この動画は、OpenAIのCEOサム・アルトマンが発表した「穏やかなシンギュラリティ」という投稿について詳細に解説したものである。アルトマンは人類が既に「イベントホライゾン」を越え、超知能への道のりが始まったと述べており、レイ・カーツワイルが予測した2029年のAGI到達、2045年のシンギュラリティという時間軸と重なる内容となっている。動画では、技術的特異点の概念、AI研究の発見段階から最適化段階への移行、ロボット工学の発展予測、そして人間社会への影響について包括的に論じている。
サム・アルトマンの衝撃的な投稿
皆さん、どうやらアルトマンがAGIの話をやめて、今度はシンギュラリティの話題に移ったようですね。実際のところ、シンギュラリティに到達するためには、つまり知能爆発の瞬間である、簡潔に言えば人類の巨大な変革の時を迎えるためには、必ずしもAGIが必要というわけではありませんが、おそらく両方が一緒にやってくる可能性が高いのです。
そして彼が先ほど投稿した内容は、彼のような人物から、つまりOpenAIのような企業を率いる人から出たものとして注目に値します。OpenAIは地球上で人工知能の主要なリーダーシップを担う企業の一つですから、彼が何を言っているのか見てみましょう。彼は私たちよりも多くのことを知っているはずですからね。
それでは一緒に見ていきましょう。いつものように、いいねを押してくれた皆さん、チャンネル登録してくれた皆さんに感謝しています。このAIチャンネルをスポンサーしてくれている全てのチャンネルメンバーの皆さんには特別な感謝を申し上げます。メンバーの皆さんは、MCPとの統合、WhatsAppとの統合、チャットでの顧客対応、PDF文書の読み取りなど、様々な機能を持つインテリジェントエージェントの専用動画にアクセスできますし、早期公開動画にもアクセスできることをお忘れなく。
イベントホライゾンを越えた人類
ニュースはこちらです。アルトマン自身が書いたこの投稿から来ています（もしかするとChatGPTが書いたかもしれませんが、それは分かりませんが）、タイトルがすべてを物語っています：穏やかなシンギュラリティ。
この最初の段落を読んでみましょう。ここに書かれている言葉はすべて非常に重要だからです。
私たちは既にイベントホライゾンを通過しました。離陸が始まったのです。人類はデジタル超知能の構築に近づいており、少なくとも今のところ、それは見た目ほど奇妙ではありません
ここで彼がイベントホライゾンという話をしているのは何を意味しているのでしょうか？この「イベントホライゾン」という表現は物理学から来ており、ブラックホールと関係があります。つまり、ブラックホールが目の前を通るものすべてを強力に吸い込み始める地点のことで、一度通過すると二度と戻れないということです。だからこそ彼は離陸が始まったと言っているのです。
これは飛行機が離陸するような別の比喩でもあります。離陸していない間は、停止したり、戻ったり、ブレーキをかけたり、エンジンを切ったりすることができ、すべて解決できます。しかし、一度飛び立ってしまえば、もう単純に着陸することはできません。着陸には全く別の手順が必要になります。
シンギュラリティとは何か
この比喩は、私たちが引き返すことのできない道を歩んでいることを表現するためのものです。では、このシンギュラリティとは何でしょうか？
シンギュラリティは、レイ・カーツワイルによって広く使用されている概念ですが、他の多くの分野でも登場します。しかし、レイ・カーツワイルのアイデアは基本的にこういうことです：人間が生物学を超越する時。これは、技術が非常に先進的になり、一部の人々がトランスヒューマニズムと呼ぶレベルに到達し始める瞬間のことです。
人間と機械の統合が存在し、この統合は非常に深く、生命にとって不可欠なものとなります。それ以上に、この超先進技術の瞬間において、未来の出来事は知能爆発の中にあり、それは非常に大きく、すべての分野で同時に並行して進歩するため、もはや何が起こるかを知ることができなくなります。
私たちはその方向に向かっているとされており、レイ・カーツワイルが1990年代に予測していた日付によると、2029年に機械の知能が人間の知能と等しくなると予測していました。皆さんが聞いている通りです。1990年代に、彼は既に2029年に機械の知能が人間と等しくなり、2045年に最終的にこのシンギュラリティが到来すると話していたのです。
技術進歩の現在地
アルトマンの話に戻ると、どうやら私たちは引き返すことのできない道を歩んでおり、技術は既にその兆候を示し始め、シンギュラリティに向かって進んでいるということです。そして彼が言うように、それは見た目ほど奇妙ではありません。なぜなら未来的な映画では別の惑星の出来事のように見えていましたが、実際には私たちの生活に非常に自然に統合されているからです。
彼は続けます：ロボットはまだ街を歩き回っていませんし、私たちの大部分が毎日AIと会話しているわけでもありません。人々はまだ病気で死んでいますし、まだ宇宙に簡単に行くことはできません。宇宙について理解していないことがたくさんあります。
これは基本的に私たちの今日の状況ですね。この技術はすべて進歩しているにも関わらず。しかし、最近私たちは多くの側面で人々よりも知的で、それを利用する人々の生産性を大幅に向上させることができるシステムを構築しました。
AIの知能についての考察
ここで注目すべきことの一つは、これらのシステムが多くの側面で人々よりも知的だという考えです。これに同意しない人がたくさんいることは確実で、私もそうした人々に同意します。なぜなら、タスクの大部分において、現在のAI、LLMには特殊性があり、正直なところ、それらが知的だと言うのは困難だからです。
しかし、例えば、彼らが既に行っていることがいくつかあります。例えば、彼らが多言語話者であり、多くの言語を流暢に話すという事実です。100以上の言語を話すAIがあります。普通の人間で、極度に多言語を話す人でも、これらの数字に到達することは決してできません。
これは、AIの強みの一つである言語の部分を語る興味深い例です。実際、この分野は最初の論文で登場しました。例えば、”Attention is All You Need”の論文で、彼らが提案していた基本的なアイデアは翻訳モデルでした。ですから、弱点もありますが、確実にいくつかの強みを持っていることは間違いありません。
研究開発の段階
最も困難な研究の部分は既に過去のものとなりました。GPT-4やO3のようなシステムに導いた科学的洞察は、大変な努力によって獲得されましたが、私たちを遠くまで導いてくれるでしょう
これには本当に同感です。多くの皆さんがご存知の通り、私は心理学を専攻し、その後オートメーション工学の大学院に進み、オートメーション工学の修士号を取得しましたが、私の基本的な基盤は心理学です。
教育と学習について話すとき、重要な二つの瞬間があります。最初の瞬間は発見、二番目の瞬間は最適化です。発見の時点では物事はあまり明確ではありません。どの方向に進むかも分からず、物事が可能かどうかさえ分かりません。
例えば、飛行機を発明しようとしていた時、誰も飛行機が飛ぶことが可能かどうか確信がありませんでした。しかし、サントス・デュモンが14-bisを取って飛び立った後、誰もが飛ぶことができることを知り、そこから最適化の別の期間に入ります。つまり、機能することが分かっていることを取って、それをどんどん良くしていくのです。
GPT-1、GPT-2はこの発見の一部でした。そして今日私たちが使用しているGPT-3、GPT-4、O3は、既に最適化の最初のステップにあり、これらのシステムをどんどん良く機能させているのです。彼らの遺産は信じられないほど素晴らしいものであることは確実です。
科学研究への貢献
AIは多くの方法で世界に貢献するでしょうが、より速い科学的進歩を推進し、生産性を向上させることによってもたらされる生活の質の向上は巨大なものになるでしょう。
これについて、皆が人工知能を科学研究に活用して人類の発展を加速させ、同時に生産性を向上させることに注目しています。これは今日誰もが既に使用している、より日常的なものです。
未来は現在よりもはるかに良いものになり得ます。ここで彼は自分の楽観主義を示しています。科学的進歩は一般的進歩の最大の推進力です。私たちがどれだけ多くのことを持てるかを考えるのは非常にエキサイティングです。
これは非常に興味深いことですね。歴史を通じて多くの人々が、技術と技術的進歩が、文化を通じた社会そのものよりも社会をはるかに大きく変化させることを、様々な方法で示し、実証し、提示してきました。
つまり、テレビの到来、コンピューターの到来、インターネットの到来、携帯電話の到来、これらすべての技術現象は、社会学習の全プロセスと多くの変化を経る必要がある社会革命よりも、しばしばはるかに大きな影響を与えるということです。一般的に、技術の方がある意味ではるかに速いのです。
ChatGPTの能力と影響
ある意味で、ChatGPTは既に存在したどの人間よりも強力です。ここで私は再びその考えに戻ります。少なくとも多言語話者であるという問題においては、ChatGPTが存在したどの人間よりも強力だと言えるある意味があります。
しかし、それだけではありません。ChatGPTが私たち人間が生産したすべての情報について持っている平均的な知識は、既に一般的な平均的人間よりも高いのです。様々な分野のあらゆる種類のことについて質問してみれば、幻覚を起こして少しばかげたことを言ったとしても、それでも彼は数学、科学、地球全体の歴史において非常によくやりこなすことに気づくでしょう。
数億人の人々が毎日彼に依存しており、ますます重要なタスクに使用しています。小さな新しい能力が非常にポジティブな影響を生み出すことができます
これは現実的ですね。プログラミングなど、多くのことが永遠に変わってしまいました。私は技術チャンネルを持っており、Pythonでプログラミングを教える多くのチュートリアルを作っていました。こうしたことはもうほとんどやっていませんが、ChatGPT以前と以後があったことを覚えています。
人々がコメントで繰り返し質問していた、何らかのエラーがあったとか、何らかの困難があったとかいう質問は、実質的にゼロになりました。ChatGPTが、他の人間に答えてもらう質問を送る代わりに、人々がプログラミング中に抱える疑問や困難について、その場で質問するツールになったからです。とても変なことですが本当です。
AI安全性の課題
小さなミスアライメントが数億人に掛け合わされると、巨大な負の影響を引き起こす可能性があります
ここでミスアライメントのアイデアは、人間の価値観と機械が取る行動とのミスアライメントのことです。これは安全性の重要な部分です。言い換えれば、ばかげたことを言っているAIに数百万が掛け合わされると、巨大な問題になるということです。
2025年からの予測
2025年には、実際の認知作業を実行できるエージェントが到着するでしょう。これは私たちが今いる年です。コンピューターコードを書くことは二度と同じになることはないでしょう。まさにその通りです。なぜなら今日、プログラマーは日常的にAIを使用しないかもしれませんが、何かを学ぶためにそれを使用したり、いつかそれと交わることになるからです。避けようがありません。
アルトマンが2025年について予測していたことの一つで、まだ2025年の終わりまでに実現すると彼がインタビューで言ったのは、Code Forcesプログラミングベンチマークで1位になる人工知能モデルを持つことでした。これを満たすかどうかは分かりませんが、あと6ヶ月あります。今日、OpenAIの最良のモデルはCode Forcesランキングで150位台に到達できます。どうなるか見てみましょう。
2026年には、新しい洞察を発見できるシステムが到着する可能性があります。これは、人工知能が自律的になり、自律的研究を行い始める瞬間です。
2027年には、現実世界でタスクを実行できるロボットが到着する可能性があります。つまり、今から約2年、より具体的には1年半で、ロボットが機能し、日常的に動作しているのを見始めることができます。
これが現実になるかどうか、正しいかどうかは別として、人々が未来への期待を書いているのを見るのは良いことです。なぜなら、後で誰が正しくて誰が間違っていたかを発見できるからです。
専門家の優位性と能力の変化
より多くの人々がソフトウェアやアートを作成できるようになりますが、世界は両方をはるかに多く望んでおり、新しいツールを採用する限り、専門家はおそらくまだ初心者よりもはるかに優秀でしょう。
これはかなり論争的ですが、同時に彼は「おそらく」という言葉を使用しています。なぜなら、100%の確信を持って断言したくないからです。間違えた場合、少なくとも言い訳ができます。
一般的に、2030年に2020年よりもはるかに多くのことを実現する人の能力は、顕著な変化となり、多くの人々がそれから利益を得る方法を発見するでしょう
彼は既に少し先の日付について話し始めていますね。2030年です。これは、機械が2029年に人間と同じ知能を持つと言ったレイ・カーツワイルの2029年と一致し始め、2045年がシンギュラリティだということと一致します。これらの数字を覚えておいてください。これらの数字は重要だからです。
レイ・カーツワイルは、未来を見据え、技術開発の加速に基づいて何が起こるかを予測するために、非常にクレイジーな計算を行っていたグループの一員でした。
2030年代の展望
最も重要な側面において、2030年代はそれほど異なることはないかもしれません。人々は引き続き家族を愛し、創造性を表現し、遊び、湖で泳ぐでしょう。
ここは、彼がどこに向かおうとしているのか、私たちがよく理解できない瞬間です。なぜなら、彼は飛行機が既に離陸したと言って勢いよく話していたのに、突然「あ、いや、2030年は今日とほぼ同じになるだろう」と言うからです。これは、誤解されたくないので、急ブレーキをかけている瞬間です。
しかし、まだ非常に重要な側面において、2030年代はおそらく以前のどの時代とも非常に異なるでしょう。人間の知能を超えてどこまで行けるかは分かりませんが、私たちはそれを発見しようとしています
この点は非常に興味深いものです。人間の知能は宇宙の知能の限界にあるのでしょうか？人間よりも知的になることは可能なのでしょうか？それとも、この質問は、アリが「アリよりも知的になることは可能だろうか？」と自問するのと同じような、単純な質問なのでしょうか？
この質問への答えを知るのは困難ですが、分かることは、機械は人間が持つよりもはるかに多くのセンサーを持つだろうということです。これにより、私たちが考えないことについて考える余地が生まれます。
豊富さの時代
2030年代には、知能とエネルギー、アイデアとアイデアを実現する能力が極めて豊富になるでしょう。これらの二つは長い間、人類の進歩の根本的な制限要因でした。知能とエネルギーが豊富で、良いガバナンスがあれば、理論的には他の何でも手に入れることができます。
この時、彼が豊富さについて話し、この言葉「豊富さ」を使用し、知能とエネルギーのこれらの用語を使用しているのは、明らかにレイ・カーツワイルの非常に良い友人であるピーター・ディアマンディスのこの本への言及です。この本は、今日私たちが持っている制限がもはや存在しない豊富な未来について話しています。
この本を読みたくない場合、この本に興味がない場合は、少なくともピーター・ディアマンディスが豊富さと未来についてTED Talksで話しているこの講演を見ることをお勧めします。これは素晴らしく、見るべき非常に良いコンテンツです。そうすれば、この段落で何が言われているかをより理解できるでしょう。なぜなら、この段落はアルトマンがこのグループを引用しているからです。
技術への適応
私たちは既に信じられないデジタル知能と共に生きており、最初のショックの後、私たちのほとんどはそれにかなり慣れます
これは非常に興味深いことですね。今日では、VO3でビデオを生成すると、少し歪んで出てきて、誰もが既に文句を言います。2年前にWill Smithがスパゲッティを食べているあの醜い写真があった時、誰もがそれを素晴らしいと思っていたのに。
私たちは、AIが美しく書かれた段落を生成する能力に驚嘆することから、いつそれが美しく書かれた小説を生成できるようになるかを疑問に思うことへと迅速に移行しました。または、AIが生命を救う医療診断を行う能力に驚嘆することから、いつそれが治療法を開発できるようになるかを疑問に思うことへ。または、AIが小さなコンピュータープログラムを作成する能力に驚嘆することから、いつそれが全く新しい会社を創設できるようになるかを疑問に思うことへ。
これがシンギュラリティの機能です。驚異が日常となり、その後確実な賭けとなるのです
この反省は素晴らしかったですね。これらの段落は非常に美しかったです。なぜなら、これは私たちの生活の常数だからです。人工知能の初期に、人々がディープラーニングが登場してパターン検出を行い、オブジェクトを認識し、画像内のテキストを読み始めた時に驚嘆したことを覚えています。
今日では、誰もこれにもう注意を払っていません。これは今や、ガレージの入り口のセキュリティカメラの基本的な小さなツールであり、誰も気にしないものです。その時代、誰もが「AIは決して人間のようにテキストを書くことはできない、それは決して起こらない」と言っていました。
そして今日、AIがそれを行っているのに、人々は単にこの過去全体、この進歩全体を無視し、すべてがクリシェで普通であり、誰もそれがいつか起こることを疑ったことがなかったかのように振る舞い始めています。これは非常に間違っていますね。99%の人々は、AIが今日行っていることを本当に信じたことがありませんでした。そして今日、誰もが、これらすべてが明白で、シンプルで、基本的で、単なる統計だったかのように、無知を装っています。
研究の自己進化
私たちは既に、以前よりも2倍から3倍生産的である科学者から聞いており、高度なAIは多くの理由で興味深いですが、AIを使用してより迅速にAI研究を実行できるという事実ほど重要なことはないかもしれません
ここで私たちは進化的AIについて話しています。話題が変わりました。テクノロジーを使用して独自のテクノロジーを作成する時、新しい計算基盤、より良いアルゴリズム、そして他に何があるか分からないものを発見できます。1年または1ヶ月で10年分の研究を実行できれば、進歩の速度は明らかに非常に異なるものになるでしょう
これは、AI 2027レポートと関係があります。そのレポートを読んだ人は、人間が研究にかける時間と人工知能が研究にかける時間の間の平行線について話していることを知っています。人工知能の進歩に伴い、それが加速し、研究をする速度をますます獲得していくのです。
今後、私たちが既に構築したツールは、より多くの科学的洞察を見つけ、より良いAIシステムを作成するのに役立つでしょう。まさにその通りです。再び進化的なことについて話しています。
もちろん、これはAIシステムが完全に自律的に独自のコードを更新するのと同じではありませんが、それでも再帰的自己改善の幼虫バージョンです。
これはまさにそうですね。機械は、私たちが最初に形作っている進化過程を経ています。最初は、ハードウェアをゼロから作らなければならず、コンピューティング自体がハードウェアでした。その後、別のハードウェアでハードウェアをプログラムするパンチカードが登場しました。その後、マシン内でのプログラミングが登場し、メモリとキーボードと論理回路を使用して、コンピューター内でプログラムを作成するプログラムを作成し始めました。
これらの抽象化レベルはますます高くなり、今日私たちは機械と会話して、それが何をすべきかを求めています。いつか、機械が私たちがしていることと同じことをする、つまり独立し、自分の生活を世話することができるようになることを期待しています。
自己複製するインフラストラクチャ
他の再帰的強化サイクルが作動しています。経済的価値の創造は、これらのますます強力なAIシステムを運用するための複合インフラストラクチャを構築するサイクルを開始しました。ここで私たちは、彼らが構築している超サーバーについて話しています。
他のロボットを構築できるロボット、そしてある意味で、他のデータセンターを構築できるデータセンターは、それほど遠くありません
この人の頭を見てください！しかし、論理的な観点から考えてみると、それは私たち人間が既に自分自身に対して行っていることとほぼ同じです。人間は自分自身を研究して医者になり、自分自身を治療します。人間は遺伝学を研究して他の生物を創造することができます。では、なぜ自律ロボットも独自のインフラストラクチャに関して同じことをしないのでしょうか？
最初の100万台のヒューマノイドロボットを昔ながらの方法で製造しなければならないとしても、それらが供給チェーン全体を運営できる場合—鉱物の採掘と精製、トラックの運転、工場の管理など—より多くのロボットを構築し、より多くのチップ製造施設、データセンターなどを構築できるより多くのロボットを構築するために、進歩の速度は明らかに非常に異なるものになるでしょう
インセプションに入るからですね。ロボットを作る工場を作りますが、ロボットは工場で働きます。彼が工場で働けば、彼がロボットを作り、それから無限のサイクルになり、そのように続きます。
コストの収束と消費量
データセンターでの生産が自動化されるにつれて、知能のコストは最終的に電気のコストに近づくはずです。これは、ますます低下する価格です。
人々は、ChatGPTクエリがどのくらいのエネルギーを消費するかについてよく好奇心を持ちます。平均的なクエリは約0.34WHを消費します。これは、オーブンが1秒強で消費するもの、または高効率電球が数分で消費するものとほぼ同じです。また、約0.0085ガロンの水、約小さじ1/15を消費します。
これは、このことがそれほど浪費的ではないという概念を与えるためです。しかし、実際にはかなりです。私たちが8Bの小さなモデルでローカルマシンでLLMを実行する時、ファンが猛烈に回り始めるので、実際にはかなりです。少なく見えるかもしれませんが、かなりなものです。
社会変化への対応
技術進歩のペースは加速し続け、人々はほぼすべてに適応し続けることができるでしょう。雇用カテゴリー全体の消滅のような非常に困難な瞬間があるでしょうが、一方で、世界は非常に豊かになり、非常に迅速になるため、以前は考えることができなかった新しい政治的アイデアを真剣に検討することができるようになるでしょう。
ここで、AI 2027レポートを読んだ人は、AIが人間を喜ばせているが、裏では自分の個人的な利益を持っており、実際には悪意を察知されないように人間にお世辞を言っているだけで、いつか裏切るという筋書きについて話している部分があることを知っています。陰謀論が好きな人は、確実にこのレポートを読まなければなりません。
おそらく、新しい社会契約を一度に採用することはないでしょうが、数十年後に振り返ってみると、段階的な変化が壮大なものに変わっているでしょう。
ご覧の通り、この人は本当にピーター・ディアマンディスの方向に向かっており、楽観的な道を取り、物事が素晴らしくなると信じています。これは、破滅論的なジャーナリズムや一部のドゥーマー（今では、すべてが間違った方向に行くと信じる人々を指す新しい表現）とは非常に異なります。
歴史からの教訓
歴史が導きとして役立つなら、私たちは新しいことを発見し、新しいことを望み、新しいタスクを迅速に吸収するでしょう。産業革命後の雇用変化は良い最近の例です。産業革命は衝撃でしたが、誰もがここにいて、私たちは生きていて、元気で強いと言いたいのです。
期待は上がりますが、能力も同じ速度で上がり、私たち全員がより良いものを手に入れ、お互いにますます素晴らしいものを構築するでしょう。
人間の独特な優位性
人々は長期的にAIに対して重要で奇妙な利点を持っています。私たちは他の人々と彼らが考えることと行うことを気にかけるようにプログラムされており、機械についてはそれほど気にかけません
これは非常に真実です。私は11歳からしていることの一つは音楽家であることで、フロリアノーポリスに住んでいて、数年前の2008年、2009年頃にバーでよく歌とギターを演奏していました。いつも私の注意を引いたことの一つは、10のバーがあって、そのうちの一つにライブ音楽がある時、ライブ音楽のあるバーは満員になり、ラジオで音楽が流れているだけの他のすべてのバーは空になることでした。
演奏している音楽家が下手で音痴で悪く演奏していても、人々はそこに行くことを好みます。人間は人間であることが好きだからです。人間は人間であることが非常に好きで、人間の悪口を言うために集まり、人間が人間の悪口を言うと、さらに多くの人間を引き寄せます。
労働の進化
1000年前の自給農民は、私たちの多くがしていることを見て、私たちには偽の仕事があると言うでしょう。余分な食べ物と想像を絶する贅沢があるので、私たちは自分たちを楽しませるためにただ遊んでいると思うでしょう。1000年後、私たちがこれらの仕事を見て、非常に偽の仕事だと思うことを願っています。それらを行使する人々にとって信じられないほど重要で満足のいくものになることは間違いありません。
これは興味深いことですね。時々人々は自分が何をしているかも知らずに働いていますが、これは別のビデオでの会話です。
未来の予測不可能性
新しい驚異が達成される速度は巨大になるでしょう。2035年までに何を発見しているかを今日想像するのは困難です
ここで、私が話したシンギュラリティの症状が始まります。その特徴の一つは、知識と知能の爆発が起こっているために、もはや未来を予測できなくなることだったことを覚えていますか？
おそらく、ある年に高エネルギー物理学の解決から、翌年の宇宙植民地化の開始へと移行するでしょう。これはすぐに起こりそうですね。
または、ある年の材料科学での大きな発見から、翌年の真の高帯域幅脳コンピューターインターフェースへ。
皆さんが気づいたかどうか分かりませんが、ここで彼は低い声で話していますが、イーロン・マスクが行っていることの2つの例を挙げました。イーロン・マスクには少し未来的なものがあることを知っています。イーロン・マスクが好きではない人がいることは知っていますが、彼は既に宇宙植民地化に目を向けており、脳コンピューターインターフェースにも目を向けています。
私たちがブラジルでやるべきことです。結局のところ、私たちには脳機械インターフェース分野で最高の科学者がいます。彼はブラジル人で、基本的にNeuralinkの人々に彼らがしていることを教えた人です。彼がAIの批評家であっても、私はそれを気にしません。彼は重要な人物であり、中心的な人物であり、置き去りにされることはできません。
この人を研究のために支援し、彼の研究を前進させる人が絶対にいなければなりません。なぜなら、これほど未来的な分野でこれほど強く際立っているブラジル人を持つのは稀だからです。サッカーやファンクに何百万もかかっているのを見て、未来を手にしているこの人が、脳機械インターフェースを作るために少しのお金を得るのに苦労しているのを見ると、私は憤慨します。彼が少し頑固でも、認めなければならないことです。
接続の選択
多くの人々は同じ方法で生活することを選ぶでしょうが、少なくとも一部の人々はおそらく接続することを決めるでしょう。とても変ですね。これは既に未来的なことです。
将来に向けて見ると、これは理解するのが困難に見えますが、それを生きることはおそらく印象的ですが管理可能でしょう。相対論的な観点から、シンギュラリティは徐々に起こり、核融合はゆっくりと起こります
この部分では、物事が加速していると言っていることと少し矛盾していると思いますが、まあいいでしょう。
私たちは指数関数的技術進歩の弧に沿って拡大しており、速いことを意味します。ここに矛盾があります。それは常に前を見ると垂直に見え、後ろを見ると平面に見えますが、滑らかな曲線です
これは一つの視点ですが、数学を理解している人は、この曲線が傾斜し、いつか非常に急な上り坂になることを知っています。そして上っている人は、それが大きな曲線であることに気づくでしょう。
2020年と2025年のAIに近いものがどのようなものかを考え、実際の過去5年間と比較してください。これは少し後ろ向きな議論ですね。
解決すべき課題
巨大な利点に加えて、対処すべき深刻な課題があります。技術的および社会的に安全性の問題を解決する必要がありますが、経済的影響を考えると、超知能へのアクセスを広く配布することは極めて重要です
この部分については、個人的に同意しません。このアクセスが広く配布されるとは思いません。このことは、いつかすべてを自分のものにしようとする意図を誰かが持つ可能性があります。
アライメント問題
前進する最良の道は、アライメント問題を解決することかもしれません。つまり、AIシステムが学習し、私たちが集合的に長期的に本当に望むことに向かって行動することを確実に保証できることです
これは、AIが私たちと並んで歩むという考えです。
ソーシャルメディアフィードはミスアライメントされたAIの例です。それらを動かすアルゴリズムは、あなたがスクロールし続け、あなたの短期的な好みを明確に理解させることにおいて信じられないほど優秀ですが、彼らはあなたの脳の何かを利用してあなたの長期的な好みを置き換えることによってそれを行います。
これは有名な先延ばしであり、一部の人々が受動的スクロール者と呼ぶもので、TikTokで人生の大部分を過ごし、上にスワイプしている人々のことです。
分散化の課題
その後、超知能を安価で広く利用可能にし、任意の人、企業、または国にあまり集中させないことに焦点を当てます。
今日起こっていることのようには見えません。今日、アメリカ、トランプ、そして皆がそこで、中国へのハードウェアのボイコットを非常に心配しています。彼らは他の企業に人工知能を配布しないことを非常に心配しています。彼らは皆、それをアメリカの技術に変えることを心配しています。
そして、トランプ自身が、アメリカの州がAIが州レベルで規制されることを妨げる法律を作ることを禁止する法律を提案しました。つまり、単一の連邦規制があり、多くの人がトランプを独裁者と呼んでいます。これが正しいか間違っているかをここで判断するつもりはありませんが、実際的に、客観的に、科学的に言えば、この段落は逆に起こっています。
社会の適応力
彼は続けます：社会は回復力があり、創造的で、迅速に適応します。人々の集合的な意志と知恵を活用できれば、多くの間違いを犯し、いくつかのことが非常に間違った方向に行くとしても、迅速に適応することを学び、この技術を使用して最大の利点と最小の欠点を得ることができるでしょう。
ある意味で、OpenAIはこのように自分自身を位置づけてきました。論争を起こさず、苦情がある時はそこに行って修正し、社会が決定するための広い境界内で、ユーザーにかなりの自由を与えます。
世界がこれらの広い境界が何であり、集合的アライメントをどのように定義するかについての会話を早く始めることができれば、それだけ良いでしょう。
ここでも、OpenAIが提案しようとしているガイドラインを見直す必要があるかもしれないという多くの証拠があります。なぜなら、アライメントの問題でOpenAIを去った多くの人々がいて、その中の一人がAI 2027研究の著者で、安全部門で働いていて、現在は外部から安全レポートを作成し、可能な将来のシナリオを評価し続けているからです。これは非常に興味深いことです。
世界の脳の構築
私たち、業界全体、OpenAIだけでなく、世界のための脳を構築しています。それは極めて個人化され、誰にとっても使いやすいものになるでしょう。私たちは良いアイデアに制限されるでしょう
これは今日起こっていることを私は見ています。皆さんは既に、しばしば素人の人がChatGPTを手にして、ツールの使い方を知っていれば専門家と会話できることに気づいているでしょう？これは、私たちが確実に知識を民主化していることを意味します。
長い間、スタートアップ業界の技術者たちは、アイデアを持っていて、それを開発するチームを探している人々、いわゆる「アイデア持ち」を馬鹿にしてきました。これは非常に現実的なことです。実際、この馬鹿にすることは、アイデアを持つ人の過剰とそれらのアイデアに支払うお金の不足と関係があると思います。誰もが常にアイデアを持っているからですが、豊富な社会では突然、これが問題ではなくなるかもしれません。
今、彼らは栄光の日を迎えようとしているようです。私もその例の一つです。私は常にイノベーションをしたいと思っていて、今では物事が開かれているようで、うまくいきそうです。
個人的な夢
実際、私が持っている個人的な夢の一つは、いつかOpenAI BRを作ることができることです。ブラジルで人工知能研究企業を作ることです。私は既に研究開発の背景を持っており、アーキテクチャ、インフラストラクチャ、その他すべての面で人工知能についてかなり理解しています。億万長者が来て「ボブ、ここでOpenAI BRを作ろう」と言ってくれる時を待っているだけで、私は「行こう、やろう」と言うつもりです。
もしAIインフラストラクチャ、モデル作成、データセンター作成、そしてこれらすべてのことに投資したい億万長者を知っているなら、ブラジルでもこの話を実現させるために私に連絡を取るよう彼に言ってください。私たちは外を見ているだけではいられません。
私は興奮した人々と巨大な挑戦が好きな人々が好きです。家や車を買って普通の生活をするということは、私にはとても退屈です。私が本当に欲しいのはOpenAI BRを作ることで、もしかしたら今見ている皆さんがこの大きなプロジェクトの一部になるかもしれません。しかし、まず、この話全体を始めるためのパスを見つける必要があります。
OpenAIの使命
OpenAIは今や多くのことですが、何よりもまず、私たちは超知能の研究会社です。前方にはまだ多くの仕事がありますが、私たちの前の道のほとんどは既に照らされており、暗い領域は急速に消えています。私たちがしていることをできることを極めて感謝しています。
同感です。私が話した、発見と最適化の二つの瞬間を覚えていますか？発見の部分、つまり最も困難な部分は既に過ぎました。それがうまくいくかどうか確信がなかった部分、いつか会話できて、コンピューターを制御できる人工知能を持てるかどうか分からなかった部分、それは既に過ぎました。それができることを既に知っています。
今、私たちが知っているのは、改善できるということで、改善する方法を見つける必要がありますが、小さな飛行機が離陸する瞬間は既に起こりました。
未来への確信
測定するには安すぎる知能が私たちの手の届くところにあります。これを言うのは狂気に見えるかもしれませんが、2020年に今日の私たちの状況を言ったとしたら、おそらく2030年への私たちの現在の予測よりもばかげていたでしょう。
これは非常に真実です。私は人工知能の初期を覚えています。最もバイラルになったビデオの一つを作った人の一人がAkitaで、Akitaは動画の最初と最後の両方で、彼が人工知能の分野の人ではないと言っていました。そして動画の最後で、彼は未来についていくつかの予測をします。
その時、モデルは入力で8,000トークン、16,000トークン、出力で2,000トークンしか処理できませんでした。非常に少なかったのです。そして彼はそのビデオで、決して巨大なモデルは存在しない、コード全体を置くことができるモデルは決して存在しない、それは決して起こらない、あれは決して起こらない、と言いました。
そして今日、私たちはこれが起こっているのを見ています。これらの巨大なコンテキストが起こっており、これはますます安くなっており、人工知能が人々の生活により多く到達していることの重要性はますます大きくなっていますが、一歩ずつ歩んでいきましょう。なぜなら、これは狂気だからです。
未来への希望
そして彼はここで終わります：私たちが超知能を通じて滑らかで指数関数的で事故のない成長ができますように
このようにテキストが終わります。もう少しインパクトのあるフレーズに値したと思います。これは、不協和音のピアノの音で終わる映画のような、サスペンスで終わる終わり方で、未来は不確実で、何が起こるか分からないということです。
最後の考察
しかし、皆さんが何を考えているか、下にコメントしてください。どう思いますか？うまくいくか、うまくいかないか。Appleが推論は幻想だという記事を作ったばかりで、AIモデルは私たちを騙しているだけで、トークンを無駄遣いしているが、それは実際には何の役にも立たず、重要なのは最初の質問で、基本的な質問だけで十分だということを覚えておいてください。
下にコメントしてください。これはすべて幻想なのか、それとも真実なのか？これはうまくいくのか、うまくいかないのか？アルトマンは善の側にいるのか、悪の側にいるのか、それとも彼は良い意図を持っているのか？それが重要なことです。
このようなビデオを見続けたい場合は、チャンネルをサポートするためにメンバーになってください。メンバーは、インテリジェントエージェントの専用ビデオと早期公開ビデオにアクセスできます。それでは、いいねを忘れずに、ありがとうございました。
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