2024年末、AI業界の最前線にいる専門家たちが、これまでタブー視されてきた話題を公然と語り始めている。OpenAIの創業から10年、Sam Altmanは今後10年以内に人工超知能(ASI)の実現がほぼ確実だと宣言し、Google DeepMindの共同創業者Shane Leggは「AGIの到来」というタイトルのポッドキャストで社会変革の必要性を説く。連邦準備銀行ダラス支部が作成したチャートは、2035年以前に人類史上かつてない分岐点が訪れることを示唆しており、一方は無限の繁栄、もう一方は絶滅という極端な二つの未来が描かれている。かつては妄想と笑われたこれらの議論が、今や真剣な政策課題として扱われるようになった背景には、言語モデルの急速な進化がある。2017年に「感情ニューロン」の発見で始まったOpenAIの旅は、わずか数年でChatGPTとGPT-4を生み出し、世界の認識を一変させた。しかし真の課題はこれからだ。人間の労働が経済価値を持たなくなる世界で、我々はどのように資源を分配し、教育を再定義し、社会構造を維持するのか。中国が自動運転のライセンス制度で段階的移行を図る一方、米国では「規制するか放任するか」の二元論に陥っている。AI能力指数は一貫した上昇曲線を描き続けており、この流れが止まる兆しはない。業界のリーダーたちは口を揃えて警告する――我々は歴史上最も重要な岐路に立っており、準備する時間は驚くほど少ないと。
AGIをめぐる議論の転換点
AI業界では物事が過熱しており、AIに関する議論の内容も変わり始めています。このチャートは、今起きていることを非常にうまく示していると思います。作成者が意図した理由ではなく、単にこのチャートが存在するという事実そのものが重要なのです。これは連邦準備銀行ダラス支部が作成したものです。
冗談ではありません。これは銀行家たちが集まって、非常に真剣な面持ちで物事をまとめて議論した結果なんです。そしてこのチャートが示しているのは、2035年以前のどこかの時点で、そして現在からそれほど遠くない未来に、長い間続いてきた状況に対して二つの大きな変化が起こる可能性があるということです。
一つのシナリオでは物事は信じられないほど良くなり、もう一つのシナリオでは物事は信じられないほど悪くなります。ほんの数年前まで、このチャートは考えられないものでした。真剣なチャートとは見なされなかったでしょう。しかし今日、これから見ていくように、これは議論の一部になっているのです。今から約10年前、ちょうどその頃にOpenAIが立ち上がりました。確か12月11日に発表されて、その数週間後の1月4日が、みんなが集まった最初の公式な日だったと思います。
そしてこれと並行して、Sam Altmanが次の10年がどうなるかについてのブログ投稿を公開しました。そこにある予測のいくつかはワイルドで、ほんの数年前であれば完全に狂気の沙汰とされていたでしょう。しかしここで重要なことがあります。DeepMindの共同創業者であるShane Leggが、Hannah FryとともにGoogle DeepMindのポッドキャストに出演しました。
二人で対談をしたんです。タイトルは「AGIの到来」で、彼らは暗黙の了解だった部分を公然と語り始めています。手袋が外されつつあるんです。彼らは何が起ころうとしているのかを語っています。このチャートのこの辺りで何が起こるのかについて話し始めています。誰も「今まで通りのビジネス」が続くとは言っていません。
従来通りのビジネス、現状維持というのは窓から放り出されてしまったんです。OpenAIがそう言っている。Google DeepMindも、少なくともDeepMindの共同創業者の一人がそれについて話している。もう一つ見ていくポッドキャストがあって、そこには非常に影響力のある人々が多数登場します。彼らはこの分野について多くを知っているだけでなく、この分野で実際の具体的な権力も持っている人たちで、彼らは非常に現実的な言葉でこれについて語り始めています。
繰り返しますが、これがどう起こるか、これがどう起こるかを議論しているんです。ちなみに、音声だけで聞いている方のために説明すると、私たちが見ているのは過去100年以上にわたって経済がどのように形成されてきたかを示すチャートです。そしてこれは、2035年よりもずっと前の非常に近い将来に、物事が完全にレールから外れる可能性があることを示しています。
これまで見たことのないような、曲線の傾きの変化です。そして二つのイベント、二つの曲線が分岐しています。一つはシンギュラリティ、穏健なシナリオで、もう一つはシンギュラリティの一種である絶滅、絶滅イベントです。私たちはこの狂気的な分岐点に近づいています。次の10年、あるいは次の数年は、これまで見たことのないようなものになるでしょう。
そして私たちは、非常に賢く、非常に真剣な人々が、これについて実際に真剣な議論を始めているのを目撃しています。もはや華やかな言葉や仮定の話ではありません。実際に何をすべきなのかという話になっているんです。しかし最初に、非常に素晴らしい、そして長期間運営されているAIエージェント実験である「AI digest」と、彼らのプロジェクト「AI village」を見てみましょう。そこでは世界最高の言語モデルたちが、コンピューター、インターネット、Google Driveなど、たくさんのものにアクセスしながら、いくつかのタスクを完了しようとしています。そして彼らは協力して特定の目標を達成しようとしています。彼らが達成できたことは、このプロジェクトを以前見たことがない方には驚きかもしれません。
これはすべて非常に現実的なものです。彼らの行動は記録されています。そして今日は大きな日です。なぜならGPT-5.2が村に参加したからです。見ての通り、私たちはある変曲点に達しているようです。
AWSからも非常に興味深い発表がありました。ですから必ずチャンネル登録してください。通知もオンにしてください。物事は過熱しています。では、詳しく見ていきましょう。想像するのは難しいかもしれませんが、12月11日時点でOpenAIが設立されてから10年が経ちました。これはSam Altmanの古いツイートです。
この写真はOpenAIの初日です。あそこにいるのはIlya Sutskeverだと思います。それがGregです。本当に昔のことです。彼らは10年前の12月11日に取り組みを発表しました。そして初日のあの写真は、2016年1月初旬のものでした。彼らがどのように始めたか、発見の文化をどのように築いたか、どれだけの成功と失敗があったかについて、非常に興味深い説明がたくさんあります。
これはGoogleの「Attention is All You Need」論文、トランスフォーマーアーキテクチャよりも前のことです。彼らは強化学習を使って多くのことをやっていましたが、大規模言語モデルはありませんでした。当時は非常に異なる時代でした。2017年には、いくつかの基礎的な成果がありました。Dota 1対1の結果では、強化学習を新たなスケールのレベルに押し上げました。教師なし感情ニューロンでは、言語モデルが単なる構文ではなく、意味論を間違いなく学習していることがわかりました。
そんなに昔ではないのに、これらが大きな発見だったと考えるのは興味深いことです。ちょっと余談ですが、念のため以前私が言及したことを聞いていない方のために説明すると、私たちはAIチャットボットの時代を離れ、AIエージェントの時代に入りつつあります。単にチャットするだけのAIから、実際に仕事をするAIへと移行しているんです。
AWS re:invent 2025が終了したばかりで、発表内容を見ると、タイムラインは加速しました。エージェント時代は来るのではなく、今ここにあるんです。AWSがこのセグメントをスポンサーしており、彼らが新しい現実のためのオペレーティングシステムを構築していることを証明する、基調講演からの3つのアップデートを詳しく見ていきたいと思います。
まず、これがヘッドラインですが、フロンティアエージェントです。AWSは単にタスクを支援するだけでなく、完全な成果を提供する新しいクラスのAIエージェントを導入しました。ここでの大きなものはKiraoです。これは開発者と並んで実行される自律型エージェントです。単にコードをオートコンプリートするだけではありません。バックログからアイテムを取り出し、機能を提供する方法を考え出し、バグをトリアージし、独立してコードカバレッジを改善します。
コンテキストを維持し、チームの基準を学習し、バックグラウンドで動作します。彼らはAWS Security AgentとAWS DevOps Agentも立ち上げました。これらは観測可能性ツールと統合して、脆弱性を検出し、インシデントが発生する前に阻止します。これがプロアクティブなAIの定義です。第二に、独自のエージェントを作成したいビルダーのために、Amazon Bedrockのツールキットが大幅にアップグレードされました。
Amazon Nova 2モデルファミリーが立ち上げられました。リアルタイム音声エージェント用のNova 2 Sonicと、マルチメディア推論用のNova 2 Omniがあります。しかし、ここでの隠れた本命はAmazon Nova Actです。これはUI自動化に特化して最適化されたモデルです。ウェブをブラウズし、これまで見たことのないレベルの信頼性でワークフローを実行できます。
そしてBedrock Agent Coreにより、彼らはエージェントの最大の問題である信頼を解決しました。今ではポリシー制御と評価があります。つまり、これらのエージェントを実際に監視し、暴走することなく本番環境に投入できるんです。そして最後に、ハードウェアについて話さなければなりません。無限のエージェントを持つには、それを支えるコンピューティングが必要です。
AWSはTrainium 3 Ultraサーバーを発表しました。これは彼らの最も先進的なカスタムシリコンです。推論とトレーニングのコストを削減することに特化して設計されています。彼らはまた、Project Rainierを発表しました。これは大規模なトレーニングチップのクラスターを使用してこれらのフロンティアモデルをトレーニングする場所です。Nova Forgeを使ってカスタムモデルを構築する場合でも、エージェントを24時間365日実行する場合でも、AWSはこれを経済的に実現可能にするインフラストラクチャを構築しました。
見てください、re:invent 2025からの要点は明確です。単なる支援ではなく、完全な成果を提供するエージェントについてです。Kiroを使ってコードを書くにしても、Bedrockを使って独自のカスタムエージェントを構築するにしても、スタックは準備ができています。発表と基調講演の完全な詳細を下の説明欄にリンクしています。
Kiroのデモをチェックしてください。すごいですから。このビデオをスポンサーしてくれたAWSに大感謝です。では、本題に戻りましょう。時間を遡りましょう。これは2017年4月6日です。考えてみれば、そんなに昔ではありません。そして、これらの大規模言語モデルは単なる高度な自動補完だと言う人々がたくさんいると思います。
実際には何も理解していない。これがその核心であり、そういう人々が理解していないことだと思います。このモデルはAmazonレビューのテキストで次の文字を予測するように教えられました。教師なし学習でした。何が良くて何が悪いかを教えていませんでした。そんなことは一切していませんでした。次の文字は何か、次の単語は何か、などです。
そしてここで彼らは何か大きなこと、驚くべきことを発見しました。そしてこれらは機械学習を研究してきた研究者たちです。だから彼らが驚くべきことを発見したと言うとき、それは何かを意味します。新しいこと、私たちが知らなかったこと、期待していなかったかもしれないことを発見したということです。彼らは言いました。「単にAmazonレビューの次の文字を予測することで、感情の概念を発見したという、解釈可能な特徴をモデルが学習したことに非常に驚きました。」
彼らはこのモデルを次のトークンを予測するように訓練していました。そして驚くほど少ない学習ユニットを使用していました。つまり、より効率的だったんです。彼らは何が起こっているのか疑問に思いました。どうやって次のトークンを予測するのにそんなに効率的になったのか。そして調査してみると、感情値を高度に予測できる単一の感情ニューロンが実際に存在することがわかりました。
つまり、特定のニューロンまたはニューロンのクラスターがあるんです。そしてマシンがネガティブなレビューを書くときとポジティブなレビューを書くときで、一方か他方のトークンを予測しようとするとき、脳の異なる部分が活性化するのは明らかです。MRIスキャンなどを見たことがあれば、この人は数学をやっているというときに脳の一部が光ります。
この人は幸せで楽しい思い出を追体験している。脳の別の部分が光ります。ここでは、この小さな言語モデルであるニューラルネットワークの異なる部分が、ネガティブなレビューを書いているかポジティブなレビューを書いているかによって光りました。そしてこれは、これらのモデルについて理解すべき本当に重要なことです。特に「ああ、単に次のトークンを予測しているだけだ」と言う人々にとって。はい、その通りです。
しかし、どうやって?次のトークンを予測できるようになるために、その脳、そのデジタル脳で何が起こる必要があるのでしょうか?起こることは、次のトークンがどうあるべきかをよりよく予測できるように、現実のある種の表現、メンタルモデル、あるいは何と呼びたいものが形成されるということです。だから、ネガティブなレビューやポジティブなレビューがあることは誰も教えていません。そういったことはこのモデルが学習したものの中には一切含まれていません。
だからある意味、自分で思いついたんです。そして明らかに、それをネガティブやポジティブとして考えているわけではありません。ポジティブなレビューとネガティブなレビューを書けるように、脳の異なる部分が分離されただけです。私たちがそうラベル付けしたんです。しかし、私たちがそれを何とラベル付けするかは重要ではありません。
重要なのは、教えられたことのない概念をモデル化する方法を見つけたということです。そして、彼らがそれをよりポジティブなニューロンに傾けると、ポジティブなレビューを書くようになります。ネガティブに傾けると、ネガティブなレビューを書くようになります。しかし重要なのは、これらのモデルは明示的にだけでなく、暗黙的に学習するということです。
明示的というのは、私たちが単に説明するときです。何をすべきか教えます。暗黙的というのは、より自分で拾い上げるようなものです。子供のようなものですよね。親は明示的に何をすべきか教えます。悪いことをするな、ティミー。嘘をつくな。ティミーはそれを聞きますが、ティミーは環境から、他の人々から、そしてあなた自身の行動からさえ、大量のデータを取り込んでいます。
だから親がティミーに明示的に嘘をつくなと言ったとしても、ティミーは百万の異なる情報源から暗黙的に学習し、自分の意見を形成しています。ティミーはあなたとは完全に異なる存在を形成するかもしれませんし、最終的には世界をよりよく理解するかもしれません。そしてOpenAIは2017年に、これらのニューラルネットで同様のことが起こることを発見していました。
だから彼らは押し進めて技術をより良くし、3年前にChatGPTを立ち上げました。信じられますか?3年前に世界が注目し、そしてGPT-4を立ち上げたときにはさらに多くの注目を集めました。突然、AGIはもはや考慮すべき狂った考えではなくなりました。感情ニューロンから元のChatGPTまで。約4年ですね。
それからChatGPTからGPT-4へ、その移行は私にとって本当にオンラインになった瞬間でした。うわあ、ここで何か本当に起こっているんだ、と思いました。OpenAIが始まったとき、彼らはAGIを構築することについて話していたことを覚えておいてください。人々は彼らを笑いました。人々は彼らが狂っていると言いました。人々はそれらのアイデアを完全に退けました。実際、1、2年前のSam Altmanのブログ投稿のほとんどは、当時は狂っているように見えました。
今、それらを読めば、「ああ、そうだね。当然、そうやって進歩が起こるだろう」となります。私がこう言う理由は、このブログ投稿がこれから少しスパイシーになり始めるからです。そして重要なのは、この間ずっとSam Altmanや他の人々が狂っているように聞こえることを言ってきたことを理解することです。それから1年か数年が経つと、「まあ、彼が言ったことはそんなに狂っていないな」となります。
だから彼が次の狂ったことを言うのを聞くとき、そのことを念頭に置いておいてください。ちなみに、このブログ投稿を読むことをお勧めします。私がスキップしている重要なことがたくさんあります。しかし、要点の一つは、彼らが反復的展開の戦略を開発したということです。これについては話してきました。彼らのアイデアは、世界に公開し続けようということでした。
これは、ああ、とても危険だから公開できない、といった、より慎重なアプローチとは対照的です。閉ざされた壁の後ろに保管しておくような。彼らは各新バージョンを出荷し続け、社会が少しずつ適応できるようにすることを選びました。これは当時かなり物議を醸しましたが、これまでで最良の決定の一つだったと思いますし、業界標準になりました。
私はこれに同意します。ディープフェイクのようなものに世界が適応しているのを見ていると思います。多くの高齢者は何が本物で何がそうでないかを見分けるのにまだ苦労していると思います。しかし、社会のかなり大きな部分がそれに対する抵抗力のようなものを発達させ、それはおそらく偽物だとわかるようになったり、確信が持てない場合は何らかの方法で検証しようとしたりしていると感じます。
見たものを何でも真実として受け入れるのではなく、新しい種類の筋肉を発達させています。実際、先日BradとLeoにこれを説明していました。私の友人たちです。新しいパワーレンジャーの映画を撮影していて、ええ、彼らは理解しています。同意しています。そしてこれは、このAI全体がどのように機能するかを、この分野の他の人々に説明している私の別の画像です。プラットフォームを持っていて、それについて話すことができる人々に。
しかし真面目な話、この技術を私たちが持っていて、何も壊れていないことに注目してください。Nana Bananaのようなものは選挙を壊しませんでしたし、市場の崩壊を引き起こしませんでしたし、様々なスキャンダルを引き起こしませんでした。その一因は、ほとんどの人がみんながこれにアクセスできることを認識していて、見たものすべてを信じるべきではないということです。もしこれが閉ざされた扉の後ろにあったなら、一部の人々がこのようなものを出して、世論を本当に形成したり、スキャンダルを作り出したりできれば、大きな影響があったかもしれません。
しかし、みんながそこに物を野放しに公開しているので、私たち社会、みんなが適応を余儀なくされているんです。ブログ投稿に戻ると、彼らはOpenAIの10年目に入って、最も難しい知的競技会で最も賢い人々のほとんどよりも優れたことができるAIを持っていると言っています。つまり、数学オリンピックや特定のコーディングコンペティションがこれらのモデルに支配されてきました。
そしてここがこのブログ投稿が興味深く、そして大胆になっているところです。彼は言っています。「私たちの研究と製品のロードマップ、そして私たちの使命への全体的な見通しについて、これほど楽観的に感じたことはありません。さらに10年後には、人工超知能を構築することはほぼ確実だと信じています。」つまり、「未来は奇妙に感じられると予想しています。」と言っているんです。
ある意味で、日常生活や私たちが最も気にかけていることはほとんど変わらないでしょう。その通りです。それはChatGPTなどが出始めたときの興味深いことの一つでした。人々は「ああ、次の数年で生活が完全に変わるだろう」と言っていました。実際にはそうなりませんでした。技術の進歩はたくさんあったにもかかわらず、私たちのほとんどは普通に日常生活を送っています。
だから、ある意味で、「2035年の人々は、今の私たちには簡単に想像できないようなことができるようになるでしょう。今、私はGPT-5.2を使って遊べるゲーム、3Dの遊べるゲームをHTMLと3JSで作成できました。音響効果や小さな爆発、様々なグラフィックやパーティクルなどを含むものです。ワンショットで。欲しいものを説明するだけで、それが作られます。一部の人々は、来年、2026年までに、AIで完全な本格的ゲームを作成できるようになると予想しています。以前ならSteamやPlayStation、Xboxなどで購入していたようなゲームです。
2026年には、大規模言語モデル、何らかのAIモデルにプロンプトを与えるだけで作成できるようになるでしょう。2035年までにプロンプトで何を存在させることができるようになるかを考えるのは、ちょっとワイルドです。しかし私がここで示したい大きなポイントは、本当にこの文に集約されます。さらに10年後には、人工超知能を構築することはほぼ確実です。
その発言を信じますか?その発言が何を意味するか完全に理解していますか?私は、私たちのほとんどがそれが何を意味し、世界がどう変わるかを完全には把握できないと完全に信じています。だからあなたはその議論を論理的には理解しているかもしれませんが、より深いレベルでは理解していないんです。理解していない、グロッキングしていないと言いましょうか。
社会変革の議論
これが私の次のポイントにつながります。これはGoogle DeepMindとHannah Fryによる最近のYouTube動画です。これはShane Legg、DeepMindの共同創業者です。タイトルは「AGIの到来」です。繰り返しますが、これはGoogle DeepMindです。彼らは物事にタイトルを付ける際、かなり保守的な傾向があります。ですから、「AGIの到来」と言うとき、それはクリックを得るためではありません。
本当に何かが来ているということを意味しているんです。その動画を見る時間がない場合、私が話している部分は約40分あたりから始まります。ここで彼らはAIが世界をどう変えるかについて話しています。何が起こるかについて十分に考えている人がいないことについて。だから私はGeminiにそれを要約してもらって、話し合えるようにしています。
彼らはどんなことが変わると思っているのでしょうか?AIは以下のものをもたらすでしょう。人々が資源へのアクセスのために精神的・肉体的労働を提供する現在のシステムは、もはや同じようには機能しなくなるかもしれません。そして彼が実際にそれについて話していたのを覚えています。これはほぼ引用か直接の引用です。正確にどう表現したかは忘れましたが、非常に似たようなものでした。
それが何を意味するか考えてみてください。人々が資源へのアクセスのために精神的・肉体的労働を提供する現在のシステム。つまり、それはどういう意味でしょうか?私たちが話しているのはどんなアイデアですか?オンラインの一部の人々は、ああ、それは資本主義だから資本主義が終わると言うでしょう。私はそれが要点を完全に見逃していると本当に感じます。
資源へのアクセスのために精神的・肉体的労働を提供するというこのアイデアは、単なる一つの経済構造ではありません。何百年、何千年もの間、人生の大きな部分を占めてきたものなんです。中世の時代に遡ることができます。人々はまだ働き、貢献し、資源へのアクセスを得ていました。
狩猟採集の部族まで遡ることもできます。それでもやはり機能していました。何かをすることで資源にアクセスできるようにするために、狩猟であれ、バスケット編みであれ、子供の世話であれ、果物やベリーを集めることであれ、何でもそうです。それが私たちが食べるためにやったことです。しかし、ベリーを集めたらそのベリーを食べて他には何もないというわけではありませんでした。
常に協力があり、みんなが貢献するようなものでした。それは常に少し抽象化されていました。部族の一員であれば、ある種貢献して、何かを得ていました。だから、これは本当にお金や資本主義や仕事だけの話ではありません。それは私たちが永遠に存在してきた方法なんです。また、多くの野生動物も同様に生きている傾向があります。
オオカミは群れで狩りをし、資源を共有するなど。資源へのアクセスを得るだけで、何も貢献する必要がないシステムにいるとはどういうことかを考えなければなりません。より良く、より賢く、より多くの知識と資源へのアクセスを持つ何かが、永遠にあなたの面倒を完全に見てくれるようなもの。
子供が成長している間だけでなく、人生全体を通してです。つまり、家猫のようなもの、それが頭に浮かぶ唯一のものです。重要なのは、世界のほとんどの人々が、働くことができることに慣れているということです。資源へのアクセス、つまりお金を得るために精神的・肉体的労働を提供することです。
それが起こらない世界の例はありません。その世界をどう機能させるかわかりません。ここで言っているように、ポストAI経済と社会では、富の分配の異なる方法が必要になるでしょう。だから、それがどのようなものかについて、実際に機能するモデルは本当にありません。
繰り返しますが、私が考えられる唯一のものは猫です。猫は一生を生きます。ただ餌をもらえます。何も期待されていません。犬でさえ、通常は何らかの期待があります。芸をします。家を守ります。散歩に連れて行くまでうんちを待ちます。何らかのパフォーマンスに対する期待があります。
何かを貢献するんです。猫は何も貢献しません。ただ資源へのアクセスがあるだけです。1日18時間寝ています。これはPeter Gustavです。彼はLM ArenaでAI能力を担当しています。彼が投稿したのは、猫がトランスフォーマーを発明していない理由は1日18時間寝ているからだということです。実際、私はこれは真実ではないと思います。
私はこれに同意しません。そしてここでそう言うことを恐れませんでした。これは正しくないと思います。コミュニティノートが必要かもしれません。真実は、彼らがPythonで働くことを拒否しているということです。Scratchでしかコーディングしないんです。すみません、そこで気が散ってしまいました。真面目な話、この仕事と資源のシステムがどれほど深く根付いているか考えてみてください。
子供の心を形成し、スキルを教えるプロセス全体が、何らかの形で彼らが働きに行く能力に基づいています。非常に若い頃から、私たちは子供たちに将来経済的に価値があると思われるスキルを教え始めます。また、そのシステムを使って、人々がどこに住むか、何を持つか対何を持たないかを決定します。
どのプロジェクトを追求するかを組織化します。誰かが史上最大の砂の城を建てるというような変な計画を持っていて、千人を採用しようとしても、誰もその人を助けに行きません。なぜなら、最終的にどこかでお金が入ってこなければならないからです。人々は支払われなければなりません。ビジネスがお金を取り戻すために、誰かがチケットにお金を払わなければなりません。そのビジネスは何らかの製品を買わなければなりません。私たちの生活の多くは、お金や仕事ができること、そしてリソースを配分することに何らかの形で直接結びついています。Google DeepMindの共同創業者が言っているのは、それが終わりを迎えるかもしれない、しかもすぐに、そして誰もそれについて考えていないということです。考えてみれば事実です。
実際に機能する解決策は本当にありません。いくつかのアイデアはあります。このショーでいくつか取り上げましたが、本当に練られていて、すぐに使える準備ができているものはありません。Xの多くの人々が、最近のAll-Inポッドキャストについて話していました。Tucker Carlsonが出演していて、明らかにそこには政治的な話題があり、一部の人々は同意したり、反対したり、たくさんの論争があります。
しかし、Xの一部の人々が指摘しているように、約3分の2あたりで、彼らは反AI感情について話し、いくつかの興味深いアイデアを指摘しています。繰り返しますが、これは政治とは関係なく、彼らが指摘していたことの一つは、中国が自動化が引き継ぐにつれて何が起こるかを先を見越して考え始めているということです。
例えば、彼らは人々に自動運転車のライセンスを与えて、その車をタクシーとして貸し出せるようにするというアイデアを持っています。または自動運転車全般のライセンスかもしれません。要点は、道路に出る車の数を制御できるということです。その理由は、制限なしにそれを単に展開できるようになって、例えば配達をしている人々やタクシー運転手である人々の雇用市場が急速に崩壊するからです。ライセンスを持つことで、彼らはそれがどれだけ速く広がるかをある程度制御できます。これは米国での考え方とは非常に異なります。米国ではここで、二つの解決策が見えると思います。心配するな、つまり規制なしか、または禁止する、つまり阻止しようとする、起こらないようにしようとするかです。私たちは干渉したいか、放任したいかのどちらかです。私が理解している限り、中国のアプローチは、それは来る、それについて何もできない、ただそれが一夜にしてすべてを崩壊させることがないように、適応できる十分に緩やかな速度で起こることを確認しよう、というもののようです。
このポッドキャストを見るかどうかにかかわらず、そうです。49分あたりです。最初の5分はスキップしてもいいですが、そのどこかで非常に有益になります。少なくともそのセグメントを見ることをお勧めします。なぜなら、彼らは私たちが目にしている愚かな見出しを本当に超えて、本当のことに踏み込んでいるからです。政府はこれを使って人口を統制できるのか?悪意のある行為者が単に自分のバイアスを構築しようとするのをどう防ぐか?彼らは専制的な政府がAIを使って基本的に人口を統制する可能性について話しています。
雇用喪失の観点にどうアプローチするかについて話しています。より長く生きること、自動化が商品やサービス、医療、住宅、すべてのより安い価格を意味することといった、AIの約束されたものの最良のものをどう得るか、恐ろしい潜在的な最悪の結果なしに。
そのセグメントは実際の主題についての素晴らしい議論でした。そしてこれもそうです。この部分、社会的・経済的移行。私はその部分を聞くことをお勧めします。そして彼らがここで言っているのは、人間の知性が重要である分野を研究しているすべての学部と部門が、安価で豊富で有能な機械知性の意味を真剣に考慮する必要があるということです。
世界中のすべての教育機関や大学、そしてそれらが構築されているすべてのシステムとアイデアを見ると、そのうちどれくらいの割合が、若い子供、若い大人が仕事をするために学び、その後価値ある仕事を生み出してお金を稼ぐ必要があり、人間だけがそれをできるという仮定に基づいているでしょうか。
世界を改善したり、価値あることをしたりするために、何らかの精神的労働を生み出すことができること。教育の大部分がその仮定に基づいているようです。その仮定がもはや真実でない場合、教育はどう変わるのでしょうか?それに対する良い答えは本当にありません。Epic AIのミーター時間地平線。
基本的に、彼らは、追跡している以前の能力に基づいて、モデルがどこに向かっているか、能力がどこに向かっているかを予測するこれらのチャートを見たことがあるでしょう。私たちはそれらの能力が進化し続けているのを見ています。変わっていません。何らかの限界に達しているようには見えません。これがその能力指数の一種です。
注目してください。2023年4月から今まで、基本的にこれは2026年1月です。未来の1ヶ月弱先です。かなり明確なトレンドとパターンがあり、そのパターンは保持されています。このチャートを見たことがない場合は、思い出してもらいたいのです。これは連邦準備銀行ダラス支部が、GDP、国内総生産を一人当たりで見ているものです。
繰り返しますが、これは1870年以来のラインで、おそらくさらに遡って投影できるでしょう。コミュニティ、社会、国家などは、ある量の商品やサービスなどを生産します。そしてこれが、私たちが知る限り、人生がずっとこうだったというものです。そして2035年の直前のどこか、Sam Altmanが言ったように、2035年までに人工超知能を持つことはほぼ確実です。つまり、そのあたりだと言いましょう。
そして、これら二つの新しいライン、これまで見たことのないものに注目してください。一つは赤でほぼ真上に向かっています。一つは紫でゼロに向かっており、繰り返しますが、これまで見たことのないものです。紫のラインはシンギュラリティです。人工超知能の出現のようなものと言えます。そして私たちは絶滅に向かいます。人類の終わりです。その時点でGDPはゼロになります。または赤のライン、シンギュラリティですが、穏健なシナリオです。
人工超知能が離陸し、GDPが急上昇します。Google DeepMindのポッドキャストとTucker CarlsonとのAll-Inポッドキャストの両方。両方とも、何が起ころうとしているかについて非常に良いセグメントがあります。あなたの興味、政治的嗜好などによっては、一方が他方よりもあなたにとって魅力的かもしれません。
強い好みがある場合は、どちらか一つを見てください。これが政治よりも大きく、政治よりも重要だと思うなら、両方見てください。少なくとも私が指摘したセグメントは見てください。なぜなら、私たちはここにいて、この時点までに何をするつもりなのかある程度のアイデアを持っているべきだからです。とにかく、ここまで見てくださった方、本当にありがとうございました。次の動画でお会いしましょう。
コメント