本動画は、AI時代における「AI拡張型ジェネラリスト」という新しいパラダイムについて論じている。Andre KarpathyやAnthropicのエンジニアの発言を引用しながら、専門化を深めるのではなく、AIツールを活用した汎用的スキルの重要性を強調する。500年前の「ユニバーサルマン」の概念を現代に蘇らせ、第一原理思考とAIの組み合わせによって、人間は価値観や文化の構築に集中し、AIが詳細な作業を担う未来像を描いている。従来の注意抽出経済から価値創造経済への移行を予測し、専門家としてAIと競争するのではなく、汎用的な知識とAIを組み合わせた新しい働き方を提案する内容である。
AI拡張型ジェネラリストという新しいパラダイム
やあ、みんな。ニールです。チャンネルへようこそ。今回の動画では、AI拡張型ジェネラリストという概念についてお話ししたいと思います。というのも、これが最終的に私たちが向かっている方向だと考えているからです。
AIが登場して多くの仕事を破壊している中で、さらに専門化しようとすることに注力している人が本当にたくさんいます。今日出てきた注目すべきツイートの一つは、Andre Karpathyがこのことについて語っているもので、彼の答えは「まあ、遅れを取らないためには袖をまくり上げる必要がある。さらに専門化して、ソフトウェアエンジニアリングでさらに優れた存在にならなければならない」というものでした。
私はこれが間違った見解だと思います。その理由を説明していきますが、まず最初に、Andre Karpathyが実際に何と言ったのか見てみましょう。
Andre Karpathyの懸念と技術的課題
彼はこう言いました。「プログラマーとしてこれほど遅れを感じたことはない。この職業は劇的に再構築されており、プログラマーが貢献するビットがますます疎らで中途半端になっている」つまり、AIが最近では人間よりも多くのアウトプットを生み出しているということです。
そして彼は、学ばなければならないさまざまなことについて語り続けます。メモリーモード、パーミッションツール、プラグイン、スキル、フック、MCPS、LSP/コマンド、ワークフロー、IDE統合など、さまざまな技術用語のようなものについてです。
そして私にとって最も注目すべきだったのは、明らかに強力なエイリアンツールが配られたということです。ただし、それにはマニュアルが付いていません。そして誰もがその持ち方や操作方法を理解しなければならず、その結果生じる巨大な地震がこの職業を揺さぶっている中でそうしなければなりません。遅れを取らないために袖をまくり上げましょう、と。
さて、これを聞いて、まあ彼にはそう言うインセンティブがある、これは単なる誇大宣伝だと言う人もいるでしょう。思い出していただきたいのですが、Andre KarpathyはTeslaの主任エンジニアでした。彼は完全自動運転に取り組んでいました。そこを離れてOpenAIで働きました。そこでも主任エンジニアでした。
今、彼はOpenAIを離れて自分のことを始めています。彼自身のことというのはEureka Labs AIで、基本的にはAIネイティブな新しい種類の学校のようなものです。つまり、彼は実際には金銭的インセンティブの逆を持っているのです。なぜなら、もし彼がまだOpenAIにいたら、こうしたことを言う金銭的インセンティブがあったでしょう。
しかし、彼はもうOpenAIにいないので、おそらくAIが加速していて自分がその一部ではないために、劇的な量のFOMO(見逃すことへの恐怖)を持っているでしょう。実際、それがうまくいくことに対するインセンティブとは全く逆なのです。彼はOpenAIで数十億ドルを稼いだはずですから。だから全く逆なのです。
彼はそれがうまくいかないことに対する金銭的インセンティブを持っています。そしてDwarkesh Patelとのインタビューを見に行けば、彼は基本的に、今日私たちがいる場所に到達するには約10年かかると言いました。
プライヤーの更新と技術への適応
私がこれを自信を持って言える理由は、Karpathyのインタビューを見ると、彼は基本的に、これらのものはコーディングでそれほど優れたものにはならないだろうと言っていたからです。そして今、この人はClaude Opus 4.5はかなり良いと言っています。
Andreはそれが非常に良いと言っています。過去30日間だけでも追いついていない人々は、このトピックに関してすでに時代遅れの世界観を持っています。彼はそのような人々の一人でした。彼は自分のプライヤー(事前確率)を更新しました。Andreは素晴らしい。Andreのようになりましょう。
彼はテクノロジーを最新の状態に保っており、自分が間違っていた時にそれを認め、テクノロジーの軌道が改善するにつれて自分のモデルを適応させ改善しています。Andreのようになりましょう。これがやり方です。
さて、私が同意しないことが一つあります。それは「遅れを取らないために袖をまくり上げる」ということです。これは正しいと思います。そうしたいでしょう。しかし、どうやってやるかによります。
今、梯子は間違った壁に立てかけられています。誰もが梯子を登って頂上に到達しようとしていますが、それは根本的に間違った壁なのです。間違った壁です。
別の壁があって、そこにも全く同じ梯子があります。それはここに複製されているようなものですが、その壁はほとんどの人が慣れているものとは異なるパラダイムに向かっています。そして、ずっとここにあったこの壁しか考えられない時に、パラダイムを切り替えるのは怖いことです。それが明らかに破壊されるであろうことは明白なのに。
Anthropic共同創業者の予測
今、これが別の投稿です。これはAnthropicの共同創業者であるJack Clarkからのものです。彼はこう言いました。「夏までには、フロンティアAIシステムを使って仕事をする多くの人々が、使わない人々とは並行世界に住んでいるように感じるだろうと予想しています。そしてこれは単なる感覚以上のものになるでしょう」と。
もしご存じなければ、彼は基本的に2026年には、これらのシステムを使って意味のある仕事をする人々は、基本的に完全に新しい種類の労働者のようになるだろうと言っています。それは単なる感覚ではなく、実際に真実になるでしょう。
そして私たちはすでにその兆候を見始めています。Claude Opus 4.5を使うのが上手な人々は、そうでない人々と比べて驚くほど異なり、仕事においてより優れています。そしてそれは客観的に真実です。
興味深いことに、Claude Codeはコードよりも優れています。コードで本当に優れていますが、他の多くのことでも本当に優れています。そしてほとんどの人はコードにしか使っていません。実際には多くのことで優れているのです。それはコーディングだけでなく、一般的なナレッジワークのエージェントのようなものです。そして、すべての人ではありませんが、一部の人々がそれに気づき始めています。
新しい働き方の出現
ここにAndre Karpathyのツイートへのコメントがあります。私たちはすでにAndre Karpathyのツイートをカバーしました。彼は「私たちは基本的にこの強力なエイリアンツールを配られましたが、実際にそれを使うためのマニュアルがありません」と言いました。
そしてBorisが、これはAnthropicでClaude Codeに取り組んでいる人物ですが、彼は「正直言って、ほとんど毎週このように感じています。時々、手動で問題にアプローチし始めて、Claudeがおそらくこれをできるだろうと自分に思い出させなければなりません」と言っています。
そして彼はここに降りてきてこう言います。「ある意味で、これらのモデルが何ができて何ができないかについて私が持っているような仮定をしない、より新しい同僚や新卒者でさえ、最も効果的にモデルを使用できています」
「先月は、エンジニアとして初めて、IDEを全く開かなかった月でした。Opus 4.5が約200件のプルリクエストを書きました。すべての行です。ソフトウェアエンジニアリングは根本的に変化しており、私たちのような早期採用者や実践者にとってさえ最も難しい部分は、期待値を調整し続けることです。そしてこれはまだ始まりに過ぎません。全く驚くべきことです」
興味深いことに、私は実際、フィールドに新しく入ってきた人々で、プライヤーを調整し続けたり、取り組んでいるプロジェクトへのグリップを緩めようとしたりする必要がない人々の方が有利だと思います。ほとんどのエンジニアはそれをするのが難しいです。彼らはプロジェクトへのグリップを緩めるのが難しいのです。
フィールドに新しい人々は、これらのツールの限界で作業しているだけで、これらのツールは彼らをはるかに超えているので、「すごい。自分がこれらのいずれかをやっているという事実が信じられない」という感じです。ツールは成長し続けるでしょう。止まることはありません。もちろん最終的には止まるでしょうが、ここからさらに成長する余地があります。
そして私はそれが明白だと思います。そしてAndre Karpathyでさえ、「この時点でこれは明白だ」と言っています。Andreは彼の返答から続けてこう言います。「私も同様の経験をしています。それを向けると、ペレットを撃つか、時には不発になります。そして、それをしっかりと掴むと、基本的には強力なレーザービームが噴出して問題を溶かします」
新参者の優位性
そして、それが今私たちがいる場所のようなものです。新参者としてツールに寄りかかっている人々は、「すごい、物事に向けて溶かすことができるこのようなものを持っている」という感じです。そしてそれがまさにそれなのです。
そして、より上級のエンジニアである人々は、ソフトウェアエンジニアリングの方法について、彼らの精神プロセス全体を再構築しなければなりません。このツールを取り上げて撃ち始めるだけではありません。すべてを再構築しなければなりません。
そして、これらのツールがどんどん良くなるにつれて、これらの人々がグリップを緩めるのははるかに難しくなるでしょう。そして、ツールに引っ張らせて、彼らはただそれに沿って導いているだけです。しかし新参者は、「ああ、私はずっとツールにそれをさせてきた。考え方を変える必要は実際にはない。私はコードを一切書かないので、これらのツールの落とし穴や欠点を知っている。AIを使ってコードを書くだけだ」という感じです。
「そして、知性の形と、この軌道に沿ってそれとどのように働くかを正確に学ばなければなりませんでした。したがって、これらのものがどのように機能するかについてかなり良い直感を持っており、これらのツールが可能にするペースで物事をナビゲートして構築することができます」と。
そして、それが今私たちが進んでいる軌道のようなものです。そして私は、新参者は実際に優位性を持っていると思います。特に、異なるフィールドから来ている場合は。アウトサイダーは常に勝ちます。その本を読むことをお勧めします。
ユニバーサルマンからAI拡張型ジェネラリストへ
それで、ここに来ます。特に、アウトサイダーが常に勝つからここに来るのは良い移行期間です。なぜなら、ここからAI拡張型ジェネラリストについて話し始めるからです。
本当にこれについて考えることができる方法は、500年前にユニバーサルマン(万能人)の概念がありました。そしてこれが大学の概念と実際の大学の出現を生み出したものです。しかし、約500年前のユニバーサルマンは、実際に当時の人類のすべての知識を脳内に保持できる人でした。なぜなら、500年前の人類の知識はそれほど多くなかったからです。
これは印刷機の前、または印刷機の頃でした。そしてユニバーサルマンは、人類が当時集合的に持っていたすべての知識を脳内に保持し、知るべきことのすべてをほぼ知ることができました。明らかに、エッジケースなどがありました。LLMがすべてを知っているようなものですが、エッジケースなどがあります。
私のここでの仮説は、私たちはユニバーサルマンを持っていて、その後、ユニバーサルマンから専門化された人間に移行しました。すべてを知っていたユニバーサルマンから、今では人間の体内のこの一つの動脈に特化した人を持っています。人間の体内のこの一つの動脈だけです。それだけです。
そして、すみません、その一つの動脈は、あなたの脳内の問題空間の多くを飽和させるのに十分なほど高度です。それが今日の文明における私たちの立ち位置のようなものです。
しかし、驚くべきことは、AIと呼ばれるこの新しいものが来ていて、それがすべてを破壊しているということです。AIはユニバーサルマンです。それは私たちが知っているすべてを知っています。人類のすべての知識がこのモデルに蒸留されています。
そして今、実際に強力なのは、これがあなたの認知の拡張だということです。これはあなたのデジタル第三層です。基本的にあなたの脳の一部を持っているという事実です。まあ、今のところそれはあなたから切り離されています。ChatGPTにあります。あなたの携帯電話にあります。あなたのコンピュータにあります。
しかし、それはどんどん近づいてくるでしょう。そして最終的には、おそらくブレインコンピュータインターフェースのようなものを持つことになると思います。そしてそれは基本的にデジタル第三層になるでしょう。それは文字通りあなたの認知の拡張になるでしょう。
そして、それは非常に強力なことです。そして明らかに、それは私たちがすべての仕事とやり取りする方法、宇宙で動作する方法、人間である方法を劇的に変えるでしょう。
新しい時代の到来
だから繰り返しますが、私たちはこのユニバーサルマンの概念から、一つの動脈だけに焦点を当てる超専門家に移行しました。そして今、私たちは戻ってきています。私たちは戻ってきていますが、それは異なって見えます。私たちがユニバーサルマンであるというわけではまったくありません。いつでもどこでも普遍的な情報にアクセスできます。
しかし、本当に私たちが何であるかというと、AI拡張型ジェネラリストです。あなたとあなたの脳がすべてを保持できるというわけではありません。しかし、概念とフレームワークを理解し、物事を基本的な柱に分解する方法を理解し、あらゆる問題を見るためのシンプルなモデルとフレームワークとレンズを構築する方法を理解していれば、基本的にはAIをあらゆる問題空間に適用するユニバーサルマンになります。
Charlie MungerやWarren Buffettのような人々を見ると、これらの人々は素晴らしい世界モデルを持っています。Charlie Mungerは、安らかに眠ってください。実際に時間をかけて彼の本を読むと、本の一つは、ほとんど本ではありませんが、技術的には厚い本ですが、その中のコンテンツは奇妙です。しかし、Poor Charlie’s Almanacです。
それは奇妙な読み物です。なぜなら、それはCharlie Mungerと彼の考え方のスニペットの束のようなものだからです。しかし、実際には彼の心を覗くのに素晴らしいです。本のフォーマットは奇妙ですが、実際にはCharlie Mungerが実際にどのように考えるかを理解するのに完璧だと思います。
Poor Charlie’s Almanacは素晴らしい本です。そしてCharlie Mungerが非常に優れているのは、ほとんどの人が全く理解できないような多くの異なる複雑な、超複雑なものを見て、それらを非常に基本的な構成要素に還元し、すべての異なるものについて一度に推論するためのシンプルなレンズを適用することです。
そして、彼はそれを非常にシンプルで直感的な方法で行います。そして、それはまるで「ああ、それはなんて素晴らしいことだろう」という感じです。Charlie Mungerはこれが驚異的です。そして、Charlie Mungerのように考えることを学び、Charlie Mungerが持っているように学ぶことを学ぶことができれば、誰でもできます。それはただの方法です。
どんな方法でもできます。それは選択の問題です。もしCharlie Mungerのように考える方法を自分に教えることができれば、6つの異なる非常に複雑な分野を見ていて、十分に一般的で、十分に広い範囲のものについて十分な理解を持っています。
おそらく物理学をいくらか理解し、心理学と生物学と進化論をいくらか理解し、マーケティングと販売と価値創造と起業家精神をいくらか理解しています。多くの異なることを理解していて、そのどれについても本当に深く入る必要はありません。
あらゆるドメインの第一原理に物事を分解し、問題空間の残りの部分にAIを適用できるように、それらすべてについて十分に理解しているだけです。なぜなら、もう詳細について多くを知る必要はないからです。AIが詳細を処理します。なぜ詳細を知る必要があるのでしょうか? ありません。
第一原理思考とAIの活用
あなたは、「さて、還元不可能な構成要素は何か、どのようなフレームワークを通じて考えるべきか、どのようなメンタルモデルをこれに適用すべきか、これらの構成要素に分解した今、異なるレンズを通してこの問題を見てみよう、この概念についてどのように考えるべきか」を理解するだけでよいのです。
そして、あなたは再び、あなたのデジタル第三層を一種の思考パートナーとして使うことができ、それはあなたを置き換えるのではなく可能にするものになるでしょう。そして、それが私たちを可能にするのか、それとも私たちを置き換えるのかについて、哲学的な議論をすることもできます。私は以前にそれについてビデオを作りました。チェックしてみてください。
しかし、それは私たちを可能にするものになると思いますし、それは私たちが何にでも適用できるものになるでしょう。それは普遍的なテクノロジー、普遍的なツール、普遍的な知性です。そして、それはいくつかのことで非常に優れており、いくつかのことで非常に悪いことは明らかです。
しかし、それが得意なことと苦手なことを見ると、それはこれらの価値観、協力、インセンティブ、文化に隣接するものが苦手で、それ以外のほとんどすべてのことが得意です。明らかに、注意すべきいくつかの盲点があります。
特定のタイプのメンタルモデルを通して物事について考えることには最善ではないかもしれませんが、実際に苦手な主なことはこの価値観、協力、インセンティブ、文化です。そして、これらのことについてあなたと話すこともできます。これらのことについていくつかのアイデアを与えることができます。これらのことについて良い思考パートナーになることができます。
しかし、私は、今日私たちが持っているAIシステムが、すべての人類が持っている文化を構築することを想像するのは、あまり意味がありません。または、人類の価値観を整合させようとすることも、あまり意味がありません。または、これらのことをしようとすることも。
それは、AIと人間の間の調整問題のようなものだと思います。だから、これが私のこれらのことに対するメンタルモデルです。これが文明自体のすべての第一原理です。私たちは知性、労働、エネルギー、そして材料を持っています。
文明の第一原理
文明のすべては、人間と呼ばれるこれらの知的労働者がエネルギーと材料を再結合して技術と文明を創造することです。それだけです。そして、私たちはコミュニティを持っています。これは基本的に、それらの他の部分の組織です。それがガバナンス構造であろうと、協力であろうと、価値観の整合であろうと、文化の構築であろうと、それらすべてがコミュニティに適合します。
AIとロボティクスがすることは、コミュニティの部分を除いて、これらすべてを飽和させることです。そして、ロボティクスは知的労働者であり、エネルギーと材料を再結合して文明を創造します。
しかし、問題は、AIとロボティクスの最適化空間が人間とは根本的に異なるということです。なぜでしょうか? 人間は、死なないようにしようとする自然淘汰を通じて40億年にわたって進化してきました。私たちは負の淘汰を持っています。私たちは死なないという負の淘汰のために最適化します。
AIは、経済における価値創造の自由市場と資本主義の正の淘汰のために最適化します。それは死なないようにしようとしているわけではありません。それは不死のものです。だから、宇宙に出現しているこの知性の淘汰空間は、自由市場資本主義と価値創造のそれであり、人間がするような死なないようにしようとする負の淘汰ではありません。
だから、本当にそれが意味することは、それが持っている価値観と動機のタイプは根本的に異なるということです。なぜなら、それらのものは、宇宙における私たちの知性を進化させる問題空間によって形作られるからです。
宇宙における私たちの知性は問題空間を通じて進化し、人間は死なないようにしようとするこの進化的問題空間を通じて適応し進化してきました。そしてAIは、人間がそれに設定する価値関数、人間の目標を最大化することでそれを行います。
だからこそ、もしあなたがAge of Empiresをプレイしたことがあるなら想像してみてください。Age of Empiresをプレイしたことがあれば、画面を見ると、画面は地図です。真ん中にあなたのキャラクターがいて、画面上のどこかをクリックすると、あなたのキャラクターはそこに歩いていきます。
AIは非常に似ています。基本的に、そのために目標を設定するだけで、その目標に到達するために何でもします。それは根本的に最適化です。それは本当の知性ですか? それは本当の心ですか? 私はそう思います。
それは私たちがこれまで見たことのないタイプの知性だと思います。それは、おそらく私たちの宇宙の部分ではこれまで持っていなかった全く新しい具現化された知性です。しかし、それはその動機と目標において根本的に異なります。それはその価値、その価値関数において根本的に異なります。
だから、人間と比較することは根本的に欠陥があります。そしてAGIの概念はそれをしています。だからこそAGIは一種の誤称です。それはあまり良い用語ではありません。
しかし、私たちはいずれにせよAGIとして定義する何かを持つことになると思います。なぜなら、AGIは私たちが構築している機械に適合させようとする機械に適合する用語だからです。しかし、多くの人々はAGIは人間レベルの知性のようなものだと言います。そして私は、まあ、それは人間ではない、と思います。
とにかく、それは別の時間のための異なるトピックです。これらすべてを言うと、AIはこれらの部分を解決するつもりです。この部分ではありません。つまり、この部分は非常に重要な部分です。これらの部分もまだ重要です。なぜなら、あなたはこれらのことについてどのように考え推論するかを知りたいからです。
エントロピーと進化の理解
熱力学、エントロピー、そしてそれがどのように進化するかについて考え推論する方法を知りたいでしょう。熱力学におけるエントロピーは自然淘汰です。進化はエントロピーの関数です。それだけです。だから、それらのことを理解し、哲学的宇宙論的観点からそれらを見ることは非常に重要です。
だから、本当に私たちが向かっているところは、最終的なゲームは、私たちは皆、AIを使って文明と技術を創造するためにエネルギーと材料を再結合する、これらの価値文化構築哲学者のようなものです。それが本当に最終的なゲームです。
だから、私たちはこれらの一般的に知的な人間になるつもりです。心理学を理解し、歴史を理解し、これらすべての異なることを理解します。ユニバーサルマンの始まりのようなものです。
そして、私たちはAIの技術を使用します。これは実際に普遍的なタイプのものです。それは実際に人類の集合的知性のすべてを持っており、これらの他のことのより多くを自動化します。
今、明らかに私たちはまだこれの初期段階にいます。私たちはまだ革命の始まりにいます。しかし、Andre KarpathyとBorisがここで言っていることでさえ、それを直接指し示しています。
Borisの言葉を読むと、これが彼がすでにしていることだと基本的に言っています。彼はただClaudeに話しかけると、それが仕事をします。まあ、それは本当に何を意味するのでしょうか?
まあ、私たちがかつてしていた仕事の多く、それは非常に専門化されていましたが、それは消えつつあります。つまり、あなたが好むと好まざるとにかかわらず、基本的にAI拡張型ジェネラリストになるということです。
そして、それを実際に活用する最良の方法は、コミュニティのインセンティブを調整してその中のすべての人が繁栄するのを助けることができるリーダーになることです。
注意抽出経済から価値創造経済へ
これについての興味深いことは、今、私たちはこの注意抽出経済に住んでいるようなものです。しかし、私たちが向かっているところでは、それが根本的に間違った運営方法になると思います。そして、私は非常に間もなく、注意抽出経済の人々が「さて、これは愚かだ。他のことをしないか?」と言うようになると思います。
なぜなら、文明にかけられている根本的な圧力を見ると、いずれかの時点で何らかの形のユニバーサルベーシックインカムが見られると思うからです。そして、基本的にあなたが持つことになるのは、これらの企業が政府にお金を払い、政府がそれを人々に与え、それらの人々がそれを同じ企業に直接返すようなものです。
GoogleやMetaのような企業は、根本的にはすべて注意抽出マシンです。彼らは単なる大きな広告会社です。MetaとGoogleの広告モデルは収益生成装置であり、これらは地球上で最も価値のある企業です。私たちはすでに注意抽出経済に住んでいます。
近い将来、それは悪化するのでしょうか? そう思います。しかし、その反対側には、全く新しい何かのための新たな圧力があるでしょう。そして、それは文化経済、価値観整合経済、インセンティブ構造整合経済のようなものになると思います。
製品が視聴者からの抽出量を最大化しようとするのではありません。製品がユーザーの人間の主体性を最大化しようとするのです。だから、もしあなたのエコシステムやネットワーク国家、あるいはあなたがそれを何と呼びたいかに関わらず、非常に有能で高度に自律的な人間のコレクションがあれば、それが新しい価値経済です。抽出経済ではありません。
それは付加経済、創造経済です。それが私たちが根本的に向かっているところです。それは金持ち対貧乏人ではありません。それは単にあなた対あなた自身です。それは消費者対創造者です。そしてそれが私たちが実際に向かっているところです。
そして、私たちが向かっているところでクリエイターになる最良の方法は、AI拡張型ジェネラリストになることです。現代の技術的なユニバーサルマンの一形態です。私たちがこれまで持っていなかった根本的に異なる何かです。
専門家であって、私たちが向かっているところで勝つことはできません。専門家であることは、機械と直接戦うことです。専門家になることによって機械と直接競争しようとしているのです。それには勝てません。それはそれほど単純です。
機械が専門家になるでしょう。あなたは、文明の第一原理と人類の価値観などの形で考える、この高度にレバレッジされたAI拡張型ジェネラリストになるでしょう。私たちが慣れているものとは根本的に異なるパラダイムです。
しかし、シフトを行うことは非常に重要だと私は信じています。とはいえ、ここでビデオを終わりにします。これが洞察に富んだ価値のあるものであったことを願っています。次のビデオでお会いしましょう。
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