A Conversation with the Founder of NVIDIA: Who Will Shape the Future of AI?

Summary

この対話では、人工知能の専門家であるJensen Huangと、AIの可能性と課題について議論しています。Huangは、加速コンピューティングが将来のAIを可能にすると説明し、AIの民主化と各国による主権AIの重要性を強調しています。さらに、AIのオープンソース化が重要であり、AIは単なる発見ではなく、あらゆる分野でエンジニアリングされるべきであると主張しています。最後に、AIが生物工学など様々な分野で新たな発見をもたらすことへの期待が示されています。

Takeaways

• 🌐 人工知能(AI)は新しい産業革命の始まりであり、これまでに例のない2つの同時的な転換(汎用コンピューティングからアクセラレーテッドコンピューティングへの移行、そしてAIの台頭)が起こっている。
• ⚡ アクセラレーテッドコンピューティングは、持続可能で省エネ、高性能、コスト効率が良いため、AIアプリケーションを可能にした。
• 🌍 AIをデモクラシー化し、各国が主権AIを構築できるようにすることが重要である。そうすれば、自国の文化、知識、データに基づいた独自のAIモデルを開発できる。
• 🔓 オープンソースのAIモデルは、地域や国を問わずAI研究を活性化させる上で重要な役割を果たしている。
• 🏭 政府は、AIインフラを構築することで、研究者や企業がそのインフラを活用してAIモデルを作れるようにすべきである。
• 👨‍💻 プログラミングを学ぶ必要はなくなり、人間がAIに指示を出せば、AIがタスクを自動化してくれるようになる。
• 🧪 デジタルバイオロジーは、発見の分野から工学の分野に移行しつつあり、将来の主要な専攻分野になるだろう。
• 🚀 NVIDIAのGPUは、プログラム可能なアーキテクチャであるため、CNNからTransformerまで、さまざまな新しいAIアーキテクチャに適応できる。
• 🧠 AIは言語だけでなく、生物学、物理学、IoT、ロボティクスなど、さまざまな分野で革新が起こっている。
• ⚖️ AIの特定の用途については規制が必要だが、AIそのものは電気のように規制すべきではない。

Q & A

AIの台頭により、一般的なコンピューティングとは何が違うのでしょうか。

ジェンセン氏は、AIの台頭により、従来の一般的なコンピューティングから、特化したアクセラレーテッドコンピューティングへと移行していると述べています。CPUによる一般的なコンピューティングだけでは、持続可能で効率的なコンピューティングは難しく、特化したアクセラレーターが必要不可欠だと言っています。

なぜ各国がAIを推進する必要があるのでしょうか。

ジェンセン氏は、AIが新しい産業革命の始まりであり、各国が自国のデータやインテリジェンスを活用して独自のAIモデルを構築する「ソブリンAI」の概念を提唱しています。自国のインテリジェンスの生産を他国に任せるのではなく、自国で推進する必要があると訴えています。

開発途上国がAIを推進する際の第一歩は何でしょうか。

ジェンセン氏によると、AIを推進する第一歩は、計算インフラストラクチャを構築することです。農場がなければ食料生産もできませんし、発電所がなければエネルギーの生産もできません。同様にAIインフラがなければ、AI研究者や企業がAIを活用することはできません。

AIの危険性やリスクへの対処法は何でしょうか。

ジェンセン氏は、新しい技術が生まれる際には必ず安全性への懸念が出てきますが、自動車や製薬など既存の産業でも規制が存在します。重要なのは特定のユースケースに対して適切な規制を設けることであり、AIそのものを規制するのは適切ではないと述べています。むしろAIを民主化し、各国や地域でAIの研究開発を促進することが肝心だと強調しています。

GPUがAIの中核技術であり続けるのでしょうか。

ジェンセン氏によると、多くの大手テック企業が独自のAIチップを開発していますが、NVIDIAのGPUはあらゆるプラットフォームで利用可能な唯一の民主化されたAIプラットフォームです。柔軟なアーキテクチャを持つGPUは、CNNからTransformerまで、次世代のAIアーキテクチャにも対応できるため、引き続き中核的な役割を果たすと述べています。

AIの時代に求められる教育とは何でしょうか。

ジェンセン氏は、これまでプログラミング教育が重視されてきましたが、AIの時代には誰もがプログラマーになれるため、むしろプログラミングを学ぶ必要はないと述べています。重要なのは、各分野の専門知識を持ち、AIを活用してその知識を応用できる人材を育成することです。つまり、ドメイン知識とAI活用の両方を組み合わせた教育が求められています。

ジェンセン氏があらためて大学で学びたい分野は何でしょうか。

ジェンセン氏は、デジタルバイオロジーの分野を勧めています。従来のバイオは発見の領域でしたが、AIにより生命工学への転換が可能になり、タンパク質や化学物質をエンジニアリングできるようになると述べています。より持続可能で効率的な物質の創造に向けて、バイオ分野を工学として学ぶ意義があると力説しています。

異なるAIモデルを開発するには、オープンソースが重要だと言及されていますが、その理由は何でしょうか。

ジェンセン氏は、オープンソースのAIモデルがAI研究を民主化し、各国や地域でのAI開発を可能にしたと高く評価しています。LLaMAやFalconなどのオープンソースモデルにより、世界中の研究者がAIの安全性や解釈性の向上に取り組めるようになったと述べています。

ジェンセン氏は、政府に対してAIに関してどのようなアドバイスをしていますか。

ジェンセン氏は、政府がAIを過度に神秘化したり、危険視したりするのではなく、積極的にAIを民主化し、各国がAIの研究開発を推進できるよう奨励すべきだと助言しています。特定の企業や国にAIを独占させるのではなく、グローバルにAI技術を普及させることが重要だと訴えています。

AIはどのように人類に貢献できると考えられていますか。

ジェンセン氏は、AIが新しい産業革命をもたらし、資源の制約や病気などの課題を克服する発見につながると期待しています。デジタルバイオロジーなどの分野で、AIを活用したエンジニアリングによる革新的な発明が生み出されると示唆しています。AIは人類に多大な貢献ができる潜在力があると信じられています。