AI革命の未来： 松尾豊氏･鈴木健氏･ShaneGu氏･上野山勝也氏が語る、最新トレンドと課題
Summary
TLDRこのスクリプトは、グロービスが主催するAI革命に関するセミナーの模様を記録しています。議長の松尾先生をはじめ、各分野の専門家がAI技術の進化と社会的影響について議論。彼らはAIの再現性や基盤モデルの重要性、さらにはAI技術がビジネスや社会実装に与える可能性とトリガーについて語ります。日本のAI技術者の優位性やアジア市場の潜在力も触れられ、未来の展望に希望を寄せる会談が描かれています。
Takeaways
- 🌐 AI革命は産業革命以来の大きな変革であり、社会的に広範な影響を与える可能性があります。
- 🤖 基盤モデルの再現性はAI技術の進化において重要な要素で、複数の企業や研究者が同様の成果を達成可能にします。
- 🚀 技術の進歩により、従来の人間の仕事に取って代わるAIの能力が高まり、特に頭脳労働の自動化が注目されています。
- 💡 AIのハイブリッドモデルは、人間とAIの協力によるビジネス構築が今後の主流となるでしょう。
- 🔍 検索エンジンと生成AIの組み合わせが、現在最も性能の高い方法であると認識されています。
- 🌟 感情労働は、AIによる自動化の波の中でも、人間が維持する価値ある領域の1つと言えるでしょう。
- 📈 AI技術の発展により、スタートアップ企業が新しいビジネスモデルを創造するチャンスが増えています。
- 🌍 地域的な協力を通じて、アジアの多言語対応のAIモデルの開発が進められる可能性が示されています。
- 🛠️ 技術的な進歩に伴い、GPUリソースの増加や専門家数的提升が、AI分野の発展を促進しています。
- 🔑 社会実装において重要なのは、顧客のニーズを理解することとそれに応じたAI技術の適切な応用です。
Q & A
グロービスで行われたセッションのテーマは何ですか？
-グロービスで行われたセッションのテーマは「AI革命をチャンスに世界に挑む」というものです。
AIの変化が爆発的に進んでいると感じる理由は何ですか？
-過去2-3年の間に、特に2022年に大きな言語モデルが登場し、その能力が急速に進化しているため、AIの変化が爆発的に進んでいると感じています。
AI技術の進化がもたらす可能性と限界についてどう考えていますか？
-AI技術の進化は、アプリケーションの創造や生産性向上に大きな可能性をもたらしますが、再現性や技術の適用範囲の限界も存在しています。
AI技術を活用する際の重要なポイントは何ですか？
-AI技術を活用する際の重要なポイントは、適切なアプリケーションデザインやAIセーフティ、ガードレールの考え方などです。
AI技術がビジネスに与える影響についてどう考えていますか？
-AI技術はビジネスにおいて、新しいビジネスモデルの創出や既存業務の効率化に大きな影響を与えると考えています。
AI技術の進化がもたらす社会的な変化についてどう考えていますか？
-AI技術の進化は、労働市場や教育、医療など、幅広い分野に社会的な変化をもたらすと考えています。
AI技術を活用したスタートアップ企業の成功に必要な要素は何ですか？
-AI技術を活用したスタートアップ企業の成功には、適切な技術の選定、市場ニーズの把握、そして創造的なビジネスモデルの構築が重要です。
AI技術の進化がもたらす将来の展望についてどう考えていますか？
-AI技術の進化は、より高度な自動化や創造性の高いタスクの遂行につながり、人間の生活や仕事のスタイルを変えていくと予想しています。
AI技術の安全性についてどのように考えていますか？
-AI技術の安全性は、その適用分野や使用目的に応じて異なりますが、適切なガードレールの設けや監視が重要だと考えています。
AI技術の進化と共に注目される分野としてどのようなものがありますか？
-AI技術の進化と共に、医療、教育、製造業、金融など、多岐にわたる分野で注目されるようになっています。
AI技術を活用する際の倫理的な問題についてどう考えていますか？
-AI技術を活用する際には、個人情報の保護や、AIによる決定の透明性などの倫理的な問題が重要であり、適切な取り組みが必要です。
Outlines
🌟 AI革命のチャンス
第1セッションの開始に伴い、豪華なゲストが集結。スピーカーは10年以上のAI経験を持ち、最近2-3年でAIの変化が爆発的になったと語る。今日のセッションでは、AIのさまざまな観点から議論を深め、新しいアイデアの共有を期待している。AIの世界は、5つの異なるゲームが重なっていると見なし、基盤モデルの研究や開発、スタートアップの活用方法、AIの安全性などが議論の焦点となる。
🔧 AIの産業革命的変化
ゲストはAIの変化を産業革命以来のものと位置付け、肉体労働の機械化から頭脳労働へのリプレースへと移行していると指摘。コンサルタントや経営者などが危機感を抱き、感情労働は人間が残る最後の領域になるかもしれない。AIの技術者が感情労働をどうやって取り入れるかが今後の課題であり、産業革命と同様の大きな変化が予見される。
🚀 AI技術のビジネス構築
AI技術のビジネス構築において、ツールの使い方やGPTの多段階活用が議論された。現在、AIの限界が明確になり、ビジネス構築はできることから始まっている。テクノロジーの進歩により、新たな可能性が開かれるが、それまでにビジネスモデルを確立することが重要である。また、日本のAI技術者の活躍や今後の展望も触れられている。
📰 AIとニュースメディアの未来
ニュースメディア業界において、AIの影響が大きくなる一方で、センシティブな領域であるため、細かい調整とケアが求められる。AI技術を活用してコンテンツの生成や配信を進化させる試みが行われており、ハイブリッドモデルが現実的な手法として提案されている。また、AI技術者の視点から、ニュースの生成とその影響について語られている。
🛠 AI技術とハイブリッドモデル
AI技術が進歩する中で、ハイブリッドモデルがビジネスにおける重要な役割を果たしている。AIは人間の仕事をサポートし、最終的な責任は人間が持つという考え方から、AIと人間が協調して働く仕組みが重要になる。プログラミングの例を通じて、AIがどのように役立つかが語られており、ハイブリッドモデルの適用範囲やその重要性について触れられている。
🌐 AI基盤モデルの再現性
AI基盤モデルの再現性という概念が議論された。再現性があることで、特定の組織が独占することはなく、どこでも同じレベルのモデルを作成可能となっている。日本のスタートアップがこの点を利用して、どのようなビジネスを築くべきかが議論の焦点であり、基盤モデルの選択肢が増加すると予想されている。
💡 AI技術と社会の進化
AI技術が社会の進化にどのように影響を与えるかが議論された。反動体やエネルギー問題など、AI技術が他の分野と組み合わせることで、新たなビジネスモデルや社会の変革が期待されている。スタートアップの動向や、AI技術がもたらす社会的な有利な変化について語られている。
🌿 AI革命と環境の変化
AI革命がもたらす環境の変化について、さまざまな意見が交わされた。AI技術が進化する中で、環境に与える影響や、それをどう管理するかが重要な議題となっている。また、スタートアップがAI技術を活用して、環境問題に対処する方法や、AI技術が持つ可能性について触れられている。
🤖 AI技術の多面性
AI技術の多面性が議論された。AIはただのツールとしてだけでなく、ビジネスや社会に大きな影響を与える。AI技術者がビジネスのニーズを理解し、それに応じた技術を提供することが重要である。また、AI技術が進化する中で、新しいルールや構造が求められることが示唆されている。
🌱 AI技術と社会実装の未来
AI技術が社会実装される過程で、どのようなトリガーや時間軸が考えられるかが議論された。AI技術は社会のニーズに応じて進化し、UXや法律のルールが変化することで、より効果的に実装されると期待されている。また、AI技術が持つ柔軟性や創造性についても触れられており、社会実装の鍵となる要素となっている。
🌟 AI技術者と社会の相互作用
AI技術者と社会の相互作用が議論された。技術者が社会のニーズを理解し、それに応じて技術を提供することが重要である。また、AI技術が進化することで、新しいビジネスモデルや社会構造が形成される可能性がある。スタートアップの活躍や、AI技術がもたらす社会変革について語られている。
🏆 AI革命の成功への道
AI革命を成功させるための要素が議論された。戦略的思考と個人の努力が重要で、戦略で勝つことが成功の鍵である。また、AI技術が他の分野と融合し、新しいビジネスや社会構造を創出する可能性についても触れられており、AI技術者がその先導者となることが期待されている。
🎉 AI革命の祝辞
AI革命に対する祝辞が述べられた。さまざまな分野がAIと融合し、新しい学問やビジネスモデルが生まれる中で、AI技術者がその中心となる。また、政府とスタートアップの議論が国を超え、重要な役割を果たすことが示唆されており、AI革命が持つ可能性と未来への期待が語られている。
Mindmap
Keywords
💡AI革命
💡基盤モデル
💡再現性
💡UX
💡スタートアップ
💡デジタルメディア
💡ハイブリッドモデル
💡AIセーフティ
💡アプリケーション
💡エンゲージメント
Highlights
グロービス会議でAI革命をチャンスに世界に挑戦する議論が行われた。
過去10年間のAIの変化が爆発的で、今後の捉え方には難易度がある。
AI技術の進化が産業革命以来の大きな変革をもたらしているという見解が示された。
基盤モデルの再現性とその重要性が議論され、競争力の鍵と位置づけられた。
AI技術を活用するためのアプリケーションデザインやガードレールの重要性が強調された。
AIの進化が肉体労働から頭脳労働へ、そして感情労働にまで影響を及ぼしている。
感情労働はAIが置き換えられない分野の一つであり、人間性の高い仕事と位置づけられた。
AI技術がビジネスやサービス作りに与える影響が議論され、ハイブリッドモデルの提唱。
AI技術の進歩とそれに伴う社会実装のトリガー、時間軸について触れられた。
アジアの言語と文化を組み合わせてAIモデルを開発することが、新しい市場を開く可能性がある。
日本はAI分野で優れた人材と技術を持っているが、さらなる発展が期待されている。
スタートアップの議論が国を超え、グローバルな視点での重要性が高まっている。
AI技術とバイオテクノロジーの融合が、未来のイノベーションに寄与すると示唆された。
意識の研究とAIの進歩が相互に影響し、新たな研究分野が開かれている。
オープンエンドな進化と創造性は、AI研究の重要なテーマと位置づけられた。
日本のAI戦略が議論され、戦略的勝利を目指すことが重要視された。
多層的なAI分野の議論が行われ、異分野の融合が今後の流れと位置づけられた。
Transcripts
00:00グロービス
00:07ケロはいえ皆さんおはようござい
00:11ますAI革命をチャンスに世界に挑むと
00:14いうことですね第1のセッション始めて
00:16いければと思いますが本日本当に豪華な
00:19方々に来ていただいてますで早速入って
00:21いきたいんですけども私も10何年このA
00:24やってあのAIのことやってますけども
00:26ここ23年でも非常にですね変化が爆に
00:30なっておりこうどう捉えていくのかは
00:31難しいということで今日是非ですねあの
00:34このセッションとこの後のセッションでま
00:37いろんなもの持ち替えていただければなと
00:38思ってますでちょっと唐突なんですけど
00:41ちょ手のひでこう手手をこしてもらっても
00:45いいですかでAIの世界ってこの5本の
00:48ですね異なる規模と時間軸のゲームが
00:51重なっているような世界のゲームが今動い
00:53てると思ってましたでこのまこの小指が
00:56ですね皆さんご自身だと思っていただいて
00:58人であり社会でありまちょっと小さな1番
01:00小さなが人間でこの真ん中の中指がですね
01:04まさに基盤モデルというようなですねもの
01:06の研究解説が動いてますで今日シェンさん
01:09来ていただいてますけどまOpenAI
01:11Googleの中でこの大規模言語モデル
01:13とこの研究開発に携わってる方が来ている
01:15とでここの間の部分っていうのは
01:18アプリケーションでこれ今いろんな
01:19スタートアップの方来ておられると思い
01:21ますけれどもこのAIの技術をどのように
01:23うまく活用してこご自身のサーズであると
01:26かデジタルメディアにこう活用していけば
01:28いいのかみたいなですね人とこのAIの間
01:32のですねこう薬薬指ですねまちょうどこう
01:34なぜかエンゲージメントリングを結ぶよう
01:36なところなんですけどここっていうのは
01:38どうアプリケーションデザインするかで
01:40あるとかあるいは今AIセーフティみたい
01:42ないわゆるガードレールとしての話って
01:45いうの色々出てきてますけれどもまここ
01:47アプリケーションをあのやられてる
01:49スマートニュースのですね水計算を来て
01:51いただいてますでもう1つがですねこのキ
01:53モデルの下の方にですね反動体と電力と
01:57いうものがありまして今回ですね反動体の
02:01セッションも後ほど組まれていたり
02:03あるいは核融合とかですねえエネルギー
02:06レイヤの話も入ってますけどもここにです
02:08ね非常に大きな規模の競争が動いており
02:12今日こっちの議論もやっていければなと
02:14思ってますがま松尾先生ですねあのAI
02:16戦略会議全体のこう座長をやってるので
02:19この5つのゲームをうまくアラインすると
02:21いうとこののとこやられているというよう
02:24なこの位置関係のパネルで今日を進めて
02:26いければと思ってますので皆さんよろしく
02:27お願いします
02:31じゃあ早速なんですけどもまテーマがAI
02:35革命でって書いてあるので是非ですねこの
02:38いろんな新元地で日々やられてる方々から
02:41あのそもそも何がAI革命なのか実はAI
02:45革命じゃないのかみたいなですねこうご
02:47自身のビューをですねあのまずはこう
02:49シェアしていただきたいなと思ってますが
02:51じゃまずシンさんからお願いしますえっと
02:54ご招待いただきありがとうございますで今
02:57起こってるこの聖愛の革命またそのが言わ
03:00れてるagi汎用性人工知能僕にとって
03:03始まりは2022年のチャットじりが出る
03:06半年前です2022年に起こったのは大
03:10規模モデルが水論をできるそして今のま空
03:14でも見られてるテクトtoビデオその原型
03:16がまGoogleブレイの研究で実証され
03:18たでそいうことによって今多分今後10年
03:2215年で見られてくる変化の全てがまある
03:25意味1つ目で言えばその確定したっていう
03:29ことなんででまアプリケーションとか今
03:31まで見てきた未来が確定になった2つ目は
03:33ちょっと面白くなくなっただからこの1年
03:36半とか2年間とかは驚きはなんか本当に
03:39ロンコンテクストかそれぐらいしか多分
03:41なくてで2023年はUXと
03:45アプリケーション僕は最初の時はま
03:48オープンでチャットBBチームでそうです
03:51ねそのUIを作ってまどういう風にその
03:54基盤モデルのその知能と人が関われるそう
03:57いう場を作っていくかでそのその後はま
04:01Googleのジム内ででちなみにその今
04:04そうジム内のチームがそのそうですね日本
04:06語で今世界一の像取ったんでそ良かった
04:09ですはいで今年僕は伝えたいメッセージは
04:12基盤モデルの再現性ですでこのことは大協
04:16言語モデルでの今の競争を見ても分かるし
04:18動画生成とかそういうでも分かるんでで
04:21この基盤モデルの再現性があ
04:24るっていうことそれそれがその今日本から
04:27世界に競争していくどうどういうことに
04:30つがっていくかそういうことを色々話して
04:31いきたいです再現再現性っていうのはどう
04:33いう意味合の再現性っていうのはつまり
04:36ちゃんとしたタレント技術シそしてデータ
04:40と計算資源があればその作れ
04:44るっていうことでただ1つのところが奇跡
04:46に作れるわけでなくて何箇所でも作れるだ
04:49から一社独占は基盤もではありえないって
04:52いうことを多分いろんな例でちょっと話し
04:53ていきますでそことによってま日本のそう
04:55いうスタートアップの人たちがどういう
04:57ことを考えるべきかそれもちょっと話して
04:58いきたいと思ってますありがとうござい
05:00ますでまさにこの中指のど真ん中のですね
05:03基盤モデルをこう研究開発されているので
05:05後ほど色々と深ぼっていければなと思って
05:07ますじゃ続いてケさんどう見てますかこの
05:09変化をはい
05:11えっとまさっきあのオープニングで堀さん
05:15があのこう産業革命以来の革命だと思って
05:18いるっていうお話をされてましたけど僕も
05:20完全にアグリーですねでこれはまそのまち
05:23と付け加えれするとま少なくとも産業革命
05:26以来の革命であるということですねで産業
05:29革命と何が起きたのかって言うといわゆる
05:31そのま蒸気期間を中心とする来年期間の
05:34発明っていうのが起きてこう人間が今まで
05:36肉体労働をしていたものていうものを
05:37リプレースしていくことができたわけです
05:39よねでもちろん我々やっぱり頭脳労働を
05:43一部伴うようなあの肉体労働というものは
05:46まだ機械化されてませんけどそれ以来です
05:48ねどんどんどんどん機械化されていって
05:50ですねまま大きな例えばビル建てる時に
05:53あのそういうま工作機会使わずになんか
05:56何かを作るとこありえないわけですよねで
05:59そういったたようなことがま起きていると
06:01だからそれがまその当時はまいわゆるその
06:03ま肉体労働をリプレースするていうことが
06:06起きたわけですけどもいわゆるその頭脳
06:08労働をいかにしてリプレース可能なの
06:10かっていうことが今起きてるわけですよね
06:12まそういう意味で言うとま最初にこう
06:14やっぱりこう被害を受けるのがズノー
06:16ロードをしている人たちでま例えば
06:19コンサルタントの人たちとかは一番こう
06:20危機感が強いとかまそういうことが起き
06:22てるわけですけどもでまいずれその企業家
06:25みたいな経営者もですねリプレースされる
06:27んじゃないかみたいなもちろん説はあるん
06:29ですよねで僕ちょっとここは前場だと思っ
06:32ていて企業家の人たって実は頭脳労働で
06:341番大事なものってあるんですよね僕も
06:36企業家なんで分かるんですけどもそれは何
06:38なのかって言うとあの感情労働つまり人の
06:43モチベーションを上げたりとか下がってる
06:44人に対してケアしてあげたりとかま皆さん
06:47の悩みのほとんどがま人事ですよね
06:49おそらく資金調達も悩まれてる方
06:51いらっしゃると思いますけども人事が1番
06:53の悩みですよねまこの感情労働の部分って
06:56いうのはまだ人間の方があ良いという状況
06:59でまあ1番最後まで残るのはこのま感情
07:02労働なんじゃないかなという風に思ってい
07:04ますなので今起きてることというのはま
07:07ちょうど3業革命で肉体労働がリプレイさ
07:09れたようなもの頭脳労働版がま起きてると
07:12で感情労働は最後まで残るんだけども
07:14じゃあ元々の肉体労働自体も
07:16リプレースメントできる部分ってまだ全然
07:18残っているわけですよまあの全人口の中で
07:21あの労働人口の中でまさに肉体労働され
07:24てる方といっぱいいらっしゃるんでただ
07:26これはですねまあの松尾さんがまさにその
07:28そういう実績世界との関係性の中で世界
07:31モデルとか作りながらどうやってそのあの
07:34火事労働とかそういうものをリプレースて
07:35くかってこと研究されてらっしゃいます
07:37けどもまそういったようの部分っていうの
07:38はまだまだ時間もう少しかかるかなという
07:40風に思います一方で最大地としてあのこの
07:44は革命的とであるとつまりさっきは少なく
07:46とも産業労働あ産業革命と同じぐらいであ
07:49るっていう風に話したわけですけども最大
07:51値がどこまで行くのかっていうのは誰も
07:52まだ分からないただ僕今あのベリアであの
07:56シリコンバレーに住んでいるんですけども
07:58ちょっと日本と少し温度感が違うのは向こ
08:00のサンフランシスコのそのいわゆるその
08:02AIの震源時で議論されてることていうの
08:04はいかにどれぐらいの時間軸の中でagi
08:08が達成できるのかということが本当に真剣
08:10に議論されてるんですねでagiっていう
08:12のはまいわゆるその汎用人工知能で人間が
08:15行うようなありとあらゆるいわゆる知的
08:18労働はま人間と同等程度以上にリプレース
08:22できるというような汎用性を持った知能を
08:24作っていこうということですでオープンア
08:26などはあのま10年以内にそれが実現
08:28できるとまそれがまあ5年になのか何年な
08:31のかみたいなことを議論してるような感じ
08:33なわけですで僕は少しここに対してはまだ
08:36その会議的というかまそんなに簡単に来
08:39ないんじゃないかなと思ってるところは
08:40あるんですけどもそうしたその汎用人工
08:42知能ができるとま課題の部分がま
08:45リプレースされていくと頭脳ロードが
08:47リプレースされていくということが本当に
08:48起きてしまうわけですねでそうなるともう
08:51はっきり言って話の全体が全部
08:52ひっくり返ってしまうのでまそれを前提に
08:55してまベンチャーベンチャー業界が何やっ
08:58てくのかっていう風に考えるべきなのか
08:59どうかってのはちょっとまだ分からない
09:01フェーズだと思いますただ実際の審議事で
09:04はそういうことが本当に真剣に議論されて
09:06いて世界中の知性が集まって実現して
09:08いこうという風なモードになっているとま
09:09だからこそ何兆とかってお金がそこに化さ
09:12れていくというまそういう状況なのでま
09:15そういった視点というものも持っていか
09:16なきゃいけないのかなという風に思います
09:18ありがとうございます松尾先生今のに被せ
09:21ていただいてですはいえっとですねあのま
09:25あの産業革命え以降のですねま非常に大き
09:29少も産業革命ま以上だっていうのはその
09:31通りだと思うんですけどまもう少し正確に
09:35えま言いますとあの昨年のですねまあの
09:40この会議とかですねやっぱ1年前と
09:43ちょっと状況は今違ってると思ってますで
09:461つはですね1年前はまそのチャット
09:50GPT出てですねあのまGPT4が出て
09:54これどこまで行くんだろうっていうような
09:57ちょっとそのあの可能性が見えないぐらい
10:01のですねあの感じがあってま恐ろしさと
10:04いうかですねあの非常に広がりがあったん
10:06ですけども今のところえっとやっぱり
10:10例えばツールを使うとかですねえそれから
10:13まGPTを多段階に使うとかでできる
10:16ところできないところっていうのは割と
10:18はっきりしてきたとで結構あのえできない
10:21ところもたくさんあるよねということが
10:23分かってきましたなので一旦はですねその
10:27できることの中でどういう風にビジネスを
10:29組み立てていくかサービスを作っていくか
10:30という戦いになってるということですただ
10:33じゃあテクノロジーがここで止まるかって
10:35言うとそんなことはなくてこの先そういっ
10:38た限界が突破されるような技術がまた出て
10:41きますからその時にはですねまたできる
10:43範囲がぐぐっと広がってくるというまそう
10:46いう感じだと思いますですのでま実際に
10:49やられてみるとあなかなか難しいじゃない
10:51かとかですねあのこういうことはできる
10:53けどこういうこと苦手だっっていうのあの
10:54お分りになると思いますけどままそういう
10:56中での戦いになってるとですねでもう1個
10:58だけですかもう1個はえっとまこう1年前
11:03からですねま生成AIがこんだけ部分に
11:05なってきた中で日本の立ち振る舞いとして
11:08は僕はほぼベストだと思ってましてえま
11:12最前集をですねえ差し続けてるっていう風
11:15に言ってるんですけどもそのなかなかま
11:18苦しい立場まデジタル全般にそうなわけ
11:21ですけどもそういう苦しい立場なりに
11:23できることは着々とやっていてこの1年間
11:27でGPUのリソースも相当増えましたしし
11:29それからllm自体を開発できる人の数も
11:32めちゃくちゃ増えたとでいろんなサービス
11:34が立ち上がったり企業内え企業内でのです
11:36ねえ活用も進んでいるということでま
11:39できることとしては僕は最善の手をですね
11:41差し続けてきてるという風に思います
11:43ちょっと1点目のところでできることでき
11:46ないことが明確になってきたってのそこは
11:48どういうことかを何ができて何ができない
11:50捉えればいいかっていうのをちょっとあま
11:52まずですね1番分かりやすいのはじゃラグ
11:54を使えばいいですって言ってその検索と
11:56組み合わせるんですねでラグを使うんだ
11:58けどもえ
12:01そのえっと検索の方のですねあのえなんか
12:06チューニングによって制度がすごい変わり
12:08ますってことですねで例えば検索された
12:11分社がでかすぎるとえ答え方生成でですね
12:15え答える際の答えがだいぶ悪くなるのでえ
12:18じゃあ検索する側の文章を適切な大きさに
12:21区切っとかないといけませんねとかですね
12:24あのまなんかそういう風なですね細かい
12:26工夫が必要になってきてあれこういうの
12:28必要なんだっけみたいなですねま感じにえ
12:32なってくるとかですねえっと生成した結果
12:34をえこのえllm自体が評価していいか
12:39どうかをえ判断して悪かったらもう1回
12:42生成し直すっていうですねまそういう風な
12:44やり方もあるんですけどもそれでじゃあ
12:46完璧になるかって言うとやっぱりそこも
12:48限界があってまある程度多段階に活用する
12:51とですねいろんなことができていくんだ
12:53けどもそれでもやっぱり制度の上がり方に
12:55は限界があるというま例えばそういうこと
12:57ですねちょっとイメージ持っていただき
12:59やすいようにってことでまいろんな
13:01テキストデータを今までよりすごいですね
13:04コードに制御することができるようになっ
13:06てきてるっていうのがま大言モデルの1つ
13:08のあのユースケースなんですけどもま
13:11例えばですね私すいませんニュース
13:12メディアのサあの業界詳しくないんですが
13:15今っていろんなコンテンツをジェネレート
13:17できちゃうとニュースメディアも
13:18ジェネレートできちゃうとでスマート
13:20ニュースっていうですねあの巨大な
13:22メディアサイトを運営されてる立場として
13:24ここをなんて言うんですかねこうどう捉え
13:26てるかとかですね今まさにま会社ととして
13:29はあのまあの生生を使ってどうやったら
13:33プロダクトを良くできるのかというところ
13:35を様々なトライアルをしているところなん
13:37ですねでちょっとその内容のものすごい
13:39具体的なところっていうのはちょっとお話
13:41できないんですけどもまあのやっぱり
13:44ニュースっていうこうドメインはまかなり
13:48生成愛の影響をあま受けるだろうと思って
13:51いてで各そのなんていうかなドメインごと
13:53に多分なんていうかな早く受けるその
13:56アプリとかと遅めになっちゃうというかま
13:595年後10年後にはそういう影響受けるか
14:01もねみたいなところって分かれると思うん
14:02ですけどもニュースで比較的早いと思っ
14:04てるんですよねまそういう意味で言うと
14:06我々としてはままさにまこれはあの待った
14:10なしのまチャンスだという風に捉えていて
14:13もちろんリスクだって捉えることもできる
14:14んですけどもここにしっかりとこう乗って
14:16いくことができるかどうかっていうのがま
14:18会社として勝負の分かれ目だと思ってます
14:20でその時にま今その新しくそのctoの
14:24コリオンドレイカっていうのが入ってえ
14:26元々あのセカンドライフっていうあの
14:29バーチャルワード作った人でその後その
14:31GoogleFacebookの幹部やっ
14:32た後今Googleのスンダーピッチャー
14:34のテックアドバイザーやってでその後うち
14:36に入ってくれたんですけどもやっぱりこう
14:39そういうまあのレベルの人から見てもま
14:42やっぱりニュースで非常に面白いドメイン
14:44なんですよねっていうのはそのなんか社会
14:47的なインパクトが大きいっていうのがま1
14:49個なんですけどももう1個はやっぱりその
14:52コンテンツのあの我々が持ってるデータ
14:56コンテンツって極めて質の高いデータを
14:57持っているんですよなんで非常に面白い
15:00領域ででここにおいてやっぱり1番重要な
15:03ことていうのはいかにその
15:05ハルシネーションというかま嘘を出さない
15:07かっていうまニュースとしては重要なわけ
15:08ですよねどんなにその高いデータを持って
15:11きてもですねやっぱ嘘を生成してしまう
15:13わけにいかないわけですよねでそうすると
15:15ここの領域ってのはニュースは非常に
15:17面白いんだけれども一方でめちゃめちゃ
15:19センシティブであると相当なケアが求め
15:21られるので技術的にもあのかなりコートな
15:23ことやらないといけないとでその中でま今
15:26最もねあのプロミスティングなっはま
15:28さっきでを使って組み合わせるやり方なん
15:30だけどもそれ以外のこともやっていかない
15:31とそのレベルまで多分いかないだろうなと
15:33いう風に思ってますなるほどですね今の話
15:35って先ほどケさんが言ったですねホワイト
15:37カラーがどんどん置きかわっていくって話
15:39と一見すると矛盾してるような聞こえなく
15:41もないということなのかなと思ってるん
15:43ですねなんで技術者から見るとまいろんな
15:45ソフトあのテスが制御できてまホワイト
15:48カラーが脳内でやってることての
15:49オトメイトできるように見えますけれども
15:52ま今の話っていうのはそのいわゆる
15:53ジャーナリズムであるとかあまそこは
15:55ホワイトカラと別の話だと取れるのかも
15:57しれないですけどもこの多分皆さんもその
16:00ホワイトカラーがオトメイトされるよっっ
16:01て言われてもあんまり実感値として今は
16:03そこまでは感じてないんじゃないかって
16:05いうここのギャップをどう捉えればいいの
16:06かていうのを松尾先生とかどどう思いん
16:09ですかそれぞれ事業をやられてるわけじゃ
16:10ないですかだからやっぱりどっちかって
16:13いうとそのまあAIがすごいとかそのま
16:16ジャーナリズムが変わるていうままそこは
16:19いいんだけどテクノロジー的にどこまで
16:21できてどこまでできてないのかとかやっぱ
16:23ちょっと地にやしのついたところの方が
16:25いいんじゃないかって気するんですけどど
16:28そうそう
16:29すいませんそあのああのですね基本的には
16:33この先ほど申し上げたですねあの基盤
16:36モデルをどう活用すればいいかってことに
16:38繋げていきたいっていうことではあります
16:40そうそうそうちょちょっと繋ぐとさっき
16:42ラグの話をしていたんですけどもそのラ
16:44グっていうそのいわゆるその検索エンジン
16:46みたいなやつとそれから生成AIのllm
16:48を組み合わせるやり方がま今現時点では
16:51最もま性能がいいというところがあって
16:55ちょっとその辺シェイさん意見あると思う
16:57んで是非そうですねその僕がその基盤
17:00モデルを見る時には結構その人の100%
17:03それを超えるかそれともそれを模するかで
17:06結構区別しますで実際それを例えば0から
17:1080%までだとしたらただそのプロダクト
17:14を出さなくても学習できるんですよね
17:15インターネット上の人のデータをただ無法
17:18するだけでで80から100%がどういう
17:20こと必要かって言うとチャットGPTとが
17:22ジェミないとかそういうアプリケーション
17:24出してで人がいいか悪いかで今そのニュー
17:27スっていうのは結局人が大体は判断してる
17:30んで人が何がいいニュースか何がいなニス
17:33根本的決めてるんで自動化できないんです
17:35よだ結局ニュースの理解は100までしか
17:37できないですよねでここで100までしか
17:39できないエリアでどういう風に人を越す
17:41かって言うと人が例えば1時間でできる
17:44仕事または100時間でできる仕事どれに
17:48対して無法するかなんですよでこれをその
17:50コンテクストレンスっていうまトランス
17:52フォーマーっていうそのモデルの中でどれ
17:54くらい一遍にどなんか情報量出せるかって
17:58ところでしょ勝負しててでだからそこが
18:00多分100%100%の料金だから
18:03ニュースとかだと僕は本当にこの
18:04コンテクスト帳そしてこの長い
18:07コンテクスト帳のすごく質がいいデータだ
18:09からまさに人のエクスパートが10年間
18:11かけて世界で10年かけて研究した再
18:14センターのそういうチのインプットを
18:17なるべくすごい綺麗に準備して同時に
18:19アウトプットすごい綺麗に準備するこれは
18:21すごい価値があるデータです今で100%
18:24を超えるとしたら人が評価できないだから
18:27人の評価をで自動化するでこれは
18:30プログラミング数学そしてサイエンスこの
18:333つはすごく客観的にそして自動的に評価
18:37できるんでこのエリアでは人が考えられる
18:41ところを超えてくようなAIが比較的近く
18:44できるかもしれないですうん鈴木さんはい
18:47あのま今言ったようなやり方っていうのが
18:50今今日時点で最も現実的なやり方なんです
18:52よねで皆さんが事業を考える時に1番最初
18:55にあの大前提として考えて欲しいのは
18:57ハイブリッドをまず最初に考えましょうと
19:00ことです全てをAIに全児童でやるという
19:02ことを前提にするとまそれって5年後なの
19:05か10年後なのか分かんなくなっちゃう
19:06わけですよただハイブリッドモデルであれ
19:08ばある程度現時点でもワークするわけです
19:11で実際今ねえその例えばエンジーの人たち
19:14が使ってるのはまコパイロットっていう
19:16ものでプログラミングをする時にいろんな
19:18ことをまあなんていうかな修正してくれ
19:20たりとかリコメンドしてくれたりとかま
19:22いうものをまあとはコードの半分自動生成
19:24してくれたりとかってことをしてくれる
19:25わけなんだけども最後の責任ってやっぱり
19:27人間が持つわけですよだからコー
19:29パイロットなわけですよねまつまりその
19:31飛行機のなんかあの中でまパイロットの隣
19:34に座ってくれてサポートしてくれ
19:35るっていうことですよねで最後はやっぱり
19:37人間がチェックしてますよ人間が判断して
19:39ますよというのがこ前提にするとまAIと
19:42のハイブリッドモデルである程度行ける
19:44わけですだからこれを前提にしてまず現実
19:47的に1年2年でできることをやっていくと
19:49でそのしかもそれは日進憲法で1ヶ月に1
19:52回とか3ヶ月に回新しいイノベーションが
19:53も起きてるのでそれをいかに早くキャッチ
19:55アップしていきながらコパイロット的な
19:57ものを生成していくのかっていうところが
19:59今1番まやらないといけないことです今の
20:02とこちょっと深ボってお伺いしたいです
20:03けどままさにそのデジタルメディアとか
20:05デジタルのソフトを作ってる会社さんって
20:07いうのはこのAIの部分をうまく
20:09ハイブリッドもので組み込んでいくって
20:10ことがま重要だよねってことなのかと思い
20:13ますでこれ私もやっていてあの答えがまだ
20:16分かってない部分はですねじゃあ
20:17エンジニアリングチームをどのようにこう
20:19蘇生していくのかみたいな議論があると
20:21思ってましてまいわゆるソフトエンジニア
20:23のチームってものとそのいわゆるAI的な
20:25人もじゃ新しく入れるのかみたいな議論と
20:27かこここのですねチーム蘇生っていうのを
20:31こうどう捉えていくかっていうの少し議論
20:33したいなと思います今基盤モデルを作っ
20:35てるグローバルプラットフォーム
20:36プレイヤーもですねそのファンデーション
20:38モデルだけを作ってるプレイヤーもいれば
20:40例えばよくよく見るとま
20:41MicrosoftとかGoogleって
20:43のは巨大なこうニュースサイトを持ってい
20:46たりメディアサイトを持っていたり
20:47アプリケーション持ってたりもするとなん
20:49でここら辺のですねまエンジニアリングの
20:51チームの蘇生の議論っていうのをですね
20:52こう皆さんもこうどどうやっていけばいい
20:54のかってこう関心られると思うので
20:55ちょっとそのどういうデータをなんか作っ
20:58ていくかそういうと関係してますかねです
21:00ね研究チチチームをどう蘇生していけば
21:03いいかっていうところですねあチーム作っ
21:05ていくかじゃじゃまずいいですかえっと
21:08ですねまずとりあえずですねあのまあの
21:12OpenAIとかGoogleとかの
21:14APIを使うだけだたこれ誰でもできるん
21:16であんまりねAIエンジニアとかいらない
21:19んでそのソフトウェアエンジニアがAPI
21:22叩けばいいと思いますでただそのやらない
21:26といけないのはさっきのハイブリッド
21:27モデルとか
21:29をどうつくっていうかまつまり生成AI
21:31って結構いい加減なのであの変なこと言っ
21:34ちゃったりしますしじゃあたまに変なこと
21:37言っちゃうっていうの許容できるドメイン
21:39だったらいいんですけどもそうじゃなくて
21:41商品説明とかですね間違えるとこれ終わる
21:44のであのそうするとじゃあその出力が
21:47正しいものかどうかっていうのを別系統で
21:49チェックしないといけないとなのでそれが
21:51まハイブリッドモデルってことですねで
21:53そういうものを作ったりま例えばえっと
21:57そのえガードレールでまま本当にま安全な
22:01ことを言ってるのかあのえま問題ないこと
22:03言ってるのかをまチェックしたりですねま
22:06そういう風なシステム全体を組み上げて
22:08いかないといけないってのはこれ結構専門
22:09性が必要だし今後の競争力になっていく
22:12とこなんでここはちゃんとそのAI
22:15エンジニアがいた方がいいと思いますで
22:17それであともう1個ですね面白いのがま
22:20この前あのジェミナがあの日本語性能が
22:24非常にいいってありましたけどもこれです
22:26ねえっとどんどですね性能上がってくん
22:29ですねでえ例えば日本から出るモデルで
22:34ファインチューニングしましたとかまえ
22:36追加の事業学習あの事前学習しましたとか
22:38大体え制度がその時点でナンバーワンて
22:41いうんですよでこれどういうことかって
22:43言うとえ基盤モデルは基本的にタスクを
22:46決めてそれに向けて追加のデータなり追加
22:49のチューニングをすると制度が上がり
22:51やすいんですなのでえっとめちゃくちゃ
22:54汎用にするとですね大変なんですけども
22:57タスクさえ決まればそこに向けて上げてい
22:59くっていうの比較的用いだとで今問題は
23:02ですね基盤モデルがあってアプリがあるん
23:05だけどもえこのアプリがですねえっと一般
23:08的な目的での基盤モデルを使っちゃってん
23:11ですねだからこのアプリがどういうことを
23:14に使うかっていうそこの用途がはっきりし
23:17てここに向けたチューニングができれば
23:20ですねもっと精度上がりやすいんですねで
23:22そうすると今度逆に言うとアプリ側でこう
23:25いう風なマネタリズム
23:28側に投資していこうっていう風なあのこと
23:30ができるはずでそうなってくるとま正しい
23:33進化の方向っていうかですになってくる
23:35ていまそんな感じだと思いますなでまさに
23:38この巨大な基盤モデルをこうホリゾンタル
23:40に作るプレイヤーもいればこの垂直統合型
23:43でですねあの皆さんがやられてるような
23:45事業とAIをエンベデットしていくような
23:48戦い方も色々あるということかなと思い
23:50ますで今日ちょっと議論したいテーマが
23:53あと2個ぐらいありましてま1個は気未来
23:56どうなっちゃうどうなってくのっていう
23:58やはりこう環境がどう変化するかを予測し
24:00て一定は予測しなきゃいけない塊とあと
24:02もう1個はですねその基盤モデルの下の
24:04レイヤーのですねま反動体であるとか電力
24:08っていうですねあの非常にAIのな世界だ
24:11と今ここが非常に大きなトピックになって
24:13いるってことをちょっと是非シェアしたい
24:15なと思っているということでどうしようか
24:17なじゃあシさんそのこのハドタリアどう
24:21思われますってちょっと1回広くちょっと
24:23投げてみますそうですねそのでも結局どう
24:27いうことかっていうと僕はその最初に話し
24:29た再現性基盤モデルを作れる人材はその
24:33計算量とデータに比べても既に多いですよ
24:36ねだから基盤モデルの選択肢は今後すごい
24:40上がっていきますでその基盤モデルによっ
24:43てまやっぱりできる人の仕事それも
24:46どんどん上がっていくんでだから1番最終
24:48的なボトネックは計算量のコストなんです
24:52よねだからそこをま作ってるそうですね
24:56そのセミコンダクターとその最終的にはま
24:59エネルギーそれをどういう風に生み出す
25:01かっていうのはそれを生み出し続ければ
25:02生み出すほどにま社会的な有利な生産性を
25:06上げていくっていうもうエネルギーを直接
25:08生産性人の生産性に転換できる今ステージ
25:11になってるんでだからすごく重要だと思っ
25:14ていますですねあのG1ベチのボドでも
25:17議論してたんですけども
25:20その反動体とかエネルギーってちょっと
25:23あんまりスタートアップのテーマとして
25:26ピンとこないかもしれないですけど実際
25:27グローバル見てみるとここにいろんな
25:28プレイヤーが生まれていてま今回も核融合
25:32であるとか量子っていうですね非常に
25:34ハードテックベンチャーとしての機械って
25:36いうのはまず存在してますということです
25:38しあの今回ハンドタイのパネルでラピラの
25:42社外役員の方も来ていただいてますけど
25:44よくよく見るとアピダスって日本最大の
25:46ベンチャーでもあるわけなのでまそういっ
25:49た視界でこういろんなオポチュニティを
25:51ですね捉えていけるとまアプリレイヤー
25:53だけでなくですねえこの反動体のレヤての
25:55は非常に重要なんじゃないかなと思って
25:57ますが検さんどう
25:58そうですねま
26:00あのま今どういう状況かっていうとま
26:02かなりそのなんていうかなバブルのピーク
26:04でこっからキャズム客的に言うとなんか
26:06ちょっと落ちていくっていう状況ではあっ
26:08と思うんですねつまり現実的に何ができて
26:10何ができないのかみたいなところを
26:11住み分けた時にまちょっとあまりにもこう
26:14なんていうかなアグレッシブな目標をやっ
26:16てったまAI系のスタートアップはま
26:18どんどんバタバタとこれから倒れていって
26:20一方でちゃんとできることも積み重ねて
26:22いくというところはまあ生き残っていて
26:24その中から次のねまインターネット時代で
26:26言えばGoogleとかみたいな会社が出
26:29てくる可能性ってあるっていう状況だと
26:30思うんですよま多3達しでいいと思うん
26:32ですよねスタートアップだからでその時に
26:35まその結局そのコストの部分のGPのと
26:38ころって超重要でま昔そのインターネット
26:41バブの頃ってその調達したそういうま当時
26:44のインターネット企業スタートアップの人
26:46たちはどこにお金を投資したかって言うと
26:493のワークステーションをバンバン買って
26:51たんですよねで3のワークステーション
26:53めちゃめちゃ高いわけです1台だけどそれ
26:54がないとウェブサイト立ち上がらないから
26:56とにかく3のワークステーションをうって
26:57いうとこににめちゃめちゃ金ったから3の
26:59株価ぶわって上がったわけですよでその後
27:01どうなったのかっていうと結局それって
27:02リナックスにリプレースされていったわけ
27:04ですよねでこれはまあの僕はあの早く来る
27:06んじゃないかなと思っていますでそうする
27:08と逆に価格が下がることによって今までは
27:11高かったからできなかったつまり価格性能
27:13費で考える時にカスタマーとかユーザーの
27:16にとっての価値ニーズに対して合わなかっ
27:18たものが合うようになってくるわけですよ
27:20ねそうするとキャパシティとしてできる
27:23ことが増えていってビジネスもどんどん
27:25どんど進んでいくっていうことがまあ今は
27:28てないですH100とかA100とか持っ
27:30てないとできないからめちゃめちゃ高い
27:31からクラウドでもできないんだけどそれが
27:33下がっていくようになるとそこが
27:35めちゃめちゃチャンスになってくとで今は
27:37そのために何がで顧客の人なのかってこと
27:40を確認する時点だと思うんですよだけど
27:42実際にそれを運用する時にはそれが本当に
27:44価格制度費であってるかっていうのをやん
27:45なきゃいけないんだけどもそれをおそらく
27:47数年以内に来るからまそのまに検証してお
27:49くっていうそういうことだと思い
27:52ますそのすごくその価格性能の勝負はもう
27:55入ってますで今その生のモデルを作ってる
27:58ところもまどういう風に本当にローベルを
28:00オプティマイズしてやっていくかをやっ
28:01てるんですけど少しだけそのエビラその
28:03ジェンセンさんの話をすると彼がそのなん
28:06でこれくらいやっぱり気づけたかって言う
28:08とすごい経営者なんだけどすごいロー
28:11レベルのギル者と常に交流してきたんです
28:13よこの12年間新相学習が2012年出て
28:17彼はすごいローレベルの人たちと話して
28:19たっていうのは例78年前のそういう国際
28:22学会とかで彼が普通に来てたんですよね
28:24そのでかい仕様をでそこでま本当30人と
28:27か40人の結構小規模なphd集めて僕も
28:30そこにいてでも彼がそこでプレゼンしてた
28:32んですよだから1つやっぱすごいと思うの
28:35がどれくらい経営者がすごくローレベルな
28:40技術の再先端の細かなとこをやってる人
28:43たちと交流できるかでその海外のそういう
28:45本当にリサーチコミュニティとか世界の
28:47コミュニティどれが入っていくかだからま
28:49そうですねそのそこをそこがあるからこそ
28:53多分今も次のステップ見てるんで僕は結構
28:56今半々ですね1つはすごくやっぱ現実的に
28:58あれなんですけどもう1つはこれからも
29:01上がっていくち可能性もある今回テーマが
29:03AI革命をチャンスに世界に望むという
29:06ことでございましてまさにあの多層な規模
29:09の異なる競争が動いているってことです
29:11けれども松尾先生そのAI戦略会議座長と
29:15してですねちょっと是非ここにチャンスの
29:17話をしてえっとですねちょっと今のあの
29:20反動体のとこで言うとnbdはですねま
29:23あのまいろんなですね今NB法網があの
29:27できててるんだけど一応えまnvdの肩を
29:31持つというかですねあのえっとですねあの
29:34会社すごい会社ですよやっぱりそんなね
29:36簡単にはあの崩れないというか今シさん
29:41おっしゃったようにもうずっと昔からあの
29:45どういうニーズがあるのかっていうのを
29:47かなりあのなんていうかもうテクノロジー
29:50の深いレベルで理解してで先手先手を打っ
29:54てんですよねそれでそのクーダーのエコ
29:56システムとか作っていてでしかもま
29:58ファブレスなんですよで要するにですね
30:01言い方変えるともマーケティング会社なん
30:03ですよどういうニーズがあってどういう
30:05シズがあってそこを繋ぐかっていうの
30:07めちゃくちゃちゃんとやってる会社なんで
30:09でただやっぱり利益率高すぎるしま
30:12いろんなですねまあそこが重要だっって
30:13なってきてるので今度どんどんあの厳しい
30:16戦いにはなってくると思いますけどもま
30:19すごい会社だと思いますねでそれからもう
30:221つはえっと今の国全体の話で言うとです
30:26ねやっぱ日本もまラピタスさとかですね
30:28頑張ってますし反動体っていうのはま非常
30:31に国策としても非常に重要だっっていう
30:33ことなんですけども今の話と実は逆であの
30:38AIの技術者との交流っていうのが結構
30:41少ないんですねでAIの技術者と反動体の
30:46技術者っていうのがだいぶま村が分れて
30:48るっていうかですねそういう風になってい
30:50てただ今の時代それだと全然通用しないの
30:53でもっとですねAIのえま技術者あるいは
30:57AIのユス系が分かってそれを反動体の
30:59設計に落としていくっていうのがま重要
31:01だっていうのでま今日の午後のセッション
31:03もねそういうあれですねそうですはいはい
31:06まさにNBSさんとかハードウェアの反動
31:08体のレイヤーの技術チームとその上に
31:10乗っかるクーダって呼ばれるソフトウェア
31:12スタックまあれあらゆるかなり技術横断的
31:15なですねチームを中に持ちつつかつ市場
31:18からのニーズをどんどんプロダクト
31:19フィードバックしていくって極めてあのど
31:22真ん中のやり方をやられてるってことかな
31:24と思いますでちょっとここも午後の関連
31:27セッションもありありますしあとその
31:29アプリレイヤもですねこうどう使っていく
31:31かっていうのは今日このここの場所で
31:34エンタメとか教育とかどんどんバーチカル
31:36に切られたセッションがあるので是非聞い
31:38ていただければと思いますけれどもまあと
31:40全体闘技まであと10分っていうことなの
31:42であのまそうは言っても全員に関係がある
31:47ことと言うとですねま環境AI技術によっ
31:52て劇的に環境が変わっていくんじゃないか
31:55と私も捉えていますつまり近未来何が
31:58起こるのかここはですね本当にいろんな
32:00ビューがあって人によって言うことが違う
32:02とで誰も本当の未来分からないものの
32:04かなり重要な変数として我々の前にわって
32:06いるという極めて不可性高いですね
32:09タイミングで我々はこうベンチャーという
32:10ことをやってるわけですけれども是非ここ
32:12の議論最後10分ぐらいしたいなと思って
32:15ますここは誰からでもいいですけれども近
32:17未来ま別にこれを近未来を5年3年10年
32:2015年色々あると思いますさんどうですか
32:23そうですねその2022年に見たその結果
32:26から見てもう次の15年でまさにその
32:29ヒューマノイドですね多分最終的にはで僕
32:32はその4つのステージに今分けててで1つ
32:34目のステージはテキストの自動的な理解だ
32:37からま通として使うチャットGPTとか
32:40ジェミないとかそういうモデルがま言語を
32:42理解するで2つ目は動画生成あその動画と
32:47か音声だから本当に現実世界の情報を
32:50ロスレスでただインターネットのテキスト
32:53だけじゃなくてそれも理解するでも結局は
32:55自動的なツールとしてのエージェントだ
32:57からそれが今例えばGPT4とか
33:00Googleもそのプロジェクトアストだ
33:01とかで3つ目は能動的な
33:04エージェント自分がそのパソコンでできる
33:08全てのこと思考の連鎖から考えとかまたは
33:11誰かにその人にコールして何か聞くとか
33:15それを全て能動的にできるエージェントだ
33:17からパソコンデジタル世界を全てできる
33:19エージェントそして4つ目がま
33:21ヒューマノイド現実世界でもそれと同じ
33:23音波できるエージェントで僕は3週間目に
33:26いくらっていうその国際会議にて大体そこ
33:28のMITの教授とか僕のその以前の友達と
33:31かと話すとも普通に多分15年ぐらいで
33:35できるってい風に僕たちはから見ててその
33:37そのステージ4のやつはでステージ3は人
33:41のなんか何10%までは結構多分早く行く
33:44と思うんですよねうんただその100まで
33:46に行くにつえて色々とそのすごいそうです
33:50ねなんかデータのその質とかそういう不足
33:52が問題になってくるんでただ結構使える
33:55やつはも多分出てくるんですよだからそれ
33:57がうん1つのタイかなと思ってますもう
33:59少しその現実的に見たいっていうのは今
34:03分かってきたのはやっぱこの再現性なん
34:05ですよねだから例えば1社が先に出しても
34:08例数ヶ月内にもう1社が同じようなやつを
34:11も出してくるそういうようなとこになって
34:13くるんでだけどやっぱ期待値の方が圧倒的
34:16にその実用力は上なんですよねでどういう
34:18ことが起こってるかって言うとただその数
34:20週間数ヶ月を競うためにまどんな手段でも
34:24使って勝つっていうで多分その僕が主に
34:27そのスーパーラメンチームがやめた理由
34:29ってのはその今の実現されてる性能では
34:33なくてそのこの競争が激しすぎる中で
34:38ちゃんとみんな責任を持ってやればみんな
34:41この人類は実際このテクノロジーからえ
34:44音響を受けられるけど今こういう風に金が
34:48入りすぎててその数値がをきぐために
34:51どんな手段でもなんか使っていいみたいな
34:53風調になってるんでそれはやめましょうっ
34:56ていうそこを
34:58言ってる方が多いかなと思いますでちなみ
35:00にスーパーバレントリートのリーダーだっ
35:02たイリアサバーさんって人は僕の9年前の
35:05Googleの女子だったんで色々と彼は
35:07本当にあすご優しい人だと思いますあここ
35:12優しい方がそう今言われてるということ
35:13ですねはいけさん今なんか喋ろうとされ
35:17はいあのま近未来の話ですよね何を持って
35:19近未来とするかっていうのが分かんない
35:21わかんないいっていうかその人によって
35:23定義が違うと思うんですけども本当に近
35:24未来っていうのももう数年単位っていう
35:26ことで言うとおそらく2つあって1つが
35:30あのなんだろうまやっぱり人間を中心とし
35:34たま生成AIみたいなところていうのがは
35:37まかなり来るだろうと思っていて今話し
35:39ありましたけどボイスですね音声に関して
35:41はまかなりもうあの実実用化の近いま近い
35:45というかもできるとこまで来ていてあの
35:47この前のあのGPT4の発表会でもあり
35:50ましたけどもボイスはかなりまあなんて
35:51いうかなまこれは業務に使えるなという
35:54レベルに近いところまでま来ていると思う
35:55んですよねでま結局でももその裏側で話す
35:58内容の方がクオリティ上がんないと結局
36:00ボイスだけ良くてもダメなのででそれで
36:03合わせ技でどこまで持ってくのかっていう
36:05ところなんですけどもで動画に関しても
36:07本当に強弱の本当にクリエティブな映画を
36:09自動的に100%生成するとか無理だと
36:11思うんですけどしばらくはどちらかって言
36:13とやっぱり人間中心ってってのは要はまあ
36:16なんて言うかなYouTuberが話し
36:17てるみたいな動画とかの生成であれば
36:19そんなに難しくないのでまそういうそのま
36:22あくまでも人間を中心にさせて人間と人間
36:25が対話していくみたいなところに関しては
36:27まかなりあのもう近いなっていう風に思い
36:30ますでもう1つがまさっきあのえっと科学
36:34研究の話がありましたけれどもその今やっ
36:36てるその生生杯なこののラージランゲージ
36:38モデルっていうのはこれあの人間の言語を
36:42トク化するしてそれをニューラー
36:44ネットワークに食わせて学習したりとか
36:46生成したりしてるんですねでもこれって
36:48アーキテクチャー的に全く人間の言語に
36:50依存してないんですよってことは何なの
36:52かって言と別に人間の言語である必要ない
36:54んですよねでそうするとその科学研究とか
36:56で行るは生物学とかのとかのその研究とか
37:00もっと複雑な構造を持ったあの言語みたい
37:03なものがあるとでそういうものをですね
37:06研究していくっていう方でかなりま大きな
37:09イノベーションが起きてくだろうと思って
37:10いてでその中のま今言語って言葉使いまし
37:12たけどその中にはま生物学の例えばその
37:15細胞の中のタンパ質がどうなってるか
37:16みたいな話とかも含まれるわけですよで
37:18そういうところの研究ってものすごい加速
37:20してくだろうなと思っていてつまり人間の
37:22言語むしろ人間じゃないものの言語って
37:25いうものをLMってものを使って探索して
37:27くっていうのはすごく可能性があるという
37:29風に思ってますはいえっとですね近未来
37:32ってことなんですけど一言で言うとですね
37:34人間の脳はニューラルネットワークです
37:36からっていうことなんですねだからあの
37:41人間にできてAIにできないことみたいな
37:43問がよくあるんですけどいや人間も
37:45ニューラルネットワークなんですよって
37:47いうですねうんまことま自然が作った
37:49ニューラルネットワークですけどなので
37:51基本的には人間ができてAIにできない
37:54ことっていうないはずなんですねでま
37:57シリコンバレーのま人たちとかまAIの再
38:00先端の人はま基本的にそう思ってると思い
38:03ますし現状今今で言うと先ほどお話しした
38:06ようなそのラグのところとかまなんかいく
38:08つか技術的な問題があるよねってとは思っ
38:11てますけどただ別にここまで進めてきたの
38:14も自分たちだしこの先も進めることが
38:16できると思ってるのでまそんな限界はま
38:20いずれ相番突破すると思っているでそう
38:23するとま近い将来人間にできてAIにでき
38:27できないことはなくなるっていうところ
38:29まで行くでしょうっていう風にま自然に
38:31思うわけですねでそうした時にじゃあこ
38:34れってどうなるんのかって言うと多分次の
38:36派遣争いが起こるとまAIっていうですね
38:40また全く違う種のパワーをも誰が持つのか
38:44とかですねまそこに対してどういう風な
38:47じゃあルールを作らないといけないのかと
38:50かまそういう風なあのま新しい力の構造が
38:55できるに決まっていてでそこをま見てます
38:59よねていうま1番先では多分そういう感じ
39:02になってるんじゃないかなと思いますね
39:04ちょっと時間があれなので一旦全体闘技に
39:07開かせていただいて最後そのまそういう
39:09世界においてもですねそのお3人のこの
39:12企業家の方々がね私あの自分でやられて方
39:16全員企業方だと思ってるんですけどどうし
39:18ていきたいのか最後で閉めていただければ
39:19と思ってますがま一旦ちょっとあの全体
39:22闘技に映ればなと思いますなちょっとお3
39:24方にご進まらる方挙手いただいて
39:28じゃはいえ今回のテーマのAI革命を
39:33チャンスに世界に挑むということで皆さん
39:35から1つね企業家にアドバイスをするとし
39:38たらこういうのやった方がいいよとかこれ
39:41考えた方がいいよ1つだけもしとしたら何
39:44をあのアドバイスいただけるかお願いし
39:46ます
39:48はい何個か取りますどうしますはいえっと
39:52人材のクオリティの地域さについて
39:54ちょっとお伺えしたいですえっと私の会社
39:56あの日拠点があってちょっとソフト
39:58ソフトウェアのチームどちらで気づいて
40:00いくかっていうのをちょっと考えてまして
40:01ご意見いただければと思いますお願いし
40:04ますじゃ最後もう1つじゃあお話
40:08ありがとうございました金谷でございます
40:10さっきのあのプロダクトとかUXみたいな
40:12話があったと思うんですけどもその話と
40:14こう社会実装みたいな話の時間軸ってまた
40:17別で議論されてると思うんですけども社会
40:19実装の側に寄せた時の皆さんの中のこう
40:22社会実装が進むためのトリガーとか時間軸
40:24とかについてもしお考えあれば聞きたい
40:26ですはいじゃそれぞれひあの何かに絡めて
40:30喋っていただければと思いますはいじゃあ
40:32僕からその1つその日本について重要な点
40:36は僕は世界の情報の999%は人の中に
40:40あると思ってますでそれはその人と有効な
40:43関係そして信をえてからじゃないと
40:44引き出せないで僕はGPT4とま
40:48ジェミナイの両方の論文の作者です世界に
40:51多分5人しかいなくてだま結構知ってるし
40:54僕のそのエンジェル投資も知ててでまその
40:56うち
40:57場はまスタンフォードがバけれの本当その
41:00中でもトップのAIの人たちとのそのの
41:04会社に投資してますでやはりその再現性が
41:08あるってことはいろんなプレイヤーが出て
41:10くるだけど結局最終的に成功するのはそこ
41:13でトップ1%の情報を持ってる人たちなん
41:17でで僕はこういうところに来てまさにその
41:20日本の頃は全然詳しくないのあまだ詳しく
41:22ないので皆さんからその日本の本当のま
41:24そのなんかそうですねなんか999%そう
41:27いうその情報を知りたいのと同時に僕から
41:30もそのま皆さんに多分提供したいその提供
41:33したいのが僕とかまた他の人とアクティブ
41:36に繋がってその世界で見たAIでのその
41:40重要な情報を取っていってくださいはいこ
41:43いうリアルの場が大事であるということで
41:44はいであとちょっともう1つ彼のその質問
41:46何がトリガー僕トリガー日本だと思うん
41:49ですよそのUXとAiので松尾先生も言っ
41:52て日本は本当にこの1年間最前提を続け
41:54てる世界的に見てもこのAIに対して社会
41:58的な需要あま英語ITAIそのその知識を
42:02ま生成において一気に生産性を上げるとが
42:06またそのそうですねその面白いもの新しい
42:08ものよのはすごく柔軟なそういう発想とか
42:11だから僕は結構その日本市場まさに日本
42:15市場を見てる皆さんがこの生を世界的に見
42:18ても実装するトリガだと思ってますまず
42:21あのまAI革命世界にってことで
42:24アドバイスですけどもえっとですね1つ
42:26あの僕が今やりたいというかあの思って
42:31いるのが東南アジアの国と連携してま
42:35アジアのllmを作るってことなんですね
42:38でえっとこれま日本があのGPUをま増強
42:42したり開発者を育ててきたおかげで色々と
42:45連携できる状況が整ってきていてそうする
42:48とですねまアジアのまいろんな例えば
42:51インドネシア語とか大後とかベトナム語と
42:53かですねまインドのまあのヒド語とか
42:56いろんな現を行ったり来たりできるような
42:58まそういったllmをえみんなで作り
43:01ましょうとでそうなると何ができるかって
43:03言うと例えば日本語で開発したアプリが
43:05非常に自然な形でえ別の言語に翻訳され
43:09たりあとそのガードレールのシステム含め
43:11てですねあのそのまま提供しても問題ない
43:14ような形でまできるようになるかもしれ
43:16ないとでそうすると一気にマーケットが広
43:18がるっていうことなのでま是非ですねま
43:21そういうのにをま見越してですねあのま
43:25アジア全体をターゲットにしたビジネスを
43:27考えてもらえると嬉しいと思いますしまた
43:29こういった動きに是非協力していただけれ
43:32ばと思いますそれから人材のクオリティに
43:34関して僕日本は結構高いまシェンさんも
43:37そうですし例えばえジェミ内のリード
43:40エンジニアの1人が松尾県で実はあのの
43:43卒業生だったりしてですね結構あのすごい
43:46人いっぱいいるんですけどもしかもそれが
43:48ですね今円安でめちゃくちゃ安いっていう
43:50ことであの国内でやっぱチーム作るのは僕
43:53はすごいお得なんじゃないかなっていう風
43:56に思います
43:57あと社会実のところはやっぱりその法律と
44:00かですねルールの話と合わせてやらないと
44:03いけなくてやっぱ僕はスタートアップが
44:05何か政治家に働きかけてここのルールを
44:08変えてよっていうのはちょっとおかしいと
44:10思っててむしろ国が先回りしてそこを変え
44:12てですねスタートアップにどんどん活躍し
44:14てねって言うようにならないといけないん
44:16じゃないかなというそんな風に思ってます
44:18あちょっとけさんじゃ僕は先ねえっとはい
44:223つ質問あったんでまあのアドバイスが
44:25あるとするとさんがしょっちゅうってる
44:28ことですけどまず自分で触るってやつです
44:30よねでだけどま皆さん経営者って忙しい
44:33からまあ24時間ずっとそなことばっか
44:35やってるわけにいかないから若い
44:37パッションがある人このAIの料金に対し
44:40てをま雇ってその人もと一緒にやってくっ
44:43ていうのが多分すごく良いと思うんですよ
44:46で過去のまあの経験とか知識とかって
44:49ほとんど今の状態では役に立たないのでま
44:51シェインさんに代表される今生生を検し
44:53てるのって20代30代なんですよねなん
44:55で僕もあなんですけどももう全然世代が
44:58違うんですよだから若い人を近くに入れて
45:01でその人たちと一緒に勉強してやってくっ
45:03ていうのがまおすめですだから僕もそう
45:06いうことをやろうとしてますで2つ目のま
45:08日米でどういう風にソフトのチーム作る
45:10かっていう点についてはあのまアメリカの
45:13今今シリコンバレーとかでえっとAI系の
45:16人を採用するとかにとてつもないことに
45:18なっていてまなんか一声なんか1ミリオン
45:20みたいなオーダーの人たちも結構出てきて
45:23いてなのでまあんまり銀的じゃないのでま
45:26日本で優秀な人を採用していくもしくは
45:28海外で優秀な人をあの東京で働きたい
45:32みたいな人をま少し市場価格よりも日本の
45:36市場価格も高めに採用しると間ぐらいを
45:38取ってやるっていうのはますごい賢くてま
45:40魚AIとかはまあのそれこそねデイビッド
45:43ハーとかが東京で持ってるっていうのは
45:45やっぱりこうなんかシリコンバレー高
45:47すぎるよねみたいなところもあってだけど
45:49優秀な人たちはあの日本にいるしかつ
45:53世界中から東京に集めてこれるそういう
45:55魅力的な街だよねっていうことをみんな
45:57分かっているという意味で言うとそういう
45:59風になったらいいなという風に思ってます
46:01でえっと3つ目が社会実装の時間軸なん
46:04ですけども僕はまあの結構あの早いなと
46:08いう風に思っていてで重要なことはま
46:10繰り返しなりますけどもそのAIだろうが
46:12AIじゃなが変わらないとこってのは顧客
46:14が何を求めてるかっていうことを理解
46:16するっていうところでなのでそれさえ
46:18できればまさっき言ったコパイロット的な
46:20やり方でかつまGPUの価格の部分が
46:2410/とかに将来僕は下がるだろうと思っ
46:26ているののでまむしろちょっとそういう風
46:28にしていこうと思っているのでまそういう
46:30ことができる瞬間とかにかなり多くの社会
46:33実装が生えてくるだろうという風に思って
46:34ますじゃ続きましあじゃあどうぞ
46:38ありがとうございますと議論の中でライフ
46:41サイエンスあのバイオテクノロジーていう
46:43キーワードがないっていうことに非常に私
46:46はあの懸念というか違和感というか非常に
46:50日本強い領域なのででその組み合わせに
46:52ついてどう思いますかっていうのが質問
46:54です他の方
46:57げてればバきます大丈夫ですかどうぞあ
47:01バイオセンス本当に素晴らしいと思って
47:02ますでGoogleは例えばその点でま
47:04アルファ4とかあとはそうですねそのメル
47:07パルあメルジェミナイとかそういうのも
47:09色々出してであとなんか日本で結構面白い
47:12そのソニの北野さんがやってるのが
47:14ノーベルテリングチャレンジって言ってま
47:16AIにそのノーベル賞取らしてその段階を
47:20そのAIと察しられずに取らせるって今
47:22チリンテストノーベル賞を組またやつとを
47:25やっててだからでしかもそのサイエンスは
47:27僕もさっき言ったように人人を超えられる
47:30客観的な世界が評価してくれるんで人じゃ
47:32なくてだから人をその圧倒的に超える
47:36スピードでできる可能性があるんでで日本
47:39の性かかってるんでぜひ押してください
47:40ありその大系モデルて人がフィードバック
47:43してますけどサイエンスって現象が
47:45フィードバックしてくるってこかと思うん
47:47ですけど逆にどうやってこうトレーに進化
47:51させるまその最初はそのやっぱロボットの
47:54なんかラボのそういう実験とかパペットと
47:56かそういうのをロボットでそこも日本が
47:58強いんですよだから日本はもうそのその
47:59サイエンスを求めとする基盤も持ってるん
48:02ですよねそこのハードの部分をだからロで
48:05じゃちょっと最後7分ぐらいでなので参方
48:09にですねま今のと絡めていただいてもいい
48:10ですしあの非常にま今日ですねいろんな
48:13議論が出たと思うんですけどもまかなり
48:15こう多層構造でいろんなゲームが同時多発
48:18的に動いていてこう完全にこう未来こうな
48:21るって確定してとらまえるのま難しいって
48:22ことでありますけれどもまこういう不確実
48:25な環境に対してま能動的にこう働きかけて
48:28いくってのがま当然人間に残る役割の1つ
48:31になるということでこの本当にいろんな
48:33震源地のど真ん中でやられてるおさ方に
48:35最後ですねまご自身としてこの深々な時代
48:38にこう何をやっていきたいのかていうの
48:40こうをですね少し語っていただいて閉めれ
48:42ばなと思いますちょっと誰から行き
48:44ましょうかじゃあ1つはそうですねその
48:46まず皆さんなんか是非その受信を持って
48:49くださいっていうのは日本はすごく優秀で
48:51あすごく細く考えられますあるそうですね
48:55なんかミーティングでまそうですねMIT
48:57のNBAと日本の人が話しててMITの人
49:00は話すことはすごく略ですごくちょっと
49:02浅かったんですよねで日本のそこになんか
49:0530代の女性がいてその人が日本の上司に
49:08ファントした時にその浅い内容を90%
49:11情報を与えてトトしてで日本の人はさすが
49:15MTだなっていう感じでやってたんで
49:18すごい優秀なんでその是非その自信を持っ
49:21てくださいでちゃんとすれば勝てますで
49:25松尾先生が言ったそのアジアはすごい
49:27狙い目でその僕は今そうですね主にやっぱ
49:29開発の震源地っていうのはシリコンバレー
49:32ニューヨークそしてヨーロッパなんで日本
49:34と実がひどいんですよ特にニューヨークな
49:3712時間なんでもうほとんど僕なんか朝の
49:396時とかなんか起きてミーティングとかし
49:41てるんでだからまアジア全体をカバー
49:44できるこのま時差っていうところを活用し
49:46てやるのはすごくいいと思っていますで
49:49最後に多分僕が1つ言いたいのは本当に
49:52まさに足りないのは情報とその視点なん
49:55ですよねで過去の10年12年間の新相
49:58学者で何が起こってるかだから世界にとっ
50:01て生成アってのはチャットGBじゃなくて
50:04その10年前から起こってるんですよね
50:06それをちゃんと経営者の皆さんが理解する
50:09そしてそれを次の10年間まさにそこの
50:13トップソとの情報をやり取りしてやれば
50:15成功できるんでま是非頑張ってください僕
50:19そのま個人の話としてどういうことをやり
50:23たいかっていう話で言うともちろんその
50:25スマートニュースとしてAIをあの推進し
50:27てくっていうのはあるんですけどそれに
50:28加えて僕の個人的な興味関心で言うとま
50:32意識ですねでえっと意識の研究が進むと
50:36いいなという風に思っていて僕元々大学院
50:39時代あのニューラルネットワークの研究
50:41やったんですよ選95年から8年ぐらいか
50:45な学部収支の時はニューネットワークやっ
50:47てまさにリカレントニューラネットワー
50:48クっていうなんかトランスフォーマーに
50:49リプレイされたやつやってたんですけども
50:51そのま僕は今でもでもリカレントはまだ
50:54可能性があると思ってるんですけどそれで
50:55そういうことやってたんですけどその時に
50:57何をやりたかったのかっていうとそのま
51:00どちらかと人工知能といるかは意識なん
51:02ですよね意識の謎を解明したいっていうの
51:04があってで今そのAIが出てきてLMが出
51:07てきたことによって実はそのそっちの2つ
51:09の領域が少し融合し始めていて意識研究の
51:12人たちがまAIをあの使い始めたりとか逆
51:16にそのAI研究者がいやこれ意識の問題
51:20考えないといけないんじゃないのっていう
51:21風に思い始めたりして結構その2つの
51:23コミュニティが少しずつなんていうかな
51:25クロースオーバーしていとで今度assc
51:29っていうあの意識の世界的な国際会議が7
51:31月の2日から5日まであってまそれこそ
51:34トニとか意識研究者とかあとはデイビッド
51:37チャルマとか意識の超一応な研究者が
51:39世界中から当期に集まってくるんですよね
51:41まこういうところとかでやっぱりそのAI
51:43の波っていうのがまかなり発展してくと
51:46面白いなっていう風には思っていますで
51:48もう1つは元々僕人工生命の研究をやって
51:51いるのでその中でオープンエンデ
51:53エボリューションていう概念があって
51:54つまりオープンエンドの進化ですねつまり
51:57常に新しいことが起き続けるようなその
51:59進化的なメカニズムってどうやったら
52:01できるのかとで生命はま40億年ずっと
52:03進化し続けてるわけなんだけどもその
52:05スタティックではなくて常に新しいことが
52:07起きていくような仕組みってどうやって
52:08作れるのかっていうことの研究分野がある
52:10んですよねでさっき言った魚Aの
52:12デイビッドハートかそっちの方の
52:13コミュニティもいるしGoogleの
52:14DEEPマインドの中にもオープンエンド
52:17なあのインテリジェンスの研究チームて
52:19あるんですけどもここはすごく面白くて
52:21いかに新しいことクリエイティブなことを
52:23作り出すシステムが作れるのかまこの辺の
52:25話とま意識の話っていうのもがあのもっと
52:29発展していくといいなとでそうするとま
52:31あのちょっとビジネスの話とあんまり関係
52:33なくなっちゃってますけどもあの面白く
52:35なるんじゃないかなっていうのは僕の1番
52:37強い個人的な関心です
52:39はいはいえっと僕はですね
52:42えっとあのま今日本のAIはま最前集を
52:47差し続けてるっていう風にあのお話しし
52:50ましたけどまこれをですね続けていきたい
52:51なと思ってますで僕ですねもう昔からそう
52:54なんですけど戦略で負けて戦術で勝つ
52:57みたいなのがめっちゃ嫌いなんですねで
52:59あのなんか日本それが多いんですよで戦略
53:03で負けてるのになんか個人が頑張ってそこ
53:06だけ捉えてすごいですねみたいな話が多く
53:09ていやこれもう戦略で負けてる時点で負け
53:11ちゃうみたいなですねことをいつも思うん
53:14ですけどもだからそういう風にですね
53:16やっぱり戦略で負けてるのを個人の努力で
53:18ななんかちょっとだけ取り返すみたいな
53:20じゃなくてそもそも戦略で結構勝ってるよ
53:24ねとだから多少ヘマしてもま勝ちは勝ちだ
53:27よねっていうところに持っていきたいと
53:28いう風に思ってますでまそういう意味では
53:31ですねあの今のところうまくいってると
53:33思いますしこれもこれからもずっとやって
53:34いきたいとえま良い手を取り続けていき
53:37たいとであのちょっといくつかお話したい
53:40のが1つがですねあの今国全体で
53:42スタートアップをですねもっと盛り上げて
53:44いこうっていう動きが相当出てましてあの
53:47昨日も新しい資本職実現会議っていうので
53:49実行計画スタートアップについての施策が
53:52相当書き込まれてんですねただあんまり
53:54ですね皆さんご存知ないと思うんですよよ
53:57であのスタートアップの方がそういう政治
53:59とかですね政策について言う場面って
54:01あんまり少なくてただもっと言った方が
54:03いいと思うんですねであの性格G1は政治
54:05家の方も多いんでま是非ですねそういった
54:07中でもっとこうした方がいいんじゃない
54:09かっていうのですねま言っていただきたい
54:11し見ていただきたいと思いますそれから
54:13えっと先ほどアジアの話しましたけども
54:15それ以外もですねロボットとか医療とか
54:17ですねリーガルとか金融とか製造とかです
54:19ねいろんな領域で相当今生成派に関しての
54:22チャンスが広がってると思いますでしかも
54:24日本国内だけじゃなくてですねえまアジア
54:27グローバルを含めてですねえマーケットが
54:29広がってるっていう中でま是非ですねあの
54:32これあの是非成功させていただきたい今
54:34までなかなか国内のですねえ
54:36スタートアップがグローバルに通用するっ
54:38て難しかったんですけど今できる局面に
54:40なってきてると思いますのでまそういう
54:42意識持ってですね是非あの成功例をですね
54:44どんどん作っていっていただきたいなと
54:46いう風に思ってますはい以上ですじゃ最後
54:4830分閉めさせていただきますが最後お3
54:50方から出た共通校としてはま異分野を融合
54:54して交流するっていうキーワードが全部
54:55混ざってたよ気がします今いろんな分野が
54:58AIと絡み始めて学問分野も縦に分れた
55:02ものが混ざり始めてるとでま政府の中でも
55:05スタートアップの議論がすごいなされてい
55:07てま政府とスタートアップの議論国を超え
55:09た議論っていうところ非常に重要になって
55:11くるということになってくると思うのでえ
55:13是非ですねあの今日いろんなセッション
55:15あると思うのでこういう場も活用しながら
55:17あの色々議論していければなと思います
55:19じゃ最後にあのこのおさ方にですね白書を
55:22盛大な拍手をお願いいただきます
55:24ありがとうございました
55:27[音楽]
55:43[音楽]
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東大・松尾研トップが激白「熾烈なAI開発競争」の裏側。”負け組ニッポン”に残された勝ち筋とは？【ホリエモン×松尾豊】
Sex Neuroscientist on the Scary Future of Sex Robots
安野貴博氏、けんすう氏が語る、エンタメ業界におけるAI活用
OpenAI CEO Sam Altman and CTO Mira Murati on the Future of AI and ChatGPT | WSJ Tech Live 2023
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