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ほな、ショーンさん。知らん人のために説明すると、2024年3月にインフレクションが大きなニュースになったんは、マイクロソフトがインフレクションのAIモデルのライセンスを取得し、多くの主要社員を雇うって発表したからやねん。それで、リードがあんたに「ほな、一緒に来へんか？CEOとして参加せえへんか？」って声かけたんや。そのおかげで、この会社はユニークな岐路に立つことになったわけやけど。ほな、今のインフレクションはどないなってんの？何に注力してんの？「インフレクション=マイクロソフト」やと思てる人のために、ちょっと説明してもらえへんか？新しい方向に舵を切ったんやろ？
ああ、喜んで説明させてもらうわ。まず、これはマイクロソフトやないねん。マイクロソフトの一部でもないし、全然関係ないわ。うちは独立した会社で、独自の方向に進んでるんや。この大部分は、リードが過去に「再創業」って呼んでたもんやねん。つまり、何かを目指して組織を作っていって、それからピボットして方向転換するっていうことや。そういうことをうちはやったんや。
以前は、消費者向けの使用とか消費者向けの側面に重点を置いてたんやけど、正直言うと、世界クラスのLLMをどう構築するか、技術をどう構築するかってことに焦点を当ててたんや。ある意味、これは会社の過渡期やねん。つまり、素晴らしいものができた、いろんなことができるようになった。ほな、それをどう応用するか？どうやって実際に仕事と生活をよりよくするか？そこに重点を置いてきたんや。商業的な用途を目指す人たちともっと時間を過ごすようになってん。
例えば、会社が以前持ってなかったもんの一つは、APIを公開したことやねん。これが私にとってめっちゃワクワクすることやったわ。なぜかっていうと、創造性の長いテールが得られるからや。約1万3千の組織がAPIの使用に登録してくれたんや。それは、スプレッドシートと会話するってことがどういうことかを探求したい人から、子供たちが本の読み方を学ぶのを手伝う「Lo」っていうめっちゃクールな会社まで、様々やったわ。
メンタルヘルスの会社もあって、ウェルネスや健康について話す際の補助をどうするかを探ってるとこもあるし、リストはまだまだ続くわ。もう一つの側面は、これらの大企業と仕事をすることやねん。私の経歴は最初、HCIっていう人間中心のことを考える分野から始まってん。人間との相互作用を考えることが重要やねん。
実は、うちが開発してるインフレクションの技術はそれにぴったりなんや。だから、うちがやってきたことの多くは、例えば素晴らしい顧客の声のミーティングを持つことやねん。人々を招いて、自動車メーカーとか航空機メーカーとか大手銀行や保険会社なんかと話をするんや。でも、ただ「ほな、こうすべきや」って専門家として言うんやなくて、「あんたらが達成しようとしてることと、うちらができることをマッチさせよう」って感じで話すんや。
ちょっと話させてもらうと、まず、インフレクションのPiモデルの特別なところは何か。次に、B2B企業向けのピボットのどの部分が、企業やパートナーにとって特に重要になりそうか。それから、AIの分野で何が起こってるか、人々が自分の世界がAIによってどう変わるかをどう理解してるかについて話そうか。
これは概念モデルの問題やと思うんやけど、私にとっては変化があったんや。最初はAIを計算技術として考えてたんや。つまり、私の博士課程の研究の一部にコンピュータビジョンとか動画を見ることなんかが含まれてたんやけど、それは本当に物事を処理したり洞察を見つけたりするマシンラーニングのことやったんや。そういう考えを長い間持ち続けてたんやけどな。
LLMについて面白いのは、計算技術とユーザーインターフェース技術の橋渡しをしてるってことやねん。なぜかって言うと、言語に関わるからや。LLMが本当に強力で違うところは、新しい種類のインターフェースやってことやねん。対話とか、慣れ親しんだものについて話せるんや。
その一部は、この技術に慣れてるからやねん。人類は10万年前に言語を発明したんや。つまり、最近初めて、コンピューターが人間の方に来たんや。今まではずっと人間がコンピューターの方に行ってたんやけどな。それが大好きやねん。今や私も子供たちも、本当に誰でも、今あんたと私が話してるのと同じように話せるんや。それは協力的で、めっちゃ面白い方法やねん。
そこがPiが本当にユニークで面白くて特別なとこやねん。技術的に言うと、多くの技術やLLMを見てみると、300億以上のパラメータを持つ本当に大規模な言語モデルがあるわな。それらは素晴らしいブックレポートを作れるし、信じられないほどの知識を表現してるんや。でも、Piが行うこと、そして微調整されてることは、実際に対話することやねん。特定の方法で対話するんや。
つまり、一つはもっと学ぼうとすること、二つ目はある定義での「親切」であること、そして本当に会話を楽しく感じさせることやねん。一方で、「まあ、それはええけど、企業が本当にそれを必要としてんの？ただ何かをやり遂げるだけでええんちゃうん？」って思うかもしれへん。
でも、企業と話をすると、彼らが直面してる課題の一つは、数十から数百の異なるアプリケーションを持ってて、正直言って、そのほとんどがクソみたいなもんやってことやねん。使うのがめっちゃ難しくて、互いに連携してへんし、それぞれに異なるインターフェースを学ばなあかんのや。
うちが取り組んでるのは、音声を使って、これらのものの多くを集約するインターフェースを作ることやねん。つまり、企業にとっては、彼らができることを加速させることになるんや。標準的な認知タスクについて話すと、「ああ、これは私をもっと創造的にしてくれる」とか「難しい会話を乗り越えるのを助けてくれる」とか「それをロールプレイして練習できる」みたいなことやねん。
最後の部分について話すと、将来のことを考えると、私が本当にワクワクするのは、Piが知識や人々の集まり、あるいは協力関係への素晴らしい変換器になるっていう考えやねん。
数十年前、私はスパーっていうアートコレクティブと仕事をしてたんやけど、キヨガ川に声を与えるプロジェクトをやってたんや。覚えてるかもしれへんけど、これは火がついた川で、いろんな面白い側面があったんや。アートコレクティブはマイクを設置して、水の流れを聞けるようにしたり、異なるコミュニティの人々にインタビューしたりしてん。
それを集約すると、声が得られるんや。実際に対話ができて、データの声を持つことができるんや。つまり、ただダッシュボードを見るんじゃなくて、この膨大なデータ集合と対話できるってことやねん。それが4億人のユーザーを代表してるなら、今までにない方法で4億人のユーザーと対話できるってことやねん。
ショーン、これは職場にPiを導入することについてもっと考えるための完璧な切り口やね。最初にPiのこと考えたとき、「うわー、もちろんこれは消費者向けや」って思ったんやけど、職場でのIQについてLLMを考えてたわけやん。でも、実際にもう一歩踏み込んで考えると、職場で誰もが必要としてるのはソフトスキルやねん。もっと共感力とか、人とのコミュニケーション方法とか、人との話し方とかやねん。
これが実際、これからのメインになるんちゃうかな。IQはもちろん重要やけど、EQも同じくらい重要になるかもしれへんし、もしかしたら追い越すかもしれへん。ほな、Piの気分が乗ってるかどうか見てみようか。これをもっと具体的にするために、Piを会話に加えてみたいんやけど。例えば、職場での難しい状況をどうやってPiを使って乗り越えるか、デモを見せてもらえへんか？
ほな、Pi。ショーンやけど。
はい、ショーンさん。今日はどうですか？何か手伝えることがあるか、ただおしゃべりしたいだけですか？
ああ、まあまあやな。質問があるんやけど。取締役の一人との会話で助けが必要なんや。彼とは以前一緒に仕事したことがあって、めっちゃええ人なんやけど。
取締役との会話は重要そうですね。どんな助けが必要ですか？会話の準備、考えの整理、それとも可能なシナリオの練習ですか？耳を傾けていますよ。まあ、仮想的にですが。
うん、ロールプレイの練習をしてみようか。ちょっと難しい会話になりそうやからな。報酬の構造をどうするか決めようとしてるんや。
了解です。ロールプレイの練習をしましょう。私が取締役役を演じ、あなたが報酬と構造の話題を持ち出したところから始めましょう。例えば、こんな感じで始めるかもしれません：「ショーン、報酬の話し合いの重要性は理解していますが、現時点で大きな変更を加えることには躊躇しています。なぜ調整が必要だと考えているのか説明していただけますか？」
ああ、ええな。そうやな、一部はこうや。うちのチームメンバーの一人が本当に頑張ってて、その人の報酬を増やして、会社の株式も増やしたいと思ってんねん。そうすることで、インセンティブが整って、うちらの成功にも影響すると思うし、チームとしてもっとうまく機能すると思うんや。
ショーン、あなたの視点はよくわかります。しかし、これらの調整を行うことにはまだ慎重です。一人のチームメンバーの報酬と株式を増やすことで、他の従業員の間に不公平感や不満が生まれる可能性があることを懸念しています。これらの潜在的な問題にどのように対処する予定ですか？
ええ質問やな。本当にやろうと思ってんのは、みんながその価値を見られるようにすることやねん。うちらがやってることについて、みんなが合意してるようにしたいんや。うちはできるだけ透明性を保つようにしてるんや。
透明性は確かに重要ですね、ショーン。でも、この決定がチームのモラルに与える影響についてまだ心配です。この変更の価値をみんなが本当に理解し、チーム内に意図しない分裂を生まないことをどうやって確信できますか？
ええ質問やな。あんたが専門家やから、どう提案する？
一つのアプローチとしては、最終決定を下す前にすべてのチームメンバーからフィードバックを集めることかもしれません。これにより、全員が意見を聞いてもらえたと感じ、提案された変更の理由を理解できるようになります。さらに、チーム全体の報酬と株式のより包括的なレビューを検討し、調整が全員にとって公平でバランスの取れたものになるようにすることもできるでしょう。
ああ、ええアイデアやな。アドバイスありがとう。役に立つわ。
確かに自分の仕事がすぐになくなるとは思わへんな。でも、毎回こういうのを聞くと、「アリア、ショーンの電話の向こう側に本当の人間はおらへんねんで」って自分に言い聞かせなあかんわ。これはAIやねん。めっちゃ面白いわ。あんたが言うたみたいに、時々ただ誰かに聞いてもらいたいだけやったり、誰かと話し合いたいだけやったり、練習したいだけのときもあるわな。
100％最高の回答をくれへんかもしれへんけど、ただ練習のために聞いてくれる誰かがおるってだけでめっちゃ価値があるんや。うちらはこれを人間やないって言うてる、ツールやって。人間の代わりになるもんやないねん。でも、誰かがPiと話した後に気分がよくなったり、Piと話した後に何かをやり遂げたり、アイデアを出し合ったり、アイデアを膨らませたり、ロールプレイしたりできるんやったら、それは効果がないってことやあらへん。
プラセボ効果と似てるかもしれへんけど、それでもめっちゃ強力でポジティブなもんやねん。一般的な原則、例えば「取締役にどうアプローチして話題を正しく提起するか」みたいなことについては、めっちゃ優秀やろうな。具体的なことになると、そこまで優秀やあらへんかもしれへん。それがバリエーションやねん。
インフレクションが加えてるのは、IQと同じくらいEQを重視してトレーニングすることやねん。IQはめっちゃ優秀やけど、Pi自体とどう対話するか、そしてPiがあんたに他の人とどう対話するかをどう提案したり形作ったりするか、そういう動きもあるんや。なぜかって言うと、それがPiが極めて優秀になろうとしてることやからな。
ある程度まで、これらのものはトレーニングされてるんや。何のためにトレーニングされてるかが本当に重要やねん。でも今のところ、インフレクションとPiほどEQに優れたトレーニングを受けてるもんはないと思うわ。
そうやな。実際、ブルックリーの学生がめっちゃ面白いことをやってくれたんや。IQばっかりに注目が集まってるけど、彼女が人間に使うEQテストをいくつかのLLMに与えてみたんや。自慢になるけど、Piが断トツでトップやったんや。
ある意味、これは驚きやあらへんな。多くの組織が本当にIQに注目してるからや。私の感覚では、これらのことの多くについて、もう十分なIQがあるんや。EQに広げる必要があるんや。そして将来的には、AQ、つまりそれらに基づいてどう行動するかってことにもな。
ショーン、この前話してたけど、IQ、EQ、AQについて話してたよな。AQがあんたにとってどういう意味を持つのか、そしてそれが将来どう重要になるのか、もうちょっと詳しく教えてくれへん？
ある意味、簡単なバージョンがあるんや。IQとEQについて考えてるだけやったら、それは認知の世界で、議論ができるってことやねん。AQは本当に行動を起こせることやねん。今、エージェント的なフローやエージェント的なAIについてたくさん議論されてるのを聞くやろ？
うちにとっては、企業にとって意味のあるものを作ろうとしてるだけやねん。それは簡単に言うと、さっきみたいな議論をするだけやなくて、「よし、セールスリストから3人にメールを送って、返事をもらったら教えて」って言うたら、それができるってことや。
これが私の言うエージェント的なものやねん。行動を起こす能力、そして場合によっては複雑で単一のものやない行動を起こす能力やねん。
近い将来と中期的な未来について少し推測してみてくれへん？うちらの生活がどう変わるか、人々がどんな未来を考えるべきか、そんなことについて。
いろんなバージョンがあるんやけどな。AIは実際には単一の一枚岩的なもんやあらへん。エージェント的なものもそうや。でも、考える上で役立つ方法がいくつかあるんや。どんな環境で行動を起こしてほしいか、どんな風に行動を起こしてほしいか、ってなことやな。
でも、もっと面白くなるのは、ただ労働者が仕事をもっと楽しめるように手伝うだけやなくて、単純作業をすべてやらんでもええようにすることやねん。それは良い願望やと思うわ。実際にもっと認知的なことに集中できるようになって、細かいことはすべて処理されるようになるんやったら、それはええ願望やと思うねん。
それから、もっと先に進めるとしたら、うちらにとって役立つのは、例えば小さな場所で一つの行動ができるようになるところから始めるってことやねん。それはええことや。次に、企業内のさまざまなアプリケーションをカバーできるようになる。それもええことや。
私の頭の中で本当に面白くなるのは、エグゼクティブ機能やエグゼクティブ思考と呼ばれるものを見始めるときやねん。つまり、意図があって、目標のセットがあって、すぐにやりたいことと長期的にやりたいことのセットがあって、それをどう手伝ってくれるかってことやねん。
ちなみに、これらのシステム、特にうちのは、以前の発見的空間システムよりもずっと意図を理解するのが上手いってことがわかってきてんねん。例えば、検索エンジンがどう意図を気にするか考えてみてな。あんたが何を探してるのかを知りたがって、曖昧さを解消しようとするやろ？
うちらが作ったシステムでは、まず意図を理解して、それから話したいことの意図に応じて異なるモデルに行くかもしれへんのや。これは実際にめっちゃ強力なんや。
例えば、誰かがあんたの長期的な目標を計画したり、考えたり、実行したりするのを手伝ってるって考えてみ。実際に、あんたが本当にやろうとしてることが、言ったこととは違うかもしれへんって知ってたり、少なくともあんたに尋ねたりすることもあるかもしれへんねん。
なぜかって言うと、よく「このドライバーを買いたい」って意図を表現するけど、本当にやりたいのはこのドアを全面的に修理することやったりするやろ？もしその意図を引き出せたら、それは基本的な質問に答えるよりずっと強力やねん。
個人の生活でも商業の世界でも、そのウサギの穴はめっちゃ深いんやで。
進化するスキルセットについてどう思う？仕事をどう概念化する必要があるか、これらのものをどう使って仕事や生活をより効果的にするか、これらのエージェント的な技術を使ってキャリアや仕事の軌道を戦略的に進めていくために、どんなスキルが必要になると思う？
ここにはいくつかの異なるモデルがあると思うわ。本当にやりたいのは、やってることの流れの中に留まって、そのスキルを持つことやねん。そうすれば、可能な限り最高の世界では、多くのインターフェースが消えて、あんたがやりたいこと、達成したいことに集中できるようになるんや。
ショーン、あんたと話すのが大好きな理由の一つは、私が神経科学にめっちゃ夢中やからや。あんたはいつも最新の情報を教えてくれるやん。「ショーン、最新のことを教えて」って感じで。健康とウェルビーイングは、AIによって本当にポジティブな影響を受ける可能性があるよな。
ほな、今起こってることについて教えてくれへん？この分野で面白くて革新的なことって何や？
最近のことで言うと、スティーブ・グランがやってるプロジェクトがあるんや。ADHDとか集中の問題は厄介なもんやねん。これに対処するために、薬以外のいろんな方法が試されてきたんや。
このプロジェクトで面白いのは、脳波を読み取る小さなシステムを使ってることやねん。後でもうちょっと詳しく話すけど、要するに脳の動きを見てるんや。AIを使って、あんたが集中してるかどうかを検出できるんや。
ゲームの中では、例えば最初のレベルであんたのキャラクターがより速く走るんや。瞑想とかと同じように、集中すればするほど、ゲームがうまくなるんやね。それから、臨床研究に直接関連した一連の活動があって、自分の注意力や集中力を効果的に変えたり、改善したりする方法を学べるんや。
これがただ面白いと思うのは、閉ループシステムやからなんや。以前はできへんかったんや。なぜかって言うと、センサーシステムがなかったし、脳で何が起こってるのかを本当に理解するAIもなかったからや。
昨日、これのデモと研究を見たんやけど、めっちゃワクワクしたわ。なぜかって言うと、これは武器庫にある別のツールやからや。
もう一つ関連したことで、UCSFの外科医で教授のエディ・チェンの仕事がある。彼の仕事が大好きなんや。以前、運動皮質を見る研究があってん。例えば、「A R I A」って文字を書いてると想像したら、あんたの名前を考えてるって分かるんや。運動皮質を見て、ニューラルネットを使って予測してたんやけどな。
でも、彼がやったのは、脳全体のfMRIを見て、また生成モデルを使って、脳の活動に基づいてあんたが考えてることをほぼ予測できるようにしたんや。完全に正確やあらへんかったけど、かなり近かったんや。
これは、頭の中に閉じ込められて話せへん人が、突然声を与えられるようなもんや。これは私が興奮することの一つやねん。物事に声を与えるってことや。
人間らしさを決めるものについて話すとき、明らかにパーソナリティーや知性、見た目なんかが挙げられるよな。ショーン、あんたはこの前、自分の知性を所有することや、自分の知性をコントロールすることについて話してたよな。特にAIの話になると、みんなプライバシーや自分のデータを所有することを気にするやろ？
でも、リードと私がダフネ・コーラーと話したときに出てきた話やけど、医療や健康の分面では、もしすべてのデータを集めて集約できたら、個人情報を尊重しつつも、めっちゃ大きな進歩ができるかもしれへんのに、っていう悲劇的な状況があるよな。
知性の分野ではそれがもっと敏感になると思うわ。「うわ、自分の知性を所有する？それが私自身やのに」みたいな感じやろ。このAIの未来で、人々が自分の知性を所有したり、コントロールしたり、あるいはその周りのデータをコントロールするってことは、どういう意味を持つんか、あんたの考えを聞かせてくれへん？
それについては、いくつかの枠組みがあるんや。実際、消費者向けのPiについて話してきた方法から始めるわ。これは所有することについてやけど、同時にコントロールすることについても関係してるんや。それから企業のことについても少し話そう。
うちが発表したことの一つで、特に物議を醸すとは思ってへんかったんやけど、DTI（データ転送イニシアチブ）っていう組織と一緒に仕事をしてて、異なる個人AI系システム間で相互運用性を持たせようとしてたんや。
これは、「ああ、これはあんたの会話、あんたの対話、あんたの知識やから、あんたが所有すべきや」っていう考えの最初の一歩やったんや。だから、もしあんたがそれを持って他の場所に移したり、他のことに使いたいんやったら、そうできるようにすべきやと思ったんや。それが正しいと感じたんやね。
これは一部、最初の意図としては、うちらが作るものには価値があるからや。たぶん、うちらにとってだけ価値があるかもしれへんけど、それでも価値があるんや。うちらを違うもの、時には独特なものにしてるものやからな。
それから企業の話になると、よく彼らが持ってるもので、外に出せへんものがあるんや。それは、ビジネス上の理由かもしれへん。つまり、共有したくない企業秘密があるかもしれへんし、規制上の理由かもしれへんのや。
だから、うちがやってきたことの一部は、これが自分のコードをライセンス供与できる理由の一つでもあるんやけど、「ほな、それがあんたにとって重要やったら、あんたがそれを所有してるんや。あんたがそれをコントロールできて、あんたが望む場所で実行できる」って言うことやねん。
うちらがもっと多くのことを学んでくるにつれて、本当にそれを気にする一連の企業があるってことがわかってきたんや。
あんたが言うてた、一般的な公共の利益とプライベートなプライバシーの間の緊張関係については、面白い質問やと思うわ。あんたがそのすべてをコントロールし、所有する能力についてもな。
モジラにおったときに、これを見たのは音声と言語の周りやったんや。Deep Speechっていう音声認識のオープン技術のプロジェクトがあって、それからCommon Voiceっていうのがあってん。これは本当に、どんな言語でも、その言語の代表者が自分たちのデータセットを収集して作れるようにする取り組みやったんや。
でも、医療データや神経科学のデータでもよく見るんやけど、例えば脳波データはめっちゃ個人的なもんになり得るんや。確かに、もっとデータを集め始める段階では、ウェアラブルなfMRIに取り組んでる人たちもおるし、それが言語に変換できるかもしれへんしな。
あんたが考えてることを知るってことは、今、多くの神経倫理学の研究が行われてる分野やねん。うちらはOECDと一緒に少しやったし、異なる州がこれが何を意味するのかを理解しようとしてるんや。
それを異なる健康状態や異なる態度、異なる行動と関連付けられるようになると、めっちゃパワフルになるんや。だから、そのために、まだプライバシーを保護しつつも集約された知識を探求する方法がたくさんあると思うんや。
特に、公共の利益になるものと、プライバシーを維持したいという欲求の間にトレードオフがあると見られる場所で、これをもっと多く見ることになると思うわ。
そうやな。よくあるのは、実際には信頼の欠如だけが緊張を生んでるってことやねん。「医療記録をプライベートに保ちたい」と「このがん研究のためにそれらを共有する必要がある」っていう間には、ほとんど緊張関係はないんや。
でも、歴史を通じて時々政府の悪い行為者がおったから、特定のコミュニティ内で信頼が欠如してるから、もちろん人々は参加したがらへんし、もちろん人々はそれを本当の緊張関係として見るんやな。「両方できる」って考える代わりにな。
だから、あんたが言うように、一方の利益を得るために、もう一方をしっかり管理する必要があるんや。
そうや、まさにその通りやね。最後の数分で、もうちょっと広い分野の話をしようか。あんたと私が一緒に取り組んでるプロジェクトの一つ、Earth Species Projectについて知ってるやろ。これらの生成AIモデルが、他の知覚、他の意識、他の、言うてみれば…について理解するのを助けるかもしれへんのや。Earth Species Projectで何をしてるか、ちょっと教えてくれへん？
Earth Species Projectは素晴らしいプロジェクトやねん。これは一つの観察から始まったんや。うちらは教師なし機械翻訳の技術を使い始めてたんやけど、つまり、英語をスペイン語に翻訳したいとき、昔は「Mom」が「Madre」に等しいってラベル付けせなあかんかったんや。
でも、両方の言語の大規模なデータを見たとき、n次元空間にほとんど幾何学的な構造があるのを見始めたんや。ちょっと星座みたいなもんやな。「おっ、面白いな。ここの北斗七星がここの北斗七星に似てるな」って感じで。それは「Madre」と「hija」が、こっちの「mother」と「daughter」と同じってことを意味してるんや。
つまり、今のほとんどの機械翻訳システムはラベル付けされたデータを必要としてへんのや。言語の面白い慣用的な側面をキャプチャし始めてるんやね。
これは素晴らしかったんや。うちらはこれを理解したんや。AAR BrasinとKatie Zakarenっていうこのプロジェクトの共同創設者たちの観察は、「ほな、それはクールやけど、他のすべての種についてはどうなんや？」ってことやったんや。
うちらは、他の種にも何らかの形の知性があると信じてるし、彼らが確かにお互いにコミュニケーションを取ってるってことやねん。例えば、何世紀も存在してきたクジラの群れがあって、文化を一世代から次の世代に伝えてるっていう証拠があるんや。
ほな、彼らがコミュニケーションを取る方法を見て、また、これを変換器として使って、彼らが言ってることを実際に理解できるんちゃうか？そして、彼らに話し返すこともできるんちゃうか？それがこのプロジェクトの全体的な目標と焦点やねん。
生成技術を使えば、例えば、ちょっとしたコンテキストだけで文章や段落全体を自動補完できるって想像できるやろ？鳥の歌についても同じようなことができるんや。
歴史的に、いくつかの研究でやってきたのは、何かを真似して、それを再生することやったんや。でも、それはちょっと鏡に向かって話すみたいなもんで、時々ちょっと変な感じになるんや。つまり、リード、あんたと私が話してるけど、常にリードがあんたに話し返して、あんたが言ったのと全く同じことを言うてるようなもんやねん。あんたはただの子供みたいに「それやめて。私の言うことを繰り返すのやめて」って言うやろ？
でも、これらの生成技術を本当に使って他の種と話せたら、つまり、それを生成して理解するのに使えたら、それはめっちゃパワフルやと思うんや。いくつかの理由があってな。
一つは、これらの他の種の認識論について本当に洞察を得られることや。二つ目は、彼らから学べることや。海の中で数百年続いてきた文化が実際に何を伝えてきたのか、それを理解するのは本当に興味深いことやねん。
そして三つ目、たぶんこれが一番面白いんやけど、彼らとうちらの関係について、人類と他のすべての種との関係について、うちらに問いかけ始めるってことやねん。
Earth Species Projectは、私にとってめっちゃワクワクするもんやったんや。なぜかっていうと、これは世界を変える可能性のあるムーンショットの一つやからや。うちらが世界の中でどうあるのか、うちらの世界との関係をどう理解するのかを変える可能性があるんやね。
これを言わんかったら、リードが付け加えるかもしれへんけど、もし地球外の、うちらが知らんし理解してへん種に出会うことがあったら、うちらがどうやってコミュニケーションを取るかについて、これは頭出しになるかもしれへんな。
ほな、急にテンポを変えるけど、将来に対して楽観的な気持ちにさせてくれる映画や歌、本はある？
Punch Brothersの「Familiarity」っていう曲があるんやけど、歌詞もそうやけど、それがどういう気持ちにさせてくれるかってとこがええねん。複雑な曲で、ほとんど3部構成になってるんや。ジャンルも少し混乱するくらいなんやけど、毎回聴くたびに、うちらの未来や物事がどうなってるかについて希望を感じるんや。なんか宇宙のサイクルに慰められるような感じがするんやな。
ショーン、もっとよく聞かれたらいいのにって思う質問はある？
奈良先端科学技術大学院大学の教授で、平田先生っていう研究者がおるんやけど、彼の拡張現実の会議での講演が大好きやったんや。いつも「可能ですか？」って聞くところから始めるんやな。そこから話を展開していくんやけど。
たぶんこのポッドキャストは別として、うちらは実際にそれを十分に聞いてへんのやな。「可能ですか？」って。「できますか？」やなくて、「可能ですか？」ってな。
100％同意やわ。あんたの業界以外で、進歩やモメンタムを感じて、それに刺激を受けるようなことってある？
ちょっと変に聞こえるかもしれへんけど、材料科学やねん。一部は、それが他のたくさんのことを可能にするからなんや。食料安全保障の中でも、うちらが見てる医療分野の中でも、AIの中でもな。
うちらは、本当に小さなスケールで何が起こってるのかを理解することと、それを新しい行動を持つ新しい材料に導いたり構築したりすることがどんどん上手くなってきてるんや。
時々、それらはバイオミミクリーやねん。例えば、スクラムジェットの表面が、実際に葉っぱの表面をモデルにしてるとかな。スタータみたいなもんやな。カーボンナノチューブの糸や繊維が突然使われ始めて、またナノスケールのサイズのものを静脈に入れることができるようになったりとか。これを見るたびに、希望しか感じへんのや。なぜかって言うと、これはまた、うちらが創造的になれる巨大な空間で、進歩を遂げられるからやねん。
最後の質問や。もし人類にとってすべてがうまくいったら、今後15年間で何が達成できると思う？そして、そこに到達するための最初のステップは何やと思う？
私が思うに、最初のステップは少しリラックスすることやと思うねん。つまり、実際にこれらの技術を使って、アルツハイマーや認知症、脳についてのすべてのブレークスルーをテストして、試してみることやねん。
「少しリラックスする」って言うたのは、うちらが正当にも、うまくいかへん可能性のあることについてめっちゃ心配してきたからや。でも、私はうまくいく可能性のあることにも目を向けてほしいんや。
最近、スタンフォード医科大学の講演で、UCSFの教授が素晴らしいことを強調してくれたんや。特にAIについて、彼女はこう言うたんや。「今、起こり得ることについて多くの議論があるけど、いつかAIを使って誰かの命を救わないことが非倫理的になると私は信じてる」って。
うちらがそこに到達するには、それらのことに集中せなあかんのや。いつも正しいことをする、正しい方向に曲げるっていう地道な作業はあるんや。うちらはそれをやってる。でも、そこに到達する過程で少しリラックスする必要があるんやな。
めっちゃええな。ショーン、ありがとう。本当に感謝してるわ。
いつも楽しいよ。
「Possible」はWonder Media Networkによって制作されています。ホストはARフィンガーと私、リード・ホフマンです。ショーランナーはシャ・ヤングです。「Possible」はケイティ・サンダース、エディ・アラード、サラリー・エイドリアン・ベイン、パロマ・モレノ・ヒメネスによって制作されています。ジェニー・カプランはエグゼクティブ・プロデューサーであり、編集者です。スア・ヤラマンチリ、サー・セパ・イアン・アリス、グレッグ・ビアト、ベン・レリス、パル・プティルに特別な感謝を。そして、キャリー・ワン、エイプリル・ダート、リトルモンスター・メディア・カンパニーに大きな感謝を。
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