A Conversation with OpenAI COO Brad Lightcap和訳

OpenAI COOのBrad Lightcap氏へのインタビューの和訳です。重要そうな箇所は太字にしました。Brad Lighcap氏をB:、インタビューアーをJ:とします。

Panel - Part 1: A Conversation with OpenAI COO Brad Lightcap | Milken Institute

ホスト: セクション1「AIの力と可能性」へようこそ。ステージに上がったOpenAIの最高執行責任者ブラッド・ライトカップ氏をお迎えください。CNBCのシニアメディア・テクノロジー記者ジュリア・ボースティンとの対談です。

J: みなさん、おはようございます。ご来場いただきありがとうございます。ブラッド、本日はありがとうございます。OpenAIは間違いなく、一世代に一度、一生に一度のような会社です。OpenAIが牽引しているイノベーションとAI革命で興味深いのは、確立された企業や産業を破壊するためではなく、それらと協力して行っていることです。過去の技術革新やテクノロジースタートアップの波とは本当に異なるパートナーシップの形と言えます。本日は、OpenAIがあらゆる分野の企業が人工知能という新しい技術にどう対応し、自社のデータセットに合わせてカスタマイズしていくかについて、どのようにパートナーや支援者として機能しているかを掘り下げたいと思います。ブラッド、OpenAIのCEOとして事業運営を担当されていますが、CNBCでは今朝発表されたばかりの新しいパートナーシップについてお聞きしたいと思います。Stack Overflowとの新しいAPIパートナーシップについて教えてください。顧客にとって実際にどういう意味を持つのでしょうか?

B: もちろんです。皆さん、お会いできて嬉しいです。こうしてミルケン研究所主催のイベントに参加できて光栄です。ジュリア、ありがとうございます。OpenAIはユニークな会社で、人工知能の開発について非常に使命感を持ってアプローチしています。実際のビジネス面でこれが意味するのは、OpenAIは根本的にパートナーシップを重視する会社だということです。私たちは小さな会社ですが、非常に大きく影響力のある技術を構築しています。そうした技術を世の中に届けるには、ほぼパートナーシップを通じて行うしかありません。私たちの取り組みを反復的に構築でき、さらに付加価値を生み出せるモデルを確立すること、そして私たちの取り組みが世界中で付加価値を生み出せるようにすることが肝要なのです。Stack Overflowはその好例と言えます。ChatGPTの最も人気のある用途の1つは、コーディングアシスタントとしての利用です。エンジニアの多くは、ChatGPTを開いた状態でコーディング端末を使っていると言われています。今回のパートナーシップにより、Stack OverflowはChatGPTにリソースを非常にネイティブな形で統合できるようになります。これによってChatGPTのコーディングアシスタントとしての品質が向上し、Stack Overflowがプログラマーの生産性を高める興味深いデータセットを構築する能力も向上するでしょう。

J: こうしたパートナーシップを数多く締結されているようですね。異なる分野での提携によって、技術のロールアウトと可能性を加速させているのだと思います。先週はFTとのパートナーシップを発表されましたし、出版社とも提携を進めていますよね。その一方で、サラ・シルバーマン氏やジョディ・ピコー氏、ニューヨーク・タイムズなどから訴訟も起こされています。こうした懸念に対処するためのパートナーシップ構築やツール開発についてはどのようにお考えでしょうか?

B: 出版は興味深い分野ですね。出版で面白いのは、AIがもたらす機会が最も大きい分野だと私たちが考えていることです。AIの本質と、AIがもたらす可能性を根本的に考えると、AIは情報に関わり、理解し、生成するための世界で最も先進的なツールです。そして出版は本来、情報に関わり、創造し、生成するビジネスなのです。この2つの目的をどう整合させるか、そしてこの技術が出版業界にもたらせるもの、ジャーナリズムの質を高め、報道の質を高め、読者がコンテンツに関わる体験を向上させる方法を考えると、可能性は無限だと思います。私たちは幸運なことに、この追求にご協力いただける出版社が何社かあります。まだこの過程の初期段階ですが、近いうちにもっと お話しできるようになるでしょう。これは非常に重要であり、私たちにとって優先事項なのです。

J: なるほど。FTとのパートナーシップのようなアイデアですね。今後はそういった種類のパートナーシップがもっと増えていくとお考えでしょうか?

B: そう思います。ChatGPTに持ち込む視点を多様化し、AIが業界とどう関わるかについての考え方を広げることを目指しています。例えば、金融報道は時事ニュースや政治とは全く異なりますし、ライフスタイル関連の報道とも違います。あらゆるタイプのコンテンツ、あらゆる視点を取り入れることが重要なのです。これらのツールは基本的に推論エンジンであり、書かれたこと、伝えられたこと、世論の全体像を探求する人々の助けとなるのが大きなチャンスだと考えています。

J: 私がAIツールにあまりにも早く置き換えられてしまわないことを願っています(笑)。でも、もし本当に私の同僚が置き換えられるなら、それはきっと素晴らしいツールになるでしょうね。さて、現時点での企業による導入状況について少し話しましょう。最近ウォール・ストリート・ジャーナルでModernaとの取り組みに関する素晴らしい記事が掲載されていました。Oscar HealthやKlarnaで何が起きているかについての優れた分析も読みました。ChatGPTがローンチされてから約18カ月経った今、企業での導入のライフサイクルはどの段階にあるとお考えでしょうか?

B: そうですね、これは私が多くの時間を費やしているトピックであり、今年最も興味深い新しい動きだと言えます。昨年のこのイベントでも同じようなステージに立ちましたが、当時は会場にいた人のほとんどがOpenAIのことを聞いたことがなかったと思います。ChatGPTのことは知っていましたが、私の勤務先の会社がChatGPTだと思っている人もいました。ChatGPTが自分の会社で使われていることは分かっていたものの、どのように使われているのかはよく分からず、もっと理解したいと思っていたのです。そこで私たちは、企業でこの種のテクノロジーがどのように使われているのか、そしてどのようなツールセットを構築すれば企業での導入を加速できるのかを見極めるための取り組みを開始しました。あれから1年が経ち、ChatGPTのエンタープライズ版を構築しました。フォーチュン500企業の約92%がChatGPTを導入しており、エンタープライズ版の個人ユーザー数は60万人を超えています。導入のペースは驚くべきものがあります。これは水平的な技術であり、適している業界とそうでない業界があるわけではありません。あらゆる分野で適用可能だと考えています。この成長曲線は今後も続くでしょうが、まだ本当に初期の段階にあります。

J: 興味深いですね。ここにいる皆さんに質問です。ChatGPTを定期的に使用している人は何人いますか?

B: かなりいますね。

J: 会社がAIの導入や AI ツールの採用を優先していると答えた人は何人でしょうか。これも興味深い数字ですが、個人的に使用している人の数よりは少ないですね。ChatGPTの導入を推進しているのは誰でしょうか?トップダウンなのでしょうか、それとも従業員主導なのでしょうか?Box社の例のように、従業員主導で導入が進んでいるケースもあるようですが、今回の導入の波を推進しているのは何で、何が最も効果的だとお考えでしょうか?

B: そうですね、私たちの考えは変化してきました。OpenAIを立ち上げた当初は、開発者向けのプラットフォームを構築するのが第一のビジネスでした。APIを通じてモデルを公開し、開発者がカスタムツールを構築できるようにしたのです。その事業は今でも順調に続いていますが、多くの企業がAIで構築しなければならないと考えている領域でもあります。ほとんどの企業から、収益をX%伸ばしたい、カスタマーサポートのコストをY%削減したいなどの目標があるので協力してほしいと依頼されます。それはそれで構いません。そういった取り組みも続けていきますが、私たちが認識し、多くの企業が認識し始めていることは、ツールへのアクセスを従業員に提供することが、導入を大きく加速させる要因の1つだということです。会計上はっきりと表れるわけではありません。取締役会や株主に報告できるような四半期の損益計算書への影響はないでしょう。しかし、人々にこれらのツールの使い方に慣れてもらい、モデルの機能に合わせてワークフローを構築してもらい、新しいモデルがリリースされたときにそれを体験してもらうこと、ある意味でAGI(汎用人工知能)のトレーニングホイールのようなものを提供することは、非常に重要なのです。企業がこのことに気づき始めていることを私たちは非常に心強く感じています。

J: 幅広い実験を可能にすること、つまり組織全体での実験ですね。面白いのは、OpenAIが反復的な開発と、プロセスの途中でも積極的に機能を導入していく哲学を持っていることです。これは典型的なソフトウェアの在り方とは異なりますよね。その哲学をどのように説明し、企業にとってそれがどういう意味を持つのか教えていただけますか?

B: そうですね。私たちがこれを行う大きな理由は、この分野の進歩のペースと、私たちがトレーニングする後続のモデルが、ここから加速していくと考えているからです。現在の変化のペースはめまぐるしいと感じている人が多いと思います。しかし、私は今後数年間でさらに加速すると考えています。消費者であれビジネスであれ、ユーザーにモデルを提供するという意味での「デプロイメント」の観点から考えると、私たちのアプローチは少し変化しました。以前は大々的なリリースを行っていました。GPT-3が世界に公開され、誰もGPT-4がどんなものかは知らない。そして突然GPT-4を投入し、みんながそれに適応しなければならない、といった具合です。しかし、モデルがより強力になるにつれ、能力の軌跡がどのように見えるのかについて、人々がもっと段階的に理解できるようにすることが重要だと考えています。反復的なデプロイメントとは、基本的にモデルの段階的な改善を人々に体験してもらい、不連続ではなくトレンドラインがより滑らかに見えるようにする取り組みなのです。

J: では、企業がAI中心の視点やアプローチをトップダウンで導入することの価値は何でしょうか。Modernaはそれを優先すると宣言した好例だと思いますが、実際にはどういう意味があるのでしょうか。CEOが優先事項にしたModernaのようなケースではどうなるのでしょうか?

B: バラバラに進めるのは難しいですね。明日からすぐに会社をAI化しなければならないということではありませんが、インターネットをビジネスに導入することを考えてみてください。現代の企業は、インターネットなしでは機能しません。しかし、最初から経理部門だけにインターネットを与えるのは奇妙なことでしょう。私たちもここで同じような見方をしています。全員にアクセスを提供し、社内のさまざまな部門を含むプロジェクトの数を増やし、内部業務とお客様に提供できる製品の両方の観点から優先順位を考えるといった、包括的なアプローチで取り組むことが重要だと考えています。

J: Modernaによる AI の使用方法と、どのように差別化しているのか教えてください。Klarna は OpenAI を導入した最初のフィンテック企業ですが、これらのケーススタディを読むと、これらのツールがどれほど多様な可能性を秘めているかに驚かされます。

B: そうですね。Klarna は良い例です。Klarna は GPT-4 をカスタマーサポートチームに導入し、完全にカスタマイズされたツールセットを構築しました。これにより、約700人分のカスタマーサポート担当者の仕事をこなせるようになりました。1件のチケットに対応するのにかかる時間は約11分から約2分に短縮され、同じ顧客からの繰り返しの問い合わせは約25%減少しました。驚くべき結果を出しています。AI の導入において非常に洗練されたアプローチを取っています。Klarna の CEO であるセバスチャンは AI 狂ですからね。このような導入は初めてのケースでしたが、他の企業も同じようなスタイルで導入できるテンプレートが登場し始めています。Moderna は少し異なります。Moderna は製薬会社なので、Klarna ほど直接の顧客対応や多くのユーザーにサービスを提供することはありません。Moderna にとって重要なのは、臨床研究のプロセス、医薬品開発のプロセス、そしてすべてのコンプライアンスと管理業務に AI がもたらす効率をどのように活用するかです。Moderna は製薬会社の中では小規模で、約6,000人の従業員しかいません。Moderna の動機は、医薬品開発を加速させるために、いかにフォーカスを絞った企業文化を維持するかということです。そして、長年にわたって構築されてきた多くの管理業務や間接業務の負担を抱えることなく、その文化を維持することです。だからこそ、Moderna は全く異なるアプローチを取っているのです。

J: そうですね。Klarna の事例で、あなたの技術が700人の従業員の仕事をこなしているというのは興味深いですね。これは多くの CEO にとって心配の種だと思います。つまり、AI によって失われる雇用がどれほどあるのか。社会全体に影響を与えるような大規模な解雇が起きるのでしょうか?雇用に対する AI の影響という点では、実際のところどのような見通しなのでしょうか。舞台裏で話していたときに、雇用が失われるとはあまり考えていないとおっしゃっていましたが、その理由を教えていただけますか?

B: そうですね。私はそうは考えていません。労働力が新しい世界に適応していく中で、通常のサイクルによる労働力の入れ替えは起こるでしょう。数年後には、なぜ人をその仕事に就かせていたのかと不思議に思うような分野もあるでしょう。しかし、この技術の導入によって、今は想像もできないような新しい分野が生まれてくるでしょう。私たちにはとてもダイナミックでレジリエントなグローバル経済があります。1800年代後半から1900年代初頭にかけて、機械式収穫機が登場したとき、米国と欧州の人口の約90%が農業に従事していました。大規模な労働力の置き換えと雇用喪失のリスクがありましたが、実際にそれが起こったとき、それらの経済は適応し、その後繁栄しました。同じことが起こるとは思いませんが、現在の経済ははるかに多様化し、レジリエントになっています。この変化がグローバル経済にどのように広がっていくかという点では、技術の発展のペースは非常に速いでしょう。しかし、最終的には、技術を影響力のある場所に導入するためのネットワーキングや配線、配管などをすべて整備する必要があります。それには時間がかかるでしょう。だから、私が懸念しているのはそのことではありません。むしろ懸念しているのは、十分に速くこの技術を導入できないことです。私たちは、実質GDPの成長率が必要なほど高くない経済の中にいます。少なくとも米国ではそうです。この技術がもたらすメリットを享受する準備ができている分野が経済の中に大量にあります。だから私たちは、どうすればこの技術をより速く導入し、最大限のインパクトを与えられるようにできるかに注力しているのです。

J: 時間が限られているので、ここからはちょっとしたライトニングラウンドにしたいと思います。まず、OpenAIはオープンソースの企業だということですが、それはあなたにとってどういう意味があるのでしょうか?また、企業のお客様にはどのような誤解があるとお考えでしょうか?

B: 一部のモデルはオープンソースにしていますが、そうでないモデルもあります。私たちはこれについてバランスの取れた見方をしています。オープンソースは非常に健全であり、エコシステムにとって素晴らしいものです。今後もある程度の頻度でモデルをオープンソース化していくと思います。しかし、最先端のシステムや大規模なシステムについては、それらのシステムがどのように機能するかを理解することが重要だと考えています。そして、それらのシステムには、集中型のプロバイダーを通じてアクセスし、安全な方法で企業と協力して実装できるようにすることが重要だと考えています。

J: でも、それは誤解されていると思いますか?

B: 誤解されているのは、ほとんどの人が実際にはできるだけ簡単な方法でアクセスしたいと思っているということです。オープンソースは素晴らしいですが、オープンソーステクノロジーを使うのは非常に難易度が高いのです。私たちの目標は、世界中の誰もが OpenAI のテクノロジーを手に取り、実験から構築、そして本番環境への導入まで、数時間で行えるようにすることです。

J: そのために、今後も製品開発を続けていくということですね。これこそがあなたたちの使命だと。EU から、あるいは通常はテック系の法制化をリードする米国から、あなたたちの成長を意味のある形で妨げるような法制化はありますか?

B: ヨーロッパはこの問題についてかなり集中的に検討していますね。おそらく現時点では米国よりも少し積極的でしょう。グローバルな規制の議論は、これまでのところかなりバランスの取れたものだと思います。今後も続けるべきだと思います。特に、これらのシステムがどのように機能するかについてより理解が深まるにつれ、将来のシステムについてどのように考えるべきかという点で、継続的な議論が必要だと思います。過剰な規制は間違いだと思いますが、これまでの議論の内容には非常に勇気づけられています。

J: ここミルケン研究所では、グローバルなエネルギーエコシステムについて多くの議論が行われています。現在のシステムのエネルギー需要だけでなく、今後の成長に伴うエネルギー需要をどのように管理していくのか、GPUの需要への対応は言うまでもなく、どのようにお考えでしょうか?

B: これは大きなリスクだと考えています。今日のサプライチェーンの成長率を見ると、5年後、10年後にこの技術に対する需要がどうなるかを考えたときに、かなり大きな乖離があります。世界がどのように土地、電力、データセンタースペースを確保し、サプライチェーンを理想的に再編成していくかは、大きな課題になるでしょう。私たちはその議論に参加していますし、すべての AI 企業がその議論に参加すべきだと考えています。これは社会が今後数年間で取り組まなければならない大きな課題の1つだと思います。

J: そうですね、大きな課題になりそうです。最後の質問として、今後6〜12カ月の間に OpenAI から何が出てくるのでしょうか。企業秘密を漏らさない程度で結構ですが、ちょっとだけ教えていただけますか?そして、ここにいる企業の皆さんに、今後12カ月間のAIの未来がどのようなものになるかについてアドバイスをいただけますでしょうか。私にとっては12カ月先は近い将来ですが、あなたにとってはむしろ長期的なのかもしれません。そして、3〜4年先はまだかなり近い将来に感じられますが、AI の世界ではほとんど永遠とも言える期間だと思います。

B: そうですね、4年先の予測はもうやめました。少なくとも今後12カ月くらいですが、今日使っているシステムは、ばかげているくらいひどいものに思えるでしょう。いや、今でもばかげているくらいひどいのですが、1年後に振り返ってみれば、どれほどひどかったかがわかると思います。今日の ChatGPT のようなターンベースで、まるでオラクルのようなシステムは、私たちはこれらのシステムができることや、それらがどのように使われるかについての長期的なエンゲージメントモデルだとは考えていません。これからはもっと能力が高くなり、より複雑な作業をこなせるようになるでしょう。ユーザーとのアシスト関係がより強化され、どんな問題に対しても一緒に取り組む素晴らしいチームメイトのような存在になるでしょう。これはソフトウェアの新しい使い方になります。今日の人々はまだ、それがどのようなものかを十分に理解し、内面化することができていないと思います。しかし、今日生まれた子供は、10年後に振り返ったとき、10年先の予測をするならば、友人と話すように、チームメイトと話すように、プロジェクトの協力者と話すようにコンピュータと会話できないことが、今日生まれた子供にとって異質なことだと感じるでしょう。これは私たちがまだ十分に理解していない大きな変化だと思います。

J: テキストインターフェースから離れて、音声インターフェースに移行することが大きな部分を占めているように聞こえますね。

B: 音声だけである必要はないと思います。これらのシステムの素晴らしい点は、マルチモーダルであることです。視覚的に推論することができ、非常に複雑な問題について推論することができるのです。

J: AI にユーモアは理解できるのでしょうか?

B: AI がスタンダップコメディアンのレベルに達することができるかどうかについて少し話しましたね。私はできると思います。私たちはまだ、これらのシステムが持つ能力の全体像を理解し始めたばかりで、それは私たちを驚かせるでしょう。

J: AI の進歩のスピードは、企業アメリカの歩調よりも速いですからね。イノベーションのペースが、企業の典型的な動きよりも速いのです。企業や投資家は、この異例の、時には不快なほどの速いペースについていくにはどうすればいいのでしょうか?

B: それが難しい部分ですね。研究室での変化のペースに世界がどう調整していくかを考えることに、私は多くの時間を費やしています。皆さんのため、そして私たちと協力しているビジネスパートナーのために。将来に適用でき、かつ変化のペースに対応できる、技術を実装する方法とは何か。私たちはまだ学習の途上にあります。ある程度わかってきたとは思いますが、より多くの企業と協力すればするほど、より多くのことを学べます。しかし、これは今後数年間の大きな課題の1つになるでしょう。

J: この1年間のイノベーションを見ると、テキストから画像へ、テキストから動画へといった革新は本当に驚くべきものがあります。来年の今頃、私たちが何を話しているのか、想像もつきませんね。ブラッド、本日はありがとうございました。