a16z創設者：AIは「究極のメディア」

著者: Li Yuan、Geek Park

投資サークルの人々はメディアに最も優れており、メディアサークルの人々は投資に最も優れています。

有名な投資機関 a16z の創設者であるマーク・アンドリーセンを説明するためにこの文を使用することは、非常に適切であると言えます。

マーク・アンドリーセンは、Netscape ブラウザから始まり、シリコンバレーの著名なベンチャーキャピタリストに転身し、「.com」、ソーシャルメディア、モバイルインターネットなどの波を何度も経験し、現在に至るまで活躍しています。

AIが熱い今、アンドリーセン氏の投資リストにはOpenAIやMobius AIといった企業の名前が加わっている。

投資に加えて、マークは常にソーシャルメディアで自分の意見を共有することを好む「技術的楽観主義者」であり、最近「AIは世界を救う」という見解を発表しました。

マーク・アンドリーセンが Databricks CEO の Ali Ghodsi と AI について語る｜Databricks

現地時間6月29日、Databricksが開催したData+AIカンファレンスで、マーク・アンドリーセン氏はDatabricks CEOのAli Ghodsi氏と対談し、現在の人工知能の発展についての見解と、なぜAIが普及すると思わないのかについて改めて語った。人類は存亡の危機をもたらします。

話のポイント

1. AIは大量のデータを消費し、「究極のメディア」となる。
2. 次世代の人工知能はより大きなモデルを持ち、「錯覚」の問題は制御されるでしょう。
3. プログラマーは AI によって解雇されることはなく、優れたエンジニアはさらに多くのことを行うことができます。
4. AGI の世界の終わりは起こらず、知性は常により良いものをもたらします。
5. AI は常にサイクルを繰り返しており、私たちは最良の時代に生きています。

以下は、Geek Park が主催した会議でのマーク・アンドリーセンのスピーチのテキストです。

01 AI は「究極のメディア」になりつつある

人工知能のアイデアは、実際には 1930 年代から 1940 年代に提案されました。人々は約 80 年にわたって人工知能について考えてきました。それはコンピュータ業界やインターネットにあったようで、人々はそれを行う方法を模索し続けましたが、業界でメジャーになることはありませんでした。

人工知能の背景ストーリーを記した素晴らしい本『Rise of the Machines』があります。 30 年代、40 年代、50 年代には、それはサイバネティクスと呼ばれていました。電子コンピュータが出現する前でさえ、ジョン・フォン・ノイマンやアラン・チューリングの間で議論がありました。当時、将来は電子コンピュータが構築されることが分かっており、バベッジの差分エンジンの概念が誕生して以来、人々はコンピュータの構築方法を研究してきました。

彼らの議論の中心となる問題は、実際にはコンピュータの性質に関するものでした。汎用コンピュータは、現在フォン・ノイマン・マシンとして知られているものであるべきなのか、つまり、プログラマーの指示に従って決定論的な方法で一連の命令を実行すべきなのか、というものです。 ?それとも人間の脳のモデルに基づくべきでしょうか?ニューラル ネットワークの論文は 1943 年に発表され、そのとき彼らはニューロンからコンピューターを構築できることを実際に知りました。

当時、ノイマン型マシンを使うべきではなく、脳モデルを使えばいい、と主張する人がたくさんいました。しかし、チップもデータも基盤となるテクノロジーもなかったため、それを実現することはできませんでした。

過去 5 年間で大きな進歩があり、このアプローチが突然機能し始めました。最も興味深い疑問の 1 つは、なぜ今このようなことが起こっているのかということです。 **これはこのカンファレンスのテーマと大きく関係しており、その大きな部分はデータです。 **AIが機能するには大量のデータが必要であることが判明しました。

インターネットを拡大し、グローバル ウェブの完全なライブラリと検索エンジンに供給される完全なクロール データを取得する必要があり、Google の画像やビデオなどを含むすべての画像データを取得する必要があります。これらのモデルをトレーニングするために。それらは実際に機能することが判明しましたが、もちろん、AI の機能をさらに向上させるには、より多くのデータが必要になることを意味します。つまり、インターネットデータと人工知能のような世界が衝突し、魔法が起こっているように感じます。 **

私が同意するマーシャル・マクルーハンの見解があります。マーシャル・マクルーハンは有名なメディア理論家で、約 40 ～ 50 年前に、あらゆるメディアは次のメディアのコンテンツになると言いました。そこで彼は、「ラジオが鳴ったとき、彼らは何をしていましたか?」と言いました。彼らは基本的に新聞記事を読んでいます。テレビが登場したとき、彼らは何をしましたか?基本的にはオフラインの講演会や舞台劇をテレビで放映していました。インターネットが登場すると、突然、テレビ、映画、その他あらゆるものを含む、これまでのあらゆる形式のメディアを含めることができるプラットフォームになりました。

**人工知能はこの観点の究極の例であり、さまざまなメディア形式は基本的に人工知能のトレーニングの一部です。 **現在の人工知能における大きな進歩は、マルチモーダル人工知能の概念です。したがって、現在 ChatGPT を使用する場合はテキストでトレーニングされ、Midjourney を使用する場合は画像でトレーニングされますが、リリースされる新しい AI は複数のメディア タイプで同時にトレーニングされることになります。そのため、テキスト、画像、ビデオ、構造化データ、ドキュメント、数式などの複数のメディアで AI を同時にトレーニングすることができます。

AI は、これらすべてのデータ領域、これまでに存在したあらゆる形式のメディア、データ、それらすべてが重要な領域を横断できるようになります。

02 **AI が AI を訓練し、*作成および計算が可能

前世代の人工知能は、次世代の人工知能のデータ ソースにもなります。より大きく、より優れた人工知能が出現し、

今日の AI 研究は基本的に、人間が作成したデータを使用して AI をトレーニングする方法です。その後、人間はいわゆる強化学習を行い、基本的に AI の結果を微調整しますが、現在では AI が相互に教え合い、訓練できるようにする方法に多くの研究が焦点を当てています。したがって、AI が実際に後継者を訓練するこの段階的かつ上向きのカスケードが存在することになります。

**現在のニューラル ネットワークは新しいタイプのコンピューター、つまり確率論的コンピューターです。 **これは何を意味するのでしょうか？同じ質問を2回すると、異なる答えが返ってきます。質問の仕方が違っても、違う答えが返ってきます。また、トレーニングデータを少し変更すると、異なる答えが得られます。あなたがそれを褒めたり、質問に答えるために特定の有名人の真似をするように指示したり、さまざまなエンジニアリングを行ったりすると、それは異なる答えを返し、そしてそれから驚くべきことをすることができます、それは幻覚を見ることです。

答えがわからなくても、答えを作り上げます。そして人々はこれを目にします。エンジニア志向の人にとっては恐ろしいことですが、クリエイティブな人にとっては、すごい、コンピューターは実際にものを生み出すことができる、そして私たちはそう思うのです。フィクションを作成できるコンピューターが実際に存在するということは、かなり驚くべきことです。

多くの友人と話していますが、中には「答えが正しいかどうかわからないので、AI を使用できるかどうかはわかりません。」と言う人もいます。誰かがあなたに何かを言ったら、あなたもおそらく、その人の言ったことが事実として正確であることを確認するために、ある時点で再確認したくなるでしょう。しかし、あなたが他の人々とコミュニケーションをとるのは、彼らがあなたにないアイデアを持っており、あなたが持っていない考えを生み出すからです。

**今では、明確な結果を出すエンジニアタイプとクリエイティブタイプの両方のコンピュータタイプが存在します。 **

次に何が起こるかというと、それらが組み合わされてハイブリッド システムが完成します。あなたはすでに ChatGPT を持っており、それに数学や科学の質問をすると、通常は間違った答えを返します。しかし、Wolfram AlphaプラグインをChatGPTと組み合わせて使用すると、突然正しく応答し始めます。したがって、これら 2 つのコンピューティング モデルを組み合わせて、タスクの作成と実行の両方ができるコンピューターを使用するエンジニアリング形式が登場すると思います。

03 A****プログラマを解雇するつもりはありません

私には 8 歳の子供がいますが、AI 開発に関して私にとって最も感情的なのは、今後、私の子供も、他のみんなの子供も、すべての子供が AI の教師、コーチ、メンター、コンサルタントの下で、AI の指導の下で働くことになるということです。成長。それは生涯を通じて彼らとともにあり、各人が自分の可能性を最大限に発揮できるように全力を尽くします。

約 1 か月前、8 歳の子供に ChatGPT を紹介し、彼のラップトップにインストールしました。私は彼に、どんな質問をしてもいいし、どんな質問にも答えてくれるだろうと言いました。彼は、「もちろん、コンピュータの目的はそういうものではないでしょうか。もちろん、すべての質問に答えてくれます。」彼はその重要性を理解していませんでしたが、私はその重要性を理解しました。私は、コンピューター業界がどんな質問にも答えられるようになるまでにとったあらゆる段階を覚えていますが、それは彼にとって明白でした。子どもたちはこれまでとはまったく異なる、より良い世界で成長することになると思います。

私は、本当に優れた数学者が、たとえ電卓を使っていたとしても数学のトレーニングを受ける必要があるのと同じように、本当に優れたプログラマーは、将来的にも長期間のトレーニングとプログラミングの基本原理の理解が必要であると考えがちです。 **したがって、本当に優れたプログラマーは、依然としてすべてを下から上まで完全に理解していますが、以前よりも効率的になり、キャリアの中でより多くのことを実行できるようになります。 **

将来的には、ほとんどのプログラマーの仕事はより高いレベルにアップグレードされるでしょう。プログラマーとしての仕事は、すべてのコードを自分で書くだけではなく、プログラマーのマネージャーのようなものになることが増えています。私たちは皆、AI を管理するマネージャーです。

現在では、AI が推奨事項の作成やバグの修正などに役立つ GitHub Copilot などのツールを使用しています。これらのシステムがより複雑になるにつれて、プログラマーとして、より複雑なタスクをシステムに与えることができるようになります。このコードを書いて、あのコードを書いて、これをして、あれをして、と言うだけで、コードは消えて実行され、レポートが返されます。

今日、あなたは人間と AI 副操縦士とペアになっていると思います。私の推測では、将来的には 1 人の人間と複数の AI 副操縦士がペアになることになるでしょう。おそらく 2 から始めて、基本的には 5、10 になります。 おそらく非常に熟練したプログラマーの場合、これらの AI システムは数千個存在するでしょう。その結果、基本的に AI 部隊を効果的に監督できるようになります。あとは、これ全体の監督にどれだけの時間、注意、エネルギーを費やすことができるかが問題です。

コーディングができない人の多くは、実際に効果的にプログラミングできるようになるでしょう。この傾向は長い間続いており、コンピュータサイエンスの学位がなくても一般の人がプログラムを作成できるローコード、ノーコードツールが数多く登場していますが、この傾向はさらに加速すると思います。したがって、多くのプロ以外のプログラマーでもコードを作成できるようになると思います。

経済学には「労働集約の誤謬」として知られる古典的な誤謬があります。これは、やらなければならない一定量の仕事があり、機械がその仕事をやってくれれば、人間には何もする必要がないというゼロサムの世界観です。します。実際、まったく逆のことが起こりました。 **基本的に、機械が人間に代わって仕事をできるようになると、実際には人間はより価値のあることを行えるようになります。 **

はい。つまり、国民の99％が基本的に農民だった時代がありました。そして産業革命後、人口の99％が工場で働いていた時代がありました。一方、今日、私たちの観点から見ると、農場や工場で働く人の割合ははるかに少なくなっていますが、多くの新しい需要が創出され、多くの新しいビジネスや産業が生み出されているため、全体としての仕事は増えています。したがって、それが大きな経済成長につながり、大幅な雇用の増加と賃金の増加につながると思います。

また、コーディングには基本的に世の中が満足できない性質があります。作成すべきプログラムは常に他にもあります。コードを使ってやるべきことは常にたくさんあります。誰もがそれを知っており、ビジネス関係者もそれを知っています。ソフトウェアに実現してもらいたいことに満足している人はいません。彼らに欠けているのは、必要なソフトウェアを実際に構築するための時間とリソースです。したがって、最終的にはソフトウェアが大量に存在し、ソフトウェア開発に携わる人々が多数存在することになると思います。

04 破壊など存在しない 人間の「悪のAI」

人間の歴史を通じて、人間の経験を根本的に変える何かが現れ、それがユートピア、つまりシンギュラリティと呼ばれる概念につながるか、あるいはそれがディストピアを生み出し、地獄の地球を生み出し、すべてがひどく間違った方向に進んでいるという考えが繰り返されてきました。私は訓練を受けたエンジニアですが、これは私にとって非常に SF のように聞こえます。ですから、実際にはそうではないと思います。

私は、バークレーの男性が指摘した点が気に入っています。** 彼は、私たちが種として、文明として行っていることを「ユートピアに向かって前かがみ」と呼んでいました。 **私はこの言葉がとても好きです。この言葉は、物質的な幸福、健康、知性の点で、基本的に物事は良くなっている、人々の能力は徐々に向上しているが、文字通りの実際の生活につながるような形ではない、という意味です。改善するためのユートピア的な方法ですが、私たちは徐々にユートピアに向かって進んでおり、不完全で欠陥があり堕落した世界ではありますが、それでも世界をある程度改善することができます。したがって、この態度は慎重な楽観主義の一形態であり、急進主義ではありません。

人工知能が世界の終焉をもたらすことについては、現在 2 つの見解があります。 AIが自らの目標を発表するだろうという見方もある。 「ターミネーター」のプロットのように、それはある日目覚めて、私たちを憎むことを決心するでしょう。これに対する私の答えは、**それは人間のようなものではありません、意識も意志もそのようなものはありません。 **

そして、別の見解、いわゆる「AI 運命論者」もいます。彼らは、AI が人類を滅ぼすシナリオを作成するのに自己認識や自己の形を必要としないと信じています。

たとえば、有名な「ペーパークリップ オプティマイザー」の論文では、誰かが AI にペーパークリップを作るように指示し、AI が太陽光を含む地球上のすべての原子をペーパークリップに変換する必要があると判断するというシナリオを想定しています。人体のすべての原子がペーパークリップに変換されます。世界中のゼムクリップの数を最大化するために、独自のエネルギー源を開発し、核融合技術を習得し、独自の宇宙ステーションを持ち、独自のロボット軍を持ちます。ペーパークリップの数を最大化するために必要なことは何でも行います。

自由意志があるかどうかにかかわらず、この例は非常に奇妙だと思いました。そして、実際的な制約も考慮する必要があります。複雑なアルゴリズムを実行し、すべてのペーパークリップを作成するためのチップはどこから入手できるのでしょうか?なぜなら、今日に至っては、スタートアップ企業で AI を実行するためのチップさえ入手できないからです。

もしかしたら、Databricks の研究室に世界を支配しようとしている邪悪な赤ちゃん AI がいて、Nvidia に発注書を出したのかもしれない、と思ったのですが、まったくチップを入手できませんでした (笑)。大きなAIについて心配しすぎる前に、邪悪な赤ちゃんAIの出現を待つべきだと思います。

人工知能について楽観的である理由は、人工知能には知能の概念が関係しているからです。私たちは人間の知能について多くのことを知っています。人間の知能は、過去 1 世紀にわたって社会科学者によって研究されてきた最も重要なテーマの 1 つです。 ** 実際、人間に関して言えば、知性はあらゆるものをより良くします。これは非常に重要な声明ですが、それを裏付ける多くの研究があることが判明しています。 **

賢いということは、基本的に人々がより良くなるということを意味します。知能が高い人は学業でも成功し、キャリアでも成功します。彼らの子供たちはより成功しています。彼らはより健康になり、長生きします。彼らは暴力性も低いです。彼らは対立にうまく対処し、困難な問題を解決するのが得意です。ちなみに、彼らは偏見が少なく、よりオープンマインドで、新しいアイデアをより受け入れやすくなっています。したがって、基本的に、人間に知性を適用することは、すべてをより良くすることの 1 つです。

このような空間でお互いに会い、コミュニケーションをとることができること、そして私たちが行うその他すべてのことを含む私たちの周りの世界は、ある朝目覚めると、これらすべての素晴らしい建物や電気、そして私たちが構築したその他すべてのものが待っているということではありません。しかし、人間は知性を応用することで段階的にそれを構築してきました。

私たちは、世界を動かすインテリジェンスを使って、愛するものすべてを構築しています。しかし、私たちは常に自分自身の能力やデータ能力によって制限されてきました。今、私たちはこれらすべての取り組みにマシンインテリジェンスを適用し、世界中のあらゆる人の能力を向上させる機会を得ています。

05 AIを研究する人間はヒーローです

1940 年代以降、AI 科学者は基本的に 80 年間、実際に報酬を得ることなく働きました。大学時代にコンピューターサイエンスと人工知能を勉強したことを覚えています。当時、人工知能は周辺分野のようなものであり、疑問視されていた理論でした。

80年代にAIブームがありましたが、うまくいきませんでした。バブルがはじけた、非常に悪い時代でした。そのため、80年代の終わりまでに、人工知能には深刻な疑問が生じました。今回はそのようなサイクルの 4 回目です。人々は人工知能に多くの期待を寄せていましたが、結局それは実現しませんでした。

当時、AI 科学者は AI やコンピューター サイエンスの学部や研究室で働き、生まれ、成長し、博士号を取得し、教授になり、30 年間 AI を教え、その後引退しました。生涯一生懸命働いても、大きな成果は得られないかもしれません。 。彼らの多くは亡くなりました。

彼らは現在可能であるとわかっている一連の理論とアイデアに取り組んでいましたが、それには 80 年かかりました。このような決意、先見の明、勇気、洞察力、粘り強さを持って、決して報われない分野に身を投じるのに、仕事がうまくいかないと考えるほど冷静ではないのかと、当時の人々は疑問に思いました。しかし、これらのアイデアが機能することがわかった今、私たちは「すごい、彼らは未来を見ていた、何をすべきかを常に本当に理解していた、プロセス全体が報われるまでには時間がかかるだろう」と思っています。私はそれらを伝説のカテゴリーに入れました。

**今AIをガンガン推している人はヒーローの範疇に入れられると思います。今日のカンファレンスの参加者全員を含む、AI 研究コミュニティ全体。 **

私が意図的にヒーローという言葉を使ったのは、私たちが今この文化的な瞬間にいて、人々があらゆることに本当に怒っているということを記事で説明したからです。人々が気づいているかどうかはわかりませんが、今、多くの人が機嫌が悪くなり、さまざまなことで不満を抱いています。世界はある種の感情的なスランプに陥っています。

つまり、何か新しいことが発表されるとすぐに、それがどれほどひどいことなのか、どれほど恐ろしいことなのか、世界を破壊することになる、すべてを破壊することになる、新聞報道を読んでいると、起こっていることは大惨事のように見える、という議論がすぐに起こります。 。ですから、このテクノロジーを通じて世界をより良い場所にしている人は誰であれ、彼らが何をしているのか、彼らはヒーローだと思います。

人々は何百年も働いてきましたが、今ようやくこうした AI の恩恵を享受できるようになりました。ですから、私たちは今本当に幸運です。皆さん一人ひとりが未来のヒーローになれるのです。