チャマス・パリハピティヤをスタンフォードAIクラブに招いて行われた対談の要約である。自身の初期のキャリアやモチベーションの変化、起業家としての哲学について深く語られている。さらに、AI時代におけるエンタープライズソフトウェアの課題に触れ、AIのコントロールプレーン構築を目指す新会社8090のビジョンを解説している。組織の階層をなくし、厳しい環境下で人間のレジリエンスを引き出すことの重要性や、英語という自然言語による要件定義の価値についても論じている。
イントロダクション
皆さん、来てくれてありがとうございます。今日は、現実的に紹介の必要がないほど特別なゲストをお迎えしていますが、それでも紹介させていただきます。チャマスは、エンタープライズソリューションの再構築と最新化に焦点を当てたAIネイティブ企業である8090の創設者兼CEOです。8090の以前は、ソーシャル・キャピタルの創設者兼CEOとして、Slack、SoFi、Grokなどの企業を支援してきました。リストはまだまだ続きます。その前は、SpaceXにいましたね。ああ、SpaceXです。IPO間近の話題ですね。笑い。さらにその前は、Facebookの初期エグゼクティブとして、同社を今日の規模にまで成長させました。そして、All-Inポッドキャストの共同ホストでもあります。チャマス、今日はお越しいただき光栄です。お時間を割いていただきありがとうございます。
ありがとう。彼のお母さんと学校が同じで、さっきお母さんに会ったところなんです。巡り合わせですね。世間は狭いです。インフィニティのように集めています。
ええ。笑い。さて、今日の進行について簡単にご説明します。皆さんから事前に集めた質問をいくつか用意しています。その後、会場の皆さんからの質問を受け付けます。ですから、質問がある方はメモしておいて、後で準備をお願いします。ではジェイソン、最初の質問をお願いできますか。
はい、もちろんです。最初の質問ですが、あなたはテクノロジー業界で非常に型破りなキャリアを歩んできました。移民としての始まりから、Facebook、ベンチャーキャピタルを経て、現在の起業に至るまで、誰もがそう言うでしょう。幅広い聴衆に向けてお聞きしたいのですが、あなたの生い立ちは、リスクやオーナーシップ、そして何かを構築することに対する考え方にどのような影響を与えたのでしょうか。
無限のゲームとモチベーション
まず、そういう風に言ってくれてありがとうございます。というのも、多くの人が、何がモチベーションになっているのかと不思議に思うことがあるからです。これについては、コービー・ブライアントが最高の答えを出していると思います。勝つことや負けることは、その瞬間にいることがどういうことかの副産物のようなものだ、というものです。そしてその瞬間には、技術を磨き、何かを上達させ、何よりも自分自身に何かを証明する機会があるのです。他の言い方をする人もたくさんいます。無限のゲームをどうプレイするかだ、と言う人もいます。有限のゲームをプレイする場合、あなたと私は、昇進やベンチャーキャピタル、あるいは外部からの承認、賞、肩書きといった希少なリソースを奪い合うことになります。それは有限ですよね。私が勝てばあなたが負け、その逆も然りという命題です。無限のゲームとは、そのような絶え間ない軌道のようなものです。私が偶然足を踏み入れたのは、この無限のゲームでした。私が始めた頃は有限のゲームをプレイしていて、周りのすべての人と競争していました。
ですから、今のモチベーションは何かと聞かれれば、私はいくつか本当に面白いことをやってきたと思っています。私がエグゼクティブだった頃は、主に他の誰か、その時はザックでしたが、彼から仕事を任され、私は信頼される管理者でなければなりませんでした。しかし基本的には彼のショーであり、私は脇役でした。その後、私はそこを離れて投資ビジネスを始めましたが、それは全く別の方向性のものでした。Facebookでは、私は本当に成功したと思いますし、おそらくそこで立ち止まることもできたはずです。しかし、ソーシャル・キャピタルに移った時、他の人に賭け、他人の資金を管理する方法を見つけなければなりませんでした。他人からお金を預かる時、皆さんがどう反応するかは分かりませんが、私にとっては非常にストレスの大きいものでした。メイヨー・クリニックやどこそこの年金基金など、私にお金を預けてくれた人たちのために、お金を失うかもしれないという考えがとても申し訳なく思えたのです。だから私はその仕事を本当に真剣に受け止めました。そして、リスクを取って投資家になることの意味を証明したかったのです。私はその仕事をうまくやり遂げました。
8090の素晴らしいところは、これが私にとって初めての本当の挑戦だということです。私はこれまで多くのプロジェクトを立ち上げ、軌道に乗せ、エグゼクティブ・チェアマンも務めてきました。しかし、私が今まで一度もやったことのないたった一つのこと、つまりゼロから何かを始めるというのは、これが初めての本当の挑戦なんです。白紙の設計図から、これが私たちがすべきことだと考え、そして構築する。そして、それを成功させることができるかどうかを見極める必要があります。もしそれができれば、仕事の上ではすべてやり遂げたと思えるでしょう。それが課題です。1兆ドル規模の企業をどう構築するか。完了。数十億ドル規模の投資会社をどう構築するか。完了。数十億規模のものを立ち上げ、拡大し、創造できるか。それは分かりません。でも、私がモチベーションを維持できる理由は、人間としての私が誰であるかという挑戦として捉えているからです。長くなりましたが、これは成功のための非常に重要な鍵です。もっと若い頃に知っていればよかったと思います。何度も自分自身を台無しにしました。何度も自己嫌悪に陥りました。何度も、機会の核心となる本質を台無しにしてきました。
そして、このような場所の厄介なところは、あなたを本当に欺く可能性があるということです。私はここほど権威はありませんが、カナダのウォータールー大学という、ここによく似た権威ある場所に行きました。そこでは一番賢い子供たちに囲まれます。その場合、ほとんどがカナダ人で、香港出身のカナダ人でした。でも彼らは小さな天才で、天才に囲まれていると、どうしても外側に意識が向き、お互いに競争してしまいがちです。そしてそれは大きな妨げになります。
フロー状態と組織の解体
先ほど、有限の報酬システムから無限の報酬システムへと移行したとおっしゃいましたね。限られたリソースを他者と奪い合うのではなく、自分の道を歩んでいると理解しています。その段階に到達するための重要な気づきや実践にはどのようなものがあったのでしょうか。ここにいる私たちの多くも、非常に似た環境で育ってきたと感じています。
猛スピードで壁に激突しなければなりません。私より進化している人もいるかもしれません。女性の方が、男性が愚かであることに気づけるほど進化していると思います。ですから、ただ真っ直ぐに顔面から激突するしかないのです。なぜなら、あなたが実行できる最も衝撃的なことの一つは、組織図を持たないことだからです。私たちには組織図がありません。そういう状況に人々を放り込むわけです。すでにストレスフルですよね。それが一つの方法です。誰もいません。だから、優しくて親切な人たちがいて、彼らも同じように苦労しているので、苦闘の中に連帯感が生まれ、助けてくれようとします。でも彼らもあなたと同じくらい何も分かっていないのです。しかしそこには何か美しいものがあります。なぜなら、従来の考え方をすべて解体しなければならなくなるからです。
二つ目は、意図的に大幅な人員不足にすることです。80人分の仕事があるのに40人しかいないというのは、非常に興味深い観察実験になります。何が起こるか。そして今、助けてくれる階層がないという別のプレッシャーとそれを組み合わせます。何が起こるか。最終的に目にするのは、これらすべての伝統的なものが溶け去っていく様子です。質問に対する伝統的な答えは消え去ります。もしこうなら、ああなる、というのもすべて消え去ります。そして突然、人々は第一原理から考えざるを得なくなります。それは特にキャリアの初期において、非常に素晴らしい場所です。そこで魔法が起こるのです。魔法が起こり、あなたは全く違う人間になります。
だから私は人々に言います。そういう場所を見つけたら、Anthropicがそういう場所であり、OpenAIがそういう場所であり、FacebookもGoogleもそうでした。もしかしたら今はそういう場所のポケットがあるかもしれません。SpaceXもそうです。そしてそういう場所に入るのは、そこがあなたをフロー状態に連れて行ってくれるからです。あまりにも多くの仕事があり、凄まじいプレッシャーがありますが、それは伝統的な思考を削ぎ落としてくれます。傲慢になっている暇などありません。SpaceXのマーク・ジュンコサと話せば、彼は最も謙虚な人間の一人であり、一体この人はどうなっているんだと思うでしょう。彼は常に、私たちは何をより良くできるか、何ができるかと考えています。この週末も誰かと一緒にいて、マークの話をしていました。常に質問は、私に何がもっとうまくできるか、もしSpaceXが十分にやっていないとしたらどうか、ということです。2兆ドルの企業でCTOがそういう質問をする時、それはフロー状態にあるということがどういうことかの生きた体現です。しかし、彼がどれほどのものを調整し、どれほどのプレッシャーにさらされているか想像できますか。だから彼には傲慢になっている暇がないのです。それがあなたの求めているものです。そういう場所を見つけ、そこに向かって走るべきです。他の面では信じられないほど厳しいですが、信じられないほどユニークな場所です。
8090の設立とAIのコントロールプレーン
話を戻しましょう。8090について言及されましたね。これは明らかにあなたの新しい会社です。設立の論理的な根拠は何だったのでしょうか。SaaSアプリなどを立ち上げるのではなく、これを始めようと決意させた、あなたが見た非効率性とは何だったのでしょうか。
そうですね、私の頭の働き方としては、常にフレームワークや一連のルールがあって、何が起きているかを抽象化し、それにコンテキストを与えられるかどうかという観点で考えます。AIにおける最も重要なコンテキストは、インターネットが初期にどのように発展したかまで遡ります。そしてその最も重要なコンテキストは、OSI参照モデルと呼ばれるものです。スマホでちょっとググれば、7層のケーキのような画像が出てくるはずです。どの層でも最も重要な認識すべきことは、そのスタックのあらゆる層で数千億から数兆ドル規模の価値が創造されてきたということです。ですから、当時の人々が抽象化のレイヤーがどうなるかを想像した時、彼らはまさに正解を導き出していたのです。あのモデルは私にとって非常に価値がありました。新しい企業に会い、これが面白い企業かどうか考える時、私はいつもあれを参照していました。私はこのOSIモデルに立ち戻り、これが論理的にこの中のどれかに当てはまるだろうかと自問しました。どこにフィットするのか。何をするのか。それが究極の質問というわけではありませんでしたが、非常に重要な出発点でした。
ですから、私にはAIにおけるそのフレームワークがあり、その枠組みの中で最初の数年間は純粋にシリコンの分野に費やしました。Grokという企業の立ち上げを支援しました。8090の最初の始まりは、基本的にCUDAを利用してTrainiumやInferentia、AMDなどのすべてに変換できるトランスパイラを作る必要があると考えたことでした。それが最初でしたが、間違っていることが分かりました。私は数年間、Grokのチームを支援する仕事に費やしました。それから数年間は完全に方向転換し、私がAIの支点となる資産と呼ぶものに取り組みました。それは何でしょうか。角形LFPとアクチュエーションです。なぜなら、デジタルAIスタックの内部を見ると、最も決定的に欠けているのは電力だからです。電力にとって最も重要なのは、発電と蓄電の両方です。蓄電は基本的に鉄です。OpenAIの人はどこですか。Anthropicの人はどこですか。彼はここにいましたね。ええと、鉄です。見ていればわかります、角形LFPになるはずです。そこで私はその分野でいくつかの立ち上げを支援しました。物理的なAIに目を向けると、人々が抱える最大の弱点は実際のアクチュエーションになります。どうやってセンサーを機能させるか。どうやって彼らが呼ぶナムバム・マッチテストをクリアするか。どうやるのか。その唯一の答えはレアアースです。それで私はその分野にも多くの時間を費やしました。
その後、自分の参照モデルに戻り、周りを見渡し、8090を立ち上げました。トランスパイルの問題だと思っていましたが、そうではないとすぐに気づきました。そして気づいたのです。ここで気分を害する人がいたら申し訳ないのですが、私たちはAIで本当に多くのことを行ってきました。本当に。しかし、私たちは自分たちが見てきたパターンを理解するようにモデルを訓練しているだけです。私たちは第一原理から考えていません。トークンがあり、次のトークンの予測は次のトークンの予測です。そして、私たち、あるいはOpenAIやAnthropic、XAIが作り出したものは、依然として信じられないほどの飛躍だと思っています。
しかし、何が欠けているのでしょうか。欠けているのは、それを二つの次元で翻訳できる能力です。次元のその1は、長期的なタスクが依然として根本的に使い物にならないということです。機能していません。誰が何と言おうと私は気にしません。馬鹿げた評価指標を見せないでください。48時間実行したくだらないスクリプトの話などしないでください。そんなの全部でたらめです。長期的なタスクはうまく処理されていません。単純に機能しないのです。そして第二に、複雑な問題もうまく機能していません。適切に対処されておらず、適切に処理されていません。
なぜこれが重要なのでしょうか。AIが他のテクノロジーと同じような道をたどるとすれば、私たちは上昇局面、つまり初期のハイプサイクルを経験することになります。そして、何らかの形で、どこかで何かが失敗するため、自然な収縮が見られるでしょう。私たちは皆それを目の当たりにし、それが幻滅期と呼ばれるものになります。ビジネススクールの人たちはこれが本当かどうか確認してくれると思いますが、その後、本物の最終的なソリューションがゆっくりと段階的に普及していくのを見るのです。インターネットでも起きましたし、それ以前にも、本当に多くのケースで起きてきました。この問題の厄介なところは、私たちがこのキャズムをどう越えるかを解明するために、数千億から数兆ドルもの資金を費やしていることです。ではどうすればいいのか。もしこれを解決できなければ、人々はこの幻滅期にぶつかり、これは冗談だったと言うでしょう。
私は、AIを非常に複雑な環境に持ち込み、機能させることができる必要があると考えています。では、それに対する私の解決策は何でしょうか。非常に基本的なレベルで、埋め込み空間を導くシンボリックな空間を持つ必要があると考えています。もう少し専門用語を使わずに言いましょう。企業の秘密とは何でしょうか。Googleの内部にある秘密とは何か。Uberの内部にある秘密とは。TikTokの内部の秘密とは。それらすべてです。しかし、それは一体何なのでしょうか。それはシンボリックな表現です。会議中に誰かが、ページランクはこうするべきだとか、大規模にGFSをこう構築するべきだとか言う時のことです。それはすべて英語というシンボリックな空間にあります。企業がすべきことを記述した、企業が持つ秘密のようなものです。
だから私は自分自身に問いかけました。私たちができる最も価値のあることは、英語というシンボリックな空間、要件やすべての秘密のための巨大なハニーポットを構築することだと。もし皆さんが企業の中にいて、ある時点で会社の業績が悪化したら、マッキンゼーを呼んで数千万ドルを費やし、最後に何を得るか知っていますか。素晴らしいスライドデッキを受け取るのです。そのデッキをどうしますか。大抵の場合、何もしません。それがビジネスモデルなのです。エグゼクティブであるあなたは気分が良くなります。つまり、市販のソフトウェアを購入するわけです。ソリューションとして販売されます。導入しようとしますが、実際には機能しません。そしてコンサルティング会社に行きます。彼らは私のような人間を何百人も時間単位で雇い入れます。私たちはそれを実装しようとしますが、機能しません。そしてこの無駄が積み重なっていきます。
だから私のアイデアは、基本的にAIのためのコントロールプレーンを構築したいというものです。私は、シンボリックな黄金の源、真の源泉、つまり何がなされるべきか、何がなされているか、何が機能し、何が機能しないかについての英語による理解といったものに本当に焦点を当てたいのです。PRDや要件、それらは企業が成功することを可能にする、苦労して得た秘密です。コードは機械的で決定論的なものであり、機能するかしないかのどちらかです。ですから、要件と理解を完璧にするよりもずっと前に、コードは完璧なものになるでしょう。
そこで、この最初の問題に戻ります。数兆ドルを投じた後、ついに誰かがROIは何かと尋ねる時、あなたは経済を指差して、これらの企業は生産性が50%向上したと言わなければならなくなります。それらの企業がどのように運営されているかを完全に再構築しない限り、それは報われず、街に血が流れることになるでしょう。株式市場は完全にひっくり返るでしょう。だから私たちにはそれを行う責任があります。そこで、私たちがソフトウェアファクトリーと呼ぶものがあります。非常に強力なモデル群とコラボレーションできるすべての人々を集め、すべての要件を取り込み、何をしたいのかというスコープの驚くべき感覚を把握し、それをエンジニアリング計画に結びつけます。それを作業指示書などに結びつけると、突然、思考がフォワードパスでもリバースパスでも機能するようになります。数十億行、あるいは数千万行のコードベースを取り込み、そこに投げ込むと、突然それは逆方向へと伝播し、突如として英語による理解が得られるのです。これがまさにこのシステムの機能です。そして、これを導入した企業は、そんなことができるなんて知らなかったと目を丸くします。
ある顧客は非常に古いレガシーコードベースを持っていました。彼らは引退した人たちを探してきて、誓って言いますが、これは年間1千億ドル規模の企業の話です、退職者を職場に呼び戻し、このCOBOLのコードが何をしているのかを説明してもらわなければなりませんでした。あなたたちのような天才の誰もそれを解明できなかったし、あなたの前にいた誰も解明できなかったからです。そして、このような類の問題こそが、数兆ドルの投資に対するROIを阻害しているものだということが分かりました。
隠されたコンテキストと英語の力
すべて隠されたコンテキストなんですね。
隠されたコンテキスト、暗黙知、情報、情報です。ピーター・ティールは、すべての偉大な企業は秘密の周りに隠されていると言っています。そして面白い思考実験は、もしこれらの秘密がすべて文書化されたらどうなるかということです。もし、皆さんが住んでいる世界ではGitHubがグラウンドトゥルースのようなものですが、GitHubの代わりに、CEOが実際に読める平易な言語で書かれた、実際の秘密であるWikiドキュメントのセットがあったらどうなるでしょうか。Uberに、コードではなく英語でサージプライシングを実際に説明するドキュメントがあったらどうでしょう。そして、ルールに対する英語の理解を操作すると、実際のサージプライシングのアルゴリズムが下流で数億人の人々に影響を与えて変化するとしたら。もしそれが可能だとしたらどうでしょう。
技術者でなくてもよくなるため、最適化と改善のレベルが解放され始めます。ただ良い判断力を持ち、賢明であればいいのです。技術者であるよりも、良い判断力を持ち、賢明な人の方がはるかに多いのです。だからこれが全体のポイントです。テクノロジーが機能する時、あなたは間口を広げているのです。私が大学にいた頃、CやC++でコードを書く方法を学ばなければならず、この超低レベルでメモリを操作していました。そしてある時点でPHPが現れ、Pythonが現れ、JavaScriptが現れ、抽象化が進んでいきました。何が起こりましたか。より多くの人がそのやり方を知るようになりました。Pythonが好きな人、手を挙げて。はい、部屋のほとんどですね。C++が好きな人、手を挙げて。ああ、なんてことだ。やめてくれ。お願いだから。ちょっと聞いてくださいよ。残念ながら私の話についてきてください。
残念ながらスタンフォードの授業はC++なんですね。まあ、それは賢明です。メモリとメモリ構造を理解する必要があるからです。それは分かります。しかし、大多数の人にとって私が言いたいのは、Cや、もしかしたらアセンブリの方がもっと人を惹きつけるかもしれないということです。アセンブリを知っている人はどれくらいいますか。いくつかの授業でありますね。なんてことだ。いくつかの授業がある。しかし私が言いたいのは、言語が抽象化されるにつれて、そのエコシステムに参加できる人の数が増えるということです。だからAIにとっての究極のハックは、物事が英語になる時です。それは80億人の人類にとっての統一言語です。Cではありません。Pythonではありません。ここにあるどの言語でもありません。この言語なのです。そしてイノベーションの空間はもうアルゴリズムではありません。判断力です。本当に良いアイデアであり、それははるかに多くの人が持っているものなのです。
技術的課題とビジネス上の課題
これに関連して面白い例えがあります。最初のコンパイラが発明された時、この新しいツールに対して多くの不確実性がありました。コードを書いてコンパイラに通すわけですが、生成されたアセンブリが本当に正しいかどうかは確信が持てませんでした。そして私たちはAIにおいて似たような段階にいると思います。シンボリックなレベルで推論したいという壮大なビジョンがありますが、それを行うためには、あなたが説明したようなソフトウェアファクトリーを通さなければならず、そこで損失の多い変換が起こる可能性があります。先ほどエージェントについても言及されましたね。Open Clawが48時間稼働して私の人生を解決した、みたいな異常なハイプがありますが、それは明らかに真実ではありません。明らかに誇張であり、その大きな理由の一つは、あなたがおっしゃったように多くの秘密があるからです。地雷があり、何かが起きた理由を説明したり、ChatGPTがこの行を削除したせいでコードベース全体が壊れた理由を説明するために、15年前の引退した開発者を連れてこなければなりません。ですから、英語で推論するというこの究極の目標に向かう道のりで、直面している最大の課題は何でしょうか。もっと多くの人が考えるべきことは何だと思いますか。
技術的な課題が一つと、ビジネス上の課題が一つあります。技術的な課題は、他の誰もが苦労しているのと同じことに苦労しているということです。エージェントがどこで始まりどこで終わるのか、そして人間がどこで関与するのか、その相互作用とインターフェースはどうあるべきか。エージェントがタスクから逸れないように、適切な評価と適切なガードレールをどのように作成するのか。これらのエージェントがトラバースでき、埋め込みのレベルに留まりながら、適度に長いスパンのタスクにわたって実際に行動できるようにするためのナレッジグラフをどのように作成するのか。これらは一連の技術的な課題であり、そこからビジネス戦略に関する非常に興味深い問題が生まれます。
今日も非常に重要な会話がありました。コントロールプレーンの価値とは何か、そして例えばCursorのような素晴らしい製品に主導権を明け渡すことにならないのか、ということです。そこでナビゲートしなければならないのは、私の言葉で言えば、私の理解では、Adobe PhotoshopではなくMS-DOSやWindowsを構築したいということです。この文脈において、AIにはそのコントロールプレーンがないと考えており、それこそが私が構築したいものです。私は基本的に、下流にあるすべてのエージェントのグラウンドソース、黄金の真実となるものが、常にこのハードウェアに依存せず、データベースに依存せず、言語に依存しない、やりたいことのシンボリックな表現になるようなものを持ちたいのです。
それをビジネスパーソンに納得させてみてください。彼らは理解します。だから私たちはそれを大いに売り込むことができます。しかし、それをターゲットに合わせてタスクをこなせるエージェントのセットに変換することは非常に難しいです。非常に複雑な問題です。ビジネス上の課題は、それらのイノベーションがなぜ私たちの元に留まるべきかを彼らに納得させることです。どういう意味かと言いますと、ここで1兆ドル企業をどう作るかという話に戻ります。ネットワーク効果という言葉がありましたね。これまで一度も構築されたことのないネットワーク効果とは何でしょうか。コードにまつわるこうした秘密を中心に構築されたネットワーク効果は存在したことがありません。つまり、もし私が病院でがん患者を診断しようとしている場合や、航空機メーカーで新しい翼を設計している場合、すぐに脳が考えるのは、それらは全く異なる2つの課題セットであり、全く異なる問題セットだということです。しかし、私はそれは間違っていると言いたいです。次のように考えてみてください。オントロジーは違うかもしれませんが、おそらく同じ問題なのです。コードのレベルやアセンブリのレベルでは、すべて同じように見えます。同意しますか。ええ。
ですから、この企業がそのコードを活用できるとしたらどうでしょう。なぜなら、それが別のオントロジーで再コンパイルされ、あなたが理解できるようになっているからです。すると突然、ネットワーク効果が生まれます。N+1番目の企業は、その前のN社のすべての秘密を活用できるようになります。イーロンが豊かさについて語る時、私はそれをそう解釈しています。そうやって対数的な豊かさの拡大を生み出すのです。何でも早く安くできるようになります。私たちは、この非常に複雑なビジネスの道をナビゲートし、企業にそれを一緒にやらせてもらうよう説得し、なぜこれが重要なのかを納得させようとしています。これはユニークな仕事ですが、もし達成できれば、8090で働くすべての技術者に非常に深遠なことを行う機会を与えることになります。
もしそれがなければ、ただの素晴らしいビジネスです。他の人たちと同じように資金を調達し、ユニコーンになり、デカコーンになるでしょう。云々かんぬん、何でもいいです。でも、私が気にしているのはそういうことではありません。私はこのもう一つのことを証明したいのです。コードにはネットワーク効果があり、企業はこの事柄に対して共有の協力的なアプローチを取ることができ、ボーイングがメモリアル・スローン・ケタリングを恐れる理由は何もないということです。実際はその逆です。ボーイングとメモリアル・スローン・ケタリングはある種の協力関係を築き、共に繁栄することができます。コストは下がり、価値は上がり、下流にある顧客や患者への影響も大きくなります。それがAIに対するポジティブサムな見方です。
信頼の構築とポジティブサムな未来
企業が自社の秘密を共有することには、最初はいくらかの懸念があるはずですよね。
巨大です。とてつもなく大きいです。
それをどう乗り越えるのですか。
それは信頼と評判に関することです。私たちがしていることは、まず第一に体系的に行うことです。ですから、これは技術よりもビジネスに関することですね。
確かに。
ビジネスにおいては、魚のいるところで釣りをするようなことが非常に重要です。つまり、すべてのテクノロジーの導入曲線において、常に同じ移行を経験するということです。アーリーアダプターがいて、マスミドルがいて、そしてラガードがいます。歴史的に、これら3つのクラス、特に後ろの2つのクラスを見る時は、非常に軽蔑的、あるいは否定的な見方がありました。私はこの前提に異議を唱え、違うことを言っています。誰もが異なるリスク姿勢を持っているということです。最後まで待つ人々をラガードと呼ぶのは非常に不公平だと思います。規制の厳しい製薬会社であれば、この週末にもそれを思い出させられましたが、何か間違ったことをすれば刑務所行きになる可能性があります。ですから、彼らはこのテクノロジーを軽んじたいわけではありません。あなたの体内に薬を入れた時に、額から腕が生えてきたりしないようにする責任が皆さんに対してあるのです。言っている意味が分かりますか。
ええ。
だからそれはラガードであるということではなく、顧客に対して責任を持っているということです。これが一つ。二つ目は、先ほども言いました。現在、私たちはAIにおいて非常に複雑な瞬間にいます。一方には破滅論があり、もう一方には私利私欲のための全開の資本主義があります。その2つが選択肢です。AIが登場するまでのインターネットの契約を考えてみてください。インターネットの契約とは、あなたが参加して貢献できるプロダクトを私たちが作り、その見返りとして、あなたが提供するものよりも大きいと評価する価値をあなたが得るというものでした。FacebookやInstagramを使い、写真を撮ります。どうもありがとう。それによって私たちはネットワーク効果を生み出し、1兆ドル企業を構築することができます。あなたもまだ価値を見出しています。
さて、AIが何を言っているか考えてみてください。AIはこう言います。私は学習します。その知識をトークン化し、サブスクリプションを販売します。どうもありがとう。さようなら。それはポジティブサムの見方ではありません。それを使ってあなたを置き換え、解雇するという見方もポジティブサムではありません。それは深く根本的に無責任なものです。ポジティブサムの見方とは、私たちは一緒に働くということです。時間をかけて、この複雑さを体系的にナビゲートします。規制当局や政府との交渉で助けが必要な時は、私たちはあなたのそばにいて、一緒に解決策を見つけます。建設的でポジティブサムな見方でゴールに到達します。実際にあなたがより多くの人を雇い、より多くの給料を払っていることを示します。それが私たちのやり方です。ですから、ゆっくりで体系的ですが、本当にうまくいっています。
人間というのはやはり素晴らしいもので、回復力があり、前向きで、ゼロサムではないからです。多くの人はただ無限のゲームをプレイしたいだけなのです。家族の世話をしたいだけで、騙されたりしたくないのです。なのに、なぜ私たちはここにいるのでしょうか。
ええ。
ひどいリーダーシップのせいです。ひどいリーダーシップ。だから私はフォーチュン1000の企業と話をして、私の世界観を伝えます。彼らは足で投票することができます。お金で投票します。今のところ順調です。私は10億ドル企業を持っていませんが、喜んで参加します。
オープンソースとローカルAIへの期待
これらのローカルAIエージェントをめぐるすべてのハイプについての意見を聞きたいです。Open ClawやOpen Jarvisなどがありますが、量子化、効率的なアーキテクチャ、より優れたオンデバイスGPUなどによってモデルが向上し続けるにつれて、AIのワークロードの多くがローカルコンピューティングやローカルデバイスに移行していくのを目にするでしょう。ローカルとクラウドの分割はどこに向かうと考えていますか。これはビジネスの創出やエンタープライズの分野に影響を与えるでしょうか。これらに実際にメリットがあると思いますか、それとも単なるハイプで気にする必要はないと思いますか。
素晴らしいことだと思います。AIにおいて起こるであろう最も重要で、途方もなく破壊的なことは、基本的にはオープンソースのモデルです。まず第一に、私たちにはオープンソースのモデルがありません。アメリカにはクローズドソースがあり、中国にはオープンウェイトがあります。それが現状です。私たちにはオープンソースモデルがありません。しかし、第一にオープンソースモデルのアンサンブルが必要です。そして第二に、基本的には完全に規制されていない、完全に分散化された形態のコンピューティングが必要です。最初は学習、そして推論です。この二つの組み合わせは非常に深遠です。Open Clawやこれらのローカルエージェントがそれらの領域でどのように機能するかは、はっきり言えるほどよく知りませんが、これは巨大なトレンドです。
BitTensorのサブネット3、Folding@home、Pluralis、他にもいくつかあります。私はこれらのどれにも利害関係はありませんが、すべてについて学ぶことをお勧めします。今起きていることは信じられないほど重要だと思います。カンブリア爆発であり、これからクレイジーなことになるでしょう。なぜなら、そうなれば政府の監視や政府のインフラストラクチャから完全に解放されるからです。キルスイッチはありません。
そしてなぜそれが重要かというと、もしこれらのものがシンボリックに推論できるようになれば、それを5つや6つの事業体にゲートキープさせるわけにはいかないからです。なぜなら、5つか6つの事業体がそれをコントロールした場合に何が起きるかというと、モデルメーカーに同調する人々がいて、地球の周りを回るいくつかの衛星のようなものと考えてください。そしてそれ以外の人々は事実上、そのモデルメーカーの属国になることを強いられるという分布が即座に形成されるからです。それは非常に複雑な結果であり、良いものではないと思います。しかし、そういうプロジェクトは存在します。ぜひ学んでみてください。私は深く魅了されています。多くの時間をいじったり学んだりするのに費やしています。本当にかっこいいですよ。ですから、Open ClawやOpen Agesの代わりに、学習プールの参加者として参加している場合、ローカルの学習がどう機能するのか、推論がどう機能するのかを考えるべきだと思います。技術的に非常に複雑な規模です。80億、100億、500億パラメータのモデルが今起きていますが、あまり重要ではありません。しかし、1,000億に達した時、あなたはゲームに参加することになり、商業的に本当に競争できるようになります。
ツールより第一原理思考
よし。チャマッド、ミスター・チャマット・パリア・パリア、これで合ってますか？
いや、でも質問に行ってくれ。質問に。私はあなたの大ファンで、私の最大のインスピレーションの一人です。現実世界で神話のキャラクターに会ったような気分です。質問をする前に、私のことを少し話します。私は……
彼はカンフーを知ってるよ。
私はジャスです。気をつけて。ハリウッド、カリフォルニアで生まれ、南インドで貧困の中で育ちました。私にとって教育は非常に重要です。そして今、JSA LLCの下でEducat.aiというテクノロジースタートアップを経営しています。現在、ジョージ・ワシントン大学に25万ドルの奨学金と大学のアラムナイ賞をもらって通っており、非常に感謝しています。それが私の人生を変えました。教育が私の人生を変え、私は仏教徒でもあり、フェミニストでもあります。非常に共感的です。あなたが泣けば私も泣きます。
もう少しだ。もう少し。
もうすぐです。
女の子たちが君の後ろにいるよ。一体私に何を求めているんだ？
分かりました。私はとても共感的です。あなたが泣けば私も泣きます。あなたが幸せなら、私はあなたの10倍幸せになります。さて、質問です。笑い。質問。もうすぐです。質問。私は情報システムの学生です。ビジネスロジックと技術実装のちょうど中間に座るように教えられています。もしAIがAIファースト、英語ファーストのコントロールプレーンに向かっているなら、私たちはPowerBIやPythonのような特定のツールを習得することにはあまり焦点を当てず、要件エンジニアリングの技術や第一原理思考にもっと焦点を当てるべきでしょうか。
はい。
ありがとうございます。
はい。そこの方。はい。右の方にお願いします。
エゴを手放し共感力を培う
はい。Facebookの初期のプロダクトやグロースのリーダーであるスタンやナオミのことを考える時、あなたがおそらく彼らと異なる点の一つは、人々とつながり、売り込む能力だと思います。そして、デイブが亡くなった後、シェリル・サンドバーグの子供たちにポーカーのやり方を教えたという話を思い浮かべます。あなたは信じられないほどの共感力とつながる能力を持っていると感じます。そこで、あなたの旅路の中で、どのような経験がそのスキルを開発するのに役立ったのかお聞きしたいです。
そうですね、比較的よく知られていることだと思いますが、私は成長する過程で自分が深く劣っていると感じていました。なぜなら、いつも心の中で、私の父は素晴らしい人だったと……今ではこの怒りは完全に消え去っていますが、父は私を本当にひどく殴りました。レックスの番組で一度話しましたが、それはクレイジーなことで、最近思い出しました。父は、私を殴るものをベルトか棒か選ばせてくれました。そして私は、いろいろな棒の引張強度を判断する方法を学んだのを覚えています。なぜなら、これなら10回打たれても折れるけれど、別のやつだと……言っている意味が分かりますか。でも、それが終わると、なぜこんなことを？私は本当に価値がない人間に違いないと思うわけです。なぜなら、自分から生まれた人間に、どうしてそんなことをするのかと。だから心の奥底にずっとそれがありました。
だから私は、自分を良く見せようと、意識的ではなく、自分を気分良くさせる方法を見つけようとしました。そして自分にとって奇妙な方法でそれをやりました。その後、時間が経つにつれて、私はすべてを手放すことを学びました。実際に起きたことだし、そういうものだったんだと。しかし後に残ったのは、この欲求です。人を笑わせたり、真実を語ったり、ありのままの自分でいたりするのは楽しいことですし、それはすべて普通のことです。私は他の皆と同じであり、無価値ではないということを学ぶプロセスにすぎませんでした。それが私をそこに導きました。しかし、それは非常にネガティブな場所から始まりました。皆さんにはそんな経験はしてほしくありませんが、そこにたどり着く他の方法もあると思います。私はその旅を生きていないので、それが何なのかは分かりませんが。
教育の未来と求める人材
こんにちは。関連する質問をいくつかしたいのですが。一つは、AIで何が起きているか、そしてそれがプロセスやビジネスをどのように抽象化しているかを見ている今、大学、特にコンピューターサイエンスでは何を教えるべきでしょうか。そして第二に、8090ではどのような人材を探していますか。
私は、自分自身のレジリエンスへの旅をナビゲートすることに極めて、極めて強い関心を持っている人を求めています。それだけです。彼らにはストーリーを聞いてもらい、自ら辞退するか、さらに倍賭けするか、その勇気を持ってほしいのです。それが私の求めているものです。
テクノロジーに関して言えば、技術的な能力が依然として最重要である段階に私たちはまだいると思いますし、おそらく今後10年か20年は、人々が理解を本当に洗練させることがますます重要になるでしょう。つまり、高いレベルに留まるよりも、より低いレベルに入り込まなければならなくなると実際に考えています。しかし成功すれば、何十億もの人々のために何かを構築する5,000万から1億人の職人が生まれるでしょう。彼らは英語というシンボリックな言語の中で生き、生産的な人間になることができます。だから両方存在するでしょう。
今日のトークの冒頭であなたが述べた言葉に本当に感謝しています。エゴの死や、本当にその瞬間に生きることと並行するようなことについて話されましたね。感情的知性もまた、ビジネスを構築する上で最も重要なことの一つだと私が学んだことだと思います。時間が経っても感情的知性を維持し、エゴの死と外部からの承認を必要としない状態をどのように維持し続けているのですか。そこに到達するのは素晴らしいことですが、特に承認を求めるような人間だった場合、それを維持するのは難しいと感じるからです。
歴史的に言えば、私には信じられないほどのパートナー、妻がいるというスーパーパワーがあります。彼女は私とは全く異なるベクトルにいて、こういう形ではモチベーションを感じません。私の妻は製薬会社を経営しています。彼女は希少疾患の薬を作っています。毎日頭を打ち付けられるような思いをしています。すべてが失敗します。常にすべてが失敗します。彼女は常に刃の上に立っています。ブロックバスターの薬ができたとしても、それは6〜7年しか持ちません。だからそのお金はすべてR&Dプログラムに戻さなければなりません。だから彼女は非常に現実的な日々の生活を送っています。そして彼女は信じられないほど謙虚です。エゴがモチベーションではありません。だから私がそうなりそうな時は、彼女が基本的に私の頭を叩いてくれます。彼女はイタリア人なので、物を投げることも恐れません。ああ、しまったという感じです。私には、私の変化を見て教えてくれる友人たちもいます。特に優秀な友人が一人います。
だから私には妻がいて、友人が一人いて、そしてポーカーゲームがあります。クレイジーに聞こえるかもしれませんが、ポーカーは自分の心と現在の精神状態への信じられないほどの洞察を与えてくれます。正直に言って、私は非常に優れたポーカープレイヤーです。最高レベルのプロたちが私のゲームに参加してきます。しかし、私が4〜5週間連続で負ける時は、それは私のエゴのせいです。何かが起きているのです。そして私は分析に行き、それでもダメなら民間機に乗って……笑い。
AGIの定義と知識共有のビジョン
ええ、本当に素晴らしい会話です。本当にありがとうございます。少し自己紹介させてください。私たちはGMというモデルの背後にあるAIファウンデーションモデル企業です。私たちはオープンソースモデルです。明確にしてくれてありがとうございます。オープンソースではなくオープンウェイトですね。しかし、なぜオープンウェイトをやりたいかというと、エコシステム全体をブームにさせ、全員に恩恵をもたらしたいからです。私の質問ですが、私たちは実際に一種のAGIを達成したいと考えています。あなたのAGIの定義を知りたいのと、物理モデルや他のモデルではなく、言語モデルを通じて最終的な知能を達成できると思いますか。
今日私たちが知っていることでは、AGIは現実的ではないと思います。私たちはまだ表面を引っ掻いているに過ぎません。何らかの形の超知能は存在するでしょうし、それはいくつかの狭い分野の能力になると思いますが、大部分において、私たちはどの領域においてもAGIを扱っているとは思いません。資金調達のための要件を取り除けば、そのほとんどが虚勢だと思います。
こんにちは、チャマス。ネットワーク効果についてのトークをありがとうございます。エンタープライズについてお話しされましたが、もし一般の人々もそれに貢献できるとしたらどうでしょうか。私たちは、特にカルパシーが最近発表した知識ベースの作業を中心に構築しており、非常に似た領域で構築しています。もし私が、あなたがちょうど30分前に話していたことへのアクセスを今日提供できると言ったらどうしますか。笑い。
素晴らしいですね。私はそこに行き着くために過去25年を費やしてきました。でも素晴らしい。一つ本当に面白いと思うのは、オープンソースのプロジェクトがあって人々がリポジトリに貢献するように、それをビジネスやシンボリックな言語、そして最高の病院を建設する方法に取り組む病院管理者の理解といった文脈で考えるのは本当に面白いということです。そしてそれは、すべてのAIやすべてのエージェントを導くことができる、一連の基盤となる文書です。そのアイデアは本当に素晴らしいと思います。深く協力的です。純粋に、先ほども言ったように、ポジティブサムです。本当に美しくて素晴らしいアイデアだと思いますし、いつか私たちがその中で小さな役割を果たせる瞬間が来ることを願っています。
エージェントの課題と人間の脳
チャマス、第一原理について多く語り、エージェントが複雑なタスクで軌道を外れないためのガードレールと評価指標を作成する問題についても言及しましたね。これは、機械論的な解釈可能性や、これらのモデルを物理システムとして研究できるかどうかの問題とどの程度関連していると思いますか。笑い。
質問の意図が完全にわかりませんが、もう一度試してみてください。おそらく、エージェントがなぜタスクを外れるのか、あるいはそれを物理システムとして研究できることとどれくらい関連しているのか、と聞いているのでしょうか。
私の知る限り、タスクを外れる理由は、私たちが持っているのが非常に高度なオートコンプリートのようなものだからです。第一原理思考で訓練されているわけではありません。それは不可能です。それはただ、このパターンを何度も見たから、この分布上ではこれに違いないと言っているようなものです。だから時には正しいトークンを得るし、時には間違ったトークンを得て、私はブーと言います。強化学習があって、そして私たち両方が正しい次のトークンを得る。今起きていることはそういうことです。深く強力ですが、同時に深く原始的なソフトウェアシステムです。だからといってやめるべきだという意味ではありません。実際、やるべきことがたくさんあるので、2倍、3倍、4倍にするべきだという意味です。私たちが非常に初期の段階にいるというだけです。だから私は、これが何であるか、そしてこの瞬間が何であるかを過剰に売り込むのは好きではありません。私たちはこの瞬間の現実を前倒ししているようなものですから。
こんにちは、チャマス。素晴らしいトークをありがとうございます。哺乳類が現在のフロンティアモデルの何分の一かの計算能力しか持っていないことを考えると、より効果的な学習アルゴリズムに目を向ける代わりに、なぜそのシンボリックなものに目を向ける時期だとお考えですか。
これは素晴らしい質問です。なぜなら、人間の脳と呼ばれる極めて電力効率の高いものを活用しているからです。そしてあなたの言う通り、人間の脳の力をシンボリックな言語を通じてこの埋め込み空間に変換する方法は、実際には意味がないとわかるかもしれません。しかしそれは、私たちが発明すべきではない全く異なる計算モダリティが存在することを意味します。私が言いたいのは、これは何十億年もかけて完成されたものだということです。電力効率が良く、情報密度が極めて高く、単純に機能します。そしてこれが80億個あるため、私たちという種が集合的に持っている計算能力は比類のないものだと思います。私たちができることをFLOPSで測定することはできません。人間の脳が実際にどのように機能するのかについて、それは極めて悲しい近似値に過ぎないと思います。だから、これを変える必要があると言うのではなく、事実として、ここからすべてを前方にマッピングしていくべきだと考えています。
組織を解体し再構築する
チャマス、トーク中にフロー状態についてたくさん話してくれました。非常に重要だと思いますが、フラットな階層や人よりも多い仕事量など、いくつかの要素を共有してくれました。グループをフロー状態にするために役立つ、他の秘密や要素はありますか。例えば、8090で他に何をしているのか、うまくいったのを見たことがあるものなどです。
私たちの会社全体が非常に若いのです。私は経験に伴う最近接バイアスがあまり好きではありません。新しいものは、事前の知識やバイアスのない新しい考え方によって証明され、開拓されるべきだと考えています。ですから、私たちの会社は非常に若いです。古典的な意味では非常に経験が浅いです。しかし、リスクを取り、ゴールに向かってシュートを打つという意味では非常に経験豊富です。彼らは階層の欠如を疑いません。リソースの不足を疑いません。何と言うか、本当に非常に特別な場所です。特別な。小規模で、40人くらいですが、非常に特別です。カオスです。本当にこんなことは今までやったことがありません。構造的な基盤や組織などです。8090 org designというクラウドチャットがあって、そこで継続的に対話をしていて、そこに次々と情報を入力して、なぜこれが機能しないのか、なぜこれが機能したのかを解明しようとしています。ただのカオスで、私が馬鹿げたアイデアを持ち込むと、彼らがそれはやりすぎだと言うこともあります。
でも振り返ってみると、別の言い方をすれば、普通の会社の中に入って組織図を見ると、その組織図がそうなっている理由は、80年代か90年代のどこかで、誰かが彼らにしょうもないエンタープライズソフトウェアを売り込み、その役職が存在する必要があると納得させたからではないかと私は疑っています。ああ、あなたはCXOですね。それならCXOにぴったりのソフトウェアがあります。あなたはCYOですね。ここにCYOに完璧なソフトウェアがあります。これを延々と続けていき、数兆ドルの複合体が出来上がります。でも実際にはそれは機能しないことがわかります。そこで、その数兆ドルの複合体を取り上げ、それを4倍にしてサービス複合体を作り、数兆ドルの複合体に実際に何かさせようとします。しかし、ほとんどの企業の利益率が15〜20%であることに気づきます。ちょっと待って、となります。
しかし、FacebookやGoogleのようにゼロからすべてを構築した少数の企業を見ると、ほぼ3倍の利益率があります。これまでのどこかの時点で点と点を結びつけ、ちょっと待って。FacebookやGoogleの従業員は、文字通り他の従業員より3倍賢いのか。業界によるのか、と言った人はいますか。分かりません。企業を柱のレベルまで解体できるすべての方法に目を向けると、ちょっと待って、粗悪なソフトウェアによって捕らえられている非効率性がたくさんあることに最終的に気づくからです。だから私たちはそれをすべて取り除くべきです。ゼロから書き直すべきです。
ねえチャマス、企業間のAIや知識の共有をスケーリングすることについての知識共有のポイントですが。2017年にカナダのElement AIが約1億5000万ドルを調達し、例えば銀行のような各企業からデータを受け取り、その知識を使って他の銀行の成長を助けるという約束でこの問題に取り組みました。しかしそのアイデアは、スケールしないことがすぐに証明されました。今何が違うと考えていますか。特に8090の場合、企業が自社の秘密を共有することに同意しているのはなぜですか。
あなたが資金調達ラウンドの話から始めた瞬間に、それが失敗したことが分かりました。銀行はあなたがいくらお金を集めたかなど気にしません。銀行が気にするのは、あなたの言ったことが本当に真実であり、機能するかどうかです。彼らは馬鹿ではありません。銀行を経営しているのです。だからそれが失敗した理由は、投資家を説得して1億5000万ドルを出させた人物が、5000億ドルの銀行のCEOと座って、なぜそれが正しいことなのかを納得させられる人物と同じではないからです。
分かった。じゃあ、最後の質問を一つ。難しいやつを。ダメだ、難しいやつだ。皆さん、難しい質問じゃなければ手を挙げないで。ダメだ。みんな自分の質問が難しいと思っている。君たちはカーブで評価されているから、難しさに慣れていないんだ。
チャマス、あなたが人を選んでください。あなたが難しいと思う人を選んで。
市民の判断。ああ、君だ。ここは君の判断だ。彼らが君の手を下ろしたみたいだな。君は十分忙しいだろ。それは難しい質問か？難しい質問か？よし。分かった。
どうやって自分を立ち直らせるのかって？
複雑すぎるよ、兄弟。なぜなら、兄弟、失敗なんてないんだ。失敗というのは、他の人があなたを押さえつけるために考えていることだ。失敗なんてない。もしあなたが島に置き去りにされて、それが起きたとしたら、あなたはただそれを払い落として前に進むだろう。あなたを裁いているとあなたが思っているのは、周りの全員なんだ。でもここに秘密がある。彼らはあなたのことなんか気にしていない。彼らは自分の人生を生きているんだ。だから、それは彼らがどう思っているかというあなたの認識の問題だ。失敗なんてない。実行して学ぶこと。実行して学ぶ。実行して学ぶ。それだけだ。拍手。
生き残る力とRaptorの教訓
よし、最後の質問。行こう。最後の質問。もう行かなくちゃ。
チャマス、ありがとうございます。ダートマス大学のカールです。あなたには非常に特別なエンジニアリングの審査パイプラインがあり、それは非常に厳格で、最終的には参加するよう説得しないようにしていますよね。
今のところこれは難しい質問には向かっていないが。
しかし、あなたは生き残れる人を選び出したいのですよね。
4分間泳ぐわけじゃない。生き残るのではない。生き残れるかどうか試したいと思っている人が欲しいんだ。それは全く別のことだ。
それが私の質問につながります。実際にはどうやって測定するのですか。例えばエンジニアの場合、コードの行数ですか、それとも並行して実行されているエージェントの数ですか。何ですか。どうやって測定するのですか。
分かるんだよ。彼らのキャラクターを見れば分かる。コードを書くのが一番速い人ではない。一番上手にコードを書く人でもない。それは、その瞬間の状況を処理し、プレッシャーを内面化し、そこから学び、その中で成長し、人間としてストレッチして成長しているのを確認し、周りの同僚を助け、そして次の課題に向かうという、この継続的な能力だ。
これの最も良い例として、最後の一言を残して去りたいと思う。もしビジネスを学びたいなら、OSIスタックを見てみてほしい。数秒かけて、自分自身のAIスタックを構築してみることだ。それがレッスン1。
レッスン2は、Raptor 1、2、3をGoogleで検索することだ。それを見ると、イーロンがRaptor 1とRaptor 2、Raptor 3を並べて撮った美しい写真がある。最初のは、ひどくごちゃごちゃしたものだった。そしてRaptor 2は良かった。信じられないようなエンジニアリングの偉業で、はるかに洗練されていたが、それでも非常に荒々しく粗削りだった。そしてRaptor 3を見ると、それはとても美しい。それを見た時、私が見ているのは技術的イノベーションではない。試して、実行して、学んで、実行して、学んで、実行して、そこからここまでたどり着くというプロセスを見ているんだ。それこそが私の求めているものだ。私は彫り続け、形作り、試し続ける、いろいろ試してみて、ああ、失敗した、昨日は本当にダメだったとなる人。でも、できる限りの最善を尽くし、自分を責めず、よしと言って、周りの人もあなたに責任を押し付けようとしない、そういう人だ。人数がずっと少なければ、政治もずっと少なくなる。なぜなら、希少なリソースを奪い合うことがないからだ。やるべきことが多すぎるんだ。そうして、ほとんど偶然にRaptor 1からRaptor 2へと進み、一歩下がって、わあ、私たちやったね。この真ん中にいるんだとなる。私が話せないある組織については、本当に言えないんだ。
でも私が保証するのは、もしこれを正しくできれば、あなたやあなたの両親は直接的かつ即座にその恩恵を目にするということだ。そしてそれは、それをやった人たちが……こんなこと言うべきじゃないな。それは二人の人間で、それは信じられないことだ。いや、相関関係がある。それが何なのかは言わないで。ああ、信じられない、信じられない、信じられないことだ。
だから私が言いたいのは、自分自身のRaptor 1からRaptor 2、Raptor 3へと進める場所を見つけるということだ。それはPRのような表面的なことではない。そういうことではないんだ。それが何なのかを説明するのは難しい。ただあなた自身についてのことだ。私たちのところでは、勘違いしないでほしいが、膨大な離職がある。笑い。多くの人が合わないからだ。なぜなら問題は、私たちが非常に直交する採用方法をしていることだ。スクリーニングを通過し、コーディングレビューを通過しても、実際に入ってみると、それは非常に明確で、マインドセットの問題だ。自分が何者であるかを自分で見つけ出したいという欲求だ。
いや、あなたは私の話を聞いていない。いや、これが私の言いたいことだ。もしあなたが二元的で決定論的な答えを望んでいるなら、私はそれを与えることはできない。人生がそれをあなたに与えることは決してない。結果というものはない。ただ実行と……ごめん。
何だって？
この男を二度とスタンフォードに入れないでくれ。皆さん、どうもありがとうございました。
拍手、歓声。
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