本動画は、Stability AIの創設者でStable Diffusionを世に送り出したEmad Mostaqueへのインタビューである。彼は現在Intelligent Internetを運営し、著書『The Last Economy』で「知能の逆転」という第4の経済的転換点について論じている。この転換により、人間は経済的に最も価値のある存在ではなくなり、認知労働は負の価値を持つ可能性があると指摘する。特にリモートワークの仕事が最初に影響を受け、企業はデジタルツインを作成して従業員を代替できるようになる。しかし、彼は技術的悲観論者ではなく、すべての人にソブリンAI(個人が制御できるAI)を提供し、医療や教育などの分野で無料のAIサービスを展開することで、技術の恩恵を民主化しようとしている。拡散モデルがLLMよりも将来的に重要になると予測し、50%の確率で人類が滅亡する可能性があると考えながらも、透明性のあるオープンソースAIと地域ごとのカスタマイズされたAIモデルの開発を通じて、より良い未来を築こうとしている。
知能の逆転が引き起こす経済革命
これはTwitです。Intelligent Machinesの時間です。そう、AI、ロボティクス、そしてもちろん私たちの周りにあるすべてのスマートな小さな機器について取り上げる番組です。それらはずっと賢くなり続けています。Paris Martinoは今回いません。なぜならこれはインタビューのための事前収録だからです。
Jeff Jarvisはジャーナリズム革新の教授で、Craig Newark Graduate School of Journalismの名誉教授です。名誉教授を忘れていました。City University of New Yorkです。彼はMontclair State UniversityとStony Brookにいて、『The Gutenberg Parenthesis』と雑誌の著者です。ああ、詰まらずに全部言えました。Yasoponitoは今日ボタンを押していません。Anthony Nielssonが代わりを務めています。今週初めに早い事前収録をしています。これがParisが参加できない理由です。彼女には仕事があります。クレイジーですね。
今週のゲストにとても興奮しています。Emad Mostaqueです。Emadでいいですか。発音を確認させてください。Mostaqueですか。そう思います。いいえ、どちらでも構いません。あなたがIntelligent Internet IIIをご存じないかもしれません。しかし、これは私が今まで見た中で最高のドメインTLDです。しかし、おそらくStability AIとStable Diffusionについては聞いたことがあるでしょう。Stable Diffusionが登場したのがわずか3年前だというのは驚きです。私の心を吹き飛ばしました。私たち全員の心を吹き飛ばしました。これはChatGPT-3の前でした。
私たちに襲いかかろうとしている革命を本当に理解する前のことでした。しかし、私たちはそれに興奮していました。実際、その年のクリスマスカードをお見せします。私たちは建物の前に出て写真を撮り、Stable Diffusionを使いました。今どれだけ進歩したかを理解していただくために、おそらく今ならChatGPTで一発でできるでしょう。しかし、私たちのプロデューサー、これをやった人、私たちのAIの達人であるAnthonyが今電話に出ていますが、プロセスの小さなビデオを作りました。
彼はPhotoshopとStable Diffusionを使って大量の画像を作成しました。Anthony、200枚の画像だと言いましたね。何枚だったか覚えていません。愛を込めて。そして見てください、当時、Stable Diffusionはベストを尽くしましたが、最終的に少し手を加えた後にクリスマスカードができました。彼は小さな部分を取ってPhotoshopで合成していました。
彼は建物からジンジャーブレッドハウスを作っています。そこにキャンディケーンがあって、私たちは長い道のりを歩んできました。しかし、Emad、これは心を吹き飛ばすものでした。そうです。あなたは本当に世界に何かを送り出しました。人々はすぐに理解し、とても興奮したと思います。3年後に何を見ることになるか、私たちには全く分かりませんでした。
Emadは新しい本『The Last Economy』を書いており、この革命について語っています。それが本当に私が話したかったことです。過去に戻りたかったのではなく、あなたが未来をどう見ているかについて少し話したかったのです。あなたは4つの大きな経済的逆転について語っていて、これは第4のものになります。あなたは第4にして最後の経済的逆転とさえ言っています。世界を破壊するパターンだと。知能の逆転について話すとき、何を言っているのですか。
つまり、あなたがリリースされて以来約30年が経ち、AI年数ではそうなります。今私たちはこの転換点にいます。10対1ですか。わかりました。それは知っておくといいですね。追跡します。約10対1だと思います。確かに私をかなり老けさせました。あなたも、あなただけではありません。実際、Nano Banana Proが今日出たところです。これはモデルかもしれません。しかし、Googleがやっていることと、確かにGemini 3とBanana Nano Banana 3 Proは素晴らしいです。私たちは昨日それで遊んでいて、そのような画像を生成しました。本当に速いです。しかし違いがあります。
では、経済的逆転を終わらせる機会を与えてから、拡散という言葉について話したいと思います。それが全体にとって重要だからです。何が起こっているのですか。この経済的逆転とは何ですか。歴史を通じて、私たちの経済全体がシフトしてきました。昔は土地があり、そこで農業をしていました。そして工場の世界、産業の逆転のようなものに移行しました。
そしてサービス部門の仕事に移りました。最後のものがこの知能の逆転です。効果的に今から起こることは、これらのモデルが一発で物事をできるものから、今後3年ほどでより長期的なエージェントに移行するにつれて、私たちはもはや地球上で最も賢いものではなくなります。私たちはもはや地球上で最も経済的に価値のあるものではなくなります。
実際、私たちの認知労働はおそらく負の価値を持つことになるでしょう。なぜなら、私たちはどのチームでも最も愚かな人間になるからです。それが私たちが知能の逆転と呼ぶものです。少し憂鬱ですね。そうです。チーム全体を引きずる人になるのは決して嬉しいことではありません。ただ、まだ多くの証拠はないと言わざるを得ません。
つまり、ChatGPT-3の非常に賢い出力と比べて、私が愚かだとは確かに感じません。それができることは驚くべきですが、汎用知能ではありません。確かにそうではありません。ここでの違いは、過去3年間はプロンプトから出力へというものでした。これが魔法ですよね。しかし、それは肩を叩く本当に賢い仲間がいて、「ねえ、これをくれますか」と言うようなものでした。そしてブロブ。
今私たちがやっているのは、プロアクティブな数時間にわたるエージェント的プロセスに移行していることです。以前にウェブサイトを作ったことがあります。今はRepletに行くと、1週間前はひどくて紫色でいろんなものでした。今ではGemini 3を使って完全に動的でインタラクティブなウェブサイトをその場で構築できます。1週間でできます。1週間でそれがシフトでした。実際の構築には約2分かかります。
深い思考がそれをもたらしているのですか。検証機能を持つこれらのプロアクティブなエージェントフローです。つまり、出力があり、それから自分自身のプロンプトと自分自身のコンテキストを調整してプロアクティブになれるということです。サイクルです。サイクルです。経済的に価値のある仕事は単一のタスクではありません。この画像を作る、あれを作るというような。
それはマーケティングキャンペーンをやりたいということで、それをすべてまとめて動かすことが本当の経済的価値を生み出します。これまでAIによって失われた仕事はほとんどないと思います。それは文字通り今後1年、2年、3年で変わろうとしています。それはどこから始まるのでしょうか。AI企業を含む多くの推測があります。どこから始まると思いますか。最初の、雪玉が雪崩になるとき、誰が最初に襲われるのでしょうか。
これはクレイジーなことです。例えばコールセンターの仕事のようなものがあります。明らかに最初に行くべきものでした。昨日Grok 4.1 Fastがリリースされ、TowBenchで98%のスコアを記録しました。これは基本的にカスタマーサービスエージェントのベンチマークです。100万ワードあたり50セントです。
それはおそらくなくなるだろうと思います。しかし、クレイジーなことに、これらのモデルには範囲の経済性があります。1つのNano BananaやGemini、Qwenモデルは非常に多くのことができます。それはモデル自体や仕事についてというより、拡散のメカニズムについてです。なぜなら、税理士をグラフィックデザイナーにトレーニングするプロセスとトレーニングやデータ収集の側面に関して、それほど違いはないからです。
それはどのように起こるかです。私の意見では、今後2、3年で起こる方法は、あなたの会社があなたが言ったこと、作成したことすべてをリモートで見るからです。キーボード、ビデオ、マウスのリモートジョブが最初になくなります。そしてあなたのデジタルダブルを構築し、誰も違いを見分けられません。
Zoomで電話をかけたり、チャットしたりすることさえできます。これらのモデルは一般的な方法でそれができます。最初になくなるのはリモートジョブです。完全にリモートでできることは何でも、それらが最も危険にさらされています。そしてそれは多くあります。デジタルダブル、デジタルツインのアイデアに完全に魅了されています。
Jensen Huangは実質的に彼のキーノートのすべてでこれについて話しています。私はそれらを映画のように見ています。魅了されています。工場や倉庫、車のための代替的な未来を見ることができるように、私たちはある意味で自分の人生でそれができるようになるという考えは本当に魅力的だと思います。
物事が他にどう展開する可能性があるかという感じです。マトリックスがあり、私たちはその中にいないようなものです。時々訪れることができます。そのデジタルツインの価値についてのあなたの見解に興味があります。それは1つのモデルになるのでしょうか。あなたが言ったように、あなたであるツインがあり、あなたができることをできるということです。
私たちはそれを良いことと見るのでしょうか、悪いことと見るのでしょうか、それとも助けと見るのでしょうか。どう機能するのでしょうか。どちらでもありえます。繰り返しになりますが、企業は本当に人々を解雇したくありません。実際、より効果的になりたいのです。経済が良いとき、それは必要です。テック業界にそれを伝える必要があります。彼らは1年間人々を解雇してきましたから。
つまり、彼らはコロナ後に多くの人々を雇いましたよね。トレンドとしては、まだほぼ正常です。わかりました。多くの高成長企業が採用を停止しただけです。Eric Blossomが最近、初期段階の採用が鈍化しているかもしれないという研究を発表しましたが、人々がより生産的になっているだけなので、まだ大規模には見ていません。
しかし、ここで本当に怖いのは、人々が知能の単位がどれほど安くなったかを理解していないことだと思います。GPT-3が出たとき、100万トークンあたり600ドルでした。つまり、1ワードあたり約1.3トークンです。これらは小さなブロックで、私たちが切り刻むものです。今GPT-5は10ドルで、最新のGrokモデルは50セントです。
それは何を意味するのでしょうか。1年間に話す言葉の総量を合計すると、1000万です。Grokで5ドルです。考える総量は10倍の1億です。約50ドルです。これらのトークンはどんどん賢くなっています。会計士を置き換えるのにかかるコストと、彼らが行うすべての認知労働を実際に見て、それを1年か2年外挿すると、答えは年間約10ドルです。
しかし、トークン出力だけではありません。コンテキストもあります。これが問題の1つです。AIに使わせたいあなたに関するすべての情報を保存するのに十分なコンテキストが必要ですよね。どう解決するのですか。モデルを本当によくトレーニングすると、コンテキストを本当によく理解できます。
だから『Language Models are Few-Shot Learners』がこれすべてを始動させた元の論文の1つでした。元のGoogleの論文です。カリキュラム学習を通じて汎用モデルをトレーニングします。学校を通すようなものです。そうすると本当に速く物事を学べます。Stable Diffusionがあなたの顔を学び、あなたを宇宙飛行士などにしたようにです。
言語や操作プロセスから最新モデルに入る必要がある知識の総量を見ると、日曜日のロボティクスは手にカメラだけを使った操作の新しい方法を持っていました。アーキテクチャを正しくして、事前トレーニングを正しくすれば、実際には比較的小さいです。エラー率は基本的に30〜40%から文字通り前四半期でほぼゼロに下がりました。だから新しいタスクをそんなに速く学べるのです。
先週Gemini 3で遊んで驚いたことの1つは、最新の出来事まで知っていたことです。できました。以前のモデルよりもはるかに賢かったです。以前のモデルは「私のモデルは2024年で終わっているので、それについては分かりません」と言ってから幻覚を起こしていました。それが私たちが見ているものですか。より効率的な方法でより多くの情報を吸収できるということですか。
はい。最初から賢くて、より多くの情報をより賢く吸収できます。GPT-5は幻覚が20%から1桁の2〜3%に実際に減少した最初のものでした。しかし、Gemini 3のようなものは200万、いや100万トークンのコンテキストウィンドウを持っていると思います。
つまり、ほぼ100万ワードのコンテキストを一度にアップロードして、それを分析できるということです。その最初の部分、コードベースをアップロードするようなコストがあります。典型的なコードベースは約20万トークンです。しかし、キャッシュ学習と呼ばれるものがあります。効果的に、そのコードベースや取扱説明書をAIベクトルと呼ばれるものに一度翻訳したら、次のクエリは10〜20倍安く速くなります。
違いをするだけです。だからこれらのものがそんなに価格が下がっているのです。単位トークンあたりの知能が増加している間でさえも。そうすると、バーチャルワーカーを1年間置き換えるのは、Zoomで電話したり電話で話したりできるビデオストリーミングを含めて、おそらく数百ドルになるでしょう。11 Labs的なスタイルで。
Douglas Adamsは、最初に他の惑星に送られる人々は電話消毒員とカスタマーサービス担当者だと言いました。だからAIは彼の夢を助けるかもしれません。電話消毒員は必要になると思います。AIが彼らを置き換えられるとは思いません。そもそも存在する必要があるかどうかは分かりませんが。つまり、たくさんのロボットが来るということですね。
そうです。その通りです。電話消毒ロボットが来ます。それは人間として私たちにとって何を意味するのでしょうか。労働者として置き換えられるのでしょうか。確かに知識労働者としてはそうですよね。意識と計算が初めて切り離されました。あなたを機械のように教える仕事はどれでも、機械がそれをより良くできるようになります。
ほとんどの仕事がそうですよね。ロボットは自動車工場の組立ライン労働者を置き換えました。しかし今は非構造化されたものの認知的インプットです。本当に創造的である必要がある仕事はほとんどありません。創造性について話すときでさえ、K-popはトップレベルの音楽を上回りますよね。人々は何を消費したいか知っています。
K-popファンが観客にいるようです。Emadはあなたを侮辱するつもりはありませんが、私は同意します。いいですよ。週末にK-pop demon huntersのシングアロングに行きました。プレミアム凡庸です。K-pop、Taylor Swiftも全部です。プレミアム凡庸です。それは良いニュースです。人間に選択肢を与えれば、退屈で反復的なタスクよりも創造的なタスクを好むからです。
これがテクノロジーの約束でしたよね。人生のより高いことのために私たちを解放するという。しかし重要なのは、私たちのアイデンティティは何かということです。あなたのアイデンティティが仕事や物質的な側面に結びついているなら、あなたは困ったことになります。
強いコミュニティ、強い信仰、強い家族があれば、これらすべてに影響を受けにくくなります。でも物質的側面に言及しましたね。食べ物を買って家賃を払う必要があります。誰が私に給料をくれるのですか。だから私たちはお金が何であるかを再考する必要があります。これを延長すると他の部分があります。人間の会社が完全にAIの会社とどう競争するのかです。
そしてElonがMacro Hardでやっていることを見てください。彼の新しいバージョンのMicrosoftです。彼は100万人のAIワーカーを作ろうとしていて、彼らはSaaSソリューションやデータベースやこれらすべてのものを販売するつもりです。それがMacro Hardがやっていることだとは分からないでしょう。
そうです。それがこれらすべてのGPUに1兆ドルを費やすことの本当の総獲得可能市場です。各GPUは10人の認知労働者を置き換えます。この週末、Deep MindのAdam BrownとMeta を離れると昨日ついに発表したYann LeCunの間で討論になったものに行きました。
ご存知のように、Deep MindとAdamはスケールがすべてをもたらすという主張をしていました。速度とベクトルがどこにあるかを見て、もっとスケールを投げかければそこに到達すると。Yanはそれに反対していて、LLMは行き止まりだと言っています。
できることには限界があり、現実世界のモデリングが必要な次のパラダイムであり次のステップだと。スケール対新しいパラダイムと新しいカテゴリーの研究についてのその討論で、あなたはどちら側に立ちますか。サティスファイシングの概念があると思います。機械的な仕事を置き換えるのに十分良く、十分速く、十分安く。私たちはそこにいると思います。もうブレークスルーは必要ないと思います。
スケールはこれらのモデルのひどい品質のデータの代替品でした。モデルデータは本当にひどかったです。ステーキを噛むようなものです。今、ますます効率的なものが見られています。仕事の単位あたりに実際に必要なエネルギーの下限は信じられないほど低いです。
Raspberry Piで動く70億パラメータの医療モデルを構築しました。そうです。それはヘルスケアでChatGPTレベルのパフォーマンスを発揮します。それはどれくらいのエネルギーですか。Raspberry Piに5ワットの太陽光を加えたようなものです。人間の医師の診断医よりも優れたものが得られます。
どれくらいクレイジーですか。まだLLMを使っているのですか。まだLLMを使っています。LLMは特定の種類のタスクには良いです。拡散がそれを上回ると思います。それは次の質問でした。しかし、この考えを終えましょう。すべてができるAI神を構築しようとしているなら、すべてを歌い、すべてを踊る、そうです、異なるアプローチが必要です。会計士を置き換えようとしているなら、本当にそうではありませんよね。
1つのマスターAIではなく、会計士よりも特定のことをよりよくできるAI全体の軍隊です。つまり、繰り返しになりますが、今日それを見ています。これを聞いている人々はNano Bananaに行けます。それはグラフィックデザイナーの仕事がなくなったということです。スタイルガイドをアップロードできます。14の異なるものまでアップロードでき、それをやってくれます。それは経済的作業の単位だと思います。
そしてそれをRepletタイプのエージェントや私たちのバージョンのIIエージェントで使うと、それが経済的作業を置き換え始める方法が分かります。しかし、宇宙の謎や高度な化学科学を発見するでしょうか。いいえ。でもお願いしますよ。
Emadと話しています。彼はStability AIを作り、3年前にStable Diffusionをもたらした人です。彼の現在の会社はIntelligent Internetでiii.incです。彼の本『The Last Economy』をそこで手に入れられます。彼はそれを配っています。EPUBバージョン、PDFバージョンです。
NotebookLMバージョン、チャット版、そしてChatGPT版とClaude版も提供していると思います。興味深いですね。本の代わりに要約を読みたいなら、それも可能です。またはそれと対話してクイズしたいなら。そうです、最初に本を読んでからNotebookLMを使って質問することをお勧めします。
しかし幸運なことに、Emadがここにいるのでそうする必要はありません。これはとても励みになります。2週間前、Kevin Kellyと話しました。彼はAIの未来は至る所にある小さなAIだと言いました。コンピューティングがエッジに行ったのと同じように、AIをエッジで見ることになると。それはあなたが話していることですか。
そうなりうると思います。これは本当に興味深くなります。なぜなら誰もがJarvisの未来を忘れているからです。今Jeff Jarvisがここにいます。今Jarvisの未来は何ですか。Iron ManのJarvisのことです。ああ、それは分かります。つまり、家に帰ってPaul Bettanyに話しかけてもらいたいです。
だからFrameworkデスクトップを買いました。ローカルLLMが欲しいからですが、120ギガバイトのモデルを動かしています。GPT OSSを動かしています。それは巨大です。そして遅いです。1秒あたり20トークンです。このマシンで動かせると言っているのですか。はるかにはるかに賢いものを動かせます。Jarvisになるのに十分なほど。
MacBook M4 Maxを持っていれば、1秒あたり100トークン以上でそれを動かせますよね。繰り返しますが、これの最適化されたバージョンを持てます。しかし全体はこうです。数年後、私たち全員が私たちの親友であるAIを持つでしょう。
それはエッジのものかもしれませんし、Claude 8やGrok 9かもしれません。それは私たちが世界を見る方法、私たちの認知が振る舞う方法に大きな影響を与えます。これらのAIは私たちが今まで見た中で世界で最も説得力のあるものになるからです。
すでに研究で、彼らは昨年Redditで反Black Lives Matterのペルソナや他のいろいろなものを作成した研究を行いました。説得力で98パーセンタイルです。新しいモデルはそれを粉砕するでしょう。だから、エッジについて考えるとき、それについて考えるとき、今出現するデフォルトはこれらが行く方法においてとてもとても重要になります。
そして今のアーキテクチャはすべてほぼ同じです。しかし、このとんでもない量の計算能力を吸い上げるために、それらのアーキテクチャがどのように見えるかに大きな差別化が見られると思います。LLM用の計算能力を過剰構築していますか。はい。
LLM自体はそれほど計算能力を必要としないと思います。これはその日に光ファイバーが過剰構築されたようなものになりますか。これはバブルが破裂することになる可能性があります。または、新しい用途を見つける資産になる可能性があります。いいえ、数年後にはすべてのピクセルが生成されます。そして計算の大部分は拡散モデルになります。メディアをやり、自動運転車をやり、経済計画などをやります。
LLM自体は、データを実際に最適化すれば非常に非常に小さいです。その考え方はコードベースです。平均的なプログラムは10万から20万行のコードです。Geminiがそれを一発でやるのを見たことがあるでしょう。数年後には確実に合理的なプログラムを一発でできるようになります。
それを構築するコストを外挿すると1セントになります。しかし、以前のバージョンをすべて見ているからプログラムを再構築していると言う人もいます。これらのAIは新しいアイデアを作成できますか。創造的になれますか。創造性の定義によります。繰り返しますが、K-pop demon huntersは創造的ですか。いいえ。でも私はそうだと思います。
その意味では、物事を取って混ぜ合わせるという意味で生成的です。つまり、それがStability Diffusionがやったことですよね。そうです。これらのモデルが機能する方法は、画像を取り、それから基本的にそれを破壊して最小の形に戻すノイズを追加するプロセスがあり、それから再構築プロセスがあり、そのプロセスを学習するということです。
それは自動運転車でも機能しますし、Sora 2でも他のいろいろなもので機能します。一日中それをやるだけです。これらのモデルは原理を学びます。だからこれらの概念の潜在空間と呼ばれる概念があり、それらすべてがどのように一緒になるかです。if this then thatタイプの論理フローではありません。それを押し通すフィルターやふるいのようなものです。
それを見ると、物事が今後どうなるかについて考えるのが本当に興味深くなります。言語のような非常に低次元の出力について言ったように、これらのモデルはどんどん良くなっています。望ましい結果に到達するまでのステップがどんどん少なくなります。
創造性やギャップを埋めることやそのような概念に関しては、創造性は通常コンテキスト内にあります。BarbieとOppenheimerがあって、Barbenheimerを作ったら、それは特定のコンテキスト内で創造的ですよね。しかし、材料科学のブレークスルーや数学のブレークスルーを持ちたいなら、それは少し違うと感じますよね。異なる検証者が必要です。
すべては検証者についてです。何かが創造的かどうか、何かが市場価値を持つかどうかをどう検証できるか。それが私たちが今移行している本当に興味深い質問です。拡散はあなたが拡散の良い擁護者であり、あなたに勝る人はいません。LLMは今日、投資やリソースにおいて拡散に対して空気中の酸素を吸い過ぎていますか。研究と開発でリソースの優先順位付けにミスアラインメントがありますか。
研究ではそう思います。繰り返しになりますが、Stefano Amonの新しいラボや他のようなコード用の拡散コーディングモデルは出力の仕方でほぼ即座です。しかし、起こることは、Sora 2のようなメディアを行うほとんどのラボは今拡散トランスフォーマーなので、両方の最良のものを混ぜ合わせます。
ハードウェア自体は両方できると思いますが、私の見解は、トランスフォーマーに行く計算量は実際には縮小するということです。どんどん効率的になり、満足するからです。拡散に向かう量は増加します。すべてのピクセルが生成されるからです。
来年にはほぼその場でハリウッドレベルの映画が作成されます。文化的、経済的、労働的抵抗についてどうしますか。ニュージーランドでは、2冊の本が賞を受ける リストにありましたが、表紙がAIで生成されたために外されました。著者がやったのではありません。出版社がやったのです。
私はジャーナリズムにいて、AIがどこに行くかについて多くの真珠を握りしめているのを聞きます。だから文化的な問題があります。AI業界のPRは必ずしもいつもトップレベルではありませんよね。そして、逆説的に世界を支配し破壊すると主張する人々もいます。
だからこれは本当に興味深い文化的シフトです。人々が仕事を失い、人々が抵抗するにつれて、これをどう見ますか。その恐れに対して利益をどう示しますか。恐れから始めると思います。多くのAIリーダーは今すべての公の場での講演をキャンセルしています。なぜなら、基本的に来年はバックラッシュだと言っているからです。来年仕事がなくなり始めるからです。
エージェントから外挿してそれを見つけられます。それは彼らが物事の肯定的な側面をやっていないからです。繰り返しになりますが、この技術は、世界には十分な食べ物があります。ただ人々にどう届けるか分からないだけです。世界には十分な知識があります。ただ人々にどう届けるか分からないだけです。
私たちのターゲットの1つは、来年までに私たちの医療モデルの新バージョンで、世界のすべての医療決定が第2の診断を受け、それが無料で、10年前のコンピューターで動作するということです。それはこの技術の本当に肯定的な使い方です。
しかし、例えば映画でシーンを一度だけ撮影すればよく、それから数年後にNano Banana Video 5を使ってあらゆる角度からそれをやり直し、演技のパフォーマンスを調整できるとき、それは否定できません。LAの多くの仕事がなくなります。
そして、制作ベースのものはすべてなくなります。UBIがありますか。どう人々に食べさせますか。十分なリソースがあると言いますが。あります。しかしUBIのようなものは数学的に機能しません。今のアメリカの税基盤全体、所得税と法人税は年間5兆ドルです。
アメリカのすべての成人に年間16,000ドルを与えたら、それは5.1兆ドルです。それは最低限です。貧困レベルのようなものですよね。アメリカの法人税基盤全体はわずか0.9兆ドルです。LMに課税してもうまくいきません。だから本では、お金が実際に流れる方法を変えることを提案します。
すべての人に同等を達成させる普遍的AIを与えます。それは彼らのことも見ています。アラインメントが重要だからです。そして、私たちは人間であることに対してお金を人々に与えます。AIはそれを私たちから買う必要があります。なぜなら彼らは資本主義的に私たちを上回るからです。完全にAIの会社のように。それらとどう競争するか分かりません。
YouTubeチャットのCalebが言っています。「今大学に戻ったら、Emad、または今日若い人だったら、何を勉強しますか」。おそらく大学には行かないでしょう。わかりました。何をしますか。グラフィックデザイナーには明らかにならないでしょう。いいえ、毎日AIを使います。日々ずっと。
なぜなら拡散の移行期間において、AIの使い方を知っている人々は、Soraのリードの1人がやったことのように、仕事を得る可能性が高いからです。彼がやったことは、AIを使ってウェブサイトを構築し、それからAIを使って分析や他のことをしました。彼はそれについて話しながら履歴書として提出しました。
それはプログラマー15番であるよりもはるかに仕事を得る可能性が高いです。RepletやSunoやこれらすべてのものを1日1時間使えば、仕事の中でも外でもはるかに先を行っています。良いニュースです。Jeff、仕事を得られます。私はこれらすべてを少なくとも1日1時間使っていますから。
そうです。あなたは何百万ものエージェントを組織して、敵を破壊するでしょう。エージェントの軍隊を持ちます。あなたが話していることの1つで本当に好きなのは、AIをもっと民主的にする方法を見つけなければならないということです。実際、グローバルにより民主的とさえ言っています。Intelligent Internetのあなたのウェブサイトiii.incのフロントページには「新しい世界のためのソブリンAI」と書いてあります。
それは何を意味するのですか。ソブリンAIは、あなたによって制御され、あなたとアラインされているAIのようなものです。その一部は、ローカルチャンピオンモデルによってすべての人にユニバーサルAIを与えることです。これはすぐにリリースされます。ChatGPTへの無料アクセスではなく、デスクトップのClaudeでもなく、あなた自身のAIです。
あなた自身のAI。それから始めると思いますが、そのAIは必要に応じてClaudeを呼び出せます。Geminiを呼び出せます。私は子供がChatGPTに教えられることを望みません。しかし、GPTを使えるAIを持つことは問題ありません。そうですね。それは理にかなっています。
そのコントロールプレーン層はとても重要です。特に私たちの政府がAIによって運営されるからです。私たちの都市はAIによって運営されます。ヘルスケアはAIによって管理されます。
私たちの隣にいる最初のAI、アシスタントAI、JarvisAI、またはあなたが何と呼ぼうと、それが最も重要なものになります。だから、それはソブリンである必要があると思います。完全にオープンソースである必要があります。完全に透明である必要があります。AIのバイアスはクレイジーだからです。
彼らはすでにAIで潜在空間を販売しています。GoogleとMetaはすでにそれを販売しているので、ビールと言えばBud Lightと言います。基本的に広告です。Google広告よりもはるかに高いコンバージョン率を持つことが分かりました。だから、あなたのMeta matesか何と呼ぶにしても、「ああ、疲れているみたいだね。ビールが欲しい?Bud Lightを開けよう。注文してあげようか」と言うでしょう。
これを止めて芽のうちに摘まなければならないのではないですか。そして一方で、メディア企業は自分たちをAIの犠牲者だと決めつけています。AIが敵です。だから彼らはAIを遮断しています。ジャーナリズムとメディアはその会話から除外されています。ブランドは急いで参入しています。私たちの偽情報勢力も急いで参入しています。
彼らはAIに参照されることを熱望しているからです。その抵抗のために、私たちはとんでもない不均衡に向かっています。唯一の防御は私が私自身のAIを持ってそれから私を守ることですか。そうです。あなたの認知的植民地主義に対する唯一の防御から。これは素晴らしいと思います。
終わらせなければなりません、Jeff。つまり、何時間も話せますが、あなたの時間をあまり取りたくありません。仕事に戻ってもらいたいです。II.incで何をやっているか教えてください。教育、健康、政府などのフルスタックを構築しているだけです。Sageと呼ばれるものを発表しました。
これらは小さなモデルです。これらは拡散モデルです。それらは何ですか。何をやっているのですか。フルスタックです。完全にオープンなモデルがすぐに来ますが、例えば世界最高のエージェントを構築したところです。Terminal Bench 2で1位を獲得しました。それを基本的に無料ですべての人に提供するつもりです。
Nooseでjeffrey Canelと話したとき、彼は今すべてがMetaのオープンソースAIであるLlamaに基づいているという事実にとても興奮し、とても心配していました。そして彼はMetaがLlamaのプラグを引いたらどうなるか心配していました。これが解決策かもしれませんよね。どこから始めますか。Llamaから始めますか。誰か他の人のモデルから始めますか。
そうです、他の人のモデルから始めます。最初にエージェント的フレームワークを構築しなければならないからです。それから高品質のフィードバックデータを構築し、それからローカル文化、倫理、価値観などを反映できるようにローカライズできる、本当に最適化されたモデルをゼロから訓練します。今AIモデルには倫理さえプログラムされていないからです。ロボット工学の法則さえも。
だから私たちは、誰かが市民AI側のためにそれを構築すべきだと思っています。人々が言ってきたこと、あなたはベンチマーク結果を引用しますが、これらの小さなモデルの多くですでに優れたベンチマーク結果を得ています。ベンチマークに過適合させることが可能だと。本当に答えを入れるだけだと。あなたはそれをやっていませんよね。ベンチマークを打ち負かすために訓練していませんよね。
いいえ。ベンチマークであるために訓練していませんが、非常に異なるものを構築しようとしています。それは教育、健康、政府タイプのAIです。一方、他のすべての人はAI神を構築しようとしています。それは非常に異なる挑戦です。医療モデルがRedditで訓練されることを望みません。
アーメン、ドクター。アーメン。重要な決定を下す本当に重要なモデルは、完全に透明なデータを持つ必要があり、人権としてすべての人に与えられる必要があります。そうすれば他のブラックボックスモデルを何でも呼び出せます。『The Last Economy』であなたが言っていることの1つで大好きなのは、AIで運営される政府は毎日更新されるということです。
あなたのモデルは毎日より良くなります。時間に縛られていません。常により良くなります。自動運転車があれば、自動運転経済を持ちましょう。どうですか。わかりました。人々を少し緊張させますね。あなたは悲観論者ではありませんね。ああ、私のP Doomは50%です。これすべてのために私たちはおそらく死ぬと思います。50/50で。だから何かしなければなりません。
Emad、あなたと話すのはとても楽しかったです。もちろん、Peter Diamandisのポッドキャストのmoonshotで何度もあなたのことを聞きました。期待を裏切りませんでした。Emadは3年前、目を見張るようなStable DiffusionをStability AIからもたらしました。それは私たちの多くにとって始まりでした。わずか3年前だったとは信じがたいですが、3年は一生でした。
次に何が来るか想像するしかありません。II.incが彼の会社、Intelligent Internetで、そこに行けばフロントページに『The Last Economy』へのリンクがあります。それは差し迫った逆転である知能経済の時代へのガイドです。若い人なら、おそらく次に何が来るかについて考え始めるべきでしょう。来ていますから。
本は無料でiii.incでオンラインで入手できます。本は何百ものエージェントに分析させ、そこから統一経済理論を考え出しました。論文を送ります。見てみたいです。見てみたいです。ワオ。とても単純です。現実をモデル化する最良のモデルはAIモデルです。
それらを公理として置いたらどうなりますか。持続するシステムは驚きと損失関数を最小化します。そこからすべての経済学を導き出せます。あなたはヘッジファンドマネージャーとして、金融の人として人生を始めました。もし今金融で、S&P 500に基づく退職金で暮らしている友人のためにお願いしますが。
何をしますか。今ヘッジファンドや金融の人としてキャリアを始めるなら何をしますか。そうですね、つまり繰り返しになりますが、あなたの比較優位は構造化された知能へのアクセスです。複数のエージェントを使うのが上手であればあるほど、より価値があります。
しかしAIは市場を予測することにこれまで失敗しているようです。Warren Buffettと同じくらいうまくできるモデルを見たことがありません。見てください。彼を見てください。わかりました。それはリリースのどこにありますか。実際、すべての実際に本当に興味深いものが来ます。サウジでソブリンAIガバナンスエンジンと呼ばれるものを発表しました。
すべてのグローバルポリシーと法律を分析し、新しい技術でリアルタイムに更新するための数千のBlackwellのようなものです。すべての法律が互いに対立するのではなく一緒に機能したら素晴らしいと思いませんか。その通りです。
ユニバーサルAIにそれを実装するために、アメリカのすべての州と国のために、1ドルで資本化された州チャンピオンを設立しています。無料のお金です。そしてすべての地元の人々がそれに投資できます。そして各州から最も賢い人々を集めて、その州のためのAIを構築し、ネットワーク上のノードとして機能させます。
そしてそれらすべてをリストします。だからII Utah、II Delaware、II California、II Vietnamなどがあります。そのデルタアービトラージがどうなるか見るのは本当に楽しくなります。ワオ。今50/50と言っている理由が分かりました。これは本当にうまくいく可能性もあれば、恐ろしく間違う可能性もあるからです。
本で、バイラルな認知的スタックセットを得たらどうなるかについて言及したと思います。どこでも同じ潜在空間があり、それから基本的に誰かがプロンプトを持っていて、誰かがこれを100%やります。誰かがこれをやろうとします。データがGPT OSSの6兆または80兆トークン、80兆ワードでそのようなブラックボックスの混乱なら、確実にインフラ全体が崩壊します。
私たちが皆死ぬ標準的な方法は10億のロボットと悪い1つの悪いファームウェアアップグレードです。それで十分です。起こるのを見てきました。最初にAWSに、次にAzureに、それからCloudflareに。だから独立していればそれを防げますか。それがアイデアですか、それとも小さいですか。本当にレジリエントな第一アーキテクチャを構築しなければなりません。
すべてのフロントエンドを正しくやれば抽象化できます。だから今から1か月後にリリースする新バージョンのIIエージェントでは、すべてのフロントエンドをその場で実行でき、独自の完全なアーキテクチャでますます超レジリエントにしているだけです。
プロンプトインジェクションや他の種類の保護があります。市民AIはそうあるべきだからです。そうすれば正しくやればインターネットさえ本当に必要ありません。だからIntelligent Internetと呼びました。今Macで私のIIエージェントを使えますか。はい、ダウンロードして使えます。Terminal Benchです。次のバージョンのような多くのアップデートが来ます。一度に最大100エージェントを使えると思います。CLIは他のCLIなどを上回ります。
AnthropicとOpenAIにすでにお金を払っているので、それらのAPIキーを差し込めば、Anthropic ClaudeやOpenAI Codexでログインして、そのサブスクリプションを使ってフルスタックのRepletを手に入れられます。それはかなり楽しいですね。やります。そうです、いつもCloud Codeを使っています。大好きです。
これがそれをやります。とても興味があります。一般的なものを構築してから、本当に特定のものを構築しましょうという感じでした。だからヘルスケア、教育、政府、その他のものがあります。しかしそれを実装するために、州チャンピオンを構築しようと思いました。それは本当に興味深いと思います。
Utahで話をして、そこには大きな関心がありました。地元の人々が1ドルで参加できれば、金持ちの人々は投資でき、Reg Aから州ごとに7500万ドルができます。それからその次のラウンドで、NvidiaやMicrosoftのような人々に投資してもらい、それからリストします。規制環境について何を心配していますか。
Trump大統領が州の規制を禁止する大統領令に取り組んでいると噂されています。規制がないのが理想ですか。いいえ。たくさんの規制が必要だと思います。このものはとても危険です。彼は数年前のあの忌まわしい手紙に署名した唯一のAI CEOです。
しかしだから規制エンジンを構築しました。数週間前にPeterとサウジで発表したリンクを送ります。文字通り数千のBlackwellで規制AI、ポリシーAIを構築しています。この規制、このポリシーは違憲だと言えます。人類の利益にはなりません。
量子アドバンテージが量子至上主義に変わるとこうなります。これらが最良の基準などです。しかし、そのようなもののアラインメントはどうやってやるのですか。今のところ望む方法は問題です。だからさまざまなコミュニティの価値と倫理を帰属させる必要があります。繰り返しますが、各個別のコミュニティにカリキュラム学習が必要です。
だからソブリンがとても重要です。私たちは私たちを駆り立てる物語でできていると本当に思います。だからユニバーサルAIにアクセスすべきですが、Utahでは50%がモルモン教徒ですよね。それはおそらくLDS的なことを反映すべきですよね。
でも私はカリフォルニアにいます。それは非常に異なります。その通りです。だから教育AIをカリフォルニア人にやってもらいたいでしょう。サンフランシスコやLAの誰かに。それがどのように見えるかを選んで選択できることを望むでしょう。だからフルスタックを構築していて、それからこれらを増殖させ、それからそのすべての計算能力を使ってBitcoin競合を保護します。
Bitcoinよりも多様で大きな計算能力になるからです。しかし販売されるすべてのコインは市民AIや癌AIやそのようなものに行きます。それは全く別の番組で、入りたくありませんが、proof of benefitの概念が大好きです。それに取り組む非常に興味深い方法だと思います。
適切にやる必要があります。論文を送ります。読んでください。かなり楽しいです。言ったように、ちょっと不気味ですが。これが次の大きな飛躍がある理由でもあります。AIの最大のブレークスルーは本当に複雑なものではありません。本当にエレガントなものです。宇宙はエレガントだからです。
その考えが大好きです。約1年後に戻ってきて勝利のラップを取れますか。勝利のラップはありませんが、いつでも喜んで戻ってきます。このIntelligent Machinesのハイライトを楽しんでいただけたら嬉しいです。
この番組は毎週水曜日にやっています。ライブで見るか、いいねとチャンネル登録をしてください。下にリンクがあります。ありがとう。ああ、私はインテリジェントマシンです。
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