GoogleがAIバブルを破裂させようとしている…

この動画では、Googleが3兆ドル市場に到達し、Geminiアプリがアプリストア首位を獲得したことを受け、AI業界の現状と将来について詳細に分析している。GoogleのDeepMindが提案する仮想エージェント経済システムや、AI生成検索結果が既存メディアに与える影響、そしてDemis Hassabisが語るAGI実現までの5-10年という見通しを紹介しながら、AIバブル崩壊論に対する反論を展開している。特に、市場価格の変動と技術進歩は別物であることを強調し、AIの発展は継続しているという立場を明確にしている。

Google is about to bust the AI bubble...

SHOWNOTES: the links and references included)The latest AI News. Learn about...

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Googleの快進撃と市場での地位確立

Googleがめちゃくちゃ勢いに乗ってるで。最近新しいもんをいっぱい出してきて、次の大きなGeminiモデルの更新版も出そうな雰囲気やな。それに、AIがどこに向かってるかを示す研究論文もいくつか発表してるんや。その内容がまた興味深くて、AIエージェントが自分たちの経済システムを運営して、独自の支払いシステムや交渉戦術を使うっていう話やねん。

基本的に、バーチャルエージェント経済っていうやつや。これについてはまた後で詳しく話すわ。

Perplexityのツイートを見てみ。Googleが初めて3兆ドルの時価総額を達成したんや。たった5ヶ月で1.2兆ドルも増えて、これはテスラの時価総額全体とほぼ同じや。ちょっと考えてみてくれ。これで3兆ドル市場を持つ4番目の企業になったんや。

Demisが最近投稿してたけど、アプリストアで1位になったらしいで。Geminiアプリの開発チームの皆さん、おつかれさんや。XやThreads、ChatGPTを抜いて1位を獲得してるんや。これはまだスタートに過ぎんって言うてるから、もっとすごいのが来るんやろな。

面白いのは、何がアプリストア1位への最後の一押しになったかっていうことやな。意外なことに、最初にChatGPTの利用者を大幅に増やしたのと同じもんやったんや。数年前やったら誰も予想できんかったやろうけどな。

画像生成がもたらした予想外のブレイクスルー

Riley Brownがパターンを指摘してるんやけど、ChatGPTの立ち上げ以外で最も急成長したオンボーディングイベントが画像生成やったなんて、誰が思ったやろか。

ChatGPTの場合はジブリ風画像やったな。あの時は何でもジブリ風にせなあかんかった。今でもXのプロフィール画像がジブリ風のままやわ。いつか変えなあかんけど。そして最近のナノバナナの大爆発もそうやな。インターネットがそう呼び始めたから、Googleも諦めてナノバナナって呼ぶようになった。これはめちゃくちゃいいことやで。やったで！

どちらの場合も、両社は人々がいろんな画像を生成するために膨大な計算リソースを使ったんやけど、それがプラットフォームに多くのユーザーを引き寄せたんや。これもまた興味深い事実やな。AIアプリに登録する人たちの主要な動機が、変な画像を作る能力やなんて、誰も予想してなかったやろ。

でもそれが現実なんや。よく考えてみたら、人々が書きたがったどんな文章よりも、SoraやVOみたいな動画アプリよりも、音響効果や音楽みたいな音声関連のどんなもんよりも、画像の方が多くのユーザーとトラフィックを集めたんや。いや、画像なんやて。みんな画像が大好きなんや。

仮想エージェント経済の登場

他のニュースやけど、GoogleのDeepMindとトロント大学がチームを組んで、「仮想エージェント経済」っていう論文を発表してるんや。長期にわたるタスクを完了させるために働く自律AIエージェントが増えてくると、エージェント同士が人間の直接的な監視を超えた規模とスピードで取引や調整を行う新しい経済レイヤーが生まれるって言うてるんや。

それで、基本的に独自の経済システムを発達させるためのサンドボックス経済を提案してるんや。考えてみてくれ。君のエージェントが一日の間に、チケットを取ったりコードを書いたり何かしたりする時に、他のエージェントのたくさんのサービスに関わらなあかんかもしれん。必要な計算リソースを買ったり、研究したり、他にも百万のことをな。

これらの取引は、Visaやクレジットカードでは処理できんし、人間の監視もできん。めちゃくちゃ速くて、めちゃくちゃシームレスでないとあかん。それで、そういうシステムがどんなもんになるかを提案したり少なくとも考えたりしてるんや。エージェントがサービスを売買するのに使えるブロックチェーンや暗号通貨の可能性についても言及してるで。

これは独自の特別なビデオにする価値があるな。大きな話になりそうやから。1、2日後にまた取り上げるで。でもここにはたくさんの興味深いアイデアがあって、GoogleのDeepMindが推進してるっていう事実が大きな信頼性を与えてるんや。これは本物やで。

出版社からの反発と法的課題

でも、Googleとその活動に対してみんながハッピーっていうわけではないんや。Penske Media Corporationが Google に対して独占禁止法違反で訴訟を起こしてるんや。同社のAI生成検索概要がRolling Stone、Billboard、The Hollywood Reporterみたいなタイトルからトラフィックを吸い取ってるって主張してるんや。Googleの回答エンジンが許可なしにジャーナリズムを再パッケージして、アフィリエイト収入を3分の1以上削減し、独立系報道に資金を提供するビジネスモデルを危険にさらしてるって言うてるんや。

何について話してるかって？このケースについて話してるAI概要がここにあるで。Penske Media CorporationやEuropean Publishers、News and Media Allianceについて言及してるな。それに、オンライン指導会社のCHEGも2025年2月に似たような主張でGoogleを訴えたらしいで。GoogleのAI概要が自社のコンテンツの代わりになる直接的な回答を提供するせいで、トラフィックが半分になったって主張してるんや。

明らかに、これはちょっとした混乱やな。Googleは誰にもトラフィックを提供する義務はないし、検索結果に表示する義務もないんや。しなあかんことは何もない。でももちろん、他の場所からコンテンツを取ってきて、そのコンテンツを使ってお金を稼いで、元の出版社から収益を奪ってるなら、確実に著作権違反の根拠があるやろな。

でも現在の法律、少なくともアメリカではこれをはっきりさせてくれてないと思うねん。右側にいろんなニュース記事があるのが見えるやろ。たくさんの異なる出版社がこの実際の出来事を取り上げてるんや。それで、どれがどれをコピーしてるかなんて誰が言えるねん？どれが元の調査をして、どれがその記事を読んで要約し直して再発表したんや？それがフェアユースに該当するんか？そう主張できるかもしれんな。

人間のデータアノテーション作業者の削減

これは彼らが書いた歌や詩ではないんや。実際の出来事を報道してるんや。作品の類似性に関しては、これはLLM生成テキストやから、これと似てることはないやろ。コピペしてるわけやないからな。完全に書き直されてるんや。

Googleは大規模言語モデルができるずっと前から、検索エンジンをめぐって様々な出版社と戦ってきたんや。だからこれは本当に新しい会話ではないんや。変わったのは、これが起こりうる規模だけやねん。

いい例を教えたるわ。Hayden Fieldっていう人がいるんや。彼女のことは知らんかったんやけど、The Vergeのシニアリポーターらしくて、彼女のツイートが俺のフィードに現れたんや。「データアノテーション/AI訓練分野での大きな変化。GeminiやAI概要みたいなGoogleのAI製品の改善を担当してた200人以上の契約業者がWired誌によると解雇された。そして数日前、イーロン・マスクのXAIでも、500人以上のデータアノテーションスタッフが解雇されたとBusiness Insiderが報じた」って書いてるんや。

なんでか、めちゃくちゃ気になったんや。これらのAI企業が、訓練に使うさまざまなデータにアノテーションをつける自動化された方法やAI的な方法を見つけたのかもしれん。それは興味深いニュースやろうし、大きな話になるやろな。出力が正しいかどうかを確認したり、訓練したりするためのデータアノテーションパイプラインがあって、人間がそこに座ってサムズアップ・サムズダウンをクリックしたり、他のアノテーション作業を手伝ったりしてるんや。

イーロン・マスクのXAIの場合、特に彼らは「家庭教師」と呼ばれてたと思う。そこに座ってGrokが全てのポイントを正しく理解してるかどうかを確認してたんや。でも一見したところ、これが正確かどうかわからんかった。

GPT5 Proによる情報検証の革新

普通なら、Googleに入れてソースを見つけられるかもしれん。彼女はここでソースをリンクしてなかったからな。でも今回俺がやったのは、GPT5 Proに行ったことや。GPT5 Proは主に深い研究に使ってるんや。「これが本当かどうか確認してソースを見つけて」って打ち込んで、彼女のツイートを貼り付けただけや。

8分弱考えて、「ほぼ本当です」って言うてきた。200人のデータアノテーション契約業者が解雇されたのは本当やけど、彼らはGoogleではなく、Alphabetではなくベンダーに雇われてたんや。そして最近、ここ数日以内に、XAIのデータアノテーション/AIチューターチームの少なくとも500人が、専門家チューターへの戦略的転換の一環として解雇されたんや。

でもこれで物事がどこに向かってるかが気になるな。なぜなら、気づいたと思うけど、何らかの物語を推進してるかもしれないジャーナリストから出版物に行って読む代わりに、こういうLLMに行って、情報を全部検証して、ソースを見つけたりしてくれるからや。

複数のソースを見つけることができたから、これが真実やということを確認できたんや。少なくとも俺たちにはそう見えるけどな。それに、かなり重要な文脈も提供してくれた。第一に、彼らはGoogleの従業員ではなく、ベンダーやった。第二に、XAIの件は単に人を解雇してたわけやない。雇う人のタイプを変えてたんや。

それらの人は解雇されたけど、XAIとイーロン・マスクによる最近の発表があったんや。専門家チューターの雇用を始めるって。

ニュース業界への影響と新しい情報収集モデル

昔、ニュース出版社がニュースを得る唯一の方法やった時代は、たくさん儲けてたんや。購読料を請求できたし、新聞を無料で提供してもコンテンツを無料で提供しても、その新聞に広告を出したい企業に広告スペースを売ることができて、何らかの方法でお金を稼げたからや。

ニュースを得る代替手段がなかったからな。インターネットが成長し拡大し進化するにつれて、デジタル購読を通じてニュース出版物の購読のアイデアを復活させる必要があったんや。多くのオンライン出版社は、君に料金を請求したいというよりも、ログインして君が誰かわかるようにして、君に合わせて広告をカスタマイズできるようにしたいだけやったりするんや。

でもこれは彼らが乗り越えなあかん全く別のレベルの進化みたいやな。なぜなら、この時点でいくつかの異なる出版物にサインアップしたり、Googleを使ってその出版物を見つけて、その出版物に行ったり、Googleでニュース記事を検索して要約を得たりする代わりに、そんなことは全部忘れて、ChatGPTの1つの購読だけでいいからや。これだけやないけどな。これは俺が最も頼りにしてる奴や。

深い研究機能は、俺の知る限りGemini、Grok、Claudeにもあるんや。今確認したけど、ClaudeとGrok両方に深い研究モードがあるで。でもポイントは、もしもっと多くの人がこういう購読を選ぶことにしたらどうなるかを理解するのが難しいってことや。

AIアシスタントの研究機能と日常利用

広告がないんや。君が要約を求めてることを正確に要約してくれるんや。つまり、君の質問に関連するヒットを与えるだけやない。実際にソースを読んで君の質問に答えてくれるんや。この機能をずっと使い続けてるわ。

水に味をつけるために加えることができるもんを研究したけど、色素や悪い化学物質は入ってないやつな。朝にもっと目覚めを良くするために概日リズムをリセットする方法とか。できることを全部教えてくれるんや。最も効果的なものから始めてな。どうやら第1位は明るい光、太陽光を浴びることらしいで。曇りの日でもな。太陽を直視するなよ。

でも、目の横側がそれに露出するようにするんや。これを読めば、2時間のAndrew Hubermanの講義を見る必要がないんや。

友達の一人がオンラインフィットネスコーチングビジネスを始めることを考えてるんや。これがマジで、完全なビジネスプランを作成して、プログラム全体をレイアウトして、ソフトウェアとか、ビジネスを始めるのに必要な全部のもんを出してくれたんや。

ただのビジネスやない。君の特定の顧客と君の特定のアイデアのための特定のビジネスやで。気をつけなあかんのは、GPT5 Proで質問する価値のある質問かどうか確認することやな。

最近、年齢を重ねるにつれて、ポジティブかネガティブかがどれだけ認知機能の低下に影響するかについての論文が投稿されたんや。面白いと思った。ポジティブなら低下が少なく、ネガティブなら年取った時にあまり賢くなくなる傾向があるらしいで。面白いと思ったから、「これは何？」って言って、その研究のリンクを貼り付けて、「シンプルな言葉でわかりやすく説明して、なんで重要なのか」って言ったんや。

8分くらい考えてた。何を入れても必ずしばらく考えるんや。一つ問題があって、欲しかった研究を入れる代わりに、間違えてリンクの一つをコピーしてたんや。だから、「これを説明して」って言って研究を提供する代わりに、「これを説明して」って言って間違えて俺が作った投稿のリンクを出しちゃったんや。

長い間考えた後で、「わかりました。これが何かです」って言うてきた。平易な英語で言うと、これはTwitterの単一投稿への直接リンク、つまりパーマリンクやって。リンクが何かについてのソースも含めて、本当に詳しく説明してくれた。

Demis HassabisのAGIに関する見解

時間を無駄にしたみたいで、めちゃくちゃ申し訳なく感じたわ。実際に悪い気がしたんや。プロモードの時にくだらない質問をしたらあかんな。ただ考えすぎてしまうからな。でも、これがチャットボットが勝つ理由やと思うわ。他の人間、専門家に質問するには十分良くないと思うような質問がたくさんあるからな。「この質問があるんやけど、くだらないみたいに思える。人を煩わせるようなもんやないみたいに思える」って感じでな。

これはどんなにクレイジーな質問でも、本当に一生懸命考えてくれるんや。それが結構いいことやと思う。

他のニュースで、Demisがチャットボットが博士号レベルの知能を持ってるっていうアイデアはナンセンスやって言うてるで。聞いてみ。

「今日持ってる現代のシステムが博士号の知能やって競合他社がよく話してるのを聞くけど、それはナンセンスやと思う。博士号の知能やない。博士号レベルの能力を一部持ってるだけや。でも一般的に有能やないし、それこそが汎用知能の定義やろ。全体的に博士号レベルでパフォーマンスを発揮することや。

実際、今日のチャットボットと対話してればみんな知ってることやけど、質問を特定の方法で投げかけると、高校の数学や簡単な計算でさえ簡単な間違いをすることがある。真のAGIシステムではそんなことは起こらんはずや。だから俺たちはまだ5〜10年離れてると言えると思うわ。そういうことができるAGIシステムを持つまでにな。

もう一つ欠けてるのは継続学習やな。システムに新しいことをオンラインで教えたり、行動を何らかの方法で調整したりする能力や。だからこれらのコア能力の多くがまだ欠けてると思うし、スケーリングがそこまで連れて行ってくれるかもしれんけど、俺が賭けるとしたら、おそらく1つか2つの不足してるブレークスルーがまだ必要で、それが次の5年くらいで来ると思う」

継続学習の重要性とAI開発の現状

ここ1、2ヶ月で、全てのフロンティアラボのCEOが「継続学習」っていう用語を使ってるのを聞いてる気がするわ。

今のところ、これらの大規模言語モデルの多くは、確かに特定のタスクでは博士号レベルで非常に賢いけど、非常に単純なトリック質問では失敗するんや。これは残念やし、毎日仕事に現れて前日のことを全部忘れてる健忘症患者みたいなもんやな。最後に君と話したことさえ忘れてるんや。

メモリで少し良くなってきてるけど、まだそのコンテキストウィンドウ内やな。実際の脳、いわゆる脳は新しい情報で自分自身を更新してないんや。これらの大規模言語モデルが独自のニューラルネットを調整する方法、継続しながら特定の問題をより良く解決できるように重みのようなもんを調整する方法を見つけるかもしれんっていうヒントを示すいくつかの研究を見てきたわ。

それは確実に継続学習と呼ばれる資格があるように思えるな。でもそれが、人々が投げかけてる考え、つまりAIバブルが破裂しようとしてるっていう考えに俺たちを連れて行くんや。Demisがここで言ってることや、これらの大規模言語モデルの能力がある程度停滞してるかもしれんってことは、確実にAIバブル破裂のアイデアを支持してるように聞こえるかもしれんな。

AIバブル論への反論と技術進歩の継続性

バブルっていうのは、投資家がなんかの新しい流行りや資産とか何かでどれだけお金を稼げるかっていう法外な期待を指すことが多いんや。住宅バブルでは、人々が住宅でどれだけお金を稼げるかにめちゃくちゃ興奮してたからな。それで評価額が上がって、最終的に「あ、待てよ。実際、この全体が持続不可能や」ってなったんや。それでクラッシュして元に戻った。バブルがポンって破裂したんや。

でも何やと思う？家を持つのはまだ良いことやで。不動産を持つのはまだ価値がある。昔の.comバブルと破綻と同じやな。素晴らしいことをして非常に価値があると思ってた全ての企業は、実際にそうなったんや。

めちゃくちゃ価値がある。pets.comは生き残れんかったけど、それはお金を稼げんかったからや。でも最大手企業の大部分、最も大きな企業は、ある程度.comの進化の結果としてそこにあって、今日の彼らの位置に大きな役割を果たしたんや。だから評価額がその歴史のどこかの時点で上下したっていう事実、人々が少し興奮しすぎて少し悲観的になりすぎたっていう事実は、彼らが今ここにあるっていう事実を変えんかった。

昔住宅バブルがあったっていう事実、で、家が欲しい？そうや。そうやろ。家を持つのはまだ良いことや。Alphabetであることはまだ良いことや。だからそれらのバブルがバブルやったかどうか、破裂したかどうかは関係ないんや。破裂したバブルを知ってる？

Googleの検索トレンドでAIバブルについて検索してる人を調べてみたんや。過去5年がここや。ズームインしてみよう。8月17日から23日あたりやったみたいやな。それがAIバブルバブルのピークで、80%くらいクラッシュした。だからAIバブルバブルは破裂したんや。

でもGoogleは8%上がってるで。テスラはここ5日間でほぼ20%上がってる。だから全部が上がり続けてるんや。床まで墜落するんか、それとも無期限に上がり続けるんか？わからんし、本当にどうでもいいわ。AIは順調にやってるからな。

企業価値と技術の本質的価値の違い

お金、評価額を無視すれば、AIは順調にやってるんや。住宅ブームと破綻の時の家みたいなもんやで。チャートがどうなろうと、家はまだそこにある。

ベンチャーキャピタルの民間投資、企業投資とかはバブルなんか？おそらくな。そういう人たちの何人かはお金を失うかもしれんけど、大丈夫やろ。俺を信じろ。

認めなあかんけど、Nvidiaの株価チャートは完全にクレイジーに見える。でも何やと思う？収益もそうなんや。通常バブルが起こる時は、その物、資産の評価額が実際の価値や収益から切り離されるんや。

元のバブルは、信じられんかもしれんけど、チューリップやったんや。人々はチューリップにかなり投機してたんや。唯一の問題は、チューリップがゼロ収益で、ほぼ役に立たんかったことや。ここでもゼロ収益で役に立たんかった。ここでもここでもな。このバブル全体を通してゼロ収益でほぼ役に立たんままやった。

住宅バブルのチャートがここや。家を持つことは、ここでもここでもここでもここでも同じくらい素晴らしかったんや。買ったり売ったりする必要がなかったら、金融市場を気にしなかったら、家を持つことはこの全体を通して同じくらい有用なままやった。バブルのピークでもバブルの底でも同じ機能を持ってたんや。

Demis発言の真意とAGI実現への道筋

それを念頭に置いて、Demisが言ってることをもう一度聞いてみて。多くの人が聞き逃してると思うからな。彼らが聞いたのは、バブルがポンと破裂してAIが消えるってことやった。彼が言ってるのは、LLMは今のところAGIやないってことや。「でもそれは真のAGIシステムでは起こらんはずや。だから俺たちはまだ5〜10年離れてると言えると思うわ。そういうことができるAGIシステムを持つまでにな」

彼が言ってるのは、LLMかその何らかの高度なバージョン、もしくは他のアーキテクチャが出現するかもしれんってことや。でも彼は、全ての領域で博士号レベルの人間と同レベルの博士号レベル汎用人工知能を持つまでに5〜10年って言うてるんや。

つまり、博士号レベルの科学者のように科学ができるだけやなく、博士号レベルの科学者のようにイチゴのRの数も数えられるんや。くだらない間違いはせんし、5〜10年で継続的に学習し適応する何らかの方法を持つやろうって。彼の予測ではそうなるはずやって言うてるんや。

来年起こるって事実に全財産を賭けるなら、ちょっとがっかりするかもしれんな。でもこのチャンネルを見てるなら、真のAGIがどんなに大きなインパクトを持つかを理解してるやろう。そのレベルの人工知能は世界を大きく変えるで。

経済、仕事とは何か、お金とは何かを変えるんや。準備ができてなかったら、全てがひどく、ひどく、ひどく間違った方向に行く可能性がある。この技術が発達する間に余分な5〜10年を得ることは、決して悪いことやない。社会が適応できるようになるからな。おそらく俺たちは、一瞬で超知能になるようなファーストテイクオフやなく、ゆっくりとしたテイクオフの中にいるってことやな。

AI安全性への朗報と研究の進展

これはAI安全性にとって素晴らしいニュースやで。AnthropicのDario Amodeは、ニューラルネット解釈可能性に取り組んでるんや。その言葉を言うのいつも苦労するんやけど、基本的にニューラルネットのどのニューロンとどの特徴が、彼らができることや能力に責任を持ってるかを理解する能力やな。

Dario Amodeは、その問題を解決するまでに約5年かかるやろうって言うてた。彼の懸念は、進歩があまりにも速く進んでて、その時点では遅すぎるやろうってことやった。何やと思う？これらのもんがどう考えて動作し機能するかを、大部分の人間よりもはるかに知能が高い何かになる前に理解できるなら、AI安全性の観点からは悪いことやない。

実際、それは素晴らしいことや。それが本当なら、ターミネーター2のようなシナリオの可能性は急激に下がった。おめでとう。

株式市場バブルと技術進歩の区別

それで、これに戻ると、俺たちは株式市場バブルの中にいるんか？答えはどうでもいいや。俺の推測ではおそらく違う。でも俺の言うことは聞くな。これは金融アドバイスやない。

俺は積極的に投資してないんや。実際、「probably」のスペルもできんやろうな。だからファイナンシャルアドバイスについて俺の言うことをどれだけ聞くべきかがわかるやろ。

でもこれが俺の大きなポイントや。AI進歩にバブルがあるんか？これが人々がAIバブルって用語を聞く時に思うことやと思うからな。

ニュースのどこでもAIバブルって言ってる時、彼らは「あ、AI進歩が停滞した」って感じなんや。それは意味不明や。進歩にバブルなんてないんや。進歩があるかないかやで。バブルは厳密に価格、何かの評価額が基礎となる資産から切り離されることを指してるんや。

AIバブル破裂を考えて、AI進歩が停滞したって意味やと思うのは、完全に違うもんや。意味不明や。過去にAI進歩が止まったり遅くなったり一時停止されたりすることを指すのに使われてた用語はAI冬やった。

AI冬とAIバブルの違い

たくさんのAI研究者が過去のAI冬について話してるで。Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever、彼らは皆過去にAI分野で目に見える進歩がなかったAI冬があったって言及してるんや。そして再び、AIバブル破裂、それが何を意味するにしても、AI冬を意味するわけやない。それらは2つの別々の概念や。

住宅市場バブルが破裂した時、君の家、君の家はまだそこにあったやろ？何も起こらんかった。変わらんかった。ここでも同じや。AI進歩は良いか悪いかその他何かや。でも俺たちがそれにどれだけの値段をつけるかに関係なく、とにかく続いてるんや。

だから質問は、これがAI冬の始まりなんか？答えはノーや。俺たちがぶつかってる何らかの壁があるようには見えん。俺は毎日AI ニュースを取り上げてるけど、出てくる新しいもん、新しい論文、新しいブレークスルーの量があまりにも多くて、全部をカバーするのがどんどん難しくなってるんや。

再び、GoogleのDeepMindが論文を発表したばかりや。仮想エージェント経済について考え始めてるんや。OpenAIの内部コーディングモデルがAtCoderのヒューリスティック競技でほぼ1位になって、土壇場でほぼ全ての人間を打ち負かしたんや。XAIの従業員が1位を取った。俺たちとAIの間に立つ最後の人間やって。それが2ヶ月前のことやで。考えてみてくれ。2ヶ月前やで。

継続する技術革新と研究の進展

俺たちはまた、OpenAIが幻覚の扱い方に関して大きなブレークスルーを起こしてる可能性もあるんや。これらのモデルの訓練方法の強化学習パイプラインに何かを追加して、幻覚を大幅に減らすんやって。どううまくいくかはわからんけど、かなり大きなブレークスルーみたいや。

ここ数日で、Googleリサーチが AI搭載の実証的ソフトウェアシステムを発表したんや。基本的に、フルスケールの研究エンジンやな。まだこれについて読む機会がなかったけど、読むつもりや。これはAlpha Evolveのようなもんで、他の研究室とかに与えて研究でテストしてもらうもんみたいやな。

ちなみに、継続学習と全領域で博士号レベルのスキルを持つAGIまで5〜10年離れてるってDemisのツイートに対して、David Sinclairがツイートしてるんや。「Demisを尊敬してるけど、この点については異議がある。俺の研究室は、直感的でない科学的発見をして、人間の介入なしに論文と図を書き上げる新しいAIシステムを使ってるんや。簡単に博士号レベルや」って。

コメントで彼に反対してる人がたくさんいるし、話半分に聞いとけ。まだ研究を発表してないからな。でも現在持ってる技術だけでも、たくさんの研究ができるんや。AIを使って科学的発見を加速させるために科学者たちが集まってる多くの論文と例を取り上げてきたからな。

数学者や科学者によるAI活用

Ethan Mollickが、多くの数学者がこれらの大規模言語モデルを研究の手助けに使ってることについて素晴らしい記事を書いてるんや。彼らが言ってることは、俺たちが話してきた他のことと合致してるんや。つまり、これがAGIやって言ってるわけやない。ここに到着したって言ってるわけやない。これが役に立たんって言ってるわけでもない。

これは本当に良いけど、間違いが起こるいくつかの苦情や問題もあるって言うてるんや。でも誰もこの技術を役に立たんって一蹴してるわけやない。まだ改善の余地はある。でも科学的進歩やAGIなんてどうでもええねん。俺たち人間が本当に気にしてるのは、小さなAI生成画像だけやってことがめちゃくちゃ明白になってきてるからな。

このチャートで、Gibliがオンラインになった時のChatGPTの巨大なジャンプと、ナノバナナがオンラインになった時の大きなジャンプが見えるやろ。だから、AGIに到達しなくても、その道中でダンクなミームを手に入れられるやろうな。

君が何を思ってるか気になるわ。下にコメントで考えを共有してくれ。見てくれてありがとう。次回また会おう。