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エピソード6：サム・アルトマン (ビル・ゲイツ)

AIに仕事を奪われたい

今日のゲストはサム・アルトマンです。彼は言うまでもなくOpenAIのCEOです。長年にわたってテック業界で起業家やリーダーとして活躍してきました。その中にはY Combinatorの運営も含まれ、Reddit、Dropbox、Airbnbなどの素晴らしい企業に投資しました。このエピソードを収録してしばらくしてから、私は完全に驚かされました。少なくとも一時的に、彼はOpenAIのCEOを解任されたのです。解雇後の数日間には多くのことが起こりました。OpenAIのほぼ全従業員からの支持表明があり、サムは復帰しました。そこで、私たちの会話を聞く前に、サムに連絡を取って近況を聞いてみましょう。[音声 - Teamsの通話開始音] やあ、サム。やあ、ビル。調子はどうだい? ああ、もう。すごく大変だったよ。でも大丈夫だよ。とてもエキサイティングな時期だね。チームの様子はどう? そうだね、多くの人が指摘しているように、チームはこれまで以上に生産的で、楽観的で、良い状態にあると思う。だから、これはある意味で今回の出来事の明るい側面だと言えるかもしれない。ある意味で、これは私たちにとって本当に成長の瞬間だった。私たちはより良くなるために、そして目の前の課題に立ち向かう準備ができた会社になるために、非常にモチベーションが高まっている。素晴らしい。[音声 - Teamsの通話終了音] [音楽]
さて、この会話では今回の状況については議論しませんが、サムの安全で責任あるAIを構築することへの取り組みについて聞くことになります。会話をお楽しみください。
「Unconfuse Me」へようこそ。私はビル・ゲイツです。今日は主にAIに焦点を当てます。なぜなら、それはとてもエキサイティングなものであり、人々も懸念を抱いているからです。ようこそ、サム。
お招きいただき、ありがとうございます。
私はあなたの仕事が進化するのを見る特権を得ていましたが、非常に懐疑的でした。ChatGPTがこれほど優秀になるとは予想していませんでした。それは私の心を吹き飛ばし、私たちは本当にエンコーディングを理解していません。数字は分かっています。それが掛け合わされるのを見ることはできますが、シェイクスピアのような表現がどこにエンコードされているのかという考えは...表現についての理解を得ることができると思いますか?
100%そう思います。人間の脳でこれを行おうとするのは非常に難しいです。同様の問題だと言えるでしょう。つまり、ニューロンがあり、それらは接続されています。接続は動いていて、あなたの脳を切り刻んでそれがどのように進化しているかを見ることはできませんが、これは完全にX線を当てることができます。解釈可能性に関してはいくつかの非常に良い研究がなされており、時間とともにさらに進展すると思います。これらのネットワークを理解できるようになると思いますが、現在の理解度は低いです。理解できている少しの部分は、予想通り、これらを改善するのに非常に役立っています。科学的好奇心は別として、私たちは本当にそれらを理解したいと動機づけられています。しかし、これらの規模はとてつもなく大きいです。
私たちは、あなたの脳のどこにシェイクスピアがエンコードされているのか、そしてそれがどのように表現されているのかということも言えます。私たちには分かりません。本当に分かりませんが、完全にX線を当て、観察し、望むどんなテストでも行うことができるはずの、これらの膨大な数の中でまだ分からないと言うのは、さらに満足できないように感じます。5年以内には理解できるようになると確信しています。トレーニングの効率と精度の両面で、その理解により今日よりもはるかに優れたことができるようになるでしょう。
100%そうですね。多くの技術の歴史でこのようなことが見られます。誰かが経験的な発見をします。何が起こっているのか全く分かりませんが、明らかに機能します。そして、科学的理解が深まるにつれて、それをはるかに良いものにすることができます。
そうですね、物理学や生物学では、時には単に試行錯誤するだけで、「わお、これは実際にどのように機能しているんだ?」ということがあります。私たちの場合、GPT-1を構築した人は、ある意味で一人でそれを解決し、それはある程度印象的でしたが、どのように機能するのか、なぜ機能するのかについての深い理解はありませんでした。そして、スケーリング則を得ました。どれだけ良くなるかを予測できました。だから、デモができると言ったとき、私たちはそれがうまくいくと確信していました。モデルをトレーニングしていませんでしたが、かなり自信がありました。それが、何が起こっているのかについてのより良い、そしてより良い科学的理解を得るための多くの試みにつながりました。しかし、それは本当に経験的な結果から始まりました。
今後2年間を見据えたとき、どのような主要なマイルストーンがあると思いますか?
マルチモダリティは間違いなく重要になるでしょう。つまり、音声入力、音声出力ということですか?
音声入力、音声出力。画像。最終的には動画も。明らかに、人々は本当にそれを望んでいます。私たちは画像と音声をリリースしましたが、予想以上に強い反応がありました。それをさらに押し進めることができますが、おそらく最も重要な進歩の分野は推論能力に関するものでしょう。現在、GPT-4は非常に限られた方法でしか推論できません。また、信頼性も重要です。GPT-4にほとんどの質問を1万回尋ねると、その1万回のうちの1回はおそらくかなり良い回答になりますが、それがどれなのか常に分かるわけではありません。そして、毎回1万回のうちの最高の回答を得たいと思うでしょう。そのため、信頼性の向上が重要になります。カスタマイズ性とパーソナライゼーションも非常に重要になるでしょう。人々はGPT-4に対して非常に異なるものを望んでいます: 異なるスタイル、異なる仮定のセットなど。私たちはそれらすべてを可能にし、さらにあなた自身のデータを使用する能力も提供します。あなたについて知り、あなたのメール、カレンダー、予約の好み、他の外部データソースとの接続、そのようなすべてです。これらが最も重要な改善分野の一部になるでしょう。
現在の基本的なアルゴリズムでは、単に前方に進み、掛け算をするだけで、新しい単語を生成するたびに本質的に同じことを行っています。複雑な数学方程式を解くように、任意の回数変換を適用しなければならない可能性があり、推論のための制御ロジックが現在よりもかなり複雑になる必要があるかもしれないと思います。
最低でも、適応的な計算が必要だと思います。現在、各トークンに同じ量の計算を費やしています。それが単純なものであっても、複雑な数学を解くものであっても同じです。
そうですね、「リーマン仮説を解け...」と言うとき、それには多くの計算が必要です。「The.」と言うのと同じ計算量です。
そうですね、最低でもそれを機能させる必要があります。それ以上に洗練されたものが必要かもしれません。
あなたと私は両方とも上院の教育セッションに参加しましたね。約30人の上院議員が参加したことに私は喜んでいます。彼らの理解を深めるのを助けることは、それが大きな変化をもたらす要因だからです。政治家たちを引き込むのに十分すぎることはないと思います。
しかし、彼らが「ああ、私たちはソーシャルメディアで失敗した、もっと上手くやるべきだった」と言うとき - それは極性化の観点から非常に否定的な要素がある顕著な課題です。今でさえ、私たちがどのように対処すべきか分かりません。政府がソーシャルメディアについてもっと効果的になれなかった理由が分かりませんが、彼らが今AIで経験することのケーススタディとして理解する価値があると思います。
それは良いケーススタディですね。規制について話すとき、どのような種類の規制が構築されるべきかについて、あなたにとって明確ですか?
それを理解し始めていると思います。この分野に過度の規制をかけるのは非常に簡単でしょう。以前にそのようなことが起こった多くの例を見ることができます。しかし、もし私たちが正しければ - そうでない可能性もありますが - もし私たちが正しくて、この技術が私たちが考えているほど遠くまで行くのであれば、それは社会、地政学的な力のバランス、そして多くのことに影響を与えるでしょう。これらの、まだ仮説の段階ですが、将来的に非常に強力なシステム - GPT-4のようなものではなく、それの10万倍または100万倍の計算能力を持つもの - については、それらが地球規模の影響を持つため、これらの超強力なシステムを監視するグローバルな規制機関というアイデアに慣れてきました。
私たちが話す一つのモデルはIAEAのようなものです。核エネルギーについて、私たちは同じことを決定しました。これには何らかのグローバルな機関が必要です。なぜなら、地球規模の影響の可能性があるからです。それは理にかなっていると思います。より短期的な問題、これらのモデルが何を言うことを許可され、何を言うことを許可されないかといった問題、著作権をどのように考えるかといった問題がたくさんあるでしょう。異なる国々はそれらを異なる方法で考えるでしょうし、それは問題ありません。
一部の人々は、非常に強力で恐ろしいモデルがある場合 - 核規制が世界的に機能する理由は、基本的に誰もが、少なくとも民間側では安全慣行を共有したいと考えているからです。そしてそれは素晴らしいものでした。核の兵器側に入ると、同じようにはいきません。重要なのは世界中の誰もが危険なことをしないようにすることだとすれば、ほとんどグローバル政府が必要になるでしょう。今日、気候や
テロリズムなど多くの問題で、協力することが難しいことが分かっています。人々は米中競争を引き合いに出して、減速の概念が不適切だと主張さえします。減速や慎重に進むという考えを強制するのは難しくないですか?
はい、減速を求めているように受け取られると、それは本当に難しいでしょう。代わりに、「好きなようにしていいが、ある非常に高いパワーの閾値を超えるコンピュートクラスターは」 - そしてここでのコストを考えると、おそらく世界に5つくらいしかないでしょう - 「そのようなクラスターは国際的な武器査察官のようなものに従わなければならない」と言うのであれば、それは可能だと感じます。そこにあるモデルは安全性監査のために利用可能にする必要があり、トレーニング中および展開前にいくつかのテストに合格する必要があります。それは可能だと思います。以前はそれほど確信がありませんでしたが、今年世界中を旅して、これに参加する必要がある多くの国の国家元首と話をしましたが、ほぼ普遍的な支持がありました。
それですべてが解決するわけではありません。はるかに小規模なシステムでも、おそらくかなり悪いことが起こる可能性があります。しかし、それは最大級のリスクに対処するのに役立つと思います。
AIは、最良のケースでは、いくつかの難しい問題を解決するのに役立つと思います。
確かにそうですね。極性化も含めて。なぜなら、それは潜在的に民主主義を破壊する可能性があり、それは非常に悪いことだからです。
現在、私たちはAIによる生産性の向上を目にしていますが、それは圧倒的に非常に良いことです。どの分野に最も期待していますか?
まず、私たちはこの長く連続的な曲線上にいることを覚えておく価値があります。現在、タスクを実行できるAIシステムがあります。確かに仕事全体はできませんが、タスクはできます。そこには生産性の向上があります。最終的には、今日の仕事のようなものをより多く行えるようになり、もちろん私たちは新しい仕事やより良い仕事を見つけるでしょう。
人々により強力なツールを与えれば、単に少し速く作業できるだけでなく、質的に異なることができるようになると完全に信じています。現在、おそらくプログラマーの生産性を3倍にすることができます。それは私たちが見ている中で最も興奮している分野の一つです。非常にうまく機能しています。しかし、プログラマーを3倍効果的にすれば、単に3倍多くのことができるだけでなく、より高いレベルの抽象化で、より多くの頭脳を使って、全く新しいことを考えつくことができます。パンチカードからより高級な言語に移行したことで、単に少し速くプログラミングできるようになっただけでなく、これらの質的に新しいことができるようになったのと同じです。私たちは本当にそれを目にしています。
次のステップとして、より完全なタスクを実行できるものを考えると、「このプログラム全体を書いてください。途中でいくつか質問しますが、一度に数個の関数を書くだけではありません」と言えるような小さなエージェントを想像できます。それにより、多くの新しいことが可能になるでしょう。そしてさらに、より複雑なことができるようになります。いつか、「この会社を立ち上げて運営してください」と言えるAIがあるかもしれません。そしていつか、「新しい物理学を発見してください」と言えるAIがあるかもしれません。
現在見ているものは非常にエキサイティングで素晴らしいですが、少なくとも今後5年から10年は非常に急激な改善曲線上にある技術であることを常に念頭に置く価値があると思います。これらは、モデルが今後最も愚かな状態です。
コーディングは、おそらく生産性向上の観点から現在最も興奮している単一の分野です。大規模に展開され、スケールされた使用段階にあります。ヘルスケアと教育は、その曲線を上って来ている2つのことで、私たちも非常に興奮しています。
少し困難なのは、以前の技術の改善とは異なり、これは非常に急速に改善する可能性があり、上限がないということです。多くの仕事の分野で人間レベルに達するという考えは、ユニークな科学を行っていなくても、サポートコールや営業電話ができるようになるということです。私はあなたと同様に、この良いことと同時に、これまで以上に速く適応しなければならないという懸念を持っています。それが怖い部分です。
適応しなければならないということではありません。人類が非常に適応力があるということでもありません。私たちは、これらの大規模な技術的シフトを経験してきました。人々が行う仕事の大部分が数世代で変化する可能性があり、数世代にわたって、私たちはそれをうまく吸収しているように見えます。過去の大きな技術革命でそれを見てきました。各技術革命はより速くなってきましたが、これは断然最速になるでしょう。社会が適応しなければならないスピード、労働市場が変化するスピードが、私には少し怖く感じる部分です。
AIの一つの側面はロボティクスです。つまり、人間レベルの能力を持つ手足を手に入れたときのブルーカラーの仕事についてです。驚くべきChatGPTの breakthrough は、ある意味でホワイトカラーの仕事に私たちの焦点を当てさせました。それは非常に適切ですが、ブルーカラーの部分への注目を失っていることを心配しています。ロボティクスについてはどのように考えていますか?
それについては非常に興奮しています。私たちは早すぎてロボットを始めたので、そのプロジェクトを一時中断しなければなりませんでした。間違った理由で難しかったのです。ML研究の難しい部分を進歩させるのに役立ちませんでした。悪いシミュレーターや腱が切れるなどの問題に対処していました。また、時間が経つにつれて、まず知性と認知が必要で、その後で物理性に適応させる方法を見つけることができると気づきました。言語モデルを構築した方法で始めるのが簡単でした。
しかし、私たちは常にロボティクスに戻ることを計画していました。ロボティクス企業への投資を少し始めています。物理的なハードウェア側では、私が今まで見たことがないような、本当にエキサイティングな新しいプラットフォームが最終的に構築されています。ある時点で、私たちのモデルを使用して、あなたが言ったように、言語理解と将来の動画理解を持って、「よし、ロボットで素晴らしいことをしよう」と言えるようになるでしょう。
ハードウェアの人々が脚でうまくやり、実際に腕、手、指の部分を手に入れ、それを結合し、そしてそれが途方もなく高価でなければ、それはブルーカラー型の仕事の労働市場をかなり急速に変える可能性があります。
そうですね。確かに、7年か10年前に振り返ると、予測、コンセンサスの予測では、影響はまずブルーカラーの仕事に、次にホワイトカラーの仕事に、そして創造性は多分決して、少なくとも最後になるだろうというものでした。なぜならそれは魔法で人間的なものだからです。明らかに、それは全く逆の方向に進んでいます。なぜそうなったのかについて、多くの興味深い教訓があると思います。
創造的な仕事では、GPTモデルの幻想は欠点ではなく特徴です。それにより新しいものを発見することができます。一方、重機を動かすロボットを扱う場合は、本当に正確である必要があります。これは単に、技術がどこに向かうかを追う必要があるケースだと思います。前提概念を持っていますが、時には科学がその方向に進みたがらないことがあります。
さて、あなたの携帯電話で最も使用するアプリケーションは何ですか?
Slackです。
本当に? はい。ChatGPTと言えればいいのですが。
メールよりも多いですか?
メールよりもはるかに多いです。考えられる唯一のものはiMessagesでしたが、はい、それよりも多いです。OpenAI内では多くの調整が行われています。
そうですね。あなたはどうですか?
私の場合はOutlookです。私は古いスタイルのメール派で、それかブラウザですね。なぜなら、もちろん多くのニュースがブラウザを通じて来るからです。
ブラウザをアプリとしては数えていませんでした。もしかしたらそちらの方が多く使っているかもしれませんが、それでもSlackだと思います。一日中Slackを使っています。
信じられないですね。さて、ここにターンテーブルがあります。他のゲストと同じように、サムにお気に入りのレコードを持ってきてもらいました。何を持ってきましたか?
マックス・リヒターによる「The New Four Seasons - Vivaldi Recomposed」を持ってきました。私は作業中に歌詞のない音楽を好みます。これは古いヴィヴァルディの心地よさと、よく知っている曲がありましたが、十分に新しい音符があって全く異なる体験でした。人生の重要な時期にたくさん聴いたために強い感情的な愛着を形成する音楽作品があります。これはOpenAIを立ち上げている間にたくさん聴いた音楽でした。とても美しい音楽だと思います。高揚感があり楽観的で、私にとって作業に最適です。新しいバージョンは本当に素晴らしいと思いました。
オーケストラによって演奏されているのですか?
はい、Chineke!オーケストラです。
素晴らしいですね。再生しましょうか?
はい、お願いします。
[音楽 - マックス・リヒターの「The New Four Seasons - Vivaldi Recomposed: Spring 1」]
これが私たちが目指しているサウンドの導入部です。
[音楽]
ヘッドフォンを着用していますか?
はい、そうです。
同僚からクラシック音楽を聴いていることでからかわれたりしませんか?
同僚は私が何を聴いているか知らないと思います。ヘッドフォンをしているからです。私にとって、静かな中で作業するのはとても難しいです。できますが、自然な状態ではありません。
興味深いですね。歌詞のある曲は、同意しますが、気が散るでしょう。でもこれはより雰囲気のようなものですね。
そうですね。そして小さな音量で聴いています。大きな音で音楽を聴くこともできませんが、何らかの形でいつもそうしてきました。
素晴らしいですね。持ってきてくれてありがとう。
さて、AIに関して言えば、私にとって、信じられないほどの能力、AGI、AGI+に到達した場合、3つの心配があります。1つは、悪い人がシステムを制御していることです。良い人々が同等に強力なシステムを持っていれば、その問題は最小限に抑えられるでしょう。システムが制御を奪う可能性もあります。いくつかの理由で、私はそれについてはあまり心配していません。他の人々が心配してくれて嬉しいです。私を困惑させるのは人間の目的です。マラリアに取り組むことや、マラリア撲滅に取り組むことに興奮を感じ、賢い人々を集め、リソースを適用することに喜びを感じています。機械が私に「ビル、ピックルボールをしに行きなさい。マラリア撲滅は私が担当します。あなたは単に遅い思考者です」と言ったとき、それは哲学的に混乱することです。社会をどのように組織するのでしょうか? はい、教育を改善しますが、極端な場合、何のための教育なのでしょうか。これは私たちにとってまだ大きな不確実性がありますが、初めて、今後20年以内にそれが来る可能性がゼロではありません。
この技術に取り組む上で心理的に困難な部分がたくさんありますが、これは私にとって最も困難です。なぜなら、私もそこから多くの満足を得ているからです。本当の価値を付加しています。ある意味で、これは私が今までで最後に行う難しいことかもしれません。
私たちの心は、教師や医師、良いアイデアの不足など、希少性を中心に組織されています。部分的に、私はその希少性なしで育った世代が、社会をどのように組織し、何をすべきかについての哲学的な概念を見つけるのだろうかと疑問に思います。おそらく彼らは解決策を見つけるでしょう。私の心はあまりにも希少性を中心に形作られているので、それを考えるのさえ難しいです。
私もそう自分に言い聞かせています。そして本当にそう信じています。ここで何かを失っているという意味では、ある意味で、私たちよりも賢いものを持つことになります。もし私たちがこの希少性のない世界に入ることができれば、新しいことを見つけるでしょう。それらは非常に異なるように感じるでしょう。マラリアを解決する代わりに、どの銀河が好きか、そしてそれで何をするかを決めているかもしれません。私は問題が尽きることはないと確信しています。そして、互いのために何かをし、人間のゲームを他の人間のためにプレイする方法を理解するという、本当に重要なままである異なる方法で充実感を見つけることはなくならないと確信しています。確かに異なるものになるでしょうが、唯一の道は前進することだと思います。私たちはこのことをしなければなりません。これは今や止められない技術的な流れです。価値が大きすぎます。そして、私はそれがうまくいくと非常に自信を持っています。非常に自信があります。しかし、それは非常に異なるものになると感じています。
これを特定の現在の問題に適用する方法、例えば子供たちにチューターを提供し、彼らのモチベーションを高めるのを助けたり、アルツハイマー病の薬を発見したりするのは、かなり明確だと思います。AIが戦争を減らしたり、極性化を減らしたりするのに役立つかどうかについては、知性を高めれば、極性化されないことは常識であり、戦争をしないことは常識だと思うかもしれませんが、多くの人々が懐疑的だと思います。人々が互いにうまく付き合えるかどうかなど、最も困難な人間の問題に取り組む人々がいてほしいと思います。AIが人々の相互理解に貢献できると考えられれば、それは非常にポジティブだと思います。
私は、その点で技術が良い方向で私たちを驚かせると信じています。技術がどれだけのことができるかで私たちを驚かせるでしょう。私たちはそれを見つけ出し、確認する必要がありますが、私は非常に楽観的です。
同意します。それはどれほど大きな貢献になるでしょうか。
公平性に関して言えば、技術はしばしば高価です。PCやインターネット接続のように、コストが下がるまでに時間がかかります。これらのAIシステムを実行するコストについて、評価あたりのコストはかなり下がりそうですか?
すでに大幅に下がっています。GPT-3は、私たちが最も長く提供しており、最適化する時間が最も長かったモデルですが、リリースされてから3年少しの間に、コストを40分の1に下げることができました。3年間でこれは非常に良いスタートだと言えます。3.5については、おそらく現時点で10分の1近くまで下げています。4は新しいので、コストを下げる時間がそれほどなかったのですが、引き続きコストを下げていきます。
私が知っているどの技術よりも、コスト削減の最も急激な曲線上にあると思います。ムーアの法則よりもはるかに優れています。それは単にモデルをより効率的にする方法を見つけただけでなく、研究をよりよく理解するにつれて、より小さなモデルにより多くの知識、より多くの能力を詰め込むことができるようになったからです。
私たちは知能のコストをゼロに近づけるまで下げると思います。それは社会にとって前後で変わるような変革になるでしょう。現在、私の世界の基本的なモデルは、知能のコストとエネルギーのコストです。これらは生活の質、特に貧しい人々にとって、しかし全体的にも最大の入力です。両方を同時に大幅に下げることができれば、持てるものの量、人々に提供できる改善の量は非常に大きなものになります。少なくとも知能に関しては、私たちはその約束を本当に、本当に実現する曲線上にあります。
現在のコストでさえ、これは今後最も高くなることはなく、私たちが望むよりもはるかに高いのですが、月20ドルでかなりのGPT-4へのアクセスが得られ、20ドル以上の価値があります。かなり下がってきました。
競争についてはどうですか?多くの人々が同時にこれに取り組んでいるのは、ある意味で楽しいことですか?
それは同時に煩わしくもあり、モチベーションにもなり、楽しくもあります。きっとあなたも同じように感じたことがあるでしょう。それは私たちをより良くし、物事をより速く行うよう押し進めます。私たちは自分たちのアプローチに非常に自信を持っています。多くの人々がパックがあった場所をスケーティングしており、私たちはパックが向かう場所に向かっていると思います。大丈夫だと感じています。
人々はOpenAIがどれほど小さいかに驚くでしょう。従業員は何人いますか?
約500人です。以前よりも少し大きくなりました。でもそれは小さいです。Google、Microsoft、Appleの基準からすると -
それは小さいですね。私たちは研究所を運営するだけでなく、今では実際のビジネスと2つの製品を運営しなければなりません。
あなたのすべての能力のスケーリング、世界中のすべての人と話し、それらすべての選挙区の声を聞くことを含めて、それは今あなたにとって非常に興味深いものでなければなりません。
非常に興味深いです。
若い会社ですか?
平均よりも年齢の高い会社です。
なるほど。私の視点は歪んでいます。私は60代ですから。あなたを見て、あなたは若いと思いますが、あなたの言う通りです。40代の人が多いのですね。
30代、40代、50代です。初期のAppleやMicrosoftのように、本当に子供たちではありません。
そうですね。それについて考えてみました。一般的に会社は年齢が上がってきていると思います。それがどういう意味を持つのかよくわかりません。何か社会にとって悪い兆候だと思いますが、YCでもこれを追跡していました。最高の創業者は時間とともに年齢が上がる傾向にありました。
興味深いですね。そしてわれわれの場合は、それでもまだ平均よりも少し年上です。
Y Combinatorでの役割から、これらの企業を助けることで多くのことを学んだのですね。今やっていることの良いトレーニングになったのでしょう。
それは非常に役立ちました。
間違いも含めてね。
全くその通りです。OpenAIは標準的なYCのアドバイスに反する多くのことを行いました。最初の製品をローンチするのに4年半かかりました。製品のアイデアもないまま会社を始めました。ユーザーと話していませんでした。今でもほとんどの会社にはそれをお勧めしませんが、YCでルールを学び、それを見たことで、いつ、どのように、そしてなぜそれらを破ることができるかを理解していると感じました。私たちは本当に他のどの会社とも全く異なることをしました。
鍵となったのは、あなたが集めた才能であり、彼らに近い将来の収益のことではなく、大きな問題に集中させたことですね。
シリコンバレーの投資家は、私たちが必要としたレベルでは私たちをサポートしなかったでしょう。なぜなら、製品に到達する前に研究にとても多くの資本を費やさなければならなかったからです。私たちはただ、「最終的にモデルが十分に良くなれば、人々にとって価値があることがわかっている」と言いました。しかし、Microsoftとのパートナーシップに非常に感謝しています。なぜなら、この種の収益よりもはるかに先行した投資は、ベンチャーキャピタル業界が得意とするものではないからです。
いいえ、資本コストはかなり大きく、ベンチャーが快適に感じるぎりぎりのところでした。
おそらくそれを超えていました。
サティアに信じられないほどの賞賛を送ります。この素晴らしいAI組織をどのように大規模なソフトウェア会社と結びつけるかを考え抜いたことに。非常に、非常に相乗効果がありました。
素晴らしかったです、はい。
あなたはそれに触れましたが、これはY Combinatorから学んだことでもあります。私たちは、世界で最高の人々をこの分野に集めると言いました。私たちが向かう方向とこのAGIのミッションに全員が一致していることを確認します。しかし、それ以上に、人々に自分のことをさせます。いくつかのねじれや転回を経て、時間がかかることを認識します。おおよそ正しいと判明した理論がありましたが、途中の多くの戦術は非常に間違っていることが判明しました。私たちはただ科学に従おうとしました。
デモンストレーションを見に行って、「そこから収益への道筋は何だろう?」と考えたのを覚えています。それはどんな感じですか?
このフレンジーな時代にも、あなたは依然として信じられないほどのチームを維持しています。
はい。素晴らしい人々は本当に素晴らしい同僚と働きたがります。それは魅力的な力です。そこには深い重心があります。また、クリシェに聞こえるかもしれませんし、すべての会社がそう言いますが、人々はミッションを非常に深く感じています。誰もがAGIの創造の場にいたいと思っています。
エキサイティングに違いありません。デモで私を再び驚かせるときに、新しい人々、新しいアイデアを見ています。本当に信じられないほどのスピードで動き続けています。
最も頻繁に与える助言は何ですか?
才能には多くの異なる形があります。キャリアの初期には、純粋なIQ、つまりエンジニアリングのIQだけを考えていました。もちろん、それを財務や営業に適用することもできます。それは非常に間違っていることが判明しました。適切なスキルのミックスを持つチームを構築することが非常に重要です。人々に、彼らの問題に対して、どのようにしてすべての異なるスキルを持つそのチームを構築するかを考えさせることが、おそらく最も役立つと思います。
はい、子供たちに、数学や科学がクールだと言うことは、もしそれが好きならばですが、本当に私を驚かせたのはその才能のミックスでした。
あなたはどうですか?どんなアドバイスをしますか?
人々がリスクに対して誤って調整されていることについてです。彼らは、本当にやりたいことをするために、柔らかくて快適な仕事を後にすることを恐れています。実際には、そうしないと、人生を振り返ったときに「ああ、始めたかった会社を始めに行かなかった」とか「AIの研究者になろうとしなかった」と思うでしょう。それは実際にはより危険だと思います。
それに関連して、自分がやりたいことを明確にし、欲しいものを人々に求めることは驚くほど効果があります。多くの人々が、自分の時間を望むやり方で過ごせないことに捕らわれています。おそらく私が最も頻繁に与えるアドバイスは、何らかの方法でそれを修正しようとすることです。
目的を感じられる仕事に就くことができれば、それはより楽しいです。時にはそれが彼らが巨大な影響を与える方法になることもあります。
その通りです。
来てくれてありがとう。素晴らしい会話でした。今後何年もの間、私たちは可能な限り最良の方法でAIを形作ろうとする中で、もっと多くの会話をする機会があると確信しています。
お招きいただき、ありがとうございました。本当に楽しかったです。
[音楽]
「Unconfuse Me」はGates Notesの制作です。今日のゲスト、サム・アルトマンに特別な感謝を。
あなたの最初のコンピューターは何だったか覚えていますか?
Mac LC IIです。
良い選択ですね。
良いマシンでした。今でも持っていて、まだ動きます。

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