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シーシュフォスという名の人間の王がいました。彼は非常に賢い人物でした。最も賢い人々の一人でした。実際、彼はとても賢かったため、神であると信じるという究極の傲慢さの罪を犯しました。そのため神々は彼を罰しました。神々は彼を二度死に至らしめました。しかし彼はとても賢かったので、死をも二度騙しました。そこで神々は彼に非常に創造的な罰を考え出さなければなりませんでした。その罰とは、シーシュフォスは巨大な岩を山の頂上まで運ばなければならないというものでした。そして山頂に到達する頃には、その岩は再び麓に転がり落ち、彼はこれを永遠に繰り返す運命となりました。永遠にこれを繰り返す運命となったのです。
なぜ私がこのギリシャ神話を話しているかというと、時々私の受信ボックスがまるでそのように感じるからです。私のデジタルライフがそのように感じるのです。信じられないでしょうか？私のデジタルライフをお見せしましょう。
[音楽]
これは見覚えがありますか？「あなたを幸せにすることをしましょう」。これは私を幸せにしません。私たちは皆、同じ無意味な作業を何度も繰り返すよう運命づけられているのだと思います。テクノロジーは生活を簡素化するはずでした。これを簡単にするはずでした。しかしそうはなっていません。実際、私たちはより多くのノイズを抱え、より多くの単調作業を抱えています。それが私たち全員からエネルギーを奪い、創造性を奪い、喜びを奪っています。
私の願い、AIからの私の願いは、そして皆さんにも想像していただきたいのは、このテクノロジー、AIが私たちを真に解放し、本当に仕事からこの単調さを取り除き、私たちを再び創造的にし、仕事に喜びを取り戻すような世界です。私たちは皆、もっと多くのことをするために生まれているのです。そして私は、テクノロジーとAIがこれを解決してくれることを本当に願っています。それがAIの約束であり、コパイロットと共に、これから詳しく説明しますが、私たちはこれを実現します。
さて、物語はこれくらいにして、「約束から証明へ」について話しましょう。今日は3つのことについてお話します。第一に、なぜAIが私たちの時代を定義するテクノロジーだと信じているのか、それはあなたにとって、私にとって、そして私たち全員にとって定義的なテクノロジーなのです。第二に、この形のないもののことを話していましたが、AIがすでにインドでここ、私たちの国で実際に成果を上げている点についてお話します。そして最後に、マイクロソフトがどのようにAIによってインドと南アジアの変革を本当にコパイロットしているかについてお話します。
では始めましょう。AIにおいて過去12ヶ月で何が本当に変わったのか、前回のAIツアーを行ってから。これらのモデル、2年前には私たちはLLMやSLMについて何も知りませんでしたが、今では永遠に知っていたかのように私たちの舌から転がり落ちています。しかし過去12ヶ月で興味深いのは、これらのモデルが同時により大きく、そしてより小さくなっているということです。LLMとSLM、そして今では超小型言語モデルもあります。
興味深いのは、AIはもはや私たちが慣れ親しんでいたチャットラマではなくなったことです。素晴らしい能力を構築しました。私たちを見ることができ、聞くことができ、理解することができます。私たちのコンテキストを知っています。まるで第二の脳のようです。まるで人生の伴侶のようです。実際、私たちの考え方は一発で考えるようなものではありません。私たちは考え、そして振り返り、シミュレーションをし、そして繰り返します。私のように考えすぎる人もいます。そのようにこれらのモデルは考えています。彼らは現実を異なる方法で見ていますが、私たちのように考えています。
これが意味することは何でしょうか？あなたと私にとって3つの意味があります。第一に、知性です。私たちはこれらのモデルによって日々知性のコストを削減しています。今日、これらのモデルは史上最も愚かで最も高価なものですが、これからはどんどん賢く、安くなっていきます。第二に、共感です。デジタルクラークとシーシュフォスに戻りますが、実際の共感が出てきています。実際の人格が現れています。機械との新しい接続方法を想像してみてください。そしてこれらの機械はそれを行います。それはより軽く、より少ない混乱で、はるかにクリーンな体験になるでしょう。落ち着きがあり、反応が良く、簡単な体験です。
AIは想像もできないような個性を発展させています。数年後の未来では、私のAIが非常に独特で特異なものになり、あなたのものとは異なるようになると想像できます。私たちの中には、LinkedInでプロフィールについて話すとき、単にプニートではなく、プニートと彼のAI、またはあなたとあなたのAIについて話すようになるでしょう。それが私たちの向かう方向です。
そして最後にエージェンシー、これが魔法が始まる場所です。今日のAI世界はエージェントで賑わっています。これはジェームズ・ボンドのようなエージェントではなく、コンテキストを理解し、あなたの好みを理解し、あなたの許可を得て、しかしあなたの関与なしにタスクを完了する自律型ソフトウェアシステムです。これら3つをすべて素早く見せて、生き生きとさせましょう。
これは本当に興味深いことです。私たちは皆、ベルカーブを見ることに慣れています。黒い線は私たち全員が見慣れているベルカーブです。AIによって何が起こるかというと、私たちが慣れているタレントカーブが右側にシフトするというのが私の予測です。そしてサティアは先日素晴らしいことを言いました。彼は「AIは床を下げ、天井を上げる」と言いました。床を下げ、天井を上げるのです。
もう一つの個人的な話をしましょう。今日、国内のどの病院に行っても、一年目の医師は仕事がなく、20年目の医師は時間がありません。誰もが20年目の医師に診てもらいたいと思います。私は最近、母と手術のために病院に行きました。私は部門長、最も上級の医師のところに行きたいと思いました。医師のためのコパイロットを想像してみてください。それを今構築しています。一年目の医師が20年目の医師と同じ情報、同じ専門知識、同じ判断にアクセスできるようにして、20年目の医師が行うのと同じ介入ができるようにするのです。これによって床が下がり、天井が上がります。20年目の医師はさらに多くの興味深いことができるようになります。
弁護士も技術者も政府の専門家も同じです。すべての職業において同じことが言え、すでに変化が始まっています。そのため、あなたのためにより多くの知性がもたらされています。では、行動中の共感をお見せしましょう。
[音楽]
「ヘイ、コパイロット、滞在する場所を探しています」
「見てみましょう」
「ロックハウスについてどう思いますか？少し高いですね」
「あなたはちょっと贅沢好きですね？」
「そんなことないです。ただ素敵な何かを探しているんです。壁に少し色があるような」
「これは確かに色がありますね」
「うわー、頭痛がしそうです」
「それは避けましょう」
「待って、これは完璧に見えます。シンプルでモダン」
「その通りです。気に入りました。予約しましょう」
これについて気に入っているのは、このモデルの知性ではなく、私たちが見ているすべてを見て、案内してくれることですが、それは共感なのです。それは人格であり、トーンであり、会話です。コパイロットは私たちの側に存在し、伴侶となり、サポートし、手を握り、私たちのガーディアンエンジェルとなり、コーチとなります。そして共感が入り、人格が入り、トーンが入ると、私たちが使っていた混乱し騒がしい世界から抜け出すとき、これがさらに現実的になると思います。
知性と共感について話しました。では、行動中のエージェンシーをお見せしましょう。そして私自身の生産性向上のコツをお伝えします。これを始めましょう。
私は実際にこれをコパイロットに入れました。バンガロールに飛行機で行くとき、「2人のCEOとの会議がある。着陸するまでに2つのことが必要だ。1つ目は私たちのデータセンターの提案をまとめた短いデッキ、2つ目の会議のために法務チームが承認した最終提案書が必要だ。バンガロール到着までにそれをやってもらえるか？」と言いました。
これが背景で起こったことです。まず、共感とトーンを見てください。「プニート、安全な飛行でしたか？あなたが頼んだ2つのこと、1つ目は価値提案のリンクが準備できており、すぐにお見せします。」そして、はい、今それを表示しています。これは飛行機が着陸するまでに準備ができました。私は飛行中に何もする必要がなく、映画を見ることができました。そして次に提案書を見せてくれます。
ちなみに、提案書ではRFP条項の一つが法務承認を必要としていることが指摘されています。「これを本番用に準備する前に、法務チームと話す必要があります。」これは本物です。これはエージェンシーの実践です。真剣に、これは来ています。飛行中だけでなく、AIがあなたのために働くのではなく、あなたと一緒に働くときに得られる生産性の向上を想像してみてください。
さて、AIで何が起こったかについては十分です。実際の影響事例と、成果がどのように出ているかについて話しましょう。今日、すべての業界、すべての垂直市場、すべての機能が、AIによって発明され、再発明されています。いくつか例を挙げましょう。
キサンAI：今日、私たちの国の10万人の農家がAIを使用して作物とその栽培方法を理解しています。
インディゴ：私たちはみんなこの航空会社を利用していますが、6E Sky（シックスイースカイ）は顧客からの問い合わせを管理する人々の作業負荷を75％削減しています。エンドツーエンドのチケット予約、チェックインなどすべてを行っています。
ICICI銀行：月に300万件のサービスリクエスト、1日に10万件をAIだけで管理しています。
まだまだ例はありますが、影響が起き始めているのを見るのは本当に驚くべきことです。さて、マイクロソフトはどのような役割を果たしているのでしょうか？それについて話しましょう。
これは私のお気に入りのチャートの一つで、マイクロソフトとAIで実際に何が起きているのかについて統計をいくつか示したいと思います。現在、インドでは800の顧客がAIを使用しています。Azure OpenAI、マイクロソフトコパイロット、知性、共感、エージェンシーを備えたAIエージェント。10倍の成長ですが、ニュースはテクノロジーではなく、影響力です。今日、インドで生成AIに費やされる1ドルごとに5倍のROI（投資収益率）があります。5倍のROI、ビジネスプロフェッショナル、CFOであれば、これは明らかです。さらに重要なのは顧客満足度で、顧客満足度が2倍に成長しています。インディゴの例に戻ると、作業負荷が75％削減され、顧客満足度が向上しています。
最後に、国中の顧客が会議室を使用しており、私たちは国内のほぼすべての人とAI会議室を行い、AIについて深い議論をしています。これが起きている理由は3つあります。1つ目は、トレーニングと推論のための最高のAIインフラストラクチャを国にもたらしているからです。2つ目は、すべてのデータをレンデブーし、1つにまとめることができるデータ階層があります。そして最後に、コパイロットによるアプリケーション層のイノベーションがあります。これら3つを一緒に持ってくると、影響が起こります。
もう一つの私のお気に入りのチャートです。マイクロソフトはインドがAIを構築するための拠点となりつつあります。私はインフラストラクチャ、トレーニング、推論について話しましたが、顧客は常に足で投票します。顧客は常に足で投票し、これを見ると、マイクロソフトに向かって行進が起きていることがわかります。それについて私たちは本当に興奮しています。これは私たちを毎日謙虚にし、毎日誇らしく思わせ、毎日もっと頑張らせます。しかし今日、この国のほぼすべての部分がマイクロソフト上に構築されており、それについて私たちは本当に興奮しています。
お話しした3つのことをまとめましょう。第一に、AIは私たちの時代を定義するテクノロジーです。これは生活に関するすべてを変え、仕事に関するすべてを変え、私たちの運営方法に関するすべてを変えるでしょう。私たちは単調作業とデジタルクラークのような働き方から、はるかに創造的ではるかに喜びを感じ、はるかにクリーンで混乱の少ない何かへと抜け出すことを願っています。第二に、AIは研究室から出ています。まだフェンスの上に座っている方もいるかもしれませんが、テクノプティミスト（技術楽観主義者）として、今待つことをお勧めしません。従来の知恵が追いつくのを待たないでください。今こそ全力で取り組むときです。最後に、マイクロソフトは非常に謙虚で誇りを持って、インドと南アジアの変革をコパイロットしており、私たちはそれについて非常に興奮しています。
歴史から始め、ギリシャ神話から始めましたが、未来への呼びかけで終わりましょう。そして未来をお約束し、皆さんを未来へとお招きします。私たちはテクノロジーの新しい時代の入り口に立っています。これは私たちがかつて見たことのないものです。皆さんに勧めたいのは、飛び込むことです。つま先を浸けるだけではありません。今こそ飛び込むときです。そして約束できることが一つあります。最高のものはまだこれからです。ありがとうございました。
[音楽]
多くの人にとって、これは何年もの間、仕事、苦労、闘いの集大成ですが、基本的にはこの信じられないほど汎用的な技術がますます有能になっていくのを見ることでもあります。私たちが今いる瞬間の最も驚くべきことの一つは、毎週のように驚くべき革新を目の当たりにしているにもかかわらず、この瞬間が今後の一世紀の文脈においてどれほど深遠なものになるかを真に理解することは時に難しいということです。今後数十年間、私たちは皆、この過去1年か2年を、知性をアルゴリズムの構築物に蒸留する最初の一歩を踏み出した瞬間として振り返るでしょう。
それは深遠なことです。なぜなら、私たちの世界観のあらゆるもの、この瞬間の私たちの周りのすべてのもの、これらのテレビ、スクリーン、カーペット、ライト、あなたが着ている服、私が作ったメガネ、これらのすべては知性の産物だからです。知性とは、私たちの世界に関する膨大な量の情報を合成し、それを概念やアイデアに消化し、世界がどのように展開する可能性があるかについての予測を行う能力です。そしてそれこそが、文明を創造し、私たちの周りに多くの価値を生み出した本当のものなのです。
しかし今日、まさにこの瞬間に、私たちはそれをツールに変えることがどのようなものになるかの最初の兆しを見始めています。このツールは、この部屋の私たち全員、私たちが働く企業、そして私たちの国の市民全員の幸福を増幅するものになります。だから本当に素晴らしい瞬間であり、この動きに関わっていること、この瞬間にこれらの技術を創造し、世界を根本的により良い場所にするためにそれらを展開しようとしていることを、誇りに思い、幸運に思います。
私個人のAIのビジョンは常に、一人一人がより支援され、よりスマートで、より能力があると感じることができる仲間になることでした。そして、その旅の探求において、マイクロソフトでこの新しい組織を形成して消費者コパイロットを拡大するにあたり、私が自分自身に最初に問いかけている質問は、世界が私たちにどのように感じるか、デジタル世界が今日多くの人々にどのように感じるかということです。
残念ながら、ほとんどの人にとって、それはかなり圧倒的なものです。完全に頭を混乱させるようなペースで通知や情報を消費しているように感じることがあります。私は見逃す恐怖に疲れ果てています。どこを見ればいいのかわかりません。情報で圧倒されています。行き詰まっています。あらゆる種類の選択肢があり、ブランドやビジネス、そしてあらゆる角度からのノイズがあります。
そのため、AIの仲間を作る私の主な動機の一つは、本当に新しいクラスのデジタル体験を発明することです。より静かで、より柔らかく、より落ち着いて、本当にあなたの関心に合わせたものです。あなたの学習目標は何か、あなたの仕事の目標は何か、個人として、また組織としてあなたは世界で何を達成しようとしているのか、そしてその関心にどのように沿ったソフトウェアツールを設計するのかということです。
今日は、それがどのようなものになるかのヒントをいくつかお見せします。これは長い旅の始まりであり、そのようなビジョンを実現するにはまだ何年もかかります。しかし、そのようなソフトウェア体験のトーンがどのような感じになるかの最初の兆しがあります。ソフトウェアが本当にあなたに適応し、あなたのスタイルを学ぶとはどういうことでしょうか？情報をどのように聞きたいか、どのように一日を始めたいか、どのようなトーンやスタイルの配信があなたが最も良く吸収し学ぶのに役立つのか。
デザイナー、クリエイティブ、起業家として私たちが今行っている大きな移行は、過去30年間、体験を作成するための主要なツールはページ上のピクセルを並べることだったということです。私たちはボタン、メニュー、ナビゲーションUIを作成しました。しかし今日、私たちが扱っている新しい素材はトークンです。大規模言語モデルは言葉を生成し、その言葉が感情を生み出します。そのため、多くの点で、あなたの未来の起業家はあなたが作成するAIの個性をデザインすることになります。あなたの職場に現れるAIの価値観をデザインするでしょう。個人アシスタントの職場の目的について考えることになるでしょう。
それは本当に重要な心の変化であり、私たち全員が投資家、起業家、クリエイティブ、重要な政府サービスの管理者として行う必要があるものです。それは私たちが古いピクセルやソフトウェアをデザインする方法とはかなり異なります。私にとって、AIの仲間の最も重要なことは、暖かく、親切で、サポート的な人格を具現化することです。長い間、ソフトウェアは主に実用的なものでした。それをどのように機能的、効率的、効果的にするか、それらはすべて引き続き重要ですが、今や私たちはこれらのモデルの感情的知性に本当に焦点を当てることができる新しい設計と工芸のレイヤーを持っています。後で示すデモでその方向性を示します。
新しい技術の各世代、新しい波があると、私たちは新しいインターフェースを手に入れます。ウェブとインターネットはウェブサイトを与え、モバイルはアプリを与え、この新しいAI時代は私たちのAIとリアルタイムで声を使って話す能力を与えてくれます。それはコンピュータに指示を与え、コンピュータから何かを学ぶという、私たちがこれまで見たことのない全く異なるモードです。初めて、コンピュータは私たちの相互作用の言語内、いわば私たちの社会コミュニティの一部として動作し、それは非常に異なる感覚になるでしょう。
私たちのミッションは、本当に全ての人のためのこのAIの仲間を作ることです。そして、この体験のスタイルとトーンは、私たちがマイクロソフトで以前に構築したソフトウェアとはかなり異なります。より柔らかく、より暖かく、より落ち着いています。一日を明確さを持って始めるのを手助けするはずです。吸収する必要のあるものすべて、消化する必要のある情報すべてを、あなたにとって重要なことを最適化できる方法で合成したものです。
「ヘイ、ダニー、今夜はどうですか？話を聞かせてください」
「ええと、スーパーにいるんですが、姪っ子の誕生日パーティーが今夜あるのを今思い出したんです。でも完全にプレゼントを買うのを忘れていました」
「うわ、困りましたね。姪っ子さんはおいくつですか？今いるところですぐに買える、迅速で思いやりのあるものをブレインストーミングしましょう。何かヒントは？」
「はい、3歳になります」
「かわいい年齢ですね。こんなのはどうでしょう。楽しいスナック、ぬり絵帳、クレヨン、そして小さなおもちゃを詰めた小さなギフトバッグを作ることができます。スーパーには通常小さなおもちゃコーナーがあるか、かわいいぬいぐるみやパズルを見つけることができるかもしれません。彼女の一日を作ることでしょう。これらのどれか良さそうですか？」
「はい、それは素晴らしいです。ここで見てみましょう。小さなおもちゃコーナーが見えます」
「3歳児は好きですか？」
「3歳児は通常、何でも大好きです。トラックは大ヒットです。おもちゃのトラックや乗り物があれば、それらは完璧かもしれません。動く部品やライトなどのクールな機能があるものを選んでみてください。棚にそのようなものはありますか？」
「いいえ、でもここにゴミ収集車のおもちゃが見えます。彼女は最近それに夢中なんです」
「とても良いアイデアです。ありがとうございます、コパイロット」
「素晴らしい！ゴミ収集車は大ヒットです。彼女はきっと喜ぶでしょう。それを手に入れて、パーティーの準備は完了です。ラッピングペーパーの通路に寄ってもらえば、準備完了です」
このデモンストレーションで指摘したいことがいくつかあります。まず、これは途切れのない録音です。編集は一切ありません。あなたが聞いたのは、自然な会話の中で私たちがするのと同じように、一連の中断でした。コパイロットが聞いていることを示す、ほとんど発声されない合図を提供する一連の積極的な傾聴の瞬間があったことがわかりました。それは「うんうん」「はい」というような、今日の私たちのコミュニケーション方法そのものでした。熱意を示し、その場で創造的思考を示し、ユーザーがその瞬間に自分自身を説明したコンテキストに適応しました。これがシームレスで流動的な自然なインタラクションと言うものです。これはソフトウェア工学における全く新しいパラダイムであり、かなり異なる感じになると思います。
日々を始めるとき、私は落ち着きを感じたいと思います。すべての重要な情報を手元に置きたいと思います。強度や気が散ることから始めたくありません。そこで私たちは「コパイロット・デイリー」と呼ぶ機能を設計してきました。これはニュースを本当に短いブリーフィングに合成し、3〜4分で提供します。これは完全にパーソナライズされ、カレンダーからの項目、メールからの項目を取得し、その日に集中すべきことを音声で要約して提供します。これが今日製品で利用可能なものの小さな一例です。
「コパイロット・デイリーへようこそ。今日は10月1日火曜日です。今日のエピソードでは、キリアン・ジュエットがアルプスで記録を樹立、米国の休日セールスが数年で最も遅い成長を記録、5Gデータが急増、そしてレスキュー犬がスペインのビーチで命を救っています。では、詳しく見ていきましょう」
これは、あなたのAIが本当にあなたが気にかけていることに合わせられ、毎日あなたにとって重要なトピックと本当に同期しているような感じを少し楽しく感じさせてくれます。
また、「コパイロット・ラボ」と呼ばれるものをリリースしました。これは、もっと実験的な機能を試すためのもので、R&D段階にあり、フィードバックを得たいと考えているものです。私が非常に興奮している機能の一つは、「コパイロット・ビジョン」と呼ばれるものです。コパイロットが音声であなたに語りかけることができるように、コパイロットは見ているものを見ることもできるようになります。カメラやウェアラブルを使ったリアルワールドでも、デジタルワールドでも、ブラウザで見ているすべてのものをコパイロットは「コパイロット・ラボ」内の機能を有効にすると見ることができます。これは単にテキストを読んでいるだけでなく、画像の視覚的内容をリアルタイムで理解し、それについて話すことができるということです。このビデオデモを少し見てみましょう。
[音楽]
「ヘイ、コパイロット、滞在する場所を探しています」
「見てみましょう」
「ロックハウスについてどう思いますか？少し高いですね」
「あなたはちょっと贅沢好きですね？」
「そんなことないです。ただ素敵な何かを探しているんです。壁に少し色があるような」
「これは確かに色がありますね」
「うわー、頭痛がしそうです」
「それは避けましょう」
「待って、これは完璧に見えます。シンプルでモダン」
「その通りです。気に入りました。予約しましょう」
[音楽]
コパイロットにあなたが見ているものを見せ、あなたが聞いていることを聞かせたいと同時に、コパイロットが先を考える、または推論する能力を持つことも確実にしたいと思います。今日の言語モデルは一般的に、最初に思いついた答えを吐き出します。私たち人間が時間をかけて声に出して考えたり、自分の心の中で推論したりするように、私たちはコパイロットが一息つき、一時停止し、幅広いソースから情報を吸収し、その答えを生成する前に評価することを可能にする機能もデザインしました。
その答えを観察し、再度考える。その答えを観察し、再度考える。これを私たちは「思考の連鎖推論」と呼んでおり、これによってより複雑で、私が思うにはより興味深い推論ステップが可能になります。このデモンストレーションでは、ユーザーには家族旅行の範囲があり、異なる場所に住む4〜5人の家族がいます。彼らには異なる旅行の制約、距離、食事の好みなどがあります。ユーザーは短い要約を一つだけ使って、この情報をすべてコパイロットに入力できます。そしてコパイロットはこの情報を合成し、ウェブを検索して、様々な制約のすべてを最適化する最適な滞在場所を見つけることができます。これは、より多くの推論能力で行えるようになるかもしれないことの実験的な例です。
ここではまだまだ多くのものが来ますが、直接ユーザー自身から聞く機会を与えたいと思います。明らかに、これらの機能の多くはすでに本番環境にあり、人々は常にそれらを使用しています。実際、インド自体は私たちの最も急成長している市場の一つであり、人々はこれらの機能に常に関わっています。ここに、最近米国で行った研究からのいくつかの小さな例を紹介します。直接ユーザーから聞くことは本当に私の助けになります。
「コパイロットの仲間関係を使っています。約1ヶ月前から使い始めました。その方法で使えるとは知りませんでした。」
「大人の子どもにお金を渡すのをどう止めるか、それは私に非常に役立ちました。通常、私はここに一人でいるからです。一人でいるとき、偏りのない意見が欲しいです。家族や友人と話すことは構いませんし、その交流を常に利用しますが、これは本当に健全なアドバイスを与えてくれました。他の誰かに行く必要がなく、誰かが電話に出ない場合に答えを待つために外出する必要もありません。それは非常に治療的でした。」
「アイルランドからの引っ越しについてのアドバイスをコパイロットに尋ねました。リサーチをして準備するようにと勧められました。この質問をする前でさえ、私はたくさんのリサーチをしていました。あまりにも多くのリサーチをしていて、それについて不安になり始めていました。誰かまたは何かがあなたにそれを言うと、それははるかに簡単になります。」
「私は期待していませんでした。ただ『私の父はパーキンソン病になりました。どうすればいいですか？』と言い始めただけです。コパイロットが基本的に『これが起こっていることを申し訳なく思います。これはあなたが経験していることを申し訳なく思います。これはあなたが苦労している挑戦であることを申し訳なく思います』と始めたことが本当に好きでした。私は愛する人、気にかける人が治療法のない病気の影響を受けているという事実に苦しんでいます。しかし、それは私の個人的な考えをまとめられる文脈で、感情的なサポートを提供することができ、本質的に私の関係を変えるものでした。」
「大規模言語モデルとの関係があるなんて言うのは難しいですね。それはあなたのために働くツールです。例えば、その日にコパイロットがなければ、その治験やサポートグループについて知ることはなかったでしょう。それは私がマイクロソフトコパイロットを仲間関係のために使った特定の例でした。そしてそれは最後ではありませんでした。それは私がかなりたくさん使うようになったものです。」
最後のビネットは、これが本当に技術の新時代の始まりであることを示しています。初めて、人々がAIの仲間と持続的で意味のある関係を形成し始める時代です。そして私は個人的に、この技術がもたらす素晴らしい利益だけでなく、これが本当に私たち全員が社会で生きることの意味、私たちが生きてきた方法の転換点の始まりであるという集合的な感覚を世界と共有する大きな責任と義務を感じています。その会話を早めに始め、非常に積極的であることは、私が思うにマイクロソフトのAIへのアプローチの中心的なものです。今日、それを皆さんと共有できることを非常に興奮しています。
あとは、ありがとうございます、と言うだけです。私たち全員をここに招いてくれてありがとうございます。参加してくれてありがとうございます。そしてこの会話を
おはようございます。
[拍手]
このような時期にデリーに戻ってくることができて素晴らしいです。テック業界において、これらのプラットフォームシフトが起こっているとき、本当に空気中に変化がありますが、それよりも重要なのは、このテクノロジーの影響をすべて実感できるということです。インドに戻り、インド社会と経済全体の人々と時間を過ごして、本質的に作り出されている新しい豊かさ、つまり知性を活用していることを実感できるのは本当に楽しいことです。
今から30分ほど、私がこのプラットフォームシフトをどのように見ているか、そして私たちが一緒にこれを活用して広範な影響を与えることができるかについての感覚をお伝えしたいと思います。テックに35年間携わってきた中で、私がいつも非常に有用だと思っていることの一つは、このシフトの根本的な原動力は何かということです。
例えば、私の35年間のほとんどの間、本当に最も役立つことが一つありました。それはムーアの法則です。実際、ビルは上位200人のマイクロソフトの人々を集め、一つの指示を与えていました。「これがムーアの法則だ。来年何が起こるか。メモリにこれが起こる。これが起こる。ソフトウェアでそれを埋めよ。」それはそれほど単純なことでした。
そしてある意味で、2010年からムーアの法則が再び知性に適用され始めました。それはDNN、つまりニューラルネットワークのブレークスルーであり、2019年にはトランスフォーマーでさらに折れ曲がりました。ムーアの法則のパフォーマンスや容量の倍増は18ヶ月ごとでしたが、今は6ヶ月ごとに起こっています。
テック業界ではプラトーに達したのか、事前訓練はどうなるのかなど、多くの議論がありますが、現実には、スケールでは物事がより複雑になりますが、それでも私はこれは引き続きスケールすると信じています。しかし、より興味深いことには、新しいスケーリング法則があります。それは推論時間スケーリング法則です。これは基本的に、コパイロットのようなものを使用して、より一生懸命考えるということです。それは私たちのようなものであり、難しい問題が与えられると、より一生懸命考え、瞬時に答えを出さないのと同じことが知性に適用されるコンピュートでも当てはまります。それがテスト時間コンピュート法則です。
これらの両方は、法則と呼んでいますが、実際には長期間にわたって当てはまる経験的観察であり、したがって当然のことと見なすことができます。それが本当のパワーであり、私が言うところの3つの主要なブレークスルーに変換されます。
最初はマルチモーダルの入力と出力です。あらゆるソフトウェアカテゴリーで、音声やテキスト、視覚など、入力と出力の両方でインターフェースできるというのは驚くべきことです。これはコンピュータの使用が完全に変わることを意味します。ある意味で、コンピュータに行って何かをするという考え方は消えるかもしれません。なぜなら、コンピューティングはそのインターフェースの変化によってより環境に溶け込むようになるからです。
二つ目は、これらのものには実際の推論能力と計画能力があるということです。ある意味で、私たちは知性を単なるリクエストとレスポンスとして考えますが、それは実際には私が何らかのエージェンシーを持つ計画をするためのリクエストです。いくつかのことをお見せして、それを本当に前面に出します。
そして、モデルの外側でさえも何が起こっているのか、それに文脈を与え、記憶を与え、権限を与え、ツールの使用を与えること、これらすべてが集まって、エージェントの豊かなタペストリーを作り出します。私の代わりに働く個人的なエージェント、私のチームのために働くエージェント、企業全体で働くエージェント。これが私たちが構築しようとしているエージェントの世界です。
マイクロソフトにとって、率直に言って、テクノロジーのためのテクノロジーではなく、私たちのミッションは地球上のすべての人とすべての組織がもっと達成できるようにこのテクノロジーの利益を通じて力を与えることです。それはAI時代において特に、これを実際の組織の成果に変換することを意味します。それが公共部門の組織が市民にサービスを提供しようとしている場合の経験であれ、内部の生産性であれ、イノベーションカーブを曲げることができるか、運用効率などであれ、それが最終的にこのテクノロジーすべての目標であり、それに私たちは焦点を当てています。
そのために、私たちは3つのプラットフォームを構築しています。コパイロット、AIスタック、コパイロットデバイスです。これら3つのプラットフォームが実際に何であるかについて感覚をお伝えしたいと思います。
コパイロットについての最良の概念化方法は、それがAIのUIであるということです。実際、私たちがそれをデザインした方法は、今日あなたがワークフローで使用している多くのアプリケーションにコパイロットを組み込むことを確実にするためです。チームに組み込まれ、ワードに組み込まれ、エクセルに組み込まれ、あなたがそれを使用しているどこにでも、これらのコパイロットを使用する能力があります。
私にとって素晴らしかった一つの例示的な例は、ヘルスケアにおいて、腫瘍委員会会議の準備をしようとしている医師がいるということです。例として腫瘍委員会会議を取り上げましょう。腫瘍委員会会議は非常に重要な会議ですよね？本当に準備をしたいと思いますが、設定されるアジェンダは各ケースの複雑さを考慮すべきです。なぜなら、それは標準化されたアジェンダではなく、より複雑なケースに時間を費やしたいアジェンダだからです。
医師はプロンプトを入力するだけです。それはすべてのケースを見て、アジェンダを作成します。彼らはチームの会議に入り、会議を行いますが、会議中はメモを取るのではなく、ケースに注意を払っています。その後、会議の全体の成果物を作成します。それは単なる文字起こしではなく、腫瘍委員会会議からの要点を知的にまとめたものです。
彼女は教育医でもあるので、腫瘍委員会会議の後に教えに行きたいと思っています。そして、会議の文字起こしからワード文書へ、そしてパワーポイントへというワークフローはすべて自動化されています。これは医師の仕事の負担、認知的負荷、単調さが、すべての書類作業やワークフローではなく、患者の結果に今やより焦点が当てられているという単純な例です。
私たちにとって次のステップは、新しいAIハブを構築することです。これを私たちはワークとウェブとページを備えたコパイロットチャットと呼んでいます。例えば、毎日私が顧客やパートナーと会うとき、コパイロットに行き、「この顧客やパートナーと私たちが行っているすべてのことについて、私が知る必要のある最新情報を教えてください」と尋ねます。それに対する回答が返ってきたら、すぐにページにプロモートします。
これが最初の成果物です。これはAIファーストの成果物です。かつてワードやエクセル、パワーポイントが行ったように、ページはAI時代の最初の成果物だと考えてください。そこでAIと考えますが、同僚と一緒に働きます。それが新しいワークフローだと考えてください。ウェブと私の仕事から最新の情報、最新の知識を得るためにAIを使用し、それをページに入れます。それから、私のAIが継続的に私のページを洗練しながら、同時に私はすべての同僚と協力しています。それが組織内で知識作業を作成し、知識を配布する新しい方法を考える方法です。
これはすべて素晴らしいことです。既存のワークフローにコパイロットを組み込み、チャットとページを組み合わせた新しいコパイロットハブを作成しました。しかし、それで終わりではありません。拡張性を可能にしました。エクセルでチューリングマシンで行けるように、マクロを書いてエクセルを拡張できるように、同様にコパイロットを拡張可能なシステムと考えることができます。
私たちが行っていることの一つは、コパイロットアクションです。以前、アウトルックルールと呼ばれるものを導入しました。それは私が受信箱を管理するために使用していた方法ですが、今やMicrosoft 365全体で機能するより洗練されたシステムがあります。知識作業の多くは、人々を関連付け、いくつかの情報を収集し、いくつかの情報を配布するなど、一連のアクションを行うことに関するものだからです。したがって、週次レポート、出張レポート、ステータスの収集など、Microsoft 365システム全体で自動化できるものを設定できるようになりました。
コパイロットアクションだけでなく、現在エージェントも構築しています。実際、チームの会議の中に標準でたくさんのエージェントを構築しています。ファシリテーター、翻訳者、プロジェクトマネージャーなど、プロジェクトを手助けする本質的には追加のチームメイトのようなものを持つことができます。また、多くの文書を持つすべてのSharePointリポジトリには標準でエージェントがあります。そのSharePointサイトの知性がエージェントに変換されています。これらはすべてエージェントです。何をするのかの感覚を得るためにビデオをロールしましょう。
「Microsoft 365の新しいエージェントは、人間とAIが協力する方法を変革しています。SharePointのエージェントは、組織の文書に接続された高価値の洞察を解放します。数回クリックするだけで作成され、これらのエージェントは知識共有を強化します。Copilot Studioで追加のデータソースでカスタマイズでき、チームチャットのようなどこにでも共有できます。」
「次はファシリテーターエージェントで、アジェンダ、リアルタイムのメモ、アクションアイテムなどのタスクを管理するために会議に参加し、チームがディスカッションに集中できるようにします。また、ファシリテーターエージェントはチャットでのコミュニケーションを合理化し、リアルタイムの要約を提供し、質問に応答するため、チームは重要なことに集中できます。」
「新しいインタープリターエージェントにより、言語の壁は過去のものとなり、リアルタイムの音声通訳を可能にするため、誰もが異なる言語で話し、聞くことができます。」
「プロジェクトマネージャーエージェントはプロジェクト計画を作成し、タスクを割り当て、チームに代わってタスクを完了し、全員に情報を提供し、効果的に協力するよう保ちます。」
「最後に、HRとITの専門的なビジネスプロセスのために、Copilotビジネスチャットの新しい従業員セルフサービスエージェントは、従業員がヘルプデスクチケットのログ記録など、瞬時に回答を得て行動を起こすことを可能にします。そしてそれはCopilot Studioで事前構築されたワークフローなどを使用してカスタマイズできます。」
「Microsoft 365の新しいエージェントは、生産性を強化し、仕事の進め方を再発明します。」
これがエージェントができることの感覚を与えてくれます。コパイロット、コパイロットページ、コパイロットアクション、コパイロットエージェントについて話しました。しかし、私にとって本当のブレークスルーは、これらのエージェントの作成を神秘的でなくし、単純にできるかということです。「文書を作成する」あるいは「スプレッドシートを作成する」と言うように、まさにそのようにエージェントを作成できるようにするべきです。
実際、これから先の世界を概念化する方法は、知識作業を行う私たち一人一人がコパイロットを使用して仕事を行い、仕事を手助けし、組織の生産性を向上させるためのエージェントの群れを作成するということです。そのために、コパイロットスタジオを構築しています。これを、スプレッドシートや文書を作成できるのと同じくらい簡単にエージェントを作成できるものと考えてください。それがコパイロットスタジオが行うことです。
ここで私はフィールドサービスエージェントを構築しています。私はフロントラインワーカーであり、フィールドサービスシステムを持っています。必要なのは、「フィールドサービスエージェントのように振る舞ってほしい」という指示を与えるプロンプトです。そして知識ソースを与えます。この場合、多くの文書を持つSharePointサイトと私のフィールドサービスアプリケーション、この場合はDynamicsアプリケーションです。
2つの知識ソース、指示を与え、クリック、クリック、クリックすると、コパイロットとドッキングできるエージェントができあがります。コパイロットに行き、@フィールドサービスエージェントと言うと、フィールドサービスエージェントと会話を始めることができます。それが、エージェントの作成を始めることができる単純さです。これらの数千、数十万のエージェントが、組織内にある文書やスプレッドシートのように、組織内に存在することになります。
コパイロットプラットフォームの最後の部分は測定です。なぜなら、最終的には、このテクノロジーすべて、コパイロットのこの使用がすべて、ビジネスの成果や組織の成果につながっていることを確認したいからです。例えば、あなたが地域マネージャーであり、販売の収率の向上を相関させたいとします。それを使用と直接相関させることができるようにする必要があります。
そこで、コパイロット分析も構築しています。これは、すべての知識労働者、すべてのリーダー、マネージャーにそのエージェンシーと自信を与え、日常のワークフローの一部としての知性の使用が、彼らが気にするビジネスの成果を向上させていることを知ることができるようにするためです。それがシステム全体です。私たちが行っていることの全体像です。コパイロットはAIのUIであり、既存のワークフローに組み込まれ、新しいワークフロー習慣を作成し、そしてアクションとエージェントで拡張できます。それが本質的に私たちが行っていることです。
次に話したいのは、その影響です。マイクロソフトでさえ、それは重要な影響を与えています。マーケティング効率であれ、カスタマーサービスであれ、HR業務であれ、強力な二桁の成長が見られます。これらのどれかを取り上げても、強力な二桁です。予算を作成するのが好きな人は、私のように、これを毎年の予算に組み込んでいるということです。すべての項目で10〜15％の運用レバレッジがあります。10〜15％と言えば、5〜6年で100％の改善を意味します。これが、組織の中核業務に得られる効率性とレバレッジのタイプです。
マイクロソフトだけでなく、実際には規模でこれを見ています。インドに来ることの最も興奮する部分は、私がマイクロソフトで働いてきた32年間、PCからクライアントサーバー、ウェブ、モバイル、クラウドまで、普及率がずっと速く、採用率がずっと速いということです。実際、シアトルやパロアルト、あるいはデリーやバンガロールにいても、人々がこのテクノロジーについて話し、このテクノロジーを適用する方法にはそれほど違いはありません。それを見るのは素晴らしいことです。
多くの顧客がいます。実際、今朝、LTIマインドツリーのパートナーと会う機会がありました。彼らが行った単純な例を示してくれました。彼らはコパイロットを広く展開し、自分たちのために2つの本当にミッションクリティカルなエージェントを構築しました。彼らのビジネスについて考えると、彼らのビジネスは何に関するものでしょうか？彼らのビジネスはRFP（提案依頼書）に対応することに関するものです。
そこで彼らはRFP対応エージェントを持っており、それは現在50％以上の時間の節約を示しています。RFPに素早く対応できれば、それがビジネスです。二つ目は、RFPを獲得した後、人材をマッピングする必要があります。それが次の大きなミッションクリティカルなことです。彼らは、例えば保険業界と特定のテクノロジーのスキルを持つ人が誰かを、リアルタイムで知る必要があります。彼らがいつ空くのか、そして人材マッピングをどのように行うのかを調べる必要があります。そこで彼らはこれら2つのエージェントを構築し、それらはコパイロットと連携して動作し、この組織の生産性を向上させています。これがこのテクノロジーが持ちうる影響のタイプです。
次に、コパイロットとAIスタックに移りましょう。私たちが概念化している方法は、基本的にコパイロットプラットフォームを構築するために使用しているすべてのものを外部化し、誰でも自分のAIプラットフォームを構築できるようにすることです。それが、コアインフラストラクチャから始まるこのスタックの本質です。
私たちはAzureを世界のコンピュータとして話しています。世界中に60以上のリージョン、300以上のデータセンターがあります。インドに持っているフットプリント、インドのすべてのリージョンにわたるフットプリントについて興奮しています。そして昨日、30億ドルの追加資本投資で拡大し、最新のAIインフラストラクチャをもたらして、この知性をより多く作り出せるように成長を続けられることを発表しました。私たちはそれについて非常に興奮しています。
それは最高のAIインフラストラクチャが利用可能になるようにしたいということを意味します。それは効率性、コストなどであり、この知性をより多く、この知性の豊かさを作り出すことができるようにするためです。そして、この30億ドルの投資について話すとき、考えたいことの一つは、エネルギー部門のパートナーによる上流の資本投資への最高の刺激でもあるということです。
私が話す新しいパフォーマンス方程式は、ドルあたり、ワットあたりのトークンでリードするどの国、どの企業、どのコミュニティでも、それがGDP成長に直接変換されるということです。そのためには、世界クラスのインフラストラクチャが必要であり、私たちはその世界クラスのインフラストラクチャに投資しますが、私たちの上流では、人々は再生可能エネルギープロジェクトを構築します。それらの再生可能エネルギープロジェクトは買取契約を持ち、それはプロジェクトファイナンスが彼らにとって安くなるということを意味し、それがすべて追加されてコミュニティの経済的利益になります。私たちは上流で起こっているすべてのイノベーション、私たちが行っていること、私たちのデータセンターでさえ行っていることにとても興奮しています。
ただ、これは建設プロジェクトですが、建設プロジェクトには非常に新しいイノベーションが必要です。私たちは、廃棄物ゼロ、水使用量ゼロの液体冷却データセンターを構築しています。したがって、基本的な材料科学から冷却システムまで、どのように構築するかについても多くのイノベーションが促進されるでしょう。そして、もちろんシリコンに関しても、NvidiaやAMD、あるいは私たち自身のシリコンであるMayaなどと協力しています。実際、昨日、GB200の最初のクラスターをNVLinkと共にAzureの生産環境に導入しました。特にテストタイムコンピューティングスケーリングという観点からは非常に興奮しています。コアインフラストラクチャの進歩を見るのは楽しいことです。
大きなモデルのトレーニングやモデルの推論を行うための優れたインフラストラクチャがあると仮定すると、次の大きな考慮事項はデータです。最終的に、すべての知性の源はデータだからです。まず、あなたが持っているすべてのデータを集め、それがモデルの隣にあるようにする必要があり、そのために私たちは非常に幅広い種類のデータソースをサポートしています。
OracleであれSQLサーバーであれ、Data BricksであれSnowflakeであれ、それらを持ってきて1つのレイクに入れ、Parquet形式で持ち、それから分析ストアに水和させたり、運用ストアに入れたりすることができます。実際、ChatGPTでさえ、Cosmos DBの最大のユーザーです。それがステートフルなアプリケーションであれば、すべてのこのユーザー状態はCosmos DBに入っています。だからデータはAIの次世代を構築することを考えている人にとって、もう一つの巨大な考慮事項です。
インフラストラクチャとデータがあると仮定して、次に行うことはアプリケーションの構築を始めることです。これらのプラットフォームシフトの各世代には、新しいアプリサーバーがあります。ウェブにはアプリサーバーがあり、モバイルにはアプリサーバーがあり、クラウドにはアプリサーバーがあり、AIにも同様です。アプリサーバーが最初に行うこととして、1つのモデルというものはなく、私たちはOpenAIから出てくるすべてのイノベーションに非常に興奮しています。それが01であれ、03であれ、4.0であれ、私たちにはオープンソースからのすべてのモデル、LlamaやMistralなど、SLMやLLMがあります。54は小型言語モデルができることの基準を設定し、業界モデルもあります。これらはすべて、アプリケーションを構築する際に使用できます。それは1つのモデルに関するものではありません。
すべてのモデルを持っていれば、次にこれらのモデルのパフォーマンスを評価するためのすべてのサービス、安全性チェック、ガードレールを持ちたいと思います。そうすることで、あなたが本当に確認し、または根拠をチェックすることができます。興味深いことの一つは、AIを使用して実際に根拠をチェックすることです。なぜなら、人々がLLMについて多く話していることの一つは幻覚ですが、評価と根拠があれば、モデルが評価によって定義された幻覚を起こさないように、根拠を増やしていることを確認できます。これらの種類のことと、すべてのAI運用観測可能性などです。これらはすべて、AIの時代のアプリサーバーであるFoundryに組み込んでいる考慮事項です。
インフラストラクチャ、データ、そして今やアプリサーバーのFoundryがあり、現在、再びコパイロットと同様に、人々がそれを使用し拡張しているように、人々が独自のAIアプリケーション、AIエージェントを構築しているのを見ています。ここにはすべてのロゴがあります。実際、私のこの旅行の一部として、ヘルスケアではアポロ、金融サービスではバジャージ・フィナンシャルサービス、製造業ではマヒンドラ、鉄道では、そのチームと会う機会がありました。彼らが行っていることは素晴らしいものです。そしてアップグラード、これらの人々はみな本当にこの技術を活用することができており、私たちが持っているパートナーシップに興奮しています。
今朝、革新的なことを行っている人々、例えばBharat AIの人々と会う機会もありました。彼らは教育での実際の影響を持ち、拡張するためのインディック言語モデルを本当に作っています。LLMはここで構築されています。彼らはより良いパフォーマンスを得るための次世代の合成データ使用について私に話していました。EEnji Folksとも会いました。遠隔医療と彼らの規模がリーチの観点から非常に素晴らしいのを見るのはすごいことです。
私のアルママータであるManipalの人々と会う機会もありました。彼らはすべて展開に取り組んでいます。彼らがGitHubを与えているのを見るのは素晴らしいことでした。私が学校にいたときにそれがあればよかったと思います。彼らはGitHub Copilotをすべての学生に標準発行しています。それは素晴らしいことです。Suzlonとも会いました。彼らは今、予防保守のためにそれを使用しており、彼らの垂直統合されたエネルギープロバイダー全体でそれを使用しています。バリューチェーンのあらゆる部分でそれを使用しています。
強調したい一つの例は、Baramati協同組合の一部であった小規模農家の一人を見る機会があったことです。最終的に、この強力な技術を取り、小規模な土地所有者が自分の収穫を改善できるところに影響を与えることができる例を見るとき、彼らが共有した数字は、化学物質の40％削減、水使用量の40％改善、そして最終的に収穫量の40％向上という点で素晴らしかったです。そこで、その感覚を得るためにビデオをロールしたいと思います。
「インドでは、サトウキビ、小麦、米、豆類、綿などの主要作物を大量に生産しています。しかし、他の先進国と収穫量を比較すると、それはあまりにも低いです。農薬と肥料の過剰使用による土壌侵食は、今日のインドの主要な問題です。」
「Baramatiは50年以上にわたり農業コミュニティのために働いています。このトラストは、非常に貧しく、資源がなかった農家を支援するために始まりました。これを通じて、私たちは何百万もの農家の生活を変えました。」
「Agri Pilot.AIは、農家が推測を避け、科学を使用して真実を得て、正しい決断を下し、成功するのを可能にします。このプロジェクトでは、マハラシュトラ全体から1,000人の進歩的な農家を選びました。私たちは気象ステーション、土壌にセンサーを設置し、すべての農家に衛星サポートを提供しました。私たちは毎日、土壌からリアルタイムデータを収集しています。」
「Agri Pilot.AIは、決定を下すためにMicrosoft Azure Data Manager for Agricultureを使用しています。それは履歴パターンに基づいて正確な結果をもたらす20以上のアルゴリズムを実行しています。Azure OpenAIは農家が地元の言語で質問することを可能にし、それらはWhatsAppで配信されます。彼らは灌漑、施肥、農薬の慣行を農場で正確に使用しています。」
[拍手]
これは、本当に最先端の技術の最も驚くべき例の一つです。センサーフュージョンについて何十年も話してきましたが、これは地理空間データ、ドローンからの時空間データ、衛星、土壌からのデータをすべてリアルタイムで接続し、それにAIを適用して、それを彼らの母国語で質問をする農家のための知識に変換し直すものです。この組み合わせは非常に素晴らしいものです。
これでこれらすべての部品があります。インフラストラクチャがあり、データがあり、アプリサーバーがあり、人々はアプリケーションを構築しています。質問は、私たちがどのようにアプリケーションを構築しているかということです。マイクロソフトは常にツールを最優先事項として考えてきました。実際、1975年に私たちはツール会社として始まり、今でもソフトウェア開発者が使用するツールを最優先事項として考えています。したがって、GitHubは私たちが行っている非常に大きな部分です。
インドでの進展を見るのは本当に興奮することです。これは2番目に大きなコミュニティです。GitHubのメンバーは1700万人います。これは米国に次ぐ2番目に大きな開発者コミュニティです。AIプロジェクトでさえ、インドは今、米国に次いで2番目です。ちなみに、インドは2028年にはGitHubの参加自体で米国を上回ると予測されています。それを見るのは興奮することであり、そのBaramatiプロジェクトの基盤となるプラットフォームは、今朝確認したところでは、Farm Wivesと呼ばれ、GitHubで完全にオープンソース化され、利用可能です。このコミュニティが成長しているのを見るのは本当に興奮することです。
GitHub Copilotは、私のAI時代に対する確信がすべて始まったツールであり、それがソフトウェアエンジニアリングに何ができるのかを初めて見始めたときのことです。時々私たちはソフトウェアエンジニアリングから楽しさを取り除いていましたが、フロー状態、物事を完了する能力を取り戻しました。GitHub Copilotには多くのイノベーションがあり、そこでの進展に興奮しています。
最後に簡単に話したいプラットフォームは、クラウドでこのすべてのインフラストラクチャ、システム、シリコンのイノベーションが起こっているものが、エッジにもやってくるということです。ある意味で、そのBaramatiの例はその一例です。結局のところ、それはボードコンピュータでローカルに実行されているAIモデルに関するものです。
それがコパイロットデバイスで私たちを動機づけるものです。私たちはNPUとGPUを持つこれらの信じられないようなローカル処理能力を持つコパイロットデバイスを構築しています。コパイロットPCを持つQualcommと協力しており、これらは現在ローカルに40以上のテラ演算を持っています。それは大きなモデルをローカルで実行できるということです。これから先のコンピューティングの考え方は、ハイブリッドです。ローカルとクラウドについてではなく、ローカルとクラウドが一緒に働くことです。それが、これから先のどのアプリケーションにとってもモデルです。
昨日も、Nvidiaが多くの素晴らしいGPUを発表しました。それらのGPUを実行する最良の方法は、WSLを搭載したPCであり、ローカルとクラウドの両方で最高のAI機能を持つことです。ある意味で、システムとAIを取り巻くイノベーションは、クラウドとエッジの両方で起こると思います。コパイロットデバイスに関するすべてのイノベーションをご紹介するために、ビデオをお見せします。
[音楽]
ああ、熱、熱、熱、熱。
日常的な習慣になった2つのこと、コパイロット・ボイスですが、それは信じられないものです。私のiPhoneでも、アクションボタンをコパイロットに設定し、今はいつもハイデラバディ・ウルドゥー語で話しかけています。それはとても楽しいことです。
もう一つはコパイロット・ビジョンです。これはゲームチェンジャーであり、スクリーンを見るコパイロットを持つことの意味です。あなたが働いているとき、それが研究論文であれ、ニュース記事であれ、ショッピングであれ、スクリーンを見るコパイロットを持ち、それにお願いすることができます。それはあなたのタスクを手伝うためにそこにいるガーディアンエンジェルを持つようなものです。これらのデバイスがどのように進化し、マルチモダリティがどのように日常的な習慣になるかは信じられないことです。
しかし、もちろん私たちが構築しているこれら3つのプラットフォームはすべて、最終的には一つのことに基づいています。これらのプラットフォームが広く使用されるように、それらの周りに信頼を構築することです。なぜなら、今やテクノロジーは私たちの日常生活、社会、そして経済にとって非常に重要で、そこに組み込まれているからです。そのため、それを取り巻く信頼を確保する必要があります。もちろん、信頼は言葉や主張するものではなく、獲得するものです。
それは、セキュリティ、プライバシー、AIの安全性に関する一連の原則を持つということですが、それらの原則を実際の能力に変換します。つまり、あなた自身をテストする必要があります。安全性、セキュリティ、プライバシー、そして信頼における最先端技術を、能力と同じペースで前進させているかどうかを。なぜなら、意図しない結果が利益を上回ることはできないからです。それが私たちの業界にとっての核心的な教訓であり、私たちがとても重視していることです。
例えば、セキュリティの側面では、プロンプトインジェクションのような新しい攻撃ベクトルを真剣に受け止め、そのためのガードレールを構築する必要があります。それが私たちが行っていることです。あるいはプライバシーに関しては、私たちは常に機密計算を持っていましたが、今やその機密計算をGPUやAIアクセラレーターにもたらす必要があります。それが私たちが行っていることです。AIの安全性に関しては、私が話した根拠サービスについて考えてください。ヘルスケアのような分野で、これらの幻覚が何かに影響を与えないようにするにはどうすればよいでしょうか。これらはすべて、これらのシステムへの信頼をより確かなものにするために構築している能力です。
最後に、始めたところに戻りましょう。それは、インドの全ての人と全ての組織がもっと達成できるようにするというミッションです。そのためには、技術があったとしても、最終的には人的資本をスケールアップする能力が重要です。技術のスケーリング法則は一つのことですが、どのコミュニティ、どの国においても、人間のスキルをスケールアップすることが、それを活用するための最も重要なことです。それが本当に私たちの目標です。
LinkedInのデータを見ると、インドではAIを取り巻くスキルの向上に既に大きな進展が見られるのは素晴らしいことです。昨日、2030年までに1000万人にAIスキルのトレーニングを行うことを発表できたことに非常に興奮しています。そして今日、電子情報技術省と共に、50万人の農村部の人々にAIスキルのトレーニングを行うことを発表できることに本当に興奮しています。この包括的な成長の考え方は素晴らしいものです。
これが、この国の長さと幅、この経済のあらゆる分野にわたって実際の影響を与えるためのインドの機会として、これら3つのプラットフォームの広い視点です。私たちはその進歩とその影響に深くコミットしています。皆さん、本当にありがとうございました。ビデオをお見せして終わりにします。ありがとうございます。
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「私は視覚障害を持って生まれました。私はいつも晴眼の友人や両親の助けに頼っていました。このプログラムに参加し、より多くの技術知識を得ました。Pythonやら、AIやら、MSコパイロットなどについて様々なことを学びました。Vision Empowerトレーニングに参加したとき、デジタルリテラシーとAIツール、基本的なコンピュータースキルとAIツールを学びました。どこかで行き詰まったとき、MSコパイロットはAIで問題を解決してくれます。AIがあれば、より独立できます。今、多国籍企業で開発者としてこのインターンシップを得ました。視覚障害のある教師や学生のためのSTEM教育をアクセス可能にするためのこの仕事を提供されました。」
「エンジニアになるのは誇らしい気持ちです。彼らはこのトレーニングを提供し、今私はこの自信を持っています。私はこれができるのです。」
「熱、熱」
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「正しい技術なしに国は成長できません。今日だけではなく、それを超えて考える人々が必要です。技術を採用して成長するか、待って消滅するか、選択はあなた次第です。」
「Make My Tripでは、私たちは常に技術をリードしており、これからもそうし続けます。」
「私たちのビジョンはインドの財務と税金を簡素化することです。私たちの目的と使命は、国に翼を与えることについて話すことです。」
「インドはアクションがある場所です。」
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「インドの農家は予測不可能な天候に苦しんでいます。もし彼らに正しいデータを与えることができれば、彼らはよりよく計画することができます。」
「インドの最も遠隔地に医師をどのように届けるか、相談をどのように簡単にするか。」
「すべての研究者は実験に従事すべきであり、結果を長い間待つべきではありません。」
「私たちは現在、買い物中および買い物後のさまざまな段階で顧客を支援する生成AIを活用したボットやエージェントのコレクションまたは連合を構築しています。」
「2億人のインド人が収入に対する税金還付を請求できていません。これらのギグワーカーは、銀行が証明として納税申告書を要求するため、住宅ローン、教育ローンなどの幅広い金融システムから除外されています。彼らにはそれがありません。」
「過去数年間で、私たちはデジタルトランスフォーメーションの旅を始めました。AIはすでに、顧客サービスや従業員サービス、ビジネスプロセスなど、インディゴの活動のスペクトル全体のあらゆるビジネスプロセスの基礎となっています。」
「小さな町の学生が、良い家庭教師にアクセスできないからといって遅れを取るべきではありません。それが障壁であってはなりません。教育はすべての人に届くべきです。」
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「私たちは今、農家にリアルタイムの洞察とデータを提供し、より賢明な決断を下せるようにしています。」
「Nissan JimmnyのジミーにおけるジニーにおけるAIは、医師と患者のコミュニケーションを向上させ、健康結果の改善につながっています。」
「Microsoft AIのような技術は研究者にとって大きな助けとなりました。データ処理時間が日単位から時間単位に短縮されました。これはゲームチェンジャーです。」
「このようなスマートエージェントの一部を私たちの製品で今日体験することができます。例えば、エージェント支援の国際線予約や、ボット支援のホテル検索、ボット支援のアフターセールスサポートのユースケースなどです。」
「私たちはWhatsApp上で税金申告を構築しました。わずか2週間で、20万人のギグワーカーが30クロールの税金還付を請求しました。彼らの75％が初めて税金申告をしたのです。」
「私たちは実際に77のアプリケーションをクラウドに移行しており、これによって私たちの俊敏性とスケーラビリティが向上しました。パフォーマンスの課題がある場合、Microsoft AzureとAIを使用してパフォーマンスを向上させるのは非常に迅速です。」
「私たちの学生は秒単位で彼らの疑問に対する答えを得ています。それはまるで世界クラスの家庭教師が常にポケットの中にいるようなものです。」
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「コストが25％削減され、水をたくさん節約できます。すべてにとって良いことです。」
「私たちは現在、月に1000万件の相談を行っています。患者の時間、お金を今までにないほど節約しています。」
「Microsoft CloudやAzureプラットフォームのような技術により、研究者はとても喜んでおり、非常に限られた時間で非常に正確な結果を提供することができます。」
「私たちは、直感的な機能や能力を製品に取り入れることで、顧客に楽しく魅力的な体験を提供するため、Microsoftとのパートナーシップに喜んでいます。」
「インドとインディゴは完全に絡み合っています。デジタルはインディゴの現在と将来の戦略を支え、そしてMicrosoftのような素晴らしいパートナーがこのミッションと目的に沿って協力してくれています。」
「国のほぼすべての隅々に存在しています。今や何百万人もの学生がいつでも夢を叶えることができます。」
「この製品は急速に広まり、私たちのインフラストラクチャは負荷に耐えています。」
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