもこう言っています。今出回っているミームは「SaaSは死んだ」というものです。もしあなたがモデルプロバイダーやフロンティア企業の一つなら、絶対にそう言いたいでしょう。私たちがすべてを引き継ぐと。
しかし、顧客と話すと、彼らが言っているのは「このものを機能させたいだけだ」ということです。素晴らしいデモンストレーションがたくさんあります。来週は実際のソフトウェアと実際の顧客事例をお見せしようと思います。顧客は今、カスタマーサクセスを求めています。信頼を求めています。カスタマーサクセスを求めています。これらは私たちの企業価値です。
そして、私たちは何が可能かという多くの素晴らしいデモンストレーションによって、市場の状況に少し惑わされていると思います。
しかし、Alexもご存知のように、この技術は10回中5回、7回、9回は機能するかもしれません。しかし、ビジネスでは予測可能性と、ブランドを損なわないという保証が必要です。顧客関係を台無しにしないという保証が必要です。確か旅行会社の例があったと思いますが、エージェントを立ち上げて、クレイジーな割引を与えていました。そして「それは私たちではなく、エージェントだった」と言いました。カーディーラーシップでもそういうことがあったと思います。
つまり、二つのことがあります。できるだけ速く進まなければならないというFOMO(取り残される恐怖)があります。すべての顧客が、多くのDIY AIが起きています。それでいて、速く進んでいるけれど、もし何かを壊したらどうなるのかという恐れがあります。壊せないものもあります。会社を壊したくありません。
ですから、それは非常に破壊的です。そして私たちがしようとしているのは、適切なソフトウェア、信頼とカスタマーサクセスという適切な価値観、そして顧客の現場にいる私たちの人員を持ち込むことです。これは私たちが昨年のDreamforceでAgent Forceをローンチして以来ずっとやってきたことです。まだ1年しか経っていませんが、すでに12,000社の顧客がいます。
私たちは彼らと一緒にいます。最初はこういうものには多少の手助けが必要です。調整が正しいか確認する必要があります。適切なデータがあるか。適切なデータがなければ、意味をなしません。適切なセキュリティモデルがあるか。ブランド、声、適切なスキルのためにエージェントを調整したか。そして、ユーザーのフィードバックに基づいて聞いていますか。機能しているか。毎日良くなっています。しかし、反復が必要です。多くの集中が必要です。これはますます簡単になっていくと思いますが、まだ初期段階です。
ビジネスソフトウェアは消滅するのか
CTOとしての帽子をかぶって、ビジネスソフトウェアやSaaSがなくなるという主張について本当に話したいと思います。ChatGPTが出た初期の頃を覚えていますが、視聴者にとってはおなじみの話になるでしょうが、ビジネスアナリストのBenedict Evansが、AIの未来はExcelスプレッドシートとチャットすることではないと言いました。
すべてのデータをチャットボットに入れて、チャットボットにクエリを投げるようになるかもしれないと。Excelをプログラムとして実行してLLMを貼り付けるのではなく。その瞬間から、私は自分に言いました。もしExcelでそれができるなら、すべてのビジネスソフトウェアでできるだろうと。それがあなたが話していることだと思います。それが恐れです。
しかし今、あなたが言ったように、私たちはこれに数年取り組んでいます。ChatGPTの3周年を迎えようとしています。すべてを大規模言語モデルに投げ込むというアイデアについて、私はこれまで以上に懐疑的です。あなたがすでに触れたことのいくつかを考えると、データをどこに保存するか。どんな種類のセキュリティを持っているか。ユーザー権限。
もし非常に精巧なデータベースをAIアシスタント内に構築したら、SaaSを置き換えることができるかもしれませんが、ビジネスソフトウェアがなくなり、グラフィカルユーザーインターフェースを置き換えて、チャットインターフェースに取って代わられるというこの考えには、私はまだ至っていません。
私たちはそこに向かっていると思います。しかし、エンタープライズのすべてのデータを取って一か所に捨てたいということはできません。LLMに捨てるわけにはいきません。なぜならLLMにはセキュリティモデルがないからです。CEOならいいかもしれません。「すべての企業データをください、LLMに入れて、質問させてください」と。
それはCEOなら興味深いかもしれませんが、もしあなたが上場企業で、買収をしようとしているか、決算発表をしようとしているなら、そのすべてのデータを企業のすべての従業員に公開したくはありません。ですから、データガバナンス、データ品質、データセキュリティが必要です。
昔、人々が言っていた約束を考えてみてください。「すべてのデータを一か所に集めて、データレイクに入れよう」と。そして、一か所に集めるまでにデータが古くなってしまうという失敗がどれだけあったことか。正確ではありません。
そして、セキュリティモデルがありません。Salesforceで私たちがやっているのは、データクラウドを活用しているということです。これは本当にデータアクティベーションプラットフォームとして考えてください。すべてのソースデータソースに接続します。私たちが顧客のために運営しているすべてのサービスから私たちのデータクラウドにデータが流れ込んでいます。そして、彼らは他のすべてのデータソースに接続しているので、データを移動する必要がありません。
そして、Salesforceのセキュリティモデルを尊重しています。SAPに接続している場合は、SAPのセキュリティモデル、G SuiteやOffice 365のセキュリティモデルを活用して、それらをまとめています。ですから、データを一か所に集めることはできません。それは解決するのが難しい問題です。企業として、ただそれを置くことはできません。だからこそSalesforceのようなベンダーが入ってきて助ける必要があります。
そして、あなたは、すべてのデータに一度に話しかけたいかもしれないと言いました。洞察を与えてくださいとか、特定のタスクをしているかもしれません。そのスプレッドシートやドキュメントと話したいかもしれません。プレゼンテーションを作成しているかもしれません。企業の戦略を明確にするためか、顧客へのピッチをするために。
安全なチャネルを通じて何らかのデータを活用しているAIと話したいかもしれません。私を助けてくれるように。多くの人間と一緒に仕事をするかもしれませんが、何人かのAIが一緒にいて助けてくれたらどうでしょう。それは良いことではないでしょうか。ですから、どちらか一方ということではないと思います。
そして最後のポイント、グラフィカルユーザーインターフェースがなくなるのかということですが、変化していると思います。私はSalesforce Lightningと呼ぶものを構築するのに多くの仕事をしました。会社を始めたとき、シングルページアプリというものはありませんでした。1999年のことです。私たちは何かを動かそうとしていただけです。会社を始めたときの目標の一つは、56kで高速である必要があるというものでした。
リスナーの皆さん、それはモデムです。覚えていないかもしれませんが、56kボーモデムは速くありません。ですから、私たちは何かを動かそうとしていただけです。メインフレームアプリケーションのようでした。サーバーに行って、たくさんのHTMLをください。そして、ウェブアプリケーションでグラフィカルユーザーインターフェースが改善されるにつれて登場しました。
Reactのようなものや今日のクールなものを使ったシングルページアプリが増えました。私たちはLightningを構築し、素晴らしいユーザーインターフェースを作るために懸命に働きました。しかし、本当に入りたいですか。もし私が営業担当者で外出中だったり、フィールドサービス技術者だったり、ただの従業員でどこからでも仕事をしているなら、会話形式で来てくれるなら、本当に大きなインターフェースにログインしたいですか。
OpenAIとエンタープライズAIの課題
OpenAIがアプリとやり取りする一種の包括的な場所になることへの関心について触れましたね。最近番組で話しましたが、Spotifyとやり取りしたり、Uberを呼んだり、チケットを予約したり。
OpenAI、Apple、Amazon、Google、Facebookから同じデモを聞いています。そして、誰もまだ効果的に構築していません。そしてエンタープライズ側を見ると、ちょっとここでアイデアに挑戦させてください。
私たちはThomas Curranを迎えました。彼は最近私のSubstackでGoogle Cloudの責任者としてインタビューをしました。多くのビジネスソフトウェアと接続するためのコマンドラインインターフェースとしてGeminiを使用することについても話しました。
そして、エンタープライズ側で同様の経験をしてきた人からコメントがありました。一元化と自然言語をビジネスソフトウェアのコマンドラインとして使用するというセールスピッチを経験してきた人です。彼らは言いました。企業は大きく、混乱していて、複雑な場所です。25年間、すべての情報問題を解決する魔法の技術のセールスピッチを聞いてきました。約束を果たしたものは一つもありません。三番目の詩は最初と同じです。それについてどう思いますか。
同意する部分と同意しない部分があります。ブラウザは私たちが知っているように、私たちが多くの仕事や多くの消費者活動をするために使う一元化されたツールです。それは素晴らしいです。それは変化しているのでしょうか。誰もがあなたを次のように動かそうとしています。恐れは、Googleが市場シェアを失うのではないかということです。人々がChromeブラウザに入ってGoogleで検索しなくなるからです。Geminiの結果を得ているのに、代わりにChatGPTに行くからです。消費者の世界ではそうです。ですから、彼らは皆その心のシェアを争っています。
エンタープライズでは、あなたに同意します。AIの問題は、この魔法のデモです。素晴らしいマジックトリックです。見てください、Alex、AIと話すだけで仕事ができます。すべてを知っています。何が重要か教えてくれます。完璧です。デモンストレーションです。いつもそのようには機能しません。
ですから、時々本当にうまく機能する未来に移行する必要があり、時々AIと話したいというあなたに同意します。分析的な観点から私のビジネスについて教えてほしいとか、自動的にコードのバグを探してほしいとか、自動的にコードの更新を投稿してほしいとか、レビューしてほしいとか。
それはすべて良いことですが、人間とAIが一緒に働いているのです。ですから、再びSlackについて話して申し訳ありませんが、Slackはマルチプレイヤーです。私はクールな子供たちを全員手に入れたので、若い人たちが今私のために働いていて、彼らは私にマルチプレイヤー環境だと教えてくれました。多くの人間が一緒に働いていますが、今はAIも一緒に働いています。
AIとだけ働いているのですか。シングルプレイヤーインターフェースでAIと話して仕事をしているだけですか。あるいはSlackチャンネルでAIと一緒にいますか。常にそうではありません。私は楽観主義者です。人間はAIの力とともに上昇すると信じています。置き換えられることはありません。私はまだ多くの優秀な人々と一緒に働きたいです。
ですから、仕事を成し遂げる必要があるとき、時々AIと働き、時々人間と働いています。私たちがSlackファーストについて話すとき、これは私たちが使う内部用語ですが、会話型インターフェースで働くことについてどう考えるか、AIと働いているかもしれませんし、他のアセットを持ち込んでいるだけかもしれません。エンジニアリンググループがやってきたように、Gitに直接ログインしていません。Workdayにログインしていません。Salesforceにログインしていません。データを内省できます。ワークフローの一部、UIと一緒に作業できます。Salesforceにログインせずに。
ですから、混合になると思います。そして私たちは顧客の声を聞きます。彼らは私たちに教えてくれます。これは機能する、これは機能しない。
私はシンプルさが好きで、うまく機能することが好きです。AIは常にうまく機能するわけではありません。ですから、フォールバックが必要です。AIが唯一の方法になるとは言えません。ですから、それは以前の質問への異なる答えかもしれません。SaaSはなくなるのか、グラフィカルユーザーインターフェースはなくなるのか。なくなりません。まだ多くの良いユースケースがあります。
しかし、この業界のリーダーとしての私たちの仕事は、未来に向けて前進しようとすることです。未来を見せます。それは「それだけではない」という反応を引き起こすでしょう。会社を始めたときのようなものです。「ノーソフトウェア」というタグラインがありました。ノーソフトウェア。人々は言いました。ソフトウェアがあるのを知っています。
多くのソフトウェアを構築しています。それはただのモットーで、出荷しないと言うためのものでした。あなたがそれを扱う必要はないと。ですから、私たちはまたその状態にいると思いますが、AIでステロイドを使っているようなものです。
基礎技術と実用性
基盤となる技術についてあなたの視点を聞きたいです。会話の早い段階で、いつかAGIに到達するかもしれないと言いましたね。また、多くのモデルの進歩が横ばいになり、今はほとんどオーケストレーションについてだという会話もあります。その点についてどう考えていますか。
事前トレーニングについては、私は専門家ではありませんが、事後トレーニングが今最高のイノベーションが起きている場所のようです。事前トレーニングとデータの量、多くのデータを使い果たしたようです。モデルのパフォーマンスを向上させるために合成データを作成しようとしています。しかし、モデルは良くなり続けています。AnthropicやOpenAIや他のプロバイダーから新しいモデルのドロップを受け取り続けると、良くなっています。
良くなるというのは、必ずしも大幅に賢くなるというわけではありませんが、より決定論的になっています。幻覚が少なくなっています。幻覚が少なくなっています。しかし、私たちにとっては、根本的に賢いモデルは必要ありません。エンタープライズのユースケースでこれらのモデルをうまく機能させる必要があります。シンプルさに戻ります。
私たちはDreamforceでAgent Scriptと呼ばれるものを発表します。Agent Scriptは少し面白いです。多くの企業、パートナー企業、買収したい企業、競合など、多くの企業を見ていますが、誰もが同じことをしています。すべてをLLMに入れ、LLMを頭脳にして、何をすべきか教えると、素晴らしいことになります。
そして彼らが発見したのは、例えばAdidasは私たちの顧客の一つですが、スニーカーを返品したいと言って、Adidasが期待する一連のステップがあります。William Sonomaもあります。DreamforceでWilliam Sonomaのストーリーを聞くでしょう。
LLMにこれをやって、これをやって、これをやって、これをやってと言っても、すべてのステップを常に実行するわけではありません。非決定論的です。ですから、私たちがやったことは、推論ループ、頭脳の中で、ステートマシンを追加しました。より良い言葉がないので。ワークフローステートマシンです。
しかし、私たちはそれを本当にシンプルにしました。Agent Scriptと呼ばれるもので、基本的にこれらのことをやってほしいと言い、それらをやるときに各ステップでAIを使いたいと言います。決定論と非決定論を混ぜ合わせます。あるいは、決定論と大規模言語モデルの素晴らしさを混ぜ合わせます。これこそ私たちの顧客が本当に求めてきたものの一つだと思います。AIを機能させるために本当に求めてきたものです。
ですから、私たちはAGIを待っていません。素晴らしいAIを機能させようとしているだけです。今日私たちが持っているAIはすべての企業を変革できます。使いやすく、迅速に展開でき、もう少し決定論的で、それがすべて真実であることを知るためのプラットフォームにする必要があります。
ラボが基本的に使用するトークンの量を増やすモデルを改善する方法について考えるとき、今できることはありますか。エラーをより少なくするか、処理できるようにするか。これは本当に必要なものの終わりに近づいているようです。
おそらく、私たちはある地点に到達するでしょう。私たちはモデルプロバイダーではありません。モデルで作業をしている研究グループがあります。私たちがやっていることのユースケースにこれらのモデルのいくつかをファインチューニングするアイデアで遊んでいます。
私たちが提供するドメインは、OpenAIが解決しようとしているドメインよりもはるかに小さいです。それはすべての頭脳になろうとしています。どんな質問にも答えます。私たちは顧客にサービスを提供して、販売を改善し、カスタマーサービスを改善し、マーケティングをよりターゲットを絞ったパーソナライズされたものにし、eコマースを改善し、より良い分析を提供し、Slackでより良いコラボレーションを提供しようとしています。
これらはすべて実際には有限の領域です。そして、業界特化型の領域でそれを行っています。ですから、私たちはCRMのユースケースのための金融サービスのファインチューニングされたモデルを持つことが役立つかどうかも検討しています。そして、これらのフロンティアモデルに「シェイクスピアを話す必要はありません。大丈夫です。シェイクスピアは必要ありません。でもSalesforceオートメーションを理解してほしいです」と言います。Salesforceオートメーションとヘルスケア、医療保険者と医療提供者で、おそらく医療保険者市場で、どんどん狭くなっていきます。
ファインチューニングによってより効果的なAIを持つことができるかもしれません。それがその空間をよりよく理解しているため、より良い決定論を与えてくれるでしょう。答える必要のある質問の広く開かれた領域を持つ必要がないからです。
わかりました。採用のペースについて少し話しましょう。外部から見ると、MITの研究のような研究が見えます。確かにそれには問題があるでしょうが、大多数の企業が今AI展開でROIを得られていないというものです。そして最近いくつかの見出しを見ました。Reutersからのこのようなものがいくつかあります。Salesforceが弱い成長予測を出し、販売がAI不安を煽っているというものです。
採用は人々が期待していたよりも遅いのでしょうか。それとも期待が狂っていたのでしょうか。実際に現場で何が起きているのですか。
私が現場で見ているのは、すべてのCEOが「みんな今AIをやる必要がある」と言ったということです。これは2年前のようなことです。ですから、「わかった、素晴らしい」となりました。みんなが出て行って、モデルを手に入れ、プロンプトを作成し、データを与えてこれらすべてのユースケースを作成し始めました。ですから、あちこちでDIYがありました。そして、そこには多くの失敗があります。
最初は「とてもクール、見て、何ができるか」というものでしたが、繰り返しになりますが、その反復可能性、信頼性、セキュリティ、データアクセス、私たちが話してきたすべてのこと、ですから、過去にはDIYの多くの失敗が散らばっていると思います。私たちがしようとしているのは、私たちが行うユースケースに本当に焦点を当て、顧客を成功させることです。
1年前、Dreamforceでシンプルなユースケースから始めました。Salesforce.comに行くと、help.salesforce.comに行くと、顧客の質問に答えるためにボットをAgentforceのエージェントに置き換えましたと言いました。そして1年前のDreamforceで、あなたもそれができますと言いました。ウェブサイトを渡してくださいという簡単な方法を作りました。私たちのAIがあなたのウェブサイトを見て、ウェブサイトをクロールすれば会社が何であるかを理解できます。ウェブサイトに置けるエージェントを素早く作成できました。ですから、それはシンプルなユースケースでした。
シンプルな質問に答える。それには多くの採用がありました。そして顧客は「わかった、それは素晴らしい。でも今は物事をやってほしい。質問に答えるだけでなく、返品を処理してほしい、注文を確認してほしい、配送の状況を確認してほしい、何でもいいから私のために行動を起こしてほしい」と言いました。つまり、より多くのデータが必要で、より多くのスキルが必要です。
ですから、市場の多くの人々がフォワードデプロイドエンジニアと呼んでいるもので、それを増やしてきました。私たちのテクノロジー担当プレジデントであるShinya Talapraataが1年以上前にサービスとサポートを引き継ぎ、私たちは本当に人的資本を再考しました。実際、ウェブサイト上のエージェントは、これらの非常にシンプルなサポートシナリオで私たちを助けているので、その仕事をするために多くのサポート担当者は必要ありませんと言いました。
必要なのは、多くの人々を再トレーニングし、顧客のところに連れて行き、行動を起こすというより高レベルのスキルのために顧客を助けてもらうことです。ですから、まだ初期段階だと思います。エンタープライズでは多くの採用があると思います。しかし、多くの誤った話も出回っています。
私のアドバイスは、ベンダーではなく顧客の話を聞く必要があるということです。だから来週のDreamforceでは顧客ストーリーを語ります。一週間中テクノロジーについて話し、AIについて話し、多くのデモを見て、素晴らしいものを見ることができますが、顧客の話を聞いてください。
それが私たちが26年間やってきたことです。顧客を成功させ、マーケティングに使う許可を求め、彼らが自分のストーリーを語ります。私たちは顧客を互いから遮断しません。彼らは互いに話します。良いことも悪いことも含めてDreamで。もし何か問題があれば、エージェントが正しく機能していなければ、互いに話すことができますが、私たちも聞きたいです。
そして私たちは、彼らのために本当にうまく機能させるために、実践的にそこにいます。Parker、時間がなくなってきているのはわかっています。
ええ、どうぞ。時間がなくなってきています。最後に一つ質問したいです。ビジネス以外の生活で、楽しみのために、あるいは何かのために個人的に使っているAIの使い方はありますか。私たちと共有できるものがあれば、それから締めくくりたいと思います。
学習に使っています。私は自分の大学の理事会に所属していて、学生がどのように職場に入り、生産的になる方法を理解し、どう訓練するか、そのための教育法は何かを考えようとしています。
ですから、私はそれを使っています。Andrej Karpathyの話を聞いて、これがどのように機能するかを説明しようとしています。これは複雑なものです。その背後にある数学のようなもの、今私たちがいる場所の魔法を完全に理解している人は誰もいません。しかし、大学で線形代数で止まりました。ですから、AIを使ってこの技術を理解するのを助けるためにいくつかのことを再教育しようとしています。
そして質問することができて、恥ずかしくありません。あなたに聞いたら恥ずかしいかもしれません。「Parker、それを知らないの」と言われるでしょう。まあ、常に学ぶべきことはあります。そうですね。
ええ。いや、素晴らしいです。私はよく考えます。もしChatGPTが人間だったら、私が本当に大きなバカで非常に迷惑だと思うだろうと。それが反対側にいるのがただの技術であることの良い点です。
まさにその通りです。魅力的な話でした、Parker。このショーに来ていただいて本当にありがとうございます。珍しい公の場での登場として、特にこのショーに来ていただいたことに感謝します。また話せることを願っています。
ありがとうございます、Alex。光栄です。さあ、皆さん、ご視聴ありがとうございました。近いうちにまた別のエピソードでお会いしましょう。
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