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コバルトの時代から、私たちはソフトウェアエンジニアを置き換えようとしてきましたが、それは逆効果をもたらしてきました。このAIは人類に新しい方向性をもたらし、特にスターゲート計画は今後4年間で約10万人の雇用を生み出すでしょう。彼らはアメリカを暗号通貨分野で世界一の国にしたいと考えています。このトレンドについてどう思われますか？また、学生たちはどうすればそこからビジネスを構築できるでしょうか？テクノロジー企業は人員を削減していますが、エンジニアやデベロッパー、ソフトウェアエンジニアを採用すると同時に発表しています。
みなさん、本日は再びアハメド教授をお迎えしています。彼はベイエリアのテクノロジー専門家で、ドットコムバブル以前からテック業界での勤務経験があり、シリコンバレーを20年以上見てきました。今日は、テック業界の未来とシリコンバレーがAIエージェントの世界でどこに向かっているのかについてお話を伺います。
こんにちは、アハメド教授。まず、AIとAIエージェントのある世界で、あなたの学生たちは何を考えているのかについてお聞きしたいと思います。彼らは不安を感じているのでしょうか？また、ここ数年でAIによって学生の知的レベルは上がったのでしょうか、それとも下がったのでしょうか？
そうですね、良い質問をいただきました。AIについて、現在起きていることをお話しましょう。新政権のもと、規制が緩和され、研究が自由になり、AIに関する多くのトピックが加速するでしょう。これがAI加速の一つの触媒となります。
テクノロジー企業は人員を削減していますが、同時に機械学習やAIのバックグラウンドを持つ人材を採用すると発表しています。これは失業者や仕事を失う人々を補うものです。
例えば私の場合、キャップストーンやシニアプロジェクトのクラスを担当していますが、これは学生が4年間もしくは大学院2年間の知識を活かしてチームでプロダクトやウェブアプリ、アプリ、デバイスを作る最後のプロジェクトです。その際、私は一つの条件を付けています。プロジェクトの30%はAI関連でなければならないということです。
その動機付けとして、私は学生たちに「どうやるかは気にしない、方法を見つけなさい。なぜなら面接では必ずAIについて質問されるからです」と伝えています。ChatGPTのAI APIを使ったことがあるか、MetaのLLaMAやGoogleのGeminiをプロジェクトに組み込もうとしたことがあるかなどは、必ず聞かれる質問です。
現在、私は7つのチームとキャップストーンやシニアプロジェクトで働いています。彼らにDeepSeekをオプションとして追加するよう伝え、それについて学び、少なくとも話題にできるようにしています。
最後の質問についてですが、素晴らしい質問ですね。最初は、このAIがどれほど素晴らしいか、どんな質問にも答えられ、研究や宿題について聞けるという衝撃がありました。しかし、今は誰もが同じ答えを得られることを理解しています。特別でも他人より優れているわけでもないので、その上に価値を付加しなければなりません。
単にコピー＆ペーストするだけでなく、答えをフィルタリングし、状況によっては修正する必要があります。この段階で私が「AIの意識」と呼ぶものが多くの学生の中で芽生え始めています。
学生たちには「ChatGPTのようなAIエージェントを参考文献の一つとして使いなさい。会社で働く時、まさにこれをすることになるからです。質問されたら調べて答えを得るでしょう。しかし人間として、それが正しい答えかどうかを確認する必要があります」と伝えています。
学生の知的レベルについて、AIによって上がったのか、彼らは賢くなったと感じているのか、それとも愚かになったと感じているのかという質問ですが、実際にはレベルは上がっています。なぜなら、過去には研究や時間の制約で考えることすらできなかったような難しい質問をAIにすることに、より多くの時間を費やすようになったからです。
このツールは、難しい質問をすることを容易にしました。時にはChatGPTのような代理人が理由付けやステップを説明してくれます。これは、AIがどのように考えているかについての洞察を与えてくれます。今では、難しい質問をすることを恥ずかしく感じる必要はありません。なぜなら学生には答えを得るためのツールがあるからです。
過去には、質問をする際に、それにかかる時間や利用可能なリソースについて考慮する必要がありました。最初は大きな衝撃がありましたが、その後、誰もが落ち着いて、このツールは答えそのものではなく、答えを得るための手段だと理解するようになりました。
今では誰も単にコピー＆ペーストはしません。なぜならそれは、これがあなたの言葉遣いではない、これがあなたの文法レベルではないということが誰にでも分かってしまうからです。ツールを使っていることは分かりますが、同時にその上に自分の価値を付加しなければなりません。
素晴らしいですね。テクノロジーが進歩すると、より難しい問題に取り組むようになるということが、あなたの教室や教えている学生たちから証明されているということですね。より難しい質問に答えられるようになり、試験の難易度を上げる必要があり、AIでは解決できない問題に取り組むようになっているということですね。
その通りです。それは状況の良い説明です。また、Googleは彼らのコードの25%がAIによって書かれていると発表しました。それは定型的なコード、つまり過去にはコンピュータサイエンスの学生やソフトウェアエンジニアのプールがただステップを踏んで行うような仕事です。
AIは私たちに創造性への扉を開きました。この定型的な仕事、このような種類の仕事はツールを使ってできるので脇に置いておき、私たちは他のことを考えたいのです。
例えば、AIの応用の一つとして、Googleは現在、ユーザーの年齢を判断するためにAIを使おうとしています。政府発行のIDの提出や親の許可を求める代わりに、履歴やYouTube動画などを見て、これは14歳くらいの誰かだと判断できるようにしようとしています。
これにより、未成年者へのアクセスを制限できます。プライバシーの侵害を避けながら、AIを使って判断しようとしているのです。もちろん、間違いがあった場合は異議を申し立てることができます。
2025年には、シリコンバレーのすべてのテック企業がAIだけで3,200億ドルを使うと発表しています。私は学生たちに「彼らは何にそのお金を使うと思う？インフラ、エンジニア、研究、新しいエージェント、ロボット、これらすべてだ」と話しています。
何十億ドルもの企業は、膨大なリターンと大きな市場シェアが得られることを知らなければ、そんなにお金を使いません。私は、学生たちにその成功の一部になってほしいと思っています。
人員削減やそういったことについて聞いて怖がる必要はありません。これは自然な進展です。プログラマーやソフトウェアエンジニア、コンピュータエンジニア、電気エンジニアの古典的な使用法は今や過去のものとなりつつあります。
今や私たちには、AIを持っている必要のある新しい波の人々がいます。例えば、私には法律の分野でAIをどのように仕事に取り入れられるか尋ねてきた学生がいます。技術的な部分から遠い人々でさえ、この種の利点を持つ必要があることを認識しています。
面白いですね。では、私たちに向かってくる5,000億ドルのスターゲート計画について詳しく見ていきましょう。コバルトの時代から、私たちはソフトウェアエンジニアを置き換えようとしてきましたが、それは逆効果をもたらしてきました。コードをできるだけ自然言語に近づけようとしてきましたが、それは常により多くの開発者を生み出すことにつながってきました。今まではそうでした。しかし今、雇用市場は逆転し、以前ほど採用していません。スターゲート計画でもそれは続くと思いますか？
それは基本的に目的地だと私は見ています。どのような種類のソフトウェアエンジニア、どのような種類のコンピュータエンジニア、どのような種類のプログラマーや開発者を持つかということです。
スターゲートは、OpenAI、Oracle、SoftBankという3つの大きな名前が率いています。その背景には、Microsoft、NVIDIA、ARM、さらにはUAEの投資銀行も参加しています。5,000億ドルはAIの開発だけでなく、インフラとそれに必要な電力の開発にも使われます。
AIの応用について話す時、私たちは単に宿題を手伝ったり、これを読んだり、これを要約したりすることだけを話しているのではありません。がんの治療や新薬、製薬について話しています。人々の生活を変えるようなことについて話しています。
アプリケーションはデスクトップアプリケーションよりも大きいのです。ここにはパワーがあり、このパワーを使って人々が健康で長生きできるようにしたいと考えています。同時に、どんな治療法の開発でも、データの処理やモデリング、様々な可能性のために何年もかかります。
私たちはこのツールを持っています。なぜこのツールを使って、それが素早く行われるようにしないのでしょうか？スターゲートはその分野のパイオニアです。消費者向けのアプリケーションではなく、産業向けのより高いレベルでのAIの応用に取り組んでいます。
すごいですね。このプロジェクトの後、どこでより多くの求人を見ることができるでしょうか？あなたは学生たちに、何をしているにせよ、少なくとも30%のAIを彼らのワークフローに実装し始めるよう準備させていると言及されました。なぜならそれを使わなければならないからです。ソフトウェアエンジニアの数が減少している中で、機会はどこにあるのでしょうか？科学者やAIエンジニアの数は増えるのでしょうか？何を期待できるでしょうか？
このスターゲート計画は、今後4年間で約10万人の雇用を生み出すと発表しています。しかし、あなたも私も知っているように、エンジニアを1人雇えば、技術者、サポートチーム、スタッフが必要になります。基本的に、1つの仕事が他の3つか4つの仕事を生み出すのです。
HRも必要になります。なぜなら、その会社で人々を働かせ続ける必要があるからです。その影響は波及効果があります。1,000人のエンジニアや開発者で会社を始めたとして、どれだけのサポートチーム、ビジネス、セールス、HR、その他すべてのものが必要になるか想像してみてください。会社を運営し続けるためにはそれらすべてが必要なのです。
そして、それはテキサスだけでなく、アメリカ全土の様々なデータセンターで行われると言っています。では、どこでそれらの仕事を見つけることができるでしょうか？まず、AIのコードを開発することに関連することをする必要があります。例えば、機械学習やディープラーニングを行う人々について話しています。
データセンターエンジニア、つまりデータセンターを稼働させ続ける人々について話しています。データセンターの建設や電力の維持についても話しています。OpenAI、Microsoft、Amazonは原子力発電所を買収しています。なぜなら、2030年までにアメリカの電力網のパワーではAIを動かすのに十分ではないからです。
家庭や工場からすべての電力を使い、データセンターを稼働させ続けるだけでは足りないのです。このように、影響は多次元的であり、テクノロジーの新しいトレンドにおいてはこれが事実となっています。
例えば、ソーシャルメディアの時代を見てみると、それはコンテンツクリエイターだけではなく、実際にはチェーン全体の誰もがその恩恵を受けました。それによって多くの仕事が生まれ、多くの企業が生まれました。AIの場合も同じことが起こるでしょう。
大企業だけでなく、大企業と顧客、非技術系企業の間の仲介役となる小規模企業も出てくるでしょう。Salesforceはその良い例です。4,000人を解雇すると発表しましたが、より多くのAI人材を採用するとも言っています。なぜならAIセールスが必要だからです。
AIセールスについて話す時、通常の営業担当者ではなく、技術的なバックグラウンドとアプリケーション、そしてこれらのツールを販売するビジネスへの影響を理解している人について話しています。
つまり、SalesforceのAIセールスエンジニアは、実際にはセールス全体を扱うAIエージェントを構築することになるということですね？
その通りです。彼らはEinsteinというツールを持っています。例を挙げてその応用例を説明しましょう。
製品を販売する際のアプリケーションを使用していて、顧客に30日か45日の支払い期間を与えるとします。5、6、10、あるいは1,000人の顧客なら、誰が支払っているか、支払っていないかを把握するのは簡単です。しかし、何十万人、あるいは何百万人もの顧客がいる場合、それぞれが何をしているかをどうやって知ることができるでしょうか？
支払いを追跡するチームが必要になりますが、同時に、多くの人々でそれを行うことはできます。人工知能はそれをスキャンし、メールを準備し、顧客の履歴についてのリストを提供し、推奨事項を提供します。
「これは良い顧客です。少し遅れていますが、慎重に対応する必要があります」というように。そしてメールは、ChatGPTから見た美しい言葉で準備されています。支払いを思い出させ、オプションを提供するなど、これらすべてのことは、以前は4、5人で行っていたことが、1人で行えるようになります。
その1人は、顧客を理解しているAIセールスパーソンになります。「これらの人々に売りました。ここで起こることは分かっています。オプションを提供する必要がある場合は、彼らに提供しましょう」というように。
素晴らしいですね。雇用創出に話を戻すと、データセンターマネージャーやデータセンターエンジニア、インフラストラクチャマネージャーのような仕事が生まれるとおっしゃいましたが、学生たちは今すぐそれらのスキルを身につける準備をする必要があると思いますか？それとも、コンピュータサイエンスの現在のスキルでそれらの産業に移行できるでしょうか？
それは決して十分ではありません。それが私が学生たちに伝えることです。学校で学ぶことは決して十分ではなく、それ以上の仕事をする必要があります。なぜなら、単純な例を挙げてみましょう。
誰もが同じ学位で卒業し、ほぼ同じ教授から学び、ほぼ同じGPAを持っています。優秀な学生たちです。仕事に応募する時、何があなたを他の人と区別するでしょうか？
「シニアプロジェクトでこれを作りました」「この論文を発表しました」「この研究をしました」というように、あなたが付け加えたことです。
オペレーティングシステムなどの専門的なクラスで、専攻の核心に関連するクラスで学生たちに話す時、「研究論文があります。この研究論文は表紙を含めて5ページで、参考文献もあります」と伝えます。
トピックのリストを与え、「他のトピックがあれば選んでもいいですが、関連性があることを確認したいので教えてください」と言います。しかし、重要なのは、「ChatGPTからただコピー＆ペーストしないでください。ChatGPTを使ってアイデアを得ることから始め、自分の説明を加えてください。メディアのトピックを見て、それを説明しようとしてください」ということです。
それで点数をもらえますが、その論文が良く、他の人の役に立つと感じたら、LinkedInやMedium、自分のブログに公開してください。採用担当者があなたの名前を検索した時、クリックできるリンクの一つになり、「このことについて何か発表しているな」と分かるようにしてください。
私の25年間の教育経験の中で、特に最後の5年間で、私が「見える存在になる」と呼ぶことを試みる学生が増えているのを見てきました。なぜなら、私たち全員が見える存在であり、特にAIがある中で、なぜあなたが違うのかを示す必要があるからです。
エージェンティックAIやフィジカルAIについて何かあれば、それについて論文を書き、非技術者にも説明できますか？これは宿題ではありませんが、考えてみて、何人の人がそれを読んで理解するか見てみましょう。
CPUの使用やRAMに関することがあれば…例えば、スターゲート計画について聞いたことがありますよね？なぜその発表を消化して、それを技術的な用語で説明し、知りたい人のために説明しないのでしょうか？そうすれば、それがバイラルになるかもしれません。
その後、誰かがあなたについて情報を探したり、スターゲートについて探したりする時、あなたの名前がそれらの名前の一つとして見つかるでしょう。多くの人がそうしていて、何らかの形で面接が保証されています。それがトピックになりました。
なぜなら、全員が同じレベル、同じ学位、同じ情報で終わるからです。なぜこの人が他の人より優れているのでしょうか？だから、大学だけでなく、独立して何をするかが非常に重要です。研究を発表し、追加のプロジェクトを行うことで、あなたは際立つのです。
それは学部生や大学院生に与えることができる最高のアドバイスです。なぜなら、同じクラスで同じことをするだけで進めると思うなら、あなたは何十万人もの一人です。コネクションが助けになるかもしれませんが、ポジティブな方法で違いを生み出すには、一歩先に進んで違いを示す必要があります。
ここで別の例を挙げましょう。私の学生の一人に、「プレゼンテーションが上手いね。クラスで話している技術用語を他の学生に説明するYouTubeチャンネルを持ってみたことはある？」と言いました。彼女は始めました。今では何千人もの人々が彼女をフォローしています。彼女はベイエリアの最大手企業の一つで仕事を得ました。YouTubeチャンネルのおかげです。
そうですね、コンテンツ作成は以前よりもはるかに大きくなるでしょう。ここで興味深い質問があります。前回のポッドキャストで、2023年はAIを理解する年、2024年はアプリケーションレイヤーの年、AIを適用する年、そして2025年はエージェントAIの年になると言及されましたが、私たちはどこに向かっているのでしょうか？マルチエージェントシステムのある世界がどのようなものになるのか、想像できません。詳しく説明していただけますか？
良い質問ですね。専門化は常に良いことです。一般的なエージェントは望ましくありません。一般的なエージェントはコーディングが重くなり、同時に多くのリソースを必要とします。
専門化について、OpenAIは政府向けの特別なエージェントを発表しました。法律に特化したエージェントを持つ企業もあります。裁判所や法律用語、そういったものの知識ベースに焦点を当てています。
私たちはそのようなものをたくさん見ることになるでしょう。非常に専門化されており、それは私たちにとって良いことです。なぜなら、ビジネスにおいて、ワンサイズフィッツオールではお金を稼げないことを誰もが理解しているからです。
セグメンテーション、これはこれ用、これはこれ用、これは販売用、これはマーケティング用というように、お金を稼ぎます。なぜ決して尋ねないことについての知識をすべて持ち運ぶ必要があるのでしょうか？マーケティング、販売、法律、エンジニアリングについての深い知識を与えてください。
それは多くの企業に扉を開くでしょう。「これをしたい」と言う企業に。さて、これはDeepSeekの話題に私たちを導きます。DeepSeekは非常に興味深い話です。なぜなら、それは教師と生徒のようなものだからです。
教師はChatGPTで、生徒はDeepSeekです。彼らはOpenAIにすべての研究を行わせ、すべてのテストを構築させ、すべての重作業をさせました。そしてDeepSeekを持ってきて、ChatGPTから学ばせただけです。
それは、あなたが教授や教師で、生徒がいるようなものです。生徒は教師と同じレベルにはならず、教師のすべての教材についての知識を持つことはありませんが、そのクラスで座っているそのトピックについては優れているでしょう。
DeepSeekにとって、そのトピックは推論と数学、質問への回答です。それだけです。創造性などの外側のことは、彼らは「それは必要ない。私たちは顧客によるChatGPTの日常的な使用に答える必要がある」と言います。
これが業界に大きな衝撃を与えたのです。なぜなら、博士号を持ち、研究し、大学を持ち、これらすべてを構築する代わりに、一人の人を送って学ばせ、戻ってきて「何をすべきか正確に分かっている」と言わせることができるからです。
このようなことは非常に一般的になるでしょう。つまり、非常に具体的なものを探しているということです。自動車産業もこのようなことを見ているでしょう。なぜなら、車の中に非常に具体的なエージェントを持つことができ、非常に具体的な質問に答え、自動運転車を助けることができるからです。
この市場のセグメンテーション、複数のエージェント、多くの企業、技術者と非技術者からの知識の必要性…私はセールスやマーケティングについて何も知りませんが、誰か他の人がエンジニアと協力して「このエージェントの設計のために使用すべき基準はこれです」と言うことができます。
全体として、あなたが言及した第一の点は専門化です。より専門化されたエージェントが増えるでしょう。第二に、DeepSeekやperplexityが最近リリースしたように、この情報を得て、人々と話し、情報を接続する自律性がさらに容易になるでしょう。第三に、これらすべての3つが並行して動作し、自律性がより可能になるということですね？
その通りです。そしてそれは、NVIDIAのCEOが1月のラスベガスのConsumer Electronics Showで言及した次のレベルに私たちを導きます。彼はグラフを見せ、最後の点はフィジカルAIでした。
それ以前は、AIをロボットの中に入れるフィジカルAIについて話していました。これは、私たちが話しているエージェンティックAIの応用です。すぐに多くの大企業、Meta、Google、Amazonがロボットについて話し始めるでしょう。
なぜなら、私たちはソフトウェアの点を通過し、今はハードウェアを見ているからです。アプリケーションを見ています。「これは非常に知的なソフトウェアだ。このソフトウェアをロボットに搭載したらどうなるだろう？そのロボットは人間が物理的に行っている複数のタスクを実行できる」と。
精神的なこと、考えること、質問に答えることについて話しているのではありません。Metaのような企業がこれに投資するのを見ることになるでしょう。Appleでさえ、知性を持つある種のロボットを作ることを考えているというニュースがあります。
この来るべき波は、私たちはパワーを持ち、ソフトウェアを持っているので、これをハードウェアに実装しようというものです。SF映画で見るように、私がここに座っていて、ロボットがステップ1、2、3、4、5、6、7、8、9、10を実行できるようなものです。
人々はある人々が仕事を失うことについて考えます。確かに仕事を失う人々もいるでしょう。しかし、誰がそれらのロボットを作るのでしょうか？誰がそれらを設計するのでしょうか？誰がそれらを維持するのでしょうか？どんな電力を使用するのでしょうか？誰が更新するのでしょうか？
これは私たちが以前に見たことのない全く新しい世界です。PCが各家庭の大きなものになった時と同じです。以前は、PCが各デスクにあり、同じ家に6、7台のコンピュータがあるとは誰も考えませんでした。
しかし今、私たちはロボットについて話しています。すべての家にロボットがあることになるでしょう。なぜなら、私たちはそれが正しい決定を下すことを信頼しているからです。掃除ロボットが掃除をして、小さな腕でそれを持ち上げて置くのを見て興奮します。それは非常に限られた行動です。
このロボットへのジャンプは、ハードウェアを非常によく制御できる強力なAIエージェントがなければ決して起こらないでしょう。
よく言われました。シリコンバレーにいる最大の特権は、物事が一般化するのを待たないことです。世界中が物事が安くなるのを待っている時、シリコンバレーは待たない場所です。博士課程を辞めてシリコンバレーに来てロボットを作ろうとする学生と話しました。彼らはトレンドを見て、即座に行動を起こします。
その通りです。また、ドット・コム時代から多くの相関関係を引き出すことができます。以前「Halt and Catch Fire」という人気のある用語がありました。データセンターがエネルギーを使いすぎると火事になる可能性があるということですが、その時代と現在の間に何か相関関係を見出せますか？
そうですね、ソーシャルメディアはトレンドでした。UberやLyftのようなサービスは、基本的に自分の車や家を使ってこのトレンドに対応するものでした。今は違います。
ロボットについて話す時、私たちはコンピュータエンジニアだけでなく、機械エンジニア、土木エンジニア、産業エンジニアについても話しています。このロボットをどうやって人々に受け入れられるものにするか、笑顔を見せるかなどについてです。
ロボットについての私のビジョンを尋ねられれば、5つの感覚を持つビジョンを持ちたいと答えます。聞くことができ、見ることができ、触ることができ、嗅ぐことができ、味わうことができるものです。
その段階まで到達すれば…私たちはいくつかを完了しましたが、まだいくつかはコードに変換する必要があります。それが未来になるでしょう。そうすれば、完全なロボットについて話すことになります。
ここで、生物学を含めること、化学を含めることについても話しています。STEM自体、科学全体が再び集まって、人間を助けるものを作り出すことになります。しかし、それはすべてソフトウェアから始まり、ハードウェアに追加され、人間にとって受け入れ可能なハードウェアにするために、より多くの感覚、より多くのタッチを追加しようとしているのです。
これは私を中国との比較点に導きます。中国は非常に独立しており、アメリカよりも安価に物事を行っています。例えば、Boston Dynamicsが10,000ドル以上で作っているものを、unryロボットは1,600ドルで作っています。
彼らはアメリカに追いつきつつあり、あと数ヶ月しかかかりません。彼らはアメリカの8-10倍のSTEM卒業生を生産しています。全体として、アメリカは競争できると思いますか？また、テック産業は今後4-5年で上向きのトレンドにあるでしょうか？
後半の部分については、はい。なぜなら、産業にとって唯一の方向性であり、私たちがトレンドを飽和させて本当に減速していると感じるたびに、2022年のChatGPTのようなものが現れ、AIの革命全体への扉を開くからです。
中国とアメリカの競争は競争です。時には先に行き、時には後れを取りますが、最終的には、あなたが言及したように、中国は安価な労働力と多くの卒業生という利点を持っています。
しかし、アメリカ側には技術があり、チップがあり、データへのアクセスがあります。それは重要です。もちろん、優れた卒業生と優れた学校もあります。それは地球上のすべての人々に利益をもたらすでしょう。
先週、パリでAIに関する会議がありました。その会議でヨーロッパは「私たちはここにいます。私たちのことを忘れないでください」と言っています。なぜなら、彼らは第三位として取り残されているからです。
AIの産業全体で起こっていることに追いつきたいと考えています。中国とアメリカがパックをリードしていることを理解しており、それに追いつきたいと考えています。そこまで到達するために何をすべきでしょうか？
まず、小規模企業、中規模企業、大規模企業に市場を開放し、それらのリソースを使って競争できるようにする必要があります。ヨーロッパでは非常に厳しい規制があるため、それは難しい話題です。
しかし、現在私たちが話している時点で、アメリカではこの新政権の下で「規制について心配する必要はない、ガイドレールについて心配する必要はない、ただ前に進んで最高のAIを作ることを確実にしてください」と言っています。
それは多くの考えと多くのアイデアを解き放ち、多くの企業が「特定のルールに従う必要があるから減速する必要はない。後で考えればいい」と言っています。
中国も同じことを長い間前にしました。彼らは「私たちは1位になりたい」と言いました。ただ、チップがなく、ハードウェアがないだけです。前回のビデオで覚えているように、AIを推進する3つのものがあります。データ、ハードウェア、アルゴリズムです。
データは何を買うか、どのように手に入れるか、このデータがどれだけ大きいかによります。ハードウェアはNVIDIA、AMD、これらすべての企業のチップです。それらのチップを見つけるのは簡単ではありません。
そこで中国は、DeepSeekで起こったように、良いアルゴリズム、良いプログラミングでこれを補おうとしています。「最高のものは持っていないが、ハードウェアを操作してハイエンドチップのように動作させることができる」と言っています。
今回は中国が先に行き、次回はアメリカが飛躍するのを待つことになるでしょう。これは良いことです。なぜなら、競争は常に消費者にとって良く、学生にとって良く、エンジニアにとって良く、産業にとって良いからです。
その通りです。DeepSeekの後でも、UC Berkeleyの人々や米国中の人々が、彼らが使用した蒸留アルゴリズムを実装しました。彼らはDeepSeekerのようなものを4,500ドルで作りました。蒸留されたアルゴリズムは30ドルでさえ作られました。
DeepSeekアルゴリズムを専門的な推論、専門的な数学、専門的な科学のために最適化することは、ただ信じられないほどです。
はい、はい。つまり、私がメディアに話していた時、それは私に希望を与えてくれました。なぜなら、AIにおける次の動きは南アメリカから来るかもしれない、インドから来るかもしれない、オーストラリアから来るかもしれない、アジアから来るかもしれない、中東から来るかもしれないと彼らに伝えたからです。
決して分かりません。私たちは制限されていません。それは本当に人々が考えることを非常に簡単にしました。目的地はアメリカと中国だけではないと彼らは言います。それはそれらの国々の中の小規模な企業かもしれず、彼らについて考えたこともない人々から、突然何かが出てくるかもしれません。
2022年にはChatGPTがあり、2025年にはDeepSeekがありました。今後2、3年で何が起こるか見てみましょう。AIの未来を予測することは…上昇していくでしょう。競争は激しくなり、より多くの仕事が生まれるでしょう。
しかし、どのような方向に進むか、リソースを節約し、人々が利用できるようにし、参入障壁を低く保つことについて、私たちには分かりません。あなたが言及したように、蒸留技術は教師と生徒のスタイルを使用し、基本的にあなたが望むものを得ることができます。
「これとこれを教えてください。それが私に必要なものです。そこから先に進むことができます」というように。他の企業もそれについて知っていますが、中国人はそれを取り上げて製品にしました。
その通りです。そして今、最後の2つのトピックに移りたいと思います。1つはブロックチェーンです。この大統領府がブロックチェーン技術の規制も緩和し、アメリカを暗号通貨の最大国にしたいと考えているため、大きく成長しています。どのようなトレンドが見えますか？また、学生たちはそこから何かを構築するためにどのようにそれを活用できるでしょうか？
それは非常に興味深いですね。なぜなら、この動機付けには実際に2つのことがあるからです。まず、政権は暗号通貨について、ビットコインの準備金を持つべきだと言っています。
暗号通貨のクラスで学んだり、それについて読んだりした人なら誰でも、ビットコインには2,100万の制限があり、それ以上は作れないことを理解しています。そして私たちは今、約2,000万に近づいています。
これはハルビングのためです。これは彼らがどのようにそれを採掘するか、これは全体の数学的な方程式です。私はブロックチェーンのクラスを教えました。ブロックチェーンは暗号通貨の基礎となる技術です。基本的に、それは暗号通貨を作るために使用するものです。
私はサンノゼ州立大学でそのクラスを教え、学生たちに自分の暗号通貨の作り方を教えました。それで彼らはそれぞれ、自分の名前の1兆…何と名付けてもいいです。それは難しくありません。
今、ビットコインについて、彼らは国家準備金を持ちたいと考えています。デジタルマネーのこの種の準備金を持つことができるように。それが暗号通貨と暗号通貨の重要性についての1つの目標です。
もう1つの目標は、ブロックチェーン技術自体についてです。イーロン・マスク、彼は賢い人で、技術的な人で、理解しています。彼はブロックチェーンの特徴の1つが、一度書き込むと変更できないということを知っています。それは不変です。
それがブロックチェーンについての最大の特徴の1つです。基本的に、購入が行われた場合、それをブロックチェーンに入力すると、消すことはできません。それはそこに残ります。
誰も気付かないうちにシステムで変更することができる代わりに、別のブロックを作成して、これは修正だと言う必要があります。そうすれば人々は変更を追跡できます。それが動機付けです。記録を保持し、誰もそれに触れることができないようにすることです。
これが彼が政府の支出を追跡する方法として話していた理由です。アメリカがUSDCのような暗号通貨や他の通貨の準備金になることで、どのようにアメリカに利点をもたらすのでしょうか？
ビットコインの価格は上がるでしょう。1年前にこのインタビューをしていれば、2万ドルか2万3千ドルくらいでした。これは供給の制限があるためです。それが1つです。
例えば金のようなものです。金は世界に限られた供給があります。そのため、十分な準備金を持つ国はその価格をコントロールできます。彼らが言おうとしているのは、「私たちは将来の一部になりたいと考えています。この価格をコントロールし、将来、何らかの取引や、アメリカのポートフォリオに価値を加えるために使用するかもしれません。金があり、石油があり、現金があります。そしてこの場合、デジタルマネーになるでしょう」ということです。
また、ミームコインについても耳にします。常にあちこちで作られています。非常にリスクが高く、誰にも推奨しませんが、それは暗号通貨の世界の一部になることへの関心があることを示しています。
ビットコインとイーサリアムは、最もよく知られている暗号通貨です。ビットコインには供給の制限がありますが、イーサリアムは好きなだけ作ることができます。そのため、価格はビットコインの約10万ドルに比べて3,000ドルか4,000ドルくらいです。
大統領はビジネスパーソンとして、価格が上がる可能性のあるものの機会を見ています。彼らは「その準備金を持ちたい」と言っています。そしてビットコインに強く支配的な立場を取っています。そのためビットコインはイーサリアムよりも大幅に価格が上昇しています。
アメリカは世界中のビットコイン価格を大きくコントロールできます。例えば、ナイジェリアはアメリカに次ぐビットコインの保有者で、インドもトップ3に入っています。彼らは再びアメリカに依存することになるでしょう。
その通りです。これはすべて「アメリカ・ファースト」についてです。それが全体の話です。私たちはビットコインのような非常に重要なものの準備金を持つ必要があります。
素晴らしいですね。最後の質問は、サイバーセキュリティについてです。AIの脅威が増える中、サイバーセキュリティも追いつく必要があります。専門家として、どのようなトレンドが見えますか？
それは本当に非常に興味深く、そしてこのレベルでは非常に怖いものになっています。ディープフェイクが使用されています。例えば、ある女性が有名な俳優のディープフェイクによって83万ドルを失いました。
その俳優の名前は覚えていませんが、ハンサムな俳優で、彼女はその人に恋をしてしまいました。そのフェイクは基本的にビデオで、このビデオは常に彼女と話し、彼女はこの人にお金を送り続けました。これが偽物だと分かるまでに。これは一般の人々を傷つけるためのものです。
今、ディープフェイクは政治的な問題を引き起こすために使用される可能性があります。世界のどこかで事件を起こしたり、AIを使用して誤情報や偽情報を広めたりすることができます。それは非常に強力なツールで、何が本物で何が偽物かを区別することさえできません。
例えば、視聴者の多くが覚えているかもしれませんが、LAで火事があった時、ハリウッドの看板が燃えているという偽の写真がありました。火事は街の反対側にあったため、LAに住んでいる人なら誰でもそれが偽物だと分かりました。しかし、それは有名な看板の終わりのような恐怖を生み出しました。
これが重要なことです。誤情報や偽情報を通じて社会をコントロールすることです。同じことがディープフェイクにも言えます。今では非常に優れたものになっています。私たちは、これが本物ではないと区別することさえできないようなビデオについて耳にします。
言語、話し方、行動の仕方、必要なのはその人についての簡単なビデオで訓練することだけです。そして今、ある国の大統領が戦争を宣言したり、重要な人物に何かが起こったり、飛行機事故が起こったように見えたりします。しかし、それは決して起こっていないのです。誰かがそれを偽造したのです。
混乱と不信感はAIによって作り出すことができ、サイバー犯罪者たちはそれを大いに利用しています。ツールは無料でオンラインで利用可能で、たとえ支払いが必要だとしても、彼らにとっては価値があります。
今は防御について考える必要があります。私たちはどのように自分を守ることができるでしょうか？どのようにこれを見ることができるでしょうか？私のアドバイスは常に、複数のソースを探すことです。1つのソースだけを見るのではなく、信頼できる他のソースがこれについて話しているかどうかを確認してください。
多くのことがソーシャルメディア、X、Facebook、Instagram、TikTokなどを通じてバイラルになる可能性があります。しかし、同時に、何か信じる前に他のソースを探すことができます。
一般の人々にとっては難しくなります。なぜなら、そのための時間がないからです。「何が起こっているのか分からない」と彼らは言います。サイバーセキュリティの専門家にとってはより困難です。
彼らはツールを見つけ、AIを理解して、社会に損害を与えたり、お金を得たり、他の人々に対して虚偽の主張をするために使用されているさまざまなツールと戦う必要があります。
つまり、サイバーセキュリティ産業は今、大きく追いつく必要があるということですね？
はい、そしてここでAIの専門家を雇用することは、サイバーセキュリティの一部となる可能性のある別の仕事です。それは開かれた分野です。
素晴らしいですね。アハメド教授、ありがとうございました。視聴者への最後のアドバイスはありますか？
はい、これはここで終わりではありません。より興味深くなり、多くの転換点が見られるでしょう。AIの次の展開が何になるかは誰にも分かりません。
私が見ているのは、より賢くなり、私たちの生活により関与し、私たちの生活をより良くするということです。なぜなら、今や日常的なことの代わりに、私たちの生活のより創造的な部分について考える必要があるからです。
このAIは人類に新しい方向性をもたらし、生産性自体についてより一層焦点を当てています。仕事や会社の閉鎖について悪いニュースもあるでしょう。しかし、それは成長の痛みの一部です。
AIの未来は明るく、ソフトウェアエンジニア、コンピュータエンジニア、コンピュータサイエンスの未来も明るいのです。ただし、正しい方向に焦点を当て、AIを手元に置き、履歴書の中の1つのツールや1つのクラス、1つの認定として持ち続ける必要があります。
素晴らしい。ありがとうございました。
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