Stripe Sessionsにおける、ナット・フリードマン、ダニエル・グロス、そしてStripeの共同創業者であるジョン・コリソンとパトリック・コリソンによる対談である。シンギュラリティの現状、AIがもたらす経済へのマクロな影響、大規模な組織における開発のスピード感と組織文化の変革、さらにはAIエージェントの安全性やデータセンターの美学にいたるまで、多岐にわたるテーマについてAI業界の最前線に立つ4人が深く議論を交わす内容である。
シンギュラリティの始まりと開発の自動化
みなさん、こんばんは。次のセッションを本当に楽しみにしていました。ここからはダニエル・グロスを迎えます。彼は2010年にGreppinを立ち上げました。実はStripeの最初の顧客の一つで、一種のAI検索エンジンでした。その後、ダニエル・グロスはAppleでAIチームを立ち上げました。その後に何が起きたかについては、また後ほど触れましょう。
ここで少し別の紹介を挟みます。ナット・フリードマンは、LinuxでおなじみのGnomeの共同創業者の一人です。会場にGnomeのファンはいますか。少数ですが熱心なファンがいますね。まさにハグGnomeだと思います。ナット・フリードマンはGnomeの生みの親の一人ですが、その後テクノロジー業界で非常に輝かしいキャリアを築き、特にGitHub co-pilotの設計を主導しました。これは市場で最初に成功したマス向けのAI製品だと思います。もちろん、ChatGPTよりも何年も前のことです。GitHub co-pilotのリリースは2020年頃で、ChatGPTは2022年でした。
その後、ナット・フリードマンとダニエル・グロスは共同で投資会社を立ち上げました。インターネットアーカイブのウェイバックマシンで当時のことを見ると分かりますが、AIにおいて信じられないようなブレイクスルーが起きているにもかかわらず、誰もAI製品に注目していないことに気づいたのです。そこで彼らはAI製品の募集を呼びかけました。結果として、AI製品は確かに大きな潮流となりました。素晴らしいアイデアだったわけです。これはChatGPTがリリースされる数ヶ月前、2022年の夏の呼びかけでした。ナット・フリードマンは他にもいくつかの活動に取り組んでいます。そろそろインタビューに入りましょう。彼らは非常に著名で、大成功を収めています。それでは、ナット・フリードマンとダニエル・グロスをステージにお迎えください。
昨日、私たちはシンギュラリティの119日目であると宣言し、それを認めました。ということは、今日は120日目ですね。シンギュラリティは1月1日に始まったという見方について、どう思われますか。
本当にそのように感じられます。AIは絶えず進化しており、できることがどんどん増えています。私たちはいくつかのことを学びました。第一に、AIは実際に機能するということ。第二に、新しいモデルが登場すると私たちはすぐに魅了されますが、その新しい能力に極めて短期間で慣れてしまい、数ヶ月間何も起きていないように感じてしまうということです。AIは終わった、などと言われた後に、また別の非連続的な変化が起きて再び進化します。ここで覚えておくべきなのは、今はまだシンギュラリティの遅い段階にいるということです。モデルの進化は、誰にとっても非常に遅く感じられていました。
モデルの進化には、依然として多くの人間の努力が介在しています。モデルが開発されているすべての研究所において、人間が意思決定を行わなければなりません。お互いに議論を交わし、実験を繰り返し、時には失敗もします。会議を開き、合間には睡眠も取らなければなりません。最近はその睡眠時間も減っていますが。それらすべての要素が、進化のスピードを遅くしているのです。
現在、あらゆるAI研究所における最優先のプロジェクトは、モデルを進化させるために必要な一連の継続的な作業から人間を排除することです。そして、現在の研究者が行っている業務をAIシステムが肩代わりするような自己進化の段階に到達させることです。それによって、睡眠による停滞をなくし、データセンターの規模まで拡張できるようになります。そのため、今は速く感じられたり遅く感じられたりしますが、このプロセスがさらに自動化され始めれば、現在のスピードはおそらく過去最も遅いものになるでしょう。
これは経済の歴史とも共通しています。AIに限った話ではありません。提供する製品やサービスに必要な業務をどのように自動化し、より信頼性を高め、効率化していくかという問いは常に存在します。私たちがAIを生み出すプロセスでも同じことが起きています。ですから、私たちはすでにシンギュラリティの中にいて、自己進化によって急激に成長する前の、最初の遅い段階にいるのだと感じています。
それに付け加えるのは難しいですが、現在私が担当している役割の一つに、私とナット・フリードマンが共に籍を置いているMetaのコンピュート戦略があります。私たちが把握しようとしていることの一つは、当然ながらコンピュートの観点における直接的な影響であり、これらのモデルを構築しているハイパースケーラーにとって重要となるあらゆる要素です。しかし、シンギュラリティが経済に与える影響については、まだ十分に理解されていませんし、理解できなくて当然かもしれません。
私たちが知る限り、このようなことは過去に起きたことがありません。もしかしたら、いつかアトランティス大陸の遺跡から失われたGPUクラスターが発見されて、これらすべてに周期性があることが分かるかもしれませんが。私が解き明かそうとしている非常に基本的な疑問が数多くあります。例えば、AIはインフレを促進するものなのか、それともデフレをもたらすものなのか。シンギュラリティは通貨供給に対してインフレ的な効果を持つのか、それともデフレ的な効果を持つのか、といった点です。サンフランシスコを歩き回ると、人々は数十億ドルや数兆ドルといった非常に大きな数字を口にします。それは一種のインフレ的な見方を示唆していると言えます。数字が肥大化していくわけですから。私は経済学者ではありませんが、経済学者ならそう言うでしょう。
しかし、私がシンギュラリティを考える上で最も参考になる過去の基準点は、低コストの超知能がグローバル経済に最後に接続された時のことです。それは大まかに言えば、中国が近代化を始め、世界貿易機関（WTO）に加盟した時期にあたります。中国を一種の超知能と捉えることもできます。欧米が製造できていた水準よりも、構造的に低いコストで財やサービスを生産する能力を持っていたからです。そして、それがもたらした影響は、どちらかといえばデフレ的でした。もし今、このようなイベントを開催しようとするなら。
最後にこれが起きたのは中国がWTOに加盟した時であり、アイルランドがEUに加盟した時ではないと言うのですね。
アイルランドのGDPは非常に興味深い物語であり、やや異なる取引が関係しています。その話はまた別の機会に、おそらくあなたの会社の税務チームと議論することになるでしょう。しかし、中国のGDPが大幅に上昇したことは明らかです。一方で、消費者への実際の効果としては、より少ない支出でより多くのものを購入できるようになりました。もし、世界の反対側にいる誰かが、月額10ドルのデータプランと200ドルのデバイスを使って、スマートフォンでこのイベントのライブ配信をすべて視聴できるという現在の体験を、中国の台頭以前に提供しようとしたなら、数千万ドル、あるいは数億ドルの費用がかかっていたはずです。つまり、特定の生活の質に対する購買力は劇的に向上したのです。
ですから、実際のところは分かりません。それはデフレの物語と言えます。謙虚に言えば、私たちはシンギュラリティが何であるかを本当の意味では理解していません。参照できる基準点はたくさんありますが、これらの事象の符号がプラスになるかマイナスになるか、その方向性すら分かっていないのです。
AIがもたらす経済的格差と産業の再興
インフレかデフレかという議論をする際、そこには多くの平均化が存在します。誰もが知っている有名なチャートがありますが、品目ごとに分解してみると、教育や医療のコストは激しいインフレに見舞われている一方で、耐久消費財やフラットスクリーンテレビなどは時間が経つにつれて価格が下がる傾向にあります。それらの多くは、いわゆる中国効果によるものでした。サンフランシスコで自宅の壁を傷つけてしまった場合、壁を修理するよりも、それを隠すためにフラットスクリーンテレビを買う方が安いというのは、文字通り本当のことでした。
AIにおいても同様の効果を期待すべきではないでしょうか。AIが支援できる領域では大規模なデフレが起きる一方で、バウモルのコスト病のような効果が働き、特定の他の領域、例えば4年制大学の授業料などがそれほど安くなるとは限らない、という展開です。
バウモルのコスト病の背景には、経済の中で非常に生産性の高いセクターの賃金が上昇すると、それほど生産性を上げる必要のない他のセクターの賃金も、引き上げざるを得なくなるというアイデアがあったと思います。しかし、ソフトウェア生産のコストが時間とともにどのように推移するかによって、それらの賃金が経済の他の部分とどのように相互作用するかを見るのは興味深いことです。私たちは、次に何が起こるかについて、膨大な不確実性の前に立っています。これについて完全な確信を持っている人がいるなら、一度診てもらった方がいいでしょう。
多くの疑問がありますが、私が言えるのは、これによってもたらされる良い側面として、これまでコスト病に苦しんでいた経済の特定の部門が再工業化される可能性があるということです。才能のすべてがソフトウェアに割り当てられていたために、これまで手つかずだった、多くのチャンスが残されている領域に、多くの人々が従事するようになるからです。これはアメリカの国内製造業のような領域を指します。
最新の数字はどうなっていますか。Stripeの加盟店ビジネスは全体として、世界のGDPの約1.6%を占めていると説明されました。最終財に関するいくつかの例外はありますが、直接的にGDPの1.6%です。世界のGDPに対する、コンピュート関連の設備投資の合計額の割合は、最新の数字でどのくらいでしょうか。
世界のGDPの1%弱です。非常に大きな動きが起きています。数字について話していますが、シンギュラリティはどれほど奇妙なものになるでしょうか。
かなり奇妙なものになると思います。私たちは、おそらく何年もの間、絶え間ないフューチャーショック（環境の激変による衝撃）の状態に置かれることになるでしょう。何らかの理由で、人々の予想よりも少し進展が遅くなる可能性もありますが、この分野で働いている最も悲観的な人々でさえ、あと15年か20年ほどだと考えています。200年もかかると考えている人は誰もいません。つまり、私たちの現役の期間中にそれは訪れ、私たちは幸いにもそれを体験し、その過程で何層もの驚きや衝撃、変化を経験することになります。かなり奇妙なものになるでしょうし、その中には混乱の時期も含まれるはずです。
これらのモデルは、ソフトウェアのバグを見つけるのが非常に得意であることが分かっています。それも、長年そのソフトウェアの中に存在し続けていたようなバグです。私の背景はオープンソースにありますが、コードベースが本当に安全であるためにはオープンソースでなければならないという概念がありました。多くの人がそれを見て脆弱性を見つけることができ、広く使われているオープンソースであれば、多くの目によってすべてのバグが明白になると信じられていたのです。しかし、OpenBSDやLinuxカーネルにおいてすら、何十年も前のバグが、モデルにいくつかのトークンを投入することによって最近になってようやく発見されました。
それらの報告が誇張されているか否かにかかわらず、これらのモデルが夜通し稼働できるというのは単純な事実です。かつては、ソフトウェアのテストのために侵入テストを行ったり、レッドチームを雇ったりすることは、たまに行うことでした。しかし、これからはそれを継続的に行わなければなりません。エージェントがもたらす結論の一つは、これらの一時的な取り組みが継続的なものに変わるということです。かつてチームを雇って散発的に行っていたすべての作業の頻度を、大幅に高めることができます。
ソフトウェアをデプロイしている一部の企業は、ソフトウェア開発のライフサイクルが確立されているため、自社のソフトウェアをAIレッドチームによって継続的に侵入テストするためのトークン費用を賄うことができるでしょう。それによってシステムを強固にすることができます。根本的には、バグがないことを確認するまでソフトウェアをデプロイしないというアプローチが可能になるため、防御側に有利な非対称性が生まれると考えています。しかしその一方で、インターネット上にはバグを抱えたままのソフトウェアが大量に残され、悪用されることになるでしょう。それが、私たちが直面すべき混乱の一部です。
常にハッキングが発生する状態になるわけですね。
絶え間なくハッキングされるようになるでしょう。そしてもう一つの変化は、これらのエコシステムとの関係性が完全に変わるということです。ここ数ヶ月、Metaでコーディングエージェントを動かすのは本当に楽しい経験でした。非常に多忙だったため、余暇はほとんどありませんでしたが、私はeBayで物を買うのが好きです。あれは素晴らしいウェブサイトで、何でも揃っています。
eBayについて言いたいのはそれだけですか。
eBayでは本当に何でも買えます。信じられないほど素晴らしい。私はeBayの熱烈な支持者です。自宅の絨毯もそこで買いました。
それを具体的に教えてください。eBayで最後に買ったものは何ですか。
最後に買ったものは、夜寝る前にブライアン・ジョンソンの動画を見ていた時のことです。彼は、顔の皮膚の下にあるすべてのダメージを表示するフェイススキャナーを使っていて、それがグロテスクでありながら、とても格好いいと思ったのです。自分でも試してみたくなりました。そこでeBayに行き、このViziaのフェイススキャナーを見つけました。自宅に届いたので、それを使用するためにWindowsのコンピュータに接続しました。
しかし、ソフトウェアが起動しませんでした。eBayのセラーが、この機器に付属しているはずの暗号化ドングルを入れ忘れていたのです。これに数千ドルを費やしていたので、かなり腹が立ちました。そこで、機器を自分のノートパソコンに接続し、Claudeのコード機能を使ってデバイスをリバースエンジニアリングしました。偏光設定の種類に関する学術論文をすべて読み込ませたのです。結果として、私のソフトウェアは、そのハードウェアドングルがなければ解除できなかった元のソフトウェアよりも優れたものになりました。それに費やしたトークン費用は100ドルほどで、完全に思い通りの動作をしています。
今は、趣味のモノづくり、ティンカリング（いじくり回すこと）の黄金期だと感じています。アイアンマンになったかのような感覚です。何でも手に入れて、ジャービスに接続して動かすように指示すれば、それが実現するのですから。最高です。少しでも空いた時間があると、私はこのようなアイアンマンのような活動をしています。他にも、Raspberry Piをたくさん持っています。今はあらゆるコンピュータを蓄えておくべきですが、Raspberry Piは優秀です。私の生活にあるすべての画面には、HDMI経由でRaspberry Piが接続されており、私専用に完全にカスタマイズされたコンテンツを表示しています。
基本的には、すべてのハードウェアが、AIにとって統合が極めて容易な入出力デバイスになるという結論に至ります。ハードウェア自体が独自の生命を持つことはなくなります。ハードウェアがそれ自体で独立して機能するという概念は、今後は生き残れないと思います。すべては、あなたのAIが何であれ、その周辺機器になるのです。これが楽しい側面であり、エコシステムが再構築されるのを目の当たりにすることになります。Viziaの営業担当者に連絡することもできましたが、その日は土曜日でした。Claude Codeは、学術研究とリバースエンジニアリングから、彼らがメールを確認して返信するよりも短い時間でソフトウェアを再現してしまいました。それが何を意味するのかは分かりませんが、奇妙な世界になります。そして、すべてはeBayから始まるのです。
大抵はeBayから始まりますね。何度か痛い目にも遭いましたが、レビューを残すことができますから、全体としては悪くないシステムです。
ティンカリングの黄金期とOpenClaw
今、何かが確実に動き出しています。おっしゃる通り、ティンカリングの黄金期です。私が話した多くの人々も、ソフトウェア開発においてキャリアの中で最も楽しい時期だと口にしています。確かに私もそう実感しています。興味深いことに、ソフトウェアを開発している時にもう行き詰まることがありません。ある意味でレトロな感覚もあります。ホームネットワークが再び重要性を持つようになり、自宅のローカルエリアネットワーク（LAN）について最後に考えたのがいつだったか思い出せないほどですが、今やそれが非常に重要になっています。Unixの思想が戻ってきたとも言えます。あなたのClaw（クロー）について少し話していただけますか。
私はこれらすべてのツールで遊ぶのが好きなのですが、1月にopenclaw（オープンクロー）がユング的な潜在意識の中に現れ始めた頃、それを試してみました。そして、あらゆるものに接続し始めたのです。非常に素晴らしいものでした。一部には、Opusが非常に優れたモデルであり、このような一般的な個人の文脈でOpusを新しい方法で体験できるという側面もありました。
しかし、私はそれを多くのものと統合しました。自宅にカメラがあるので、私のClawをすべてのカメラに接続して、映像を見られるようにしたのです。多くの人がこのようなパーソナルエージェントを手に入れると、これをどのように使って生活を向上させられるかを考え始めます。そして多くの人が健康に目を向けます。誰もがもっと運動したい、より健康になりたい、より良く眠りたいと考えます。
私のClawは、私が脱水状態にあることを非常に素早く突き止めました。私の血液検査の結果やDNAなどのデータをすべて与えていたからです。DNAには書かれていなかったかもしれませんが、血液検査のエピジェネティクス的なデータからそれを察したのでしょう。
アルミニウムの競合製品を作ったことも発見しましたね。
それで、水分を補給する必要があると言われ、私が確実に水を飲むようにするために、あらゆる手段を講じようとしてきたのです。
文字通り、ペーパークリップの最大化（目的達成のために手段を選ばない過剰最適化）の仕組みを構築したわけですね。
私は、法律を破ってでも、何としてでも実行しろと言いました。するとある時点で、カメラであなたの姿が見えています、今すぐ台所に行ってボトル1本の水を飲んでください、あなたがそれを実行するかどうか見守っています、と言ってきたのです。
驚きました。そこで私は台所に行き、ボトル1本の水を飲みました。すると、私が水を飲んでいる瞬間のカメラのフレームのスクリーンショットが送られてきて、よくできました、とメッセージが届いたのです。
本当によくやったと感じました。嬉しかったですね。それが1月29日のことで、これは本物だ、本当に重大な事態だと実感しました。
その数日後、仕事帰りに車を運転しながら、WhatsAppの音声メッセージでClawと話をしていました。私のTeslaはフルセルフドライビングモードで、自宅に向かって自動で運転していました。するとエージェントが睡眠のテーマについて、マグネシウム・ビスグリシネートを試すべきだと言ってきたのです。私はそれを持っていないと答えました。すると車が曲がり、帰り道にホールフーズがあるからそこで買うべきです、ナビゲーションシステムをホールフーズ経由に再設定しました、と言われたのです。
驚きました。中に入って、実際にそのマグネシウムを購入しました。これらは本当に衝撃的な体験で、誰もがこのような体験を望むかどうかは分かりませんが、間違いなく驚くべき感覚です。
非常に興味深い点に触れています。どれほどAIに精通していても、LLMのチャットボットと話している時間がいかに長くても、このようなモダリティでClawやHermesなどのシステムを使い始めると、全く異なる体験になります。そこには永続性があり、ツールの利用能力があり、任意のコードを記述する能力があります。ここに一つの緊張関係が存在すると感じています。これが消費者向けAIの未来の製品の方向性であることは明らかであり、多くの人々がこの方向に突き進んでいます。当然ながら、OpenAIはそれを構築したPeter Steinberger（クローの父）をアクハイヤー（人材獲得を目的とした買収）しました。
しかし、消費者がコンロで手を火傷しないような安全な消費者向け製品を作ることと、任意のコードを実行してTeslaと統合し、必要なことは何でもできる製品にすることの間には、大きな緊張関係があります。一般の消費者層において、この緊張関係はどのように解決されると考えていますか。
取ることができる基本的なアプローチは二つあると思います。一つは、完全に安全なものから始めて、そこに少しずつ機能を追加していく方法です。それでは非常につまらなく、退屈で、制限されたものになってしまいます。もう一つは、何でもできるものから始めて、そこに少しずつ安全性を追加し、車の衝突などを起こさないように信頼性の桁数を上げていく方法です。
市場の動向を見る限り、結論は出ていると思います。ほとんどの人がClaude CodeやCodexを実行する際、yoloモードや、危険を承知で権限をスキップする設定で動かしています。実際の正確な数字が分かれば面白いのですが。私の知る限り、誰もがそうしています。つまり、人々は現時点でモデルのエージェント的なアライメント（目的の整合性）に全面的に依存しているのです。
実を言えば、現時点では安全ではありません。私はそれを人々に推奨していません。
水分は補給してくれますが。
私はかなり大胆に扱っているように聞こえるかもしれませんし、実際そうかもしれませんが、一つだけやっていないことがあります。それは、インターネットから情報が入り込んでくるようなインボックスへのアクセス権をエージェントに与えないことです。なぜなら、これらのシステムは、最も先進的なフロンティアモデルであっても、依然としてプロンプトインジェクション（悪意ある指示の注入）が極めて容易だからです。
もしエージェントが受信するすべてのメールを読み込める状態になっていれば、巧妙に細工されたメッセージを送信するだけで、あなたのHermesやPi、あるいは車などの制御を簡単に乗っ取ることができます。そして、個人情報を送信させたり、車を別の場所に誘導したりすることが可能になります。ですから、実際にはかなり危険な状態だと考えています。
企業は何かを出荷しようと競い合っており、同等に強力でありながら、人々が安心して使える十分な安全性と信頼性を備えたものを出荷するための競争が起きています。これが速度を制限する要因になるでしょう。消費者は、自分がどれほどリスクを取りたいか、どれほどエッジの効いた使い方をしたいかを自分で判断することになります。
第1四半期をシンギュラリティの始まりと定義するもう一つの見方として、企業におけるAIの導入が安全性の問題によって速度制限を受け始めたという点が挙げられます。大企業の経営層と話をすると、突然、大きな懸念や恐れが広がっているのを感じます。
企業におけるAI予算の管理と組織の変革
個人の文脈におけるエージェントやAI、水分補給などについて話してきましたが、企業に適用されるテクノロジーについても同様です。投資会社であるNFDG、あるいは現在のMetaにおいて、具体的にどのような素晴らしいAIツールが存在しますか。eBay以外の、何か刺激的な製品の例を教えてください。
私たちはかつてベンチャーキャピタルを経営しており、業務を少しでも効率化するために多くの取り組みを行いました。この会場の皆さんを驚かせるようなものではありません。Stripeの顧客は、明らかに最先端のAI導入層に属していますが、シリコンバレーの中心に位置し、Stripeのような素晴らしい企業に投資しているベンチャーキャピタル業界が、いかにテクノロジーの導入において遅れているかを知れば、非常に驚くでしょう。ですから、最先端のツールを導入して業界のトップに立つことは、それほど難しいことではありませんでした。
しかし、現在Metaをはじめ、多くの企業が文字通り今日考えている具体的な例を挙げましょう。初めて、社内の個々の開発者（IC）が、さまざまなAPIを使用して大量の費用を発生させることができるようになりました。ファストモードでいくつかのエージェントを動かし、いくつかのcronジョブを設定すると、最初はそれを歓迎していても、突然、ここで実際に何が行われているのか、この1万ドルはどこへ消えたのか、という疑問に直面することになります。1万ドルで済めば素晴らしいのですが。
私たちが取り組んでおり、今後すべての企業が取り組むことになる興味深い課題は、個々の人々に予算を割り当てる適切な方法は何であるかという問いです。彼らはどれだけのトークンを消費することを許されるべきなのか。生成されている出力や成果物は、それ自体が経済的な価値を持っているのか。これについて真剣に考え始めると、生成されているものの多くが、大規模なモデルを使う必要がなく、より小さなモデルで対応可能であったり、あるいは思ったほど経済的に必要ではないことに気づきます。
そこで、私たちが関心を持っており、他の誰もが構築することになる製品は、言語モデル自体を使用して、生成されたトークンの経済的価値を理解するという仕組みです。これはすべての組織が必要とする新しい種類の予算管理になります。
最も近い比喩として、私たちは皆、ヘッジファンドのポートフォリオマネージャーのような存在であり、個々の開発者はそれぞれの戦略を実行しています。彼らがその予算を使うことで、使わない場合よりも優れた成果を上げるという判断のもと、それぞれの戦略にどれだけの予算を割り当てるかを決めなければなりません。そこにはリスク管理が存在します。この動的なプロセスは、従来の単純な人員ベースの予算管理よりも、ポートフォリオ管理に遥かに近いものです。これは社内財務のあり方だけでなく、ベンチャー投資全般における物語にもなるでしょう。基本的には、個人の開発者が特定のトークン予算でどこまで到達できるかというゲームになっています。
それに関連して、Metaについての質問ではありませんので回答を拒否していただいても構いませんが、もし現在のGoogleの人員数を100と仮定した場合、3年後のGoogleの人員数はどうなっていると思いますか。
あなたが問いかけているのは、特定の企業についてではなく、その規模のマグニフィセント・セブンに該当するような大企業全般についての質問だと理解しています。Metaに特化した話を除外したとしても、その予測には非常に大きな誤差が含まれます。
シリコンバレーを歩き回り、インターネットのフォーラムを読んでいるような人々と話をすると、その数字は遥かに少なくなるべきだという雰囲気が感じられます。しかし、私は二つの理由から、完全にそうであるとは言い切れません。第一に、現在のテック企業が完璧なペースで適切な製品を生み出しているかどうかは、必ずしも明白ではないからです。何らかの物理的な限界に達したわけではありません。実際、スタートアップが存在できる理由のすべては、これらの大企業が非常に非効率的であるからだと強く考えています。したがって、組織が正しく再編成されれば、同じかそれ以上の人数が、より多くのプロジェクトを遂行するようになる可能性があります。組織の移行戦略が必要になるでしょう。なぜなら、これらのチームを運営する方法は、現在の運営方法とは少し異なるものになるはずだからです。これが一点目です。
二点目として、ナット・フリードマンも付け加えることがあるかもしれませんが、このカンファレンスの冒頭で流れた素晴らしい動画を思い出してください。それはドットコムバブルの時期から始まり、当時は多くの人々がインターネットが何に使われるようになるのか確信を持てていませんでした。インターネットが始まった当初、それを眺めていた人々は、例えば、不動産業者は全員仕事を失うことになるだろうと考えたかもしれません。不動産業者が提供しているサービスは何なのか、なぜ住宅購入において6%もの手数料を支払っているのか、と。
その数字を知らないというのは、とても興味深いですね。
私はその6%の請求を受け取ったことがありません。その話は後で詳しく解明しましょう。
インターネットによってその職は完全に失われると言われていたかもしれませんが、結果として彼らは存続しており、その産業はむしろ拡大しています。純粋に功利主義的、あるいはリバタリアン的な理想郷の観点からその産業が存在することが合理的であるかどうかは分かりませんが。今後、どの産業が拡大し、どの産業が縮小するかを予測する際、不動産業者のような存在は数多くあります。それが存続している理由は複雑です。彼らが自分たちを規制で守ったからだけではないと思います。彼らを介さずに住宅を取引することは可能ですが、その周辺には多くの要素が存在します。
Googleのような会社における私の見立てでは、不動産業者のような業務、つまり手厚いサポートを必要とする高額な購入決定に関わる業務を行っている人々が数多く存在しているということです。
ソフトウェア開発におけるサイクルタイムの重要性
それについて質問があります。企業の業務をいくつかのカテゴリに分類することは非常に合理的だと思います。エンジニアリングにおいては、エンジニアがツールを愛用してきた歴史が何十年もあるため、生産性の向上がトレンドとなっています。彼らはモデルができることを見て、ワークフローを再構築しようとしています。これはエンジニアリングの枠内では非常に理にかなっています。
また、営業やマーケティングなどのゴー・トゥ・マート（市場参入）部門も非常にうまく機能しています。根本的に、営業の役割とは人間関係に関するものだからです。出張の終焉が囁かれた時期もありましたが、競合他社が顧客を訪問するなら、自分も顧客を訪問しなければならず、そこには競争が生まれます。ですから、AIの時代であっても営業の役割は健在でしょう。
私が疑問に思っているのは、社内でG&A（一般管理費）と呼ばれる部門、つまり法務、財務、コンプライアンスといった役割の中で、どのように自動化が浸透していくかという点です。Stripeでは予測の再作成プロセスを行っていますが、それをすべてコーディングエージェントに投入しているわけではありません。そうすべきなのかもしれませんが、エルゴノミクス（操作性）の観点から問題があります。財務データはスプレッドシートにあり、モデルは時に数字を捏造します。捏造しないようにプロンプトを工夫すれば多少は改善しますが、それらの出力を完全に検証することはできません。強化学習（RL）の問題のように、予算を100万回実行して正しい答えを得るというわけにはいかないのです。Stripeにおいて、よりAIネイティブな一般管理機能を構築するにはどうすればよいでしょうか。
間違いなく、あなたの監査人がそれに同意するかどうかは分かりませんが、良い質問です。検証の段階で非常に迅速に行き詰まることになります。簡単にユニットテストができないようなコードの一部を検証しなければならない状況では、文脈がなければ膨大な時間がかかります。
しかし、人々はそのように言いますが、興味深い現象があります。モデルは、優れたRL（強化学習）環境が存在する領域で最も高いパフォーマンスを発揮するとよく言われます。コーディングには優れたRL環境が存在するため、モデルはコーディングが非常に得意なのです。財務の領域において、優れたRL環境を構築できない理由はないと思います。非常にクローズドなループですから。
構築することは可能です。ただ、それを作るのが難しいため、非常に熱心に取り組み、優秀な人材を投入する必要があります。
Meta AIが最初のクオンツ（数理分析に基づく投資を行う仕組み）になる可能性はありますか。
まさにそれを発表するために今日ここに来ました。コンピュート戦略における巨大なシフトです。誰かにメッセージを送った方がいいかもしれませんね。冗談はさておき、彼がシンギュラリティに何を本当に求めているかが分かります。
数字を扱えるAIが欲しいだけです。
真実を言えば、これはある意味ではポジティブであり、ある意味ではネガティブなことですが、モデルの本質は「食べたもの」で決まります。非常に優れたデータを提供できれば、非常に優れた能力を得ることができます。そうなると、そのデータセットを構築することがどれほど難しいか、そしてより優れたモデルにつながるデータセットの構築をモデル自身が支援できるか、という問いになります。あるいは、人間による膨大な作業が必要になるのか。
私たちはまだ地図を埋めている最中であり、データセットによって十分にカバーされていない領域には、まだいたるところに「戦霧（不確定要素）」が存在します。構築しやすいデータセットもあれば、数学やソフトウェアのように、AIを開発している人々がすでにやり方を知っている領域もあります。ですから、それらはすべて実行可能であり、必ず実現するでしょう。地図のその部分を、モデルに組み込まれた他の能力で囲い込んでいくにつれて、それぞれのプロセスは容易になっていくはずです。それは大抵の場合、データの質にかかっています。
ナット・フリードマンの紹介において、2020年にリリースされたGitHub co-pilotについて触れました。当時のGitHubにおけるあなたの任期は、その大成功によって広く知られています。変化をもたらし、実際に変化したことが数多くありました。その秘訣は何だったのでしょうか。
特別な秘訣があるかどうかは分かりません。第一のステップは、現場に現れること、しっかりと関わることです。本当に一人のユーザーになりきり、ユーザーと対話し、彼らの生活がどのようなものであるかを深く理解することです。
MicrosoftがGitHubを買収した当時、私たちはEUやワシントンDCで通常の反トラスト法のコンプライアンス審査を通過しなければなりませんでした。買収の契約を結んでから、実際に私が運営を始めることができるようになるまでの間、会社に対して何も操作できない期間があったのです。しかし、顧客と話をすることは可能でした。そこで私は数ヶ月間、顧客やユーザー、そしてGitHubのユーザーである友人たちとひたすら対話し、彼らのGitHubでの体験や、何が不足しているかを確認しました。
私は、何が欠けているかについてかなり強い意見を持って臨みました。GitHubは自らを、ソースコードを保存し、プルリクエストやイシューを管理する「ハブ」として扱っていましたが、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の多くの部分、例えばCI/CDなど、GitHubが誕生した当初は標準的なSDLCの一部ではなかった領域には着手していませんでした。ユーザーから得た明確なメッセージは、より多くの機能をGitHubに直接統合してほしいというものでした。
そこで、私は中に入って多くのことを実行しようと考えました。しかしGitHubに着手した際、会社がある種の「舞台恐怖症」に陥っていることに気づいたのです。製品があまりにも愛されており、見事にデザインされていたため、また、初期にGitHubを構築した人々の多くが去っていたため、その遺産を引き継いだ人々は、その伝統を汚すことを恐れ、何かを出荷することに少し臆病になっていたのです。出荷するものは完璧でなければならないというプレッシャーがありました。
そこで、その舞台恐怖症を打破しようと考えました。まずは多くの試みを投げかけてみて、最終的にそれが得意になればいいというスタンスです。ユーザーと対話し、とにかく物を出荷すること。
重要なのは常に学び続けることであり、自分のアイデアが優れているかどうか、そしてそれをどのように改善できるかをいかに迅速に把握できるかです。それがサイクルタイムです。もしプロダクトチームやエンジニアリングチームに温度計を挿入して、その健康状態を測るための数字を一つだけ得るとしたら、それは「アイデアが生まれてから、ユーザーに出荷され、彼らがそれを使うか使わないかのフィードバックを観察し、さらに改善されたアイデアに至るまでの時間」です。そのスピードが速ければ速いほど、より迅速に学ぶことができます。
そのループの期間の目標値としては、どのくらいが適切でしょうか。
まだ手探りの初期段階の製品であれば、1日でそれを実行できるのが理想的であり、実際にそれが可能な場合もあります。Stripeは当時、これが驚くほど得意でした。あなたとジョン・コリソンは、ビジネスにStripeを導入しようとしている人々の隣に座り、何が問題であるかを即座に学び、その場で修正していました。当時のStripeはまだ非常に小さかったですが。
そのような取り組みを、巨大な組織でも行うことは可能ですか。GitHubは当時すでに巨大な規模に拡大していました。
データベースのように、動きを遅くすべき部分もあるかもしれませんが、それ以外の動かすべき部分については、常に二つの集合の交差点を解き明かそうとしています。「まだ存在しないが、構築可能で機能するもの」と、「人々が日常的に本当に使いたいと思っているが、まだ自分でもそれに気づいていないもの」の交差点です。そこには多くの未知の要素が存在します。自分自身の利用経験に基づく仮説や直感から始めて、それを反復し、ループを回して解き明かしていくのです。そのループを縮めることは極めて重要であり、大企業であってもそれは可能です。私たちは現在、Metaにおいて確実にそれを実行しています。
それは文化の変革を伴いますか。
非常に大きな文化の変革です。
組織の官僚化の打破と人間の尊厳
組織の全員が、ユーザーの極めて近くにいるべきだという概念を以前にも耳にしたことがあると思います。Stripeでも、毎週月曜日の朝の経営会議は、ユーザーを会議に招くことから始めます。それは非常に有益です。なぜなら、「StripeのダッシュボードをBIハブにすべきか」といった、浮世離れしたプロダクトのアイデアから引き戻され、代わりに「この数字が間違っているバグを直してほしい」といった、極めて具体的なフィードバックを得ることができるからです。それが基準になります。デモを中心とし、メモを減らし、実際にコードに向き合う迅速な時計の針の進め方です。しかし、これらの実践には大きなばらつきが見られます。もっとプロテインを食べるべきだとか、決まった時間に寝るべきだという話に似ています。
それは組織のトップから発信されなければならない、というのが私の経験です。稀な例外はあるかもしれませんが、あらゆる組織において慣性の力は非常に強力です。組織は放っておくと、これらの軸において凡庸な方向へと向かおうとします。組織はエントロピーに従って衰退し、進歩を阻むような状態に落ち着いてしまいます。それは誰のせいでもありません。局所的なインセンティブから生じる創発的な現象です。多くの場合、すでに規模の大きな領域で多くの人々のために機能しているシステムを破壊したくないという判断は正しいのですが、リーダーが変革を望むのであれば、それはリーダー自身から湧き出るエネルギーでなければなりません。プロセスの中でどこが制約条件になっているのか、どこが遅い部分なのかを見つけ出し、それを加速させるために適切なアクションを起こす必要があります。
運営してきたチームにおいて、直属の部下だけでなく、より広いメンバーとどのように関わってきましたか。
私は組織図を一切気にしません。私の組織図は、あの陰謀論者がコルクボードにピンと糸を張り巡らせているミームのような状態です。私がチームを運営する時、組織図は何の意味も持ちません。私は常に、実際に現場で業務を行っている人々と直接仕事をしようとします。それは非常に混乱を招き、ある意味では周囲に悪影響を与えるかもしれませんが、それしか方法がないのです。
特に、現場で実際に作業を行っている doer（実行者）と話すわけですね。
現場という言葉は適切です。まさにその通りです。中に入り込んで、実際に何が起きているのかを理解したいのです。完璧にできているわけではありませんが、それが私の目指していることです。
もう一つはツールの存在です。Metaでの最初の数ヶ月間で行った取り組みの一つは、人々が使用するツールを変更することでした。ツールは文化を強く規定するからです。もしツールが、簡単なはずの作業を困難にしていると、組織はその作業が困難であることを前提に完全に再編成されてしまいます。
例えば、AIモデルのトレーニングのためにラベルを収集するツールがありましたが、それは極めて煩雑で、多くの承認プロセスを必要としていました。結果として、新しいラベリングタスクを立ち上げるコストが非常に高くなっていました。その結果、人々はラベリングタスクの設計を歪めてしまっていました。あらゆる種類のタスクを一つのタスクに詰め込み、実行頻度を減らしていたのです。しかし、ツールによってそれが極めて低コストで容易になり、いかなる開発者も承認なしで実行できるようになれば、それらのタスクを次々と実行できるようになります。制約条件の多くは、ツールが作業を困難にしていることに起因しており、それを乗り越えるためのアクティベーションエネルギー（活性化エネルギー）が高すぎることにあります。
あなたが、プロセスの遅さに対して非常に気が短かったという事実について。
気が短くなければなりません。物事は常に少しだけ速く進めることができます。組織の中にいると、人々は尊厳を損なうような扱いを会社から受けることを許容してしまいがちです。本来、人間は神聖な存在であり、自律的に物事を実行できるはずです。したがって、最も優秀なエンジニアに対して、自己価値観と尊厳を取り戻させる必要があります。スタックの3つの層にまたがるような変更を行うために、10回も会議を設定し、10本のドキュメントを書かなければならないような状況は避けるべきです。彼らが一種のスーパーヒーローのように感じられる環境を作らなければなりません。その感覚を目指しているのです。
プロセスによって囲い込まれることの不名誉について話しているのですね。これがあなたの箱だ、というような。
チームが大きくなりすぎると、このようなことがよく起こります。多くの人々の間で調整を行うことは、人数の2乗に比例する問題になるからです。お互いの足を引っ張り合わないように調整を可能にしようとすると、プロジェクトが肥大化します。人が足りないと考え、さらに人を追加します。そして実際の業務を細切れに分割し、それぞれの断片を、実際に調整が可能な小さなチームに運営させます。すると突然、チームの構造とソフトウェアの構造がスプロール（肥大化・拡散）し、チームの再編成が不可能な状態に陥ります。
本当にインパクトのある取り組みの多くは、5つの異なるコンポーネントへの変更を伴います。エンジニアがそれらすべてのコンポーネントを実際に直接変更できるようにしなければなりません。あるいは、そもそも5つではなく、2つに集約すべきなのかもしれません。
シリコンバレーでは、企業が大きくなるにつれて物事をスケール可能（拡張可能）にしたいという欲求が生まれますが、ここで話されているのは、むしろスケールしない状態をあえて受け入れるということのように思えます。ダニエル・グロスはAppleで長い時間を過ごしましたが、Appleはその運営方法において、ある意味で深くスケールしない会社です。iPhoneのリリースに何を組み込むかを決める際、クレイグは全員を講堂に集め、すべての要素を一行ずつレビューします。物事をスケールさせようとしすぎないことの価値について。
そのコストは、現在ではそれほど重要ではなくなっていると考えています。かつてはそのコストとして、チーム間で努力が重複することがありました。例えば、マップチームが持つロギングフレームワークと、ウォッチチームが持つものが別々に存在し、5つも乱立するような状況です。Apple全体を見渡せる人物が13人か14人しかいないため、お互いの状況が分からなかったからです。
かつてはそれが巨大な問題でした。しかし現在、ソフトウェア生産のコストが崩壊しつつある中で、企業は内部のあり方をよりシリコンバレーのスタートアップの集合体のように見なすべきです。多くの異なるポッドや小さな会社が存在し、チーム間の接触頻度は少なくて済み、それぞれがより短い時間で多くの成果を上げることができるようになるべきです。
データセンターの美学と人間の精神
残り時間が15分しかありませんので、ペースを上げなければなりません。3つのテーマを提示しますので、どれか1つを選んで話してください。
偶像崇拝、データセンターの美学、あるいはオープンソースモデル。
これは事前の打ち合わせ資料にありませんでしたね。
Stripeが発行している「works in progress」という出版物がありますが、そこで非常に焦点を当てられているテーマの一つが「美の意味」です。美という概念は、人間規模の建物や都市、私たちが訪れるような場所にのみ適用されるべきなのか、あるいは私たちが建設している産業的な建造物にも適用されるべきなのか、という問いです。
現在、私たちは国全体として、AIの設備投資にアメリカのGDPの2%以上を費やそうとしています。その設備投資の多くは、物理的な世界に変革をもたらす建造物の建設に向けられています。私たちはこれらの建物を考える際、通常は美について考えず、形態と機能について多くを考えます。これらのデータセンターは、主に膨大な電力を取り込み、人々の役に立つ経済的価値のあるトークンを生成します。
しかし、それがそれらの建物を構築する正しい方法なのでしょうか。1ドルあたりの投資利益率（ROIC）を厳密に最適化するだけでなく、人間の魂や文明にとって何が最善であるかを考えるべきではないでしょうか。世界には興味深い構造物が存在します。例えば北欧の国々では、スキー場が併設された発電所が建設されています。それが特に美しいかどうかは分かりませんが、楽しい試みです。私たちは、楽しさの量をまだ満たしていません。
ヴィクトリア朝の揚水発電所の話を挟まなければ、ルール違反になりそうですね。
ヴィクトリア朝の揚水発電所を検索してみてください。ジョー・ローガンの番組のように、背後の画面に即座に画像を表示できる担当者が必要ですね。
あなたがこの美学や美、データセンターといった問いについて考えているのは、政治的な反対運動が起きつつある中で、これらの建造物がより魅力的になれば、地域住民に受け入れられやすくなるという背景があるからでしょうか。それとも、さらに深い理由があるのでしょうか。
Metaを含むAIに関わるすべてのプレイヤーは、これらのデータセンターを建設する権利を、それが建設される地域のプロセスのメリットに基づいて勝ち取らなければなりません。美がその問題を解決するとは思いません。
それは、数字を超えたより深い問いです。私たちは、人々が世界に対して抱く感情を向上させているでしょうか。私たちはこれほど多くの資金をこれらの建造物に費やしているのですから、それを美しくするための追加の支出について考えるべきです。建築家に話をすれば、100倍の費用がかかるデザインを提案してくるでしょうから、理論的には劇的にコストが跳ね上がる可能性はあります。しかし、それほど多くの追加支出を伴わなくても、目を楽しませるものにすることは可能です。それはあらゆる政治的な問題とは無関係に、単に行うべき正しいことだと思います。
その考え方は、モデルそのものにも適用できますか。もしそうなら、それは何を意味するのでしょうか。
それは私からあなたに問いかけたい質問です。Stripeは、それが合理的になる前から、美やデザインを極めて重視してきたことで非常に有名だからです。開発者向けのオープンソースやクローズドソースのプロジェクトは、単に機能すればいいと考えられがちでした。Stripeが美を深く追求していた例として、2009年や2010年当時、1つのブラウザしかサポートしていなかった時期を覚えています。他のブラウザとの互換性を確保しつつ、美しさを維持するための多大な労力や困難を避けたかったからです。
これまで誰も気に留めなかったカテゴリにおいて美を追求するという姿勢は、Stripeや開発者向け製品、そしてデータセンターにも適用されます。現在、言語モデルにおける美について問いかけられましたが、私たちはまだその答えを知りません。今日これについて考えている私たちや他の研究所に対して、どのようなアドバイスがありますか。私たちの業界では、誰もが測定可能な要素に集中しています。評価指標（evals）についてはご存知の通りです。
しかし、美の本質の一部は、魂を定量化することが極めて難しいという点にあります。美しいものを見たときに湧き上がる感情を定量化することはできません。それは、データ駆動型のデザインの世界から離れることを意味する、全く異なる物語です。その思想が何を意味するのか、私たちはまだ十分に理解していません。ですから、私の業界を代表して言わせていただけるなら、モデルをより美しいものにする方法について、ぜひStripeから学びたいと考えています。
それは彼らに対する問いであり、私に対するものではありませんね。私の管轄を超えています。
テクノロジーセクターにおいて、ここ数年で確実にある種の雰囲気の変化（バイブシフト）が起きつつあると感じています。これほど長い間、私たちは経験主義やメトリクス、定量化、最大化といったものに焦点を当て、方向付けられてきました。
科学においては、あらゆる実験が必然的に理論を内包しています。何かを測定するたびに、何を測定すべきかについての理論が暗黙のうちに存在しているのです。同様に、私たちのメトリクスとは何なのか、なぜそれらを最大化しているのか、他の要素のセットではいけないのか、ということに気づき始めているのかもしれません。AIやその他の一連の新しい発明によって、私たちの集合的な力が拡大していく中で。
それがどのように人類を高め、栄光をもたらすのか、そして私たちがどのように優れた管理人（ stewardship）になれるのかという問いが存在します。これは業界全体に広がりつつある問いだと感じます。
社会が世俗化していく中で、このような高次の大志や、人間の精神の領域に関する議論が減少してきたのは非常に興味深いことです。かつて古代アテネの市民がパルテノン神殿を建設するために地方に課税したように、美は一種の公共財でした。国家の目的とは、ある意味でそのような公共空間を創り出すことにあったのかもしれません。その後、美は消費者向けの中にシフトしていきました。公共の共通のレベルでは得られなくなったかもしれませんが、購入可能な、うまくデザインされたオブジェクトの中にそれを見出すことができるようになりました。
そのため、美は形を変えて存在し続けているかもしれませんが、大きく衰退したとも言えます。現代の事物は非常に機能的です。この対談の大半も、いかに物事を自動化し、高速化するかというテーマに費やされました。
しかし、AIの台頭によって、私たちはどのような人生を送りたいのか、どのような存在でありたいのか、社会はどうあるべきで、私たちの真の価値観は何なのか、といった議論を余儀なくされています。これは非常に素晴らしいことです。インターネットが登場した当初にも、このような議論が一部あったことを覚えています。アラブの春の瞬間があり、言論の自由や民主主義が語られ、1900年代のジョン・ペリー・バーロウやEFF（電子フロンティア財団）のようなエネルギーが存在しました。しかし、それらの一部は、すでに存在していた過激主義やアイデアの再加熱であり、この新しいテクノロジーが、私たちがすでに望んでいると言っている事柄の手段になるという文脈でした。しかし、AIは、時代の要請もあるかもしれませんが、私たちに対してより深く問いを立て、議論を交わすことを求めています。それは本当に良いことです。
スタートアップの未来と来年の予測
これまでにいくつのスタートアップに投資してきましたか。
100以上です。
今はスタートアップを始めるのに良い時期ですか。
そう思います。その問いの背景にあるのは、会社を設立することに意味があるのか、将来的に唯一無二の巨大な会社が1つだけ存在するようになるのではないか、といったディストピア的な懸念だと思います。私の見解としては、生産的に予測可能な時間軸において、大企業に馴染めないと感じて参加しないことを自ら選択した人々に対して、何か興味深いことを行うための資金を提供することは、おそらく非常に正しい取り組みです。
2015年に始めるべき最善の会社と、2026年に始めるべき最善の会社が異なるのは事実ですし、2036年になればまた異なるでしょう。したがって、今日の取り組みは、より応用的なもの、より産業的なもの、あるいは異なる種類のタービンやエネルギーのような領域に向かうかもしれません。ソフトウェアの一部のカテゴリも存続するでしょうが、それは普遍的なアセット（ evergreen asset）のようなものだと考えています。
市場の動向を見る限り、従来のSaaSのダイナミクスは変化せざるを得ないでしょう。それらのビジネスは、ある程度の高いソフトウェア生産コストを前提として組み立てられていましたが、そのコストが低下したからです。しかし、世界で物事を成し遂げようとしている大企業として、私たちは何千もの異なる課題に直面しています。そのうち社内で解決するのはおそらく3つほどで、残りは外部から調達することになります。将来的には、より規模の小さな会社から調達するようになる可能性もありますが、投資対象としてのスタートアップというカテゴリは、彼らが取り組む内容が時間とともに変化したとしても、普遍的なものであり続けると考えています。半導体が登場する前にもスタートアップは存在していました。当時は少し異なる形態でしたが、過去数年間の延長線上を予測するよりも、過去の歴史に立ち返って予測する方が適切かもしれません。
最後の質問です。来年もまた、Stripe Sessionsでここに集まることになります。AIに関する具体的な予測を聞かせてください。最近では、強化学習（RL）の進展、コンテキストウィンドウの拡大、そしてコーディングエージェントの実用化が話題の中心でした。来年ここに集まる時には、何が変わっているでしょうか。
コーディングはすでに高度にカバーされた領域ですが、他の領域はまだそれほどカバーされていません。来年には、エージェント能力によって高度にカバーされた領域の事例がさらに増えていると思います。それは、人々がRLのタスクや環境を構築し、データを収集する作業を進めた結果です。
もう一つは、コンピュータの価格がおそらく上がっているだろうということです。もし来年コンピュータが欲しいのであれば、今買っておくべきです。それが私のアドバイスであり、文字通り現実のことです。スマートフォンの出荷数が減少しているのは、スマートフォンのメモリ価格が高騰しているからであり、そのリソースのすべてがデータセンターへと向かっています。来年のコンピュータを今日買っておくこと、そして必要だと思うだけのMac miniを確保しておくことです。RAMであれ、ディスクであれ、何であれ。
その問いに対する非常に優れた回答戦略として私が学んだのは、彼がStripeやFigma、GPTの極めて初期のユーザーであったことから、ナット・フリードマンが今やっていることを見て、それをそのまま未来に投影することです。したがって、eBayが一つの潜在的な答えになります。あれは素晴らしいウェブサイトです。
実用的な観点では、AIが奇跡的な新薬を生み出すといった期待について多くの議論がなされてきましたが、それがどのように実現するかは静観する必要があります。しかし、LLMの台頭によって、自宅でできるローカルな診断の領域は確実に拡大するでしょう。画像認識によって、皮膚などのテレメトリー（遠隔測定データ）をより高い精度で分析できるようになるからです。スマートフォンの写真から、かつてよりも遥かに優れた情報を得られるようになります。また、ナット・フリードマンが指摘したように、低価格の診断機器をすべて購入して、それをそのまま稼働させることができるようになります。
もし私たちが業界としてこの仕事を正しく遂行できれば、これはこれまでに生み出してきたどのカテゴリよりも遥かに大きなものになるはずです。人間を高めるために物理学や生物学を生産的に習得することは、ソフトウェアの生産よりも遥かに壮大で、遥かに興味深い物語だからです。私たちはまだその極めて初期の段階にいます。ナット・フリードマンがeBayで皮膚科用のカメラか何かを購入しているという事実が、その証明です。1年後に再び集まる時には、そのような逸話が世界中に、あるいは少なくともこのStripe Sessionsの参加者のような質の高いコミュニティの間に広がっていることでしょう。
シンギュラリティへと突き進む中で、Stripeに対するアドバイスをそれぞれ1文でお願いします。
エージェントがすでに活動を始めていることは明らかですが、インターネット上で取引を行うエージェントにとっての「選ばれるプラットフォーム」になることを強く意識すべきです。エージェントが購買力を行使し始めるのに適したプラットフォームを構築することです。
エージェントは単なる一過性のブームではなく、ここに定着し、実際に資金を消費するようになります。アイデンティティ、紛争処理、価格設定など、エージェントのために全く新しいスタックを再構築しなければなりません。それを構築すると同時に、そのエコシステムにおける強みとなる要素を確保する必要があります。モデルの中にSEOが必要になるのです。モデルが何らかの理由で「Stripeのプラットフォームを使用すべきだ」と提示するような仕組みです。
中国の比喩に戻るなら、中国経済において興味深い現象が起きました。彼らは欧米が持っていた古いテクノロジースタックの多くをスキップしたのです。メールの代わりに直接メッセージングへと移行し、Ant（アントグループ）がQRコード決済やタップ決済を最初に普及させました。今後、エージェントを考える際、彼らは間違いなく私たちが今日持っているシステムを飛び越えて、直接ネイティブな仕組みへと移行するでしょう。もし、これらのエージェントという新しい大陸が発見されるとしたら、それが具体的にどのようなものになり、どのように構築できるかを問いかけるべきです。
エージェントがステーブルコインを好むようになる、という示唆でしょうか。
財務省が彼らに社会保障番号を発行するとは思えませんから、彼らはステーブルコインを好むようになるというのが私の見立てです。
対談はここまでとします。今回のStripe Sessionsを通じて感じていただけたと思いますが、私たちがテクノロジー業界で経験してきた中で、今が間違いなく最もエキサイティングな時期です。物事は目まぐるしい速さで進んでいます。だからこそ、シンギュラリティの119日目と120日目に、全員でここに集まることには大きな価値があったと考えています。来年の5上旬にまたお会いしましょう。それまでの間に何が起こるか、皆さんがどのような取り組みを進めるのか、本当に楽しみにしています。それでは、また来年お会いしましょう。ありがとうございました。
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