Google DeepMindのCEOデミス・ハサビスが、AI技術の現状と未来について包括的な見解を示した。Gemini 3のリリースによってGoogleが技術的優位性を回復しつつあること、AGI実現の50%確率を2030年と予測していること、物理的知性とロボティクスにおけるブレークスルーが18〜24ヶ月以内に訪れる可能性があることなど、具体的なタイムラインを提示している。中国のAI競争力については冷静な評価を下し、DeepSeekの登場を過大評価として退けた。また、Transformerアーキテクチャの限界論争に対しては、スケーリングと新規研究の両面からアプローチする必要性を強調し、AI革命が産業革命の10倍の規模と速度で進行すると予測している。さらに、AGI到達後のポスト希少性世界における意味と目的の問題を提起し、国際的な協力体制の構築を訴えた。
Google DeepMindの復活と競争優位性
お会いできて嬉しいです。こちらこそです。サンフランシスコでしたよね。ええ、そうでした。あなたは本当にあちこち飛び回っていますね。今年のダボスは前回とは違った感じがしますか。Gemini 3がリリースされましたし、OpenAIについても耳にしました。私は社内でコードレッドと呼んでいたんです。Googleは勢いを取り戻したと感じていますか。
それは私が言うべきことではないかもしれませんが、とても良い年だったと感じています。本当に大変な仕事でした。私たちの技術とモデルを最先端レベルまで引き戻すのは、本当にハードワークでした。Gemini 3、そして特に画像処理ソフトウェアのナノボットで、それを実現できたと思います。そして、非常に速いスピードで製品を出荷するという新しい世界にも適応しました。スタートアップのようなエネルギーを私たちの仕事に持ち込んだんです。
人々はGoogleを過小評価していたと思いますか、それとも何か見誤っていたんでしょうか。そうかもしれませんね。よく分かりませんが、私たちは常にこの分野の最前線にいるための要素を持っていたと思います。明らかに、長い歴史がありますから。この10年間、GoogleとDeepMindは、現代のAI産業が依存している画期的な技術のほとんどを発明してきました。
最も有名なのはTransformerですが、AlphaGoや深層強化学習などもそうです。そして、検索からメール、Chromeに至るまで、数十億人のユーザーが使うサービスという素晴らしいプロダクトサーフェスがあります。実はAIとの自然な相性が良いんです。ただ、それらすべてを正しい方法でまとめ上げ、組織化することが必要でした。
この2年間でそれを実現できたと思いますし、まだやるべきことはたくさんありますが、その成果が見え始めていると思います。優位性があると考えているなら、その優位性はどれほど大きく、どれくらい続くと思いますか。
すべては研究から始まると私は考えています。特にモデルが、様々なベンチマークで最先端であることです。GoogleとDeepMindを統合したとき、まずそこに焦点を当てました。Geminiシリーズについては非常に満足しています。まだやるべきことはたくさんありますが、私たちはTPUとハードウェア、データセンター、クラウドビジネス、フロンティアラボ、そしてAIと自然に相性の良い素晴らしいプロダクト群という、フルスタックを持つ唯一の組織だと思います。
構造的に、第一原理から考えて、私たちは非常に良い成績を収めるはずなんです。そして実際、ここからさらに伸びしろがあると思っています。
フロンティアモデルリーダーの日常
フロンティアモデルをリードするCEOの日常はどんなものなんでしょうか。あなたは午前1時から4時の間にほとんどの思考をすると読んだことがあります。そうですね、その通りです。コードレッドではない状態なんてあるんですか。安心できる瞬間はありますか。
いいえ、決して安心はできません。コードレッドは非常に特別な状況のために取っておくようにしていますが、常に、そうですね、この3、4年間は信じられないほど激しい状況が続いています。週100時間労働、年間50週、それが普通です。
この信じられないほど速く動く技術の最前線にいるには、それが必要だと思います。そこでの競争は熾烈です。おそらくテクノロジー史上最も激しい競争です。そして、賭けられているものは信じられないほど大きい。AGI、そしてそれが商業的にも科学的にも意味するすべてのことです。
そして、私たちがやっていることへの興奮を加えると、ご存知のように、私の情熱はAIを使って科学的問題を探求し、科学的発見そのものを加速させることです。これは私がずっと夢見てきたことで、この瞬間に向けて人生をかけてAIに取り組んできました。
だから、やるべき仕事があまりにも多くて眠るのが難しいんです。でも同時に、掘り下げて推し進めたい刺激的なことがたくさんあるんです。
物理的知性とロボティクスの未来
科学的進歩を推進することに非常に注力されているのは知っています。新素材の発見もそうですし、今ではGeminiがヒューマノイドロボットに統合されているのも見ました。物理世界におけるAlphaFoldの瞬間はまだ来ていないのでしょうか。それは何で、どのように見えるんでしょうか。
昨年の多くの時間を、実際にロボティクスを非常に注意深く見ることに費やしました。物理的知性における画期的な瞬間の瀬戸際にいると思います。ただ、まだ約18ヶ月から2年は離れていると思います。もう少し研究が必要です。
でも、Geminiのような基盤モデルが前進の道を示していると思います。当初からGeminiをマルチモーダルにして物理世界を理解できるようにしたのには、複数の理由があります。一つは、メガネやスマートフォンに存在して周囲の世界を理解する汎用アシスタントを構築できるようにするためでした。
でももちろん、その二つ目の用途がロボティクスなんです。物理世界におけるその瞬間とはどのようなものでしょうか。それは、ロボットが現実世界で確実に有用なタスクを実行できるようになることだと思います。そして、まだそれを妨げているものがいくつかあります。
アルゴリズムがまだ完全ではない部分があります。もう少し堅牢性が必要です。デジタル上で動くラボやモデルで得られるデータよりも少ないデータで動作する必要があります。そのようなデータを合成的に作るのははるかに難しいですから。そして、ハードウェアにもまだ解決されていない問題があります。特にアームとハンドです。
ロボティクスを非常に注意深く見ていくと、人間の手に対する新たな評価が生まれます。少なくとも私はそうでした。進化がそれを設計した方法は実に精巧で、信じられないほどです。人間の手が持つ信頼性、強度、器用さに匹敵するのは非常に難しいんです。だから、私の意見では、まだまとめ上げるべきピースがかなりあります。
でも非常にエキサイティングなこともあります。ボストンダイナミクスとの新しい深いコラボレーションを発表したばかりです。彼らは非常にエキサイティングなロボットを持っていますし、実際に自動車製造に適用しています。今年1年かけてプロトタイプ形式でどうなるか見ていきます。そして1、2年後には、スケールアップできる本当に印象的なデモンストレーションができるかもしれません。
中国のAI競争力についての評価
1年前、DeepSeekは西側にとって大惨事のように思えました。でも1年後の今、静かです。中国は静かになったようです。中国からの競争についてのあなたの意見は変わりましたか。
あまり変わっていません。そもそも大惨事だとは思っていませんでした。西側の大きな過剰反応だったと思います。印象的ではありましたが、中国が非常に有能であることを示したと思います。主要企業、実際にはByteDanceのような企業が最も有能だと思いますし、おそらく6ヶ月遅れで、1、2年遅れではないと思います。それが彼らが示したことです。
使用した計算量が非常に少なかったなどの主張の一部は誇張されていました。なぜなら、いくつかの西側モデルに依存していましたし、主要な西側モデルの出力に対するファインチューニングも行っていたからです。だから完全にゼロから作られたわけではありません。
そしてもう一つ、まだ見られていないのは、中国、中国企業が実際にフロンティアを超えて革新できるかどうかです。つまり、彼らはフロンティアがどこにあるかに追いつくのが非常に得意で、その能力はますます高まっています。でも、フロンティアを超えて革新できることはまだ示していないと思います。
AGIへのタイムラインと定義
あなたはAGIを定義するのを助けましたし、2030年までに50%の確率でそこに到達すると言っていました。それはまだあなたのタイムラインですか。そうです。AGIはまだあなたにとって有用な目標ですか。
そう思います。非常に良い目安だと思いますし、私のタイムラインは他の人たちのものより少し長いかもしれません。でも私の基準はかなり高いんです。それは人間が持つすべての認知能力を示すシステムの能力です。そして、私たちはまだ明らかにそこからかなり遠いと思います。
それは、科学における推測や問題を解決するだけでなく、実際に最初に仮説や問題を思いつくような、科学的創造性のようなものを意味します。科学者なら誰でも知っているように、正しい質問を見つけることは、答えを見つけることよりもはるかに難しいことが多いんです。
だから、これらのシステムがその能力を持っているかどうかは明らかではありません。今は確実に持っていません。最終的には持つようになると思いますが、まだ何が必要かは明らかではありません。継続的な学習、オンライン学習のようなもの、訓練されたものを超えて、世界の中で静的ではなく、その場で学習する必要があります。
だから、私がAGIシステムと見なすものには、かなり重要な欠けている能力がいくつかあります。
労働市場への影響予測
GoogleはAnthropicの主要投資家で、デリオ・アモデイが今日ここにいました。AIが5年以内にエントリーレベルのホワイトカラー職の50%を一掃するという彼の予測に同意しますか、それとも反対ですか。
それについての私の見解は、タイムラインがもっと長いということです。今年、エントリーレベルの仕事やインターンシップなどの面で、その始まりが見られ始めているかもしれません。でも、もっと多くの一貫性の問題を解決する必要があると思います。現在のシステムにはない一貫性です。
私はこれをジャギッドインテリジェンスと呼んでいます。特定のことには非常に優れていますが、他のことには非常に劣っているんです。タスク全体をエージェントに任せたり委任したりしたい場合、今日の補助的なツールよりも、全体的にはるかに高い一貫性が必要になります。
そのタスクの95%が得意でも意味がありません。実際にそれを任せて忘れられるようにするには、タスク全体が得意である必要があります。だから、そのような破壊が起こる前に、まだかなり多くのことをする必要があると思います。でもそのような破壊は最終的には起こると思います。確かに。
つまり、AGIの限界において、そのようなシステムがあれば、経済全体が変わると思います。でも仕事の問題をはるかに超えて、もし正しく構築すれば、ポスト希少性の世界にいることになると思います。エネルギー源のような世界の基本的な問題を解決するんです。新しいクリーンで再生可能な、基本的に無料のエネルギー源です。
AIの助けを借りて核融合のようなものを解決すれば、新素材も含めて、AGIから5年、10年後には、根本的に豊かな世界にいると思います。では、それは経済や社会の仕組みにとって何を意味するのでしょうか。
次世代への不安と機会
ポスト希少性の世界に到達する前に、もしそこに到達するとしても、その間に何が起こるかについて非常に多くの不安があります。私は母親ですし、あなたにもお子さんがいるのは知っています。お子さんたちにとって最も怖いことは何ですか。彼らに何を話していますか。何が来るのだと伝えていますか。
大学卒業生がとても大変な思いをするという話をたくさん聞いています。それについてはどうか分かりません。でも、破壊の時代になると思います。産業革命がそうだったように、おそらくその10倍です。考えるだけで信じられません。産業革命の10倍速いと私は説明しています。
10倍大きく、10倍速くなります。産業革命が200年だとすると、今度は20年で達成するということですね。そう、つまり100倍です。でも、私は皆に言っているんですが、それには巨大な機会も伴います。そして私は人間の創意工夫を強く信じています。私たちは非常に適応力があります。なぜなら、私たちの心は非常に汎用的だからです。
人間の心は非常に汎用的です。私たちの周りの現代世界に適応してきました。私たちの狩猟採集民の心は、現代文明を構築することができました。だから私たちは再び適応すると思います。スピードのせいで少し前例がないと思います。通常、このような変革が起こるには1世代か2世代かかりますし、この技術の変革力の規模もあります。
でも今日の子供たちには、これらの新しいツールに信じられないほど熟達し、ネイティブになることを勧めます。それは彼らにスーパーパワーを与えるのとほぼ同等です。クリエイティブアートでは、おそらく過去には10人必要だった仕事を一人でできるようになります。
起業家精神があれば、クリエイティブであれば、ゲームデザイン、映画、プロジェクトで、おそらくはるかに多くのことを成し遂げられますし、これらの業界に新進の才能としてはるかに簡単に参入できると思います。
AIの一時停止と国際協力の必要性
一部の人々は、規制が追いつく時間を与えるため、社会がこれらの変化に適応する時間を与えるために、一時停止を提唱しています。完璧な世界で、他のすべての企業が一時停止すると分かっていたら、すべての国が一時停止すると分かっていたら、あなたはそれを提唱しますか。
そう思います。私が公式に発言していることは、私が望むことが起こることです。15年前にDeepMindを始めたとき、25年前にAIに取り組み始めたときに私が持っていた夢のロードマップは、AGI到来というこの閾値の瞬間に近づくにつれて、科学的な方法で協力するというものでした。
AIのための国際的なCERN相当のものを設立することについて話すこともあります。世界中の最高の頭脳が協力し、最終段階を非常に厳密な科学的方法で進める場所です。技術者だけでなく、哲学者や社会科学者、経済学者も含めて、すべての社会を巻き込みます。この技術から何を望むのか、全人類の利益になる方法でそれをどう活用するかを考えるためです。
それが賭けられているものだと思います。残念ながら、国際協力が必要なんです。一つの企業や一つの国、西側でさえそれを決めても、世界全体が、少なくともある種の最低基準について合意しなければ意味がありません。国際協力は現時点では少し難しい状況です。
だから、AGIへの最終段階にそのような厳密な科学的アプローチを持ちたいなら、それは変わらなければなりません。では、2030年にAGIが到来するとして、まだ規制が整っていなければ、私たちは何か困難なものに運命づけられているんでしょうか。
私はまだ楽観的です。主要なプレイヤーの十分な数が、ある種コミュニケーションを取り、少なくとも安全性とセキュリティプロトコルのようなことについて協力することを期待しています。すでに多くの協力があります。
例えばAnthropicとはそれらのことについてかなり密接に協力していますし、国際的な枠組みがうまくいかない場合は、よりピアベースの協力が必要になるでしょう。でも、サム・アルトマンと協力する可能性もあります。
可能性はあります。私は主要なラボのリーダーたちのほぼ全員とかなり良好な関係にあると思います。賭けられているものが十分に大きければ、そして何が賭けられているのか、リスクが何なのかを理解することだと思います。それは今後2、3年でみんなにとってより明確になると思います。
Transformerの限界とAGIへの道
技術と次の曲線について話しましょう。ヤン・ルカンは、Transformerと大規模言語モデルだけではAGIには到達できないと言っています。同意しますか、反対しますか。そして、もしそれらが行き止まりなら、私たちは何をしているんでしょうか。
いいえ、それらが行き止まりだというのには反対です。でも明らかに、それは明らかに間違っていると思います。つまり、それらはすでに驚くほど有用ですから。でも私の言い方は、それが経験的な質問だということです。科学的な質問だと思います。それらが単独で十分かどうかは。
5050だと思います。いくつかの調整を加えて既存の方法をスケールアップするだけで十分かもしれません。そうかもしれませんし、それをやる必要があります。それは有用な仕事だと思います。なぜなら、少なくとも私の見方では、これらの大規模言語モデルは最終システムのコンポーネント、非常に重要なコンポーネントになるからです。私の心の中での唯一の疑問は、それが唯一のコンポーネントかどうかです。
ここから、おそらく1つか2つの、おそらく少数の、5つ未満の画期的な発見がまだ必要だと想像できます。そして、それらはワールドモデルのようなものかもしれません。それは私が話していることで、私たちが取り組んでいるものです。実際、私たちは現在最高のワールドモデルを持っています。それが私たちのGENIシステムです。
私はそれに直接取り組んでいますし、非常に重要だと思っています。でも継続的な学習を持つこと、優れている部分とそうでない部分というジャギッドエッジを持たない一貫したシステムを持つことのようなことも必要です。汎用システムにはそれがあってはいけません。だから、より良い推論、より長期的な計画、まだ欠けている能力がかなりあると思います。
新しいアーキテクチャや新しい画期的な発見が必要なのか、それとも同じことをもっと続ければいいのかは未解決の問題です。Google DeepMindの観点からは、その両方を可能な限り強く推進しています。新しいものを発明することと、既存のものをスケールアップすることの両方です。少し違いますが関連しています。
イリヤ・サツケヴァーは、より大きなモデルを作ってスケーリングし改善を生む時代はほぼ終わったと言いました。それに同意しますか。同意しません。彼の正確な引用は「私たちは研究の時代に戻った」というものでした。でもご存知のように、私はイリヤを愛していますし、私たちは非常に良い友人で、多くのことで同意しています。
でも私の見解は、私たちは研究の時代を去ったことはないということです。少なくともDeepMindの観点からは。私たちは常に投資してきました。私の見解では、私たちは常に最も深く広い人材を持ってきました。実際、GoogleとDeepMindを合わせて、過去10年間、現代の産業が依存している画期的な発見の約90%を発明してきました。
もちろん、最も有名なのはTransformerですが、深層強化学習、AlphaGo、これらの強化学習技術も先駆けました。だから、将来新しい画期的な発見が必要なら、過去と同じように、未来においてもそれらの画期的な発見をするのは私たちだと思います。
最後に、同意か反対か、イーロン・マスクは私たちはシンギュラリティに入ったと言っています。いいえ、それは非常に時期尚早だと思います。シンギュラリティは完全なAGIの到来の別の言葉だと思います。そして、私たちはまだそこにはどこも近づいていないと思います。先ほど説明したように。
そこに到達すると思います。5年、5年でさえ長い時間ではありません、それが何を意味するか考えれば。でもシンギュラリティのように見えるものを持つ前に、まだやるべき仕事がたくさんあると思います。
Googleの文化とリーダーシップ
このレースに勝つために、でも正しい方法でやるために、Google内部の文化について少し話してください。リーダーシップについて。ラリーとサーゲイは今どれくらい関わっていますか。どれくらいの頻度で話していますか。彼らの優先事項は何ですか。
彼らは非常に関わっています。ラリーは戦略面でより多く関わっています。取締役会や、私がシリコンバレーを訪れる他の機会に会います。
サーゲイはより実践的です。Geminiチームのコーディング、アルゴリズムの詳細にも関わっています。二人とも、私たちが今いる場所を中心にエネルギッシュになっているのは素晴らしいことです。誰だってそうでしょう。この瞬間は、コンピュータサイエンスにとって絶対的に信じられない瞬間です。
だから科学的な観点からだけでも、二人ともそうですが、人類の歴史において信じられないほどエキサイティングな瞬間なんです。だからもちろん、みんな実践的に関わりたい、深く関わりたいと思っています。それは素晴らしいことです。
私たちにとって、一つの存在として、多くの世界のベストを組み合わせようとしています。物事を速く出荷し、リスクを取るスタートアップのエネルギー、そしてそのような利点が見えていると思います。大企業のリソースは驚くほど有用ですが、長期的な研究のためのスペースも保護しています。探索的な研究です。3ヶ月後に製品で成果を出す研究だけではありません。それも間違いだと思います。
だから、これらすべての異なる要因を一緒にバランスを取ろうとしています。昨年、物事はうまくいっていると思いますし、まだもっと良くできると思いますし、今年はもっと良くなると思います。でも私たちの軌道には非常に満足しています。実際、業界の誰よりも最も急な改善と進歩の軌道だと思います。
科学的発見とノーベル賞
あなたはノーベル賞受賞者で、AIが科学研究を強化することに夢中になっているのは知っています。AI自体が、例えばノーベル賞に値する発見をした場合、賞を受けるべきなのは誰でしょうか。人間でしょうか、それともAIでしょうか。
まだ人間だと思います。なぜなら、完全に単独でというのがどういう意味かにもよりますが、今のところこれらはまだツールだからです。究極の科学ツールかもしれませんが、望遠鏡や顕微鏡のより良いバージョンのようなものとして見ています。
私たちは常に、自然界をより良く調査できるようにツールを作ってきました。私たちは道具を作る動物です。基本的に、それが人間を他の動物と区別するものです。それが超能力で、もちろんコンピュータもそれに含まれます。そしてAIはその究極の表現です。
ある意味で、私はAIを、そして常にそう考えてきましたが、科学を行うための究極のツールだと思っています。そして当面の間、それはトップの科学者との協力になると思います。創造的なアイデアや仮説を入れて、データ処理やパターンマッチング、科学の探索を強化するこれらの素晴らしいツールと組み合わせるんです。
Googleへの信頼と科学的文化
あなたは明らかにDeepMindを誰にでも売ることができました。そして、これらの企業はすべて、私たちに多くの信頼を求めていると思います。特に規制が技術に追いつかない場合、歴史が示すようにおそらく追いつかないでしょう。なぜ、なぜあなたを信頼すべきなんでしょうか。そして、非常にリスクが高いと感じられることに関して、Googleが、暗黙的にあなたが最も信じるべき場所だとお考えだと思いますが、なぜそうなんでしょうか。
これらの企業を、その行動によって判断する必要があると思います。そして、それらの取り組みに関わるリーダーたちの動機も見るべきです。私にとって、私たちにとって、そしてそれが私がGoogleをDeepMindの正しい家として選んだ理由の一つですが、いくつかの理由があります。
主なものは、Googleの創業者たちと、彼らがGoogleを設立した方法が科学的な企業としてだったことです。多くの人が忘れていますが、Google自体がPh.D.プロジェクトだったんです。ラリーとサーゲイのプロジェクトでした。だから私は彼らとすぐに親近感を覚えました。
ラリーが買収を主導しましたが、彼らが集めた取締役会も重要です。議長はジョン・ヘネシー、彼自身がチューリング賞受賞者ですし、フランシス・アーノルド、もう一人のノーベル賞受賞者もいます。
企業の取締役会にこのような珍しい人々がいるんです。だから環境全体が非常に科学的で、科学と研究主導、エンジニアリング主導の文化であり、文化に深く根付いています。
それは最高レベルで科学を行うことを意味し、本当に厳密であること、思慮深いこと、そしてどこでもできる限り科学的方法を適用することを意味します。それは技術だけでなく、組織としての運営方法にも適用されると思います。
だから、世界に出す技術について非常に思慮深く責任を持ち、可能な限り先見性を持とうとしていると感じています。すべてを正しくできるわけではありません。この技術は非常に複雑で新しく、初期段階で、非常に変革的だからです。
でも、何か間違ったことが起きた場合、できるだけ早く軌道修正することを望んでいます。そして最後に言いたいのは、Googleが世界でやろうとしている種類のことに惹かれたということです。世界の情報を整理することは非常に崇高な目標だと思いますし、それは明らかにGoogleのミッションステートメントです。
そしてそれは、知能を解決してそれを使って他のすべてを解決するというDeepMindのミッションステートメントと非常によく合っていたと思います。そしてそれらの二つのミッションステートメントは自然な適合です。AIと世界の情報を整理することは自然に一緒になります。
そして、これらはGoogleがよく知られている種類のプロダクトです。マップからGmail、明らかに検索まで。これらは本当に世界で有用なプロダクトだと思いますし、AIがこれらのプロダクトとどう機能するか、みんなが日常生活で使えるようにそれらを強化することは簡単な適合だと思います。それは世界にとって素晴らしいことだと思います。だから、それに貢献できることを嬉しく思っています。
ポスト希少性世界での人生
ポスト希少性の世界、人々がもはや仕事を持たない世界で、すべての技術的目標を達成したら、あなた個人は時間をどう使う予定ですか。研究は自動化されていますよね。
そうですね、シンギュラリティ後に私がやりたいことは、物理学の限界を探求するために使いたいです。それは学校での私のお気に入りの科目でした。大きな質問です。現実の構造とは何か。現実の本質とは何か。意識の本質はどうか。フェルミのパラドックスへの答えは。これらすべてのことです。
時間とは何か。重力とは何か。もっと多くの人々が、日常生活を送りながら、これらの巨大な質問について本当に考えていないことに驚きます。私にとっては、これらの深い謎の答えは何なのか、常にほぼ叫んでいるようなものです。
そして、AIを使ってこれらすべてのことを探求したいですし、星への旅行も、新しいエネルギー源や材料など、AIによって解き放たれる他のもののの助けを借りて。仕事がなければ、私たちみんなに意味と目的があるでしょうか。
正直に言うと、それは経済よりも私が心配していることです。経済はほとんど政治的な質問だと思います。これらすべての追加の利益と生産性を得たとき、それがみんなの利益のために共有されることを確実にできるか。そして明らかに、それが私の信じることです。
でも、より大きな質問は、目的と意味についてです。私たちの多くが仕事や科学的努力から得ている目的と意味を、新しい世界でどうやって見つけるのか。そして、私の意見では、それを助けてくれる新しい偉大な哲学者が必要になると思います。
おそらく、芸術や探求、極限スポーツなど、経済的利益のためではなく今日やっている多くのことで、はるかに洗練されたものになるでしょう。そして将来、それらのものの非常に難解なバージョンを持つかもしれません。
この部屋の人々へのアドバイス
さて、この部屋のみんなが疑問に思っています。自分は何をすべきなのか。10年後のダボスに座っている私は何をすべきなのか。この部屋の人々がAIについて犯す最大の間違いは何だと思いますか。
二つあると思います。一つは若い世代と私たちの子供たちなどについてです。確実なことは、大量の変化があるということです。だから学習スキルの面では、準備をしてください。学び方を学ぶことが最も重要なことだと思います。新しい状況にどれだけ早く適応できるか、私たちが持っているツールを使って新しい情報を吸収できるか。
この部屋のCEOやビジネス関係者にとって、今最も重要なことは、主要なモデルと主要なサービスプロバイダーの多くの提供者がいて、これらのAIモデルにはもっと多くの提供者がいるということです。正しい方法でアプローチしていると感じるパートナーを選んでください。
だから、変化を起こしている人々とパートナーを組んでください。世界で見たいと思う方法でこの技術にアプローチしている人々と。そして一緒に、AIが登場する未来を構築できると思います。私たちが望む未来を。
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