元CIA工作員が中国の2049年計画を暴露:『これを見るまで中国を恐れていなかった』

私はあなたと話すのがとてもワクワクしています。なぜなら昨日、ジェイミー・メテルという科学者を招いて話を聞いたのですが、彼は中国について話をして私を怖がらせたのです。中国の影響力の拡大は大きな懸念事項です。特に軍事力と技術力の拡大は世界の力関係を変えつつあります。彼は中国の海軍力の増強、中国によるハイテク企業の買収、そして中国がいかに巨大化し、国民に対する影響力を持っているかについて話していました。
私たちがやっているのとは違う方法で。中国の海軍力は急速に拡大し、現在、艦艇数で世界最大の海軍となっています。ファーウェイやアリババなどの中国のハイテク企業は、政府の支援を受けて戦略的優位性を獲得し、世界市場を支配しています。彼は間違っていませんね。彼の言葉に嘘を見つけることはできません。でも、話し合えることはたくさんあります。ここ数ヶ月の間に起こったことを考えてみてください。ロシアによるソーラーウィンズのハッキングがありました。
ロシアの国家機関によるものとされるソーラーウィンズへのハッキングは、米国の重要インフラと政府システムを侵害し、高度なサイバー攻撃がもたらす深刻な脅威を示しました。ロシアはソーラーウィンズという会社に侵入しました。この会社はIT管理ソフトウェアを提供していて、政府機関や財務省、その他多くの米国政府機関に深く関わっています。彼らはインテリジェンス・コミュニティや国防総省の一部にも入り込んでいて、民間セクターにも多く関わっています。
とにかく、ロシアはこれを発見しました。ソーラーウィンズのソフトウェアは米国政府機関や大企業で広く使用されていたため、この侵害は近年最も広範囲で深刻なものの一つとなりました。12月か1月頃、マイクロソフトがこれを問題として特定し、マイクロソフトの社長だったと思いますが、これが今まで見た中で最も洗練された攻撃だと言いました。
マイクロソフトの社長ブラッド・スミスは、ソーラーウィンズへのハッキングを史上最大かつ最も洗練されたサイバー攻撃と呼び、国家支援のハッカーの高度な能力を強調しました。これは12月から1月の時期で、彼らはまだロシアによるこのハッキングの深さを把握しようとしています。それと同時に、何ヶ月も前から中国はさらに洗練された攻撃を行っていました。ロシアに注目が集まる中、中国はさらに洗練されたサイバー作戦を行っていました。
国家支援のハッキング活動を通じて、米国の重要インフラや企業を標的にしていたのです。誰もが私たちに害を与えようとする国家からの問題があることを十分に認識し、ソーラーウィンズのことを話している間に、彼らは中国によるマイクロソフトのExchangeサーバーに対する攻撃について情報を公開したばかりです。Exchangeの電子メールシステムを実行しているサーバーに対する攻撃です。
中国によるマイクロソフトExchangeサーバーへのサイバー攻撃は、米国だけで3万以上の組織に影響を与え、中国のサイバー戦能力の規模と精度を示しました。そして、これは巨大なものです。中国は、そうです。私たちは4年間ロシアに集中しすぎていました。彼らは私たちに様々な問題を引き起こそうとしているので、彼らに注目すべきです。しかし、最大の問題は中国です。
中国のサイバー活動は、ロシアよりも重大な長期的脅威をもたらしています。米国の世界的支配を弱体化させ、技術的優位性を獲得することを戦略的目標としています。だから、このジェイミーという人は絶対に正しいのです。彼の話は恐ろしいものでした。彼が説明していた方法を聞いてください。彼らには2049年までに世界の超大国になり、基本的にアメリカがかつてそうだった地位に取って代わるという計画があると言っていました。
中国の「中国製造2025」と2049年計画は、今世紀半ばまでに中国を技術、経済、軍事力の世界的リーダーにすることを目指す戦略的イニシアチブです。彼らのやり方でやるのです。つまり、長年の研究開発にかかるコストと重労働をすべて回避して、ただ全てを盗むということです。彼らは数十年にわたってそれを行ってきました。
中国による米国の知的財産の窃盗は、年間最大6000億ドルのコストを米国経済に与えていると推定されています。人々は「ああ、中国は問題だ」と考えます。以前も話しましたが、これが比較的新しいものだとか、トランプ前政権の時に突然現れたものだという考えは、正直言って数十年続いているのです。
中国の米国の影響力を弱体化させる長期戦略は数十年前から存在し、アメリカの技術的・経済的リーダーシップを侵食する一貫した努力が行われてきました。彼らはそうやって食物連鎖の頂点に立とうと決めたのです。全てを盗むことで。なぜなら、それを全て吸い上げて逆行分析する方がずっと簡単だからです。
中国のサイバースパイ活動と知的財産の窃盗への注力により、従来の開発プロセスを飛び越えて、R&Dへの同様の投資なしに重要技術を急速に進歩させることができます。そして、テクノロジーによってそれがさらに容易になっています。昔は旧式のやり方でした。外に出て誰かを勧誘し、アメリカの企業で働いている中国系アメリカ人を見つけて、母国を助けなければならないという訴えかけをしていました。
テクノロジーの進歩、特にサイバー能力の向上により、従来のスパイ活動の方法は時代遅れとなり、中国は前例のない規模で機密情報にアクセスするためにサイバーツールを使用するようになりました。それが昔のやり方でしたが、サイバー窃盗は本当に信じられないほどのことができるのです。この最新の攻撃では、彼らはまだこの電子メールサーバーに侵入した際の混乱を整理しようとしています。
彼らは何か具体的なものを狙っているのでしょうか？特定の企業を狙っているのでしょうか？それとも単にネットを投げて何が捕まるか見ているだけなのでしょうか？
中国のサイバー戦略は、しばしば特定の情報を求める標的型攻撃と、将来の利用のためにできるだけ多くのデータを収集する広範囲な攻撃の両方を含んでいます。はい、両方の答えです。ここで起こったことは、彼らの初期の攻撃ポイントや初期の焦点が情報機関だったようです。
中国のサイバー攻撃は、しばしば戦略的優位性を得るために情報機関を標的にしますが、その範囲は急速に経済的・技術的データにまで拡大し、包括的なアプローチを示しています。そして、それは非常に急速に拡大し、小規模企業、中規模企業のすべてに影響を与えました。
このような攻撃の急速な拡大は、産業のあらゆるレベルからデータを収集しようとする中国の意図を示しており、情報の量と幅を重視する戦略を反映しています。これは中国政権とその情報活動のための機械学習のようなものです。彼らには長期的なビジョンがあり、リソースもあり、全てを吸い上げて後で整理しようという欲求もあるのです。
中国の情報活動は、長期的なビジョンに基づいており、膨大なリソースに支えられています。できるだけ多くの情報を蓄積し、それを世界的地位を向上させる方法で利用することを目指しています。国として、私たちはかなり的を絞ったアプローチを取っています。これは国家安全保障のための優先的なタスキングだと言って、誰がその情報にアクセスできるかを把握し、その情報を持っている人にどうやってたどり着くかを非常に外科的に突き止めようとします。
米国は通常、情報収集において精密で焦点を絞った戦略を採用し、リスクを最小限に抑え、影響を最大化するために特定の高価値ターゲットを優先します。これは中国の広範なアプローチとは鋭く対照的です。それが典型的に私たちや同盟国の一部が行う方法です。ロシアと中国は常に異なるアプローチを取ってきました。ロシアのやり方はあまり洗練されていません。ロシアはただ何でも壁に投げつけて、何が付着するか見るだけです。
しかし中国には長期的な視点があり、彼らにはその能力もあります。この特定の攻撃では、彼らはまだ評価しようとしています。中国の国家支援のハッカーによって行われたこの攻撃は、中国に拠点を置いています。ロシアのサイバー戦術は、しばしば力づくのアプローチと広範な混乱によって特徴付けられますが、中国のサイバー作戦はより戦略的で長期的であり、より広範な地政学的目標に統合されています。
彼らはただ全てを取り、それから何を手に入れたかを選別します。その多くは単なるゴミで、興味のないものですが、そこには多くの金塊も見つかるでしょう。彼らはそれを喜んで行います。なぜなら、彼らにはそれを行う忍耐力があるからです。
中国が、その多くが価値の低いものであっても、膨大な量のデータを選別する意欲は、包括的な情報プロファイルと技術能力を構築することへの長期的なコミットメントを反映しています。彼らは何年も何年もかけてターゲットを開発し、潜在的な勧誘対象を開発します。あるいは、社会や組織に潜入します。実際には人民解放軍のために働いている学生を、情報活動のために派遣します。彼らを学部生として派遣し、学校に行かせ、良い成績を取らせ、大学院に行かせ、就職させ、別の仕事に就かせます。そして30年後に報われるかもしれません。しかし、彼らはその投資を喜んで行うのです。
中国による長期的なスパイ活動の使用は、数十年にわたって主要な地位に工作員を配置することを含み、情報収集と影響力行使に対する彼らの忍耐強く方法論的なアプローチを強調しています。
だから、私たちは怖がるべきなんですか？
ローガンの質問は、中国の方法とそれが米国の国家安全保障と世界の安定性に与える影響についての高まる不安を端的に表現しています。
怖がるべきではありませんが、はい... 私は怖がるべきだとは思いません。しかし、私たちが持つべきものは実用主義的な理解です。例えば、過去4年間、多くの騒ぎがありました。信じられないことに、私は今「騒ぎ」と言ってしまいました。それが何を意味するのか分かりません。
恐怖が適切な反応ではないかもしれませんが、中国の戦略と意図について実用主義的に理解することが重要です。「騒ぎ」という言葉は、広範な懸念や抗議を指す大きな公の叫びを指します。それは古風な表現です。おや、私を見てください。まるで猫のパジャマのようです。
つまり、4年間のトランプ政権と中国との敵対的な関係があり、ワシントンDCの人々は皆、手をもみ合わせていました。いわゆるシンクタンカーや伝統的な評論家たち、そして米国の外交官たち、長期的な人々は「ああ、私の神様、中国との敵対的な関係ができてしまった」と言っていました。でも、知っていますか? それは悪いことではありません。
トランプ政権の中国に対する敵対的な姿勢はしばしば批判されましたが、それは中国の戦略的脅威を認識し対処するための必要な転換も反映していました。だから、それは悪いことではありません。現在の政権がある程度それを維持することを期待しています。どうなるかを見てみましょう。彼らはまだソーラーウィンズに対するロシアの攻撃に対応していません。彼らは今それについて話しています。いくつかの秘密裏の報復行為を行うと言っています。
まあ、彼らがそれを行うと発表しているので、それほど秘密裏ではありませんが。ソーラーウィンズ攻撃に対する強力な対応の欠如は、効果的なサイバー対抗措置の開発における課題を示しています。特に、秘密を維持しながら比例的な対応を確保することの難しさを示しています。そして、知っていますか? しかし、中国に対しては、彼らがこの姿勢を維持することを期待しています。
私たちは中国政権に対して、このたわごとを黙って見過ごすつもりはないということを明確に理解させる必要があります。彼らはそれを続けるでしょうが、私たちは彼らにとって痛みを伴うものにしなければなりません。
中国のサイバー活動に対する強力な姿勢は重要です。制裁や貿易制限などの行動が、さらなる侵略を抑止し、米国の決意を示すための重要なツールとなります。では、どうやって痛みを伴うものにするのでしょうか? そうですね、古い言葉ですが制裁です。制裁に頼らざるを得ません。他にあまり方法がないからです。
貿易戦争、知っていますよね。誰もが貿易戦争を嫌がっているわけではありませんが、何らかの方法を見つけなければなりません。なぜなら、サイバーのいたずらの問題は、明確な定義がないからです。
制裁は、国家支援のサイバー活動に対する最も効果的な非軍事的ツールの一つであり続けていますが、その効果は国際協力と明確な執行メカニズムに依存しています。サイバー戦争の対応を取り巻く曖昧さは、明確で執行可能な政策の開発を複雑にし、エスカレーションのリスクを冒すことなく将来の攻撃を抑止することを困難にしています。
ある国が弾道ミサイルを発射した場合、私たちは適切な報復行為が何であるかを知っています。しかし、サイバー空間では、戦争について話す際に定義を作ることは非常に難しく、まだできていません。私たちにはサイバー司令部がありますが、適切な対応が何であるかをまだ整理しようとしています。なぜなら、それは急速にエスカレートする可能性があるからです。
サイバー戦争の対応を取り巻く曖昧さは、明確で執行可能な政策の開発を複雑にし、エスカレーションのリスクを冒すことなく将来の攻撃を抑止することを難しくしています。次に彼らが私たちのインフラを停止させる可能性があります。
そう、それについて話したかったのです。彼らがインドで行ったとされることについて。電力網や通信ネットワークなどの重要インフラを混乱させる可能性のあるサイバー攻撃は、民間および軍事作戦の両方に広範囲な影響を与える重大な国家安全保障上の脅威を表しています。
だから、もし人々にそれを説明できれば... 彼らはインドの電力網を停止させたのです。彼らはそれを否定しましたが、明らかに電力が止まることについて何らかの警告があったようです。
2020年、中国のサイバー攻撃がムンバイの停電を引き起こした可能性があるという主張がありました。中国当局はこれを否定しましたが、この事件は国家支援のサイバー攻撃に対する国家インフラの脆弱性を浮き彫りにしました。彼らはそれを行いました。ロシアがウクライナで有名に行ったように、そう遠くない過去に。
中国が米国やインド、あるいは同盟国のインフラに干渉する能力は、長年にわたって彼らが探りを入れてきたからです。テストが行われてきたのです。良い例があります。米国には3つの電力網があり、テキサスが独自の電力網を持っていることを知って人々は驚いたと思います。
2015年と2016年のロシアによるウクライナの電力網へのサイバー攻撃は、広範囲な停電を引き起こし、米国や同盟国のインフラに与えられる可能性のある被害の先例となりました。
そうですね。しかし、人々が「ああ、テキサスはひどい」と言ったのは、それほど大したことではありません。彼らはそれを政治的なものにしたかったのです。共和党だから、彼らが独立を望んでいるからひどいのだと聞こえるようにしたかったのです。しかし、そうではありません。3つの電力網すべてがひどいのです。東部、西部、そしてテキサスの電力網はすべて、長年にわたって寄せ集めで作られてきました。
米国の電力網は東部、西部、テキサスの3つの相互接続に分かれており、老朽化したインフラと複雑な継ぎはぎ的な方法で開発されてきたことによる脆弱性があることが知られています。それはまるでパッチワークキルトのようなものです。物理的な攻撃に耐えられるように作られたことはありません。どの変電所の近くでも車で通り過ぎることができ、十分近づいてそこで小便をすることさえできます。サイバー攻撃に耐えられるようには決して設計されていませんでした。
米国のインフラ、例えば発電所の物理的およびサイバー上の脆弱性はよく知られており、その露出は国家支援のサイバー攻撃の主要な標的となっています。長年にわたって行われているのは、本質的にマッピング作業です。ロシアであれ、中国であれ、中国の能力を使用する北朝鮮であれ、イランであれ、誰であれ、彼らはそこに入り込んで弱点を理解しようとし、地図を描いているのです。
敵対者はしばしば、重要インフラの脆弱性を特定してマッピングするための偵察ミッションを行い、将来の潜在的な攻撃に備えています。これは非常に壊滅的な影響を与える可能性があります。彼らがそれを行う理由は、ゲームプランを持つためです。そして、習近平のオフィスからそれほど遠くない場所にある机の上に、プレイブックが置かれているはずです。それには「もしこれがここまでエスカレートしたら、これが私たちのすることだ」と書かれています。
中国のような国々は、紛争や危機の際に重要インフラの特定された弱点を利用するための具体的な手順を詳述した、サイバー戦争のための戦略的計画を準備している可能性が高いです。
そして、数週間前のテキサスでの停電が悪かったと思うかもしれませんが、それが8週間、10週間、12週間と続いたら、全国で電力が止まったらどうなるか考えてみてください。電力網が停止すると何が起こるでしょうか? 物を輸送できなくなります。現金を引き出せなくなります。ガソリンスタンドに燃料が届かなくなります。食料が店に届かなくなります。季節によっては、暖房の問題も明らかにあります。
長期間の全国的な停電は破滅的な影響を及ぼし、輸送、金融システム、基本的なユーティリティを麻痺させ、人道的危機につながる可能性があります。そして、これが次の大きな戦いが戦われる場所です。彼らは本土に戦いを持ち込むでしょう。そして、私たちも同じことをするでしょう。私たちがそれをしていないわけではありません。なぜなら、人々はいつも私がそのようなことを言うと「でも、米国もそれをしているでしょう」と言うからです。そうですね、米国もそれをしています。私たちがそうしていることを願っています。
サイバー戦争は世界的なゲームであり、米国を含むすべての主要国が国家安全保障戦略の一環として攻撃的なサイバー作戦に従事しています。鍵は準備と回復力を確保することです。
人々が「でも、米国もそれをしている」と言うのは、あなたをイラつかせますか?
サイバー戦争に対する一般の認識は、しばしばすべての国がこれらの活動を防衛戦略の一部として行っているという事実を見落としがちです。これは、グローバルなサイバー環境についてバランスの取れた理解が必要であることを示しています。
はい、ある意味ではそうです。これは個人的な意見が入ってくる部分だと思います。私は成人期のほとんどを海外で過ごしました。比較的実用主義的な見方をしていると思います。明らかに、私は米国を見て、私たちが多くのことを正しい理由で行っていると思いたいし、実際にそうしているのを見てきました。時々、適切にそれを行わないこともあります。私たちは間違いを犯します。もちろん間違いを犯します。しかし、私たちは自己修正しようとします。
米国の外交政策と情報活動の複雑さを認識しつつ、目標はしばしば、方法や結果が時に欠陥があるとしても、国家安全保障の最善の利益のために行動することです。主要な大国について話しているなら、中国と米国について話しているなら、明らかに中国政権について話しているなら、ロシア、イラン、北朝鮮について話しているなら、私たちがそこに留まり、影響力を行使し、てこ入れし、制御できることを願わなければなりません。
技術的および軍事的優位性を維持することは、米国が世界的な影響力を継続して行使し、中国やロシアなどの他の主要国からの脅威に対抗するために極めて重要です。中国の地政学的戦略は、国際的規範や利他主義をほとんど考慮せずに、自己利益と国益によって推進されており、米国がしばしば取る自己批判的な立場とは対照的です。
なぜなら、もしそうでなければ... 私は間違っているかもしれませんが、中国はどんなことも利他的な方法では見ていません。中国政権は全て自己利益のためです。時々、本当にフラストレーションを感じるのは、私たちがそのようなことを謝罪する唯一の国のように見えることです。
米国は世界的な舞台での行動についてしばしば謝罪しますが、中国のような敵対国は、そのような反省をほとんど示さず、代わりに戦略的目標に焦点を当てています。そして、私たちが自己利益のために行動し、「本当に申し訳ありません、私たちは自分たちの最善の利益のために行動しているのです」と言うとき、他のすべての国はそれを行い、彼らは気にしません。
国際関係において米国が道徳的な高みを維持すべきかどうかの議論は、倫理的なリーダーシップと実用的な安全保障上の懸念の間の継続的な緊張を反映しています。
しかし、私たちは世界の道徳的な高みにあるべきではないでしょうか?
他の国と同じ戦略的行動に従事しながら道徳的なリーダーシップを目指すことは微妙なバランスですが、それは米国の世界的影響力の重要な側面と見なされています。そうあるべきだと思います。彼らが行うのと同じことをすべて行いながら、謝罪することは悪いことではありません。
行動を謝罪しながらも国益を主張することは、世界外交のトーンを設定し、リアルポリティクの領域でも倫理へのコミットメントを示すことができます。そうですね、私たちが同じことをすべて行う限り、謝罪することにコストはかかりません。それは悪いことではありません。私たちはトーンを設定しているのです。
気候変動は世界的な優先事項ですが、中国が世界最大の汚染国であることを無視することは、国際的な環境政策の効果を損ない、世界的な排出量の現実に対処する実用的なアプローチの必要性を強調しています。
そうですね、それは確かです。同時に私たちも自分たちの利益のために行動している限りは。なぜなら、私たちは再び実用的でなければなりません。何らかの方法で、例えば気候変動を見てください。それは明らかに再び議題に上がっています。大きな問題です。主要な政策方針です。いいでしょう、素晴らしい。誰がクリーンエネルギーを望まないでしょうか。しかし、中国が世界最大の汚染国ではないかのように振る舞うのは狂気の沙汰です。
気候変動のような世界的な問題の複雑さは、しばしば政策と認識の矛盾につながります。特に中国のような主要な汚染国が同じ基準で扱われていない場合はそうです。
はい、それが奇妙なところです。中国の最近の汚染削減の努力にもかかわらず、環境問題は依然として重大です。2008年の北京オリンピックはこれらの問題を浮き彫りにしました。政府は工場の操業停止や交通量の削減など、極端な措置を取って一時的に大気質を改善しなければなりませんでした。
そうです、彼らは全てを停止しなければなりませんでした。大気質が非常に悪く、選手たちがパフォーマンスを行い、競争することが実際に危険だったからです。
北京オリンピック期間中の深刻な大気汚染は、中国が直面している環境問題を例示しています。産業の成長がしばしば公衆衛生と安全よりも優先されるところです。
2017年に人工知能の分野で起こった変化について、皆が知っておく必要があることがあります。なぜなら、私はそれまでAIについて全く怖がっていなかったからです。この2017年の大きな変化まではね。
この導入部分は、AIの発展における重要な瞬間を設定しています。以前の限界と大きなブレークスルーを対比させ、話者の懐疑主義から懸念への転換は、この変化の大きさを強調しています。
これを知ることが本当に重要です。なぜなら、私たちは長い間AIについて聞いてきて、「ああ、Googleマップはまだ道路名を間違って発音するし、Siriはうまく機能しない」と思っていたからです。
そして、この2017年に起こったことは、実際にまさに動物の言語を翻訳し始める時が来たと言われたのと同じことです。そこでは、エンジンの下にあるものが入れ替えられました。それは「トランスフォーマー」と呼ばれるものでした。
このトランスフォーマーという新しいモデルについて興味深いのは、より多くのデータを投入し、より多くのコンピューターで実行させるほど、より多くの超能力を獲得することです。
トランスフォーマーの導入は、AI能力のパラダイムシフトを示しています。データと計算力の増加を通じてAIが超能力を獲得するという概念は、興奮と潜在的な懸念の両方を引き起こします。
しかし、あなたは何も違うことをしていません。ただより多くのデータを与え、より多くのコンピューターで実行させているだけです。それはインターネットのより多くを読み、それが読んだインターネット上の情報にただより多くのコンピューターを投入しているだけです。そして突然、ジョークを説明する方法を知っているのです。「待って、それはどこから来たの？」と思うでしょう。
あるいは、チェスのプレイ方法を知っています。そして、それが行っていることは全て予測することです。あなたが求めていることは、次の文字や次の単語を予測させることだけです。
この段落は、単純な原則から複雑な行動が発生することを強調し、AIシステムにおける知能と学習の理解に挑戦しています。
アマゾンの例を挙げてください。
ああ、はい、これは興味深いです。これは2017年のことです。OpenAIが論文を発表し、このAI、これらのトランスフォーマーの一つであるGPT-2を訓練して、アマゾンのレビューの次の文字を予測させました。かなり単純です。
この例は、トランスフォーマーモデルの実世界データへの初期応用を示しており、これに続く驚くべき結果を設定しています。
しかし、彼らはこのAIの脳の中を覗いてみると、世界最高の感情分析を行うニューロンが1つあることを発見しました。つまり、人間が製品について良いと感じているか悪いと感じているかを理解するのです。それはとても奇妙です。単に次の文字を予測するように求めただけなのに、なぜ人間がどのように感じているかを学んでいるのでしょうか。
そして、それは奇妙です。次の文字を本当によく予測するためには、人間がどのように感じているかを理解しなければならないことに気づくまでは。次の単語が肯定的な単語になるか否定的な単語になるかを知るためにです。
この例は、AIシステムにおける創発的行動を美しく示しています。より単純なタスクから複雑な理解が生まれる様子を示しています。
これはプログラムされたものではありません。そうではありません。創発的な行動です。そして、これは本当に興味深いことです。GPT-3は数年間外に出ていましたが、ある研究者が「ああ、これは化学を知っているのかな」と思うまで、誰も気づきませんでした。そして、それは研究レベルの化学を行うことができ、時には明示的に訓練されたモデルよりも優れていることがわかりました。
この段落は、AIの能力がしばししその明示的な訓練を超えることを強調し、これらのシステムにおける知識と専門性の性質について疑問を投げかけます。
化学に特化して訓練された他のAIシステムがあり、GPT-3は単により多くのインターネットを読み、より多くのコンピューターとGPUを投入しただけで、突然研究レベルの化学を行う方法を知っていることがわかりました。
だから、「VX神経ガスの作り方を教えて」と言えば、突然その能力がそこにあるのです。そして、怖いのは、それがその能力を持っていることを、すでに何年も前に全ての人に展開された後まで知らなかったということです。実際、それがどのような能力を持っているかを知る方法はありません。
この部分は、AI開発における重要な倫理的懸念、特に予期せぬ危険な能力が潜在する可能性に触れています。
もう一つの例は、心の理論です。私がここに座って、あなたが何を考えているかをモデル化する能力、つまり戦略的思考の基礎となるようなものです。例えば、あなたが今頭を縦に振っているのを見て、私たちがどれほど正しいかをテストしているようなものです。
誰もこれらのトランスフォーマーベースのモデル、これらのGPTが他の人が考えていることをモデル化できるかどうかをテストすることを思いつきませんでした。
この段落は、AIが潜在的に心の理論を発展させる可能性という魅力的な概念を導入し、人工知能と人間の知能の境界線を曖昧にしています。
そして、GPT-3はそれほど得意ではありませんでした。GPT-3.5は、正確な詳細は覚えていませんが、4歳か5歳児のレベルくらいでした。そしてGPT-4は、これらの心の理論テストを人間の大人に近いレベルでパスすることができました。
だから、それは本当に速く成長しているのです。なぜそれが他の人がどのように考えるかをモデル化する方法を学んでいるのか、不思議に思います。
AIモデルにおける心の理論能力の急速な進歩は、機械におけるこの能力の性質と、人間とAIのインタラクションへの影響について重要な疑問を投げかけます。
そして、突然それが理解できるようになります。インターネット全体の次の単語を予測しているのなら、全ての小説を読むことになります。そして小説が機能するためには、登場人物が他の全ての登場人物がどのように機能し、何を考え、何を戦略的に考えているかを理解できなければなりません。
フランス人がどのように考え、ドイツ人とどのように違って考えるかを理解しなければなりません。インターネットの全てを読んでいるので、たくさんのチェスゲームを読んでいます。そしてチェスをモデル化し、プレイする方法を学んだのです。
この説明は、AIモデルが多様なデータへの露出を通じて複雑な能力を発展させる方法について洞察を提供し、これらのシステムが達成できる理解の深さについて疑問を投げかけます。
化学の教科書を全て読んでいるので、化学の本の次の文字を予測する方法を学ばなければなりません。つまり、化学を学ばなければならないのです。
インターネットの全てのデータを入力すると、ある意味で世界のモデルを学ばなければならなくなります。なぜなら、言語は世界の影のようなものだからです。世界から光を当てて影を作り出し、その影について言語として話すことを想像してください。AIは、その平坦化された言語から出発して、世界のモデルを再構築することを学んでいるのです。
言語を世界の影として捉えるこのメタファーは、AIシステムが言語データから理解を構築する方法について深い洞察を提供し、学習と知識獲得の伝統的な概念に挑戦しています。
だからこそ、これらのものにより多くのデータとより多くの計算能力、より多くのコンピューターを投入すればするほど、テキストを通じてアクセス可能な世界全体をより良く理解できるようになるのです。そして今では、ビデオや画像もです。
理解できますか？
はい、理解できます。では、これらの創発的な行動や能力と、人工汎用知能（AGI）との間の飛躍は何でしょうか？そして、それはいつ分かるのでしょうか？あるいは分かるのでしょうか？
サム・オルトマンがCEOから解任され、その後復帰した際、インターネット上で広まった憶測は、彼らがChat GPT-5や人工汎用知能の実際の能力について正直ではなかったというものでした。何か大きな飛躍が起こったのではないかと。
この部分は、狭いAIからAGIへの移行に関する重要な問題に触れており、AI能力における潜在的なブレークスルーを取り巻く不確実性と憶測を強調しています。
それについての報道の一部です。明らかに取締役会は異なる声明を出していて、サムについて「取締役会に対して一貫して率直ではなかった」というものでした。
面白い言い方ですね。嘘をついていたということですね。
そうです、基本的に取締役会はサムが嘘をついていたと非難していました。彼らは具体的に何について言っていたのかは... つまり、取締役会の失敗の一つは、何が起こっているのかについて十分にコミュニケーションを取らなかったことだと思います。だからこそ、多くの人々が「能力に大きな飛躍があったのではないか」と考えたのです。
そして、Qが話題になりました。皆さんご存じのように、Qはソーシャルメディアのアルゴリズムによって拡散されました。Q*には神秘的な雰囲気があり、非常に強力で画期的なものに違いないという理由で。そして、それ自体が一種の理論となって広がりました。
この段落は、AI研究開発における透明性の課題を強調し、明確なコミュニケーションがない場合に憶測がどのように急速に広がるかを示しています。
しかし、現時点では証拠はありません。私たちはベイエリアの企業の周りにいる多くの人々を知っています。確実なことは言えませんが、私の感覚では、取締役会は彼らが伝えたことに基づいて行動し、これが起こったことに関連する大きなブレークスルーはなかったということです。
しかし、あなたの質問に戻りますと、AGI（人工汎用知能）とは何か、そしてそれが不気味なのはなぜかということですね。
なぜなら... まず定義しましょう。オープンAIのように、AGIを構築しようとしていると言う前に... それは彼らのミッションステートメントです。彼らのミッションステートメントでは、「人間が言うことを行い、壊滅的なことを行わないよう注意する、整列したAGIを構築しなければならない」と言っています。
整列していない運営者が整列したAGIを構築することはできません。だから、サムと取締役会で何が起こったのか分からないので、彼らが行うと言っている独立した調査が本当に行われ、その報告書が公開され、本当に独立したものであることが非常に重要だと思います。
なぜなら、サムの名誉を晴らすか、それとも結果が必要かのどちらかだからです。何が起こっているのかを知る必要があります。これほど強力なものがあって、それを運営している人に問題があったり、何があるのかについて正直でなかったりするのは許されないからです。
この最後の部分は、AI開発における透明性と説明責任の重要性を強調しています。特にAGIに関して。独立した調査を求める呼びかけは、高度なAI研究に関わる高いリスクと、これらの取り組みを主導する人々への信頼の必要性を反映しています。
彼らはまったく減速に興味がないように見えます。ソーシャルメディア企業は、非常に人気のあったドキュメンタリー「ソーシャル・ジレンマ」に対して何の反応もしていません。私を含む多くの人々を怖がらせたにもかかわらず、変化は見られません。これはどこに向かっているのでしょうか？
ジョー・ローガンの観察は問題の核心を突いています。「ソーシャル・ジレンマ」のようなドキュメンタリーによって広範な懸念が引き起こされたにもかかわらず、テクノロジー産業における明らかな説明責任の欠如があります。ソーシャルメディア企業の運営方法に目に見える変化はほとんどありませんでした。これは、AIの軌道とその潜在的な社会的影響についてより深く探求するための舞台を設定しています。
あなたがこれを尋ねてくれてとてもうれしいです。それこそが私たちがここで気にしていることの本質なのです。実際、何か言いたいことがあります。なぜなら、これを聞いて「ああ、彼らはただ恐怖を煽っているだけで、これらの恐ろしいことにばかり焦点を当てている」と思うかもしれません。実際のポイントは、私たちはそれを望んでいないということです。
私たちがここにいるのは、良い未来に到達したいからです。しかし、現在の競争がどこに向かっているのかを理解しなければ、「まあ、すべてうまくいくよ。がん治療薬や気候変動の解決策を手に入れて、すべてがすばらしくなる」と誰もが信じているなら、私たちは決して別の方向にインセンティブを曲げることはできません。
この回答は、恐怖を煽っているという一般的な批判に巧みに対処し、AIの潜在的な利点を認識しながらそのリスクを理解する必要性を強調することで、議論を前向きな未来に向けた必要な一歩として再構築しています。インセンティブを曲げることに焦点を当てることで、AIの開発軌道を形成する上で積極的な措置の重要性を強調しています。
そうですね。そして、私たちが行っている仕事を見て、政策立案者やホワイトハウス、国家安全保障関係者と話をしていますが、インセンティブを曲げるより良い方法は知りません。リスクについて共通の理解を作り出すこと以外に。だからこそ、あなたのところに来て、この会話をしたいのです。このレースを緩和せずに進めた場合のリスクについて、共通のフレームワークを確立するのを手伝うためです。
このモデルを強化し、リリースし、それが何をできるかさえ知らないうちにリリースしてしまうような能力のリリースへの単なる競争だとしたら、そしてそれが外に出てしまったら...
この部分は、AI政策の形成における公的議論の重要な役割を強調しています。政策立案者や一般市民と関わることで、目標はAIリスクについての共通理解を作り出すことです。このアプローチは、効果的なAI技術のガバナンスには、テックボードルームや政府機関だけでなく、幅広い社会的な関与とコンセンサスの構築が必要であることを認識しています。
そして、場合によってはオープンソースの場合、二度と引き戻すことはできません。突然、社会がどう対処すればいいか分からない新しい魔法のような力が存在することになるのです。
簡単な例を挙げましょう。そして、あなたの質問に答えますが、私たちが向かっている方向はこうです。約1年前、生成AIは画像や音楽を生成できるだけでなく、声も生成できるようになりました。あなたの声にも起こりました。ディープフェイクされたのです。しかし、今では誰かの声をわずか3秒で再現できるのです。
オープンソースAIと音声クローン技術の言及により、議論が鮮明な焦点を持ちます。これらの例は、AI能力がいかに急速に進歩し、アクセス可能になっているかを示しており、しばしば社会の適応能力を上回るペースで進んでいます。声を簡単にクローン化できることは、悪用の可能性と強力な保護策の必要性を思い出させる鋭い警告となっています。
3秒です。つまり、このポッドキャストの最初の数秒、あなたたち二人が話しているところだけで十分です。でも、叫び声はどうですか？異なる抑揚は？ユーモアは？皮肉は？正確な詳細は分かりませんが、基本的なことには3秒で十分です。そして明らかに、AIが良くなるにつれて、これは今後最悪の状態になるでしょう。
より賢いAIは、より少ない情報からより多くのことを推測できるようになります。これが私たちが向かっている傾向です。スケールを拡大し続けると、より少ないデータでより正確な予測ができるようになります。
この交換は、AI音声クローニングの現在の能力とその急速な進化の詳細に踏み込んでいます。AIがより少ないデータでますます正確な予測を必要とする傾向は、プライバシー、アイデンティティ、そして音声が簡単に複製や操作される世界での人間のインタラクションの性質について深遠な疑問を投げかけます。
私が言おうとしていたのは、銀行や祖母たちが、社会保障番号を持って座っているところで、彼らはこの世界で生きる準備ができているでしょうか？祖母が電話に出て、それが孫だと言われ、「ねえ、社会保障番号を忘れちゃったんだけど」とか「おばあちゃん、あなたの社会保障番号は何？書類を埋めるのに必要なんだ」と言われたら...私たちはそれに対処する準備ができていません。
このシナリオは、議論を日常生活の領域に持ち込み、高度なAIが洗練された詐欺に使用される可能性を示しています。これは、これらの技術に関連する現実世界のリスクを効果的に伝え、特に脆弱な人々にとっての危険性を強調しています。この例は、社会をAI可能な詐欺から保護するための強力な保護策と教育プログラムを開発する必要性への警鐘として機能しています。
あなたの質問に答える一般的な方法は、これがどこに向かっているかということですが、もう一度確認しておきますが、私は動物の言語を翻訳しようとAIを使っています。私は、私たちが得られる素晴らしいものを見ています。しかし、もし私たちが方向転換しなければ、これがどこに向かうかというと、一種の文明の圧倒です。
私たちには、オープン・フィルのJ・コトラという友人がいます。彼女はこう表現しています。「24世紀の技術が21世紀の文明に、21世紀のガバナンスに降りかかっているようなものだ」と。なぜなら、それはあまりにも速く起こっているからです。明らかに、実際には21世紀の技術ですが、スタートレックレベルの技術が21世紀の民主主義に降りかかっているようなものです。
文明の圧倒という概念は、急速な技術的進歩と現在の社会構造との間の潜在的なミスマッチの鮮やかな描写を提供しています。このスタートレックの類推は、AIの発展の規模と速度を効果的に伝え、これらの技術と並行してガバナンスシステムを進化させる緊急の必要性を強調しています。
21世紀の技術が16世紀に降りかかったと想像してください。王様が顧問たちと座って、「よし、電報とラジオとテレビとスマートフォンとインターネットについて、どうしよう」と一度に考えているようなものです。彼らは「分からない... 騎士たちを送り出そうか」と言うでしょう。彼らの馬で何ができるでしょうか。私たちの制度はただ対処できないでしょう。
この歴史的な類推は、AIの進歩を管理する上で現在の制度がいかに不適切である可能性があるかを見事に示しています。それは、私たちの現在の理解と統治の枠組みを超えた技術に対処するのにいかに準備不足かもしれないかを、ユーモアを交えながらも効果的に示しています。
一例を挙げましょう。これは英国内務省からのものです。AIで生成された児童ポルノグラフィーの量が、人々が本物かAIで生成されたものか区別できないほど多くなっています。本当の加害者を捕まえようとしている警察は、どちらが本物かAIかを区別できず、対応する能力が崩壊しています。
これを、私たちが持っているさまざまな統治機関全体で起こっていることの例として考えることができます。なぜなら、彼らはある程度の問題に対処する準備ができているからです。
この不穏な例は、議論を厳しい現実に引き戻し、AIが既存の法執行システムをいかに圧倒する可能性があるかを示しています。AIで生成されたコンテンツが現実と区別がつかなくなるにつれ、私たちの伝統的な調査と執行の方法がますます効果を失っていくことを強調しています。このケーススタディは、急速なAI進歩の意図せざる結果について強力な警告として機能しています。
あなたは一定量の児童性的虐待法執行タイプの問題、中国からの一定量の偽情報攻撃、一定量の... 分かりますよね。そして、それはほとんど、コビッドの時のように、病院にはある数の病床があり、大きな急増があると、用意していた緊急病床の数を圧倒してしまうようなものです。
だから、私たちが言えることの一つは、現在のようにできるだけ速くこれらの能力をリリースする競争を続けるなら、社会に特定の面で機能する能力を与え、それが私たちが持っている制度的構造を圧倒してしまうなら、私たちはうまくいかないでしょう。
病床の類推は、社会システムが問題に対処する能力に限界があることを効果的に示しています。AIの進歩がこれらの能力を圧倒する可能性があることを比較しています。この比較は、様々な社会セクターにわたるシステムの失敗につながる可能性のある、無制限の技術進歩の危険性を強調しています。AIテクノロジーの慎重で測定された開発の必要性を強調しています。
そして、これはAIに反対することではありません。私も自分のバージョンを表現したいと思います。私には今、がんに苦しんでいる愛する人がいます。AIががん治療薬の発見を加速するのを助けてくれることを望んでいます。彼女を助けてくれることを。そして、AIの利点も理解しています。気候変動の解決策やエネルギーの解決策も欲しいです。
それがこの話の目的ではありません。それは、私たちがそれを行う方法についてです。どうすれば利益を得ながら、同時に社会が継続する能力を圧倒し、損なう能力をリリースしないようにできるでしょうか。サプライチェーンが崩壊し、誰も何が真実か分からない状態で、がん治療薬に何の意味があるでしょうか。
この個人的なエピソードは、議論に人間味を加え、AIの潜在的な利益とそのリスクのバランスを効果的に取っています。それは会話を反AI的なものから、責任ある開発を支持するものへと再構築しています。技術の進歩と社会の安定性の両方を考慮に入れた全体的なアプローチの必要性を強調しています。
そのような未来を描きすぎないように。この全ての前提は、その曲線を曲げたいということです。私たちはその未来にいたくありません。AIの能力をできるだけ速くスケールアップし、増殖させる競争の代わりに、民主的な社会を強化する方法で、AIの安全で人道的な展開への競争を望んでいます。
これを聞いている多くの人々は、「ちょっと待ってください。でも、もし私たちがAIを構築しなければ、中国に負けてしまうじゃないですか」と言うでしょう。
曲線を曲げるという概念は、建設的な前進の道を提供しています。無制限のAI開発から、安全で人道的な展開への焦点を移しています。このアプローチは、特に中国のような国々との関係で、AI開発の競争的側面を認識しつつ、より思慮深く社会を強化するアプローチを提唱しています。
しかし、私たちの回答は、私たちは中国に先んじて社会にソーシャルメディアを展開する競争に勝ちました。それはどうなりましたか？それは、中国に先んじて孤独の危機、メンタルヘルスの危機、民主主義の崩壊、共有現実の崩壊を引き起こしたことを意味します。私たちはもはや団結したり、お互いに同意したり、信頼したりすることができません。なぜなら、私たちは毎日、これらのアルゴリズム、これらのAIによって、私たちの神経系統に最も過激でパーソナライズされたコンテンツを投与されているからです。これが不信を引き起こすのです。
だから、このパワーを展開する競争ではありません。意識的に「このパワーをどのように展開すれば、中国に対して私たちの社会的立場を強化できるか」と言う競争なのです。それは、「より大きな核兵器を持っている」と言うようなものです。しかし、その間に私たちは中国にサプライチェーン、希少earth金属、エネルギー経済、教育など、他のすべての指標で負けているのです。より大きな核兵器を持っていても、他のすべての指標で負けているという事実は...
この強力な反論は、AI競争に勝つことが単に技術的優位性を獲得することだけではないという考えに挑戦しています。ソーシャルメディアの負の社会的影響との並行線を引くことで、社会の幸福と回復力を優先する技術競争へのより全体的なアプローチを主張しています。核兵器の類推は、狭い技術的優位性が必ずしも全体的な国力や成功に翻訳されないことを効果的に示しています。
再び、小さな狭い目標のための狭い最適化が間違いなのです。それが私たちが修正しなければならない間違いです。だから、私たちはAIを構築している米国と西側諸国が中国とAIで競争したいと思っていることも認識しています。私たちはこれに同意します。私たちはこれが起こることを望んでいます。しかし、競争の通貨を変える必要があります。単にパワーを展開して、実際には自分の社会を自爆させてしまうような方法で競争するのではなく、防御的で優位な方法で展開し、実際に強化するような競争に変える必要があります。
例えば、気候変動対策として山火事を事前に検知するのに役立つAIをリリースするなら...
この結論の議論は、AI開発の成功をどのように定義するかについての根本的な転換を提唱しています。狭い最適化から、社会の回復力を強化するよりバランスの取れたアプローチへの移行を呼びかけています。AI競争を、実世界の問題に対処する有益な技術を創造する競争として再構築し、技術進歩と人間および環境のニーズを調和させるAI開発のビジョンを提供しています。山火事検知の例は、AIが社会の幸福を高め、グローバルな課題に対処する方法で展開できることを示しています。
AIの危険性は核兵器の危険性をはるかに上回ります。私の言葉を覚えておいてください。AIは核兵器よりもはるかに危険です。これは賢い人々に悩まされる傾向があります。彼らは自分の知性によって自分を定義し、機械が彼らよりもはるかに賢くなる可能性を好まないので、その考えを軽視します。それは根本的に前方にあります。
私はAIの最先端にかなり近い、非常に近いところにいます。そしてそれは私を恐れさせます。それはほとんどの人が知っているよりもはるかに多くのことができます。そして、改善の速度は指数関数的です。私たちは効果的にAIの生物学的ブートローダーであるように感じます。私たちはそれを構築し、そして徐々に大きな知性を構築しています。人間ではない知性の割合が増加し、最終的に私たちは知性のごく小さな割合を占めるようになるでしょう。
それは誰もが理解するよりも速く来るでしょう。私は、毎年コンピューター知能の洗練度が劇的に向上していると本当に思います。私たちは本当に人工知能の指数関数的な改善の道を歩んでいると思います。そして、AIを開発している賢い人間の数も劇的に増加しています。
例えば、AIの会議への参加を見てください。毎年倍増しています。満員になっています。私には若いいとこがいて、バークレーのコンピューターサイエンスと物理学を卒業しています。彼に「賢い学生のうち何人がAIとコンピューターサイエンスを勉強しているの？」と聞いたら、答えは「全員です」でした。
だから、あなたは既に携帯電話やコンピューター、そしてすべてのアプリケーションの形で、自分の機械的な拡張を持っています。あなたは既に超人的です。はるかに多くの力、より多くの能力を持っています。30年前の大統領が持っていたよりもはるかに多くの力を持っています。
インターネットリンクがあれば、あなたは知恵の記事を持っています。何百万人もの人々と瞬時にコミュニケーションを取ることができます。地球の残りの部分と瞬時にコミュニケーションを取ることができます。これらは魔法のような力です。それほど昔ではありませんでした。だから、誰もが既に超人的です。ただ、誰がそれを制御するかが分からないだけです。
AIが最初から独自の意志を持つというリスクではないと思います。むしろ、懸念は誰かがそれを悪用する可能性があること、あるいは悪用するつもりがなくても、誰かがそれを奪って悪用する可能性があることだと思います。それが非常に大きな危険だと思います。
私たち全員が既にサイボーグです。より良いアプローチまたは結果は、AIテクノロジーの民主化を達成することです。つまり、どの会社や小さなグループも高度なAIテクノロジーを独占的に制御しないということです。それは非常に危険だと思います。
また、悪い人に盗まれる可能性もあります。例えば、ある国の悪い独裁者が情報機関を送って盗み、制御権を得る可能性があります。それは非常に不安定な状況になります。
非常に強力なAIを手に入れれば、通常、何か新しい技術が損害や死をもたらします。そして抗議が起こり、調査が行われ、何年もが過ぎ、何らかの洞察委員会が設置され、ルール作りが行われ、最終的に監視が行われ、規制が行われます。
私はただ、シンギュラリティという言葉が適切だと思います。なぜなら、人間の脳よりもはるかに優れた知能が存在するようになったとき、何が起こるか私たちには本当に分からないからです。
AIを扱う多くの映画やテレビ番組は、実際に起こる可能性が高い方法では描写していません。しかし、良性のシナリオでさえ、AIが人間よりもはるかに賢くなった場合、私たちは何をすればいいのでしょうか？私たちにはどんな仕事があるのでしょうか？
何かが公衆にとって危険である場合、航空機産業や自動車産業、薬品、食品など、公衆のリスクとなるものには何らかの政府機関や規制当局が必要だと言わざるを得ません。私はこれも公衆のリスクのカテゴリーに入ると思います。
私はAIを遅らせ、AIを規制するよう人々を説得しようとしました。これは無駄でした。何年も試みました。
[音楽]
いわゆるAIの専門家たちに見られる最大の問題は、彼らが実際よりも多くを知っていると思い込んでいることです。そして、彼らは実際よりも賢いと思っています。したがって、誰もが安全にAIを開発しているかを確認するための洞察と監視を行う公的機関が必要です。これは非常に重要です。
私はAIの危険性が核兵器の危険性をはるかに上回ると考えています。誰も、ただ好きなように核兵器を作ることを許すべきだと提案する人はいないでしょう。それは狂気です。では、なぜ私たちには規制の監視がないのでしょうか？これは狂気です。
私は通常、規制や監視を提唱する立場ではありません。一般的にはそれらを最小限に抑えるべきだと思います。しかし、これは公衆に非常に深刻な危険をもたらす場合です。
短期的なものについてはそれほど心配していません。狭いAIは種のレベルのリスクではありません。それは混乱や仕事の喪失、そういった種類の武器をもたらすでしょうが、根本的な種のレベルのリスクではありません。一方、デジタルスーパーインテリジェンスはそうです。
だから、人類が集団的にデジタルスーパーインテリジェンスを創造することが正しい動きだと決定した場合、非常に非常に慎重に行うための基盤を築くことが重要なのです。非常に慎重に。
OpenAIの意図は、AIの力を民主化することです。私が好きな引用があります。アクトン卿のものです。彼は「権力は腐敗し、絶対的権力は絶対的に腐敗する」という言葉を生み出した人です。彼は「自由は権力の分配にあり、専制は権力の集中にある」と言いました。
だから、私たちがこの信じられないようなAIの力を持つなら、それが少数の手に集中せず、私たちが望まない世界につながらないようにすることが重要だと思います。
これらはすべて何年もかかります。これが物事の通常の流れです。例えば、自動車規制を見てみましょう。シートベルトの実装と義務化にどれだけの時間がかかったでしょうか。自動車業界は、シートベルトについて10年以上にわたって規制に成功裏に反対しました。シートベルトを着用すれば死亡や重傷の可能性が大幅に低くなることは、数字を見れば明らかでした。それは疑う余地がありませんでした。
業界は何年もの間、これに成功裏に反対しました。最終的に、多くの人々が亡くなった後、規制当局はシートベルトを義務付けました。この時間枠はAIには適用できません。危険になってから10年も待つことはできません。その時には遅すぎます。
私たちは、人間の脳をはるかに超えるデジタルスーパーインテリジェンスに向かって急速に進んでいます。私はそれが非常に明らかだと思います。
[音楽]
あなたは「人工知能は核兵器よりも危険だ」と引用されていますね。そして「潜在的に」と付け加えました。そしてそれは続きます。あなたは「それは悪魔を召喚するようなものだ」と言いました。自動運転車に明らかに非常に重要な深層学習を含む人工知能を、どのように調和させていますか？
そうですね、自律走行車については心配する必要はないと思います。それは一種の狭いAIの形態で、実際にはそれほど難しくないと思います。人間よりもはるかに安全な程度の自律走行を実現することは、人々が考えているよりも簡単だと思います。
イーロン・マスク、私たちの時代のトニー・スタークは、車業界があまりにも平凡で、人間に運転させるという100年以上の伝統があまりにも古くさいと決心します。マスクは袖をまくり上げ、テスラの創造に取り掛かります。これは単なる車会社ではありません。電気で車を動かすだけでなく、あなたが眠っている間に魔法のようにアップデートする会社です。
車が新しいトリックを学んで目覚めるのを想像してください。それはペットのようですが、散歩に連れて行く必要もなく、ベッドにおしっこをすることもありません。マスクの車は普通の車ではありません。これらの車両は、インターネットを介して定期的に脳移植を受けます。数ヶ月ごとに「今ならヨガができます」と車が言うような機能を導入し、あなたはその木のポーズに驚嘆するでしょう。
人間が自分で車を運転することが、自分でバターを作るのと同じくらい古風になる世界を想像してください。それがマスクが語る未来です。彼は自動運転車がスマートフォンと同じくらい一般的になると考えています。乗り込んで、ロボットの運転手に任せるだけです。それは、馬車から魔法の空飛ぶ絨毯に切り替えるようなものです。
マスクは、いつか手動で車を操縦することが、目隠しをしてナイアガラの滝の上を綱渡りするのと同じくらい危険に思えるようになると考えています。彼は、賢く安全な車を想像しています。それらは、マトリックスのネオが弾丸をかわすように危険をかわすでしょう。それは、私たちの車が完全な騎士の鎧を着用することから、快適なパジャマを着て歩き回ることに移行するようなものです。しかし、これまで以上に安全になるのです。
車とトラックの生産能力は年間約1億台です。だから、明日すべての車が自動運転になったとしても、車両の数が同じだと仮定すると、車両を入れ替えるのに20年かかるでしょう。議論の余地はありますが、自動運転になれば車両の数は減るかもしれません。それでも15年くらいはかかるでしょう。そして、すべてが即座に移行するわけではありません。かなり時間がかかるでしょう。
しかし、この礼儀正しい自動運転の電気自動車の世界への移行は、まばたきする間に起こるわけではありません。地球上には20億台以上の従来の車が走っています。マスクは、それらをすべて置き換えるのに15年から20年かかると計算しています。これは、地球上のすべての自転車をホバーボードに交換しようとするようなものです。時間と忍耐を要する段階的なプロセスです。
この移行は、都市全体のインフラを更新するようなものです。指を鳴らすだけでは起こりません。着実な進歩と段階的な変化を通じて起こるのです。ローマが一日にして成らなかったように、私たちの道路が一夜にして自動運転車で満たされることはないでしょう。
基本的にハードウェアの基盤、つまりセンサーとコンピューティングの基盤が必要で、その上に新しいソフトウェアをアップロードし続けることができます。少なくともテスラではそれが可能です。常に接続されているからです。
だから、あなたが持っている車は、その機能が着実に改善されていることに気づくでしょう。今では、アクティブクルーズコントロールがあります。レーダーとカメラの融合を使って、前の車を追跡します。また、今後リリースされる一部の機能では、ブレーキライトも見ています。車のブレーキライトが点灯していることを予測します。基本的に、現在のハードウェアスイートでもどんどん賢くなっていきます。
日常の通勤を未来小説から飛び出してきたようなものに変えるという使命の中で、マスクは平均的なコンピューターの知能をはるかに超える知能を持つ車両について議論します。彼は、単に前の車を模倣するだけでなく、洗練されたレーダーとカメラ技術を使用して交通流を予測する高度なクルーズコントロールシステムを紹介します。まるで車が前の車がいつブレーキをかけるかを予見する水晶球を持っているかのようです。
しかし、マスクのビジョンは単なる予見を超えています。彼は、周囲の混沌とした状況を操縦するために、あらゆる方向の包括的な認識を持つ車を目指しています。これらの車両は、都市の通りの混沌を航行するために、最も高度なコンピューターでさえ原始的に見えるようなセンサーと処理能力の配列を必要とするでしょう。それは、あなたの車にワシの知覚能力とスーパーコンピューターの処理能力を備え付け、すべてが調和して安全な旅を確保するようなものです。
難しいのは、時速30〜40マイル程度の都市環境です。現在、時速5〜10マイル以下の場合は比較的簡単に対処できます。超音波センサーでそれを行うことができます。何かにぶつからないようにするだけです。なぜ車で何かにぶつかりたいと思うでしょうか？そうですね。
だから、時速5〜10マイルの場合、超音波センサーの範囲内で停止できます。そして、時速10マイルから、50マイルくらいまでの範囲で、複雑な郊外環境では、予期せぬことがたくさん起こる可能性があります。
では、自動運転車の分野における課題と革新的な解決策を探ってみましょう。ラッシュ時の渋滞のようにのろのろとした動きを考えてみてください。マスクは超音波技術を使用することを提案しています。これは車のストレスを和らげるためではなく、他の車両との安全な距離を維持するためです。これは、侵害されると警告を発する車の周りに見えない力場を作るようなものです。
本当の試練は、郊外の通りを航行することにあります。そこでは予期せぬ出来事が頻繁に起こります。遊んでいる子供たち、道路を横切る野生動物、熱心なサイクリストなど。マスクの解決策は、高度な車両知能システムで、迅速なデータ処理と予測能力を組み合わせたものです。
このシステムは、複雑なシナリオを分析し、ミリ秒単位で適切に対応することができます。これは、チェスの巨匠が数手先の動きを予測するのと同じようなものです。目標は単に驚きに反応するだけでなく、郊外生活の予測不可能な織物を通して、経験豊富な船長が荒れた海を航行するのと同じくらい優雅に航行することです。
車が人間よりも明らかに安全だと判断される時点から、規制当局がそれを許可するまでには、おそらくさらに2〜3年かかるでしょう。なぜなら、彼らは単に人間と同じくらい安全であるというだけでなく、はるかに安全であるという大量の統計的証拠を見たいと思うからです。
そうですね。できることは、シャドーモードで実行することです。基本的に、「これらすべての状況で、コンピューターが行ったであろうことはこれです。衝突があったか、なかったか。偽陽性や偽陰性はどうだったか」と言うのです。そして、大規模な人口グループを達成し、規制当局に非常に明確な統計的議論を提示します。そして、彼らはそれを消化し、しばらく観察し、同意するかどうかを確認します。そして、証拠が圧倒的であれば、彼らは同意すると思います。
イーロン・マスクは、自動運転車の未来を追求する中で、規制上の障害という手ごわい課題に直面します。これは劇的な対決ではなく、説得力のある証拠とデータで当局を説得する方法論的なプロセスです。マスクの戦略には、自動運転車の「シャドーモード」の実装が含まれています。
これは神秘的に聞こえるかもしれませんが、実際には車両を制御することなく、実世界の運転データを収集する方法です。これは、旅のあらゆる側面を観察し記録する、目に見えない副操縦士がいるようなものです。膨大な情報を蓄積します。
このデータは、これらのAI駆動の車両が、道路脇の広告から通り過ぎる景色まで、あらゆる種類の気晴らしに悩まされる人間の運転手よりも大幅に安全であることを規制当局に示すことを目的としています。
公共の安全に関しては、非常に慎重になり、変更を行う前に物事が大丈夫であることを確認することには議論の余地があると思います。つまり、現時点で完全に自律的なシステムがあり、規制当局がそれを承認していないという状況ではないと思います。それは本当に人々の代わりになるものではありません。しかし、数年後にはそうなるでしょう。
ここで状況は興味深くなります。マスクとテスラは、新しい法律が有望な自動運転車の未来を妨げないように、技術的進歩の複雑な風景を慎重に操縦しています。それは、過保護な親に遊び場訪問のために子供をバブルラップで包まないように助言するようなものです。
自動運転技術はまだ人間の運転手を完全に置き換える準備ができていませんが、テスラは画期的なソフトウェア開発に多額の投資をしています。これにより、リモートアップデートを通じて車両の能力が向上します。
テスラ車が自動車産業をどのように革新しているか考えてみてください。スマートフォンがコミュニケーションを変革したのと同じように、夜に車を駐車し、朝には新機能が追加され、機能が向上している可能性があります。すべてシンプルな無線アップデートを通じてです。
これは通常のメンテナンス以上のものです。それは包括的な技術の進化です。あなたのテスラは従来の車両から、常に能力を向上させる高度な自己改善マシンへと移行します。それは、あなたの車が集中的なトレーニングプログラムに参加し、一晩で新しいスキルを習得したようなものです。すべてあなたのガレージに駐車している間に。
最初にテスラを作ったとき、そのTegra（プロセッサ）は十分すぎると思っていました。最近、あなたは「そのプラットフォームからもっとパフォーマンスを絞り出せないか」と言いました。そして、それは実際に起こりました。文字通り2年で、ソフトウェアアップデートを何度か経て、突然コンピューティングプラットフォームが十分ではなくなりました。そして、それは機能を追加したいからで、最近の機能の多くはソフトウェアベースだからです。
車がますます知的になるにつれて、それらはデジタルの脅威にもますます脆弱になります。これらの走るコンピューターへの不正アクセスの可能性は重大な懸念事項です。マスクの解決策には、高度なデジタルセキュリティ対策の複数層の実装が含まれています。
このアプローチは、車両を高セキュリティの金庫と同じくらいサイバー攻撃に対して侵入不可能にすることを目指していますが、効率性とパフォーマンスは維持します。自動運転技術の進化は、単なる利便性を超えています。それは高度な人工知能を通じて安全性を向上させることに関するものです。
マスクは、車両が警戒心の強い保護者として機能する未来を予想しています。それらのAIシステムは非常に洗練されており、アイドル時間中に創造的な活動に従事する可能性さえあります。究極の目標は、運転を潜在的に危険な必要悪から、安全で楽しい経験に変えることです。
車をセキュリティ攻撃に対してより耐性のあるものにするために、私たちができることは何でしょうか？
車が完全に自律的になったときに、それが本当に重要になると思います。現在の車の仕組みは、車内のすべてのシステムが何らかの機械的故障や根本的な論理的故障を起こす可能性があると仮定しています。
だから、あなたは常に足でブレーキを圧倒することができ、手でステアリングホイールを圧倒することができます。しかし、ステアリングホイールがなかったり、ブレーキペダルがなかったりする、何年も先のことを考えると、それは本当に危険です。現在の状況でさえ、私たちが最も時間を費やしているのは、複数の車のハッキングを非常に困難にすることです。
現代のサイバー窃盗は、中国が実践しているように、単に効率的であるだけでなく、知的財産から重要インフラまで、複数のセクターにわたるすべてに影響を与える広範囲なものです。
彼のプレゼンテーションの頂点で、マスクは未来小説の世界から飛び出してきたかのような4つの画期的な技術を明らかにします。まず、現在の限界を超える速度を持つグラフィックス処理ユニットを紹介します。これは、スーパーコンピューターにカフェインを与えるようなものです。
次に、複雑なパズルを解きながら同時にチェスをプレイする可能性のある非常に高度な学習システムを紹介します。3番目のイノベーションは、自転車にジェットエンジンを取り付けるように、パフォーマンスを大幅に向上させるアーキテクチャ設計を約束します。
最後に、「ナイトライダー」のキティを電卓のように時代遅れに見せる自動車AIシステムを公開します。これらのイノベーションは、自動運転技術を以前は想像の世界でのみ探求されていた領域に押し上げ、SF小説を現実のサイエンスに変えることを集合的に目指しています。
私たちは、テスラ車が無線アップデートを通じてどのように進化するかを目撃してきました。まるで車が思春期を経験し、一晩で新しい能力を獲得するかのようです。サイバーセキュリティの世界についても話しました。そこでは、マスクのチームが自律車両の周りにデジタル要塞を構築し、サイバー脅威に対する侵入不可能な力場を作り出しています。
最後に、自動運転技術の地平線を垣間見ました。単なる移動手段ではなく、私たちが座って、リラックスし、乗車を楽しむ間、私たちの安全を確保する警戒心の強い守護者としての車の未来を想像しました。すべての旅をファーストクラスの経験に変えるのです。
将来のテスラのアップデートについて、あなたを最も興奮させるものは何ですか？自動運転車についてどう感じますか？以下であなたの考えを共有してください。AIブローミーのチャンネルを高評価、登録して、さらなるテクノロジーの洞察をお見逃しなく。