本インタビューでは、OpenAIのCEOサム・アルトマンが、激化するAI競争における同社の戦略、1.4兆ドル規模のインフラ投資計画の論理的根拠、そして2026年のIPO可能性について語っている。アルトマンは、Google Gemini 3のリリース後に発動された「コードレッド」体制や、エンタープライズ市場への本格参入について説明し、OpenAIが消費者向けサービスとAPI事業の両面で急成長を遂げていることを明らかにした。また、GPT-5.2が知識労働タスクの74%で専門家レベルに達したことや、AIによる小規模な科学的発見が2025年末に既に始まっていることを強調している。さらに、AGIの定義の曖昧さを認めつつ、より明確な「人工超知能(ASI)」の定義として、AIが人間の補助なしに大統領やCEOの役割を人間よりもうまく遂行できる段階を提案している。
OpenAIの競争戦略とコードレッド体制
お話しできて光栄です。OpenAIは設立10周年を迎え、ChatGPTは3周年を迎えました。しかし競争は激化しています。Google Gemini 3がリリースされた後、OpenAI本社は「コードレッド」体制に入りました。あらゆる場所で、OpenAIの優位性を少しずつ奪おうとする企業が存在しています。
私の記憶では初めて、この会社が明確なリードを持っていないように見えます。ですから、OpenAIがこの瞬間からどのように抜け出すのか、あなたの視点をお聞きしたいと思います。
まず、コードレッドについてですが、私たちはこれを比較的リスクの低い、ある程度頻繁に行うべきものと考えています。潜在的な競争上の脅威が現れたときに、警戒心を持ち素早く行動することは良いことだと思います。
これは過去にも起こったことで、今年初めにDeepSeekで同様のことがありました。
その時もコードレッドがありましたね。
ええ、ありました。パンデミックに関する格言があります。パンデミックが始まったとき、最初に取る行動は後で取る行動よりもはるかに価値があり、ほとんどの人は初期段階で十分な行動を取らず、後でパニックになるというものです。COVID-19パンデミックの間に確かにそれを目の当たりにしました。
私はその哲学を競争上の脅威への対応方法として考えています。そして、少し警戒心を持つことは良いことだと思います。Gemini 3は、少なくとも今のところ、私たちが心配していたほどの影響を与えていませんが、DeepSeekと同様に、私たちの製品提供戦略における弱点をいくつか特定してくれました。そして私たちは非常に迅速にそれらに対処しています。
このコードレッドにそう長くは留まらないと思います。これらは歴史的に、私たちにとって6週間から8週間程度のものでした。でも、やっていて良かったと思います。
ちょうど今日、新しい画像モデルを立ち上げました。これは素晴らしいことで、消費者が本当に望んでいたものです。先週はGPT-5.2を立ち上げ、これは非常に好評で、急速に成長しています。他にもいくつか立ち上げる予定のものがありますし、サービスの高速化のような継続的な改善もあります。
私の予想では、これを今後長い間、年に1回か2回やることになると思います。そしてそれが、私たちの分野で確実に勝つための一部なのです。
他の多くの企業も素晴らしい成果を上げるでしょうし、私はそれを嬉しく思います。しかし、ChatGPTは依然として市場で圧倒的に支配的なチャットボットであり、そのリードは時間とともに減少するのではなく、増加すると予想しています。
モデルはどこでも良くなるでしょうが、人々が製品を使う理由の多く、消費者向けであれ企業向けであれ、モデル以上のものに関係しています。
私たちはこれをしばらく前から予想していました。ですから、人々が最も使いたいと思う製品であることを確実にするために必要な、首尾一貫した一連の要素を構築しようとしています。競争は良いことだと思います。それによって私たちはより良くなります。しかし、チャットでも企業向けでも、そして将来の新しいカテゴリーでも、私たちは素晴らしい成果を上げると思います。
人々は本当に1つのAIプラットフォームを使いたがっています。人々は個人生活でスマートフォンを使い、ほとんどの場合、職場でも同じ種類のスマートフォンを使いたがります。AIでも同じことが起きています。ChatGPTの消費者向けでの強さが、実際に企業向けでの勝利を助けています。
もちろん企業には異なる提供内容が必要ですが、人々は「ああ、このOpenAIという会社を知っている、このChatGPTインターフェースの使い方を知っている」と考えるのです。ですから戦略は、最高のモデルを作り、その周りに最高の製品を構築し、それを大規模に提供するための十分なインフラを持つことです。
市場でのポジションとモデルの差別化
確かに既存企業の優位性があります。ChatGPTは今年初めに週間アクティブユーザー数が約4億人でしたが、現在は8億人で、報道によれば9億人に近づいています。しかし一方で、Googleのような場所には配信の優位性があります。
モデルが商品化すると思いますか?そしてもしそうなら、何が最も重要なのでしょうか?配信でしょうか?アプリケーションの構築方法でしょうか?それとも私が考えていない何か他のものでしょうか?
商品化というのは、モデルについて考える正しい枠組みではないと思います。異なるモデルが異なることに秀でる領域があるでしょう。モデルと対話するような通常のユースケースでは、多くの素晴らしいオプションがあるかもしれません。科学的発見については、最先端にあり、おそらく科学に最適化されたものが欲しいでしょう。
ですから、モデルには異なる強みがあり、最も経済的価値を生み出すのはフロンティアにあるモデルだと思います。そして私たちはそこで先頭に立つつもりです。
GPT-5.2が世界最高の推論モデルであり、科学者が最も進歩を遂げているモデルであることを私たちは非常に誇りに思っていますが、同時に企業が業務を行うために必要なすべてのタスクで最高だと言っていることも誇りに思っています。
ですから、ある分野では先行し、他の分野では後れを取ることもあるでしょうが、全体として最もインテリジェントなモデルは、無料モデルが人々が必要とする多くのことをできる世界においても、重要な価値を持つと予想しています。
製品は本当に重要です。配信とブランドも、おっしゃるとおり本当に重要です。例えばChatGPTでは、パーソナライゼーションが非常に粘着性があります。人々はモデルが時間とともに自分を知ってくれることを大好きで、私たちはそれをさらに強力に推し進めるつもりです。
人々はこれらのモデルとの体験を持ち、それを本当にそのモデルと結びつけます。誰かがかつて私に言ったことを覚えていますが、人は人生で一度歯磨き粉を選んで、それを永遠に買い続けるそうです。少なくともほとんどの人がそうするらしいです。
人々はそれについて話します。彼らはChatGPTで1つの魔法のような体験をします。ヘルスケアは有名な例で、人々は血液検査をChatGPTに入力したり、症状を入力したりして、何かを抱えていることを理解し、医者に行って、以前は解明できなかった何かの治療を受けます。
そのようなユーザーは非常に粘着性があります。パーソナライゼーションは言うまでもありません。製品関連のすべての要素があるでしょう。
私たちは最近ブラウザを立ち上げました。これは私たちにとってかなり有望な新しいモードを指し示していると思います。デバイスはさらに先のことですが、それをやることにとても興奮しています。
ですから、これらすべての要素があると思いますし、企業向けでは、堀や競争優位性を生み出すものは少し異なると予想していますが、消費者向けでユーザーへのパーソナライゼーションが非常に重要であるのと同じように、企業へのパーソナライゼーションという類似の概念があるでしょう。企業は私たちのような会社と関係を持ち、自社のデータをそれに接続し、異なる会社からの多くのエージェントを実行できるようになり、情報が適切に処理されるようにするでしょう。これもかなり粘着性があると予想しています。
私たちには既に100万人以上の企業ユーザーがいます。人々は私たちを主に消費者向け企業だと考えていますが…
企業向けについては必ず掘り下げますよ。
ええ、実際には…
その統計を共有してください。
実は、100万人以上の企業ユーザーがいますが、APIの採用も絶対的に急速です。実際、今年のAPI事業の成長は、ChatGPTよりも速かったのです。
本当ですか。
ですから企業向けの分野も、実際に今年から本当に起こっているのです。
Googleとの競争と製品の再構想
もう一度、モデルの平準化という点に戻らせてください。日常的なユーザーにとっては同じように感じるかもしれないからです。あなたは回答の最初で、日常的な使用では同じように感じるかもしれないが、フロンティアでは本当に異なると感じると言いました。
ChatGPTの成長能力について言えば、例えばGoogleを例に挙げると、ChatGPTとGeminiが日常的な使用で似たように感じるモデル上に構築されている場合、Googleがそれを通じてGeminiを押し出すことができるすべての表面を持っているという事実は、どれほど大きな脅威でしょうか。一方、ChatGPTはすべての新規ユーザーのために戦っているわけですから。
Googleは依然として大きな脅威だと思います。非常に強力な企業です。もしGoogleが2023年に私たちを本当に真剣に受け止めることを決めていたら、私たちは本当に悪い状況にあったでしょう。彼らは私たちを粉砕できたと思います。
しかし、当時の彼らのAIへの取り組みは、製品面で正しい方向にはあまり進んでいませんでした。彼らもある時点でコードレッドを行いましたが、それほど真剣には受け止めていませんでした。
皆がコードレッドをやっているんですね。
そして、Googleはおそらくテック業界全体で最高のビジネスモデルを持っています。そして彼らはそれを手放すのが遅いと思います。
しかし、AIをウェブ検索に組み込むことは、私が間違っているかもしれませんが、クールエイドを飲んでいるのかもしれませんが、全体を再構想するのと同じくらいうまくいくとは思いません。これは実は興味深い広範なトレンドだと思います。
AIを既存のやり方に組み込むことは、AI第一の世界でものを再設計するほどうまくいかないと思います。
これは私たちがそもそも消費者向けデバイスをやりたかった理由の一部ですが、それは他の多くのレベルでも当てはまります。メッセージアプリにAIを組み込んで、メッセージを要約したり返信の下書きをしたりしてくれるのは、確かに少し良くなります。しかし、それが最終形態だとは思いません。
それは、あなたのエージェントとして機能する本当に賢いAIを持ち、他の人のエージェントと話し、いつあなたを煩わせるべきか、煩わせるべきでないか、どんな決定を処理できるか、いつあなたに尋ねる必要があるかを理解するというアイデアではありません。
検索にも同様のことが当てはまりますし、生産性スイートにも同様です。予想よりも時間がかかると思いますが、主要なカテゴリーで、AIを組み込むのではなく、完全にAIを中心に構築された新しい製品が登場すると思います。そしてこれは、彼らが巨大な配信の優位性を持っているにもかかわらず、Googleの弱点だと思います。
ええ、この質問について多くの人と話してきました。ChatGPTが最初に出たとき、ベネディクト・エヴァンスだったと思いますが、ExcelにAIを入れたくないかもしれない、Excelの使い方を再構想したいだけかもしれないと提案しました。そして私の頭の中では、それは数字をアップロードして、数字と話すということでした。
しかし、人々がこれを開発するにつれて発見したことの1つは、そこに何らかのバックエンドが必要だということです。
つまり、バックエンドを構築して、それを新しいソフトウェアプログラムであるかのようにAIで操作するということですか?
ええ、それが起こっていることです。
では、なぜそれを上に組み込むだけではできないのでしょうか?
ええ、上に組み込むこともできますが…
私は1日の多くを、メール、テキスト、Slackなど、さまざまなメッセージングアプリで過ごしています。それが間違ったインターフェースだと思います。ですから、それらの上にAIを組み込むことはでき、少し良くなりますが、私がむしろやりたいのは、朝に「今日やりたいことはこれです。心配していることはこれです。考えていることはこれです。こうなってほしいです」と言える能力を持つことです。
私は1日中人々にメッセージを送りたくありません。要約してほしくありません。たくさんの下書きを見せてほしくありません。できることはすべて対処してください。あなたは私を知っています。これらの人々を知っています。私がやりたいことを知っています。そして、必要なら数時間ごとに私に最新情報をバッチで送ってください。
しかし、それは今のこれらのアプリの動作方法とは非常に異なるフローです。
次の1年、そして次の2年でChatGPTがどのようになるかを尋ねようとしていました。そういう方向に進んでいるのですか?
正直に言うと、この時点までにChatGPTがローンチ時よりもずっと違って見えると予想していました。
何を予想していたのですか?
わかりませんでした。ただ、あのチャットインターフェースが、結局行ったほど遠くまで行くとは思っていませんでした。つまり、今の方が見栄えは良くなっていますが、研究プレビューとして公開されたときと基本的に似ています。製品であることすら意図されていませんでした。
テキストインターフェースが非常に優れていることは知っていました。誰もが友達にテキストメッセージを送るのに慣れていて、それが好きです。チャットインターフェースは非常に優れていましたが、今のように大きく、実際の仕事に大きく使われる製品になるには、インターフェースがもっと進化しなければならないと思っていました。
それでもそうすべきだと思いますが、現在のインターフェースの汎用性には、その力を過小評価していた何かがあります。もちろん、起こるべきだと思うのは、AIが異なる種類のタスクのために異なる種類のインターフェースを生成できるようになることです。
ですから、数字について話しているなら、それを異なる方法で表示でき、異なる方法で操作できるはずです。Canvasのような機能で少しそれを持っていますが、はるかにインタラクティブであるべきです。今は、行ったり来たりの会話のようなものです。オブジェクトについて話しているだけで、それが継続的に更新されるといいでしょう。より多くの質問、より多くの考え、より多くの情報が入ってきます。
時間が経つにつれてよりプロアクティブになるといいでしょう。おそらく、その日にやりたいことを理解し、バックグラウンドで継続的にあなたのために働き、最新情報を送ってくれるようになるでしょう。
今年起こった最もエキサイティングなことの1つだと思う、Codecの使われ方にその一部が見られます。Codecが本当に良くなったのです。
それは私が将来の形として望んでいることの多くを指し示しています。しかし、驚いたことに、恥ずかしいとは言いませんが、明らかに非常に成功しているので。この3年間でChatGPTがほとんど変わっていないことに驚いています。
そうですね。インターフェースは機能しています。
ええ。
しかし内部は変わっていると思いますし、パーソナライゼーションが大きいという話もされました。私にとって、そしてこれはあなたのお気に入りの機能の1つでもあると思いますが、メモリーが本当に違いを生み出しています。
数週間にわたって、計画要素がたくさんある今後の旅行についてChatGPTと会話を続けてきましたが、新しいウィンドウで「さて、この旅行について続けましょう」と言うだけで、それはコンテキストを持っていて、私が一緒に行くガイドを知っています。
私が何をしているかを知っています。そのためのフィットネスを計画してきたという事実も知っていて、これらすべてのことを本当に統合できます。メモリーはどれくらい良くなれるのでしょうか?
人間の限界のため、私たちには全く概念がないと思います。たとえ世界最高のパーソナルアシスタントを持っていたとしても、彼らはあなたが人生で言ったすべての言葉を覚えることはできません。すべてのメールを読んだことにはなりません。あなたが書いたすべての文書を読んだことにはなりません。毎日あなたのすべての仕事を見て、すべての小さな詳細を覚えているわけではありません。その程度まであなたの人生の参加者になることはできません。そして人間は無限の完璧な記憶を持っていません。
AIは確実にそれができるようになるでしょう。
実際、私たちはこれについて多く話しています。今のところ、メモリーはまだ非常に粗雑で、非常に初期段階です。私たちはメモリーのGPT-2時代にいるようなものです。しかし、それが本当にあなたの人生全体のすべての詳細を記憶し、そのすべてにわたってパーソナライズされるようになったらどうなるでしょうか。事実だけでなく、あなたが示そうとさえ思わなかったかもしれない小さな好みも、AIが拾い上げることができます。
それは非常に強力になると思います。それは私がこの分野で最も興奮している機能の1つです。おそらく2026年のことではありませんが。
番組で神経科学者と話したことがありますが、彼は脳の中に思考を見つけることはできないと述べていました。脳には思考を保存する場所がありません。しかしコンピューティングには保存する場所があります。ですから、すべてを保持できます。
これらのボットが私たちの思考を保持し続けるにつれて、もちろんプライバシーの懸念があります。しかしもう1つの興味深いことは、私たちが本当に彼らと関係を築くということです。この瞬間全体で最も過小評価されていることの1つは、人々がこれらのボットが自分の仲間であり、自分のために尽くしてくれると感じていることだと思います。
人々がこれらのボットと持つ親密さというか、親しみというか、適切な言葉がわかりませんが、仲間意識のレベルについて考えるとき、人々がこれらのものと本当に親しくなるようにダイヤルを回すことができるのか、それとも少し離れた距離を保つようにダイヤルを回すのか、そしてそのダイヤルがあるとしたら、どのように適切に調整するのでしょうか?
私が認識していたよりも多くの人々が、親密な仲間意識と呼びましょう、何と言えばいいかわかりません。関係という言葉は正しくないように感じます。仲間意識もしっくりきません。何と呼べばいいかわかりませんが、AIと深いつながりを持ちたいと思う人がいます。
現在のモデル能力のレベルでそれを望む人は、私が思っていたよりも多いです。そして私たちがこれを過小評価した理由はたくさんあると思いますが、今年の初めには、それを望むと言うのは非常に奇妙なことだと考えられていました。今でも多くの人がそう思っているかもしれません。
顕示選好があります。人々はAIチャットボットが自分を知り、温かく接し、サポートしてくれることを好みます。そこには価値があり、それを気にしないと言う人々でさえ、場合によってはそれを好む傾向があります。
これには非常に健康的なバージョンがあると思いますし、成人ユーザーはスペクトラムのどこにいたいかについて多くの選択肢を持つべきだと思います。私には不健康に見えるバージョンも確かにありますが、多くの人がそれを選択するでしょう。
そして、可能な限り冷静で効率的なツールを望む人もいます。
ですから、他の多くのテクノロジーと同様に、実験を行うことになると思います。それについて良い面と悪い面の未知の未知数があることがわかるでしょう。そして社会は時間をかけて、人々がそのダイヤルをどこに設定すべきかについて考え方を理解し、人々は大きな選択肢を持ち、非常に異なる場所に設定するでしょう。
あなたの考えは、基本的に人々にこれを決定させるということですか?
ええ、絶対に。しかし、どこまで行くべきか、どこまで許可すべきかはわかりません。ここでは人々にかなりの個人的自由を与えるつもりです。
例えば、他のサービスが提供するが、私たちは提供しないと話し合ったことがあります。例えば、人々に排他的なロマンチックな関係にあるべきだとAIに説得させることはありません。オープンに保たなければなりません。
しかし、それは他のサービスで起こることは確かです。
粘着性が高いほど、そのサービスはより多くのお金を稼ぎますから。これらすべての可能性は、少し深く考えると少し怖いです。
全くその通りです。これは個人的に、本当にそうなる可能性があります。これが本当にうまくいかない方法が見えます。
エンタープライズ戦略とGDP Val評価
企業向けについて話しましょう。先週ニューヨークで、いくつかのニュース会社の編集者やCEOとのランチに参加され、企業向けがOpenAIの来年の主要な優先事項になると彼らに伝えました。
それが優先事項である理由、Anthropicに対してどう対抗するか、もう少し聞かせてください。これは消費者重視だったOpenAIにとってのピボットだと言う人もいるでしょう。ですから、企業向け計画の概要を教えてください。
私たちの戦略は常に消費者第一でした。それにはいくつかの理由があります。1つは、モデルがほとんどの企業用途に対して十分に堅牢で熟練していなかったことです。そして今、それらはそこに到達しつつあります。
2つ目は、消費者向けで勝つ明確な機会があり、それは稀で得難いものだったということです。そして消費者向けで勝てば、企業向けで勝つことが大幅に容易になると思いますし、今それを目の当たりにしています。
しかし先ほど述べたように、今年は企業向けの成長が消費者向けの成長を上回りました。そして、今日のモデルがどこにあるか、来年どこに到達するかを考えると、今が非常に重要な企業向けビジネスをかなり急速に構築できる時期だと思います。私たちには既にそれがありますが、さらに成長できます。
企業はそれに準備ができているようです。テクノロジーもそれに準備ができているようです。コーディングがこれまでの最大の例ですが、今急速に成長している他の業種もあります。そして企業が「AIプラットフォームが本当に欲しい」と言い始めているのを聞いています。
どの業種の企業ですか?
金融、科学は、今起こっているすべての中で個人的に最も興奮しているものです。カスタマーサポートも素晴らしい成果を上げています。しかし、私たちにはGDP Valというものがあります。
実はそれについて尋ねようと思っていました。その質問を投げかけてもいいですか?BoxのCEOであるアーロン・レヴィにメールを書いて、「サムに会うんだけど、何を聞くべき?」と言ったら、彼は「GDP Valについて質問を投げかけて」と言いました。
これは知識労働タスクでAIがどのように機能するかの指標です。そして私は「わかった」と言って、GPT-5.2のリリースに戻り、最近リリースされたモデルを見て、GDP Valのチャートを見ました。もちろんこれはOpenAIの評価です。
とはいえ、GPT-5思考モデル、つまり夏にリリースされたモデルは、テストの38%で知識労働者に並んだか、勝ったか並びました。
GPT-5.2思考は70.9%の知識労働タスクで勝つか並び、GPT-5.2 Proは74.1%の知識労働タスクで勝つか並びました。そしてそれは専門家レベルであるという閾値を超えました。専門家タスクの約60%を処理したように見え、知識労働で専門家と同等レベルになりました。
これらのモデルがこれほど多くの知識労働ができるという事実の意味は何でしょうか?
業種について尋ねられましたが、それは素晴らしい質問ですが、私の頭の中を通り過ぎていたことと、なぜ少しつまずいていたかというと、その評価は、ビジネスがしなければならない40以上の異なる業種だと思うからです。
PowerPointを作る、この法的分析を行う、この小さなウェブアプリを書く、そういったすべてのことです。
そして評価は、ビジネスがしなければならない多くのことについて、専門家がモデルの出力を他の専門家と比較して好むかどうかです。
これらは小さく、よく範囲が定められたタスクです。これらは複雑でオープンエンドな創造的な仕事、例えば新しい製品を考え出すようなことは含まれません。これらは多くの協働的なチーム作業も含まれません。
しかし、1時間分のタスクを割り当てることができ、74%または70%の確率でより好ましいものが返ってくる同僚は、支払いを少なくしたいなら、それでも非常に驚くべきことです。
ChatGPTのローンチから3年前に戻って、3年でそれを実現すると言ったら、ほとんどの人は絶対にないと言うでしょう。
ですから、企業がこれをどのように統合するかを考えるとき、それはもはやコードができるというだけではありません。AIに外注できるすべてのこれらの知識労働タスクです。
そして企業がそれをどのように統合するかを本当に理解するには時間がかかるでしょうが、かなり大きなものになるはずです。
あなたは経済学者ではないので、雇用へのマクロ的影響について尋ねるつもりはありませんが、これが雇用にどのように影響するかという観点から聞いた一行を読ませてください。SubstackのBlood in the Machineからです。
これはテクニカルコピーライターからのものです。彼らは言いました。「チャットボットが登場して、私の仕事は担当者のチームではなくボットを管理することになった」。それは頻繁に起こりそうだと思います。
しかしこの人は続けて、ボットが十分に訓練されて十分に良いサポートを提供できるようになったら、私は解雇されたと言いました。
それはより一般的になるのでしょうか?それは悪い企業がやることでしょうか?なぜなら、たくさんの異なるボットを調整できる人間がいるなら、その人を維持したいかもしれないからです。わかりません。これについてどう考えますか?
皆が多くのAIを管理するようになることがどのように明確に見えるかには同意します。最終的には、優れたマネージャーと同様に、チームはどんどん良くなるでしょうが、より多くの範囲とより多くの責任を引き受けるだけです。
私は雇用悲観論者ではありません。短期的には懸念があります。移行は場合によっては厳しいものになると思います。しかし、私たちは他の人々が何をするか、他の人々がすることを深く気にかけるようにできています。
相対的な地位に非常に焦点を当て、常により多くを望み、有用で役立つこと、創造的精神を表現することを望んでいるようです。私たちをここまで導いてきたものが何であれ、それは消えないと思います。
将来の仕事、あるいは仕事という言葉が正しいかどうかもわかりませんが、2050年に私たちが1日中やることは、おそらく今日とは大きく異なって見えるでしょう。
しかし、人生が意味を失い、経済が完全に壊れるといったようなことは全くありません。私たちは、願わくばはるかに多くの意味を見つけるでしょうし、経済は大きく変わると思いますが、進化生物学に賭けないことはないと思います。
OpenAIのすべての機能を自動化する方法について多く考えますし、それ以上に、OpenAIのAI CEOがいることが何を意味するかを考えます。それは私を悩ませません。
私はそれに興奮しています。それに抵抗するつもりはありません。手作りの方法でこれをより良くできるとしがみつく人にはなりたくありません。
AI CEOは、AIにより多くのエネルギーと権力を与えるために、私たちのリソースをすべて向けるような決定をたくさん下すだけではないでしょうか。
つまり、明らかに人間によって統治されていないAI CEOは望ましくありません。しかし考えてみてください。これはクレイジーな類推かもしれませんが、とにかく出します。
世界中のすべての人が事実上AI企業の取締役会にいて、AI CEOに何をすべきか指示し、良い仕事をしていなければ解雇でき、決定に対するガバナンスを得られるバージョンを考えてみてください。しかしAI CEOは取締役会の意向を実行しようとします。
将来の人々にとって、それはかなり合理的なことに見えるかもしれません。
GPT-6と今後のモデル開発
インフラについて話す前に、モデルと能力についてこのセクションを離れる前に、GPT-6はいつ来るのでしょうか?
モデルをいつGPT-6と呼ぶかはわかりません。しかし、来年の第1四半期にGPT-5.2から大幅な利益をもたらす新しいモデルを期待しています。
大幅な利益とはどういう意味ですか?
まだ評価スコアは念頭にありませんが、消費者向けと企業向けの両方で多くの改善があるでしょう。
確かに両方です。消費者向けのモデルには多くの改善があるでしょう。消費者が今最も望んでいるのはより多くのIQではありませんが、企業はまだより多くのIQを望んでいます。ですから、異なる用途のために異なる方法でモデルを改善します。しかし、私たちの目標は、皆がはるかに気に入るモデルです。
インフラ投資とコンピュート戦略
インフラについてですが、約1.4兆ドルのコミットメントがあり、インフラを構築する予定です。インフラについてあなたが言ってきたことをたくさん聞いてきました。以下はあなたが言ってきたことの一部です。
もし人々がコンピュートで何ができるかを知っていたら、はるかにはるかに多くを望むでしょう。今日提供できるものと10倍のコンピュート、100倍のコンピュートとのギャップは大きいと言いました。
それを少し具体化していただけますか?これほど多くのコンピュートで何をするつもりですか?
先ほど少し述べました。個人的に最も興奮していることは、AIとたくさんのコンピュートを使って新しい科学を発見することです。私は科学的発見が、世界が皆のために良くなる方法の高次ビットだと信じています。
膨大な量のコンピュートを科学的問題に投げかけて新しい知識を発見できれば、今ほんの少しだけ始まっています。これらは非常に小さなことですが、私のこの分野の歴史での学びは、一旦波形が始まりX軸から少し上昇すると、それをどんどん良くする方法を知っているということです。
しかしそれには膨大な量のコンピュートが必要です。ですから、新しい科学の発見、病気の治療、その他多くのことにたくさんのAIを投げかけることです。
ここでの最近のクールな例は、Codecを使ってSora Androidアプリを構築したことです。彼らは1か月未満でそれを行いました。彼らは膨大な量を使いました。
OpenAIで働くことの良い点の1つは、Codecに制限がないことです。彼らは膨大な量のトークンを使いましたが、通常であればはるかに多くの人がはるかに長い時間をかけて行うことを成し遂げることができ、Codecが主にそれを私たちのために行いました。
それがさらに進んで、企業全体がたくさんのコンピュートを使って製品を構築できるようになることを想像できます。
ビデオモデルがこれらの生成されたリアルタイム生成されたユーザーインターフェースを指し示すことについて人々は多く語ってきました。それは多くのコンピュートを必要とするでしょう。
ビジネスを変革したい企業は多くのコンピュートを使うでしょう。各患者から得られるすべての兆候を常に測定する、良いパーソナライズされた医療を提供したい医師は、多くのコンピュートを使うことが想像できます。
世界でAIアウトプットを生成するために既にどれだけのコンピュートを使っているかを把握するのは難しいです。しかし、これらはひどく大雑把な数字です。ですから、この方法で話すのは無規律だと思いますが、これらのような精神的思考実験は少し有用だといつも思うので、大雑把さをお許しください。
今日のAI企業が、フロンティアモデルから1日に約10兆トークンを生成しているとしましょう。もっと多いですが、誰にとっても1兆分の1トークンではないと思います。
世界には80億人がいて、平均して、これらは完全に間違っていると思いますが、平均して人が1日に出力するトークン数が約20,000だとしましょう。
公平を期すために、今日のモデルプロバイダーの出力トークンを、すべてのトークンではなく比較する必要がありますが、これを見始めることができ、企業のモデルが全人類を合わせた以上の1日あたりのトークンを出力し、その10倍、その100倍になると言えます。
ある意味では本当にばかげた比較ですが、ある意味では、惑星上の知的な処理がどれだけ人間の脳対AIの脳かという規模を示しています。そしてそこでの相対的な成長率は興味深いです。
この使用のためにこのコンピュートの需要があることを知っているのですか?例えば、OpenAIが科学に2倍のコンピュートを投入すれば、確実な科学的ブレークスルーがあるのでしょうか?それとも医療では、医師を支援する明確な能力があるのでしょうか?これはどれくらいが起こることの推測で、どれくらいが今日見ているものに基づく明確な理解なのでしょうか?
今日見ているものすべてに基づいて、それが起こるということです。将来何かクレイジーなことが起こらないという意味ではありません。
誰かが完全に新しいアーキテクチャを発見する可能性があり、10,000倍の効率向上があるかもしれません。そうすれば、しばらくの間本当に過剰構築していたことになるでしょう。
しかし今見ているすべて、つまり各新しいレベルでモデルがどれだけ速く良くなっているか、コストを下げるたびに人々がどれだけもっと使いたがるか、そのすべてが需要が増加し続けることを示しています。人々はこれらを素晴らしいこと、些細なことに使うでしょう。
しかし、これが未来の形のように思えます。1日あたりのトークン数だけではありません。これらのコーディングモデルが良くなるにつれて、どれだけ速くできるかです。
本当に長い時間考えることができますが、本当に長い時間待ちたくはありません。ですから他の次元があるでしょう。トークン数だけではないでしょう。
しかし、少数の軸にわたる知能への需要と、それらで何ができるか。もし本当に難しい医療問題を抱えているなら、GPT-5.2を使いたいですか、それともはるかに多くのトークンを必要としても5.2 Proを使いたいですか?私はより良いモデルを選びます。あなたもそうだと思います。
もう1段階深く掘り下げましょう。科学的発見について、例えば、今日知っている科学者を挙げられますか?問題Xがあって、コンピュートYをそれに投入すれば解決できるが、今日はできないというような例を挙げられますか?
今朝Twitterで、数学者の集団が互いのツイートに返信していました。彼らは皆、LLMが本当に良くなるとは懐疑的だった、GPT-5.2は私にとって境界を越えたものだ、と言っていました。
それがやったのです。この小さな証明を理解しました。いくらかの助けを得て、この小さなことを発見しました。しかし、これは実際に私のワークフローを変えています。そして人々が同調して、ええ、私もそうだと言っていました。GPT-5.1が既にそこにあったと言う人もいましたが、多くはありません。
しかし、これは非常に最近の例です。このモデルは5日ほど前に出たばかりで、人々が「わかった、数学者の研究コミュニティは、何か重要なことが起こったと言っているようだ」と言っています。
グレッグ・ブロックマンがフィードで様々な数学的科学的用途を強調しているのを見てきましたが、何かがGPT-5.2でクリックしたと思います。これらのコミュニティの間で。
ですから、物事が進むにつれて何が起こるかを見るのは興味深いでしょう。
このスケールでのコンピュートの難しい部分の1つは、非常に事前に行わなければならないことです。ですから、あなたが言及した1.4兆ドルは、非常に長い期間にわたって使うことになります。もっと速くできればいいのにと思います。もっと速くできれば需要があると思います。
しかし、これらのプロジェクトを構築するには途方もなく長い時間がかかりますし、データセンターを稼働させるエネルギー、チップ、システム、ネットワーキング、その他すべてのものも必要です。
ですから、それはしばらくかかるでしょうが、1年前から今まで、おそらくコンピュートを3倍にしました。来年も再びコンピュートを3倍にします。願わくばその後も再び。
収益はそれよりも少し速く成長しますが、大体コンピュートフリートを追跡します。私たちが持っているすべてのコンピュートを本当にうまく収益化できない状況にはまだ遭遇していません。
もし持っているコンピュートの2倍があれば、今頃収益も2倍になっていると思います。
収益性への道筋と財務戦略
数字について話しましょう。あなたがそれを持ち出したので。収益は成長しています。コンピュート支出も成長していますが、コンピュート支出はまだ収益成長を上回っています。
報告されている数字では、OpenAIは今から2028年か29年までに約1200億ドルの損失を出すと予想されており、そこで黒字化するとされています。ですから、それがどう変わるか少し話してください。転換点はどこで起こるのですか?
収益が成長し、推論がフリートのより大きな部分になるにつれて、最終的には訓練費用を包含します。それが計画です。
訓練に多くのお金を使いますが、ますます多くを稼ぎます。訓練コストをそれほど増やし続けなければ、はるかに早く黒字化するでしょう。
しかし私たちが賭けているのは、これらの大きなモデルの訓練に非常に積極的に投資することです。
世界全体が、あなたの収益が支出とどのように整合するかを疑問に思っています。軌道が今年200億ドルの収益に達し、支出コミットメントが1.4兆ドルである場合、質問が投げかけられています。
ですから、数字がどのように機能するかを一度にすべてレイアウトするのが素晴らしいと思います。
非常に長い期間にわたってです。
ええ、それが私が持ち出したかった理由です。一度にすべてレイアウトするのが素晴らしいと思います。
非常に難しいです。私にはできませんし、私が会った中でそれができる人はほとんどいません。多くの数学的なことについて頭の中で良い直感を持つことはできますが、何らかの理由で、指数関数的成長は人々が頭の中で素早く良いメンタルフレームワークを作るのが非常に難しいようです。
進化が私たちに頭の中で数学をうまくやる必要があった多くのことがありました。指数関数的成長をモデル化することはその1つではないようです。
私たちが信じていることは、かなり長い間収益の非常に急勾配の成長曲線に留まることができ、今見ているすべてがそれを示し続けているということです。コンピュートがなければそれはできません。
繰り返しますが、私たちは非常にコンピュート制約があり、それが収益ラインに非常に強く影響するため、収益化できない多くのコンピュートを持っている状況になれば、ユニットコンピュートベースで収益性があるなら、これがどうなるのかと言うのは非常に合理的でしょうが、私たちはこれを様々な方法で鉛筆で書き出しました。
もちろん、より効率的になるでしょう。コンピュートをより安くするために行ってきたすべての作業が実を結ぶにつれて、ドルあたりのフロップスベースで効率的になります。
しかし、この消費者の成長、企業の成長が見えます。まだ立ち上げていないが立ち上げる予定の全く新しい種類のビジネスがたくさんあります。
しかしコンピュートは本当にこれすべてを可能にする生命線です。ですから、途中にチェックポイントがあり、タイミングや計算について少し間違っていれば、いくらかの柔軟性がありますが、私たちは常にコンピュート不足にありました。
それは常に私たちができることを制約してきました。残念ながら、それは常にそうなると思いますが、時間の経過とともにそれが少なくなることを望みます。
私たちが提供できる素晴らしい製品とサービスがたくさんあり、それは素晴らしいビジネスになると思うからです。
わかりました。効果的には、訓練コストが全体で上昇しますが、パーセンテージとして下がります。
ええ。
そしてあなたの期待は、この企業向けの推進、ChatGPTにお金を払う人々、APIを通じて、OpenAIが収益で賄えるほど収益を成長させることができるということです。
ええ、それが計画です。
市場がこれについて最近少し気が狂っていると思います。市場が動揺したと思うことは、負債がこの方程式に入ってきたことです。
負債についてのアイデアは、予測可能な何かがあるときに負債を取り出すということです。
そして企業は負債を取り出し、構築し、予測可能な収益を得ます。
しかしこれは新しいカテゴリーです。予測不可能です。負債がここで登場したという事実についてどう考えますか?
まず第一に、今年初めに市場がより気が狂ったと思います。ある会社と会うと、その会社の株が翌日20%か15%上がっていました。それはクレイジーでした。
それは本当に不健全に感じました。今、少し懐疑的で合理的なものが市場にあることを実際に嬉しく思います。なぜなら、私たちは完全に非常に不安定なバブルに向かっていると感じていたからです。そして今、人々はある程度の規律を持っていると思います。
ですから実際、人々は以前に狂っていて、今人々はより合理的になっていると思います。
負債の面では、インフラを構築すれば、私たちや業界の誰かがそこから価値を得ることがわかっていると思います。それでもまだ完全に初期段階です。同意します。
しかし、AIインフラから価値が生まれないと誰も疑問視していないと思います。ですから、負債がこの市場に参入することは合理的だと思います。
他の種類の金融商品もあると思います。人々がこの種のものをどのように資金調達するかについて本当に革新するにつれて、いくつかの不合理なものを見ることになると思います。
しかし、データセンターを構築するために企業にお金を貸すことは、私には問題ないように思えます。
懸念は、物事がペースで続かない場合です。ここに1つのシナリオがあり、あなたはおそらくこれに同意しないでしょうが、モデルの進歩が飽和すると、インフラは予想される価値よりも価値が低くなり、そうするとそれらのデータセンターは誰かにとって何らかの価値があるでしょうが、清算されて誰かが割引で購入する可能性があります。
ええ、そして途中で何度か好況と不況があるだろうと思います。これらのことは完璧に滑らかな線になることは決してありません。
まず第一に、モデルがはるかにはるかに良くなることは私には非常に明確に思えます。これは喜んで会社を賭けるようなことです。私たちはこれにかなり良い窓を持っています。それについて非常に自信があります。
たとえそうならなかったとしても、世界には多くの慣性があると思います。物事にどう適応するかを理解するには時間がかかります。GPT-5.2が表す経済的価値のオーバーハングは、世界がこれまでにそこから引き出す方法を理解したものに比べて非常に巨大で、たとえモデルをGPT-5.2で凍結したとしても、それからどれだけ多くの価値を創造できるか、したがって収益を駆動できるかというと、膨大な量だと思います。
実際、これを尋ねられませんでしたが、少しの間ぶちまけさせてください。
私たちは以前、短期タイムライン、長期タイムライン、緩やかなテイクオフ、急速なテイクオフの2×2マトリックスと、異なる時期に確率がどこにシフトしていると感じたか、そしてそれが、あなたがその2×2マトリックスのどこにいるかに基づいて、世界が最適化すべき決定と戦略の多くを理解できることについて多く話していました。
私の頭の中のこの絵にはZ軸が現れました。それは小さなオーバーハング、大きなオーバーハングです。私はそれについてそれほど深く考えていなかったと思いますが、この振り返りでは、オーバーハングがそれほど大きくならないと仮定していたに違いありません。モデルに多くの価値があれば、世界はそれをかなり迅速に展開する方法を理解するだろうと。
しかし今、世界のほとんどにおいてオーバーハングは大規模になるように見えます。これらのツールを採用することで大幅に生産性が向上するコーダーのセットのような領域があるでしょう。
しかし全体として、このクレイジーに賢いモデルがありますが、正直に言うと、ほとんどの人はまだGPT-4領域で尋ねていたのと同様の質問を尋ねています。
科学者は違います。コーダーは違います。おそらく知識労働は違ってくるでしょうが、しかし巨大なオーバーハングがあり、それは世界にとって非常に奇妙な結果の束を持っています。私たちはまだそれがどのように展開するかのすべての方法を理解していませんが、数年前に期待していたものとは非常に異なります。
この能力オーバーハングについて質問があります。基本的に、モデルは使われているよりもはるかに多くのことができます。モデルがそれほど良くなり得るのに、多くのビジネスがそれらを実装しようとするときに投資収益を得ていないのかを理解しようとしています。
少なくともそれがMITに言っていることです。それについてどう考えるべきかよくわかりません。なぜなら、多くのビジネスが「GPT-5.2の価格を10倍にしても、私たちは支払うだろう。あなたはこれを大幅に過小評価している、私たちはここから多くの価値を得ている」と言っているのを聞くからです。
ですから、それは正しくないように思えます。確かに、コーダーが言っていることについて話せば、彼らは「これは、100倍の価格を支払うだろう」などと言っています。
官僚主義が物事を台無しにしているだけかもしれません。GDP Valの数字を信じるとしましょう。おそらく良い理由で信じないかもしれませんし、間違っているかもしれませんが、それが真実だとしましょう。このよく指定されたそれほど長くない期間の知識労働タスクについて、10回中7回、5.2の出力と同じかそれ以上に満足するでしょう。
そうすればそれをたくさん使うべきです。しかし人々がワークフローを変えるのには非常に長い時間がかかります。
デッキを作るようにジュニアアナリストに尋ねることなどに非常に慣れているので、それは私が思っていたよりも粘着性があります。私はまだワークフローを非常に同じ方法で実行していますが、もっとAIを使える可能性があることは知っています。
デバイス戦略とクラウドビジネス
残り10分です。4つの質問があります。電光石火で行けるか見てましょう。
OpenAI CEOのサム・アルトマンとの続きは、この後すぐです。
作業中のデバイスについてですが、聞いたところでは、電話サイズ、画面なし。スクリーンのない電話なら、なぜアプリではダメなのですか?
まず、小さなデバイスファミリーをやるつもりです。単一のデバイスではないでしょう。時間の経過とともに、これは推測ではないので完全に間違わないようにしますが、人々がコンピューターを使う方法に移行があると思います。ある種の愚かな反応的なものから、あなたの人生全体、あなたのコンテキスト、周りで起こっているすべてのことを理解する非常に賢いプロアクティブなものへと。あなたの周りに物理的にいる人々、またはあなたが一緒に働いているコンピューターを介してあなたに近い人々を非常に意識します。
そして現在のデバイスはそのような世界に適していないと思います。そして私は、デバイスの限界で働いていると強く信じています。コンピューターがあり、それには多くのデザイン選択があります。開いているか閉じているかもしれませんが、このインタビューに注意を払うことはできませんが、閉じて、質問をするのを忘れたら耳元でささやくというようなものはありません。
それは役立つかもしれません。そして画面があり、それは何十年も同じ方法でグラフィカルユーザーインターフェースを機能させることに制限しています。そして入力速度を遅くするために作られたキーボードがあります。
これらは長い間疑問視されていない仮定でしたが、機能していました。そしてこの全く新しいものが登場し、可能性空間を開きます。
しかし現在のデバイスのフォームファクターが最適な適合だとは思いません。私たちが持っているこの信じられないほどの新しいアフォーダンスにとって、もしそうだったら非常に奇妙でしょう。
ああ、これについて1時間話せますが、次に進みましょう。クラウドについてです。クラウドを構築することについて話してきました。
リスナーからのメールがあります。私の会社では、Azureから移行してOpenAIと直接統合し、製品でAI体験を強化しています。焦点は、スタック全体でAI体験を強化する何兆ものトークンのストリームを挿入することです。
そのような方法で大規模なクラウドビジネスを構築する計画ですか?
まず第一に、何兆ものトークンは多くのトークンです。そしてコンピュートの必要性と企業戦略について尋ねられましたが、企業は私たちから購入したいトークンの数について明確にしてきましたし、私たちはまた2026年に需要を満たすことに失敗するでしょうが、戦略は企業、ほとんどの企業が私たちのような会社に来て、「私の会社の名前とAIが欲しい。私の会社向けにカスタマイズされたAPIが必要だ。私の会社向けにカスタマイズされたChatch Enterpriseが必要だ。私がデータを信頼できるすべてのこれらのエージェントを実行できるプラットフォームが必要だ。製品に何兆ものトークンを入れる能力が必要だ。すべての内部プロセスをより効率的にする能力が必要だ」と言うことのようです。
そして私たちには現在、彼らのために素晴らしいオールインワンの提供がありませんが、それを作りたいと思っています。
AWSやAzureの世界と並べる野心はありますか?
それらとは異なる種類のものだと思います。ウェブサイトをホストするために提供しなければならないすべてのサービスを提供したいという野心は本当にありません。わかりませんが、私の推測では、人々はウェブクラウドと呼べるものを持ち続けるでしょう。そして、企業が「内部的にやりたいすべてのこと、提供したいサービスなど、AIプラットフォームが必要だ」というような別のものがあると思います。
ある意味では物理的なハードウェア上に存在しますが、かなり異なる製品提供になると思います。
科学的発見とAGIの定義
発見について簡単に話しましょう。非常に興味深いことをおっしゃいました。モデル、あるいはモデルと一緒に働く人々が来年小さな発見を行い、5年以内に大きな発見を行うと言いました。
それはモデルですか?それとも人々が彼らと一緒に働いているのですか?そしてそれが起こると確信する理由は何ですか?
ええ、モデルを使っている人々です。自分自身の質問を見つけ出すことができるモデルは、それは遠い感じがします。しかし世界が新しい知識から恩恵を受けているなら、私たちは非常に興奮すべきです。
人間の進歩の全コースは、これらのより良いツールを構築し、人々がそれらを使ってより多くのことを行い、そのプロセスからより多くのツールを構築するということでした。それは私たちが登る足場のようなもので、層ごと、世代ごと、発見ごとに登ります。
そして人間が質問をしているという事実は、ツールの価値を決して減少させないと思います。素晴らしいと思います。私は満足です。
今年の初めには、小さな発見が2026年に始まると思っていました。それらは2025年、2025年後半に始まりました。繰り返しますが、これらは非常に小さなものです。本当に誇張したくありません。
しかし何かは、何もないよりも質的に非常に異なると感じます。そして確かに、3年前に立ち上げたとき、そのモデルは人間の知識の総体に新しい貢献をするつもりはありませんでした。
ここから5年後にどのように見えるか。大きな発見へのこの旅は、通常のAIのヒルクライムのようなものだと思います。四半期ごとに少しずつ良くなり、突然、これらのモデルによって強化された人間が、5年前の人間には絶対にできなかったことをしているようになります。
そして、私たちがそれを主により賢い人間に帰するか、より賢いモデルに帰するかは、科学的発見を得られる限り、どちらでも非常に満足です。
来年IPO。わかりません。上場企業になりたいですか?長い間非公開で運営できるようです。資金調達の面で必要になる前に行きますか?
ここにはたくさんのことがあります。公開市場が価値創造に参加できるのはクールだと思います。ある意味、過去の会社を見れば、私たちは上場するには非常に遅くなるでしょう。
非公開企業であることは素晴らしいです。私たちはたくさんの資本が必要です。ある時点で株主制限などをすべて超えるでしょう。
ですから、上場企業のCEOになることに興奮していますか?0%です。OpenAIが上場企業になることに興奮していますか?ある意味では興奮していますし、ある意味では本当に面倒だと思います。
あなたのテオ・ヴォンのインタビューを注意深く聞きました。素晴らしいインタビューでした。
彼は本当にクールでした。
テオは本当に自分が話していることを知っています。
彼は宿題をしました。
GPT-5が出る直前に、GPT-5はほぼすべての面で私たちよりも賢いと彼に言いました。それはAGIの定義だと思いました。それはAGIではないのですか?そうでなければ、その用語はやや無意味になっていますか?
これらのモデルは、ある種の生の馬力ベースで明らかに非常に賢いです。GPT-5.2のIQが147か144か151か、誰のテストかによって高い数字だという話がここ数日たくさんあります。
その分野の多くの専門家が、これが素晴らしいことをでき、それを作ることがより効果的だと言っています。GDP Valについて話したこともあります。
あなたが持っていないことの1つは、モデルが今日何かをすることができず、それができないことに気づき、その方法を学ぶ方法を理解しに行き、それを理解することを学び、翌日戻ってきたときに正しく理解する能力です。
そして幼児ができるような継続学習は、私たちが構築する必要がある重要な部分のように思えます。
さて、それなしに、ほとんどの人がAGIと考えるものを持つことができますか?明確に言えると思います。私たちの現在のモデルでAGIにいると言う人がたくさんいます。
現在のレベルの知能を持ち、他のものを持っていれば、非常にAGIのようなものになることにほぼ全員が同意すると思います。
しかしおそらくほとんどの世界は、「わかった。それなしでも、重要なほとんどの知識タスクをやっている。ほとんどの方法でほとんどの人よりも賢い。AGIにいる。新しい科学の小片を発見している。AGIにいる」と言うでしょう。
私がこれが意味すると思うのは、その用語は、私たち全員が使うのをやめるのが非常に難しかったにもかかわらず、非常に未定義だということです、そうですね?
AGIで私たちが間違えた1つのことを愛したいことがあります。私たちは決して…新しい用語、皆が焦点を当てている新しい用語は、人工超知能にいつ到達するかです。
ですから私の提案は、AGIが何となく通り過ぎたことに同意することです。それはそれほど世界を変えなかったか、長期的には変えるでしょうが、わかった、私たちはある時点でAGIを構築しました。私たちは、ある人が持っていると思い、ある人が持っていないと思うこのぼんやりした期間にいて、より多くの人が持っていると思い、そして次は何かと言うでしょう。
人工超知能の候補定義は、システムが米国大統領になる、主要企業のCEOになる、非常に大きな科学研究所を運営する仕事を、どんな人よりも、AIの支援があってもよりよくできるときです。
これはチェスで起こったことについての興味深いことだったと思います。チェスが人間に勝てるようになりました。私はそのディープブルーのことを非常に鮮明に覚えています。
そしてしばらくの間、人間とAIが一緒になるとAI単独よりも良いという期間がありました。そして人間がそれを悪化させているだけになり、最も賢いものは人間がその素晴らしい知能を理解していない補助されていないAIでした。
私はそのようなものが人工超知能の興味深いフレームワークだと思います。長い道のりだと思いますが、今回はより明確な定義を持ちたいと思います。
サム、私は3年間あなたの製品を毎日使ってきました。
確実に良くなっています。ここからどこに行くか想像さえできません。
速く良くし続けるように努力します。
わかりました。そしてこれは私たちの2度目の対話で、両方の機会であなたがどれだけオープンだったかを感謝します。ですから、お時間をありがとうございました。
皆さん、聞いていただき、見ていただきありがとうございました。初めての方は、フォローまたは登録をお願いします。フィードには多くの素晴らしいインタビューがあり、さらに多くが予定されています。
この過去1年間、Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビスに2回、そのうち1回はGoogleの創設者セルゲイ・ブリンと一緒に出演してもらいました。AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイにも出演してもらいました。そして2026年には多くの大きなインタビューが予定されています。
改めてありがとうございました。Big Technology Podcastで次回お会いしましょう。
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