ナデラが確認：AIは2025年に数百万の雇用を破壊する！

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サティア・ナデラ、マイクロソフトのCEOは、この異例のインタビューで人工知能の未来についてのビジョンを明らかにし、マイクロソフトの戦略に関する重要な情報を開示しています。OpenAIとの関係の舞台裏、ChatGPTに対するWindowsの未来、そして仕事の抜本的な変革について語っています。
この情報満載の対話は、今後数年間の重要な課題を明らかにしています。ナデラは、GoogleからMicrosoftが失った主導権を取り戻す方法について語り、AIが私たちの働き方を完全に再定義する未来についてのビジョンを示しています。話題性や誇大宣伝を超えて、このインタビューは、私たちの生活を今後数年で大きく変える主要な変革について、冷静で率直な視点を提供しています。テクノロジーの未来について、最も影響力のある設計者の一人による魅力的な洞察です。
ユーザーインターフェースと言語は常に我々にとって重要でした。実際、ヒントンも深層ニューラルネットワークに関する初期の研究に取り組んでいました。その研究の一部はMicrosoft Researchでの在籍中に行われ、その後Googleに雇用されました。2010年代初頭、Googleが投資を強化しDeepMindを買収した時期に、我々はその機会を逃してしまったと言えます。当時それは私を本当に悩ませましたが、私は常にSkype Translateのようなプロジェクトに集中したいと考えていました。
それは私が最初に取り組んだことの一つでしたが、本当に印象的でした。転移学習が機能するのを目にした最初の機会でした。一つの言語ペアでシステムを訓練すると、別の言語でも改善が見られました。これは、ニューラルネットワークを使用した機械翻訳が異なることを示した最初の瞬間でした。それ以来、ケビンと同様に、私も言語に取り憑かれています。
実際、イーロンとサムはAzureのクレジットを求めており、私たちは当時それを提供しました。その後、彼らは強化学習とDota 2により興味を持ちましたが、それも興味深いものでした。その後、私たちは中止しました。正確な理由は覚えていませんが、彼らはGCPに移行し、その後戻ってきました。彼らは言語で何をしたいかを話すために戻ってきたのです。
その時、彼らはトランスフォーマーと自然言語について話し始めました。私は常にそれが我々のコアビジネスだと考えていましたし、それは私の考え方と一致していました。我々の構造的なポジションは何かと考えた時、モデルアーキテクチャにおいて非線形的なブレークスルーがあれば重要になると分かっていました。
ビルは私たちのキャリアを通じて常に、デジタルの世界には情報管理という一つのカテゴリーしかないと言っていました。彼のビジョンは、世界、人々、場所、物事を体系化することでした。我々はMicrosoftでWinFSプロジェクトなど、多くの取り組みを探求しました。このプロジェクトは全ての情報に意味を持たせるために全てを体系化することを目指していましたが、それは単純に実現不可能でした。
そこで我々は、体系化の方法を再考する必要があるかもしれないと考えました。結局のところ、人間の脳は言語と内的対話を通じてそれを行っているのです。ナデラがここで明らかにしているのは魅力的です。Microsoftは人工知能に関して歴史の中で幾つかの重要な転換点を経験しました。まずジェフリー・ヒントンをGoogleに失い、そしてDeepMindの買収機会を逃したことは、企業に深い影響を与えた決定でした。
しかし最も興味深いのは、情報管理とその世界の体系化に関するビル・ゲイツの当初のビジョンです。WinFSプロジェクトは全てをカテゴリー化するという野心を表していましたが、それは不可能であることが判明しました。この不可能性がMicrosoftを重要な気づきへと導きました。人為的な構造を強制するのではなく、世界を理解するために自然言語を使用する人間の脳からインスピレーションを得るべきではないかと。この認識は、彼らのAIアプローチを根本的に方向転換させました。
この考察は、競争環境が劇的に変化した現在のAIの歴史における魅力的な瞬間へと私たちを導きます。以下の抜粋で、ナデラは市場のダイナミクスが独占的支配から、OpenAIのような新規参入者でさえもルールを再定義できる複数のプレイヤーによる競争へと変化した様子を明らかにしています。
この競争には、Google、Amazon、Llamaを持つMeta、そして参入したイーロンがいます。90年代を振り返ると、Microsoftがあり、大きな差があり、その後に他の全ての企業がいたというのは興味深い点です。今日、人々はMagnificent 7について語り、おそらくそれ以上でしょう。なぜなら、誰もが意識的にその重要性を認識しているからです。彼らは皆、印象的な財務状況を持っています。
実際、OpenAIを考慮すれば、Magnificent 8と呼べるかもしれません。なぜなら、私は今の世代の企業はすでに生まれており、それがOpenAIだと考えているからです。それは、この時代のGoogle、Microsoft、またはMetaのようなものです。考慮すべき点は多々ありますが、競争は非常に激しくなるでしょう。
私は、これが勝者総取り市場になるとは思いません。ただし、一部のカテゴリーではそうなる可能性もあります。例えば、ハイパースケールの面では、全くそうではありません。世界は、中国以外でも、世界中に分散した複数のフロンティアモデルプロバイダーを必要とするでしょう。実際、これは最も良い構造的なポジションの一つです。
AIの競争の現状に関するナデラの暴露は衝撃的です。90年代にMicrosoftが単独でテクノロジー市場を支配していた時代とは異なり、今日では複数のプレイヤーによる、より均衡の取れた競争を目にしています。特に魅力的なのは、OpenAIがわずか数年でGAFAMのレベルにまで上り詰めた潜在的な8番目の巨人として台頭していることです。
しかし、ナデラは重要な点を強調しています。以前の技術革命とは異なり、今回は勝者総取りの状況にはならないでしょう。地理的な分散と技術的主権の理由から、世界は複数のAIモデルプロバイダーを必要とするでしょう。この新しい市場のダイナミクスは根本的な疑問を投げかけます。これらの異なるプレイヤーは、どのように差別化し、イノベーションを起こすのでしょうか。
以下の抜粋では、これらの巨人間の激しい競争が技術スタックの異なるレベルでどのように現れているのか、そして新規参入者がどのようにゲームのルールを再定義できるのかを発見していきます。
技術チェーンの異なるレベルで、我々7、8、9、または10社の間で激しい競争が繰り広げられるでしょう。私が常にチームに言っているように、新しいものをもたらす者に注目する必要があります。それが皆さんが参加しているゲームです。どこからともなく現れる新しい起業家を常に見つけようとしています。私はOpenAIがそのような企業の一つで、今や脱出速度に達したと言えるでしょう。
アプリケーションレイヤーについて話すと、一般消費者向けAIから始めましょう。Bingは非常に大きな企業です。資本主義の歴史の中で最高のビジネスモデルの一つだった10個の青いリンクについて話し合いました。しかし、それは消費者が単に回答を求めるという新しいモダリティによって大きく脅かされています。例えば、私の子供たちは「なぜ検索エンジンを使う必要があるのか、答えを得られるのに」と疑問に思っています。
では、GoogleとBingは従来の検索事業を直接的な回答の時代においても成長させ続けることができると思いますか？そしてBingや、ムスタファの指揮下での一般消費者向けの取り組みは、消費者の観点から本当にブレイクスルーを達成したように見えるChatGPTとどのように競争すべきでしょうか？
最初の点は、あなたが最後に言及したことです。チャットが回答と出会い、ChatGPTがブランドと製品の両方になり、それがステートフルになっています。つまり、ChatGPTはもはやステートレスだった検索とは異なります。検索履歴はありましたが、それだけでした。これらのエージェントはより多くの状態を持つことになります。
実際、そのため私はとても喜んでいました。約10年間、Appleとの検索契約を得ようとしていました。そして最終的にサムが契約を結んだとき、私は最も幸せな人間でした。ナデラは、単なる技術巨人間の競争を超えた、AIの進化における重要な瞬間を浮き彫りにしています。我々は技術との新しい形のインタラクションの出現を目にしています。ChatGPTは単なる製品以上のものを表しています。情報との主要なインターフェースとしてチャットが台頭する新しいパラダイムなのです。
この変化は非常に根本的なものであり、Apple は10年の抵抗の後、最終的にステータスクオを維持するのではなく、OpenAIと提携することを選択しました。特に興味深いのは、従来のステートレスな検索とは対照的に、文脈と記憶を維持するステートフルなエージェントへの進化です。
しかし、この破壊的変化は重要な疑問を投げかけます。検索における支配的な地位を持つGoogleのような既存のプレイヤーは、この変革にどのように適応するのでしょうか？以下の抜粋では、配信と利用者の習慣が依然として主要な資産であり続ける理由と、本当の戦いが商取引の分野で展開される可能性がある理由を発見していきます。
Googleには大きな優位性があります。彼らはAppleでデフォルトの検索エンジンであり、明らかにAndroidでもデフォルトです。そして習慣は簡単には消えません。今でも、ブラウザのURLバーに検索クエリを入力する回数を考えてみてください。たとえCopilotに行きたい場合でも。ちなみに、私の使用は主にCopilotです。
BingとCopilotを比較して考えると、興味深いですね。シンプルなナビゲーションにはBingを使いますが、それ以外のほぼ全てにCopilotを使用します。この変化は普遍的に起こっています。ショッピングや旅行専用のAIが登場し、商業的なクエリもシフトするまでには、おそらくあと1、2年かかるでしょう。その時点で、従来の検索のための収益が減少し始めるでしょう。
現時点では、商業的な意図がまだ移行していないため、事業は耐えています。しかし、一度移行が始まれば、全てが突然変化するでしょう。これは長期的な変化です。ムスタファの世界では、我々は3つのプロパティを管理しています。Bing、MSN、そしてCopilotです。実際、彼にはこれら3つの要素が一つのエコシステムを形成するという明確なビジョンがあります。一つはフロー、もう一つは従来の検索、そして三つ目は新しいエージェントインターフェースです。
これらは全て、コンテンツプロバイダーとの社会的契約を持っています。我々はトラフィックを生成し、ペイウォールを管理し、おそらく広告支援モデルを持つ必要があります。これが我々が管理しようとしていることです。我々には独自の配信があります。我々が持っている唯一の優位性はWindowsです。
議論を蒸し返すことができます。我々はブラウザ戦争に敗れました。Chromeが支配的なブラウザとなり、これは本当の悲劇です。Netscapeに勝ったのに、結局Googleに負けてしまいました。しかし、EdgeとCopilotの両方を通じて、興味深い形で取り戻しつつあります。そして、ご想像の通り、今やジェミニでさえ自らの価値を証明しなければなりません。
Windowsの良いニュースは、それがオープンなシステムだということです。ChatGPTにもチャンスがあり、ジェミニにもチャンスがあります。Microsoftに電話する必要はありません。最善を尽くして、その上で勝負できるのです。しかし、それは同時に、敗北することが時には素晴らしいということも意味します。なぜなら、全てを取り戻すことができるからです。
だから私にとって、Windows の配信でさえ、GoogleがWindows上で文字通りMicrosoft全体よりも多くのお金を稼いでいると私は常に言っています。このファッシネーティングな抜粋で、ナデラはAIへの移行の複雑さを明らかにしています。一方では、GoogleはiOSとAndroidでのデフォルトポジションを通じて支配を維持しており、これはユーザーが依然としてURLバーにクエリを入力し続けるという習慣によって強化されています。
他方では、Copilotのようなツールの出現により、深い変化が起きています。しかし、本当の転換点はまだ来ていません。それはAIエージェントが商業取引の管理を始める時に訪れるでしょう。特に興味深いのは、オープンシステムとしてのWindowsを活用したMicrosoftの戦略です。これは paradoxically に、Chromeに対する歴史的な敗北をAIを通じた再征服の機会に変えています。
しかし、この進化は根本的な問題を提起します。これらの異なるAIエージェント間の相互作用をどのように管理するのでしょうか？以下の抜粋では、自律的な取引の承認が提起する主要な課題と、従来のWebの経済モデルが完全に覆される可能性について発見していきます。
検索とコマースについて話すと、booking.comはジェミニに彼らの許可や知識なしに取引を実行させるでしょうか？これは最も興味深い質問だと思います。ある意味で、それがどのように展開するかは正確にはわかりません。これに対処するための非常に伝統的なアプローチがあります。
様々なタイプのビジネスアプリケーションが相互運用性をどのように管理してきたかを思い出すと、それはコネクターとコネクターライセンスを使用していました。ビジネスモデルが登場し、SAPがその最も古典的な例です。コネクターさえあれば、SAPのデータにアクセスできました。
私の一部は、エージェント間のインターフェースが発展するにつれて、同様のものが登場すると考えています。一般消費者側で何が起こるかは不明確です。なぜなら、価値交換は広告とトラフィックに大きく依存していました。そしてエージェントの世界では、これらの一部が消えてしまうからです。
私は、一般消費者側のビジネスモデルはまだ不明確だと考えています。しかし、ビジネス側では、誰もが「私の活動領域で行動したり、私のスキーマからデータを取得したりするには、ライセンスの下で私のエージェントとインターフェースする必要がある」と言うでしょう。
だからこそ、今日私がMicrosoftのCopilotを使用する時、Adobeへのコネクター、私のSAPインスタンスへのコネクター、そして明らかに我々のCRMであるDynamicsへのコネクターがあるのです。実際、これは魅力的です。私たちの誰かが最後にビジネスアプリケーションに実際に行ったのはいつでしょうか？
我々は全てこれらのSaaSアプリケーションを持っていますが、それらをほとんど使用していません。そして組織の誰かがデータを入力しています。しかし、人工知能の時代には、強度が増しています。なぜなら、これら全てのデータが今や簡単にアクセス可能だからです。
クエリを実行できます。私は文字通り「ビルに会う予定です。ベンチマークが投資した全ての企業について教えてください」と言うことができます。それはウェブ、私のCRMデータベースにある全てを取り、全てを集めてメモを作成します。
したがって、ある意味で、これら全ては我々とこれらのコネクターによって収益化される可能性がありますが、より明示的に、非常に早く起こる可能性があることは、すでに話題になっているように、ChatGPTがWindowsでランダムにアプリケーションを開き始めることを許可するかどうかです。これは興味深い質問です。
このシステムの上での使用を誰が許可するのか、ユーザーなのかオペレーティングシステムなのか。Windowsでは、正直なところ、それを阻止するために私にできることは何もありません。ナデラは、AIの時代における最大の課題の一つを明らかにしています。既存のシステムとAIエージェント間の相互作用をどのように管理するかということです。
彼は、エージェント間の相互作用のために、企業のコネクターの歴史との魅力的な類似点を示唆し、同様のライセンスシステムが登場する可能性があると示唆しています。しかし、本当の課題は一般消費者の世界にあります。そこでは、広告とウェブトラフィックに基づく従来の経済モデルが崩壊する危険があります。
特に明らかなのは、MicrosoftのCopilotの例で、すでにAIが企業アプリケーションとの相互作用の方法を変革している様子を示しています。異なるソースからデータを集約し分析することで。許可とコントロールの問題が中心となっています。特に、ナデラがWindowsでさえもこれらの自動化された相互作用を本当には阻止できないと認めている時に。
しかし、では私たちはいつ本当に複雑なタスクをAIエージェントに任せることができるのでしょうか？以下の抜粋では、Microsoftによれば、この革命を可能にする本質的な柱と、なぜ最新のAIの進歩でさえもまだ真の自律性には不十分である理由を発見していきます。
しかし、このアクションの問題について、ChatGPTに「シアトルのレストランを来週火曜日に最安値で予約して」と言えるでしょうか？ビルと私は何度もこれについて議論しました。コンピュータの使用が最初のテストケースになりそうですね。あなたはどう考えますか？それは実現が難しいと思いますか？
最もオープンなアクションスペースは依然として困難ですが、それを超えて本当にエキサイティングな2つ、おそらく3つのことがあります。モデルの生の能力とスケーリング法則自体について、きっと議論することになるでしょう。一つはメモリ、もう一つはツールの使用またはアクション、そして三つ目は実際にアクセス権に関することです。
つまり、何ができるかということです。Microsoftの最も興味深い製品の一つがPurviewです。なぜなら、ますます重要になっているのが、あなたの許可は何か、何にアクセスできるかということだからです。セキュアな方法でものにアクセスできる必要があり、誰かがそのガバナンスを持つ必要があります。
したがって、これら3つの要素を組み合わせると、このエージェントはより統治可能になり、アクションに関しては検証可能になります。そして、メモリがあります。これが、より自律的な作業を行うことができる非常に異なる場所に到達していると私が考える理由です。
私は常に、AIのユーザーインターフェースとしてのCopilotというこのアイデアが好きです。完全に自律的な世界でさえ、時々例外が発生し、実行の許可や承認を求める必要があるからです。したがって、このユーザーインターフェース層が組織化層となるでしょう。
実際、これが我々がCopilotを仕事、仕事の成果物、ワークフローの組織化層として考える理由です。しかし、あなたの根本的な質問に戻ると、私はモデルが、すでに関数呼び出しにおいて非常に優れているバージョン4.0でさえ、企業でそれを行うことができるとは思いません。
ナデラは真の自律的AIに必要な条件についての彼のビジョンを明らかにしています。彼は3つの本質的な柱を特定しています：メモリ、アクション能力、そしてアクセス権の管理です。特に興味深いのは、最も進んだモデル、バージョン4.0でさえも完全な自律性にはまだ準備ができていないという彼の認識です。
CopilotをAIの組織化層として位置付ける彼のビジョンは、実用的なアプローチを明らかにしています。AIが広く自律的になる未来でさえ、例外と許可を管理するユーザーインターフェースが必要になるでしょう。これは、完全な自律性への道のりが漸進的であることを認識する、野心と慎重さのバランスの取れたビジョンです。
この考察は、AIの市場の現状に関する重要な問いへと私たちを導きます。以下の抜粋では、AIを取り巻く全ての喧伝にもかかわらず、なぜ本当に成功したアプリケーションがごくわずかしか存在しないのか、そしてそれがこの分野での投資戦略と開発戦略にどのような影響を与えているのかを発見していきます。
Copilotと、Foundryで構築された我々のエージェントについて、これらのプロジェクトは設計と開発の勝利です。遅いですが、モメンタムを得始めています。そして、このプロジェクトで2年のリードがあったことを、私はより一層感謝しています。
これは、逆選択の問題が多くなる理由の一つです。多くのテクノロジースタートアップが、少量のH100割り当てを求めて全て競っていますが、ドットコム時代のSun Microsystemsに起こったことを見て、私は常にそのことを心配しています。
モデルを構築する全ての人を追いかけることはできません。実際、投資家側でも、センチメントが変化しています。人々は今、より資本効率的になり、他者のモデル上に構築することを望んでいます。そしてもしそうなら、H100を求めていた全ての人々はもはやそれを望まなくなるでしょう。これは我々が選択的だった点です。
そして、他の人々にとって、どう思いますか？これらのモデルのトレーニングとモデルクラスターは、あなたがたのものよりもはるかに大きなAI収益の割合を占めていたと思いますか？
私にはわかりません。私は他者の結果について話していますが、他に成功しているアプリケーションは何かと単に疑問に思っています。それらが何なのか、どのモデルを使用しているのか、どこで実行しているのかがわかりません。
明らかにGoogleのGeminiがありますが、これらの製品の使用数を見ると、ChatGPTがあり、そしてGeminiについても、私は数字に非常に驚いています。明らかに、固有の配信のおかげで成長するでしょうが、実際にそれほど多くないことは興味深いです。
実際、大規模AIについて多くの話題がありますが、成功しているアプリケーションはそれほど多くありません。ChatGPT、GitHub Copilot、Copilot、そしてGeminiです。使用数の観点から、これらが4つだと私は言うでしょう。他に思い浮かぶものはありますか？
これまで、企業アプリケーションは構造化されたデータベースと事前定義されたワークフローに依存していました。人工知能の導入は、より柔軟で適応的なアプローチを可能にすることで、このアーキテクチャを破壊します。以下の抜粋は、この変革が企業でどのように具体的に起こっているかを詳しく説明しています。
ところで、もう一つの魅力的な現象は、CRMが成長しているだけでなく、我々が財務と業務と呼ぶものも成長していることです。人々はAIベースのビジネスアプリケーションをより多く求めています。これは、AIとそのエージェントがロジックレイヤーを編成できることを意味します。
言い換えれば、Copilotからエージェントへ、そして私のビジネスアプリケーションへの移行は、完全にシームレスであるべきです。今や、同じように、なぜExcelが必要なのかと疑問に思うかもしれません。興味深いのは、ExcelがPythonを持ち、GitHubがCopilotを持つように、あなたにとって楽しいのは、単純にExcelを開き、Copilotを起動して使い始めることができるということです。
なぜなら、もはや以前のようではないからです。それはデータアナリストを持っているようなものです。単に数字を理解するだけではなく、GitHubのCopilotワークスペースがプランを作成して実行するように、それはあなたのためにプランを作成します。それはデータアプリケーションのようなものです。
このソフトウェアアーキテクチャの完全な再編成は重要な問題を提起します。その資金調達です。関係する数字は途方もないものです。Microsoftは2020年の200億ドルからインフラへの投資を2025年には潜在的に700億ドルまで増加させる予定です。
これらの金額はいくつかの根本的な疑問を投げかけます：このような投資をどのように正当化するのか、どのような収益を期待するのか、この爆発的なコスト増加をどのように管理するのか。テクノロジー分野はこれほどの資本集約度を経験したことがありません。
従来、ソフトウェア企業は高い利益率と比較的低い資本需要によって特徴付けられていました。人工知能の時代は、この方程式を完全に変えてしまいます。以下の抜粋は、この新しい財務的現実とその影響を詳しく分析しています。
これは我々Microsoftと我々の顧客にとって絶対的な優先事項です。私の見方はこうです。産業企業でリーンで起きたことから多くを学びました。これは魅力的です。彼らの成長はGDPを超えています。これは信じられないことです。
優良な産業企業は、文字通り、リーンだけで2〜300ベーシスポイントの成長を追加できると言えます。これは価値を増加させ、無駄を減らすことです。これが実践です。したがって、私はAIを知的労働のリーンと考えています。
我々は本当にこれを深く研究しています。だからこそ、90年代のビジネスプロセスリエンジニアリングが新しい形で戻ってきていると私は考えています。人々は端から端までのプロセスフローを考え、プロセスの効率性、何を自動化できるか、より効率的にできるかを考えることができます。カスタマーサービスは明白な例です。我々は約40億ドルを費やしています。
財務的な影響は、進行中の変化の一部に過ぎません。リーン製造との類似性は特に啓発的です。80年代と90年代に、リーンは継続的改善、無駄の排除、フローの最適化といった原則を導入することで製造業を革新しました。
今日、人工知能は知的労働の同様の変革を約束しています。この比較は偶然ではありません。リーン製造は産業における劇的な生産性の向上を可能にしましたが、同時に労働の組織と必要なスキルも深く変更しました。
現在起きている現象の一つは、私が追いつきと呼ぶものです。結局のところ、我々は過去15年間でクラウドを構築してきました。突然、クラウドに新しいカウンターが現れました。AIアクセラレーターです。なぜなら、今や全てのアプリケーションがデータベース、Kubernetesクラスター、そしてアクセラレーター上で実行されるモデルを必要とするからです。
だから、もしH100が必要なら、突然これらのAIアクセラレーターを構築しなければなりませんでした。これら全てのアプリケーションを提供できるようにするためです。これは正常化されるでしょう。展開とワークロードは正常化され、その後、クラウドが成長したようにさらに成長し続けるでしょう。
これは問題の一つの側面です。そしてこれは、単に供給側で全ての人がただ需要が来ることを期待して構築するのではなく、本当の需要の多様性、世界中の全てのセグメントでの需要があることを確認することで、いくつかの逆選択の問題を避けなければならない点です。
私はこれら全てを監視しています。これがAIを管理する方法だと考えています。そしてちなみに、利益率は異なるでしょう。これは、生のGPUの利益率プロファイルと構造的な利益率プロファイルに関する我々の最初の対話に戻ります。
ナデラは、現在のAI革命の2つの根本的な側面を説明しています。彼は、単純な線形的な訓練ではなく、モデルの使用自体がそれを改善するためのデータを生成する好循環を作り出すOpenAIでのO1での主要な技術的進化について語ります。
しかし、この進歩にはコストがかかります。それは、インフラの深い変革を必要とします。ナデラは、15年かけて慎重に構築されたクラウドが、今や本質的な新しいコンポーネント、AIアクセラレーターを統合しなければならないと説明します。
しかし、本当の驚きは、インタビューの続きで、ナデラがAIの競争で全ての札を切り直す可能性のあるOpenAIのO1の背後にある秘密を明かす時に訪れます。私はOpenAIの人々に彼らがやっていることについて話させますが、彼らは事前学習を継続しています。それは終わっていません。それは続いています。
しかし、OpenAIとサムが公に語ったように、彼らがO1で行ったことは素晴らしいです。自己評価を伴うこの思考の連鎖です。実際、これは本質的に推論の計算時間が新しいスケーリング法則となっています。
事前学習があり、その後、事前学習に戻すことができるトークンを生成するテスト時のサンプリングがあります。これにより、推論上で実行される更に強力なモデルが生成されます。これはモデルの能力を向上させる素晴らしい方法です。
テストまたは推論時の計算に関する良いニュースは、これらのO1モデルの実行が2つの異なることを意味することです。学習のためにトークンを生成する場合、サンプリングは訓練のようなものです。
前の抜粋で説明された技術的課題は、AI産業における新しい協力モデルの出現を説明しています。必要な計算能力、莫大な投資、そしてモデルの増大する複雑さは、最大の企業でさえもイノベーション戦略を再考することを強いています。
我々は、統合された垂直的な開発モデルから、戦略的なパートナーシップのエコシステムへと移行しています。この進化は、業界の伝統的な関係を破壊します。パートナーと競合の境界が曖昧になり、企業は知的財産、インフラ、人材を共有する複雑な関係を管理しなければなりません。
この新しい現実は重要な問題を提起します：効果的に協力しながらどのように自身の利益を保護するのか、各当事者の貢献をどのように評価するのか、必然的に生じる戦略的な違いをどのように管理するのか。
以下の抜粋は、業界で最も注目されている協力関係の一つ、MicrosoftとOpenAIの関係を通じてこれらの問題を検討します。この関係は、これらの新しいパートナーシップモデルに固有の機会と緊張を完璧に例示しています。
また、技術巨人が個々の野心と大規模なAI開発における協力の必要性をどのように調和させようとしているかも明らかにします。私たちが深く心に留めていることは、OpenAIが成功し続けることです。それは我々の利益です。また、これはこのプラットフォームの変化を象徴する企業だと私は考えています。
世界はOpenAIが成功する時により良くなります。これが我々の基本的な立場です。次に、あなたの競争の緊張に関する指摘について、全てのこのようなパートナーシップにはこの緊張があります。サムは素晴らしいビジョンと野心を持つ信じられない起業家です。そして彼が進みたい速度で、我々は均衡を見つける必要があります。
彼が必要なことをできるように私は適応しなければならず、彼は我々が持ちうるグローバルな制約を考慮して我々側で必要とする規律に適応しなければなりません。私たちはそれを乗り越えられると思います。
この体制の良いニュースは、我々が長い道のりを歩んできたということです。この5年間は彼らにとっても我々にとっても素晴らしいものでした。私の方では、この方向を継続し、できる限り長く延長したいと考えています。長期的に安定したパートナーシップを持つことは我々の利益です。
商業的および技術的な考慮を超えて、AIの加速的な開発は、セキュリティとコントロールに関する根本的な問題を提起します。AIモデルの増大する力とその急速な採用は、従来の技術規制の枠組みを超える新しいリスクを生み出しています。
イノベーションを維持しながら、どのようにAIの責任ある開発を確保するのか？国家安全保障の観点からの影響をどのように管理するのか？どのような管理メカニズムを導入すべきか？最後の抜粋は、この分野の未来を定義するこれらの重要な課題に取り組みます。
複数のモデルを持ち、競争の余地を残し、異なる企業が異なる道を選択できるようにすることが望ましいです。我々は非常に厳格でなければならず、政府もそれを要求するでしょう。技術分野では、予期せぬ結果は後で考えようというのはもはや不可能です。いかなる政府も、コミュニティも、社会もそれを容認しないでしょう。
したがって、世界中のこれらのAIセキュリティ機関は同じ基準を適用するでしょう。そして国家安全保障に関して、国家安全保障に関連する漏洩の問題があれば、人々もそれを懸念するでしょう。
したがって、私は国家と公共政策がこれらのモデルについて、そして規制体制がどのようなものになるかについて、多くを語ることになると考えています。
このインタビューは、進行中の人工知能革命の複数の次元を浮き彫りにしています。我々は、技術的、組織的、財務的、規制的な側面を同時に変える深い変革を目の当たりにしています。
説明された変化は、テクノロジー産業の輪郭を描き直し、新しい経済時代の基礎を築いています。この変革は、未来への疑問を提起します：AIの開発に必要な資源の増大する集中をどのように管理するのか？この技術への公平なアクセスをどのように確保するのか？イノベーションを維持しながら、その開発をどのように管理するのか？
これらの問題への回答は、今後数年間でこの技術革命がどのような形を取るかを決定するでしょう。