OpenAIタウンホール サム・アルトマンが語るAI時代のソフトウェアエンジニアリングと開発者の未来

OpenAI・サムアルトマン
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OpenAIのCEOサム・アルトマンが開発者向けタウンホールで、AI時代におけるソフトウェアエンジニアリングの変容と未来について語った。AIがコードを劇的に高速化・低コスト化する中、エンジニアの仕事は「コードを書く」から「コンピュータに何をさせるか」へとシフトする。アルトマンは、ソフトウェア需要の増加により雇用は維持されるとしつつ、企業のAI採用加速の重要性を強調した。また、GPT-5.2の進化、教育への影響、バイオセキュリティリスク、パーソナライゼーションの未来など、多岐にわたるトピックについて開発者からの質問に答え、AIモデルの能力向上とコスト削減の見通しを示した。

OpenAI Town Hall with Sam Altman
Sam Altman answers questions and discusses the future of AI with builders from across the AI ecosystem.
www.youtube.com

AI時代のソフトウェアエンジニアリングの変容

では始めましょう。皆さん、お集まりいただきありがとうございます。次世代のビルダー向けツールについて考え始めるにあたって、そしてこれから登場する非常に強力なモデルをどう活用していくかを検討するにあたり、皆さんから直接お話を伺いたいと思いました。何を求めているのか、何を考えているのか、どんな質問でもお答えします。今日のセッションを通じて、皆さんのために何を構築すべきか、これらの非常に強力なモデルをどう有用なものにするかについて、より明確な認識を得られることを期待しています。

まずはTwitterからの質問で始めましょう。ソフトウェアエンジニアリングにおけるジェヴォンズのパラドックスについて、あなたはどう考えますか。もしAIがコード作成を劇的に高速化し、低コスト化するなら、ソフトウェアエンジニアの需要は減少するのでしょうか。それとも、安価なカスタムソフトウェアが需要を大幅に増加させ、エンジニアを今後数十年雇用し続けるのでしょうか。

エンジニアであることの意味が大きく変わっていくと思います。おそらく、はるかに多くの人々が、はるかに多くの価値を創造し、獲得することになるでしょう。それは、コンピュータに自分の望むことをさせる、コンピュータに他人の望むことをさせる、そしてこれらを他者にとって有用な体験にする方法を見つけ出すことです。

しかし、その仕事の形態や、コードをタイプしたり、デバッグしたり、その他多くのことに費やす時間は大きく変わるでしょう。これはエンジニアリングにおいて何度も起こってきたことで、これまでのところ、毎回より多くの人々が参加し、生産的になり、世界はより多くのソフトウェアを手にしてきました。

ソフトウェアへの需要は全く衰える気配がありません。私の予想では、将来的には、私たちの多くが、一人または非常に少数の人々のために書かれたソフトウェアを使うようになり、常に自分自身のソフトウェアをカスタマイズするようになるでしょう。

より多くの人々がコンピュータに自分のやりたいことをさせられるようになり、その方法は今日とは大きく異なるものになると思います。それをソフトウェアエンジニアリングと呼ぶなら、私たちはその活動がはるかに増加すると考えており、世界のGDPのより大きな割合がその方法で創造され、消費されるようになると思います。

GTM(市場参入)の課題

会場から質問はありますか。なければ、私は長いリストを持っていますが。どうぞ。

まず、このような機会を与えていただきありがとうございます。消費者の立場として、私はChatGPTをヘビーに使っています。Redditでは、皆がCodexやLovable、Cursorを使って何かを構築しているのを常に目にします。

しかし、新たな問題はGTM、つまり市場参入のようです。これらのものを構築できるのはいいのですが、構築したものから価値を得られる人々をどうやって見つけるのか。それがボトルネックになっているように見えます。これについてどうお考えですか。

これ以前、私はY Combinatorを運営していましたが、スタートアップの創業者たちから一貫して聞かれたのは、「製品を作ることが難しい部分だと思っていたが、実際の難しい部分は誰かに関心を持ってもらうこと、使ってもらうこと、人々をつなげることだ」ということでした。

これは常に非常に難しいことでしたが、今は構築がとても簡単になったので、そのギャップをさらに強く感じるようになっています。これに対する簡単な答えは持っていません。ビジネスを構築することは常に難しく、差別化された価値を生み出す方法を見つけ出し、市場参入機能を機能させる必要があります。

そこでは、すべての古いルールが依然として適用されます。AIがソフトウェア作成をはるかに簡単にできるという事実は、他のすべてが簡単になることを意味しません。ただし、AIがソフトウェアエンジニアリングを変革したのと同じように、人々は今それを使って営業やマーケティングを自動化しており、そこにはある程度の成功があると思います。

しかし、これは常に難しいと思います。なぜなら、信じられないほどの豊かさの世界においても、人間の注意力は非常に限られたものとして残るからです。ですから、常に他の人々と競争することになります。彼らも独自の市場参入力を構築し、流通方法を見つけ出そうとしています。そして、すべての潜在顧客は忙しく、他のことにも追われています。

将来について語るとすれば、すべての根本的な豊かさが実現する世界でも、人間の注意力が本当に残された商品になる可能性があります。ですから、これは難しいことだと予想しており、創造的なアイデアを考え出し、素晴らしいものを構築する必要があります。

エージェントビルダーツールと開発者の役割

ありがとう、サム。私はジョージといいます。ソロ開発者で、Codex SDKの上に構築しています。複数のエージェントをオーケストレーションする方法を構築しているのですが、あなたのエージェントビルダーツールと、そのツールがどこへ向かうのかという製品ビジョンについて質問があります。

現時点では、ワークフローをつなげてプロンプトをチェーンするだけのものですが、Codex SDKで構築している開発者として、私は安全なのでしょうか。つまり、マルチエージェントやマルチエージェントオーケストレーションのためのさまざまなタイプのUIに余地があると考えていますか、それともOpenAIは距離を置くのでしょうか。

いいえ、これらすべてに対する正しいインターフェースが何になるのか、私たちにはわかりません。人々がどのように使いたいと思うのかもわかりません。人々が信じられないほどのマルチエージェント設定を構築するのを見てきましたし、本当に素晴らしい単一のインタラクティブなスレッドを構築する人々も見てきました。私たちだけでこれを解明することはできません。そして、誰もが同じものを望むわけでもありません。

古い映画に出てくるような、30台のコンピュータ画面の前にいて、ここでこのクレイジーなことを見て、あれをやって、物事を動かしているような人々もいるでしょう。一方で、ボイスモードで非常に落ち着いた会話をしたい人もいるでしょう。1時間に1回コンピュータに何かを言うだけで、コンピュータが多くのことを理解してくれる。たくさんのエージェントを常に監督したくない人たちです。

他の多くのことと同様に、人々はさまざまなアプローチを試して、何が好きかを見て、世界はおそらくいくつかに収束するでしょうが、私たちがすべてを解明するわけではありません。

非常に有能なモデルで人々が生産的になるのを助けるツールを構築することは、非常に良いアイデアだと思います。それは今、完全に欠けているものです。これらのモデルが何ができるかと、ほとんどの人々がそれらから何を引き出せるかを理解できるかの間のギャップは、巨大で拡大しています。誰かがそれを本当に助けるツールを構築するでしょう。

まだ誰も正しく作れていません。私たちも独自のバージョンを試みますが、これは多くの余地があり、人々は異なる好みを持つ分野のようです。もし皆さんが私たちに構築してほしいものがあれば、教えてください。試してみます。

AIと経済格差の解消

こんにちは、サム。私はヴァレリー・チャップマンといいます。OpenAI上でRuthを構築しています。これについてあなたの考えを知りたいのですが、現在、女性は賃金格差により実際に約100万ドルをテーブルに残しています。何十年も存在してきた経済格差を解決するためにAIがどのように使われると考えていますか。

良いニュースと言いますか、複雑なニュースがたくさんありますが、その一つは、AIが大規模なデフレ圧力をもたらすだろうということだと思います。これについては少し行ったり来たりしてきました。というのも、世界中のお金がすべて自己複製するデータセンターに投入されるような奇妙なことが起こる可能性もあるからです。

しかし、全体的に見れば、コンピュータの前でできる仕事の進歩を考慮し、ロボティクスやその他多くの分野でまもなく起こると思われることを考えると、経済に大規模なデフレ圧力がかかることになりそうです。

「ほとんど良いニュース」と言ったのは、そこを乗り越えるのに複雑なことがいくつかあるからです。しかし、社会的または政府の政策がそれを妨げる分野を除いて、例えばサンフランシスコでより多くの家を建てるといったことを除けば、物事が根本的に安くなることは、かなり強力で迅速に起こると予想しています。

社会が自然にすべての利点を与える形で構造化されているかどうかにかかわらず、個人のエンパワーメントは上昇し続けるように見えます。今年の終わりまでに、100ドルまたは1000ドルの推論コストと良いアイデアがあれば、人々のチームが1年かけて行っていたであろうソフトウェアを作成できるようになると言えば、私はまだそれを理解するのが難しいと感じています。この経済変化の規模を、少なくとも私の頭では理解するのは非常に困難です。

これは人々にとって非常にエンパワーメントをもたらすものになるはずです。大幅に増加した豊かさとアクセス、そして新しいもの、新しい企業を作成し、新しい科学を発見するためのコストの大幅な減少。これは社会において平等化する力となり、公平に扱われてこなかった人々が、政策面で大きく失敗しない限り、本当に良いチャンスを得る方法になるはずです。もちろん、失敗する可能性はあります。

AIが本当に権力と富を集中させる世界を想像できることを懸念しています。それが起こらないようにすることが、政策の主要な目標の一つである必要があると感じています。

モデルの特化と汎用化

こんにちは。私の名前はベン・ヒラックです。Raindropという会社のCTOです。将来を見据えたとき、モデルが特化するか汎用化するかについて、どのようにお考えですか。

例えば、GPT-4.5は、本当に執筆が得意だと思った最初のモデルでした。出力を見て、「これは本当に良い文章だ」と思ったのを覚えています。最近、TwitterやXでは、ChatGPTのGPT-5の執筆について多くの議論があり、少し扱いにくく、読みにくいという声があります。

明らかにGPT-5はより優れたエージェントモデルで、本当に優れたツール使用、中間推論などを持っています。モデルは少しスパイキー、あるいはさらにスパイキーになっているように感じられます。コーディングのような一部のスパイクは非常に高くなりましたが、執筆に関してはあまりスパイキーではありません。OpenAIはこの特性についてどう考えていますか。

私たちがそれを台無しにしただけだと思います。将来のGPT-5.xバージョンでは、4.5よりもはるかに執筆が上手になることを期待しています。私たちは、そして良い理由があると思いますが、5.2の努力の大部分を、知性、推論、コーディング、エンジニアリングといったものにおいて非常に優れたものにすることに投入することを決定しました。

私たちのバンド幅は限られており、時には一つのことに集中して別のものをおろそかにすることがあります。しかし、未来は主に非常に優れた汎用モデルに関するものになると信じています。

コーディングに本当に優れたモデルを作ろうとしている場合でも、文章も上手く書けるといいですよね。完全なアプリケーションを生成させようとするなら、そこに優れた文章が欲しいでしょう。あなたと対話するとき、思慮深く、鋭い個性を持ち、明確にコミュニケーションできることを望むでしょう。美しい散文という意味ではなく、明確な思考という意味での優れた文章です。

私の希望は、将来のモデルをこれらすべての次元で本当に優れたものにすることであり、それを実現できると思います。知性は驚くほど代替可能なもので、単一のモデルでこれらすべてのことに本当に優れることができると思います。

現時点では、コーディング知能と呼べるものを推進することが特に重要な時期のようです。しかし、他のすべてについても迅速にキャッチアップし、卓越しようと努めます。

コスト削減と高速化の展望

私はUnifiというGTM自動化の会社のCTOです。先ほどのポイントに戻りますが、私たちはユビキタスAI、つまり常時稼働するAIについて多くの時間をかけて考えています。あなたが言った「測定するには安すぎる知性」という言葉が本当に心に響きました。

私たちの顧客のために数百万、数千万、数億のエージェントを実行する制限要因はコストです。小型モデル、コスト、劇的なコスト削減について、今後数ヶ月から数年の間にどうお考えですか。

2027年末までに、GPT-5.2からx倍の高レベルの知性を、もっと良い推測を言いたいですか。私が言えることもありますが、他に誰か推測したい方は。少なくとも100倍は安くなると思います。

しかし、もう一つの次元があります。これまで私たちがあまり考えてこなかったもので、今これらのモデルの出力が非常に複雑になるにつれて、より多くの人々がコストよりも、それを提供できる速度について私たちに要求しています。

私たちはコスト曲線を下げることには本当に優れています。最初のO1プレビューから今までの進歩を見れば分かります。しかし、同じ出力をどのように提供するか、おそらくはるかに高い価格だけれども100分の1の時間でそれを提供する方法については、あまり考えてきませんでした。

あなたが話しているような多くのことについて、人々は本当にそれを望むと思います。この二つのことの優先順位をどのようにバランスさせるかを考え出さなければなりません。残念ながら、それらは非常に異なる問題です。

しかし、コストを推進し、それが市場が望むものだと仮定すれば、その曲線を非常に遠くまで下げることができます。

カスタマイズされたソフトウェアの未来

Twitterからいくつか質問をしましょう。現在のインターフェースはエージェントを念頭に置いて構築されていませんでしたが、「私のために構築されたアプリ」の台頭が見られます。カスタマイズされたエージェントインターフェースの革新が、マイクロアプリへの傾向をさらに加速させる可能性があります。

これは、最近私自身がCodexを使用していて気づいたことの一つです。もはやソフトウェアを静的なものとは考えていません。ちょっとした問題があれば、コンピュータがすぐにコードを書いて解決してくれることを期待しています。

この傾向はさらに進むと思います。私たちがコンピュータやオペレーティングシステムを使う方法全体が変わるだろうと思います。文書を編集する必要があるたびに、新しいバージョンのワードプロセッサがその場で書かれるようなことにはならないと思います。なぜなら、私たちはインターフェースに非常に慣れており、そのボタンが前回と同じ場所にあることが非常に重要だからです。

しかし、他の多くのことについては、私たちのためだけにソフトウェアが書かれることを期待するようになると思います。同じワードプロセッサを毎回使いたいかもしれません。しかし、使い方には繰り返されるクセがたくさんあり、ソフトウェアがますますカスタマイズされることを望んでいます。

静的な、またはゆっくりと進化するソフトウェアではなく、私のために書かれ、私の使い方はあなたの使い方とは異なる。私たちのツールが常に進化し、私たち一人一人のために収束していくという考え方は、起こりそうに思えます。

確実に、OpenAI内部では、人々が今自分のワークフローにCodexを大いに採用しており、誰もが独自の小さなカスタムツールを持ち、非常に異なる使い方をしています。ですから、それは保証されているように思えますし、それがどのように見えるか、人々がどのようにそれを行うかを理解することは、素晴らしい方向性のように思えます。

スタートアップの持続性と競争優位性

モデルの更新によってスタートアップの機能がすぐに置き換えられる可能性がある場合、ビルダーはどのように持続性について考えるべきですか。スタックのどの一層について、食べないと約束しますか。

これについては先ほど少し話しました。ビジネスの物理法則が完全に変わったと仮定するのは非常に魅力的ですが、まだ変わっていません。時間とともに変わり続けるかもしれませんが、今変わったのは、作業をより速くできること、新しいソフトウェアをはるかに速く作成できることです。

しかし、成功するスタートアップを構築するための他のすべてのルールは変わっていません。ユーザーを獲得する方法を見つけ出す必要があります。GTMの問題を解決する必要があります。粘着性のあるもの、何らかのモート、ネットワーク効果、競争優位性などを提供する方法を見つけ出す必要があります。

それは何も変わっておらず、良いニュースは、私たちにとっても変わっていないということです。完璧な世界では私たちがもっと早くやっていたかもしれないことをスタートアップが行い、手遅れになってしまったことが何度もありました。人々は本当の持続的な優位性を築き上げ、それは今後も起こり続けるでしょう。

この質問の何らかのバージョンを聞かれたときに私が常に提供する一般的な枠組みは、GPT-6が非常に印象的なアップデートになった場合、あなたの会社は嬉しいですか、悲しいですか、ということです。私たちは引き続き多くの進歩を遂げることを期待していますので、モデルが大幅に改善されることを強く望むような形でものを構築することを人々に勧めます。

そのように構築できることはたくさんあります。そして、モデルがアップグレードされる前に十分な優位性を築けば、エッジ周りの小さなパッチのようなものでもまだ機能する可能性がありますが、それはより困難でストレスの多い道です。

長期実行エージェントの実現時期

もう一つTwitterから。定数的な人間の介入なしに長いワークフローを自律的に実行できるエージェントの現実的なタイムラインは。単純なオンチェーンタスクでさえ、5から10ステップ後によく壊れることを考えると。

OpenAIの誰か、これについて意見をお持ちですか。どうぞ。

それは本当にタスクの種類によると思います。今日でも、OpenAI内部では、Codexを非常に特別な方法でプロンプトしている人々がいます。SDKを使っているかもしれないので、継続するようにプロンプトし続けるカスタムハーネスのようなもので、基本的には永遠に実行させています。

ですから、これは「いつ」の問題ではなく、視野の拡大の問題だと思います。非常によく理解している特定のタスクがあれば、今日やってみてください。

スタートアップを構築するようにモデルにプロンプトできるところまで行きたいと考え始めると、それははるかにオープンエンドな問題で、検証ループがはるかに難しくなります。

ですから、どうすればそれをエージェントが自己検証できる別の問題に分解できるか、そして最後にその最終出力を検証できるかを理解することをお勧めします。そして時間とともに、エージェントにますます多くのことをさせることができるようになります。

人間の注意力とアイデアの質

人間の注意力とGTMの問題に戻りたいと思います。人間の注意力は消費側の制限要因だと常に思っています。すべてのビルダーの生産側では、アイデアの質です。私はAI企業のGTMを支援することに時間を費やしていますが、多くの場合、製品は実際には注意に値しないのです。

人々が思いつくアイデアの質を向上させるために、どんなツールを構築できるでしょうか。

AI出力をスロップと呼ぶことが人気ですが、世界には人間が生成したスロップもたくさんあります。良い新しいアイデアを思いつくことは非常に難しく、私たちはツールの限界で考えるということを、ますます信じるようになっています。

人々が良いアイデアを思いつくのを助けるツールを構築しようとすべきだと思います。たくさんあると信じていますし、創造のコストが急落し続けるにつれて、それらを試すための非常にタイトなフィードバックループを持てるようになり、良いものをより速く見つけられるようになると思います。

AIが非常に複雑なコードベースを書くことに加えて新しい科学を発見できるようになれば、まったく新しい可能性空間があると確信していますが、生成的コードライターのようなAIの前に座って、次に何を求めればいいかわからないという経験は、多くの人が報告しています。

良いアイデアを思いつくのを助けるツールを構築できれば、それができると信じています。あなたの過去の仕事やコードをすべて見て、あなたにとって有用または興味深いかもしれないことを理解し、継続的に提案することができると信じています。

本当に素晴らしいブレインストーミングパートナーを提供できれば。私の人生には、会うたびに必ずアイデアを持って帰ってくるような人が3、4人います。質問をしたり、構築できる種を与えたりするのが本当に上手な人々です。

ポール・グレアムはこれにおいて飛び抜けて素晴らしいです。同じような対話ができるポール・グレアムボットのようなものを構築できれば、新しいアイデアを生成するのを助けることができます。たとえそれらのほとんどが悪いものであっても、100のうち95には絶対にノーと言うとしても、そのようなものは世界で構築される良いものの量に非常に大きく貢献すると思います。

モデルはそれができるはずに感じます。5.2、私たちが内部で使用している5.2の特別なバージョンでは、今初めて科学者たちから、これらのモデルの科学的進歩がもはや超些細なものではないと聞いています。新しい科学的洞察を思いつけるモデルが、少し異なる訓練と異なるハーネスで、構築すべき製品についての新しい洞察を思いつけないとは信じられません。

技術進化とモデルの適応性

こんにちは。Theo、YouTuberでYC創業者です。ポール・グレアムボットも本当に欲しいです。少し違うこと、技術的な側面について聞きたいです。使用するビルディングブロックのような技術が進化するのが本当に好きで、TypeScriptやTailwindのようなウェブ世界における驚くべき革命を経験してきました。

モデルや構築に使うツールが良くなるにつれて、私が持っている恐れの一つは、今の動作方法で立ち往生してしまうかもしれないということです。アメリカの電力網が特定の方法で構築されているために物事が悪化し、変更できないように。ここにもその可能性が見えますか。

今存在する技術から基盤を作っているため、将来スワップするのが難しくなるのでしょうか。2年前に起こった技術のアップデートを使わせようとしても、現在のモデルでさえ歯を引っ張るような感じになることがあります。新しいものを使うようにモデルを十分に導けると思いますか。それとも、今構築している技術の改善は終わったのでしょうか。

モデルを新しいものを使うのに非常に優れたものにできると本当に思います。基本的に、これらのモデルを正しく使用しているなら、それらは汎用推論エンジンのようなものです。

現在の構造では、膨大な量の世界知識も組み込まれています。しかし、正しい方向に進んでいると思います。アップデートを使うこと、新しいものを使うこと、人間よりもさらに速く新しいスキルを学ぶことが、次の数年のうちに実現することを願っています。

私たちが非常に誇りに思うマイルストーンは、モデルに全く新しいもの、新しい環境、新しいツール、新しい技術などを提示したとき、一度説明するか、モデルが一度探索すれば、それを非常に確実に使用して正しく動作できるようになることです。

それはそれほど遠くないように感じます。

科学研究におけるAIの役割

科学者として、そして少し年上の立場から、科学プロジェクトを行うと、さらなる研究のための複数のアイデアが生成される傾向があります。つまり指数関数的に成長する一方で、特定の科学者にはそれを実行するための時間が線形に減少していくだけです。

これらのツールがそれを加速させる方法は信じられないほどです。しかし、私たちは皆もっと欲張りです。先ほど触れられましたが、より短い時間でそれらすべての興味深いアイデアを追求するのを助けることに加えて、モデルが研究事業全体を引き継ぐという移行があると思いますか。もしそうなら、それは既存のアルゴリズムから来ると見ていますか、それとも新しいアイデアや世界モデルが必要ですか。

ほとんどの分野で、モデルが真に完全にクローズドループの自律的研究を行うのは、まだ長い道のりまたは合理的に長い道のりだと思います。数学のようなものを見て、「それは湿式ラボや物理的入力を全く必要としない」と言えます。本当に一生懸命考えるだけで、モデルを継続的に更新すれば、大きな進歩を遂げられるかもしれません。

しかし、そこでさえ、今のところ、モデルで最も進歩している数学者たちは、中間の進歩を見て「いや、これは正しくない感じがする。この別の道に何か違うものがあるという直感がある」と言うことに非常に深く関与しています。

最新のモデルと協働することに一日を費やしていると言う数学者に何人か会いましたが、彼らは急速な進歩を遂げていますが、モデルとは非常に異なることをしています。

正直に言うと、チェスの歴史でディープブルーがカスパロフを倒した時期のように感じます。その後、AIが人間より優れているけれども、人間プラスAIで、人間がAIから10の手のうち最良のものを選ぶのが、それよりも優れているという時期がありました。そしてその後すぐに、AIが再び優れていて、人間はそれを悪化させているだけでした。

多くの種類の研究について、時間とともにそのようなことが起こると思いますし、物事が非常に複雑になり、AIがほとんどの人々、またはすべての人々よりも複数ステップのものをよく理解できるようになります。

しかし、創造性、直感、判断については、現在の世代のモデルでは近づいていない何かがあるようです。原理的に私たちがそこに到達しない理由を思いつけないので、到達すると仮定します。

しかし今日、GPT-5ポイントGPT-6に「数学を解いてくれ」と言うだけでは、数人の非常に優れた人々がそれを使って数学を行い、「これは良い方向だ」「検証できる場合でも、素晴らしい証明をしたからそれをトレーニングセットに戻せと言える場合でも」と言うことには、確実に勝てません。他に何かが起こっています。

しかし、機能しているワークフローについて、あなたが触れたことがあります。一つの問題を解決すると、多くの新しい問題が開かれるということ。そこで、これを積極的に使っている科学者たちと話すのが非常にクールでした。彼らはその過程で多くのGPUを消費しますが、20の新しい問題があると言って、それらに対して幅優先探索を行うという新しいスキルがあると思います。

どれにも深入りせず、AIを使って無限の大学院生のようにしていく、と誰かが表現しました。実際、最近それを無限のポスドクにアップグレードしました。

物理科学を自動化することについて、私たちは、すべての分野のために自動化された湿式ラボを構築すべきかどうかについて、何度も行ったり来たりします。それをすることに前向きですが、世界全体が素晴らしい実験を理解し、多くの機器を持っていて、喜んでデータを提供してくれるかどうか。

科学コミュニティが5.2を受け入れ、どれだけ喜んで助けてくれたかを見ると、それが機能するかもしれず、それは明らかにより簡単で、より良く、より分散され、より賢い人々、より多くの異なる種類の機器がある世界になるでしょう。

バイオセキュリティと回復力アプローチ

こんにちは、サム。私の名前はエミーです。スタンフォードの学生で、バイオセキュリティスタートアップを運営しています。科学実験についての会話、例えばクラウドラボやこれらすべてがどこへ向かうのかについて、私のチームはAIが可能にする生物学的再設計の害をどのように防ぐかについて多くの時間を費やしていますが、同時にセキュリティインフラを向上させるためにAIをどのように使用できるかについても考えています。

この2026年のロードマップでセキュリティはどこに位置づけられますか。そして広く、これらの問題についてどのようにお考えですか。

セキュリティ全般ですか、それともバイオセキュリティ特定ですか。

どちらでも、できればバイオセキュリティで。

2026年にAIが誤った方向に進む方法は多くあります。確かにその一つで、私たちが非常に神経質になっているのはバイオです。

モデルはバイオに非常に優れており、今のところ私たちの、そして私たちだけでなく世界の戦略のほとんどは、誰がアクセスできるかを制限しようとすることです。新しい病原体を作るのを助けないように、たくさんの分類器を配置します。それはもうあまり長くは機能しないと思います。

世界がAIセキュリティ全般、特にAIバイオセキュリティのために行う必要がある転換は、ブロッキングから回復力へ移行することだと思います。

私の共同創業者ヴォイチュクは、火災安全について私が本当に好きな類推を使います。火は社会に多くの素晴らしいことをもたらしました。それから都市を焼き始めました。火を制限するためにあらゆることを試みました。今週末知ったのですが、カーフューは、都市を焼いていたために火を持つことが許されなくなったことから来ています。

それから火に対する回復力が向上し、防火規定や難燃性材料、その他多くのものが生まれました。そして今、社会としてそれにかなり優れています。AIについても同じように考える必要があると思います。

AIはバイオテロリズムにとって本当に問題になるでしょう。AIはサイバーセキュリティにとって本当に問題になるでしょう。しかしAIはそれらのものの解決策でもあります。そして他の多くの問題の解決策でもあります。

社会全体の取り組みが必要だと思います。常に想定どおりにブロックするラボを信頼するという、この回復力のためのインフラを提供するために。世界には多くの優れたモデルがあるでしょう。

多くのバイオ研究者や企業と、新しい病原体に対処できるようになるために何が必要かについて話してきました。問題に興味を持っている人がたくさんおり、AIが実際にこれに役立つようだと報告している人がたくさんいると思いますが、それは完全に技術的な解決策にはなりません。

世界がこれらのことについて、これまでとは異なる方法で考える必要があるでしょう。ですから、現状については非常に神経質ですが、この回復力ベースのアプローチ以外の道は見えません。そしてAIは本当にそれを迅速に行うのを助けることができるようです。

しかし、今年、何か本当に悪いことが目に見えて起こった場合、バイオがそれである可能性があると思います。そして来年、その次の年になると、他の多くのことも本当に悪化する可能性が想像できます。

人間協力とAIの関係

こんにちは。私の名前はマグナです。私の質問は人間の協力に関連していますが、AIモデルが改善され、話題を学んだり、非常に迅速に主題を学んだりするのに本当に優れたものになっていくという意味です。

これはChatGPTや教育ラボで探求してきたことで、私が本当に価値を感じ、大いに評価していることです。しかし、私がよく戻ってくることの一つは、他の人間の役割と人間の協力です。指先で答えを得られるなら、なぜ必ずしも時間をかけて、あるいは摩擦さえもかけて、他の人間にそれについて尋ねるのでしょうか。

ですから、私はこれについて多くのことを考えてきました。また、このセッションで前に述べられたことに関連して、人間チームの作業を非常に速いペースで実行できるこれらすべてのAIコーディングツールについて考えています。協力、コラボレーション、集団的知性の出力について考えるとき、人間プラスAIがそのための非常に強力な手段であることは知っています。しかし、人間たちプラスAIについてはどうでしょうか。

完全にわかります。そこにはたくさんのことがあります。私は皆さんのほとんどよりもはるかに年上ですが、Googleが出たときは中学生でした。教師たちは、指先で何でも調べられるなら、なぜ歴史の授業に来るのか、なぜ何かを暗記するのかという理由で、子供たちにそれを使わないと約束させようとしました。

それは私には完全に狂っているように思えました。実際には、はるかに賢くなり、はるかに多くを学び、はるかに多くのことができるようになるだろうと思いました。これは大人として一緒に生きるツールです。もしそれを前提としないものを学ばされたら、何十年も前に、電卓があることを知っているのにそろばんを使うことを学ばされるようなもので、それは重要なことを学ぶことだからという理由で。それは貴重なスキルではありませんでした。

AIツールについても同じように感じています。現在の子供たちへの教え方では、AIツールは問題であることを理解しています。しかし、それは教え方を変える必要があることを示唆していると思います。

ChatGPTに何かを書かせることができるという事実、それが世界のあり方になるでしょう。考えることを学ぶ必要はあります。書くことを学ぶこと、または書く練習は、考え方を学ぶために非常に重要です。しかし、おそらく思考を教える方法と、思考能力を評価する方法は変わっており、そうでないふりをすべきではありません。

私はこれが大丈夫だと完全に感じています。極端な独学者である10%の学習者はすでに素晴らしいことをしています。カリキュラムを教える新しい方法を見つけ出し、他の生徒たちも連れてくるでしょう。

そしてあなたが言った別のことがあります。これをどうやって協力的なものにするか、単に学習し、実行し、素晴らしいことをするだけでなく、コンピュータと一人きりではない形にするか。

私たちはまだこれの証拠を見ていませんし、測定しようとしていることでもあります。人間のつながりは、多くのAIがある世界では、少なくなるのではなく、より価値があるようになると思いますし、人々は他の人々と集まり、他の人々と働くことをより大切にするようになると思います。

しかし、人々がそれを容易にするインターフェースを探求し始めているのを見てきました。私たち自身のハードウェア、独自のデバイスを作ることを考えるとき、協力的な、マルチプレイヤープラスAI体験がどのようなものかについて多く考えてきました。最初にそれについて考えたかもしれません。

まだ誰もそれを完全に解明していませんが、他の技術が可能にしたことのない方法で、AIによってこれが可能になることに驚かされると感じます。

5人がテーブルの周りに座って、小さなロボットのようなものもそこにいて、グループとして非常に生産的になれるでしょう。常にこれに慣れているでしょう。すべてのグループブレインストーム、問題を解決しようとするたびに、AIがその一部としてそこにいて、グループがより良くなるのを助けるでしょう。

エージェント運用の失敗モードとセキュリティ

リマインダーとして、何かリクエストがあれば、何か言ってもらえれば、おそらく私たちはそれを構築します。

ありがとうございます。エージェントが特に大規模に生産システムで動作し始めるにつれて、最も過小評価されている失敗モードはどこだと思いますか。セキュリティ、コスト、信頼性。そしてそれに関連して、本当に困難な作業が今どこで過小投資されていると思いますか。

あらゆるところに多くの問題があります。個人的に驚いたことの一つで、二つの意味で、ここにいる私たちの多くを驚かせたことは、Codexを最初に使い始めたとき、「これがどうなるかわからないが、確実に、このものに自分のコンピュータへの完全な監視なしのアクセスを与えるつもりはない」と非常に確信していました。

それは約2時間続きました。そして「このエージェントは非常に合理的なことをしているようだ。毎回これらのコマンドを承認するのが嫌だ。少しだけオンにして何が起こるか見てみよう」と思いました。そして、完全アクセスをオフにすることはありませんでした。他の人々も同様の経験をしたと思います。

一般的な懸念は、これらの力と利便性が非常に高く、失敗率が壊滅的かもしれないことです。失敗が起こったときは壊滅的かもしれませんが、率が非常に低いため、「まあいいや、YOLOで大丈夫だろう」という状態に滑り込んでいくことになるということです。

そしてモデルがより有能になり、それらが行っているすべてを理解するのが難しくなるにつれて、モデルに不整合がある場合、数週間または数ヶ月の使用で発生する複雑な問題の一種がある場合、作っているものにセキュリティの脆弱性を入れてしまう可能性があります。

これについては様々な意見があるでしょう。AIが不整合であるというSFをどれだけクレイジーにしたいかという曲線について。しかし、これらのツールを採用し、使用する圧力、圧力だけでなく、それらの喜びと力が非常に大きいため、人々はそれらの実行方法の複雑さ、設定したサンドボックスなどについて十分に考えずに引き込まれていくと思います。

一般的な懸念は、能力が非常に急激に上昇するということです。特定のレベルでモデルがどのように動作するかに慣れ、それらを信頼すると決定し、その周りに非常に優れた大局的なセキュリティインフラを構築せずに、何かに眠りながら歩いていくことになります。

それは素晴らしい種類の会社になると思います。

教育の未来とAIの役割

こんにちは。教育についての会話に戻りたいと思います。私の名前はクレアです。バークレーの2年生で、認知科学とデザインを勉強しています。高校時代、同級生がChatGPTを使ってエッセイや宿題などを生成しているのを見ました。

今は大学にいて、CS、人文科学、あらゆる場所でAI政策と課題についての議論をしています。幼稚園や中学校のアイデアに戻りたいのですが、その時期にAIが教室にあるとどうなるでしょうか。問題解決の方法、書き方、考え方を理解する時期です。

今父親である方として、これらの本当に形成期におけるAIによって教育がどのように変化し、形作られると予想しますか。

一般的に言えば、私は幼稚園からコンピュータを遠ざけることの支持者です。幼稚園児は外で走り回り、物理的なもので遊び、お互いとの関わり方を学ぼうとすべきだと思います。

ですから、ほとんどの幼稚園にAIを入れないだけでなく、ほとんどの時間コンピュータも入れません。発達的に、技術が若い子供たちに与える影響のすべてをまだ理解していないと思います。

ティーンエイジャーに対するソーシャルメディアの影響についてはかなり書かれており、それはかなり悪かったようですが、残念ながら、幼い子供たちに対する多くの技術の影響はさらにはるかに悪く、まだ比較的ほとんど話されていないという感覚があります。

それをよりよく理解するまで、おそらく幼稚園児が大量のAIを使用する必要はありません。

3D推論と将来の開発

こんにちは。私の名前はアランです。バイオファーマにいます。ジェナイは臨床試験文書の作成にとても役立ち、多くのことを加速し、素晴らしいものでした。

薬物設計、特に化合物にも使おうとしています。私たちが遭遇することの一つは3D推論です。変曲点があるのか、それともそれが解決されるのがいつか見えていますか。

2026年のことかどうかはわかりません。しかしそれは非常に一般的な要求であり、それをどうやって行うか知っていると思います。他の緊急の分野を推進すべきことがたくさんあるだけですが、そこに到達します。

ありがとうございます。

大学教育と起業の選択

こんにちは、サム。私はダンです。ロンドンの大学を中退してW26 Y Combinatorパッチに参加しました。2つの簡単な質問があります。一つ目は、両親がまだ大学を修了するよう圧力をかけていて、現状のままの大学が時に制限になると思いますか。二つ目は、エンジェル投資をしていますか。

私は大学を中退し、両親が戻るつもりはいつかと尋ねるのをやめるまで10年かかりました。ですから、両親はそうするものだと思います。彼らはあなたを愛しており、最善だと思うアドバイスをしようとしています。

望めばいつでも戻れると説明し続けるだけです。しかし、世界は今違う場所にあり、違う場所であり続けるでしょう。誰もが自分自身の決断をしなければなりませんが、社会があなたに言うことをただやるのではなく、自分自身の決断をする必要があると思います。

個人的に、これはAIビルダーにとって、今大学にいることがおそらく時間の最良の使い方ではない時期だと思います。野心的で主体性のある意欲的な人であれば、これは異常な時期です。

いつでも後で戻れますし、両親には、それが多くの人々にとって正しいことではないという意味ではなく、いつかあなたにとって正しいことではないという意味でもないが、今はこのことをしなければならないと言ってください。彼らは最終的に理解すると思います。

二つ目については、ハッスルを尊重しますが、もうしていません。OpenAIで本当に忙しくなり、OpenAIの大きな顧客である会社に投資することになると、奇妙になることがわかったので、しないことにしました。

認証システムとパーソナライゼーション

こんにちは、サム。WorkOSのマイケルです。認証とアイデンティティ、サインインに関する多くのことをしています。あなたへの機能リクエストがあります。ChatGPTアカウントでサインインです。多くの人がそれを望むと思います。

それをするつもりです。人々は常にそれを求めています。

何が必要ですか。人々に独自のトークン予算を持ち込んでもらいたいですか、それともChatGPTのメモリを持ち込んでもらいたいですか、すべてですか。

それが私の質問です。確実にトークン予算です。人々がアカウントを持ち込み、どのモデルにアクセスできるかを知れるようにしたいです。しかし他のすべてのこともあると思います。会社がアクセスできるMCPサーバーや、ChatGPTが私について持っているメモリ、取り組んでいるプロジェクトなど。

作業の観点からも非常に個人的な観点からも、ChatGPTが私について多くのことを知っていて、開発者がそれをどのように活用できるかについて興味があります。

これをどうやって行うかを解明したいのです。ChatGPTがあなたについて非常に多くのことを知っているので、非常に怖いです。非常に親しい人に多くの秘密を話すと、彼らはこの正確な社会的ニュアンスと、いつ誰と何を共有するか、いつ何かが他の何かを優先するかを知っているとかなり確信できます。

私たちのモデルはまだそこまで到達していませんが、かなり上手になってきています。自分のChatGPTアカウントを多くのサイトに接続して、「私について知っているすべてのこと、すべてのチャット履歴、接続したすべてのことから、いつ何を共有するか判断を使ってください」と言ったら、私は不快に感じると思います。

しかし、そこに到達できたら、それは明らかにクールなことを提供できるでしょう。それまでの間、トークン予算や、プロモデルに対して支払っていれば他のサービスで使用できるといったことをするのは、クールなことのように思えます。

少なくともそれを行い、情報共有を正しく行う方法を見つけ出そうとすると思いますが、本当にそれを台無しにしたくありません。

ソフトウェア開発者採用の変化

こんにちは、サム。私の名前はオレグです。ソフトウェア開発が技術として最近劇的に変化したことには皆同意すると思いますが、同時にLinkedInにはまだOpenAIのソフトウェア開発者の求人があります。過去数ヶ月または数年で面接はどのように変化しましたか。

ソフトウェア開発者を雇い続けますが、私たちは初めて、そして他のすべての会社やスタートアップも考えていることを知っていますが、より少ない人数ではるかに多くのことができると考えているため、成長速度を劇的に遅くする予定です。

この時点で、私たちや他の会社が直面する障害の多くは、ほとんどの会社で構築されてきた内部ポリシーが、大多数のAI同僚を想定していなかったということです。

それには時間がかかるでしょう。しかし、私たちがすべきでないこと、他の会社もすべきでないことは、積極的に雇用し、突然AIが多くのことをできることに気づき、より少ない人数が必要になり、非常に不快な会話をしなければならなくなることです。

ですから、私たちにとって正しいアプローチは、よりゆっくりと雇用するが雇用を続け、遠い将来、OpenAIがゼロの従業員になるかもしれませんが、長い間、徐々に増加する人数ではるかに多くのことをすると信じることだと思います。

これは、経済全体の形がどのようになるかについて、私が一般的に期待するものです。面接がどのようなものかについては、まだそれほど変わっていませんが、今日、それをどのように変えたいかについて話している人々との会議に参加しました。

基本的には、昨年のこの時期には一人の人間が2週間でやることが不可能だったことを10分または20分で行うのを見たいと思っています。

ソフトウェアエンジニアリングの面接は長い間悪かったと思いますし、おそらくあまり関連性がありませんでしたが、今はさらに関連性が低くなっています。

これらの質問のいくつかがほのめかしているより一般的なことがあります。未来は、会社が多くの人を雇用せず、多くのAI同僚を持つのか、それとも会社が勝つのは完全にAI、つまりGPUのラックで人がいないバージョンのようなものになるのか。

本当に前者であることを願っています。後者に近い何かになる可能性がある理由がいくつかあります。しかし、企業が積極的にAIを採用しなければ、企業がツールを非常に効果的に使用する人々を雇用する方法を見つけ出さなければ、企業がAIを使用することを妨げる愚かなポリシーを持たない完全にAI企業に最終的に競争で負けることになります。

それは社会にとって非常に不安定化するもののように感じます。ですから、これについてどのように話すかを考え出そうとしてきましたが、私たちにとって自己利益的に聞こえるので非常に難しいと思いますが、企業が大規模に非常に迅速にAIを採用することが非常に重要だと思います。

クリエイティブアイデンティティとAI支援創造

こんにちは、サム。私はコールです。クリエイターであり、シネマトグラファーです。特に過去1年間で、ストーリーを語る方法と、結果として自分自身を見る方法が完全に変わったと思います。

Soraのようなクリエイティブスペースで非常に多くの興味深い試みがありました。キャンバスとしての自己の使用のような非常に興味深い使い方で、AIを使用して自分自身をこれらすべての幻想的なシナリオに置くことができました。

人間のクリエイティブアイデンティティとAI支援創造との関係がどこへ向かうと考えていますか。これらのモデルが進化し続ける中で。

今最も研究し、最も学べる場所は画像生成です。最も長く存在しています。クリエイティブコミュニティはそれを最も使用し、嫌い、好きました。

そこには多くの興味深い観察がありますが、その一つは、画像の消費者が、人間が作ったと言われた場合とAIが作ったと言われた場合で、評価、満足度などが劇的に異なると報告していることです。

これは今後数十年の深いトレンドになると思います。私たちは他の人々について非常に気にかけており、機械についてはほとんど気にかけません。すべてのAIへの蔑称の中で、クランカーは私のお気に入りです。人々の感情的な反応を非常によく呼び起こします。

信じられないほど美しいクリエイティブな、少なくとも私にとっては、クランカーが作った画像を見ることができますが、それを告げられるとすぐに、多くの人々の主観的な評価が大きく下がります。

昨年インターネットで見たものがあります。AI生成アートを本当に嫌いだと言う人々のところに行きました。静止画像です。そして人々は、AI生成画像がどれかを確実に見分けられると言い、なぜなら彼らはひどいからだと。

10枚の画像を見せて、「お気に入りをランク付けしてください」と言いました。半分は完全に人間によって、半分は完全にAIによって作られていました。かなり一貫して、彼らはAIのものをトップにランク付けしました。そして告げられるとすぐに、実際には好きではないと言い、これは望んでいるものではないと言いました。

それがテストです。何が好きか。私が大好きな本を読み終えたとき、最初にやりたいことは、著者を調べて彼らの人生を理解することです。知らないこの人との繋がりを感じたので、今彼らを理解したいのです。

素晴らしい小説を読んで、最後にAIによって書かれたと知ったら、何となく悲しく落胆するでしょう。これは深く永続的なトレンドになると思います。

しかし、芸術が少しでも人間によって指示されていて、どれだけ少ないかは時間とともに人々がどう感じるかを理解しなければならないかもしれませんが、人々は同じ強い感情的反応を示さないようです。

これのバージョンは長い間続いています。デジタルアーティストがPhotoshopを使用した場合、人々は依然として彼らの芸術を愛します。

画像から学べることに基づいた私の期待では、人物と彼らの人生の物語、そのプロセスに入る編集やキュレーションなどが非常に重要になり、完全にAIが生成した芸術は望まれないでしょう。少なくとも画像から学べることからは広く言えば。

メモリとパーソナライゼーションの進化

あと2つの質問の時間があります。

こんにちは、サム。私の名前はキース・カリーです。サンフランシスコ州立大学の最近の卒業生です。私の質問はパーソナライゼーションとメモリを中心に展開しています。まず第一部は、それが時間とともにどのように進化すると見ていますか。

そしてまた、より詳細性についてのあなたの考えは。たとえば、メモリをグループ化することについて。これは私の仕事のアイデンティティ、これは私の個人的なアイデンティティです。そうすれば、異なるプロンプトを行うときに、何を含めたいかについてより選択的になれます。

メモリとパーソナライゼーションを非常に強く推進するつもりです。明らかに、人々はそれを望んでおり、これらのツールを使用するはるかに良い方法を提供します。私はここで自分自身の進化を経てきましたが、この時点で、ChatGPTに私のコンピュータ全体と私のインターネット全体を見て、すべてを知ってもらう準備ができています。

そこからの有用性は非常に高く、以前のように不快には感じていません。すべてのAI企業がセキュリティとプライバシーを非常に真剣に受け止め、社会全体もそうすることを本当に願っています。なぜなら、有用性が非常に大きいからです。AIは私の人生全体について知ることになります。その邪魔をするつもりはありません。

すべてを記録するメガネを着用する準備はまだできていません。それは多くの理由でまだ不快だと思います。しかし、自分のコンピュータへのアクセスを与えることを言う準備はできています。何が起こっているかを理解し、私にとって有用であり、すべてを理解し、私のデジタルライフの完璧な表現を持ってください。

私は怠け者です。ほとんどのユーザーも怠け者だと思います。ですから、それは合理的な表現です。そして、これは仕事のメモリ、これは個人的なメモリ、これは何かというようにグループ化しなければならない状態に座っていたくありません。

私が望み、可能だと信じるのは、AIが私の人生の複雑なルールと相互作用と階層の深い理解を持ち、いつ何を使用するか、どこに何を公開するかを知ることです。

それを理解しなければなりません。なぜなら、ほとんどのユーザーもそれを望むと思うからです。

AI時代に必要なスキル

こんにちは、サム。私の名前はルアンです。ベトナムのインターナショナルスクールの学生です。私の質問は、AI時代に人々が学ぶべき最も重要なスキルは何だと思いますか。

これらはすべてソフトスキルのようなものです。プログラミングを学ぶことが最近の期間で明らかに正しいことだったように、明確に進むべきものはありません。今はそうではありません。

しかし、高い主体性を持つようになる、アイデアを生成するのが上手になる、非常に回復力がある、急速に変化する世界に非常に適応できるといったスキル。これらが特定のものよりも重要になると思いますし、これらはすべて学習可能です。

これはスタートアップ投資家であった経験から私にとって驚きの一つです。人々を連れてきて、3ヶ月のブートキャンプスタイルのもので、今話していたすべての軸で非常に強力にすることができる程度は非常に驚くべきことです。

それは私にとって大きなアップデートでしたし、これらが最も重要かもしれないスキルであり、非常に学習可能です。

時間切れですか。わかりました。皆さん、来てくださり、話してくださって本当にありがとうございました。私たちに構築してほしいものについての意見を本当に求めています。

現在のモデルの100倍有能で、100倍のコンテキスト長、100倍の速度、100倍のコスト削減、完璧なツール呼び出し、極端な一貫性を持つモデルがあると仮定してください。そこに到達します。

何を構築してほしいか教えてください。ここに留まりますので、「このAPIが必要」「この種のプリミティブが必要」「この種のランタイムが必要」など、何でもあれば、私たちはあなたのために構築しています。正しく作りたいと思っています。

しかし、来てくださって皆さんありがとうございました。

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