AIの先駆者Andrew Ngが、元オバマ政権の首席データサイエンティストDJ Patilとの対談で、AI技術の現状と未来について語る。Agentic AIの概念や実用性、次世代に必要なプログラミング教育の重要性、そしてアメリカがAI競争で優位性を保つために必要な政策について議論を展開している。高度人材の移民政策、半導体製造の国内化、エネルギーインフラの整備など、AI覇権を巡る多面的な課題を浮き彫りにしながら、オープンソースモデルにおける中国の台頭への懸念も表明している。技術者だけでなく全ての職種がAIを活用できるようになるべきだという主張と、AI技術への国民的な信頼を獲得する必要性を強調する内容である。
AIの未来を形作るスキル
未来にとって最も重要なスキルの1つは、コンピューターに正確に自分が望むことを伝えて、それを実行してもらう能力です。そして予見可能な将来において、コンピューターの言語を知り、コーディングを理解できる人々は、そうでない人々よりもはるかに効果的にそれを行うことができるでしょう。
ですから、今年の初めにAIがそれを自動化するという理由で、コーディングを学ばないよう他の人にアドバイスしていたリーダーがいたことは知っています。私たちは将来、それを史上最悪のキャリアアドバイスの1つとして振り返ることになると思います。
こんにちは、リスナーの皆さん。今日は今年のMasters of Scale Summitからもう1つの対談をお届けします。Andrew Ngは真のAIパイオニアです。彼はCourseraとDeepLearning.AIの共同創業者であり、新しいAI企業をインキュベートするスタジオであるAI Fundのマネージングパートナーです。彼はステージ上で、オバマ政権下の元首席データサイエンティストでGreat Point VenturesのゼネラルパートナーであるDJ Patilと共に登壇しました。
これはAIの現状、将来の世代がこの技術にどのようにアプローチすべきか、そしてアメリカがグローバルなAI競争でどのように競争力を維持できるかについての活発な議論です。皆さんとこれを共有するのが待ちきれません。さあ、始めましょう。
Andrew Ngの軌跡
私はAndrewを長い間知っています。彼はAIがクールになるずっと前から、AIについて話し、取り組んできました。実際、私たちがデータサイエンスに関するこれらのアイデアを考え出していた頃、Andrewと座って話したことを覚えています。彼はAIについて話していて、「まだAIの冬の真っ只中にいる」と言っていました。しかし、彼はこの信じられない旅を続けてきました。Andrewのハイライトをいくつか紹介しましょう。彼はディープラーニングにGPUを使用することを提唱した最初の人物の1人でした。
彼はNvidiaの株を買うべきでしたね。Jensenは彼にジェット機を何機貸しているんでしょうか。分かりません。サイズによりますよね。彼のために喜んでいます。彼は何かくれましたか。GPUをいくつかもらったと思います。それは良かったです。GPUをいくつか。それでGPUを手に入れたんですね。
さて、あなたは機械学習とAIに関する最初の主要なオンラインコースを書き、それがCourseraにつながりました。当時、オンラインコースを実際に教えることは革新的な考えでした。そして1,000万人以上の学生を支援してきました。それは正しいですか。1,000万人です。そうです。素晴らしい成果です。
Jeff Dean、Greg Corrado、Rajat Mangaと共に、GoogleのDeepMindではなく、Google Brainプロジェクトを始めました。他にもたくさんありますが、現在行っていることのいくつかを挙げると、AIに関するファンドとスタジオを持っていて、投資や構築を行っています。また、今日のAIで最も引用されている論文のいくつかをお持ちです。
正直に言うと、私には高く引用されている論文がありますが、以前ほど頻繁に引用数を追跡していません。他の人やAIシステムに任せていますが、あなたが知らないこともあります。Agenticシステムについて聞いたことがある人は何人いますか。逆に聞いた方がいいかもしれませんね、強調するために。Agenticがどこから来たか推測できますか。
これがその人です。あまり知られていない事実ですが、Andrewは実際にAgenticを考え出した人なんです。実際、そこから始めましょう。Agenticの背景にある物語は何ですか。
Agenticという言葉の誕生
約2年前、私はAIにおけるこの高まるトレンドを見ました。多くの人々が興奮していましたが、技術コミュニティ内では多くの議論がありました。ある人々はソフトウェアを書いて、これはエージェントだと言います。他の人々はいいえ、それはエージェントではない、エージェントだ、エージェントではないと言います。これは時間の無駄だと思いました。エージェントかエージェントでないかという二項対立の代わりに、全部Agenticと呼んで、議論をやめて仕事を進めようじゃないかと。
それで私は実際に公表しませんでしたが、とにかくキャンペーンを行って、より多くの人々にAgentという言葉を採用してもらおうとしました。私が気づかなかったのは、数ヶ月後に多くのマーケターがこの言葉を手に入れて、目に見えるあらゆるものにステッカーとして貼り付けたことです。それが運動が勢いづくのを助けました。しかし、誇大広告がそのように進んでも、本当の価値も急速に成長していると思います。それはエキサイティングでした。
では、それについて話を続けましょう。4つの段階でこれを進めたいと思います。まず今日について話し、OGの1人のレンズを通してAIの状態について話しましょう。AIができることとできないことについて、特にこのAgenticのレンズを通して、あなたの正直な見解は何ですか。私たちは皆、そこにあるすべてのマーケティングとバズについて、何が本物で何がそうでないかで苦労していると思います。
これからの多くの仕事は、この素晴らしいAgentによるAI機能を取り上げて、実際のビジネスワークフローにマッピングすることです。私たちはそれをやってきました。Agenticとは何か、そこで基礎を固めましょう。
私たちの多くは、AIや大規模言語モデルをプロンプトして出力を書くように求めることで使用しています。それは、人間、この場合はAIのところに行って、最初の単語から最後の単語まで一気に、立ち止まって考えることもバックスペースを使うこともなく、エッセイをタイプして書いてくださいと言うようなものです。人間はそのような方法で最高の文章を書きませんし、AIもそうではありません。
Agenticワークフローでは、AIにもっと反復的なアプローチを取るように求めることができます。まずアウトラインを書き、次に調査を行い、それから最初の下書きを書いて批評する、といった具合です。反復的なワークフローははるかに時間がかかりますが、医療アドバイス、法的アドバイス、関税コンプライアンス、コードを書くことなど、多くのタスクにおいて、このAgenticワークフローははるかにうまく機能します。
しかし、まだ私たちの前には多くの仕事があります。ある人々は「心配しないで。AGIを待てば、すべての問題を解決してくれる」と言うのを知っています。私はこのAGIを待とうという考えのファンではありません。それは誇大広告のように感じます。
今日行うことが非常に価値があるのは、技術と今後6ヶ月から12ヶ月で可能になるかもしれないことを取り上げて、それで価値あることをやることです。時々私が考える類推は、私はこれらのシステムを使っています。なぜなら、高齢者の医療の旅を本当に助けるためにAIを構築し、展開しようとしているからです。そして時々、私は厚い氷の上にいるのか、薄い氷の上にいるのか、システムができることとできないことについて考えます。
そこにいる多くの人々が、この問題に対して機能するのか、それとも脆弱なのか疑問に思っていると思います。時々私たちは80%のソリューションに到達するだけです。他の時には製品をノックアウトします。時々私たちは信じられないほど失望します。
企業を構築し、多くの人々にアドバイスしているAndrewとして、あなたはこれについてどう考えますか。
それは難しいです。タスクがテキスト処理のみに近いほど、そして人々がタスクを実行するために必要なすべての情報をうまくいけばテキストで取得するための配管があれば、AIがそれを行うのは簡単です。画像、音声会話を入力する必要がある場合、不可能ではありませんが、より困難になります。
それから私がよく尋ねる質問の1つは、人間は多くのことを知っています。私たちは多くのコンテキストを持っているだけです。それで、人間がそのタスクを実行するために必要とするのと同様のコンテキストをAIシステムに取得するためのデータ配管があるでしょうか。
そして、多くの多段階プロセスについて、標準作業手順書、SOPのようなものを書くことができれば、それもSOPを多段階のAgenticワークフローでコード化する価値があるかもしれないというサインかもしれません。
何ができて何ができないかを判断するのは難しいですが、何が成功する可能性が高いか低いかを評価するためのいくつかの提案だと思います。
次世代の教育とコーディング
さて、話題を変えて教育に移りましょう。あなたはCourseraを通じて学術界を本当に変え、変革させました。あなたの現在のオンラインコースは、どれだけの視聴数と受講者数があるか、私は追跡できません。
すべての親が、子供がAIに備えるために何をすべきか尋ねていると確信しています。子供たちはまだコーディングを学ぶべきですか。CSは必要ですか。データサイエンスは必要ですか。それとも悪い考えですか。
はい。未来にとって最も重要なスキルの1つは、コンピューターに正確に自分が望むことを伝えて、それを実行してもらう能力です。そして予見可能な将来において、コンピューターの言語を知り、コーディングを理解できる人々は、そうでない人々よりもはるかに効果的にそれを行うことができるでしょう。
ですから、今年の初めにAIがそれを自動化するという理由で、コーディングを学ばないよう他の人にアドバイスしていたリーダーがいたことは知っています。私たちは将来、それを史上最悪のキャリアアドバイスの1つとして振り返ることになると思います。
私はすでに自分のチームで、多くのシリコンバレーのチームで見ています。ソフトウェアエンジニアだけでなく、マーケター、HR専門家、アナリスト、財務専門家も、コーディング方法を知っている人々は、知らない人々を圧倒し始めています。
ですから、あなたの子供がソフトウェアエンジニアになるつもりなら、AIを使ってコーディングを学ばせてください。そうでなくても、将来的には、ソフトウェアのユーザーだけでなく、ソフトウェアのクリエイターがもっと必要になることが明らかになっていると思います。
ですから、あなたの子供が成長して「それ用のアプリはありますか」と尋ねるのではなく、「それ用のアプリを作りました」と言ってほしいのです。そしてAI支援により、コーディングは以前よりもはるかに簡単になっています。
ですから、手でコーディングせず、AIにやってもらってください。そうする人々は、そうしない人々よりも強力で効果的になるでしょう。
これはシステムが通過しなければならない1つの課題でもあります。今日のように、新しいスキルがあります。ウェブ検索の方法を学ばずに大学を卒業することは想像できませんよね。それはちょっと変です。就職の見通しを制限します。
将来的には、大学を卒業してソフトウェアを作成する方法を知らずに出てきたら、「ああ、それはちょっと変だね。誰かができることの見通しを制限するだろう」と思うでしょう。
子供がいつこの技術にアクセスすべきかについて考えるとき、それはどのように見えますか。特に、ソーシャルメディアに関して私たちが本当に苦労し始めたいくつかの教訓のレンズを通して。以前の公衆衛生総監Vivek Murthyは、その周りで起こっている課題を本当に強調しました。あなたの考えでは、いつが早すぎるのか、いつが適切な時期なのか、誰かが本当にAIネイティブになり、この技術の最大の利益を得るためにAIへのアクセスを始めるべき時期はいつですか。
それは難しいと思います。子供が本にアクセスできるようになることについて言及していたとき、私たちは本当に本当に若いと考えますが、2歳児には明らかに不適切な本もあります。
そして、技術の課題の1つは、非常に幼い子供が使用しても問題のないアプリがあると思いますが、幼い子供に使わせないものもたくさんあります。私の子供は4歳と6歳ですが、時々タブレットを使いますが、彼らが使っているときは私が一緒にいます。ベビーシッターとして使うのではなく、教育的なことや変なことをさせて、それについて話し合います。
ですから、媒体が他のものから技術に変わったと思いますが、課題は、企業が子供たちのために特定の体験を作成するか作成しないかというビジネスインセンティブは何か、そして親として、私たちが自分たちの年齢に非常に不適切な本を読ませないように、私たちがガードレールを設けたり、物事を厳選したりするにはどうすればよいか、ということだと思います。私は自分の子供たちに年齢に非常に不適切なことをさせません。しかし、これは、親として私たちが望まないことをするように、特定のタイプの企業のインセンティブを考えると課題です。
そのような企業やグループと話して、「やめてください。それは役に立たない」と言うことはありますか。その会話はどのようなものですか。あなたのクラスを受講した多くの人々が、親として本当に問題だと思う行動の一部を実際に行っているからです。
シリコンバレーのエンジニアやビジネスマンの99%は正しいことをしたいと思っています。率直に言って、これらのことをしている人々は、私たちの友人かもしれません。たぶん今この部屋にいる何人かの人々です。誰もが正しいことをしたいと思っていると思います。
何十億ドルが危機に瀕しているときでも、常に正しいことを行う方法を見つけられればいいのにと思います。それは本当の問題であり、財政的インセンティブや一部のインセンティブが十分に大きいときに、必ずしも正しいことをしない少数の人々を見ています。
人間のインセンティブの問題を解決する方法を知っていればいいのにと思います。
アメリカのAI競争力と政策提言
さて、もっと簡単なことに切り替えましょう。米国の政策ですが、あなたは早くからGPUの政策を提唱していましたが、国際的な技術企業と協力していた最初の人々の1人でもありました。
ですから、あなたが座っている場所を考えると、風景全体を見渡すことができます。連邦政策からのGPUに関するこの鞭打ちを見てきました。彼らの言葉で言えば、ウォークシステムと説明するものについて話す大統領令を見てきました。AIの採用を加速しようとする大統領令や政策も見てきました。
もし大統領と5分間話せるとしたら、あなたは彼らにどんなアドバイスをしますか。aすべてのアメリカ人に利益をもたらすためにAIの力を責任を持って解放し、b国家の競争力を確保するために。それは何でしょうか。
はい、私はAIにおける米国の国家競争力について本当に心配しています。現政権がうまくやっていることのいくつかがあると思います。前政権には、規制の取り込みを作り出そうとするロビイストによる恐怖の扇動によって推進された本当に安全劇場だったAI安全タイプの考え方がありました。オープンソースに反対する規制ですよね。
ですから、オープンソースと競争したくなければ、AIの危険性についてたくさんのことをでっち上げて、窒息するようなライセンスなどを通過させようとします。ですから、現政権はそれに対して非常に低い忍耐力を持っているようです。それは良いことです。
私を心配させることは、私たち2人とも移民です。私たちの学生の多くは移民です。私たちの学生の多くは移民です。高度な移民をより困難にすると、アメリカの競争力について本当に心配します。しかし率直に言って、高度な移民だけではありません。
私が学部学生として米国に来たとき、17歳くらいだったと思います。率直に言って、私はかなり無知でした。米国が私を入国させたとき、私はまったく高度ではなかったと思います。ですから、学生が米国に来て、その後成長し、うまくいけばより高度なスキルを身につけることができるようにすること。私は本当にそれを心配しています。
科学への資金提供の削減、科学とAIおよび大学が行う他のことへの投資の減少。大学には問題がありますよね。率直に言いましょう。大学で修正できることがあります。しかし、この国が科学を実行する能力を減少させることは、本当に心配しています。
そして、国家政策の観点から、TSMCへの依存についても心配しています。TSMCアリゾナのチップメーカー、すみません。最近、中国がNvidiaチップの特定の輸入を禁止しているのを見るのは興味深いことでした。これは、中国がTSMCと台湾からの独立に向かっているという強いシグナルです。米国が台湾の製造に依然として大きく依存している瞬間に。
この意味の1つは、台湾で何かが起こった場合、自然災害であれ人為的な出来事であれ、台湾の半導体エコシステムへの混乱が、中国が台湾の製造から米国よりも独立すれば、中国よりも米国をはるかに傷つける可能性があるということです。
ですから、半導体、そして最後に、AI半導体がボトルネックだと思います。ニュースで読んだもう1つの大きなボトルネックは、全く真実ですが、それはエネルギーです。しかし、データセンターを構築するとき、それは電気を知能に変える、または電気をトークンに変える機械です。
ですから、制約は、私には許可で立ち往生している友人がたくさんいます。ここに発電所を建設できますか。そして、許可が取れたと思っても、地元の反対などがあります。おそらく妥当ですが、エネルギー容量が私が本当に心配しているもう1つのボトルネックだと思います。
中国について具体的に考えるとき、中国とヨーロッパを取り上げましょう。AI規制、所有権の考え方において2つの非常に根本的に異なるアプローチです。そして、米国が競争力のためにこれをナビゲートしようとしているのを見ています。
あなたのレンズから私が興味を持っていることの1つは、オープンソースモデルのアイデアと、人々が現在主に米国ベースであるAIの主要な幹から構築するのか、しかし中国からの新しいモデルがますます増えており、ヨーロッパから少し見られるということです。
ここでの正しい戦略は何ですか。あなたが世界のAIにとって最良かつ最適だと信じる戦略は何ですか。それは、枝を持つ中央のAIの幹のようなものですか、それとも森の中の多くの異なる木で、異なるモデル、アプローチ、技術の連合を持つ人々ですか。
複数の枝が必要だと思います。なぜなら、そうでなければ、携帯電話のエコシステムがあまり面白くない理由の1つは、AndroidとiOSという2つのゲートキーパーがいて、彼らが特定のことをさせない限り、実験することが許可されていないからです。
ですから、AIがイノベーションを制限できる少数のゲートキーパーで終わらないことを願っています。過去1年、2年間に起こったことは、中国がオープンウェイトモデルのリリースで米国を本当に引き離したということです。これらは世界中の誰もが無料でダウンロードして使用できるモデルです。
中国のオープンウェイトモデルの累積採用が、米国のオープンウェイトモデルの累積採用を上回ろうとしているか、すでに上回っている可能性があるという統計を見たと思います。米国のクローズドモデルはまだ優れていますが、オープンウェイトモデルはAIサプライチェーンの重要な部分であり、人々はそれらを使用しています。
国としてそれに十分に投資していないという問題があると思います。そして、ヨーロッパについて尋ねましたが、正直に言って、ヨーロッパが大好きです。ヨーロッパが目を覚まして、もっと速く進んでくれればいいのにと思います。
過去数年間、中国やヨーロッパの規制当局を訪問していて、私たちはAIの規制でリーダーになりたいというようなことを聞きました。それが競争上の優位性を得る方法だとは思いません。より多くのブレーキ、より少ないガス、レースに勝つ。
次世代の起業家とAIの未来
次に、私は未来、残りの数分で未来に目を向けたいと思います。AIの未来について本当に話したいのですが、あなたが見ている最先端の次世代の学生、起業家のレンズを通してそれについて話したいと思います。
彼らが引き寄せられている問題は何ですか。希望や夢は何ですか。そして具体的には、それは今後24ヶ月がどのように見えるかについて何を教えてくれますか。
私たちは、ほとんどの人がAIを愛しているシリコンバレーにいます。私はAIが大好きです。私がしていることが大好きです。世界をより良くすると思います。
しかし、私たちの多くは、国中の多くの人々がAIに対して持っている不信感を過小評価しているかもしれません。そして、私たちが行動を起こして、AIが実際に世界にとって本当に良いものである理由を説明する説得力のある物語を語ることができることを確認する緊急性を感じています。
私たちは皆、生産性の向上に興奮しますが、コンタクトセンターの労働者が仕事を失うことを恐れているとき、またはファーストフード労働者が政治家が「そうですね、どうですか。これらのAIの人々は、あなたの仕事をなくすつもりです」と言うのを聞くとき、それはシリコンバレーでは本当に見られないAIへの多くの恐怖と不信を生み出します。
ですから、人々を味方につけるには、技術が本当に非常に多くの人々に利益をもたらすことを確認する必要があると思います。そして、そのための道があると思います。AIは個人をはるかに効果的で生産的にすることができます。
しかし、すべての人がツールを利用できるようにし、すべての人にそれを使用するように教え、スキルアップを行い、ツールを改善し、本当に、10倍のエンジニアという概念で、AIを使えば10倍のマーケター、10倍のアナリスト、10倍の財務専門家を持つことができると感じています。しかし、それを実際に実現するには、私たちの前に多くの仕事があるように感じます。そして、この国の多くの人々の信頼をまだ獲得していないことを心配しています。
あなたが今日AIを使用する最も好きな方法は何ですか。
ああ。たぶん、広く知られていないものを共有します。続けてください。いや。私は友人が知っている以上に、AIをブレインストーミングの相棒として使っています。
そして、トリックは、1つのモデルを使用するということです。複数のモデルを使用しますか。友人に代わって尋ねています。分かりました。私は実際に、コーディングにはClaude、そして最近はますますOpenAIのCodecsも使い始めています。
ブレインストーミングには複数のモデルを使用しています。トリックは、AIは非常に賢いですが、コンテキストを取得することは難しいということです。
ですから、ブレインストーミングするとき、私が見つけたのは、多くの場合、何かを言ってからアイデアをくださいということではなく、拡張された会話をすることを確認することです。しかし、会話は、3つのアイデアをくださいまたはフィードバックをくださいです。
運転中は音声で、座っているときは、運転中はAIとかなり話していて、それから「私のために要約してください」と言います。それを私のチームに送って、運転中に仕事を片付けます。
最後の10秒で、人々がAIを使ってもっと焦点を当ててほしいと思う問題は何ですか。
実際に物を作ってください。今は物を作るのに素晴らしい時期だと思います。ですから、私が信じていることから1つだけ持ち帰るものがあるとすれば、物を作ってください。今ではこれまで不可能だった非常にクールなものをたくさん作ることができます。
ですから、作って、作って、作ってください。それは終わるのに完璧な方法だと思います。作ることで終わりましょう。Andrew Ng、皆さん、あなたの仕事に感謝します。Andrew、あなたの研究に感謝します。ここにいてくれてありがとう。ありがとうございます。
AndrewとDJの会話は、AIがエコシステムであることを示しています。米国がAI競争に勝つためには、多面的なアプローチが必要になります。
それはチップとAIインフラですが、それは才能でもあります。私たちは、世界中のトップの才能を引き付け続け、世界中の学者やイノベーターに、ここで成功した生活とキャリアを築く機会を提供し続けなければなりません。
このビデオの完全版とサミットステージからのその他の内容は、Masters of ScaleのYouTubeチャンネルでご覧いただけます。
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