ベンチャーキャピタリストのマーク・アンドリーセン氏が、AI技術の驚異的な進化スピードと、すでにAGI（汎用人工知能）の領域に達しているという持論を展開する。最新の主要AIモデルが専門家を超える回答精度を持つ現状や、医療・法律・子育てなど日常生活における具体的な活用例を挙げて解説する。また、AIの歴史的な指標であったチューリングテストをすでに軽々と突破しているにもかかわらず、それが世間で大きなニュースにならない驚きの現状と、LLMの技術的な効率化について語る。
驚異的なスピードで進化するAI技術
初期のAIの面白さは、シェイクスピアの詩をベースにラップの歌詞を作ったり、素晴らしい結婚式のスピーチを書いたりと、楽しいことがいろいろできる点にありました。しかし、同時に多くの問題も抱えていたのです。ハルシネーションを起こし、嘘をでっち上げ、論理的な思考が苦手で、基本的な数学すらできませんでした。多くの課題を抱えていた当時のAIは、まさに赤ちゃんのようなものでした。
世界がどのように動いているかを学んでいる、本当に小さな小さな赤ちゃんだったのです。しかし、ここ3年間におけるテクノロジーの進歩は、信じられないほどクレイジーで、驚異的で、圧倒的なものでした。
私は、皆さんがAGI、つまり人間と同等に頭の良い汎用人工知能と呼ぶ概念について、実は3ヶ月ほど前にすでにその基準を突破したと考えています。主要なAIモデルの最新バージョンが登場したときのことです。
多くの人がAIの現状を理解するのに苦労している理由の一つは、進化のスピードが速すぎるため、最新のものを追っていないと何が起きているか見えなくなってしまうからです。多くの人は昨年や一昨年にChatGPTを使ったきりで、最新の進化を目にしていません。
具体的には、GPTの5.5と呼ばれるものや、AnthropicのClaudeにおける重要なリリースである4.6、GoogleのGemini 3.0、そしてGrok 4.3といった最新モデルのことです。これらのモデルがリリースされたことで、ある閾値を超えたと感じています。
私の仕事柄、最も先進的なAIモデルから得られる回答の99%は、私が相談できるほぼすべての専門家から得られるものよりも優れています。私の仕事上、多くの専門家にアクセスできる環境にありますが、99%の確率でAIからより優れた回答、つまり、よりスマートで質の高い分析を得られているのです。
AIが持つ2つの知能と日常生活への応用
これには、情報を概念化して処理する能力である流動性知能と、あらゆる記憶の蓄積である結晶性知能の双方が関係しています。AIはその両方をもたらしてくれます。頭が良いだけでなく、人類の知識の全集とも言えるすべてのデータで訓練されているからです。
そのため、世界最高峰の医師であり、世界最高峰の弁護士であり、世界最高峰の会計士でもあります。もし市議会議員に立候補したいなら世界最高峰の政治工作員になりますし、ポッドキャストを宣伝したいなら世界最高峰のマーケティング専門家になり、ソフトウェアを書きたいなら世界最高峰のプログラマーになります。これらすべての分野のあらゆることを同時に熟知しているのです。
そしてもちろん、人間と話すことも素晴らしいですが、AIにはどんなテーマであっても果てしなく喜んで付き合ってくれるという巨大な利点があります。
途中でイライラしたり、不満を募らせたりすることもありません。私がAIを使っていて本当に楽しいことの一つは、複雑な質問をして難解な返答が返ってきたときに、これは自分には難しすぎると伝えることです。量子力学などの分野で、10歳の子どもに説明するように教えてと言い換えます。
すると、突然こちらが理解できる言葉で話し始めてくれます。それでもまだ混乱するときは、5歳の子どもに説明するように頼みます。さらに夜には、それを徹底的に突き詰めて、2歳の子どもに説明するように頼むこともあります。そうすると、お父さんとお母さんがどれだけあなたを愛しているか、そして夜に寝るときの大好きな枕がもし同時に2つの場所に存在できたらどうなるか、といった比喩を使って説明してくれるのです。
AIはこのようなやり取りをエンドレスに喜んでやってくれます。医療面への影響だけでも、私の個人的な経験をお話ししましょう。連休中に休暇に出かけたのですが、私はすぐに体調を崩してしまうタイプで、案の定、食中毒になってしまいました。そこから5日間ほどは横になったまま何もできないと悟りました。
食中毒で5日間もですか。
本当にひどい状態だったのです。
どこに行っていたのですか。
責任を追及するつもりはありませんが、場所は伏せておきます。
後で教えてください。
そこで私は、Dr. GPTに看病してもらうことに決めました。あえて徹底的にやってみようと思い、20分おきに自分の状態をアップデートしていきました。まさに個人的な情報を文字通り伝えて、下痢の症状や、トイレで何が起きたかなどを細かく打ち込みました。今のAIは写真を送ることもできますが、さすがに便の写真は送りませんでした。
送ることは可能で、AIはそれも分析してくれますが、その時はすでに吐き気がひどかったのでやめました。それでも刻一刻と状況を伝えました。朝の4時に目が覚めて気分が最悪なときも、そのまま文字通り打ち込むと、素晴らしい対応をしてくれました。世界で最高の医師が、朝の4時に一緒にいて手を握りながら寄り添ってくれているかのようで、これまでの医療では誰も経験したことのない全く新しい体験でした。
同じことが、法律に関すること、ビジネスに関すること、そして何にでも応用できます。ちなみに子育てについても同様で、私には11歳の子どもがいますが、いつも活用しています。一緒にどの映画を観るべきか、どれが安全で、どのようなコンテンツを避けたいかといった相談です。
AIにガイドラインを伝えると、非常に繊細に対応してくれます。子どもと一緒に映画を観たいけれど、見せたくないシーンが3つほどあると伝えると、そのシーンの正確なタイムスタンプを教えてくれて、ここで一時停止してくださいと指示してくれます。
映画のデータをAIに通して、そのシーンを自動的に排除してもらうことはできるのですか。
ええ、確実に可能です。私はまだやったことがありませんが、実際にそうした試みは行われていますし、十分に機能します。
ヌードシーンにモザイクをかけることもできますか。
モザイク処理も確実にできます。間違いなくやってのけるでしょう。
すごいですね。
ただ、これにはマインドセットの転換が必要です。それには2つの側面があります。一つは、この技術に何ができるかを実感することです。AIは何でも命令できるという意味で、一種のブラックボックスのようなものですが、何を指示すべきかは自分で見つけ出さなければならず、そこには確実に学習プロセスが存在します。
もう一つは、日々の思考の中で、自分がいつ自身の知識の限界に突き当たっているかに気づくことです。これまでは限界に直面しても、この質問に答える方法なんてないと思い込んでいたため、不満を自覚することすらありませんでした。
今では、車を修理工場に持って行ってラジエーターの交換が必要だと言われたとき、何をチェックすべきかをAIに聞けば、全体の構造を完全に解き明かして説明してくれます。車に詳しい友人を連れてこない限り決して得られなかったような能力が手に入り、最初から諦めることなく、優しく手を取り合ってサポートしてくれる存在がいるのです。
私にその魅力を説得する必要はありません。私はすでに大ファンです。日常生活の利用において、本当に多くの情報を得ることができます。私は文章を書くとき、パソコンを開きながらスマホを手元に置いて、スマホのPerplexityに次々と質問を投げかけています。これは何か、なぜそうなのか、いつ始まったのか、なぜ人々はそれを始めたのか、それに対する反論は何か、といったことです。
スペインがメキシコに侵攻したのはいつか、現地の人々がスペイン語を話し始めたのはいつか、といったことですね。
まさにそのような使い方です。
チューリングテストの突破とAGIの真実
先ほど興味深いことをおっしゃいましたね。3ヶ月前に汎用人工知能に達したとお考えだと。
ええ、私たちは大きな転換点を迎えたと考えています。
その名前を忘れてしまって、ど忘れしたのが信じられないのですが、あのテストのことです。
チューリングテストですね。
そうです、チューリングテストです。アラン・チューリングの名前が出てきませんでした。すでにそこに達しているとお考えですか。
ええ、間違いなく達しています。
しかし、それは本来なら大ニュースになるべきことですよね。
その通りです。だからこそ奇妙に感じられるのです。
全く同感です。業界内でも、これが大ニュースになっていないのはおかしい、本来なら大ニュースであるべきだと常に話し合っています。
チューリングテストを知らない方のために説明すると、これはAIが機能しているかどうかを判定するための、60年間にわたる金字塔的な基準でした。基本的な目的は、チャットルームでの会話相手が本物の人間なのか、それともボットなのかを人間が見分けられるかどうかというものです。
60年間、これをクリアすることは不可能でした。多くの人がチューリングテストに合格するソフトウェアを書こうと試みましたが、誰一人として成功しませんでした。しかし、私たちは2022年のクリスマスの時期にChatGPTが登場した際、そのチューリングテストをあっさりと突き抜けてしまいました。あまりにも速く、あまりにも強力に突破してしまったため、もはや誰もそのテストを行おうとさえしていません。
正式にテストを行った論文はほんの数本あるかもしれませんが、薄いティッシュペーパーを破るかのように簡単に突き抜けてしまったため、話題にすらならなくなりました。私のように業界に長くいる人間は、まさにあなたと同じように、これは大変な出来事になるはずだ、と感じていましたが、周囲にとってはすでに過去のニュースになっていたのです。
いま私たちが理解している奇跡の一部は、実はそれが意外と簡単なことだったと判明した点にあります。この分野のトップエキスパートの一人であるアンドレ・カーパシー氏が開発した大規模言語モデルは、わずか300行のソフトウェアコードで書かれています。
さらに、40年前のPCで動作するように大規模言語モデルをバックポートしている人々もいますし、テキサス・インスツルメンツ社製の電卓の上で大規模言語モデルを動かしている人まで目撃しました。
おが。
つまり、実際にやってみると、それは単に次のような仕組みだったということが分かってきたのです。
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