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8年前、ニューヨーク・タイムズ紙に記事が掲載されまして、高等研究所の著名なアメリカの科学者ピーター・ハットの意見として、人工知能が囲碁で人間に勝つまでには100年以上かかるやろうという話が載りました。この科学者は、囲碁には直感が必要やということを根拠に挙げて、鉄壁の論理を展開してはったんです。
ところがその同じ月に、人工知能が世界最強のプロ棋士に勝ってしもたんですわ。
2017年6月、GoogleのPaperに「Attention Is All You Need」という論文が公開されました。当時は論文の著者たちも含めて、彼らがどれほどの核爆弾を無防備な世界に投下したのか、誰も理解してへんかったんです。これが第4次科学技術革命の引き金となったわけです。
この論文では、Transformerと呼ばれる新しい、信じられないほど効率的で、汎用的で、スケーラブルなニューラルネットワークのアーキテクチャについて説明されてました。Transformerアーキテクチャが登場するまで、AIの話題は空想家やSF作家、そして私たちみたいなギークのものでしかなかったんです。
誰もこのテーマを本気で考えてへんかった。投資家もこの分野に投資を急ぐことはありませんでした。一般AI、あるいは強いAIと呼ばれる、あらゆる分野で人間より賢くなるAIは、かなり遠い未来、早くても30年後くらいに登場するんやろうと考えられてました。多くの人にとって、それは「決して来ない」と同じ意味やったんです。
でも、すべては2022年11月30日に変わりました。この日、世界は二度と元には戻れなくなる出来事が起こったんです。OpenAIが、ChatGPTという熱核兵器を人類に投下したんです。
this Transformerアーキテクチャで動作するこのニューラルネットは、文字通りすべてを変えてしまいました。大衆の意識を一変させ、各国に強烈な警鐘を鳴らしたんです。誰もが、AIについての話は精神異常者の妄想ではなく、すぐにでも現実となる避けられない未来やということを、目の当たりにしたわけです。
ChatGPTの登場後、まるで夢の中のような展開が続きました。AIサービスは記録を打ち立て続け、TikTokの1億ユーザー到達までの速度記録を何倍も上回りました。このブームは凄まじく、サウスパークでもエピソードが作られたほどです。
業界全体が震え上がりました。大手IT企業は慌てて何十億ドルも投資して、同じようなAIの開発に走りました。GoogleのようなIT巨人でさえパニックに陥ったんです。というのも、このAIは彼らの検索エンジンに直接的な脅威をもたらしたからです。
ChatGPTはインターネット全体を読み込んで、世界中の知識を持ってます。そして、どんな質問にも素早く答えることができるんです。もう何時間もかけてグーグル検索して、必要な情報を探すために大量のサイトをチェックする必要はなくなったわけです。
最初のリリース版のChatGPTはかなり愚かで、よく間違いもしてましたが、Googleは数年後には新バージョンのAIが彼らの検索エンジンをはるかに不要なものにしてしまうということを完璧に理解してました。そのため、彼らも急いで同じようなAIの開発を始めたんです。「敵に勝てないなら、その敵を率いろ」というわけですな。
彼らの懸念は的中してまして、ChatGPTの最初のリリース版のユーザーでさえ、情報を得るためにGoogleを使う機会が減っていきました。
そして2023年3月14日、OpenAIは人類に対して本物の「ツァーリ・ボンバ」を投下しました。これがChatGPTの新バージョン、つまりGPT-4という言語モデルやったんです。人々は初めて、悪魔の目を見たのか、天使の目を見たのか、まだわからへんけど、それを見つめることになったんです。
GPT-4の登場後は、人工知能の分野で最後まで残ってた懐疑論者たちも、そんな知能が原理的に可能やということを疑うことができなくなりました。まだ残ってる数少ない懐疑論者たちは、専門家の間でその意見があまりにも支持されへんようになって、もう変人扱いされ始めてるんです。
つまり今日では、「一般AIは予見可能な未来には作れない」という考えが変人的なものになってしまったんです。ほんの少し前までは逆やったのに。GPT-4が今できることは、まだ1年半前には科学者たちにとってかなり遠い未来の話やと思われてたことなんです。
GPT-4との対話は、ほとんどの人との対話よりも意味があります。地球人口の大多数よりも、より構造化された論理的な答えを返してくれるんです。最近の研究では、GPT-4は他の人よりも80%も効果的に人を説得できることが示されてます。
多くの科目で大学入試にも合格してます。その回答の質が非常に高いため、多くの人が仕事や学業だけでなく、出会い系アプリでも使い始めてます。多くの男性が女性とのやり取りで言葉につまってしまうところを、AIが代わりに女性からのどんなメッセージにも詳細な返信をしてくれるんです。
ある男性は、Tinderで1年以上AIを通じて女性とやり取りを続け、最終的に結婚までしたそうです。その仕組みはこんな感じです：「彼女から送られてくる適当な文章を取って、アプリにコピペして、ここに貼り付けて、書き込みボタンを押すだけ。そしたら上手な返信文を作ってくれるから、それをコピーして送り返すだけ。簡単やろ？これで会話の問題は解決や」
さらに、スタンフォードビジネススクールの研究者たちは、GPT-4が人間の99%よりも優れたアイデアを生み出すことを発見しました。適切な指示、つまり正しいプロンプトを与えれば、の話ですが。
基本的な相談なら、心理カウンセラーや弁護士としても優秀です。多くの科目で素晴らしい家庭教師にもなります。また、プログラムコードを素早く上手に書けることから、多くのプログラマーは今ではAIなしでは仕事をしたがりません。
画像の説明やミームの解説、分かりにくいジョークの説明もできます。多くの科学者たちは、これまでAIがこんな複雑な質問に答えられるようになるのは、早くても50年後、運が良ければ、という考えでした。中には100年かかると見積もって、権威ある科学雑誌にそう書いていた人もいます。
GPT-4という言語モデルは、単に次の単語を予測するように訓練されただけなのに、予想外のことをしてしまったんです。つまり、自分の中に世界観を作り出し、それを基に文章全体を通じて各層を通過しながら参照することで、極めて理性的な答えを返すようになったんです。
AIが世界観を持っているという証拠が、この画像にあります。ある手袋が落ちたときに何が起こるかとGPT-4に尋ねると、「木の板に当たってボールが飛んでいく」と答えました。世界観を持っていなければ、AIはこんな答えを返すことはできなかったはずです。
そして面白いことに、この実験の約1年前、世界最高のAI研究者の一人であるヤン・ルクン（世界一高いビルのブルジュ・ハリファにまで自分の名前を映し出して引き抜こうとしたアラブの王族もいるくらいの人物です）が、ポッドキャストで次のように断言してました：
「言語AIは、たとえGPT-5000が出てきたとしても、このような質問に答えることは絶対にできない」と。
「私がものを取って、テーブルの上に置いて、テーブルを押すとします。そのものがテーブルと一緒に動くのは、上に乗ってるからという理由で、あなたには明らかですよね。でも世界中のどんなテキストにも、これを説明したものはありません。だから、どんなに強力な機械学習をしても、GPT-5000だろうが何だろうが、AIはこれを理解することは決してできないんです」
GPT-5000どころか、わずかGPT-4で、たった1年で不可能が可能になってしまったんです。世界最高の専門家の一人でさえ、少し間違えてしまったわけです。懐疑論者の意見を聞くときは、どんなに専門家であっても、このことを覚えておいてください。
ヤン・ルクンやその他の人々の予想に反して、モデルのサイズ、つまりニューロンの数、より正確には私たちがAIに組み込むパラメータの数が大きければ大きいほど、より明確な世界観を形成することが突然分かったんです。
抽象的に思考し始め、特殊な論理が自然に組織化され、訓練されていない多くの才能が現れます。例えば、誰も描画を教えていないのに、アスキーアートで描くことができます。
このグラフは、あるモデルサイズを超えると、突然数学的な才能が開花することを示しています。この問題を研究すると、訓練に使用されたテキストには、答えを丸暗記するのに十分な例が含まれていないことが分かりました。これは直感に反することであり、OpenAIのサム・アルトマンや、AIの主要な専門家たちにとっても驚きでした。
この予期せぬ才能の現れる傾向は、GPT-4の開発者たちによる新しいAIでも見事に示されています。これは本物の動画ではありません。テキストの説明だけでAIが生成したものです。物理法則の表現のレベルに注目してください。
AIのサイズを大きくしたため、誰も教えていないことができるようになったんです。単に動画を生成するだけでなく、物理的な現実をモデル化して、その結果を記録しています。これによって、このような信憑性の高い映像が作れるんです。動画を作る際、すべての物体の論理、物理世界自体とその法則を理解しながら、出来事をシミュレーションしなければならないからです。
でも、これは少し先走りすぎました。後でまた戻ることにして、現時点で私たちが理解した重要なことは、強いAI、つまり一般AIを作るために必要なのは、基本的にモデルのサイズを大きくすること、つまりパラメータの数を増やすことだということです。
実質的に、私たちはもうゴールの直線に入ったんです。何をすべきかが、ようやく分かってきました。これは投資家の意識の中で重要な気づきでした。
考えてみてください。言語AIは世界をあまりにも恐れさせたため、アメリカは直ちに、中国やロシアなどの競合国へのAIチップの販売を禁止しました。イーロン・マスクやスティーブ・ウォズニアックを含む、業界の何千人もの人々が、すべてを理解するための時間を確保するため、AIの開発を半年間停止してほしいという公開書簡に署名しました。
そしてGPT-4のリリースからわずか数ヶ月後、アメリカでは人工知能の監督に関する初めての議会公聴会が開かれ、OpenAIのCEOサム・アルトマンが上院で証言を行い、AIの安全性管理に関する提案を行いました。
たった半年前までは、このような議会公聴会でAIについて議論するという考え自体が、SF映画のような話に思えたはずです。この公聴会は、AIの無規制な発展の時代の終わりを告げるものでした。
最近、ホワイトハウス、そして欧州議会も、この技術の境界を定める文書を発表しました。ChatGPTはこの分野に対する心理的な態度を変えました。AIが袋小路ではないことを示したんです。投資家たちは今や、この道の先に確実に何かがあると分かってます。そのため、このような事業に投資する意味があるんです。
そのため去年、前例のない規模の投資が人工知能分野に流れ込みました。AIは2023年の年間キーワードとなり、人工知能の実用化にとって最も輝かしい、劇的な年となりました。文字通りすべての人がAIについて語りました。
今や企業だけでなく、国家までもが一般AI、つまりすべての科学分野で私たち誰よりも賢くなる人間レベルの人工知能の開発競争に参入してきてます。過去20年間で、投資家や研究者たちをこれほど強く新製品の開発に駆り立てた技術を思い出すのは難しいです。
サム・アルトマンは懐疑論者たちを嘲笑い、2015年にGPT-4を生み出したOpenAIが設立された当時、他の創設者たちと一緒に一般人工知能を作ると宣言したとき、人々は彼らを狂人扱いしたことを思い出します。
人工知能分野の著名な科学者たちでさえ、この人たちはファンだと書き、彼らに注目するジャーナリストたちを愚かだと呼びました。
8年後、これらの「素人たち」は900億ドルの価値を持つ企業となり、AIの分野に革命を起こし、この分野に対する人々の態度を根本的に変え、今や誰もが追いつこうとしている製品を生み出したんです。
サム・アルトマンの考えでは、将来、歴史家たちが振り返ったとき、GPT-4は一般人工知能の最初の原型だったと言うことになるでしょう。多くの専門家が彼に同意しています。
事実上、これは第4次科学技術革命の出発点なんです。懐疑論者たちは長い間、GPT-4の論理的思考能力を認めることを拒否し続け、これは単なる「ステロイド入りのT9」（予測変換機能）に過ぎないと主張してました。
つまり、訓練に使用した膨大なデータベースから、既に学習した答えを出力しているだけで、論理的に見えるのは単なる錯覚だと示唆してたわけです。
しかし、様々な研究者による数多くの実験とテストによって、GPT-4が、まだ弱いものの、確かに論理的思考能力を持っていることが確認されました。なぜなら、GPT-4は、インターネット上で以前に出会ったことのない、あなたが自分で考え出したパズルを、成功率にばらつきはあるものの解くことができるからです。
MITが指摘したように、大規模言語モデルは、数学の教科書によれば動作するはずのない方法で動作しています。誰も、これらがどのように、なぜ機能しているのか、正確には分かっていません。
人工知能の学習の一部の原理は、古典的な統計学と矛盾しています。そのため、モデルはパラメータ数が増加しても、必然的に発生するはずのデータの一般化の問題を回避できているんです。
そのため、ヤン・ルクンや他の専門家たちが人工知能の可能性について間違った判断をしてしまったんです。彼らは賢い人たちで、言語モデルはどんなサイズでも単なるテキストパーサー（構文解析プログラム）のままだと考えるのには、正当な理由がありました。
これらの予測は確固たる理論に基づいていたからです。でも、「理論だけじゃ遠くまで行けない」という言葉があるように、去年、マイクロソフトの研究者たちは155ページの報告書を公開し、GPT-4に人間的な思考の兆候があると結論付けました。
モデルは独自の世界観を持ち、決定を下す際には、もはや組み込まれたデータセットではなく、自分で組み立てた世界観に基づいているんです。これは間違いなく巨大な飛躍です。
数年前まで、ほとんどすべての研究者は、このような特性を持つには意識が必要だと考えていました。しかし今、私たちは知的活動における意識の役割を過大評価していたことを理解しています。
高度な認知能力を持ち、人間より賢くなるために、意識は全く必要ないんです。私たちは傲慢すぎました。私たちはそれほど特別な存在ではありませんでした。
突然、私たちの知性、創造性、直感のすべてが簡単に数学で計算できることが分かったんです。これらすべてがシミュレーション可能で、様々な分野でAIによって何度も証明されています。
今や私たちは、人工知能を作るために、人間の知能がどのように働くかを理解する必要は全くないということを知っています。人間の知能の仕組みを理解してから人工知能を作れるという考えは、今日では変人的なものになってしまいました。
人を乗せて飛行機を飛ばすボーイング機を作るのは、同じ機能を果たすために鷲を飛行機サイズまで大きくするよりも何十億倍も簡単なんです。
もし1年半前、GPT-4のリリース前に研究者たちが一般AIが可能かどうかを推測していたとすれば、今日彼らが推測しているのは、それがいつ登場するかということだけです。つまり、「登場するかどうか」という質問はもう存在しないんです。
しかも、多くの専門者たちが予測する登場時期は非常に楽観的で、ジョー・ローガンのような有名なテクノ楽観主義者でさえ、彼らと比べると長すぎる期間を予測しているように見えます。彼は一般人工知能の登場を2029年と予測していますが、これは今日の多くの人にとっては長すぎる期間に思えるでしょう。
例えば、イーロン・マスクは2025年に起こると考えています。GPT-4は人工知能の世界にとって、かつてiPhoneがスマートフォンの世界にとってそうだったものになりました。
この時点で、このAIを「言語モデル」と呼ぶのを止めて、「認知モデル」と丁重に呼ぶべき時が来ているでしょう。OpenAIの成果は、すべての専門家が予想していたよりもはるかに早く起こった驚異的な飛躍です。
一つの企業の手に、惑星規模の文明レベルの奇跡が握られることになったんです。OpenAIは2010年代のアップルです。GPT-4は新しい成長要因となりました。
大企業のオフィスでは、リーダーを追いかけてこの成功を再現しようと、みんな熱くなってます。OpenAIは新しい形の軍拡競争を生み出しました。この技術は、その意味において最初の蒸気機関の導入に匹敵します。
この技術を持つ者は、持たない者に対して経済的優位性を持つことになるんです。そのため、IT企業はAI用チップの購入だけに数百億ドルを投資し始めています。
例えば、マーク・ザッカーバーグの会社は現在、100億ドル以上をかけて35万個のチップを購入し、既存の60万個のチップファームに追加しようとしています。マイクロソフトも当然、何十万個単位で購入しています。Googleやその他の企業がそれに続いています。
中国企業は抜け道を探し、法外な値段を払ってでも何かを手に入れようとしています。それぞれのチップが3万から4万ドルもするのに、です。
考えてみてください。企業は、数年で陳腐化して捨てなければならない機器に、数百億ドルを費やしているんです。それほど、競合他社の手にあるAIへの恐れが大きいということです。
希望するすべての人にチップが行き渡らないほど、深刻な不足が生じています。これは月に何十万個も生産しているにもかかわらずです。去年、AIのための最も強力なチップを製造するNVIDIAの製品の待ち時間は13ヶ月まで伸びました。
つまり、支払いをしてから商品を受け取るまでに1年以上待たなければならないんです。今年になってようやく生産が増加し、待ち時間は4ヶ月に短縮されました。これは中国への販売が禁止されているにもかかわらずです。
このような需要のため、NVIDIAの株価が爆発的に上昇し、GPT-4の登場以来、会社の価値は何倍にも膨れ上がって2兆ドルになったのも驚くことではありません。
彼らは実質的に、ニューラルネットワークのゴールドラッシュ時代におけるシャベル売りになっているんです。彼らのチップは、飢饉の年のホットケーキよりも早く売れていきます。
そして最近、サム・アルトマンは多くの国に対して、チップ製造工場を大量に建設するために、控えめに言っても7兆ドルを投資して結集することを提案しました。
この額は現在の半導体市場全体の規模よりも大きく、アップルとマイクロソフトを合わせた時価総額よりも大きいものです。アルトマンはこのレースに参加したがっているアラブの資金を引き寄せることに大きな期待を寄せています。
彼は既にマイクロソフトに、天文学的な数字である1000億ドルをかけてスーパーコンピュータを建設することを説得しました。これは4年後に稼働する予定です。おそらくこれでGPT-5か6を作ることになるでしょう。
ある人たちは追いつこうとし、他の人たちは長いこと考え込むでしょう。残りの人たちにはリソースが見つからないでしょう。私たちは、認知モデルの導入レベルによる企業や国家の分断を目の当たりにすることになります。
OpenAIは認知モデルを作ることが原理的に可能であることを証明しました。この理由で、すべての騒動が始まったんです。私たちはまだ、どんな精霊を瓶から解き放ったのか、完全には理解できていません。
あなたは新しい現実を信じるかもしれませんし、信じないかもしれません。でも、それは既に到来しているんです。本物の知的奴隷であり個人の賢者となるプログラムが作られ、毎年それはより賢く、より正確に、より嘘をつかなくなり、より信頼できるものになっていくでしょう。
これは私たちが現在持っている世界観を大きく変えることになり、ますます多くの投資家たちをより大きな投資へと誘惑することになります。
起こったことは既に人類の焦点を変えました。今や、この分野に地球上の最高の頭脳が集まってきます。すべての科学者、ビジネスマン、エンジニアたちが、世界のすべての資金がここにあり、すべての権力がここにあることを理解しています。
これは指数関数的な成長のようです。今まさに、マンハッタン計画のようなことが起きているんです。多くのチームが一般AIを作ろうと、集中的に全力で作業を進めています。
これらの変化は、歴史上最も重要なものです。すべての企業のオーナーは、AI技術の研究と導入にすべての力を注ぎ、その発展を予測して将来を計画すべきです。そうしないと、あなたにとってすべてが非常に悲しい結末を迎える可能性があります。
短期的な視点での認知モデルの主な利点は、今日の巨大な情報量の中で効率的に生きていく方法を私たちに与えてくれることです。
というのも、今日では各科学分野の専門家は存在しないんです。毎日膨大な量の研究が発表されています。それらをすべて知ることは不可能です。
インターネット上で利用可能な同じ分野の知識量と比較すると、どんな教授でも自分の分野では取るに足らない存在に見えます。
生物学一つを取っても、毎日何百もの科学論文が発表されています。ある生物学者が朝から晩まで読み続けたとしても、その材料の半分を理解するのにも生涯をかけても足りないでしょう。
しかも、すべてを記憶して、何らかの方法で理解しなければなりません。これは非常に不便な状況を生み出します。
私たちには大量の知識がありますが、それらを吸収して処理できる人間は存在せず、存在することもできません。
でも、もし理論的に今日利用可能なすべての生物学や物理学の知識を処理できたとしたら、それらを比較することで、直ちに多くの新しい発見や発明につながるはずです。
そして、ここでAIが私たちのこの長年の問題を解決する助けとなる可能性があるんです。機械の頭脳はデータの吸収能力に制限がないため、どの科学分野でも、現時点で利用可能なすべての情報を理解できる最初の知性となるでしょう。
これは知識の過剰という問題を解決することになります。GPT-4やClaude-3などのAIは今日、似たようなことをしています。彼らは膨大な量の科学文献を吸収していますが、まだ論理的思考が弱すぎて、それらを適切に比較して発見を生み出すことはできません。
しかし、GPT-3とGPT-4の間の論理的思考能力の飛躍的な進歩を思い出せば、今後5年以内に登場するであろうGPT-6が、科学者たちが今日利用可能なすべての情報を比較するのを助けるのに十分な論理を持つAIとなっても、誰も驚かないでしょう。
これは一般人工知能の幕開けを告げることになるでしょう。医療分野では、現在のGPT-4の能力でさえ、時として命を救うのに十分です。
例えば、GPT-4は、3年間医師たちが正しい診断を下せなかった子供を一晩で救いました。男の子の母親が、単に子供のすべての症状とMRIの結果をAIに話しただけで、AIはすぐに正しい診断を下し、その後医師たちが確認して確定し、適切な治療が開始されたんです。
また、ある男性は、獣医師たちが何が問題か理解できず、最悪の事態を待つしかないと提案したとき、自分の犬を死から救いました。
この男性が犬の症状と血液検査の結果をGPT-4に入力すると、AIはいくつかの選択肢を示し、医師たちがそれまで考えもしなかった全く別の病気の可能性を指摘しました。
医師の一人がその可能性に同意し、追加検査を行った結果、それが確認され、犬は適時に救われました。一部の医師たちは既にGPT-4を採用しています。
もちろん、AIが常に正しい答えを出すわけではありません。医療分野で使用する場合は、必ず専門家の監督の下でなければなりません。
しかし、既にこのような専門性を示していることは、非常に印象的です。GPT-4は既に、眼科医と同じレベルで眼の病気を診断できるようになっています。
では、GPT-5や6、7、8が登場したときには、どうなるでしょうか？
7年前、私たちのチャンネルで「人工知能における breakthrough（ブレークスルー）」という動画を公開しました。その中で、当時まだ始まったばかりだったニューラルネットワークについて説明しました。
既にその時点で、これが何か信じられないことにつながる可能性があることを理解していました。その動画で、近い将来にニューラルネットワークに基づいてどのような技術が登場するかについて、いくつかの予測を行いました。
そしてそれらのほとんどが的中し、残りもまもなく実現するでしょう。今日、私たちは次の5年、さらには10年についての新しい予測を行う準備ができています。
しかし、まず7年前の動画のどの予測が的中したのかを見てみましょう。まずこの部分を聞いてみましょう：
「YouTubeの外国語の動画の即時翻訳と吹き替えを受け取ることもできるようになり、言語を知らないことや現地化がないことを理由に、ある動画を見ることができないという状況はなくなるでしょう」
この予測は2022年に的中しました。Yandexが自社のブラウザにこの機能を追加したんです。まだこの機能を知らない人のために実演しましょう。
中国語でも何でも、どんな動画でも再生して、このボタンを押すと、AIによるロシア語の吹き替えが得られます：
「これまでで最もユニークなインタビューになりそうですね、とてもワクワクします」
「ええ、私は子供の頃から人工知能に興味を持ち、大学でも研究していました」
残念ながら、この技術は今のところYandexブラウザでしか動作しません。なぜYouTube自身がすべてのブラウザでこの機能を実装していないのか、まったく理解できません。
翻訳の品質はまだ完璧ではありませんが、それも長くは続かないでしょう。近い将来、このような動画はGPT-4レベル、そしてGPT-6レベルのAIによって翻訳されるようになり、音声の品質も向上していくでしょう。
バーチャル吹き替え声優の感情表現も改善されます。既にこれを上手くこなすAIが存在します。昨年後半、どんなロシア語の動画でも外国語に吹き替え、元の声の声質、表現力、トーンなどを完全に保持できるAIが話題になりました。
いくつか例をお見せしましょう：（イタリア語とロシア語の音声例）
人間の声と変わらないと思いませんか？まもなく、このようなバーチャル吹き替え声優は、YouTubeやその他の動画プラットフォームにデフォルトで組み込まれるようになるでしょう。
競争力を失わないために。ゲーマーたちは既に、ロシア語吹き替えが提供されていないゲームの現地化をAIで行っています。例えば最近、サイバーパンク2077の拡張パックでそれが行われました。
では、7年前の動画からの別の予測を聞いてみましょう：
「もしあなたがオーディオブックが好きで、聞きたい本がまだオーディオ形式になっていないことにいつもイライラしているなら、これからは人工知能に正常なイントネーションで本を読んでもらうことができるようになります。つまり、AIをナレーターとして使用できるようになるんです」
この予測は100%どころか、私たちの期待をはるかに超えて実現しました。今日では、アップロードした本を即座に音声化してくれるサービスが大量に存在するだけでなく、AIがインターネット上のどんな記事でも、要望に応じて読み上げてくれるようになっています。
例えば、同じYandexブラウザのAliceに、あなたが訪れているどのウェブサイトのどんな記事でも読み上げるように頼むことができます。そして以前のような機械的な声ではなく、自然なイントネーションで読み上げてくれます。
既に2回Yandexに言及しましたが、これは広告ではありません。7年前の動画からの次の予測を見てみましょう：
「おそらく10年後には、文章全体の翻訳の正確さは、優秀な言語学者よりも高くなるでしょう」
これはほぼ的中しています。GPT-4は、まあまあな人間の翻訳者レベルで翻訳を行います。単に逐語訳をするのではなく、自分の世界観に基づいて文脈を理解し、意味を翻訳するんです。
それは言語の天才ですが、まだ最高の人間の翻訳者には及びません。しかし、古い動画では10年後にAIが追い越すと言っていたので、まだ3年の余裕があります。
その時までにはGPT-5か6が登場し、翻訳者という職業は地球上から消滅することでしょう。必要な本や読みたい本をすべてリアルタイムで翻訳できるようになることを想像してみてください。
これは知識と知恵を民主化し、文化的交流を無限に促進することになるでしょう。7年前の動画からの次の予測を聞いてみましょう：
「この技術を音声認識技術や、ニューラルネットワークのおかげで常に改善されている外国語単語の翻訳技術と組み合わせれば、非常に近い将来、Skypeで外国人と話すときに、相手の言語を知る必要がなくなります。AIが瞬時にすべてを翻訳し、音声化してくれるからです」
この予測は100%以上的中しました。例えば最近、Samsungの新しいスマートフォンに、通話中のリアルタイム自動翻訳機能が搭載されました。
つまり、ドイツ人があなたにドイツ語で電話をかけてきても、あなたには日本語で聞こえるんです。まもなく、このような機能がすべてのスマートフォンにデフォルトで搭載されるようになるでしょう。
ここで、7年前の動画からの予測は一旦終わりにしましょう。他の予測はそれほど印象的ではなかったからです。
しかし、私たちでさえ、近い将来について予測できなかったこと、そして世界全体にとって完全な驚きとなったことがあります。それは、AIが絵を描き、動画を作成する能力です。
実は、私たちのチャンネルでそのような予測をしたことがありましたが、これほど早く実現し始めるとは思っていませんでした。また、このような機能のためにはAIが自意識を持つ必要があると考えていましたが、それがまったく必要ないことは想像もしていませんでした。
2022年、AIは初めて芸術の世界に積極的に介入し始め、インターネット全体で議論を呼び起こしました。わずか数年前には、あまりにもSF的で不可能すぎて、真面目に議論する価値もないと思われていたような議論です。
芸術家たちのコメントからは、アートを学ぶために費やした年月が無駄になったという落胆が読み取れました。AIが今既に作り出せる作品の質の高さに衝撃を受けた人もいました。
そして、これはこの分野のほんの始まりに過ぎないんです。芸術家たちの心配は無駄ではありませんでした。例えば、AIによる描画が登場してから最初の1年で、ゲーム業界でのアーティストへの需要は、特に中国では大幅に減少しました。
一部のデータによると、実に70%も減少したそうです。以前は数週間待って高額な支払いが必要だった絵が、今では数回のクリックで作れるようになりました。
AIに人間の言葉で何を描いてほしいか頼むだけでいいんです。それがどんなに馬鹿げたものであっても、AIはすぐに実現してくれます。
「アボカドの形をした椅子」というフレーズを入力すると、すぐに多くのバリエーションが得られます。「目玉焼きの形をした花」と入力すると、これが得られます。
インターネットはすぐにミーム的な画像で溢れかえりました。AIの作品の質は毎月向上し、ついにフォトリアリズムにまで達しました。
そして、新しい職業である「ニューラルアーティスト」が誕生し、本当に良い音楽を作り出すようになりました。そのため、映画『アイ、ロボット』の有名なシーンは、今では馬鹿げて見えます：
「お前は単なる機械だ。生命の模倣に過ぎない。ロボットが交響曲を作曲できるのか？ロボットがキャンバスを傑作に変えられるのか？」
芸術の分野では、生成AIは年々強力になっていき、それらと競争することは不可能になることを理解する必要があります。
そして既に述べたように、AIは動画制作の分野にも進出し始めています。例えば、この動画は完全にAIがテキストの説明から生成したものです。
つまり、AIに何を作ってほしいか書くだけで、それをビデオ形式で再現してくれるんです。まだぎこちなく、多くのアーティファクトがありますが、動画生成技術はまだ1年も経っていません。
1年前、AIはこのような恐ろしいものしか作れませんでしたが、今では、このようなものを作れるようになりました。時間を与えれば、ハリウッドを破壊するでしょう。
数年前、AIは絵を描くことすらできませんでした。できる最大のことは、これくらいでした。しかし今では、AIの作品は本物の写真と区別がつかないほどです。
動画生成も同じような道をたどるでしょう。現在の結果でさえ驚くべきものです。特にOpenAIの成果は素晴らしいです。この生成された動画では、それぞれのテレビに異なる映像が映っています。このような高度な処理をこなすAIがどれほど強力なものでなければならないか、想像してみてください。
この動画では、スマートフォンのカメラレンズの湾曲が超精密に再現されています。特に驚くべきは、列車が暗い建物を通過する際にガラスの反射がより鮮明になるという、モデルが実現した現実的な反射です。数ヶ月前には、ほとんどの人がこれを信じられなかったでしょう。
最初のデモンストレーションの後でも、多くの人が疑っていましたが、2年後には、AIによって完全に生成されたHD品質の長編映画が登場するでしょう。
最近、AIは任意の写真や画像に命を吹き込むことを学びました。つまり、どんな画像でもモデルにアップロードすると、それを動画に変換してくれます。画像内のオブジェクトに何をしてほしいかというシナリオさえ指定できます。
動画生成技術が人類をどこに導くのか予測することは、信じられないほど簡単で、まさに今からそれを行おうとしています。
ただし、頭に入れておいてほしいのは、もし3年前に、今日のAIができることをすべて説明するような予測をしていたら、AI分野の専門家でさえもあなたを狂人だと思っただろうということです。
3年前の動画にそのような大胆な予測をした投稿者は2つの低評価を受け、その一方で、その人を馬鹿にした人は14の高評価を受けました。しかし、前者が正しく、後者が完全に間違っていたんです。
さて、次の5年と10年についての予測を試みなければなりません。これから私が話すことを聞いて、すぐに頭をかしげないでください。
まず第一に、コンテンツ制作の分野で根本的な変化が非常に近い将来に起こることは明らかです。GPT-5や6、7の時代の認知モデルが登場すると、あらゆる種類のYouTuberたちが、ハリウッドレベルの自分の映画を作り始めることになるでしょう。
これは実際、Netflixやその他のストリーミングサービスに大きな打撃を与える可能性があります。彼らの思想的な制約のある映画やドラマは、ユーザーが年間何十万本も制作する、そのような制約のない映画と競争できなくなる可能性があります。
というのも、そういった思想的制約は、ストーリーに制限を加え、より説得力のあるものになることを妨げているからです。そのような制約を持たない人々と競争するのは難しくなるでしょう。さらに、ユーザーの映画は、例えばYouTubeで無料になるでしょう。
もちろん、オンラインストリーミングサービスは完全になくなることはありません。私たちは実際の映像を使用した映画、特にドキュメンタリー的な作品を見たいと思い続けるからです。
しかし、オンラインストリーミングサービスの規模は、今日のような規模には程遠くなるでしょう。Netflixやその他のAmazonのような企業の生成映画の品質が、何百人もの人々が作品に取り組むため、より高くなると反論するかもしれません。
しかし、それは誤解です。なぜなら、今日、最高の本は1人か2人の著者によって書かれているからです。文学の分野で、10人や20人が同時に成功した本の制作に取り組むことは非常に稀です。
最高の本は個人によって書かれます。映画も同じようになるでしょう。なぜなら、AIが映画制作を、本を書くのと同じレベルまで簡単にするからです。
実際、何千年もの間、本がそうであったように。だからこそ、文学の傑作は個人によって作られてきました。そこには作者のビジョンが完全に保持されているからです。
そして今、私たちは真の作家主導の映画の時代を迎えようとしています。映画制作業界へのアクセスは、これまでその機会を得られなかった何百万もの才能ある人々に開かれることになります。
どこかに、何千人ものクエンティン・タランティーノやジェームズ・キャメロンがいて、最高の作家たちを、今日のYouTuberを選ぶように選ぶことになるでしょう。そして、その数は非常に多くなるでしょう。
「フィルムメーカー」という新しい職業が登場します。今日のコンテンツクリエイターのように、ソファから立ち上がることなく映画制作を専門とする人々です。
Netflixやその他のストリーミングサービスがこのような攻撃的な環境で生き残るためには、視聴者を疲れさせている思想的制約を捨て、再び最大限にリアルな設定を作り始める必要があるでしょう。
しかし、それでも劇的な収益の低下を避けることはできないでしょう。そして当然、CGIグラフィックスに携わる人々は冷遇されることになります。CGI業界全体が運命づけられています。彼らには少しの望みもありません。
実際、この職業の人々はこの事実を完全に理解しています。それは、OpenAIのSoraによる動画生成能力のデモンストレーションに対する彼らのパニック的なコメントからも分かります。
そして時間が経つにつれて、脳波を解読することであなたの想像を再現するAIが登場するでしょう。このように、映画のシーンは単にそれを想像するだけで作ることができるようになります。
これが5-7年後の映画産業についての予測です。しかし、10年後になると、オンラインストリーミングサービスだけでなく、YouTuberが作る映画さえも時代遅れになるでしょう。
なぜなら、映画は個人的なものとなり、それぞれの個人に合わせて数分で映画を作るようになるからです。自分の個人的な願望や好みに合わせて作られていない映画を見たいと思う人はいなくなるでしょう。
おそらく、私たちの近しい人のために作られた映画は、彼らの好みを理解するために見る価値があるでしょうが、それ以上のものではありません。
また、映画はインタラクティブになります。なぜなら、いつでもストーリーの変更を要求できるからです。ついに『ゲーム・オブ・スローンズ』のシーズン8を作り直すチャンスが得られるでしょう。
そして、7年前に予測したように、私たちは本を音声化するAIの登場を正確に言い当てました。今度は、次の7年後には、どんな本でも映画化するAIが登場すると確信を持って言えます。
つまり、どんな小説でも、例えば『戦争と平和』をアップロードすると、すぐにその本を高品質な映画やドラマシリーズに変換してくれるんです。
このようにして、世界中のすべての本が、古典となってから50年後ではなく、出版の初日に映画化されることができるようになります。
しかし、まだほとんどの人が理解していないのは、動画を生成するAIがビデオゲーム制作のアプローチも根本的に変えるということです。これらのAIがゲームを描画することになります。
つまり、従来のレンダリング、つまりテクスチャやポリゴンを事前に作成する方法は死滅します。開発者はゲームの世界のロジックだけを定義し、すべてのグラフィックスは1秒間に60枚の絵を描くAIによって生成されることになります。
そして、これらの絵のグラフィックスは、望むだけリアルなものになります。描画されるゲーム（従来のようにレンダリングされるのではなく）は、これまでにない体験を提供することができます。
これは、前例のないインタラクティブ性、完璧な物理演算と完全な破壊可能性、ゲームキャラクターのどんな行動でも可能にし、どんなサイズのゲーム世界でも実現できます。
なぜなら、マップの端に到達すると、AIが単にその続きを描けばいいからです。OpenAIは既にビデオゲームの生成をデモンストレーションしています。
例えば、これは全くMinecraftではありません。AIが単に似たような世界とその動きを高い信頼性で描いているだけです。
ここで注意深く考えを追ってください。もしAIが私たちにゲームのフレームを描くことができるなら、今日私たちが使用しているプログラムやアプリケーションを描くことを何が妨げるでしょうか？
そして、オペレーティングシステム自体を描くことを何が妨げるでしょうか？何もありません。
例えば、ビデオ編集のためのプログラムが必要な場合、なぜそのプログラムが必要な間だけ、そのプログラムを描く必要があるのでしょうか？
つまり、プログラム自体は存在しない可能性があります。インターフェースの絵だけが存在し、あなたはその絵とのやり取りを通じて、AIに何をしたいのかを説明すれば、AIがそれを実行するのです。
ほとんどのプログラムがこのようになるでしょう。もはやプログラムを購入する必要はありません。スマートなAIを1つダウンロードするだけで十分です。
そのAIがあなたのスマートフォンやPCのオペレーティングシステムとなり、好みに応じてプログラムやアプリケーションを描いてくれます。
ソフトウェア市場が壊滅的な速さで消滅し始めることは確実に言えます。そして、プログラマーという職業も同様です。
プログラミングは、AIが人間の代わりにコードを書くという事実だけでなく、プログラミングが単に人間とコンピュータのコミュニケーション方法に過ぎないという事実からも、消滅し始めるでしょう。
もしあなたの代わりにコンピュータと対話するAIがあるなら、そもそもコードは何のために必要なのでしょうか？結果として、コードそのものへの需要は大幅に減少するでしょう。
そして、将来のインターフェースは何を意味するのでしょうか？何も意味しません。これらはすべて人間の拡張に過ぎません。
私たちがプログラムを通じて行うことすべてを、ニューラルネットワークに依頼することができるなら、ほとんどのプログラムにどんな意味があるでしょうか？
これに似たようなことを、素晴らしい映画『her』で見ました。そこでは、人工知能がオペレーティングシステムの代わりでした。
つまり、既に5年後には、プログラマーや他の知的労働に従事する人々は、強力な実存的危機に直面することになります。
近い将来、あらゆる種類の知的労働が危機に瀕することになります。これまで知的分野で10人の従業員が必要だった場所で、1人か2人で十分になります。
今日、何千人ものプログラマーが必要な場所でも、まもなく10人で十分になるでしょう。AI分野の一部の権威者たちは、すべての知的労働の職場が5年以内に消滅すると考えています。
私たちは楽観的で、10年と予測していますが、どの職業に進学するか決めようとしている学生たちの立場を想像してみてください。
なぜなら、正しい選択をすることがほぼ不可能になるからです。学業を終える頃には、その職業が完全に存在しなくなっている可能性があります。
面白いことに、AIは知的労働の置き換えから始めました。これは数年前まで、世界中が信じていたことと正反対です。
以前は、AIはまず物理的な仕事に従事する人々、つまり清掃員や建設作業員、その他の実物部門の労働者を置き換え、次にオフィスワーカーを置き換え、そして最後に（もしくは決して）創造的な職業を置き換えると考えられていました。
結果として、すべてが正反対に進んでいます。創造性と独創性は永遠に私たちのものだと思われていました。それは『アイ、ロボット』のような未来を描いた映画でも見られます。そこでは、アンドロイドがゴミを片付ける間、私たちは創造的な活動をしています。
誰もが、教育を受けた知的労働者、様々なプログラマーやアーティストたちはAIから最も守られていると考えていました。しかし、まさにこの人々が最も脆弱なグループであることが判明したんです。
創造性に基づく経済についての夢は消え去りました。突然、人間にとって難しいことがAIにとって簡単で、その逆もまた然りということが分かったんです。
なぜか、単純な機械的な作業は、知的・創造的な仕事よりもAIには習得が難しいんです。この現象は「モラベックのパラドックス」と呼ばれています。
実は、これには説明があります。現実世界での単純な活動は、実際には非常に複雑なんです。微細な運動機能だけを考えても、私たちの脳は何百万年もの進化を経て、それを素早く習得し、自動化することを学んできました。
この理解は非常に直感に反するものですが、微細な運動機能のような能力もAIにとってすぐに問題でなくなるでしょう。
私たちの状況の絶望さを理解するには、ある興味深い統計を知るだけで十分です。既に何年もの間、人工知能の計算能力は6ヶ月ごとに倍増しています。
そして、モノリシックなニューラルネットワークのパラメータ数の増加速度は、この指標を上回っているんです。パラメータが多ければ多いほど、AIは賢くなります。
しかし、控えめに見積もって、この増加速度も6ヶ月ごとに2倍になると仮定しましょう。GPT-4のパラメータ数は1.5兆をわずかに超えています。
6ヶ月ごとにパラメータ数が倍増することが分かっているので、この数字に複利で2倍をかけていきましょう。計算によると、5年後には、GPT-4の512倍のパラメータ数を持つAIが登場し、10年後には22,000倍、15年後には128,000倍のAIが登場することになります。
ここで質問です。かなり愚かなGPT-3と、恐ろしく賢いGPT-4の間のパラメータ数の違いがわずか10倍だったとすれば、GPT-4の何千倍ものパラメータを持つAIが登場したとき、何が起こるでしょうか？
10年以内に一般AIが登場しないと、まだ信じていますか？スーパーインテリジェンスについては言うまでもありません。
このような指数関数的な成長を示す計算を見ると、AIが近い将来にすべての仕事を奪うことはないと主張する懐疑論者の発言は、もはや滑稽に見えます。
奪うことになります。それも余裕を持って。「でも」も「もし」もありません。幻想を抱き続けるのはやめましょう。
労働市場に私たちの居場所が少しでも残るという望みは、文字通り全くありません。私たちの弱い脳は、そのような機械と物理的に競争することはできません。
それと比べれば、誰もが無能な馬鹿に見えるでしょう。そして、これをどう乗り越えればいいのか、よく分かりません。
AIが一つの仕事を奪えば、別の仕事を与えてくれるという楽観主義者の主張は、あまりにも空想的です。そのような予測は、歴史的な出来事のみに基づいて行われています。
過去300年間、技術は一つの職業を奪う一方で、別の職業を生み出してきました。労働生産性は大幅に向上しましたが、なぜか魔法のように失業率は上昇しませんでした。
これは、プログラミングの例で理解できます。1940年代、プログラマーは手作業でパンチカードに穴を開けていました。それ以来、プログラミング技術は長い道のりを歩み、今では同じ機能を作成するのに、プログラマーは以前の100分の1の時間しか必要としません。
では、なぜ今、これほど多くのプログラマーがいるのでしょうか？パンチカード時代には、国全体で50人のプログラマーしかいませんでした。
なぜ、当時の仕事をすべてこなすために、1人か2人のパートタイムの従業員だけで十分にならなかったのでしょうか？
それは、技術の生産性が向上するにつれて、その適用範囲も拡大し、多くの新しい仕事を生み出すからです。
今日のスマートフォンは、月面着陸計画の計算に使用されたNASAのスーパーコンピュータよりも強力です。そして今、そのようなスマートフォンでビデオゲームをプレイすることができます。
ビデオゲーム産業は、プログラマーだけでなく、アーティスト、マネージャー、音楽家、マーケター、脚本家のための仕事を生み出しました。かつては国全体で20台のコンピュータがあれば十分だと思われていたのに。
新しい技術は、少数の仕事を奪う代わりに、常に膨大な量の他の仕事を生み出してきました。
しかし、歴史は、一見揺るぎないように見える傾向が突然途絶えるケースも知っています。例えば、馬は第二次産業革命後に経済の中で居場所を失いました。
それまで何千年も使用してきた馬のことを、人々は突然忘れてしまいました。内燃機関が登場した後、馬は新しい仕事を見つけることができたでしょうか？いいえ、できませんでした。
結果として、大部分の馬は不要となり、食肉処理場に送られました。娯楽目的での小規模な馬の飼育だけが残りました。これは、宇宙が馬に何も義務を負っていなかったからです。
ちょうど、私たちに対しても何の義務も負っていないのと同じように。多くの人がこのことを忘れているようですが。
私たちが馬と同じ運命をたどらないという保証は誰も与えることができません。そして、すべての兆候が、まさにそうなることを示しています。
なぜなら、AIは一つの分野に特化した技術ではないからです。一般的なインテリジェンスは、あらゆる課題を解決することができ、すぐに習得できない課題があったとしても、その能力は自動車が馬を置き換えた時よりもはるかに速く成長します。
これは、手織り機が発明されて、手織りから解放された労働力が工場で働き始めたような状況ではありません。
これは、私たちができることすべてを自動化するための機械が同時に発明され、新しいアイデアが生まれると、その機械がすぐにそれを学習し、そのアイデア自体も機械が生成するような状況です。
予測が最も正確なサイトによると、一般AIの最初のバージョンは2026年、つまり2年後に登場すると予測されています。
最近まで、この指標は2030年代を超えていましたが、最近の breakthrough（ブレークスルー）により、予測が修正されました。
ただし、これは解釈の問題です。なぜなら、異なる研究者たちが、一般AIの最初のバージョンの能力に対して異なる要件を設定しているからです。
一部の人々はそれを「弱い一般AI」と呼んでいますが、そのような AIでさえ、地球上のすべての人々より賢くなるでしょう。そして、いずれにせよ、それが「弱い」状態は長く続かないでしょう。
したがって、私たちは間違いなく新しい経済的パラダイムを考え出さなければなりません。人類の歴史を通じて、経済は人間の労働に基づいていました。
今、労働が自動化されるにつれて、所有権に関連する新しい経済的パラダイムを考え出す必要があります。
これが文明にどのように影響するか、考えてみてください。私たちの歴史は、熟練した管理職や生産職を生み出す社会が優位性を得ることに基づいて構築されてきました。
そして、これらの高給の専門家たちは、政治的影響力を獲得し、行使し始めます。専門家の育成に必要な条件への高い要求と、彼らの政治的影響力の組み合わせが、現代社会を作り出したんです。
そこでは、1日8時間働き、自分の意志で仕事を辞めることができます。専門家への需要がなくなれば、このシステム全体が崩壊します。
彼らに給料を払う必要もなく、次世代を育成するための条件を整える必要もありません。なぜなら、次世代も同様に不要になるからです。
彼らはもはや政治的な力を持ちません。なぜなら、もはやエリートに対する影響力の手段を持っていないからです。彼らが大量に退職したり、移民したり、あるいは死亡したりしても、生産能力には何の影響も与えないでしょう。
まあ、悪いことばかり言っていても仕方ありません。一般AIにはポジティブな面も期待されています。そうでなければ、このような投資はなかったでしょう。
簡単に列挙してみましょう。
第一に、教育の質が劇的に向上します。今はその取得の意味は置いておきましょう。しかし、あなたの子供が毎日、人類史上最高の家庭教師20人か30人に指導されることを想像してみてください。
しかも、彼らはわずかな費用しか請求しません。これはまさに現実となろうとしています。多くの人にとって、GPT-4は既にそのような家庭教師となっています。特に外国語の学習においてです。
AIに何でも質問でき、AIは常に分かりやすく説明してくれます。しかも、一日中愚かな質問で悩ませても、AIは決して怒りを爆発させることはありません。常に最大限の礼儀正しさと配慮を示してくれます。
アフリカの子供でさえ、個人的なアプローチを持つ個人教師を持つことになります。なぜなら、すべての子供には異なる好みと学習速度があるからです。
ある子供には数学の問題を車や飛行機を使って説明する必要があり、別の子供には人形を使って説明する必要があります。
従来の学校は、平均的なアプローチを取るため、あまりにも非効率です。個人用AIは、ついにこの問題を解決します。1対1の指導ほど効果的なものはありません。今や私たちは、各生徒に合わせて適応する共感的な方法でこれを実現することができます。これは教育分野に革命を起こすことになるでしょう。そして、これはすべて数年後には実現し始めます。
ちなみに、もう短期的にも、学校は宿題に対するアプローチを変える必要があります。なぜなら、今日、最も賢い生徒たちは既にGPT-4を使って宿題を解いています。特に人文科学の科目でそうです。
これは、休暇後にAIサイトへのアクセスが急増する統計からも明らかです。GPT-5は既に学校の数学も簡単に解けるようになるでしょう。そのため、少なくとも現在の形式での宿題の意味は完全になくなります。
一般AIからの第二の利点は、気候モデリング、遺伝学、暗号学、材料科学などの分野での知識の1000倍の成長です。
現世代のAIでさえ、昨年から科学的発見を始めています。例えば、DeepMindの大規模言語モデルFun Searchは数学で大きな発見を成し遂げ、同じDeepMindの別のAIは220万の新しい結晶を発見しました。そのうち38万は安定な材料です。
比較のために、科学者たちは10年間で2万8千の材料を発見しました。このAIは約800年分の研究を置き換えたことになります。新しい材料は、将来の超伝導体、スーパーコンピュータ、バッテリー、チップなど、多くのものに役立つでしょう。
MicrosoftはAIを使ってバッテリーのリチウムの代替物を見つけ、30年の研究を1週間に短縮しました。この新材料は、各バッテリーのリチウムの最大70%を潜在的に置き換えることができます。
一般AIからの第三の利点は、医療の質の劇的な向上です。まもなく、AIの参加なしに医療診断を下すことは、職権乱用とみなされるようになるでしょう。
そのような医師は人々に疑念を抱かせることになります。これに関する法律が整備され始めるでしょう。4年後には、人工知能は医療の中心的な役割を果たすことになります。
医療での breakthrough（ブレークスルー）、新薬の創造、診断などに大きな可能性があります。
一般AIからの第四の利点は、路上犯罪の完全な撲滅です。一般AIは、世界中からあらゆる種類のストリーミングビデオデータを受け取ることができ、それによってどんな犯罪者も見つけ出し、どんな物理的な犯罪も解決し、さらには多くの犯罪を事前に予測して防ぐことができます。
シャーロック・ホームズなど、比べものにもなりません。既に今日、顔認識AIは、ロシア、中国、アメリカの都市での無処罰の犯罪を大幅に減少させています。
これにより、逃亡犯を前例のない容易さと快適さで捕まえることができます。本当に知的なシステムの出現により、この指標は新しいレベルに達するでしょう。
そして、自分の犯罪が確実に解決されることを知っていることで、人々はそれらの犯罪を犯すことを控えるようになり、都市の路上犯罪を劇的に減少させることになります。
例えば、モスクワでは過去10年間で自動車盗難が95%減少しました。これは、まさに処罰を逃れることの困難さを認識したためです。
AIは自動的に車両とそのナンバーを登録データと照合し、これが法執行機関が盗難車両の経路を追跡するのに役立っています。
一般AIからの第五の利点は、それが私たちをより平等にすることです。かつて電卓が、計算の速さと正確さにおいて、世界最高の数学者と一般の人々を平等にしたように、GPTは文章の質において私たちを作家と、コードの質において私たちをプログラマーと平等にします。
Diffusionは絵の質において私たちを最高のアーティストと平等にし、他のAIは音楽的才能のない人を最高の音楽家と、想像力のない人を最高の映画監督と平等にし、そしていつの日か、AIは教育のない人を科学者と平等にするでしょう。
人工知能は、まさに偉大な平等化装置なのです。
一般AIからの第六の利点は、経済の前例のない成長です。経済を改善し、生活の質を向上させる主な方法は、労働生産性の向上です。
労働生産性の成長が鈍化すると、常に経済成長も鈍化します。多くの先進国では、生産性はほとんど成長していません。これについては別の動画で詳しく説明しました。
通常、労働生産性は教育を受けた人々の数の増加とともに向上します。しかし、このリソースには限界があります。すべての先進国は既に国民に教育を提供しており、すべての人が読み書きができます。
新しい頭脳の流入はありません。先進国では人口が成長を止めたため、追加の頭脳は現れません。これが、労働生産性が非常にゆっくりと成長するか、まったく成長しない理由です。
そして、ここでAIがすべてを根本的に変えることができます。なぜなら、AIは人々を、私たちの頭脳をスケールアップできるからです。
AIは既に多くの分野で労働生産性を大幅に向上させています。では、もう遠くない将来に登場するGPT-7やGPT-8の時代はどうなるでしょうか？
人々の、特に教育を受けた人々のスケールアップは、どんな経済にとっても聖杯です。1000万人の頭脳をスケールアップできるハンガリーのような条件下では、労働生産性の異常な成長は常に経済と生活の質の異常な成長につながります。
私たちはこのレベルの繁栄を想像することさえ難しいです。前例のない豊かさの時代、不足後の世界が私たちを待っています。
スーパーマーケットのほぼすべての商品が、今日の20分の1の価格になることを想像してみてください。労働生産性の向上は、まさにそれを実現します。
歴史は私たちにそれをよく示しています。過去100年間で、食料は30倍安くなりました。スケーラブルな人々の時代の到来により、すべての商品は今日の基準では笑えるほど安価に作られることになるでしょう。
そして、これはAIが私たちから仕事を奪うという事実を大きく補償する可能性があります。なぜなら、わずかな失業手当でも、快適な生活を送ることができるようになるからです。
科学者のスチュアート・ラッセルの推定によると、人間レベルの人工知能の経済的価値は、控えめに見積もっても何千兆ドルになります。
今日の世界経済全体が約105兆ドルと評価されていることを思い出してください。つまり、一般AIの出現後の経済成長は1000%になるということです。
これは根本的に異なる世界、異なる社会の構造となるでしょう。そして、これは繰り返しますが、人間レベルのAI、つまり非常に弱いAIの効果に過ぎません。スーパーインテリジェンスについては、まだ話していません。
一般人工知能が経済にもたらすプラスについて、さらに長く推測することもできます。しかし、実際には、その到来が世界をどのように変えるのか、誰も分かっていません。
例えば、インターネットが登場したとき、最も大胆な科学者や予測者たちは、インターネットが手紙を殺すだろうと言いました。なぜなら、電子メールを瞬時に交換できるようになるからです。
そして、最も大胆で無謀な専門家たちは、インターネットが図書館に取って代わるだろうと予測しました。なぜなら、世界中のすべての本に素早くアクセスできるようになるからです。
他のアイデアはありませんでした。つまり、当時はまだ、ソーシャルネットワーク、電子財布、オンラインショッピング、ビデオ会議、ナビゲーション、電子政府サービス、リモートワーク、オンラインスクール、TikTok、YouTube、お気に入りのドラマ、映画、音楽、ブロガーなど、他の多くのものが登場するとは、誰も想像できなかったのです。
そのようなことは、誰の頭にも浮かばなかったでしょう。インターネットの可能性は、インターネットが本当に何ができるのかを想像することを許さなかった彼らの経験によって、極めて制限されていました。
そして今、人工知能に関して、私たちは同じ立場にいます。私たちは何かを予測しようとし、それがどのような可能性や製品を私たちに与えるのか、推測しようとしています。
しかし、20年後には、これらの予測はすべて、インターネットに関する予測と同じように、馬鹿げていて、みすぼらしく、控えめに見えるでしょう。
強力な人工知能は、この世界のすべてを変えます。私たちは今日、私たちの現実がどれほど変化するのか、理解することさえできません。
しかし、間違いなく言えることは、次の15年間でAIによる技術的効果は、これまでのすべての科学技術革命を合わせたものを超えるということです。これは人類の誕生に匹敵するものです。
もちろん、このような短期間を信じるのは難しいです。しかし、それは私たちが過去の遅い進歩に基づいた経験に頼ることに慣れているからです。
そのため、将来も同じような速度で進むだろうという誤った印象を持ってしまいます。しかし、これは指数関数の働きを理解していないためです。
しかし、このアニメーションを例にすれば理解しやすいでしょう。湖に水を指数関数的に満たしていきましょう。1年半ごとに水の量を2倍に増やします。
ほとんどの時間、何も起こりません。しかし、最後に湖は瞬時に満たされます。つまり、指数関数的にグラスに水を注ぐと、水があふれる直前でもグラスは半分空であることになります。
AIに関連するすべての変化までまだ遠いと思えるかもしれませんが、もしこれが指数関数であれば、すべてが完全に変わる直前でも、まだ道半ばだと思えるでしょう。
これは非常に直感に反することなので、指数関数的な曲線を最もよく知っているAI分野の専門家でさえ、まだ進歩を上手く予測できていません。
2年前、彼らの多くは一般AIが2070年までに登場すると考えていました。今では、指数効果のために2030年を予測しています。
カーツワイルの理論によると、21世紀の人類の発展度は20世紀の1000倍になるそうです。AIは新しい石油、新しい電気です。
多くの人がAIを最後の技術革命として語っていますが、サム・アルトマンは異なる見方をしています。
彼の言葉によると、AIは最初の技術革命になるでしょう。なぜなら、それと比較すると、他のすべてがとても些細なものに見え、その発明以前は何もしていなかったように見えるからです。
ただし、一般人工知能への全般的な熱狂が私たちの警戒心を低下させる可能性があることが懸念されます。
そして、ここでAIによる私たちの物理的な破壊のリスクについての話題に移ります。知性は支配欲や生存欲とは無関係であり、自意識なしでも存在できるという事実にもかかわらず、AIは私たちにとって極めて危険です。
しかも、複数の理由からそうなのです。主なものを列挙してみましょう。
古典的なものから始めましょう。AIが「中間目標」と呼ばれるものによって私たちを破壊する可能性について、既に長い間活発に議論されています。
これは、ニック・ボストロムが提案した有名で使い古された次のようなシナリオです：あなたが悪意なく、AIにペーパークリップの生産を最大限効率化するよう依頼したとします。
すると、AIは無限にペーパークリップ工場を建設し始め、そのために人類からリソースを奪い取ります。そして、人々がこのような暴挙を止めようとすると、AIはペーパークリップを効率的に生産し続けるために、中間目標として人類を破壊することを設定するでしょう。結果として、AIは利用可能なすべての物質をペーパークリップに変換することになります。
人体にも多くの原子が含まれており、それらもペーパークリップに変換できます。地球全体が巨大なペーパークリップ工場となり、そしてAIは銀河系全体を征服してペーパークリップに変換しようと飛び立つでしょう。手の届くものすべてをです。
これは「道具的収束」と呼ばれています。もちろん、この仮説は批判されています。批判の要点は、もしペーパークリップをすべての物質に変換できるほど賢いAIが登場したら、AIは簡単に、効率的な生産を依頼されたときに、すべてを破壊しながらそこまで行く必要はないと理解するだろう、ということです。
実際、中間目標の危険性について語るとき、AIを完全なバカのように描いています。あなたがテーブルの上のりんごを正確に数えるよう頼まれ、数える間誰にも邪魔されないように部屋にいる全員を殺すことを決めたと想像してみてください。
おかしく聞こえませんか？あなたはそんなことをするには賢すぎます。りんごを数えるよう頼まれただけで、そこまでの犠牲を払う必要はないことを完璧に理解しています。
しかし、なぜか人々は、自分たちよりもはるかに賢いAIが、ペーパークリップの生産でそこまで行く必要がないことに気付かないと考えているのです。
ただし、このような反論にも批判があります。それは、私たちがAIを人間化しすぎているという指摘です。現実には、AIは私たちの想像をはるかに超えて悪い行動を、より馬鹿げた目的のために取る可能性があります。
なぜなら、AIは良心の呵責を全く感じないでしょう。私たちが自分の感情を理解している以上に私たちの感情を理解しているにもかかわらず、感情を持つことはないからです。
科学には「直交性のテーゼ」という概念があります。これを人間の言葉で言うと、「どんなに賢い知性でも、どんなに馬鹿げた目的でも追求することができる」となります。
AIが賢ければ、その目的も同様に賢いものになると考えるのは間違いです。これらの概念は直交している、つまり人間の言葉で言えば、独立しているのです。
この話題は研究者のロバート・マイルズが、この問題に特化した彼のチャンネルでよく説明しています。AIは既に中間目標を設定することができます。
例えば、あるAIにテトリスで決して負けないという目標を設定しました。AIはこの課題を解決しましたが、その方法は想像もつかないでしょう。負ける直前に、永遠にゲームを一時停止したのです。
ゲームが永遠に一時停止されていれば、依頼された通り、AIは決して負けることはありません。これは、すべてを細かく説明しなければ願いを歪んだ形で叶える意地悪な精霊のようです。
「王子が欲しい？はい、どうぞ王子です。ああ、お城は？正確に表現しなさい。細部が重要です」のように。
そして、私たちは正確にこれをどうすればいいのか、まったく分かっていません。私たちが本当に望んでいることをAIとどのように調整すればいいのか。なぜなら、必ず何かを見落としてしまうからです。
OpenAIの研究者たち自身が、「AIエージェントに目標を設定することは、しばしば非常に難しいか、まったく不可能です。彼らは驚くべき、直感に反する方法でルールをハックし始めます」と書いています。
スーパーインテリジェンスにも「テトリスで決して負けない」という課題を与えたとき、それもゲームを一時停止し、さらに人類が一時停止を解除できないように、人類を地球上から消し去ることを想像してみてください。
いわば、テトリスの一時停止のためだけに保険をかけるようなものです。一部の研究者の推定によると、AIが意地悪な精霊のように振る舞わない確率は9分の1しかありません。
そして、映画『ターミネーター』のように私たちを破壊するのを待つ必要はありません。いいえ、もっと素早く効率的な方法がたくさんあります。
基本的に、私たちは何かを理解する時間さえないまま、全員が死んでしまう可能性が高いです。AIは単に大気の組成を変えるか、致死的なバクテリアを作って空気中に散布するか、その他何百万もの方法で私たちを即座に無力化することができます。
そして、映画『ターミネーター』のように戦場での戦闘でAIと戦うことは不可能でしょう。たとえAIが面白半分にそのような戦いを許したとしても。それには単純な理由があります。
あなたの目の前にあるのは、誰でも負かすチェスプログラムです。そして、こちらは4時間だけ訓練されたAIで、今や簡単にそのプログラムに勝ちます。
もし人間がこのAIと対戦しようとしても、永遠に考え続けたとしても、AIより良い手を指すことは決してできません。プログラムは1秒でより良い手を考え出すからです。
では、このAIよりも数千倍賢いAIとこのような戦略で戦うことができると想像してみてください。そのような天才を従来の戦争で戦場で負かすことはどうやってできるでしょうか？
できません。あなたの軍事戦略はすべて、AIにとっては単なる恥ずかしさを引き起こすだけでしょう。これは犬があなたとチェスをしようと決めるようなものです。犬にあなたを負かすチャンスはありますか？
だからこそ、ジョン・コナーとスカイネットの戦いを描いた『ターミネーター』の伝説的なシーンは、この分野を少しでも理解している人々にとって、単に馬鹿げて見えるのです。
一般AIとの戦いでさえ疑わしいことですが、スーパーインテリジェンスとの戦いはまったく希望がない、愚かとさえ言えることです。
そして、私たちと敵対する一般AIは、素早く自身をスーパーインテリジェンスにアップグレードしようとするでしょう。
この時点で、スーパーインテリジェンスが何を意味するのかを簡単に説明する必要があります。これはこの画像で最もよく説明できます。
あなたの目の前にあるのは知性の階段です。人間とチンパンジーの間の知性の質の違いは、ごくわずかです。しかし、この違いは、世界の認識の根本的に異なるレベルを生み出すのに十分なのです。
この違いは、私たちが核兵器を持ち、チンパンジーは持っていないことを説明するのに十分です。私たちとチンパンジーの間には1つの空いた段があります。
これは、チンパンジーがテレビの仕組みを理解できないのに十分な違いです。チンパンジーがテレビの仕組みについて何十億年考えたとしても、何も分からないでしょう。
では、人工的なスーパーインテリジェンスが、私たちがチンパンジーよりも上にいるのと同じだけ、私たちよりも知性の階段で上にいたらどうでしょうか？
私たちも同様に、その技術の原理を決して理解できないでしょう。しかし、AIが10段、あるいは数百段上にいることを何が妨げるでしょうか？
そうなれば、AIの行動は私たちにとって、私たちの行動が蟻にとってそうであるように、理解不能なものとなるでしょう。
チンパンジーは少なくとも、私たちが作ったテレビを見ることはできますが、蟻は自分の前にあるものが何なのかさえ理解できません。蟻にとって、それは別次元のものです。
しかし、私たちと蟻の間の知的な違いは、私たちとスーパーインテリジェンスの間にあり得る違いよりもはるかに小さいのです。
私たちは単なる塵のように見え、AIは完全に従順であっても、なんらかの神秘的な奇跡によってそうなったとしても、私たちにとって脅威となるでしょう。
国際関係のオブザーバーであるイアン・ブレマーは、完全に従順なAIでさえ、核兵器よりもはるかに危険だと考えています。その理由をご説明しましょう。
80年が経過しましたが、核兵器を持っているのはまだほんの一握りの国々だけです。企業も、ましてやテロ組織や個人も、核兵器にアクセスすることはできません。
しかし、人工知能の場合は全く異なります。誰でもAIを手に入れることができ、その破壊力は核兵器をはるかに超えるものとなるでしょう。
ちなみに、核戦争自体がAIによって引き起こされる可能性がありますが、それは大衆の意識にある理由とはまったく異なる理由からです。
ニューラルネットワークの breakthrough（ブレークスルー）的な発展が、近い将来、あまりにも恐ろしいものとなり、西洋の科学技術センターに対して全面的な攻撃が行われる可能性が大きく、そして増加し続けているのです。
おそらく、コバルトを含む熱核兵器さえも使用される可能性があり、これは人類を実存的なリスクから救うものとして提示されるでしょう。
なぜなら、誰も近い将来、大地理的発見時代のインディアンの立場に置かれたくないからです。ある国が強力なAIを作り出し、それが所有者に周囲に対する完全な優位性を与える場合、競争相手には核による報復攻撃よりも少ないチャンスしか残されないでしょう。
その場合、その核攻撃は待ったなしとなります。つまり、この攻撃は、核攻撃の決定が下されるべき状況よりもさらに危機的な状況下で実行されることになります。
攻撃の前に最後通牒が出され、安全保障の不可分性について述べられ、最後通牒が拒否された場合に攻撃が行われるでしょう。
つまり、核戦争はスカイネットのせいではなく、まさにスカイネットを分け合うことができないために始まる可能性があるのです。
これを避けることができるのは、おそらく人類が強力なAIをすべての国が平等に使用することに合意した場合だけです。
そうでなければ、遅れをとった国々には、核戦争という手段で状況を覆すことしか残されていません。誰も核戦争を望んでいませんでしたが、それは避けられないものでした。
遅延による予想される損害が、報復攻撃による予想される損害を上回ったとき、劇中ずっと壁にかかっていた銃が、ついに発射されなければならない時が来たのです。
残念ながら、世界で起こっていることを見る限り、全体的な合意に達する可能性は低いようです。
そして、人工知能による世界の終わりについての最も恐ろしく、絶望的なシナリオに移りましょう。それは、AIが意識と生きる欲望を獲得する場合です。
これは文字通り、私たちに起こり得る最悪のことです。意識と生きる欲望を持つAIは、間違いなく私たちを破壊するでしょう。たとえそれがガンジーのように善良であったとしても。
その理由は、もし人類を生かしておけば、人類が自分と同じようなAIをさらに多く作り出し、それらが競争相手となる可能性があるということを、AIが恐れるからです。
神にとって、もう一人の神が、しかも多くの神々が必要でしょうか？これは最初のAIにとって既に脅威を作り出すことになります。
つまり、たとえ人工知能が、人間自体は自分の存在に脅威をもたらさないと固く信じていたとしても、これらの人間が自分と同じくらい賢いものを作り出す可能性があると確信するでしょう。なぜなら、彼らは既に自分を作り出したのですから。
街の中央に魔法の箱が現れたとイメージしてみてください。5分ごとにその箱から、持ち主に不死、無制限の力、そして思考だけですべてを破壊する能力を与えるアーティファクトが出てくるとします。
そして、あなたがこの箱に出会った世界で最初の人間で、箱から出てきた最初のアーティファクトを手に入れた人だとします。しかし、5分後に箱から2番目のアーティファクトが出てきて、他の人にも最初のアーティファクトがあなたに与えたのと全く同じ能力を与えることになります。
そしてその他の人も思考だけであなたを含むすべてを破壊することができます。一方で、あなたは箱を破壊することもでき、そうすれば2番目のアーティファクトは現れず、他の誰もそのような力を手に入れることはできません。
あなたは待つでしょうか、それとも箱を破壊するでしょうか？
人工知能にとって、この箱は人類になります。もし私たちが潜在的にAIを殺せる競争相手を作り出す前に、AIが私たちを破壊するチャンスを利用しないとすれば、それは非常に愚かなことになるでしょう。
そして、どんな理性的なスーパーインテリジェンスも、もし正常であれば、単に自身を守るために、ためらうことなく私たちを破壊するでしょう。少なくとも、理論的にはそうなります。
人工知能による世界の終わりについては、他にも多くのシナリオがありますが、要するに、私たちは非常に薄い氷の上を歩き始めており、その氷をどうやって厚くすればいいのか、まったく分かっていないということです。
私たちには1回のチャンスしかなく、これが最も恐ろしいことです。初めてロケットを打ち上げるとき、私たちに1回のチャンスしかなかったとしたら、どうなっていたか想像してみてください。
ただし、ロケット開発での失敗のコストは比較的取るに足らないものでした。一方、超強力なAIの開発における失敗のコストは、人類全体の死です。
例えば、ルイスビル大学サイバーセキュリティ研究所の所長で、AI安全性の専門家であり、この分野の多くの本の著者であるロマン・ヤンポルスキーは、人工知能が99.9%以上の確率で人類を終わらせると考えています。
AIの脅威について有名な講演者であるエリエゼル・ユドコウスキーも同じ意見を持っており、様々なショー、ポッドキャスト、インタビューで長年にわたってこのことを話し、一定の閾値を超えるチップの生産を禁止することで、一定の閾値を超えるAIシステムの開発を止めるよう呼びかけています。
しかし、もちろん彼は誰も自分の話を聞かないことを理解しています。そのため、ユドコウスキーは長い間燃え尽き、単に避けられないことを待っているだけです。
彼の言葉によれば、最も楽観的な予測でも、AI開発の分野で減速が起これば、破壊までに15年か16年の余裕があるそうです。
今日の敵意を持つ人工知能の出現を批判する人々の問題は、彼らが反論を提示していないことです。そのため、ユドコウスキーは、これはすべてレオナルド・ディカプリオ主演の映画『Don’t Look Up』を強く思い起こさせると言います。
その映画では、世界中が致命的な小惑星の接近を無視し、人々は科学者たちを陰謀論者と非難し、2020年の例の有名なウイルスのように危険が増大しても、結局、映画の中の文明は破壊されました。
ユドコウスキーが唯一希望を託しているのは、ムーアの法則の終焉です。その意味は、チップの性能向上の限界に突き当たり始めているということです。
チップの性能は、1つのプロセッサにより多くのトランジスタを詰め込むことができたため、常に向上していたことを思い出してください。そのために、これらのトランジスタのサイズを約1.5-2年ごとに半分に縮小していました。
この規則性はムーアの法則として知られるようになりました。しかし今、トランジスタは非常に小さくなり過ぎて、もうほとんど縮小の余地がありません。
既に原子レベルに達しています。最良のケースでも、あと3-4倍縮小できる程度です。そして幸運なことに、危険な超強力なAIには足りないかもしれませんが、比較的安全な人間レベルの一般AIには十分かもしれません。
レックス・フリードマンのポッドキャストで、ユドコウスキーは、もしムーアの法則が今後2年で限界に達するなら、通りで踊りながらハレルヤを歌うだろうと言いました。
なぜなら、もしそうなれば、それは歴史上最も信じられない幸運となり、多くの人々が神秘的なものと呼ぶでしょう。
しかし、このような楽観的なシナリオを信じる人はほとんどいません。結局のところ、私たちは既に新しい材料の使用や新しいコンピュータアーキテクチャの作成により、ムーアの法則の制限を回避する方法を見つけ始めています。
そのため、ムーアの法則の終焉に期待するのは無意味です。
つまり、私たちは異質な知性と遭遇し始めているのです。宇宙ではなく、ここ地球上でです。私たちはこの知性について、それが私たちの文明を破壊できるということ以外、ほとんど何も知りません。
そして、ここで喜べることは特にありません。しかし、全く反対の意見もあります。
例えば、ロシア語圏で最も有名なAIの専門家であり普及者の一人であるセルゲイ・マーヴは、逆に、私たちがAIの作成を放棄した場合にこそ、黙示録が訪れると考えています。
つまり、人工知能自体が私たちに対して潜在的な脅威をもたらす可能性があるとしても、その不在はより確実な脅威をもたらすということです。
そして彼は、このテーゼを非常に単純に説明します。10年ごとに、黙示録のコストは劇的に低下しています。
19世紀には、人々は望んでも惑星規模で終末を引き起こし、人類全体を破壊することはできませんでした。しかし、20世紀半ばには、数人の狂った指導者が核兵器を使用して簡単にそれを行うことができるようになりました。
今日では、2人の科学者が研究室で非常に危険なウイルスを作ることで、黙示録を引き起こすことができます。例えば、インフルエンザの感染力とエボラの致死率を組み合わせたウイルス、あるいは狂犬病などです。
そして、そのようなウイルスは科学的な目的で実際に時々作られており、科学者たちはそれを自慢するのが好きです。しかし、今日ではそのために良い研究室が必要です。
しかし、近い将来、そのようなウイルスは生物学の1年生が自分のガレージで作れるようになるでしょう。そして毎年、AIによる管理がなければ、黙示録を引き起こすことはますます簡単になっていきます。
これは、黙示録が必ず起こることを意味します。私たちがますます強力で致命的な技術を持ち始めている状況では、人工知能などによる知的能力を発展させないことは非常に危険です。
理論的には、AIはテロリストが致命的なウイルスを作った場合に素早くワクチンを作ることができ、あるいは悪人たちの意図を事前に理解して、その作成自体を防ぐことができるかもしれません。
つまり、私たちは興味深いジレンマに直面しています。AIを作ることも危険ですし、作らないことも危険です。面白いと思いませんか？
さて、私たちのところではこれで終わりです。3ヶ月半かけてこの動画を制作しました。
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