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イーサン・ミクが最近発表したエッセイでは、「最近、AI業界に変化が起きた。研究者たちが、超知能的なAIシステムの到来について緊急に語り始めたのだ。この知性の洪水は遠い未来ではなく、差し迫っている」と述べています。彼はこれらの兆候を総称して「洪水の予言」と呼び、それがエッセイのタイトルにもなっています。
興味深いのは、これらの噂が通常のテクノロジーのハイプサイクルからではなく、主要なAIラボの内部の研究者たちから発せられていることです。彼らは、私たちが根本的なブレークスルーに近づいていることを本気で確信しているように見えます。
先週のスーパーインテリジェンスのセグメントでも議論したように、彼は私たちも話し合った幾つかの兆候について言及しています。例えば、OpenAIのo3モデルが、インターネットにアクセスできるPhD保持者でさえ専門外では34%しか正解できないテストで87%の正確性を達成したことや、非常に難しい数学の問題を解決し、ARテストで優れた成績を収め、人間のベースラインに匹敵あるいは凌駕する流動性知能を示していることなどです。
また、実用的なAIエージェントの出現も始まっています。特にミクは、その主要な例としてGoogleのGeminiとDeep Researchについて言及しています。例えば、Deep Researchにスタートアップの資金調達方法について調査を依頼したところ、173のウェブサイトを分析し、数分で包括的な17ページのレポートを作成しました。
ミクはこれら全てを超知能の到来を予告する「洪水の予言」と考えていますが、それでも興奮は現実的に抑制すべきだと述べています。たとえラボがAGIに到達することについて正しかったとしても、実際の社会への採用と統合のペースは、技術の理論的な可能性よりもずっと遅くなる可能性が高いと主張しています。
また、AI研究者たちがアライメントと安全性に関する技術的な課題に焦点を当てている一方で、社会がこれらのテクノロジーの展開にどのように適応し、形作っていくべきかについてはあまり注目されていないと指摘しています。
ポール、こういったタイプのエッセイやラボからのコメントで繰り返し出てくるテーマの一つは、「本当に何が来るのか理解している人はごく少数だ」というものですが、あなたの意見では何が来るのでしょうか？なぜこれほど少ない人々しか理解していないように見えるのでしょうか？
そうですね、実は先週、ヴィダント・ミスラのツイートを見ました。以前も番組で言及したことがある人物です。彼は2017年にAI企業をHubSpotに売却し、その時に私と知り合いました。当時、私のエージェンシーはHubSpotと多くの仕事をしていました。その後、OpenAIで2年間推論の研究に携わり、現在はDeepMindで推論研究者として働いています。
彼はこうツイートしています。「世界中で何が来るのかを本能的に理解している人は数百人程度でしょう。その大半はDeepMind、OpenAI、Anthropic、Xにいますが、外部にも何人かいます。急速なアルゴリズムの改善、反復的な自己改善のための強化学習環境の構築への積極的な投資、そして既に数百億ドルがデータセンター建設に投じられていることの総合的な効果を予測できなければなりません。私たち全員が間違っているか、もしくは全てが変わろうとしているかのどちらかです。」
あなたの質問について、なぜ人々が理解していないのかという点ですが、彼が指摘しているように、これらのものがどれほど速く改善されているのか、自己改善や再帰的な自己改善の概念、特定の領域やより一般的にモデルを本当にスマートにするための強化学習の価値、そして今後5年間でこれらのデータセンター、つまり先週話したAI工場や知性工場を構築するためにすでに割り当てられている莫大な資金について理解していないのです。
ちなみに、ヴァントは実は2022年のMACONイベントで基調講演を行い、その時のセッションで私は彼に「なぜこの研究をしているのか」と尋ねました。2022年当時、AGIは一般的な会話題ではありませんでした。私はヴァントの経歴を知っていました。彼はAI企業を設立・売却しただけでなく、コロンビア大学で理論宇宙論、実験宇宙物理学、実験素粒子物理学を学んだ非常に賢い人物です。
科学やAI、ビジネスの分野で何でもできる立場にある彼に、なぜAIの推論研究に取り組んでいるのか尋ねたところ、要約すると「豊かな未来は可能であり、AGIがその実現への道だと信じているから」と答えました。AGIが手の届くところにあると信じ、それを構築して実現したいと考える人々が自分のような研究者だと言いました。
この文脈を踏まえて、1月10日のサムのツイートについて話しましょう。これはイーサンが言及していることに関連します。サムはこうツイートしています：「o3の軌跡は次のようになるだろうという予測：1.『なんてこった、これは私より賢い。全てが変わる』あ、10分経過。2.『そういえば今日の夕食は何だろう』さらに10分経過。『o3がこんなに劣っていて遅いなんて信じられない。早くo4を出してほしい』」
これは、私たちが異常な異星の知能を手にして、それが素晴らしいと思っても、すぐに日常生活に戻ってしまい、その素晴らしさを忘れてしまうような世界だと思います。
実は今朝、妻とコーヒーを飲みながらこのポッドキャストの準備をしている時に、どうやって人々に今起きていることを説明すればいいのか考えていました。妻に「こんな説明はどう思う？」と話してみたんです。マイク、これが理解できるか聞いてみてください。
私が思うに、多くのリーダーたちは現在の生成AIの能力と潜在的な影響を理解するのに苦労しています。例えば、チームの一人を例に取ってみましょう。マイクと私はこれをどんなビジネスでもできると実証してきました。どんな企業でも、どんなチームメンバーでも、組織内のどんな人でも、その人の仕事を評価し、仕事の80%を占める3〜5の主要タスクを特定し、それらを実行するための3つのカスタムGPTを構築して、それらのGPTの使い方を教えることができます。
一人の従業員の仕事をタスクに分解し、3つのカスタムGPTを構築して支援すると仮定すると、保守的に見積もっても90日以内に（実際はおそらく9日以内に実現可能ですが、あえて控えめに言っています）最低でも10%の効率性向上が得られるでしょう。今日の多くの職種では、適切なトレーニングを受ければ、簡単に20〜30%の向上が見込めます。
これを具体的に計算してみましょう。1ヶ月の平均労働日数は22日（正確には21.76日）で、1日8時間労働とします。実際には多くの人がそれ以上働いていますが、単純化のためにこの数字を使います。つまり、フルタイム従業員の月間労働時間は176時間で、簡単のために180時間に切り上げましょう。10%の効率向上は従業員一人当たり月18時間の節約になります。計算は合っていますよね、マイク？
従業員一人で月18時間の節約です。10人規模の会社で全員が採用した場合、同じプロセスを10人に適用すると、月180時間、つまり一人分のフルタイム従業員の時間が節約されます。100人規模の会社では月1,800時間、つまり10人分のフルタイム従業員、1,000人規模の会社では月18,000時間、つまり100人分のフルタイム従業員、10,000人規模の会社では月180,000時間、つまり1,000人分のフルタイム従業員の時間が節約されることになります。
これは現在のモデルでの話です。OpenAIは1年以上GPTを改善していません。これらを立ち上げて少しの調整を加えただけですが、OpenAIの既存のGPT機能と既存のモデルがあれば、私たちはすべての会社、すべての業界でこれを実現できます。10%の効率向上が見込めない知識労働者を思いつくことができません。
では、どうやってAIが今後2年間で雇用市場と経済を完全に破壊しないと言えるでしょうか？唯一の理由は、理解の継続的な欠如です。私たちにはAIリテラシーの問題があります。いつも話していることですが、GPTがこれをできること、GPTを構築して仕事を支援することがこれほど簡単だということを人々は理解していません。
もう一つの要因は、人間の変化への抵抗です。これは一部の業界では物事を遅らせるかもしれませんが、技術は変革を可能にします。破壊的な変化の可能性は、何もしないでいるには高すぎます。なぜなら、このシナリオでは同じ仕事をするのに必要な人数が少なくて済むからです。
私たちの考え方としては、誰もが選択を迫られています。今までのやり方を続けるか、変化を受け入れてAIリテラシーと能力を加速させ、AIを前向きに活用するかです。この演習を自分で試してみたい場合は、私が作成したジョブGPTツールを使用してください。smarter x.にアクセスしてジョブGPTを選ぶか、ツールをクリックするだけです。職種を入力すると、生成AIを使用できる様々な方法を分析し、エクスポージャーキーを提供します。
これは重要なことです。今日でも実現可能で、私たちの会社でも実践しています。以前も言いましたが、私たちは8人の従業員で、おそらく30〜50人規模のチームと同等の成果を上げています。1日や1週間で達成できることの観点から見ると、そして、どの企業でも同じことができます。
あなたの説明が素晴らしいと思います。数学的な説明だけでなく、何が起きているのかを明確に示している点です。つまり、人々は数学を理解していないか、これが可能だということを知らないという認識の欠如があるか、あるいはあなたが言ったように、可能だと知っていても抵抗があるか、誰にも言わないかのどちらかです。
驚くべきことは、これが今日実現可能な絶対的な基準シナリオ、言わば簡単な目標だということです。それが既に数字に表れています。これは少なくとも現在の業務に必要な人員を10%削減できるということです。より多くを生産しないとすれば。
そのことだけでも、特に理解している人にとっては目が覚めるような話だと思います。抵抗があることは理解できます。しかし残念ながら、あまりにも長く抵抗を続けると、あなたの雇用継続について誰か他の人が決定を下すことになるでしょう。
これを考え、「わあ、では今すぐそれをやろう」と考える企業にとっては非常に大きな競争優位性になります。繰り返しになりますが、私たちの立場としては、その10人や100人のフルタイム従業員を解雇するのではなく、新しい市場に進出し、新製品を作り、時間がなくて実行できなかったキャンペーンを追求するべきだと考えています。誰もが手に負えないほどの仕事を抱えているのですから。
計画を立て、リソースの再配分に積極的に取り組み、最初のトピックで話したようにスキルの向上や再教育を行い、組織により多くの価値を生み出せるよう人材を準備するべきです。単に人員削減を考えるのではありません。しかし、現実的に見て、上場企業やベンチャーキャピタル支援企業、プライベートエクイティ所有の企業は人員を削減するでしょう。それは避けられません。今年に入ってすでに、エンジニアの追加採用を控える計画や人員削減の見出しが出始めています。まずはテクノロジー企業から始まるでしょう。いつもそうですが、そしてそれはすでに起こり始めているのです。
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