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こんにちは、皆さん。今日のテーマは「AGIは私たちが考えるよりも早く実現するのか」についてです。AIの著名な専門家たちの中には、AGIは最悪でも3～5年後、あるいは数ヶ月から1年以内にも実現するかもしれないと示唆する人々がいます。一方で、ゲイリー・マーカスのように、AGIはまだ遠い将来のことであり、私たちはLLMという技術に対して過度に興奮しているのではないかと主張する人々もいます。
AGIはいつ実現するのか、あるいはそもそも実現するのか？それが今日の話題です。今日は2025年3月18日、デイリーAIショーへようこそ。私はブライアン、今日はジミー、ベス、アンディが参加しています。カールもまもなく加わる予定です。
この話題について調査していると、ゲイリー・マーカスのコメントに本当に引き込まれました。彼は、AGIが私たちが考えるほど近くはないかもしれない理由について、おそらく最も説得力のある議論を展開しています。また、AGIが近いと主張する人々には、そう言う動機があるかもしれません。利益を求める大企業や、新たな投資ラウンドを得ようとしている企業などです。
イーロン・マスクやサム・アルトマン、ダリオなどが、新たな投資ラウンドを確保するためや熱狂を維持するために、AGIが実際よりも近いと言うシナリオを想像できます。アンディ、まず最初に意見を聞かせてもらえますか？
私はゲイリー・マーカスをフォローしていて、彼はこの分野で非常に重要な思想家です。教授であり、多くの研究者やインフルエンサーに対する対抗馬として、科学的懐疑主義者の立場から重要な声を上げています。しかし個人的には、彼はAGIに対して非常に高い基準を設定していると思います。
AGIは「人間ができることなら何でもできる知能システム」と定義されることがありますが、単に「どんな人間でもできること」ではなく、「最も優れた人間ができること」を指すことが多いです。マーカスは、現在のAIが完全に一般化可能な推論を示さないことを指摘していますが、人間も同じような間違いをします。私たちは最高の人間でさえ、一般知能の適用において完璧であるとは考えていません。
AGIを宣言する時期を決めるより重要な基準は、知能がどの時点で人間を大きく置き換えるレベルの能力に達するか、そしていつ、欠点はあるかもしれないが、それでも驚くほど多くの人間より能力が高いポイントに到達するかということです。
特殊な能力を持つ人々（計算の天才など）がいますが、彼らは必ずしも一般化可能な知能を持っているわけではなく、特定の分野に焦点を当てた特別な知能を持っています。私たちはLLMやその他のモデル（状態空間モデルなど）の開発において、特定の分野で人間のどんな能力をも凌駕する特殊知能を見ることになるでしょう。
AGIの基準は、「あらゆる人間のあらゆる特殊なタスクや知能を上回ることができる」必要はないと思います。AGIが社会に対して深刻な影響を与えるにはそこまで必要ありません。
ベス、定義に関する質問に答えてもらえますか？これは問題の一部ですよね？
定義の問題もありますが、私たちは定義にばかり焦点を当てすぎて、その結果や影響に十分焦点を当てていないと思います。人工一般知能を定義しようとすると、「ほとんどの人間より優れている」とは何かという議論になりますが、「ほとんどの人間ができること」の基準は定義されていません。
AGIが思っているより近いと言っている人々について言えば、最近ボブ・ブキャナンがエズラ・クラインのポッドキャストでインタビューを受けました。彼はバイデン政権のAIアドバイザーで、政府が何を知り、話し合い、考えているかについての内部情報を持っています。
イーサン・ミクがずっと言っていたように、これが真実だと信じる必要はありませんが、これらのことについて最も詳しい人々がこれが真実だと信じ、私たちがまだ準備していない変化が来ると信じていることに注意を払うのは良いことです。それは「私に投資してください」というメッセージではなく、「あなたたちは私たちが何をしているのか本当に理解していない」というメッセージです。
ブライアン、あなたの言う通り、裏の動機はあるかもしれませんが、それは「私に投資して」というメッセージではなく、「物事について考えるべきだ」というメッセージです。例外はヤン・ルカンで、彼にとってAGIはあなたの猫より賢くあるべきだと言っています。
いい指摘ですね。私たちが追っている人々、特にイーサン・ミクについては、彼が研究者としての視点から教育的なアプローチをとり、特定の陣営に偏らないことを評価しています。しかし、少し反論させてください。
サム・アルトマンがお金や会社の成長に関心がないとしても、彼らがXなどでシェアしている方法を見ると、彼の言うことを額面通り受け取り、「サム・アルトマンやダリオ、Googleのディープマインドの最高の頭脳たちより詳しい人がいるだろうか？」と考えるのは簡単です。しかし、彼らが現在何をしていて、なぜAGIが近いか遠いかを示唆しているのかについての動機を考える必要があります。
米国政府の視点を含めると、彼らが引きたいレバーとその理由を考える必要があります。特に、ゲイリー・マーカスが指摘するように、GPT-4.5が何年もの投資と数十億ドルのトレーニングにもかかわらず、「特定の雰囲気」を持つだけのものだとするなら、それは失望と言えるかもしれません。
もし5がドラスティックなものではなく、4.5が中国やその他の動きに対する即席の反応だとしたら、それは奇妙です。OpenAIがそのようなプレッシャーを感じるとは思いづらいですが、Googleが過去1年半でつまずいてきたのを見てきましたし、今では彼らも参入しています。1年前は、私たちはGoogleが自分たちの足を引っ張っていると笑い、愚かなことをして、よくないものを出し続けていると言っていました。
4.5を見て、「OpenAIは今恐れているのか？あるいは、彼らは本当にこのAGIを持っておらず、これが今できる最高のものなのか？」と考えることになります。
また、何かが私たちの視点から理にかなっているからといって、それが実際に起こっていることであるとは限りません。サム・アルトマンがお金に興味があり、AGIが全てを大きく変える可能性にも興味があるかもしれません。彼らに裏の動機があるかもしれませんし、AGIが実際にあるほど近くないかもしれません。
そして、アンディが最初に言ったことに戻りますが、AGIの定義は何でしょうか？私は、AGIが何であれ、それは分野ごとに見られると思います。アンディが言ったように、「それは超知能だ」とか「この分野での一般知能だ」と言う分野が出てくるでしょう。
ゲイリーが指摘するように、まだ幻覚があったり、数学の一部ができなかったりする段階ではAGIと言えるのか、という問題があります。アンディ、あなたの言っていることとどう調和させればいいのかわかりません。
一般知能を持つ人間の多くは数学ができません。グラフィック電卓や科学電卓がなければ、私もその数学はできません。それはAGIを意味しますか？私は常に幻覚を見るわけではなく、常に偽りを言うわけでもなく、私の頭脳は完璧ではありません。それはAGIを意味しますか？いいえ、AGIはより高い水準の、ほぼ完璧な数学と幻覚なしを持つべきではないでしょうか？
私は幻覚を見ないかもしれませんが、妻によれば私はよく幻覚を見るそうです。根拠なく自分が正しいと信じていることを表現するとき、それは幻覚です。人間の幻覚です。モデルの幻覚は私を悩ませません。私は、一人のLLMと話すとき、それはある種、一人の人間と話しているように感じますが、その一人の人間は広範な知識と非常に賢く能力のある推論能力を持っています。
LLMがAGIに到達する唯一のツールであるとは限りません。他のアーキテクチャやアーキテクチャの組み合わせが、AGIの単純なテストを超えるかもしれません。
AGIと急速に進化するAIの能力に関して最も懸念されるのは、いつどこで私たちの人間社会の通常の運営に影響を与え始めるかということです。私たちは既にその初期段階にいます。
これらの企業はすべて、社内運営を推進する研究イニシアチブと、研究側への巨額の投資を正当化するために収益化を試みる製品イニシアチブの両方を持っています。彼らは一時点で持っているすべてを明らかにしているわけではないことを私たちは知っています。カーテンの後ろにあるものは、私たちが見せられているものよりも優れています。これは特に、人工知能を使用している世界中の軍事および政府開発について言えます。これらはトップシークレットのプログラムです。特定の狭い領域で何らかの一般知能がすでに適用されているかどうかは、私たちには本当にわかりません。
ブライアン、私たちが同意するのは、特定の特別なアプリケーションでこれらのものが登場するだろうということです。私は、人工知能が戦場でリアルタイムにどんな人間の戦略家や戦術家よりも優れた性能を発揮できると確信しています。それは既に起きています。
ドローンが放たれ、その単純な仕事は人間を見つけて殺すことです。政府が全ての能力を明らかにしない動機については、それは真実だと思います。米国では、少なくとも私たちが何ができるかをすべて明らかにしているわけではありません。
長い間、映画では誘拐犯を電話に出続けさせる必要があるという考えがありました。なぜなら、誰が電話しているかを追跡して見つけるのに60秒かかるからです。実際には60秒もかかりません。それは人々にどれくらいの時間がかかるかを伝えるべきではないという決定でした。政府はそのような決定を常に行っています。
公開されているAIの能力が加速しているのを見てきたなら、政府のAIがどれほど速いかは私たちには分からないと仮定する必要があります。
ジミー、あなたの考えを聞かせてください。
アンディが話していたことを少し拡張したいと思います。私たちが挙げている例は、AGIが重要である理由です。なぜAGIが人工知能の進化における重要なマイルストーンなのか？それは置き換えに関係しています。人間のタスクをより効率的にできるかもしれないシステムに委託することに関係しています。それは人間をループから外すことです。
これがいつ起こるかを知ることが重要な理由の核心だと思います。定義はすべて混乱していますが、OpenAIには彼らが定義する方法で定義する強い動機があります。なぜなら、彼らはその定義とその目標を達成したときに依存する非常に大きな契約を持っているからです。それは彼らの全体的なアプローチを変えるでしょう。
より大きな考えは、これが人々が本質的に集合的に合意したフラグやマイルマーカーであるということです。これは、私たちの最も野生的な夢と最も恐ろしい悪夢のすべてが実現する転換点です。
一部の人々がこれに注意を払うべきだと言うとき、それは私たちのAIリテラシーとAI意識が全体的に非常に低いからです。その割合はまだかなり小さいです。トップ100のチャットツールを見ても、まだトップ50には同じものが入っています。新しいものもありますが、それはグローバルな使用状況や日常生活を考慮に入れていません。
カールが先日言っていたように、「これは何ですか？」と会社とのコミュニケーションにはまだ抵抗がたくさんあります。「0 to 60」の仕事の一つは、これが存在することを彼らに認識させ、注意を払わせることです。そうしないと、取り残されるでしょう。
どの企業にも独自の動機があり、政府にも独自の動機があります。エズラ・クライン・ブキャナンのインタビューについて、人工知能ショーによる分析を聞きましたが、大きな分析は、政府の関心事は国家安全保障だということでした。
AIは民間部門で開発されたという独特の立場にあります。政府部門を通じてではなく、DARPAや国防総省を通じてではなく、戦争アプリケーションのための開発を通じてではありません。これにより、彼らは追いついている立場にあります。彼らはそれを発明したわけではなく、最初の日からそこにいたわけではなく、自分たちの目標のために開発を監視し記録し指導していたわけではありません。彼らは追いつき、他の誰かに「これは何ですか？」と尋ねています。
私の要点をまとめると、AGIが何であるかへの注目は、私たちがそれを見て、道路上のフラグやマイルストーンとして事実上集合的に作り出したということです。それは私たちが想像しているどんな道にも導くでしょう。すべての人がそれに注意を払い、考え、この結果に向けて決断と段階を踏む必要があります。
現在、私たちが聞いているのは、ここや開発に数十億、数兆ドルが投入されていることと、彼らが好きなことをしているということだけです。私たちは本当に注意を払っていません。Chat GPTが登場して1億人のユーザーを獲得してから、過去18ヶ月、過去2年でどれだけの進歩があったか。膨大です。
今、私たちは日常的なタスクがAIによって行われる段階に来ています。そして、それがほとんどの人々が生活する場所です。
ジミー、フォローアップの質問があります。あなたの説明に基づいて、誰もが準備をするべきだと言っていますが、あなたの考えでは、AGIや人工超知能（ASI）は避けられないものですか？
はい、避けられないと思います。ジーニーは瓶から出てしまいました。タイムラインはわかりませんし、これらの定義が具体的に何になるのかも言えません。物事は常に変化しています。しかし、あなたのために結果を生み出すことができるシステム、自動化されたシステムが存在するようになると信じています。
一般知能か超知能かにかかわらず、タスクを進めることができる自動化されたシステムができるでしょう。何年かかるかはわかりませんが、おそらくそれは単なるパフォーマンスです。あなたは最高の評価ほど良くもなく、最悪の評価ほど悪くもありません。それと同じです。誰もが思うよりもはるかに早く現れるでしょうが、他の誰もが言うよりも少し時間がかかるかもしれません。
カール、何か考えはありますか？
いくつかの点があります。2015年を振り返ると、今日私たちが持っているものは、その能力のために、ある種の人工一般知能だと思うでしょう。
ビジネスにプレゼンをするとき、いつも言うのは、AIラボの人々がAGIが1、2、3年でここにあると判断したとしても、ビジネスの観点からは、それを採用するのにまだ時間がかかるでしょう。ビジネスが完全に採用するには3、5、7、9年かかると言います。なぜなら、過去2年間に数百のビジネスと会ってきた経験から、採用は非常に遅いからです。
より大きな問題は、ダリオ・アモデイとケビン・ワイルがOverpowerポッドキャストで話していたことです。彼はAGIではなく、コーディングについて、年末までに99％のコーディングが自動化されると言っていました。ダリオも同様に、100％のコーディングが自動化されるか、AIによって行われるだろうと言っています。その理由は、誰でもコードを書けるようになれば、誰でも望むものを作れるからです。
しかし、少し心配になったのは、土曜日にカルガリー大学の工学部学生のパネルにいたときのことです。質問を受けていましたが、「なぜここにいるのか？」「これを勉強すべきか？」「学校に行くべきか？」「AIが私の仕事を奪うのか？」「仕事はあるのか？」という質問のレベルです。
これは1、2年生の学生や数人の修士課程の学生からの質問で、「3年後に雇用可能か？」「どのようなスキルが必要か？」というものでした。ケビンが言ったことと学生たちが考えていることを考えると、それは全く新しいパラダイムです。それは2、3年後のことです。
ジュニアの役割を自動化し始めると、それは自動化するのが最も簡単だからですが、ジュニアの仕事をする必要がなければ、ジュニアとして職場に入る人がどうやてシニアになるのか？ジュニアの仕事をして、失敗し、経験を積む必要がないとすれば？
たとえば、私の娘はまだ計算機が存在しているにもかかわらず、筆算を学ぶ必要があります。なぜなら、それは基本的な数学を理解するためです。私の娘は数年前、2桁と2桁の足し算で紙1枚分を使っていました。「これは馬鹿げている、なぜ2桁と2桁の足し算のために紙1枚を使うのか？」と思いましたが、それは答えを速く得ることとは関係なく、批判的思考スキルやステップ、物事を解決する過程と関係がありました。
今日それを学んでいる子供たちは、私たちの多くができないようなより大きな数字を扱い、同じ批判的思考スキルを適用して、私たちよりも速く答えにたどり着くことができます。
将来、私たちはそれと同じようなことをしなければならないのではないでしょうか？ジミーが言うようにAGIが避けられないとして、カールが話していた学生や若い大人たちが「なぜここにいるのか？」「最初の仕事はどうなるのか？」と言っている場合、会社は自然に「筆算」を教えなければならないのではないでしょうか？
字義通りの筆算ではなく、比喩的に言えば、彼らにステップや部品を教え、それが彼らの仕事の一部になるのではないでしょうか？たとえその仕事がAIによって行われるとしても、そうでなければどうやってシニアリーダーシップを育成するのですか？
問題は、私たちが話す人の大部分が「人員を削減できますか？」と質問していることです。「人を減らしたい」とストレートに言うCEOがいます。あなたは彼らに教えたいかもしれませんが、CEOや社長が「人を減らしたい」とストレートに言っている場合、それはどういう意味ですか？
それがビジネスから聞こえてくることです。学生たちを見て、それをつなげると少し心配になります。私にとっては少し違いますが、学生たちが「何をすればいいのか？」と言っているとき、一つできることは起業家になり、スタートアップ分野に入ることです。なぜならAIによって簡単な道ができるからです。でも、それをしたくない場合はどうしますか？他のことに貢献したい場合は？
エズラ・クラインのポッドキャスト、ダリオ・アモデイとケビン・ワイルについて考えると、この全体の中で最も難しい部分は、学校に行く目的は仕事を得るだけではないということです。批判的に考えることを学び、複雑な問題を取り上げてまとめ、それを一貫した方法で伝えることを学ぶためです。
しかし、これらの複雑な考えをまとめる必要がなく、あなたのためにこれを行うことができるものがあるというのは非常に魅力的です。「この論文、この論文、この論文、この論文をまとめて、これが私の論点だから書いてください」と言うのはとても簡単です。
学生たちに言ったのは、「人々があなたにこれらのプロジェクトやエッセイを与える目的は、95点や4.5を得ることではありません。それは素晴らしいことですが、本当に考え方を教え、読み方を教え、あなたの考えを一貫して提供する方法を教えるためです。それがビジネスの世界に翻訳されれば、これらすべてのことをまとめ、戦略を策定し、戦略的思考を発展させることができます。しかし、それを学ばず、AIにそれをさせていると、確実に自分自身を後退させています。」
しかし、6コースの負荷を持っている場合、それはつらいです。「これを手伝ってくれるものがある」というのは最大の誘惑です。そして、それは特に最初の学生にとって非常に厳しいことです。私もそこにいたので、それを理解しています。もしそれがあれば、「そのくだらない論文を書きたくないから、それを使うつもりだ」と思うでしょう。
カール、あなたは私より少し若いですが、図書館からカードストックを引っ張り出したり、マイクロフィッシュを使ったり、これらすべてのことをした記憶があるでしょう。それは本当に骨の折れる作業でした。
私のUG図書館は7階建てで、静かに一人でその図書館に座り、何をするにも必要な資料を神のみぞ知る棚から引っ張り出した日々があったと感じます。その頃にはインターネットもあり、コンピュータラボもあり、最終的には2000年頃までには寮の部屋にコンピュータを持っていた人もいました。
私たちの年齢に関係なく、私たちは皆、かつては非常に骨の折れる作業だったけれど、もはやそうではないものの進化を経験してきました。しかし、それが必ずしも批判的思考を殺すとは思いません。
あなたに同意する点は、AGIが避けられないものであり、それが来るのが3年、5年、7年のどれであれ、その学生たちや私たちを含め、この番組を聞いている人は誰でも、自分が持っている差別化要因、自分の仕事が完全に置き換えられた場合どうするか、コールセンターの達人で自分の日が数えられている場合どうするかを考える必要があるということです。
ここでの大きな問題は、AGIがいつ現れるかに関係なく、ベス、あなたが最初に指摘したように、それについて考える必要があるということです。それがあなたの人生にどのように影響するか、何があなたを幸せにするか、幸福の追求などについて考える必要があります。
そして、学生ローンの負債はあなたが次のステップに速く進むのを助けないので、大学の学位にお金を投げ続ける人々について心配しています。あなたは学生ローンの負債のために現在の場所から動けない可能性があります。それは生涯にわたる感覚になる可能性があります。
基本的に私たちが言っているのは、AGIが来年のこと、3年後のこと、5年後のことかどうかを話しているとき、私たちは投資がリターンを得られる時間について話しているということです。
大学の投資リターンは20年間で、20年の過程で大学に行けば良くなるというものでした。しかし、大学がより高価になり、物事がより予測不可能になる中で、過去が将来の予測子としては信頼性が低くなっています。私たちは多くの面で不連続の時代にいます。
カールが言うように、ビジネスオーナーは常に「どうやって人員を減らせるか」と言い、それは「いいえ、仕事を減らしてほしくない」と感じますが、彼らも同じ分析の中にいます。「いつ人員を減らせるか、どうやって人員を減らせるか、それは不確実で不連続な世界で私のビジネスに利点をもたらすことになるのか？」という分析です。将来を予測できない過去を持つ世界では、投資リターンの時間が不明または危ういとき、できるだけ少ない費用、今すぐ支払わなければならない費用を持ちたいと考えます。そうすれば、より柔軟になれるからです。
ここで少し話題を変えたいと思います。カールが言っていたことを聞いて少し不安になりました。彼は大学のセミナーかパネルにいて、学生たちがこの種の勉強をすることが意味があるのかどうかについて悩んでいるということでした。
私は次世代のグローバル教育は変革されなければならないと思います。特定の経済的職業に必ずしも結びつかないものにもっと焦点を当てる必要があります。必要なスキルや訓練を追求するのではなく、もっと一般的なものになる必要があります。
例えば、初期の学年で筆算をする方法を学ぶこと、これは結論に到達するために従うことができるステップがあることを示す一種の機械的な算術の例です。これは計画を立てること、方法を持つことについての非常に単純な種類の学習です。
これは今、私たちがAIに教えていることです。様々なディープリサーチモデルでは、それはアプローチを計画し、そのアプローチを実行します。そして、クエリの目的が何であるかを判断した後、取ることができる正当な行動の様々なステップが何であるかを知る必要があります。
筆算はあなたに「解決策を計画し、その解決策を実行して、証明可能な答えに到達するかどうかを確認する」というアイデアを与えることができます。これは演繹的なものです。
そして、様々な種類の推論があります。演繹的推論、帰納的推論（一般的な命題を取り、それを特定のものに適用する）、還元的なものもあります。おそらく「背理法」という用語を聞いたことがあるでしょう。これは、前提の反対が不条理な結果をもたらすことを証明することができれば、基本的にそれは前提を証明する論理のプロセスです。
私が到達したのは、将来の教育のビジョンでは、ギリシャ人が取ったアプローチに戻るようなものです。次世代に論理のより良い理解を持たせようとすることです。大学で論理を勉強した場合、それはおそらく数学部ではなく、哲学部だったでしょう。数学は機械的な算術や微積分などのより高度な概念に焦点を当てていました。
私は特に算術が得意ではありませんが、より高い概念的な数学には非常に優れています。それは私にとって機能し、私を興奮させますが、筆算をすることは興奮させません。
私たちは論理をもっと早く教え始める必要があると思います。なぜなら、人間の一般知能は本当に論理に大きなギャップがあると思うからです。「批判的思考」と呼ばれるものを行う能力の欠如がたくさんあります。その批判的思考とは、提示されている事実や議論の基礎から、これは本当に論理的な結論なのかと言うことです。そして、私たちの心が本質的に陥りやすい論理的誤謬は何でしょうか。
そのような教訓は、今日の学生が学ぶべき種類のものだと思います。必ずしもプログラミングではありませんが、機械知能があなたが言うことをどのように論理的な結論と論理的なコードの提示に翻訳するかを理解すべきです。
プログラミングを学ぶことは決してなくならないと思います。なぜなら、それは筆算と同様に、あなた自身の心でより高度な能力を教えるための有用な構成だと思うからです。それは、他の人間と交流し、論理的であり、ただの非論理的なファンタジーの世界に住まないという日常生活に適用可能です。
これを木曜日の番組への呼びかけとして使いたいと思います。水曜日はいつものようにニュースをしますが、木曜日はモデルコンテキストプロトコル（MCP）を再訪します。12月6日にそれについての番組をしましたが、アンディがおっしゃっていた批判的思考スキルに関連して取り上げたいと思います。
木曜日に、このMCPを使用することと、AI担当者による直接ツール接続を使用することの違いを示し、議論します。以前に番組でJarvisについて言及しましたが、それはたくさんのツールに接続されています。MCPは異なる方法ですが、必ずしも常に良いとは限りません。
プロンプトがどのように機能するかの基本的な理解、批判的思考スキル、AI現在のギャップの理解は、これらのツールをどのように使用するかに大きな影響を与えます。
私たちは素晴らしいツール、エージェント、物理的な世界でのロボットなど、私たちの生活の一部になる物理的なロボットツールを持つことになります。しかし、アンディのポイントに戻ると、それがAGIとして定義されるかどうか、または私たちが部屋にいる50人のうち45人が手を挙げて「あなたが示したこのものは、このトピックについて人間ができる以上のことができるAGIだ」と言うかどうか、私はそれほど確かではありません。
私たちがスコープ内でのAGIについて同意しても、リングの外に少し行くと、私はそれほど確信が持てません。しかし、あなたが言ったことは正しいと思います。AGIのタイムラインに関係なく、それが何かわからないので、どのように理解し、AGIに備えるべきかという点について、あなたが言ったことに戻ります。それは論理、カールが言った批判的思考スキルです。
その多くは数学を通じて学ぶことができますが、明らかに他の分野でも学ぶことができます。それが必ずしも専攻であるとは思いません。それがあなたの夢の仕事につながるとは限りませんが、米国の伝統的な大学教育の最初の2年間でより多くのこれを見ることを願っています。
私たちがこの方向に移行するにつれて、より多くの大学がこれを真剣に受け止め、コア・コンピテンシーに取り入れることを願っています。なぜなら、それはAIを持つ将来の世界を理解する上で非常に重大な部分であり、人工一般知能がどのように機能するかの理解に関係しているからです。
最後の言葉を言いたくないので、ジミー、ベス、アンディ、今日の話をどこで終わらせたいですか？明日はニュースがあります。木曜日にはMCPについて話します。これは本当のAGIではありませんが、より批判的な思考スキルについて話します。金曜日は2週間のレビューショーです。
今日の話題についての最後の考えを聞かせてください。
私は入って言いたいのですが、私たちはAGIが私たちに影響を与えるいくつかの側面について話し、これがAGIかどうかについて個人的な決断をしています。ブライアン、あなたが指摘したのは、私の個人的な認識がAGIに到達したかどうかの社会的評価に関連するという考えです。
多くの親が経験したことに戻りたいと思います。それは、あなたの子供が電灯のスイッチをつけたり消したりするのに十分な背丈になったとき、彼らはすごいと思うのです。「わー、私の力を見て、これをやったよ」と言います。なぜなら、彼らは実際にその後ろにあるメカニクスを理解していないからです。
私はメカニクスを描くことができません。私は完全には確信していません。ボタンを押すと何かが起こるということは知っています。それを理解する必要はありませんが、もし私が自分が効果のより多くのポジティブを持っているとか、物事への貢献が多いと思って人生を送れば、社会全体で何かが効果的になっていることをより遅く理解することになります。なぜなら私の小さな車輪小屋はまだ機能しているので、それは私に影響を与えないと思うからです。
それが私がこの番組をしている理由の一部だと思います。「みんな、プールに入って、プールにいる感じがどんなものかについての会話をしよう」ということです。番組を聞く人全員がそれを得てくれることを願っています。
ベス、私は誰も今日の会話から、「彼らは明確にAGIが何であるかを教えてくれた」とか「デイリーAIショーはこれに判を押した、これが全てだ」と思って帰らないことを願っています。
私は一つの方法で入って、違う考え方をして出て行きます。私たちは皆、良い会話をして、お互いから学びます。それがこの番組の全体の目的です。ベス、あなたがそれを言ってくれて嬉しいです。なぜなら、誰でもこれから得られるのは、あなたが少し考えることができる良い興味深い会話だからです。「それは面白かった」とか「あの人が言ったことが気に入った」とか「それは私が考えていたこととは違う」などと思うでしょう。
そして、あなたはそれをあなたの知識ベースの一部として使い、あなたの子供たちの生活、あなたの生活、あなたがどのように退職したいかなどについての将来の決断を助けるために使うでしょう。それは非常に素晴らしいことだと思います。
他にコメントがなければ、今日はここで終わりにしましょう。明日はニュースがあります。水曜日はMCP、モデルコンテキストプロトコルを再訪します。金曜日は2週間のレビューショーがあります。これは過去2週間を振り返る機会を与えてくれます。それは常に最も楽しい番組の一つです。なぜなら、それは本当に開かれた会話だからです。
コメントをくれた皆さん、今日の議論に感謝します。たくさんのコメントがあり、いくつかは本当に良いものでした。私たちは常にそれらを読み、考えています。
シスコが以前に言ったことで終わりたいと思います。おそらく私たちはすでにAGIに到達しており、その中にいるとき、あなたが何を持っているかを知らないことがあります。そして、数年後に振り返って見る必要があるかもしれません。おそらく私たちは振り返って、「2025年には実際にこれらの定義によってそれはAGIだった」と言うでしょう。そして私たちはまだそれを知らないかもしれません。これも興味深い考えです。
良い一日を。明日のニュースでまたお会いしましょう。それまで、素晴らしい一日を。
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