ビルゲイツとサム・アルトマン対談ポッドキャスト。
今後ChatGPTの2年先のマイルストーンから最高の創業者やベンチャー企業の高年齢化など、今現代で再認識しておくことが重要な視点がつまっています。 いくつか興味深いポイントがありましたので、記事にしてみました。まだ見ていない人は是非、動画をチェックしてください。
![[ 必聴 ]ビルゲイツとサム・アルトマン対談ポッドキャスト2年先までのChatGPTのマイルストーンから最高の創業者の高年齢化などについて](/magazine/images/Podcast_of_Bill_Gates_in_conversation_with_Sam_Altman.png)
ビル・ゲイツ ポッドキャスト「Unconfuse Me with Bill Gates」サム・アルトマンとの対談
ビル・ゲイツは、アルツハイマー病、人工知能、教育の未来、植物性の肉、言語の進化、などについて毎回ゲストを迎えて対談するポッドキャストシリーズ「Unconfuse Me with Bill Gates」で、Open AIのCEOサム・アルトマンを迎えた回です。
「Episode 6: Sam Altman」エピソード6:サム・アルトマンとの対談
Unconfuse Me with Bill Gates」ポッドキャスト・シリーズ
対談での注目ポイント
時間は比較的短く33分ですが、濃密な内容です。現在のOpenAI社の組織規模から年齢層、今後2年先のプロダクト(ChatGPT)マイルストーンから、仕事中にどんな音楽を聴いているのか？など多岐にわたります。
OpenAI社が今後2年をみすえた上での重要なマイルストーン
- マルチモダリティ
- 信頼性
- カスタマイズ性とパーソナライゼーション
サム・アルトマンがスマートフォンで一番使っているアプリケーションは何？
サムアルトマンはSlack、ビルゲイツはメールとのこと。
この点は世代間ギャップを感じました。
OpenAIの組織の話し
OpenAIで活躍している人材は30代、40代、50代である。
かつてのアップルやマイクロソフトやFacebookの様な24歳のプログラマーの集まりではないことが印象的。
最高の創業者たちは、時間の経過とともに高齢化傾向にあるとのこと
サム・アルトマンはYコンビネーター時代にリサーチをして、最高の創業者やベンチャー企業の高年齢化が進んでいることに気づいたとの事。
OpenAIの従業員数は500名程
でこれもGooleやAppleなどと比較してとても小さな規模。
まとめ
この対談の最後に、サム・アルトマンの初めてのパソコンは何？についてビル・ゲイツに答える所はオチが効いていて良かったです。
ビルゲイツの器の大きさも感じられました。
おまけ・対談和訳全文書き起こし
0:00 今日のゲストはサム・アルトマン。
彼はもちろん、OpenAIのCEOである。
彼は起業家であり、リーダーでもある。
Yコンビネーターを運営するなど
ハイテク業界で長い間リーダーとして活躍し
素晴らしい業績を残してきた。
Reddit、Dropbox、Airbnbに資金を提供した。
このエピソードを録音した少し後のことだ
私は、彼がOpenAIのCEOを解任された時、完全に驚かされた。
解雇から数日の間にOpenAIのほぼ全従業員からの支持表明を
含め多くのことが起こった。
そしてサムは戻ってきた。
私たちが交わした会話を聞く前に、サムの近況を確認しておこう。
0:43 やあ、サム。やあ、ビル。元気かい？(ビル・ゲイツ)
0:48 ああ。すごくクレイジーだったよ。大丈夫だよ。
とてもエキサイティングな時期だよ。（サム・アルトマン）
0:54 チームの調子はどうですか？(ビル・ゲイツ)
0:59 チームはかつてないほど生産的で、楽観的で
良くなっていると感じている。
だから、これは明るい兆しのようなものだと思う。
ある意味、これは私たちにとって本当に成長した瞬間だった
そして、目の前のチャレンジに対応できるような会社になるために。
（サム・アルトマン）
素晴らしい。
ですから、この会話でその状況について議論することはありません
しかし、安全で責任あるAIを作るという
サムのコミットメントについては聞いていただけると思います。
(ビル・ゲイツ)
1:30 会話を楽しんでほしい。
「アンコンフューズ・ミー」へようこそ。ビル・ゲイツです。
今日は主にAIに焦点を当てます。
AIはとてもエキサイティングなものですから、
というのも、AIはとてもエキサイティングなものだからです。
ようこそ、サム。私はあなたの仕事が進化するのを
見る機会に恵まれたが、非常に懐疑的だった。
ChatGPTがここまで良くなるとは思っていませんでした。(ビル・ゲイツ)
2:03 エンコードについてはよく分かっていないんだ。
2:10 シェイクスピアはどこでエンコードされているんだろう？
（サム・アルトマン）
2:17 私たちは表現について理解を深められると思いますか？(ビル・ゲイツ)
100パーセントその通り理解を深められる（サム・アルトマン）
2:23 人間の脳でこれをやろうとするのは非常に難しい。
同じような問題だと言えるかもしれない、
接続されている。動いている脳を切り刻むつもりはない。
（サム・アルトマン）
2:34 しかし、完璧にX線撮影できる。
解釈可能性については非常に優れた研究がなされてきた。
このようなネットワークを理解できるようになるだろう
今後、理解できるようになると思う。
今私たちが理解しているのは、ほんのわずかな部分だ
（サム・アルトマン）
2:53 期待通り、これらの改良に非常に役立っている。
私たちは皆、本当に理解しようと意欲を燃やしている、
科学的好奇心は別として、これらのスケールは非常に大きい。
3:06 シェイクスピアは脳のどこに符号化されているのか、
そしてそれはどのように表現されているのか。
それはわからない。本当のところはわからない
3:13 しかし、このような数字の塊の中で、まだわからないと言うのは、
何となく納得がいかないような気がする。
完璧にレントゲン撮影し、観察し、どんな検査でもできるはずなのに。
3:25 今後5年以内には理解できるようになるだろう。
トレーニングの効率と精度の両方において、
その理解によって
私たちは今よりはるかに優れたことができるようになるだろう。
3:42 100%パーセントそうなるだろう。
これは技術の歴史の多くで見られることだ。（サム・アルトマン）
3:48 誰かが経験的な発見をする。
何が起こっているのかわからないが、明らかに機能する。
そして科学的な理解が深まるにつれて
科学的な理解が深まると、物理学でも生物学でもそうだ。
（サム・アルトマン）
4:10 私たちの場合、GPT-1を作った人が、
一人でやってこれを解決したようなものだ
それは多少印象的ではあったが、どのように機能するのか、
なぜ機能するのか、深い理解はなかった。
（サム・アルトマン）
4:22 それから我々はスケーリングの法則を手に入れた。
どれだけうまくいくかは予測できた。
だからデモができると言ったのだ、
うまくいくと確信していた。
モデルのトレーニングはしていなかったが、かなり自信があった。
そのことが、私たちを多くの試みへと導き、
より良い科学的理解へと導いてくれたのだ。
（サム・アルトマン）
何が起こっているのかを理解することができた。
しかしそれは本当に、まず経験的な結果から始まったのだ。
（サム・アルトマン）
4:45 今後2年間を見据えたとき、
重要なマイルストーンとなるものは何だと思いますか？
(ビル・ゲイツ)
4:51 マルチモダリティは間違いなく重要になるでしょう。
スピーチ・イン、スピーチ・アウト
画像。最終的には映像
明らかに、人々はそれを本当に望んでいる。
私たちは画像と音声を開始したが、予想以上に反響が大きかった。
私たちはそれをさらに推し進めることができるだろう。
推論能力に関するものだろう。
今のところ、GPT-4は極めて限られた方法でしか推論できない。
そして信頼性でも重要です。
GPT-4にたいていの質問を1万回すれば、その質問に答えることができる、
その10,000回のうち1回はおそらくかなり良いものだろうが、
GPT-4は常にどれが良いものかを知っているわけではない。
そのため、信頼性の向上が重要になる。 （サム・アルトマン）
5:34 カスタマイズ性とパーソナライゼーションも非常に重要になるだろう。
（サム・アルトマン）
GPT-4に求めるものは人によって大きく異なる。
異なるスタイル、異なる前提条件。
われわれはそれをすべて可能にし、さらに、次のような能力も提供する。
自分のデータを使うことができる。
あなたのこと、あなたのEメール、あなたのカレンダー
あなたがどのように予定を予約したいかを知ることができます、
他の外部データソースに接続すること、そのすべてです。
これらは最も重要な改善点のひとつだろう。
6:01 今の基本的なアルゴリズムでは、フィードフォワード、
乗算だけだ、新しい単語を生成するために基本的に同じことを行っている。
複雑な数学の方程式を解くようなところまでいったら、
興味がある推論するための制御ロジックが、
任意の回数変換を適用しなければならなくなるかもしれない。
推論のための制御ロジックは、今日我々がやっていることよりも
かなり複雑でなければならないかもしれない。
最低でもある種の適応的な計算が必要なようだ。
今現在、私たちはそれぞれのトークンに対して同じ量の計算を費やしている。
6:41 そう、私たちが「リーマンの仮説を...」と言うとき
それは多くの計算に値する。それは多くの計算に値する。
と言うのと同じことだ。
だから最低限、それが機能するようにしなければならない。
もっと多くの洗練されたものが必要かもしれない。
（サム・アルトマン）
6:53 あなたと私は上院の教育セッションに参加しましたね(ビル・ゲイツ)
6:59 約30人の上院議員が集まり
彼らのスピードアップを手助けできたことをうれしく思う、
このように大きな変化をもたらすものですから。
政治家を引き込むために、私たちがやりすぎたとは決して言えないと思います。
それなのに、「ソーシャルメディアで失敗した。
それは、非常にネガティブな要素がある、傑出した挑戦なのだ、
分極化という点で。今でも、それにどう対処するかはわからない。
なぜ政府はソーシャルメディアに関して
より効果的な対応ができなかったのか私には理解できない
しかし、AIを使って今彼らがやろうとしていることのケーススタディとして
理解しようとする価値はあるように思う。
いいケーススタディだ。（サム・アルトマン）
7:58 どのような規制が構築されるかは明らかですか？ (ビル・ゲイツ)
8:03 それを理解し始めていると思う。このスペースに過剰な規制をかけるのはとても簡単なことだ。
8:09 以前そうなった例をたくさん見ることができる。
しかしまた、もし私たちが正しかったとしても、
そうでないことが判明するかもしれない
8:15 しかし、もし私たちが正しく、この技術が私たちの考えるとおりに進めば、
社会や地政学的なパワーバランスに影響を与えるだろう
8:22 このような、まだ仮定の話だが、未来の非常に強力なシステムには、
多くのことが影響を与えるだろう。
8:30 GPT-4のようなものではなく、その10万倍や100万倍の計算能力を持つものだ、
8:35 我々は、そのような超強力なシステムを監視する世界的な規制機関という考えを社会的に植え付けられてきた、
8:42 なぜなら、そのような超強力なシステムは世界的な影響を及ぼすからだ。IAEAのようなものがひとつのモデルだと私たちは話している。
8:48 原子力についても、私たちは同じことを決めた。これは世界的な影響を及ぼす可能性があるため、ある種の世界的な機関が必要なのです。
8:55 それは理にかなっていると思う。短期的な問題や、これらのモデルがどのようなものであるかという問題がたくさんあるだろう。
9:00 言うことと言わないことは許されるのか？著作権についてどう考えるか。国によって考え方は異なるだろうし、それはそれで構わない。
9:07 あまりに強力なモデルがあれば、私たちはそれを恐れていると考える人もいる。
9:17 原子力規制が世界的に機能しているのは、少なくとも民間側では、基本的にみんなそうだからだ、
9:24 それは素晴らしいことだった。それは素晴らしいことだ。
9:30 核兵器側では、そのようなことはない。
9:35 もし鍵が、全世界が危険なことをするのを止めることだとしたら、
9:42 今日、多くの問題で世界政府が必要とされている、
9:48 気候やテロリズムのように、私たちが協力することは難しい。
9:54 人々は米中競争を引き合いに出して、なぜペースを落とすという考え方があるのか、とさえ言う。
10:00 を減速させるという考え方は不適切だと言う。減速するという考えはない、
10:07 注意するほど遅くするとか、強制するのは難しいのでは？
10:14 そうですね、減速を要求しているように受け取られれば、そう思いますそれは本当に難しい。その代わりに、「好きなようにしろ。
10:22 このコストを考えると、世界で5つぐらいでしょう、
10:28 そのようなクラスターはすべて、国際的な兵器査察官と同等のものを受けなければならない。
10:36 そのようなクラスターは、国際的な兵器検査官に提出しなければならない、
10:43 配備の前に。それは可能だと思う。以前はそう確信していなかったが、私は今年、世界一周の大旅行をした、
10:49 に参加する必要がある多くの国の首脳と話をした。
10:58 それですべてが救われるわけではない。はるかに小規模なシステムでは、うまくいかないことがまだありそうだ、
11:04 場合によっては、おそらくかなりひどい失敗もあるだろう。しかし私は、それが最大のリスク層に対する助けになると思う。
11:09 最良のケースでは、AIはいくつかの難しい問題で私たちを助けることができると思う。
11:15 確かに。民主主義を壊してしまう可能性があるからだ。
11:21 それは非常に悪いことだ。今現在、我々は多くの
11:29 それは圧倒的に良いことだ。
11:35 どの分野に最も期待していますか？
11:40 まず第一に、私は常に、次のことを覚えておく価値があると思います。 私たちはこの長く継続的な曲線の上にいるということを忘れてはならないと思います。今現在、私たちはタスクをこなすAIシステムを持っています。
11:48 彼らは確かに仕事をすることはできないが、タスクをこなすことはできる。最終的には、AIはもちろん、私たちは新しい仕事やより良い仕事を見つけるだろう。
11:59 私は、人々にもっと強力な道具を与えれば、単に少し速く働けるようになるだけではないと信じている、質的に違うことができる。
12:10 今のところ、プログラマーを3倍速くできるかもしれない。私たちが最も期待しているカテゴリのひとつです。とてもうまくいっています。
12:15 しかし、プログラマーを3倍効率的にするということは、単に3倍のことができるということではなく、より抽象度の高いことができるということなのだ、
12:23 より多くの頭脳を使って、まったく違うことを考えられるようになる。
12:28 パンチカードからより高度な言語へ移行することで、プログラミングが少し速くなっただけでなく、質的に新しいことができるようになったのだ。
12:35 私たちは本当にそれを目の当たりにしている。より完全なタスクをこなせるようになる次のステップに目を向けているのだ、
12:40 このプログラムを全部書いてきてくれ、途中でいくつか質問してあげるから」と言えるような小さなエージェントを想像してみてほしい、
12:46 でも、一度にいくつかの関数を書くだけではない。" そうすれば、たくさんの新しいことができるようになる。
12:52 そしてまた、さらに複雑なこともできるようになるだろう。いつの日か、「私の代わりにこの会社を立ち上げて経営してくれ」と言えるようなAIが登場するかもしれない。
12:58 そしていつの日か、「新しい物理学を発見してこい」と言えるAIが登場するかもしれない。
13:04 今私たちが目にしているものは、とてもエキサイティングで素晴らしいものだが、私はそれを常に置く価値があると思う
13:10 少なくとも今後5年か10年間は、このテクノロジーの文脈で考える価値があると思う、
13:15 非常に急な改善曲線を描くだろう。これらは、今までにないほど愚かなモデルなのだ。
13:20 コーディングはおそらく、生産性の向上という点で、我々が今日最も期待している唯一の分野だろう。
13:26 現時点では、大規模に導入され、大規模に利用されている。医療と教育がその2つだ。
13:31 私たちも非常に興奮しています。これまでの技術改良とは異なり、これは非常に急速に進歩する可能性がある
13:45 上限がないということだ。人間のレベルを達成するという
13:51 たとえそれが独自の科学をしていないとしても、
13:57 サポートコールやセールスコールをすることができる。あなたにも私にも懸念はあると思いますが、
14:04 この良いことと共に、私たちがより速く適応することを余儀なくされるのではないかということだ。
14:09 ってしまうということだ。それが怖いところだ。
14:14 適応しなければならないということではない。人類が超適応能力がないわけではない。我々はこのような大規模な
14:20 技術的なシフトを経験してきた。
14:26 世代にわたって、私たちはそれをうまく吸収しているように見える。
14:31 我々は過去の偉大な技術革命でそれを見てきた。技術革命が起こるたびに、そのスピードは速くなっている、
14:37 これは群を抜いて速いだろう。私が潜在的に少し恐ろしいと思うのは、社会のスピードだ。
14:45 社会が適応しなければならないスピードであり、労働市場が変化することだ。AIの1つの側面は、ロボット工学、あるいはブルーカラーの仕事です、
14:55 手や足が人間レベルの能力を持つようになる。
15:02 ChatGPTの驚異的な躍進によって、私たちはホワイトカラーの仕事に集中するようになった、
15:08 しかし、私は人々がブルーカラーの部分に焦点を当てなくなっていることを心配している。
15:15 ロボット工学をどう見ていますか？とても楽しみです。我々はロボットを始めるのが早すぎた、
15:21 だからそのプロジェクトは中断せざるを得なかった。間違った理由で大変だった。進歩の助けにならなかった
15:27 ML研究の困難な部分の進展には役立たなかった。私たちは悪いシミュレーターを扱っていた。
15:32 腱が切れたりした。また、時間の経過とともに、私たちはまず知性と認知が必要であることに気づきました、
15:40 そしてそれを身体性に適応させる方法を見つけ出すことができる。私たちが言語モデルを構築する方法を使えば、そのようなことから始めるのは簡単だった。
15:47 しかし、私たちは常にそこに戻ることを計画してきた。私たちはロボット企業への投資を少し始めました。
15:52 物理的なハードウェアの面では、ようやく、私がこれまで見た中で初めて、本当にエキサイティングな新しいプラットフォームが構築されつつある。
16:01 ある時点で、あなたが言っていたように、私たちのモデルを彼らの言語理解で使うことができるようになるでしょう
16:06 そして将来的には、「よし、ロボットですごいことをやってみよう」と言えるようになるだろう。
16:13 もし、脚で良い仕事をしたハードウェアメーカーが、実際に腕や手、指の部分を手に入れたら、
16:20 を手に入れ、それをカップリングさせれば、ばかばかしいほど高価なものにはならない、
16:25 を手に入れることができれば、ブルーカラータイプの多くの仕事の雇用市場を、かなり急速に変えることができるだろう。
16:31 そうだ。確かに、7年か10年巻き戻せば、予測は、コンセンサス予測は、そうなるだろう、
16:37 その影響は、まずブルーカラーの仕事、次にホワイトカラーの仕事に及ぶというものだった、
16:43 クリエイティビティは、魔法と人間的なものであったからだ。それが魔法であり人間的なものだったからだ。
16:49 なぜそのようなことが起こったのかについては、興味深いことがたくさんあると思います。創造的な仕事、GPTモデルの幻覚
16:57 はバグではなく特徴である。新しい発見をさせてくれる。一方、もしロボットが
17:02 重機を移動させるのであれば、それは本当に正確でなければならない。これは、技術の行く末に従うしかないということなのだと思う。
17:10 先入観を持っていても、科学がその道を望まないこともある。
17:16 あなたのスマートフォンで一番使っているアプリケーションは何ですか？(ビル・ゲイツ)
Slackです。（サム・アルトマン）
17:21 本当に？(ビル・ゲイツ)
そうだよ。ChatGPTと言いたいところだけど。（サム・アルトマン）
17:26 メールよりも？(ビル・ゲイツ)
メールよりずっと多いよ。iMessagesくらいしか思いつかなかったけど、それ以上だね。（サム・アルトマン）
17:35 OpenAIの内部では、多くの調整が行われている。
そうですね。あなたはどうですか？ （サム・アルトマン）
17:40 Outlookです。私はこの古いスタイルの電子メール男で、それかブラウザのどちらかです。
というのも、私のニュースの多くはブラウザを通して送られてくるからだ。
ブラウザーはアプリとしてカウントしていなかったんだ。 (ビル・ゲイツ)
17:52 でもやっぱりSlackにかな。一日中Slackを使っているからね。（サム・アルトマン）
信じられない。(ビル・ゲイツ)
17:57 さて、ここにはレコードプレーヤーがあります。他のゲストと同じようにサムに頼んだんだ、
彼の好きなレコードを1枚持ってくるように。で、何があるんだ？(ビル・ゲイツ)
マックス・リヒターの『新・四季-ヴィヴァルディ再コンポーズ』を持ってきたよ。（サム・アルトマン）
18:12 僕は仕事をする上で、言葉のない音楽が好きなんだ。ヴィヴァルディの古い心地よさがあった。
ヴィヴァルディや私がよく知っている曲もあるが、新しい音もたくさんあって、まったく違う体験だった。
強い感情的な愛着を抱く音楽がある。（サム・アルトマン）
18:30 人生の重要な時期によく聴いたからだ。
これはOpenAIを始めるときによく聴いた曲だ。とても美しい音楽だと思います。
高揚感があって楽観的で、仕事をするのにぴったりなんだ。（サム・アルトマン）
18:41 新しいバージョンは超最高だと思いました。オーケストラの演奏ですか？そうです。チネケです！オーケストラです。
18:48 素晴らしい。レコードをかけましょうか？ええ！
18:58 [音楽 - "新しい四季 - ヴィヴァルディ再コンポーズ： マックス・リヒター作曲「春1］
19:34 ヘッドフォンをしていますか？(ビル・ゲイツ)
しています。（サム・アルトマン）
クラシック音楽を聴くことで、同僚から苦言を呈されたりしませんか？(ビル・ゲイツ)
19:42 ヘッドホンをしているから、私が何を聴いているかは知られていないと思う。
無音で仕事をするのはとても難しいんだ。（サム・アルトマン）
19:59 私も大音量の音楽は聴けないけど、なんとなくいつもそうしてきたわ。素晴らしい。持ってきてくれてありがとう。 (ビル・ゲイツ)
20:07 AIは、もしあなたが信じられないような能力を手に入れたら、AGI、AGI+になる、
心配なことが3つある。ひとつは、悪者がシステムをコントロールしていることだ。
20:25 同じように強力なシステムを持つ善人がいれば、うまくいけばその問題は最小限に抑えられる。
システムが支配する可能性もある。ある理由から、私はその心配はあまりしていない。
他の人々がそうであることをうれしく思う。私を当惑させているのは、人間の目的だ。
私は、マラリアに取り組むのが得意なんだ、と興奮することが多い、
私はマラリア撲滅に取り組むのが得意だ。機械が私にこう言うのだ、
「ビル、ピックルボールでもやってろ。私はマラリア撲滅に取り組んでいる。
と言われたら、哲学的に混乱するものだ。
21:11 社会をどのように組織するのか。
そう、私たちは教育を改善するつもりだが、何をするための教育なのか、この極端な話になってしまうと、
私たちにはまだ大きな不確実性がある。初めて、チャンスが訪れるかもしれない。
今後20年以内に訪れる可能性はゼロではない。心理的に難しい部分がたくさんある。
21:35 技術に携わることは心理的に難しい部分も多いが、私にとってはこれが一番難しい。
21:44 あなたは本当の付加価値を持っている。本当の意味で、これが私が最後にする大変なことかもしれない。
21:49 私たちの心は希少性の周りにとても組織化されている；
21:55 教師、医者、そして優れたアイデアの不足である。
22:04 そのような欠乏感なしに成長した世代が、社会をどのように組織し、何をすべきかという哲学的な概念を見いだせるかどうか、私は疑問に思っている。
22:09 解決策を思いつくかもしれない。私の心は希少性を中心に形作られているからね、
22:15 考えるのがつらいくらいだ。私もそう自分に言い聞かせているし、本当にそう思っている、
22:21 私たちはここで何かをあきらめているけれども、ある意味では、私たちには
22:26 私たちよりも賢いものがいる。もし我々がこのポスト欠乏の世界に入ることができれば、
22:32 私たちは新しいことを見つけるだろう。それらはまったく違ったものに感じられるだろう。もしかしたらマラリアを解決する代わりになるかもしれない、
22:38 どの銀河系が好きか、それをどうするかを決めているのだろう。私たちは決して問題が尽きることはないと確信しています。
22:44 充実感を得たり、互いのために何かをしたり、理解したりするためのさまざまな方法が尽きることはない。
22:51 どのように他の人間のために人間的なゲームをするのか。それは確実に変わっていくだろう、
22:57 しかし、私は唯一の出口は通過することだと思う。私たちはこのことをやらなければならない。そうするしかない。これはもう、止められない技術的なコースなんだ。
23:03 その価値はあまりにも大きい。そして私はかなり自信を持っている、とても自信を持っている、我々はそれを成功させるだろう、
23:09 しかし、それはとても違うものになるような気がする。これをある現在の問題に適用する方法だ、
23:15 子供たちに家庭教師をつけてやる気を出させるとか、アルツハイマーの治療薬を発見するとか、
23:22 その方法ははっきりしていると思う。AIが戦争を減らす手助けになるかどうか、
23:29 知能を推進するように考えるだろう、
23:35 偏らないことは常識であり、戦争をしないことも常識だ、
23:41 しかし、私は多くの人々が懐疑的であろうと思う。
23:47 しかし、多くの人々が懐疑的であろうとは思う、
23:52 私たちがお互いにうまくやっていけるかどうかというような。それは非常に前向きなことだと思う、
23:58 もしAIが、人間同士が仲良くやっていけるように貢献できると考えるなら。
24:05 私は、AIが私たちを驚かせると信じている。テクノロジーは、それがどれだけのことができるかで私たちを驚かせるだろう。
24:11 しかし、私はとても楽観的だ。私はとても楽観的だ。
24:16 公平性という点では、テクノロジーは、PCやインターネット接続のように、高価であることが多い、
24:22 コストが下がるには時間がかかる。このようなAIシステムを運用するコストもそうだろう、
24:29 評価あたりのコストはかなり下がりそうだが？
24:35 すでに大幅に下がっている。GPT-3は、我々が最も長く、最も時間をかけて最適化したモデルだ、
24:42 年ちょっとの間に、我々はコストを下げることができた。
24:47 を40分の1にすることができた。3年の歳月を費やして、これはかなり良いスタートだ。
24:53 3年半の間に、私たちはそれを引き下げることができた、
24:59 10に近い。しかし、私たちはこれからもコストを下げていくつもりです。
25:05 私たちは、私が知っているどの技術よりも、これまでで最も急なコスト削減のカーブを描いていると思います、
25:12 ムーアの法則よりもはるかに優れている。25:12ムーアの法則をはるかに凌駕している。モデルをより効率的にする方法を見つけたというだけではない、
25:17 研究をよりよく理解することで、より多くの知識を得ることができる。
25:24 私たちはインテリジェンスのコストをゼロに近づけようとしている。
25:30 社会が変貌する前と後。今、私の世界の基本モデルは、知性のコストとエネルギーのコストだ。
25:37 この2つが、特に貧しい人々にとって、しかし全体として、生活の質に対する最大の投入物なのである。
25:43 もしこの2つを同時に引き下げることができれば、持てるものの量も、改善の量も増える。
25:49 人々に提供できる改善の量は、非常に莫大なものになる。少なくともインテリジェンスに関しては、我々は曲線の上にいるのだ、
25:54 私たちは本当に、本当にその約束を果たすでしょう。現在のコストでも、繰り返しますが、これは史上最高額です。
25:59 月20ドルで、GPT-4への多くのアクセスと、20ドル以上の価値を得ることができる。
26:09 私たちはかなり下がってきた。競争についてはどうですか？多くの人が一度にこれに取り組んでいるのは、ある意味楽しいことなのでしょうか？
26:16 うっとうしいし、やる気も出るし、楽しいよ。あなたも同じようなことを感じたことがあると思います。競争は、私たちをより良く、より速くするよう駆り立てる。
26:26 自分たちのやり方には自信がある。僕らには、パックがあった場所にスケーティングしていると思う選手がたくさんいるし、パックが行くところに僕らも行くんだ。
26:32 いい感じだよ。OpenAIの小ささに驚くと思います。
26:37 従業員は何人ですか？ (ビル・ゲイツ)
500人くらいで、以前より少し大きくなりました。でも小さいですね。（サム・アルトマン）
26:42 グーグルやマイクロソフト、アップルの基準からすれば、ちっぽけなものです。研究所の運営だけではありません （サム・アルトマン）
しかし今は、実際のビジネスと2つの製品を運営しなければならない。
すべての能力のスケーリングが必要なのだ、世界中のすべての人と話をし、すべての構成員の意見を聞くことだ、
それは今、あなたにとって魅力的なことでしょう。とても魅力的だ。ほとんどが若い会社ですか？(ビル・ゲイツ)
27:07 平均より年配の会社です。 （サム・アルトマン）
そうか、24歳のプログラマーの集まりじゃないんだ。確かに、私の見方はゆがんでいます、60代ですから。 (ビル・ゲイツ)
27:14 君を見ていると、君は若いが... (ビル・ゲイツ)
その通りだ。40代が多いでしょ。30代、40代、50代。（サム・アルトマン）
27:20 初期のアップルやマイクロソフトのような、私たちが本当に子供だった時代とは違う。 (ビル・ゲイツ)
今は、その時代とは違う。一般的に企業は年を取ったと思う（サム・アルトマン）
そのことをどう考えればいいのかよくわからない。しかし、私はYCでこれを追跡した。
最高の創業者たちは、時間の経過とともに高齢化傾向にある。それは興味深いことだ。
27:43 私たちの場合は、それでも平均より少し年上です。
Y Combinatorでの役割で多くのことを学ぶことができましたね。
支援することで多くのことを学ぶことができました。
今やっていることのいい訓練になったと思います。とても役に立ちました。
27:58 間違いを見ることも含めて。まったくだ。OpenAIは標準的なYCのアドバイスに反することをたくさんやった。
28:05 最初の製品を発売するのに4年半かかりました。私たちは、製品がどのようなものなのか全く考えずに会社を始めました。
28:10 私たちはユーザーと話をしていなかった。私は今でも、ほとんどの会社にはそれを勧めていない、
28:15 が、YCでルールを学び、それを目にしたことで、私はそれを理解したような気がした。
28:20 いつ、どのように、なぜそれを破ることができるのかを理解できたような気がした。私たちは本当に、私が見てきたどの会社とも違うことをやっていた。
28:26 重要なのは、あなたが集めた才能であり、彼らを大きな大きな問題に集中させることだった、
28:34 に集中させることだった。シリコンバレーの投資家は
28:41 シリコンバレーの投資家たちは、私たちが必要とするレベルで私たちを支援してくれなかったと思う。
28:47 私たちはただ、"最終的にはモデルが十分に良くなり、人々にとって価値のあるものになるだろう "と言っていました。しかし我々は非常に感謝している。
28:53 マイクロソフトとのパートナーシップにはとても感謝している。
29:00 ベンチャーキャピタルが得意とするところではないからだ。いや、資本コストはそれなりに大きかった、
29:07 いや、資本コストはそれなりに大きかった。
29:12 過去かもしれない。過去かもしれない。を考え抜いたサティヤには信じられないほどの称賛を贈りたい。
29:19 この優秀なAI組織を、どうやって大規模なソフトウェア会社に組み込むのか？
29:27 とても相乗効果がありました。そうですね。あなたは本当にそれに触れていましたね、
29:32 これは私がY Combinatorから学んだことです。私たちは、この分野で世界最高の人材を集めようと言いました。
29:37 私たちは、私たちの目指すところとこのAGIのミッションが一致していることを確認するつもりです。しかし、その先には
29:43 われわれは人々に任せるつもりだ。紆余曲折を経て、しばらく時間がかかることを理解するつもりだ。私たちには、おおよそ正しいことが判明した理論がある、
29:51 しかし、その途中の戦術の多くは、超間違いであることが判明した。私たちはただ科学に従おうとしただけだ。
29:57 私はデモを見に行ったことを覚えている。
30:05 それはどんなものだろう？この熱狂的な時代に、あなたはまだ素晴らしいチームにしがみついている。
30:14 そうだね。素晴らしい人たちは、本当に素晴らしい同僚と働きたいと思うものです。それは魅力的な力だ。
30:19 そこには深い重心がある。また、とても陳腐に聞こえるが、どの会社も言っていることだ、
30:25 が、人々は使命をとても深く感じている。誰もがAGIの創設に立ち会いたいと思っている。エキサイティングに違いない。私にはそのエネルギーが見える。
30:34 またデモをやってくれて、私を驚かせてくれるでしょう；
30:39 新しい人たち、新しいアイデアを目の当たりにしている。30:39新しい人たち、新しいアイデアを目の当たりにしている。あなたは本当に信じられないスピードで前進し続けている。
30:46 最もよくするアドバイスは何ですか？才能には実にさまざまな形がある。
30:54 私のキャリアの初期は、純粋なIQ、例えばエンジニアリングIQのようなものだと考えていました。
31:04 しかしそれは大きな間違いだった。適切なスキルをミックスしたチームを作ることはとても重要だ。
31:12 自分の問題に対して、どのようにチームを作ればいいのかを考えさせる
31:19 を作るにはどうすればいいかを考えさせることが、おそらく最も役に立つと思う。
31:25 そうだ、子供たちに、数学や科学はクールだ、もしそれが好きなら、だがそれは才能のミックスなんだ、と言うことだ。
31:32 には本当に驚かされました。あなたはどうですか？どんなアドバイスをしますか？それは
31:40 ほとんどの人はリスクに対して誤った評価をしている。彼らはソフトから離れることを恐れている、
31:46 楽な仕事を捨てて、本当にやりたいことをすることを恐れている、
31:52 もしそうしなければ、自分の人生を振り返って、"ああ、私はこんな会社を立ち上げようとしなかったんだ。
32:00 その方がはるかにリスクが高いと思います。それに関連して、自分が何をしたいのかを明確にすること、そして自分が何をしたいのかを人に求めることだ。
32:07 は驚くほど長い道のりだ。多くの人は、自分の時間を費やすことに囚われてしまう。
32:12 を過ごすことに囚われてしまう。おそらく私が最もよくするアドバイスは、何らかの方法でそれを解決しようとすることだ。
32:18 目的があると感じられる仕事に就かせることができれば、もっと楽しくなる。
32:26 そうやって大きな影響を与えることができることもある。それは確かだ。
32:33 来てくれてありがとう。素晴らしい会話だった。 (ビル・ゲイツ)
この先何年か、AIを可能な限り最良の形で形作ろうとしている
私たちは、もっとたくさん話をすることになると思います。（サム・アルトマン）
32:46 お招きいただきありがとうございました。本当に楽しかったです。 (ビル・ゲイツ)
[音楽] "Unconfuse Me "はゲイツ・ノートの作品です。
32:54 今日のゲスト、サム・アルトマンに感謝します。
あなたの最初のコンピューターは何でしたか？ (ビル・ゲイツ)
33:00 マッキントッシュのLC2。いい選択だった。
まだ持ってるよ。（サム・アルトマン）
それは、いい選択だ！ (ビル・ゲイツ)