トニー・ブレアとデミス・ハサビスが AI の可能性について議論する

デミス、私たちの会議に来てくださって本当にありがとうございます。ディープマインドについてはすでに何度か言及されていますが、もしよろしければ、このすべてをどのように始めたのか教えていただけませんか？そして、私はその後に続きます。
はい、ここにいられて本当に素晴らしいです。招待していただき、ありがとうございます。今朝は素晴らしい講演がありましたね。私たちはディープマインドを約15年前に設立しました。アレックスネットの論文が発表される前のことで、信じられないほどです。私たちは、コンピューティングのトレンド、深層学習や強化学習などのアルゴリズム、そして新しいタイプのAIにいくつかのトレンドを見出しました。これらは、90年代や80年代の古典的なAIシステムのように解決策をプログラムするのではなく、自分自身で学習するシステムでした。データから直接学習し、原理原則から、経験から直接学習し、実際に印象的なことができるようになりました。
私たちはそれを信じ、また脳の働きに関するいくつかの神経科学的なアイデア、記憶システムなどを取り入れ、それらすべてを2009年から2010年頃にまとめました。そして、その分野の最高の頭脳とエンジニアたちと一緒に取り組めば、非常に迅速な進歩を遂げることができると感じました。この分野は、私たちが目にしてきたような指数関数的な進歩を遂げる準備ができていたのです。
そこで、私たちはディープマインドをAIのためのアポロ計画のような取り組みとして考えました。結果的に、私たちは正しいトレンドに賭けたことが分かりました。しかし、それでも今日の状況を見ると、私たちが予測していたことが実現したとはいえ、少し現実離れしている感じがします。このようなAIシステムで進歩を遂げれば、こうなるだろうと予測していたのですが。
今日では大規模な事業となり、多くの人々が素晴らしい研究や仕事をしています。
そうですね、今では非常に大きくなっています。数千人の規模で、おそらく世界中のどの分野でも最大の研究グループの一つだと思います。多くの異なる分野での最先端の研究を、世界クラスのエンジニアリングと組み合わせています。実際、現代のAIは、ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムのアイデアを大規模に組み合わせた、本当に大きな産業的な操作なのです。
そうですね、私が政策立案者と多く話をしていて気づいたことの一つは、数年前まで彼らは「ああ、テクノロジーね。面白そうだ」くらいに思っていたのが、今日では確かに何かが起こっていると考えているということです。しかし、私が「これは本当に大きなことなんだ」と言っても、彼らはまだ「そうかもしれないね」という程度の反応です。これがどれほど大きなものなのか、イノベーションや経済発展の歴史の中でどのように位置づけられるのか、あなたの感覚を教えてください。正直言って、あなたのような専門家から聞く方が良いと思います。政治家は自分が知らないことについて上手に話すのが得意になりますが、あなたは本当に知っているのでね。
そうですね、私はキャリアの全てを、ほぼ30年間AIに取り組んできました。その理由は、90年代に私が得た洞察です。現代社会、現代文明を見てみると、私はよく大西洋横断飛行をするときにこのことを考えるのですが、人間の心、つまり知能が現代文明を築き上げたことは驚くべきことです。1万年前の農業以前にさかのぼって、狩猟採集民に「私たちは巨大な機械で海を越えて飛ぶようになる」と言ったら、考えられないことだったでしょう。それが知能の力であり、人間の知能がそれを作り出したのです。
もし私たちがそれを再現し、知能を豊富なツールにすることができれば、信じられないほど変革的なものになるでしょう。一般的な方法でそれを構築すれば、使えないものはほとんどないでしょう。そのため、私にとっては長年、AIが可能であれば - そしてそうであるようです - この一般的な人間レベルのAI、時に人工汎用知能と呼ばれるものが、すべてを変えることは明らかでした。
少なくとも産業革命と同じくらい大きなものになるでしょう。おそらく電気の発明や火の発見のようなものかもしれません。人類が今まで作った中で最大の発明の一つになる可能性があると思います。
そして、その実用的な応用を考えると、それはあらゆるものに及びますね。
そうです。一般的な方法でこれを構築することで、これらのシステムは特定のセクターや領域に限定されません。どのようなデータを入力しても、そのデータに構造があれば、これらのシステムは潜在的にそれについて学習できます。
私は日常的な生産的タスクにAIを使用することに非常に興奮しています。素晴らしいデジタルアシスタント、ワークフローの再考など、今後5年から10年の間に、個人の領域でも職場環境でも、生産性に驚くべき向上が見られるでしょう。
しかし、私が最も情熱を注いでいること、そしてAIを構築したいと常に思っていたことは、科学的発見そのものを加速することです。私たちはその分野をリードしてきました。おそらく最も有名な例は、アルファフォールドというプログラムで、50年来の大きな課題であったタンパク質折りたたみの問題を解決しました。これは、遺伝子配列からタンパク質の3D構造を決定するもので、薬の発見や疾病の理解に大きな影響を与えます。
これは、今後10年間で見られるであろう多くの科学的ブレークスルーの一例に過ぎません。エネルギー、材料科学、数学、気象予報、気候など、あらゆる分野でAIが重要な役割を果たすことになるでしょう。ヘルスケアもそうですね。
そうですね。多くの研究を必要とするものすべてに対して、AIの効果は単にそれを加速し、より高いレベルの知的能力に引き上げることですね。
その通りです。今後10年間で、医療や科学の専門家など、人間の専門家を助ける究極のツールとして考えることができます。彼らのスキルを活かし、新しいブレークスルーを見つけ、ほとんどの分野で生成されている膨大なデータから大きな洞察を得ることができるでしょう。
ディープマインドを始めた頃、2000年代初頭にビッグデータがバズワードだったことを覚えていますか？私はよく「ビッグデータは実際には問題であり、AIがその答えだ」と言っていました。AIの出現以前は、医療や産業など、あらゆる分野で膨大なデータがありましたが、問題は、手作業でどうやってその膨大で指数関数的に増加するデータの中に埋もれている潜在的に非常に価値のある洞察を見つけるかということでした。実際、AIシステムがその答えなのです。
どの分野を考えても、そしてNHSへのAIの応用についてお聞きしたいのですが、AIを公共サービスに応用する機会は、まさにそれです。膨大なデータがあり、専門家がそれに圧倒されていますが、AIでそれを分類できれば、医師や看護師などの専門家が最も得意とすることに集中できるようになります。
そうですね、全くその通りです。具体的にヘルスケアを例に取ると、まず第一に、薬の発見と開発を変革するはずです。より良い治療法や治療を見つけることができ、そしてそれを大幅に加速することができます。
そして第二に、これは国民保健サービスのようなものを見るときに興味深いところですが、ヘルスケアシステム内のすべてのデータを活用して、ヘルスケアシステムで何が起こっているかを分析し、政策を支援することができるはずです。
さらに、医師や看護師が国内や他の場所で蓄積された知識のすべてを呼び出すことができるデジタルアシスタントを作ることができます。
そして第三に、患者が自分の健康情報だけでなく、治療の可能性についての情報にアクセスできるようにすることができます。そうですよね？
そうですね、その通りです。さらに、個別化医療のような大きな新しい機会もあると思います。個人の代謝に特化した薬や治療法を設計し、副作用を減らすことができます。
もう一つの大きなことは予防医療です。誰かが病気になる前、あるいは病気になりそうな時に予測し、事前に介入することができます。これは患者にとってはるかに良い結果をもたらし、経済的にも潜在的に有利です。つまり、本当にwin-winな状況です。
そこには大きな機会があると思います。そして、政府に話を戻すと、ChatGPTの瞬間や他のことについて考えると、この業界で数十年働いてきた私たちにとっては、これらのシステムを着実に改善してきました。ChatGPTの利点の一つは、それを一般の人々の注目を集めたことです。もちろん、誰もが言語を使用しますし、チャットボットは非常に直感的な意味で、誰もが最先端のAIがどのようなものかを体感できるからです。
その良い点は、政府がAIの可能性に目覚めたことです。昨年のUK AIサミットは大成功だったと思いますし、それを基に構築されています。政府が何が来るかについて自ら教育していることを見るのは非常に喜ばしいことです。しかし、彼らがまだ完全に理解していないのは、来るべき本当に信じられないほどの影響だと思います。私たちはまだ表面を引っ掻いているだけです。あなたはどう感じていますか？
そうですね、私が話をする多くのリーダーにとって、ChatGPTはまだおもちゃのようなものです。私は興味深い経験をしました。ある会議で、私の前にいくつかの国の大統領が話をしていて、その一人がグリーンエネルギーと自国についてスピーチをしました。後で、そのスピーチは少し退屈だと思ったので、ChatGPTに「X国（国名は言いませんが）のリーダーからのクリーンエネルギーに関するスピーチを作成してください」と入力しました。10秒後に、実際にかなり良いスピーチが出てきました。元のスピーチと同じくらい良かったと思います。
そこで一つ興味深いのは、デジタルアシスタントについてです。時々、人々はこれはただ怖いものだと感じることがあります。労働力を置き換えることができるからです。しかし、協力者として考えることもできます。デジタルアシスタントについて話すとき、どのようなことができるのでしょうか？
そうですね、今日のチャットボットは少しおもちゃっぽいと思います。長いスピーチや文書を要約するなど、非常に有用で価値のあるユースケースがありますが、それでもまだ...これらのシステムは印象的ですが、私たちが改善し修正しようとしている多くの欠点があります。幻覚のようなものです。
また、計画や記憶のような新しい能力を与えることも必要です。これらは、これらのアシスタントが日常生活で非常に有用であるために本当に必要だと思います。そうすれば、私たち全員がそれを常に使用するようになるでしょう。
私たちは、その方向に進んでいます。私たちのシステムGeminiは、これらの大規模な基盤モデルの私たちのバージョンですが、最初からマルチモーダルになるように構築しました。つまり、言語だけでなく、音声、ビデオ、画像、コーディングなど、さまざまなモダリティを扱います。
これは重要です。なぜなら、私たち人間は非常にマルチモーダルな環境に存在しているからです。言語は重要な要素ですが、それだけではありません。私たち人間は、様々な文脈の中で生きています。このようなシステムが日常生活で本当に役立つためには、あなたがいる状況、空間的な文脈、視覚的な文脈についてもう少し理解する必要があります。
そこで私たちは、現在Project Astroと呼んでいる新しいシステムの開発を進めています。これは一種のプロトタイプで、あなたの携帯電話やメガネ、その他のデバイスを通じて、単に会話ができるだけでなく、あなたがいる状況を理解し、記憶も持っているので、以前の会話を参照することができ、あなたの好みや行動、何が役立つかについての理解を積み上げ、あなたに物事を推薦することができるのです。
私は、おそらく今後2〜3年の間に、私たちが「ユニバーサルアシスタント」と呼ぶものが登場し始めると感じています。これは様々なデバイスを通じてあなたと一緒に行動し、仕事や個人生活のあらゆる場面でシームレスにサポートしてくれるでしょう。これは生産性に大きな変化をもたらすと思います。
そうですね。Geminiはすでにあり、あなたたちが行ってきた投資のレベルは数十億ドルに及びますよね。これはおそらく政府には真似できない投資レベルでしょう。
ところで、これらの大規模言語モデルについて2つの質問があります。まず、これらはどれくらい早く、どれくらい良くなるのでしょうか？次に、もし今日あなたが政府だったら、なぜ国のすべてのデータをクラウドベースのインフラに置いて、それをすべて分析し、これらの大規模言語モデルの1つに入力して、そのモデルを自国用に適応させようとしないのでしょうか？
そうですね、まず、これらのモデルがどれだけ速く改善されているかについてですが、大手企業や主要な研究所は、コンピュータインフラや人材に数十億ドルを費やしてこれらのモデルを構築し、新しいアルゴリズムを開発しています。これは今後も続くでしょう。
現在、この分野では興味深い議論が行われています。既存の手法でどれだけ長く改善曲線が続くのか、という点です。マットが言及したTransformersのような革命的なアーキテクチャ（2017年に発明されたもので、これらの新しいシステムが現在の規模にまで拡大することを可能にしました）がありますが、私の意見では、人間レベルの知能、つまり人工汎用知能に到達するまでには、さらにいくつかの大きなイノベーションが必要だと思います。特に計画立案、記憶、ツールの使用などの分野でです。
私たちは、この分野で「エージェント的行動」と呼んでいるものを構築しています。つまり、目標を達成できるシステムです。現在のシステムは受動的で、質問を入力すると答えを返すだけの非常にスマートな質問応答システムです。次の段階は、アルファ碁のようなゲームで開発した技術を導入することです。ゲームに勝つような目標を与え、新しい戦略を考え出し、新しい計画を立て、場合によっては何か新しいものを発明することができるのです。これは、私たちが現在持っている技術とはまた別の大きな飛躍となるでしょう。
例えば、ある国がエネルギー効率のための最も効果的な送電網システムに関する政策を検討している場合、それを使って、この特定の点に関する世界中の知恵を集めた計画を実際に立てることができるでしょう。
その通りです。次の時代には、これらの基盤モデルを作るには多くのリソースが必要ですが、誰でも自由に使えるオープンソース技術のバージョンも出てくると思います。
また、政府や企業が既存の最高のモデルの1つを取り、自分たちのデータでさらに微調整するようなサービスも見られるようになると思います。先ほどおっしゃったように、政府が全てのデータを安全なデータセンターやデータベースに入れ、主要なモデルの1つを取り、そのデータでさらに訓練するのです。
これにより、そのモデルをその特定の目的とデータセットに対して独自に微調整することができます。これは政府かもしれませんし、NHSかもしれませんし、他のデータソースかもしれません。
そして、あなたたちが行っている大きな投資は、実際の基盤モデルに対するものですね。それを適応させるのはそれほど高価な事業ではありません。
その通りです。現在、適応させるコストは構築するコストのほんの一部です。ただし、訓練後の段階、つまり微調整により多くのリソースが投入されるようになってきています。そこには大きな利益があると思います。そのため、多くの研究がモデルの事前訓練後に何をすべきか、その上に何ができるかに向けられています。
あなたに聞きたいことは千ほどあります。とても興味深く重要なことばかりです。そして、イギリスが何をすべきかについてもお聞きしたいのですが、その前にもう一度、人々のために説明していただきたいことがあります。人工知能、生成的人工知能、人工汎用知能の違いについて、人々が時々理解するのが難しいと思うのですが。
はい、もちろんです。生成AIは、現在私たちが目にしているAIのタイプで、言語対話や画像などを生成するものです。これは特定のタイプのAIです。
そして、AIそのものは分野全体を指す一般的な用語です。
人工汎用知能は、実際に私の共同創設者の一人であるシェーン・レッグが2000年に造語したもので、人間レベルの汎用知能を実現するという考えです。これが重要なのは、本当に汎用的なシステムができるからです。私たちの心は汎用的で、ほとんどどんなタスクにも対応できます。人間の心は信じられないほど素晴らしいものです。そして、私たちの人工システムでもそのような汎用性を目指しているのです。
そして、IQはどのくらいになるのでしょうか？
最初は、もちろん現時点では全体的に人間レベルの知能にはほど遠いですが、ゲームプレイのような特定の分野では世界最高の人々よりも優れています。
今後の全体的な質問は、これを一般化し始めたときに何が起こるかということです。しかし、現時点では、まだ猫の知能にも達していない汎用システムです。まだまだ道のりは長いです。私の意見では、既存のシステムのスケールアップと、いくつかの大きな新しいブレークスルーの両方が必要だと思います。
デミス、残された時間で、イギリスについて伺いたいと思います。明らかに、あなたやあなたの努力のおかげで、イギリスはこの分野でそこそこの地位を獲得しています。しかし、政府としては、デジタルインフラストラクチャ、計算能力などの観点から、何を考えるべきでしょうか？
私はイギリスとイギリスの地位について非常に情熱を持っています。私たちには多くの国としての強みがあります。素晴らしい才能を生み出す素晴らしい大学があります。これは私たちがここを拠点にした理由の一つです。
アラン・チューリングにまで遡る、さらにはチャールズ・バベッジにまで遡るAIの長い伝統があります。イギリスがこの分野の最前線にいない理由はありません。
そして今日に至るまで、私はディープマインドが果たした役割、つまり現在私たちが目にしているエコシステムの創造に部分的に貢献したことを誇りに思っています。マットやイアン・ホガースなどの素晴らしい人々がこのエコシステムで働き、それを発展させています。
私たちはそれを受け入れなければなりません。機会を受け入れなければなりません。今日、あなたが早くにおっしゃったすべてのことに非常に同意します。新政府が発足する今は素晴らしい時期です。AIは公共サービス、経済、そして世界における私たちの地位を変革する可能性があります。
実際、イギリスは世界の舞台で非常に重要な役割を果たすことができると思います。そのため、マットやイアンなどと一緒に、前首相にサミットのようなものを引き受けるよう勧めていました。アメリカと中国という2つの超大国がありますが、AIは世界中の誰もが、すべての国に影響を与えるものです。
AIの機会とリスクの両方について、国際的な対話や国際協力を持つことが重要だと思います。イギリスは技術のリーダーの一つになれると同時に、EU諸国、フランス、カナダ、インドなどと共に、いわば中間的な立場を取ることができると思います。
アメリカと中国の次のティアを見てみると、研究の最前線にいる国、最も多くの出版物や引用を持つ国などの指標では、イギリス、カナダ、フランスがその次のティアにいます。これらの国々が集まり、声を上げることが重要だと思います。
例えば、アメリカの安全研究所が設立され、イギリスの研究所と密接に協力していることを見て、非常に喜んでいます。これにより、すぐに物事が国際化します。これがG7やG20に拡大し、EUも追随すると想像できます。
ますます強力になるAIをどのように展開したいかを議論し始める中で、これは非常に重要になると思います。
ところで、新政府が発足するにあたり、あなたは労働党に何をアドバイスしていますか？この技術に関して、今、どうすべきだと？
私は彼らにあなたと話すようアドバイスしています（笑）。
いや、私が試みているのは、政治の世界で育ってきたので、変化の規模の大きさを理解するのが難しいからです。それは全く異なる考え方を必要とし、正直なところ、その多くは難しいものです。
私は、家族の不満をよそに、昨年の夏のほとんどを、アレキサンダー・ベルと電話から始まり、最初のトランジスタを経て... つまり、用語も非常に紛らわしいですよね。例えば、なぜクラウドと呼ぶのでしょうか？実際、ある政府の長と話したとき、彼は「いや、クラウドは我が国では機能しない。一年中晴れているから」と言ったのです。
しかし、私が彼らに本当に言いたいのは、政府には15,000もの課題があることは分かっています。地政学があり、朝から晩まで予定が詰まっていて、私のような人間がスケジュールに入り込んでくるのです。でも、これについて考える時間を少し確保してください。なぜなら、これは革命であり、すべてを変えるからです。
あなたが今日私たちに与えてくれたものは本当に素晴らしいです。私たちはあなたを会議に迎えられて本当に誇りに思います。ディープマインドのためだけでなく、この分野での私たちの国のために、あなたがしてくれたすべてのことに感謝します。
ありがとうございます。