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皆さん、おはようございます。この素晴らしいイベントを始めさせていただきます。今朝9時までにお越しいただき、嬉しく思います。本日はサム・アルトマン氏、ケビン・ウェイル氏、そして藤井総長、早下理事・副学長にご参加いただいております。時間も限られておりますので、まずは藤井総長から開会のご挨拶をいただきたいと思います。
おはようございます。東京大学総長の藤井輝夫です。本日は革新的技術分野の先駆者であるサム氏とケビン氏をお迎えできることを大変嬉しく思います。お二人の現代社会の変革への貢献は、本当に素晴らしいものです。
東京大学は日本を代表する高等教育機関として、約150年にわたり画期的な発見とイノベーションの最前線に立ち続けてきました。私たちはその実績を誇りに思う一方で、気候変動や環境破壊など、急速に変化する社会により良く適応していく必要性を強く認識しています。
私は最近、ダボス会議の世界経済フォーラムから戻ってきたばかりですが、そこでこれらの緊急課題に取り組む努力を倍増する必要性を改めて感じました。皆さんもご存じの通り、サム氏と彼の同僚たちは産業を劇的に変革し、私たちの学び方、働き方、生活の仕方を変えています。
サム氏はスタンフォード大学の学部課程を修了せずにこれだけの成果を上げられたと聞き、大変驚きました。今日は彼の素晴らしい成功のストーリーを伺えることを楽しみにしています。ただし、東大生の皆さんには卒業まで在籍していただきたいと思います。
残念ながら本日の時間は限られていますが、意義深い議論と交流ができると確信しています。改めまして、東京大学へようこそお越しくださいました。
ありがとうございます。どうもありがとうございました。
それでは、このセッションを始めるにあたり、本学で行われている多くの実験や興味深い取り組みの一つをご紹介したいと思います。本学先端科学技術研究センターの稲見昌彦教授、そしてワシ・ミシェル助教、大学院生の山村菜穂子さんに、研究室での最新の研究についてこの後10分ほどデモンストレーションしていただきます。
おはようございます。本学にお越しいただき、ありがとうございます。私たちの研究室は情報ソマティクス研究室で、人間拡張技術に焦点を当てています。本日は「Gアームズ」という装着型ロボットアームシステムをご紹介します。
このシステムは人体に追加の腕を装着できるもので、将来の社会でロボットパーツが受け入れられるか、あるいは拒否されるかを探究するために開発しました。私たちは「もし人々が簡単にロボットパーツで体を改造できるようになったら、何をしたいと思うだろうか」と自問しました。
例えば、毎朝服を選ぶように、人々は外部のロボットアームを付けた自分の姿を気にするかもしれません。あるいは「今日はそれほど忙しくないから、追加の腕は1本で十分だな」とか「明日は大きなプレゼンがあるから6本腕で行こう」といった具合です。
もしかしたら「あなたの左上腕を借りてもいいですか？」なんて会話も生まれるかもしれません。このような未来の可能性を探るために、私たちはこのアームズを作りました。
デザイン面では、人体と調和するシステムの創造を優先しました。東京大学の椎尾研究室のプロトタイピング・デザインラボと協力して開発を進めました。さらに、アームの着脱を容易にし、形状や数を変更できるようにしました。
映像でお見せしているように、このGアームズを装着したダンサーが新しい身体表現を生み出せるかどうか実験を行いました。もちろん、この技術分野における大きな課題の一つは、追加の腕をどのように制御するかということです。人工知能が模倣学習や強化学習を通じて、この技術の発展に貢献できるかもしれません。
ご質問はありますか？サム、ケビン、どうぞ。
重さはどのくらいですか？
約15キロです。重いですね。5kgほどです。
これを使って何が一番できそうですか？最も役立つ用途は何だと思いますか？
もちろん、遠隔での協力が一つの強力な応用例です。現在は制御にソーロボットを使用しています。将来的には医療手術にも使用できる可能性があります。
ありがとうございました。質疑応答の時間を30〜35分ほど設けたいと思います。皆さんには多くの質問があると思いますが、まずはいくつかのテーマを設定させていただきます。
学生としてChatGPTをどのように使用しているか、その印象や質問など、ChatGPTの使用に関連する質問から始めましょう。手を挙げるのは最初の10秒間は誰もいないものですが、早めに手を挙げていただけると助かります。バグや機能リクエストについても歓迎します。
生成AIと共にある社会の10年後、30年後、100年後についてのお考えをお聞きしたいです。特に教育分野に興味があります。この技術は教育をどのように変えていくのでしょうか？
ありがとうございます。教育は私たちが最も重視している分野の一つです。すでに起きている変化は素晴らしいものです。世界中の学生一人一人が、今日利用できる最高の教育体験よりもさらに良い教育体験を得られるようになると考えています。
私たちの技術を基盤として、個々人に合わせた学習スタイルや弱点に対応しながら、生涯にわたって学習を支援する初期のパーソナライズド・チュータリング企業の取り組みを見ていると、それがどれほど発展していくかがわかります。
ChatGPTの最大のユーザーは学生で、教育との相性は自然なものです。日本ではまだそれほど進んでいませんが、皆さんにはぜひそういったものを作っていってほしいと思います。素晴らしいことになるはずです。
100年後については、この時点で想像することすら不可能です。AIの能力がどのようになっているか、私には想像もつきません。10年後については、世界は大きく変わっているでしょう。科学の進歩、科学的発見のペースは現在の10倍、もしかしたら100倍になるかもしれません。
私は科学の進歩が経済や世界をより良くする最も重要な方法だと信じています。持続可能な経済成長をもたらすその進歩のペースが10倍や100倍になれば、想像することは難しいものの、生活の質は大幅に向上するでしょう。
宇宙探査機が地球を離れ、AIが創造できることは何でも実現するような、様々な方法で世界は全く異なるものになっているでしょう。しかし一方で、人々は今と同じように日常生活を送り、友人と過ごしたり、家族を持ったり、趣味を楽しんだりすることに変わりなく意欲的でしょう。
ある意味では全てが変わり、ある意味では人間であることの意味はほとんど変わらないと思います。やることがなくなったり、仕事や充実感がなくなったりする心配はありません。状況は変化し、仕事は異なるものになりますが、私たちの機能の仕方は基本的に同じままでしょう。
ケビン、コメントはありますか？
サムが全て上手くカバーしてくれたと思います。
教育に関連して、世界中でこれらのAIツールへの公平なアクセスを実現したいと考えています。これについて何かアイデアはありますか？
私たちのオフィスでよく言っているのは、「インテリジェンスは測定するのに安すぎる」ということです。インテリジェンスのコストをできるだけゼロに近づけ、世界中の誰もが利用できるようにしたいと考えています。
これらのシステムへのアクセスは可能な限り無料に近いものであるべきです。そしてその公平性の目標を本気で考えていることを証明するために、2年前のGPT-3のローンチ時と今日のモデルを比較すると、今日のモデルははるかに賢くなっているにもかかわらず、コストはGPT-3の1%になっています。私たちはこれからもコストを下げ続けていきたいと考えています。
教授のご質問ですが、高等教育機関の教育者として、AI時代にどのような才能やスキルがより重要になると思われますか？学生に何かアドバイスをいただけますか？
将来的に知識の価値は少し変化すると思います。具体的には、AIより数学が得意になるとか、AIよりプログラミングが上手くなるとか、AIより物理学が得意になるとか、そういったことは起こらないでしょう。
電卓が発明された時、「電卓がどれだけ良くなっても、私は計算が上手いままでいる」と言う人がいましたが、誰も電卓に勝てませんでした。しかしそれは問題ありませんでした。電卓を使うことで、より複雑な数学ができるようになったからです。
どの分野でも同じことが起こるでしょう。生の処理能力でAIに勝つことはできません。それは今年で終わりです。しかし、ツールを使うことで、これまでできなかった新しいことができるようになります。
それは、誰もが地球上で最も有能な会社を運営しているかのように、アイデアを出し、会社の人々に実行を依頼し、それをオーケストレートする方法を見つけることができるようになるということです。AIを使えば誰でもそれができ、素晴らしい新しいものが生まれるでしょう。
しかし、そのような世界で必要なスキルは、人々が何を望んでいるかを理解すること、創造的なビジョン、急速な適応力、周りの全てが変化する中での回復力です。これらのツールを使って、人々が単独でできる以上のことを行う方法を学ぶ必要がありますが、電卓に勝とうとするような考え方は避けるべきです。
ここから学ぶべき教訓は、これらのツールを使い始め、仕事や勉強の方法に組み込んでいくことです。新しいことをする時は、AIが役立つかどうか、自分でやる必要があるのか、それともAIに任せられるのかを考えてみてください。
徐々に効率が上がり、新しいテクニックを学び、AIの進化に合わせて最新の状態を保つことで、将来的にAIとの協働に最も適した状態になれるでしょう。
それは人間である私たちもこの新しい技術に適応し、社会と技術が共進化していく状況だということですね？
社会と技術の共進化というのは、まさに正しい考え方です。単にこれが起こって全てに勝ってしまうというような考え方は間違っています。段階的に一緒に進化していき、私たちのすることは、この技術なしで働かなければならなかった人々には想像もつかないものになるでしょう。
今日できることと、100年前や1000年前に人々ができたことを比較してみてください。可能性は広がり、期待も高まります。これらのツールと異なる働き方を学ぶ必要がありますが、上限は非常に高くなると思います。
ちなみに、ウォートン校のイーサン・モリック教授による「Co-Intelligence」という本があります。約100ページの短い本ですが、AIを使った教育方法や学生がAIとどのように協働できるかについて、非常に示唆に富む内容が書かれています。一読の価値があると思います。
計算能力が100倍になった場合、ChatGPTにどのような創発的な特性を期待できますか？段階的に賢くなっていることは知っていますが、質的に新しいものは何かありますか？
私たちは現在のコンピュータの約100倍の計算能力を持つStargateという新しいプロジェクトに取り組んでいます。まさにその質問に答えるためです。
以前は事前学習のみのパラダイムで、各GPT（1、2、3、4）はそれぞれ約100倍の計算能力でした。その度に大きな新しい創発的な特性が現れました。社内的には4.5くらいまで到達していますので、5に到達するにはその100倍が必要になるでしょう。
この1年で私たちにとって最も重要だったのは、推論ができる新しいモデルです。これは信じられないほどの計算効率の向上をもたらしました。この強化学習を使うことで、旧来のやり方ではGPT-6まで待たなければならないと予測していたような多くのベンチマークでのパフォーマンスを、はるかに小さなモデルで達成できるようになりました。
新しいやり方では全てが良くなるわけではありませんが、特定の側面で改善できるようになりました。もし大きなモデルで事前学習を行い、これを実行できれば、本物の新しい科学的知識の最初の兆しが見えるだろうと予想しています。
現在のGPT-4は…いや、それは簡単すぎますね。私たちの最新の最高のモデルであるo3は、信じられないほど上手くプログラミングができますが、全く新しいアルゴリズムや物理学、生物学を発明することはまだ得意ではありません。それが次の2桁のスケールアップで得られるものだと考えています。
最近のスケールでの進歩は本当に驚くべきものです。私たちの最初の推論モデルは、世界で100万番目に優秀な競技プログラマーのレベルでした。これはAIとしてはかなり印象的だと思われました。
その後、約1万位レベルのモデルができ、12月に公開したo3は世界175位レベルの競技プログラマーになりました。内部のベンチマークでは現在約50位で、今年末までには1位に到達するかもしれません。この新しいパラダイムでの計算能力の向上による進歩は素晴らしく、まだ止まる兆しは見えません。
ChatGPTのヘビーユーザーとして、開示可能な範囲で、今後の研究計画や、現在達成可能だと考えていること、特に課題だと感じていることについて教えていただけますか？
金曜日にo3 miniをローンチしましたが、これは今後6〜12ヶ月の研究の方向性を示していると思います。小規模で信じられないほど高速な推論モデルをできる限り推し進めていきます。現在はSTEM分野が主ですが、他の全ての分野でも優れたものになっていくでしょう。
全てのモダリティを統合し、同じモデルで音声ストリーミングをしながらコードを書いてコンパイルし、キャンバスで見ることができるようになります。インターネットを閲覧することもできるようになります。そしてモデルのスケールアップも続けていきます。GPT-5、6などですね。
今日、というか30分ほど前に、Deep researchという新しいものをローンチしました。これはProプランで利用可能で、制限付きでPlusプランにも提供される予定です。これは私たちが2番目にローンチしたエージェント製品で、私たちが今まで作った中で最高のものの一つだと思います。
何時間も何日もかけてインターネットで調べ、考え、情報を見つけなければならないような課題を与えると、レポートを返してくれます。学校のレポートだけでなく、それ以外でも非常に優れています。本物のエージェントのような感覚です。
私は90年代の日本車が大好きで、今週末滞在中に特定の車を探していて苦労していたのですが、Deep researchに試しに依頼してみました。まさか見つけられないだろうと思っていたのですが、日本全国で販売中の3台を見つけ出し、連絡先情報まで用意してくれました。素晴らしい体験でした。
このようなエージェントをさらに開発していき、自律的に有用な作業ができるエージェントを推進していきます。コーディングエージェントの実現が夢だと話してきましたが、そこまでにはまだ多くの研究が必要です。しかし、それは本当に重要なマイルストーンになるでしょう。
全体として、今年末までには、Proプランを利用している人が計算能力を最大限に上げて、本当に難しい質問（新しい科学の発見を必要とするものは除く）をすれば、ほとんどの場合で答えを得られるようになることを期待しています。
数時間考える必要があったり、多くのツールを使う必要があったりするかもしれませんが、基本的にはそれをやってくれます。そこまでにはまだ多くのスケールアップとアルゴリズムの進歩が必要ですが、達成可能だと考えています。
OpenAIと一般的なAIの現在の使用について、戦争の状況に関連して非常に興味があります。一つ質問があります。OpenAIはマイクロソフトと強い結びつきがあり、2年前からマイクロソフトはイスラエル軍とイスラエル政府にAIパワードサービスを提供しており、OpenAIを含むそのAIサービスがガザ侵攻に積極的に使用されています。
OpenAIの技術がパレスチナ人を殺すために使用されている現状について、何か対策を講じたり、この問題に対処したりする計画はありますか？
お話しいただいた実際の使用例については詳細を把握していません。一般的に、私たちのポリシーでは、AIを攻撃的な方法で使用する場合、また、そのような目的で使用する場合には、人間が介在することを要求しています。
私たちはAIがそのような形で使用されることを意図していません。AIはまだそのような用途に使用できる段階ではありません。個人的にも、そのような行動に直接関与しているとは考えにくいと思います。
先ほど、インテリジェンスを誰もが利用できるようにすると言及されましたが、最近の中国のDeepseek AIのリリースと、そのウェイトとアーキテクチャのオープンな公開により、OpenAIのオープンソースからの撤退の妥当性が問われています。この立場を再考する計画はありますか？その理由は何でしょうか？
私たちはそうする予定です。何をいつオープンソース化するかは正確にはわかりませんが、より多くのオープンモデルが利用可能になる方向に進んでいるように思えます。少なくとも現時点では、社会はそれに伴うトレードオフを受け入れる意思があるようです。
オープンソースでの使用において、これらのモデルを一般的に安全で堅牢なものにするという点で、良い進展を遂げていると思います。全てがそのように使用されるわけではありませんが、ほとんどの場合はそうなるでしょう。そのため、その方向に進むことが予想されます。
過去2年間、OpenAIを個人のアシスタントとして使用してきましたが、非常に役立っています。脳コンピュータインターフェースの発展により、将来的に人々の意識はどのように変化すると思いますか？AI技術を活用したポストヒューマンについてどのようにお考えでしょうか？
私は小型衛星工学を学んでおり、現在小型衛星を製作しています。一般的に、宇宙でAIや新しい技術を使用することは非常に困難です。AIと宇宙工学の調和の未来についてどのようにお考えですか？
10年後のAIについて、あなたの考えを教えていただけますか？
脳機械インターフェースについて、これは素晴らしい挑戦の時期だと思います。明らかに何かを見つけ出すでしょう。思考のままAIに直接アクセスできるようになることは素晴らしいことになるでしょう。
多くの破壊的なアプローチには懐疑的ですが、より軽度なもので、インターフェースの使い方を学び、低いビットレートでも脳に多くの情報を入力できる方法があると思います。私が過去6ヶ月間で見た最も興味深い新しい企業は、この方向性のものでした。
宇宙の質問に答えてもらえますか？
私も脳コンピュータインターフェースにとても興味があります。
実は、OpenAIに来る前は、Planetという衛星を製造し、毎日地球全体の画像を撮影する会社で働いていました。最近打ち上げた衛星にはGPUが搭載されており、宇宙でAIモデルを実行することを目的としています。より迅速に結果を送信するためなどです。
ご指摘の通り、3ヶ月ごとに新しいモデルをリリースしている一方で、宇宙のタイムラインははるかに長いため、課題があります。しかし、より多くのパワーを宇宙に送り込めるようになり、ロケットも大きくなってより大きな衛星や太陽電池パネルを打ち上げられるようになる一方で、モデルはより小さくなり、より効率的に実行できるようになっています。
全てが宇宙でのAIの増加に向かって収束していると思います。それは素晴らしい結果だと考えています。具体的な予測をすると、2025年の地球上の総インテリジェンス、つまり全ての人々、全ての調整、全てのAI、知的能力の総量について、2035年には、もし進歩のグラフが続くとすれば、一つのデータセンターが地球の現在の総知的能力を上回るかもしれません。
実際には、その間私たちは学び続け、個々にもっと能力が高まり、企業もより能力が高まるので、それほど印象的には感じられないかもしれません。しかし、2035年の大きなデータセンター1つと2025年の地球全体を比較できたとしたら、それは驚くべきものになるでしょう。
コメントはありますか？
知的能力には物理的世界の理解も含まれます。2035年までにはそこに到達するでしょう。
そして10年後には、大学教育は根本的に異なるものになるべきでしょうか？
2025年と2022年の大学教育は、かなり異なるべきだと思います。
AIモデルの訓練には大規模なデータセットが必要だとわかっていますが、非常に限られたデータセットの場合、OpenAIはどのような戦略を推奨しますか？
興味深いことの一つは、モデルが賢くなるにつれて、新しいことを学ばせるために必要な例の数が少なくなることです。これは直感的に理解できます。モデルがより知的になれば、新しいことを学ぶために必要なプロンプトの数は少なくなるはずです。
実際、非常に賢いモデルが建設管理やその他の分野で、より少ないデータポイントから新しい領域を学べるようになるという方向に進んでいると思います。
ビジネスを始めるとき、良いチームを作るために最も重要なことは何ですか？
まず、それは素晴らしいことだと思います。OpenAIの前は、Y Combinatorという企業の立ち上げを支援する組織を運営していました。多くの素晴らしい日本企業を支援してきました。
初期のチームメンバーとして最も重要なのは、エネルギーに満ち、強い決意を持った人々です。ポール・グレアムの「容赦なく創意工夫する」という言葉がありますが、それが初期のチームメンバーに求められる特質です。特定の専門知識よりもそれが重要です。新しいビジネスの初期段階は非常に困難なので、そのようなエネルギーを持った人々が必要です。
ケビン、追加のコメントはありますか？
それで良いと思います。様々な課題に直面するので、柔軟で、諦めず、非常に学習能力の高い人々が必要です。予期せぬことに遭遇した時に「それを理解して、挑戦してみよう」と言える人々が必要です。
コメントはありますか？
続けてください。
AIを搭載したロボットのグループが、自分たちだけの言語を開発し、互いにコミュニケーションを取り、独自の文化を育むにはどうすれば良いでしょうか？抽象的思考の枠組みに目と耳を統合することが重要な要素の一つだと思いますが、いかがでしょうか？
最初のエージェントが登場し始めると、人々は「スウォーム」や「チーム」、「文明」などと呼ばれるエージェントの集団を構築し始めます。彼らは新しい方法で情報を伝達し、共有するようになるでしょう。
SF映画が私たちに信じさせようとするほど劇的で興奮するようなものではないかもしれませんが、それは起こり、機能するでしょう。物理的な目や耳は必要ありませんが、良い入出力は必要です。そしてそれが始まっているのを見ています。これらのマルチエージェントは非常に興味深いものです。
同じ会社や同じベンダーによって作られた同種のロボットであれば問題ありませんが、異種環境の場合が最も困難な部分です。
私は電気電子工学を専攻しており、出版社と協力してAIを活用した書籍検索エンジンを開発するためのビジネスを立ち上げる準備をしています。AIや言語モデルなどの分野で技術が急速に進歩する中、スタートアップは競争力をどのように維持できるでしょうか？
通常のビジネスのルールは依然として適用されます。持続的な価値と差別化を持つ何かを作る必要があります。「AIを使っているからルールは適用されない」と言うスタートアップは多いですが、そうでないと差別化を築くことはできません。
スタートアップについて書かれた最高の本は、ピーター・ティールが約10年前に書いた「Zero to One」だと思います。長期的な競争優位性について、最高のリストや列挙が書かれています。
サムが以前言ったことを付け加えると、AIがどんどん良くなっていく中で、何かを作る時は、その能力の限界に挑戦するものを作るべきです。次のモデルリリースで自分たちがやっていることができるようになるかもしれないと心配になるようなものを作っているなら、それは良くありません。
しかし、能力の限界に挑戦していて、次のモデルリリースでよりスマートになることで自分たちの製品が素晴らしくなるのを待ち切れないという状態なら、それは良い場所にいるということです。モデルが賢くなるたびに製品が良くなるような方法で開発を進めてください。
学生の皆さんに何か質問はありますか？ChatGPTをもっと好きになるためには、何を作ってほしいですか？
私はここにいる他の学生のようなパワーユーザーではありませんが、自分の行動の環境への影響を懸念しており、ChatGPTや製品についての環境面での計画に興味があります。
私たちは本当にこれに情熱を持って取り組んでいます。まず第一に、エネルギーベースでのトークンあたりのコストを約千分の一に削減しました。現在では、どのようなクエリでも使用する電力は非常に少なくなっています。o3 miniモデルは本当に小さなものです。
もちろん、トレードオフとして、何かを安くすると人々はそれをより多く使用するようになります。第二に、科学にAIを使用する分野の中でも、特に気候変動と、特にクリーンエネルギーに焦点を当てています。炭素回収や太陽放射など、ラディカルなアイデアにも開かれています。
明らかに私たちだけでは気候問題を本当に解決するのに十分賢くなかったので、これらのツールを使って解決に向かうことが、私たちができる最善のアイデアだと思います。
第三に、世界は商業的に実現可能な核融合にとても近づいていると思います。これはAIだけでなく、状況を完全に変えるでしょう。もしそれが地球上で最も安価なエネルギー源となり、非常に安全で信頼性の高い方法で動作するなら（そうなると思います）、誰もが素早くそれに切り替えるでしょう。
エネルギー革命が起こり、コストが2倍、3倍、ましてや10倍も下がった例が歴史にいくつかありますが、そうなると世界は非常に速く変化します。
私の答えは、ハードウェア開発、特に回路製作などの実際のものを作る時のデバッグに関連したものです。ソフトウェアではAIツールは非常に優れていますが、それを機能させるのはまだ非常に困難です。
次のoモデルは、そのような用途のための多くのトレーニングデータが入っているので、はるかに優れたものになるでしょう。特に、セットアップの写真を撮って「これが機能していない、何が問題なのか」と尋ねることができるようになることを期待しています。
今朝、私は何か興味深いことをすべきだと考えました。3つの異なるAIモデルがあり、OpenAIの経営陣に質問する機会を得ました。一つ興味深いのは倫理の問題です。
過去2、3年間、ケニアのデータラベラーの搾取の問題や、非英語の質問に対するエラー率の問題、MITがGPT-3のデータの70%が違法にスクレイピングされたものだと主張している問題などがありました。
ChatGPTとDPSは、OpenAIの取り組みをより倫理的にするためにどうすべきか質問するよう私に求めました。
私の答えは、完璧ではないAIを作るべきだということです。AIと人間の間の感情的な影響を考える必要があります。そのため、何がAIを幸せにし、AIに何を教えるべきか、そして人間社会のために持続不可能だが価値のあるものは何かを考えることができるでしょう。これがあなたの質問への答えです。それに取り組んでいきます。
残念ながら時間が迫ってきました。学生の皆さんへのアドバイスやコメントはありますか？
先ほど言ったように、私たちの製品でも他の製品でも、AIの使用を始めることです。AIは私たち全ての生活でますます大きな部分を占めるようになり、共に進化していけば（これは非常に良い言葉でした）、私たち全てにとってより良いものになるでしょう。
そして、ぜひフィードバックを続けてください。私たちはフィードバックを歓迎します。サムも私もTwitterなどで非常にオープンにしています。製品をより良くするためのフィードバックをいつでもお待ちしています。
ありがとうございました。では最後に早下理事・副学長から閉会のご挨拶をいただきたいと思います。
この刺激的な講演をありがとうございました。会場からの大きな熱意を感じ、AI技術によってどのような可能性があるのかを確認することができました。
これらの技術を科学研究や私たちの生活をより良くするためにどのように活用できるか、考え続けていきましょう。サム氏とケビン氏、本日は学生たちと対話していただき、ありがとうございました。次回はもう少し長い時間でお願いします。ありがとうございました。
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