経済学者アントン・コーリニックが、AI技術の進化が労働市場と経済全体にもたらす影響について詳細に論じた対談である。現時点では経済データにAIの明確な影響は見られないものの、AGIレベルに達した際には労働需要の根本的な変化が予想される。コーリニックは10年以上前からこの問題を研究してきた数少ない経済学者であり、多くの同僚が懐疑的だった時代から、AIによる大規模な雇用代替の可能性を真剣に検討してきた。彼の分析によれば、AI能力の指数関数的成長が続く場合、経済は前例のない変革期を迎え、最悪のシナリオでは労働市場全体が縮小する可能性がある。一方で技術の普及には時間がかかるため、急激な変化は避けられる可能性も残されている。
AIと経済の未来についての対話
ケイシー、調子はどうですか?
順調です。ケビン、そちらはいかがですか? 週末に大きなニュースがあったそうですね。
そうなんです。開示内容を更新しないといけませんね。
それはなぜですか?
この1年ほど、番組で私のボーイフレンドがAnthropicで働いていることを開示してきました。でももうそうは言いません。なぜならボーイフレンドではなく、婚約者がいるからです。
それは素晴らしい! 結婚は男性と結ぶ関係の中で2番目に深刻なものだと言われています。最も深刻なのは一緒にポッドキャストを始めることですからね。
まあ、どうなるか見守りましょう。でも私はとても楽観的です。
結婚式のテーマはもう決めましたか?
それは素晴らしいですね。正直に言うと、まだ計画の初期段階でして、もしアイデアがあればぜひ聞かせてください。
結婚式のハッシュタグの候補を考え始めました。どのカップルにも必要ですからね。
もちろんです。
では、どうでしょう? 「AGI do(アイ・ドゥ)」というのは?
他には?
「Say yes to the press(報道にイエスと言おう)」なんていかがでしょう。
それは気に入りました。いいですね。
あるいは、もちろん古典的な「My husband works at Anthropology(私の夫は人類学で働いています)」とか。
さて、ケビン、また今週もAIによる破滅を予測するバイラルエッセイが株式市場を揺るがしています。一体何が起こっているのでしょうか?
AIがもたらす経済危機の予測
今週の大きなニュースは、Citrini Researchという調査会社が書いたエッセイが話題になったことです。エッセイのタイトルは「2028年グローバル・インテリジェンス・クライシス」。基本的にAI業界が労働市場だけでなく、多くの大手企業のビジネスモデルをも飲み込む近未来を描いています。
たくさんの例が挙げられていて、とても長いエッセイですが、基本的にこれはAIの進歩が続いた場合、今後数年がどのようになるかを示そうとした一企業の試みです。
そしてこの企業が描く未来はかなり暗いものですね、ケビン。
その通りです。ここでの主張は、AIエージェントが改善されて経済を支配するようになる。その結果、大規模な失業が発生し、株式市場が大幅に縮小し、エッセイで名指しされた個別企業、例えばDoorDashなどは非常に厳しい状況に陥ると予測しています。
私はCitrini Researchのエッセイにはあまり感銘を受けませんでした。私なら行わないような論理の飛躍がいくつもあったと思います。しかし大きな影響力を持ちました。このエッセイがウォール街の大規模な売りを引き起こしたと非難されています。DoorDash、American Express、Blackstoneといった企業の株価が、このエッセイの公開直後に8%以上下落しました。
つまり私たちは今、市場を動かすSFの時代に入ったのです。AIが経済に何をもたらすかについて意見を持ち、それなりに情報に基づいた見解を持つ誰もが、そのエッセイが話題になれば、株式市場で数十億ドルの損失を引き起こすことができる時代です。
その通りです、ケビン。だからこそ私は、すべてのSF作家を証券取引委員会に登録するよう求めているのです。あなたたちのアイデアはあまりにも強力で、規制されなければなりません。
経済学者アントン・コーリニックの登場
この1つのエッセイについて番組全体を費やすつもりはありません。なぜなら、これはもっと大きくて興味深い何かの症状だと思うからです。つまり、これらすべてがどこに向かっているのか、AIがどこに向かっているのか、それが労働市場に与える影響、それを実装している企業からの生産性向上、私たちの最大手企業のビジネスモデルへの影響について、経済的な不確実性があるということです。
今、すべてが本当に不確実で不安定に感じられます。このエッセイを一行ずつ検討するのではなく、経済について知識があり、私たちよりもはるかに長くこの問題について考えてきた人を招くべきだと思いました。
そうですね。大学1年生のマクロ経済学で覚えていることを共有したいところですが、ここは大物を呼ぶ時だと思いました。
今日はアントン・コーリニックとの対話をお届けします。アントンはバージニア大学経済学部およびダーデン・スクール・オブ・ビジネスの教授です。また昨年4月からAnthropicの経済諮問委員会のメンバーでもあります。彼を番組に招きたいと長い間思っていました。
私は彼の研究のファンで、彼はAIが経済に与える影響を解明しようとしている経済学者の最前線にいると言えるでしょう。彼は最近この問題に取り組み始めたわけではありません。10年以上にわたってこれに取り組んできました。そして経済学の同僚の多くよりもやや極端なシナリオを検討することを厭わない人物として知られるようになりました。そのため、彼は本当に興味深いと思います。
ケビン、私たち全員が今、非常にシンプルで明確な答えを求めていると思います。正確に何が起こっているのか、大規模な失業がいつ始まるかもしれないのか。しかし真実は、私たちには分からないということです。データがなく、今日の能力、ましてや明日の能力を十分に理解していません。
だから、すべてについて明確な答えを1つ提供することはできません。しかし、ほとんど何もないのに市場がこれほど動くという事実そのものが、今どれほど不安が高まっているかを物語っています。
だから、この問題を非常に綿密にフォローしていて、私たちが何を知っていて何を知らないかをはっきりと教えてくれる人と話すことが役立つと思います。では、彼を招きましょう。
その前に、あなたは今週、婚約者がAnthropicで働いているという更新された開示をしました。私も開示します。私はニューヨーク・タイムズで働いており、タイムズはOpenAIとMicrosoft、そしてPerplexityを著作権侵害の疑いで訴えています。
それでは、アントン・コーリニックをお招きしましょう。
アントン・コーリニック、Hard Forkへようこそ。
あなたと一緒に放送できて光栄です。
この対話をするのをとても楽しみにしていました。あなたは長い間、番組に招きたいと思っていたゲストです。そして今、経済全体がこうした重要なエッセイ、つまり推測やSF、何と呼びたいかは別として、そうしたものの上に成り立っているような瞬間にあなたをお迎えしています。
今週、2028年グローバル・インテリジェンス・クライシスについてのCitrini Researchのレポートがありました。その前には別のエッセイがありました。何年もAIの問題を見てきた経済学者として、市場が認識のわずかな変化にさえこれほど反応的に見える瞬間について、どう思われますか?
AIの経済的影響はまだ小さい
興味深い瞬間です。私は10年間これを研究してきて、市場がこれから私たちに襲いかかろうとしているものに目覚めるのをずっと待っていました。そして、ほとんどランダムとも言える小さなことが実際に大きな市場反応を引き起こしています。
市場は感情に従って動きますし、これはその一例だと思います。しかしバックグラウンドには非常に現実的な展開もあり、今日はそれについて議論するためにここにいるのだと思います。
その通りです。今日は対話から少し感情を取り除いて、冷徹な事実に入り込めればと思っています。アントン、現在の経済データがこの瞬間について何を教えてくれますか? 実際に何が起こっているのでしょうか? 何かが本当に変化していることを示すデータがあるのか、それともまだバイブの領域にあるのでしょうか?
まだ期待の領域にあります。実際のデータを見ると、雇用市場や生産性成長といったものにAIが比較的小さな影響を与えているのが分かります。しかしそれらはまだ第一に、パーセントの端数のような非常に小さな領域にあり、第二にまだ議論の余地があります。
この時点では、エントリーレベルの仕事について雇用市場で何かが見えると言う経済研究論文が2、3あります。しかしこの論文にはあれこれ間違いがあって、実際にはこれらの結果を別の観点から解釈できると言う人々もいます。
要するに、まだ本当に確固たる経済データはありません。実際、私たちが全員「はい、これは明らかに目に見える」と分かる時までには、経済研究はまだやや議論の余地があるのではないかと恐れています。
それはなぜですか? これらのことが生産性の数字に現れ始めるまで、すべてのデータを収集するのに時間がかかるからですか? それとも遅れがあるのか、あるいはAIが経済を変革している方法について、私たちが収集する経済データの種類では捉えられない何かがあるのでしょうか?
両方が少しずつあると思います。私たちの経済統計は、非常に包括的であるように設計されており、それらを編集するのに時間がかかります。最初の数字が必ずしも最終的なものではないため、修正されます。
生産性のようなものを見ると、時間的遅れが本当に影響します。データが実際に現れてから約1年後まで、完全に明確な全体像が得られないという事実と共に生きていかなければなりません。
しかし第二に、技術があまりにも急速に進歩しているということもあります。今日使っているChatGPTは1年前のものとは大きく異なり、特にコーディングやホワイトカラーの仕事に関しては、はるかに多くのことができます。
企業のAI導入と影響
これらの研究の1つを掘り下げましょう。今月初めの全米経済研究所の論文で「企業のAIに関するデータ」というものがありました。6,000人の経営者を調査し、70%の企業がAIを使用していることが分かりましたが、80%の企業が雇用や生産性に影響がなかったと報告しています。
この種の調査をよく目にします。この技術は広く展開されているが、何かをしているかどうかは分からない、というものです。AIが最終的に経済を変革すると信じている人として、この種の研究をどう理解しますか?
可能なことの最前線と実際に日常的に使用されているものとの間には、非常に大きなギャップがあると思います。あなたが言及した論文が教えてくれるのは、数ヶ月前の時点で、実際の企業がこれらの技術をどのように使用しているかという現場では、まだそれほど大きな影響はなかったということです。
これは、私が経営者と話すときに見聞きするすべてのことに対応していると思います。人々はまだ、これらのシステムを実際に生産的に展開する方法を見つけようとしている段階です。例えば、華々しいデモから、私たちの仕事に生産的な影響を与え、より多くのことができ、より安く、常に働いてきたのと同じレベルの信頼性で、信頼できる方法で物事を行える段階に移行する方法を見つけようとしています。
ゴーストGDPという概念
多くの注目を集めた2028年グローバル・インテリジェンス・エッセイの概念の1つに、著者たちが「ゴーストGDP」と呼ぶものがありました。AIがより有能になり、より多くの仕事をするようになると、ますます生産的な企業が収益とGDPの増加を生み出すが、機械が仕事をしているため、それが労働者のポケットには現れないという考えです。
これはあなたが行ってきた研究のどれかと一致しますか? これは本当の概念で、私たちが心配すべきゴーストGDPなのでしょうか?
心配しています。とても不気味に聞こえます。これは私がこれまで遭遇した用語よりも確かに不気味な用語ですが、率直に言って、技術がAGIや強力なAI、あるいは何と呼びたいかは別として、そのようなレベルに達した場合の一般的な期待とは非常に一致しています。
ある意味では、それよりもさらに悪いとさえ言えます。一方では、人間がループに入らずに生産されるGDPがたくさんあるでしょう。つまり、その恩恵を受ける労働者は決していないということです。
しかし他方、GDPにさえ現れない経済生産もかなりの量あるでしょう。なぜなら、それは中間財として計上されるからです。物事がGDPに現れるのは、最終消費または蓄積できる資本への最終投資である場合だけで、有用な寿命が一定期間あり、AI経済の多くの部分はGDPに反映されないでしょう。
経済成長の予測
私が話す経済学者の間で議論が行われています。何人かは、シリコンバレーの一部の人々が考えるほど急速に経済が成長するのを見たことがないと言います。10%や20%のGDP成長。それは私たちの歴史において前例がないと。
だから彼らは、AIが物事を年1%か2%程度、はるかにゆっくりと成長させると予想しています。これは相対的には大きいでしょうが、ベイエリアの一部の人々が思い描くようなハイパー成長シナリオではありません。
一方で、Citrini Researchの人々のように、これから見たことのないものを見ようとしていると言う人々もいます。経済全体がこうした周期的パターンから切り離されようとしていると。
そのスペクトルのどこに位置しますか? データは、年1%か2%のゆっくりとした成長から、年10%か20%のハイパー成長シナリオまでの間のどこに導きますか?
それについて2つのことを言いましょう。第一に、物語はまだ書かれていません。もし私たちがこの技術を本当に無責任な方法で開発すれば、実際に自己複製が始まり、AIの目から測定すれば3桁のGDP成長率につながる可能性があります。
しかし、平均的な人をより良くする方法でこの技術を展開すれば、3桁の成長率は完全に非現実的だと思います。あまりにも多くの混乱をもたらすでしょう。
私の観点からすると、1%だけというのは現実的であるには確実に低すぎると思います。本当に楽観的なシナリオでは、低い2桁の成長率に達することができると思います。
これは、認知的AIだけでなく、例えばOpenAIの憲章で定義されているような完全なAI、つまり高度に自律的で経済的に価値のあるほとんどの仕事を実行できるシステムを前提としています。したがって、それにはロボット工学の部分も含む物理的要素も含まれます。そうでなければ、経済の大部分は単にコンピューターの前に座っているわけではないため、GDPにそれほど大きな影響を与えないでしょう。
そうですね。そして今、株式市場やバイラルエッセイを見て、これらすべてを理解しようとしている多くの人々が、多くの認知的不協和を感じていると思います。一方では、非常に賢く見える人々がAIがすべてを変革していると言っています。すべての企業が数ヶ月前とは異なることをしています。未知の領域に向かっていると。
そして周りを見回すと、失業率はまだ5%を下回っています。まだ大きな生産性の向上は見られません。この技術を職場で使っているほとんどの人々は、古いモデルしか使っていないか、IT部門がエージェント的なコーディング機能の使用を許可していません。
だから、技術を見ている人々が起こると言っていることと、私たちの周りの観察可能な現実との間に拡大する断絶が見られるようです。その断絶についてどう思いますか? また、こうした急速な変化の予測について、人々はどう感じるべきでしょうか?
フロンティア能力と実装のギャップ
すでに触れた一部は、フロンティア能力と実際の実装との間のギャップです。その部分は現実であり、非常に重要です。それはまた、時間とともに消えていく運命にあるものでもあります。
しかし第二の部分は、最終的に私たちが聞いているすべての予測は推定であるということです。人々は、AIシステムが例えば過去1年間でどれだけ改善されたかを見ると、非常に異なる反応をします。
ある人々は、これを推定して、もちろんこれらのシステムはわずか数年以内にどんな人間よりもはるかに賢くなるだろうという結論に自然に飛びつきます。そして別の陣営は、私たちの脳がしていることは非常に特別で、機械が長い間それを複製することはできないだろうと言います。これらの機械は私たちの脳の能力より下のどこかに漸近するだろうと。
率直に言って、どちらも推測的な立場です。個人的には、まずそれについての不確実性を受け入れる意欲があり、私たち全員がそうすべきだと思います。しかしもし私に1つの推測をするように求めるなら、私が最も安心できるのは、能力はおそらく増加し続けるだろうし、近い将来に明確な限界はないと思います。だから非常に重要な経済的影響があると予想しています。
AI技術の代替性と労働市場への影響
少し未来に推定しましょう。2017年に、あなたは共著論文を書きました。その中で「AIの進歩は、ほとんどの仕事において、人間の労働を補完するというよりも、人間の労働の代わりになったり、労働者を完全に置き換えたりする可能性が高い」と示唆しました。
当時、あなたはそれを書いたとき、かなり孤立した立場にいました。今日、あなたはそれをこれまで以上に感じていると想像します。しかし、その自信はどこから来ているのでしょうか? そして、2017年よりも真実に感じられ始めているのをどの程度まで感じますか?
確かめておきたいのですが、それは常に、基本的にAGIのレベルかそれ以上のAIシステムについての予測であり、犬とマフィンをほとんど区別できなかった2017年の文字通りのシステムについてではありません。
私の視点がどこから来ているかというと、最終的には私は神経科学を学びました。コンピューターサイエンスを学びました。ある程度のレベルで、基本的にディープニューラルネットワークが強力になったとき、最終的にこれらのシステムは私たちの脳ができるほとんどすべてのことができるようになるだろうという結論を下さないのは難しいと感じました。
そしてそれらは、小さな人間の頭蓋骨に収まる必要がないように、はるかに緩和された制約の対象となっています。ほぼ限界なくスケールできます。ある意味では、それが過去10年間に見てきたことです。つまり、非常に多くのスケーリングを見てきました。
この時点で、これらのシステムは都市のようなエネルギーを消費しています。私たちの脳がエネルギー効率の良い電球のエネルギーで行うこととは対照的です。それでもまだ限界ではありません。まだサイズと能力が増加しており、もちろんアルゴリズムもどんどん良くなっています。
その視点に基づいて、なぜ自然な限界があるのか分かりません。確かに、私たちの人間の知的能力より下に限界がある理由は分かりません。
そうですね。そして疑問は、この世界が到来したとき、仕事に何が起こるかということです。経済学において、私たちのリスナーの何人かはまだ労働の一定量の誤謬と呼ばれるものに慣れていないかもしれません。やるべき仕事の数が固定されていて、自動化によって失われた仕事は決して置き換えられないという考えです。
これを誤謬と呼ぶのは、経済学者が追跡し始めて以来、自動化は常により多くの仕事の創出につながってきたからです。アントン、あなたは別のインタビューで、経済学者がこれについて方向転換するのは難しいと述べました。なぜなら彼らは長い間この誤謬と戦ってきたからです。
今回は人々が仕事が本当になくなることを心配すべきだと言う経済学者であることは、どんな感じですか?
非常に奇妙に感じますし、過去10年間に仲間の経済学者からかなりの批判を受けてきました。ただし、この1、2年ほどは、多くの同僚が、まあ、あなたの世界観を完全には受け入れないが、誰かがそれについて考えているのは嬉しいし、完全に排除するつもりはないと言ってくれています。
経済で仕事が失われるたびに、その人が永遠に失業したままになるというのは誤謬です。しかし私が本当に見たいのは、人間の労働に対する全体的な需要です。
そしてその需要曲線が下方にシフトする場合、AIシステムがますます多くの労働を置き換えることができるため、最終的に意味するのは、仕事の量または賃金レベル、あるいは両方が縮小する可能性があるということです。
労働が引き続き大丈夫で、経済の他の部分ほど速く成長しないという可能性もあると言うべきです。言い換えれば、生産高の労働分配率は縮小するが、少なくとも絶対レベルでは遅れをとっていないということです。
私たちの経済理論が教えてくれるのは、その結果か、労働が単純に負けるという結果のどちらが実現するかは、部分的に自動化の速度に依存するということです。
そして、私たち全員のために、私は指を交差させて、相対的な意味でのみ負けて、絶対的な意味では負けないことを望んでいます。
しかし今のところ、どちらの結果が起こるかを確実に教えてくれるデータはありません。
実際の職場でのAI利用
数問前にあなたが言ったことに戻りたいと思います。フロンティアAI能力と職場への拡散、つまり労働者が実際にこの技術をどのように使用しているかとの間のギャップが時間とともに縮小すると予想するということでした。
私はそれほど確信していません。企業や教育機関のリーダーと多くの時間を費やして話してきましたが、彼らの展開速度がそれほど増加しているとは言えません。セキュリティ上の懸念やプライバシー上の懸念があります。単に自分たちの仕事にこの技術を投入し始めたくない理由がたくさんあります。
だから、そのギャップが縮小するかもしれないとあなたが信じる理由を理解するのを助けてください。
少し不明瞭に表現したかもしれませんが、私が言いたかったのは、現在の能力が最終的には経済に拡散するだろうということです。もちろんその時までには、実際の能力はさらに進歩しているでしょう。あなたと同じく、能力が急上昇する軌道にあるなら、ギャップ自体は実際に下がるのではなく上がるかもしれません。
それがおそらく最も妥当な結果だと思います。しかし私が本当に強調したかったのは、私たちが現在持っている能力が最終的には拡散し、最終的には今のところ、最初は広範な生産性効果をもたらすだろうということです。
なぜなら今のところ、AIシステムは多くの点でまだ労働者に非常に補完的だからです。しかし代替物になるレベルに達するとすぐに、いくつかの悪影響も労働市場に出てくるでしょう。
データの問題と利用実態
人々が実際に職場でAIをどのように使用しているかを知りたいです。なぜなら、私たちが持っているデータは主に自己申告であり、一部の企業はAIでどれだけのことをしているかを誇張していると思うからです。最先端で未来的に見えたいからです。私たちがどれだけ変革されたか見てください、と。
そして一部の人々、特に労働者は、どれだけAIを使っているかを控えめに言っていると思います。恥ずかしいからか、会社のIT方針に反しているからか、それをしていいのか確信が持てないからです。
だから、人々が実際に職場でAIで何をしているか、それが彼らをスピードアップしているのか遅くしているのかについて、非常に良い詳細なデータがないと思います。
そして、もし水晶玉を持てるなら、私が必要としないのは水晶玉ではありません。監視装置が必要でしょう。
ケビンは労働者のコンピューターをスキャンしたいのですが、私たちは少しそれを持っています。OpenAIとAnthropicの両方が、システムが実際にどのように使用されているかについてのデータをほぼリアルタイムで公開しており、それは私たちがどこにいるかについての少しの全体像を与えてくれます。
しかしそれはほんの少ししか教えてくれません。リスナーに、出てくると、大規模な雇用自動化の未来に近づいているかどうかを更新して見ることができるような、2つか3つの中核的な指標や中核的なレポートのようなものがあるかどうかを教えていただけますか? それらが入ってくると、あなたの理解を更新するものは何ですか?
能力の純粋なレベルがおそらく最も重要なものです。どんなベンチマークでも、またはAIシステムがまだ遅れている場所、すでにかなり驚くべきことをしている場所を教えてくれるベンチマークの何らかの統合をフォローできます。
現在の最大の欠点の1つですが、もちろん労働者の観点からすると、それは私たちをより補完的にするので素晴らしいことですが、これらのシステムは動的に学習していないということです。
現在のLLMが機能する方法は、一度訓練され、その後重みが固定されるということです。それは多くの作業アプリケーションにとって、非常に基本的な間違いがあったとしても、それらから学ぶことができるのはほんの少しだけなので、同じ間違いを何度も何度も繰り返さなければならないことを意味します。
それは私が探している別の種類の突破口です。そして、定期的にフォローしているもう1つのメタチャートは、AIがどれくらいの長さのタスクを自動化できるかを見るものです。そして彼らは通常、7ヶ月ごとにその時間枠が2倍になることを発見します。
これがどのように続いているかを見ることも、指数関数的成長の軌道がそのままであるか、最近見られるように加速しているか、あるいはどこかプラトーに近づいているかを理解するのに非常に役立ちます。
経済学界での立ち位置
アントン、あなたは10年前にAIと自動化、潜在的な失業と経済変革について書き始めたとき、経済学の同僚は非常に懐疑的だったと述べました。あなたは自分の分野で異端者のように見られていました。
その通りです。私の先輩の同僚の1人が、「本当にこれでキャリアを捨てる覚悟があるのか?」と尋ねました。
だから明らかにそれはもはや真実ではありません。今では多くの主流派経済学者がこれらの問題を見ています。現在、あなたを経済学の専門家の周辺に置く、多くの同僚が同意しない考えは何ですか?
人工汎用知能のような概念を本当に真剣に受け止めることは、まだ経済学の専門家の中では周辺的な視点だという印象を持っています。それに近づいてくる人が増えているのは正しいですが、それはまだ小さく、ますます声高な少数派です。
私はまた、もし私たちが本当にAGIに達したら、それは終わりではなく、経済の本当に重要な変革の始まりになるだろうと信じています。
その点では、私はおそらく仲間の経済学者がいる場所のさらに周辺にいます。
あなたはこの超曲線的成長の可能性について書いてきました。基本的に、再帰的自己改善を得た場合に何が起こるか。AIがより良いAIを構築し始める。ロボット工場を構築し始め、基本的に独自の経済を創造する。
そして実際に、AIがこの重要な変曲点に達した経済で何が起こるかをモデル化しようとしました。何を発見しましたか?
最初に発見したのは、互いに強化し合うフィードバックループ全体があるということです。ソフトウェア側で再帰的自己改善のこの点に達したとしましょう。
これを行うことができるAIシステムは、ハードウェア側の研究プロセスに供給され、ハードウェア研究、その前線での技術的進歩を加速するでしょう。
さらに、認知的作業、賢いことが役立つ可能性のある他の何にでも研究を加速するでしょう。例えば、融合のような追加の安価なエネルギー源をアンロックすること、より良いロボットを作ることなどです。
これらすべてのものは互いに供給し合います。なぜならそれらの進歩は次に、AIがさらに進歩するのを助けるからです。すべてを合わせると、私たちのモデルでは超指数関数的成長、超曲線的成長、特異点につながる可能性があります。
物理学は、文字通りの特異点は実際には起こり得ないと教えてくれます。なぜならある時点でいくつかの資源制限があるからです。
しかし私が期待するのは、これらのフィードバックループが現実世界で、おそらくまだ特定していない新しいボトルネックに達するまで、大規模な成長につながるだろうということです。
学生へのアドバイス
好奇心があります。数分後に大学院生を教えに行かなければなりませんが、あなたが研究してきたことは、学生にキャリアについてどう考えるべきかについて、あなたが学生に伝えることをどのように変えましたか?
数年前、私は自分の信念についてただ率直になることに決めました。そして大学院生に、彼らが卒業する時までに経済研究者の仕事がまだあるかどうか100%確信していないと伝えています。
彼らのために指を交差させています。あることを望んでいます。しかしこの時点でそれを当てにできるとは思いません。そして私たち全員が、経済が数年後にどこに行くかについてのこの根本的な不確実性に直面しなければならないと思います。
それが大学院生から受け取るコース評価にどのように影響しましたか?
非常に良い質問です。体系的な統計分析を行っていませんし、AIが私の教育生産性を増加させたか減少させたかを確実に言うのに十分なデータポイントがありません。
分かりました。
経済の未来シナリオ
生産性について言えば、AIが経済をどのように変革するかについて考えるために私が取り組んできた枠組みについてお聞きしたいと思います。
基本的に私が見るところでは、ここには3つの可能な結果があります。1つは、経済を支配する大企業があるが、新しいAI技術を迅速に採用するには遅すぎ、規制されすぎているという、のろのろとした巨人の結果です。だから経済はしばらくの間、年に1%か2%程度で成長しながら、ただ進み続けます。根本的には何も変わりません。
第2の選択肢は、疾走する巨人の結果で、これらの大企業が実際に体制を整えて、本当に迅速に動き始めるというものです。たくさんの人を解雇するかもしれませんし、もっとたくさんの新しい仕事を作るかもしれませんが、彼らははるかに生産的で、10年後の経済は今日支配している同じ巨大企業によってまだ支配されています。
そして3番目の選択肢があります。それは死んだ巨人の結果で、基本的に今日支配しているすべての企業が、100分の1または1000分の1の労働力を持つAIを使用する競合他社によって押しつぶされるというものです。そして基本的に、古い経済がこの新しいAIを動力とする経済に飲み込まれるのを見ることになります。
これらのシナリオのうち、より妥当だと思うものはありますか? そしてそれは、ここでの可能な結果について考える正しい方法でさえありますか?
それらは考えるべき興味深いシナリオだと思います。私の最善の賭けは、第2と第3のシナリオの混合を見ることになるだろうということです。既存の優位性を考慮して大丈夫になるいくつかの疾走する子供がいるでしょうし、新参者がここでのあなたの類推を使うために、のろのろとした巨人を圧倒するいくつかのセクターもあるでしょう。
最終的に、私は技術が拡散すると思います。それが既存の企業を通じてなのか、新参者を通じてなのかは、主に巨人がどれだけ速く動くかに依存します。
もしあなたが今、上場企業のCEOだとしたら、何ができると思いますか? 明らかに、あなたの会社が何をすべきかについて市場から多くの不安があります。しかし今日ここで私たちに話したように、私たちが今やっていることの多くは、モデルがさまざまなことでより良くなるのを待っているだけです。
だから、CEOからのそのダイナミクスに対する合理的な対応は何ですか?
まず第一に、彼らは私の学生を雇うべきです。
絶対に。
なぜなら彼らはAIの使い方を本当によく知っているからです。
はい。はい。しかしもっと真剣に、最も重要なことの1つは、最新の状態を保ち、最前線の能力がどこにあるかについて情報を得続けることだと思います。
私が繰り返し見るのは、大規模な組織のCEOが非常に高いレベルの立場にいるため、すべてが本当に知的な人間によって彼らに提供され、それが彼らに知的なAIシステムにアクセスする理由を与えないということです。そしてそれは彼らを、実際に現場で何が起こっているかから少し距離を置くことになります。
だから、AIシステムの使い方を本当によく知っている私の優秀な学生の何人かを雇い、AIが今何ができるかについての最前線の見解を彼らに与えるように頼んだら、多くのCEOが実際にそれを見たときにかなり驚くと思います。
そしてそれを数ヶ月フォローして、能力が実際にどれだけ急速に改善しているかを見れば、自然と、これらのシステムが単純なテストで何ができるかを見ることができます。私たちの組織で実際に生産的にそれらをどのように採用するか、という決定につながります。
さて、それは拡散の問題につながります。実験する必要があり、物事を試す必要があり、これらのシステムを本当に限界まで押し進めたいなら失敗する必要があるため、それはまだ遅いプロセスです。
しかし、意思決定者が急速に進歩する技術にどのように反応するかについて十分な情報に基づいた決定を下したいなら、それが出発点である必要があると思います。
人々の想像力の欠如
まとめに入るにあたって、私たちは今日、一部の人々、特に市場が、それが何であるかを完全に知らずに、起こるかもしれないことについて動揺しているように見えることについて話してきました。
同時に、そこにいる非常に多くの人々の間で想像力の欠如も見られます。今日システムがどれだけ優れていても、おそらくそれほど良くならないだろう、あるいは良くなったとしても、自分たちの生活にそれほど影響を与えないだろうと信じているように見える人々です。
あなたはそれにどう関係しますか? あなたは彼らを単に、自分たちの生活にどんな変化が来るかを考えたくない人々として見ますか? それとも他の何かだと思いますか? そしてそれについて私たちは何をすべきだと思いますか? もしあなたがそれらの変化の一部が彼らにとって本当に重要かもしれないと信じているなら。
まず、私たちは皆、人生で非常に多くの多くのことに対処していますよね? そして私たちは限られた帯域幅しか持っていません。例えば1年前まで、率直に言ってほとんどのAIシステムはほとんどの人にとってそれほど役に立たなかったという事実に私は非常に共感します。
だから、なぜ私たちの限られた帯域幅の一部をそれに注意を払うことに費やすべきでしょうか? そして第2のことはおそらく一種の保護的反応でもあります。
もしこの技術の意味を真剣に考えたいなら、それはかなり厳しい予測につながります。かなり厳しい場所につながります。そして時には、ここと今に生きて、それほど遠くない将来、かなり根本的に混乱するかもしれない未来について心配しない方が、はるかに快適に感じることがあります。
そして3番目のことは、公共の言説では、あらゆる方向に向かう多くの多くの意見を聞くことができますよね? 私はあなたよりもそれに詳しくないし、あなたは公共の言説の中から最も慰めになるお気に入りの意見を選ぶことができて、その供給を非常に多く得ることができます。
それが得られる最良のアドバイスかどうかは分かりません。
ソーシャルメディアで流れている冗談があります。AIはバブルか、それとも他のすべてがバブルかのどちらかだというものです。どちらですか?
2つのうち1つを選ばなければならないなら、おそらく他のすべてでしょう。
しかしそう言った上で、経済では、物事は常に最前線にいる誰かが思うよりもゆっくりと拡散します。だからその意味で、これが絶対に変革的になるだろうという視点を取って、物事が拡散するときは少しゆっくりと動くという経済的現実のほんの少しを加えましょう。それがおそらく、私たちが向かっている場所の大体の中央値予測になると思います。
アントン、参加していただきありがとうございました。魅力的な会話でした。連絡を取り合いましょう。あなたの仕事に本当に感謝しています。
ありがとうございます。これらの重要なトピックに注意を向けていただき、本当に感謝します。
AnthropicとPentagonの対立
戻ってきたら、Anthropic対Pentagon、Alpha School、そしてシステムアップデートセグメントでのさらなる内容をお届けします。
さて、ケイシー、時々、過去に取り上げた話で新しい展開があったものについて、視聴者とリスナーを更新したいと思います。
そうですね。全体的なセグメントをそれらの周りで行うというよりも、少なくともあなたが私たちが注目してきたことを最新の状態に保つという形で、優しくチェックインしたいと思います。
そして私たちはこのセグメントの名前とテーマソングさえ持っています。それはシステムアップデートと呼ばれています。
最初のシステムアップデートは、先週番組で取り上げた話についてです。これは非常に急速に動いています。
これはもちろん、AnthropicとPentagonの間で起こっている戦いです。思い出していただくと、PentagonとAnthropicは、Claudeの利用規約への提案された変更をめぐって対立しています。これにより、軍がClaudeや他のAnthropic AIシステムをすべての合法的な用途に使用できるようになります。
Anthropicは、国内の大規模監視と自律的殺人機械を除くほぼすべての用途で問題ないと述べています。
先週のエピソードを録音した後、国防長官ピート・ヘグセスがAnthropicのCEOダリオ・アモデイをPentagonに呼び出して会議を行いました。それは今週の火曜日でした。
その会議はタイムズによって礼儀正しいと表現され、Axiosによって緊張したと表現されました。だから2つのうちどちらかがおそらく真実です。
礼儀正しくて緊張したものもあり得ます。私たちの録音セッションは私にとってしばしばそのように感じられます。
この会議で、ヘグセスはアモデイに、AnthropicはPentagonが作戦上の決定を下す条件を指示することはできないと伝えました。ダリオ・アモデイは次に、モデルが自律兵器や大規模監視に使用されないようにすることへのAnthropicのコミットメントを擁護しました。
そしてヘグセスは最後通牒を出しました。基本的に、もしAnthropicが今週金曜日、2月27日の午後5時1分までにこのすべての合法的用途条項に同意しなければ、トランプ政権は報復として行動を起こすでしょう。
できることの1つは、Anthropicをサプライチェーンリスクとして指定することです。先週番組で議論したように、それは非常に異例な措置であり、しばしば外国のスパイ活動の試みに使用されます。
そして政府がおそらくAnthropicの製品を使用せず、Anthropicが自身の請負業者と契約を結ぶことを制限することを意味します。
そうです。そしてヘグセスは伝えられるところでは、トランプ政権が防衛生産法を発動してAnthropicに政府のために製品を制限なしにすることを強制するかもしれないとも脅しました。
だから、もしAnthropicがこの金曜日午後5時1分の期限までに屈しなければ、これら2つのことが現在テーブルの上にあります。
そうですね。そしてその後者の脅し、ケビン、防衛生産法を発動するというのは、政府がこれを発動してソフトウェアを政府のために作ることを企業に要求する前例が本当にないと私は認識しています。
そして繰り返しますが、これはアメリカ人の大規模監視を行ったり、ループに人間がいない人を殺すことができる機械を作成したりする可能性のあるソフトウェアです。
そして政府の誰もこれらの使用例のどちらかを擁護したり、なぜトランプ政権がこれを行えることがそれほど重要な優先事項なのかについて話したりすることを認識していません。
そして、見てください、私は、どんな政府も自国民にこれを行うことは恐ろしいと思います。だから人々がこれに注意を払っていることを願っています。なぜなら、これは大規模ラボと政府の間でこれまでに見た中で最も重要な対立になったと思うからです。
そうですね。つまり、数年前にAI 2027のダニエル・ココテッロのような人々がAIシステムがより強力になる世界で何が起こり得るかをゲーム化していたとき、人々が想定していたシナリオの1つは、政府が大手AI企業のいくつかを国有化しようとするかもしれないというものでした。
しかしこれはある意味、それよりもさらに進んでいます。モデルをどのように構築しているかに影響を与えようとすると言っているだけではありません。私たちが使いたい方法でモデルを使用することを強制するために、これらの前例のない措置を発動すると言っています。そして私たちの要求に同意しなければ、基本的に会社を殺そうとします。
そうですね。そしてAnthropicにとってそれがどれほど厳しい結果であるかを考えてください。より安全なAIシステムを作成しようとするためにOpenAIを去った善人の集まり。つまり、SFシナリオについて話したいなら、私たちは今まさに1つを生きているように本当に感じます。
そうですね。そして先週以来出てきた別の興味深いことは、国防総省がClaudeの使用に非常にコミットしているように見えるということです。
ダリオ・アモデイとピート・ヘグセスの間のこの会議の前に、国防当局者からのAxiosの記事に素晴らしい引用がありました。国防当局者は「私たちがまだこれらの人々と話している唯一の理由は、私たちが彼らを必要としていて、今すぐ必要だからだ。これらの人たちの問題は、彼らがそれほど優れているということだ」と引用されました。
だから基本的に彼らは、すべてが比較的類似した能力を持つたくさんの交換可能なAIモデルがあったなら、Anthropicを切り離して、あなたが私たちが使いたいもののためにモデルを使わせてくれないので、あなたとの契約の条件を尊重するつもりはないと言えると言っています。
しかしAnthropicのモデルが競合するAI企業のモデルよりも優れている世界では、彼らは本当にそのトレードオフをしたくありません。彼らがここで第2層のモデルと考えるものを選ぶことは本当にしたくありません。
また、あなたが言ったように、Anthropicのモデルが機密システムでの使用が承認されている唯一のものであるため、複雑になるでしょう。
だから、これは本当にAnthropicがその存在の初期から信じてきたことを示していると思います。つまり、安全性に影響を与える方法、これらの交渉でレバレッジを得る方法は、本当に良いモデルを持つことです。
ダリオ・アモデイにはトップへの競争というフレーズがあり、基本的にAnthropicが最前線にいて、世界の主要なAI企業と競争力があれば、政策立案者や国防総省のような大規模な政府機関は彼らを真剣に受け止めることを余儀なくされると考えました。
そして私たちが今見ているのは、A、彼は正しかったということです。Anthropicはそのモデルが非常に優れているためレバレッジを持っています。そしてB、政府があなたにやりたくないことをさせることを強制できるだけなら、それは重要ではないかもしれません。
そうですね。しかし、ケビン、政権の対応がどれほど一貫性がないかを指摘したいと思います。なぜなら彼らは2つの矛盾したことを言っているからです。1つは、私たちはあなたを使うつもりはなく、他の人々にあなたを使うのをやめさせようとするつもりだということです。もう1つは、私たちはあなたに私たちを使わせることを強制するつもりだということです。
だから私にとってそれは、脅威と支配の言語しか知らない政権と一致しているだけです。交渉はありません。議論することは何もありません。私が望むものを正確に得るか、できるだけあなたを傷つけるつもりです。
しかし、その中でさえ、軍がこれらの人たちと何をしたいのかを把握できないように見えることは非常に注目に値すると思います。
そうですね。これは不可抗力が不動の物体に会う典型的なケースです。私の理解では、Anthropicは彼らが望む2つのカーブアウトについて譲歩するつもりはありません。
さて、今週Anthropicの安全ポジションについていくつかの混乱がありました。なぜなら会社は責任あるスケーリングポリシー、つまりRSPも変更したからです。これは新しいモデルをどのようにリリースし、それらに適用する安全保護を管理します。
一部の人々はこれらのことが関連していると思いましたが、私の理解では、これらは別々の問題です。そしてPentagonとのこの特定の紛争に関しては、AnthropicはまだClaudeが国内の大規模監視と自律的殺人兵器に使用されることを望まないという信念を固く保持しています。
そして彼らは、自分たちの価値観を妥協しないことを意味するなら、ビジネスへの打撃が何であれ、それに耐えることができると感じています。
そしてちなみに、Anthropicにとって何という素晴らしいマーケティングキャンペーンでしょう。私たちのモデルがこれらの恐ろしい使用例に使用されないことにコミットしている唯一のAIラボですと立ち上がって言うことができます。
そうですね。私はすでに来年の彼らのための本当に良いスーパーボウル広告を考えました。彼らは「殺人がAIに来ているが、Claudeには来ない」と言えるでしょう。
だから、金曜日の午後5時1分のこの会議または期限の後、何を探していますか?
まあ、あなたが言ったように、ダリオの公的声明に基づいて、私は彼が譲歩するつもりはないと思います。ある種の奇妙な方法で、これは彼らが望んでいた戦いだと思います。
AI安全性について番組で話してきた期間がどれだけ長く、人々がほとんどそれを避けてきた期間がどれだけ長いかを考えてください。まあ、今それはここにあるようなものです。今、アメリカで議論されている主要な公共政策問題の1つです。
そして私は、これらのシステムが非常に危険で恐ろしいことをいくつか行えるようになることに非常に近づいているという点を主張するためだけに、これを失う必要がある場合は失うことをAnthropicは喜んでいると思います。
だからAnthropicは主張を貫くと期待しています。だから私にとって問題は、その結果としてどんな結果を被るかということです。
そうですね。そして他のAI企業が対応して何をするかという問題もあると思います。GoogleやOpenAIのような企業の従業員の数人が、政府がAnthropicに彼らがやりたくないことのためにモデルを使用することを強制または強要した場合、それは非常に悪いことだと言って、Anthropicの擁護で発言しているのをすでに見ました。
しかしこれまでのところ、これらの他のAI企業のリーダーはこの問題についてほとんど沈黙しています。彼らはAnthropicにこの問題で熱を受けさせることを喜んでいると思いますが、彼らがこれらの巨大な軍事契約を追求し続けるなら、彼ら全員がいつか似たような状況に自分自身を見つけるでしょう。
そうでしょう。しかしこれまで分かっていることに基づいて、私たちは彼らが屈服することを期待すべきです。これらの他の会社では、臆病者のプロフィール以外の何物でもありませんでした。
そうですね。しかし、私はまたこれに対するいくつかの政治的反応も探します。なぜなら、先週私たちは、なぜ市民社会や政府の誰も私たちがそうだったほどこれについて動揺していないように見えるのかについて話していたからです。
この1週間でそれが変わったと思います。いくつかの選出された当局者、いくつかの市民的自由団体が、今起こっていることが、軍の技術使用の未来だけでなく、私たちの最大かつ最も先進的な技術企業のいくつかの自由と継続的な運営にとって大きな意味を持つことを認識し始めています。
そしてPentagonとAnthropicの間のこの対立は、先進的AIに関して産業と政府の間の最初の対立として、長年にわたって見られると思います。
そうですね。しかし願わくば、物事が進んでいる方法で最後のものではないことを願います。
分かりました。それがAnthropicの話の最新情報です。さらなる情報をお待ちください。
OpenClawの誤作動
システムアップデートの次は、OpenClawのアップデートがあります。これはもちろん、今年初めに非常に人気になったオープンソースのエージェント的AIツールです。人々はMac miniを購入し、自分のコンピューターにこれを設定し、自分の人生全体を実行させていました。
そしてそれが人々にとってどのように進んでいるかについて、多くの良い話を聞いてきました。そして今週、非常に悪い話を聞きました。
本当に悪かったです。今日の話はSummer Yuから来ています。彼女はMeta AIのアライメント責任者で、今週多くの注目を集めた投稿がありました。OpenClawが彼女の指示を無視して、彼女のメール受信箱全体を削除しようとしたと報告しています。
率直に言って、それは私にとって夢のように聞こえます。しかし彼女は返信したいメールがいくつかあったのだと思います。
Summerは、おもちゃのメールアカウントでOpenClawをテストして有用であることを発見した後、彼女の本物の受信箱をチェックして、アーカイブまたは削除するものを提案するようにエージェントに頼んだと言います。そして彼女は「私が言うまで行動しないでください」と言いました。
しかし彼女と確認する代わりに、ケビン、彼女が要求したように、それは核オプションに転換しました。そして彼女の受信箱全体を削除し始めました。
繰り返しますが、これは私が自分のエージェントにやってほしいことです。Summerにとっては問題でした。そして電報インターフェイスを介してプロンプトすることで停止させようとする繰り返しの試みにもかかわらず、彼女のボットは彼女を無視し、彼女の言葉で、爆弾を解除しているかのように、停止させるためにMac Miniに走らなければなりませんでした。
ではなぜこれが起こったのでしょうか? 彼女は、彼女の本物の受信箱があまりにも大きく、圧縮をトリガーしたと考えています。これは基本的に、使用しているモデルのコンテキストウィンドウを使い果たしたときです。そして圧縮中に元の指示を失いました。
ケビン、Hard Forkプログラムでこれほど大きな「ほら言ったでしょう」のケースがあったことはありますか?
いいえ、これがケーキを取ると思います。そして、これが私がラップトップにOpenClawをインストールして、ファイルへのアクセスを与えていない理由です。これらのシステムはまだ非常に予測不可能です。非常にリスクの高い行動です。
実際、私たちの主要なAI企業の一部でアライメント研究を行っている人々が、これらのシステムの欠点を自分自身で経験しているのは実際に良いという主張があると思います。自分に起こらなければ、他の人々にとって問題だとは思わないでしょう。
だからある意味、これはアライメントにとって良かったという直感に反する主張があると思いますが、この技術とそれが何ができるかを明らかに理解している誰かが、それによって完全にやられるのを見るのも非常に面白かったと思います。
絶対に。そして、この要素にも人々の注意を引きたいと思います。AI システムを使って午後を過ごし、自分が大規模に生産的になっていて、永久的な下層階級から抜け出すチケットを自分に与えていると自分自身を納得させるのは非常に簡単です。そして振り返ってみると、一日を無駄にしたことに気づくだけです。
そして、私の時間のAIとの使用が私の生活を改善するものなのか、それとも単なる時間の無駄なのかを識別することは難しいかもしれないので、継続的にそれに注意を向けてほしいと願っています。さもなければ、かわいそうなSummerがしたような、もっとひどい午後をたくさん過ごすことになるでしょう。
これは良い警告の物語だと思いますし、次に誰かがなぜメールに返信していないのかと尋ねられたときの、すべての目的に使える良い言い訳でもあります。私のOpenClawエージェントがすべてのメールを一括削除したと言えばいいのです。
Alpha Schoolの問題
今日の最終アップデートとして、ケビン、Alpha Schoolを再訪したいと思いました。
そうですね。これは、全国で学校を運営している、ある種AI搭載の教育会社です。私たちは昨年9月にAlpha Schoolの共同創設者の1人であるマッケンジー・プライスにインタビューしました。
そしてほぼすぐに、番組のリスナーから、これは少し大げさに聞こえる、この会社が宣伝しているすべてであることを確信しているか、というメールを受け取り始めました。
そしてケイシー、それ以来何が起こったのですか?
Alpha Schoolでは必ずしもすべてがうまくいっていないことを示唆する2つのレポートを強調したいと思いました。
404 Mediaが先週、いくつかの批判を掘り下げた大きな記事を公開しました。1つには、これらのAI生成されたレッスンプランの一部は、単にあまり良くないようです。
ケビン、彼らは、カリキュラムが基本的に学生に、単に言い回しが間違っているために正解がないようなスラップを見せているような例をいくつか強調しました。
正確性の問題もありました。彼らは、生成された資料の一部について約10%の幻覚率を推定し、サービス規約に違反していて、学生に関する多くのデータを収集していますが、率直に言って私は予想していましたが、少なくともそのデータの一部をリンクを持っている誰でもアクセスできるGoogle Driveに安全でない形で保存していました。
だからそれは良くありませんでした。10月にWiredに出た報告もありました。彼らはテキサス州ブラウンズビルに開設されたAlpha Schoolに特に焦点を当てました。
だから、少なくともその学校の一部の保護者は、昨年9月に聞いたAlpha Schoolの約束が自分たちの子供たちには実現されなかったように感じました。
そうですね。そして私は最近Alpha School説明会に参加した1人の保護者からも話を聞きました。そしてこの保護者は、学校が「教育のTheranos」だと思って去ったと言っていました。
この人によれば、セッション中に画面上にいくつかの偽のインタラクティビティがあり、いくつかの事前録音された絵文字の形でありました。そしてCEOは、保護者が「ねえ、私たちはライブですか、それともこれは何らかの事前録音されたプレゼンテーションですか、それとも違いますか」と尋ね始めた後、セッションの遅い段階でのみカメラに現れました。
だから、ケイシー、これのどれかが、昨年9月のマッケンジー・プライスとのインタビューから出てきたAlpha Schoolについてのあなたの見解を変えますか?
ええ、つまり、見てください、マッケンジーが言及したいくつかのことは興味深いと思いました。ああ、もしそれがうまくいったら、それは子供を教育するある種の興味深い方法かもしれない、というようなものでした。
私たちが学んでいるのは、ゼロから新しい学校を作るのは難しく、ここでいくつかの手抜きがあるかもしれないし、彼らが望むように夢を実行するのと同じくらいうまく実行していないかもしれないということだと思います。
つまり、カリキュラムに幻覚があるなら、それはそのような学校にとってほぼ最悪だと思います。彼らはそれをゼロに下げる必要があります。カリキュラムが正確であることを確認できないなら、自分自身を学校と呼ぶことができるべきではないと思います。
少し物議を醸すことを許してもらえるなら、404 Mediaの記事のヘッドラインは「学生はモルモットのように扱われている」という引用です。記事からの引用です。
そして私は、ほとんどの学校で、学生はモルモットのように扱われていると思います。教育は常に変化しています。私が今まで行ったすべての学校は、より良いネズミ捕りを作ろうとして、何らかの新しいプログラムやその他のプログラムを実行しています。
そして親として、公立学校とは非常に異なる私立学校に子供を送ることを検討しているなら、おそらく少なくとも少しはそういう実験をする用意があるでしょう?
明らかに、ほとんどの人はこのようなものを選ぶことは決してありませんよね? そして問題は、実際に行う学生の結果がどうなるかということだと思います。
第二に言いたいのは、子供たちは学校でただ異なる結果を持っているということです。アメリカのどの学校に行っても、すべての保護者にインタビューしたら、学校を絶対に愛している保護者、教師を愛している保護者がいるでしょうし、それを絶対に嫌っている保護者もいるでしょう。そして中間にたくさんいるでしょう。
だから、いくつかのレポートに過度に重点を置きたくありません。これらのレポートにあるすべてを信じる用意は完全にあります。そしてこれらの人々がひどい経験をしたことを信じます。しかし何が代表的なサンプルで何が数人の不平を言う人かを知るのは難しいです。
そうですね。そして私が言いたいのは、私がマッケンジー・プライスとAlpha Schoolについて評価したのは、学校やカリキュラムの具体的な詳細や教育へのアプローチ方法ではありませんでした。
それは純粋に、彼らが自分自身と保護者に、教育で何か大きなことが起こっていると言っていたという事実でした。AIは、Chromebookや他の技術がそうだったかもしれないような、単なる教室のツールではありません。それは、人々がどのように学ぶか、どのように学ぶことができるかを根本的に再形成しているものです。
だから、それは私が人々に続けてほしい種類のことです。はい、失敗した実験がいくつかあるでしょう。はい、うまくいかないものがいくつかあるでしょう。しかし一般的に、教育機関が望むかどうかにかかわらず、自分たちが変革されていることをより多く認識できるほど、学生にとっての結果はより良くなる可能性が高いです。
そうですね。しかしこれを言わせてください。もしあなたが学校を運営していて、それが20年前の学校と同じように見えるなら、あなたも学生をモルモットのように扱っています。
そしてその実験の結果を愛するかどうかは確信が持てません。
オーケー、だからケイシー、それが私たちのシステムアップデートです。リスナーは完全に最新の状態になり、これらすべての懸念を満たしたので、受信箱のトラフィックがゼロになることを期待しています。
まあ、分かりません。私のOpenClawが実際に受信箱を削除したばかりですが、私がそうするように言ったので、大丈夫です。
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