ザッカーバーグの大胆なビジョン: オープンソースAIが導く未来

今週はLlama 3.1に関する週です。今週はオープンソース全般について話してきました。というのも、ついに最先端モデルと競争できるオープンソースモデルが登場したからです。マーク・ザッカーバーグはLlama 3.1のリリースに際し、オープンソースAIが今後の道筋であるという手紙を書きました。私も全く同感です。
では、この手紙を読んでいきましょう。私が解説し、最後にはみなさんもオープンソースAIが今後の道筋であると確信されることを願っています。では読んでいきましょう。
これは2024年7月23日、この動画を録画している時点でほんの数日前に公開されたものです。
「高性能コンピューティングの初期の頃、当時の主要テクノロジー企業はそれぞれ独自のクローズドソース版Unixの開発に多額の投資をしていました。」
彼はすでに過去の技術との類似点を指摘しています。これは今後数十年にわたってこの技術がどのように展開されるかを証明する最良の方法です。
「当時は、他のアプローチでこれほど高度なソフトウェアを開発できるとは想像し難かったのです。基本的に、緊密なチームの開発者だけがソフトウェアをうまく構築できると考えられていました。」
「しかし、最終的にはオープンソースのLinuxが人気を得ました。当初は開発者が好きなようにコードを修正できること、そしてより手頃な価格であることが理由でした。そして時間が経つにつれ、より高度で安全になり、どのクローズドUnixよりも広範なエコシステムを持ち、より多くの機能をサポートするようになったのです。」
ここには多くの要点が詰まっています。彼はオープンソースのLinuxとの類似点を指摘しています。そして、最初は開発者がコードを修正できたことから始まったと述べています。基本的に、オープンソースプロジェクトを公開し、開発者がそれを取り上げて修正し、自分たちの特定の用途に合わせて可能な限り完璧なものにすることができました。そしてもちろん、オープンソースなので無料であり、実際にかかるコストは、その上に構築する開発努力だけでした。
その後、異なるチーム、異なる国、異なる視点を持つ多様な開発者がこのオープンソースソフトウェアに触れ始めると、実際にクローズドソース版よりも高度になりました。そして、これらすべての開発者がコードの1行1行を見て、完全に透明性があったため、クローズドソースが望むよりもはるかに堅牢で安全になりました。そして何よりも、その周りに巨大なエコシステムができあがりました。
これこそが、ザッカーバーグとMeta AIが今回目指していることです。
このような考え方は突然生まれたわけではありませんし、彼の善意から出たものでもありません。彼は勝ちたいのです。人工知能時代の支配的なプラットフォームになりたいのです。そしてこれはすべて、Facebookがモバイル革命に乗り遅れたという事実に端を発しています。
基本的に、彼らは2つの大手企業、実質的には1つの企業、iOSを持つAppleとAndroidを持つGoogleに完全に支配されていました。もちろんAndroidはオープンソースですが、モバイル革命で実際にすべてのお金を稼いだのはAppleでした。
そのため、本当に数社の企業がモバイルプラットフォームを支配していました。そしてモバイルプラットフォームはソーシャル時代のプラットフォームでした。そのため、Metaは他のプラットフォームの上に構築されているという巨大なプラットフォームリスクを抱えていました。彼らはただ遊び場で遊ぶために支払わなければならなかったのです。
そこで、マーク・ザッカーバーグとチームはその教訓から学び、AIの波に大きく先んじようとしているのです。
彼らはARとVRでも同じことを試みました。彼らは本当に最初の大手企業として、大衆向けのVR・ARヘッドセットの製造に乗り出しました。その理由は、それが将来のコンピューティングプラットフォームだと考えたからです。それが実際にそうなるかどうかはまだ決まっていません。
Appleも最近この分野に参入しましたが、Apple Vision Proは本当に人気がありません。高すぎて重すぎるなどの問題があります。しかし、ほとんどの点で、MetaはAR、VR、AIという将来のプラットフォームに非常に良い位置にいます。
彼は続けて言います。「私は、AIも同様の方法で発展すると信じています。今日、いくつかのテクノロジー企業が先進的なクローズドモデルを開発していますが、」
彼は明らかにAnthropicやGoogle、OpenAIについて言及しています。
「オープンソースは急速にその差を縮めています。そして、その差を埋めました。昨年、LlamaはFrontierの古い世代のモデルにしか匹敵しませんでしたが、」
ちなみに、Frontierとは基本的に最先端の最高のモデルを指します。
「今年、Llama 3は最も高度なモデルと競争力があり、いくつかの分野ではリードしています。そして、Llama 3.1 405Bは特に、市場に出ている最高のFrontierモデルと同等です。」
「来年からは、将来のLlamaモデルが業界で最も高度になると予想しています。しかし、それ以前でも、Llamaはすでにオープン性、修正可能性、コスト効率でリードしています。」
「AIがUnixとLinuxと同じパターンをたどるならば、より多くの開発者がオープンソースAIの上に開発を行い、それによってより安価で、より良く、より安全になるでしょう。」
彼は次の段落で、Llama 3.1 405Bのリリースについて話しています。私はこの1週間ずっとこれについて話してきたので、ここではすべてを読み上げませんが、最も重要な点は、ファインチューニングと小さなモデルの蒸留に最適な選択肢だということです。これは非常に寛容なライセンスで、基本的に何でもできます。
そして本当に興味深いのは、Llama 3.1 405Bを使用すると、他のモデルをトレーニングするための合成データを生成できることです。彼は競合を全く恐れていません。基本的に、「私たちのモデルを使って大量の合成データを作り、自分の競合モデルを作りたいなら、どうぞ」と言っているのです。
「これらのモデルをリリースする以外にも、私たちはより広範なエコシステムを成長させるために様々な企業と協力しています。Amazon、Databricks、NVIDIAは、開発者が独自のモデルをファインチューニングし、蒸留するためのフルスイートのサービスを立ち上げています。」
これら3社のうち、興味深いことに、Amazonは独自のモデルを持っていません。Databricksは持っており、実際に非常に強力で良いものです。私はそれをテストする動画を作りましたので、下の説明欄にリンクを貼っておきます。そして、NVIDIAはほんの数週間前にNeatonをリリースしました。これは他のモデルをトレーニングするための合成データを作成するための、もう一つの巨大なモデルです。そして、これも非常に寛容です。
次に彼は言います。「Grockのようなイノベーターは、」
彼が先日公開したインタビューでGrockについて言及しただけでなく、ここでも言及しているのは素晴らしいですね。彼らは私が一緒に仕事をするのが大好きな会社の一つです。なぜなら、推論速度が本当に信じられないほど速く、多くの異なるユースケースを可能にするからです。
「Grockのようなイノベーターは、すべての新しいモデルのための低レイテンシー、低コストの推論サービングを構築しました。これらのモデルは、AWS、Azure、Google、Oracleなどの主要なクラウドサービスで利用可能になります。Scale AI、Dell、Devoなどの企業は、企業がLlamaを採用し、自社のデータでカスタムモデルをトレーニングするのを支援する準備ができています。」
ここが重要な文です。そして、これが彼らがこれらすべてを行っている本当の理由です。
「コミュニティが成長し、より多くの企業が新しいサービスを開発するにつれて、私たちは集合的にLlamaを業界標準とし、AIの恩恵をすべての人にもたらすことができます。」
これが彼らがそれを行っている理由です。彼らは自分たちのモデル、自分たちの創造物を、オープンソースで完全に寛容なものであっても、標準にしたいのです。なぜなら、そうすれば彼らがこの進化をほぼ決定できるからです。
もちろん、オープンソースなので、フォークしたり好きなことができますが、最も多くのお金と資源、最も多くのエンジニアリング人材を持つ企業として、彼らはLlamaの未来を大きく左右する可能性が高いです。
「Metaはオープンソースのシステムを作ることに全力で取り組んでいます。以下に、オープンソースが最高の開発スタックである理由、Llamaをオープンソース化することがMetaにとって良いこと、そしてオープンソースAIが世界にとって良いこと、そして長期的に存在するプラットフォームになる理由を説明します。」
私はすでにインタビューでこの多くをカバーしましたが、これらすべてを書面で持つことは本当に良いことだと思います。そして、これから見ていきます。
彼は品質、コスト、セキュリティ、より広範なエコシステム、そしてそれが社会にどのように利益をもたらすかについて言及する必要があります。そして、彼はそれをこれから行います。
彼は言います。「世界中の開発者、CEO、政府関係者と話すと、通常いくつかのテーマが聞かれます。」
「私たちは独自のモデルをトレーニング、ファインチューニング、蒸留する必要があります。すべての組織には異なるニーズがあり、それらは特定のデータ、オンデバイスタスク、分類タスクでトレーニングまたはファインチューニングされた異なるサイズのモデルで最もよく満たされます。小さなモデルが必要な一方で、より複雑なタスクには大きなモデルが必要です。」
これは、私がこのチャンネルや過去数週間、数ヶ月のTwitterアカウントで多く話してきたことです。私は、AIアーキテクチャの未来は、多くの小さなモデルが協力して動作し、多くのAI計算が実際にデスクトップ、ラップトップ、モバイル電話などのエッジデバイスで行われると強く信じています。
これは実際に、Apple Intelligenceが取ったアプローチと同じです。唯一の違いは、彼らは完全にクローズドソースで、独自のモデルを展開し、非常に安全にオンデバイスで実行するということです。そして、より多くの計算が必要な場合、彼らはそれをいわゆる「プライベートクラウド」に送ります。そして、絶対に必要な場合にのみ、これらの小さな、より狭く訓練されたモデルが扱えない世界知識の質問を得るために、OpenAIのAPIを呼び出します。
「最も高度なLlamaモデルを取り、独自のデータで継続的にトレーニングし、最適なサイズのモデルに蒸留することができ、私たちや他の誰も、あなたのデータを見ることはありません。」
これは本当に重要です。特にビジネスのユースケース、企業のユースケースにとって重要です。彼らは自社の内部の非常に機密性の高いデータでモデルをトレーニングしたいと思うでしょう。彼らは自分たちで展開し、他の誰も何が起こっているかを見たくないでしょう。そして、オープンソースがそれを可能にするのです。
考えてみてください。ビジネスとして、非常に低コストで、非常に効率的で、あなたの特定のユースケースに非常に焦点を絞ったモデルを自社で運用したいですか？それとも、より大きな汎用モデルに送信して、はるかに高価で、レイテンシーが高く、しかもすべてのデータを渡してしまうようなものを選びますか？答えは明らかだと思います。
次に、「私たちは自分たちの運命をコントロールする必要があり、クローズドなベンダーにロックインされたくありません。多くの組織は、自分たちで実行やコントロールができないモデルに依存したくありません。クローズドモデルプロバイダーがモデルを変更したり、利用規約を変更したり、さらにはサービスの提供を完全に停止したりする可能性があることを望んでいません。また、モデルの独占的な権利を持つ単一のクラウドにロックインされたくもありません。オープンソースは、互換性のあるツールチェーンを持つ幅広い企業のエコシステムを可能にし、それらの間を簡単に移動できます。」
これは非常に重要です。起業家として、ソフトウェア会社を立ち上げた経験のある人間として、プラットフォームのロックインとプラットフォームリスク全般は、私の前の会社に大きな影響を与え、多くのことを考えさせられました。
現在、大企業や企業のAI戦略についてコンサルティングを行う際、特定のクラウドプロバイダーを抽象化する方法で内部AIツールを構築するように伝えています。これが正しい戦略です。なぜなら、単一のプラットフォームに完全に依存していると、基本的にそのプラットフォームが行うどんな決定にも縛られてしまうからです。
次に、「私たちはデータを保護する必要があります。多くの組織は、セキュアに保つ必要がある機密データを扱っており、クローズドモデルにクラウドAPIを介して送信することはできません。他の組織は単純に、クラウドモデルプロバイダーに自分たちのデータを信頼していません。オープンソースはこれらの問題に対処し、好きな場所でモデルを実行できるようにします。オープンソースソフトウェアがより安全である傾向があるのは、より透明性を持って開発されるためであることは広く受け入れられています。」
ここで、明らかな矛盾を指摘しなければなりません。Facebookは特に、絶対的なデータの掃除機として知られていました。彼らはあなたのすべてのデータを収集し、他の企業にも使用させていました。Cambridge Analyticaのことを覚えていますか？Facebookがあなたのデータを収集し、少なくとも奇妙な方法で使用していたという多くの論争がありました。
明らかに、彼らは二度目のチャンスを受けるに値します。そして、私は彼らが取っている新しい方向性、オープンソース化し、すべてを所有しようとしないことを評価しています。しかし、私はそれを指摘しなければなりませんでした。そして、彼がその段落で言ったことはすべて完全に真実です。自社のデータを渡したくない企業が多くあります。そして、たとえデータ保護やデータプライバシーについての保証があったとしても、それらの企業を信頼しない企業もあるでしょう。そして、彼らが最初ではありません。
「私たちは、効率的で手頃な価格で実行できるモデルを必要としています。開発者は、GPT-4のようなクローズドモデルを使用するコストの約50%で、ユーザー向けおよびオフラインの推論タスクの両方について、Llama 3.1 45bで推論を実行できます。」
オープンソースについてもう一つ言えることは、すべての開発者がそれを見ているので、これらのモデルから信じられないほどの効率性を絞り出す新しい方法を見つけることができるということです。
次に、「長期的に標準となるエコシステムに投資したいと考えています。多くの人々は、オープンソースがクローズドモデルよりも速いペースで進歩していることを認識しており、長期的に最大の利点を与えるアーキテクチャの上にシステムを構築したいと考えています。」
これを簡単に言うと、開発者は構築したいのだと思います。モデルをダウンロードして自分で遊び、その上に何かを構築し、それを壊して再構築することができるとき、それは本当にエキサイティングです。しかし、クローズドソースモデルではそれができません。単に非常に構造化された、非常に固定的なAPIエンドポイントがあり、得られるものだけを得るのです。しかし、実際にモデルを所有し、物理デバイスにダウンロードできるとき、本当に興味深いことが起こり始めます。
では、なぜオープンソースがMetaにとって良いのでしょうか。
「Metaのビジネスモデルは、人々のための最高の体験とサービスを構築することです。これを行うためには、常に最高の技術にアクセスできることを確保し、競合他社のクローズドエコシステムにロックインされて、私たちが構築できるものを制限されることがないようにしなければなりません。」
「私の形成的な経験の一つは、Appleのプラットフォーム上で彼らが許可する範囲内でサービスを構築することでした。」
はい、その通りです。
「彼らが開発者に課す税金、彼らが適用する恣意的なルール、そして彼らがブロックするすべての製品イノベーションを考えると、もし私たちが自分たちの製品の最高のバージョンを構築でき、競合他社が私たちが構築できるものを制限できないならば、多くの他の企業がはるかに優れたサービスを人々のために構築できることは明らかです。」
私はこれらすべてに同意します。
Appleのエコシステムは、消費者にとっては素晴らしいものです。そして、多くの人がそれに同意しないことは分かっています。私はAndroidとiOSの両方を使用してきましたが、iOSの方が好みです。その清潔さが好きで、ただ動作するということが好きです。しかし、それはまた、アプリケーションを構築する開発者、その上に構築する人々が、Appleが決定することに完全に縛られているということも意味します。
Epic Gamesを見てください。彼らは長い間、法的にAppleと戦っています。そして、なぜAppleが狂ったような税金や完全に恣意的なルールを課すのか理解できます。なので、その考えは確かに理解できます。
「彼は、AIとAR/VRでオープンなエコシステムを構築しています。人々はしばしば、Llamaをオープンソース化することで技術的優位性を失うことを心配していませんかと尋ねますが、私はこれが大きな視点を見逃していると思います。いくつかの理由があります。」
「まず、長期的に最高の技術へのアクセスを確保し、クローズドエコシステムにロックインされないようにするために、Llamaはツール、効率性の改善、シリコンの最適化、その他の統合の完全なエコシステムに発展する必要があります。」
そして、彼らはすでにいくつかのアイデアを公開し始めています。それはまだ非常に粗いものですが、彼らは実際に開発者コミュニティに、どのように構築したいかについてコメントを求めています。
「第二に、AI開発は非常に競争が激しい状態が続くと予想されます。つまり、特定のモデルをオープンソース化しても、その時点で次に優れたモデルに対して大きな優位性を与えることにはなりません。」
はい、同意します。
「Llamaが業界標準になるための道筋は、世代を重ねるごとに一貫して競争力があり、効率的で、オープンであることです。」
「第三に、Metaとクローズドモデルプロバイダーとの主な違いは、AIモデルへのアクセスを販売することが私たちのビジネスモデルではないということです。」
これは、ある意味で悪いビジネスモデルです。単一の特定のモデルへのアクセスを販売することは、この記事に記載されているすべての理由から悪いビジネスです。企業として、単一のモデルの推論を購入していると、そのモデルにロックインされてしまい、時間とともにニーズが変わっても切り替えるのが非常に困難です。
また、単一のモデルの推論を販売することも、モデルが商品化され、知能が商品化されつつあるため、本当に悪いビジネスです。私はそう言うのが好きです。
「つまり、Llamaをオープンにリリースすることは、クローズドプロバイダーのように収益の持続可能性や研究への投資能力を損なうことはありません。これは、いくつかのクローズドプロバイダーが一貫して政府にオープンソースに反対するロビー活動を行う理由の一つです。彼らはAIセキュリティの立場からそう言っていますが、そうではありません。単に規制の捕捉です。」
「最後に、Metaには長い間オープンソースプロジェクトと成功の歴史があります。」
実際、私はMetaのオープンソースプロジェクトの歴史がどれほど大きいか知りませんでした。しかし、確かに彼らにはOpen Compute Project、PyTorch、React（多くの開発者が新しいアプリケーションを構築する際に選ぶフロントエンドの定番）、そして他にも多くのツールがあります。以前の動画で、それらのツールをすべてリストアップしましたが、数十、もしかすると数百にも及びます。
「では、なぜオープンソースAIが世界にとって良いのでしょうか？それは、ポジティブなAIの未来に必要不可欠だからです。AIは、人間の生産性、創造性、生活の質を向上させ、経済成長を加速しながら、医療や科学研究の進歩を促進する上で、他のどの現代技術よりも大きな可能性を持っています。」
このチャンネルを見ている皆さんがここにいることを本当に嬉しく思います。なぜなら、私が100%確信している、世界を完全に変える可能性を持つこの技術の誕生を経験できるからです。経済や生産性への影響など、私が言及したすべての点で、インターネットの10倍の大きさになる可能性があると思います。
「オープンソースは、世界中のより多くの人々がAIの恩恵と機会にアクセスできるようにし、少数の企業に力が集中せず、技術がより均等に、より安全に社会全体に展開されることを保証します。」
彼は安全性について話を続けます。そして、多くの人々がクローズドソースの方がオープンソースよりも安全だと言います。
彼は言います。「私は、政府がオープンソースを支持することが自国の利益になると結論付けると思います。なぜなら、それは世界をより繁栄させ、より安全にするからです。」
「安全性を理解するための私の枠組みは、2つのカテゴリーの危害から保護する必要があるというものです。意図しない危害と意図的な危害です。」
意図しない危害について彼が言っているのは、それを実行している人々の意図ではなくても、AIシステムが危害を引き起こす可能性があるということです。つまり、暴走AIのことです。
例えば、現代のAIモデルが誤って悪い健康アドバイスを与える可能性があります。あるいは、より未来的なシナリオでは、モデルが意図せずに自己複製したり、人類に有害な形で目標を過度に最適化したりする可能性を心配する人もいます。これは、ペーパークリップの例です。
ご存じない方のために説明すると、AIが最大量のペーパークリップを作ることに最適化されると、人間を殺すことも含めて何でもするという例です。
意図的な危害は、悪意のある行為者がAIモデルを使用して危害を与えることを目的とする場合です。
「意図しない危害は、AIシステムが数十億の人々にどのような影響を与えるかから、人類にとって本当に壊滅的なSFシナリオのほとんどまで、人々がAIについて持つ懸念の大部分をカバーしています。」
「この点について、オープンソースはかなり安全であるはずです。なぜなら、これらのシステムはより透明性が高く、広く精査できるからです。」
同意します。
「同様に、Llama Guardのような安全システムを備えたLlamaを使用することは、クローズドモデルよりも安全で安心であると思われます。」
同意します。はるかに多くの開発者、エンジニア、研究者がコードやアーキテクチャを見ているので、より透明性が高く、より精査されるため、より安全で安心であるはずです。
彼は安全性プロセス、厳格なテスト、レッドチーミングについて話を続けます。そして、モデルがオープンなので、誰でも自分でテストすることができます。
また、これらのモデルはすでにインターネット上にある情報で訓練されていることを忘れてはいけません。そのため、危害を考える際の出発点は、モデルがGoogleやその他の検索結果から素早く取得できる情報よりも多くの危害を促進できるかどうかです。
意図的な危害について考える際、個人や小規模な行為者ができることと、膨大なリソースを持つ国家のような大規模な行為者ができることを区別するのが有用です。
将来的には、個人の悪意ある行為者が、インターネット上で利用可能な情報からAIモデルの知能を使って全く新しい危害を作り出す可能性があります。この時点で、力のバランスがAIの安全性にとって重要になります。
「より大きな行為者が、小さな悪意ある行為者の力をチェックできるような、AIが広く採用された世界の方が良いと思います。」
つまり、あるAIシステムが別のAIシステムと対抗するということです。これは、私たちがソーシャルネットワーク上でセキュリティを管理してきた方法です。より強力なAIシステムが、しばしば小規模のAIシステムを使用する、あまり洗練されていない行為者からの脅威を識別し、阻止します。
より広く言えば、大規模にAIを展開する大きな機関が、社会全体のセキュリティと安定性を促進するでしょう。
次の質問は、米国や民主主義国家が、中国のような膨大なリソースを持つ国家の脅威にどのように対処すべきかということです。
もし皆さんが私と同じことを考えているなら、これは数週間前に取り上げた「状況認識」論文を思い出させます。そこでレオポルド・アッシュンブレナーは、特に中国が私たちのAIの秘密を盗むことについて多く語っていました。
レオポルドは、これらの秘密を守るために民間企業と政府が協力することについて非常に熱心でした。マーク・ザッカーバーグとMetaチームは異なるアプローチを取っています。守る必要があるという同じ考えですが、みんなが持っていれば私たちはより安全だというアプローチです。
「米国の優位性は、分散化されたオープンなイノベーションです。一部の人々は、中国がアクセスするのを防ぐためにモデルを閉鎖しなければならないと主張しますが、私の見方では、これは機能せず、米国と同盟国を不利な立場に置くだけです。」
「私たちの敵はスパイ活動が得意です。彼らはこれを証明してきました。親指ドライブに収まるモデルを盗むのは比較的簡単です。そして、ほとんどのテクノロジー企業は、これを困難にするような方法で運営していません。」
「クローズドモデルだけの世界では、少数の大企業と私たちの地政学的敵だけが最先端のモデルにアクセスでき、スタートアップ、大学、小規模企業が機会を逃すという結果になる可能性が最も高いように思われます。」
基本的に彼が言っているのは、世界で最も重要な秘密を持つクローズドソース企業が少数しかなく、中国がすでにハッキングやスパイ活動を行い、これらの秘密を盗む能力を証明しているのなら、なぜそれが再び起こらないと思うのでしょうか？
そして、本当に一度だけで十分です。CrowdStrikeが世界のコンピューターの半分を停止させるようなものを展開したように、一度の間違いで突然すべての秘密を失う可能性があります。
「クローズドモデルだけの世界では、少数の大企業と私たちの地政学的敵だけが最先端のモデルにアクセスでき、スタートアップ、大学、小規模企業が機会を逃すという結果になる可能性が最も高いように思われます。」
完全に同意します。
「さらに、アメリカのイノベーションをクローズドな開発に制限することは、私たちが全くリードしない可能性を高めます。」
完全に同意します。
「私たちの最良の戦略は、強力なオープンエコシステムを構築し、主要企業が政府や同盟国と密接に協力して、最新の進歩を最大限に活用し、長期的に持続可能な先行者の優位性を確保することです。」
「結論として、オープンソースAIは、この技術を活用して、すべての人にとって最大の経済的機会とセキュリティを創出する世界最高のチャンスを表しています。」
私も同意します。そして、このチャンネルをしばらく見ている人なら、私が同意していることを知っているでしょう。私がオープンソースを愛していることを知っているでしょう。そして、これらすべてのことが理にかなっています。
しかし、正直に言うと、私がオープンソースを愛する理由は、物事をいじりたいからです。コンピューターにダウンロードして、それで遊び、それを所有していると知ることが重要です。そしてそれは非常に重要です。
私は常にこのようではありませんでした。iPhoneのためにAppleのエコシステムが好きだと認めました。しかし、この場合、人工知能を自分のラップトップ、電話、デスクトップにダウンロードし、それで遊び、壊し、自分の好きなようにトレーニングし、インターネットをオフにしても世界の知識にアクセスできるということに、何か未来への興奮を感じるのです。
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