私はルーファス・グリシムです。これが次の大きなアイデアです。今日はビル・ゲイツがAIについて、超知能への道筋とそれが私たち全員にとって何を意味するかについて語ります。
人類の歴史上のあらゆる瞬間が、重要で不安定で、何でも起こり得るように感じられたと思います。確かにここ数百年はそうでしたが、ある瞬間が他の瞬間よりも重要であることも事実でしょう。これはそういった瞬間の一つです。我々は変革的な技術変化の影響を目の当たりにしてきました。インターネットは世界のスピードを加速させ、ほとんどすべての携帯電話とほとんどすべての手の中にあるソーシャルメディアは、私たちのコミュニティを分極化し、政治を誇張しました。そして今、私たちはAI革命の初期段階にいます。次の10年は何をもたらすでしょうか。
この質問について、マイクロソフトの共同創業者であり世界的な慈善家であるビル・ゲイツほど、私が尋ねたい人はほとんどいません。ビルは50年間、人間を強化するマシンを構築するレースの最前線にいました。彼は「すべての机、すべての家庭にコンピューターを」というミッションを宣言して以来、80年代のパーソナルコンピューティングの発展、90年代のインターネットの成長、そして最近ではマラリアやその他の病気の撲滅に向けた取り組みを主導してきました。ここ数年、彼はマイクロソフトとOpenAIのパートナーシップの最前線にいて、GPTの開発に携わっています。
ビル・ゲイツがどのようにして今日、私たちのところに来ることになったのか、不思議に思われるかもしれません。実は、ここ数か月間、私はハーバード・ビジネス・レビューによって連載されている本を読んでいました。その本は「AI First」というタイトルで、リード・ホフマン、ムスタファ・スレイマン、サム・アルトマンなどの人々へのインタビューが掲載されています。彼らは集まって、AIは過大評価されているのではなく、過小評価されていると主張しています。この本の共著者であるキャリア技術者のアンディ・サックと、私の古い友人で元スターバックスのチーフ・デジタル・オフィサーであるアダム・ブロットマンにインタビューするだけでなく、彼らの最も興味深いインタビュー対象者の一人であるビル・ゲイツを招待するのも面白いのではないかと考えました。
そして、ビルのAI革命に対する見解は次のようなものです。超知能はやってくる、それを遅らせる明確な方法はなく、今日利用可能な技術はすでにゲームチェンジャーだ、というものです。これは主に良いことです。私たちは最大のグローバルな問題を解決するためにAIを活用することができます。私たちはおそらく、今後数十年間、超豊富な世界に生きることになるでしょう。しかし、それが私たち自身と将来の世代のために望む世界であることを確認するには、警戒が必要です。
ビル・ゲイツさん、次の大きなアイデアにようこそ。
ありがとうございます。ビル、アンディ、アダム、そして私は、過去40年間の私たち自身の人生で見てきたデジタル変革について話していました。あなたはこれらの変革を単に見てきただけでなく、それらを前進させる上で重要な役割を果たしてきました。あなたは昨年9月に見たGPT-4のデモが「心を揺さぶるもの」だったと言いましたが、それは1980年にXerox PARCで見た最初のグラフィカルユーザーインターフェースのデモよりも心を揺さぶるものだったのでしょうか？
はい、そう言えると思います。私はXerox PARCの前にグラフィカルインターフェースを見たことがあり、それはアップルとマイクロソフトがその後の10年間でパーソナルコンピューティングで行ったことの多くを動機づける助けとなりました。今日では、そういったインターフェースがあるのは当たり前だと思われていますが、読み書きができる新しいタイプの知能を解き放つことと比べれば、グラフィックインターフェースの影響は明らかに小さいです。それでも大きな影響があったと言えますが。
AI革命が少し長く時間がかかったのかもしれませんが、今、それは起こっています。初期の頃、AIについてあなたを興味づけたものは何だったのでしょうか？そして、それは当時想像していたものになりつつあるのでしょうか？
確かに、ソフトウェアを書く人なら誰でも、人間の認知が達成できることについて考え、それと比較します。高校生の頃、スタンフォード研究所のShakeyロボットのような、推論を行い、実行計画を立て、傾斜路を動かして上って行き、ブロックを掴むようなものがありました。音声認識や画像認識などのいくつかの重要な能力がかなり解決可能に思えました。
多くの試みがあり、いわゆるルールベースのシステムなどがありましたが、それらは豊かさを捉えきれませんでした。そのため、人間の認知に対する私たちの敬意は、その一部を再現しようとするにつれて常に高まっていきました。しかし、機械学習技術によって、視覚と音声認識を再現できるようになりました。それは強力ですが、それらの進歩の後でさえ、私が常に強調し続けた聖杯は、人間のように知識を読み取り表現する能力でした。それはまったく良くありませんでした。
その後、言語翻訳が登場しましたが、それでもそれは非常に特殊なケースでした。しかし、GPT-4はGPT-3をはるかに超えて、非常に深い方法で知識にアクセスし表現できることを示しました。多くの点で流暢さはすでに超人的ですが、正確さはまだそうではありません。
そうですね、チェス盤の駒を動かすことの方が、カスパロフよりも優れたチェスプレイヤーになるよりも難しいとは、私たちは決して想像しなかったでしょう。しかし、課題が何であるかを見るのは興味深いですね。
そして、あなたが言ったように、そのXerox PARCのデモは、おそらく次の15年間のマイクロソフトの議題を設定しましたね。WindowsやOfficeの開発などです。現在AIで起こっていることが、今後数十年の議題を設定すると思いますか？そしてそれはさらに大きな影響を与えるでしょうか？
絶対的に、それは現在進行中の最も重要なことです。それは非常に劇的な方法で人類を形作るでしょう。同時に、合成生物学やロボット工学もあり、それらはAIによって制御されます。そのため、他のことも念頭に置く必要がありますが、支配的な変化の要因はAIになるでしょう。
1980年、あなたは有名な「すべての家庭、すべての机にコンピューターを」と宣言した時、閃きの瞬間がありました。AIの同等のものは何だと思いますか？私たちの耳に一つずつAIアドバイザーがあると思いますか？
ハードウェアの形態はそれほど重要ではありません。しかし、音声を追加したり、キャンセルしたり、強化したりする耳栓のアイデアは、明らかに非常に主要な形態になるでしょう。同様に、任意の映像をあなたの視野に投影できる眼鏡も、あなたがどのように相互作用するかの具現化になるでしょう。
しかし、個人的なエージェント、私が何十年も前から書いているもの、それは人間の助手よりも優れています。あなたが読みたいと思っているすべてのものを追跡し、読んでいて、あなたを助けるためにそこにいて、文脈を十分に理解しています。今日、ソフトウェアを信頼して電子メールメッセージを並べ替えることさえできないのは愚かなことです。それは愚かな時間順の形式になっています。なぜなら、次に何をするのか、これらのメッセージが関連するタスクの性質は何かという文脈的な理解がないからです。
新しい情報、新しいコミュニケーションを含むすべての情報を組み合わせることをソフトウェアに信頼していません。メールに行くと時間順になっています。テキストに行くと時間順です。ソーシャルネットワークに行くと時間順です。コンピューターは、機械と座るときのあなたの意図を理解したり、あなたの活動を助けたりする点で、ほとんど些細なレベルの意味論で動作しています。
今や、彼らはホワイトカラーの労働者のように本質的に読むことができるので、そのインターフェースは完全にエージェント駆動になるでしょう。エージェント執行助手、エージェントメンタルセラピー、エージェント友人、エージェントガールフレンド、エージェント専門家、すべて深いAIによって駆動されます。
それは、私たちについてどれだけ知っているかに比例して役立つように思えます。そして、遠くない将来、おそらく私たち4人全員が、AIアシスタントが効果的に私たちの人生全体を聞くことができるようにオーディオをオンにするかどうか尋ねられると想像します。そうすれば良いアドバイス、良い助言を得られるでしょう。そう思いますか？そしてそれが提供されたとき、あなたはオーディオをオンにしますか？
今日のコンピューターは、私が書くすべての電子メールメッセージを見ています。そして確かにデジタルチャンネルは、私のすべてのオンラインミーティングや電話を見ています。すでにデジタルシステムに多くのことを開示しているのです。
そうですね、エージェントの付加価値、つまりその会議を要約したり、フォローアップを手伝ったりすることは素晴らしいでしょう。エージェントは、どの情報で操作できるかについて異なるモードを持つでしょう。あなたの情報のパーティションがあるでしょうが、本質的に執行助手エージェントに関しては、そのパーティションからほとんど何も除外しないでしょう。
ルーファス、エージェントの道筋についてさらに進む前に、ビルへの質問があります。AI Firstのインタビューで、あなたはXerox PARCでの経験とチャットGPT-4を体験した経験を比較して話しました。そのことについて、私はあなたがコンピューター技術の理解と、ビジネスの構築、そしてコンピューターが人間にどのように影響するかについて、最もユニークな立場にいるのではないかと考えています。おそらく他に数人考えられる人がいるかもしれませんが、あなたが最もユニークな立場にいると思います。
この会話で、チャットGPTがXerox PARCの瞬間と同じくらい大きかった、さらに大きかったとさえ聞こえましたが、それはあなたの孫の人生について考えるとき、どのようなことを考えさせますか？そして、AIに特有の課題に取り組むための次世代のリーダーたちへのアドバイスは何でしょうか？その観点について興味があります。
確かに新しい問題がありますね。他の技術はより遅く発展し、その能力の上限はかなり識別可能です。例えば、機械化が農業をより効率的にしたので、人々は労働需要がどこに来るのか心配しましたが、時間とともにその質問には非常に簡潔に答えが出ました。その時代には、それを経験したり調整したりする必要のない世代もありましたが。
この技術は、その能力に関して、そして信頼性の制約を除けば、超人的なレベルに達するでしょう。今日はまだそこにいませんが、メタ認知のレベルを加える新しい作業の多くは、適切に行われれば、今日簡単に利用可能な天才の、ある意味不安定な性質を解決するでしょう。
ホワイトカラーの領域では、そしてその後ブルーカラーの領域でも、時間とともに極端な正確さを示すことができるようになるでしょう。数学や一部の健康分野のような特定の領域では、そのレベルに達しつつあります。しかし、オープンエンドな課題にはメタ認知に関する一般的なブレークスルーが必要になるでしょう。
そして、メタ認知は意識に関連しているかもしれないと思いますか？私は、マックス・テガマークのような人々が、自分自身との対話を持つ能力が、私たちホモ・サピエンスを意識的にしているものの一部かもしれないと示唆しているのを聞いたことがあります。
意識はメタ認知に関連しているかもしれません。それは測定できる現象ではないので、常に扱いが難しいです。明らかに、これらのデジタルなものが同等のものを持つ可能性は低いです。しかし、それは大きなフロンティアであり、それは人間的なものになるでしょう。特定の難しい問題に懸命に取り組むことを知り、自信を持つ感覚や、自分のやったことをチェックする方法を持つことなどの点で人間的になるでしょう。
ビル、アダムの質問の2つ目の部分についてお聞きしたいと思います。AI Firstのためにあなたにインタビューし、リード・ホフマン、サム・アルトマン、ムスタファにもインタビューする過程で、アダムと私にとって教育的でした。これらの会話から定期的に「ああ、すごい」と思いながら離れます。そして、多くの異なる企業、大企業、多くのお金、多くの才能がこれに注ぎ込まれていることに、毎日注目している技術的進歩のペースに驚いています。
そして、その技術的進歩の潜在的な影響に、ある程度限られた理解を持って驚いています。それが私の質問の背景にあります。あなたは実際に、自分の理解について独自の視点を持っているユニークな立場にいます。私たちは速すぎるペースで動いていると思いますか？それを遅らせる方法は本当にないことは分かっていますが、私たちが動いているスピードについてどう解釈しますか？単に好奇心から聞いています。
もし私たちがそれを大幅に遅らせる方法を知っていたら、おそらく多くの人々が「そうだね、それを検討しよう」と言うでしょう。ムスタファが彼の本で書いているように、インセンティブ構造には、それがどのように起こるかについての非常に妥当なメカニズムがありません。個人、企業、さらには政府レベルのことを考えると、政府レベルのインセンティブ構造が理解されれば、それだけでも十分かもしれません。
「オープンソースで問題ない」と言う人々は、「もしそれが十分に良くなれば、オープンソース化をやめるかもしれない」と言うことを厭わないでしょう。しかし、彼らはそれが何であるかを知るでしょうか？そして、本当に次のものについて「たぶん」と言うでしょうか？
すぐに、悪意を持つ人々が、サイバー防衛や戦争防衛、バイオテロ防衛などの防衛側よりも優れたAIを持つことから利益を得ることを阻止しようとすることになります。完全に魔法瓶に精霊を戻すことはできません。しかし、それは悪意を持つ人が新しい方法で力を得ることを意味します。
おそらく、最も洗練されたAIモデルをオープンソース化することは、この世界的な環境を考えると良いアイデアではないということですね。
人々は原則的にその点を認めますが、具体的にどこに適用するかを言おうとすると、少し不明確になります。
アダムと私は昨日、仮に今すぐにAI開発を完全に止めることができたとしても、現在存在する技術をどのように適用するかを企業や個人が理解するのを助けるのに、フォーラム3やその他の人々が10年はかかるだろうという話をしていました。私たちはすでに、深遠な影響を持つのに十分に強力なAIを持っていると思います。現在のAIのレベルのすべての有用な応用を考えるだけでも、簡単に5〜10年は恩恵を受けられそうです。そう思いますか？
それについては確信が持てません。なぜなら、画像を作りたいと思ったら、英語を学ぶ必要があるのは明らかです。これはソフトウェアが私たちに会うのであって、私たちがソフトウェアに会うのではありません。新しいメニューを学ぶ必要はありません。ファイル、編集、ウィンドウ、ヘルプなどです。セルに数式を入力する必要もありません。
これは、「どの製品が減速の原因かを見るためにデータ分析をしたい」と言うだけで、あなたが言っていることを正確に理解します。そのため、採用の障害があるという考えは、通常のものではありません。確かに、古いやり方で物事を行うことに非常に慣れている企業のプロセスは調整する必要がありますが、高度なユーザーが使用している様子を1週間見て、マニュアルなしで、例を見て学ぶだけで、サーバー容量の制限がない限り（少なくとも豊かな国々では大きな制限はないと予想します）、すぐに採用が進むでしょう。
一夜にして採用されるわけではありませんが、10年もかかるわけではありません。人間の翻訳を例に取ってみましょう。無料の製品が任意の音声とテキストの人間の翻訳を提供するというアイデアは、かつては聖杯でした。もしそれができる会社があれば、何十億ドルもの収益を上げ、バベルの塔の問題を解決するだろうと思われていました。そして今、小さなAI企業が、それを無料の機能として提供しています。
それはかなり驚くべきことです。そして、「人々は無料の翻訳にどう適応するのだろう」と言いますが、「あの人が何を言っているのか知りたい」と思うのに、それほど時間はかからないでしょう。イヤホンで2つの音声チャンネルを分離することができ、そこにあります。確かに、1年後にはその品質が向上し、例えばすべてのアフリカの言語のカバレッジが完成するでしょう。財団は、書かれていない言語さえも、他の人々と協力してそのデータを収集することを確認しています。インド政府もインドの言語に対して同じことをしています。
「落ち着いて、欲しい誕生日カードの説明を言葉にするのに時間がかかります」と言って、遅れている人々が行動を変えるのに10年かかるというのは、私はそうは思いません。
サム・アルトマンがあなたのポッドキャスト「Unconfuse Me」で言っていたと思いますが、彼らは開発者の間で最大300％の生産性向上を見ているそうです。他のセクターでも、25％から50％の生産性向上が報告されています。ウィリアム・ギブソンの有名な言葉「未来はすでにここにある。ただ均等に分布していないだけだ」のように、すべての企業がそのレベルの生産性向上の恩恵を完全に受けるようになるには、確かに何らかのプロセスが必要でしょう。
AI Firstの第1章で、あなたは生産性について興味深いコメントをしていました。「生産性は単なる1時間あたりの生産量の尺度ではなく、私たちの成果の質と創造性を高めることに関するものだ」と。それはどういう意味でしょうか？
生産性が向上するたびに、その増加分をx％として、活動の量、つまり出力の量を増やすことができます。出力の質を向上させることもできますし、投入される人間の労働時間を減らすこともできます。常にこの3つのことを考慮します。
生産性が向上したときに、需要の弾力性が低いものもあります。例えば、タイヤ業界が非ラジアルタイヤからラジアルタイヤに移行したとき、タイヤ使用の年間コストが4分の1に下がったにもかかわらず、人々は「4倍運転しよう」とは反応しませんでした。
一方、コンピューティングやニュース記事の品質のように、需要の弾力性が非常に高いものもあります。より良い仕事ができれば、人間の労働時間はそのままで、ほとんどを品質の面で取ります。
そして、そうでないものもたくさんあります。運転マイル数に対する欲求は変わりませんでした。社会には、このスペクトルにわたる多くのものがあります。
急速な生産性の向上があるたびに、需要の弾力性がある部分の曲線にまだいるものもあります。例えば、マイクロソフト内部でデータベースを非常に効率的にして、市場規模をゼロにするという覚書がありました。しかし、いつかはその領域でさえ、増分需要を超えるでしょう。
ビル、ここでもう一つ質問をさせてください。あなたは医療と教育に言及しましたが、今すぐ推測するとしたら、最初の大きなブレークスルー、いわゆるアプリケーションは何だと思いますか？例えば、アンディと私が聞いているポッドキャストの一つで、彼らは先週、まだ大きなブレークスルーアプリケーションは見ていないと言い続けています。これは興味深いです。なぜなら、それが真実だとは思わないからですが、一応その主張を受け入れてみましょう。彼らが言おうとしていたのは、私たちはまだある種の実験段階にいるということです。
あなたの考えを聞かせてください。例えば、位置情報サービスとモバイルクラウドの最初の大きなアプリはある意味でUberで、みんながUberをその例として話しました。おそらくその前はおそらくGoogle Mapsでしたね。そうですね、そうでした。
では、あなたがちょっと考えたとき、最初の大きなブレークスルーアプリ、消費者向けアプリ、あるいは産業用アプリでさえ、何になると思いますか？すぐに教育や医療を考えますか？それとも、あなたの頭はどこに向かいますか？
まあ、否定的な人々はかなり創造的で、何も起こっていないと言えるのは驚きです。会議の要約や翻訳、あるいはプログラマーをより生産的にすることなど、これは心を揺さぶるものです。これはホワイトカラーの能力です。ただし、多くのオープンエンドなシナリオでは、人間ほど信頼できないという注釈がつきます。
人間を雇うこともでき、彼らも暴走する可能性があるので、ある程度の監視は必要です。しかし、これらのものが新しい領域に入ると、多少予測不可能になります。サポートコールや販売コールなど、まったく境界を押し広げない領域もあります。
私には彼らが何について話しているのか想像がつきません。
私は、急成長している会社のCEOである、そのような少し変わったホワイトカラーの労働者の一人を知っています。彼は最高の営業担当者に、1日の中で何に最も時間がかかるかを尋ねました。彼らは「営業電話の後のフォローアップメールの下書き」と答えました。そこで彼はGPTのインスタンスを作成し、彼らのベストプラクティスや最高のコミュニケーションをすべて取り込み、すべての電話を自動的に文字起こしし、フォローアップメールを自動生成しました。そして彼は営業チームの半分を解雇しています。なぜなら、最高の半分の営業チームが2倍の効率で働けるようになったからです。
そこには、技術の非常に効率的で驚くべき実装という意味でのサクセスストーリーがあります。しかし、営業チームのもう半分にとっては、新しいAI技術を使って競合する会社を立ち上げたり、他のことをしたりできない限り、それほど exciting ではありません。これは、この技術が小さな人々よりも大きな人々をより力づけるのかどうかという、より広い質問につながります。
技術の開発において、ほんの数社の大企業が支配的なプレイヤーであるように見えます。一方で、誰もがGPT-4 Omniに無料でアクセスできるようになったので、平等化する要素もあります。
経済活動の2つの部分を区別することが重要です。1つはAI製品を構築する経済活動で、基本レベルのAI製品と垂直的なAI製品の両方があります。この分野では、参入障壁が uniquely 低いと確実に言えます。
我々は狂乱期にあり、文字通り1社が60億ドルの現金を調達し、他の多くの企業が数億ドルを調達しています。新しいカテゴリー、狂乱カテゴリーと言えるものに、これほど多くの資本が投入されたことはありません。これは、インターネットや初期の自動車産業の狂乱を、投入されるIQの割合や生み出される評価額の点で、かなり小さく見せてしまいます。
今世紀の変わり目前には、1兆ドルの価値のある企業は一つもありませんでした。ここでは、チップを作っていない1つのチップ会社、チップ設計会社が、6ヶ月で1兆ドルの価値を追加しています。AI空間内のダイナミクスは超競争的ですが、多くの参入があります。確かに、GoogleとMicrosoftが最も資本を持っていますが、それは基本的な能力や垂直分野で人々を本当に止めているわけではありません。
AI ツール領域を離れると、それは大きいですが、世界経済の控えめな部分です。それが小さな病院チェーンと大きな病院チェーンにどのように適用されるかというと、これらのツールを持つことで平等な競争の場を作るのか、あるいはそうではないのか、希望的には平等にするでしょう。同じ価格かそれ以下でずっと優れたサービスレベルを提供できるでしょう。
これらすべてのことは、価値を顧客に届けることを進めるものです。ある業界で早い段階で、改善の一部が企業に残り、一部が完全な競争で全て最終ユーザーに行くのか、その障壁を把握することは非常に難しいです。
「ピックアンドショベル」という言葉があります。これは主要産業だけでなく、周辺産業にも注目することを意味します。例えば、貯蓄貸付組合は住宅建設業者よりも良い成績を上げました。なぜなら、そこにはより希少な能力があり、一部の企業が他よりも優れていたからです。
多くを求めていますが、人々は他のビジネスでの競争のダイナミクスについて考えざるを得なくなっています。労働力を解放すると、本質的にその労働力は社会をより豊かにします。税制を通じて、その労働力を小さなクラスサイズや高齢者のより良いケアに投入することができ、全体としてより良い状態になります。
関係する個人にとっては、その移行を好むかもしれませんし、そうでないかもしれません。それには政治的能力が必要で、コンセンサスを得て効果的なプログラムを作り出す必要があります。現在の政治的能力に対する信頼について、あなたは見解を持っているかもしれません。
しかし、可能性の境界線は生産性の向上によって改善されます。時計を巻き戻して「ありがたいことに20年前は生産性が低かった」と言いたくはありません。
先ほど、現在のAI開発のペースを遅らせることの不可能性、あるいは大きな困難について話しましたが、AIの企業は統治されるべきだと思いますか？もしそうなら、誰によって？取締役会？政府？それともすべてによってですか？
政府は、社会全体の全体的な福祉、攻撃からの防御、公正な司法制度、教育機会の創出など、唯一の場所です。市場主導の機会から離れることを民間部門に期待することはできません。政府がルールを決めない限り。
これは、民間部門が政府を教育し、政府と協力すべきではないという意味ではありませんが、政府が大きな役割を果たす必要があります。そのため、人々はそのような対話に投資しています。
政府は、著作権のルールは何か、ディープフェイクの乱用は何か、あるいは一部のアプリケーションでは、健康診断や採用決定などの信頼性の欠如が、より慎重に進むべきか、あるいはそれらに対して何らかの責任を作るべきかなど、最も具体的なことに焦点を当てる傾向があります。短期的な問題に焦点を当てる傾向がありますが、それはそれで良いのです。
しかし、最大の問題は生産性への調整に関するものです。それは全体として素晴らしい機会であるはずです。政治的能力とそれが来るスピードがうまく調和していれば。
私たちの分極化の環境は、政府の効果を助けません。あなたのポッドキャストで、最悪のシナリオでは、分極化が我々の民主主義を壊す可能性があると言及したと思います。AIは私たちが仲良くするのを助けることができると思いますか？もしそうなら、それはどのようにしてでしょうか？
それは非常に強力なツールなので、少なくとも私たちのすべての難しい問題について、それがどこで有益であるか、あるいはどこで物事を悪化させる可能性があるかを考慮する必要があります。
確かに、誰かがこの記事やこのビデオがどこから来たのか理解したい場合、その出所は何か、それは確実に信頼できる情報源なのか、あるいはこの情報は正確なのかを知ることができます。一般的に、私のニュースフィードで、反対側に投票する人が何を見ているのか、彼らをその方向に押し進めたものは何かを理解しようとすることができます。
再び、ホワイトカラーの能力がほぼ無料になるというパラダイムに戻ると、善意を持った人々が、これらの誤解を橋渡しするためにAIのツールを持つことを望みます。彼らのために誤情報やバイアスを強調したり、異なる世界観を橋渡しする方法を理解するのを助けたりするでしょう。
それは突飛に聞こえるかもしれません。気候変動のために地球工学を使おうと人々が言うとき、「ああ、いいえ、技術が答えかもしれないと常に考えているんですね」と言われるようなものです。はい、私はある程度その罪を認めますが、ここではAIは解決策の一部であり、同時に注意しないと、これらの問題を悪化させる可能性もあります。
ブルーカラーの仕事の代替が、ホワイトカラーの代替よりも遅れていることは、ある意味で良いことかもしれません。そうすれば、特定のセクターだけでなく、実際にはより教育を受けたセクターがこれらの変化を最初に経験することになります。
最後の質問です。あなたは、機械が私たちよりも問題をより良く解決できる世界で、人間としての私たちの目的をどのように考えるかという将来の問題に頭を悩ませていると言いました。これは、あなたが継続的に悩んでいる懸念事項ですか？今はどのように考えていますか？
68年間、不足の世界で過ごした人間が、市場メカニズムを使って不足に対処し、供給能力を増やすためにさまざまなインセンティブ構造を使用してきた人間が、その絶対的な年齢や、そのような全く異なる環境に浸っていたことを考えると、この不足後の世界を想像する能力は、私の年齢に近い誰からも来ないだろうと思います。
そのため、私はそれを非常に重要な問題だと考えていて、人々が熟考すべきだと思いますが、私にはその解決策はありませんし、持つことも期待していません。
しかし、あなたは自分の個人的な生活で、ここ数年間、不足のない世界で生活した経験がありますね。
財政的な不足はありませんでしたが、成功を楽しみ、マラリアやポリオ、麻疹のような問題を見ている人にとって、これに取り組む人の数、これに対する研究資金が非常に不足しているという満足感があります。そのため、自分のリソースを使い、政府と協力して、マラリアで子供が死なないようにする、麻疹で子供が死なないようにするといったことをオーケストレーションすることに、独特の付加価値を感じています。
財政的には、私が楽しみのためにすることは、人々が潜在的にできることの一種かもしれません。ピックルボールをプレイするなど。機械がピックルボールが上手になっても、それは気にしません。それを人間的なこととして楽しむでしょう。
しかし、不足を減らすのを助けるという満足感、それが私を動機づけるものですが、それもなくなります。
本当に最後の質問です。あなたが回顧録を書いているという噂を聞きました。それについて何か教えていただけますか？
はい、来年の2月に、マイクロソフトの最初の2、3年まで、つまり25歳くらいまでの人生を扱う最初の巻が「Source Code」というタイトルで出版されることを発表しました。今、締め切りが迫っているので、編集作業をしているところです。その最初の巻の事前発表には良い反応がありました。
実際、GPTはそれを手伝っていますか？
いいえ、実際にはそうではありません。それに反対しているわけではありませんが、最後には使うべきかもしれません。しかし、今のところ、書くことも編集することも少し伝統的な方法で行っています。
2巻になるのか、3巻になるのか、どう思いますか？
3巻になると思います。おそらく2巻目を出すまでに3年ほど待つでしょうが、マイクロソフト中心の時期と、お金を全て寄付することに焦点を当てた時期があります。
あなたとアンディが十分なピックルボールをプレイすれば、4巻目を書くのに十分長生きするかもしれませんね。
そうですね、そう願っています。AIを良くすることが4巻目になるかもしれません。
ビル、今日は私たちに参加してくださり、本当にありがとうございました。非常に興味深い会話でした。
素晴らしい、ありがとうございます、ビル。
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