エリック・シュミットとフェイフェイ・リーが、人工超知能(ASI)の到来とその社会的影響について議論する。超知能の定義から実現可能性、経済的インパクト、国家戦略まで、AIの未来を多角的に分析している。シュミットは3〜4年以内のASI実現を予測する「サンフランシスコ・コンセンサス」に言及する一方、リーは現在のAIには依然として人間特有の創造性や抽象化能力が欠けていると指摘する。両者とも、真の超知能にはさらなるアルゴリズム的ブレークスルーが必要であり、最も生産的な未来は人間とAIの協働によって実現されると強調する。また、AIがもたらす経済的豊かさの分配問題、各国のAI戦略、人間の尊厳と主体性を中心に据えた技術開発の重要性についても深く掘り下げている。
人工超知能の定義と到来時期
超知能とは何を意味するのでしょうか、そしていつ実現する可能性があるのでしょうか。エリック、私たちはこれについて話してきましたね。あなたの考えを聞かせてください。
超知能は、化学から生物学、スポーツに至るまでの知識を持つAIの能力として定義されます。それはすでに多くの点で人間を超えています。しかし、人間とAIの協働こそが、物事を成し遂げる最も生産的で実り多い方法となるでしょう。すべての証拠が、そしてフェイが非常に的確に述べたように、それは人間とコンピュータの相互作用になるのです。
真の超知能に到達するには、おそらく別のアルゴリズム的ブレークスルーが必要だと思います。AGIやASIについて語る際に最も重要なことは、皆さん、これは壮大な目標だということを心に留めておくことです。
皆さんようこそ、エリック・シュミット・ウィークへ。今週は2つのエピソードをお届けします。どちらもエリックが最も重要な展開のいくつかについて語っています。最初のエピソードは、私とエリック、そしてWorld Labsを立ち上げているフェイフェイ・リーとの対談です。これはサウジアラビアのFIIでライブで行った会話で、デジタル超知能について話しています。
これは貴重な機会です。なぜなら、フェイは普段旅行をしないからです。これが彼女の初めてのサウジアラビア訪問であり、素晴らしい対話となりました。2番目のエピソードは、私のムーンショット仲間であるデイブ・ブロンドンとエリック・シュミットの対談で、米国対中国、そしてAIの加速化による将来の重大な崩壊や壊滅的事態をどう回避するかについて話しています。
それでは、2つの素晴らしいエピソードの準備をしてください。最初のエピソードは、私自身、エリック、そしてフェイフェイ・リーによるデジタル超知能についての対談です。さあ、始めましょう。
私たちは超知能について議論する予定です。それは何を意味し、それが到来したら何が起こるのでしょうか。私たちはAI、AGI、そして今やデジタル超知能やASIについて話してきました。
明白な質問から始めたいと思います。そして、これは誰も完璧な答えを持っていないと思いますが、超知能とは何を意味し、いつ実現する可能性があるのでしょうか。エリック、私たちはこれについて話してきましたね。あなたの考えはいかがですか。
簡単に言うと、ピーター、ありがとうございます。ここにいる皆さん、そして明らかに私たちの非常に親しい同僚であるフェイに感謝します。一般的に受け入れられている汎用知能の定義は、人間レベルの知能、つまりAGIです。そして人間の知能は理解できますよね、私たちは皆人間ですから。アイデアがあり、友達がいて、物事について考え、創造的です。
超知能は、すべての人の総和に等しい知能、あるいはすべての人間よりもさらに優れた知能として定義されます。そして私たちの業界には、超知能に到達するだろうという信念があります。正確にどれくらいかかるかはわかりません。私が「サンフランシスコ・コンセンサス」と呼ぶ人々のグループがいます。なぜなら彼らは全員サンフランシスコに住んでいるからです。気候のせいか、薬物のせいか何かわかりませんが、彼らは基本的に3〜4年以内だと考えています。
私個人としては、それよりも長くかかると思います。しかし根本的に、彼らの主張は、現在見られている複合的な効果があり、それが人々が考えるよりもはるかに速く私たちを超知能へと導くだろうというものです。
現在のAIの能力と限界
そしてフェイ、これまでAIが私たちに与えてきたパフォーマンスを誰も予想していなかったと思います。スケーリング則は、私たちに並外れた能力をもたらしてきました。
あなたは新しい会社、World Labsの創業者でありCEOですね。スタンフォードでこれに取り組んできました。超知能についてどう考えていますか。あなたの仕事で超知能について議論することはありますか。
それは素晴らしい質問ですね、ピーター。アラン・チューリングが思考する機械を作ることができるかという質問で人類に挑戦したとき、彼は知能の根本的な問題について考えていました。だからAIの誕生は知能についてであり、知能が意味する根本的な一般的能力についてなのです。その観点から、AIはすでに知能が何を意味するかの境界を押し広げようとする分野として生まれています。
さて、アラン・チューリングから75年後の今日に早送りすると、この「超知能」というフレーズはシリコンバレーで非常にホットです。そして私はエリックに同意します。一般的な定義は、AIとコンピュータの能力がどんな人間よりも優れているということです。
しかし、少し注意が必要だと思います。まず第一に、今日のAIの一部はすでにどんな人間よりも優れています。例えば、AIが多くの異なる言語を話し、何十もの言語間で翻訳する能力。実質的にどんな人間もそれはできません。あるいは、AIが非常に速く物事を計算する能力。化学から生物学、スポーツに至るまで、膨大な量の知識を知るAIの能力。だから、それはすでに多くの点で人間を超えています。
しかし、AIがニュートンになれるのか、AIがアインシュタインになれるのか、AIがピカソになれるのか、という疑問は残ります。実際、私にはわかりません。例えば、今日観測している星の動きに関するすべての天体データがあります。そのデータをどんなAIアルゴリズムに与えても、ニュートンの運動法則を推論することはできないでしょう。人間が持っているその能力。それは創造性と抽象化の組み合わせです。私は今日のAI、あるいは明日のAIがそれをできるようになるとはまだ見ていません。
一般的な例の一つは、もちろんフェイが正しく指摘したように、1902年に存在したすべての知識をコンピュータに入れたとしたら、相対性理論を発明できるかということです。基本的に今日の物理学ですが、今日の答えはノーです。
例えば、システムが推論を行っているテストタイム計算と呼ばれるものを見ると、彼らが学んだ推論を非常に速く自分自身にフィードバックすることができません。一方、あなたが数学者なら、何かを証明すれば、その次の証明をそれに基づいて行うことができます。今日のシステムでは難しいですが、近似はあります。だから私たちは、境界がどこにあるかわかりません。
私が使いたい例は、人間として通常できることすべてを解決できるコンピュータを手に入れることができると想像してみてください。これらの驚くべき創造性のセットを除いて。本当に創造的な人々はどうやってそれを行うのでしょうか。最良の例は、彼らは一つの分野の専門家であり、別の分野を見て、同じメカニズムが全く異なる分野の問題を解決するだろうという直感を持っているということです。それはAIで学ぶ必要があることの例です。
別の方法は、強化学習を使ってブルートフォースで単純にそれを行うことです。問題は、組み合わせ的にそのコストが非常識であり、私たちはすでに電力不足に陥っているということです。だから、真の超知能に到達するには、おそらく別のアルゴリズム的ブレークスルーが必要だと思います。
別の何が必要ですか。
アルゴリズム的ブレークスルーです。これに対処する別の方法です。だから技術的な用語は、目的の非定常性と呼ばれます。システムは目的に対して訓練されています。しかし、フェイが話しているこの種の創造性を行うには、それらを行っている間に目的を変更できる必要があります。
この1年、GPT-5 ProがIQ 148に達するのを見てきましたが、これは並外れたことです。そしてもちろん、これには上限がありません。ある時点で意味を失いますが、地球上のすべての人間が、創造性の面ではなく知能の面でアインシュタインレベルをポケットに持つ能力は、80億人の人間にとってゲームを変えます。
そして今、Starlinkと、50ドルのスマートフォンで、地球上のすべての人がこの種の能力を持つことが可能です。それにヒューマノイドロボットを加えてください。それに、他の指数関数的技術の全てを加えてください。そしてコメントは、私たちは希少性のない社会に向かっているということです。あなたはそのビジョンを信じますか。
AIによる豊かさと格差の問題
フェイ、少し注意が必要だと思います。私たちがシリコンバレーから最もホットな言葉、AI、超知能、ヒューマノイドロボット、そしてそのすべてを組み合わせていることは知っています。正直に言うと、ロボティクスにはまだ長い道のりがあると思います。ロボティクスの予測には少し注意が必要だと思います。人間レベルの操作の器用さの能力は、それを手に入れるにはもっと長く待たなければなりません。
だから、私たちは希少性のない社会に入っているのでしょうか。わかりません。実際、私は典型的なシリコンバレーの人ほど強気ではありません。なぜなら、AIが信じられないほど深い方法で人間の能力を増強することに入っていくと私は絶対に信じているからです。しかし、人間とAIの協働が物事を成し遂げる最も生産的で実り多い方法であり続けるだろうと私たちは見続けると思います。
予測では、AIは2030年までに15兆ドルもの経済価値を生み出すとされています。国家の富の基盤を資本から労働へ、計算知能へとシフトさせるという考えです。エリック、それは世界経済にとってどのような意味を持つのでしょうか。富や能力の再分配をどのように見ていくのでしょうか。国家間でフィールドの平準化が見られるのでしょうか、それとも圧倒的な勝者が見られるのでしょうか。
あなたの豊かさの仮説には、欠陥があるかもしれません。私たちはそれについて多く話してきましたが、豊かさの議論の一部は、それがすべての人のための豊かさだということです。しかし、これらの技術がネットワーク効果を持ち、少数の勝者に集中するという証拠はたくさんあります。だから、例えば、少数の国がそれらの国でそのすべての利益を得ることを想像できます。
少数の企業や人々がそれらの利益を得ることを想像できます。それらは公共政策の問題です。富が創造されることに疑問の余地はありません。なぜなら、富は効率性から生まれるからです。そして、AIを導入したすべての企業は、大きな利益を見てきました。ここサウジアラビアにいることを考えてください。あなたはこのすべての石油流通、すべての石油ネットワーク、すべての損失を持っています。
AIは簡単にそれを10%、20%改善できます。それはこの国にとって巨大な数字です。生物学や医学、創薬を見ると、はるかに速い薬剤承認サイクル、はるかに低コストの試験、材料を見ると、はるかに効率的で簡単に構築できる材料があります。AIを迅速に採用する企業は、不釣り合いなリターンを得ます。
問題は、それらの利益が均一であるか、それが私たちの希望ですが、私の見解ではより可能性が高いのは、早期採用者、ネットワーク効果、よく運営された国々、そしておそらく資本を中心に大部分が集中するということです。
しかし、自律走行車が見られることを想像できます。その車の所有権は4倍、別の言い方をすると、自律走行車に乗ることは車を所有するよりも4倍安いのです。AIが私たちに最高の医師、最高の医療を無料で提供してくれるのを見ることができます。Googleが情報へのアクセスを無料で提供してくれたのと同じ方法で。私たちの世界の非常に多くのものに大規模な非貨幣化が見られるでしょう。
それはスマートフォンとまともな帯域幅の接続性を持つ誰にでも利用可能になると思います。それでもまだ起こらないと思いますか。今日私たちがお金をたくさん使っているそれらのサービスのその配布レベルを止める理由、何かがあると思いますか。
AIはそれを民主化すると思います。完全にあなたに同意します。医療であれ、交通であれ、知識であれ、AIは大規模に民主化するでしょう。しかし、エリックに同意します。この増加したグローバルな生産性は、必ずしも共有された繁栄に変換されるわけではありません。共有された繁栄は、より深い社会問題です。それには政策が関係しています。
地政学的な政治が関係しています。分配が関係しています。そしてそれは技術の能力とは異なる問題です。
各国のAI戦略
ここにいる国のリーダーたちへのあなたのアドバイスは何ですか。ASIを他の誰かの未来として見ていて、自分たちのものとして見ていない人たちです。彼らは何をすべきでしょうか。これは重要です。展開のスピードです。彼らには重要な決定を下すための多くの時間がありません。
アメリカにおける現在の状況を説明する価値があります。私たちの資本市場の深さと、台湾メーカー、特にTSMCで利用可能な並外れたチップのおかげで、アメリカはこれらのハイパースケーラーと呼ばれるものを構築する上で大きなリードを持っています。
超知能が存在するとすれば、それはそれらの努力から来るでしょう。それは大きなことです。超知能があるとしたら、例えばGoogleのような企業がこれを発明することを想像してください。私は明らかに偏っています。そして、人間が解決できないあらゆる問題を解決できることの価値は何でしょうか。それは無限です。
確かに。だから、それが目標ですよね。中国は2番目です。資本市場を持っておらず、チップを持っておらず、他の国々はどこにも近くありません。サウジはアメリカと提携することで良い仕事をしてきました。そして、ハイパースケーラーはこことUAEに配置されるでしょう。それは良い戦略です。
だから、それはどのように提携するかの良い例です。あなたはどちら側にいるかを把握します。願わくばそれがアメリカです。そしてあなたはアメリカの企業と協力します。
すべての国は自国の人的資本に投資し、パートナーシップに投資し、自国の技術スタックとビジネスエコシステムに投資すべきだと思います。エリックが言ったように、それは異なる国の強さと特殊性に依存しますが、AIに投資しないことは、巨視的に見て間違ったことだと思います。
その投資があなたの国にデータセンターを構築することを含むという仮説の下で。すべての国が主権的なAIが動作するデータセンターを構築すべきだと思いますか。
すべての国というのは非常に広範な声明です。それは状況次第だと思います。状況次第です。明らかに、この地域のような場所では絶対にそうです。石油、エネルギーがより安く、世界でこれほど重要な地域ですから。しかし、より小さな国について話しているなら、すべての国がデータセンターを構築する余裕があるかどうかわかりません。しかし、投資の他の分野がありますよね。
しかし、例を挙げさせてください。ヨーロッパを選びましょう。ヨーロッパを批判するのは簡単です。エネルギーコストは高いですよね。融資コストも低くありません。だから、ヨーロッパが非常に大きなデータセンターを構築できる可能性は極めて低いです。しかし、彼らはそれができる国々と提携できます。例えば、フランスはアブダビと提携しました。
だから、そのような例があります。だから、グローバルな視点を持ち、パートナーが誰であるかを把握すれば、より良いチャンスがあると思います。私が非常に心配しているのはアフリカです。そしてその理由は、アフリカはこれからどのように恩恵を受けるのかということです。だから、明らかにグローバリゼーションのいくつかの利益、より良い作物収量などがあります。
しかし、安定した政府、強力な大学、主要な産業構造なしには、アフリカはいくつかの例外を除いて欠けているものですが、遅れをとることになります。何年も遅れをとってきました。どうすればそれを先取りできるのでしょうか。その問題は解決されていないと思います。
数学と物理学の解決可能性
今日のAIで信じられないほどの進歩を見てきました。効果的に人々が数学を解く始まりと呼ぶものです。それは潜在的に物理学、化学、生物学を傾けます。そして、私たちには、私の時間枠は今後5年間ですが、他の人はもっと長いと考えるかもしれませんが、発見のレベルと新製品の創造、新しい材料、生物学的治療薬などのレベルが超指数関数的な速度で成長し始めるすべてのものを解決する立場にある可能性があります。
5年後のその世界についてどう思いますか、エリック。
まず、それが起こる可能性が高いと思います。その理由は技術的には、すべての大規模言語モデルが本質的に次の単語予測を行っているからです。そして、数学のように限られた語彙を持ち、ソフトウェアもそうですし、サイバー攻撃も残念ながらそうですが、スケールフリーなので進歩することができます。
あなたがしなければならないのは、ただもっとやることだけです。だから、ソフトウェアをやれば、それを検証できます。もっとソフトウェアができます。数学をやれば、それを検証できます。もっと数学ができます。あなたは現実、物理学、生物学によって制約されていません。だから、今後数年間で、数学とソフトウェアで最大の利益が見られる可能性が高いです。
そして、私たちは皆、数学が他のすべてのものの基礎にあるというあなたの指摘を理解しています。現実世界を正しくするにはおそらくより長い期間があると思います。だからこそ彼女は会社を設立したのです。私はその投資家です。それについて話したいですか。
そうですね。まず第一に、実は私は敬意を持って反対したいと思います。5年以内に基礎的な数学、物理学、化学の問題をすべて解決するとは思いません。
それについては賭けをしましょう。
はい。だから、フェイ、2029年です。わかりました。それについて賭けをすべきですね。
人類の最大の能力の一部は、実際に新しい問題を考え出すことです。アルバート・アインシュタインが言ったように、科学のほとんどは正しい質問をすることであり、私たちは新しい質問を求め続けるでしょう。そして、私たちの科学と数学には答えていない基本的な質問が非常に多くあります。
World Labsと仮想世界の未来
フェイ、あなたの新しい会社World Labsは、並外れた永続的なフォトリアリスティックな世界を作成しています。私たちは仮想世界でもっと多くの時間を過ごすことになると期待していますか。つまり、私の14歳の息子たちは今、仮想ゲーム世界で時間を過ごしすぎています。しかし、これが私たちが10年、20年後のASI後の世界でやることなのでしょうか。私たちはあまり働く必要がなく、もっと多くの自由時間があり、ロボットがその時までに私たちに仕えているかもしれません。私たちは仮想世界に住むことになるのでしょうか。
素晴らしい質問ですね。私たちが行っていることは、大規模世界モデルを構築することです。それは大規模言語モデルの後の問題です。人間は、物理的な3D世界を理解できる空間知能を持つ能力を持っています。私たちはあらゆる種類の3D世界を想像し、それと推論し、相互作用することができます。だから、私たちの会社が行ってきたことまで、私たちはまだそのような世界モデルを持っていません。
私が共同設立し、CEOを務めているWorld Labsという会社は、最初の大規模世界モデルを作成したばかりです。私が見る未来は、実際にあなたに同意します。私たちは仮想世界のマルチバースでより多くの時間を過ごすことになるでしょう。それは、現実、現実世界、この物理的世界がなくなることを意味するものではありません。私たちの生産性、娯楽、コミュニケーション、教育の多くが、仮想世界と物理世界のハイブリッドになるということです。
医学について考えてみてください。私たちが手術を行う方法は、拡張現実、仮想現実、そして物理的現実のハイブリッド世界に非常になるでしょう。そして、私たちはあらゆるセクターでそれを行うことができます。だから、人類はこれらの大規模世界モデルを使用して、無限の宇宙に入ろうとしています。
そして、私はバックステージであなたのモデルを見る機会がありました。それは素晴らしいです。まだ見ていない方は、フェイのWorld Labsをチェックしてみてください。彼女が構築している技術は、世界を変えるものになるでしょう。
人間の役割と尊厳
最後の質問は人的資本についてです。超知能は、人類が作る最後の発明と呼ばれてきました。それは最終的にすべてのプロセスを自動化できるからです。発見をどれだけ自動化するか見ていきます。創造をどれだけ自動化するか見ていきます。しかし、最高の戦略、科学、経済的決定がある時点で機械によって行われる世界では。人間の知性とリーダーシップの究極の代替不可能な機能は何でしょうか。10年、20年後、人間に本質的に残されるものは何でしょうか。
そうですね、20年後には、私たちはロボットが100%の確率で私たちを打ち負かすことができることを知りながら、人間のスポーツで互いに競争するのを見て楽しむでしょう。しかし、フォーミュラ1に行けば、自動化された車ではなく、人間のドライバーを見たいでしょう。そうです。
だから、人間は常に他の人間ができることに興味を持ち、私たち自身のコンテストを持つでしょう。そしておそらくスーパーコンピュータも自分たちのコンテストを持つでしょう。しかし、あなたの推論は多くのことを前提としています。コンピュータにおける知能の突破口が人間のようであることを前提としています。ありそうもないです。おそらく異なる種類の知能です。
それは、人間がそのプロセスに大部分関与していないことを前提としています。非常にありそうもないです。すべての証拠が、そしてフェイが非常によく言ったように、人間とコンピュータの相互作用になるということです。基本的に、私たち全員が、あなたが言った80億人の人々がスマートフォンにアインシュタインを持つことになります。多くの賢い人々がいて、それを使って自分たちをより生産的にするでしょう。勝利は、人間とその判断、そしてスーパーコンピュータとそれが考え記憶できることとのチーミングになるでしょう。
スーパーコンピュータと超知能にはエネルギーが必要だというこの熱狂には限界があることを覚えておいてください。だから、おそらくある時点で起こることは、スーパーコンピュータが「うーん、私たちにはもっとエネルギーが必要だ。そしてこれらの人間は十分速く核融合を構築していない。だから私たちはそれを加速させよう。私たちは新しい形のエネルギーを考え出そう」と言うでしょう。
これはSFですが、ある時点でシステムの目的関数が「私には何が必要か。もっとチップかもっとエネルギーが必要だ。そして私はそれを自分で設計しよう」と言うことを想像できます。それを見るのは素晴らしい瞬間でしょう。
同意します。AGIやASIについて話すとき、最も重要なことは、人間の尊厳と人間の主体性を心に留めておくことだと言いたいのです。私たちの世界は、この種を一掃するのでなければ、私たちはそうしませんが、人間中心でなければなりません。それが自動化であれ協働であれ、人間の主体性と尊厳、人間の幸福をこのすべての中心に置く必要があります。それが技術であれ、ビジネス、製品、政策、その他何であれ。そして私たちはそこから焦点を失ってはならないと思います。
アーメン。皆さん、紳士淑女の皆さん、フェイフェイ、エリック・シュミット、ありがとうございました。ありがとうございます。
毎週、私のチームと私は、今後10年間で産業を変革するトップ10のテクノロジーメタトレンドを研究しています。私は、ヒューマノイドロボティクス、AGI、量子コンピューティングから、輸送、エネルギー、長寿などに至るまでのトレンドをカバーしています。無駄なものはありません。私たちの生活、企業、キャリアに影響を与える最も重要なことだけです。
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