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みなさん、ようこそお越しくださいました。ディナーと飲み物の前の最後のセッションやということは分かってまっせ。せやから、テキパキと進めていきますわ。参加型のセッションにしたいと思いますんで、覚悟しといてくださいね。質問したら答えてもらいますからね。
ほな、まずは立ってもらえます？今回が初めてのサミット参加の方、立ってください。おお、ようこそ！
次に、今週誰かと知り合うた人も立ってください。ほら、みんな立ってるやないですか。
最後に、まだ立ってない人も全員立ってください。そして前の方に2、3列ほど詰めてもらえますか。ありがとうございます。こうすると、質問したときに叫んでもらいやすいですからね。
はい、座ってください。前に詰めてくれてありがとうございます。
私はウォーカーです。ラーニング&デベロップメント部門のディレクターをしています。こちらはイアンです。ビジネス面からのチェックをしてもらうために来てもらいました。AIタイガーチームのメンバーでもあります。AIについて話すなら、公式見解も必要ですからね。イアンの協力に感謝しています。
私たちは二人とも、AIの時代における批判的思考と、サイボーグマーケターの受け入れについて、いくつかの話をし、質問もさせてもらいます。
今朝、ジェイからAIについての話がありましたね。その中で、未来を予測するのは苦手やということでした。そういうわけで、イアンから最初の話をしてもらいます。
イアン: はい、未来予測についての小話をしたいと思います。これは私じゃないんですが、1998年に撮られた写真で、私みたいなもんです。MITが面白いプロジェクトを始めました。スタートルカムというもので、分解したラップトップとその他の機器を使って画像を撮影するんです。これは、人間とウェアラブルコンピューターをどう融合させるかというビジョンでした。
これがAIの前提にもなっているんです。コンピューターと自然に対話し、情報を得られるようにするということですね。
ほな、この素晴らしい代物を見てみましょか。私はモルモットでした。これを着けて歩き回り、データを集めました。すごかったですよ。上の左に見えるのがディスプレイです。かっこいい安全ゴーグルについてます。小さなヘッドアップディスプレイですね。肩掛けバッグは分解したラップトップ部品で7ポンドくらいあります。パンの塊みたいに見えるのは、ツイドラーというキーボードです。使うのがめちゃくちゃ難しくて、覚えるのも大変でした。
当時の新聞記事では、これを「サイボーグ人間」と呼んでいました。未来はこんな感じになると考えられていたんです。今じゃ、AIはどこにでもあります。目の前にあるんです。彼らが想像していたものが、今日ある程度実現しています。安全ゴーグルと大きなヘッドアップディスプレイよりは、ちょっとおしゃれになりましたけどね。
みなさん、ちょっと笑顔でいてください。写真撮りますから。はい、撮れました。あ、ダメでした。あ、今度は大丈夫です。
これはMetaのAIです。インターネットと大規模言語モデルにアクセスできます。キーボードは要らず、声で操作できます。これはすごいことですが、完璧ではありません。ウォーカーが、その不完全さについて注意すべき点を話してくれます。
ウォーカー: はい、私のKindleに1週間以上表示されていた実際の広告を見せたいと思います。5回見て、やっと気づいたんです。ほな、見てみましょか。
いい感じの本の広告に見えますね。10秒ほど見てください。北カリフォルニアの天気はどうですか？北カリフォルニアに行くのが楽しみです。ネバダのピザかもしれません。アイスクリームピザかな。
これは「America’s Hidden Treasures: Discovering the Best kepy GID the USA」という本の広告です。何百万ドルもかけて、何週間もKindleデバイス上で広告を流したんでしょう。
AIは使うべきですが、信じすぎてはいけません。「the best kepy G the USA」にならんようにしましょう。
これが今日の2つのテーマです。サイボーグの力を受け入れ、AIが与えてくれる超能力を使うこと。そして、批判的思考を使って、こんなことにならないようにすることです。
今日は、サイボーグマーケターを受け入れていきます。すでにちょっとやりましたね。AIの幻覚を追及し、批判的推論と、何かが真実でない可能性があるときの見分け方について話します。
高インパクトな機会を分析します。プロセスについて批判的に考え、AIが大きな影響を与えられる場所を見つけます。小さなフレームワークを使って説明します。
イアンには、最新の情報を教えてもらいます。今日、新しいモデルがリリースされたそうですが、2時間前の話です。できるだけ最新の情報をお伝えし、大局的なツールをお見せします。そして、皆さんが見つけた機会に合うツールを紹介します。今夜ホテルで、または月曜日に帰ったらすぐに使えるものです。
いいですか？いいですね。だって、これがこれからやることですから。
「サイボーグ」って何を意味するのか。私の従業員の一人が「本当のサイボーグの話じゃないですよね」と言いました。確かに、AIを自分の能力と組み合わせるという比喩です。テクノロジーと話すのは、体に埋め込むよりも便利ですからね。そんなことはお願いしません。ただ、プロセスに組み込んでほしいんです。
要は、人間のループにAIを入れて、その超能力を活用すること。でも、AIのループに人間を入れて、「the best kepy the USA」にならないようにすることです。
ちょっとバズワードについて話したいと思います。破壊的イノベーション、アジャイル、そして生成AIの新しい使い方は、すべて同じ基本戦略に従っています。
ジェイが今朝、デザイントライアングルについて話しました。AIがそれをどう破壊したかについても。私たちは打ち合わせしてないのに、同じ結論に達しました。
古いデザイントライアングルでは、速い、安い、良いの3つから2つを選ぶんです。それしかありません。ジェイが言ったように、もうトレードオフはありません。
なぜかというと、これらのプロセスやツールによると、速くて安いものを選んで、それを何度も何度も繰り返して素晴らしいものを作るんです。そうすれば3つすべてを手に入れられる。これがクレイトン・クリステンセンの破壊的イノベーションの基本概念です。アジャイルの背後にある大きな概念でもあります。そして、生成AIによってロケット燃料を得たんです。
でも、この話は随分昔から続いています。適当に1800年代初頭から始めましょうか。ジャカール織機の話です。
1800年代初頭、ジャカールは当時「インテリジェント」と呼ばれた装置を作りました。パンチカードに織物のパターンを保存するんです。これによって、テキスタイル産業は精密さを保ちながら規模を拡大でき、新しいタイプのデザインが可能になりました。そして、エンジニアやデザイナーの巨大なグローバル産業が生まれました。
確かに、手動の織機労働者の仕事の多くは失われました。でも、こういったイノベーションによって生まれた産業の規模は、当時の労働への悪影響をはるかに上回るものでした。
これが証拠です。世界の人口に対する織物の生産量（おおよその100万メートルトン）のグラフです。ジャカールの織機や同様の機械知能のイノベーションがなければ、衣服は地球上で最も希少な商品で、最も裕福な人だけのものになっていたでしょう。
その代わりに、産業は地球の人口とともに急成長しました。そして今日に至るわけです。
次は、グレース・ホッパーについて少し話します。プログラミングの母と呼ばれている人です。
機械をインテリジェントにする次の大きなステップは、再帰的なプログラムによるインテリジェントな応答を可能にすることでした。刺激に応じて自分自身を変更できるプログラムです。パンチカードは自分で変更できませんが、ソフトウェアはできます。
これがグレース・ホッパーや彼女のような人々が可能にしたことです。パンチカードを非物質化し、パンチカードの製造の仕事はなくなりました。同時に、プログラマーをバイナリ言語から解放し、パンチカードよりもはるかに複雑で、インテリジェントな操作者のように見えるプログラムを作れるようになりました。
COBOL（共通ビジネス指向言語）は、商業用デジタルの時代を可能にしました。また、イノベーションによって一部の仕事がなくなりましたが、このイノベーションが生み出した産業は、そういった減少をはるかに上回るものでした。
Web 2.0も同じです。インターネットは素晴らしかったですが、ティム・バーナーズ・リーは、そこで何かできるようにしたかったんです。そこで、Web 2.0として知られる双方向の情報ウェブを可能にしました。
その後、ソーシャルメディアプラットフォームが登場し、ユーザーがコンテンツを作成し共有できるようになりました。これらのイノベーションは、サイボーグのグローバル経済につながりました。
皆さんご存知の通り、最小のスタートアップから世界最大の企業まで、主にこれらのチャンネルを通じて製品を販売しています。今では普遍的なことです。
そして、また同じことが起こっています。生成AIは、機械知能の新たなステップで、同じような結果をもたらす可能性が高いです。
未来の予測は苦手ですから、確実なことは言えません。でも、これらのパターンを見ると、同じようなことが起こりそうだという説得力のある事例があります。すでに兆候が見え始めています。
他の機械知能の進歩と同じように、生成AIは私たちに超能力を与え、巨大な新産業を生み出し、仕事を変革します。そして、まだ人間の監視が必要です。意味を確保するための批判的思考が必要なんです。「the best keyid the USA」にならないようにね。
人間の監視と批判的評価について少し話しましょう。これは誰が最近言ったと思いますか？
はい、その通りです。サム・アルトマンですね。サム・アルトマンって誰でしたっけ？
そう、OpenAIのCEOであり創設者です。地球上で急速なAIの進歩を予測する最大のインセンティブを持つ人間ですね。本当にお金のインセンティブがあります。
その点を踏まえて、この声明は少し控えめですね。「10年後には大きな進歩があると予想しています」。ちょっとぼんやりしていますね。これは本当に何を意味しているんでしょうか。
AIの未来について最も楽観的になる理由を持つ地球上の人物がこう言っているということは、何を意味するんでしょうか。
つまり、年末ではなく、10年後の2030年になって初めて、AGI（人工汎用知能）、つつまり人間の推論を本当に置き換えられるコンピューターが登場する可能性があるということです。最も楽観的な見方でもそうなんです。
少なくともそれまでは、私たちには推論と評価を続ける重大な責任があります。失業することはありませんよ。
AIの幻覚を批判的推論の力を使って追及する方法について少し話しましょう。
まず、文脈を理解し、AIが言っている声明の周りの情報を理解することが大切です。評価したい一つの声明だけでなく、AIが言っているすべてのことに注目してください。論理的な矛盾に注意してください。「最高の」「100%」「すべての」といった極端な表現は、注意が必要な指標になります。極端な声明は、限定的な声明よりも反証しやすいんです。
内部矛盾にも注意してください。明らかに矛盾する声明は、疑うだけでなく、即座に却下すべきです。真実であるはずがないからです。
ソースを使ってください。AIは今、ソースの引用がどんどん上手くなっていますが、AIがソースを引用しているからといって、そのソースが本当にAIの言っていることを言っているとは限りません。時間をかけてそれらのソースを見て、AIの分析に同意できるかどうか確認してください。
最後に、多様な視点を求めてください。これは複数のAIから得られるかもしれませんし、AIと検索の組み合わせ、専門家の出版物、周りの人間から得られるかもしれません。複数の視点を求め続けてください。これは、生成AI以前の偽情報から身を守る方法と同じです。
これらは、目を見張るような新しいことじゃありません。ずっと前からやるべきだったことです。大事なのは、AIが言ったからといって、こういったことを忘れないことです。
はい、エクササイズの時間です。何かをやると言いましたよね。ほな、始めましょう。
一連の真偽問題を出します。これは真実か幻覚か。挙手で答えてください。
まず、「TikTokはすべてのビジネスにとって最も効果的なソーシャルメディアプラットフォームである」。幻覚だと思う人？
はい。真実だと思う人？
よし、勇気のある人がいましたね。なぜ幻覚だと分かったんでしょうか。そうですね、極端な表現がありましたね。TikTokはそうあってほしいかもしれませんが、「すべてのビジネス」は非常に極端な表現です。「最も効果的」も極端ですね。
次のに行きましょう。
「ソーシャルメディアでは、静止画よりも動画コンテンツの方が魅力的である」。真実？幻覚？
はい、これは少し意見が分かれましたね。判断が難しいです。
これは真実です。真実だと分かる合図は、十分に限定されているということです。特にソーシャルメディアにおいて、より魅力的だと言っています。これは私たちのデータや他の人のデータで研究できますし、この話題に関するほとんどすべての情報源と複数の視点が同意しています。ソーシャルメディアでは、静止画よりも動画コンテンツの方が魅力的なんです。
もう一度やってみましょう。「Eメールマーケティングは、あらゆるデジタルマーケティングチャンネルの中で最も高いROIを持つ」。真実？幻覚？
はい、あなたの番です。
そうですね、極端で論理的に矛盾していますね。
「Eメールマーケティングにおける個人化は、オープン率とクリックスルー率を高める」。これが真実だと思う人？幻覚だと思う人？
勇気のある人はいますか？そうですね。
いいですね。周りの人々が手を挙げるのを見て、自分の意見を確認しているんですね。それもいいことです。ホワイトペーパーや私たちのデータを見ることもできます。実際、どのEメールマーケターに聞いても、この声明が有効だと分かるでしょう。
もう一度やってみましょう。「ブログの理想的な長さは1000語である」。真実？はい。幻覚？
これは幻覚です。「理想的」というのが極端なんです。もっとファジーな数字を使って、すべてのブログに適用するなら、より意味があります。
ここで、良いボット、悪いボットの感じがしてきましたね。悪いボット。あなたの番です。
「メタディスクリプションは検索エンジンのランキングに直接的な影響を与える」。これはMetaブランドの話ではなく、ウェブページの機能についてです。
これが真実だと思う人？これが幻覚だと思う人？
ああ、これは幻覚です。ここでのキーワードは「直接的な影響」です。Googleは「違う」と言っています。私はGoogle検索ランキングについてはGoogleの言うことを信じます。
私もこれは間違えましたから、あなただけじゃありませんよ。
さて、これから高インパクトな機会を分析していきます。先ほど話したデザイントライアングルを破壊するモデルに戻りましょう。
日々の仕事で、もっと早く始められたり、もっと早く繰り返せたりする場所を探してください。イアンが後で言うように、ライターズブロックを打破できる場所を探すんです。
でも、同時により良いアイデアを繰り返し生み出せる場所も探してください。
サイクリングと言えば、これは子供の頃の私のお気に入りのおもちゃでした。世界で最も安いおもちゃだと信じています。誰かが「それは棒だよ」と言いましたが、ポッタリー・バーンに行ったことがあるのかと聞き返しました。
リズ、ありがとう。これは最も安くて素晴らしいおもちゃです。サイクリングの力で、ボトルネックをプロセスフローに変えるんです。
AIはそれと同じです。安いおもちゃで、プロセスに挿入してボトルネックを流れのサイクロンに変えるんです。
5分間時間を取りますので、今週話したことや来週取り組むことについて考えてみてください。ライターズブロックを打破する必要がある場所や、プロセスにボトルネックがある場所を考えてみてください。
私たちは歩き回ってみなさんとおしゃべりします。そのあと、次に進みます。
聞いた話や議論したことで共有したいものはありますか？何か良いものがあれば、どうぞ。
イアン: はい、あります。
ウォーカー: ありがとうございます。たくさんのおしゃべりが聞こえて良かったです。アイデアを聞けて嬉しいです。イアンがいくつか要点を共有してくれます。
イアン: はい、まず、エクササイズに参加してくれてありがとうございます。
私と同じセールスの人から聞いた話ですが、AIの活用で私を上回っていましたね。企業や顧客に関する公開情報を使って、自分のミーティングノートと組み合わせ、さらにチャレンジャーセールスの質問に再構成する話をしていました。
これは、すべてを自分で書いて作業する著者の立場から、編集者の立場に移行しているんですね。「どうすればもっと簡単にできるだろう」と考えることで、ずっと早く進められるようになります。
ウォーカー: そうですね、追い抜かれる話といえば、ティムと話しました。いつものことですが、彼は「顧客インサイトの生成や研究、そういうツールは今朝見ましたよ。すでに世の中にあります」と言っていました。素晴らしいですね。
でも、彼は面白いことを言っていました。その情報を事前に完全に検証できなくても、SPRが検証作業をしている間に、その計画の作業を始められるというんです。そして、彼らが作業を終えたところから引き継げるんです。
AIを使ってプロセスをマルチスレッド化できる可能性があるんです。私は考えもしませんでしたが、ティムが教えてくれました。すごく面白いですね。
クライアントや彼らの地元市場について、話をする前にGoogle検索する人はどれくらいいますか？そうですね、ほとんどの人がすでにこのプロセスの一部をやっています。今はちょっと速くなって、もう少し理解しやすくなっただけです。
真実と幻覚、何が本当で何がそうでないかを意識する必要があります。批判的に考える必要がありますね。
申し訳ありません、続けてください。
実は、これはスキップします。皆さんとディナーの間に立っているので、すでに良い会話が出ていたので、そのまま進めていきます。いいですか？
はい、素晴らしい。
ああ、これは私が話さないといけないってことですね。
私たちの議論で出てきたことの一つは、この分野がどれだけ速く動いているかということです。
最初に作業を始めたとき、「AIツールの最新の状況を伝えたい」と思いました。画面に見えるこの光る脳みたいなものは、私たちが作ったわけじゃありません。ウォーカーと私は創造的ですが、こんなものは作れません。
これを作るのにガンマというアプリを使いました。ガンマのプレゼンテーション生成機能の出力をそのままパワーポイントに入れて皆さんに見せたわけじゃありません。編集に相当な時間をかけたことを強調しておきます。
でも、レイアウトやグラフィックはAIツールから直接出てきたものです。これによって、プレゼンテーションの細かい部分ではなく、議論をどう進めるか、何が役立つかについてもっと考えることができました。これは良いことです。
現在450以上のツールがあります。来週には550になるかもしれません。今日の午後にはもうそうなっているかも。実際、このプレゼンテーションの内容のうち、少なくとも2つは追加モデルをリリースしています。
そして、フェイスブックが2時間前に、私に一撃を与えるかのように、新しいモデルを発表しました。後で触れますね。
これに対処するため、広い視点で話をしていきます。現在のトップAIモデルは何か、それらはなぜ重要なのか、どのように遭遇するのか、他の人々がどのように遭遇するのかについて話します。
未来は予測できませんが、これらがどのように私たちの業界と相互作用し、どのように使えるかを理解することは重要です。
それでは、大手のモデルをひとつずつ説明していきます。
まずはChat GPTから始めましょう。手を挙げてもらう必要はないと思います。この部屋にいる全員がChat GPTを知っているはずですよね？はい、うなずいているのが見えます。
説明に入る前に、知っているかどうかに関わらず、すぐに手元に届くことを証明しましょう。そして、Chat GPT-4 Omniが何が違うのか説明します。
申し訳ありませんが、これは手を挙げるエクササイズです。すぐに終わりますから、ご協力ください。
まず、Edgeブラウザを使っている人は手を挙げてください。あまり手が上がらないと思います。ほら、数人いますね。私も使ったことがあります。時々、Windowsでリンクをクリックすると開いてしまうんです。正直に言いますと。
次に、iPhoneやMacBook、その他のApple製品を持っている人？おお、意外。
じゃあ、Windowsユーザーは？はい、ほぼ全員ですね。
つまり、これらすべてのケースで、Chat GPTにアクセスできるか、すでにアクセスできているんです。Edgeブラウザを使っている人、Windowsを使っている人は、Microsoft Copilotを通じてChat GPTにアクセスできます。Microsoftは、OpenAIに100億ドル投資して、すべての製品に統合されるようにしました。
一方、Appleは、クールな子供のように、ただでそれを手に入れ、Apple Intelligenceとしてリブランドしました。すぐに全てのiPadやiPhoneで利用できるようになります。
つまり、市場にあるほとんどすべてのデバイスがChat GPTにアクセスできるんです。
なぜこれが違うのか、なぜChat GPTが…ああ、もうChat GPTという言葉を一回でも言わなきゃいけないなら、舌を噛んでしまいそうです。新しい唇で初めての日です。
10年前、この違いを説明するために…マルチモーダルだからです。つまり、より自然で、あなたとつながることができます。
10年前、ホアキン・フェニックスとスカーレット・ヨハンソンが「her」という映画を作りました。孤独な男がAIアシスタントに恋をする話です。なかなか良い映画でした。
最新のGPTモデルの音声統合を発表したとき、彼らは単に「her」というツイートで発表しました。そしてスカーレット・ヨハンソンが彼らを訴えました。
このモデルが違う理由は、マルチモーダルだからです。他のチャットLLMを使う場合、あなたの声をテキストに変換し、それを理解して、テキストを音声に戻す必要があります。GPT-4はそうではありません。音声で訓練されているので、自然に会話できるんです。完全にスムーズで、採用がより簡単になります。個人的なつながりがより速く形成されるということです。
これが、その機能と、なぜ遭出するかの理由です。次に行きましょう。
もう一つの大手プレイヤーはGoogleです。彼らはこの分野を支配し、検索を制御し、ブラウザ市場を支配しています。世界最大のデータアクセスを持っていると言えるでしょう。
彼らが重要な理由は、すべてのサービスに統合されることに加えて、この部屋にいる人々のような技術に詳しい人ではなく、両親や子供たちのような一般の人々が最初に触れるAIになる可能性が高いからです。
検索するとき、ブラウザを使って検索したり、一般的に検索したりすると、人々はGoogleにたどり着きます。そしてGeminiが前面に出てきます。ほとんどの人にとって、これがAIとの最初の体験になるでしょう。その露出が、これについての最も重要な点です。
しかし、彼らは完璧ではありません。世界最大の広告主であるにもかかわらず、ブランディングに関しては難しい評判を持っています。「killed by google.com」というサイトを聞いたことがありますか？約250の製品を出して、その後放棄または破壊したものの一覧です。面白いサイトですよ。
Google Waveを使ったことがある人はいますか？私は大好きでした。素晴らしかったです。後ろの技術者の人たちに認めてもらおうと必死になっているのが見えますね。
でも、Waveより前の例を挙げて、データを使って強力なモデルやAIを構築する方法を示しましょう。
スマートで高機能な電話を持つ前、Google 411を覚えている人はいますか？私の年齢がばれてしまいますね。411番に電話をかけて目的地への道順を聞くと、一連のテキストメッセージで送り返してくれるサービスでした。素晴らしい無料サービスでしたね。
でも、Googleの場合、無料なら、あなたが製品なんです。彼らはそこで収集したすべての音声を使って、音声認識アルゴリズムとソフトウェアを作りました。これは、今日彼らが持っているほぼすべての製品にとって非常に重要でした。
Googleを過小評価しないでください。彼らは最初に市場に出て、みんなが地位を争っているところです。
90年代のプログラムが電話で動いていたことの重要性を見逃さないでください。Googleは当時音声データを収集し、それが今、市場の他のすべてのモデルを飛び越えることを可能にしたんです。ちょっと考えてみてください。
本当にすごいことですよね。
では、皆さんがあまり知らないかもしれないものに移りましょう。一部の人は確実に知っていると思いますが、Claudeです。
LLMのシェイクスピアがいるとすれば、これです。Chat GPT-4 OmniやGoogle Geminiと同じくらい強力ですが、短い会話のやり取りのために設計されています。ドキュメントと対話したり、それについて話したりできます。
これはどんな時に役立つでしょうか？ビジネスケースを実行している場合や、カスタマーサービスボットを運用していて、短い会話のやり取りができるものが必要な場合、Claudeは完璧です。
創作活動をしている場合も同様です。AIの価値を個人レベルで、技術に詳しくないディーラーや人々に説明する方法の一つは、創作活動におけるライターズブロックを爆破するようなものだと言うことです。最初の一歩を踏み出すのを助けてくれるんです。Claudeはそれに最適です。
無料でオンラインで利用できます。後で、ここで話すすべてのモデルにアクセスする方法を説明します。
これは変な話かもしれませんが、私はピーナッツバターのラマ人間が好きなんです。好みの味を選んでください。ラマは普通味がありませんが、これを説明する最良の方法だと思います。
これはMeta（旧Facebook）です。何と呼びたいかはあなた次第です。実は2時間前に新しいモデルを発表しました。現在のモデル、2時間前までのモデルは700億のパラメータがありました。巨大でしたね。
彼らが今リリースしたのは4050億で、無料でオープンソースです。6倍大きくなりました。現在投稿されている結果を見ると、Omniやその他のモデルと同等です。
つまり、今日どのモデルが自分に合っているかわからなくても心配する必要はありません。これらは文字通り日々変化しているんです。
Metaが違う点、Llamaが違う点は何でしょうか。2022年…申し訳ありません、約1年前の2023年3月に、モデルが誤ってオンラインにリークされました。意図的だったかどうかは言えませんが、翌月には確実に意図的にライセンスをオープンソース化しました。
これにより、地球上のすべてのCS学生、熱心な人、ハッカーが、自分専用の大規模言語モデルを手に入れることになりました。熱心な人のサイト…熱心な人と言うのは適切ではないかもしれませんが、huggingface.comに行けば、70万以上のオープンで利用可能な大規模言語モデルが見られます。
つまり、プライベートに、ローカルに、自宅のマシンで実行できるんです。そして何が起こったか。Facebookは、このすべての研究開発に100億ドルを払う必要がありませんでした。オープンで利用可能なんです。そして彼らはそれを自社のスイートやサービスに統合しました。Instagram、Facebook、ウェブ上でアクセスできます。その点では非常に賢いですね。
すべての無料の仕事が活用されているんです。
では、これらのものがユーザーにとって無料だとしたら、その背後にある意図は何でしょうか？
これは個人的な意見ですが、現在の意図は、市場シェアを獲得するためにシリコンバレーのお金をできるだけ燃やすことです。Googleの最新の四半期報告を見ると、これまでに50億ドルの運用費用を支出しています。実際、AIは彼らの最大の支出項目です。
サム・アルトマンの2023年の予測まで時計を進めると、その時点から拡張されたモデルを実行するために推定されるエネルギーコストは、地球のエネルギー出力の約20%になります。
つまり、いくつかのことが起こる必要があります。モデルはより小さく、より効率的になる必要があります。誰かが勝たなければなりません。そして、それまでは、AIを名前に付けるだけで、四半期の投資報告書が素晴らしくなるでしょう。
アメリカで最も資金を調達した企業、または株価で最高評価を受けている企業は、これらすべてのチップを作っているNVIDIAです。
これでお答えになりましたか？
ありがとうございます。
簡単に言えば、今のところ彼らは製品としてお金を燃やしているんです。そうですね、彼らは無料のサービスを提供して、将来的により多くの投資家のお金を得られるようにしています。
しかし、これはいずれ終わるかもしれません。ただし、これがオープンソースで誰でも利用可能だということは、自宅で実行できるということです。
ちょっとオタクっぽい話をすると、私は自分の過去2年分の個人的なメモや日記を使って、自分のLlamaモデルを自宅のパーソナルマシンで実行しました。クラウドには絶対に置きたくないですからね。そして、それは素晴らしく動作します。
さて、もう少しパーソナリティのあるものが欲しいとしましょう。これらのモデルの多くには制限が設けられています。GrokはXまたはTwitter、あるいはXから来ています。TwitterですかXですか？まだTwitterと呼んでいますね。
TwitterまたはXのリーダー、イーロン・マスクはGrokを「スパイシー」と表現しています。これは2つの操作モードがあることで最もよく説明できます。
通常モードでは、ClaudeやChat GPTと非常によく似た動作をします。または、ファンモードを使用できます。ファンモードでは、ジョークを言ったり、皮肉を言ったり、反論したりします。そして、ガードレールがはるかに少ないです。
今日ご紹介するモデルの中で、無料オプションがない唯一のモデルです。Grokを手に入れたい場合は、8ドル払ってTwitterのブルーチェックマークを取得する必要があります。それを使うかどうかはあなた次第です。
いくつかのことを投げかけましたね。Meta、Google、OpenAI、Twitter/X、何と呼びたいかはあなた次第です。
私のように優柔不断な人なら、仲介者を選ぶかもしれません。Perplexityはモデルではありません。代わりに、モデルのアグリゲーターです。
焦点を切り替えたり、使用するモデルを選択したりできます。オンラインで接続されており、異なるバージョンを試すことができます。今はどのモデルが支配的になるかを見極める競馬のような状況ですからね。これらの異なる反復がどのように進んでいくか。
何よりも気に入っているのは、プロンプトと結果を保存し、簡単に共有できるページに変換したり、コレクションのライブラリに入れたりできることです。
ここにリストがあります。チャートや表は面白くないかもしれませんが、Grokを除いてほとんどすべてに無料枠があります。これは後で送ります。
月額料金を載せました。一部には幅がありますが、一般的に重量級バージョンなら20ドルくらいです。使用できる企業も含めました。
では、締めくくりに戻します。少し早めに終わりますね。
ウォーカー: はい、もう一つ5分間のアクティビティをして、ほぼ終わりです。もう少しお付き合いください。
もう一度エンゲージングな議論をしましょう。最初の議論ありがとうございました。もう一回やりましょう。
イアンが紹介したモデルを考えてください。彼が言ったように、製品がいくつあるか分からないくらい、数分ごとにリリースされていますからね。
ですので、先ほど特定した機会に合う製品を自由に検索してください。ティムのように、すでにやっている人もいるかもしれませんが。
さらなる研究のために、今夜かホテルの部屋で月曜日にブックマークしてください。隣の人とおしゃべりしてもいいですよ。
そして、これで締めくくりましょう。いいですか？
はい、5分間どうぞ。他のスライドに戻して、見られるようにしますね。
Llamaについて言えば、meta.aiにアクセスすれば利用できます。アプリではありませんが、ウェブ版があります。無料で使えます。
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