Joscha Bach：AGI、意識、そして知能の進化

認知科学者でAI研究者のJoscha Bachが、知能をモデル構築能力として捉え、意識を生物学的な学習アルゴリズムとして論じる。LLMの限界と可能性、AGIへの道筋、AIが科学的発見や雇用にもたらす影響を検討しつつ、資本主義、規制、公共機関への信頼、暗号資産、組織の硬直化まで広く掘り下げる。AIの集中化と分散化、社会契約の再設計、よりよい市民社会の築き方も論点となる。

Joscha Bach: AGI, Consciousness, and the Evolution of Intelligence

Artificial Intelligence is changing faster than most people realize, but are we asking the wrong questions about AI, AGI...

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AIへの恐怖と、未来を考える出発点

人工知能は最終的に私たち全員を殺す運命にある、と信じている人たちがいます。私たちが大型類人猿の生息地を縮小してきたのと同じように、私たち人間も大型類人猿であり、自分たちの後継種を育てている。その後継種は、空間や資源をめぐって私たちと競合するので、おそらく私たちを排除するだろう、という考えです。

そして、それが起きるのは、その後継種が私たちより賢いからだ、というわけです。これは、一見筋が通っているように見える議論です。ただ、この議論が腑に落ちない理由は、直感のほうに関係しています。つまり、その物語はおそらく、これよりもはるかに、はるかに複雑なのだと気づくからです。

これはテクノロジーの未来と仕事の未来についての番組です。私はジェフ・ニールセンです。今日のゲストはJoscha Bachです。彼は認知科学者であり、AI研究者であり、現在の人工知能分野で最も興味深い思想家の一人です。

この人の話を30秒聞いて、世界の見方が変わらないということはまずありません。AIがどのように機能するのか、私たちの心がどのように働くのか、あるいは人間が築いてきた超構造についてであれ、彼には深い洞察があります。

私が本当に知りたいのは、私たちはAIについて何を誤解しているのか、この技術の未来は本当はどのようなものなのか、そして私たちが望む未来を得るために、社会として何をする必要があるのかということです。見ていきましょう。

知能とは何か、意識とは何か

Joscha、今日は来てくれて本当にありがとうございます。お迎えできてとても楽しみです。このポッドキャストについてどれくらいご存じかわかりませんが、基本的にはテクノロジーの未来と仕事の未来について話す番組です。もちろんAIについて話したいですし、AGIや未来のテクノロジーについても話したいです。ただ、それだけではなく、高度な技術や知性をどう設計できるのかについても話したいんです。組織システムについて、そしてそれを抽象的な意味でどう改善し、具体的な目標を実行できるようにするのかについても話したいと思っています。

ただ、その前に少し戻って、あなたが考える知能の定義、意識の定義について話すところから入りたいと思います。それが私たちにどう示唆を与えるのかということです。まず、あなたの世界や研究の中で、知能をどのように定義していますか。そしてそれは非生物的なシステムにどんな意味を持つのでしょうか。

私は知能を、たいてい制御のためにモデルを作る能力だと見ています。つまり、単にスキルを使える能力ではなく、新しいスキルを獲得する能力です。典型的には、分布外の領域でそれが起こります。つまり、自分が知らない領域、過去の観測で見たことのない領域です。

人間の知能を見るとき、基本的に私たちはパズルを解く能力を測っています。これを行うために、ある程度再現性のある結果を、さまざまな種類のパズル領域で与えるようなパズルのセットを見つけます。すると、人はある種類のパズルが得意な場合、別の種類のパズルも得意である傾向があることに気づきます。

この一般因子をGと呼ぶなら、その課題は基本的に、訓練だけではそれほど大きく上達しにくいものです。訓練の効果は多少ありますが、それはパズルを解く能力と関係しているように見えます。通常、これを測るときは、個人の集団を取り、その平均を取ります。そして特定の個人が、その集団全体の平均からどれくらい離れているかを見ます。これがIQ、つまり知能指数の計算の仕方です。

しかし、これは機械に直接置き換えられるものではありません。なぜなら、コンピューターが問題を解く方法は非常に異なるからです。その結果、コンピューターは大きく分布外にあります。つまり、人間の平均にまったく近くありません。基本的に、すべてのコンピューターシステムは外れ値です。

もう一つは、人間については通常、スキル獲得そのものを測っていないということです。どう上達するのか、どう学ぶのか、どう問題を解くのか、という点です。ある問題をどれくらいうまく解けるかを測るのは、人間については意味があります。私たちのほとんどは、そうしたスキルを丸暗記しているわけではないからです。しかしコンピューターについてはあまり意味がありません。多くの場合、その問題を訓練データの中で見ている可能性がありますし、誰かがその特定の種類のテストを非常にうまくこなせるように訓練しているかもしれないからです。それでも、人間であれば同程度の成績を予測できるような別の課題では、あまりうまくできないことがあります。

ですから、人間と機械の知能を直接比較することはできません。かなり別物だからです。そのため、機械の知能を考えるときには、たいてい特定の問題領域における専門家レベルの成績と比較します。たとえば数学の定理証明、プログラミング、あるいは単純な操作課題などです。そして、異なるAIシステム同士を比較するために使えるベンチマーク問題があります。

知能と意識は同じものではありません。もちろん人間は、知的になるためには意識を持つ必要があります。赤ちゃんを観察するとわかりますが、赤ちゃんは、覚醒して世界に注意を向け、内省し、自分自身のモデルを作り、物事を経験し、受け取った刺激に直接反応し、そして誰かであるという状態と、それ以外の状態との明確な違いを形作っていきます。もしその状態に入らなければ、私たちは知的な存在にはなりません。植物状態のままです。

ですから私は、意識とはトランスフォーマーのようなものではなく、生物学的な訓練アルゴリズムのようなものではないかと考えています。現在のAIシステムや別の機械学習プログラムではなく、私たちには意識があります。それはおそらく、自己組織化システムのための訓練アルゴリズムであり、最初に立ち上がり、それを知的存在へと変えていくものです。

現時点のAIシステムに、それと似たものがあるのかは明確ではありません。おそらく、私たちと同じ機能性は持っていないでしょう。彼らは私たちと同じ仕方で自己組織化システムを訓練する必要がありません。そして課題を遂行するために、一般にはそれについて意識的である必要もありません。たとえば納税申告書のような数字の列を作成するとき、あなたは意識を持っている必要があります。しかしLLMが納税申告書を作るとき、おそらく意識を持っている必要はありません。

非常に興味深い問いは、LLMと話しているとき、あなたがほぼリアルタイムで対話相手をシミュレートするよう求めた場合、その対話相手が、意識状態を持っているふりをしているとして、それらの内部構造と因果的に等価な何かを持っているのか、ということです。では、どの時点でLLMであることが何かのように感じられるのでしょうか。これは現時点で、多くの哲学者の目には興味深い未解決問題です。人々は強い意見を持っています。しかし私はまだ決定的な議論を読んだことがありません。

LLMは本当に知的なのか

その部分にとても興味があります。LLMが私たちと違うのか、あるいは違わないのかを考えるとき、一つ大きいのは、基本的に情報検索の方法ですよね。訓練データに基づいて、もっともらしい答えを返すよう設計されている。そして少なくともこれまで見てきた多くのモデルは、訓練データに含まれるものに大きく制限されているように見えます。訓練データをかなり大きく超えて推論させようとすると、崩れてしまうように見えるんです。

そこで伺いたいのですが、あなたのモデルでは、LLMは伝統的なモデル構築という意味で、私たちが知的だと考えるものにかなり近いのでしょうか。それとも、データを取り込んで共有することで、それをうまく偽装できるように非常によく設計されているだけなのでしょうか。

それもまた、人々が強い意見を持つテーマの一つです。ただ、私はわからないと言うでしょう。これは経験的な問題です。そしてこの経験的な問題は、研究がどう進むかによって決まります。

非常に多くの大企業が、LLMはスケールさせ、調整すれば、幻覚なしに問題を解けるようになる、ということに巨額の資金を賭けています。そこで、なぜLLMは幻覚を見るのか、という問いもあります。簡単な答えは、人間を隔離タンクに入れ、感覚データを奪うと、人間も数時間後には幻覚を見がちになる、というものかもしれません。

では、現在LLMが置かれている隔離タンクからLLMを取り出したらどうなるでしょうか。彼らは私たちのようにリアルタイムで世界とつながっていません。しかし、それが技術的に不可能である理由はありません。もちろん解決しなければならないことはいくつかあります。オンライン学習、リアルタイム学習、リアルタイム行動をどう機能させるかです。しかし原理的には、これは可能だと示されています。

もしモデルが、人間が書いたテキストの次のトークンを予測するだけではなく、たとえばロボットの網膜や固有受容感覚などから得られる次の感覚データのまとまりを予測するものになれば、もはや幻覚を見る余裕はありません。モデルは外部現実により強く結びつけられるのです。

もう一つの問題は、現在のLLMが人間のテキストで訓練されていることです。人間のテキストはかなり恣意的で、小説もたくさんあり、人々が作り上げたものもあります。ですから、それは推論を非常に厳密で狭く、信頼できるものにする必要がある何かに、しっかり固定されているわけではありません。

モデルを数学やコードでより多く訓練すると、その他の推論もより信頼できるようになることがわかっています。特にプログラミングの領域では、LLMにコンピュータープログラムを書かせると、しばしば最初の試行で動く因果構造を生成する例があります。そして、人間が書いたテキストだけでなく、コンパイラに対して直接実行すればするほど、何が動き、何が動かないかについてフィードバックを得て、それを使って性能と推論を改善できます。

したがって、現在のシステムが人間の思考、人間の創造性、人間の問題解決の領域までスケールできないという、完全に明白な理由はありません。これが難しいかもしれないという議論はまだあります。しかし同時に、学習の仕方がかなり違うこともわかります。人間はこれほど大規模なデータからは学べません。私たちはずっと少ないデータから学び、ずっと早い段階で一貫性を獲得する必要があります。しかし、このアプローチの限界が何なのかは明確ではありません。

個人的には、私たち自身の学習方法と意識に非常に関心があります。私は、私たちは予測を最適化しているのではなく、一貫性を最適化しているのではないかと疑っています。一貫性とは、もはや制約違反がなく、すべてが他のすべてと合っているということです。もしこのような体制があるなら、おそらく私たちは、はるかに少ないデータから学べるシステムを構築できる、あるいは構築できる可能性があります。

トランスフォーマー、マルチモーダル、AGIへの道

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トランスフォーマーアーキテクチャについて、そしてより多くのデータによってスケールアップできる可能性についてのあなたの見方は興味深いです。願わくば、いくつかの思慮深い制約によって、人間の知能にかなり近いものに到達できるかもしれません。これは私も多くの人と話してきたことで、ある人は、はい、それが正しい基盤モデルだと言い、別の人は、いいえ、それは正しい基盤モデルではないと言います。

ただ、あなたの考えでは、もしそれを本当に効果的にマルチモーダルにでき、大量のデータを取り込ませることができれば、つまり人間がすることにより近い形で、視覚刺激、聴覚刺激、匂いのようなものまで取り込むような形にできれば、この基盤アーキテクチャを使って、世界についてより多くを取り込み、それに基づいてモデルを構築する計算能力を持つものを作れれば、それが前に進む道なのでしょうか。それは、私たちがときどきAGIと呼ぶもの、あるいはこの高度な人工知能に向かわせるのでしょうか。

ここでも短い答えは、現時点ではわからない、です。私たちは人間の知識、経験、技術的能力の境界にあるものについて話しています。ですから、これらのシステムを構築し、テストし、改変して、よりよく機能するまで続けることによって、現在まさに解明しているところです。

ただ、いわゆるスケーリング仮説には興味深い側面があります。それは、指数関数的により多くのデータを追加すると、現在のアルゴリズムを用いた場合、線形の改善が見られるというものです。そして、どのアルゴリズムを使うかは、実はそれほど大きな問題ではありません。違いは、何を学べるかではなく、どれだけ効率よく学べるかです。

アルゴリズムを調整する方法はいろいろあります。望むなら、トランスフォーマーとは究極的には既存のニューラルネットワーク訓練アルゴリズムを調整する一つの方法にすぎない、と言うこともできます。既存のアルゴリズムを使うこともできたでしょう。ただ、その場合はより長く訓練し、より長く待つ必要があったでしょう。データの中の信号を検出する効率が低いからです。そして、信号をはるかによく検出する方法はおそらくあります。

私たちがそう考える理由は、人間がはるかに少ないデータから学べるからです。しかし究極的には、システムが得る信号、すべての観測の中に発見できる構造があります。そこには一定量の構造しかありません。そしてその構造を、結果として生まれるモデルのアーキテクチャに叩き込むことができます。そのモデルはもはや手で構築するものでも、手でコードを書くものでもなく、育てるものです。

最終的には、これらの異なるアルゴリズムはすべて、同じ種類のモデル構造を育てています。そこで人々は、普遍性仮説と呼ばれるものを提案しました。これは、OpenAIのChris Olahのチームが発見したものです。彼らは機械的解釈可能性というパラダイムを作り出しました。これは基本的に、ニューラルネットワークに脳スキャンを行い、内部構造がどのように機能しているかを解明するというものです。

彼らが発見したのは、異なるアルゴリズムで訓練され、異なるデータを用いた既存のさまざまな視覚モデルが、ほぼ同じ内部構造を持っているということでした。そしてその内部構造は、霊長類の視覚野に見られる構造とも同じでした。これは本当に興味深い結果です。彼らは人工モデルの中に新しいタイプのニューロンまで見つけ、その後、それが生物システムの中にも見つかったのです。

この普遍性仮説が基本的に言っているのは、アルゴリズムはそれほど重要ではないということです。それは効率の問題にすぎません。重要なのは、あなたが何の問題を学習しようとしているのか、そしてモデルを学習している間に何を最適化しているのかです。

人間の理解を超えるモデルは作れるのか

そこで私が考えることの一つは、霊長類の視覚野との類似について聞くのは本当に興味深いのですが、こうした知的な学習システムや、それを構築するための枠組みを作るとき、私たち自身の知能や私たちが物事を知覚する方法は、どの程度制約になるのでしょうか。つまり、私たちはある時点で、自分たちによく似たものを作っていたのだと気づくだけなのでしょうか。

それとも、このようなモデルでありながら、私たち自身の理解能力や処理方法をはるかに超えるものを作れるのでしょうか。そして、私たちとは根本的に異なる方法で世界を理解する、あるいは単に私たちより高度な方法で世界を理解するモデルを作ることには、どんな意味があるのでしょうか。

ある意味では、私たちはすでに世界をより深く理解するモデルを作っています。そうなり得ます。なぜなら人間の脳は非常に浅く、非常に柔らかいものだからです。私たちは、自分で理解できる深さとしては、ほんの数層以上のモデルを持つことができません。対象を定義するとき、その対象を特徴づける特徴はほんの少数です。それ以上になると見失ってしまいます。

人間の脳のこうした制約は、私たちが解けるパズルがそれほど複雑ではないことを意味します。私たちはおそらくこの160年ほど物理学を理解しようともがいてきましたが、それほど進歩していないように見えます。これは腹立たしいことです。標準模型にはさらに圧縮される必要があるという問題があります。その背後には規則性があるはずですが、私たちは壁にぶつかり続け、あまり前に進めていません。

ですから、私たちが解いている問題はかなり限られています。ただ、私たちにできることは実験です。その実験は、たとえば機械学習システムであり、同時に変えるものをほんの少数にして、そこから学び、より深く進んでいくことです。専門性を人間の間に分散させることもできます。

しかし、現実を深く理解することは私たちにとって非常に難しいのです。そして現時点で、私たちは本当の意味でそうしたシステムを構築しているわけではありません。つまり、私たちはテキストを予測するシステム、あるいは人間が消費するために作られた視覚データやメディアの構造を予測するシステムを作っています。それらはこの点ではかなり優れています。

しかし、ゼロから学習し、私たちと同じように学ぶが、すべての領域にわたって自律的に自己改善し、リアルタイムで学び、任意のデータから学ぶようなものはまだ試されていません。人間のメディアだけから学ぶのではなく、機械知覚につなげられる任意のセンサーから学ぶようなものです。

私たちは、人間にできることをはるかに超えるシステムを本当の意味ではまだ作っていません。そしてその時点では、それらが私たちの推論能力、現実を理解する能力、パターンを発見する能力を超えないとしたら、それは非常に驚くべきことです。

たとえばX線画像を見ると、AIシステムは人間の放射線科医が発見できないものを発見できます。AIはそれに対してより敏感です。同じように、個人の特性、たとえば感情状態などを、どこかの時点で私たちより高い解像度で検出できるシステムを作ることも可能です。信号がそこにあり、AIが私たちより多くのデータと訓練データを処理できるなら、世界のより微細な構造を発見できるのです。ですから、明白な限界はありません。

科学的発見はなぜ停滞しているのか

発見という点は、私がこの技術に最も期待していることの一つかもしれません。科学の最前線や、宇宙に対する私たちの理解の最前線を広げる能力です。あなたが言ったことはかなり筋が通っていると思います。ここ数十年で勢いを失っていると言うべきかどうかはわかりませんが、私たちは境界を押し広げるようなことをあまりしていないように感じます。物理学や自然科学には、100年以上前に本当の黄金時代があったように感じますが、少し勢いを失っているように思えます。

そこで伺いたいのですが、現在の状況は、簡単なことはすでにすべて終わってしまったからなのでしょうか。それとも、人間の集団や制度として、これらのさまざまな分野を同時に横断できていないからなのでしょうか。人間の心や人間社会の限界のために、それらの間で知識を共有できていないのでしょうか。それとも、もう少し先へ進むために、人工知能やこうした機械的な支援が必要なのでしょうか。

つまり、発見のフロンティアがどこへ向かうのかについて、あなたの楽観と悲観の度合いはどのくらいでしょうか。そして、それはよりよいツールをコード化する必要があるだけなのか、それとも何らかの構造的・制度的改革が必要なのでしょうか。

両方の混合だと思います。もちろん、低いところにある果実はもうなくなっています。科学分野に入るとわかりますが、その分野が始まるときには、多くのパラダイムが早い段階で発見されます。そしてそれを発見した人々は非常に有名になります。たとえ後に、そのパラダイムが修正され、はるかに精緻で複雑なものになってもです。後になればなるほど、人々の現実の見方を変えるような鋭い進歩を遂げるのは、ただただはるかに難しくなります。物事はそういうものになりがちです。

もう一つは、制度の側に何らかの変化があるということです。アインシュタインのような人物を考えると、彼は非常に賢く、高い教育を受けた家庭の出身です。そして彼らは早い段階で、この子は才能ある子どもだと気づき、手に入れられる最高の家庭教師を与えました。

時々、彼は学校であまり優秀ではなく、特許庁で怠けていたという話を聞かされることがあります。しかし私は、それが実際に起きていたことを描写しているとは思いません。そこにいたのは、自分の知性を発達させ、自分の関心を追うためのあらゆる機会を本当に与えられた子どもでした。

このようなことが起きるには、非常に多くの星がそろう必要があります。そして異なる時代、異なる社会、異なる状況でそれらの星をそろえるのは難しいのです。今日の私たちの社会は異なる社会であり、科学者のキャリアに進ませる人物に何を求めるのかについて、非常に異なる優先順位を持っています。

もう一つは、科学がよりポストモダン的になったということです。その意味は、企業、国家、組織の創業世代を見ると、それは通常、生存に関わっています。Googleの最初の数年に間違いを犯せば、Googleは成功企業にはなりません。ですから、すべてはグラウンドトゥルース、地に足のついた真実に対処することなのです。

しかし、いったんそのものが大きすぎて潰せない存在になると、それを統治するインセンティブは変わります。突然、あなたは小さな社会、小さな国民国家のような組織のCEOになります。そしてそれは、多くの製品や多くの準独占などを持っていて安全なので、近いうちに崩壊することはありません。すると、リーダーとしての仕事は、組織の内部から誰かに倒されないようにすること、従業員や一般の人々に良いリーダーとして映るようにすることになります。

その多くは、語るべき物語や、権力を維持し、システム内の同盟を保つために満たさなければならないさまざまな政治的感受性や利害に関わるようになります。ですから、現実がもはや、原子レベルや外部世界のグラウンドトゥルースにおける自分の声ではなく、語らなければならない物語になると、すべてがよりポストモダン的になります。すべては選択、何を優遇するかの問題になります。

これは、社会的領域で観察される大きなシステムに起きる傾向です。そして私は、大学でもこれが起きていると思います。ある意味で私には、大学は自分自身の出力で訓練されたAIモデルのように見えます。1970年代以降、それはどんどん雑になっていきました。もはや外部現実に対して訓練されていないのです。

ここ数十年で、科学の大きな部分が信頼を探すことをやめた、あるいは同じような仕方で真実を探すことをやめたのを見てきました。多くの立場は政治的立場、イデオロギー的立場であり、それに反論することは許されません。そしてこれはSTEM分野にも広がっています。そのため、少し進歩することも難しくなっています。

ただ、どの程度までがイデオロギーや雇用プログラムによる大学の取り込みで、どの程度までが実際に進歩するのがそれほど難しいからなのか、私には非常に判断が難しいです。パラダイムの石灰化も重要です。

制度不信とポピュリズム

重要な点ですね。私たちはここで、相互に関連した複雑なシステムの連なりを扱っています。あなたが言ったように、ますます大きくなった企業は、投資を集め、安定感を作り出し、ゲームをこなし、競争相手に潰されるのを避けたり、内外の政治的競争相手を避けたりするために、何を言うかを中心に動くようになっています。研究機関は科学を探すよりもイデオロギー的になっています。政府機関もあります。そして正直に言うと、これらすべてに共通する課題の一つは、制度全体への信頼がどんどん低下しているように見えることです。それが、それらを効果的に運営し、実際に人間の進歩を支えることにどう影響するのかという問題です。そう呼んでよければですが。

では、これらすべての変化、多くは良い方向ではない変化は、あなたの見方では、こうしたシステムが現代化したり大きくなったりする自然な結果なのでしょうか。これは多少調整できる軌道なのでしょうか。それとも自己修正されるのでしょうか。それとも、これは文明の後期段階のようなもので、物事があまりに扱いにくくなっており、私たちはその中で機能するものを作る方法を見つけるか、非人間的な存在に頼ってそこから抜け出すしかないのでしょうか。

あるレベルでは、大人がほとんど残っていないように見えます。そして組織はある種、禅のように上昇し、捕獲されたものになっています。両方の政党がますますポピュリストになっています。このポピュリズムは、情報量の少ない有権者に、有権者が聞きたいことを言い、現場で実行される政策の結果がどうなるかにかかわらず、その方法で権力を得ようとすることを意味します。これは語りやすい物語です。

この分野の人は誰でも、こうした考えや理論を知っているのだと思います。しかし現実について理解すればするほど、年齢を重ねれば重ねるほど、私はこうした立場を取ることに慎重になります。なぜなら、それらが正しいと証明できないからです。対照群がありません。そして、いまだに膨大な知力と能力は存在しています。ただ、それが公共行政の中にはないだけです。

たとえば、ほとんどのVCには非常に賢い人々がいて、技術を非常に深く分析しており、ハイプにはあまり感心していません。しかし市場には感心します。彼らは、起きつつある予測された発展に感心します。それはかなりの程度、政治的なものであったり、人々が物事に感銘を受けることによって起きたりします。そして起きている多くの発展は、創発的ダイナミクスの結果です。人々はその創発的ダイナミクスを制御するというより、モデル化しようとしています。

別の視点もあります。私たちは世界が非常に悪い状態にあるという印象を持っています。しかし客観的には、私たちは比較的うまくやっています。存在する紛争について、非常に高度で前例のない細部までニュースで報じられ、それが私たちの注意を奪っているにもかかわらず、武力紛争は非常に少ないです。街頭で暴動が起きているわけでもありません。今、革命的状況にあるわけでもありません。私たちは比較的よく食べており、すべてについて悪いニュースがあるにもかかわらず、あらゆるものは機能しているように見えます。

ただし、非常に心配な傾向はいくつかあります。その一つで私が心配しているのは、公共機関への信頼です。1950年代以降、人々が政府についてどう思っているかを世論調査で見ると、アメリカでは政府への信頼がほぼ完全に直線的に低下しています。9.11の後に上がった、景気後退期には下がったといった逸脱はあります。しかしこの傾向が続けば、2030年代半ば頃までに、人々の政府への信頼は完全に否定的なものになります。そしてそれは民主主義の終わりを意味するかもしれません。これは非常に懸念すべきことです。なぜなら、その後に何が来るのかわからないからです。民主主義の代替として、中国やロシアなどの例を見ていますが、それがより良い暮らしの世界であるとは限りません。

ですから、はい、心配すべきことはたくさんあります。そしてAIがその傾向を変える可能性もあります。全員により多くの情報を届け、全員に普遍的な基礎知能を与えることが、方程式を変えるかもしれません。もしかすると、それは私たちをポピュリズムから遠ざけるかもしれません。現実についてより詳細なモデルを作れるようにするかもしれません。

メディア、AI悲観論、そして現実のAI

まず、あなたの話で私が好きな点の一つは、これは他の会話でも聞いたことがありますが、あなたが実際には、私が話す多くの人よりもはるかに暗くない未来観を持っていることです。歴史的な視点を取る傾向があり、確かに今は良くないことがたくさんあるけれど、視野を広げて歴史的に見れば、見えているほど悪くはないと言います。ソーシャルメディアについても、完璧かといえば違う。でも、伝統的メディアとそこを通じて繰り返されるメッセージを見ると、突然そこまで悪く見えなくなる、と話していました。AIをコントロールしている組織や企業について見ても、ある意味では一社だけではなく複数あることのほうが実際にはポジティブだ、と。

まず、それを本当にありがたく思っています。そのうえで、もう少し視点を伺いたいです。今、物事は実際どれくらい悪いのか、平均的なメディア消費者が信じているほど悪いのかという点です。

もう一つ、私の頭にあることとして、あなたが少し話していたことでもありますが、今は歴史の中でも、未来が10年や20年前よりもずっと予測しにくく感じられる時期のように思えます。もちろん、これは少しばかげた構図です。たとえ私たちが予測できると思っていたとしても、実際には違う方向に進んだからです。ただ、今物事がどう動いているのか、何に収束しつつあるのかについて感覚はありますか。それとも、あまりにも戦場の霧が濃すぎて答えられないのでしょうか。

変わったことの一つは、アイデアが過去よりもはるかに速く広がるようになったように見えることです。そしてこれは、より速い発展につながります。なぜなら、アイデアは先行するアイデアから生まれるからです。アイデアの回転周期が速くなり、ミームがより高い頻度で入ってくるなら、未来はより速く変化し、物事はより速く実装され、アイデアはより切迫して広がり、より多くの耳に入ります。

私が興味深いと思うことの一つは、人々が人工知能に対して取っている極端に否定的な見方です。これは主に二つの要因によると思います。一つは、New York Timesをはじめとする大手メディア組織が、人工知能を自分たちに対する経済的・社会的脅威と見なすようになったことです。

彼らはインターネットから学びました。インターネットは広告の面で、メディアから多くのビジネスを奪いました。そして今起きているのは、ニュースがインターネットで無料で手に入るため、メディアのビジネスモデルが変わったということです。ですから、メディア組織は多かれ少なかれ、人々にアイデンティティを提供し、特定の社会集団への所属を提供し、その集団のミームを更新する役割を果たさざるを得なくなっています。これは間違いなく起きた変化です。

人々は単にニュースを得るためにニュースメディアを読んでいるのではありません。自分たちの内集団が、そのニュースにどう関係することを期待しているのかを理解するために読んでいます。これがメディアの新しい役割になりました。その結果、ニュースメディアが発信するとき、彼らは人々が現実にどう関係するかを変えるミームを意識的に発信しています。そしていったんその発信者が、AIは自分たちのビジネスモデルに対する脅威だと判断すると、否定的報道の頻度は劇的に増えました。

この否定的認識に寄与したもう一つのことは、人工知能は私たち全員を殺す運命にあると信じている人たちがいることです。私たちが大型類人猿の生息地を縮小してきたのと同じようにです。私たちは大型類人猿であり、自分たちの後継種を育てています。そしてその後継種は、おそらく私たちを排除するでしょう。なぜなら、空間と資源をめぐって私たちと競合するからです。そしてそれが起きるのは、その存在が私たちより賢いからです。

これは、非常に論理的で合理的な人であれば、筋が通っているように見える議論です。この議論が筋が通らない理由は、直感に関係しているか、複雑系を理解することに関係しています。そこで、その物語はおそらく、はるかに、はるかに複雑なのだと気づくのです。

しかし、こうした人々は組織化しました。彼らは、Skypeの共同創業者の一人で、非常に親切で賢い人物であるJaan Tallinnのような人々を説得しました。彼はミーム的な教授であるマックス・テグマークと共に、Future of Life Instituteという組織への資金提供を始めました。そしてヴィタリック・ブテリンの何らかのミスによって、彼らは6億ドルの資金を得ることになりました。それをロビー活動に使うことができ、たとえば欧州連合におけるAI反対のロビー活動に影響を与えました。

その背後には、基本的に、人類がAIに殺される瞬間を遅らせるなら何でもよい、と信じている妨害主義者たちがいます。彼らは現在、バーニー・サンダースと話し、データセンターのモラトリアムなどを推進させようとしています。そして現時点では、この二つの要因が合流しているのです。

しかし現場で見ると、AIは私が思っていたよりずっと安全で、ずっと公平です。私たちが作っているシステムは、多くの意味で白痴の天才のようです。非常に得意なことがあります。雑務をこなすのがとても得意です。定型コードを書くのがとても得意です。テキストを要約してくれたり、物事を調べてくれたりするのも非常に得意です。そこでは間違いもします。それでも、非常に賢いインターンとして扱えば、それがしてくれることは驚くべきものです。

発展はある程度予測可能です。少しずつ良くなっていることが見えますし、私たちはそれに反応できます。同時に、これらのモデルは非常に公平です。誰もが月20ドルでこれらのモデルを使うことができ、その水準は業界が使っているものに非常に近いのです。

これらのモデルが一般の人々のために補助されているのは理にかなっています。推論、つまりモデルの実行は比較的安価にできるからです。訓練は非常に高価です。そして大規模な支出を伴う訓練については大きな競争があります。私たちはまだこれらのモデルに満足していないので、再訓練し、再訓練し、さらに再訓練する必要があるからです。その莫大な費用は現在、消費者によって負担されていません。だからこそ、誰もがこれらのモデルにアクセスできるというのは驚くべきことです。

もう一つは、私の知る限りAI企業にいる全員が、これらのモデルをできるだけ安全にすることを本当に心配していることです。そしてNew York Timesがその出力に満足するように、構築し、調整しようともしています。彼らはそれについて何の評価も受けていません。しかしAIは実際には非常に安全で、善意があり、人々に親切で優しくあろうとしています。そして誰もがそれを非常に少ないお金で使えます。

誰がそんなことを予想したでしょうか。普通なら私が予想したタイムラインは、最初のAIは非常に高価で、アクセスは極めて制限され、ごく少数の人しか利用できず、企業はこれらのモデルの出力や最良のモデルを自分たちのために囲い込む、というものでした。しかし私たちには、学術界や個人が遊び、意味のある研究を自分で行えるオープンソースモデルさえあります。これは本当に興奮する結果であり、私は予想していませんでした。そして多くの意味で偶然です。多くのことが重なる必要がありました。人々がこれを計画したわけではありません。

ですから、現在のAI展開に関しては、未来が何をもたらすかを言うのは難しいですが、かなり良いタイムラインにいると思います。

AIと雇用の未来

もう一つ、人々が今とても心配しているのは雇用への影響です。私は、おそらくあらゆる他の技術と同じように、移行が起きるのだと思います。腰を痛めるような労働、退屈で時間がかかり、やるのが大変な労働から、人間にしかできないことにより近いものへの移行です。

わかっているのは、仕事を奪う技術が増えれば増えるほど、私たちは常に反対側により多くの仕事を追加してきたということです。なぜなら、やるべきことが何かある限り、人々はそれを行うことができるからです。そして以前は行う余裕がなかったことを行えるようになります。実際に人々がやりたいこと、たとえば子どもを育てること、教育に携わること、芸術に取り組むことです。

人々がやりたいことは本当にたくさんあります。しかし現時点では、それをする余裕がありません。なぜなら、彼らはまだ物事を管理しなければならないからです。情報を集め、それを待たなければならないからです。その多くの仕事は非常に機械的で退屈で、満足のいくものではありません。たとえばトラックを運転して回ることなどです。人々がそうしたことから解放され、よりやりたいことに向き合えるようになるほうがずっと良いと思います。

そして、そうした人々に資源をどう配分するのかという問題があります。しかしそれも、AIによって解決できる問題です。私たちは過去にもこれをやってきましたし、未来にもやると思います。この地球上でやる価値のあることが何かある限り、常に仕事は存在します。この地球上の仕事量が有限で、仕事の数が有限である、というわけではありません。むしろ、常にやるべきことがあります。そして私たちは常に、人々に食料やサービスを配分できるでしょう。そうした食料、サービス、もの、財は、以前より効率的に生産されるため、より安くなります。

もちろん、物事の生態学的影響のような側面はまだあります。どこかの時点で資源の枯渇が起きるでしょう。どこかの時点で、人々は社会を安定させるのが難しくなるでしょう。なぜなら、私たちは自分たちの社会の意味を見失い、異なる集団、異なる文化、異なるサブカルチャーをどう一つのまとまりある全体に結びつけるかがわからなくなるからです。私たちはまだ、これらすべてをどう解決するかを知りません。しかしAIはその助けになるかもしれません。

ですから、こうした発展は起きていると思います。雇用と私たちが行うことには変化が起きるでしょう。ただし、それは業界の多くの人が予想するよりはるかに遅い可能性があります。同時に、現時点で多くの人が想像しているよりも急進的なものになるでしょう。

その楽観論は本当にありがたいです。特に、あなたが言ったように、伝統的メディアであれ新しいメディアであれ、AIは私たちを殺す、仕事を奪う、人生や社会や環境を何らかの形で台無しにする、といった、より警戒主義的で怒りをあおる見方を押し出していることを考えると、なおさらです。

少し突っ込みたい点の一つは、あなたがこの素晴らしいツールと、その民主化、そしてそれがもたらし得る善について話していることです。では、それをどう整合させるのでしょうか。少なくとも現在は、価値の多く、そして金融的な捕捉と所有権が、少数の大手テック企業に集中しています。あなたが先ほど言ったように、彼らは金融的に動機づけられています。政治的にも、物語を作るという意味でも動機づけられていて、ハイプマシンを作り、この技術は何でもできる、そしてインフラや学習に1兆ドルを注ぎ込めばさらに多くのことができるようになる、と言います。そこにはどんな意味があるのでしょうか。

そのような所有モデルについて、どの程度懸念していますか。また、経済の中にこの新しいレイヤーができたとき、その所有権がはるかに広い労働者層に分散するのではなく、非常に集中していることについてはどうでしょうか。

資本主義、資源配分、イーロン・マスク

若い頃、私は資本主義に反対していました。資本主義には非常に多くの問題があることが明らかに思えたからです。そして代替案について考え、人類の歴史を見るのに長い時間がかかりました。その結果、私たちは主に資本主義によって貧困と惨めさから引き上げられてきたのだと気づきました。そして資本主義の代替案は、明らかに機能するわけではありません。

たとえば現在、私たちにはお金があります。お金は悪魔のものだと言うこともできます。お金は人々に制度を利用させ、互いに冷酷で貪欲にさせる、というわけです。しかし実際には、お金を食べることはできません。お金は資源ではありません。シグナルです。予期される報酬のためのシグナルです。ある意味では、次のレベルで再創造されたドーパミンだと言えます。

このドーパミンが私たちをグローバルな脳へとつなぎ合わせています。それによって、地球上のあらゆる場所、あらゆる領域で、財や資源を代替可能なものにできるのです。すべてが取引できるというのは、大きな奇跡だと思います。私たちはこの方法で財やサービスを交換でき、どこへでも旅することができ、お金を使って80億匹の話す猿をグローバルな知能へと結びつけています。

別の見方をすれば、これは人々に与えられるスコアです。中央集権的な政府委員会のようなものではなく、分散的な方法で、他者のすることが自分にとって価値があるかどうかを試すものです。そしてこのスコアを分散的に回すことができます。そこには壊れているものもたくさんあるでしょうが、うまくいっていない最もひどい部分を修正する組織も生まれます。システムを不安定にする事実があるたびに、私たちはそれをできる限り良くしようとします。そしていつか代替案を思いつくかもしれません。

しかし現時点でお金とはこういうものです。この分散化されたスコアなのです。そしてこれは、資源配分が上手な人ほど、配分するためのより多くの資源を得るようにも設定されています。

たとえばイーロン・マスクのような人物を見ると、彼は資源配分が非常にうまくなった人です。彼は、NASAが新しいロケットを作るにはあまりに非効率になっていることを見抜いた数少ない人の一人でした。そして、新しいロケットを作る会社をゼロから作れば、これは実際にうまくいくかもしれないと見抜きました。誰もが彼に、お前は狂っていると言いましたが、彼は手に入れられるすべてのお金をそのアイデアに投入しました。そしてそれは報われました。一度だけでなく、複数の会社で六回も報われたのです。

彼はそのお金を消費に使っていません。基本的に小さな箱の中に住んでいます。宮殿を持っているわけでもありません。中世の王のように農民の背中の上で暮らしているわけでもありません。むしろ、彼のお金はすべて彼の事業に投資されています。それは基本的に、彼が運営している会社の支配部分です。

このシステムは暗黙のうちに、彼はやるべきアイデアを考え出し、それらに優先順位をつけるのが非常にうまいので、彼に資源を配分させるのはよいことだと判断したのです。彼は多くの間違いを犯しますが、それをエラー修正するのも非常にうまいように見えます。彼の賭けはおおむね報われてきました。もし彼がこのお金を、配分を任命された委員会に渡していたら、これらのものは作られていなかったでしょう。

私たちは多くの意味で反事実を見ることができます。彼は、利益を出せる電気自動車を作れる唯一の西側の自動車会社を持っています。他の自動車会社の視点からすると、バッテリー価格が自然に下がることを期待して2030年代半ばまで待つほうが、はるかに良かったでしょう。そうでなければ、彼なしでは現時点で電気自動車はなかったでしょう。

そして今、NASAは西側にある中国式委員会のようなものです。彼らはマスクの10倍の価格でロケットを作っています。それは彼が安全をケチって、人をあちこちで殺しているからではありません。彼が技術的進歩を、より多くの管理者を雇うためではなく、実際に物事を成し遂げるために使っているからです。

人々はイーロン・マスクを攻撃しています。彼は12歳のような政治的意見を持っているように見え、重要なソーシャルメディアプラットフォームのCEOであることで、その声を増幅しているからです。それはあまり賢明には見えず、人々を彼に対して怒らせています。しかし、彼がそれほどのお金を持っている理由は、システムが本質的に不公正だからではなく、彼に資源を配分させるのは良いことだとシステムが判断したからです。

もちろん、これは私たちの反事実の段階では常にそうだとは限りません。たとえば、コリー・ドクトロウが最近指摘したように、Microsoftの元CEOであるビル・ゲイツは、Microsoftを離れた後のほうが、すでに多くのお金を持っていたために、より多くのお金を稼いでいます。これは問題かもしれません。彼はそのお金を自分で非常に賢く投資して得たのではなく、他の人々に投資させて得たからです。これは資本主義にある多くの問題の一つかもしれません。

研究開発の問題もあります。資本主義は、私たちが作りたいものを一度作って、同じものを何度も何度も売ることを生産するようにはインセンティブづけられていません。そのため、私たちが作っているものの多くは非常に粗雑です。

また、資本主義的組織には規制機関を取り込む傾向もあります。その結果、多くの分野でイノベーションが壊れています。たとえば医療やその他多くの領域では、新しい進歩を遂げるのが非常に困難です。規制を通過するのがあまりに難しいからです。現時点でイノベーションが起きているように見えるのは、テック産業とバイオテックの一部だけで、他のすべては継続的に悪化しています。もし現在このAI革命がなければ、私たちは不況の真っただ中にいたでしょう。これも心に留めておく必要があります。不況とは、私たちがより貧しくなり、収入が増えないまま生活が毎年高くなることを意味します。

ビッグテックと投資の集中

本当に興味深い視点です。私はそれが好きです。そしてそこには多くのプロセスが暗黙に含まれていると思います。私がしばらく抱いてきた懸念の一つで、かなり一般的なものだと思うのですが、ビッグテックが現在の経済の資源をある種独占できていることへの苛立ちがあります。伝統的なセクターではなく、投資の多くが彼らに向かっています。

あなたはその懸念をやや退けていて、こう言っているように聞こえます。そう、もちろん彼らに向かう。彼らは実際に何らかの本当のイノベーション能力を示している唯一の存在なのだから。そして、それはむしろ他の多くの組織が投資をもっと獲得できないことへの告発なのだ、と。これは公平な理解でしょうか。それとも少し大げさでしょうか。

現時点で需要と供給の面で私たちが抱えている大きな問題は住宅だと思います。私たちが住宅を建てない理由は複雑ですが、その一部は許認可プロセスです。人々が住みたい形で住宅を建てることを、州に認めさせるのが非常に難しくなっています。

もう一つは建築基準です。多くの材料が選択肢から外されています。既存の組織、労働組合、建設業者団体、セメント工場などが、自分たちを規則の中に書き込んでいるため、多くのイノベーションが不可能になっています。イノベーションを起こすことが非常に難しいのです。

建設業界でイノベーションを起こすには、おそらく既存の規制の多くを廃止する必要があるでしょう。これは、私たちがイノベーションできないことから利益を得ている既存の国家や利害関係者を危険にさらすことを意味します。それは多くの問題の一つだと思います。

もう一つは、私たちがもはや列車やその他の大規模インフラを建設できないことです。現在私たちが見ている多くの都心部、そこにある高層ビルや地下鉄なども含め、既存の規制を使えば今日建設することは違法になるでしょう。ニューヨークの地下鉄を見ると、完全に中世的です。蒸し暑く、使うのが非常に不快です。中国の地下鉄と比べるとそうです。あれは私たちが得る可能性の高い未来です。

私たちが築いた社会の大きな問題の一つは、ある意味で暗黙のうちに、人々が働かないこと、イノベーションしないことに対して報酬を得るように設定することを選んだことです。そして、それが改善できる道を塞いでいます。

これがまだテックで起きていない理由は、テックがあまりに速く動いていて、規制されるには速すぎたからです。テック業界で働くには専門技術者だけを認めるべきだという動きもありました。コードを書く前に、あなたを認証するギルドが必要になる、というようなことです。これが起きれば、テックにおけるイノベーションもはるかに難しくなると思います。

インターネット版FDAのようなものを作ろうとする動きもありました。新しいソーシャルメディアプラットフォームを持ちたいなら、何年もかかり、何百万ドルも要する認証プロセスを通さなければならない、というものです。それは既存企業以外の誰もソーシャルメディア帝国を運営できなくするでしょう。同時に政府はそこに入り込み、ソーシャルメディアプラットフォームが政府の望む形でしか機能しないよう縛ることになります。

これには利点があるかもしれません。しかし概して、外部からの監視がない限り、そして外部からの監視などないのです。私たちの社会を見て改善してくれる外部の神はいません。私たちにあるのは劣化プロセスだけです。それはある種の老化がすべての臓器に染み込み、それぞれが自分自身の利益に奉仕し、全体に奉仕する代わりに局所的な脂肪の塊を育て、私たち全員が住んでいるこの有機体を未来に適したものにすることを妨げるようなものです。

AIバブル、データセンター、資本の行き先

規制と規制緩和の話は本当に興味深いですし、そこには戻りたいです。ただ、その前に、少しもっとシニカルな見方を取りたいと思います。時々私を心配させるものです。ある意味で、ビッグテックから得られてきた投資やリターンは、世界の投資環境を歪めてきたのではないかということです。彼らは、非常にスケーラブルで、資源集約度が非常に低く、規模が大きくなっても人間の関与が非常に少ない、こうした製品やサービス、リターンのための手段を作ることができます。

そしてそれは、列車をもっと作ることや、農業、レストランのようなものより、はるかに魅力的な投資になります。ですからある意味では、その製品やサービスのプールが利用可能であることが、他のすべてから投資を飢えさせているのではないかと思います。

それについてどう考えますか。それでも他のすべての分野のイノベーション失敗にすぎないのでしょうか。それとも、この比喩に従えば、他のセクターを飢えさせ、それが私たちの経済や文明構造をシステム的に弱めるような傾向があるのでしょうか。

問題の一つは、列車が大きなリターンを生まないことです。建設費が高すぎるからです。それは、許認可、土地所有、列車を建設するその他多くの側面を私たちがどう構造化しているかと関係しています。また、列車の設計には多くの基準が入り込んでおり、それによって中国で使われているような列車を導入することができなくなっています。基準が違うからです。規制の上に多くのものが積み重なり、それが採算を取れなくしています。数字が合わなくなるのです。

リターンを生まないものに資源を投入しても意味はありません。なぜなら、お金はある意味で、そのものが作られるべきかどうかの尺度だからです。ですから、もしそのものを作りたいなら、それを作ることが経済的に意味を持つように、障害を取り除く必要があります。

レストランについては、不足しているとは思いません。人々が外食する限り、レストランは存在します。しかしレストランに中央集権的な投資をする意味はありません。顧客一人ひとりが、このレストランは良い、この店はもう好きではない、この料理は好き、この料理は好きではない、と決める分散型のほうがずっと簡単です。その結果、レストランは開店し、閉店し、適応していきます。この資本主義の適応機能は、特にレストランのようなものには非常に有用です。

より長い時間軸を持つ大規模インフラプロジェクトでは、より難しくなります。補助金をどう出すか考える必要があります。しかし、たとえばカリフォルニアでは、任意の額のお金を取り、それを問題に投げつけることができます。そしてそのお金は地面に着く前に蒸発してしまいます。これはアメリカの公共行政の機能不全の問題であり、現時点で誰も解決策を持っていないように見えます。

AI企業に流れ込んでいるお金については、私は経済学者ではないので、それが実際に何を意味するのかを言うのは非常に難しいです。私たちには、ある意味でバブルがある可能性はあります。最終的にAIは報われるが、投資家やハイパースケーラーが期待しているほど早くはない、という意味です。ですから、インターネット初期にそうしたのと同じように、私たちは容量を作りすぎているのかもしれません。

ドットコムバブルを覚えていますか。人々はオンライン小売が莫大なリターンを生むことを期待していました。最終的には実際にそうなり、多くの実店舗を廃業に追い込みました。しかしその結果、私たちはより良い財やサービスを得ました。Amazonは、以前存在していたものよりも、多くのものをすべての人の家に届ける良い方法です。規模の経済は非常に有用で、パンデミックの間にも私たちを救いました。

AIでも似たことが起きているかもしれません。当時、私たちはインターネット接続を作りすぎました。その結果、多くの投資は減損処理されなければならず、株式市場はしばらく崩壊しました。似たようなことが今起きるかもしれません。しかし長期的には、私たちはこれらのデータセンターを必要としています。長期的には、まだ計算する余裕がないが計算したいものが非常に多くあるからです。私たちは動画を扱いたいですし、マルチモーダルモデルを持ちたいです。リアルタイムで私たちの話を聞き、現時点ではできない形でリアルタイムに話し返してくれるモデルが欲しいのです。ですから、より多くのデータセンターを持つことは、おそらく私たちにとって良いことです。

そしてそれが、一部の初期投資家が自分たちの投資の一部を減損処理しなければならないことを意味するなら、それは良いことかもしれません。

なるほど。またとても興味深いです。AIバブルについて語る多くの人は、それはひどいことだ、世界の終わりだ、経済を破壊する、と言います。あなたの立場は、実際にはそれは流通しているすべての資本に対する比較的穏やかな解決策だ、というもののように聞こえます。

このお金の大部分が、いわば消えたとしても、経済の他の大部分を極端に厳しい形で直撃することはないのではないかと思います。ただ、別の重要な側面があります。ある意味で、私たちのマネーサプライ全体にバブルがあります。そして、私たちはどこかの時点で金融システムを再起動しなければならないかもしれません。誰もそれがどのように機能するのかを知っているようには見えません。そしてそれに取り組んでいる少数の人々は、当然ながら公には話していません。ですから、それらの計画がどこまで進んでいるのか、何が起きるのか、私にはまったくわかりません。

ただ、どこかの時点で現在の通貨システムには新しい契約が必要だと人々が気づき、ドルの後に来る何かを持つことになる可能性はあります。その間、私たちはあらゆる端を修理しながら、それでもまだそれでピザを買うことができます。

金融システムの再起動と暗号資産

それについて少し詳しく話してもらえますか。金融システムを再起動するというとき、それはあなたにとってどういう意味なのでしょうか。

少し気になることの一つは、他の文明の歴史を見ると、国家がやりくりできなくなったために、通貨をどんどん改悪せざるを得なくなった例があることです。たとえばローマ帝国では、それが基本的に崩壊の大きな要因でした。国家が破産するということは、行政を動かすために必要な経済システム、つまり経済機械が、もはや十分な財や資源を生産できないということです。

最終的にあなたを捕まえるのはこれです。ますます多くの人々が非生産的な行政職、あるいは相対的に非生産的な職に就き、その多くが財やサービスを生産するのではなく、お金を再分配するために雇われている。これは問題です。

カリフォルニアの許認可システムについて先ほど触れましたが、これはお金をかければ解決できる問題ではありません。部分的には逆です。住宅の許認可システムで働く人々が、私たちは国内のどこよりも、おそらく世界のどこよりも多くいます。そしてその全員に給料を払わなければなりません。それが、既存の住宅がすでに建っている場所に新しい家を建てる許可を得ることがこれほど高価である理由です。また、なぜそれほど時間がかかり、ここで何かを建てる全体コストのこれほど大きな割合を占めるのかという理由でもあります。

これは経済全体にかかる負担です。この仕組みが長く続けば続くほど、実際に物を作り、財やサービスの創出に関わる人は少なくなります。そして多くの人々が、既存の経済の上にただ乗りし、それに便乗して養われることになります。最終的にこれは、おそらく変えなければならないものです。

私たちは現在、国境を開き、多くの非正規移民を入れることでこれを変えようとしてきました。そして彼らが私たちのために物を生産してくれることを期待しています。そうすれば私たちは、現場や畑、病院、介護施設などで働く代わりに、物事を管理し、お金を動かし続けることができる、というわけです。しかし、この計算が最終的にうまくいくかどうかは明確ではありません。

ただし、お金は地面から採掘しなければならないものではないことも理解する必要があります。それは有限供給ではありません。作ることも消すこともできます。もしその方法を理解し、関係する人々にも個人的利害があるという、これらすべての原理的な問題を解決できるならです。

炭鉱のカナリアとして私が本当に気になるのは暗号資産です。暗号資産には、現実世界での用途はないと思います。ただし、通常なら何らかの銀行免許を持つ必要があることを、個人ができるようにするという用途はあります。そして私たちがそのために免許を求める理由があります。なぜなら、それはシステムを利用するための免許だからです。

ですから、私たちは通貨システムを操作できる立場にいる人々を意図的に非常に少数に抑えています。ウォール街にとっても一般大衆にとっても、ウォール街のゲームをしている人が少なすぎるくらいであることは利益になります。

基本的に暗号資産は、ブロックチェーンの定義の仕方によって規制を追い越すことができます。それは、本来なら正当な理由によって違法であるような新しい形の資産を可能にします。私は、この抜け穴はすぐに閉じるだろうと思っていました。しかし暗号資産業界は規制当局にいくらかの暗号資産を渡すことに成功し、いまだに存在しています。そして、それがいまだに存在しているという事実は、私にとって本当に、本当に気がかりです。

なぜなら、金融システムが生き残ることに関心を持っているなら、金融システムの代替物を取り締まるべきだからです。そして私は、暗号資産が金融システムの合理的な代替になるとは思いません。なぜなら、そのマネーサプライは中央で規制できないからです。

過去数百年で私たちが学んだことは、マネーサプライを規制する方法が必要だということだと思います。システム全体を安定させ、柔軟にし、経済の後のシステムとして機能させるためには、上からお金を取り出し、下に入れることができなければなりません。そして暗号資産が、後にその大部分を所有する人々によって作られるなら、ほとんどのコインの背後にいるコンソーシアムは、そのコインの結果に対して大きな金銭的利害を持っています。これはお金の代替ツールではありません。

ですから、暗号資産自体は、より大きなシステムのごく小さな一部なので、それほど危険ではありません。しかし暗号資産の存在は悪い兆候です。

そうですね。暗号資産についての私の感覚は、あなたのものとかなり近いです。面白いのは、暗号資産の世界では、それがより広い金融システムへの実存的脅威であるという考えが、ほとんど暗号資産のマーケティングポイントになっていることです。暗号資産を広めている人たちは、買い手に、これは絶対に乗らなければならない、これが未来であり、すべてを置き換えるのだと信じてほしがっています。

暗号資産について私がとても興味深いと思うのは、もし規制がもっと少なければ、もしより広い採用が可能になれば、それは世界を変えるという物語が長い間あったことです。しかしここ数年、その規制の多くは実際に緩くなりました。そして今、その物語は売りにくくなっています。かつてないほど制約が少ないのに、それでも世界を変えていないからです。あなたの指摘のように、それはただそれ自体のために存在し、保有している人々のために富を作るだけであり、規制されていないこと以外に、社会やより広い利用にとって深い価値があるようには感じられません。

ええ。基本的には、株式の反対側に資産を持たないまま株式を印刷する方法です。そして、現在の金融システムの後に来るもののためのオペレーティングシステムであるふりをしています。しかし私は、それがそのように機能することは示されていないと思います。ただ、それは現在のオペレーティングシステムの脆弱性を示しています。

組織はなぜ社会にマイナスのまま生き残るのか

先ほど少し話していた、イノベーション、システム、組織、そして価値あるものを実際に作る最良の方法についての話に戻りたいです。私もあなたに同意していて、多くの仕事、多くの私たちが作っているものは、ある種自己永続的になっているように感じます。それは価値の創出、あるいは人々のためのイノベーションや財やサービスから、どんどん離れています。ただ存在しているから存在している、あるいは人々がそれを期待しているから存在しているだけです。

そこで、組織について、そして組織の有効性について話したいと思いました。これはあなたがよく話す領域から少し外れていることはわかっています。ただ、組織を、ある種の抽象的な知能、あるいは目標達成においてより有効にもより非有効にもなり得るシステムとして考えるとき、私たちはどうすれば組織を改善できるのでしょうか。どうすれば、組織がより効果的に資源を配分し、人々が実際に欲しいものを作れるようにできるのでしょうか。そして内部的にどう責任を持たせるのでしょうか。暴走や政治が組織を地面に叩きつけるだけにならないようにするにはどうすればいいのでしょうか。

私はむしろ逆だと思います。社会に対して純マイナスのアウトプットを持つ組織が、どのような条件のもとで生き残るのか、ということです。それは、本来なら存在しないはずのルールを利用できるときに起きると思います。そのルールが独占や権力を与えます。そしてその権力自体が、搾取的な形で使われ、社会の残りを脅し取る道具として使われるのです。

似たようなことは、カリフォルニアの億万長者税の背後にいる同じ組織にも起きています。一度限りの税として、億万長者の富に課税するという考えがあります。そこには、実際にはお金に換えられない株式しか持っていない人々の未実現利益も含まれます。そうした人々は、この税を払うために借り入れをしなければならず、借り入れができなければ破産しなければならないでしょう。

彼らはこのお金を、トランプ政権による医療削減の一部を相殺するために使いたいのです。しかしこの問題は、その税が遡及的に行われなければならないということです。そうでなければ億万長者は当然カリフォルニアを離れます。実際、多くのカリフォルニアの億万長者は先回りして州を離れています。その結果、カリフォルニアの税収は、その税が州にもたらすと予測されていた収入よりも大幅に縮小しています。

これはシリコンバレーにも有害な影響を及ぼします。ここで資本を管理している人々がもはやここに住まず、代わりにオースティンやマイアミに住んでいるなら、投資パイプラインの多くはうまく機能しなくなります。

もう一つの問題は、ユニコーンを作ることを計画している創業者に、カリフォルニアで法人化し、カリフォルニアに住むよう説得するのが非常に難しくなることです。10億ドル企業を作っている間に、彼らは非常に多くの株式を持つことになり、それを保持できなくなるかもしれません。売らなければならないからです。しかし会社はまだ準備ができていません。もちろん株式を売ることはできません。

ですから、このような設計は、かなり明らかに間違っていて壊れています。そしてその設計を担当している人々に、それが壊れていると論じることはできます。しかし当然、彼らが愚かではないことは理解しなければなりません。彼らはこれらの議論を理解しています。歪んだ状況は、もしあなたが政治家で、次の選挙が極端なMAGA候補と極端な社会主義候補の間になると判断し、自分はMAGA候補ではなく極端な社会主義候補だとしたら、権力を得る見返りに、それがカリフォルニアの人々やテック産業のイノベーションにとって悪くなるという事実を受け入れる、というものです。これは存在しているインセンティブの対立に関係しています。

この法案を支持し、そもそもそれを作り上げた組合については、彼らはただ支払いを受けることを望んでいるのだと思います。テック業界の誰かが、これはテック業界とカリフォルニアにとってあまりに悪いので、この悪いことが起きないようにするために、この法案を取り下げるならお金を渡す、と考えることを期待しているのです。

これは一つの例です。どれほど代表的なのかはわかりません。非常にカリフォルニア的な例であり、ここで地元に起きていることの典型です。これが社会全体で起きていることをどの程度示しているのか、そして私たちがイノベーションできないことや、中国の工業化に対抗できないことにどれほど責任があるのかはわかりません。

規制、州間競争、イノベーションゾーン

では、ここからどこへ行くのか、そしてこうした構造的に悪い行動をどう修正するのかという問いに答えようとすると、私には一つのシナリオがあります。それは自己修正されるというものです。私たちは愚かなことをし、規制が多すぎてイノベーションを難しくしすぎます。すると革新者がみな去り、資金が枯渇し、サイクルが生まれます。そして、しまった、大きな間違いをしたのだから全部撤廃しよう、と言わざるを得なくなる。

あるいは、それは単なる適者生存の状況で、資本は規制の少ない環境へ流れ、そこでより繁栄できるのかもしれません。こうした愚かさのサイクルを短絡する方法はあるのでしょうか。それとも、これは現在の統治や規制環境全体に構造的に深く埋め込まれているため、ただ展開しきるのを待つしかないのでしょうか。

アメリカにとって一つの大きなチャンスは、非常に異なる州があり、それぞれに異なる地域の有権者がいることだと思います。そして、中央規制の一部を緩めることで、州間の競争をもっと可能にできるかもしれません。

たとえば各州に自前のFDAを持たせる。FDAをフォークし、異なる医療システムで競争できるようにする。これにより、医療部門で実際のイノベーションが起きるかもしれません。つまり、より良い医療サービスが劇的に低いコストで得られるということです。

住宅でも似たようなことが起きるかもしれません。基本的には、人々が異なる種類のゾーニングを試せるイノベーションゾーンを認めることです。コミュニティが自分たちのゾーニングや建築基準などを自分で決めるのです。そして、イノベーションにはリスクが伴うことを受け入れます。事故が増えるかもしれません。予期しなかった影響が出るかもしれません。しかし概して、アメリカの歴史を見ると、イノベーションの自由は純プラスでした。もしかすると、私たちはそれを取り戻すべきなのかもしれません。

その点について私が抱く課題の一つは、これに当てはまるのかどうか知りたいのですが、以前あなたがベルリンに住んでいたときの話をしていたのを聞いたことがあります。ベルリンはある意味で、イノベーションの温床として機能していました。過去数十年の一部において、規制があまりなく、政府構造や経済構造もあまりなかったからです。そして、それが本当のイノベーションと適者生存を可能にする肥沃な環境を作りました。ちなみに私もベルリンに数か月滞在したことがあり、ベルリンが大好きですし、ベルリンのそういうところが大好きです。

これを持ち出す理由は、それが何かの存在ではなく、不在から生まれているように見えるからです。つまり、ここをイノベーションゾーンにしよう、何らかのルールや構造を作ろうということではありません。あなたの考えでは、これをどう整合させるのでしょうか。ここで何らかの介入をすることで、私たちは良いことより悪いことをしているのでしょうか。そして問題は単に、私たちがやりすぎていて、そのやりすぎが私たちに逆らっていることなのでしょうか。

ベルリンを何かに置き換えるのは難しいと思います。アメリカには非常に独特な状況がありました。ドイツ人に社会主義国家が実装されたのです。これは、社会主義が機能しないことの良い指標だと思います。非常に教育水準が高く、非常によく従う人口にあなたのシステムを実装して、それでも機能しなかったなら、アメリカではおそらくまったく機能しないでしょう。アメリカははるかに異質な社会で、人々はより多く不正をしますから。

東ドイツの問題は、たとえば消費財の生産や自動車のイノベーションが非効率だっただけではありません。私たちには1950年代や60年代に設計されたような車があり、その後それらのイノベーションは止まりました。ベルリン都心の多くの家には弾痕もありました。私たちはそれを修復する余裕さえありませんでした。単純に、あまりに非生産的だったからです。

壁が崩れたとき、すべての規制が無効になり、ある意味ですべてが破産しているようなシステムがありました。そして突然、安い住宅が大量にあり、多くの若者が流入して新しいことを試す都市で、ゼロから始めることができました。

アメリカで、最初に何らかの壊滅的な崩壊を起こさずに、そのようなものをどう達成できるでしょうか。私はそれが可能だとは思いません。ある意味では、私たちは政党の崩壊を経験しています。西ドイツに、引き継いで投資を行い、不動産をすべて得て新しい社会を築く見返りに財政移転を行う有能なコール政権のようなものはありません。代わりに、1980年代の主要な緊縮財政の芸術家たちが引き継いでいるようなものです。そして代替案は見えていません。これが私たちの置かれている状況です。

問いは、有能な統治を再び得るには何が必要なのかです。そして、政府が有能でないことに関心を持つさまざまな勢力に逆らって、それを実装することは可能なのか、ということです。なぜなら、彼らはこの大きなシステムの中で自分たちのことをやりたいからです。

私たちの社会契約の一部には、いまだに政府にあまり有能であってほしくないというものがあるのだと思います。だからこそ、政治家に払う報酬はGoogleのマネージャーに払う報酬よりずっと少ないのです。これはシンガポールなどとは非常に異なる状況です。そこでは政府職員は非常に高い報酬を受け、その報酬は経済や国家そのもののパフォーマンス指標に結びつけられています。そして彼らはこうしたポジションに本当に才能を求めています。

ただしもちろん、シンガポールはアメリカの規模の国ではありません。より大きな予算のように管理されています。そしてアメリカの規模の国をこのように組織できるのかは明確ではありません。ですから、私には主に問いがあります。答えはありません。ベルリンの状況を簡単に置き換えられるとは思えないのです。

類似点はいくつかあります。デトロイトには、ある時点で住宅費が極めて低かったかもしれません。しかしベルリンの魅力の一部は、それが成功する運命にあることでした。新しい政府所在地に指定され、西ドイツの小さな町からベルリンに戻されたからです。ですから何が起きても、未来は栄光あるものになると常にわかっていました。アメリカのデトロイトのようなかつての工業都市では、それほど明白ではありません。

私は、いつかそれが灰の中から立ち上がると思います。だから今投資すべきですし、若い芸術家、建設者、メーカーはみなデトロイトに移って、それを未来のための栄光ある場所に変えるべきです。しかし誰にわかるでしょうか。もしかすると、こうしたことは起きるかもしれません。州が破産し、その州の新しい政府が最善を尽くすことを決め、本当に規制を緩め、連邦行政に押し返し、他州との意味のある競争を可能にする場所が現れるかもしれません。

AIは集中化するのか、分散化するのか

なるほど。私たちは、構造的問題、規制、イノベーションに対するこうしたシステム的課題という深い道に入ってきました。それらを改善しようとするとどう見えるか、あるいは見えないかについても話してきました。ただ、その多くの中で、AIとAIが果たす役割についてはあまり話していません。

そこで伺いたいのですが、技術がどう進化し、それが社会にどう影響するかを考えるとき、あなたはいくつかのシナリオを描いていますか。もし私たちがこれを実際に活用して物事を良くできたらどうなるのか。あるいは、この技術が既存の権力や、その権力を集中させる既存構造をさらに深く固定するものになってしまったらどうなるのか、ということです。

その多くは、AIが中央集権化されるか分散化されるかに依存すると思います。ロシアのような国では、すでにAIが中央集権的に、たとえば監視目的で導入されている状況があります。それは非常に遍在していて、空間にあるカメラが、一人ひとりについて、現在何らかの抗議に向かう意図を持っている確率を予測できます。そして警察が先回りして彼らのところへ向かい、抗議が起きる前に逮捕できます。

中国にも似た技術があります。アメリカには今のところありません。これは多くの意味で非常に良いことだと私は考えていますし、そうならないことを願っています。しかし、もし社会がよりストレスを受け、政府が脅威を感じるようになれば、ここでも国家から上から降りてくる、より中央集権的な監視技術を持とうという圧力が高まる可能性があります。

もう一つ、下から起きていることもあります。人々が犯罪の増加などに反応してNestカメラを購入し、それらが監視ネットワークに組み込まれ、地域コミュニティの安全性を局所的に高めるというものです。左派活動家からは、この監視に反対する動きがあります。彼らは、上から来る国家監視と下から来る市民監視はほとんど同じものであり、同じように悪い結果につながると感じているからです。実際にそうかもしれないし、そうでないかもしれません。それは社会として長期的に解明しなければならないことです。

しかし、私にとってもう一つ非常に重要な側面があります。私は、自分に仕え、自分をより有能にするAIが欲しいのです。既存の利害に仕えるAIではありません。たとえば私は、自分のAIに、他の状況でどのような薬が有効なのかを教えてもらいたいです。もしAIがそれを知ることを妨げるなら、私は自分の医師AIをチェックする方法がありません。

そもそも、私がやっていることの多くについて、医師が門番である必要があるのかという問いもあります。もし私が大学の学位を持っていて、その薬がどう働くかを大まかに理解しており、薬で自分を害した過去の履歴がないなら、なぜ自分で薬を注文できないのでしょうか。多くの意味で、薬を処方したり、薬にアクセスしたりできる認証を得る条件を緩和したほうがよいのではないかと思います。そしてそれを行う知識を持つべきです。

より大きな動きとして、認証を持った心のイメージで機械を作ってはいけない、というものがあります。弁護士、建築家、都市計画者、医師のように、通常なら何年も大学に行く必要がある知識を持つ機械です。私は多くの意味で、この知識が広く普及することが望ましいと考えています。

AIは専門職を置き換えられるのか

現在のAIが、こうした予測や判断を行う上でどれほど高度なのかを見ると、やはり多くの人にとって、それを見極めるのは非常に難しいと思います。自分で使ってみることもありますし、ハイプもありますし、AIがどこにいるのか、いないのかについての話もあります。

医師を置き換えていない理由について、あなたはどう感じていますか。これは興味深い例です。間違った薬を飲めば、ある意味で生死に関わることがあります。弁護士は少し簡単な例に見えます。ただ、職業全般について話すなら、能力はすでに多くの職業で存在しているのでしょうか。そしてこれは、やはり規制環境による取り込みのようなものなのでしょうか。

複数のFDAが互いに競争するシステムを想像してみてください。たとえば中央集権的なタクシー組織だけでなく、LyftやUberもあり、既存のタクシーメダリオンと競争しているようなものです。そして規制当局は、箱の外にあるものも箱の中にあるようにし、人々が約束した一定の基準を守らせ、認証が機能していることを確認します。しかし、物事を認証する方法を緩和できないわけではありません。

たとえば、すでに他国で認可されている薬を迅速承認する方法を持つことができます。あるいは、誤用された場合の非活動による害が低いと予想される薬を迅速承認することもできます。その結果、以前よりはるかに多くの医療提供者を持つ、はるかに大きな市場を作ることになります。それにより価格は下がりますし、監督するのも容易だと思います。

医療がこれほど高価である理由の一部は、医師会が医学部の定員を非常に限られたものにしていることです。そのため医師は価格で互いに競争していません。これは本当にアメリカ的なやり方なのでしょうか。より競争的な環境で、十分に教育された専門家が医療サービスを提供することを認めるべきではないのでしょうか。その結果、人々がより簡単に医療へアクセスできるようになるべきではないのでしょうか。そしてそれは、おそらく私たちがより長く、より健康に生きることを可能にするでしょう。

AIはこれらのことを確実に助けられます。重要な役割を果たします。ただ、AIを既存の規制枠組みにどう組み込むかはまだわかっていません。

AIが助けられるもう一つのことは、行政を透明にすることです。ある意味では、IRSがAIを使ってあなたが何をしてきたかをより多く知り、より効果的に課税できるようにするだけではありません。あなたもIRSを見ることができ、彼らがあなたの税金を使って自分たちをどう運営しているのかを見られるようにすることです。AI技術が双方向に働く未来が来る可能性があります。AIが私たち一人ひとりに能力とすべての情報を処理する力をもたらすことで、誰もが他の誰とでも意味のある契約を結べるようになる未来です。

起こり得る重要なことは、認識共同体です。つまり、人々のコミュニティがAIモデルを共有し、現実についての共同モデルを作るのです。その共同の現実モデルは、国家によって管理され、教化を喉に押し込むものではありません。人々自身が、これは他のものより自分の最善の利益のために行動するAIだと言い、それを一緒に作るものです。それによって、私たちは現実をより効果的にモデル化できるようになります。金融システムがどう進化するのか、組織がどう進化するのかを予測し、自分たち自身を組織することも可能になります。

これは最終的に、資本主義、お金、既存の代表民主制の後継モデルを持つ世界につながるかもしれません。それらは私たちの未来を管理するうえで、より公平で、より効果的なものになるでしょう。

コントロール感と市民社会

人々と、自分の人生におけるコントロール感との関係について考えています。私たちは、コントロール感を得ることに集中しすぎているのでしょうか。それとも、より瞑想的な姿勢を持ち、川を流れているような状況にいて、そこにはコントロール感がないのだと受け入れることに慣れるべきなのでしょうか。それは人々が直面している罠なのでしょうか。

時には、リラックスして、自分が変えられないことを受け入れるのはよいことです。同時に、自分が変えられることを見極める必要があります。そしてそれは、それについて強い感情を持つことで変えられるわけではありません。他の人々との関係に入ることで変えられます。彼らの良識を強め、市民社会を築くことです。人々をよく扱い、お互いに責任を持つことです。

より良い社会は、私たち一人ひとりから始まるのだと思います。友人、家族、子どもたちとの良い関係を築くことから始まります。そしてそこから広げて、自分の周囲により良い組織を築き、より良い職場環境を作り、地域社会や地元の市政などに自分を統合していきます。自分にそれを行う力と成熟があると感じたら、そこからスケールアップしていくのです。

技術リーダーへの助言とフィルターバブル

この会話をそろそろ締めくくり始めるにあたって、これを聞いている人の多くは、テクノロジーリーダーやビジネスリーダーであり、何らかの制度や組織の一部だと思います。彼らは、願わくば、何らかの違いを生み出したい、イノベーションしたい、物事を良くしたいと思っているでしょう。彼らはより広い環境に巻き込まれていて、歪んだインセンティブなどに対処しなければなりません。

そうした人たちに対して、正しいことをし、より効果的になり、この会話に入る前より少し賢くなって出ていくための助言はありますか。

多くの場合、問題は人々が存在しているフィルターバブルです。そして多くの意味で、私はフィルターバブルの友人です。同じ舞台でレスリングの試合が行われているときに、交響曲を演奏することはできないと思っています。何かで卓越性を得たいなら、一定程度の隔離が必要です。特定のやり方で専門化した人々を集め、彼らと多くの時間を過ごし、物事を上達させる必要があります。

しかし同時に、部屋同士がどれほど離れて漂流しているのかに気づくことも重要です。そして部屋の間を移動することを学び、明らかに賢く善意を持っているのに、世界の別の場所にたどり着き、自分とは根本的に異なる意見を持つことになった人々を見つけることが重要です。彼らと話すことは非常に重要です。基本的に、自分に反論してくれる人々を得ることが重要なのです。

これが私たちが進歩する方法です。そして善意で反論すること。これが学ぶ方法です。現実の異なる側面を、私たちの小さなバブル、世界についての小さな投影の中に統合していくのです。AIはこれを助けられるかもしれません。怒りをフィルターし、良い情報を取り込み、人々の間のより良い理解やより良い統合を可能にする、より良いソーシャルメディアツールを作れるかもしれません。

私の知る多くの人々は、とても善意があります。多くの人々は、まともであろうとし、不正をする人や嘘つきにならないよう努めています。そうした人々を探し、彼らとネットワークを築くことです。そして他の人々にとっても、そのネットワークに加わることがとても魅力的になるようにし、そのネットワークが回復力を持つようにすることです。

それは本当にいいですね。その一部は、自分たちの考えが誤り得ることをもっと受け入れ、競合する考えを探し、統合しようとすることのように聞こえます。そして新しい意見や新しい見方を持つことに慣れることです。一つの見方をただ継続的に強化し、自分と違う考えを持つ人を退けるのではなく。

ええ。これはテック業界でも感じます。私がテック業界で会う人々のほとんどは、とても善意があります。しかし、より急進的なリーダーの多くは、あまり現実に触れていません。そして私たちの社会的問題を解決する方法は、良いリスクだけを集めるより密な都市を作ることであり、配管はロボットがやってくれる、というように考えています。おそらく、これは正しい解決策ではありません。私たちは、統合を可能にする社会契約を必要としています。

ええ、それは理にかなっていると思います。その点で、Joscha、今日は参加してくれて本当にありがとうございました。本当に興味深く、非常に広範囲に及ぶ会話でした。あなたの洞察に感謝します。

はい。すみません。今日はあまりAI中心の話ではありませんでしたし、私はこの外側についてはそれほど有能ではありません。ですから、私が言っていることは、一人の私人として、物事を見ている男として言っていることです。もし同意しなくても、それを私のせいにしないでください。私が言っていることは、現時点で物事が私にどう見えているかにすぎません。そして、そこから何か得られるものがあればと思っています。

そう言ってくれてありがとうございます。私も、もっとAIに焦点を当てた会話にするつもりだったのですが、会話は行くところへ行くものですね。補足もありがたいです。いつかまた、もう少しAI寄りの会話をしましょう。

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