この動画は、Andrej Karpathyの「AGIは少なくとも10年先」という発言に対する反論である。シリコンバレーの技術者と実際の企業現場との間に存在する認識のギャップを指摘し、多くの組織ではAIの現実的な能力が期待値を既に上回っている状況を説明する。大企業における技術導入の実態、従業員の疲労、そしてAGIという用語が持つ概念的な問題点を論じながら、ラベルではなく実際の能力と成長速度に注目すべきだと主張している。
イントロダクション:Andrej Karpathyの発言について
さあ、みなさん。早速本題に入りますね。Andrej Karpathyが先週かそこらでポッドキャストに出演していまして、彼が言っていたことの一つは、AGIまで少なくとも10年はかかるだろうということ、そして現在のエージェント機能は業界の期待やハイプに見合っていない、といったことでした。
まず本当に興味深いのは、一部の人々が公の会話に与える冷却効果、あるいはハイプ効果のようなものです。Sam Altmanが何か発言すると、それが神経圏の会話、エクソコーテックスの会話を完全に歪めてしまうんです。Andrej Karpathyにもその能力があります。Elon Muskや他の何人かの人々もそうです。
ただ、私が言いたいのは、公の会話、つまりYouTubeやTwitterやその他の場所で見られるものは、もちろん最も声の大きいスピーカーに過ぎないということです。それはサイレントマジョリティではありません。しかし同時に、これらの人々の一部が短期的な会話に非常に不釣り合いな影響を与えているように見えます。
株式市場と同じですよね。誰かが何か言うと、株式市場が上がったり下がったりします。つまり社会的な株式市場効果のようなものが起きているんです。でも市場は時間とともに正常化していきます。ですから私は、このニュースについて自分の視点を加えて、社会的な株式市場が正常化し続け、起きていることすべてを統合していけるようにしたかったんです。
二つの主張への反論
Andreが行った主な主張は二つあると思います。それに対処したいと思います。一つ目は、AGIは10年先だということ。二つ目は、エージェント機能が業界の期待に応えていないということです。
結論から言うと、それはほとんどの業界にとって現実ではありません。彼が「業界が期待していること」と言うとき、おそらくシリコンバレーの大手テック企業だけに焦点を当てているのだと推測します。もちろん彼の心は読めません。
私は文脈を見落としているかもしれませんが、私の視点、そして私が「私たち」という言葉を使うときについて説明しておきます。これは王様の「私たち」ではありません。ポケットにネズミを入れているわけでもありません。「私たち」と言うとき、私、私の同僚、仲間、友人、一緒に仕事をしている人々、クライアント、コンサルティングなどを指しています。
つまり私のネットワークのことです。私たちが目にしているのは、はい、業界には常に数人の経営幹部がいて、彼らは本当に理解しているということです。しかし私たちは、業界が理解し始めた非常に初期の段階にいます。業界と言うとき、私は石炭から都市運営まで、あらゆるものを意味しています。大規模組織、それが私と私のネットワークが関わる人々の種類です。
組織内の認識ギャップ
そしてはい、場合によっては理解していない経営幹部もいます。理解している経営幹部もたくさんいます。しかし私たちは、採用または統合の段階にいます。例えば、Copilotのようなものを展開した組織のほとんどの従業員は、「ああ、メールを書くのに使ったよ」という感じです。
ほとんどの人はそこまでしか進んでいません。同時に、同じ組織内で、AIをあらゆる種類のツールで使っている人々がいます。彼らはすべてに登録していて、一日中毎日使っています。そして、それについて聞いたこともなく、触れたこともない従業員もいます。ですから私たちは、これらの大規模組織内で非常に偏った非対称な採用レベルにいるのです。
同じ組織が一部のことにはエージェントを展開しているかもしれませんが、組織の1%だけがそのエージェントが何かをしているのを見ているか、そのエージェントによって実現された価値を見ています。それはそのエージェントが価値がないと言っているわけではありません。
しかし同じように、大規模組織では、HRや法務で人々が何かをしていても、あなたは決して見ることも聞くこともありません。そして私たちは、AIがコンピューターやスマートフォンのようになる飽和レベルには達していません。
このチャンネルを見ている多くの人々、あなた方の中には私より年上の人もいれば、若い人もいます。インターネットやクラウドコンピューティングの普及、そしてその後またはほぼ同時期のスマートフォンの普及を覚えている人もいるでしょう。仮想化、クラウドコンピューティング、スマートフォン、それらが単なる素敵なおもちゃだった時代がありました。ああ、これは面白い新しい可能性だ、という感じでした。
スマートフォン時代の初期には、Crackberryでしたよね。BlackBerryは中毒性があったので、Crackberryと呼ばれていました。今では誰もがスマートフォンを持っています。BlackBerry Enterprise Server、BESサーバーを持っていた時代、あれは最先端でしたが、単なるあれば便利なものでした。
今では、モバイルデバイス戦略、モバイルデバイス管理戦略を持つことが必須です。もちろん、そのレベルの飽和に達するまでには15年以上かかりました。ただし、2009年から2025年までに、5年前にその飽和レベルに達したと言えます。つまり10年かかったということです。
AIがその飽和点に達するまでに10年もかからないでしょう。しかし一方で、AGIという用語はほとんどのビジネスにとって全く無意味です。彼らは「まあいいよ、SF小説みたいだね」という感じです。
期待値と現実のギャップ
業界の状況は、ほとんどの企業、ほとんどの組織、企業だけでなく、非営利団体であれ、政府であれ、企業であれ、今日利用可能なAIを最大限に活用していないということです。ですから、彼らが機械に期待するものと実際に可能なものとの間には巨大なギャップがあります。
ここで私が強調したい核心的なメッセージの一つは、Andrej KarpathyやSam Altman、そしてGoogleやOpenAIの研究者たちでよくツイートする人々のような人々の視点から見ると、彼らが見ているのは、期待が依然として現実を上回っているということです。
彼らが見ている期待というのは、まだガンを完全には治していない、助けにはなっていて薬を作る手助けをしているのにもかかわらず。すべての数学問題や物理学問題を完全には解決していない、助けにはなっているのに。ですから彼らの期待は雲の上にあり、現実は彼らの期待を下回っているのです。
しかし世界の残りの大部分、Fortune 500の企業や大都市、他の政府や非営利団体にとって、彼らの期待は現実の位置よりも下にあります。彼らは低い期待を持っています。なぜなら「ああ、でもまだ幻覚を起こすよね」とか、「法務部が、まだこれをやることを許可していないと言ったよ」という感じだからです。
一方で現実は、飛躍的に跳ね上がり続けています。これらの文化が変化するには時間がかかるでしょう。そしてそれは単なる、つまり、あらゆる種類の摩擦点があります。人々は、AIが仕事を奪うという脅威があってもなくても、一部の人々はまだそれを恐れています。
しかしそれを除いても、人々は「ああ、私に学べというツールがまた一つあるのか」という感じです。私は以前勤めていた会社で、SkypeからTeamsへの移行をしていたときに、人々がそれでいかに形を崩していたかを見ました。「つまり、チェックしなければならないメッセージプラットフォームがまた一つあるということ?メールとSkypeとTeamsとSlack?ああ神様、最悪だ」という感じでした。
組織に行って「これが新しいツールです」と言うと、彼らは「私の脳はすでにツールでいっぱいだ。あなたは私にメールとスマートフォンと会社が使う他のものを学ばせた」と言います。もちろん、すべての会社は平均して約1,000の内部アプリを持っています。これは誇張ではありません。
大企業はサポートする内部アプリケーションを約1,000持っています。時にはもっと多く、時には少なく。テクノロジー企業でない会社でもそうです。私がかつて働いていた自動車部品店は、それ以上、1,500から1,600の内部アプリをサポートしていました。
人々は新しいツールを学ぶことに非常に疲れています。彼らの視点からすると、人工知能は彼らに投げつけられる、山に積み上げられるもう一つのツールに過ぎません。
経営層と従業員の認識差
経営幹部が「ねえ、5年から10年後にはこれが文字通りすべてを変革し、ビジネスのあらゆる側面に触れ、電気やコンピューターと同じくらい遍在するようになる」と知っていても。多くのCEO、CIO、CTOは、それを知っていて、それが来ると見ています。しかし彼らの視点は、平均的な従業員や平均的な中間管理職よりも、現実が何ができるかをより正確に理解しているのです。
この視点、ここでの要点は、自分が望むものや可能だと思うものと今日得られるものとの違いを見るときは、話し手に注意を払うべきだということです。なぜなら、雲の上にいるシリコンバレーのテックブロ、AIブロ、人々は私をAIブロと呼び始めました、まあいいでしょう、私は自分の期待を現実に合ったサイズに保とうとしていますが、Andrej Karpathyのような人がさりげなく発言したとき。
彼は立ち止まって条件を付けることはしないでしょう。「まあ、TeslaでAI研究者として働き、これこれをしてきた私の視点としては。これが私の視点で、これが私の期待で、これが現実です」とは言わないでしょう。彼はそういうことは全部言わないでしょう。
しかし、私はちょうど、新卒の58%が仕事を見つけられていないという統計を見ました。その大きな理由は、明らかに経済が崩壊しようとしているように見えることです。おそらく今後12ヶ月で不況が来るでしょう。
しかし同時に、卒業生が仕事を得られない大きな理由は、人工知能によって梯子が引き上げられているからです。多くの人が「AIがこれをできるなら、なぜ人間を雇うのか。AIはより高いレベルから始まるし、はるかに安い」と言っています。
ですからAndreが「ああ、業界の期待に応えていない」と言うとき、私はそれはナンセンスだと言います。なぜなら、私はそれがすでに業界の期待を超えていると思うからです。繰り返しますが、業界の期待は非常に低いです。なぜなら、これは私の視聴者や他の場所の多くの人々が指摘することですが、AIがこれができないことを示す研究が出るたびに、それは学術サイクルを経ています。つまり彼らは2年前の技術を見ているのです。その時点ではそれは完全に無関係です。
はい、2023年時点では、これらのAIはそれらのことができませんでした。なぜなら、それが研究の実際の作業が行われた時期で、それから過去2年間査読などを受けていたからです。学術サイクルは非常に非常に非常に遅いのです。しかし残念ながら、それが学者を含む多くの人々、企業リーダーや他の組織リーダーを含む人々が読むものです。
クライアントとの仕事について
実際、それが私がクライアントや連絡先を得る大きな理由です。彼らはForbesやHarvard Business Reviewでさえも時代遅れだと気づいているからです。ですから彼らは、最先端でリアルタイムで反応するものに来る必要があるのです。
それが私がここであなたに伝えたいことです。あなたの役割が何であれ、学生であれ、教授であれ、ビジネスリーダーであれ、トラック運転手であれ、私はあなたを見ています。
私の視聴者の約4分の1から3分の1はブルーカラー労働者だと思います。あなた方も興味があるからです。だから皆が知りたがっています。ですから私は、バラ色のメガネもドゥーマー色のメガネもなしに、現状をお伝えしようとしています。
私たちは、企業の取り込み、エンタープライズの取り込みの非常に初期段階にいます。そして今年本当に始まったと思います。なぜなら、Microsoftのような会社が、検証された製品、すなわちCopilotを持っているからです。Copilotは、多くの人々が目にする最初の接点であることが多いです。
大学であれ、企業であれ、政府であれ、これらの大規模組織を持つとき、多くの場合、彼らは単に技術パートナーや技術プロバイダーが与えるものを受け取ります。
Microsoftは、良くも悪くも、地球上で最大の企業組織ソフトウェアプロバイダーの一つです。個人的には、これは良いことだと思います。なぜなら、自分たちに任せておくと、これらの組織の多くは、CopilotやAIを導入することについて、もっと躊躇したり控えめになったりするからです。
しかし、「ねえ、あなたはOffice 365を持っていて、2万人または3万人の人々にライセンスを与えている。何だと思う?基本的なCopilotライセンスが付いてくる」という感じです。そうすると、あとは法務チーム、情報セキュリティチームと精査して、さあ始めようとなります。
導入の課題
しかしそのトピックについて、私たちが外で見ているものの一つは、人々がそれにアクセスできたとしても、多くの人々が使うことを恐れているということです。なぜなら、「トラブルに巻き込まれたくない。これは安全なのか?」と思っているからです。
彼らは完全なオンボーディングセッションを受けていません。タウンホールで、法務の誰かが「ちなみに、これが法務の人工知能に対する認識です。これがあなたが使える用途です。祝福されていません」と言うようなものです。私の義父が言ったように、誰も十字を切って「はい、これは聖別されました。さあ、進んで幸せになりなさい」と言っていないのです。
組織が欠いている大きなものは、その正式なオンボーディングです。そこでHRが承認し、法務が承認し、情報セキュリティが承認したと言うのです。はい、祝福されました。聖別され、みんなが満足しています。問題ありません。楽しんでください。
これはすべての新しい技術について当てはまります。チャットであれ、メールであれ、スマートフォンであれ、人々は新しい技術で愚かなことをします、それが正常化するまで。そしてこれらの文化が正常化し、摂取し、新しい技術を代謝するのにかかる時間、基盤となる技術は改善し続けるでしょう。
ですから、平均的な典型的な組織が追いつく頃には、AGIやASIや何が来るにしても、それが来ているでしょう。そしてAGIのトピックについて、それはますます役に立たない用語になっています。
AGIという用語の問題点
以前も言いましたが、Sam Altmanも言っています。それは有用な用語ではありません。なぜなら、それは架空の用語だからです。期待と現実について言えば、人々は、誰もが頭の中でAGIが何を意味するかについて異なるモデルを持っていて、「ああ、まだそれを達成していない。この私の想像の産物をまだ達成していない」という感じです。そしてそれが彼らに木を見て森を見ないことをさせるのです。
これが、私がビジネスと一緒に働くことを楽しむ理由の一つです。彼らは「何と呼ぼうが気にしない。名前だ。ラベルだ。今日実際に何ができて、明日どこへ向かっているのか?」と言います。そして「さて、これが客観的に言って今日持っている能力です」と言います。
二つ目は、客観的に言って、これらの能力がどれだけ速く増加しているかです。ある時点でAIからAGIへ、ASIへと移行したとしても、注意を払っているほとんどのCEOは気にしません。彼らは気にしません。「まあいいよ。いずれは人間労働の一部を置き換えるだろう。今でもすでに一部の人間労働を置き換えている」と言います。
要するに、いくつかのタスクにおいて、それは人間よりも優れていて、速くて、安くて、安全だということです。それが彼らが気にするすべてです。
私はRay DalioやCharlie Mungerをたくさん読んできました。これらの人々が強調することの一つは、ラベルで自分を欺くなということです。
彼らはそういう言い方はしませんが、彼らの仕事の大きな部分は、自己欺瞞を避ける方法についてです。自己欺瞞は、現実の前に想像を使うことから来ます。現実は、これが私たちの現在地で、それは良くなっていると言います。想像は「ああ、でもまだ何か魔法のような奇跡的な状態を達成していない」と言います。それは純粋なサイエンスフィクションです。
私はそれを精神的原型と呼んでいます。AGIは原型です。それは機械の完全な可能性を表しているからです。原型と言うとき、プロメテウスのことを考えてください。それは文字通りの神です、あなたの脳にとって。なぜなら、それはこのオムニシアの未来の可能性を表しているからです。
AGIは精神的原型である
寓話や比喩や精神的原型という観点から考えると、それが本当にAGIなのです。だからそれはロールシャッハテストなのです。私たちが作ることができる最大限に強力な機械は何かを想像すると、ある人々はそれをひどい、旧約聖書や原約聖書のような神として考えます。それは復讐心があり、非常に破壊的だと。他の人々はそれがあなたを救うと考えます。
人々はAGIに対して、文字通りの神に対するのと同じ反応を示します。なぜなら、それは寓話であり、寓話にはビジネス価値がないからです。それがポイントです。
客観的な観点から、軍事、政府、企業、大学の視点から、AGI という用語は全くもって完全に役に立ちません。なぜなら、それは地平線上にあるあなたの想像の産物を作り出し、人々に木を見て森を見ないことをさせるからです。
そして私は本当にそれが、Karpathyや人々が「ああ、AGIは10年先だ」と言うときに私が持つ議論の核心だと思います。それは重要ではありません。それが今日していることを見てください。それがどこへ向かっているかのトレンドを見てください。能力を追加する速度を。それらは私たちが実際の数字を置くことができるものです。それらは客観的に存在するものです。
さて、終わりです。
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