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はい、あんたの学位は無価値やけど、まぁ言うたらそれはもうちょっと前からそうやったんやないかな。でもな、もっと陰湿なもんがここにあるんや。特に若い子らが従来の教育を受けんと、もっと自己主導型の学習経路を選んでるときにな。
めっちゃ凄い知識へのアクセスが、先進的なAIモデルの形で手に入るようになってもな、まだ未来のことを一番よう知ってんのは、チュートリアル作ってる人や、レッスンプラン作ってる人、つまりもうやったことある人やと思ってまうんや。面接をパスして、ドアを開けて、その仕事を手に入れるのに必要なスキルを学ぶ道筋を作った人やと。
それって心強いもんやな。フレンドリーな顔が、自分が行った道を教えてくれるんやから。人生がもうランダムじゃないように感じるんや。だってあの人らが、あんたの行きたいとこに連れてってくれるプレイリストをくれるんやから。
でもな、本物の実践者はそうちゃうんや。奴らは変なことするし、自分の人生を実験みたいに扱うんや。ほとんどの人には理解できへんようなな。まだメインストリームの仕事がない新しい技術にも常に注目しとる。多くの人が時間の無駄やと思うようなことに夢中になるんや。
そして、AIの急速な進歩が我々の知る知識労働を覆し続けるにつれて、ここにはめっちゃ凄いチャンスがあるんや。どんなコースや学位プログラムにも見つからへんようなチャンスやで。でもこのチャンスを見つけるには、まず自分自身に重要な質問をせなあかんのや。
もし我々人間が、知性が商品になる世界で関連性を保ちたいんやったら、どんな人間特有のスキルが我々の成功を定義するんやろか？
わいはテクノロジーの世界から来たんや。そこでは異常なほど長い時間をスタートアップで働いてきた。最初は内向的なわいにとってはあんまり簡単やなかったけど、時間とともに他人を説得することにめっちゃ上手くなってきたんや。わいには特別なスキルがあるってな。ReactJS。クラウドネイティブ。そして正しい人を説得できたときは、Kubernetes。おおおー、へへ。
奴らはただ給料という形でわいにお金をくれたんや。利益を出してへんスタートアップで働いてるっていうのは、別にどうでもよかったんや。わいが作ったもんが現実世界で実際に価値を生み出してへんかったっていうのも関係なかった。ただ、正しい人たちに、奴らが行きたいとこに連れてってくれるスキルがわいにあると説得し続けられる限りはな。
そして、もしその賭けが失敗して、投資が枯渇しても、わいはいつでも次のとこに飛び移って、またサイクルを繰り返せばええだけやった。テクノロジーの世界には、キャリアを通じて一度も利益を出してへん会社で働いたことがない人もおるんや。
でもな、今、経済にシフトが起こってるんや。毎日新しいAIモデルがリリースされるみたいな、この新しいパラダイムではな、企業はもう人に給料を払わへんようになる。代わりにコンピューティングにお金を払うんや。そして、もしあんたがわいみたいな、安定した給料のために他人にリスクを取らせるシリアル従業員やったら、残された仕事に対する競争はますます激しくなるやろな。
でも、人間のための仕事は残るんや。新しくリリースされる各AIモデルが印象的なベンチマークを超えていくにもかかわらず、奴らはまだ一番変な作業で失敗するからな。このパラドックスが存在するのは、我々が今アクセスできるAIシステムが人工狭義知能、つまりANIやからなんや。AGIとは違うで、AGIには全然別の一連の影響があるけど、それはまた後で話すわ。
ANIシステムは特定のタスクにめっちゃ長けてるけど、知ってることを新しい分野に応用できるほど一般的じゃないんや。人間みたいにその場で学習することはできへん。ここが人間の認知能力がまだ優位性を持ってるところなんや。一般知能の例として、我々は全体像を見ることに長けてるんや。
一見関係ないように見える点と点を結びつけて、ある分野の統合された知識を別の分野の問題解決に応用できるんや。あんたの論理は標準的なアルゴリズムを無視してるけど、完璧に計算できてる。これが、これからの数年間で一番成功する人が、ジェネラリスト、つまり何でも屋さんになる理由なんや。
これらの人々は、様々な分野について十分な知識を持ってて、AIのグループを調整し管理できるんや。こういう人たちはコミュニケーションとマネジメントのスキルを持ってる。他の人が何を望んでるかを理解するのが上手で、それらの欲求を熟練したAIチームが実行できるアクションに翻訳できるんや。
創造的に考え、ニュアンスを理解する能力は、AIがまだ複製するのに苦労してるスキルなんや。そして、この創造性と推論力の組み合わせこそが、我々に革新をもたらし、今まで存在しなかった問題に対する解決策を生み出すことを可能にするんや。
でも、OpenAIが思考と推論ができるモデルをリリースしたってことは、わいが今言うたことが全部もう時代遅れってことなんか？サム・アルトマンは先週、OpenAIのo1モデルのリリースで、我々がレベル2の推論者にアクセスできるようになったって大胆な主張をして話題になったんや。
OpenAIは、人間を凌駕するAIにどれだけ近づいてるかを追跡するために5段階のスケールを作り上げたんや。これは、人工一般知能（AGI）っていう曖昧な用語に少しでも明確さをもたらそうとしてるんやな。レベル1では、AIは人間と会話言語でやりとりできる。これは我々がChatGPTのようなアプリで慣れ親しんでるもんや。
でも、レベル2の推論では、AIは博士レベルの教育を受けた人間に匹敵する基本的な問題解決タスクを実行できるんや。これは驚くべき主張やし、OpenAIが完全に営利企業に移行する中で、こういうハイプがより多くの資金を会社にもたらすってことを考えると、ちょっと慎重に受け止めるべきやな。
うわぁ、動いた！でも、技術分野の研究者たちが使い始めるにつれて、この主張を裏付ける証拠がどんどん出てきてるんや。それはまさにわいのコードがやってることや。
じゃあ、これが人類にとって最後の一撃なんか？レベル5のAGIに到達したら、我々はみんなWALL-Eみたいな未来でロボットのペットになることを覚悟せなあかんのか？いや、これら全てにもかかわらず、わいは人間レベルの思考にまだ場所があると主張するで。
わいの前回の動画で、o1が以前のモデルとは違う方法で訓練されてるって話をしたな。これは画期的な新しいパラダイムで、AIは正しい応答だけでなく、正しい応答に至る思考の連鎖でも訓練されるんや。でも根本的には、まだスタックの以前の層の上に構築されてるんや。2017年に発見された、我々が現在経験してる知能爆発をもたらしたトランスフォーマーアーキテクチャに匹敵するような革命じゃないんや。
つまり、一歩前進やけど、我々はまだ以前と同じAGIへの道を歩んでるんや。言い換えれば、GPT-4のようなモデルがインターネットのコーパスで訓練されてたとしたら、つまりそれらのモデルが事実上答えを記憶してたとしたら、o1は正しい答えに至る推論を記憶してるんや。
一歩前進やけど、まだ一般化された知能じゃないんや。AIが線形問題解決と推論で進歩し続ける中で、人間の脳、特に神経多様性のある脳は、全く異なる、そして信じられないほど価値のあるものを提供するんや。
ちょっとADHDについて話そか。わいは、AIの時代において、ADHDは障害というよりも、むしろスーパーパワーかもしれへんって主張するで。そこにはいくつか理由があるんや。
わいみたいなADHDの人間は、新しいアイデアを生み出したり、予想外のつながりを作ったりするのが得意やねん。これはまさに、AIが苦手とする思考なんや。o1のような推論するように訓練されたモデルでさえ、まだ線形で論理的な思考パターンに従ってるんや。
この創造性には代償があるんやけどな。退屈で mundane な task に関連する、まっすぐな線形思考に集中するのがめっちゃ難しくなるんや。ADHDの我々にとって、決まりきったタスクは息が詰まるように感じるし、時間管理、詳細な計画、段階的なプロセスの一貫した実行にもよく苦労するんや。
でも、AIがますますこういう線形的で決まりきったタスクを処理できるようになる時代では、我々の枠にとらわれない思考能力や予想外のつながりを作る能力がますます価値を持つようになるんや。o1のようなAIモデルは線形思考に長けてるけど、それは定義上、創造性を制限してしまうんや。最も効率的な論理的道筋に焦点を当てて、モデルが利用できる探索空間の範囲を制限してしまうんやな。
これは、ADHDの発散的思考とは真逆や。ADHDは、関心のある主題に対して強烈な集中力で時間の感覚を完全に失うハイパーフォーカス状態に陥るのがめっちゃ簡単なんや。この時間の盲目性は、何時間も数分のように感じさせるんや。これらの特性を言語モデルへのアクセスと組み合わせると、発散的思考と深い専門知識の強力な組み合わせが生まれるんや。
この相乗効果は、人間特有の問題解決方法を示してるんや。人間が好奇心に従うとき、我々は予想外のつながりを作り出し、単なる情報処理を超えて、そうでなければ探索されへんニッチな領域に深く潜ることができるんや。
ちなみに、レベル5のAGIは組織全体の仕事をこなせるようになるで。この知能レベルになると、我々がAIと協力して、これまで以上に速くアイデアを実現できるようになるんや。
この新しい風景では、各個人が本質的に自分自身のビジネスになるんや。AIが技術的スキルの面で競争の場を平等にする中で、アイデア創出のプロセス自体が価値を持つようになるんや。
ますます、個人を際立たせるのはその人特有の視点になるんや。そしてわいも分かってるで、これ全部めっちゃ不安になる話やってな。でもこの経済的なシフトは歴史的な前例がないわけじゃないんや。特に過去200年以外では、多くの役割が自営業や徒弟制度に基づいてて、単にスキルを雇うんじゃなく、直接的な結果に焦点を当ててたんや。
これは我々の経済の大分散化や。一人の人間がAIの軍団を率いて大規模なビジネスを所有し運営できるようになるんやからな。これは確かにわいにとってもマインドセットの転換やったわ。つまらん仕事を失うことへの不安に焦点を当てるんじゃなく、より難しい問題、より大きな全体像に焦点を移せるようになるんや。
この超流動的な環境こそ、神経多様性のある心が活躍する場所なんや。
でも、明らかにこの道は誰にでも向いてるわけやないな。じゃあ、AIがほとんどすべての認知タスクで人間を凌駕できるようになったとき、我々はどこに居場所を見つけるんやろ？
サム・アルトマンの最新のブログ投稿によると、我々は1000日ほどでAGIに到達するらしいで。彼は我々が今いる知能の時代について語ってるんや。この時点に達したら、もはやAIよりも人間が何をより上手くできるかっていう話じゃなくなるんや。それは我々を人間たらしめるものが何かっていう話になるんや。
なぜかっていうと、結局のところ、AIが我々の持つあらゆる仕事を奪っていったとしても、人々はまだ人と繋がりたいと思うからや。Kubernetes? おおー、Kubernetes。おおー。
この人間同士のつながり、この生来の欲求、本物のやり取りと表現への欲求が、人類にとって最後の砦になるんや。
この新しい世界では、人々はますます個人を信頼するようになる。各個人がブランドになって、その独自のビジョンを増幅させるAIエージェントに支えられるんや。成功は、我々に何ができるかだけじゃなく、我々が誰であるか、そして我々が築く本物のつながりから生まれるんや。
つまり、IQが商品になったとき、我々が倍増すべきはEQってことやな。自分の感情を前向きな方法で理解し、管理する能力、効果的にコミュニケーションを取り、他人に共感する能力が、さらに貴重になるんや。
この議論を少し具体的にするために、ビジネスにおける堀（モート）の概念について考えてみよう。従来、企業は自社の製品やサービスの周りに堀を築いて、競争上の優位性を守ってきたんや。これらの堀は、独自の技術や、ユニークな機能、あるいは簡単には複製できない専門的なスキルといったものやな。
でもな、AIが進化し続けるにつれて、これらの従来の堀は我々が掘るよりも速く蒸発してるんや。ソフトウェアを構築するコストと難しさはほぼゼロに近づいてる。AIは複雑なコードを生成し、既存のアイデアを数分で革新できるんや。
これは、競合他社が特徴を素早く複製できるってことを意味してるんや。技術的なスキルや知識だけで、どの企業や個人が際立つのも難しくなってるんや。
そうなると、この新しい世界での堀は、アイデア創出で築かれるものになるんや。アイデアそのものじゃなくて、我々独自のアイデア創出プロセスやな。これを覚えるには、WISEっていう頭字語を使うといいかもしれへん。
これは、人間の知恵とAIの能力を組み合わせて、我々それぞれの中にある人間性を完全に受け入れるっていう考え方を表してるんや。この第四次産業革命において、我々は自分自身をアイデア工場と考えることができるんや。我々の人間性が、機械との相乗的な関係の中心にあって、かつてない速さで現実にアイデアを具現化するんや。
そして皮肉なことに、従来の堀が他人を締め出すのとは違って、この新しい種類の堀は、他人とつながれば繋がるほど強くなるんや。孤立の対極にあるもので、代わりに本物のコラボレーションとコミュニティ作りに焦点を当てるんや。
このプロセスの核心となるのは、我々の情熱と目的を活かすことやな。これは単なる気持ちいい言葉やないで。だってな、AIがもうすぐ実質的に何でもできるようになるけど、方向性を決めるのはまだ我々なんや。我々は、この現実のカオスに意味を与える意味作りの人間なんや。我々が何が重要か、何が倫理的か、何を追求する価値があるかを決めるんや。
AIは目標を最適化できるけど、その目標を設定するのは依然として我々なんや。AI革命がより深まるにつれて、焦点はますます我々が真に重要だと思うことをどう追求するか、我々が重要だと考える問題をどう解決するか、我々を動かすアートをどう作るか、我々を満たす関係をどう築くかに移っていくんや。
この新しい世界での成功は、我々がどれだけ本物のつと、他人とつながれるか、同じ考えを持つ個人のコミュニティを形成して、かつてない速さで共通の目標を達成できるかにかかってるんや。
そして、この我々人間特有の役割を理解することで、この動画の最初の質問に戻ることができるんや。AIの時代に学位は時間の無駄なんやろか？
もし学位を取る目的が単に最高の仕事を得ることだけやったら、うん、確かにそうやな。でも我々は新しい世界へとシフトしてるんや。そこでは、自分の情熱を追求し、同じ考えを持つ人々とつながることが他の何よりも重要になるんや。
そして、もし我々が本当に学ぶことに情熱を持ってて、そのプロセスに喜びを見出せるなら、いや、それは時間の無駄やないで。実際、それ自体のために我々が最も興味のあることに深く潜り込むのは、我々ができる最高のことの一つなんや。
でもな、この道は危険がないわけやないで。この新しい時代での教育とキャリア開発は、結果に焦点を当てるんじゃなく、感情的知性を育て、そして何よりも、人々が自分の情熱と目的、これらのユニークな人間の質を発見するのを助けることにシフトせなあかんのや。
でも、我々の社会のあらゆる側面に浸透してる客観性の神話を打ち砕かんことには、それはできへんのや。もしこのウサギの穴をさらに深く掘り下げたいなら、次にこの動画を見てな。我々の社会が新奇性ベースの検索アルゴリズムという考え方を中心に自らを再構築する方法を発見できるで。
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