【rabbit r1レビュー：AIを駆使した画期的デバイスの全貌】英語解説を日本語で読む【2024年2月24日｜@Matthew Berman】
最近レビューしたrabbit r1デバイスが大人気となり、多くの視聴者から関心を集めました。この$200のハードウェアは、自然言語を用いて様々なアクションを実行でき、主に声で操作します。rabbitから直接フィードバックを受け、視聴者の疑問や混乱を解消することにしました。特に、サブスクリプション料金が不要であり、Large Action Model（LAM）の効率性について説明しました。さらに、プライバシーとセキュリティに関する懸念にも対応し、ユーザーのデータ保護に注力していることを強調しました。
公開日：2024年2月24日
※動画を再生してから読むのがオススメです。
I did a review about the rabbit r1 device a few weeks ago, and it was my most popular video of all time.
私は数週間前にrabbit r1デバイスについてレビューをしましたが、これは今までで最も人気のある動画でした。
The day that the rabbit r1 was announced, I ordered one, and I cannot wait to get it so I can review it and show you all what I think of it.
rabbit r1が発表された日、私は1つ注文しました。届くのが待ちきれません。レビューして、皆さんにどう思うかをお見せしたいと思います。
I truly believe that this is the first step into what is going to be the future of computing.
私は本当にこれがコンピューティングの未来につながる第一歩だと信じています。
Direct natural language to AI to compute.
AIに直接自然言語を計算に変換します。
Now that first video that I made about it got over a million views in just a few weeks, so obviously this device has a lot of appeal, and at the very least, people want to know all about it.
最初に作ったその動画は数週間で100万回以上再生されました。明らかにこのデバイスは多くの魅力を持っており、少なくとも人々はそれについて知りたがっています。
And if you haven't seen anything about the rabbit r1 device, it is a $200 piece of hardware that you can carry around that essentially uses your natural language to perform actions on your behalf.
もしrabbit r1デバイスについて何も知らない場合、それはあなたが持ち運べる$200のハードウェアで、基本的にはあなたの自然言語を使って行動を代行するものです。
You could do everything from listening to music, to ordering an Uber, ordering food, going shopping, anything.
音楽を聴くことから、Uberを呼ぶこと、食べ物を注文すること、買い物に行くこと、何でもできます。
And the primary interaction method is your voice, not a touchscreen.
主なやり取り方法はタッチスクリーンではなく、声です。
And so I read through all of your comments, and there were a lot of common questions and confusions about the product.
そして私は皆さんのコメントをすべて読みましたが、製品に関する共通の質問や混乱がたくさんありました。
And so rabbit actually reached out to me after seeing my video and wanted me to address your comments directly.
そして、私の動画を見たrabbitが実際に私に連絡して、あなたのコメントに直接対応してほしいと言ってきました。
And so that's what I'm going to be doing today.
そして、それが今日私がすることです。
rabbit is sponsoring this video and wants me to answer a lot of your questions and clarify a lot of your confusions.
rabbitはこのビデオのスポンサーであり、あなたの質問にたくさん答え、あなたの疑問をたくさん明らかにしてほしいと望んでいます。
So I'm really excited to do this because I am genuinely so excited about this device.
私は本当にこのデバイスにとても興奮しているので、これをするのがとても楽しみです。
So let's go through some of the common questions and concerns that I found in your comments to that video.
では、あなたのコメントで見つけた一部の一般的な質問や懸念を見てみましょう。
And hopefully I can clear a lot of it up.
そして、多くのことを明確にできるといいですね。
First, let's look at this comment by at PMX.
まず、PMXさんのコメントを見てみましょう。
No subscription, but their LLM runs in the cloud, expensive.
定期購読はありませんが、彼らのLLMはクラウド上で実行され、高価です。
And the interaction with apps is done in emulators running again on the cloud, expensive times too.
そして、アプリとのやり取りは再びクラウド上で実行されるエミュレータを介して行われ、それも高価です。
So either they'll start charging for a subscription in a few months or they'll go bankrupt and the device will become a very nice looking paperweight.
数ヶ月後に定期購読料を請求し始めるか、破産してデバイスがとても見栄えの良いペーパーウェイトになるでしょう。
So very valid concern.
非常に妥当な懸念です。
People are so used to not only buying a hardware device, but also having to pay subscription fees.
人々はハードウェアデバイスを購入するだけでなく、定期購読料金を支払わなければならないことに慣れています。
I think a lot of you might be skeptical that not only is the rabbit device only $200, which is very inexpensive for any modern tech device, but they're not charging any type of subscription fee.
多くの方々が、rabbitデバイスがたった$200であり、どんな現代のテクノロジーデバイスにも非常に安価であるだけでなく、定期購読料金も請求されていないことに懐疑的かもしれません。
Now I talked to rabbit about this.
今、私はrabbitにこれについて話しました。
They have no plans to charge any subscription fees, but of course they could change their mind in the future.
彼らは定期購読料金を請求する予定はありませんが、もちろん将来考えを変える可能性もあります。
But for now, there are no subscription charges, and I know it's weird to hear that, but it is true today.
しかし、今のところ、定期購読料金はかかりません。聞くのが変かもしれませんが、今日の現実です。
And a little bit later in the video, I'm going to talk about why running rabbit OS and the Large Action Model and everything they do in the cloud is actually a lot less expensive than you think because the Large Action Model is very, very efficient.
そしてビデオの後半では、rabbit OSを実行し、Large Action Modelを実行し、クラウドで行うすべてが実際には思っているよりもはるかに安価である理由について話します。Large Action Modelは非常に効率的です。
And so there's no subscription plan.
定期購読プランはありません。
Once you get the device, you own the device and you can use it.
デバイスを手に入れたら、そのデバイスはあなたのものであり、使用することができます。
Next there seems to be a lot of confusion about what a Large Language Model versus what a Large Action Model actually is.
次に、Large Language ModelとLarge Action Modelの違いについて多くの混乱があるようです。
I think a lot of people think that it's just a marketing term and it might just be a Large Language Model with a few bells and whistles, but I want to clear up what it actually is.
多くの人々が、それが単なるマーケティング用語であり、いくつかの装飾が施されたLarge Language Modelであると考えているかもしれませんが、実際には何なのかを明確にしたいと思います。
A Large Language Model is based on the transformers architecture.
大規模言語モデルは、トランスフォーマーアーキテクチャに基づいています。
What it's really good at is predicting the next token in a series of tokens, basically the next word in a sentence.
その本当に得意なことは、トークンの系列の中で次のトークン、つまり文の次の単語を予測することです。
But that wouldn't have worked well with this application.
しかし、このアプリケーションではそれがうまく機能しなかったでしょう。
What rabbit does is it takes your natural language, converts it into what it thinks the action you want to accomplish is.
rabbitが行うことは、あなたの自然な言語を取り、達成したい行動だと思うものに変換することです。
And then, actually, performs the action on kind of a hidden operating system.
そして、実際には、隠されたオペレーティングシステム上でその行動を実行します。
So, if you can imagine taking out your phone, clicking DoorDash, going to a restaurant, ordering food, and completing the order, it is doing that for you.
自分の電話を取り出し、DoorDashをクリックし、レストランに行き、食べ物を注文し、注文を完了すると想像してみてください。それをあなたのために行っているのです。
So, it is actually figuring out how to click through an interface.
インターフェースをクリックする方法を実際に理解しているのです。
It's not connecting to an API.
APIに接続しているわけではありません。
And I'm going to show a clip as to why they decided to do that in a second.
そして、なぜ彼らがそれを行うことに決めたのかをすぐに示すクリップを見せます。
And not only that, because it's not using the transformers architecture, it is actually much more efficient and has a much lower cost to run back to the point of not having a subscription fee.
そして、トランスフォーマーアーキテクチャを使用していないため、実際にははるかに効率的でランニングコストがはるかに低く、サブスクリプション料金がないという点に戻ります。
But let me show you this video clip of Jesse Lyu on a podcast explaining the difference between a Large Language Model and a Large Action Model.
しかし、ジェシー・リュウがポッドキャストで説明しているビデオクリップを見せてあげましょう。それは大規模言語モデルと大規模アクションモデルの違いを説明しています。
We're not making any Large Language Model.
私たちは大規模言語モデルを作っていません。
The Large Action Model is neuro-symbolic.
大規模アクションモデルはニューロシンボリックです。
It's not a Large Language Model.
それは大規模言語モデルではありません。
Large language model, where we usually talk about is GPT-4 and Bard and Grok and all that.
通常、私たちが話す大規模言語モデルはGPT-4やBard、Grokなどです。
Those are based on Transformer and they require a ridiculous amount of GPU on the cloud to be able to train and get things right.
これらはTransformerに基づいており、クラウド上で訓練を行い、正確な結果を得るために膨大な量のGPUが必要です。
I don't think any startup raised $30 million can just all of a sudden make their own Large Language Model.
30億ドルを調達したスタートアップが突然自分たちの大規模言語モデルを作ることができるとは思いません。
For the record, we're not doing that.
記録のために、私たちはそれを行っていません。
We're working with all the best language models and small language models.
私たちはすべての最高の言語モデルと小規模言語モデルと協力しています。
And potentially, if there's open source language models, that's in the future, we would like to basically set up an internal evaluation to keep monitoring the performance from all these major vendors and we can switch on the fly.
そして、将来的にはオープンソースの言語モデルがあれば、基本的に内部評価を設定して、これらの主要ベンダーからのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて切り替えることができるようにしたいと考えています。
That's how rabbit OS works.
それがrabbit OSの動作方法です。
But we are focusing on Large Action Model, which we know for a fact that the language were designed to understand language better, but it performs really, really miserably, at least for now, on finishing the tasks.
しかし、私たちはLarge Action Modelに焦点を当てています。言語がより理解しやすいように設計されていることは事実ですが、少なくとも今のところ、タスクを完了する際に非常に非常に不十分なパフォーマンスを発揮しています。
And we don't like the way to work with APIs because API, while you're betting, everyone will give you API, which is not the case.
そして、APIと一緒に作業する方法が好きではありません。APIを使うと、誰もがAPIを提供してくれると思っているが、それは実際にはそうではないからです。
It's easier for open IT or big companies to encourage everyone to build API for them, but it's really hard for startups to convince all of a sudden you have 2,000 vendors working on your API in your format.
オープンITや大手企業は、皆に自分たちのためにAPIを構築するよう奨励するのが簡単ですが、スタートアップにとっては突然、自分たちのフォーマットで2,000のベンダーがAPIを作るよう説得するのは本当に難しいです。
Even if you have all the API, oftentimes, they don't 100% replicate the full feature of the application.
たとえすべてのAPIを持っていても、しばしば、それらはアプリケーションの全機能を100％再現していないことがあります。
That's why we were like, okay, hold on, let's take a step back.
だから私たちは、「ちょっと待って、一歩引いて考えよう」と思ったのです。
Let's think about a universal solution and let's create an AI for a universal solution to whatever the application is, is Android app, iOS app, Windows app.
普遍的な解決策について考え、Androidアプリ、iOSアプリ、Windowsアプリなど、どんなアプリケーションにも適用できるAIを作成しましょう。
How can we build a universal solution knowing that language model weren't designed to trigger actions?
トリガーアクションを設計するために言語モデルが設計されていないことを知っているので、どのようにして普遍的な解決策を構築できるか考えてみましょう。
So we actually use NeuroSymbolic to basically start.
実際には、NeuroSymbolicを使用して基本的に始めました。
We actually started working with data labeling companies.
実際には、データラベリング会社と協力し始めました。
We started collecting based on our own assessment.
私たちは自己評価に基づいて収集を始めました。
We actually assembled test groups to have real humans interacting with different kinds of software like Uber, like Spotify, like all the frequent apps.
実際に、UberやSpotifyなどのさまざまな種類のソフトウェアとやり取りする実際の人間がいるテストグループを組み立てました。
So we started this process about two and a half years ago.
このプロセスを約2年半前に開始しました。
We started collecting real humans interacting with all kinds of software and we get all those things in video recording.
私たちはさまざまな種類のソフトウェアとやり取りする実際の人間を収集し、それらのすべてをビデオ録画で取得しました。
And then we set up a NeuroSymbolic algorithm, which becomes today's Large Action Model, to basically feeding all these clips into the Large Action Model and ask our land to read the clips frame by frame.
そして、NeuroSymbolicアルゴリズムを設定し、これが今日のLarge Action Modelになり、すべてのクリップをLarge Action Modelにフィードし、私たちの土地にクリップをフレームごとに読むように求めました。
Probably the most common thing that I've seen both in the comments to the previous video I made, as well as across the entire internet is why couldn't this have just been an app on my phone versus a standalone device?
これまでに見た中で最も一般的なことは、以前に作成したビデオへのコメントだけでなく、インターネット全体で見られるもので、なぜこれが単なるアプリではなく、スタンドアロンのデバイスにならなかったのかということです。
And I'm going to answer this in a few ways.
そして、私はいくつかの方法でこれに答えます。
The first way I'm going to answer it is I come from the world of startups.
最初に答える方法は、私はスタートアップの世界から来ています。
The fact that rabbit is out there trying something completely new, trying to break the mold, trying to break the monopoly of Apple devices, Android devices.
rabbitが完全に新しいことを試み、Appleデバイス、Androidデバイスの独占を打破しようとしている事実。
I applaud them and they are truly showing us what I believe is the future of computing.
私は彼らを賞賛し、彼らは本当に私たちに、私が信じるコンピューティングの未来を示しています。
And they did not think that they could accomplish that with just being an app on a phone.
そして、彼らはただスマートフォンのアプリでそれを達成できるとは考えていませんでした。
Now when you take out your phone, the entire device is built around you using your finger to navigate through apps and within the app, find what you need to do.
今、携帯電話を取り出すと、デバイス全体が、指を使ってアプリを操作し、アプリ内で必要なものを見つけるためにあなたを中心に構築されています。
But rabbit is very, very different.
しかし、rabbitは非常に、非常に異なっています。
You are speaking natural language and you have an AI agent performing those actions on your behalf.
あなたは自然な言語を話し、AIエージェントがあなたの代わりにそれらのアクションを実行しています。
And that would not have been possible if they'd built this as just an app.
そして、これを単なるアプリとして構築した場合、それは可能ではなかったでしょう。
And then there's the concern of, okay, so now I have to carry around two devices.
そして、さらに、2つのデバイスを持ち歩かなければならないという懸念があります。
Well, a lot of people actually carry around multiple devices.
実際、多くの人が複数のデバイスを持ち歩いています。
So you have your phone, sometimes you have your laptop, you have your earbud, and now you're having your AR and VR devices.
携帯電話、時にはノートパソコン、イヤーバッド、そして今ではARやVRデバイスを持ち歩いています。
So to me, at least as an early adopter, I really don't mind carrying around another device because first of all, it's gorgeous in my opinion, it's small, it's lightweight.
少なくとも初期の採用者としては、私は別のデバイスを持ち歩くことを気にしません。まず第一に、私の意見では美しいし、小さくて軽量です。
And so if I get to carry around this device that I get to play around with what I believe is the future of computing, I don't mind that at all.
そして、私がこれからコンピューティングの未来だと信じているもので遊ぶことができるデバイスを持ち歩けるなら、私は全く気にしません。
And then a lot of people are also saying, okay, well, isn't Siri and Google assistant just going to add this?
そして、多くの人々が言っているのは、SiriやGoogleアシスタントもこれを追加するのではないか、ということですか？
Well, probably they're going to add some of these pieces of functionality, but they've also had 15 plus years to do so and they really haven't done it all that well.
おそらく、彼らはいくつかの機能を追加するでしょうが、それを行うために15年以上もの時間があったにもかかわらず、それをあまりうまくやっていないという事実もあります。
Now, of course, things are going to change and they're going to change rapidly going forward, but I'm looking forward to some competition in the market.
もちろん、状況は変わっていくでしょうし、今後急速に変化していくでしょうが、私は市場での競争を楽しみにしています。
And Apple and Google are trying to avoid the pitfalls of the innovators dilemma.
そして、AppleやGoogleは、革新者のジレンマの落とし穴を避けようとしています。
They have these existing products with these existing frameworks, these existing ways to think about things.
彼らはこれらの既存の製品と既存のフレームワーク、既存の考え方を持っています。
And it's really hard to break out of that mindset.
そして、その考え方から抜け出すのは本当に難しいです。
And so even if Siri evolves, even if Google assistant evolves, they're still going to have to work within the constructs of everything that they've built previously.
SiriやGoogleアシスタントが進化しても、それでも彼らは以前に構築したすべてのものの枠組みの中で作業をしなければならないでしょう。
And rabbit really wanted to innovate and do something completely new.
そして、rabbitは本当に革新し、完全に新しいことをしようとしました。
And again, I applaud them for that.
そして、その姿勢を称賛します。
Let me show you this video clip of Jesse Lyu describing why he decided to build his own hardware device versus just being an app.
ここで、ジェシー・リューがなぜ自分自身のハードウェアデバイスを構築することを決めたのか、アプリになるだけでなく、その理由を説明するビデオクリップを見せてください。
And I think he says it really well.
それを彼は本当にうまく言っていると思います。
Check this out.
これを見てください。
When do you feel yourself reaching for your iPhone?
いつ自分がiPhoneを手に取ろうと感じますか？
When do you feel yourself reaching for the rabbit?
いつ自分がrabbitを手に取ろうと感じますか？
When do you hit frustration points with either device?
どちらのデバイスでも挫折ポイントに達すると感じますか？
And how does that go into your thinking about does this at some point replace me bringing my phone with me and I have to maybe think about the hardware capacity of this device or maybe there's this rabbit, but there's two other versions.
そして、これが私が携帯電話を持参する代わりにこのデバイスを持参することを考える際にどのように影響するか、またはこのデバイスのハードウェア容量を考える必要があるかもしれないか、またはこのrabbitがあるかもしれないが、他に2つのバージョンがあるかもしれない。
Did you ever leave home without your iPhone and just take your rabbit?
iPhoneを持たずに家を出て、rabbitだけを持って行ったことはありますか？
Talk to me about that.
それについて話してください。
So first of all, any single direct actions, I'm leaning towards rabbit now.
まず第一に、どんな単一の直接的な行動でも、私は今はrabbitに傾いています。
Why?
なぜですか？
Why?
なぜですか？
Because when I start trying to accomplish that task, it's a speed of thoughts.
そのタスクを達成しようとすると、思考のスピードが速くなるからです。
And I have that already.
そして、それはすでに持っています。
And I feel it almost quicker and faster, more intuitive than find that analog button without even looking at it and just talk.
そして、それを見ずにアナログボタンを見つけるよりも、ほぼすぐに感じ、より直感的に話すことができます。
And the AI is accurate and good enough, that LAM is fast enough to get things done.
そしてAIは正確で十分に良いので、LAMは作業を早く終わらせるのに十分速いです。
So I'll give you some quick reference.
簡単な参考情報をあげます。
I'm always on multiple screens.
私は常に複数の画面を使っています。
I'm always on a lot of things daily when I'm working and maybe talking to other guys.
仕事をしているときや他の人と話しているときには、いつもたくさんのことをしています。
If I have something that I don't know, this is definitely faster.
何かわからないことがあれば、これは間違いなく速いです。
Forget about LAM.
LAMのことは忘れましょう。
Just search-wise.
ちょっと検索の点で。
It's way faster than I have to set up a new tab or go to the prom and start typing.
新しいタブを設定したり、プロンプトに移動してタイプを始めるよりもはるかに速いです。
Because you have the action button.
アクションボタンがあるからです。
It's kind of like a CB radio.
CB無線のようなものです。
You press the button and you say, define the word iconoclastic or define the word Donny Brook.
ボタンを押して、単語iconoclasticの定義を言ったり、単語Donny Brookの定義を言います。
You don't know the word Donny Brook.
単語Donny Brookを知らない。
You say, define the word Donny Brook.
単語Donny Brookの定義を言います。
I don't have to think, command tab, go to Google, define Donny Brook, et cetera, six or seven steps.
考える必要がありません、コマンドタブ、Googleに移動して、Donny Brookの定義を調べるなど、6、7ステップ。
Well, not even that.
いや、それでもない。
Some very advanced numbers.
非常に高度な数字です。
This gives you faster because I'll give you an actual case.
これは、実際のケースをお示しするので、より早く理解できます。
I was having a meeting with one of our existing investors.
私は、当社の既存の投資家の1人と会議をしていました。
They were asked about performance in comparison on sales and some numbers from other companies.
彼らは他の企業の売上やいくつかの数字と比較してパフォーマンスについて尋ねられました。
I genuinely don't know.
私は本当にわかりません。
I don't know what the revenue from a company last year.
昨年の企業の収益がわかりません。
If you think about, I searched on Google, there's 200 tabs.
考えてみれば、Googleで検索したら200のタブがあります。
Which one is accurate?
どれが正確なのでしょうか？
Which one is correct?
どれが正しいのでしょうか？
That's why we set up the strategic partnership with Perplexity, just to enhance that part.
だからこそ、私たちはPerplexityとの戦略的パートナーシップを設立しました。それだけを強化するためです。
So that's search alone.
それは単なる検索です。
Another thing is music.
もう一つは音楽です。
I can tell you, you will love this just because it can play music.
これが音楽を再生できるだけで、あなたはきっとこれを気に入ると言えます。
It's a second iteration of the classic iPod with the same level or even simpler level of control of this.
これはクラシックなiPodの第2世代で、同じレベルか、もしくはよりシンプルな操作方法を持っています。
I think just music play alone, that's definitely my number one in the past eight months, other than search.
音楽を再生するだけでも、過去8ヶ月で、検索以外では間違いなく私のナンバーワンだと思います。
Search is probably 70% of the music.
検索はおそらく音楽の70%を占めています。
Now I also saw a lot of concerns about privacy and security, and I want to touch on both of those things.
今、プライバシーやセキュリティに関する懸念もたくさん見かけたので、その両方に触れたいと思います。
So first, let's talk about privacy.
まず、プライバシーについて話しましょう。
And in fact, privacy is so important to rabbit that they actually have a page dedicated to it on their website.
実際、プライバシーはrabbitにとって非常に重要で、実際にそれについてのページをウェブサイトで公開しています。
So let's take a look at what they say directly about privacy.
では、プライバシーについて直接言及している部分を見てみましょう。
So first, because it's hardware and it has a camera, they have explicitly given it a physical way to block the camera in the device, which is awesome.
まず、ハードウェアであり、カメラが付いているため、デバイス内でカメラをブロックする物理的な方法を明示的に提供しています。それは素晴らしいことです。
And if we keep reading, it says r1 does not have an always listening mode.
もし読み続けると、r1には常にリスニングモードがないと書いてあります。
So this is also really important.
これも非常に重要です。
There's been a couple other AI hardware devices launched and they are always in listening mode, always in watching mode, and that always turned me off immediately.
他にもいくつかのAIハードウェアデバイスが発売されており、常にリスニングモード、常にウォッチングモードであるものがあり、それは私をすぐに引きつけませんでした。
This is much more opt in than opt out.
これは、オプトアウトよりもオプトインの方がはるかに多いです。
If you want to interact with the rabbit, you actually have to hold the button down or you actually have to take a picture.
もしrabbitと対話したい場合、実際にボタンを押し続けるか、実際に写真を撮る必要があります。
It is not always listening, it is not always watching, which I like.
常にリスニングしているわけではなく、常にウォッチングしているわけでもないので、私は好きです。
It only hears you when you hold the physical push to talk button.
物理的なプッシュトークボタンを押しているときだけ、rabbitはあなたの声を聞きます。
rabbit OS also features a gyroscope enabled privacy mode where all modes of input and output are disabled when the r1 is facing down.
rabbit OSには、ジャイロスコープを使用したプライバシーモードも搭載されており、r1が下を向いているときにはすべての入出力モードが無効になります。
And then there's the actual information that you're sharing with the r1 device.
そして、r1デバイスと共有している実際の情報があります。
We ensure that whatever you have shared with the r1 stays with it.
私たちは、r1と共有した情報がr1に残るように確認しています。
No one, including us, will be able to use personally identifiable information such as your name, phone number, email address, etc., for any purpose other than serving you.
私たちを含め誰も、あなたの名前、電話番号、メールアドレスなどの個人情報を、あなたにサービスを提供する以外の目的で使用することはできません。
You can choose to have rabbit OS remember or forget things with our rabbit hole web portal.
rabbit OSは、rabbit holeウェブポータルを使って、覚えたり忘れたりすることを選択することができます。
So it has a separate web portal where you're going to do things like authentication and controlling your information.
それには、認証や情報の制御などを行う独自のウェブポータルがあります。
And we are committed to never selling or sharing your data with any third party under any circumstances without your formal explicit permission.
そして、あなたのデータをあなたの明示的な許可なしに、いかなる状況でも第三者と共有したり販売したりすることは絶対に約束します。
So that is really, really important.
それは本当に、本当に重要です。
Even if you don't trust what they're saying, you can log into their web portal and remove any information that you don't want them having.
彼らの言っていることを信用しなくても、彼らのウェブポータルにログインして、彼らが持っていてほしくない情報を削除することができます。
And not only that, it actually spins up an isolated environment just for you and your agent.
そして、それだけでなく、実際にはあなたとあなたのエージェントのために独立した環境を立ち上げます。
When you interact with rabbit OS, you will be assigned a dedicated and isolated environment on your cloud for your own LAM.
rabbit OSとやり取りする際には、あなた専用のクラウド環境が割り当てられ、あなた自身のLAM用に独立した環境が提供されます。
When our rabbits perform tasks for you, they will use your own accounts that you will have securely granted us control over through our rabbit hole web portal.
私たちのrabbitsがあなたのためにタスクを実行する際には、rabbit holeウェブポータルを通じて安全に管理権限を付与していただいたあなた自身のアカウントを使用します。
So let's say you're logging into DoorDash or Spotify or any other service.
たとえば、DoorDashやSpotify、その他のサービスにログインしているとします。
You log into the web portal very securely using SSL, giving them authentication permission just like you would any other third party.
お客様が第三者と同様に認証許可を与えるために、SSLを使用してウェブポータルに非常に安全にログインします。
We do not store your passwords for these devices.
これらのデバイスのパスワードを保存しません。
rabbits will ask for your permission and clarification during the execution of any tasks, especially those involving sensitive actions such as payments.
ウサギは、特に支払いなどの機密行動を含むタスクの実行中に、許可と明確化を求めるでしょう。
So you're not accidentally going to order $500 worth of Snickers bars from DoorDash.
DoorDashから$500分のスニッカーズバーを誤って注文することはありません。
rabbits are a safe and respectful representation of a legitimate user.
rabbitは、正当なユーザーの安全で敬意を払った表現です。
We do not create fake accounts or spam accounts or engage in any abnormal access patterns or traffic to the target app.
偽のアカウントやスパムアカウントを作成したり、対象アプリへの異常なアクセスパターンやトラフィックに関与したりしません。
The AI agents that they're using look and behave like humans.
彼らが使用しているAIエージェントは、人間のように見えたり振る舞ったりします。
We do not attempt to reverse engineer any service or aim to replace existing API equivalents.
サービスの逆解析を試みたり、既存のAPI相当物を置き換えようとはしません。
We do not solve captures and we do not seek to significantly alter the user base of the apps.
キャプチャを解決したり、アプリのユーザーベースを大幅に変更しようとはしません。
So again, there should be no difference between the agent performing an action on your behalf and you performing it yourself.
代理人があなたの代わりに行動を行うことと、あなた自身がそれを行うことに違いはないはずです。
It is just saving you a ton of time by doing it for you.
それをあなたのためにやることで、たくさんの時間を節約しています。
And as I've mentioned, they're a startup, they're evolving, they're figuring things out.
そして、私が言及したように、彼らはスタートアップであり、進化しており、物事を理解しようとしています。
So they're trying to be extremely transparent and always improving.
彼らは非常に透明で常に改善しようとしています。
And again, coming from the startup world, seeing this type of innovation, I applaud them.
そして、再び、スタートアップの世界から来て、この種の革新を見て、私は彼らを賞賛します。
And so hopefully that answers some of your concerns about privacy and security.
プライバシーやセキュリティに関するいくつかの懸念に答えることを願っています。
You're not actually storing passwords on the device.
実際、デバイスにパスワードを保存していません。
It's all done securely in the cloud.
すべてはクラウドで安全に行われています。
The hardware device just acts as an interaction method between you and the agent.
ハードウェアデバイスは、あなたとエージェントの間のやり取り方法として機能します。
And now let me show you what Jesse Lyu has to say about authentication and privacy and security himself.
そして、さて、ジェシー・リュウが認証とプライバシー、セキュリティについてどう考えているかをお見せしましょう。
This is actually how authentication is going to work.
これが実際に認証がどのように機能するかです。
Take a look.
ご覧ください。
When I tell rabbit, hey, order me sushi, family of five, this amount of food, etc.
rabbitに伝えると、すしを5人前、この量の食べ物などを注文してくれと言うと、Uber EatsアプリやDoorDashアプリを使いこなす方法を知っています。
It knows how to use the Uber Eats app or the DoorDash app.
それから、rabbitデバイスはこのリクエストをクラウド上のあなたのサービスに送信します。
Now the rabbit device then fires off to your service somewhere in the cloud this request.
私はすでにWebインターフェースで認証済みです。Uber EatsとDoorDashのアカウントを認証しました。
I have already authenticated in a web interface, hey, I authenticated my Uber Eats and my DoorDash account.
私はすでにウェブインターフェースで認証済みです、ねえ、Uber EatsとDoorDashのアカウントも認証しました。
It knows the sushi restaurant I like.
そして、注文プロセスを開始します。
And then it starts this ordering process.
そして、注文プロセスを開始します。
And then I guess comes back to me with like, hey, just want to confirm this is what you want.
そして、戻ってきて、これがあなたが望むものか確認したいと言います。
And I say yes.
私ははいと言います。
And then what does it do?
それから、それは何をしますか？
It pops up an emulator of some type in the cloud.
それはクラウド上である種のエミュレーターがポップアップします。
And then you have this web emulator that has my login authenticated already.
そして、私のログインがすでに認証されているこのウェブエミュレーターがあります。
How does that work?
それはどのように機能するのですか？
So first of all, let's start from beginning authentication, right?
まず最初に、最初の認証から始めましょう、ね？
Because if you think about the device, it works quite different than the previous generation, because it doesn't have any software pre-baked in.
なぜなら、デバイスについて考えると、以前の世代とはかなり異なる方法で機能するからです。なぜなら、事前にソフトウェアが組み込まれていないからです。
It doesn't have anything pre-installed.
何も事前にインストールされていません。
It's literally just AI.
それは文字通りただのAIです。
It's your choice what kind of service you want to enable.
どのようなサービスを有効にするかはあなたの選択です。
And it's your choice how complicated and how advanced you want this device to be.
そして、このデバイスをどれだけ複雑で先進的にしたいかもあなたの選択です。
If you just say, hey, this is a cool looking iPod.
もしあなたが、「ねえ、これはかっこいいiPodだ」と言うだけなら。
I just want to use this to listen to music.
これを音楽を聴くために使いたいだけです。
Then you unlock the music feature, choose whatever vendors, it only will do music.
それから、音楽機能をアンロックして、どのベンダーを選んでも、音楽だけを再生します。
But tomorrow, if you want to start ordering food, you have to unlock that feature.
しかし、明日、食べ物を注文したい場合は、その機能をアンロックする必要があります。
The logging process is where you're correct.
ログインプロセスが正しいところです。
We have a web portal.
私たちにはウェブポータルがあります。
That's kind of like our own mini version of IQ/iCloud.
それは、私たち自身のIQ/iCloudのミニバージョンのようなものです。
If you understand that in that sense, that helps with all the authentication settings and feature management.
その意味で理解していただければ、すべての認証設定と機能管理が助けになります。
So you go to the website and you basically choose whatever services you want to unlock.
ウェブサイトに行って、基本的にアンロックしたいサービスを選択します。
Because again, to Large Action Model, Spotify, YouTube music, Apple music, doesn't make a difference.
再び、Large Action Model、Spotify、YouTube music、Apple musicなどはどれも同じです。
It is an interface.
それはインターフェースです。
In fact, Expedia and YouTube music doesn't even make a difference.
実際、ExpediaやYouTube Musicには違いがありません。
They are all interfaces.
それらはすべてインターフェースです。
So we gave you the freedom to choose whatever preferred services you want to unlock.
お好みのサービスを選択してアンロックする自由を与えました。
You go there and you basically click the connect with Spotify button.
そこに行って、基本的にSpotifyボタンをクリックします。
And what happens next is that it will redirect you to Spotify login.
そして次に起こるのは、Spotifyのログインページにリダイレクトされることです。
And we don't save your credential.
そして、あなたの認証情報を保存しません。
We don't touch that.
それには触れません。
You go to Spotify, you go to Uber, you go to DoorDash, you log in through them.
Spotifyに行って、Uberに行って、DoorDashに行って、そこからログインします。
And then we recognize, oh, this account is being connected with rabbit OS.
そして、私たちは認識します、ああ、このアカウントはrabbit OSと接続されています。
And then what happens is that on our cloud, we have a very, very creative structure and innovative structure that we have considered.
そして次に起こるのは、私たちのクラウドに、非常に創造的で革新的な構造があることを考慮しています。
We have a super host.
私たちはスーパーホストを持っています。
We have a super host computer that when Jason talks to his rabbit r1 about ordering a hamburger from DoorDash, what's going on is that we first see if Jason's logging with DoorDash or logging with Uber Eats, right?
ジェイソンがrabbit r1にハンバーガーを注文するように話すとき、最初にジェイソンがDoorDashにログインしているかUber Eatsにログインしているかを確認しますね。
And we saw, okay, Jason chose DoorDash.
そして、わかりました、ジェイソンはDoorDashを選択しました。
And then on that super host, a lamb is interacting virtually with a DoorDash app or website.
そしてそのスーパーホスト上で、ラムは仮想的にDoorDashのアプリやウェブサイトとやり取りしています。
And you don't see all of that because all of a sudden this is done all at once because it's AI.
そして、すべてが一度に行われるので、あなたはそれをすべて見ることはありません、それはAIだからです。
And then we will re-render rabbit-themed UI on your device to get your result.
そして、結果を得るためにあなたのデバイスにrabbitテーマのUIを再レンダリングします。
So you're not directly interacting with the host as well.
あなたはホストと直接やり取りしているわけではありません。
You're just talking to it.
あなたはただそれに話しかけているだけです。
The intention goes LLM, LLM understand, oh, you want to do this, then LAM do that in the virtual environment and re-render the result to your device.
意図はLLMに行き、LLMが理解し、ああ、あなたはこれをしたいのね、それならLAMが仮想環境でそれを行い、結果をあなたのデバイスに再レンダリングします。
So that's it.
それだけです。
I'm super excited about getting my rabbit r1.
私は自分のrabbit r1を手に入れることにとても興奮しています。
I should be getting it in a few weeks from now.
数週間後にそれを受け取るはずです。
As soon as I get it, I'm going to be making a bunch of review videos.
手に入ったら、たくさんのレビュー動画を作る予定です。
I hope you're as excited about the r1 as I am because I do really think it's giving us a glimpse into the future of what computing is going to look like.
私がr1についてとても興奮しているように、あなたも同じように興奮しているといいなと思います。コンピューティングがどのように見えるかの未来を垣間見ることができると本当に思います。
I've said this not only in my previous rabbit video, but in many previous videos that applications are going to be going away.
これは以前のrabbitビデオだけでなく、多くの以前のビデオでも言ってきましたが、アプリケーションは消えていくでしょう。
Programmers are probably not going to be needed in the long term.
プログラマーはおそらく長期的には必要なくなるでしょう。
It's going to be natural language, direct to AI, direct to compute.
それは自然言語、AIへの直接、コンピューティングへの直接になるでしょう。
And I'm really excited about that potential.
その可能性に本当に興奮しています。
And so I hope you get the r1 device.
あなたもr1デバイスを手に入れてほしいです。
If you want to wait until you see some of my reviews for it, that's great too.
もしあなたが私のレビューを見てから待ちたいというなら、それも素晴らしいです。
And if you liked this video, please consider giving a like and subscribe.
もしこの動画が気に入ったら、いいねやチャンネル登録を考えてみてください。
And I'll see you in the next one.
次の動画でお会いしましょう。
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