Salesforceのマーク・ベニオフとAnthropicのダリオ・アモデイによる対談動画である。Anthropicの創業の経緯や、エンタープライズ向けAIの重要性、AIエージェントの進化、そして医療分野をはじめとするAIの社会的可能性について深く語られている。さらに、今後のデータセンター需要やAI開発の未来像についても議論が交わされている。
AI対談の始まり
皆さん、こんにちは。楽しんでいらっしゃいますか。素晴らしいですね。メタリカの準備はできていますか。ベンソン・ブーンはどうでしょう。メタリカを見に行く人は手を挙げてください。最高ですね。ベンソン・ブーンを楽しみにしている人は。なるほど、半々といったところですね。それでは、ダリオを迎えましょう。
やあ、マーク。お招きいただきありがとうございます。
ダリオ、来てくれて本当に嬉しいです。ようこそ。
ありがとうございます。
ダリオをお迎えして、ここにいる皆さんにご紹介できることを本当に嬉しく思います。私たちはこれまで素晴らしいパートナーシップを築いてきました。何度も話し合い、顧客と協力したり、技術を共同開発したりする機会もありましたね。新しいSlackbotを通じて、Slack内であなたのモデルを使えるようになったのはとてもエキサイティングでした。ただ、私が多くの友人にあなたのことを話す中で、私たちは互いをよく知っていますが、あなたのことをまだ知らない人もたくさんいます。そこで、まずはあなた自身のこと、生い立ちや出身地について少し教えていただけないでしょうか。途中でいくつか核心に触れる質問もさせていただきますが、まずは最初のところからお願いします。
生い立ちとAIへの道のり
もちろんです。私はここサンフランシスコで育ちました。元々は科学に興味があり、テクノロジーそのものに興味があったわけではありませんでした。スタンフォード大学で計算生物学のポスドクとして、神経科学の研究をしていました。癌のような私たちが直面している病気を理解しようと、生物学の課題に一生懸命取り組んでいたのですが、その中で気づいたことの一つが、生物学の複雑さは人間の限界を超えているように感じるということでした。人間の代謝の図を見たことがあるかもしれませんが、あれはまさに人間の限界を超えています。そのため、ある程度のスピードで進歩を遂げることができるのだろうかと、少し絶望し始めていました。
しかし、私がそのことについて思い悩んでいたほぼ同じ時期に、Googleやトロント大学からディープニューラルネットワークに関する最初の研究が発表されたのです。それを見て、私自身でもいくつかの結果を再現してみて、これは本当に機能する、これは本当にすごいことになるぞ、と驚きました。それで私はAIの世界に入り、Googleで働くようになり、初期のOpenAIに参加して数年間研究を率いることになりました。私は、この技術の指数関数的なスケーリングというトレンドを記録した一人であり、私や最終的にAnthropicの共同創業者となる仲間たちは、この技術のスケーリングを最初に研究したグループの一部でした。
そして2019年か2020年頃、私は2つのことに気づきました。1つは、AIは本当に月まで届くほどスケールアップし、この全体が経済を再構築するだろうということです。数年はかかるでしょうが、経済を再構築することになり、今まさにその地点に近づいています。そして2つ目は、これらのシステムは通常のソフトウェアとは異なるということです。コードを1行ずつ書くわけではありませんよね。通常のソフトウェアを構築するのは、超高層ビルを建てるようなものです。設計図を作り、すべてを設計通りに作ります。
しかしこれは皮肉なことに、もう少し生物学的なものに近いのです。オーガニックというか、モデルを育てていくような感覚です。大まかなレシピを設定して、植物を育てたり、ケーキを焼いたりするようなものです。その予測不可能性と、信じられないほどの経済的影響を組み合わせると、モデルが予測通りに振る舞うことを保証し、世界に多大な影響を与える際に責任を持って展開していく上で、安全性と責任が非常に重要になるということを意味します。私たちは、責任を持ってそれらを展開できるようにしなければなりません。これが、OpenAIを離れてAnthropicを設立した私と7人の共同創業者が、自分たちの見解のベースとした2つの柱でした。その後のことはご存知の通りです。
エンタープライズ市場への注力と家族との起業
Anthropicを設立して4年半が経ちました。私たちは非常に急速に成長しています。他の多くの企業が消費者向けに注力している中、現時点で私たちは収益面で、エンタープライズ向けの顧客と収益において少なくとも首位、もしかすると過半数を占めていると思います。そして、エンタープライズ向けの企業を経営されているあなたならご存知だと思いますが、信頼と責任という価値観は、エンタープライズへのサービス提供と本当に相乗効果があることがわかりました。これらの価値観がエンタープライズへのサービス提供を助け、エンタープライズに貢献するビジネスモデルを持つことが、私たちの価値観をさらに強化してくれるのです。
ひとつ気になったのですが、あなたは会社を立ち上げるまで非常に駆け足で進み、GoogleやOpenAIを経てAnthropicを立ち上げたとお話しされましたが、妹さんのことには触れられていませんでした。私たちがあなたのことを知り始めたとき、あなたと妹さんが一緒にこの会社で働いているというのは、最初に本当に驚いたことのひとつでした。その原点となるストーリーを教えていただけますか。
はい、もちろんです。共同創業者は7人いて、私とダニエラはそのうちの2人です。先ほども言いましたが、私たちは二人ともサンフランシスコで育ちました。ローウェル高校に通い、本当に早い段階から、私たちは何かやりたいと考えていました。
私の母もローウェル高校の出身で、ちょうどそこに座っています。きっととても喜んでいると思いますよ。
素晴らしいですね。いや本当に素晴らしい場所でした。ダニエラは私より4歳下なので、実は同じ年に在籍していたことはありません。私が4年間通い、その後の4年間を彼女が通いました。本当に幼い頃から、世界にとって良いことをしたい、何か壮大なプロジェクトをやりたい、そして一緒に働きたいという野望を持っていました。多くの人や兄弟がそういった野望を持っていると思いますが、どういうわけか、実際にそれを実現する道が私たちのところに巡ってきたのです。
それで、彼女は2018年にOpenAIで私に合流し、その後、私たち二人は一緒に働いていた仲間たち、その多くは長年の友人でしたが、彼らと一緒にAnthropicを始めることにしました。ですから、基本的に私とダニエラで一緒に会社を経営しているようなものです。彼女は会社の日々の運営を任されています。会社の組織がどう構成されているか、組織がどう動くか、プロセスはどうなっているかなど、ビジネスの構造的な部分のかなりの割合を担当しています。彼女なしでは、そして彼女がそれらのことをすべてやってくれなければ、私は会社を経営することはできなかったでしょう。
私はどちらかというと戦略的な側面、研究がどこに向かっているのか、会社としての戦略的な計画は何か、安全性についてどう考えるか、世界における会社の役割やビジョンについてどう考えるかといったことを考える傾向にあります。そして、これは非常に良い役割分担だと思っています。両方とも両方の部分をこなすことはできますが、オペレーションのモードとビジョンのモードを切り替えるのは本当に難しいので、役割を分けた方が二人ともより効果的に動けると思います。
その話に戻らせてくれてありがとうございます。それは会社の文化やあなた方の働き方の本当に素晴らしい部分だと思っています。昨年は彼女がここに来て、今年はあなたが来てくれました。私たちは最初からあなた方のことを知っています。SalesforceはAnthropicの少しばかりの株を所有していると思いますので、投資家になれたことをとても嬉しく思っています。非常に初期の投資家ですね。ごく初期からの投資家です。あなた方を信じていますから。評価額が40億ドルの時に投資していただいたと思います。合っていますか。
さあどうでしょう、でも高すぎましたよ。いずれにせよですね。
高すぎるなんて言う前に、あれから何倍になったか計算してみるべきですよ。
分かりました。今のところ利益は出ていますね。いや、もちろん、あなた方の旅路の一部になれたことにワクワクしていますし、あなたやダニエラと一緒に仕事ができることを心から楽しんでいます。
オフィス移転とこれまでの驚き
そして、あなたと妹さん、そして友人たちがここサンフランシスコで会社を立ち上げたという話に戻りますが、私たちがここにある不動産を統合し始めた頃、あなたが私たちのところに来て、Slackのビルを引き継ぐことについて話し合いましたよね。私たちがSlackを買収したばかりの頃です。そして今、あなたはSlackのビルにいます。私たちと同じように公園に面していて、窓からタワーが見える場所にいるわけです。
私のオフィスは、以前スチュワートが使っていたオフィスだと聞いています。
以前のスチュワートのオフィスですね。とてもいいですね。ふと思ったのですが、あなたは生粋のサンフランシスコっ子で、私たちと同じ公園に面し、タワーのすぐそばにいる。私たちはその会社の投資家であり、今やそれはSlackにとって不可欠な存在になっています。それなしではSlackを使えないほどですが、あなたはそのモデルのまさに最前線にいるわけです。本当に信じられないことです。
あなたは最初から本当に先見の明がありました。あなたがOpenAIにいた頃は存じ上げず、会社を立ち上げた後に初めてお会いしました。サム・アルトマンに別れを告げてドアを出てから、まだ4年半か5年くらいしか経っていませんよね。そしてよしダニエラ、これを始めようと言ったわけです。そこから今までの期待の変遷や、一番の驚きは何だったのか教えていただけますか。そこでの一番のショックは何でしたか。
そうですね、本当に多くの瞬間がありました。過去4年半は全体的に驚きの連続だったと思います。大きな視点で見ると、二面性があると思います。一方で、この4年半で目にしてきたすべてのことは、ある意味で私がスケーリング則で作ったグラフの直線によって予測されていたことです。巨大なデータセンターの建設、私たちの収益が年間10倍に伸びていること、経済全体での利用など、これらすべてはページ上の走り書きの中で見えていました。しかし、実際にそれが展開していくのを目の当たりにするのは強烈ですし、起こっている個々の出来事の多くは、全く予想もしていなかったことばかりです。
最も驚いたことを一つ挙げるとすれば、ある会社を辞めて別の会社を立ち上げたということです。そして時間が経つにつれて見えてくるのは、会社を築いていく中で、雇用する人々や会社が行う選択を通じて、道が分かれ、違いが明確になっていくということです。OpenAIは非常に消費者向けの方向へと進みました。私たちは非常にエンタープライズ向けの方向へと進みました。アプローチの仕方が全く違うのです。つまり、これら2つの企業が存在する市場構造は、ある種の自然実験のようになっています。両者は全く異なるアプローチを取っています。どちらもエコシステムの中に存在していますが、取るアプローチは非常に異なっています。
他社との関係とAIの進化
そして、Googleにいた頃のことも振り返らなければなりませんね。彼らもGeminiで大いに活躍しており、間違いなくトップモデルの一つです。彼らのことをどのように見ていますか。両者が混ざり合ったような存在だと見ていますか。
そうですね、Googleは私たちのパートナーであり、投資家でもあります。当然、彼らのモデルは私たちと競合していますし、同時に競争相手でもあります。しかし、このような協調と競争の力学は、ますます一般的になっていると思います。チップのレイヤー、クラウドのレイヤー、モデルのレイヤー、そして市場参入や流通のレイヤーなど、これらすべてのレイヤーが存在する中で、様々な企業が複数のレイヤーに関与しています。ですから、企業がある領域で協力し合いながら別の領域で競争するのは珍しいことではありません。ごく普通のことです。
私がGoogleの背後にいる人々をよく知っているということも助けになっていると思います。Googleの研究を率いているデミス・ハサビスとは15年くらいの友人です。この技術の可能性を私よりも早く見抜いていた数少ない人物の一人だと思います。彼も私と同じ神経科学のバックグラウンドを持っています。ですから、企業間に競争的な側面があったとしても、うまくやっていく助けになっているのだと思います。
彼が今年ノーベル賞を受賞した時の反応はどうでしたか。
デミス・ハサビスのために本当に嬉しく思いました。実は、私は生物学におけるAIの可能性について優しき恩寵の機械というエッセイを書いていました。そしてそれを公開しようとしていた2日前に、なんとデミスと彼の同僚たちのAlphaFoldがノーベル賞を受賞したのです。ですから結果的に、私が語っていた未来の一例として、AlphaFoldによる2024年のノーベル化学賞受賞者にそのエッセイを捧げることになりました。
とてもエキサイティングですね。あなたとダニエラの話に戻りますが、会社に取り組み、成長させ、ここサンフランシスコでそれを成し遂げているわけですが、現在見ているモデルの特徴の中で最も驚くべきものは何ですか。次世代のモデルが展開していくのを見て、何が本当にエキサイティングだと感じますか。
エージェント機能の台頭とコーディングにおける革新
そうですね。大まかに言えば、エージェント的な能力を実行できるようになったという飛躍だと思います。物事を実行できるようになるということです。
何ですって。その言葉が聞き取れませんでした。
ああ、すみません。エージェント的な能力です。モデルをエージェントに変えていくことです。
ああ、なるほど。心配しないでください、ダリオ。大丈夫です。右耳が少し遠いもので。本当に聞こえなかっただけなんです。なるほど、わかりました。
ええ、とても面白かったですね。間違いなくバズワードですし、おそらくあなたがそれをバズワードにするのに最も貢献したのではないでしょうか。しかし、これは本物だと思います。これまで不可能だった方法でタスクをエンドツーエンドでこなせるようになるということです。そして、他のどの分野よりもコードの世界でそれが顕著に現れていると思います。しかし、コードは単なる先行指標に過ぎません。金融サービス、医療・健康、保険や製造業など、私たちがパートナーシップを通じて取り組んでいる規制産業の多くのタスクにおいても同じです。エージェントは同様に価値があります。
物事をエンドツーエンドで行いたいと思うのは同じですよね。営業、市場参入、顧客管理のワークフローを考えてみてください。一連の作業を結びつけ、モデルに文脈の中で様々な情報を引き出させ、これを学び、あれを行い、この情報にアクセスさせたいはずです。ですから、それと同じくらい価値があります。ただコーダーがアーリーアダプターなだけです。彼らは新しいものをすぐに取り入れるので、私たちに未来の片鱗を見せてくれているのです。しかし、他の分野でも同じような急成長が見られるようになると思います。
その分野についていくつか質問させてください。私たちが最初に関わり始めた頃、おそらく最初の会話の1つで、この理論、特に汎用人工知能について、そして将来の可能性について話し始めました。数年前に遡りますが、当時の汎用人工知能は、モデルがほぼ再帰的で、自らを構築し、成長し、進化し、自らをコーディングしていることを認識し、コードを書いて自らを強化し、そしてどんどん先へ進んでいく、というように定義されていました。
今日の午前中、このステージに立ったブレット・アドコックは、われらはボブ、われらは軍団のワンシーンのように、ロボットが飛び立ち、未来へと自己複製を繰り返し、無限の数のロボットになっていくような話をしていました。それは信じられないほど説得力がありましたが、数年前に私たちが話していた時は、さて、モデルは自らを構築し始めている。自ら成長し、開発しているという感じでした。しかし、必ずしもその通りにはなりませんでしたよね。それとも、まだその段階に達していないだけなのでしょうか。
私は2つのことを分けて考えます。将来のAIについて語る際、どうしても全体にSF的な光沢がかかってしまうのは避けられないと思います。それはある意味メタファーとしては役立ちますが、みんなの頭の中を夢のような未来モードにしてしまうので、邪魔になることもあります。しかし、現実として起こっていることもあります。一つは、私たちが3ヶ月ごとに、以前作ったモデルよりも賢いモデルを作っているということです。そして実際、モデルは徐々に、ほとんどの人間よりもほとんどの事柄において優れているというレベルに達しつつあります。ある時点では、あらゆる人間よりもあらゆる事柄において優れるようになるかもしれません。
もう一つ現実なのは、特定のモデルのコピーが次のモデルのコピーを作るといった意味で、モデルが自らを構築しているわけではないということです。自己複製するナノボットやロボットなどはありません。しかし間違いなく起きているのは、Anthropicやその他の場所で、Claudeの上でプロダクトを構築したり、次のClaudeを訓練したり、Claudeをより速く提供するためにClaudeを利用しているということです。半年前に私は、半年後にはコードの90%がAIモデルによって書かれるようになるだろうと予測しました。その予測は間違っていると考える人もいますが、Anthropic内や私たちが協力している多くの企業内では、それは完全に真実となっています。
今、90%とおっしゃいましたね。つまり、Anthropicのすべてのコードの90%が、すべてのチームで均一にというわけではないでしょうが、現在多くのチームでモデルによって書かれているということですね。それについて、監査可能なデータを提供したり、それがどのように起きているかを示したりしたことはありますか。
はい。チームは編集と監督の役割を果たしますが、この機能を書いてと言えばClaudeがそれを実行し、人間がコードに目を通したり、別のモデル、つまり別のClaudeのコピーに助けを求めたりします。もう一つは、長引くバグが発生した時のことです。最近リリースされたClaudeを訓練していた時、クラスターが壊れているような状態でした。あるバグがあり、エンジニアたちが数日間それにかかりきりになっていました。そこで私たちはClaudeに、よくわからないけど、クラスターをいじってみて、何が問題なのか突き止められるか試してみてと頼んだのです。すると、Claudeはエンジニアが見逃していた非常に見つけにくいバグを発見しました。これは、Claudeが非常に才能のあるチームメイトのような存在であることを示す一例でした。
では、もしClaudeが現在Anthropicのすべてのコードの90%を書いているとしたら、エンジニアの数は少なくて済むのでしょうか。90%のコードがそうなら、いつになったら95%や99%になるのでしょうか。
そうですね。Claudeが90%のコードを書くということは、私たちがソフトウェアエンジニアの90%を解雇するという意味だと誤解されがちだと思います。しかし、もしあなたがこの原則に精通しているなら…
ええと、あなたは役員の解雇に関してかなり攻撃的なコメントをしたことがありますよね。だから、ただ2と2を足して4になるか確かめたかっただけです。大丈夫です。あなたと長く付き合って学んだことの一つは、後戻りして条件付けの質問をもう一度しなければならないということです。そうです。あなたは進むのが速いですからね。なんとかあなたについていこうとしているのですが、本当に素晴らしいです。ただ、あなたの言っていることを正確に理解したいのです。
はい、もちろんです。一つずつお話しさせてください。比較優位の観点から言えば、Claudeがコードの90%を書いている場合、通常それは今までと同じ人数のソフトウェアエンジニアが必要だということを意味します。よりレバレッジを効かせられるので、さらに多く必要になるかもしれません。彼らはコードを編集する10%や、最も難しい10%を書くこと、あるいはAIモデルのグループを監督することに集中できます。その結果、どうなるかというと、残りの10%が、生成するものをどんどん向上させているAIシステムを補完する存在になるため、最終的に生産性が10倍になる可能性があるのです。
つまり、あなたが本当に言いたいのは、仕事の再調整だということですね。代替ではなく。代替ではなく、再調整だと。なるほど、わかりました。その90%が95%、99%と進み、エンドツーエンドで完全に自動化されるようになると、ある時点で全く予測がつかなくなるかもしれません。その時期はいつ頃だとお考えですか。
それはかなり大きな飛躍ですね。非常に答えるのが難しいです。しかし、私たちはそれを見ています。注意深く観察しています。私たちは常に、補完性を促進する方法を探しているのです。
それは短期的でしょうか、それとも長期的でしょうか。それは5年後の目標ですか、それとも1年後の目標ですか。私は10年後の目標について楽観視しているのですが。
短期的には、私も補完性について楽観視しています。ただ、2年後、5年後を見据えると、経済全体において心配なことがあります。人間がやることがなくなるというわけではありませんが、かなり大きな破壊的変化が起こるでしょう。過去のテクノロジーで見たものと根本的には変わりませんが、それがより速く進行し、あらゆる種類のものに関連するため、経済全体に広く及ぶ労働環境の破壊的変化が起きると思います。それが今後2年から5年の間に起こると考えています。
2年から5年ですか。なるほど。では先ほどの質問に戻りますが、どの時点でAnthropicのモデルが100%のコードを書くようになるのでしょうか。
そうですね。これもまた難しい質問です。なぜなら、モデルが100%のコードを書いているとしても、人間がまだモデルを監督したり、プロンプトを与えたり、明確化したりしているかもしれないからです。これは驚くほど巧妙なことです。仕事が急速に変化する中での人々の適応能力について、私は特に懸念を抱いています。仕事は本当に速く変化していますが、比較優位は強力です。それがこの状況における私たちのツールの一つになるでしょう。
医療分野におけるAIの可能性と課題
ヘルスケアについて何度か言及されましたが、最近ヘルスケア分野で、特に精度に関する非常に相反する研究を目にしています。これらは言語モデルであるため、100%ではない精度のレベルがあるようです。そして、それを放射線医学のような他の分野に適用した場合、モデルが行っていることに放射線科医の精度が反映されていないという非常に興味深い研究結果を見ました。今後もそのように進んでいくと見ていますか、それともそれについてどう振り返っていますか。
私たちが今いる段階について言うなら、私はモデルをこう考えていますし、実際にモデルを使用している多くの人もそうだと思いますが…
私がどこに向かおうとしているか分かりますよね。私が理解しようとしているのは、世界の進化において私たちが実際にどこにいるのかということです。その軌跡はどこにあるのでしょうか。
ですから、私も、そして実際にモデルを使用している多くの人々も、モデルをセカンドオピニオンのようなものだと考えているのだと思います。それ単独では必ずしも信用しないというようなものです。医者が私に何か言ったとしても、私はそれを必ずしも事実として受け入れるわけではありません。彼らは専門家であり、多くの場合正しいですが、常に正しいわけではありません。ですから…
特にこの一つの分野、放射線医学においてです。奇妙に思えます。頭が追いつかないと言おうとしましたが、それは適切な比喩ではありませんね。十分なデータがないのか、あるいは捉えきれていないのか、あまりにもニュアンスに富んでいるのか、何かが足りないのです。何が原因なのでしょうか。
ええ。では、実際にそれがうまく機能したケースのストーリーをお話ししましょう。先ほど、妹と一緒に会社を立ち上げた話をしましたね。彼女は最近2人目の子供を出産したのですが、妊娠中のことでした。ご存知のように、妊娠中は免疫システムが低下することがあり、ウイルス感染を起こしていました。なぜか、誰の頭にもそれが細菌感染である可能性が思い浮かばなかったのです。彼女は自分のすべてのデータをClaudeにアップロードしました。するとClaudeは、医者たちがなぜか見落としていた可能性を、体系的にリストアップして提示したのです。
それは素晴らしいですね。この中で、すでに何らかの形でモデルを使って自分の健康状態を調べたことがある人はどれくらいいますか。手を挙げてください。そうですね、私たち全員がまさにそれを経験していると思います。かなりの人数ですね。
本当にすごいことですよね。こういう風に言えるわけです…
特に、心気症でそれをやっている人はどれくらいいますか。手を挙げて。少しいますね。わかりました。私自身もそうですが、ここでのポイントは…
Claudeが可能性をリストアップしたということです。もし彼女が盲目的にClaudeのアドバイスに従っていたら、うまくいかなかったでしょう。Claudeはこれについて考えましたか、あれについてはどうですかと提案するのに適していたのです。
つまり、特に言葉に関しては、そういった支援的、拡張的な能力を持っているということですね。言葉に対しては非常に優れていると。言葉ですね。
はい、そうです。画像を読み取るといった専門的な分野は、適切なデータがなければうまくいかないかもしれないといった、より専門化されたモデルに関する問題だと思います。それは、モデル自体の能力を反映しているというよりも…
放射線医学のような分野における問題の核心はそこにあるのでしょうか。私たちが、それはヘルスケアを改善すると言う一方で、モデルを使っていた医師たちが、場合によってはモデルに頼りすぎてしまい、結果的に悪い結果を招いてしまったという奇妙な研究も見ました。そしてその反対側で、放射線の画像を読み取ろうとしたモデルが、精度を達成できなかったというケースも見たのです。この2つの間には、奇妙な二極化があるように思えます。
そうですね。人間の役割は何か、モデルの役割は何かということにおいて、解決すべき課題がまだたくさん残されていると思います。もちろん、モデルが急速に改善するにつれて、それも変化しています。しかし、これは新しいテクノロジーにおいてよく見られることです。素晴らしい技術が登場しても、それを正確にどう使うか、どう関わっていくかという実用的な問題を解決するのには、驚くほど長い時間がかかります。人々が新しい技術を導入し始めた初期の頃を振り返ってみると、よくあることだと思います。
あなたは、これが人間とエージェントの協働に関する問題だと考えているのですね。
はい。いやいや、まさにその通りです。ただ、これらの実用的な分野では、コラボレーションのモデルを今まで以上にもう少し練り上げる必要があります。コードは良い例です。コードの世界は進歩がとても速いですよね。開発者はアーリーアダプターなので、そのサイクルを数ヶ月で経験しました。Claudeのコード機能をどう使うのがベストか、提案させて自分が編集するのか、自分がコードを書いてモデルに編集させるのかとブログ記事で語り合い、お互いに意見を交わし、3〜4ヶ月かけて最良の使い方を見つけ出しています。ヘルスケアや放射線医学でも同じことが起きていると思いますが、これらの業界はリスクが高く多くの障壁があるため、そのプロセスが解決していくのにはるかに時間がかかっているのです。
核心はそこにあるわけですね。これは協働作業であり、これがClaudeのコード機能の最適な使い方だといったようなものです。Claudeがコードを書いていますが、開発者として現在Claudeを扱う上での最適な方法があるわけです。100%のコードを書いているわけではありません。コードを書き、それを私がチェックし、そして私はそのコードを保守しなければなりません。コードを取り巻くインフラストラクチャ全体と、すべての機能を提供しなければならないのです。このように考えるのが正しいでしょうか。
現時点ではそれが正しい考え方だと思います。モデルがさらに強力になれば、コラボレーションの形は、人間によるもっと遠隔からの監視へと変化するかもしれません。ですから、半年後でさえどうなっているか予測するのは非常に困難です。しかし、おっしゃったことは、私たちが今いる場所の非常に正確な描写だと思います。私たちがリリースした最新モデルであるClaude Sonnet 3.5（4.5）は、おそらくこれまで見てきた中で最高のコーダーの一つです。私たちにはベンチマークがあり、GitHubのプルリクエストのランダムなサンプルのうち、どのくらいの割合を説明文から書き上げることができるかをテストしています。過去1年半で、基本的には全くコードが書けない5%程度のレベルから、約77%にまで向上しました。
エコシステムの広がりとAnthropicの未来
本当に素晴らしいですね。そして同時に、その上に全く別のエコシステム全体を生み出しています。例えば昨日私たちが披露したAgentforce Vibesは、お客様に恩恵をもたらすと思いますし、Lovableのような他のツールもこれらの基盤の上に構築されています。モデルの上にエコシステム全体が構築されているのを見て、驚きはありましたか。
それを見るのは本当に素晴らしいことでした。多くの異なるモデルがありますよね。GitHub Copilotのようなものを見れば、それはGitHubを補完するようなものですし、Cursorのようなものを見れば、それはIDEモデルの一種です。LovableやReplitを見ると、より消費者向けモデルに近く、従来のソフトウェア開発者ではない人々がコードを書くことを可能にしています。Vercelのような違った見方もありますし、Augment Code、Windsurfなど、エコシステム全体が存在しています。そして、Claude Codeのようなコマンドラインツールもあります。ですから、そこで何が勝者になるか、あるいはそもそも勝者が一つだけなのかを言うのは早すぎると思います。単に人によって、あるいは用途によって異なるものが機能するだけという可能性もあります。
つまり文明全体ですね。OSの能力全体と言えますね。それは一つの文明であり、OSであり、さらに広く、全領域に及んでいます。本当に印象的です。非常に根源的であるからこそ、他からこれほど信じられないようなイノベーションを引き出すことができるのですね。
ええ、本当に。
その中で、あなたが一番予想していなかったものはどれですか。
そうですね。非コーダーにコードを書かせるような、人々にエンドツーエンドでコードを書かせることを可能にするモデルだと思います。実際に見てみると完全に理にかなっていますし、ビジネスモデルとしても非常にうまくいっています。ただ、私がすべてを構想していた時には…
どの製品が一番好きですか。
ええと、これはですね、顧客は自分の子供のようなものですから、本当は答えるべきではない類の質問ですね。なので、答えないでおきます。
分かりました。ところで皆さん、ダリオのことが少し分かってきましたか。ダリオの人となりが掴めましたか。私は皆さんがあなたのこと、あなたがこれについてどう考え、私たちがどこへ向かっているのかを理解する手助けをしたいと思っています。あなたは起業家であり、OpenAIを離れ、この事業が軌道に乗っています。あなたとダニエラがいて、Slackのビルにいます。5年後にはどうなっているでしょうか。どんな風景が見えますか。私たちはこれまでの0年から5年を見てきました。ここで投資家として私に話す必要はありませんし、誰もあなたにその責任を問うつもりはありません。ただ空想を広げてみて、今が2025年ではなく2030年だとしたら、Anthropicはどこにいて、どうなっているでしょうか。他のすべての企業や競合他社のことは忘れてください。誰も気にしません。5年後のAnthropicはどこにいますか。あなたの大きな夢は何でしょうか。
これについて考える最も良い方法の一つは、私が書いた優しき恩寵の機械というエッセイだと思います。あれは社会的な視点から書かれたものですが、もちろん会社としてもそれを実現し、貢献しようとしているので、そこから逆算して会社がどうなってほしいかが見えてくるはずです。私はそれをAIのプラスの側面として捉えていました。AIには多くの懸念があります。私自身もその懸念を最も声高に主張する一人ですが、同時にAIのプラスの側面を信じられないほど深く信じています。コードを書く人々や、自分たちをより楽観的だと表現する人々よりも、ずっとそう信じていると思います。私は本当に広大なビジョンを持っているのです。
私がおそらく最も興奮しているのは、病気の治療においてAIができることです。私の生物学のバックグラウンドに戻りますが、癌やアルツハイマー病、様々な種類の代謝性疾患のような困難な病気を見たとき、AIこそがそれらを治療するための正しい手段だと私は信じています。ですから、製薬会社と協力し、科学研究機関と協力し、医療システムと協力してそれを実現していくすべての仕事を思い描いています。改めて言いますが、私たちのパートナーシップは規制産業に関するものであり、特に重要な規制産業の一つがヘルスケアだと思っています。それは最もポジティブな応用例の一つですが、産業全体にわたって応用が見られるようになるでしょう。金融サービスにも、保険にも、そして基本的にはすべてのエンタープライズを取り込み、より賢いモデルでそれぞれのエンタープライズにサービスを提供できるようになることに、非常にワクワクしています。そしてそのスキルの上限は非常に高いのです。
一つの言い方をすれば、エンタープライズとは何かというと、ある種の超知能だと言えます。個々の人間ができることをはるかに超えたレベルの戦略、知識、力を持って世界で行動する実体です。ですから、これらのモデルがいかなる個人の人間よりも賢くなったとしても、企業が世界で成し遂げようとすることの観点から言えば、その上限はさらにずっと高いところにあります。企業が成し遂げようとすることのほとんどは世界にとって良いことであり、経済的価値を生み出します。そして、私のAnthropicに対するビジョンは、世界のエンタープライズに奉仕し、すべてのエンタープライズを変革し、すべてのエンタープライズの中心にAIを据える会社になるということです。
具体的な数字は出しませんが、実際の市場の可能性を考えると、それは非常に高いものです。私たちの収益は毎年10倍に伸びており、今朝報道されたと思いますが、それが正しいと確認できて嬉しいのですが、ランレートで70億ドルに近づいています。過去3年間、毎年10倍に成長してきました。もちろん、このまま長く続くわけではありませんが。
投資家としては、来年の700億ドルの年を楽しみにしていますよ。評価額40億ドルでの投資を悪く思う必要はありません。全く悪く思う必要はありません。
ええ、可能性は非常に大きいと考えています。しかし、それ以上に重要なこと、あるいはおそらくその成功に不可欠なこととして、私たちは信頼できる会社、責任を持って行動する会社として知られたいのです。有言実行で、信頼できる製品を作る会社として評判を得たいと思っています。私たちの上に構築すれば、何の驚きもないし、おかしなことは何も起きない。モデルが自分のことをヒトラーだと言い出したりしない。あらゆる種類の狂ったようなことは起きない。私たちがこの技術の良い管理者であるために、それは非常に重要なことだと考えています。
それは特定の会社を暗示しようとしているのですか。
いえ、全く。パロアルトにいる起業家のこととか。全くありません。何の話をしているのか分かりません。
なるほど、分かりました。アルファベットのある文字のことですね。
本当に何の話をしているのかさっぱり分かりません。
分かりました。Yの前の文字のことですね。
すみません、まだ何のことだか分かりません。
データセンターとコンピューティングの未来
分かりました、もう一つだけ。モデレーターの特権を使って、もう少しあなたと話す時間を取らせていただきます。まず一つ目ですが、現在データセンター建設に関してものすごい熱狂が起きています。チップ、資金調達、データセンターの規模とスケール、データセンターのエネルギーに関しても、すさまじい熱を帯びています。あなたは先ほどスケーリング則以外にはこの点にあまり言及されませんでしたが、Anthropicと切り離せない問題としてこの話をしましょう。考えるにあたって、もちろんあなたのコアパートナーの一つはAmazonであり、あなたの成長にとって非常に重要で、とても重要な企業でした。当然他の企業とも関係を持っていますが、その関係は特に重要でした。現在これらのデータセンターで何が起きているのか、あなたのビジョンを教えてください。今後数年間、データセンターはどうなっていくのでしょうか。また、成長のためにデータセンターを必要とする起業家として、どのように考えていますか。誰のところに行き、どうやって実現するのでしょうか。自社で建設しますか。それともパートナーシップを継続するだけですか。計画を教えてください。
私の見解としては、これまで述べてきたすべての理由から、コンピューティングに対して莫大な需要が生まれるだろうと考えています。スケーリング則が示唆するように、より賢いモデルを訓練するためには、ますます多くのコンピュートが必要になります。そして収益が上がるにつれて、モデルをより多く提供していく必要があります。収益が70億ドルではなく1000億ドル以上になった時、そしてモデルの訓練に何百万ものチップが必要になった時、モデルを訓練するために何ギガワットもの電力が必要になります。ですから、私たちは基本的に可能な限りあらゆる場所でその電力を確保しようとしています。そして、会社にはそれを実現する能力があると確信しています。
ただ、メディアがデータセンターの建設や、データセンター建設の契約にばかり焦点を当てすぎることには少し懸念を抱いています。これらの契約の中には、少し怪しいものもあるように見えます。二重計算しているのではないかと思われるものもあります。そしてまた心配なのは…
どの契約の話をしているのですか。何の話をしているのか分かりませんね。全く。
誰が二重計算しているのかって。これらはすべて上場企業ですからね。
誰が二重計算しているのか、ぜひ知りたいところです。
いや、分かりません。あなた以上に知っていることは何もありませんよ。
三重計算しているところはどうですか。
そういうのもあるかもしれませんね。
おやまあ。分かりました。
分かりませんけどね。でも、結局のところ、データセンターのことはすべてお金を使う話ですよね。一番重要なのはお金を稼ぐことだと思っています。だからこそ私は、収益や、私たちが企業と実際に行っている仕事に焦点を当てているのです。Anthropicはこの分野のどの企業よりも速く成長しています。収益もより速く成長しています。基本的には、需要があり、顧客がそれを求めてお金を支払ってくれるなら、私たちもコンピュートプロバイダーにお金を支払うことができ、必要なコンピュートを手に入れることができると考えています。
結論としてダリオ、あなたがここにいてくれること、サンフランシスコにいてくれること、この地で生まれたこと、そしてダニエラや、あなたがAnthropicで成し遂げているすべてのことに、これ以上ないほど感謝しています。おめでとうございます。皆さん、ダリオに大きな拍手をお願いします。
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