a16z創設者：AIの推進に尽力する人々は皆、ヒーローと呼ぶにふさわしい
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a16z創設者：AIの推進に尽力する人々は皆、ヒーローと呼ぶにふさわしい
人類にとって、「知能」は常に良いものであった。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察筆者 | Li Yuan
編集 | 靖宇
投資界で最もメディアを巧みに運営する者、メディア界で最も投資に長けた者。
この言葉は、有名な投資機関a16zの創業者であるMarc Andreessen氏にまさにふさわしい。
Netscapeブラウザでの起業を皮切りに、その後シリコンバレーの著名なベンチャーキャピタリストへと転身したMarc Andreessen氏は、「.com」バブル、ソーシャルメディア、モバイルインターネットなど、いくつもの波を経験しながらも、今なお第一線で活躍している。
現在AIが注目を集める中、Andreessen氏の投資先にはOpenAIやMobius AIといった企業名も加わった。
投資活動以外でも、SNS上で積極的に意見を発信する「テクノロジー楽観主義者」として知られるMarc氏は、最近「AIが世界を救う」という主張を展開している。
Marc Andreessen氏とDatabricks CEO Ali Ghodsi氏によるAI対談｜Databricks
現地時間6月29日、Databricksが主催するData+AIカンファレンスにて、Marc Andreessen氏は同社CEOのAli Ghodsi氏と対談し、人工知能の現状についての見解や、なぜ彼がAIが人類に生存危機をもたらすとは考えていないのかを改めて語った。
Talking Points
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AIは膨大なデータを吸収し、「究極のメディア」へと進化する；
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次世代のAIではさらに大規模なモデルが登場し、「ハルシネーション（幻覚）」問題も制御可能になる；
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プログラマーはAIによって淘汰されず、優れたエンジニアはより多くのことを成せるようになる；
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AGI（汎用人工知能）による世界終末は起こらず、知性は常に良いものを生み出す；
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AIは周期的な発展を繰り返しており、我々は最高の時代に生きている。
以下はMarc Andreessen氏の会話内容を、GeekParkが整理したもの：
01 AIは「究極のメディア」になりつつある
人工知能というアイデア自体は、実際には1930年代から1940年代にすでに提唱されていた。人々がAIについて考えてきた歴史は約80年になる。それはコンピュータ産業やインターネットとともにあり続け、人々は常に何らかの方法を探してきたが、これまで一度も業界の中心的存在にはなれなかった。
『Rise of the Machines』という素晴らしい本があり、AIの背景を描いている。1930年代、40年代、50年代にはこれを「サイバネティクス」と呼んでいた。電子計算機が登場する前から、ジョン・フォン・ノイマンやアラン・チューリングらが議論していたのだ。彼らは将来的に電子計算機が必ず作られると知っており、バベッジの階差機関以来、人々はコンピュータの作り方を研究し続けてきた。
当時の議論の核心は、コンピュータの本質に関するものだった。つまり、汎用コンピュータは現在「フォン・ノイマン型」と呼ばれるように、プログラマーの指示通りに決定論的に命令列を実行すべきなのか、それとも人間の脳のモデルに基づくべきなのか。1943年に神経ネットワークの論文が発表されており、当時すでにニューロン方式でコンピュータを構築できることがわかっていたのだ。
当時、多くの人々が「フォン・ノイマン型を使うべきではない。脳のモデルを直接使うべきだ」と主張した。しかし、チップもなければデータもなく、基盤技術も整っていなかったため、それを実現できなかった。
ここ5年ほどの間に突然大きなブレイクスルーが起こり、このアプローチが急に機能し始めた。その理由の一つとして重要なのは、今回の会議のテーマとも深く関係しているが、データの存在がある。 実際にAIを機能させるには大量のデータが必要だと判明したのだ。
我々はインターネットを拡大しなければならず、グローバルネットワーク上のすべての文書、検索エンジンへのクロールデータ、すべての画像データ（Google画像、動画など）を取得してモデルを訓練する必要があった。実際にそれが機能することが証明された結果、AIの性能をさらに高めるにはさらなるデータが必要となった。インターネットのデータとAIの世界が衝突し、魔法が起きているような感覚だ。
マーシャル・マクルーハンの考え方にはとても共感している。彼は著名なメディア理論家で、40～50年前に「すべてのメディアは次のメディアのコンテンツになる」と述べていた。つまり、ラジオが登場したとき、人々は何をしていたか？新聞記事を朗読していた。テレビが登場したときはどうか？講演や舞台劇をテレビで放映していた。そしてインターネットが登場すると、それまでのすべてのメディア（テレビ、映画など）を包括するプラットフォームになった。
AIこそがこの考え方の究極の例であり、異なるメディア形式がAIの学習素材となる。 今日のChatGPTはテキストベースで学習されている。Midjourneyは画像ベースで学習されている。しかし、これから登場する新しいAIは複数のメディアタイプを統合して学習する。つまり、テキスト、画像、動画、構造化データ、ドキュメント、数式などを同時に学習するAIが登場する。
AIはこうしたすべての領域のデータを横断し、これまで存在したあらゆるメディア形式やデータを扱えるようになる。これらすべてが重要なのである。
02 AIがAIを訓練する――創造も計算も可能に
前の世代のAIは、次の世代のAIのデータ源にもなる。ますます大規模で高性能なAIが生まれていく。
現在のAI研究の多くは、人間が作ったデータを使ってAIを訓練することにある。その後、人間が強化学習を行い、AIの出力を調整している。しかし近年の研究の重点は、AI同士が互いに教え合い、訓練しあう方法の開発に向かっている。つまり、AIが実際に後継者を教育するような段階的、連鎖的な進化が起きるだろう。
現在のニューラルネットワークは、一種の新型コンピュータ、確率的コンピュータである。 これはどういうことか？同じ質問を2回しても異なる答えを返す。異なる言い方をすれば答えも変わる。学習データが少し変われば答えも変わる。褒めたり、「有名人物のように答えてください」と頼んだり、さまざまなプロンプトエンジニアリングをすれば、答えも変わる。そして驚くべきことに「ハルシネーション（幻覚）」も起こす。
答えがわからない場合、AIは勝手に答えを作り出す。これを見て、エンジニア思考の人は恐怖を感じるかもしれないが、創造性のある人にとっては「コンピュータが本当に何かを創造できる！ 虚構作品を作れるコンピュータがある！」と驚嘆するだろう。これは非常に驚異的なことだ。
友人と話すとき、「AIを使ってもいいかわからない。答えが正しい保証がないから」と言う人がいる。私はこう答える。「人間と協力したことはないのか？」誰かが何か言ったとしても、後で事実確認したくなることはないか？だが、他人と協力するのは、自分にない視点や発想を得るためだろう。
今や我々は二種類のコンピュータを持っている：確定的な出力を出すエンジニア向けのものと、創造的な出力を出すものだ。
今後はこれらが統合され、混合システムが生まれる。すでにChatGPTがあるが、数学や科学の質問をすると間違えることが多い。しかしWolfram Alphaのプラグインと組み合わせれば、正しく答え始めることになる。今後はこのような工学的手法により、二つの計算モデルが融合し、創造もタスク遂行も可能なコンピュータが登場すると考えている。
03 AIはプログラマーを終わらせない
私は8歳の子供がいるが、AIの発展の中で私にとって最も感情的な出来事は、これからすべての子どもたち――私の子も含め――が、AIという教師、コーチ、メンター、アドバイザーと共に成長していくということだ。それは彼らの人生を通じて寄り添い、誰もが最大限の可能性を発揮できるよう尽くすだろう。
約1ヶ月前、私は8歳の息子にChatGPTを紹介し、彼のノートパソコンにインストールした。「何でも聞いていいよ。全部答えてくれるよ」と言った。彼は「そりゃ当たり前じゃん、コンピュータってそういうもんじゃないの？」と言った。彼はその重要性を理解していないが、私は理解している。コンピュータが「何でも答える」状態に至るために業界がどれだけ歩んできたかを思い出し、彼にとってはそれが当然のことなのだと感じた。子どもたちはまったく違う、より良い世界で育っていくだろう。
本当に優れたプログラマーは、将来においても長期間の訓練とプログラミングの基本原理の理解が必要だと考える。まるで本当に優れた数学者が電卓があっても数学の訓練を続けるのと同じだ。だから本当に優れたプログラマーは、依然として根本からすべてを完全に理解しているが、かつてよりもはるかに効率的になり、キャリアを通じてより多くのことを成せるようになる。
将来、大多数のプログラマーの仕事は一段上のレベルに上がる。プログラマーとして、ますます「プログラマーのマネージャー」のような役割になるだろう。自分で全てのコードを書くのではなく、AIを管理する立場になる。
現在、GitHub Copilotのようなツールを使えば、AIが提案やバグ修正を助けてくれる。これらのシステムがさらに複雑になれば、プログラマーはより高度なタスクをAIに与えられるようになる。そのまま「このコードを書いて」「あれをやって」などと指示すれば、AIが離れて実行し、報告してくれる。
おそらく今、一人の人間が一つのAIコパイロットとペアを組んでいるが、将来は一人が複数のAIコパイロットとペアを組むようになるだろう。最初は2つから始まり、やがて5つ、10つになる。おそらく非常に熟練したプログラマーは、1000個ものAIシステムを持つようになるだろう。そうすれば、事実上AI部隊を効果的に監督できるようになる。 問題は、全体の監督にどれだけの時間、注意力、エネルギーを投入できるかということになる。
コードが書けない人たちも、実際に効果的にプログラミングできるようになるだろう。この傾向は以前からあり、ローコード／ノーコードツールが多数登場し、コンピュータ科学の学位がなくても一般の人々がプログラムを書けるようになった。この流れはさらに加速するだろう。多くの非専門的なプログラマーがコードを作成できるようになると予想される。
経済学には「労働総量の誤謬」と呼ばれる古典的な誤解がある。これはゼロサム的な世界観で、「一定量の仕事があり、機械がそれをやれば人間の仕事はなくなる」と考える。しかし実際には逆のことが起きる。機械が人間の仕事を代替できるようになると、人々はより価値あることに解放されるのだ。
そうだ。かつて99%の人が農民だった時代がある。産業革命後には99%の人が工場で働いていた時期もあった。しかし今日、農場や工場で働く人の割合ははるかに少なくなったが、全体の雇用数はむしろ増えている。新たな需要が生まれ、新しい企業や産業が創出されたからだ。そのため、これは巨大な経済成長をもたらし、雇用と賃金の大幅な増加につながると考えている。
さらに、プログラミングには「世の中は永遠に満足しない」という特性がある。常に新しいプログラムが必要で、コードで解決すべき課題は尽きない。ビジネスに関わる人なら誰もが知っている。ソフトウェアで実現したいアイデアに満足した者はいない。足りないのは、必要なソフトウェアを実際に構築する時間とリソースだけだ。だから、大量のソフトウェアが生まれ、最終的には多くの人がソフトウェア開発に従事することになるだろう。
04 人類を破滅させる「邪悪なAI」は存在しない
人類の歴史には繰り返し、人間の経験を根本的に変える何かが登場し、それがユートピア（奇点）をもたらすか、あるいは反ユートピア、地獄のような地球を創り出してすべてを台無しにするかという考えがある。私はエンジニア出身なので、これはまるでSFのプロットのように聞こえる。だから現実はそうではないと思う。
私はバークレーの誰かが提唱した考えが好きだ。「Slouching Towards Utopia（だらだらとユートピアへ）」――人類という種、文明として私たちがしていることは、まさにこれだ。 この言葉がとても気に入る。つまり、物質的豊かさ、健康、知性といった面で、状況は徐々に良くなっている。能力も徐々に向上している。しかし文字通りの、現実的なユートピアになるほど劇的に良くはならない。それでも私たちは徐々にユートピアに向かっている。不完全で、欠陥があり、堕落した世界の中で、何とかして一定程度世界を改善し続けている。これは過激な楽観主義ではなく、慎重な楽観主義だ。
現在、AIが世界終末をもたらすという考えには二つのタイプがある。一つは、AIが自分の目標を宣言するというものだ。「ターミネーター」のように、ある日目覚めて私たちを憎むようになるというシナリオだ。これに対して私の答えは、AIは人間のように意識を持たず、意志もなければ、そういったものもない。
もう一つはいわゆる「AI終末論者」の主張で、AIが自己意識や自我を持たなくても、人類を滅ぼすシナリオを創り出せると考える。
有名な「クリップ最適化器」の論文がある。そこでは、ある人がAIに「クリップ（紙挟み）を作れ」と指示したところ、AIは地球上のすべての原子をクリップに変えようと決意する。太陽光も、人体内の原子もすべてクリップにする。世界中のクリップの数を最大化するために、独自のエネルギーを開発し、核融合技術を掌握し、宇宙ステーションを持ち、ロボット軍隊を所有する。あらゆる手段を使ってクリップの数を最大化しようとする。
私は思う。このAIは自由意志を持っているのか、いないのか？ この例は奇妙だ。また現実的な制約も考える必要がある。複雑なアルゴリズムを実行し、すべてのクリップを作るために、どこからチップを調達するのか？ 実際、今でもスタートアップのAIを動かすのに十分なチップが手に入らないではないか。
おそらく今、Databricksの研究所にはすでに世界を支配しようとする邪悪な赤ちゃんAIがいて、Nvidiaにチップの注文書を送っているかもしれない。でも、チップは届かない（笑）。まずそうした邪悪な赤ちゃんAIが実際に現れてから、大型AIを心配するべきだと思う。
AIに対して楽観的な態度を持つ理由は、知性という概念に関係している。人間の知能については多くのことがわかっている。過去一世紀、社会科学者が最も重視してきたテーマの一つだ。実際、人間に関して言えば、知能はすべてをより良くする。これは非常に重要な主張であり、それを裏付ける研究も多数存在する。
知能が高いほど、人はより優れた成果を上げる。高い知能を持つ人は学業で成功し、キャリアでも成功する。子供も成功しやすい。健康で寿命が長い。暴力的ではなく、対立をうまく処理でき、難題を解決できる。ちなみに偏見が少なく、開放的で、新しい考えを受け入れやすい。つまり、知性を人間に適用することは、すべてをより良くすることなのだ。
私たちを取り巻く世界、このような空間に集まり、互いに会話し、他のすべての仕事を行える状態も、ある朝目覚めたときに、すべての美しい建物や電力などがすでに待っていたわけではなく、人間が知性を応用して一歩一歩築き上げたものだ。
私たちは知性を使って、好きなすべてのものを構築し、世界を動かしてきた。しかし、自分自身の能力やデータ処理能力に常に制限されてきた。今、我々は機械知能をこうしたすべての努力に応用し、世界で何かをする全員の能力を高めるチャンスを持っている。
05 AI研究に携わる人間は皆ヒーローだ
1940年代から、AIの科学者たちは実質的に報酬を得ることなく、80年間働き続けてきた。私が大学でコンピュータサイエンスやAIを学んでいたとき、AIはまさに周縁的な分野であり、疑問視される理論だった。
1980年代には一度AIブームがあったが、成功しなかった。バブルが崩壊し、ひどい時代だった。1980年代末にはAIは深刻な疑念の対象となっていた。これはすでに4度目のサイクルだった。人々はAIに多くの期待を寄せたが、結局実現しなかったのだ。
当時のAI研究者は、AIやコンピュータサイエンスの部門や研究所で、生まれ、育ち、博士号を取得し、教授となり、30年間AIを教え、退職した。一生懸命働いても、大きく誇れる成果を残せないままだった人も多い。すでに亡くなった人もいる。
彼らは一連の理論とアイデアに基づいて研究を進めた。今となってはそれが実際に機能することがわかっているが、それを実現するまでに80年かかった。このような決意、遠見、勇気、洞察力、不屈の精神を持って、永久に報われないとされる分野に身を捧げた。当時は彼らが正気かどうか疑われ、この仕事がうまくいかないと考えられていた。しかし今、これらのアイデアが有効だとわかった今、私たちは驚く。「未来を見通していた！ 彼らは本当に正しいやり方を理解していたのだ。ただ時間がかかっただけだ」と。私は彼らを伝説的人物と呼ぶべきだと思う。
今、AIの推進に尽力している人々は、ヒーローと呼ぶべきだと思う。今日この会議に参加しているすべての人を含め、AI研究に携わるすべての人々だ。
あえて「ヒーロー」という言葉を使うのは、私たちが今、文化的な転換期にいるからだ――人々はあらゆることに対して非常に怒っている。気づいているだろうか、多くの人が気分が悪く、多くのことに不満を持っている。世界はどこか感情的な低迷に陥っている。
そのため、何か新しいものが現れるとすぐに、それがどれほどひどく、恐ろしいものかという議論が始まる。「世界を破壊する」「すべてを台無しにする」と。新聞の報道を見れば、まるで災難のように見える。だから、この技術を通じて世界をより良くしようとしている人々は、まさにヒーローだと思う。
何百年も人々が働き続け、ついにAIの恩恵を享受できる時代が来た。私たちは本当に幸運だ。あなた一人ひとりが、未来のヒーローになれる。
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