サム・アルトマンがGPT-4oとAIの未来について語る

長い間、音声制御コンピュータのアイデアがありましたが、私にとっては自然に感じることはありませんでした。この新しいものは、流動性、柔軟性、何と呼んでもよいのですが、私がこれを使うのがいかに好きか信じられません。Logan Bartlet Showへようこそ。このエピソードでは、OpenAIの共同創設者でありCEOであるSam Altmanとの対話を聞くことができます。Logan Bartlet Showを初めて聴く方へ、このポッドキャストでは、テクノロジーのリーダーや投資家とともに、テクノロジー分野を中心にビジネスの運営や投資で学んだ教訓について話し合います。Samとのこの議論は少し異なり、AI関連やOpenAIの進む方向についていくつか突っ込んだ点があります。彼の視点は、AIという最前線において非常にトピックであり、その議論をここで聞くことができます。参加してくれてありがとう、もちろんです。簡単に始めましょう。過去4、5年で人生に何か変わった奇妙なことはありますか？OpenAIを運営する中で、もっとも普通ではない変化は何ですか？ええ、かなり多くのことがありますが、一般的に公共の場でほぼ匿名でいられなくなったことは非常に奇妙です。事前にこれについて考えていたら、これは思っているより奇妙なことだと言っていたでしょう。しかし、実際にはそれほど考えていませんでした。これはかなり奇妙なことで、奇妙な孤立した生活方式です。AIとビジネスの力を信じていましたが、運営することの派生的な意味については考えていませんでした。重要な会社になるだろうとは思っていましたが、自分の街で普通に夕食に行けなくなるとは思いませんでした。それは奇妙です。今日、以前に発表されたことがあります。マルチモーダル40です。オメガ記号ですよね？「O」は、「オムニ」のようなものですね。すみません。大事なのは、テキスト、音声、ビジョンをまたがって機能するということです。これが重要な理由を説明していただけますか？とても素晴らしいコンピュータの使い方だと思います。これまで長い間、音声制御コンピュータのアイデアがありました。Siriがあったし、それ以前のものもありました。それらは私にとっては自然に感じることはありませんでしたが、この新しいものは多くの異なる理由で、できること、速さ、他のモダリティの追加、抑揚、自然さ、例えば「もっと早く話して」とか「別の声で話して」と言えることなど、流動性、柔軟性、何と呼んでもよいのですが、私がこれを使うのがいかに好きか信じられません。そう、スパイク・ジョーンズは誇りに思うでしょう。この点でのユースケースは何ですか？まだ1週間ほどしか使っていませんが、驚いたのは、集中して作業しているときに、テーブルに携帯を置いておくことです。Windowsを変えたり、やっていることを変えたりすることなく、他のチャンネルとして使うことができます。何かに取り組んでいるときに、普段なら止めて他のタブに切り替えてGoogleで検索したりクリックしたりするところを、それを続けながら瞬時に反応を得られることです。これはかなりクールなことでした。これを可能にしたのは、アーキテクチャの変更ですか、それとももっと計算力ですか？これまで数年間にわたって学んだすべてのことです。オーディオモデルに取り組んできましたし、ビジュアルモデルにも取り組んできました。それらを結びつける作業をしてきましたし、モデルをトレーニングするためのより効率的な方法についても取り組んできました。突然、1つのクレイジーな新しいことを解除したわけではありませんが、多くのピースを一緒にすることでした。使いやすさのためにデバイス上のモデルを開発する必要がありますか？ビデオの場合は、ある時点でネットワーク遅延を扱うのが難しくなるかもしれません。この、いわば、私が常に信じていたことが実際にはすごく素晴らしいことです。いつかARゴーグルをかけて、リアルタイムで世界に話しかけ、物事が変わるのを見ることです。ネットワーク遅延が問題になるかもしれませんが、この場合、200〜300ミリ秒の遅延は、多くの場合、人が反応するよりも速く感じられます。この場合のビデオは画像ですか？すみません、ビデオが生成されたビデオを意味する場合です。入力ビデオではありません。わかりました。現在、実際のビデオとして機能しています。フレームごとです。わかりました。最近のリードは、次の大きなローンチがChatGPTでないかもしれないということでした。GPT-5ではないようです。モデル開発には反復的なアプローチが採られているようです。これからも大きなローンチがあるわけではなく、ChatGPT 5が登場するわけではなく、正直なところ、まだわかりません。学んだことの1つは、AIと驚きはうまくいかないことです。しかし、伝統的なテクノロジー企業が製品をローンチする方法ではなく、何か違うことをすべきだと思います。それでもgp5と呼んで異なる方法でローンチするかもしれませんし、何か違うものと呼ぶかもしれません。これらのものの名前付けやブランドをどうするかはまだわかりません。gpt1からGPT 4のローンチまでは意味がありましたが、明らかにgp4はずっと良くなっています。1つの基本的な仮想脳のようなものがあり、場合によっては他の場合よりも一生懸命考えることができるという考えもあります。それが異なるモデルかもしれませんが、ユーザーがそれが異なるかどうかを気にしないかもしれません。これからの製品市場についての答えをまだ知りません。それは、モデルのインクリメンタルな進歩に必要な計算リソースが、歴史的に必要だったものよりも少なくなるかもしれないことを意味するのでしょうか？私たちは常に手に入るだけの計算リソースを使うと思います。私たちは信じられないほどの効率向上を見つけており、それが非常に重要です。今日発表したものの中で、明らかに音声モードがクールですが、もっとも重要なことは、これを非常に効率的に行うことができたため、世界最高のモデルを無料ユーザーに提供できることです。gp4やgp4ターボよりも顕著な効率向上があり、そこからさらに多くの利益を得ることができます。あなたは、ChatGPTがそれ自体で世界を変えたわけではなく、人々の世界に対する期待を変えたと言っていますね。経済的な測定基準であれ何であれ、chat gbtが生産性を本当に向上させた証拠はほとんど見つかりません。カスタマーサポートなど、いくつかの分野では影響があるかもしれませんが、Chat GPTがローンチされたときを検出することはできないでしょう。GDPインフレーションを決定できる時点はありますか？それがどのモデルで達成されたかを言うことができるかどうかはわかりませんが、数十年後のグラフを見ると、「ああ、何かが変わった」と思います。次の12ヶ月で最も有望だと思われるアプリケーションや分野はありますか？私はここで何をしているかの影響を受けていると思いますが、コーディングは非常に大きなものです。「ビター・レッスン」に関連して、最近、特定のデータ用に特化してトレーニングされた深く専門化されたモデルと、真の推論能力を持つ汎用モデルの違いについて話しました。私は、汎用モデルが重要になると賭けます。データセットに焦点を当てた誰かが考える最も重要なことは何ですか？モデルが一般的な推論を行うことができれば、新しい種類のデータでどのように機能するかを理解する必要がある場合、それを入力して処理することができます。しかし、その逆はありません。たくさんの特化したモデルを組み合わせても、一般的な推論を理解することはできません。したがって、コーディングに特化したモデルの影響は、おそらく私が考えるよりも大きいでしょう。2年後の人間とAIの主要なコミュニケーション手段は何だと思いますか？自然言語がかなり良いと思います。私は、人間とAIが一緒に使う将来を設計すべきだという一般的なアイデアに興味があります。ヒューマノイドロボットに他の形のロボットよりも興奮しています。私は、世界が非常に人間中心で設計されており、それが何かもっと効率的なもののために再構成されることを望んでいません。AIと言語でコミュニケーションを取り、それらがお互いにそのように話すことさえあるかもしれません。私はこれが一般的に面白い方向だと思います。最近、モデルが最終的には商品化される可能性があると言ったような効果がありますが、最も重要なことは、各個人にモデルをパーソナライズすることですね。それで正しいですか？これについては確信がありませんが、それが合理的に思えることです。パーソナライズを超えて、最終的なビジネスのUIや使いやすさがエンドユーザーにとって勝者になると思いますか？それらは間違いなく重要です。それらは常に重要です。他のことが想像できますが、それが何かの市場やネットワーク効果のようなものである場合があります。つまり、エージェントが通信することを望むということです。異なる会社がアプリストアにいるようなものですが、私は一般的なビジネスのルールが適用されると思います。新しい技術が登場するたびに、それらは適用されないと言われる誘惑に駆られますが、それは常に偽のニュースであり、通常は偽のニュースです。価値を生み出すための伝統的な方法は、ここでもまだ重要です。オープンソースモデルがベンチマークに追いつくと、どう思いますか？それは素晴らしいことだと思います。他の多くの種類の技術と同様に、オープンソースには場所があり、ホストされたモデルには場所があります。それは大丈夫で、良いことです。これに関連して具体的な質問はしませんが、大量の資金を調達しようとしているという報道がありました。Wall Street Journalは信頼できるソースだと思います。Fabsへの投資を活性化するためです。半導体業界のTSMCやNvidiaがAIインフラの需要に応えるためにかなり積極的に増強しています。最近、もっと多くのAIインフラが必要だと言いましたが、TSMCやNvidiaが現在提供しているものよりもはるかに多くのAIインフラが必要になるという需要の兆候を見ていますか？まず第一に、現在のシステムの提供コストを大幅に下げる方法を見つける自信があります。それを実現するにつれて、需要は莫大に増加するとも確信しています。そして第三に、より大きくより良いシステムを構築することで、さらに多くの需要が生まれると確信しています。私たちは、知性が計り知れないほど安く、誰もがあらゆる種類のことに使用することができるような世界を望むべきです。これが十分に手に入ることを確実にしたいと思っています。あなた自身の個人的な努力についてコメントする必要はありませんが、もしコメントしたいのであれば教えてください。しかし、HumaneやLimitlessなど、いくつかの異なる物理的デバイスアシスタントについて、何が間違っているか、またはユーザーの期待に応えられていないかについて、どう思いますか？それはまだ早いと思います。私は多くの種類のコンピューティングの初期採用者でした。大学1年生のときに、コンパックtc1000を持っていて、とてもクールだと思っていました。それはiPadからはほど遠いものでしたが、方向性は正しかったです。その後、トリオを手に入れました。私はとてもクールではない大学生でした。当時、子供たちが持っていないような古いPalmトリオを持っていました。それはiPhoneからはほど遠いものでしたが、最終的にはそこにたどり着きました。これらのことは、いくつかの反復を経て、非常に有望な方向に進むように感じます。最近、GPT-4の上に構築されている多くのビジネスが、将来のGPTによって蒸発すると言及しました。「蒸発する」という言葉を使いました。その点について詳しく説明してもらえますか？また、AIの進歩を生き残ると思われるAIファーストのビジネスの特徴は何ですか？これに対する唯一の枠組みは、次のモデルが非常に優れているという賭けに対してビジネスを構築するか、それが起こることに賭けてそれから利益を得るかのどちらかです。GPT-4の能力をわずかに超えるユースケースを実現するために多くの作業を行っている場合、それを実現しても、次にgb5が登場してそれもすべてを非常に上手くこなす場合、その1つのことを実現するために費やした努力について悲しく思うでしょう。しかし、何かがうまくいくようなものがあって、人々が使用するものを見つけていましたが、この1つのことを可能にするために膨大な作業を行わなかった場合、そしてGPT-5が登場してすべてがはるかに優れている場合、あなたはすべての船が上がる潮の効果を得るでしょう。私が提案するのは、ほとんどの場合、AIビジネスを構築しているのではなく、ビジネスを構築していて、AIはその中で使用するテクノロジーだということです。App Storeの初期には、非常に明白な隙間を埋めるための多くのものがありましたが、最終的にはAppleがそれを修正し、もはやアプリストアから懐中電灯アプリを必要としなくなりました。それは起こるべきことでした。そして、スマートフォンを利用して非常に防御可能な長期的なビジネスを構築したUberのようなものがありました。私はあなたが後者のカテゴリに行くべきだと思います。私は多くの既存のビジネスがこの枠組みに適合することを想像できますが、Uberの例のような新しい種類のコンセプトがあるかもしれません。それは実際の会社である必要はありませんが、それが可能にするものとして興味深いものであれば何でも構いません。実際には、多くの場合、新しい会社に賭けます。AI医師やAI診断士のようなものを構築しようとする一般的な例があります。人々は、メイヨー・クリニックなどがそれを行うだろうと言って、ここでスタートアップを始めたくないと話しますが、実際には新しい会社がそのようなことをすると賭けます。これらのタイプの混乱に備えるために積極的でありたいCEOに対するアドバイスはありますか？私は、インテリジェンス・アズ・ア・サービスが毎年より良く、より安くなると賭けるべきだと言うでしょう。それはあなたが勝つために必要ですが、十分ではありません。大企業がこれを実装するのに何年もかかる場合、あなたは彼らを打ち負かすことができますが、注意を払っている他のすべてのスタートアップもこれを行うでしょう。したがって、あなたはまだ自分のビジネスの長期的な防御可能性を考え出す必要があります。プレイングフィールドは長い間にわたってこれほどオープンになったことはありませんが、新しいことをするための信じられないほどの機会がありますが、より多くの方法で価値を生み出すことができますが、価値を生み出すための困難な作業についてはパスを取得しません。5年後に存在するかもしれない、現在はニッチまたは存在しないタイプのジョブタイトルまたはジョブ責任は何ですか？それは素晴らしい質問です、そして私はそれを以前に受け取ったことがありません。人々は常にどの仕事がなくなるかを尋ねますが、新しいものはより興味深い質問です。少し考えさせてください。たくさんのことを話すことができますが、それらはあまり興味深くないか、あまり大きくないと思います。私がしようとしているのは、1億人または5千万人が行うであろうことの領域を思いつくことです。新しい種類の芸術、エンターテイメント、より多くの人間とのつながりの広いカテゴリーです。そのジョブタイトルが何になるかはわかりませんが、5年でそこにたどり着くかどうかはわかりませんが、人間の対面での素晴らしい体験にプレミアムが置かれると思います。それを何と呼ぶかはわかりませんが、それが非常に大きな新しいカテゴリーの何かになると思います。OpenAIの最新の公開評価は900億ドル、またはそれに近いものでした。OpenAIを1兆ドルの会社にするためのマイルストーンは1つまたは2つありますか？AGIを除いて。私たちがこれまでどおりに技術を改善し続け、それを使って良い製品を作り続け、収益が成長し続けることができれば、特定の数字についてはわかりませんが、大丈夫だと思います。ビジネスの収益化モデルは、今日1兆ドルの株式価値を生み出すと思いますか？私たちのchbtサブスクリプションモデルは本当にうまく機能しています。驚くほどです。それに賭ける自信はありませんでしたが、それがこれほどうまくいくとは思いませんでしたが、良かったです。AGIの後、AGIが何を意味するのかわからないかもしれませんが、収益化モデルについてAGIに尋ねることができるでしょうか？異なる場合がありますが、尋ねることができるはずです。私たちは11月に見たこと、つまり、既存のOpenAIの構造がいくつかの点で望ましくなかったという点を再考する必要はありませんが、それについては十分に話しましたが、今後の適切な構造についてどう思いますか？これについて話す準備ができていると思います。いろいろな会話やブレインストーミングに取り組んでいますが、このカレンダー年については正しい話をすると思います。最初に教えてください。見てみましょう。LarryとBrett Taylorが取締役に昇進したとき、私の呼び出しを待っていましたが、通話は来ませんでしたが、AIに関する事前の概念の1つについて話したと思います。収益化モデルなどについて話しましたが、私たちは皆それについて話しましたが、それが必ずしもそのようにはならないかもしれません。手動作業が最初に来て、次にホワイトカラー、次にクリエイティブが来ると思いますが、実際にはその逆のようです。この点で反直感的な他のことはありますか？確かに、あなたが言及したその大きな驚きです。他には、法的作業が早い段階でとてもうまくいくとは思わなかったでしょう。それは非常に正確で複雑なことだと思うからです。しかし、いいえ、間違いなく大きなものは、身体労働、認知創造労働に関する観察です。AIという用語が好きでない理由についてもう少し詳しく教えていただけますか？私はもはやそれが時の瞬間だとは思っていません。私たちが始めたとき、私の素朴な概念は、私たちがAGIを持っていない瞬間から持っている瞬間に移ることであり、それは実際の不連続性になるだろうというものでした。まだ何らかの不連続性の可能性があると思いますが、全体として、それは年々の進歩のペースが重要であるような、はるかに連続的な指数関数的な曲線のように見えると思います。私たちは月や年については同意しないかもしれませんが、その時がAGIだと思います。他のテストでは同意するかもしれませんが、それも難しいです。そして、gb4はほとんどの人がAGIと呼ぶであろう閾値を超えていませんし、次の大きなモデルもそうなるとは期待していません。しかし、これが今少し異なる何かであるかもしれないと想像できる、1、2のアイデアともう少しのスケールがあるかもしれません。それについて警戒することが重要だと思います。より現代的なチューリングテスト、バートレットテストを呼ぶことができるものはありますか？それがこの閾値を超えるとき、私はそれがOpen AI全体よりも優れた研究を行うことができると思います。たとえそれがOpen AIの1人の研究者であっても、それは何らかの重要なことのように感じられ、不連続性になる可能性があります。それは近いと感じますか？そうは思いませんが、排除はしません。AGIに到達するための最大の障害は何だと思いますか？現在のスケーリング法則が次の数年間持続すると思いますが、それが主な障害です。研究とは異なるスケジュールで機能することを学ばなければならなかったことの1つです。それは通常、より長くかかることを意味しますが、時には予想よりもはるかに速く機能することを意味します。その点についてもう少し詳しく教えていただけますか？それを説明する最良の方法は、歴史的な例です。数字を間違えるかもしれませんが、誰も訂正しようとしないでしょう。中性子は1900年代初頭に初めて理論化されたと思いますが、Tまたは20年代に初めて検出されたかもしれません。原子爆弾になったものの作業は30年代に始まり、40年代に実現しました。中性子のようなものが存在するという考えすら持っていなかったことから、物理学の私たちの直感を完全に破壊する原子爆弾を作ることができるようになるまで、それは信じられないほど速いです。他にも純粋な科学の例が少なくありません。ライト兄弟に関する有名な引用があります。また、数字を間違えるかもしれませんが、たとえば1906年に彼らは飛行が50年先だと思っていたと言いましょうが、1908年にそれを実現しました。何かのようなものです。そして、科学とエンジニアリングの歴史を通じて他にも多くの例があります。また、私たちが考えていたよりも何十年も長くかかるか、決して起こらないと思っていたものもたくさんありますが、時々それは本当に速く進むことがあります。解釈可能性については、この道のりはどこにあり、長期的にAIにとってどれほど重要ですか？解釈可能性にはいくつかの種類があります。ネットワークを通じて起こっていることのすべての機械的な層を理解しているのか、出力を見てここに論理的な欠陥があると言えるのか、ということです。OpenAIや他の場所で行われている作業については非常に興奮していますが、解釈可能性という広い分野は有望でエキサイティングだと思います。あなたを固定するつもりはありませんが、何か発表する準備ができたときに素敵な発表があると思います。しかし、企業内での主流のAI導入には必須でしょうか？現時点でgb4はかなりです。そうですね、それは公平です。いくつかのことについて質問を受けるかもしれませんが、そのうちの1つは、AGIについて興奮している一方で、Sam、OpenAI全般がそれを独占して一方的に決定することについて個人的な懸念を持っているように感じるということです。これは、選出されたリーダーの代わりにあなたがこれらの決定を下すいくつかの政府構造につながったと思います。私たちが大きな能力を持つ現在のモデルを厳しく規制することは間違いだと思います。しかし、私が信じているように、それらのモデルがいつか世界に重大な壊滅的リスクをもたらすとしたら、何らかの監視が良いことだと思います。これらの閾値を設定し、それをテストする方法にはいくつかの針の糸通しがあります。この技術の莫大な利点を停止するのは本当の恥ですし、地下室でモデルをトレーニングしたい人々がそれを行うことを可能にするのは本当に悪いことです。しかし、核兵器についての国際的なルールがある場合、それは良いことだと思います。規制キャプチャグループはどれでしょうか。これについて非難するVCはどれでしょうか。AIに内在する潜在的なリスクについて彼らが見逃しているものは何でしょうか？全体として、彼らはAGIを真剣に考えていないと思います。AI規制キャプチャについて最も声高に叫んでいる人々の中には、それが可能性であると完全に非難していた人もいます。すべてではありませんが、彼らがどこから来ているのか共感しています。規制は技術にとって本当に悪いことです。ヨーロッパの技術産業に何が起こったかを見てください。私はそれを本当に理解しています。それにもかかわらず、私たちが向かっている閾値の上では、私たち全員が少し違う気持ちになるかもしれません。オープンソースモデル自体が何らかの形で固有の危険を提示すると思いますか？現在のものはそうではありませんが、そうなる可能性のあるものを想像できます。あなたは安全性がある種の偽のフレーミングであると言ったことがありますが、それは私たちが明示的に受け入れるものについての議論のようなものです。航空会社のように。それは、安全性がバイナリのものではなく、航空機に搭乗することを受け入れるのは、それらがかなり安全だと考えるからです。それらが時々墜落することを知っていても、航空会社を安全と呼ぶために何が必要かは、ある程度の議論の対象です。意見は人それぞれ異なりますが、それは今話題のポイントです。全体として、それらは信じられないほど安全になっています。全体的には、勝利ですが、安全とは誰も死なないという意味ではありません。同様に、医学では副作用を非常に重視していますが、一部の人々は有害な影響を受けます。それから、ソーシャルメディアのような暗黙の安全性の側面もあります。それに関連するものがネガティブな関連性を持っています。安全パラダイムについて、あなたが前に進むのではなく異なる行動をとる原因となる何かを想像できますか？私たちが持っているのは、まさにそのようなことを言う準備フレームワークです。これらのカテゴリーのこれらのレベルでは、私たちは異なる行動をとります。ポッドキャストにEliezerを招いたことがありますが、それはどうでしたか？それは素晴らしかったです。これまでに行った中で最長のポッドキャストでした。4時間も一緒に座って話をしました。彼は私よりも自由な時間が多いので、申し訳ありませんが、これほど長くはできません。私たちは複数のセッションを行うことができます。今すべてを行う必要はありません。彼のポイントはかなり公正に留まっています。彼と4時間座って話すのはとても興味深いことです。私たちはさまざまな方向に向かっていきましたが、ポッドの友人として、ファストテイクオフの質問をしないわけにはいきません。私は好奇心旺盛です。今日、AIインフラの欠如が制約の1つであると指摘している多くの異なるファストテイクオフシナリオがあります。現在のトランスフォーマーアーキテクチャに対して、突然、必要なデータ量とハードウェアのスケールを大幅に削減するような変更が開発された場合、ファストテイクオフシナリオを見る可能性はありますか？もちろん可能です。変更が必要でないかもしれませんが、それは私が最も可能性が高いとは思っていない道ですが、それが起こる可能性を考慮することは重要です。私は物事がより連続的に進むと思いますが、それでも加速しています。ある日、かなり良いAIで寝て、翌日に本物の超知能で目覚める可能性は低いと思います。しかし、たとえテイクオフが1年か数年かかったとしても、それはまだ速いという意味です。このような非常に強力なAGIを手に入れたとしても、それが社会を翌日や翌年、または翌十年にどれだけ変えるかには別の疑問があります。私の推測では、ほとんどの場合、それは翌日や翌年のことではなく、10年の間に世界はかなり異なるものになるでしょう。社会の慣性はここで役立つ良いものだと思います。私が想像する質問の中で、人々が疑いを持っていると感じるものもあります。おそらく、あなたが得たくない質問は、Elon、エクイティ、11月のボード構造に関するものでしょう。それらのうち、どれが最も好きではありませんか？どれも嫌いではありませんが、どれについても新しいことを言うことはありません。まあ、特にエクイティについては尋ねません。それについては十分な方法で答えていますが、十分なお金という考えは、人々がまだ好きではないようです。私が1兆ドルを稼いでそれを寄付したら、それは通常のやり方に合っているでしょうし、何か方法でそれを試みた人もいるでしょう。比較的には、ほとんどの人が大金を稼ぎ出しています。AGIを追求するあなたの動機は何ですか？ミッションが高いとしても、何らかの方法で報酬を受け取ることに安心感を持つ人が多いと思います。現在、毎日仕事に来るときのあなたの動機は何ですか？どのような充実感が得られますか？私はいつも人々にこれを言っていますが、これは私が今まで触れることになる最もエキサイティングで、最も重要で、最高のことだと思っているので、他の多くの人生の妥協や犠牲を払う用意があります。これは信じられないほどの時代であり、いつまでも続くわけではありません。いつか農場で引退して、この時を楽しく振り返るでしょうが、ああ、それはストレスの多い長い日々でしたが、それでも信じられないほどクールです。私はこれが私に起こっていることを信じられません。これは素晴らしいことです。特定の瞬間に戻って、あなたの街を出歩くことができないという有名な例を挙げますが、最もシュールだった瞬間はありましたか？うーん、私は知りません。あなたはBill Gatesとポッドキャストを行っているので、私が今あなたの電話を取ったら、非常に興味深い人々がたくさんいるでしょう。最近の数年間で、これはユニークなシュールな瞬間だと感じた瞬間はありましたか？毎日何かがあります。私が少しでも精神的なスペースを持っていたら、それはクレイジーだと思います。魚のような効果です。それにもかかわらず、11月のことが起こった日や翌日に、主要な世界の大統領や首相などから10〜20件のテキストが来ました。それが奇妙な部分ではありませんでした。奇妙な部分は、それが起こったとき、私は「ありがとう」とか何かで応答していて、それが非常に普通だと感じたことでした。そして、私たちはこのような狂った状態で4日半を過ごしました。それは本当に眠らず、あまり食べず、エネルギーレベルは非常に高く、非常にクリアで、集中していましたが、体は何らかの奇妙なアドレナリン充電状態にありました。それから、それは感謝祭の前の週に起こり、火曜日の夜に何とか解決しました。私たちのポッドキャストをキャンセルしました。申し訳ありませんが、通常は何もキャンセルしません。とにかく、その水曜日に、感謝祭前の水曜日に、Allyと私はナパに向かって運転し、途中で非常に良いダイナーに立ち寄りました。そこに着いて、数日間食べていなかったことに気づきました。そして、突然、通常の週末にやるようなことをしているように感じました。Gottsに行って、4つのメインディッシュを注文しました。重いもの、私のために2つのミルクセーキを注文しました。そこに座って、それを食べるのは非常に満足でした。そして、その間に、この1つの国の大統領が再びテキストを送ってきて、「ああ、すみません、素晴らしい」と言っていました。それから、これらすべての人々が私にテキストを送っていたという事実が奇妙ではなかったという事実に気づきました。その中でそれが奇妙な経験であるべきだったと気づくことが奇妙な部分でした。それは目立ちます。それは興味深いです。私の持っているのは、ほとんど何にでも慣れることができるという人間の適応能力がとても強いということです。そして、新しい正常が良くも悪くも非常に速くなることができます。私は過去数年にわたって何度もその教訓を学びましたが、それは人類について何か素晴らしいことを言っています。私たちがこの大きな移行を見据えているとき、それは私たちにとって良いことです。9/11の後を覚えていますが、あなたは正確にどこにいたか覚えているでしょうが、私はサミット・ニュージャージーにいました。私たちの町は、テロ攻撃の後に非常に近くに集まりました。何十人もの人々が亡くなりましたが、それがどれほど普通だったかです。私には今イスラエルにいる友人がいますが、彼らに話をすると、彼らは「いいえ、それは普通です」と言います。私は「でも、戦争が起こっているので、それはシュールでなければならない」と言いますが、彼らは「まあ、あなたはあなたの日を過ごし、あなたの食事を取り、あなたの友人と話すことをします」と言います。それは、これらの心理的に影響を与えることが最終的には起こるということです。それは信じられないほどです。私が得た大きな驚きの取り込みは、それを感じることです。モデルがますます多くのことを行うにつれて、モデルが始めるにつれて、何が人間としてユニークに残りますか？おそらく何年も経った後でも、人間は他の人間を気にするでしょう。私はちょっとインターネットを読んでいましたが、みんなが「ああ、みんなが今Chachi BTに恋をするんだ」と言っています。みんながChachi BTのガールフレンドになるとか、何とか。賭けません。私たちは長期的に他の人々を気にするように非常に配線されていると思います。すべての大きくて小さな方法で、それが私たちの執着として残ると思います。AIについてたくさんの陰謀論を聞くようですが、AIについての陰謀論はたくさん聞かないかもしれません。もしそうだとしても、それを気にするかどうかはわかりません。私たちはロボットがサッカーをするのを見ることはないと思います。それが私たちの主な趣味として。OpenAIとして会社を運営する際に、YCでビジネスの運営方法について多くのルールやフレームワークを構築し、それらの多くを破りましたが、このビジネスを始めていた場合、消費者インターネット会社やB2Bソフトウェア会社とは異なるタイプの人々を雇いますか？研究者は、たとえば製品エンジニアとは非常に異なります。研究者はユニークですが、OpenAIでは異なるタイプのエグゼクティブをもたらすか、異なる特性を雇うのでしょうか？ほとんどの場合、私は外部からエグゼクティブを雇うことはありません。私は通常、エグゼクティブに昇進させるべきだと信じています。それが間違いである可能性があるため、エグゼクティブに昇進させるだけではないと思います。それはモノカルチャーを強化する可能性がありますが、私はどこか他の場所で行うこととは異なるものを行うために、新しい非常に上級の人々をいくらか持ち込むことを望んでいます。しかし、私たちは主に自家製の才能をここに持っています。私はそれがプラスだと思います。OpenAIを運営する過程で、その時に最も重要だと感じた決定は何でしたか？どのようにしてそれを行いましたか？ただ1つを指摘するのは難しいですが、私たちが反復的な展開を行うという決定、つまり、AGIを秘密裏に構築してから一度に世界に出すのではなく、それが支配的な知恵であり、私たちの計画でもあったと思いますが、それは非常に重要な決定でした。その時には本当に重要な決定でした。言語モデルに賭けるというのも重要な決定で、その時に重要だったと感じました。言語モデルに賭けるという話の始まりを実際には知りません。もともとはどのようにして始まったのですか？ええ、他のプロジェクトがあり、ロボットのことやビデオゲームのことをやっていましたが、言語モデリングを見るために1人から始まった非常に小さな努力がありました。Iliaはそれを本当に信じていました。言語モデルと言える一般的な方向を本当に信じていました。私たちはgpt1、gpt2を行い、スケーリング法則を研究し、gpt3をスケールしました。そして、これが私たちが行うことになるという大きな賭けをしました。これらのすべてのことは、後で見ると非常に明白ですが、その時にはそのように感じません。最近、AI自体ではなく、個人のAIの使用方法について話しました。あなたが想像するとき、それをどのように使用したいかには微妙な違いがありますが、その点についてもう一度説明できますか？5年後に私にテキストを送る場合、それが私か私のAIアシスタントかをはっきりさせたいと思います。そして、それが私のAIアシスタントであれば、メッセージをまとめて後で返信を受け取ります。それが私の人間のアシスタントに頼むかもしれない簡単なことを行うことができる場合、それは問題ありません。それを知っています。私はそれらのものを分けておく価値があると思います。それがすべて1つのものではなく、Samではなく、SamのAIゴーストと話しているのか、Samと話しているのかわからないが、それは同じもので、これが統合されたエンティティであるため、それは大丈夫です。私はそれがSamとSamのAIアシスタントであり、また私自身のためにそれが欲しいと思います。私はこのものが私の奇妙な延長だと感じたくありませんが、それが別のエンティティであり、障壁を越えてコミュニケーションを取ることができると思います。それを音楽や創造的なもので見ることができます。DrakeやTaylor Swiftのオーディオをかなり簡単に複製することができますが、おそらくXYZの人が実際に創造した創造的な作品であることを検証する何らかの形の中央集権化が必要になるでしょう。おそらく個人レベルでもそのバージョンが必要になるでしょう。それは、あなたがOpenAIとして会社を運営し、ビジネスの運営方法についてYCで多くのルールやフレームワークを構築し、それらの多くを破ったことと関連していますが、個々の人々が彼らのことをさせるための分散化に関連していますか？それとも、私が意図したのは、個々の人々が彼らのことをさせることの抽象化ですか？いいえ、それについてはうまく結びつけられません。むしろ、私の個人的なAIがどのようになるかについての抽象化を意味しました。それを私がそれであると考えるべきか、それが私のコンピュータを引き継ぎ、最善を尽くすべきか、それが私であるため、それが大丈夫だと思いますか？それが私の代わりにメッセージに答え、徐々に私がコントロールを手放し、それが徐々に私になるか、それともそれを非常に優れた同僚だと思うべきか、それに「これをやって、終わったら戻ってきて」と言えるかですが、それは私ではないと考えます。私たちが考える教育システムについて、たとえば2030年または2035年の大学のクラスなど、将来の何らかのグループについて考えるとき、人々を未来に備えさせるために、大学の教育システム内で特に行うべき変更はありますか？最大のものは、人々がツールを使用することを許可されるだけでなく、要求されるべきだと思います。理解を助けるために、時々、古い方法で何かをする必要がある場合があります。たとえば、数学のクラスで、テストで電卓を使用できないなどがあります。しかし、全体として、実生活では電卓を使用できるので、それを理解する必要がありますが、後で電卓を使用することに習熟する必要もあります。数学のクラスで電卓を使用したことがなければ、後で行う作業でうまくいかないでしょう。Open AIの研究者が電卓を使用することがなければ、少なくともコンピュータではOpenAIは起こらなかっただろうと思います。私たちは、電卓やコンピュータを使用しないように人々を訓練していませんし、AIを使用しないように訓練するべきではありません。それは将来、価値のある仕事をするための重要な部分になるでしょう。最後に、AGIとその先の計画について書かれたもので、最初のAGIは知性の連続体の単なる地点に過ぎず、過去10年間に見られた進歩のペースが長期間続く可能性があると考えています。個人的には、その将来を止めて処理したり、視覚化したりすることはありますか、それともそれは単に抽象的すぎますか？いつもです。私たちがこれらの飛行車があるスターウォーズの未来都市のようにそれを視覚化するわけではありませんが、間違いなくそれが意味することを考えます。1人の人間が何百人ものよく調整された人々の仕事を行うことができるとき、それが意味すること、私たちが科学全体を発見できるわけではありませんが、私たちが科学全体を発見できるかのように感じるとき、それはかなりクールです。はい、Sam、これをやってくれてありがとう。ありがとうございました。このLogan Bartlett Showのエピソードを聞いてくれてありがとう。この会話を楽しんだら、購読して共有してください。他にも興味を持つ人がいるかもしれません。また、来週、別の重要なテクノロジー企業の創業者兼CEOとの別のエキサイティングなエピソードで戻ってきてください。皆さん、聞いてくれてありがとう。良い一週間を。