DeepMindのCEOデミス・ハサビスが、Gemini 3のリリース後のGoogleの躍進、AGI実現への道筋、そして産業革命の10倍の規模と速度で訪れるAI時代の変革について語る。彼は2030年までにAGIが実現する確率を50%と見積もり、ロボティクスにおける物理的知能のブレイクスルーが18ヶ月から2年以内に訪れると予測する。また、ポスト希少性社会の到来、AI競争における国際協力の必要性、そして人類が直面する意味と目的の再定義という哲学的課題まで、包括的なビジョンを展開している。
ダボスでのGoogleの躍進
お会いできて嬉しいです。前回お会いしたのはサンフランシスコでしたね。あなたが世界中を飛び回っているのは知っています。
今年は前回ダボスにいらっしゃった時と違う感じがしますか。Gemini 3がリリースされました。OpenAIが内部的にコードレッドを宣言したと聞いています。Googleは勢いを取り戻したと感じていますか。
それは私が言うべきことではないかもしれませんが、とても良い年だったと感じています。本当に大変な、とても大変な仕事でした。私たちのテクノロジーとモデルを最先端の水準に戻すために。Gemini 3、特に画像処理ソフトウェアのNanabunでそれを達成できたと思います。そして、非常に速くリリースするというこの新しい世界に適応し、スタートアップのようなエネルギーを私たちの仕事にもたらすことができました。
人々はGoogleを過小評価していたと思いますか。何か見誤っていたのでしょうか。
そうかもしれませんね。よく分かりません。つまり、私たちは常にこの分野の最前線にいるための要素を持っていたと思います。明らかに、長い歴史があります。過去10年間、GoogleとDeep Mindは、現代のAI業界が今依拠している画期的な技術のほとんどを発明してきました。最も有名なのはTransformerですが、AlphaGo、深層強化学習なども含まれます。そして、数十億のユーザーサービスという素晴らしいプロダクトサーフェスを持っています。検索からメール、Chromeに至るまで、実はAIと自然に適合するものばかりです。ただ、それらすべてを正しい方法で統合し、組織化することが課題でした。この2年間でそれを成し遂げたと思いますし、まだやるべきことはたくさんありますが、その成果が見え始めていると思います。
Googleの競争優位性
優位性があると思うなら、その優位性はどれくらい大きく、どれくらい続くと思いますか。
すべては研究から始まると私は考えています。特にモデルが、あらゆる異なるベンチマークで最先端であることが重要です。それが、GoogleとDeep Mindを統合した時に最初に集中したことです。Geminiシリーズについては、その進捗に非常に満足しています。まだやるべきことはたくさんありますが、私たちはTPUやハードウェア、データセンター、クラウドビジネス、フロンティアラボ、そしてAIと自然に適合するこれらすべての素晴らしいプロダクトまで、フルスタックを持つ唯一の組織だと思います。
構造的に、第一原理から考えれば、私たちは非常にうまくいくはずです。そして、ここからさらに多くの伸びしろがあると思っています。
フロンティアモデルCEOの日常
フロンティアモデルを率いるAI CEOの日常はどんな感じですか。あなたは午前1時から4時の間にほとんどの思考をすると読んだことがあります。
それは本当です。
組織の中で、コードレッドではない時はありますか。安心できる時はありますか。
安心できることはありません。コードレッドは非常に特別な状況のためにありますが、過去3、4年間は信じられないほど激しい状況が続いています。週100時間労働、年に50週。それが普通です。信じられないほど速く動くこのテクノロジーの最前線にいるには、それが必要だと思います。競争は熾烈です。おそらくテクノロジー史上最も激しい競争でしょう。そして賭け金は信じられないほど高い。AGI、そしてそれが意味するすべてのこと。商業的にも科学的にも。
さらに、私たちがやっていることのすべてのワクワク感を加えると、私の情熱であるAIを使って科学的問題を探求し、科学的発見そのものを加速させることは、私がずっと夢見てきたことです。この瞬間に向けて、人生をかけてAIに取り組んできました。だから眠るのが難しいんです。やるべき仕事がたくさんあるだけでなく、探求し、推進すべきエキサイティングなことがたくさんあるからです。
物理世界におけるAIのブレイクスルー
あなたはAIが科学的進歩を推進し、新素材を発見することに非常に注力していますね。Geminiがヒューマノイドロボットに統合されているのも見ました。物理世界におけるAlphaFoldモーメントは来ていますか。それは何で、どのようなものですか。
実は昨年の多くの時間を、ロボティクスを非常に注意深く調査することに費やしました。物理的知能において、ある種のブレイクスルーの瞬間が近づいていると思います。まだ18ヶ月から2年ほど離れていると思いますし、さらなる研究が必要ですが、Geminiのような基盤モデルが道を示していると思います。
最初から、Geminiをマルチモーダルにして物理世界を理解できるようにしたのには、複数の理由がありました。一つは、メガネやスマートフォンに存在し、周囲の世界を理解するユニバーサルアシスタントを構築するためです。しかし、もちろんその第二の用途はロボティクスのためです。
物理世界におけるそのモーメントはどのようなものですか。
ロボットが実世界で有用なタスクを確実に実行できるようになることだと思います。それを阻んでいるいくつかの要因があります。アルゴリズムの部分がまだ完全ではありません。もう少し堅牢性が必要です。LLMやデジタル領域だけで動作するモデルほどのデータでは動作しません。合成データを作成できますが、そのようなデータを作るのははるかに困難です。そして、ハードウェアにまだ解決されていない問題があります。
特にアームと手の部分です。実際、ロボティクスを非常に注意深く調べると、少なくとも私は人間の手に対する新たな評価を得ました。進化がどれほど精巧にデザインしたか。素晴らしいものです。人間の手が持つ信頼性、強度、器用さに匹敵するのは非常に困難です。
だから、私の意見では、まだかなり多くのピースをまとめる必要があります。しかし、非常にエキサイティングなこともあります。Boston Dynamicsとの新しい深いコラボレーションを発表したばかりです。彼らはHyundaiと共に、非常にエキサイティングなロボットを持っており、自動車製造に応用しています。来年、プロトタイプの形でどうなるか見ることになるでしょう。そして1、2年後には、スケールアップできる本当に印象的なデモンストレーションができるかもしれません。
中国との競争
1年前、DeepSeekは西側にとって大惨事のように思えました。1年後の今、静かになっています。中国は静かなようです。中国との競争についてのあなたの意見は変わりましたか。
あまり変わっていません。そもそも大惨事だとは思っていませんでした。西側の大規模な過剰反応だったと思います。印象的ではありましたし、中国人が非常に有能であることを示していると思います。主要企業は。実際、ByteDanceのような企業が最も有能だと言えるでしょう。彼らはおそらく6ヶ月遅れているだけで、1、2年遅れているわけではありません。それがDeepSeekが示したことです。
使用した計算量が非常に少ないといった主張のいくつかは誇張されていました。なぜなら、彼らは西側のモデルに依存し、主要な西側モデルの出力でファインチューニングしていたからです。だから完全に新規というわけではありませんでした。
もう一つ、まだ見られていないことは、中国、中国企業が実際にフロンティアを超えてイノベーションできるかどうかです。彼らはフロンティアに追いつくことが非常に得意で、その能力は高まっていますが、フロンティアを超えてイノベーションできることをまだ示していません。
AGIへのタイムライン
あなたはAGIを定義するのを助けました。2030年までに実現する確率が50%だと言っていましたね。それはまだあなたのタイムラインですか。AGIはまだあなたにとって有用な目標ですか。
そう思います。それはまだ私のタイムラインです。ここにいる何人かの同僚よりも少し長いかもしれませんが、私の基準はかなり高いです。人間が持つすべての認知能力を示すシステムです。そして、私たちは明らかにまだそこからかなり遠いと思います。
科学的創造性のようなもので、単に推測や科学の問題を解くだけでなく、そもそも仮説や問題自体を思いつくことです。科学者なら誰でも知っているように、正しい質問を見つけることは、答えを見つけることよりもはるかに困難なことが多いのです。
これらのシステムがその能力を持っているかどうかは明確ではありません。実際、今のところ間違いなく持っていません。最終的には持つようになると思いますが、何が必要かはまだ明確ではありません。継続的学習、オンライン学習、訓練されたものを超えて、世界で静的である状態を超えることなどがあります。その場で学習する必要があります。だから、私が考えるAGIシステムに必要な、かなり重要な能力がいくつか欠けていると思います。
労働市場への影響
GoogleはAnthropicの主要投資家です。Dario Amodeiが今日ここにいました。AIが5年以内にエントリーレベルのホワイトカラー職の50%を消滅させるという彼の予測に賛成ですか、反対ですか。
私のタイムラインと見解では、はるかに長いと思います。今年、エントリーレベルの仕事やインターンシップのようなものでその始まりが見られるかもしれません。しかし、現在のAIが持っていない一貫性をもっと解決する必要があると思います。私はそれをジャギーな知性と呼んでいます。特定のことには非常に優れていますが、現在のシステムは他のことには非常に貧弱です。
タスク全体をエージェントに委任したい場合、今日持っているようなアシストプログラムではなく、全体的にもっと一貫性が必要です。そのタスクの95%が得意なだけでは不十分です。実際に任せきりにできるようにするには、タスク全体が得意である必要があります。だから、そのような破壊が見られるようになる前に、まだかなりやるべきことがあると思います。
しかし、そのような破壊は起こりますよね。
最終的には、もちろん。AGIの限界では、そのようなシステムがあれば、経済全体が変わると思います。仕事の問題をはるかに超えています。もし正しく構築すれば、エネルギー源のような世界の根本的なノードのいくつかを解決した、ポスト希少性の世界にいることになると思います。核融合のような新しいクリーンで再生可能な基本的に無料のエネルギー源を、AIの助けを借りて解決すれば。新素材。AGIから5年、10年経てば、根本的に豊かな世界にいることになると思います。それは経済や社会の仕組みにとって何を意味するのでしょうか。
子どもたちの未来
しかし、そこに到達する前に、もし到達するとしても、その間に何が起こるかについて非常に多くの不安があります。私は母親です。あなたにもお子さんがいますよね。彼らにとって最も怖いことは何ですか。何について話しますか。何が来ると伝えますか。大学卒業生がとても大変な時期を迎えると聞きます。
それはどうでしょう。産業革命のような破壊の時代になると思います。おそらくその10倍で、考えられないほどです。10倍速く。だから、私は通常、産業革命の10倍大きく、10倍速い、100倍だと説明しています。
誰にでも言いますが、それには大きな機会が伴うと思いますし、私は人間の創意工夫を大いに信じています。私たちは非常に適応力があります。なぜなら、私たちの心は非常に汎用的だからです。人間の心は非常に汎用的です。私たちは適応してきました。周りの現代世界を見てください。狩猟採集民の心で現代文明を築き上げました。だから、また適応すると思います。
スピードのために少し前例がないと思います。通常、このような変革が起こるには1世代か2世代かかります。そして、このテクノロジーの変革力の規模。しかし、今日の子どもたちには、これらの新しいツールに非常に熟達し、ネイティブになることを奨励したいと思います。それらは彼らにスーパーパワーに相当するものを与えるようなものです。クリエイティブアートでは、おそらく10人でかかっていた仕事を1人でできるようになります。
だから、起業家精神があれば、ゲームデザイン、映画、プロジェクトで創造的であれば、おそらくもっと多くのことを成し遂げられ、新進の才能として過去よりもはるかに簡単にそれらの業界に参入できると思います。
ポーズと国際協力の必要性
一部の人々は、規制が追いつき、社会がこれらの変化に適応する時間を与えるために、ポーズを主張しています。完璧な世界で、他のすべての企業がポーズすることを知っていたら、すべての国がポーズするとしたら、あなたはそれを主張しますか。
そう思います。私が見たいと思っていたことについて公言してきました。これは、15年前にDeep Mindを始め、25年前にAIに取り組み始めた時に持っていた私の夢のロードマップでした。AGIが到来するこの瞬間、この閾値の瞬間に近づくにつれて、科学的な方法で協力するかもしれないということでした。
私は時々、AI用の国際的なCERNに相当するものを設立することについて話します。世界中の最高の頭脳が一緒に協力し、非常に厳格な科学的方法で最終段階を行う。技術者だけでなく、哲学者、社会科学者、経済学者も含めて、このテクノロジーから何を求め、どのように活用して全人類の利益になるようにするかを考えます。それが危機に瀕していることだと思います。
残念ながら、国際協力が必要です。なぜなら、1つの企業や1つの国、あるいは西側が決定したとしても、少なくとも最低限の基準について全世界が合意しない限り、意味がないからです。そして、国際協力は今のところ少し難しい状況です。
だから、AGIへの最終段階でそのような厳格な科学的アプローチを持ちたいなら、それは変わらなければなりません。
AGIが2030年に来るとして、まだ規制が整っていなければ、困難な状況に陥る運命ですか。
それなら、主要なプレーヤーの十分な数が協力し、少なくとも安全性とセキュリティのプロトコルのようなことで協力することに楽観的です。すでにかなりあります。例えば、Anthropicとそれらのことについてかなり密接に協力しています。国際的なものがうまくいかない場合は、もっとピアベースの協力が必要になるでしょうが、それでももっとプレッシャーがあるでしょう。
技術的ブレイクスルーの未来
技術と次の曲線について話しましょう。Yann LeCunは、TransformerとLLMだけではAGIに到達できないと言っています。賛成ですか、反対ですか。そして、もし行き止まりなら、私たちは何をしているのですか。
行き止まりだとは思いませんが、私は明らかにそれは間違っていると思います。すでに驚くほど有用です。しかし、私の言い方では、それは経験的な問題です。科学的な問題だと思います。それらだけで十分かどうか。50-50だと思います。既存の方法をいくつかの調整でスケールアップするだけで十分かもしれません。そうかもしれませんし、それを行う必要があり、それは有用な仕事だと思います。なぜなら、最低限、私の見方では、これらのLLMは最終的なAGIシステムの非常に重要なコンポーネントになるからです。
私の心の中の唯一の問題は、それが唯一のコンポーネントかどうかです。そして、ここから1つか2つのブレイクスルー、おそらく少数、5つ未満がまだ必要だと想像できます。それらはYanが話したワールドモデルのようなものかもしれません。私たちはそれに取り組んでいます。実際、現在最高のワールドモデルを持っています。私たちのGenieシステムです。私は直接それに取り組んでおり、非常に重要だと思います。
しかし、継続的学習や、一貫したシステムを持つこと、得意なことと不得意なことのジャギーなエッジがないことなども含まれます。汎用システムはそれを持つべきではありません。だから、より良い推論、より長期的な計画。まだ欠けている能力がかなりあります。新しいアーキテクチャや新しいブレイクスルーが必要かどうか、それとも同じことをもっと行うかは未解決の問題です。
Google Deep Mindの観点から、私たちの観点から、私たちは両方のことに可能な限り強く取り組んでいます。新しいものを発明することと、既存のものをスケールアップすることの両方です。
少し違いますが関連しています。Ilya Sutskeverは、より大きなモデルを作ってスケーリングする時代は終わりに近づいていると言いました。それに同意しますか。
同意しません。彼の正確な引用は、研究の時代に戻ったということでしたが、Ilyaは大好きで、とても良い友人で、多くのことで同意していますが、私の見解では、研究の時代を離れたことはありません。少なくともDeep Mindの観点からは、常に投資してきました。私の見解では、常に最も深く広い基盤を持ってきました。
実際、GoogleとDeep Mindを合わせると、過去10年間で現代産業が依存している画期的な技術の約90%を発明しました。もちろん最も有名なのはTransformerですが、深層強化学習、AlphaGoなどの強化学習技術も私たちが先駆けました。だから、将来新しいブレイクスルーが必要な場合、過去と同じように、将来それらのブレイクスルーを起こすのは私たちだと思います。
最後の賛成か反対です。Elon Muskは、私たちはシンギュラリティに入ったと言っています。
そうは思いません。非常に時期尚早だと思います。シンギュラリティは完全なAGIの到来の別の言葉だと思いますし、なぜまだそこからはるかに遠いと思うかを先ほど説明しました。到達すると思います。5年でも、それを考えると長い時間ではありませんが、シンギュラリティのようなものになる前に、まだやるべきことがたくさんあると思います。
Googleの文化とリーダーシップ
今のGoogleの文化について少し話してください。このレースに勝つために、しかし正しく行うために。リーダーシップ、LarryとSergeyは今どれくらい関わっていますか。どれくらい頻繁に話しますか。彼らの優先事項は何ですか。
彼らは非常に関わっています。Larryは戦略面でより関わっており、取締役会で会いますし、バレーを訪れる時にも会います。Sergeyはより実践的で、Geminiチームのコーディング、アルゴリズムの詳細に関わっています。
このコンピューターサイエンスの信じられないほどの瞬間に、2人ともエネルギッシュになっているのは素晴らしいことです。科学的観点だけから見ても、人類の歴史において信じられないほどエキサイティングな瞬間です。だから、当然、誰もが実践的に深く関わりたいと思います。
それは素晴らしいことですし、私たちは多くの世界の最高のものを組み合わせようとしています。物事を速く出荷し、リスクを取るスタートアップのエネルギー。それが見られると思います。大企業のリソースは素晴らしく有用です。しかし、長期的な研究のスペースを保護し、探索的な研究も行う。3ヶ月後に製品で提供するものだけを研究するのではなく。それは間違いだと思います。だから、これらすべての異なる要因をバランスさせようとしています。
昨年、うまくいっていると思いますし、まだもっとうまくやれると思いますし、今年もっとうまくやると思います。しかし、私たちの軌道には非常に満足しています。業界の誰よりも急勾配の改善と進歩の軌道だと思います。
AIと科学、信頼の問題
あなたはノーベル賞受賞者で、AIが科学研究を推進することにどれほど夢中か知っています。AI自体が、例えばノーベル賞に値する発見をした場合、誰が賞を受け取るべきですか。AIですか、人間ですか。
まだ人間だと思います。完全に独力で何を意味するかによりますが。今のところ、これらはまだツールです。非常に、おそらく究極の科学ツールのようなものですが、望遠鏡や顕微鏡のより良いバージョンのようなものだと見ています。自然界をよりよく調査できるように、常にツールを作ってきました。私たちは基本的に道具を作る動物です。それが人間を他の動物と区別するものです。それが私たちのスーパーパワーです。そこにはもちろんコンピューターも含まれ、AIはその究極の表現です。
ある意味で、私はAIを科学を行うための究極のツールだと考えてきましたし、常にそう考えてきました。予見可能な将来、それはトップの科学者との協力になると思います。創造的なアイデアや仮説を提供し、これらの素晴らしいツールがデータ処理、パターンマッチング、科学の探索部分を強化します。
あなたは明らかにDeep Mindを誰にでも売ることができました。これらすべての企業は、特に規制がテクノロジーに追いつかない場合、歴史が示すようにおそらく追いつかないでしょうが、私たちにあなたを信頼するよう多くを求めています。なぜ私たちはあなたを信頼すべきですか。そして、なぜGoogleが、これほどリスクが高く感じられるものに関して最も信頼すべき場所だと暗黙のうちに考えていると思いますか。
これらの企業を彼らの行動で判断する必要があると思いますし、関わっているリーダーの動機も見る必要があります。私にとって、私たちにとって、そしてそれがGoogleをDeep Mindの正しい家として選んだ理由の一つは、いくつかの理由があります。主な理由は、Googleの創設者とGoogleが彼らによって設立された方法が科学的な企業としてだったことです。
多くの人がGoogle自体がPhDプロジェクトだったことを忘れています。LarryとSergeyのPhDプロジェクトでした。だから彼らとすぐに親近感を感じました。そしてLarryが買収を主導しましたが、彼らが取締役会に集めた取締役会も、John Hennessyは議長で、自身もTuring Award受賞者ですし、Francis Arnoldもノーベル賞受賞者です。企業の取締役会にこれらの珍しい人々がいます。環境全体が非常に科学的で、科学と研究主導で、文化としてエンジニアリングが深く根付いています。
それは、最高レベルで科学を行うことは、本当に厳格で思慮深く、あらゆるところで科学的方法を適用することを意味します。それは技術だけでなく、組織としての運営方法にも当てはまると思います。だから、私たちは非常に思慮深く責任を持ち、世界に出す技術に対して可能な限り先見性を持とうとしていると感じています。
すべてが正しくなるわけではありません。とても複雑で新しく、斬新で、変革的な技術だからです。しかし、何か問題が起きた場合、できるだけ早く軌道修正できることを望んでいます。
最後に言いたいのは、Googleが世界で行おうとしていることの種類に惹かれたということです。世界の情報を整理することは非常に高貴な目標だと思います。それは明らかにGoogleの使命声明です。そして、それはDeep Mindの使命声明、知性を解決し、それを使って他のすべてを解決することと非常によく適合していると思いました。それが私たちの使命で、これら2つの使命声明は自然に適合しています。
AIと世界の情報の整理は自然に一緒になります。そして、これらはGoogleがマップからGmail、明らかに検索まで、よく知られている製品の種類だと思います。世界で本当に有用な製品だと思います。そして、AIがこれらの製品とどのように機能し、誰もが日常生活で使用するためにそれらを強化するかは簡単に適合すると思います。そして、それは世界にとって素晴らしいことだと思います。だから、それに貢献できることを嬉しく思っています。
ポスト希少性世界での意味と目的
ポスト希少性世界、私たちはそこにいます。人々はもはや仕事を持っていません。すべての技術目標を達成したら、個人的に時間をどう使う予定ですか。研究は自動化されているだけですよね。
物理学の限界を探求するためにそれを使いたいと思います。それが学校で私の好きな科目でした。大きな問題。現実の構造とは何か。現実の性質とは何か。意識の性質はどうか。フェルミのパラドックスの答え、これらすべてのこと。時間とは何か。重力とは何か。もっと多くの人が、日常生活を送りながら、これらの巨大な問題について本当に考えていないことに驚いています。私にとっては、常にこれらの深い謎の答えは何かと叫んでいるようなものです。AIを使って、そしてそれらすべてのことを探求したいと思います。AIによって解き放たれた新しいエネルギー源や素材の助けを借りて、星への旅もあるかもしれません。
仕事がなければ、私たちは皆、意味と目的を持つでしょうか。
正直に言うと、経済学よりもそれについての方が心配しています。経済学は、これらすべての追加の利益と生産性を得た時に、それが確実に誰もが利益を得るために共有されるようにできるかどうかという、ほとんど政治的な問題だと思います。そして、それが私が信じていることです。
しかし、それよりも大きな問題は、私たちの多くが仕事や科学的努力から得ている目的と意味についてです。新しい世界でそれをどのように見つけるのでしょうか。私の意見では、それを助けるために、新しい偉大な哲学者が必要だと思います。おそらく、私たちはアートともっと洗練され、行う探求、エクストリームスポーツのようなものともっと洗練されるでしょう。
今日、経済的利益だけのためではない多くのことをしています。おそらく将来、それらのもののエソテリックなバージョンを持つことになるでしょう。
この部屋の人々へのアドバイス
この部屋の全員が、AIについて何をすべきか疑問に思っています。何をすべきですか。10年後、ダボスでここに座って、この部屋の人々がAIについて犯した最大の過ちは何だと思いますか。
2つのことを言いたいと思います。1つは、若い世代と私たちの子どもたちなどについては、確実なことの一つは、大量の変化があるということです。だから、学習スキルの観点から、学習することを学ぶことが最も重要です。新しい状況にどれだけ早く適応し、持っているツールを使って新しい情報を吸収できるか。
CEOやビジネス関係者の方々には、今最も重要なことは、主要モデルと主要なサービスプロバイダーの多くのプロバイダーがいて、これらのAIモデルのためにさらに増えるということです。正しい方法でアプローチしていると感じるパートナーを選んでください。だから、あなたが世界で見たい方法でこのテクノロジーにアプローチしている変化を起こしている人々とパートナーを組んでください。そして、一緒に、AIが来るその未来を構築できると思います。
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