AIは人類の繁栄を解き放つ Netflix創業者リード・ヘイスティングスが語る次の20年

Netflix共同創業者リード・ヘイスティングスがリード・ホフマンとの対談で、AI時代における社会変革について語る。AGIの到来時期よりも10〜20年後の社会像を考えるべきであり、感情領域の仕事はAIの影響を受けにくく、ロボット同士のバスケ観戦を人々が望むことはないと述べる。教育では従来のSTEM偏重から人文科学・感情スキルへの回帰が必要であり、3歳児を持つなら感情スキルに賭けると断言する。安全性については大規模災害シナリオと悪用シナリオの両面で対策が必要である。豊かさの時代は核融合・住宅建設・医療など各分野で実現する可能性が高く、シリコンバレーの強さは人材流動性にあると分析する。配管工などの肉体労働職は今後20年は安泰であるとの見解も示す。

Reed Hastings: From Building Netflix to What Comes Next

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名前の取り違えから始まった対談

リード、いつも通り話せて嬉しいです。今回は二人にとって少し軽めの話題から始めましょうか。私たちは奇妙な形で取り違えられることがよくあります。あなたが私と間違えられた面白いエピソードを教えてください。私も後で答えますね。

そうですね、リード・ホフマン、リード・ヘイスティングス、両方ともデックに載っていますから。会議で紹介されるときに、誰かが手早くChatGPTで調べて、「リードH」とか何とか書いて、私のことをLinkedInの創業者だと紹介することがあります。それは素晴らしいビジネスですから、私もすごく嬉しくなります。

そうですね、Netflixも素晴らしいビジネスですから、私も同じような経験があります。最近もらった中で印象的だったのは、「あのウェンズデーという番組、最高ですね。素晴らしい仕事をしましたね」というものでした。それはあなたに転送しましたよ。本当に素晴らしい番組ですからね。私たちはこういうことをずっとやってきたので、メールが来たらお互いに転送し合うんです。

その通りです。

引用クイズで分かる二人の似すぎた思想

それでは、引用文を読み上げますので、誰の言葉か当ててください。

「ほとんどの起業家のアイデアは、クレイジーで、愚かで、経済的に成り立たないように聞こえる。そして後になって正しいと判明する」

これは私の言葉だと思います。私は完全に反対しますね。私たちが言いたいのは、それらが間違っていると判明するということです。それが逆張り思想の本質ですから。そして、稀に正しいことがある。

そう、馬鹿げて聞こえる。違います、リード・ヘイスティングスです。それは私の発言ではありません。誤引用に違いありません。

要点は、逆張り思想を持たなければならないということです。他の誰もが「お前は馬鹿だ」と思うようなものが、後で正しいと判明する。それは稀なことです。本質は、ほとんどの場合、起業家はアイデアが機能しないために失敗するということです。

二人の発言があまりに似ていて、お互いの引用を混同してしまうのが面白いですね。

「未来は専門家や規制当局が綿密に設計できるものではない。社会が集団的に探求し発見していくものだ」

退屈ですね。つまり、これは私の発言で、しかも正確です。

これはリード・ホフマンでした。

退屈というのは、リードがよく私に話しかけるときの言葉ですが、細部が大事なんです。

Netflixのエンターテインメント部分の鍵は、常にスリリングであろうとすることでした。エンターテインメントにおいて退屈さは唯一の罪です。

「石器時代、青銅器時代、鉄器時代。私たちは人類の時代全体を、彼らが使った技術で定義する」

リード・ヘイスティングスです。

「私たちはホモなのです。川を渡るとき、私たちは技術と自分自身についての理解を深めている」

これはリード・ホフマンです。

最後の一つです。「企業は速く動きすぎて死ぬことは稀で、遅く動きすぎて死ぬことが多い」

これはリード・ヘイスティングスですが、あなたも似たようなことを言っているような気がします。

非常に似ていますね。レンガとブリッジのようなものです。

オペレーターと投資家、異なる人格

どちらが優れた投資家か、どちらが面白いか、ですか。

オペレーターの人格と資本配分の人格は本当に違うことが分かりました。オペレーターの人格は、骨を加えた犬のようなものです。問題を絶対に諦めない。ひたすら取り組み続ける。投資家の人格は、非常に幅広く、アイデアに惚れ込まず、損切りして次に進むことです。私が投資を試みたとき、すべての起業家に惚れ込んでしまい、お金を渡し続けて、何もうまくいきませんでした。一方、リードがオペレーションに挑戦したとき、私たちはすぐにジェフという素晴らしいオペレーターを見つけて、フォーラムを運営してもらいました。

CEO退任後の25年からの解放

あなたは25年間Netflixの最高経営責任者を務めました。2023年1月にその役割を引き継いだ後、翌日何が起きましたか。

スケジュールが蒸発しました。まず第一に、それは秘密でした。第二に、私には大量の仕事の会議とかなり詰まったスケジュールがあり、それをやらなくなることになったのです。多くの社内外の予定がありました。最初の数日は、ただ家にいて、衝撃を受けて、たくさんの電話があり、人々が「おめでとう」と言ってくれました。

それから、こう思いました。「ずっとたくさんスキーをしたかったけれど、仕事のために年に5日か10日しかできなかった。だから2月と3月を取って、思い切りスキーをしよう」と。だから、ほとんどそれをしていました。それは超楽しい解放感と充実感でしたが、本当に計画されたものではありませんでした。それは会社にスペースを与えることになりました。元CEOが意思決定に介入したくてうずうずしていない方が良い場合が多いんです。「テッド、グレッグ、ランチでもどう。戦略について話そう」とか、「あの『ラブ・イズ・ブラインド』のエピソードはひどかった」とか言わない方がいい。だから、私はただ自分自身を楽しんで、スノーボードに集中することができました。

何か驚いたこと、寂しく感じたことはありましたか。

いいえ、大きな驚きは、移り変わることに私がどれだけ平気だったかということです。すべてを恋しく思うだろうと思っていました。なぜなら、それは私の人生のすべてだったからです。一秒一秒を愛していました。気づいたのは、やりたかったことをすべてやり終えていたということです。この巨大なグローバル展開を行いました。世界中の飛行機の中で生活し、毎週ソウル、ムンバイ、ベルリンにいて、信じられないほど楽しくエキサイティングでしたが、もうそれ以上は必要ありませんでした。だから、再び現場に戻りたいという欲求がなかったことに、本当に驚きました。もちろん寂しい面もあり、人々を恋しく思いましたが、彼らとは個人的に連絡を取り続けています。だから、驚くほど簡単でした。それを非常に難しく感じる人々もいると聞いています。

取締役会で学んだ多様な視点

Netflix以外にも、Meta、Bloombergなど、多くの影響力のある企業の取締役を務めてきました。これらの多様な企業の取締役を務めることから、AIとメディアのエコシステムについて何を学びましたか。

私のプロ人生における幸運な転機は、2005年にMicrosoftがテック業界から取締役会に誰かを入れたいと考えていたことでした。しかし、彼らには利益相反のルールがあるため、Ciscoの代表のような人を取締役に入れることができませんでした。だからリストを下げていって、1年後、国内DVDレンタルサービスの代表、リード・ヘイスティングスのインタビューにたどり着いたのです。私は「私にインタビューしたいのですか」と思いました。

そして、スティーブ・バルマーとビル・ゲイツに会いに行き、本当に意気投合しました。その少し後、彼らは私をMicrosoft Corporationの取締役会に入れてくれました。当時のNetflixより100万倍大きく、超グローバルで、超長期的な思考の会社でした。だから、私が得たものは驚くべきものでした。彼らは10年先のプロジェクトに取り組む意欲がありました。私はそんなことができたことがありませんでした。私たちの会社にはそんなことをするための十分な利益がなかったからです。だから、私にとって信じられないほどの学びでした。

その後、ソーシャルが本当に重要になってきたとき、私は「自分はちょっと年寄りだから、これにもっと近づくべきだ」と思いました。これがNetflixを変革することになる、写真などを変革したように。だから、Facebookの取締役会に入りました。マーク・ザッカーバーグは会社で非常にオープンで、できる限り助けようとし、ソーシャルについてたくさん学びました。しかし、ソーシャルは映画やテレビ番組とはほとんど関係がないことが分かりました。だから、AIがそうであるような、宇宙の他の部分の巨大な変革ではありませんでした。

それから、Bloombergの取締役会に入りました。私の友人マイク・ブルームバーグのためです。彼は信じられないほどの慈善家で、米国で最も寄付をしている人物として過去2年間1位でした。素晴らしい人間で素晴らしい慈善家です。だから、それは恩返しと楽しみでした。

そして今、私はAnthropicとNetflixの取締役会にいます。Netflixについては、CEOたちが私を信頼し、私も彼らを信頼しているので、かなり受動的です。だから簡単です。しかしAnthropicは本当にエキサイティングで激しく、チームとミッションを評価するようになりました。彼らがしていることの最前線に席があるのは素敵なことです。

サティアがMicrosoftで成し遂げた変革

LinkedInの初期、私はあなたに取締役会への参加を依頼する手紙を書きました。あなたはシリコンバレーの賢明な人々にとってトップの取締役候補の一人だからです。Microsoftに戻りますが、あなたは私より先にそこにいました。私は2017年に参加しました。実は、いつものようにあなたに電話してアドバイスをもらいました。

長期的な軌跡について話すなら、サティアはMicrosoftで素晴らしい仕事をしました。サティアがそれを行うための適切な準備は何だったと思いますか。それのうちどれくらいがサティア自身のブランドで、どれくらいがMicrosoftにすでに存在していた仕事のパターンですか。

なぜMicrosoftが彼が始めた時より10〜15倍価値が高いのか考えてみましょう。利益の流れは成長し続けていますが、その前にもスティーブ・バルマーの下で大きく成長していました。Officeは非常に強いフランチャイズであり続け、Googleからの侵食に耐えてきましたが、抜本的な変化はありませんでした。だからOffice戦争に勝ち、Officeを十分に良いものにして、切り替える人が少なくなりました。

Windowsは特に安定していません。Appleが特に成長し続けています。検索もGoogle検索が成長し続けています。だから、BingやWindowsはあまり成果を上げていません。Azureは大きく成果を上げました。AIワークロードのおかげです。これが大きな検証ワークロードです。

それは、サティアが2018年にOpenAIに投資するという、信じられないほど大胆で洞察に満ちた決断を下したことに戻ります。LinkedInを買うと言うかと思いましたが、まあ、続けてください。

彼はAIに大きく賭けて、評判の面でも、Azureビジネスの面でも、彼らを飛躍させました。それがAzureを巨大な成功に成長させたワークロードです。Amazonは自社のファーストパーティワークロードに加えて、すべての初期採用者がいたからです。Netflixのような初期採用者がいました。

サティアが信じられないところは、社内的にも、人々がスティーブができたよりも対話し協力するようにしたところです。IBMは働くには良い場所でしたが、本当に成果を上げる製品の賭けをしませんでした。サティアは、成果を上げる巨大な製品の賭けをしました。

AIをめぐる議論で抜け落ちている視点

AIについてみんな話していて、あなたも公の議論に参加しています。人々が間違った質問をしている、あるいは間違った答えを持っている部分はどこだと思いますか。AIの議論の中で、人々がもっと話すべきなのに完全に欠けている部分は何ですか。

AGIが18か月後に来るのか6年後に来るのかは、本当に大きな違いはないと思います。だから、ただ「速く来る」と言って、10年後、20年後の社会をどうしたいのかを想像すべきです。「どれだけ速く起こっているか」という強度の考えから、「ここにある、私たちは何をするのか、どう機能するのか」という考えに移行すべきです。

法律業界は、例として、教育では「全く変わらない」と言いますが、医学が50年前からどれだけ変わったか見てください。教育者は変わりたくないので頑固です。しかし、最高裁判所での弁論などの法律の実務を見ると、100年前と同じです。私たちはそれを誇りに思っています。だから、最高裁判所での弁論は、AIが完全に普及した20年後も同じように機能すると想像できます。今のところ、ブリーフはAIで編集・改善され、リサーチは少し速くなりますが、ノイズの中にあります。今日Lexis Nexisがそうであるように、あるいは法律ブリーフのためのWordがそうであるように。

経済の一部の領域は大きく変化し、一部の領域はそれほど変化しません。だから、現在のクラウドコードのバージョンがどうかなどに焦点が当てられすぎていると思います。それが起こるのです。ロボット側、ヒューマノイドロボットも起こるのです。では、10〜20年後の社会はどうなるのでしょうか。

教育、医学、法律というのは、高度に規制された業界か、大きな組合のある業界です。だから、それらが影響を受けにくく、他のものはもっと影響を受けると思いますか。それとも、AIによって最も影響を受ける職業は何だと思いますか。3年後でも10年後でも。

最も影響を受けにくいのはエンタメだと思います。ロボットのバスケットボールを見ることはないでしょう。マーチ・マッドネスが人間の対立に取って代わられることはなく、それが私たちを引き込みます。

雇用の削減率としては、ソフトウェアエンジニアという理論があります。みんな自動ソフトウェア開発に一生懸命取り組んでいるからです。しかし、多くの企業がソフトウェアエンジニアリングの雇用を減らす一方で、より多くのソフトウェアの機会がたくさんある可能性も実質的にあります。だから、その弾力的な反応は、放射線科で見たものです。

これは興味深い例です。放射線科は画像処理だからです。コンピュータとAIは人間よりはるかに優れており、何年もそうでした。今、MRIセンターに行くと、自費で300ドルでMRIを受けられます。価格は劇的に下がりました。だから、人々はもっと多くのスキャンを受けており、AIが読み取り、放射線科医が承認しています。

私は4年前、放射線科は壊滅すると思っていました。最初に話題になる職業になると。今、私たちは不足しています。35,000人の放射線科医がいて、約40,000人が必要です。賃金は高いです。これは「AIがすべてを一掃する」という大惨事のシナリオに焦点を当てやすい例です。私たちはアルマゲドンの映画が大好きです。宗教にもあります。だから、私たちはAIがものを一掃するシナリオに引き寄せられます。放射線科ではそれが起きていません。最終的にはそうなるかもしれませんが、過去5年では起きていません。

多くの職業は強靭であり、ヘルスケアにははるかに多くの需要があると私の勘は言っています。法律サービスにより多くの需要があるでしょうか。たぶん。貧しい人々は弁護士を持たず、よく搾取されています。だから、もしかすると弾力的な反応があるかもしれません。推測するなら、弁護士が最も影響を受けるかもしれません。それは非常に言語的だからです。少し定型的です。ソフトウェアを書くほどではありませんが、いくらか定型的です。

法律の仕事から、実際に物を生産する仕事へ人々がシフトすれば、生産性の向上を考えれば、それは社会全体にとってプラスになるでしょう。私は二人の弁護士の子供としてこれを言います。だから、仕事がより多くの製品やサービスを構築する方向にシフトすれば、それは良いことだと思います。エンタメや他の仕事を作り出す方法は何か、ということです。

私たち二人とも、どの分野が影響を受けるか正確には誰も分からないという立場です。しかし、私たちが見ているのは、大いなる希望の時代です。次の20年は超エキサイティングで、両方のシナリオを通じて豊かさの時代をもたらすと思います。今、開拓されているホワイトカラーのシンボリック処理(法律、ソフトウェア)があり、ヒューマノイドロボットがある程度のペースで来ています。だから、それはかなりエキサイティングでしょう。

AIの安全性をどう考えるか

AIの議論の多くは安全性の問題に関するものです。安全性の問題は、終末論者からターミネーター・シナリオ、雇用問題まで、さまざまです。AIの開発をどのようにナビゲートすべきだと思いますか。技術的な仕事(憲法的AIなど)、インセンティブ、規制のうち、どれくらいの割合があるべきですか。スピードを保ちながら安全性をナビゲートするための原則は何ですか。

安全性をいくつかのカテゴリーに分けることができます。まず、AIが乗っ取る超大惨事のスカイネット・ケースです。

近々Netflix映画になるかもしれません。

絶対に防がなければなりません。短期的に起こることではありませんが、危険なのは、これらが私たちの生活のますます多くの部分を担うにつれて、そこに滑り込んでしまう可能性があることです。タイムトラベルがないので、そこから回復するのは極めて困難です。だから、確率は低くても、大規模核戦争のように、それを防ぐために何かをしなければなりません。これが「彼らが乗っ取る」大規模核戦争相当のケースです。

もう一つのケースは、北朝鮮の兵士がそれを使ってウイルスを設計し、多くの人が死ぬ、というものです。間違った人々の手にあれば非常に強力です。一つのシナリオは合成生物学と組み合わさったものです。もう一つのシナリオは、他のコンピュータシステムへの侵入です。AIはバグを見つけるのが非常に得意です。コード分析を通じてオープンソースのバグを見つけたり、国家安全保障機関が今日するようにプロービングを通じてクローズドなもののバグを見つけたりします。今度は、テロリストや他の人々の手にあるのです。これは、悪い人々が非常に悪いことをするための強力なツールとしてAIを使う具体的な例です。

業界全体がそのような技術防止を行わなければなりません。それは難しいことです。今、誰もがそれを行っています。これらのシナリオを見たくないからです。しかし、時間とともに、十分強力なAIシステムがすべてこの種のシナリオから保護することを義務付ける規制が必要になるかもしれません。おそらくそのいくつかは起こり、その後それを防ぐための保護体制を設立するでしょう。しかし、どれも大規模核戦争のように人類全体を一度に破壊することはありません。

AIライティングが人を超える日

核戦争からAIライティングへ移りましょう。核戦争だと思う人もいますが。

ニューヨーク・タイムズが最近、ブラインドテストを行い、86,000人が参加しました。AIライティングと人間のライティングのスニペットを見せたところ、54%の人がAIライティングを好みました。一部の人は「あれは短い形式だった、小説ではなかった」と主張しました。他の人は、AIライティングを好む人が多いことに打ちのめされました。これは何を意味するのでしょうか。普通の人々がAIライティングを好むようなテストの含意は何ですか。

特定のトピックに関する短い形式のライティングは非常に異なります。ストーリーを書き、キャラクターを発展させ、キャラクターアーク、対立、解決を作るのとは違います。シェイクスピアが400年経ってもまだ巨大な影響を持っていることを見てください。彼ほど特定の広範囲のことに優れている人はいません。だから、それは非常に稀な才能です。ハイエンドのAIですが、平均的なライティングは分析の方法ではないと思いますし、AIが今日の平均的なライターよりも優れていることに驚きません。

AI時代のエンタメ業界はどう変わるか

これらすべての創造的な革命について考えると、あなたはDVDからストリーミングへの時代にいました。多くの人がAIについて懸念しているのはエンタメ業界です。AIを編集や脚本に使うかどうかというツールの話ではなく、語られる実際のストーリーについてです。AI時代は新しいストーリー、または新しい人々がこれらのストーリーを語ることをもたらすと思いますか。

人々は50年間、映画の民主化について話してきました。民主化の初期の波は90年代でした。セルロイドフィルムの代わりにデジタルで撮影できるようになり、より多くのテイクを撮ることができ、映画製作のコストが下がり、映画を民主化することになるでしょう、と。しかし、本当に変わりませんでした。より大きな予算、より高い特殊効果が得られましたが、本当の制約は映画のコストではありませんでした。今日も当時もたくさんの学生映画が制作されていますが、突き抜けません。

最近の成功であるK-pop Demon Huntersを取り上げましょう。10歳、8歳、5歳の子がいる家庭なら知っているはずです。これは私たちの28番目のアニメ映画です。私たちにとっても本当に難しいのです。K-popを繰り返したいと思っていますし、続編は作りますが、それ以外は同じ稲妻のようなものです。だから、私たちは本当に一生懸命取り組んでいますが、非常に微妙なハイエンドなものの集合だと考えてください。

特にテレビでは、多くのエピソードを作らなければならないので、少し助けになるでしょう。脚本で少し助けになり、特に脚本から画面への変換で助けになります。大きな群衆のショット、大きなスタジアム。今は非常に高価なVRショット、特殊効果ショットかもしれませんが、AIで低コストになるでしょう。だから、機械的な部分、産業的な部分は低コストになりますが、バックボーン、ストーリーは、バスケットボールの例に戻ります。私たちはロボットを見たくありません。本物の俳優にお金を払うでしょう。彼らが認識する人々に。

短形式の脅威は確かにあります。若者がTikTokだけを見て、ポッドキャストやNetflixを見ないかどうか。見守りましょう。ヴァル・キルマーが新しい映画を出します。彼は数年前に亡くなりましたが、AIヴァル・キルマーが成功するかどうかも見てみましょう。過去のIPを取り戻して延長することはニッチです。

ちなみに、人々はロボットも見ます。Netflixの素晴らしい『ラブ、デス、アンド・ロボット』シリーズなどです。だから、ロボットが何をしているのを見るかが興味深い質問です。

AIによるエンタメの隠れた変化

AIが今日来て「AIがヒットを早期に特定するのに役立つ」と言ったら、それは可能性が低いように思えます。主要なデータストリームの分析でなければですが。AIがこれに関わるサイドケースは何でしょうか。プロセスを再発明するだけでなく、コーナーケースで考えるとどうなるでしょうか。

私たちはスポーツベッティングのような同等のものを見つけていません。スポーツベッティングはスポーツの上にある一種の価値ある感情的エンゲージメント層です。実際にはAIが可能にしたものではなく、AIとは関係ありません。しかし、私たちはエンタメで常に、何が会話の層、何がエンゲージメントの層になるか、経験を豊かにするものを探しています。AIがそれを改善するかもしれませんが、それが何になるかは明らかではありません。

ある程度、ショーや映画の美しさは、自己完結していることです。映画ができてから100年以上経っており、小説のように、芸術形式としての小説は本当に一定のままです。サイズと能力に何かがあり、人々はそれに慣れています。確かに短編もあり、叙事詩もありますが、ビジネスのほぼすべては小説と人々が読むものです。映画やテレビシリーズには、それらが人工物ではなく、人間の注意持続時間とストーリーの反映であるものがたくさんあります。

人々はずっと、スーパーヒーロー映画が一つヒットすると、25のスーパーヒーロー映画やバービーがヒットし、突然おもちゃ、トイ・ストーリーのようなものが続くと不満を言っています。アルゴリズムを見ているからヒットの多様性が得られない。このスターをこのストーリーに置かなければならない、だからK-pop Demon Huntersのようなものが得られないと。あなたが言ったように、これは28番目で誰も予測できなかった。

AIは物事を平坦化すると思いますか。AIが過去の成功に賭けるようにアルゴリズムが言ったから、リスクを取らなくなるのでしょうか。それともすでに起こっているのでしょうか。

非常にわずかしかありません。私たちは本当にその人間の対立を予測しています。馴染みがありながら新鮮なものを求めています。だから、過剰な続編化に関する緊張があります。Netflixが制作している新しいコンテンツの量を見れば、それは本当になくなりました。確かに続編はあります。ウェンズデーのシーズン2、シーズン3などです。だから、それは常にビジネスの一部でした。すでに知っているストーリーで、それをもっと見るので、人々にとって非常に楽しいです。しかし、それが唯一のものになることは望みません。今日それは確かにそうではありません。今日、私たちは常に新しい映画の素晴らしいセットを持っています。

Netflixはヒットをどれくらい予測できますか。時々驚きでやって来るが、「いや、いや、いや、私たちは知っている」と思うこともありますか。それとも「うーん、時々分からない」と思うこともありますか。

両方の混合です。シーズン2はもっとあります。

データがもっとあります。テッド・サランドスが言った多くの賢明なことの一つは、コンテンツの受信のアップサイド、品質、量を10%増やすほうが、コストを50%削減するよりもはるかに良いビジネスだということです。それはAIがなぜ潜在的に本当に素晴らしいかを明確にする方法でした。

感情の領域はAIの影響を受けにくい

エンタメ業界が広く考えるべきAIの加算的な側面は何ですか。明らかに多くの懸念と不確実性があるからです。

エンタメでは、特殊効果や、以前は予算に収まらなかったものに多くの仕事が出てくるでしょう。AIを使ってそれができるようになります。それは良い例です。

しかし、概してAIに影響を受けないのは感情の領域に住むものです。人間はこれらのものに感情的に反応するからです。だから、ロボットがバスケをするのを見ることはないでしょう。それは人々にとって最も簡単な例で、感情的な喜び、感情的な刺激は依然として続くでしょう。本物の花を贈ったり受け取ったりするのが好きで、偽物の花ではない。だから、AIのせいでそれが変わるとは思いません。

AIが非常に得意なのは、思考と論理、コーディングのようなものです。本当に突破しています。だから、医学、生物学、非常に事実的、論理的、難しく、複雑なものに巨大な興奮があると考えてください。感情的なものは、最終的には価値を加えることができないわけではありませんが、確かにAIワールドの大きな推進力ではありません。

教育で何を教えるべきか

これは私が話したいことです。あなたと私は教育に対する深い情熱を共有しています。教育はAIの中心にあると感じています。誰もが素晴らしいチューターを持ち、教育がスーパーチャージされる新しい時代をもたらすのか、それとも特に公立学校の生徒は常にAIスロップを見ることになるのか。米国の教育を研究した慈善家として、AIが教育にどのように影響すると思いますか。

二つの大きな質問があります。一つは、子供たちを何のために教育するのかということです。どんな社会のために教育するのか。彼らはどんなスキルを持つべきか。過去の目標状態は、たくさんのAP試験に合格することでした。それはおそらく未来の世界のための正しい目標状態ではありません。だから、子供たちのためにターゲットにしようとしているスキルは何かという大きな議論があります。

第二は実装です。私たちが重要だと決めたものを、AIチューターを使ってもっと教えることができるか。教師の生活を良くし、子供たちにもっと学ばせることができるか。これらは混同されがちな2つの異なる議論です。

第二の「もっと教える方法」については、さまざまな種類のAIチューターを行う比較的明確な道があります。AI医師、AI弁護士があるのと同じように、AI教師もあるでしょう。それは私立学校では簡単で、チャータースクールでは簡単で、学区の学校では規制が多いので難しいでしょう。米国外では、これらのことの一部を喜んで行うので、簡単になります。だから、それは起こります。

第一の質問は不明確です。3歳児や5歳児がいる場合、何を学ばせたいですか。私たちが価値を置いていたハードなスキル、STEMのようなもの。コーディングのようなものですね。私たちは25年間「コーディングを学べ、コーディングを学べ」と言ってきました。おっと。「コーディングを学ぶな、コーディングを学ぶな」になりました。

生物学、化学、物理学のすべてのハードな事実は、非常に専門化され、必要な一般知識ではなく、おそらくそれほど価値がないでしょう。APの結果があれば、より感情的なもの、人をどう読むか、どう人と働くか、おそらく非常に価値があるでしょう。コンピュータがそれをするのははるかに難しく、人間は他の人間とそれをすることをより頻繁に好むからです。

だから、価値のシフトが見られると思います。STEMが事実上スタンフォード大学を乗っ取りました。今、私たちは人文学への回転を見るかもしれません。歴史と文学の組み合わせの理解、また脳の生理学、そして私たちが互いにどう相互作用するか。今日3歳児がいたら、感情的なスキルに倍賭けします。

素晴らしい中学校がいくつかあります。一つはチャータースクールのValor、もう一つは私立のFlourishです。彼らは7年生で、座って自分の感情について話す感情のサークルに焦点を当てています。このようなスキル、自分自身を知り、他の人間と相互作用することは、子供たちの労働生活を支えるものになると感じているからです。

アルファスクールが示す未来

人々がAIと教育について話すとき、アルファスクールが常に出てきます。マッケンジーが数か月前にポッドキャストに来ました。一部の人は最先端のAIさえ使っていないと批判します。他の人は、彼らのテストスコアを見て、誰よりも2倍良いと言います。一部の人は、年間40,000ドルという公平性について不満を言います。

60,000ドルですよ。余裕があれば素晴らしいことです。なぜあなたはアルファスクールが素晴らしいと思いますか。

私が好きなのは、実はAIよりも、子供たちにエージェンシーを与え、他のことに焦点を当てることです。

マッケンジーとジョーの哲学から始まります。子供たちは学校を愛し、休暇を愛さなければならない。だから、ナンバーワンの目標は、子供たちが休暇に行きたがらないことです。彼らは学校に留まりたい、それほど愛しているから。

それから、彼らがそれを愛するようにし、テストでよくやるために基礎を知る必要があるなら、何をするか。彼らは1日2時間、ソフトウェアでかなり練習とドリルのようなことをします。しかし、コーチが本当に動機付けし、助けています。そのご褒美として、午後の残りの時間を自分のしたいことに使えます。学校の一部はアスリート向け、スポーツ向けで、午後の残りの時間はTEDトークを見て話したり、さまざまなことをしたりします。

彼らはテスラ・ロードスターのようなものです。それは100,000ドル以上の最初のテスラのスポーツカーで、専門的なものでしたが、電気自動車を願望として確立し、最初の電気自動車が非常に速く加速するものだったのでクールでした。だから、アルファスクールはAI学校のテスラ・ロードスターです。

それは可能で、コストチェーンを下に下げることができますか。

100%、モデル3が来ます。だから、その端でますます多くの革新が起こるでしょう。

発展途上国で花開くAI教育

教育について話しましたが、米国内で運営されているアルファスクールには変化のための巨大な機会があります。米国外で教育はAIでどう変わるでしょうか。

国際的な状況では、AI教師の素晴らしい繁栄が見られると思います。米国にはかなり良い教師がいて、満足度が高く、富裕国一般がそうです。しかし、低所得国では、教育予算は子供一人あたり年間300ドルかもしれません。クラスのサイズは50〜70人かもしれません。あまり学習が行われていません。

すべての学校に Starlink、すべての子供にタブレット、そして本当に良いAIソフトウェアの組み合わせがギャップを縮めると思います。携帯電話が発展途上国でユビキタスになっているように、AI学習がユビキタスになり、それが助けになると思います。先進国を飛び越えるかどうかは分かりませんが、私たちが歴史的に見てきたギャップを確実に縮めるでしょう。一部の場所では飛び越えるかもしれません。

最近、「子供一人にラップトップ」が希望だったが本当に失敗だった、たくさんのお金を入れたが機能しなかった、という記事をあちこちで見ます。「あなたがそれを望むのは素晴らしいが、計算コストが高すぎる」と言う人もいます。「テック・ソリューションを聞いたことがあるが、今回は起こらない」と思う人々に何と言いますか。

常に「クラッシュド・ドリーム」現象があります。1980年代、私はエキスパートシステムというAIの波にいました。彼らは公開会社で、第5世代、日本人が大きな脅威になり、そしてあのAIは機能しませんでした。しかし、これは違います。だから、以前失敗したからといって、機能しないとは限りません。早すぎただけです。

世界中の「子供一人にタブレット」は非常にスケーラブルで、携帯電話プラットフォームの上に構築され、「子供一人にラップトップ」が持っていたのと同じアイデアの一部ですが、それは20年早すぎました。

計算コストが床を抜けるので、発展途上国の人々にとって参入障壁にならないと思いますか。

その通りです。コストは本当に電話市場から推進されています。米国には800ドルの電話がありますが、世界の大部分では50ドルの電話があり、かなり使えます。学校あたり50ドルの電話とStarlinkといくつかのソーラーパネルだと考えてください。だから、非常にスケーラブルです。

数学を学べ、STEM偏重の終わり

あなたが先ほど言ったことに完全に同意し、部分的に再構成したいことがあります。これは教育につながる質問です。私たちの人間のスキル、どう協力するか、人間性を理解することは増幅されると思います。コーディングを学ぶスキルは明らかになくなります。「これがコードを書かない」というように。しかし、私たちが行うことの中でかなり深いままだと思う2つのことがあります。一つは、世界の真実が何であるかについての良い体系的な理解、生物学、物理学、化学などです。私たちがいる世界の本質を理解する反復は、かなり馴染みのある科学的思考だからです。思考のパターンは重要で、戦略のパターンも重要だと思います。実際、コーディングもその方向に進むと思います。「コンピュータサイエンスを勉強すべきか、やめるべきか」と人々が言うとき、いいえ、いいえ、コンピュータサイエンスを勉強すべきで、コーディングではない、というように。私たちがどう動作するかという観点で、システムとそのパターンについての考えをもっとです。それはより一般的になると思います。私の以前の発言の控えめな再構成についてどう思いますか。

私はただ数学を勉強します。代数であろうと、数学には非常に多くの興味深いものがあります。

人々が抽象化を学んだり、真実を求めたりするのを助けたいなら、科学にいくらかの役割があり、一部の人々はそれに引かれるでしょう。しかし、過去20年間、私たちは社会としてSTEM、STEM、STEM、コーディングを学べ、STEM、STEM、STEMでした。だから、コーディングがやりすぎだとみんなが見るのと同じように、STEMもやりすぎだと見るでしょう。生物学のバックグラウンドで行うことは、AIによってずっとよく、速くなされ、その分野の仕事のために競争するのは難しくなります。

産業モデルから生涯学習へ

別のスレッドにシフトすると、AIが行うことの一つは、産業モデルから少し私たちを解放することだと思います。産業モデルは、高校に行き、大学に行き、学んで働き、学んでから働き、というものです。継続的な学習が鍵の一つになると思います。「私はこの一つの学習期間がある」だけでなく、「私は常に学習を行っていることと織り交ぜている」になると思いますか。

絶対にそうです。継続的なスキル習得を学習を通じて考えることは、長い間重要だったでしょう。高校で学んだことは大きく変わり、分野の知識は大きく変わります。それは続くだけです。だから、知的に生計を立てたい人々にとって、学習は必ず一定であるべきですが、過去のもののようなものではないと思います。それはしばらく真実だったからです。新しい世界ではさらに真実になるだけです。

AI時代に取り残される国々

ストーン・エイジ、ブロンズ・エイジ、アイアン・エイジは、人類の時代全体を彼らが使う技術で定義する、と先ほどあなたが言いました。だから私たちはAI時代に入っています。以前の時代以上に、AI時代に取り残される(個人としても国としても)と、一部の人々が実際に遅れを取り、AI時代を受け入れる人々と遅れる人々の間でより大きな分岐があると思いますか。

ただ受け入れることが、輝かしい過去を持つ小さなヨーロッパの国であれば結果を変えるとは思いません。受け入れるかどうかではないと思います。中国と米国に支配されることになるからです。カナダのような中堅国家はどう繁栄するか。私たちはその思考と解決策の一部であり、私たち全員が住みたい世界を構築できるべきです。

これらの中堅国家のために何をしますか。彼らは中国と米国だけの世界に住みたくないでしょう。

選択肢があまりあるかは分かりません。彼らがしているのは、互いにリンクすることで、それはおそらく理にかなっています。確かに、米国のAIを使うことを受け入れるでしょう。必要だからです。地元のものを動かすことができるかもしれませんし、条約でやるかもしれません。シャットオフされないように。AIは米国内、米国と他国間の所得格差を強調すると考えてください。だから、一つの社会内でそうするのと同じように、社会間で緊張を生み出します。

国、産業などのためのアクティブなAI戦略を持つことは実際に非常に重要だと思いますし、あなたも同意するでしょう。いわゆるデジタル主権も重要ですが、最も重要なことは、産業、国、企業、労働力を近代化することです。産業革命のようなものです。『スーパーエージェンシー』に書いたのは、英国は人口がフランスの4分の1、中国の10分の1で、産業革命を発明しなかったが、最も堅実に早期に産業革命を受け入れたために多世紀の帝国だったということです。国、産業、企業の観点から考えるとき、彼らもアクティブな戦略を持って早期にあるべきだと同じように考えるべきだと思いますか。

あなたの例は興味深いです。あなたは産業化をリードした英国を言いました。それは今日のアメリカに相当します。あなたは「アルゼンチンが産業化について何をすべきか」とは表現しませんでした。それは非常に難しい挑戦です。なぜなら、英国はアルゼンチンが産業化できないようにするためにあらゆる権限を尽くし、自国の力の強さを維持したからです。

だから、アルゼンチンのような中堅国家であれば、産業化政策を持つべきか。確かに、おそらくそれは理にかなっています。それは機能しますか。英国のパワーバランスが非常に高かったので、まったく明確ではありません。インドで織機などが使われるのを防ぐ法律がありました。だから、インドからの綿は来て、英国で加工される必要があり、彼らは軍隊でそれらの法律を執行しました。

ベルギーがAI政策を持つべきだと言うのは素晴らしく聞こえます。エストニアはデジタルIDや良い政府テックで多くのことをした小さな国です。だから、しないよりは良いと思いますが、それが中堅国家の答えにはあまりならないと思います。中堅国家の挑戦はかなり大きいと思います。良い解決策はありませんが、彼らがリンクし、物事を行い、よく働くこと、そして米国がその西洋のリーダーとして非常に重要な方法でそれを受け入れることを望みます。それは現在のアメリカ・ファースト政策ではありませんが、長期的には長く強い同盟を持つ方が私たちの利益になると思います。

豊かさの時代をもたらす条件

AIが豊かさの素晴らしい時代をもたらすと先ほど言いました。10年か20年か、AGIが到着するとき、それが真実になるために何が起こる必要がありますか。今満たされる必要のある条件はありますか。米国だけのことを意味しましたか。それともグローバルな豊かさになる可能性もありますか。

IPがどう共有されるかや報酬によって異なりますが、産業化で見たようにかなりグローバルだと思います。それはすべての船を持ち上げました。ホスト国とは異なるレベルで。

核融合を取り上げましょう。実際に機能させることができれば(AIが助けるでしょう)、私たちはそれを生きて見て、太陽光のコストを下げ、新しいタイプのバッテリーやストレージを発明できれば、エネルギーの使用と生産を本当に革命化できます。それが豊かさの時代をもたらします。

初期の核では、私たちは少しナイーブで、電気は計測するには安すぎると思っていました。だから、おそらくそこには行かないでしょう。しかし、それが豊かさのために考える種類のものです。住宅について考えるなら、建設は非常に高価です。ロボットが24時間建設したらどうでしょうか。そうすると、大工が働かないというマイナスがありますが、低コストで非常にカスタムで美しい住宅があります。

だから、各産業ではるかに低いコストで物事を行うのを見るでしょう。そして、私たちはそのように家を建てる必要がないかもしれないので、信じられないほどの量の発明的なエネルギーがあります。巨大な3Dプリンターでただ印刷するかもしれません。だから、その方向で技術革命が起こります。それは核融合のようなものになります。

シリコンバレーが革新を生み続ける理由

人々が頻繁に誤解する別の領域にシフトします。なぜこれほど多くの革新がシリコンバレーで起こるのでしょうか。シリコンバレーをこの種の技術のユニークな創造者にする要素は何ですか。NASDAQの半分が私たちが現在座っている場所から30マイル以内にあるのはなぜですか。

ロンドンの金融街、ニューヨーク、自動車のためのデトロイトを見れば、これはテックに特有のものではありません。仕事を変えても引っ越す必要のない才能ある人々がたくさんいて、アイデアを移動させると、非常に肯定的な強化が得られます。

米国では、ドアから出ていくアイデアに対する非常に高い保護はありません。だから、特定の会社にとって非常に難しいことがあります。「私の秘密が広がった」と感じるからです。しかし、経済とエコシステムにとって非常に生産的です。それらのアイデアが広がるからです。だから、社員の流動性が変わることがおそらく重要な要素だと考えます。それはLinkedInのようなものの組み合わせです。雇用主ベースのヘルスケアでなければと願います。雇用主ベース以外の方法であれば、もっと流動性があるでしょう。競業避止義務が少ないほど良いです。バイデン政権下のFTCが正しかったことの一つは、競業避止義務を排除することによって既存の会社と競争することを容易にしたことです。だから、その動きの流動性が最も重要だと思います。

賃金は希少性によって決まる

雇用について明らかに一般的な議論は雇用喪失や他の種類の問題ですが、賃金についての議論は非常に不十分です。実際には、多くの仕事の創出、多くの仕事の変革などがあります。しかし、放射線科の以前のコメントのように、これらのうちどの仕事が超価値あるか、報酬が上がるか、どの仕事が価値が下がり、報酬が下がるか、ということが起こります。あなたはシステム思考家ですから、賃金効果について考えがありますか。国、企業、産業、特に個人は、賃金内で起こることをナビゲートする際に何をすべきですか。

あなたは一部の仕事を価値あるものとして説明しましたが、教師は非常に価値があるが、あまり給料が良くありません。だから、給料は価値にあまり従わないと思います。需要と供給の不足に従います。賃金にとっての問題は、どの仕事が不足するかです。

コンピュータがあまり得意でない感情的なすべての仕事だと思います。私たちはそれらに大きなニーズがあるからです。より管理的な仕事は、コンピュータがその仕事をできるので、低い賃金になります。だから、AIが仕事を上手にこなす場所は、人間が行うコストや給料が低くなります。AIがするのが超難しい場所は、引き続き高い賃金になります。

多くの人々が解決策はトレード(配管工、HVAC、電気技師)だと言っています。これらは現在不足しているからです。明らかに大きな問題は、ロボットがどれくらい早く追いつくかです。それが5年か20年か40年かは、人々がトレードから賃金プレミアムを得るという観点で重要です。その点で人々に何を言いますか。

電気自動車を見ましょう。2007年に自動運転車のDARPAチャレンジがありました。それは限られたラボで実際に機能しました。今、20年後、ほとんど機能します。しかし、ハイエンドのテスラとWaymoによって、機械によって自動運転される走行の割合は、グローバルな走行の1%未満でなければなりません。簡単に。それは20年後のことです。だから、家庭でデモンストレーションする段階にも達していません。

だから、20年後、ロボットは配管の最大1%を行うかもしれません。だから、構築し、展開し、低コスト、より高い安全性を他のものより高めるには非常に長い時間がかかりますが、50年以上で起こると思います。だから、それは依然として次の20年間の素晴らしい分野になるでしょう。配管について具体的に話すなら。

ラピッドファイア

未来への楽観主義で満たしてくれる映画、歌、本はありますか。

最近見たクールな映画があります。『The Queen of Chess』です。1980年代の東ヨーロッパの一家が、チェスを通じて貧困から抜け出すために3人の娘を育てた話です。3人ともグランドマスターになり、この献身を通じて中流階級以上の生活に到達します。1980年代のルーマニアで彼らに希望があるはずがない状況でしたが、彼らは希望を持ち、素晴らしい未来に向かって働いたのです。だから、そのようなドキュメンタリーが大好きです。

人々がもっと頻繁に聞いてほしい質問は何ですか。

人々はビジネスの成功に多く焦点を当てていて(私はそれにとても恵まれてきました)、喜びにはあまり焦点を当てていないと思います。だから、質問は「あなたに喜びを与えるものは何ですか。どうやって人生の中で喜びを増やすか」です。

どうやって人生の中で喜びを増やすか、聞かせてください。

マインドフルネスと感謝、気づきにもっと取り組もうとしています。私の仕事の人生の多くは比較的慌ただしく、メールが多く、短いバーストでした。その忙しい時間にもっとマインドフルネスを統合できたかもしれません。確かに今、引退して、できます。

あなたの業界(テック、エンタメ)以外で、あなたを刺激する進歩や勢いはどこに見えますか。

確かに医療の仕事です。がん治療、健康、インスリン抵抗性の理解の改善の量。続きます。脳と体について私たちがゆっくり学んでいること、脳はもっとゆっくりですが、いくらかの進歩があります。

最後の質問です。次の15年で何が達成可能か、すべてが人類の方向に進めば、そしてそこに至る最初のステップは何ですか。

すべてが人類の方向に進むなら、それはAIが人間の繁栄を解き放ったからで、私たちの国の中、異なる所得層の間、そして国の間でそれを共有する政治的メカニズムを見つけるからです。世界全体が向上します。最初のステップは、私たちの国の人々の間、そして国の間で、私たちがどれほど相互接続しているかを認識し、ウィン・ルーズからウィン・ウィンへ移行することです。

完全に同意します。アーメン。リード、ありがとう。いつも嬉しいです。本当に。