アンスロピック社のよりスマートなクロードと人間レベルのAIを構築する競争の内側 | WSJ

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まず感謝の言葉から始めたいと思います。私はクロードを使ってダボス会議用のアシスタントを作りました。本当は上司が感謝すべきですね。時差ボケもしないし、宿泊費も必要ないですからね。とても役立っています。私のカレンダーや、メモなど全てを把握してくれています。ただ、いくつか短所もあり、製品に関する質問をしたいと思います。まず会場の皆さんに聞きたいのですが、クロードのパワーユーザーは何人くらいいらっしゃいますか?
はい、完璧ですね。では、これから素晴らしい会話ができそうです。私が欲しい機能のリストを見ていきたいと思います。具体的な時期を教えていただいても、来るか来ないかだけでも教えていただければと思います。では、まずウェブへのアクセスからです。
はい、それは我々が取り組んでいる分野で、比較的近い将来に実現する予定です。アンスロピックについて理解しておくべき点は、我々のビジネスの大部分が企業向けにフォーカスしているということです。そのため、企業向けの機能が優先されがちです。ウェブは消費者向けの側面が強いのですが、しばらく前から取り組んでいます。
他のモデルプロバイダーとは異なるアプローチを考えています。具体的な時期は申し上げられませんが、非常に近いうちに実現します。消費者、特に消費者側のパワーユーザーにとって重要性は理解しています。そのため、実際に優先順位を上げています。
素晴らしいですね。2つ目は音声モード、つまり会話して応答してくれる機能です。
それはいずれ実現すると思います。現在でもクロードは音声を文字起こしできますし、読み上げることもできます。ただ、双方向の音声モードについては、いずれ取り組む予定です。
ただし、これも企業側やパワーユーザー側での利用頻度は低いです。そのため、いずれは実現しますが。
写真生成についてはどうでしょうか。
はい、私は画像や動画の生成は生成AIの他の部分とはやや異なると考えています。人間は音声、写真、動画を取り込むことはできますが、実際に写真を作ることは簡単にはできません。画家はいますが、写真を簡単に作れるわけではありません。私はこれをやや異なるものと考えています。また、安全性とセキュリティの観点からも、画像生成や動画生成には、テキストにはない独特の問題があります。
また、企業での利用シーンもそれほど多くないと思います。そのため、これは優先度を上げる予定はありません。消費者側で重要性が高まれば、この分野に特化した企業と提携するかもしれません。
それは理解できます。私もTwitter、あるいはXと呼ばれているものですが、そこで200件の回答を得ました。200件の回答がありましたが、その大半が高いレート制限を求めるものでした。
はい、その点については一生懸命取り組んでいます。この1年、特にここ3ヶ月で需要が急増し、必要な計算能力の提供が追いついていない状況です。
大規模な計算能力を購入する場合、導入までにリードタイムが必要です。我々の収益は昨年約10倍に成長しました。正確な数字は申し上げられませんが、1億ドル規模から10億ドル規模になり、まだ成長は続いています。
そのため、できるだけ早く効率化を進めています。また、re:Inventでアマゾンと発表したように、数十万台のTrainium 2のクラスターを導入する予定です。2026年までに何らかのチップを100万台以上保有することになっても驚きません。できるだけ早くそれらのチップをオンラインにし、推論をできるだけ効率的にするよう取り組んでいますが、時間がかかります。
この膨大な需要の急増に直面していますが、できるだけ早く対応しようとしています。有料ユーザーグループでも、おそらく体験はさらに良くなるでしょう。
はい、はい、はい。了解です。それは覚えておきます。最後に、メモリ機能、つまりクロードがプロジェクト内だけでなく、全体を通して物事を記憶する方法はどうでしょうか。
はい、それは非常に重要です。私たちが「バーチャルコラボレーター」と呼んでいる広いビジョンの一部だと思います。同僚と話すとき、その同僚は以前の会話を覚えている必要があります。
そのため、それは非常に重要で、近い将来実現します。以前、企業に焦点を当てていると言いましたが、消費者として、私たち全員が会社で働く消費者としても、クロードのキャラクターは非常に魅力的です。それが非常に有用で、他のLLMや製品よりもクロードに戻ってくる理由の一つになっています。
それについてはどのように考えていますか?企業向けに機能するキャラクターをデザインされましたが、消費者についてはどうですか?
はい、実はクロードのキャラクターは両面で重要だと思います。消費者とのインタラクションでは明らかに重要です。
企業側でも重要だと考えています。なぜなら、私たちはIntercomなど、カスタマーサービスを行う多くの企業にサービスを提供しているからです。そのため、モデルはカスタマーサービスに使用され、そこでのインタラクションのモードも重要です。コーディングのような用途でもキャラクターは本当に重要です。
先週、スタンフォード医科大学から興味深い研究が発表されました。クロードと他のモデルを比較して、放射線画像分析などの精度だけでなく、医師がモデルの提案をどの程度採用したかも調査しました。その結果、医師は実際にクロードの意見を聞き、その推奨を多く採用していることがわかりました。これはインタラクションの方法と関係があると思います。
そのため、企業側と消費者側の両方で、クロードとのインタラクションが良い体験で、本物の体験となるよう多くの努力を重ねてきました。
これほど努力を重ねてきた理由の一つは、世界でより大きな意味を持つと考えているからです。個々の消費者、特に生産性の面で、モデルと何時間も対話し、アシスタントのように機能させています。職場でも、非常にスマートなアシスタントとして、おそらく人間よりもはるかに優れた数学の問題を解くことができます。
その関係性のレベルについて、私たちは本当に正しく理解する必要があります。それは単に魅力的でフレンドリーであるだけでなく、モデルは数ヶ月や数年にわたって対話した後、ワークフローの一部となった後でも、実際に人間をより良い状態にするような方法で対話する必要があります。
より生産的になり、もちろんモデルは仕事をこなし、仕事を手伝ってくれますが、長期的にはその関係性は生産的でなければなりません。たとえばソーシャルメディアのような例では、それがうまくいかなかったと思います。ソーシャルメディアの最大の問題は、非常に魅力的で即座のドーパミンの放出を得られることですが、長期的には人々に何か健康に良くないことをしているのではないかと皆が疑っていることです。私はそのことを真摯に受け止め、AIがそのようにならないようにしたいと考えています。クロードのキャラクターはその最も重要な要素の一つだと思います。
その通りです。モデルについて少し触れましたが、これも私のXでの大きなリクエストでした。ソーシャルメディアについて話しましたが、あまり依存したくはありませんが、本当に、そして部屋を見回しても、パワーユーザーの大きなグループがあり、多くの人があなたの次のモデルについて興味を持っています。OpenAIは明らかにこれらの新しい推論モデル01、003で進んでいます。あなたの計画はどうですか?
はい、私たちは比較的近い将来、いくつかの非常に優れたモデルをリリースする予定です。具体的な名前は申し上げませんが。推論モデルについて少し説明させていただくと、私たちの視点は少し異なります。推論モデルとテストタイムの計算について、まるで全く異なる方法であるかのように言われていますが、それは私たちの視点ではありません。私たちはそれをより連続的なスペクトルとして見ています。モデルが考え、自分の思考を振り返り、最終的に結果を出す能力があります。Sonnet 3.5を使用すると、すでにある程度それを行っています。
しかし、私たちが見ることになる変化は、より大規模な強化学習の使用です。強化学習でモデルを訓練すると、より多く考え、振り返るようになります。そのため、推論やテストタイム計算、あるいはそれが呼ばれる様々な名前は、全く新しい方法ではありません。
それはより多く、より大規模な結果ベースの方法でモデルを訓練することの結果として現れる特性です。そしてそれが何をもたらすか、まだ見てみる必要がありますが、それらをより連続的に補間し、推論と他のモデルが行うすべてのことをより流動的に組み合わせるものになると思います。
先ほど述べたように、私たちはしばしばモデルの使用がスムーズな体験となるように、人々が完全に活用できるように注力してきました。そして推論モデルについても同様のアプローチを取り、他社とは異なることをするかもしれません。
少し戻りたいのですが、先ほどあなたは「遠くない将来」と言及されました。私は日付を教えていただく必要はありませんが、あなたの頭の中では、それは6ヶ月くらいですか、それとも3ヶ月くらいですか?
3ヶ月から6ヶ月の間です。もし私たちが視点を広げれば、このような進歩の速さについて多くの議論があり、今週もOpenAIが博士レベルのエージェントを持っているという報道がありましたが、これらは本当にそれほど速く進んでいるのでしょうか?
はい、私自身の経験と、このような進歩の速さについて説明させていただきます。私自身の、言わば認識的・感情的な旅路について。2018年、2017年まで遡ると、この分野に入って数年後の私の視点は、アンスロピックの共同創業者たちと共に、スケーリング則を最初に文書化した一人として、より多くの計算能力をこれらのモデルに投入すると、すべてにおいて、本当にすべてにおいて改善することを示しました。
6ヶ月前までの私の見方は、これらのトレンドに基づいて、ほぼすべての人間よりもほぼすべてのことで優れたモデルに到達すると予想していました。2020年代、おそらく2020年代半ばには実現するだろうと考えていましたが、いつも言っていたのは、わからない、確信が持てないということでした。
特にこれらの企業のCEOとして、確実に実現すると言えば、素晴らしいことになる、皆さんは知っていますよね、まるで誇大広告のような人に聞こえてしまいます。そのため...
3〜6ヶ月前までは、かなりの不確実性がありました。今でもありますが、その不確実性は大幅に減少しました。今後2〜3年で、職場に登場し、消費者が使用するモデルが、人間のアシスタントではありますが、徐々にほぼすべてのことで私たちより優れるようになると、比較的確信を持っています。
ポジティブな結果は素晴らしいものになるでしょう。ネガティブな結果についても、注意を払う必要があります。進歩は人々が考えているほど速いと思います。一つ批判したいのは、現在、急速な進歩が比較的確実になってきているため、適切な重要性を持って理解し、真摯に議論することが非常に重要だと考えています。
他の企業名は挙げませんが、Twitterでの奇妙な噂や、従業員がここで素晴らしいことをしているという、あの意味ありげなウインクのような態度を見せることがあります。
実際、それは危険だと思います。なぜなら、外部から見ている人にとっては、ああ、それは誇大広告だと思われてしまうからです。そのようなコミュニケーションは、これが真剣な問題ではないという印象を与えてしまいます。実際に真剣な問題であるときにそれをするのは本当に危険だと思います。
AI業界全体として、私たちが置かれている状況の重要性を指摘する義務があると思います。もし、本当に信じられないようなポジティブな可能性があると言うのであれば。そしてこれほど大きな変化には必然的にリスクが伴います。私たちには真摯にコミュニケーションを取り、実際に考えていることを述べる義務があります。
あなたが述べた一部のリスクと、どのようなルールや規制が必要だと考えているかについて伺いたいと思います。しかしその前に、同僚について触れられたことに戻りたいと思います。ここでの話題はすべてエージェントについてで、ダボスはエージェントパルーザと名前を変えるべきかもしれません。
みんなが自分たちのエージェントについて話しています。あなたはこれを「バーチャルコラボレーター」と呼び、異なる用語を使っています。エージェントまたはバーチャルコラボレーターについてどのように進展していますか?昨年末にコンピュータ使用で見られたような兆しもありましたが、ロードマップを少し教えていただけますか?具体的な日程は話したくないと思いますが、今年何を見ることができるでしょうか?あなたの会社はこの多くの最前線にいますので、多くの最初のものを取り除くことができます。
まず、少し整理させてください。エージェントについて、私たちの分野では定期的に登場する用語がありますが、実際には何も意味しないものがあります。エージェントはその一つで、AGI、ASI、推論も同様です。外部の人には何か意味があるように聞こえますが、正確な技術的意味はありません。
エージェントは、クリッピープラスプラスのようなものから、AIシステムのボタンを押すと完全なアプリを作成し、会社を設立するようなものまで、何にでも使われます。私たちが考えているのは、後者に近いものです。
私たちのバージョンはバーチャルコラボレーターで、コンピュータ使用について触れられましたが、それは早期の具現化の一つかもしれません。それは要素の一つですが、私たちが考えているのは、職場でのアシスタント、個人的に使用するアシスタントかもしれません。しかし、バーチャルな人間ができるコンピュータ画面上のすべてのことができるモデルがあり、あなたはそれと話し、タスクを与えます。
おそらく1日かけて行うタスクで、例えば「この製品機能を実装する」と言うと、それはコードを書き、コードをテストし、そのコードをテスト環境にデプロイし、同僚と話し、設計文書を書き、GoogleドキュメントやSlack、メールを書くことを意味します。人間のように、モデルはそれらの多くのことを行い、時々チェックインします。
そのため、私はそれをエージェントとして考えています。あなたの代わりに非常に長い時間スケールで行動し、時々チェックインする自律的なバーチャルコラボレーターとして考えています。人間が仮想的に操作するすべての入出力を持っていると考えています。そして...
その時間スケールについて、先ほど触れられたように、研究のプロセスは非常に予測不可能です。私たちがどうなるか、業界がどうなるか、確実には分かりません。しかし、私は推測していますが、約束はしませんが、これらの能力の非常に強力なバージョンが今年中に、おそらく今年前半に登場する可能性があると考えています。
では部屋の中の象、あるいはエージェントについて話しましょう。それは人間の仕事に影響を与えるということですよね?今、あなたは多くの人々が行っている仕事について説明されました。
はい、一般的に短期と長期に分けて考えています。短期的には、過去に何度も技術による労働の混乱を経験してきました。短期的に、私の時間圧縮された世界では、短期は1年か2年、あるいは3年かもしれません。その時間スケールでは、完璧な解決策があるとは言えませんが、技術による労働の混乱を以前に経験しており、労働者の適応性と比較優位を活用することを考えることが重要だと思います。
比較優位は驚くべきものです。機械があなたの仕事の90%を行うとしても、残りの10%が非常にレバレッジの効いたものになります。その10%に全時間を費やし、以前の10倍の10%を行い、他の90%がレバレッジされているため、10倍多くのことを成し遂げることができます。そのため、これは人間にとって良いことになり得ます。
また、機械が何をしているかに合わせて努力を形作る方法を学ぶこともできます。製品の観点からも、代替ではなく補完性を可能にする方法を考えることができます。約1年前、エコノミストのエリック・ブリニョルフソンによる興味深い研究がありました。それによると、デフォルトでは企業がAIを導入する際、代替モードで導入する傾向がありますが、より考慮して注意を払って導入すると、補完モードで導入する方法を見つけることが多いとのことです。その場合、生産性の向上がより大きくなります。
これは、ある種の経路依存性があることを示唆しています。技術を導入する方法は複数あり、私たちはこのバーチャルコラボレーターを設計する際にそれを考慮しています。
正直に言って、ここには無慈悲に効率的な市場があります。補完的な方法で物事を行うことが、補完的でない方法で物事を行うことによって市場で確実に負けてしまうなら、業界全体が困難な立場に置かれ、それを回避する方法を考えなければなりません。
そのため、ここには非常に強力な市場の力が働いています。しかし、それらの市場の力と両立可能で、業界全体にとってより良い、異なる道を取る機会があるかもしれません。それは革新的で、他のアプローチに打ち勝ちながら人間にとってより良いものとなる可能性があります。
それが短期的な視点です。長期的には、私は非常に強く感じています。正確にいつ来るかはわかりません。2027年かもしれませんし、それより長くなる可能性もあります。それほど長くはならないと思いますが、AIシステムがほぼすべてのことでほぼすべての人間より優れるようになり、最終的にはすべての人間のすべてのことで優れるようになります。
ロボット工学でさえ、十分に優れたAIシステムを作れば、より良いロボットを作ることができるようになります。そしてそれが起こるとき、私たちはここのような場所で、つまりこのようなイベントで会話をする必要があります。
私たちの経済をどのように組織化するのか、人間はどのように意味を見出すのかについて。人間が地球上で最も知的な種であったときに作った多くの前提が、AIで起こっていることによって無効になるでしょう。そしてそれについての唯一の良い点は、私たち全員が同じ立場にいるということです。
実際、私が恐れているのは、人間の労働の30%がAIによって完全に自動化され、残りの70%がそうでない世界です。それは自動化された集団とそうでない集団の間で信じられないような階級戦争を引き起こす可能性があります。もし私たち全員が同じ立場にいれば、簡単ではありませんが、実際にはより良い状況だと感じます。なぜなら、私たちは座って「おや」と言わなければならないからです。
ランダムに3人に1人を選んで「あなたは無用です」と言うのではありません。私たち全員が同じ立場にいます。私たちは技術文明として、巨大な豊かさと巨大な価値があるが、その価値を分配する方法として、人間が経済的労働を生産し、それが自己価値の感覚を得る方法であるという考えが無効になった地点に達したことを認識しています。
一度その考えが無効になると、私たち全員が座って考えなければなりません。正直に言って、私の本当の信念は、それが来るということです。AI企業はその中心にいるか、あるいはその標的になるかもしれません。そして私たちには、そこで答えを持つ責任があります。
はい、そのことについて聞こうと思っていました。しかし、そのように話す一方で、現在あなたの業界では人材をめぐる戦いが起きていますよね?OpenAIやMetaなど、他の競合他社がいます。アンスロピックに最高の人材を引きつけることについて、どのように考えていますか?
2つの点を指摘したいと思います。一つは、これはポッドキャストでも話しましたが、私の人材に関する哲学は、人材の密度が人材の量に常に勝るということです。採用するほぼすべての人が本当に優れている、比較的小規模な人々の集団が必要です。
他の企業が10倍大きく、優れた人材が2倍いたとしても、優れた人々が互いに協力して働くことには魔法のような、錬金術のようなものがあります。エンジニアや研究者を採用すると、彼らは周りを見回し、自分たちと同じように信じられないほど才能のある人々に囲まれています。そのため、これが私たちの一貫した哲学でした。これが人材がアンスロピックに集まってきた理由だと思います。
2つ目は、価値観と、それらの価値観の誠実な提示です。最初から、これらの安全性と社会的な問題を正しく理解することが非常に重要でした。この分野には複数の企業があり、彼らを称賛しますが、これらの問題が重要であると述べ、具体的な努力もしています。
しかし、時間が経過し、私が共同創業者たちと前の雇用主から分かれ、私たちは私たちのやり方で、彼らは彼らのやり方で、他の企業は彼らのやり方で物事を行う中で、時間とともに違いが現れ始めます。
企業が約束をし、時間とともにそれらの約束がどのように実現されるかを見ることができます。内部の従業員が彼らの約束をどのように考えているかを見ることができます。一部のことは公にはなりませんが、彼らの行動によって、人々が足で投票することによって分かります。これは非常に重要だと思います。
これらの価値観を本当に実践し、マーケティング活動ではなく実質的なものにすることが非常に重要だと思います。これらの企業の複数を経験した人材は、それを認識し理解しています。人材がどこに向かうかは、私は楽観的ですが、誰が本当に誠実であるかを示す信号になり得ると思います。
時間があまりなく、取り上げたいことがたくさんありますが、規制について少し話したいと思います。昨日の就任式に参加されていなかったことに気づきました。
はい、私の考え方の一つは、アンスロピックは他のプレイヤーとは少し異なるゲームをしているということです。私が言う一つの方法は、アンスロピックは政策アクターであり、政治アクターではないということです。
政治アクターは、政治的プレイヤーにどのように扱われるか、どのように自分たちがやりたいことが独占禁止法によってブロックされないようにするか、規制が邪魔にならないようにするかを考えています。私たちはより、グローバルなAIの状況を見て、一連の見解、政策プラットフォームを持っています。おそらくいずれは政策プラットフォームを発表するかもしれません。
中国との関係と中国に対するリードを維持することから、私たち自身のAIシステムの危険性に対する適切なテストと測定、そして私たちが議論してきたような経済的な問題まで、何をする必要があるかについての見解です。私たちの見方は、これらの問題について特定の視点を持っており、その視点を誰が聞いても説明するということです。
バイデン政権にその視点を説明し、今はトランプ政権にも説明しています。例えば中国の問題について、最初のトランプ政権で国家安全保障副補佐官を務めたマット・ポッティンガーと一緒に論説を書きました。これは、政治的なスペクトラムを超えて、産業界の輸出管理のような問題が共通の関心事であることを示すためです。
そのため、アンスロピックは一方に忠誠を宣言することを急いでいないことがお分かりいただけると思います。アンスロピックには、状況を理解していれば誰もが超党派で支持すべき一連の政策的立場があります。なぜならこれらの問題は非常に中心的で重要だからです。
一部の政治的プレイヤーや個人は、それらにより共感的であったりそうでなかったりするかもしれませんが、それは私たちにとって重要ではありません。私たちは単に全ての人に好ましい政策について説明していきます。なぜなら、もし私たちが正しければ、社会は悪い方向に向かうからです。そしていずれ、もし私たちが間違っていれば、私たちの政策プラットフォームは間違っています。しかし、もし私たちが正しければ、十分明確になるでしょう。
2-3年後には、労働に関する経済政策が必要であり、国家安全保障リスクに対してこれらのモデルのテストと測定を本当に行う必要があることが明確になるでしょう。去任する国家安全保障顧問のジェイク・サリバンが言ったように、中国に先んじることは実存的な問題であり、それが一部の輸出管理が導入された理由です。
もしそれらのことが正しければ、歴史が私たちを正当化するでしょう。しかも非常に早く、現在の大統領任期内に正当化されるでしょう。そのため、私たちがすることは、正しいと考える政策を全ての人に、ますます公の場で説明していくことです。人々のイデオロギーが何であれ、今は賛成か反対かに関わらず、もし私たちが正しければ、それが重要な部分ですが、2-3年後には明らかになり、そうすれば私たちは歴史の正しい側にいたことになります。それが私の政策に対する考え方です。
今朝の大統領令の撤回について何かコメントはありますか?
はい、実際、大統領令はそれほど多くのことはしませんでした。最初のステップに過ぎず、私たちは一般的にそれを支持していました。なぜなら大規模モデルのトレーニングに関する報告要件を課したからです。これは合理的なことだと思います。
国家安全保障機関が企業が何をしているのかを理解することは理にかなっていると思います。それほど負担ではなく、アンスロピックでおそらく1人日程度の時間で済みました。しかし、非常に複雑な規制体制でもありませんでした。
そもそも規制体制ではありませんでした。そのため、一般的にその大統領令を支持していましたが、比較的小規模なものだったと思います。実際に行われていたことに関しては、比較的小さな事柄でした。
より重要だと思うのは、まず、中国に対する輸出管理とチップの密輸防止です。これはポッティンガーとの論説で書いたことです。これは絶対に実存的な問題だと思います。私たちはこれらのモデルの軍事情報における価値を見始めたところです。
また、私たちは自身のモデルのリスクに注意を払う必要がある程度、中国に対するリードを持つことで、それを行うための余裕が生まれます。それは徐々に困難になってきています。もしそのリードがなければ、私たちは厄介な国際競争に陥り、自身のモデルのリスクを軽減するために3ヶ月遅らせれば、中国がそこに到達してしまうというジレンマに陥ります。そもそもそのような状況に陥りたくありません。
また、内部のテストと測定も重要です。私たちが協力してきたAISisは、この内部テストと測定を行っており、それらは非常に重要だと思います。新政権でもそれらを維持することへの超党派の支持が見られています。
繰り返しますが、これらは主にモデルの国家安全保障リスクをテストするものです。これは超党派の問題であるべきです。そのようなテストがDEIの問題に関するものだという誤解がありましたが、それはAISisの本質ではありません。
それは国家安全保障リスクのテストに関するものであり、私たちはその国家安全保障リスクのテストを継続する必要があり、それに対する超党派の支持を見てきました。先ほど言い回しとして使われた言葉について質問したいのですが、「アンスロピックでの1人日」と言われましたが、それがあなたたちの考え方なのでしょうか?
はい、はい、つまり、クロードがより多くのことを行うようになり、人々を助けるようになるにつれて、人とAIモデルがあり、それらは様々な方法で補完的であると考えています。一定量の計算能力と一定量の人がいます。私は経済全体がこのような考え方を始める必要があると思います。
私の「愛の機械」というエッセイで、「知能への限界収益」という言葉を使っています。経済学者は土地、労働、資本、技術などへの限界収益について話しますが、私たちは知能への限界収益について考え始めるべきだと思います。なぜなら、知能が役立つタスクもあれば、物理的な限界や社会的な限界があって知能が役立たないものもあるからです。
そのような考え方はアンスロピック内でますます一般的になってきており、世界でもそうなるべきだと思います。最後の質問を2つさせていただきます。時間を超過していて、後ろで誰かが叫び始めるかもしれませんが。最近、アマゾンから40億ドルの小切手を受け取りましたね。
さらに資金調達もされたと思います。20億ドルと報じられていますが、確認していただけますか?
継続中の資金調達については何も確認できませんが、これまでに調達した、あるいは報じられた資金を合計すると、確実に二桁億ドルの単位になります。
そして全体を見渡すと、これらのテック・ジャイアントとどのように協調していますか?彼らがリードしているのですか、それともあなたがリードしているのですか?
そうですね、一方では、これらのパートナーシップは理にかなっています。なぜなら、私たちは多くの計算能力を必要とし、これらのモデルをトレーニングするには多くの先行資本が必要だからです。これらのモデルが展開されるとき、セキュリティ基準を提供できるため、しばしばクラウド上に展開されます。
そのため、経済的にパートナーシップは理にかなっています。単純に経済的に理にかなっています。しかし、私たちの独立性も非常に重要です。これが、複数のクラウドパートナーと提携している理由です。例えば、アマゾンと協力していますが、グーグルとも協力しています。
これらのクラウドパートナーと契約を結ぶたびに、例えば私たちが構築する新しいモデルのテストとセキュリティ提供の方法を管理する責任あるスケーリングポリシーなど、私たちが約束したことと一致していることを確認しています。
これらのクラウドパートナーと協力し、新しい契約を結ぶたびに、クラウド上でこれらのモデルを展開する方法が私たちの責任あるスケーリングポリシーと一致していることを確認します。実際、このことは波及効果を持ち、私たちが持つこのポリシーに対する認識と教育が、一部のクラウドプレイヤーに同様のポリシーの採用を加速させることを促しています。
これは、私が「トップへの競争」と呼んでいるものの例です。つまり、良い例を示し、他のプレイヤーもその例に従って同様に良いことをするかもしれません。
最後の質問をさせていただきます。これは私がよく受ける質問だと感じているからです。私たちはAIが職場に来ることについて話してきましたが、AIの時代にキャリアを始めようとしている若者、あるいはそれ以前の、高校生や大学生に対する最善のアドバイスは何でしょうか?
一つは、明らかにテクノロジーの使い方を学ぶことです。それが明白なものです。非常に急速に変化しており、追いつける人々は、そうでない人々よりもはるかに良い立場にいることになります。
二つ目は、私が最も重要だと考えるスキルです。批判的なスキル、批判的思考のスキルを養うことです。見る情報に対して批判的になることを学ぶことです。AIシステムが非常に説得力のある説明、非常に説得力のある画像、非常に説得力のある動画を生成できるようになった今、情報エコシステムが本当に混乱したり、逆転したりしているような感覚があります。何が真実で何が真実でないかを知るために本当に努力しなければなりません。
それは、キュレートされた環境というよりもジャングルのようになっており、AIの一部の側面がそれを悪化させる可能性があることを私は懸念しています。そのため、何かを見て、それは理にかなっているのか?それは本当に真実なのか?例えば、XやTwitterなどを見ると、全てのものが見られ、10万人がいいねを押していますが、よく見ると全く理にかなっていないことがあります。
古い世界の、物事がキュレートされていた世界は消えました。そのため、何らかの方法で、新しい世界、この市場が実際に機能し、ある意味で真実に収束するようにする必要があります。そして批判的思考のスキルが本当に重要になるでしょう。そしてAIを使って、エコシステムをさらに破壊するのではなく、それらの批判的思考スキルを強化できるでしょうか。