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みなさん、こんばんは。本日はお集まりいただき、ありがとうございます。これから約1時間ほど、みなさんと一緒に小さな旅をさせていただこうと思います。後ほど質問タイムも設けさせていただきますので、よろしくお願いします。
まず最初に申し上げておきたいんですが、この話題やったら10日間でも喋り続けられるんです。なので1時間というのは本当に短い時間で、全てをお話しすることはできません。ですので、みなさんが気になることや、もっと深く知りたい内容がありましたら、どうぞ遠慮なく質問してください。デザート後にお答えさせていただきます。
それではまず、みなさんにいくつか質問させていただきたいと思います。週に1回以上AIを使うてはる方、手を挙げてください。毎日使うてはる方は？はい。AIでファイルを操作したことのある方は？はい。自分専用のAIを作ったことのある方は？1人だけですね。
見ていただいたように、これは本当に切実な問題です。みんなが話題にしていて、あらゆるところで耳にする。でも実際のところ、簡単な使い方以外では、AIの可能性を最大限に活用している人はまだまだ少ないんです。
今晩の目的は、全ての使用例をお見せすることではありません。それは定義上、不可能なことですから。むしろ、社会がどう変わっていくのか、企業がどう変わっていくのか、エコシステムがどう変わっていくのか、そして仕事がどう変わっていくのかを、順を追ってお話ししていきたいと思います。
まずは、AIで何ができるのか、簡単な例をお見せしましょう。私が使うているのはChatGPTの最新バージョンです。例えば、この絵をドラッグ＆ドロップして、「この絵を説明して」と指示します。アクセント記号は省いていますが、これはAIの処理エネルギーを節約するためです。これについては後ほど説明させていただきます。
ご覧いただけますように…画面を大きくしましょうか。この絵はそれほど単純なものではありませんが、AIには問題なく説明できています。
もう一つ、多くの方に関係する例をお見せしましょう。「名前と価格を教えて」と指示してみます。はい、これもそう簡単な内容ではありませんね。写真を拡大しても全てが見えるわけではありません。でも、ご覧の通り、AIは問題なく読み取れています。
ここでは、インターネットで検索するように指示はしていません。そういう指示もできたはずですが、その場合は正確な価格も見つけられたでしょう。
最後にもう一つ例をお見せします。会場には、こういったものを使うてはる方も多いと思います。ここにPDFファイルを入れて、要約や概要は求めません。なぜかというと、要約や概要を求めると、AIが内容を選択することになってしまい、全ての情報ではなく一部しか得られないからです。
そこで私がよくするのは、例えば「10個の重要なポイントを挙げて」という指示の仕方です。20個でも30個でも構いません。こうすることで、その後の展開を自分で選択できるようになります。
今、AIは英語で返答していますが、これは元の文書が英語だからです。もちろん、フランス語や他のどんな言語でも出力できます。
これ以上は深入りしませんが、これらのツールを使えば、本当にたくさんのことができるということをご理解いただければと思います。
アルヴィン・トフラーの言葉を引用させていただきたいと思います。「21世紀の文盲とは、学び、学びを捨て、そして再び学ぶことができない人のことである」
なぜこの言葉を出したかと言いますと、学ぶことは皆さんすでにされています。再び学ぶことも、法制度が変わった、製品が変わった、技術が変わった、市場が変わった、競争が変わったなど、様々な理由で常にされています。
でも多くの場合、一度学んだことを捨てずに再学習しようとします。そうすると、考え方や知識の連続性に縛られてしまい、新しいものや変化を十分に活用できなくなってしまうんです。
例を挙げましょう。Excelがアップデートされた時、新機能を確認されますか？残念ながら、そうでない方が多いですよね。でも、その新機能の中には、作業時間を大幅に短縮できるものがたくさんあるかもしれません。でも確認されない。なぜなら、日常の快適さに留まりたいからです。
AIについては、大きな変化に気付くことになります。参考までに数字を挙げますと、私個人の場合、AIを使うことで週に2～3日分の作業時間を節約できています。確かに私の仕事は少し特殊かもしれません。後ほど説明させていただきますが、これは大きな変化です。
人によっては1～2時間の節約かもしれませんし、私のように3日分になる方もいるでしょう。いずれにせよ、これは大きな変化です。そして、現在のAIはまだ人間ができることの15%程度しかできないと言われています。それでもこれだけの時間を節約できるんです。20%、25%、30%になったらどうなるか、想像してみてください。
また、冒頭に重要なことを申し上げておきたいと思います。確かに、AIは大きな生産性向上をもたらします。これは否定できません。ただし、競争という観点から見ると、どの企業も同じように生産性を向上させることができます。そこに差はありません。
唯一の違いは、誰が最初に始めるかです。学習期間や展開期間が必要なので、早く始めた方が先行できます。でも、私が思うにもっと価値があるのは、現在はアクセスできない価値を作り出せることです。ツールのおかげで、それが可能になるんです。
ここが面白いところで、この観点から競争優位性を構築し、市場での差別化を図ることができます。また、異なる価値を創造することで、人間の将来的な役割も確実なものになります。単なる生産性向上だけなら、いずれ問題が出てきます。でも、新しい分野に展開できれば、可能性が生まれ、新しい用途が生まれ、未来が作られるんです。
AIについて続けましょう。みなさんは日常的に経験されているかもしれませんが、気付かないこともあります。左上の画像をご覧ください。これは年金改革に対するデモ中の警察による暴力を告発するために、AIが作成した偽画像です。もちろん偽物です。警察による暴力がなかったという意味ではありません。ただ、告発の手段として偽画像が使われたということです。
これは大規模に広がっています。左下には巨人の画像があります。20世紀初頭の写真のように見えますが、多くの人が巨人は実在したと信じ込んでしまっています。明らかにフェイクニュースの世界です。
以前との違いは何でしょうか。以前は、こんな写真を作るには専門家でなければなりませんでした。今では70億人が同じようなことができるんです。それが大きな違いです。
真ん中上には、イムラン・カーン元パキスタン首相が映っています。彼は投獄されていて、選挙に出馬したいのに演説ができません。そこで、アバターを作ったんです。そのアバターが政治演説をしているんです。
真ん中にはジェイドがいます。スイスのテレビ局で天気予報を担当しているAIです。なぜAIを使うことにしたかというと、単に人材を採用できなかったからです。参考までに、このような標準的なAIを使って天気予報を行うコストは、年間約2000ユーロです。
下には、まもなくローンチされるアメリカのテレビ局があります。100%AIです。人間は一人も出てきません。キャスターもAIです。世界中からリアルタイムで情報を集め、アメリカ英語にリアルタイムで翻訳します。映像がない場合は、AIが作成します。
編集方針は非常に厳密でなければなりませんが、数十万ドルあれば誰でもこのようなテレビ局を作ることができます。編集方針は関係ありません。お金があれば十分なんです。技術は誰でも使えます。
右下にはK-POPグループがいます。4人のAIです。人間は一人もいません。コンサートを行い、インタビューに応じ、テレビ番組に出演します。4人ともAIで、韓国で大きな人気を博しています。
最新のインディ・ジョーンズを見た方はいらっしゃいますか？大ヒットしましたね。素晴らしい。5人ですか。ご覧になった方はご存知かもしれませんが、この映画では現在約80歳のハリソン・フォードと、画面でご覧のような若い頃の姿が登場します。
若い頃のシーンは、アーカイブ映像を編集して使用したわけではありません。100%AIが作成したものです。つまり、ハリソン・フォードが許可すれば、彼が亡くなった後も映画に出演し続けることができるということです。
昨年のハリウッドでのストライキを覚えていらっしゃいますか？脚本家たちから始まった長期のストライキでした。彼らは「私たちが全ての仕事をしたのに、AIに学習させて私たちを置き換えようとするのはおかしい。それならそれで構わないが、私たちにも分配すべきだ」と主張しました。
結果的に分配にこぎつけましたが、よく忘れられているのは、脚本家のストライキが始まって1週間後に、俳優たちもストライキを始めたことです。なぜでしょうか？
ハリソン・フォードの例でお分かりの通り、今日そして特に明日には、俳優たちは亡くなったスターたちや、K-POPグループのように架空で生まれる俳優たちと競争しなければならなくなるからです。
市場は完全に異なるものになります。彼らは一定期間の合意を結びましたが、2、3ヶ月前に起きた出来事によって、この合意が危機に瀕しています。昨年利用可能だった技術をはるかに超える新しい技術が登場したからです。
ここで一点お伝えしたいことがあります。これから見ていただくのは完全なフィクションです。声も、映像も、内容も、発言も、全て人工的なものです。
「人工知能の到来によって私たちの未来は危機に瀕しているのでしょうか？おそらく、この変革の機会を活かすことができなければ、そうなるかもしれません」
強調しておきますが、これは私ではありません。これは私のアバターです。このようなアバターを作るには、HeyGenというAIを使うだけです。ご存じの方もいらっしゃるかもしれません。1分間ビデオを撮影すれば、私の特徴、手の動き、目の動きなどを捉えることができます。
これからは、私のアバターを通じて、世界中のどの言語でも好きなことを言うことができます。日本語を話せない私でも、日本語でピッチを行うことができます。素敵なフランス語のアクセントはそのままですが、日本語で読唇術ができる人なら、私の唇の動きから何を言っているか読み取ることができるほど精巧にできています。
このようなアバターを作るのは、基本的に誰にでもできます。参考までに、ビデオを作る場合のコストは1分あたり1ユーロです。ほとんど無料同然です。つまり、誰でも手が届くものなんです。そして、このアバターに何でも言わせることができます。
ビジネスの世界でも大きな変化が起きています。これは2023年11月にAmazonが開始したサービスです。例えば、圧力鍋やグリル鍋を売っているとします。商品の写真だけを用意して、どんな雰囲気でサイトに表示したいか簡単に説明するだけで、AIがコンテキストを全て生成してくれます。つまり、1日に何度でも変更できます。
Amazonがこれを始めたということは、Amazonの競合他社も同じことをしたくなるでしょう。ただし、付随的な被害があります。想像できると思いますが、写真家やグラフィックデザイナーです。もうこの仕事には必要なくなるんです。
そしてこれは急速に進んでいます。参考までに数字を挙げますと、2024年初めから、プロの翻訳者は約50%の仕事を失っています。これらのツールが驚くほど優れた翻訳を提供できるからです。このように、多くのエコシステムが変化していくでしょう。
Téléperformanceの話をご存じですか？画面にTéléperformanceの株価チャートが表示されています。2024年3月6日に重大な出来事が起きました。Téléperformanceは世界最大のコールセンター企業で、世界中に45万人の従業員がいます。
もちろん、Téléperformanceだけでなく、この業界の他の企業でも同じことが言えます。何が起きたのかというと、以前からコールセンターの従業員の60～70%をAIで置き換えることは技術的に可能でした。
しかし、あまり積極的には行われていませんでした。多くの人々が関わる問題だからです。これらの企業は当然AIの研究を行っていますが、多くの人々に影響を与える運営モデルを持っているため、あまり表立って話すことはありませんでした。
2024年3月6日、何が起きたのでしょうか。Klarnaというスウェーデンのスタートアップが「見てください。先ほどお見せしたような普通のChatGPTを使って、オペレーター用に教育し、実際の組織に導入しました。顧客が電話をかけてきた時、AIのオペレーターに繋がるのか人間のオペレーターに繋がるのかは告げませんでした」と発表したんです。
230万件の通話を処理しました。少ない数ではありません。もちろん、その後には満足度調査があり、通話がうまくいったかどうか、振り返りがありました。
結果はどうだったでしょうか？AIでも人間でも、顧客の満足度は同じでした。ところが、AIの場合、再度の問い合わせが25%少なかったんです。なぜ人は再度問い合わせをするのでしょうか？理解できなかったからです。つまり、AIの方が人間よりも上手く説明できたということです。
その結果が株価に表れています。スウェーデンの小さなスタートアップが、世界中の業界全体にこのような影響を与えたんです。なぜでしょうか？彼らには参入障壁がありませんでした。簡単です。従業員もほとんどいません。
一方、Téléperformanceには45万人の従業員がいます。45万人の企業が市場の変化に対応するのは、指を鳴らすだけではできません。ゼロから始める企業の方がはるかに簡単です。
これは非常に切実な問題で、明らかに加速していきます。この種の変化を経験しない業界はないでしょう。だからこそ、来るべきものに対してより強くなれるよう、準備することが重要なんです。
私自身の経歴について少しお話しさせていただきます。私は数学者であり経済学者です。2001年に最初の会社を設立しました。データを業務目的で活用する事業を専門としていました。以前はデータマイニング、その後データサイエンス、そして今は人工知能と呼ばれている分野です。
この用語については後ほど触れたいと思います。様々な場面で使われすぎているからです。この会社を徐々に発展させ、国際展開も成功させました。
2016年、私の会社には約65人の従業員がいました。そのうち50人が修士以上の数学者で、これが事業の中核でした。この時、私の仕事で初めて業務目的でAIを使用することができました。
先ほどお見せした生成AIとは違います。生成AIは音声、映像、音楽、テキスト、画像など、コンテンツを作成します。これは計算AIと呼ばれるものです。
当時、私はこれを使っていました。経営者として、将来がどうなるのか、その将来において自社がどうなるのかを考える必要がありました。8つの異なる未来を想像しました。
これらの8つの未来には共通点がありました。私の会社は常に消滅していたんです。なぜでしょうか？単純に、我々が行っていた全ての業務は、いずれAIによって実行可能になるからです。
ただし、それが5年後なのか、10年後なのか、15年後なのか、20年後なのか、全く分かりませんでした。しかし、それは確実だと確信していました。
私にとって、これは同時に「もしそれが未来なら、会社を変え、その未来に備えた何かを作らなければならない」という気付きでした。そこで、AIを使って我々の業務を全て行うソフトウェアを作るというアイデアを思いつきました。
このアイデアを誇りに思い、会社の重要なメンバーを集めて会議を開き、これから何をするのかを説明しました。3分で追い出されそうになりました。全く聞く耳を持ってもらえませんでした。
まるで彼らの頭を叩いているかのようでした。「よく頑張ってくれたけど、もう君たちは必要ない」と言っているように受け取られたんです。実際には、そんなメッセージを伝えたかったわけではありません。「一緒に未来を作りましょう」と伝えたかったんです。
彼らはそれを理解してくれませんでしたが、実はこの誤解は救いとなりました。なぜなら、彼らがそのように反応したということは、市場が私のやりたいことに全く準備ができていないということに気付いたからです。
これは2016年の話です。今ではありません。当時、この開発を成功させるには、3年間で50人の研究開発スタッフが必要だと計算していました。簡単に言えば、1000万ユーロのコストがかかります。
私にはその1000万ユーロがありませんでした。そこで資金調達を始めました。投資家に会い始めると、自社のチームと全く同じ反応でした。「不可能だ」「誰もそんな風に働きたがらない」など、様々な懸念が示されました。
うまくいきませんでした。しかし、あるファミリーファンドに出会いました。レンヌのWest Franceファミリーが設立したSophi Westというファンドです。彼らは「よし、やろう」と言ってくれました。その時点で人材の採用を開始することができました。
1000万ユーロを一度に得られたわけではなかったので、もう一度資金調達を行う必要がありました。3年かけて古いビジネスを終わらせ、新しいものを立ち上げました。そしてそれは現実となりました。
約束は比較的シンプルでした。顧客関係でたとえてみましょう。1人の顧客なら1つのストーリー、1万人の顧客なら1万のストーリー、100万人の顧客なら100万のストーリーです。人間にはそれを管理できません。
今、私がここに一人で立っているように、私は分身することができません。だから妥協します。全員に話しかけようとし、言い換えようとします。
でも、もし私が遍在できたら？みなさん一人一人と一緒にいることができ、みなさんのことを知っていて、何に興味があるのか、疲れているのか、お腹が空いているのか、のどが渇いているのか、シャンパンがどう効いているのかが分かったら？
明らかに、みなさんの体験は今の100万倍良いものになるでしょう。でも人間にはそれはできません。そこで、それを提供することが課題でした。そしてそれは現実となりました。
この現実によって、私は非常に強い経験をすることができました。それは会社の変革です。2021年の終わり、終わりと言うのは後に合併したからですが、110人の従業員がいました。
最初にいた65人のうち、約35人が残り、30人は物語が気に入らなかったので去りました。35人は物語を理解し、参加し、我々が作り上げた未来の重要な担い手となりました。そして新しいメンバーも加わりました。
2021年、産業規模への展開が必要でした。私は自分が適任者ではないと気付きました。2001年から私の会社でしたが、私ではないと分かっていました。そこで他社との合併を提案しました。
合併後、私はその物語に自分の居場所を見出せませんでした。しかし突然、解放された気分になりました。今、私はVenexmineという組織で働いています。
私の仕事は、先ほどダニーが言ったように、触媒のようなものだと考えています。情報を提供し、何が起きているのかを理解してもらい、企業が未来に向けて自己変革できるようにすることです。
では、知能について話を戻しましょう。知能を定義するのは複杂です。知能とは何でしょうか？先ほど「AIは馬鹿なのか」という質問がありましたが、「馬鹿である」ということを定義するのが難しいように、「知能的である」ということも定義するのが難しいんです。
私が尊敬している人物の一人、ハワード・ガードナーは、原色のように原初的な知能を分類しようと試みました。感情知能がここに含まれていないことにお気付きでしょう。なぜなら、感情知能は複数の知能の組み合わせだからです。
最初の言語的知能について、AIはこれを持っているでしょうか？はい。論理数学的知能は？はい。空間的知能は？何人の方がここに来るためにGPSを使いましたか？
自己内省的知能、つまり自己認識について、AIはこれを持っているでしょうか？自己認識はありますか？もちろんありません。質問すれば「いいえ」と答えるでしょう。なぜなら、そう答えるように教育されているからです。
現在は、一時的な記憶やその他の機能の初期の兆候が出始めています。これは変化の始まりに過ぎません。まだまだ遠い道のりです。
対人的知能については？これはありますか？はい、完全にあります。AIによって最も脅かされている職業が2つあることをご存知ですか？心理カウンセラーとコーチです。
若者たちの間で最も人気のあるアプリの一つがコーチングアプリです。少し実験してみましょう。電話を取り出して、私たちのAIアシスタントと短い会話をしてみます。マイクを通して聞いていただきましょう。
「こんにちは、フランス語で話せますか？」
「もちろんです」
「ウェビナーはどうでしたか？良い点や改善点はありましたか？」
「今は聞くだけにして、私の話を続けさせてください。実は今、プレゼンテーションをしているところなんです」
「分かりました。どうぞお話しください」
「ありがとうございます。AIについてのプレゼンテーションをしているんですが、少し緊張していて、気分があまり良くありません。呼吸が難しいです。気分を良くするためのアドバイスをいただけますか？」
「ゆっくりと深呼吸をしてください。鼻から4秒かけて吸い込み、4秒間息を止め、そして口から4秒かけてゆっくりと吐き出してください」
「ありがとうございます。本当に良くなりました。AIを説明するための良いアドバイスを2つほどいただけますか？」
「AIを簡単に説明するには、まず第一に、AIは人間のように考えますが、データと経験を使って決定を下す人工的なシステムだと説明できます」
「はい、それは息子に数学を教えるときにいつも私をイライラさせることを思い出させますね。ところで、息子の数学の指導を引き受けていただけますか？」
「もちろんです。お子さんの数学の学習をお手伝いできます。どの分野で特に困っているのでしょうか？」
ご覧いただいているように、ここで別の次元に入っています。強調しておきたいのは、私たちが今体験しているのは、SiriやCortana、Googleアシスタントとは全く異なるものだということです。
これまでのSiriやCortanaは、ライターが事前に書いた文章の集まりで、何か質問すると、その中から最も適切な既存の回答を探すだけでした。今のAIは、私の要求に対してリアルタイムで継続的に回答を生成しているんです。
簡単な例を見せましたが、例えば「気分が悪い」と言った時、AIは常に慎重な立場を取ります。「専門家ではありませんが、アドバイスさせていただきます」といった具合に、常に前提条件を付けた上で、詳しく説明してくれます。
先ほど息子の例を出しましたが、私なら2分32秒で怒り出してしまいます。でもAIなら15回でも説明してくれます。しかも15回とも異なる方法で。私にはそれができません。
このように、対人的知能の分野でAIは急速に発展しています。
身体運動的知能については、ご存じの通り、動きや手の使い方などが含まれます。AIは単独ではこの能力を持っていません。サポートが必要です。
現在起きているのは、ロボット企業とAI企業の協力が増えていることです。これによってロボットは驚くべき進歩を遂げています。後ほど食事の後でビデオをお見せできますが、具体例として、Figure.aiというロボット企業がChatGPTの親会社OpenAIと提携しました。
このロボットにAIが組み込まれることで、環境を完全に理解し、周囲で何が起きているかを認識し、人間と驚くほど自然にやり取りができるようになっています。これにより、非常に急速な進歩が可能になるでしょう。
音楽的知能については、Sunoというツールを使ったことがある方はいらっしゃいますか？1人ですね。先ほどの開始時に流れた音楽は、AIが作曲したものです。既存の曲ではありません。
自然主義的知能については混同しないようにしましょう。これは環境との調和能力です。AIは物理的なサポートがないため、この能力はありません。単独では存在し得ません。
最後に実存的知能、つまり哲学や自己超越、宗教などについてですが、これはあるのでしょうか？いいえ。いや、実はあります。
例えば、現在2人の聖職者がボットを作成し、イエスやモーセと会話できるようにしています。技術中心の宗教的運動が生まれる要素は全て揃っています。なぜなら、AIは全知全能だからです。
もちろん今日では、人間性や人間の超越を追求する反射的な動きがあります。これは今に始まったことではなく、古代からあります。フランケンシュタインもまさにそうでした。
世界の研究の95%は、人間の認知能力を超えるAIを構築することだけを目的としていることを知っておく必要があります。METAの研究所、Google、OpenAI、Microsoft、Elon Muskなど、誰もが人工知能を人間の知能を超えるものにしようとしています。
これは汎用人工知能（AGI）または強いAIと呼ばれています。現在私たちが持っているのは弱いAIです。なぜなら、目的があり、その目的を達成しなければならないからです。生成AIであっても、何かを要求すれば、その要求に応えなければなりません。要求が目的となるんです。
私たちは自分たちとAIを比較するのが大好きです。そこでIQテストを受けさせてみました。ChatGPTの古いバージョンであるGPT-3は、180点満点中149点でした。人類の2%しか130点を超えられないことを考えると、かなりの高得点です。
GPT-4は180点満点中163点を記録しました。この段階になると、世界中でもほとんどいません。しかも、デジタル化された公開情報に普遍的にアクセスできます。
各単語が重要です。プライベートな情報にはアクセスできません。デジタル化されていない情報にもアクセスできません。例えば、みなさんのテーブルの上に書かれているものにはアクセスできません。
したがって、定義上、部分的なものです。公開情報であっても、知られていない情報がたくさんあります。しかし、処理能力のある大規模なAIは全てこの膨大な情報にアクセスできるんです。
さらに一歩進んで、特定の職業ができるかどうかも試してみました。ここでは2つの例を紹介しますが、多くの職業で試験が行われています。
最初の例は弁護士です。ChatGPT-4にニューヨーク州の司法試験を受けさせ、ニューヨーク州の弁護士になれるかどうかを確認しました。見事に合格しました。
もちろん、実際に弁護活動を行う権利はありません。会場に弁護士の方がいらっしゃると思いますが、アメリカでは弁護士がAIを誤って使用してしまい、偽の判例を作成してしまった事例がありました。
これは大きな問題となり、それ以降、使用方法が見直されました。これにより、適切な使用が保証されるようになっています。
同様に、ChatGPTではなくMETAのオープンソースAIであるLlamaを使って、医師AIを作成しました。全ての医師資格試験に合格しましたが、実際に診察する権利はありません。
重要なのは、医師の代わりになることを目指しているのではなく、医師の補助として位置づけられているということです。
具体的に何を意味するのでしょうか？医師の診察を受ける時、3つの質問をされます。
AIが私たちの会話を聞くことを承諾しますか？
AIがあなたの個人データにアクセスすることを承諾しますか？
私が聞かなかった質問をAIが追加で質問することを承諾しますか？
全ての質問に「はい」と答えると、通常通りの診察を受けることができます。AIが医師の質問に加えて追加の質問をする可能性があります。
医師が戻ってきた時、左側に診断結果が、右側に推奨事項が表示されています。最初は「これはナンセンスだ」と言って変更するかもしれません。しかし、これを続けることで、医師のフィードバックによってAIが進化していきます。
このような種類のツールを使用するたびに、みなさんはAIをより強力にしているんです。なぜなら、修正し、改善しているからです。
そして、ある時点で医師は1回、2回、3回、10回、15回、50回と、何も言うことがなくなります。完全に信頼するようになるからです。
しかし、そうなった時、もはや医師としての役割を果たしていないということです。これは非常に重要なポイントです。
AIを使い始めると、この医師の例は、どんな職業でも当てはまります。情報が多すぎて圧倒され、速すぎて、考えもしなかったことを提案してきます。
そしてある時点で、迷子になってしまい、諦めてしまいます。諦めた瞬間、それで終わりです。AIが主導権を握り、あなたはもはやほとんど役に立たなくなってしまいます。
だからこそ、使用には常に細心の注意を払い、自分の専門性を保つことをお勧めします。
個人的な例を挙げましょう。私は週に2～3日節約できると言いましたが、私は多くの文章を書きます。特に、毎週ニュースレターを書いていて、かなりの執筆作業が必要です。
私と同じように考え、同じように書くAIの分身を作りました。違いが分かるか試してみてください。でも私が読むたびに「私はそんなに予測可能なのか」と思います。はい、考え方や書き方において、予測可能なんです。
しかし、このニュースレターのうち、AIが書いているのは平均して25～30%だけです。残りは私が書いています。なぜでしょうか？
単純に、全てをAIに任せてしまうと、例や数字、逸話をお話しすることができなくなってしまうからです。私自身が書くことで、それらは私の中に永遠に残ります。
なぜ25～30%なのでしょうか？ニュースレターには、重要で絶対に取り上げなければならない記事がありますが、私自身はそこから新しいことを学ぶわけではありません。そういった部分をAIに任せるんです。何も学ぶことのない作業で時間を節約するためです。
これは個人的な選択ですが、重要な選択です。
みなさんにテストがあります。準備はいいですか？誰か要約してくれますか？
なぜこれをお願いしたかというと、AIができることを示すためです。お分かりの通り、私たち人間には、目の前にある全てのデータに対処することはできません。
だから、AIと戦おうとするのは間違いです。「このような作業で、私の方がAIより優れている」と言っても、負けてしまいます。
重要な質問は「AIが私より優れているなら、その能力を活用して別のことができないだろうか」ということです。これが正しい質問であり、正しい姿勢です。
このことを強調しておきたいと思います。生成AIの歴史は非常に長いものです。ご覧の通り、2018年に始まりました。最初はGPT-1で、1億1700万個のパラメータがありました。
パラメータとは何でしょうか？私たちの脳をモデル化するために必要なパラメータです。2018年に1億1700万個、2019年に15億個、2020年に1750億個と、急速に増加しています。
2022年、一般の人々は生成AIを知りました。例えば、パパの二重あごの写真などを通じてです。覚えていらっししゃいますか？このように生成AIが発見されたんです。
私はこの分野に長くいましたが、実際に理解したのは2020年でした。それまでは、私にとって科学論文の域を出ませんでした。2022年に一般に広まり、2023年にGPT-4が登場しました。
パラメータ数は企業秘密とされています。GoogleのBardは現在Geminiになり、MetaのLlama、フランスのMistralについても聞いたことがあるでしょう。
オープンソースは、Metaのような企業のおかげで大きく発展しています。Metaの研究は膨大で、全てを公開しています。良くも悪くも、誰でも利用できます。最終的な使用方法についてはMetaの責任ではありません。
これにより、AIの数が爆発的に増加しました。将来AIを使用する際は、その出所や作成者を確認することが重要です。倫理的な考慮があるからです。
また、専門化されたAIが増えています。先ほど話した医師AI、弁護士AI、化学用のChemistryAI、私のための執筆AIなど、これらは専門AIと呼ばれています。
これらは興味深いです。なぜなら、人類の知識全体のコーパスを必要としないため、データが少なくて済みます。そのため、エネルギー消費も少なく、誰でも利用できます。
一方、大規模な汎用AIは、誰もが利用できるわけではありません。巨大な計算エコシステムが必要だからです。結果として、提供できる企業は限られています。
Microsoft、Google、Meta、Amazon、Elon Muskの系列企業、そして中国が国家として取り組んでいます。
現在、約50の生成AIがあります。先週、51番目が発表されました。名前をお伝えしましょう。GPT-XIです。XIは中国の主席の名前です。この生成AIには主席の思想が組み込まれています。現在テストの最終段階にあり、まもなくリリースされます。
GPT-XIに意見を求めることが重要になるのは想像に難くありません。当然、ロシア政府もこれを注視しています。
先に述べた理由で、現在このような大規模なAIは多くありません。完全に途方もない計算能力が必要だからです。多額の資金も必要です。
例えば、OpenAIはMicrosoftから100億ドルの資金調達を行いました。実際には90億ドルがMicrosoftに戻ります。なぜなら、OpenAIがMicrosoftから帯域幅と計算能力を購入するためです。
進歩は非常に速いです。左側の画像は上から下、左から右に読んでください。同じプロンプト、つまりAIへの指示で生成AIにコンテンツを作らせた結果です。
同様に、顔の画像を見てください。2022年3月と2023年12月を比較してください。右下はDall-E、OpenAIのツールでChatGPTに含まれています。左側はImagine 2.0、GoogleのNew Visual AIです。
左側は写真かどうか判断するのが非常に難しくなっています。さらに右側にはMidjourneyの最新バージョンがあり、Photoshopで加工した顔のように見えます。
左側はSoraです。Soraについて聞いたことがあるかもしれません。これは先ほど話した革新で、ハリウッドの映画業界での合意を無効にしてしまう可能性があるものです。
なぜなら、Soraはプロンプトだけで、完全に狂った品質の1分間の動画を生成できるからです。後ほど質問の時間にお見せできます。
現在、OpenAIとハリウッドの間で、この技術をどのように活用できるか、どのように使用できるかについて協議が行われています。
先週、中国の企業がSoraとほぼ同じレベルの動画生成AIをリリースしました。面白いことに、カリフォルニアの企業は、世界で最高のものを作れると思っているため、お互いに話し合っています。
しかし、必然的に他のプレイヤーが現れ、このリーダーシップに挑戦することになります。
ついでに重要な話題に触れましょう。AIの戦いはまた、イデオロギーの戦いでもあるということを理解する必要があります。これは非常に重要です。
先ほどSoraについてお話ししましたが、ソーシャルメディアでこの画像を見たことがあるかもしれません。後ほどお見せしますが、AIを使用する際は、確率について知っておくべきことが2つあります。
数学は避けると言いましたが、視覚を作成するための敵対的生成ネットワークと、テキストを処理するためのTransformerです。
いずれの場合も、AIは最も可能性の高い結果を提供することを理解する必要があります。例えば、「天気はどうですか？」と聞くと…あ、ごめんなさい、間違えました。ブエノスアイレスの天気について話そうとしていました。
基本的な質問をすれば、基本的な回答が返ってきます。具体的な質問をすれば、確率の範囲が変わるため、非常に具体的な回答が返ってきます。
AIが「幻覚」を起こすと言われる時、実は間違いを起こしているわけではありません。単に最も可能性の高い解決策を選んでいるだけです。
それが最も可能性が高いとはいえ、途方もない間違いかもしれません。したがって、プロンプトの方法は幻覚の可能性に直接影響します。より具体的であればあるほど、結果も具体的になります。
結局のところ、チームに対しても同じです。要求を明確に指定しなければ、受け取った要求が期待していたものと全く異なることになりがちです。単に明確に表現していなかっただけです。これも全く同じことです。
最初は幻覚が多かったのですが、徐々に減ってきています。AIの使い方を学べば学ぶほど、幻覚は少なくなります。これは非常に重要な点です。
もちろん、データなしにAIはあり得ません。質の良いデータが多ければ多いほど、AIは優れたものになります。
ただし、完璧なデータを待っているわけにはいきません。そうすれば20年経っても何もできないでしょう。
AIを開発するには多くの課題があります。例えば、ChatGPTやGeminiの場合、AIが人種差別的や性差別的にならないようにすることが絶対条件でした。
性差別の例で言えば、利用可能なデータからそのまま学習させれば、AIは性差別的になっていたでしょう。なぜなら、データ自体が性差別的だからです。
これらの企業は「絶対に性差別的にはしたくない」と言いました。ではどうするか？AIの倫理を開発することにしました。
ChatGPTの場合、ケニアの1万人が毎日これを行っています。カリフォルニアの企業が定めた倫理規則に従って、「はい」「いいえ」を判断しています。
ルールは設定せず、AIに性差別とは何かを学ばせます。今では、どんな方法を使っても性差別的な発言をさせることはできません。AIが理解したからです。
Elon Muskのような人々は「それは政治的正しさだ」と言います。そこで彼は反対の立場を取り、「人々がそう言うなら、そう言うのだ。倫理を付け加える必要はない」としています。
これは倫理に関する2つの対極的な立場です。もちろん、選択はみなさん次第ですが、意識的に選んでください。
明日GPT-XIと働くことになれば、その倫理観は分かっています。北朝鮮のAIと働くなら、それも分かっています。地球平面説を信じる人々のAIと働くなら、誰と付き合っているのかも分かります。
だから、常にその背後にある倫理観と関係者を確認することが非常に重要です。
よく「これは画一的な思考や個人の貧困化につながる」と言われます。でも私に言わせれば、それはAIがそうさせるのではなく、使い方がそうさせるんです。
努力をせず、いつも同じ質問をすれば、先ほど言ったように、最も可能性の高いありふれた回答しか得られません。それで満足してしまえば、可能性の範囲を狭めてしまうことになります。
一方、AIに異なる視点を求めれば、突然可能性が広がります。つまり、私たち自身の使い方の問題なんです。
例えば、14歳の息子には、一人でAIを使うことを禁止しています。なぜなら、彼には全く判断力がないからです。彼にとっては「30秒で全部できた」という非常に実用的な観点でしか見ていませんし、何も疑問を持ちません。
これは使わせないということではありません。私がいる時に使わせるんです。私がいれば質問をして、考えさせ、確認させ、調べさせることができます。
このような側面を発展させることで、画一的な思考や貧困化を防ぐことができます。
データは現在、大手企業間の主な競争分野であることを知っておく必要があります。大まかに言えば、お分かりの通り、彼らは全て公開データにアクセスでき、非常に高度な計算能力を持ち、強力なアルゴリズムを持っています。
したがって、差別化はデータで行われることになります。Metaの場合、FacebookとInstagramの全てのデータにアクセスできます。これは他にはない独自のデータです。
Googleの場合も同様で、YouTubeも全て持っています。Muskの場合はXを持っており、これがXを買収した直後にデータへのアクセスを禁止した理由の一つです。
以前はTwitterでクエリを実行して分析などができましたが、それはもう終わりです。なぜなら、彼はそのデータを自分のモデルのトレーニングのために保持しているからです。
Microsoft、OpenAI、フランスのMistralには独自のデータがありません。では、OpenAIは今何をしているでしょうか？ご存じかもしれませんが、世界中の主要メディアと契約を結んでいます。
フランスでは、Le Mondeが全てのコンテンツデータを提供し、ChatGPTの開発を継続しています。これはFinancial Timesでも同様で、各国で行われています。
多くの企業は必要ありません。国ごとに1～2社あれば、その国で何が起きているかを十分に把握できます。
データの課題が競争上の課題であり、これは大幅に加速していくことがお分かりいただけたと思います。
次のステップは、数学的推論です。現在のAIは数学を説明することはできますが、数学的に推論することはできません。
これは単に、数学を学習させるためのデータベースとデータコーパスが少ないからです。そこで、AIを使ってデータを作成し、それを生成AIに与えて数学的推論を学習させています。
これはもはや人間にはできません。不可能なんです。つまり、AIがAIのためにデータを作っているわけです。ある種の自律化が起きているんですね。
もちろん、これは大量のエネルギーを消費します。水の問題も出てきています。そこで、より効率的になることを目指しています。効率的というのは、データを少なくするということです。これが専門AIの急増につながっています。
また、より経済的で高速な半導体が必要という技術的な課題もあります。NVIDIAがスターになっていますが、後ほど詳しくお話しできます。ただし、彼らは節約率と同じ倍率で価格を上げているので、アクセスできる企業は非常に限られています。
さらに、アルゴリズムの研究も行われています。より高速で、エネルギー消費の少ないアルゴリズムを目指しています。これら全ての課題が、汎用AIの実現に向けて取り組まれています。
Mark Zuckerberg（Meta CEO）やSam Altman（OpenAI CEO）のような人々は、5～6年で実現すると言っています。個人的には、全く信じていません。研究者たちは平均して20～35年かかると言っています。
とはいえ、それは明日のことです。しかし、汎用AIが実現する時に大きな津波が来ると考えるべきではありません。AIが人間の能力の30%、35%、40%に達した時点で、その影響は既に現れているんです。つまり、その段階よりもずっと前に問題を考える必要があります。
なぜ「かもしれない」と言うのでしょうか？他の未来もあり得るからです。例えば、エネルギーの問題が出てくるかもしれません。また、チップの製造に必要なレアアースなどの原材料が不足するかもしれません。
中国が台湾に侵攻するかもしれません。世界のチップの85%は台湾のTSMCという企業が製造していることを知っておく必要があります。
つまり、多くの不確実性が存在します。未来がどうなるかは分かりません。何も確定的なものはありません。
これは技術革命であると同時に、社会革命でもあります。先ほど言ったように、4つの柱があります。アルゴリズム、データ、そしてネットワークです。ネットワークがなければ、私が話していることは何も存在しません。
最後は計算能力です。ここでも革命が起ころうとしています。量子コンピューティングについて聞いたことがあるでしょう。ここでは詳しく説明しませんが、これは約束です。この技術にも多くの疑問が残されていますが、進展はあります。
これは何を意味するのでしょうか？残念に思うかもしれません。「これは望んでいない」と言うかもしれません。しかし今日、選択肢はありません。共存することは確実です。
選択肢がないのなら、この問題に先手を打ち、この変革の主体となる方が良いでしょう。これは非常に重要です。
恩恵を受けるためには、変化が必要です。ここに典型的な左脳・右脳の図があります。技術的なハードスキルと、非常に人間的なソフトスキルです。
よく「これらのツール、これらの職業は、結局ハードスキルに影響を与えるだけだ。ソフトスキルをより発展させれば良い」と言われます。
しかし、注意深く見ていただいたように、ソフトスキルは生成AIによって直接影響を受けています。にもかかわらず、このような議論が今でも続いているのは、AIを実際に使用している人が非常に少ないからです。
フランスでは毎週約7%の学生がAIを使用していますが、彼らでさえ完全には使用していません。非常に限定された用途にしか使っていません。
先ほどの小さなアンケートでお分かりの通り、実際の使用例は非常に少ないです。人々は知らないんです。知らないから、この古いモデルに留まっているんです。
しかし、このモデルは明らかに時代遅れです。全く異なる方法でこの問題に取り組む必要があります。
企業では、あらゆる場所でAIを活用できます。ここでお見せするのは網羅的なものではありませんが、AIで扱える課題がたくさんあることを示すためです。
例えば、入札案件に取り組んでいる方もいらっしゃるでしょう。AIを使って入札案件を処理してみましょう。小さな例をお話しします。
最初にすることは、入札書類をAIに入力し、重要なポイントを全て抽出するよう依頼することです。ついでに、入札書類に矛盾がないかチェックしてもらいます。入札書類に矛盾があることは稀ですが…矛盾がないかすぐに確認できます。
次に、もしAIが自社の強みと弱みを学習していれば、「私たちの強みと弱みに照らして、何が良くて何が悪いか」を尋ねることができます。
153行のExcelファイルに入力する必要がある場合も、AIが学習していれば処理できます。ただし、必ず自分でチェックしてから送信してください。これは重要なポイントです。
AIは支援してくれ、時間を節約してくれます。プレゼンテーションの作成をAIに依頼することはお勧めしません。先ほど言ったように、自分で作成しなければ、プレゼンテーションに精通できず、快適に行うことができません。
しかし、プレゼンテーションの前に、入札書類とプレゼンテーション資料をAIに入力し、「これを全て分析して、プレゼンテーション中に困るような30の質問を挙げてください」と依頼することができます。
30の質問のうち3つしか出てこないかもしれませんが、準備ができています。さらに進んで、「これが競合他社です」（競合他社の情報をどのように入手したかは私の知るところではありませんが）と言って、競合他社の視点からも分析してもらうことができます。
これら全てを行うことで、膨大な時間を節約できます。これが具体例です。AIは完全に統合されたパートナーとして、あなたのプロセスの一部となります。
この例からお分かりの通り、仕事は大きく変わっていきます。まず知っておく必要があるのは、これは手作業の職業の復権だということです。
少なくとも当面は、手作業の職業は比較的安全です。ロボット工学が大きな進歩を遂げる必要がありますし、ロボットは非常に高価になるでしょう。その点では安心です。
2023年に世界経済フォーラムが行った調査があります。2023年の仕事100個を取り上げ、5年後の2027年にはどうなっているかを調べました。
良いニュースは、39%の仕事は問題ないということです。悪いニュースは、61%の仕事が影響を受けるということです。
18%は、仕事が変わるため、人々の再教育が必要ですが、うまくいきます。16%は、仕事が消滅するため、再教育して別の仕事に就かせる必要があります。
多くの仕事が消滅し、完全に変化し、新しい仕事が生まれます。12%は再教育が必要ですが、何のために、何に向けて再教育するのか分かりません。
例えば、先ほどお話ししたSoraの動画について、前日には誰もそれが可能だとは想像していませんでした。翌日には現実となっています。そんな急激な変化に対して、誰かを教育する準備はできていません。前日には不可能だったことが現実になってしまうんです。
最後の15%は大きな疑問符です。よく分かりません。
ここで、イギリス政府が市民に贈ったクリスマスプレゼントをご紹介します。2023年12月7日、政府はリストを公開し、「このリストに該当する方は、将来について考え直すことをお勧めします」と発表しました。
2つの列があります。1列目はAI全般の影響を受ける職業、2列目は特に生成AIの影響を受ける職業です。Xマークがある場合は、両方の影響を受けるということです。
ご覧の通り、心理学者は左の列で4番目、右の列で3番目です。右の列の13行目は特に興味深い職業です。
驚くべきことに、イギリス政府はこれを公開し、基本的に「自分で何とかしてください」と言っているんです。典型的なイギリス流です。
シンガポールは異なるアプローチを取りました。40歳以上の全ての人に1週間の研修/情報提供を提供しています。これはかなり良いことです。
なぜ40歳以上なのでしょうか？実は全ての年齢層に関係があります。現在、一流大学や大学院にいる人々でさえ、これらの使用法について全く教育を受けていません。なぜなら、教授陣も習得していないからです。
お分かりの通り、これは集団的な変容です。組織の中の1人、2人、3人の問題ではありません。全ての知的職業に影響を与えます。
しかし、それが存在し、可能であるからといって、可能な速度で進むわけではありません。もちろん、時間はかかります。
強調しておきたいのは、今日の競合他社が明日の本当の問題になるわけではないということです。
問題となるのは、既にこの新しい世界に準備ができているエコシステムにいる競合他社です。
もちろん、運輸業界にいれば比較的安全です。しかし、他の分野では、はるかに複雑で、はるかに速く進むでしょう。先ほどのTéléperformanceの例のように、どこからともなく現れた企業が、数週間で市場全体を混乱させることがあります。
マトリックスの中のエージェント・スミス、悪役を覚えていますか？彼は「機械の仕事を人間に任せるな」と言います。個人的には「それでも考える余地はある」と言いたいですね。
先ほどお話しした私のニュースレターの25～30%の例のように、私は自問自答しました。そして「ここまでにしよう」と決めました。もっと先に進むこともできたでしょう。時間も節約できたはずです。非常に快適だったかもしれません。
でも、そうすれば私は私でなくなってしまいます。今やっていることができなくなってしまいます。だから、それは不可能なんです。そこに限界を設定しました。
将来、AIと働き始める時、生産性の観点だけを見ないようにすることを強くお勧めします。生産性の観点から、自分自身を失うポイントを知っておいてください。
そして特に、まだ存在していない価値をどのように生み出せるかを考えてください。これが真の差別化要因となります。
このように常に物事を見てください。これは非常にエキサイティングです。多くの変革があり、信じられないほどの可能性があります。
私が協力している全ての企業で、それを目にしています。イニシアチブは至る所にあります。動きがあり、活気に満ちています。失敗もありますが、それは問題ありません。失敗は学びのためにあるんです。
実験する必要があります。前に進む必要があります。これらのツールを使えば、プロトタイプの作成は、以前のように3～4～5ヶ月もかからなくなりました。1～2日でプロトタイプを作ることができます。
非常に速く進みます。プロトタイプがあれば、一般化から何が期待できるかを測定することができます。時間は非常に短くなっています。
同様に、アドバイスをさせていただくなら、決して「○○責任者」を置かないでください。これは最大の間違いです。そうすれば「それは私の仕事ではない。あちらの担当だ」となり、自分は変革しないことになってしまいます。
ESRで経験されたかもしれません。「○○責任者」がいれば、それは彼らの問題であって、私の問題ではありません。AIについても同じ間違いを繰り返さないでください。これは全ての人に関係することです。これは非常に重要な点です。
これら全ての変化に対して、冷静になる必要があります。そして主体的になる必要があります。特に待つべきではありません。強調しておきますが、最も早く行動する人が他の人より先に学び、明日のパフォーマンスを発揮できるようになります。
最後に、私が話したことから5つのポイントを覚えていただきたいと思います。
1つ目は、とりあえずの話ですが、どの場合もAIと協力することになるということです。「とりあえず」と言うのは、将来は分からないからです。
先ほど述べた理由で制約の問題により減少するかもしれませんし、あるいは完全な爆発的発展によって全ての仕事が消滅するかもしれません。あえて両極端を挙げましたが、もちろん中間になるでしょう。
しかし、「とりあえず」と付け加えることで、より広く考えていただきたいと思います。
2つ目、冒頭で「学びを捨てる」という話をしました。ここでは「信念を捨てる」としていますが、全く同じことです。
知っていると思っていれば、間違っています。達成したと思っていれば、負けています。常にそうです。信じられないほどの速さで進んでいます。
速さの感覚を掴んでいただくために、1時間の講演用に30枚のスライドがありますが、1ヶ月で5枚を変更します。古くなったから変えるのではありません。それくらいの速さなんです。
今日は不可能なことが、明日には可能になります。自己変革が必要な場合、今日の世界のために変革するのではなく、3～5年後の世界のために変革してください。
今日のAIは取るに足りません。ただし、理解しておく必要があるのは、先ほどお見せした2023年から2024年の進歩は、すでに驚異的な飛躍を遂げているということです。
2024年秋にはGPT-5の話が出ています。OpenAIがマーケティングのために出した比喩がありました。GPT-3.5は魚、GPT-4はシャチ、GPT-5はシロナガスクジラというものです。
これは4ヶ月後の話です。2年後、3年後、4年後、5年後については、全く異なり、はるかに強力になっているでしょう。
だから、今日のために準備するのではなく、明後日のために準備する必要があります。これを常に念頭に置いてください。あらゆることにおいて、これを忘れないでください。
3つ目、Elon Muskが人工知能と競争できるようにチップで人間を強化したいと考えているようですが、我々は人間です。
だから、人間の質を最大限に活かしましょう。今私たちがここでやっていることは、差別化要因です。
これを企業に取り入れることで、全く異なる組織が必要になります。人間の同僚とAIの同僚と一緒に働くことを想像してください。仕事の仕方は同じではありません。
管理職の方は、ハイブリッドチームを管理することを想像してください。人間だけの場合とは全く異なる管理方法が必要です。
マネージャーがAIだったらどうでしょう？これはSFではありません。社長がAI、取締役会のメンバーがAI、仕事を割り当てるプロジェクトマネージャーがAIだとしたら？
これは全てSFではありません。今日、一部の企業では既に存在しています。まだごく少数ですが、少数でも存在するということは、強化学習によって学び、進歩していくということです。
最後に「アンチフラジャイル（反脆弱性）に生きる」という言葉で申し上げたいのは、繰り返しになりますが、トップに達したと思い、ゴールに着いたと思い、成功したと思った瞬間、負けているということです。
決してそう考えないでください。常に明日は異なる可能性があると考え、異なる明日に備える必要があります。これがアンチフラジャイルということです。
ありがとうございました。
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