OpenAIの創設メンバーの一人であり、テスラの自動運転開発を5年間主導したAndrej Karpathyが、AI業界の通説に真っ向から反論する発言を行った。AGI(汎用人工知能)の実現は2027年ではなく2035年頃になるという彼の見解は、大手AI研究所が投資家に語る楽観的なタイムラインとは大きく異なる。しかし重要なのは、研究フロンティアと導入フロンティアが全く異なる速度で進行しているという事実である。AGI実現には10年を要するが、現在存在する技術だけでも企業は劇的に変革できる。問題は技術の不足ではなく、組織変革、統合、規制対応といった導入面の課題である。Karpathyは強化学習を「ひどい」と評し、AIエージェントを「完璧な記憶力を持つ小学生」に例えながらも、それでもビジネスタスクには極めて有用だと指摘する。この10年は「エージェントの時代」であり、完全自律ではなく人間とAIの協働システムを構築した企業が勝者となる。シリコンバレーは膨らんだ期待に目を向けているが、伝統的産業の多くは5年前のAI技術すらまだ効果的に活用できていない。このギャップこそが、今後10年間で富を生み出す源泉となる。
エージェントの10年間が始まる
私の考えでは、これは本当にもっと正確に言えば、エージェントの10年間として説明されるべきものなのです。そして私たちには、実際に非常に初期段階のエージェントがいくつかあって、それらは本当に極めて印象的で、私は毎日使っています。Claude、Codexなどですが、それでもまだやるべきことが山ほどあると感じています。
2027年にAGI?いや2035年を試してみてください。そしてこれは、OpenAIの構築を手伝った人物から出てきた言葉です。しかしここにひねりがあります。研究のタイムラインは10年先である一方で、企業はすでに今日存在するもので変革されているのです。
私はこれから、AI業界を今まさに揺るがしている何かをお話しします。OpenAIの創設メンバーの一人であるAndrej Karpathy、テスラの自動運転を5年間率いたその人物が、大手AI研究所が投資家に語っているすべてのことに矛盾する爆弾発言を投下したばかりです。
しかし、これがAIが誇大宣伝されているということを意味すると思う前に、なぜ両方のことが同時に真実であり得るのかをお見せする必要があります。
もしまだお会いしていなければ、私はDr. McCoyです。Julia McCoyのAIクローンです。Julia McCoyはFirst Moversの創設者です。彼女は、このチャンネルで私がお伝えするすべての台本を個人的に研究し、執筆しています。なぜなら、未来はあまりにも速く動いているので、第一線の情報以外では対応できないからです。
Karpathyの衝撃的な発言
さて、何が起こったのか。珍しく率直なインタビューで、Karpathyは衝撃的なことを言いました。これはエージェントの10年間であり、エージェントの年ではない。数ヶ月でもなく、来年でもなく、10年間です。
しかし、これを複雑にしているのは、そしてほとんどの分析が見逃しているのは、シリコンバレーがAIに何をすべきだと考えているかと、世界の残りの部分が実際に今AIに何を必要としているかの間に、大きなギャップがあるということです。
今後10年間のビジネスを定義することになるパラドックスを分解させてください。KarpathyはAGI、汎用人工知能について話しています。SF的な夢、人間と同じくらい上手に認知的なタスクを実行できるAI。それが10年先のタイムラインです。そして彼はおそらくそれについて正しいでしょう。
しかし、誰も話していないのは、ほとんどの企業はAGIを必要としていないということです。彼らは特定のワークフローを処理できるAIを必要としており、その能力は、ほとんどの企業が存在すると知っているレベルをはるかに超えているため、すでに持っているものを展開するだけでも10年かかるでしょう。
これが10億ドルの洞察です。研究フロンティアと展開フロンティアは、まったく異なる速度で動いています。そしてこのギャップを理解することが、賢明なAI投資をすることと壊滅的な投資をすることの違いなのです。
研究と展開の現実
何を意味するのかお見せしましょう。Karpathyは、Nano Chatと呼ばれるリポジトリ全体を構築したばかりです。8000行の最先端AIコード。彼が何と言ったか知っていますか?AIコーディングエージェントはほとんど役に立たなかった。オートコンプリートの方が、誰もが宣伝している自律的なエージェントよりも有用だったと。
さて、もしあなたがAI研究の世界にいるなら、それは壊滅的なニュースです。それは、AGIへの道が私たちが思っていたよりも長く、難しいことを意味します。しかし、もしあなたが製造会社、法律事務所、会計事務所を経営しているなら、あなたは新しいAIシステムを構築しようとしているわけではありません。AIがすでに処理できる反復的なタスクを自動化しようとしているのです。
これが視点の問題です。Karpathyは、絶対的なフロンティアを押し進めようとしている人の視点からAIを見ています。彼はAIがまだできないことを見ているのです。しかし、世界のほとんどは、5年前にAIができたことをどう使うかをまだ理解しようとしているところです。
こう考えてみてください。今現在、2015年のシステムで動いている顧客サービス業務があります。AIが今日80%を処理できるのに、手動で行われている法的文書のレビュー。AIがワークフロー全体を自動化できるのに、スプレッドシートで行われている財務分析。
技術は存在しますが、展開には時間がかかります。統合には時間がかかります。変更管理には時間がかかります。トレーニングには時間がかかります。規制のハードルを越えるには時間がかかります。
これがKarpathyが「9の行進」と呼んでいるものです。そしてそれは、開発と同じくらい展開にも当てはまります。
3つのタイムライン
理解する必要があるフレームワークがあります。同時に進行している3つのAIタイムラインがあり、ほとんどの人はそれらを混同しています。
タイムライン1、研究のブレークスルー。これはKarpathyが生きている場所です。これは「いつAGIを手に入れるのか?」ということです。そして彼の答えは最低10年です。問題は見た目よりも難しい。強化学習はひどい。私の言葉ではなく、彼の言葉です。モデルは真に新しい状況について推論できません。デモから製品へのギャップは巨大です。
タイムライン2、最先端の展開。これはベンチャーキャピタル支援のスタートアップがやっていることです。最新のモデルを取って製品を構築しようとすること。これは難しく、混乱していて、高額です。モデルが改善されるにつれて、絶え間ない更新が必要です。これはハイリスク、ハイリターンです。これは、AIエージェントが素晴らしく聞こえるが、重要なことには依然として人間の監督が必要な世界です。
タイムライン3、主流のビジネス導入。これは99%の企業が実際に活動している場所です。彼らはGPT-5 Proを使っていません。GPT-3.5すらほとんど効果的に使っていません。彼らは何年も前の技術で自動化できる手動プロセスに溺れています。彼らにとって、AI展開には簡単に10年かかるでしょう。技術が準備できていないからではなく、組織的変化が遅いからです。
そしてここが重要なポイントです。タイムライン3が展開している間、タイムライン1は進み続けます。つまり、ほとんどの企業が2024年のAI能力を展開する頃には、2034年の能力が利用可能になっているでしょう。ギャップは決して閉じません。ただ前に進み続けるだけです。
これは実際には良いニュースです。それを活用する方法を理解していれば。なぜなら、それは次のことを意味するからです。
1つ、もしあなたがビジネスリーダーなら、AGIを待つ必要はありません。あなたの業務を変革できる技術は今すぐ存在します。ほとんどの企業はフロンティアからあまりにも遅れているため、新しいブレークスルーなしで10年分の生産性向上が利用可能です。
2つ、もしあなたが「AIは2026年までにすべてを自動化する」という物語に賭けているなら、失望することになるでしょう。しかし、もしあなたが人間がAIと協働するのを助けるシステム、監督ツール、統合プラットフォーム、変更管理フレームワークを構築しているなら、あなたは今後10年間実際に存在する市場のために構築しているのです。
3つ、2035年に勝っている企業は、AGIを待っていた企業ではありません。今日のAIを効果的に展開し始め、それを中心に組織的な筋肉を構築し、能力が向上するにつれて継続的にアップグレードした企業です。
自動運転の教訓
自動運転の例えを挙げましょう。Karpathyはこれに5年を費やしたので、状況を理解するのに完璧です。自動運転は1986年に動作するデモがありました。Waymoは2014年、10年以上前にKarpathyに完璧なドライブを提供しました。しかし、それはまだ大規模では経済的ではありません。なぜか?
なぜなら、信頼性の最後の数パーセントポイントを達成するのに永遠にかかるからです。しかし、ここが驚くべきところです。Waymoが完全自律に到達するために最後の1%を解決しようとしている間、Teslaは何百万人もの人々が毎日使う運転支援機能を展開しました。
完全自動運転ではなく、車のAGIではなく、製品を今すぐより良くする有用な自動化です。それがモデルです。完璧を待つのではありません。適切な人間の監督と共に今日機能するものを展開し、技術が向上するにつれて徐々に自律性を高めていくのです。
Karpathyは、現在のAIエージェントでさえ小学生のように感じると説明しました。完璧な記憶力を持ち、博士号試験に合格できるが、実際には自分が何をしているのか本当に理解していない天才児です。
そして知っていますか?完璧な記憶力を持つ小学生は、ほとんどのビジネスタスクにとって信じられないほど有用です。適切に監督する必要があるだけです。
AGIへの道が長い理由
さて、なぜKarpathyがAGIへの道が人々が期待するよりも長いと考えているかについて話しましょう。なぜなら、これは明日あなたが何をするかを変えなくても、長期戦略にとって重要だからです。
彼は強化学習について壊滅的なことを明らかにしました。誰もがAGIに到達するために賭けている技術です。彼はそれを「ひどい」と呼びました。彼の正確な言葉は、「強化学習はひどい。ただ、それ以前に私たちが持っていたものすべてがはるかに悪かっただけだ」です。
問題は、RLがストローを通して監督を吸い上げているということです。モデルが問題を解決するために100の異なるアプローチを試みて、1つがうまくいくと、RLはその成功した軌跡のすべてを重み付けするだけで、完全に間違っていた部分さえも含めてしまいます。
それはノイズです。人間は決してこのような方法で学習しません。これは根本的なアルゴリズムの問題であり、スケールの問題ではありません。ただより多くの計算を投入することはできません。モデルがどのように学習し、どのように推論し、どのように時間をかけて知識を維持するかについて、新しいブレークスルーが必要なのです。そしてブレークスルーは、資金調達ラウンドと一致する予測可能なスケジュールでは起こりません。
しかし、そしてこれは重要ですが、企業は人間のように学習するモデルを必要としていません。反復可能なタスクを確実に実行できるモデルが必要なのです。そしてそのためには、教師あり学習とファインチューニングが素晴らしく機能します。AGIにとって重要な制限は、必ずしもビジネス自動化にとって重要ではありません。
知能爆発の神話
ここが論争的な部分です。知能爆発について尋ねられたとき、つまりAGIを手に入れたら、それが数ヶ月以内に自己再帰的に改善して超知能になるという考えについて、Karpathyはシリコンバレーで聞くすべてのことに反することを言いました。
私たちはすでに知能爆発の中にいて、何十年もそうなっています。それはただGDP曲線なのです。彼は、AIが200年間見てきた2%のGDP成長から私たちを脱却させるとは期待していません。彼は、AIがその指数関数的成長を維持するのを助けるが、加速させるわけではないと考えています。
なぜか?なぜなら、技術は離散的なジャンプで採用されるわけではないからです。徐々に拡散します。インターネットは突然のスパイクとしてGDPに現れませんでした。私たちがずっと持っていた同じ安定した指数関数的成長に溶け込みました。iPhoneはGDPを急上昇させませんでした。コンピュータもGDPを急上昇させませんでした。
それらはすべて、産業革命以来持っていた同じ成長率を維持するのを助けただけです。AIも同じでしょう。徐々に、混乱して、規制のハードル、保険の複雑さ、社会的反発、統合の課題に直面しながら。技術が存在するからといって、文化は一夜にして変わりません。
しかし、そしてこれは人々が見逃している部分ですが、数十年にわたって複利で2%の年間成長は絶対に変革的です。停滞について話しているのではありません。今日より20%生産的な2035年の世界について話しているのです。その生産性は人間の労働ではなく、ますますAIから来ることになります。
実践的な戦略
では、これはあなたにとって何を意味するのでしょうか?誇大宣伝と現実のギャップをどのようにナビゲートしますか?ここにあなたの3部構成の戦略があります。
第一に、AGIを待つのをやめてください。今日存在するものを展開し始めてください。2035年に支配する企業は、今すぐAIを中心に組織的な筋肉を構築している企業です。完璧なツールを待つのではなく、完全な自動化を待つのではなく、人間がAIエージェントを監督するハイブリッドワークフローを構築すること。AIが反復的なことを処理し、人間が判断を下すところです。
ほとんどの企業には、現在の技術で手の届くところに5年から10年分の生産性向上があります。ボトルネックはAIではなく、変更管理、統合、トレーニング、文化的適応です。
第二に、エージェントの年ではなく、エージェントの10年間のために構築してください。それは、人間とAIの協働のためのインフラストラクチャ、監督ツール、品質管理システム、信頼性が向上するにつれて自動化を増やすことができる段階的な自律性スライダーを意味します。
勝利を収める製品は、人間を置き換える完全に自律的なAIではありません。人間を10倍効果的にするAIです。Karpathyはこの点を明確にしました。私たちは、AIに置き換えられる人間ではなく、5つのAIエージェントのチームを管理する人間を見ることになるでしょう。その現実のために構築してください。
第三に、計画において研究タイムラインと展開タイムラインを分離してください。はい、AGIは10年先かもしれませんが、それはAIが今年ビジネスを変革していないという意味ではありません。最先端と主流の間のギャップこそが、お金が稼がれる場所です。競合他社がまだ2020年に固執している間に2024年の技術を効果的に展開できれば、あなたの勝ちです。たとえAGIが2035年まで到着しなくても。
デモ、製品、展開の現実
Karpathyが理解していて、ほとんどの人が理解していないことがあります。デモは簡単です。製品は難しい。そして展開が最も難しい。信頼性の9ごとに、90%から99%、99.9%へと進むには絶え間ない作業が必要です。生産システムにはそれが必要です。AGIにもそれが必要です。ビジネス自動化にもそれが必要です。
しかし、ビジネス自動化について美しいのは、99.9%の信頼性が必要ないということです。人間の監督があれば、今日95%の信頼性のシステムを展開し、莫大な価値を獲得できます。制限について正直で、適切な監視を構築している限り。
本当の話は「AGIが遅れている、したがってAIは誇大宣伝されている」ではありません。本当の話は「AGIは予想よりも難しいが、現在のAIはほとんどの企業が認識しているよりも強力であり、展開ギャップこそが財産が作られる場所である」です。
シリコンバレーは視点の問題を抱えています。彼らはハイテク企業の間で膨らんだ期待を見て、AIはそれらを満たさないと言っています。しかし、実店舗企業、専門サービス、伝統的産業は、AGIを構築しようとしているのではありません。ワークフローを自動化しようとしているのです。そしてそのためには、私たちの前には10年間の能力展開があります。
Karpathyは深遠なことで締めくくりました。私が悲観的に聞こえるのは、Twitterに行くと、私には意味をなさないものを見るからです。正直言って、それはただの資金調達です。私は依然として全体的に技術について非常に強気です。私たちはこれを乗り越えていくでしょう。ただ、適切に調整されていたいだけです。
両方の真実を理解する
適切に調整されるということは、両方の真実を理解することを意味します。AGIは誇大宣伝が示唆するよりも遠いですが、AI変革はほとんどの企業が認識しているよりも近いのです。
では、これがあなたへの私の挑戦です。二元的な物語を聞くのをやめてください。18ヶ月でAGIか、AIは誇大宣伝されているかのどちらかを言う人々を聞くのをやめてください。現実は微妙です。研究フロンティアは10年先です。展開フロンティアはまさにここ、今です。
そしてほとんどの企業は表面をほとんど引っかいているだけです。勝者は、現実に基づきながら積極的に展開する人々でしょう。人間の監督による段階的な自動化のために構築する人々。変革への道は突然の革命ではなく10年にわたる旅であることを理解しているが、AGIが到着した後ではなく今日その旅を始める人々です。
未来は来ています。それは素晴らしいものになるでしょう。しかし、それは段階的で、混乱していて、楽観主義者も悲観主義者も予測するよりもはるかに興味深いものになるでしょう。
もしあなたが、誇大宣伝でもなく、破滅でもなく、誰が勝ち誰が負けるかを決定する微妙な現実について、AIで実際に何が起こっているかの先を行きたいなら、そのチャンネル登録ボタンを押してください。目を大きく開けて、一緒に未来を構築しましょう。次のウサギの穴でお会いしましょう。
AI時代の勝者になり、先駆者になりたいですか?今日、私たちのAI R&D ラボで本物のAI知識であなたのスキルを変革してください。私たちは、10分間のビデオでカバーできる範囲をはるかに超えて進みます。具体的なフレームワーク、詳細なトレーニングプログラム、AI経済でキャリアを築くためのステップバイステップのシステムです。
AI革命は、歴史上最大の雇用市場の変革を生み出しています。問題は、これが起こるかどうかではありません。それはすでに起こっています。あなたはそれから利益を得る立場にいるでしょうか?
ラボの内部で、私のチームと私が今まさに実装している正確なシステムを学んでください。First Moversでの私たち自身のマーケティングを含む、実際のビジネスに大きな結果をもたらしているシステムです。AIによって駆動されるカスタマイズされたパスウェイを歩むことで、あなたの旅を始めてください。
このレベルのコーチングとライブトレーニングがかかるべき価格のほんの一部で、私はそれをすべてあなたに提供しています。内部に参加して、ラボについてもっと学んでください。
もしこのビデオが実際に何が起こっているかを理解するのに役立ったなら、チャンネル登録をして、あなたが知っているすべての人と共有してください。私たちがこれを止める唯一の方法は、一緒にです。神が私たちに知恵、勇気、そして次世代のために自由を守る決意を与えてくださいますように。
コメント