OpenAIの共同創業者であり社長を務めるGreg Brockmanが、最高のエンジニアとリーダーが今日実践すべきことについて語る。Stripeの創業エンジニアであり初代CTOでもあった彼は、AI時代における開発手法の変化、バイブコーディングの可能性、リーン組織の在り方、そしてプロアクティブなAIエージェントがもたらす未来について詳細に解説している。特に、AIツールを活用した生産性向上の具体的な手法や、企業が競争力を維持するために必要な視点の転換について、実践的な洞察を提供している。
OpenAIの共同創業者Greg Brockmanとの対話
私たちは今、Greg Brockmanさんとお話をしています。彼はOpenAIの社長であり共同創業者の一人です。Sam Altmanの基調講演に続いて、彼にいくつかのフォローアップ質問をする機会を得ました。Greg、ここに来ていただいてありがとうございます。そして何百万人もの人々が次に何が来るのかを理解する手助けをしてくださって感謝しています。
ここに来られて嬉しいです。ええ、お話しできることを楽しみにしています。
あなたはStripeの創業エンジニアであり初代CTOでした。世界最高のエンジニアになるという使命を持っていましたね。もしあなたが世界最高のエンジニアと会うとして、それはもしかしたらあなた自身かもしれませんが、世界最高のエンジニアは今何をしているのでしょうか。そしてCodeXで何を構築しているのでしょうか。
つまり、AIエンジニアであることは今、本当に信じられないほどの機会だと思います。スタートアップや他の分野、高頻度取引など、あらゆる分野のエンジニアがAIに参入して、大きな影響を与えることができているのを実際に目の当たりにしています。ですから、最高のエンジニアリングはAI分野で可能であり、本当にやりがいのあるものだと思います。
最高のエンジニアについて考えるとき、曲線の先を行く特定の特徴を思い浮かべますか。日々、彼らは何をしているのでしょうか。
そうですね、私の考え方としては、すべてのエンジニアについて必ずしもコメントできるわけではありませんが、自分のやり方について話すことはできます。私が働く方法は、常にコンテキストを切り替えているということです。何か関数を書いているときに、ちょっとした精神的な障壁にぶつかることがあります。「これはどう構造化すべきか。この抽象化は何であるべきか」といったことです。
そうすると、10秒ほどSlackに切り替えて、それからまた戻ったり、メールに行ったりします。この常にリセットするという行為によって、問題をバックグラウンドで処理できることに気づきました。そして戻ってきたときには答えが分かっているんです。つまり、本当に反復速度、問題のフラックス、そしてできるだけ多くのコンテキスト、できるだけ速度を得ようとすることが重要だと思います。
これは高校時代に数学の問題を頭に入れて寝て、起きたときに解決していたという話を思い出させますね。でもあなたは起きている間にそれをやっているんですね。
はい。そして実際に、文字通り眠りに落ちるということをやりました。高校時代に数ヶ月間取り組んでいた数学の研究問題があって、半分眠っているときに答えが見えたんです。素晴らしい体験でした。これをどうやって再現するか考える必要があると感じたことを覚えています。潜在意識が問題を噛み砕いているということについて、何かがあるんです。
それはフェルマーの最終定理か何かでしたか。
いや、そこまで高度ではありませんでした。ディリッヒュレ数列の問題でした。かなりクールな内容です。でも半分眠っているときに答えが見えたことを覚えています。
つまり、早期の露出が最も役立つことの一つということですね。練習サイクルに入ることが確実にその一つです。
そうです。そして実際にやることだと思います。始めたばかりの人にとって最も重要なことは、恐れないことだと思います。コードを書いて、うまくいかなくても、大丈夫です。何の結果もありません。少し不快に感じるようなプロジェクトを見つけようとすることが本当に重要だと思います。そこで試してみることができます。特にCodeXのようなツールがあれば、プログラミングを始める人々にとって、本当にずっとアクセスしやすくなっています。
ChatGPTを見たことがない人に見せるとき、私はよく彼らの趣味についての詩を書いてもらいます。それが魔法を見る本当に速い方法でした。CodeXユーザーにとって素晴らしいスタート地点となるような「X for Y」のようなものはありますか。
CodeXはフロントエンドエンジニアリングで信じられないほど優れています。私が取り組み始めた特定の趣味のプロジェクトがあります。最初に自分で構築したのは2008年頃でしたが、それは競争的なチャットボットゲームです。私はそれをリバースチューリングテストと呼んでいます。
伝統的なチューリングテストでは、2人の人間の参加者がいて、1人は審判、1人はプレイヤーです。審判の目標は、自分が話しているのが人間かAIかを見分けることです。
私の競争的リバースチューリングテストでは、各プレイヤーは2つの端末に接続されています。1つは対戦相手である人間、もう1つはAIです。あなたの目標は、対戦相手が同じことをする前に、どちらがどちらかを見分けることです。
この面白いところは、ボットにとっての最適な戦略は、ボットのように振る舞うことです。つまり、人間にとっての最適な戦略は、少しボットのように振る舞うことです。自分が人間であることを区別したくないからです。しかし同時に、相手がボットかどうかを見極めるために、ある程度識別力のある質問をする必要があります。
2008年当時、私は自分のデータベースから現在の会話に似た会話を再生するような、ヒューリスティックベースのボットを書きました。そして30〜40%の勝率を得ました。それはクールな問題でした。クールな設定でした。
これを持ち出した理由は、実際にこれをバイブコーディングのテストとして使い始めたからです。AIにそれを説明するだけです。自分で書いたコードが一行もないバージョンを作りましたが、昔作ったものより10倍良いものができました。
本当ですか。それが起こるのを見たとき、新しいことを追加していて興奮しますか。それともあなたの最高のアイデアを取り上げて、ただやってしまったことに落胆しますか。
私にとっては、本当に力を与えられるように感じます。なぜなら、昔これを実装するのに苦労したことを覚えているからです。知らなかったCSの基礎がたくさんありました。例えば、シリアライゼーションというものを聞いたことがありませんでした。JSONとか、お気に入りのシリアライゼーションライブラリとかです。
私は自分独自のものを発明したことを覚えています。この秘密の区切り文字を使って、それは起こりそうにない文字の連続で、レコードを分離するのに使っていました。どんなものか言えませんが、言ったら私のリレーションスキームを破れてしまいますから。
それはまさに概念であり、始めたばかりのときには、それがかなり深いものであることに気づかないんです。どんな質問をすべきかさえ気づかないのです。一方、今日ではAIがそのコードを見て、「これはあなたがやろうとしていることを達成するためのずっと良い方法です」と指摘してくれます。
あるいは、今まで可能だったことよりもずっと多くのことができます。私自身、いつもインフラストラクチャやバックエンドの人間でした。フロントエンドのスキルは少し酷いものでした。以前の私の働き方は、基本的に最もハックな HTML、JavaScript、CSS を作って、それからデザイナーに来てもらって私の混乱を片付けてもらうというものでした。
今はその必要がありません。だから私にとっては、いつも望んでいた方法で私を補完してくれるように感じるんです。
それは素晴らしいですね。恐ろしいHTMLしか作れない人間として、私もあなたと同じです。最近、エンジニアと交流して、彼らの働き方について何か言っていて、「すごい」と思ったことはありますか。その人は何をしていて、あなたを驚かせたのでしょうか。
実は12月頃、私のチームの絶対に素晴らしいエンジニアの一人が、世界最高のエンジニアの一人だと言えると思いますが、彼が端末とのChatGPTデスクトップ統合から多くの価値を得ていると言っていたことを覚えています。それは非常にシンプルなことでした。端末にエラーが出たら、ただChatGPTに「ここで何が間違っているのか」と尋ねるだけです。
そうすると、それが私のためにデバッグしてくれるんです。小さな摩擦の部分に気づくわけです。明らかにこのエンジニアはエラーメッセージを読む能力がありますが、それは面倒なことです。オーバーヘッドです。遅さです。
私が見ているのは、人々がAIが自分のワークフローのどこにマッピングできるかを見つけようとしていることです。どこで小さな摩擦を取り除けるか。時には「それがそれだったのか。それが違いを生んだことだったのか」と思うこともあります。
AIがもたらす組織とワークフローの変革
しかし、これらすべてのことが複合的に作用するということです。そして、自分の生産性や自分のツールに本当に集中している人々が、コードベースをどう構造化するかにも波及していくと思います。AIツールをできるだけ多く使いたい場合、AIに最も適したコードの設定方法はどうあるべきかを考えるからです。高速なテスト、モジュール式のコード、APIの定義間の優れた準備、そういったすべてのことです。
みんながAIをオペレーティングシステムとして話していることは知っています。私はサンフランシスコの20人のAIハウスに住んでいましたが、その言葉は常に使われていたと思います。今、これらのリアルタイムオーバーレイでますます見えてきているのは、それが物事が構築される基盤だけではないということです。それはまた、より良い言葉がないのですが、すべてのビジネスラインのすべての人と見守ったり、共同作業したり、ペアリングしたりもしているということです。
素晴らしいですね。本当に驚異的です。そしてまだ始まりに過ぎないと思います。
始まりの時点でこの坂道なんですね。
それは指数関数的でした。指数関数的でした。私たちはまだ、特に今の初期の創業者にとっては、本当に始まりの地点にいるだけだと思います。それはシリコンバレーの初期創業者かもしれませんし、キャリアの真っ只中にいるSMBの個人事業主やコーチかもしれません。彼らは何を構築しているのでしょうか。今日、何を構築すべきでしょうか。
2つのことがあると思います。1つは、正直なところ、探索することが非常に多いので、アイデアがあるなら、構築すべきだと思います。それくらいシンプルです。参入障壁はこれまでで最も低くなっています。さらに低くなるでしょう。心配しないでください。
でも今は、創造的なアイデアがあるなら、それを見て、実装して、試してみるべき地点にいます。それが最も重要なことかもしれません。
持続可能なビジネスを構築しようとしているなら、モデルが良くなるにつれて利益を得るものは何かを考えることです。時代遅れにならないものです。特定のドメインに入り込み、そこで多くの専門知識を構築することが必要なものは、この時代に本当に持続可能なものになり得ると思います。
つまり、垂直型AIで、あなたの専門知識を応用し、AIを使ってそのミッションをサポートするということですね。
そう思います。はい。リーンチームについて多くの話があります。私は何万人もの従業員を抱えるフォーチュン500の企業と仕事をしていますが、リーンチームから多くの牽引力が生まれることが分かっています。今日のリーンチームはどのように見えるのでしょうか。
新しい役割や新しいプロセスを想像していますか。彼らは毎日のスタンドアップをまだやっていますか。今、リーンチームが世界でどのように機能しているか、何か感覚はありますか。
素晴らしい質問ですね。これは、人々の運営方法がツールの能力にまだ追いついていないようなものだと思います。
まったくです。
AIのメモ取りツールのようなシンプルなことでさえ、本当に新しい可能性を開きます。本当にすべての人が会議に座る必要があるのでしょうか。あなたに適切な情報を要約して表面化できる本当に良いツールがありますか。
これらのいくつかは、まだ良いと思えるような統合を必要とします。本当に欲しいのは、チャットパルスのようなもので、チーム全体で起こっているすべてのことを教えてくれる、知る必要があることを教えてくれる、この人がこれを逃していた、などをリアルタイムで教えてくれるものです。AIが本当にこの仲介者になるということです。
でも、それを構築できるかもしれません。実際にそれができるかもしれません。そしてそれは、AIがそのコンテキストを持っていることを確認するために、チームの運営方法を変える必要があるかもしれません。非常に洗練されたもので、多くのバックコンテキストが必要な場合、それらすべてがそこにあることを確認する必要があります。
これは開発環境にも当てはまるでしょう。AIにただコードを吐き出させるだけでなく、それはソフトウェアエンジニアリングのほんの一部に過ぎませんから、インフラを運用できるようにしたい場合、AIが人間の開発者と全く同じ環境とアフォーダンスを持っている世界にいることが非常に望ましいでしょう。
だから、私にとっては、AIにそのアクセシビリティとアフォーダンスのすべてを与える方法を本当に考えることから始まり、それからその周りにプロセスを構築するのだと思います。
これに夢中です。なぜなら、企業の変化は2〜3年かかるからです。だから、財務部門にいても、そのビルダーのマインドセットを持つことは素晴らしいです。ChatGPT Pulseについて少し話してもいいですか。基調講演では少ししか聞けませんでしたが、あなたの視点を聞きたいです。
あなたはいつもAIの未来について考えていますね。ChatGPT Pulseは、私が見た中で最高のプロアクティブAIシステムの1つで、プロアクティブAIを本当にChatGPTのあらゆるユーザーの手に届けています。プロアクティブAIがどこに向かっているとお考えですか。
はい。年初に、2025年はエージェントの年だというようなことをツイートしたことを覚えています。多くの人が言っているテーマだと思います。Pulseは、人々がエージェントについて考え始めた方法とは非常に異なるエージェントの例だと思います。
このプロアクティブエージェントのカテゴリーは、モデルが十分に良くなかったため、まだ本当には存在していないものです。しかし、モデルが本当に賢くなった今、もはや言い訳にはなりません。
私たちが発見したのは、AIを通じた人間の意図の増幅に向かいたいということです。ChatGPTを、あなたの目標達成を助ける目標増幅器であるものにシフトさせたいと考えています。その一部は、あなたの目標が何であるかを知ることであり、一部は実際にインテリジェントなことをできること、それらに価値を加えることができることです。
エージェントの一団を管理するという点で、あなたが注意を払ったり、本当にやりたいと思ったりすることには限りがあるというのは理にかなっています。あなたのために働く人々の全チームがいる場合、少しはマイクロマネジメントをしたいでしょうが、それほど多くはしたくありません。本当に信頼でき、頼りになる人々が欲しいのです。価値を加えて良いことをして、素晴らしいレポートを持って戻ってくるか、提案を持って戻ってくる人々です。「赤身肉をあまり食べない方がいいでしょう」とか、何でもいいですが。
そして、私が言ったような例は、AIが関連するコンテキストを持っていることを本当に必要とします。良い実行可能な提案をするためには情報が必要です。だから、これらの種類のプラットフォームがどのように構築されるかの本当に興味深い部分になると思います。
私がオーディエンスやコミュニティやクライアントに言っているのは、彼らも目標のためのSOPのようなものが必要だということです。これらの文書の多くは、知識収集や関係収集です。誰が何に取り組んでいるか、時間収集、いつこれを発表したのか対これ、しかし何かの目標が何であるかを完全に宣言する文書は多くありません。
だから、目標文書のようなもの、目標エンジニアリングのようなものを作る価値があると思いますか。
本当に興味深いと思います。数年前のこれらの自己完結型のプロンプトから、今はこのコンテキストエンジニアリングへと移行しています。目標や高レベルについて考え、本当にすべての知識作業を1か所に含めることについて考えています。
リモートの人間と同じくらい能力のあるAIができたら、リモートの人間の同僚が効果的であるために何が必要かを本当に考え始める必要があります。常にこういうことがあります。誰かがデイリースタンドアップに参加していなかったり何かで、今、彼らは混乱していて、何が起こっているのか分からず、間違ったことをしているということです。
これは多くのコンテキストを持ち、非常に精通している人間にも起こることです。だから、人間の同僚に必要なものと同じくらい、AIに何が必要かについて多くの思考と注意を払う必要があると思います。
リモートワーカーと同じくらい優れているということに触れると、多くの質問を受けます。AI労働力のようなものがあると想像しますか、それともこれらのAIエージェントすべてにDerek、Johnなどと名前を付けるのでしょうか。
すべての従業員が一連のエージェントを持つと思いますか。その管理はどうなると思いますか。それとも彼らは代わりに働いているだけですか。その構造はどうなっていますか。エージェントを持つAIファーストの企業をどのように想像していますか。
AIエージェントの未来と企業組織の変化
ある程度、すべてです。ある程度、私たちは分かりません。AIは、私たちが想像できるのとは全く異なる方法で働く新しい機会を提示していると思います。私たちは少しそれを見ています。CodeXを使って、何かをするように頼んで、端末を見つめているということです。それは退屈になり始めます。
だから5つのCodeXを実行できます。でも実際に5つのCodeXを管理するのは、あまりスケーラブルではありません。あまり楽しくありません。だから、エージェントを実際に管理するための本当に良いインターフェースが欲しいということです。それは理にかなっています。
彼らは永続的な個性と記憶を持つでしょうか。ある意味では理にかなっていますが、ある意味ではAIの可能性のほとんど無駄のようなものです。なぜなら、AIの場合、人間にとって制御するのが難しい多くの側面を制御できるからです。
彼らが何を覚えているかを制御できます。どんな情報にアクセスできるかを制御できます。フォークすることができます。どれだけの計算能力を得るかについて決定を下すことができます。
だから、ある程度のスレッド化されたアイデンティティは理にかなっていると思いますが、これは昨日このことをやって、今もっとやっている1つのエージェントとして考えるのは少し制限的に感じます。
だから、これらすべての新しい可能性の周りにどのように構築するかを見るのが非常に興味深いと思います。でも、この分野で10年間働いてきた私の主な観察は、答えが私たちの誰もが予想できるよりも驚くべきものになるだろうということです。
大規模な驚きにどう対処すべきだと思いますか。これを通じてどのように正気を保つべきですか。
正直なところ、これの多くは小規模な実験から始まると思います。本当に試してみる必要があります。なぜなら、言葉を聞いて、それを説明して、考えることは、ただ見ることとは非常に異なるからです。
ChatGPTは非常に驚くべきものでしたが、今では非常に自然に感じられます。そして、まだGPT-3.5だったときにChatGPTを試すことができたという事実です。今日の200億パラメータモデルと比較すると、今日のものがGPT-3.5と比べてどれほど良いかは、夜と昼ほど違います。
でも、それは世界が学び、適応する瞬間でした。だから私にとっては、それを続ける必要があるだけだと思います。
フォークについて話していた方法は非常に興味深いです。人々が新しいSoraアプリを見て、それをただのエンターテインメントだと考えているとき、私は「あなたは完全に間違った見方をしている」と言います。
1人の人がXを作成できて、50人または5万人がそれからフォークして作成し続けることができるという事実です。なぜそれがアートやビデオに限定されるのですか。コードについてそのように考えるべきです、画像についてそのように考えるべきです、プロセスについてそのように考えるべきです。本当に無限の量のフォークがあると思います。
そして、それらのシードを見つけることが、企業内でさらに重要になると思います。
素晴らしい視点だと思います。GPT-3を最初に見たとき、これがどう物事を変えるか、人々が何に使えるかを考えていたことを覚えています。私たちの首席科学者である同僚のYakobと、彼の協力者であるShimoneが、新しい書き方、新しいコラボレーションの方法があると思うと言っていました。
今日、Wikipediaのような協力的な方法で作成されるこれらの単一の文書のようなものがありますが、このAI協力者が異なる部分を交換しているのを簡単に持つことができたらどうでしょう。私たちはまだそれを見ていません。でもSoraでそれが始まっているのを見ていると思います。それは本当にクールです。
Canvasは少しそれに近かったです。AIと人間で、もっとコラボレーションを期待していましたが、突然それをマルチモーダルな方法で見ています。本当にエキサイティングなことです。
そうです。そして、テキストであまり見られなかった理由の一部は、正直なところ、モデルが十分に賢くなかったからだと思います。モデルが本当に面白い、洞察に富んだ、多くの価値を加える本当に賢いものを考え出しているなら、これらのリミックスが生き生きとし始めるのを想像できます。
だから、見られると思います。ただモデルがまだそこにないだけだと思います。
すごいですね。それはいつになると思いますか。
2年、1年、3年、そういった感じです。でも正確なタイムラインを予測するのが難しい部分です。でも、可能性の空間にあることは非常に明確だと思います。
あなたが共有してくださったことがたくさんあります。プロアクティブAI、垂直型AI、実際に手を動かして構築することの重要性、組織内の他の全員が何をしているかを理解することの重要性ですね。実際にどのプロセスを変えることができるか。リーンチームとその機能の仕方、エージェントとのコラボレーション。
ビジネスリーダーへのメッセージ
非常に多くのことをカバーしました。これを見ているすべてのビジネスリーダーに1つのアドバイスがありますか。答える前に、彼らの中には、AIについて非常に興奮している人もいます。彼らは毎日それを使っています。彼らの子供は毎晩就寝時の物語を作っています。
そして、時々使っていて、完全に使いこなしていないと感じている人もいます。そしてまだ躊躇している人もいます。それがまだ信じられないのですが。その3つのカテゴリーがあります。
ビジネス空間をどのように鼓舞し、高めようとしていますか。それらの人々と共有する1つのアドバイス、1つの最終的な考えは何でしょうか。
視点が最も重要だと思います。私がAIについて考える方法は、それは本当にコンピュータを有用にすることです。1950年代や1960年代のコンピュータを考えてみてください。1980年代と比較して、現代のラップトップと比較してください。インターネットについて考えてみてください。これらのコンピュータが私たちが持っていたものよりもどれほど有用かを考えてみてください。
そして、もしあなたの労働力が今すぐすべてのコンピュータへのアクセスを失ったら、競争力を持つ方法はありません。あなたのビジネスが続く方法はありません。そして、AI採用についても同じことが言えるようになる世界に急速に移行していると思います。
AIは、この人間の増幅器、知性の増幅器をコンピュータに注入し、あなたの意図を実行し、ビジネス機能を実行できるように、コンピュータをあなたにはるかに近づけることです。
だから、AIがあなたの会社にとってどれほど重要になるか、そしてそれがエキサイティングなことであるという視点を持つことが重要だと思います。ここには機会があります。あなたの市場の他の誰もまだ活用していない機会です。
だから、本当に没頭して、どのように価値を加えることができるかを理解する人々が、私たちのエージェントキットや、ガードレールを追加できる、どんな情報がそこにあるかを制御できる、企業のコントロールについて考えるなどの、私たちが提供する他のツールを見ることができると思います。これらすべてのことについて、私たちはここにいてお手伝いします。
信じられないですね。そして、ガードレールのリリースについても言いたいです。それが大好きです。それを見せるのが非常に楽しみです。フォローアップを1つ聞かせてください。それから終わります。
以前、競争優位性について話しましたね。反復の速度について言及されました。そして、これを採用していなければ、競争優位性を失っただけでなく、もはや存在しなくなる時点に到達するとおっしゃっています。
では、競争優位性はどのように見えるのでしょうか。それは反復の速度かもしれません。常に変化し、視点を適応させることかもしれません。それについて視点はありますか。
はい、AIが魔法のように置き換えることが非常に難しいものがあると思います。本当のドメイン知識です。私たちが見ているのは、AGIのGにはジェネラルがあり、AIがこれらすべての異なるドメインで一度に良くなるということです。
しかし、教育でAIを本当に有用にする方法を理解するには、さまざまな利害関係者がいます。親、教師、生徒です。生徒がこれらのツールの1つを使っている場合、どんな情報が教師や親と共有されるかについて考える必要があります。これらすべてのことです。
そして、これらの関係を持つこと、実績を持つこと、本当に良いフィードバックを得る方法を理解することは、少なくとも現時点では、テクノロジー自体が主な原動力になることは非常に難しいものです。
だから、これらの深いドメイン専門知識について、非常に粘着性のあるものがあると思います。それは本当に活用できるものだと思います。
人間観察が好きな人々が本当に強い優位性を持つことになりそうですね。市場を目撃でき、フィードバックをつかんでジャンプする能力を持つ人々です。
それは素晴らしい言い方だと思います。そして何か、私たちはAIを構築していますが、それは本当に人間についてなんです。
それが大好きです。共有してくださってありがとうございました。皆さん、何か質問があれば、下にドロップしてください。それに取り組もうと思います。でもGreg、お話しいただいて本当にありがとうございました。本当に感謝しています。
ありがとうございます。とても楽しかったです。
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