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Google CEOの元CEOであるEric Schmidtは、「Googleの従業員でもありません」が、少し前にスタンフォードでそれを共有しました。
シェアは、スタンフォードのオンラインクラスYouTubeの公式アカウントにアップロードされたビデオとして撮影されました。
意見はあまりにも直接的で、言葉が現実的すぎるため、シュミットの共有はニュースに載っています。
スタンフォード大学の公式アカウントはすべてのビデオを隠しました。
最後に、シュミットは電子メールインタビューで「エラーの発言」について謝罪しました。
有名なテクノロジーブロガーlanxiSchmidtが共有するTLDRが共有する重要なコンテンツが要約されています。SchmidtのフルタイムのQ＆Aも記事の最後に添付されています。
なぜGoogleはAIの分野でOpenaiによって抑制されているのですか？Googleは、従業員を早めに家に帰り、仕事のバランスをとることが競争を獲得するよりも重要だと感じているからです。従業員が週に1日しか働かないように会社に来る場合、Openaiまたは人類と比較するにはどうすればよいですか？
Muskを見て、TSMCを見てください。米国の博士課程の学生は組立ラインに行きますか？
私はかつてNvidiaのCudaが愚かなプログラミング言語であると思っていたように、多くの間違いを犯しましたが、今ではNvidiaの最も素晴らしいモデルはCudaで実行され、NvidiaのGPUのみが組み合わされていますそれは他のチップで揺さぶることはできません。
また、Microsoftがそのような小さな会社に協力することができたとき、私は信じられません実際にはすべて官僚的であり、すべての闘争がビジネスを始めています。
ティクトクは、将来アメリカ人にビジネスを始めることができれば、急いでやることができます。最もトップの弁護士を雇うためのお金は、あなたがあなたのお尻を拭くのに役立ちます、そしてあなたがそれをしなければ、誰もあなたを訴えません。
OpenaiのStargateは、その宣伝中に1000億米ドルの費用がかかると述べましたが、実際には3,000億米ドルを獲得できない可能性があります。将来のカナダとの良好な関係は、豊富な水と電気の資源を持ち、労働力を十分に持っています。
ヨーロッパはなく、ブリュッセル（EU本部の場所）が技術革新の機会を破壊しています。 ‘同盟国、そして米国は中国を失いました。
オープンソースは非常に優れています。歴史上のインフラストラクチャもオープンソースの恩恵を受けていますが、AI業界のコストが高すぎると、フランスの大きなモデルのミストラルが得られません投資すると、すべての企業がメタのような吸盤になることができるわけではありません。
AIは、豊かな人をより貧しくします。これは、技術的なリソースのない国の間のゲームです。
AIチップスは、高出力の価値があるハイエンドの製造業に属しますが、雇用を促進する可能性は低いですそして、汚いので、製造業では、Appleは大規模な人々を雇う必要がないため、MacBookの生産ラインをテキサスに戻しました。
歴史的に、工場に電力を導入した後、蒸気エンジンよりも生産性が生まれませんでした。今日のAIは、オリジナルの力と同じくらい価値がありますが、現在、組織の革新が真に大きなリターンを達成する必要があります。
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1。未来を変える3つのAIテクノロジー
ホスト：短期的にAIの発展についてどう思いますか？あなたの短期的な定義は、次の1〜2年でなければなりませんよね？
エリック・シュミット：物事は速すぎて、6か月ごとに将来についてスピーチをしなければならないように感じます。ここにコンピューターサイエンスの専攻はありますか？100万のトークンのコンテキストウィンドウとは何かを説明できますか？
観客：基本的な意味は、プロンプトに尋ねると、100万個のトークン、100万語、または同様のものを使用できることです。
エリック・シュミット：したがって、百万のトークンは、100万語の長さの質問をすることができることを意味します。
観客：はい、私はこれが現時点でジェミニにとって大きな方向性であることを知っています。
ジェミニの公式ウェブサイトの紹介（没入型翻訳のおかげで、中国の翻訳はプラグイン効果です）
エリック・シュミット：いいえ、彼らの目標は1000万に達することです。人類は200,000に達し、まだ成長しています。目標は100万以上であり、Openaiに同様の目標があると考えられます。誰かが私たちに技術的な定義を与えて、AIエージェントが何であるかを説明できますか？
観客：AIエージェントは、オンラインでタスクを実行し、お客様に代わって物事を購入し、さまざまな同様の操作を行います。
エリック・シュミット：したがって、エージェントは特定のタスクを実行するものであり、別の定義はメモリ関数を備えた大きな言語モデルです。別の質問をしましょう、コンピューターサイエンスの学生、誰もがテキストからアクションとは何かを説明できますか？
観客：テキストをより多くのテキストに拡張し、テキストを入力し、AIがテキストに基づいて操作をトリガーすることを意味します。
エリック・シュミット：別の定義は、言語をPythonに変換することです。これは、私が生き残り続けるとは思わなかったプログラミング言語です。しかし、今ではAIのすべてがPythonで行われています。最近、Mojoと呼ばれる新しい言語がリリースされたばかりで、最終的にAIプログラミングの問題を解決するようですが、Pythonの状況下で生き残ることができるかどうかも確認する必要があります。
別の技術的な質問をしましょう。他の企業が困っている間、Nvidiaが2兆ドルに値するのはなぜですか？
観客：技術的な理由から。これは主にコードの実行の最適化によるものだと思います。現在、ほとんどのコードは最適化された環境で実行する必要があり、現在NvidiaのGPUのみがこれを行うことができます。実際、他の企業はさまざまなテクノロジーを開発する能力があり、最大10年間のソフトウェア開発の経験を持っている可能性がありますが、機械学習に特化したチームはありません。
エリック・シュミット：私はCUDAをGPUのC言語と見なしたいです。これは私のお気に入りの理解方法です。それは2008年に生まれました、そして私はいつもそれが悪い言語だと思っていましたが、それは主流になりました。現在、オープンソースライブラリの完全なセットがあり、すべてCUDA向けに高度に最適化されています。これは、これらの技術スタックを構築するすべての人によって無視されます。私たちはそれをVLMテクノロジーに加えて、他の同様のオープンソースライブラリと呼んでいます。これらはすべてCUDA向けに最適化されています。これは、競合他社が複製するのが難しいです。
上記はどういう意味ですか？
翌年には、より大きなコンテキストウィンドウ、エージェント、テキストへのアクションの機能が表示されます。それらが大規模に適用されると、少なくとも私の意見では、私たちが今見ているソーシャルメディアの大きな影響よりも影響がさらに大きくなります。コンテキストウィンドウでは、短期のメモリとして使用できます。非常に大きくすることは衝撃的であり、技術的にはサービスとコンピューティングは非常に複雑です。
短期的な記憶の興味深い点は、20冊の本を読んで、これらの本のテキストをクエリとして入力し、本が何であるかを伝えることです。人間の脳は中央の部分を忘れます。現在、基本的なLLMエージェントを構築している人がいます。たとえば、彼らの働き方は、化学の内容を読み、化学の原則を発見し、それをテストしてから、彼らの理解に結果を追加することです。これは非常に強力です。
3番目のポイントは、私が言及したアクションへのテキストです。たとえば、政府は現在、ティクトクの禁止を検討しています。それが起こるかどうかはわかりません。Tiktokが禁止されている場合は、LLMに言うことをお勧めします。Tiktokをコピーし、すべてのユーザーを取得し、すべての音楽を取得し、私の好みに参加し、30秒以内に生成して公開します。1時間以内に火災がない場合は、同様のアプローチに変更すると、これがコマンドです。バンバンバン、それはすぐに行われます。
わかりますか？任意の言語からデジタル命令を直接生成できる場合、これは基本的にこのシナリオでPythonが行うことです。誰もがあなたが尋ねるように働くことができるプログラマーを持っていると想像してください、そしてもはや私のために働いていないが、不従順な人たち。（笑）プログラマーは皆、私が話していることを知っています。ar慢ではなく、それほど多くのお金を払わずにあなたが求めることをするプログラマを想像してください。そして、これらのプログラマーは無限に利用可能です。そしてこれら…
ホスト：今後1〜2年以内に実現されます。
エリック・シュミット：すぐに実現されます。私はそれらが次のテクノロジーの波で起こると確信しています。
リスナー：拡張コンテキストウィンドウ、プロキシ、およびテキストからアクションの組み合わせは、想像を絶する効果があると述べました。まず、なぜこれらの組み合わせが重要なのですか？第二に、私はあなたが未来を予測することはできないことを知っていますが、なぜこれが私たちの現在の想像力を超えていると思いますか？
エリック・シュミット：それは主に、拡張されたコンテキストウィンドウが適時性の問題を解決できるためだと思います。現在のAIモデルは、6か月の準備、6か月のトレーニング、6か月の微調整を含む約1年かかります。そのため、常に少し遅れています。ただし、拡張コンテキストウィンドウを使用すると、最新情報を入力できます。これは非常に強力で、Googleのようにリアルタイムで更新できます。
エージェントモデルについては、例を挙げます。私は財団を構築し、非営利団体に資金を提供し、彼らは化学を学ぶための大規模な言語モデルに基づくシステムであるChemcrowと呼ばれるツールを使用してプロジェクトを開始しました。彼らはこのシステムを使用してタンパク質上の化学仮説を生成し、その後、研究室は夜間にテストを行い、システムは引き続き学習します。これにより、化学および材料科学の分野における研究の進歩が大きく加速しています。
「テキストからアクション」は、多数の安価なプログラマーによってもたらされる効果として理解できると思います。しかし、私たちは誰もが自分のプログラマーを持っているときに何が起こるかを本当に理解していません。
Googleが気に入らない場合など、シナリオを想像できます。Googleの競合他社を作成し、Webページを検索し、インターフェイスを構築し、生成AIを追加して、30秒で実行してください。Googleなどのこれらの確立された企業は、そのような攻撃によって脅かされる可能性が高く、私たちは見るでしょう。
2。「私はもはやGoogleの従業員ではありません。」
ホスト：あなたは長年Googleで働いていて、彼らはトランスアーキテクチャを発明し、ピーター（Google Researchの元工学ディレクター、Peter Norvig）は主要なものの1つです。ピーターやジェフ・ディーンのような賢い人々に感謝します。しかし今、Googleはイニシアチブで利点を失ったようで、Openaiは追いついています。AnthropicのClaudeは、私が見た最新のランキングにあります。私はSundar（Sandar Pichai）に尋ねましたが、彼は私に明確な答えを与えませんでした。たぶん、そこで正確に何が起こったのかについて、より明確または客観的な説明があります。
エリック・シュミット：私はもはやGoogleの従業員ではありません。率直に言って、Googleはワークライフのバランスにもっと注意を払っており、早めに仕事を辞め、自宅で働くことは戦いに勝つよりも重要なようです。スタートアップの成功の秘密は、従業員が一生懸命働いていることです。申し訳ありませんが、とても簡単ですが、それは真実です。卒業後に会社を開始した場合、従業員に週に1日しか会社に来て、ほとんどの場合自宅から仕事をすることはできません。他のスタートアップと競争したい場合、これは機能しません。
ホスト：Googleの初期の状況は、当時のMicrosoftに非常に似ています…
エリック・シュミット：はい。
私たちの業界では、一般的な現象があります。一部の企業は非常に革新的な方法で市場に勝ち、1つの分野を完全に支配していますが、次の段階への移行に失敗しました。
そのような状況はたくさんあります。創業者は重要であり、それは非常に重要な問題であり、彼らは会社の舵取りをしていると思います。創業者は従業員と仲良くして要求するのが難しいことがよくありますが、彼らはまた会社を前進させます。
イーロンの個人的な行動のいくつかは好きではないかもしれませんが、彼が仕事で何をしているのかを見てください。私が彼と夕食をとった日、彼は行き来し続けました。私はモンタナにいて、彼はその夜10時にザイとの早朝のミーティングに飛んでいました。
私が台湾に行ったとき、私はさまざまな場所が異なる文化を持っていると感じました。米国の博士号にこの種の仕事をさせることを想像できますか？ほとんど不可能です。
作業の結果は異なります。私が仕事について非常に厳しい理由は、これらのシステムのネットワーク効果のためです。時間は非常に重要であり、ほとんどの業界では、時間はそれほど重要ではなく、十分な時間があります。コカ・コーラとペプシは常に存在し、2つの間の競争は続き、氷河のようにゆっくりと変化します。
通信会社と協力するとき、一般的な通信契約が署名されるまで18か月かかります。私はこれが長く必要だとは思わない、できるだけ早く物事をするべきだ。私たちは現在、成長と収益のピークにいますが、まだいくつかのクレイジーなアイデアが必要です。
たとえば、MicrosoftがOpenaiと協力することを決めたとき、それが最も愚かなアイデアの1つだと思いました。MicrosoftがAIのリーダーシップをOpenaiとSamのチームに引き渡したのは信じられないほどでした。しかし、今日、彼らは徐々に最も価値のある企業の1つになり、Appleの競争に匹敵します。AppleにはAIにとって良い解決策はなく、Microsoftの戦略が機能しているようです。
3。モデルのギャップは拡大しています
エリック・シュミット：あなたはちょうど、次に何が起こるか、6か月ごとに、私の考えが変動すると尋ねました。私たちは今、奇妙な振動とさらには振動の周期的な変動になっています。現在、最先端のモデル（現在3つのモデルのみ）と他のモデル間のギャップが拡大しているようです。6か月前、私はギャップが狭くなっていると思っていたので、いくつかの小規模企業にたくさんのお金を投資しましたが、今はよくわかりません。
私は大企業と話し始め、大企業は私に言った彼らは、100億、200億、500億、さらには1,000億の資金を必要としています。
ホスト：目標は1,000億ですよね？
エリック・シュミット：はい、それは非常に難しいです。サム・アルトマンと私は良い友達であり、彼はそれには3,000億、それ以上かかるかもしれないと考えています。私は彼に必要な力を計算したと言いました。私は先週の金曜日にホワイトハウスに行き、カナダは良いだけでなく、AIの発明を助け、多くの水と電気資源を持っているので、カナダと良い関係を持つ必要があると公然と言いました。そして、私たちの国には、この開発をサポートするのに十分な電力がありません。
別の選択肢は、アラブ諸国に貢献させることです。私は個人的にアラビアが好きで、長い間そこにいました。しかし、彼らは私たちの国家安全保障規則に準拠することはなく、カナダと米国は協力することができます。
ホスト： それは正しい。したがって、これらのデータセンターは1,000億と3,000億の価値があります。電気は希少な資源になります。
エリック・シュミット：はい。この考えに続いて、3,000億がNvidiaに投資されている場合、どの株を購入するか知っていますか？（笑）もちろん、私は株を勧めていません。
ホスト： それは正しい。より多くのチップが必要になります。Intelは米国政府から多くのお金を稼いでおり、AMDはすべてチップ工場の建設に取り組んでいます。
エリック・シュミット：現場でIntelチップを使用しているデバイスがある場合は、手を上げてください（リスナーが手を上げます）。その独占はここで終わったようです。
ホスト：インテルは確かに独占でした。そして今、それはNvidiaの独占です。それで、CUDAのような技術的な障壁を実行できる他の企業はありますか？数日前に別の起業家に話しかけました。彼は、彼が得ることができるリソースに基づいてTPUとNvidiaチップを切り替えると話しました。
エリック・シュミット：彼には他に選択肢がないからです。彼が無制限の資金を持っていれば、彼はそれがより速かったので、今日は間違いなくNvidiaのB200アーキテクチャを選ぶでしょう。私は何も提案していません、競争はもちろん良いことです。この問題は、AMDのLisa Sueと詳細に議論しました。彼らはまだ改善しています。
4。私たちは巨大なバブルを経験します、その後、市場はそれ自体を調整します
リスナー：あなたはAIの見通しについて非常に楽観的です。この進歩をどのように駆り立てると思いますか？もっとお金ですか？それ以上のデータ？または技術的なブレークスルー？
エリック・シュミット：私は基本的にすべてのプロジェクトを見ています。どちらが成功できると言えないからです。さらに、今では私と一緒にたくさんの資金がやって来ます。その理由の一部は、最近の投資がお金を稼いでいることです。 。彼らは善と悪いものの違いを伝えることはできません。私が理解しているAIは、本当に学ぶことができる種類のシステムであり、それが重要だと思います。
さらに、変圧器アーキテクチャに限定されなくなった非常に高度な新しいアルゴリズムがいくつかあります。私の長期的なパートナーでもある私には、パリでスポンサーになった新しい非トランスフォーマーアーキテクチャを作った友人がいます。
最後に、市場では、スマートテクノロジーの開発が大きなリターンをもたらすと広く信じられています。たとえば、会社に500億ドルを投資する場合、スマートテクノロジーを通じて多くのお金を稼ぎたいと思うことがあります。したがって、私たちは巨大な投資バブルを経験する可能性があり、市場はそれ自体を調整します。これは常に過去にこのようなものであり、今では例外ではないかもしれません。
ホスト：あなたは前に、大手企業がどんどん近づいていると述べました。
エリック・シュミット：はい、それは確かに今です。フランスにはミストラルと呼ばれる会社があり、彼らは良い仕事をしていて、私は彼らに投資しました。彼らはモデルの第2版を開始しましたが、コストが高すぎるため、第3版は閉鎖される可能性があります。彼らは収入を必要とし、もはや無料のモデルを提供することができません。
オープンソースとクローズドソースの間の議論は、私たちの業界で非常に激しいものです。私の個人的なキャリア全体は、オープンソースソフトウェアを共有する人々の意欲に基づいています。私が行う技術的な仕事はオープンソースであり、Googleのコアテクノロジーの多くもオープンソースです。しかし今、それはそうかもしれません資本コストが高すぎるため、ソフトウェア開発が根本的な変更を受ける方法があります。
個人的には、ソフトウェアプログラマーの生産性は少なくとも2倍になると思います。現在、この目標を達成するために一生懸命働いている3つまたは4つのソフトウェア企業があり、私はこれらの企業に投資しています。彼らの目標は、ソフトウェアプログラマーの効率を改善することです。私が最近会った非常に興味深い会社は、Augmentと呼ばれています。私は常に個々のプログラマーについて考えていますが、彼らの目標は、実際には何百万ものコードを持っている可能性のある大規模なソフトウェアチームですが、すべてのコードを実行する詳細を把握することはできません。この問題は、AIでの解決に非常に適しています。彼らはお金を稼ぐことができますか？できることを願っています。
ホスト：それで、議論すべき多くの問題がまだあります。
オーディエンス：非トランスフォーマーアーキテクチャについては多くの議論があるとは思いませんが、今ではこの分野でどのような進歩を遂げていますか？
エリック・シュミット：私は数学を深く理解していません。ここの数学は非常に複雑です。しかし、基本的に、彼らはさまざまな方法を使用して勾配降下とマトリックスの乗算を行いますが、これはより速く、より良いです。変圧器は、乗算操作を同時に実行する体系的な方法なので、私はそれを理解しています。これに似ていますが、数学の原則は異なります。
リスナー：あなたはエンジニアであり、これらのモデルが将来持つ可能性がある可能性があることを考慮して、プログラミングを学ぶことに時間を費やす必要がありますか？
エリック・シュミット：それはあなたがすでに英語を話す方法を知っているようなものです、なぜあなたはまだ英語を学び続ける必要があるのですか？学習は常に人々に一歩前進することができます。これらのシステムがどのように機能するかを理解する必要があります。
5。分散コンピューティングは解決できませんAIの電力の問題を計算します
リスナー：2つの簡単な質問：まず、大規模な言語モデルの経済的影響は、最初に予想した市場の影響よりも遅いですか？第二に、アカデミックコミュニティはAI補助金を受け取るべきだと思いますか？それとも、大企業と協力する必要がありますか？
エリック・シュミット：私は大学のデータセンターを建設するために一生懸命働いてきました。私がここのコンピューターサイエンス部門の教授だったら、大学院生とそれらのアルゴリズムを開発することができず、それらの大企業と協力することを余儀なくされたので、私は非常に不満を抱いています。私の意見では、これらの企業はこの点で十分に行っていません。私は何人かの教授と話をしましたが、彼らの多くは、Googleクラウドの使用量のクォータを待つのを待つのに多くの時間を費やさなければなりません。これは盛んな分野であり、それを行う正しい方法は大学にリソースを提供することであり、私はこれを促進するために一生懸命働いています。
あなたが言及した労働市場の影響に関しては、私は基本的に、人々がこれらのシステムを扱うので、高スキルの大学教育と関連する仕事は大丈夫だと信じています。これらのシステムは、以前のテクノロジーの波と違いはないと思います。また、人間の判断を必要としない危険な仕事や仕事は最終的に置き換えられると思います。
リスナー：分散環境を勉強したことがありますか？大きなクラスターを構築するのが難しいので、私はこれを尋ねましたが、MacBookはまだ非常に強力です。世界中に多くの小さな機械があります。folding@homeのようなアイデアはトレーニングに使用できると思いますか？
注：「Folding@Home」は、グローバルな参加者のコンピューターのアイドルリソースを使用してタンパク質折りたたみ計算を実行するグローバル分散コンピューティングリソースを利用するプロジェクトです。
エリック・シュミット：分散環境は確かに課題です。大きなクラスターを構築するのは確かに簡単ではありませんが、すべてのMacBookには独自のコンピューティング能力があります。世界中に非常に多くの小さな機械があり、それらを統合するという考えには可能性があります。これはトレーニングに使用できますが、解決すべき多くの技術的な詳細がまだあります。
この問題を詳細に研究しましたが、これらのアルゴリズムの実用的な原則は次のとおりです。基本的に乗算である非常に大きなマトリックスがあります。このプロセスが繰り返されると想像できます。これらのシステムのパフォーマンスは、メモリからCPUまたはGPUにデータが転送される速度に完全に依存します。実際、Nvidiaの次世代チップは、これらの機能を1つのチップに統合し、それらの機能が統合されています。さらに、パッケージングプロセスは非常に細かく、チップとパッケージングはクリーンルームで完成しています。したがって、現在、スーパーコンピューターとライト速度伝送、特にメモリ間の相互接続が重要な要素です。したがって、私はあなたが短期的に言ったことを達成することは不可能だと思います。
ホスト：大規模な言語モデルを分離することは可能ですか？
エリック・シュミット：これを行うには、何百万ものそのようなモデルが必要です。そして、あなたが質問する方法は非常に遅くなります。
6。将来的には、AIを理解していないかもしれません。しかし、彼らは知られる必要があります
ホスト：トピックを変えて、哲学的なことについて話したいです。昨年、あなたとヘンリー・キッシンジャーとダニエル・ハッテンロッカー
ファインマンはかつて言った、「何が作成できないのか理解できません。「最近この文に言及しましたが、現在、人々は理解していないものを作成しているようです。これは、知識の理解が変化していることを意味しますか？明確な説明をすることができなくても、これらのモデルの結論を受け入れ始める必要がありますか？
エリック・シュミット：例を挙げましょう、これは若い男のようなものです。あなたの家族にティーンエイジャーがいる場合、あなたは彼らが人間であることを知っていますが、あなたは彼らがどう思うかを常に知っているわけではありません。しかし、私たちの社会は彼らの存在に適応する方法を学び、最終的に成熟することを知っています。だから、私たちはいくつかの知識システムを持っているかもしれません、私たちは完全に理解することはできませんが、彼らの境界を理解することができます。私たちは彼らが何ができること、そして彼らが何ができないかを知っています。これは私たちが期待できる最良の結果かもしれません。
ホスト：これらの制限を把握できると思いますか？
エリック・シュミット：私たちはそれを処理できると思います。私たちが毎週議論する小さなチームは、将来そのような対立的なAIテクノロジーを使用する可能性があると感じています。将来的には、あなたが彼らにお金を与えるならば、彼らはあなたが今日の「赤いチーム」のようにあなたが脆弱性を見つけるのを助けるでしょう、しかし今回は彼らは使用すると想像してください。 ai。業界全体が、AI、特によく理解していない部分に対して、このようなAIに従事します。これは非常に信頼できると思います。スタンフォードはこの方向を考慮することもできます。大学院生がこれらの大きなモデルをクラックし、それらがどのように機能するかを研究する方法に興味がある場合、それは彼らにとって良いスキルポイントです。ですから、これらの2つのことが一緒に改善すると思います。
聴衆：AIパフォーマンスモデルの明らかな改善に加えて、対立的なAIに関連するコメントに言及しました。AIが私たちが望むことを本当にするための主な課題は何ですか？
エリック・シュミット：実際、より高いパフォーマンスモデルを改善する必要があります。テクノロジーが進むにつれて、AIの幻覚は減少すると仮定する必要がありますが、私はそれが完全に消えるとは言っていません。また、効果を検証する方法があると仮定する必要があるため、結果が期待を満たしているかどうかを知る必要があります。
たとえば、ティクトクの競合他社の例は私が言ったばかりです。ちなみに、私はあなたがみんなの音楽を違法に盗むことを提案していません。あなたがシリコンバレーの起業家であるなら、私は皆さんがそのような起業家になることを願っています –製品が人気を博している場合、多くの弁護士を雇って問題を解決するのに役立ちます。。しかし、私の言葉を真剣に受け止めないでください。
シリコンバレーはこれらのテストを実施し、これらの問題を解決します。これが私たちが通常それに対処する方法です。ですから、将来的にはますます高性能システムが見られると信じており、テストはますます洗練され、最終的にはAIが制御可能な範囲内にあることを保証するための敵対的なテストが行われると信じています。技術的には、「チェーン思考の推論」と呼んでいます。今後数年間で、レシピで調理するのと同じように、1000ステップのチェーン推論を生成できると予想されます。レシピを段階的にフォローしてから、最終結果が正しいことを確認できます。それがシステムの仕組みです。もちろん、ゲームをプレイしていない限り。
7。偽の情報は短期的には解決できないようです
リスナー：AIが世論、特に今後の選挙で虚偽の情報を作成するのを防ぐ方法は？短期および長期的に解決策はありますか？
エリック・シュミット：今後の選挙では、さらには世界的には、ほとんどの虚偽の情報がソーシャルメディアを通じて広がり、ソーシャルメディア企業は現時点でこの情報を管理するのに十分な力を持っていません。Tiktokを見ると、一部の人々は、Tiktokが他の人ではなく、ある種の誤った情報に偏っていると批判しています。この点で私たちは混乱していると感じており、批判的に考える方法を学ぶ必要があります。それは難しい挑戦かもしれませんが、誰かがあなたに何かが真実であるという意味ではないとあなたに言うだけです。
リスナー：他の極端に行きますか？誰も真実を信じていませんか？一部の人々は、この現象を「認識論的危機」として要約しています。
エリック・シュミット：私たちは今、信頼の危機に直面していると思います。社会に対する最大の脅威は誤った情報だと思います。なぜなら、私たちは誤った情報を作成する上でますます強力になるからです。私がYouTubeを管理していたときに遭遇した最大の問題は、人々が偽のビデオをアップロードし、その時に「死の政策なし」にさえあるということでした。
注：YouTubeは、重傷や死をもたらす可能性のある危険または違法な活動を促進するコンテンツを許可していません。
これらの問題を解決しようとするのは本当に苦痛でしたが、当時は生成的なAIはありませんでした。正直に言うと、私は特に良い解決策を持っていません。
ホスト：技術的手段は普遍的な解決策ではありませんが、この問題を軽減できるように思われる方法があります。これは公開キー認証です。たとえば、バイデンがスピーチをするためにステージに来たとき、なぜ彼はSSLのように彼が言ったことにデジタル署名を追加できないのですか？または、有名人や公人が話すとき、彼らは自分の公開鍵を持つことができますか？クレジットカード情報をAmazonに提供したときと同じように、受信者が実際にAmazonであることを知っていました。
エリック・シュミット：これは確かに、情報のソースを確実に知っていることを確認するために、他の検証方法と相まって、公開キー認証の方法です。
私は他の人と論文を書きましたが、私が支持しているのは今あなたの議論ですが、残念ながら、この論文はまったく効果がありません。したがって、あなたが言ったように、この問題を解決するためにシステムが整理されていないかもしれません。
全体として、CEOは収益を最大化することを目的としており、これを行うには、ユーザーエンゲージメントを最大限に追求する必要があります。参加を最大化することは、より多くの怒りに火をつけることを意味します。アルゴリズムは、より多くの収益をもたらすため、とんでもないコンテンツをプッシュすることを優先します。したがって、極端なコンテンツ全体に向かう傾向があり、これはキャンプに分かれていません。これは私たちの社会で解決しなければならない問題です。
以前にティクトクのソリューションについてプライベートで話しました。私が子供の頃、「平等な時間ルール」と呼ばれるルールがありました。Tiktokは実際にはソーシャルメディアではないため、テレビに似ており、コンテンツを制御するプログラマーがいます。データによると、米国のTiktokユーザーは、1日あたり200ビデオを視聴する平均90分を費やしていますが、これは非常に大きいことです。政府は平等な時間規則を設定することはできませんが、何らかのバランスが必要です。
8。Big Modelは、参加する資格がある国ごとにのみ競争です
リスナー：国家安全保障または利益の観点から、AIは中国との競争でどのような役割を果たすと思いますか？
エリック・シュミット：私はAI委員会の議長を務め、この問題を詳細に調査しました。レポートには752ページがあります。チェックアウトできます。簡単に要約しましょう：私たちは今リードしています、私たちは引き続きリードし続ける必要があり、これを達成するためにたくさんのお金が必要です。
一般的な状況は、最先端のAIモデルが開発され続け、いくつかのオープンソースモデルが関与している場合、参加する資格がある国はわずかです。多くのお金、強力な教育システムを持つ国々があり、勝つことを決意しています。米国もその一人であり、中国もそうです。たぶん他の国があります。しかし、あなたの生涯で、米国と中国の間の知識分野での競争が最大の対立になることは確かです。
米国政府は基本的に、中国へのNvidiaチップの輸出を禁止しており、彼らはこれを許可していませんが、彼らはそれをしています。私たちはチップテクノロジーで中国を約10年先に行っています。また、リソグラフィーテクノロジーの方法を約10年間先導しています。将来さらに数年をリードできると思います。チップ法案はトランプ政権の決定であり、バイデン政権によって承認されました。
ホスト：現在の政府と議会はあなたの提案を聞いていると思いますか？彼らはこのような多額の投資をすると思いますか？チップ法に加えて、大規模なAIシステムは引き続き構築されますか？
エリック・シュミット：ご存知のように、私は公式グループではない非公式グループを率いており、このグループにはすべての一般的なAIセクター参加者が含まれています。これらの参加者による勧告は、バイデン政権のAI分野での決定の基礎となっており、歴史上最も長い大統領指令となる法案です。
注：米国のバイデン大統領は、昨年8月9日に特定の国家安全保障テクノロジーへの米国投資に取り組むことで大統領命令を発行し、懸念国の製品
ホスト：あなたは特別な競争研究プロジェクトを進めています。
エリック・シュミット：これは、執行局の実際の実装法案です。彼らは詳細を入れるのに忙しく、これまでのところ良い仕事をしてきました。たとえば、昨年、私たちは質問について説明しました：システム内の潜在的な危険を検出する方法。このシステムはいくつかの危険なことを学んだかもしれませんが、何を尋ねるべきかわかりません。言い換えれば、これは中核的な問題です。システムは何か悪いことを学んだが、あなたが学んだことは教えておらず、質問をする方法がわからない。ここには多くの脅威があります。たとえば、あなたが理解していない化学物質を混ぜる方法を学んだかもしれません。だから今、多くの人々がこの問題を解決するために一生懸命働いています。
最後に、コンピューティングパワーの尺度である10^26のパワーで、フローティングポイント操作と呼ばれる覚書にしきい値を設定します。このしきい値を超えた場合、行動を政府に報告する必要があります。これは規則の一部であり、EUはしきい値を10の25番目の力に設定しますが、違いは大きくありません。これらの技術的な違いは、最終的には「連邦トレーニング」になる可能性があると思います。つまり、さまざまな部分を組み合わせることができます。そのため、これらの新しいテクノロジーによってもたらされる脅威を完全に回避できない場合があります。
ホスト：Openaiはこれをしなければならないと聞きました。これは、消費電力が高すぎて、すべての計算だけを耐えられる場所がないためです。
9。AIは金持ちのためのゲームです。豊かな人は豊かです
リスナー：New York Timesは、作品でモデルをトレーニングするためにOpenaiを訴えました。これはデータ使用のために何を意味すると思いますか？
エリック・シュミット：私は音楽の著作権の経験がたくさんあります。1960年代には、リスナーが自分が誰であるかを知っていても、特定の王族を手に入れ、お金が銀行に預けられるという合意につながる一連の訴訟がありました。アカウント。多くの訴訟により、状況は将来類似しており、最終的には、これらの作業を使用する際に一定の割合の収入を支払う必要があるために何らかの合意に達すると思います。ASCAP（作曲家、作家、ディストリビューターの協会）とBMI（アメリカのパフォーマンス権団体であるBroadcast Music、Inc。）の例を見ることができますが、それは少し時代遅れのようですが、それはそうだと思います。終わり。
リスナー：AI分野に支配的であり続ける企業がいくつかあるように見えます。これらの企業は、すべての反トラスト法の焦点であるようです。これらの2つのトレンドについてどう思いますか？規制当局はこれらの企業を分割すると思いますか？これは業界にどのような影響を与えますか？
エリック・シュミット：私のキャリアの中で、私はMicrosoftの分割を求めましたが、それは分割されていません。また、Googleが分割されないようにしようとしましたが、分割されていませんでした。したがって、私の意見では、これらの企業がジョンD.ロックフェラー（スタンダードオイルの創設者）のような独占大手になることを避けている限り、この傾向は分裂ではありません。これが独占禁止法の起源です。
政府が行動を起こすとは思わない。これらの大企業が市場を支配しているのを見る理由は、これらのデータセンターを構築するための資金しか持っていないからです。それで、私の友人のリード・ヘイスティングス（NetflixとCEO）とElon Muskがそれをやっています。
したがって、金持ちはより豊かになり、貧しい人々は最善を尽くすことしかできません。これは事実です。これは、豊かな国のためのゲームであり、巨大な資本、大量の技術的才能、強力な政府の支援を必要とします。さまざまな問題を抱えている他の多くの国があり、これらのリソースを持っていないため、他の国と協力しなければなりません。
リスナー：あなたは若者が富を生み出すのを助けるために多くの時間を費やし、これに非常に熱心です。ここの学生のために、あなたのキャリアと未来のこの段階について何か提案はありますか？
エリック・シュミット：新しいアイデアをすばやく見せる能力に非常に感銘を受けました。私が関わっていたハッカソンの1つでは、優勝チームはドローンを2つの塔の間を飛ばすように任されました。彼らはこのミッションを仮想ドローンスペースで完了し、ドローンが「…」の意味を理解できるようにし、Pythonでコードを書き、ドローンがシミュレータのタワーを通過することを成功裏に許可しました。あなたがこれを行っているプロのプログラマーである場合、1〜2週間かかる場合があります。
私が言いたいのは、プロトタイプを迅速に作成する能力は本当に重要です。起業家として、問題の1つは、すべてが非常に迅速に起こることです。さて、1日でさまざまなツールを使用してプロトタイプができない場合は、競合他社ができるので、それについて考えなければなりません。
だから私のアドバイスは、ビジネスを始めることを考え始めるとき、ビジネスプランを書くのが良いということです。プロトタイプ。確かに、誰かが別の会社、別の大学、またはあなたが今まで行ったことのない場所で同じことをしているからです。
