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私たちが目にしているのは、残念ながら事実として、アメリカ合衆国では世界最高のAIを生み出そうとしており、中国では世界で最も効率的なAIを、そしてヨーロッパでは世界で最も規制されたAIを目指しているということです。
ザッシャ、こんにちは。ほら見てください、あなたが舞台に上がると、通路にまで人が立っていますよ。楽しんでください。きっと皆さんあなたのために来たのですね。そう受け止めるしかありませんね。
皆様、こんにちは。このように大勢の方々にお集まりいただき、そしてAI時代：大規模AI変革への準備というこの講演にご参加いただき、ありがとうございます。これから4時間の講演を…いや、4時間ではありません。20分いただいており、ほとんど延長することなく進めていきたいと思います。
まず始めに申し上げたいのは、このAI変革が起こるかどうかという議論はもう行わないということです。すぐに準備の話に入りたいと思います。そして、私の見解では十分に議論されていない感情について話したいと思います。それは恐れです。
多くの人工知能に対して恐れを抱いているのは明らかです。一方で、この分野では非常に詳しい人々が、その恐れをさらに大きくしようとしているのは少し困ったことです。約1年前の2023年5月に公開書簡が発表されました。たった1文でしたが、その中で人工知能だけでなく、パンデミック、核災害、人類の絶滅という言葉が使われていました。
この短い基調講演で、私はその恐れを取り除きたいと思います。まず申し上げたいのは、人類の絶滅については心配する必要がないということです。当面の間、人間の方が機械よりもそれを上手くやれるでしょう。
では、専門家の大多数が、このAIによる変革に最も良く準備できていると考える企業を見てみましょう。それはGoogleです。過去15年間でおそらく数千億を人工知能に投資し、地球上で最も優秀な人材を集めてきました。ある時期には、人工知能に関する学術論文の50%以上が、カリフォルニアでGoogleの支援を受けて、あるいはGoogle社員によって共著されていました。
Googleは早い段階から正しい姿勢を持っていました。2018年には興味深い発言があり、GoogleのCEOは人工知能は火や電気よりも重要だと述べています。私も人工知能に対してとても楽観的ですが、それでもそこまでは言い過ぎだと思います。
しかし、我々が確認できるのは、Googleが世界中のほぼすべての資金と、地球上で最も優秀な頭脳と、正しい姿勢を持って人工知能による変革に備えてきたということです。それにもかかわらず、2022年11月30日にChatGPTが、それまでこの業界の外ではあまり知られていなかったスタートアップによって公開され、数日のうちにGoogleは赤色警報を発令せざるを得なくなりました。
赤色警報とは具体的に何を意味するのでしょうか。それは、最高の、最も高価で、最も包括的な準備をしていても、依然として劇的な驚きを受ける可能性があるということです。私は、これが大規模なAI変革の最初の特徴の一つだと考えています。
一方では、ChatGPTやGoogle、つまりAI分野におけるテクノロジーの最先端があり、他方では、ここドイツでも2024年にまだ大手一般雑誌で「2024年のベストファックス機7選」という記事が掲載されるような状況です。
このAI変革において、一方ではテクノロジーの最先端が革新的な技術を持ち、他方ではこの国の一部がまだファックス機のドイツに生きているということを常に念頭に置く必要があります。
例えば、ロバート・ハーベック副首相が今朝、すべてのドイツの行政機関にChief AI Officerが必要だと言うことは考えられないでしょう。これは数週間前の今年3月にジョー・バイデンが行ったことです。変革が起きていることを真剣に受け止めるという基本的な前提は、政治的にも認識できます。
私たちが見ているのは、残念ながら事実として、アメリカ合衆国では世界最高のAIを作ろうとしており、中国では世界で最も効率的なAIを、そしてヨーロッパでは世界で最も規制されたAIを目指しているということです。これが企業にとって本当に賢明な手だとは確信が持てません。
そのため、私たちが共に大規模なAI変革に対する感覚を養うことが非常に重要だと考えています。感覚とは、少ないデータポイントでも、おおよその方向性を感じ取れる一種の感情的なヒューリスティクスです。これは十分に難しいことですが、実際に多くの個別の分野で、今日すもAIの起点が意外なほど多くドイツにまで到達しているのを目にしています。
数週間前には非常に興味深い洞察がありました。「のろまな」ドイツの司法でさえ、人工知能によって、これまでは不可能だった自動化とスケーラビリティの全く新しい形態が実現できることに気づき始めています。
私の好きな例の一つは、人工知能を使った仮想化です。これにより、これまで考えられなかったような製品、つまり実体のある製品でも仮想化・デジタル化することができます。例えば、人工知能を使って畑で害虫や不適切な植物を正確に識別し、レーザーで除去する機械があります。2300種類の昆虫を識別できますが、昆虫の死滅も問題になっているため、ロバート・ハーベックがどう感じるかはわかりません。
しかし、ここでは以前使用されていた化学物質を人工知能で置き換えることができます。この形の仮想化は、非常に大きな変革をもたらすだけでなく、多くの分野でまだどのように機能するのかわかっていません。これは初めてのことではありませんが、深く理解していない、そして当面は理解できないかもしれない技術によって、世界や社会、文明が変化しているのです。
Googleでさえ驚かされたということは、素晴らしい報告です。それは様々な分野でどのように起こっているのかを示しています。実際、ChatGPTにプロンプトで圧力をかける、つまり少し恐れを与えると、ChatGPT、より正確にはGPT-4というその背後のモデルは、より賢くなります。
私たちはまだ多くのことを理解していません。この変革がどのように進むのかということも、そしてそれは私たちだけでなく、この分野で間違いなく第一人者である人々にも当てはまります。
例えば、MetaのCEOであり、2018年のチューリング賞（いわばAIのノーベル賞）受賞者のショートインタビューがあります。面白いことに、ChatGPTの登場11ヶ月前にポッドキャストインタビューで、彼は次のように述べています。そして、特に賢い人が、11ヶ月後にChatGPTを使って、彼が回答不可能だと説明したまさにその質問をしたところ、突然その回答が得られたのです。
このビデオがTwitterで公開されましたが、人工知能分野の絶対的なリーダーの一人でさえ11ヶ月先を予測できず、さらにはGPT-5000でさえGPT-3.5ができたことはできないだろうと言っていたとすれば、このAI変革における個々の分野の予測がいかに複雑で困難かがおわかりいただけるでしょう。
そして、OpenAIの創設者サム・アルトマンの言葉を引用して常に強調しなければならないのは、ChatGPTはまだ始まりに過ぎないということです。生成AIはまだ本当に始まったばかりです。これは数日前の引用ですが、ChatGPTは良くても少し恥ずかしいレベルで、GPT-4は皆さんが今後数年間で使用する中で最も愚かなモデルになるでしょう。
実際、私たちは気づいています。そしてこれは真実だと思いますが、私たちはこの発展の始まりにいて、その終わりはまだ全く見えていないということを理解しています。それは、残念なことに人間には自分自身と自分の経験の価値を過大評価する傾向があるからでもあります。
この会場には、コミュニケーション分野でおよそ1200万年分の職業経験があると推定されます。もちろんそれには価値がありますが、人間の観点からすると、その経験の価値は大抵過大評価されています。
7年前の例を持ってきました。当時、古典的な人工知能にとって大きなブレークスルーがありました。多くの方が学校で聞いたことがあるでしょう。Alpha Goです。より正確にはGoです。このアジアのボードゲームには無限とも言える手の可能性があり、事前に計算することが非常に難しいのです。
長い間、Goは人工知能には解けないと考えられていました。チェスは90年代にすでに克服されていましたが、Goは違いました。中程度のGoプレイヤーでも、優れた人工知能に対して定期的に勝利を収めていました。
しかし当時、誰かが「人類の過去3000年間における最高の手、正確には3000万の最高の手を分析してみよう」というアイディアを思いつきました。このゲームはすでにそれだけの期間プレイされ、記録されてきたのです。
Alpha Goは人類の最も賢明な手3000万手から学習し、実際にAIは当時の世界チャンピオンのイ・セドルに4対1で勝利するほど優れていました。
しかし、チームの誰かが非常に重要な質問をしました。「私たちが学習したこれらの手が、本当に最高の手だったのだろうか？それとも、単に人間が思いついた中での最高の手に過ぎなかったのではないか？」
これを検証するために、Alpha Go Zeroを開発しました。これは、ルール以外何も知らない2つの人工知能が対戦するだけのものです。正確には2900万回対戦を行いました。
そして、Alpha Go Zero（人間の経験データなし）を、Alpha Go（3000年分の人間の経験データ）と対戦させました。人間の経験データを全く持たないAlpha Go Zeroが、100対0でAlpha Goに勝利したのです。
私の悲しい義務として皆さんにお伝えしなければならないのは、これは人類が3000年間Goをプレイしてきたにもかかわらず、このゲームが本当にどのように機能するのかを理解していなかったということを意味します。
これは7年前のことでした。AIが活動している分野の複雑さは、これがより単純な例であっても、確かにこの方向で測ることができます。
そのため、私はAIによる変革において、バリューチェーンの各ステップをAIの可能性について検証する必要があると考えています。それも、皆さんの多くが働いている分野でまさにそうする必要があります。
例えば、予想外の結果が得られる可能性があると思います。2022-23年の知見として、Walmartが問題解決を試みた例があります。Walmartは世界最大の小売業者の一つで、14万の供給業者を抱えています。
彼らは、誰もそれらの供給業者と話をせず、単にPDFをアップロードしたりダウンロードしたりするのではなく、ChatGPTの前身のような人工知能で自動化してみようと考えました。
実際に行ってみると、特定の分野での購買コストを最大25%削減できただけでなく、さらに興味深いことに、供給業者の大多数、正確には4分の3が、人間よりもチャットボットとの対話を好んだのです。
なぜそうなったのかについては意見が分かれるかもしれませんが、そうなったという事実と、これらの販売者がおそらくチャットボットとの対話を好んだにもかかわらずこのコスト削減が実現できたということは、ある方向性を示唆しています。
つまり、人間と機械の相互作用は、私たちが認識しているのとは異なる形で機能するということです。おそらく多くの分野で、平均して25秒しか時間を取れないようなキーアカウントマネージャーと話すよりも、機械と話したいと考える人が多いのかもしれません。
この変革について考える際、皆さんの仕事に直接影響を与える可能性があるだけでなく、今朝ロバート・ハーベックが言及したような分野についても、より深く掘り下げてみましょう。
私たちは皆、Soraを見てきました。つまり、すでに舞台でも話題になっていたOpenAIのビデオプロジェクトです。これは典型的な今日のSoraのプロンプトです：「Chinese Luna New Year celebration video with Chinese Dragon（中国の旧正月のお祝いビデオと中国のドラゴン）」。これは数週間前の発表で示されたもので、このような結果が得られます。
つまり、実際には存在しないビデオが作られるのです。私たちがコミュニケーションの分野で準備しなければならないのは、将来的にはこのようなプロンプトが可能になるということです。「少し高価な商品をソーシャルメディアで可能な限り多く販売するための30秒のビデオを作成してください」というように。
ここにいる皆さんの少なくとも4分の1の仕事が…そこまで言うつもりはありませんが、人工知能の継続的な改善とともにこれを推し進めていくと、例えばTikTokがどれだけのデータを持っているかを考えると、明らかです。
もし彼らがこのようなオファーをし、「あなたのターゲット層に向けて、まさにそのデータに基づいて最適に準備できます」と保証したら、人々は本当に従来の代理店に行って戦略を立ててもらうでしょうか？それとも単にお金をこの奇妙なTikTokマシンに投入するでしょうか？
私は、これこそが問わなければならない質問だと思います。そして、次のステップ、AGI（Artificial General Intelligence：人工汎用知能）の日常的な急進性について考える時、遅くともその時には問わなければなりません。私はこれを人工超知能と呼んでいますが、これはこの言葉の使用を正当化するほどの規模に達しています。
最後の締めくくりとして、サム・アルトマンが数日前に言った言葉があります。「5億ドルを燃やそうと、50億ドルを燃やそうと、500億ドルを燃やそうと、私にはどうでもいい。私たちはAGIを探求しているのだ」。
その理由は、ほぼすべての業界、ほぼすべての分野、ほぼすべての業務プロセスにおいて、人工知能が革命的な影響を与える可能性があるからです。そしてそれが今日すでに人類の知識に対してどのような意味を持つかは、OpenAIが1000万ドルのパッケージでGoogleから個々の人材を引き抜こうとしていることからも分かります。なぜなら、私たちがこれにどう対処するかが将来にとって非常に重要だからです。
最後の質問は単純です。これは私たちが構築したツールなのか、それともサム・アルトマンが言う生き物なのか。これは昨年11月からの問いですが、皆さん個々人が哲学的に見出さなければならない具体的な答えとは別に、私は最後のスライドとして、というよりも最後から2番目のスライドとして、一つの呼びかけを用意しました。
なぜなら、技術において、そして人工知能においても、繰り返し現れる法則があるからです。それは技術の良い面と悪い面に関する法則です。実際、AIの悪い面は自然に現れてきますが、良い面については私たちが集中的に、そして共に取り組まなければなりません。
私が責任を巧みに移行させたことにお気づきでしょう。なぜなら、この大規模なAI変革の実現において、皆さんが決定的な歯車だと考えているからです。皆さんが「集中的に、そして共に」取り組む主体なのです。
これは、この国が15年後、20年後も豊かな国であり続けるために不可欠だと信じています。ご清聴ありがとうございました。もっと知りたい方は、このドメインをチェックしてください。週次の更新があります。ありがとうございました。
素晴らしい、ザッシャ。注目度を見ればわかりますね。皆さんがあなたの言葉に釘付けになっています。AIは興味深いテーマですね。来年もここでお会いしましょう。私はそう願っています。いずれにせよ、招待状を送らせていただきます。ザッシャ・ロボ、皆様、ありがとうございました。
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