jakiro
著者：Sity of Sky・Lord、出典：Web3 City of Sky
ホスト：
私は、約20年前にループと呼ばれるローカルモバイルアプリに取り組んでいたときに、今後のゲストであるサムアルトマンに初めて会いました。私たちは皆、Sequoia Capitalの支援を受けており、実際、私たちはすべてSequoia Capitalの最初のボーイスカウトです。
彼は未知の方法でフィンテック会社のStripeに投資し、私はUberに投資しました。その小さな実験で…
サム：
Uberに投資しましたか？私はそれを聞いたことがありません。
はい、そう思います。
あなたは本、ジェイコブを書くべきです。
ボーイスカウトとしてサムと私が参加した小さな実験基金は、セコイアで最高の資本利益率を持つ基金でした。数百万ドルが2億ドル以上になったと聞きました。彼はまた、Yコンビネーターでしばらく働いており、2014年から2019年まで社長を務めました。2016年、彼はOpenaiを他の人と共同設立し、普遍的な人工知能がすべての人類に利益をもたらすことを保証することを目的としています。2019年、彼はYCを去り、CEOとしてOpenaiにフルタイムで入社しました。
2022年11月30日、物事は非常に興味深いものになりました。その日は、OpenaiがChatGptを立ち上げた日でした。2023年1月、Microsoftは100億ドルを投資しました。2023年11月、サムは5日間のクレイジーな期間中にオープンに解雇されました。誰もがマイクロソフトで働かなければなりません。ハート型の絵文字の束は、XとTwitterでバイラルになり、人々はチームがユニバーサルAIに到達したと推測し始めました。世界の終わりが来ています。突然、数日後、彼はOpenaiのCEOの地位に戻りました。
報告によると、2023年2月、サムはAIチッププロジェクトのために7兆ドルを調達しようとしています。サムは、iPhoneの共同設立者であるジョニー・アイブとのiPhoneキラーを作成するために、サムがマサヨシサンから10億ドルを調達しようとしていたことが以前に報告されていました。
同時に、ChatGptはどんどん良くなり、一般的な名前になりつつあります。それは私たちの働き方と私たちの仕事のやり方に大きな影響を与えました。歴史上最速の製品であると伝えられており、わずか2か月で1億人のユーザーにリーチしています。
Openaiのクレイジーな収益の成長を見てください。伝えられるところによると、彼らは昨年20億ドルに達したと伝えられています。オールラウンドポッドキャストへようこそ、
私は、業界全体がGPT-5のリリースを神経質に楽しみにしていることを観察しました。私が理解している限りでは、今年の夏の間に発売されるかもしれませんが、この時間の窓は非常に広いです。私たちのためにそれを定義できますか？
サム：
この主要な新しいモデルのリリースに時間を費やします。私たちがこれをするとき、それは素晴らしいことだと思います。進む方法について慎重に考えます。以前のモデルを公開したのとは異なる方法で公開される可能性があります。また、GPT-5と呼ぶかどうかさえわかりません。
特に過去数か月でGPT-4をリリースして以来、多くの人がその優れたパフォーマンスに気づいたと言いたいと思います。これは、世界の本質をより良く明らかにしていると思います。これはより良い技術的方向性であり、社会が私たちの開発の方向性であると信じています。
ホスト：
それで、これは、私たちが長いトレーニングサイクルを持っていないことを意味しますが、再訓練またはトレーニングサブモデル、SAMは続けますか？たぶん、将来的に大規模なモデルのアーキテクチャでどのような変化が起こるかを私たちと共有できるでしょう。
サム：
想像できるシナリオの1つは、私たちが常にモデルをトレーニングしていることです。これは私にとって合理的なアプローチのようです。
今回はさまざまな公開方法について議論しています。リスクが高すぎるため、最初に有料ユーザーへの公開を検討しているか、リリースを遅くするためにレッドチームを緊張させることを検討していますか。実際、あなたには非常に多くの有料ユーザーがいて、誰もがあなたの人生のあらゆる段階を追っています。あなたは今もっと慎重に考える必要がありますよね？
はい、GPT-4は現在、有料ユーザーにしか開いていませんが、私たちが本当にやりたいことの1つは、無料のユーザーをより高度なテクノロジーを利用できるようにする方法を見つけ出すことです。これは私たちの使命の非常に重要な部分だと思います。私たちの目標は、AIツールを構築し、それらが無料であろうと安価であろうと、それらを広く利用できるようにすることです。そうすれば、人々はそれらを使用して未来を創造することができます。私たちに。これはより良い道であり、より刺激的な道のようです。私は物事が実際にこの方向に動いていると固く信じています。とてもごめんなさい、無料のユーザーにGPT-4レベルのテクノロジーを使用する方法を理解していません。これが私たちが本当にやりたいことです。私は認めなければなりません、それは非常に高価です。
サム、人々がしばしば議論する2つの大きな要因は、潜在的なコストと待ち時間であり、キラーアプリケーションの割合をいくらか制限していると思います。それから、2番目の要因は、人々がオープンソースの世界と閉鎖源の世界で構築する長期的な能力だと思います。この分野の狂信的な部分は、オープンソースコミュニティの熱意だと思います。信じられないほどの例は、私たちがデボンのために非常にクレイジーなデモをしたことです。これは5週間または6週間前であり、非常にうまく機能しました。その後、一部の若者は、OpendevonなどのMITのオープンライセンスの下でプロジェクトをリリースしました。それは非常にうまく機能し、他のクローズドソースプロジェクトにほぼ匹敵しました。それで、この質問から始めることができるかもしれません。つまり、これらのモデルを閉じたソースを維持するビジネス上の決定は何ですか？今後数年間で何が発生すると思いますか？
あなたの質問、速度、コストの最初の部分では、これらは私たちにとって非常に重要です。調査は困難であるため、遅延を大幅に減らすことができるときにタイムラインを付けたくありませんが、私たちはそれができると思います。遅延を大幅に削減し、コストを大幅に削減したいと考えています。私はこれが起こると信じています。私たちはまだ科学的発展の初期段階にあり、それがどのように機能するかを理解することはできません。さらに、すべてのエンジニアリングテールワインドがあります。ですから、いつ測定可能であるほど安く、非常に速くインテリジェンスを手に入れるのかわかりません。しかし、私たちはかなり高いレベルの知性に到達できると信じています。これは私たちにとって重要であり、ユーザーにとって重要であり、多くのことを解き放ちます。
オープンソースとクローズドソースに関しては、両方に利点があると思います。いくつかのプロジェクトを開始したと思います。将来、より多くのプロジェクトをオープンします。しかし、実際には、私たちの使命は、人工知能に向けて、その利点を広く分配する方法を見つけることです。私たちには、多くの人々と共鳴するように見える戦略があります。明らかに、それはすべての人のためではありません。そして、それは巨大な生態系です。また、オープンソースモデルとこの方法で構築された人々もあります。
私が個人的にオープンソースに特に興味を持っている領域の1つは、携帯電話で実行できる優れたオープンソースモデルが必要なことです。世界には良いバージョンを開発するのに十分な技術がないと思います。しかし、これはある時点でやるべき非常に重要なことのようです。
これをしますか？投稿しますか？
私たちがそうするか、誰かがそうするかどうかはわかりません。
ラマ3はどうですか？
llama 3はお使いの携帯電話で実行されますか？
70億パラメーター（携帯電話）バージョンがあると思います。
はい。それが電話に適しているかどうかはわかりませんが…
それは携帯電話に適しているはずです。
しかし、私は知りません、それが適合するかどうかはわかりません、私はまだそれをプレイしていません。ここで考えていることを達成するのに十分かどうかはわかりません。
ラマ3がリリースされたとき、多くの人々にとって最大のポイントは、彼らがGPT-4に追いついたことだったと思います。私はそれがすべての点で平等ではないと思いますが、全体的には非常に、非常に近いです。問題は、4回前に4をリリースしたこと、5を開発しているか、4にアップグレードすることです。オープンソース環境で先を行く方法についてのあなたの視点を聞きたいのですが、どう思いますか？これは通常非常に挑戦的な作業です、あなたはどう思いますか？
私たちの目標は、私たちが作ることができる最もスマートなウェイトセットを作成することではなく、人々が使用できるスマートの有用な層を作成することです。モデルはその一部にすぎません。私たちはこの点で最前線よりも先を行くと信じており、この点で世界の他の地域よりもはるかに先を行くことができることを願っています。しかし、モデルの重みだけでなく、システム全体に他にも多くの作業があります。他のビジネスと同様に、従来の方法で永続的な価値を構築する必要があります。私たちは素晴らしい製品とそれに固執し、それを良い価格で届ける理由を考え出さなければなりません。
この組織を開始するとき、あなたが言うことは、または議論の一部であるか、それはどの会社にとっても重要であるため、オープンする必要があるということです。それから、誰もそれがあまりにも危険であることがわかりません。あなたがそれについていくつかの懸念があるので、私たちはそれをロックする必要があります。知りたい、これは本当ですか？皮肉な側は、これが資本主義の動きだと言うからです。それから、私はオープンアップから始めるという決定が何であるかに興味がありました。世界はこれを見る必要があります。クローズは本当に重要です。私たちだけがそれを見ることができます。それで、どうやってこの結論に到達したのですか？
ChatGptをリリースした理由の一部は、全世界にこれを見てもらいたいからです。私たちは、AIが本当に重要であると人々に伝えようとしてきました。2022年10月に戻った場合、AIがそれほど重要だと思った人はそれほど多くありませんでした。私たちがやろうとしていることの大部分は、テクノロジーを人々の手に入れることです。今、繰り返しますが、これを行うにはさまざまな方法があります。確かに重要な役割があると思います。つまり、これがそれを実装する方法です。
しかし、実際には、無料バージョンのChatGPTを使用している人が非常に多く、広告を実行しておらず、そこからお金を稼ぐことはありません。私たちは人々にこれらのツールを持ってほしいと思っていたので、それを展開しました。私はそれが多くの仕事をし、多くの価値を提供し、人々に釣りの方法を教え、またここで何が起こっているのかを世界に本当に考えさせると思います。今、私たちはまだすべての答えを見つけていません。私たちは他のみんなと同じように、前に模索しています。新しいことを学ぶにつれて、戦略を何度も変えると思います。
私たちがOpenaiを始めたとき、私たちは物事がどのように進むか、言語モデルを作り、製品を作ることを本当に知りませんでした。私は明らかに最初の日を覚えています、そして、私たちは、OK、今私たちは皆ここにいるようでした。これらすべてを準備することは困難です。しかし、今何が起こるでしょうか？多分私たちはいくつかの論文を書くべきです。多分私たちはホワイトボードの周りに立つべきです。私たちは、次に何が、次は何が、次のことを理解するために一生懸命働いてきました。私たちはそれを続けると思います。
間違っているのを聞いていないことを確認するためにもう一度確認できますか？オープンソースであろうと閉じたソースであろうと、これらのモデルはすべて、どのビジネス上の決定を下しても、正確性を徐々に改善するというあなたの見解を理解しています。すべての企業が十分な資本を持っているわけではありませんが、メタ、Google、Microsoftなど、4〜5人がいると仮定したり、スタートアップがあるかもしれません。これらの企業はすべて、オープンネットワークで運営されています。その後、これらのモデルの正確性または価値は、これらの独自のトレーニングデータソースに転送される可能性があります。
これが物事の傾向だと思いますか？ネットワークを開くと、全員が一定のしきい値に達すると、それがデータのための武器競争になりますか？
私はそうは思わない。モデルが十分にスマートになったとき、少なくともトレーニングに使用されるデータを取得するだけではないため、これはデータの陸軍競争に変わることはないと固く信じています。データはその価値があるため重要かもしれません。私がこのすべてから学んだ最も重要なことの1つは、今後数年間で何が起こるかについて自信を持って予測することが難しいということです。私が言いたいのは、多くの非常に有能なモデルが世界に登場することを期待しているということです。私たちは、新しい自然または科学的事実、またはあなたがそれを私たちが作成できる事実と呼ぶことができるものにつまずいたように感じます。私はそれが文字通りだとは思わないが、それは精神的なポイントのようなものだ。知性は、物理的なルールか何かのようなこの突然の物質の特性です。だから人々はそれを理解するでしょう。しかし、システムを設計するこれらすべての異なる方法があります。人々はさまざまな選択をして、新しいアイデアを思いつきます。他の業界と同様に、複数のアプローチがあり、さまざまなアプローチが好きな人がいると思います。iPhoneが好きな人もいれば、Android携帯電話が好きな人もいます。これは効果的だと思います。
最初の部分に戻り、コストと速度のみについて話し合いましょう。Nvidia Sultputはすべてビットレートが制限されています。あなたと皆さんのほとんどは、それが生産できる最大容量であるため、どれだけの容量を得ることができるかを発表したと思います。コンピューティングコストを真に削減し、コンピューティングをスピードアップし、より多くのエネルギーを得るには、基板で何が必要ですか？業界がこれらの問題を解決するのをどのように支援しますか？
確かにアルゴリズムで大きな進歩を遂げます。これを過小評価したくありません。私はチップとエネルギーに非常に興味があります。しかし、同じ品質のモデルの効率を2倍にできれば、コンピューティング能力を2倍にすることに相当します。そこでやるべきことがたくさんあると思います。これらの結果を本当に見ることができることを願っています。それに加えて、サプライチェーン全体が非常に複雑です。論理工場の生産能力。世界はいくつのHBMを生産できますか？ライセンスをすばやく入手し、コンクリートを注ぎ、データセンターを構築してから、すべてのラインを接続するように手配できます。最後に、エネルギーがあります。これは巨大なボトルネックです。しかし、私は世界が人類にとって非常に大きな価値を持っているときに違いを生むと思います。私たちはこれをより速く実現するために働きます。可能性は存在し、特定の確率を与えることはできませんが、あなたが言ったように、これは大きな根本的なブレークスルーだと思います。私たちはすでにより効率的な計算を持っていますが、私はそれにあまり頼りたくないので、それについて考えるのにあまり時間を費やしたくありません。
デバイス側では、携帯電話にインストールできるモデルに言及しました。明らかに、LLMであろうとSLMなどであろうと、この問題を検討していると思います。しかし、デバイス自体は変更されますか？iPhoneと同じくらい高価である必要がありますか？
私はこれにとても興味があります。私は新しい形のコンピューティングが好きで、すべての主要な技術の進歩は何か新しいものをもたらすようです。携帯電話の卓越性のレベルは信じられないので、ここの障壁は非常に高いと思います。個人的には、iPhoneは人類史上最大の技術製品であり、本当に素晴らしい製品だと思います。
それで、次は何ですか？
わからない。それを超えるのは素晴らしいことですが、障壁は非常に高いと思います。
私はジョニー・アイビーと仕事をしてきましたが、私たちはさまざまなアイデアについて話してきましたが、新しいデバイスがより複雑でなければならないのか、実際により安くてシンプルである必要があるのかはわかりません。ほとんどの人が携帯電話の代金を支払うことをいとわないので、より安価なデバイスを作ることができれば、2番目の機器を運ぶか、2番目の機器を使用する障壁はかなり高いと思います。ですから、私たち全員が電話の代金を払うことをいとわないことを考えると、私たちのほとんどが喜んでいると思います。それが問題に対する答えだとは思いません。
それで、答えの違いは何ですか？
電話で実行され、電話サイズのAIモデルをうまく運転できる専門のチップはありますか？
あるかもしれませんが、電話メーカーは確かにそれを行い、新しいデバイスは必要ありません。テクノロジーが達成できる本当に異なる相互作用パラダイムを見つける必要があると思います。それが何であるかを知っていれば、今すぐ研究を開始させていただきます。
これで、アプリでVoiceを使用できます。実際、携帯電話のアクションボタンを設定して、ChatGptのVoiceアプリに直接移動します。これは子供と一緒に使用し、話をするのが大好きです。遅延の問題がありますが、本当に素晴らしいです。
私たちはもっとうまくやるでしょう。声は次のことのヒントだと思います。たとえば、音声インタラクションを非常に良くすることができれば、コンピューターを使用する別の方法のように感じられます。
しかし、私たちがすでに遭遇した問題のように、なぜそれが応答しないのですか？そして、それは何度も何度も何度もCBのように感じます。使用するのは本当に面倒ですが、正しい答えを与えると素晴らしいことです。
この問題に取り組んでいます。今ではかさばってゆっくりとしており、あまりにも滑らかで、非現実的でも不自然に感じられません。私たちはそれをすべて良くします。
コンピュータービジョンはどうですか？視覚データまたはビデオデータと音声データを組み合わせることができます。
今日、AIはあなたの周りで何が起こっているのかを理解することができました。たとえば、マルチモーダルデバイスのようにChatGptを尋ねることができます。これは明らかに別のヒントです。
ただし、人々がグラスを着用するか、必要に応じて何らかのデバイスを使用することを選択するかどうかにかかわらず、多くの社会的対人問題を引き起こす可能性があり、コンピューターデバイスの着用は非常に複雑になる可能性があります。
Google Glassの使用でこれを見てきました。タスクを実行する際には、人々が困っている可能性があります。特定の状況を忘れました。
たとえば、人の携帯電話でAIがどこにでもある場合、どのアプリがロックを解除できますか？このように感じますか？何を見たいですか？
必要なのは、音声やテキスト、または理想的には他の方法を介してやり取りできる常にオンラインの超低摩擦装置だけだと思います。それは私が何を望んでいるかを知る必要があり、一日を通して私を助ける絶え間ない存在があります。世界最大のアシスタントのように、できるだけ多くの背景情報を持っています。私をどんどん良くするのはこの存在です。
人工知能の未来について人々が話しているのを聞くと、彼らは2つの異なる方法を想像するかもしれませんが、それはあまり違いはありません。しかし、実際には、システムを設計するときは非常に異なると思います。幽霊や他の人のように自分自身を広げる人、または私に代わって行動し、電子メールに応答し、それについて話す必要さえない人が欲しいです。それは私のようなもので、ますます私のようになります。一方、私は優れたシニアスタッフが欲しいです。それは私をよく知っているかもしれませんし、私はそれを委任するかもしれません。あなたは私のメールにアクセスでき、私は制限についてお伝えします。しかし、それは別のエンティティだと思います。私は個人的に独立したエンティティである方法を好み、それが私たちが行くところだと思います。
その意味で、それはあなたではなく、すぐに使用できる、常に素晴らしい、非常に有能なアシスタントスーパーバイザーです。
ある意味では、それはエージェントのようなものであり、あなたに代わって機能し、あなたが望むものを知っており、あなたが望むものを予測し、それが私があなたの言うことを理解する方法です。
エージェントの行動があると思いますが、上級スタッフとエージェントの間には違いがあります。
私はそれが欲しい、そして私が上級スタッフについて好きなことの1つは、彼らが私に反論することだと思います。彼らは時々私が求めたことをしないか、時には彼らが言う、あなたが望むなら私はそれをすることができます。しかし、もしそうなら、私は次のことが起こると思います。そして、これ、そしてそれ。
本当に確信していますか？
私はそれにタスクを与えるだけでなく、盲目的にそれを行うだけでなく、絶対にその雰囲気を望んでいます。それは推論して反論することができます。それは推論することができ、私との関係は、私が本当に有能な人と仕事をするときに私が期待する関係のようなものです。
確かに、推論能力を持つJarvisのようなツールがあれば、今日使用している非常に価値のある製品インターフェイスの多くに影響を与える可能性があります。Instacart、Uber、Doordashを例として、これらのサービスはパイプラインになることを意図していませんが、世界中で80億人の人々を代表するユビキタススマートエージェントのグループに一連のAPIを提供します。それで、私たちが考える必要があるのは、あなたがプロキシの方法で世界と対話するこの新しい世界に適合するために、アプリケーションがどのように機能するかについての理解をどのように変えるべきかということです。
私は個人的に、人間と人工知能の両方が使用できる世界を設計することに非常に興味があります。解釈可能性、ハンドオーバーの流encyさ、フィードバックを提供できる能力が気に入っています。たとえば、Doordashは、注文などを可能にするために、将来のAIアシスタントにいくつかのAPIを公開できます。私は携帯電話を持って、「AIアシスタント、この注文をDoordashに配置してください人間とAIの両方が同じものを使用できる場合、それは興味深い概念だと思います。
同じ理由で、私は他の形状のロボットよりもヒューマノイドロボットに興味があります。この世界は人類のために設計されており、私たちはそれをそのように保つべきだと思います。インターフェイスを共有することは良い考えです。
そのため、その音声、チャット、その他のモードがアプリケーションを置き換えていることがわかります。あなたは寿司が欲しい、それはあなたが好きな寿司を知っており、あなたが好きではないものを知っていて、あなたを満足させるために最善を尽くすことを伝える必要があります。
私たちが「ねえ、チャット、寿司を与えてください」と言っているまったく別の世界に入ることを想像するのは難しいです。どのような種類、何時、私はユーザーインターフェイスが非常に良いと思います。画面を見ることがなく、音声モードのみを使用する世界を想像するのは難しいです。しかし、私は多くのことがこのようなものだと想像できます。
AppleはSiriを試しました。SiriでUberを自動的に注文できると言われています。誰もこれをやったとは思わない…なぜあなたはあなたの電話にそれを置かないリスクがあるのですか？あなたが言ったように、品質は良くありません。しかし、品質が十分であるとき、あなたは実際にそれがより軽いので、あなたは実際にそれをより好きです。あなたはあなたの電話を取り出す必要はありません。アプリを検索して押す必要はありません。ああ、それは自動的にあなたをログアウトします。ああ、待って、もう一度ログインしてください。これはとても痛いです。
Siriでタイマーを設定するようなものです。それは本当にうまく機能し、それが素晴らしいので、私は毎回これをします。そして、私はもっと情報を必要としません。しかし、Uberを注文するときは、いくつかの異なるオプションの価格を確認したいと思います。このテクノロジーのアプリケーション範囲がどれだけ広いかを探りたいと思います。私はどこかを歩くことを選ぶかもしれないので、彼らが地図上にいる場所を知りたいです。Uber Order画面を見ると、より短い時間でより多くの情報を取得できると思います。オーディオチャネルを介してその情報を取得する必要がある場合は、時間がかかります。私はあなたが起こっていることを観察するためにあなたが提唱したアイデアが好きです、それは本当にクールです。これによりいくつかの変更がもたらされると思います。さまざまなタスクに異なるインターフェイスを使用します。この傾向は続くと思います。
Openaiでアプリケーションと経験を構築するすべての開発者の中で、あなたに感銘を受けたいくつかはありますか？たとえそれが単なるおもちゃのアプリであっても、これは非常に興味深い方向だと思いますか。しかし、あなたはそれを指摘して、それが本当に重要だと言ったことがありますか？
今天早上，我遇到了一家新公司，实际上，它甚至还不能算作一家公司。2人が最終的にAIメンターになろうとする夏のプロジェクトに取り組むようなものです。私はいつもこの分野に興味がありました。私たちのプラットフォームには素晴らしいことをしている人がたくさんいます。しかし、誰かがあなたが本当に好きなように届けることができれば、彼らは私が好きなものを1つ使用します。つまり、それはモンテッソーレベルの再建のようになります。しかし、人々に自分で新しい方法を探求し、学ぶためのこの新しい方法を見つけることができれば、私は個人的にそれについて非常に興奮しています。
Devin、あなたが前に述べた多くのコーディング関連のもの、私はそれが将来の本当にクールなビジョンのようなものだと思います。結果として、ヘルスケアはかなり変わるはずだと思います。しかし、私が個人的に最も興奮しているのは、科学的発見をより速く、より良くすることです。GPT-4は明らかに大きな役割を果たしていませんが、科学者の生産性を高めることで物事を加速する可能性があります。
サム…それは勝利でしょう。これらのモデルは、言語モデルとは異なる方法で訓練および構築されています。一部の人にとっては、明らかに多くの類似点があります。しかし、これらの特定の問題セット、化学相互作用モデリングなど、これらの特定のアプリケーションに適用される開始アーキテクチャを持つ多くのモデルがあります。あなたは間違いなくそれらのいくつかを必要とします。
私たちが議論することの多くに一般的に欠けているのは、推論できるモデルだと思います。推論する能力が得られたら、化学刺激装置などに接続できます。
はい、これは私が今日議論したい重要な問題、つまりモデルネットワークの概念です。人々はしばしば、まるで呼び出し関数の線形セットが発生しているかのようにプロキシについて話します。しかし、生物学に現れることの1つは、相互相互作用、システムの集約を伴うシステムのネットワークです。ネットワークの集約は、別のことを呼ぶことではなく、別のことを呼ぶものではなく、出力を生成します。このアーキテクチャには、推論を使用してより大きな問題セットを解決する特殊なモデルやネットワークモデルが登場しましたか？化学や算術などを行うことができる計算モデルがあり、それらを支配するための純粋に一般化されたモデルではなく、できる他のモデルがあります。
どれだけの推論が広範囲にわたるプロモーションの形に変換できるかはわかりません。私はこれについて懐疑的です、それはより直観と期待のようなものであり、もしそうなら、それは素晴らしいでしょう。よくわからない…
タンパク質モデリングを例として取り上げましょう。このデータに基づいて、トレーニングデータ、タンパク質画像、およびシーケンスデータがあり、これを達成するための一連のプロセスと手順があります。
サブモデルを構築し、必要なデータを取得して問題を解決し、問題を解決する方法を把握できる一般的なAIまたは優れた推論モデルがあると想像したことがありますか…
これを達成するには多くの方法があります。たぶん、それはテキストモデルをトレーニングするか、または大きなモデルを知っているだけかもしれません。必要な他のトレーニングデータを選択し、質問をしてから更新できます。
本当の質問は、これらのスタートアップはすべて破産するのでしょうか？多くのスタートアップがこのパターンで機能しているため、特別なデータを取得し、この特別なデータで新しいモデルをゼロからトレーニングすることです。その後、それだけを行います。そして、それはそのことで非常にうまく機能します。何よりも優れています。
すでにバージョンを見ることができると思います。
生物学とこれらのシステムの複雑なネットワークについて話すとき、私は最近非常に悪いのでそれを理解しています。今、私ははるかに優れています。しかし、それは体が一度に体系的に敗北しているようなものです。あなたが本当に見ることができるように、まあ、これはカスケードのことです。これらのシステム間の相互作用が問題が発生し始めるまでどれほど大きいかわからないように、あなたが話している生物学を思い出させます。これは少し楽しいです。
しかし、私はChatGptを使用して何が起こっているのかを理解しようとしていましたが、とにかく、私はそれについて確信が持てないと思います。それから私は論文を公開しましたが、文脈のようにそれを読みさえしませんでした。それは言った、ああ、それは私が確信していないことであり、今はそうだと思う。それはあなたが話している小さなバージョンのようなものです、あなたは言うことができます、私はこのことについて知らない、あなたはより多くの情報を追加することができます、あなたはここでコンテキストに追加するためにモデラーを再訓練する必要はありません。
所以这些预测蛋白质结构的模型，比如说，对，这是整个基础。現在、Alphafold3には他の分子があります。彼らはそれをすることができますか？はい、これは基本的に、最高の一般化されたモデルがトレーニングデータを取得し、それ自体で問題を解決する世界ですか？
たぶんあなたは例を挙げてもらえます、あなたはソラについて教えてください。ビデオモデルは、驚くべき動的な画像、動的なビデオ、そしてあなたが何を共有したいとしても、それをユニークにする方法に関係なく、アーキテクチャがどれだけ異なるかを生成できます。
はい、それで私は一般的な質問から始めます、あなたは明らかに特殊なエミュレーター、コネクタ、データスニペットなどが必要ですが、私の直感です。繰り返しになりますが、私には科学的根拠がありません。私の直感は、一般的な推論の核心を見つけて、それを新しい問題領域に接続することができれば、人間が一般的な推論者であるように、より速くロックを解除することができると思います。しかし、はい、あなたはそれが言語モデルから始まっていないことがわかります。これはビデオ用にカスタマイズされたモデルです。しかし、私たちは明らかにその世界にまだ入っていません。
たとえば、優れたビデオモデルを構築するために、それをゼロから構築するために、いくつかの異なるアーキテクチャと異なるデータを使用したと思います。しかし、将来の一般的な推論システム、つまりAGIは、どのシステムに関係なく、これを達成する方法を理解することで理論的に目標を達成できます。
はい、1つの例は、私が知る限り、世界で最高のテキストモデルはすべてまだ自己回帰モデルであるということです。最高の画像モデルとビデオモデルは拡散モデルです。これはある程度奇妙です。
したがって、トレーニングデータについては多くの論争があります。あなたはすべての企業の中で最も思いやりがあると思いますが、今ではFTなどとライセンス契約に署名しました。あなたはニューヨークタイムズの訴訟に関与しているので、ここで少し慎重でなければなりません。トレーニングデータに関する合意に達することはできないと思います。
合理的な使用の公平性をどのように見ていますか？ポッドキャストで激しい議論がありました。明らかに、あなたの行動は、ライセンス契約を通じて公平性を達成しようとしていることを完全に示しています。それで、あなたは美しい音楽、歌詞、本を作るアーティストの権利を個人的に取り入れていますか？これらの権利を使用して、デリバティブ製品を作成してから収益化しますか？公平とは何ですか？どうすればアーティストにコンテンツを作成してから、他の人にそれをしたいことを決定することができますか？
私はあなたがこの点で思慮深い人であることを知っているので、あなたの個人的な信念に興味があります。私たちの業界の他の多くは、コンテンツクリエイターについてあまり思慮深くないことを知っています。だから、さまざまなタイプの人々は非常に異なると思います。
公正使用に関しては、私たちは現在の法律の下で非常に合理的な立場を持っていると思いますが、AIは非常に異なっていると思います。しかし、芸術のようなことについては、違った考え方をする必要があります。
しかし、オンラインで数学の束を読んで、数学の方法を学んだとしましょう。それはほとんどの人に妥協しないように思えると思います。その後、異なる意見を持っているかもしれない人々の別のグループがあります。実際、長すぎないように、私はこの問題について深く議論しません。
ですから、私は、幅広い人間の知識があると言うタイプの人々がいると思います。あなたが学ぶなら、つまり、オープンフィールドなど、ピタゴラスの定理を学ぶならば、あなたは言うことができます。これはスペクトルの一端です。スペクトルのもう1つの極端なものは芸術であり、もう少し具体的でさえあると思います。それはそれをするようなものだと思います。それは、おそらく最も極端な別のアーティストのスタイルまたは類似性の芸術を生み出すシステムです。次に、スペクトルの中央に多くの状況があります。
議論の焦点は歴史的にトレーニングデータにあったと思いますが、トレーニングデータの価値が低下するにつれて、議論は推論時に何が起こるかになります。そして、システムが何をするか、リアルタイムでコンテキストで情報にアクセスするか、同様の措置を講じ、推論時に起こること、そして新しい経済モデルがより議論される方法。
たとえば、たとえば、たとえば、テイラースウィフトのスタイルで私のために歌を書くと、モデルがテイラースウィフトの曲で訓練されたことがなくても、あなたはまだ質問があります。モデルは、おそらく彼女のトピック、テイラー・スウィフトの意味を知っているテイラー・スウィフトに関する記事を読んだかもしれません。次の質問は、このモデルがTaylor Swiftの曲で訓練されたことがない場合でも、そうすることを許可すべきですか？もしそうなら、テイラー・スウィフトはどのようにそれに応じて支払われるべきですか？
まず、この場合にはオプション、つまり参加または終了するオプションがあるはずだと思います。そして、経済モデルがあるはずです。歴史的な観点から、音楽を模範として、見るべき興味深いこと、つまりサンプリングとサンプリングに関する経済学がどのように機能するかを紹介します。それはまったく同じことですが、興味深い出発点です。
サム、これに挑戦させてください。
あなたが与えた例の違いは何ですか？このモデルは、構造、リズム、メロディー、ハーモニー、歌の関係を学習し、音楽を成功させるすべての基礎となる構造を発見し、トレーニングデータを使用して新しい音楽を構築します。そして、人間は多くの音楽を聴き、彼らの脳はすべて同じ予測モデルを処理し、構築しています。これらは同じ発見や理解です。ここでの違いは何ですか？アーティストがユニークに報われるべきであると言う理由は、サンプリングのケースではなく、出力なしではAIではなく、実際のオリジナル曲をモデルに保存しません。
はい、構造を学びます。
ですから、私はそれを強調しようとはしていません。私は同意するので、人間が他の人間に触発されているように。つまり、私のためにテイラースウィフトスタイルの曲を書くと言ったら。
なるほど。それが、いくつかのアーティストを利用するためにヒントが使用される場所だと思います。
私は個人的にこれは別の状況だと思います。
人間によって作成された音楽コーパス全体を使用して、音楽に入ったアーティストにロイヤリティを払わずに音楽モデルを訓練するために、モデル自体を訓練させたいですか？
それから、あなたはアーティストに特定のヒントを尋ねることはできません、あなたは言うことができます、ちょっと、私にクールなポップソングをください、この曲はかなりモダンで、女性の声で悲痛な物語を語ることができます
この時点で音楽を作らないことにしました。その理由の一部は、あなたが線を引く場所です。
私は最近、私がとても尊敬しているミュージシャンと一緒に出会ったので、これらの極端なことについて話したかっただけですが、この世界でさえ、私たちが行くなら、私たちは10,000人のミュージシャンにお金を払って音楽を作るためだけに音楽を作るとしましょう。優れたトレーニングセット、音楽モデルは強力な歌の構造に関するすべてを学びます。良い、キャッチーなビートや他のすべてを作るもの。そして、私たちがまだ素晴らしい音楽モデルを作ることができると仮定して、これを訓練するだけです。思考実験としてミュージシャンの前にポーズをとっているように感じます。そして、彼らはよく、その時、私はどんな原則でもこれに反対することができませんでした。しかし、私はまだそれが好きではありません。さて、それは必ずしもそうしない理由ではありません。しかし、これはです。
Appleが投稿した広告を見たことがありますか？
これについてどう思いますか？
人々はこれに非常に興奮しています。
はい。反応はあなたが思っているよりも強いです。
私は明らかに人工知能について非常に楽観的ですが、人間の創造性と人間の芸術的表現には美しさがあると思います。これは、科学的研究でより良いことができるAIにとって素晴らしいことです。しかし、AIが人間の深くて美しい創造的な表現のレベルに達することができれば、これがどのように起こるかを明確にする必要があると思います。それは私たちをより高い創造的な高さに導くツールになります。しかし、私たちが気にする精神を維持するためにこれを行う方法を見つける必要があると思います。
あなたの行動は非常に説得力があると思います。私たちは、ドールEのスターウォーズのキャラクターを作成しようとしています。ダースベイダーに尋ねると、それはできません。だから、あなたは内部的に赤いチームを形成したか、あなたが好きなようにそれを呼ぶことができると思います。試してみました。はい、あなたは人々が他の人の知的財産を使用することを許可しません。それで、あなたはこの決定をしました。
さて、ジェダイブルドッグまたはシスロードブルドッグ（私がやった）を作るように頼むと、ブルドッグをシスブルドッグに変えます。
あなたが言ったことについて興味深い質問があります、はい。昨日、Normsと呼ばれるものをリリースし、モデルの動作を説明しようとしました。これは難しい作業です。これは非常に長いドキュメントです。それぞれの場合の制限がどこにあるべきかを正確に指定することは非常に困難です。これは、より多くの入力を必要とする議論だと思います。
しかし、シス・ロード、シス・スタイルのこと、またはジェダイのアイデアは、この時点で文化の一部のようなものであり、これらは難しい決定です。
はい、あなたは正しいと思います。音楽業界は、テイラー・スウィフトの歌を彼らのものにするこの機会を検討します。これは、既存のアートの新しいイノベーションを活用できる4部構成のフェアユーステストの一部です。ディズニーには議論があります、ねえ、もしあなたがアショカのソラ版、またはオビ=ワン・ケノービを作ろうとしているなら、それがディズニーのチャンスです。これはあなたにとって素晴らしいパートナーシップです。
ですから、私はこの部分をAIと法律としてマークしていると思います。
それでは、より高いレベルの質問をしましょう。人々が人工知能を規制すると言うとき、それはどういう意味ですか？必要に応じて、カリフォルニアで新たに提案された規制についてコメントすることもできます。
私はこれをとても心配しています。提案されている規制はたくさんありますが、カリフォルニアについて見た規制のほとんどは私を心配しています。また、州が自分でそれを行うことを心配しています。
人々がAIを規制したいと言うとき、私は彼らが特定のことを意味するとは思わない。一部の人々はすべてを禁じていると思います。一部の人々は、オープンソースであることは許可されておらず、オープンソースであることを要求すると言うでしょう。私が最も興味を持っているのは、誰かが言って、見て、私は間違っているかもしれないと言うことです。私はこれが将来の見通しの声明であることを認めます。そして、これらの声明を作成することは常に危険です。しかし、近い将来、私たちが数十年後に話していない日があると思います。これらのシステムについては、同様に、核兵器や合成生物などの世界的な監視を行っており、非常に悪影響を及ぼす可能性のある国の範囲をはるかに超えている可能性があります。最も強力なシステムを調査し、合理的な安全性テストが実施されるようにする国際機関が見られることを楽しみにしています。これらのシステムは自動的に逃げたり、自分自身を改善したりすることはありません。
しかし、これに対する批判は、あなたが喜ばせるためのリソース、ロビー、参加、あなたは政治家と密接な関係を持っていること、そして彼らの熱意と投資にもかかわらず、彼らはこの問題に対処するのに十分なリソースを持っていないことをスタートアップとすることです。私たちの友人であるビル・ガーリーが昨年のスピーチで指摘したように、この規制上の捕獲のこの現象。
したがって、この問題を真正面から解決できるかもしれません。100億ドル以上の価値があるコンピューターでトレーニングされたモデルまたは1,000億ドル以上などに焦点を当てるなら、私はそれに満足しています。これは私が受け入れることができる行です。これがスタートアップに規制の負担をかけるとは思わない。
したがって、核爆弾を作るための核原料がある場合、少数の人々がそれを持っているように、核検査官のような類推を使用できます。これは興味深い点だと思います。
もう1つ言うことができますか？確かに。ここでの過剰規制に非常に緊張しています。私たちがやりすぎたり、少しやり過ぎても間違って行くことができると思います。私たちは十分にしていないと思いますし、間違っているかもしれません。しかし、その理由の一部は…今、私たちは他の分野で規制やコントロールの行き過ぎが本当に悪くなるのを見てきたと思います。
そして、多分何も起こらないでしょう。しかし、私たちの義務と使命の一部であり、それを達成するために私たちが何が可能であると思うか、何をする必要があるかについて話すことは私たちの義務と使命の一部だと思います。
サム、課題は、人々と社会全体を保護するための法律と規制があることです。
しかし、当社が開発している規制により、政府は企業秘密に参入し、監査する権利を与えます。このレベルの規制をこれまで見たことがありません。基本的に、カリフォルニア州および一部の連邦法によって提案された法律は、基本的に、モデル、監査ソフトウェア、監査、レビューモデルのパラメーターと重みの政府監査が必要です。その後、商業的または公的に使用するために展開するには、ティックが必要です。
私にとって、私たちは政府機関を制御して恐怖を生み出そうとしているように感じます。人々はこれを理解するのが難しいので、その効果を恐れて、彼らはそれをコントロールしたいと思っています。そして、それを制御する唯一の方法は、私がそれを公開する前に監査権を与えることです。
はい、彼らは何も知りません。これらの人々は何も知らない。これらのものが書かれている方法、あなたはそれらを読んで、あなたは夢中になります。あなたが知っているように、12か月で、これらのことはとにかく意味をなさないからです。私は、法律のように書き出すのではなく、全体像を解決するための代理店ベースのアプローチを求めました。
これらの人々が現実世界の専門家であっても、12か月または24か月で正しく扱うことができるとは思わないと思います。私はそうは思わない。これらのポリシーを確認し、すべてのソースコードの包括的なレビューを実施し、すべての重みを1つずつ表示します。特にモデルが常に再訓練され、よりダイナミックになる場合、私は多くのクレイジーな提案があると思います。だから私はそれが理にかなっていると思います。
航空機が認定される前に、これらのテストを通じて航空機を取得するために一連の安全テストを実施します。これは、すべてのコードを読み取るプロセスとはまったく異なります。モデルの内部を見るのではなく、モデルの出力を確認しています。
ですから、セキュリティテストを行うことは理にかなっていると思います。
それで、サム、私たちはこれをどのように達成すべきですか？
私はここにいるだけでなく、業界全体や人間も代表しています。開発の大きな可能性と人類にとって大きな利益をもたらすこれらの技術を制限すれば、私たちは暗黒時代に陥るかもしれないと心配しています。それでは、これをどのように変更してこれを達成する必要がありますか？
政府レベルが速すぎて発展しているため、人々は間違った方向に向かっているようで、私はそれを心配しています。これに基づいて、たとえば、サムはラマの建築上の決定は非常に興味深いものです。なぜなら、ラマはできるだけ少ない制約で成長させるからです。私たちには別のことがあります。これをラマガードと呼びます。これは、これらの保護ガードレールになるように設計されています。
問題を解決する正しい方法は何だと思いますか？
現在のモデルの強さから判断すると、間違いなくいくつかの問題があります。私はこれらを過小評価したり、真剣に受け止めたりしたくありません。しかし、GPT-4レベルのモデルがもたらす壊滅的なリスクについては心配していません。展開するための安全な方法はたくさんあると思います。
それを言うなら、多分私たちはより一般的な根拠を見つけるでしょう。私はこの具体的な例が気に入っています。モデルは技術的には能力があり、このように使用されていなくても、再帰的に自己改善するか、生物兵器などを自己設計して展開することができます。または新しいモデル。それが再帰的な自己改善の重要なポイントです。
これらのモデルには脅威をもたらす合理的な機会があるため、国際レベルでモデルの出力のセキュリティテストを実施する必要があります。もちろん、GPT-4のようなものは脅威をもたらさないと思います。まあ、脅威を言っているわけではありません。これらのことに対する脅威。このようなモデルを公開する安全な方法はたくさんあると思います。
しかし、飛行機やその他の例のように、主要な犠牲者が深刻な可能性である場合、飛行機に乗るときのように、何らかのテストフレームワークがあることを嬉しく思います。飛行機については考えません。安全だと仮定します。
サム、現在の雇用については多くの懸念があります。YCにいたとき、UBIについて多くのテストを行いました。あなたの結果はすぐに出てきます。これは、5年前に終了または始まった研究だと言っているだけです。最初にベータ研究、次に長期研究があります。しかし、このすべてから何を学びましたか？
確かに、なぜあなたはそれをすべて始めたのですか？普遍的なベーシックインカム（UBI）を見始めた理由を説明できますか？
私たちは2016年にこれについて考え始めましたが、ほぼ同時期に、AIを真剣に受け止め始めました。理論的には、社会と経済の雇用の変化の程度、およびより深い意味の可能性（たとえば、社会契約がどのように変化するか）は、これらの新しい変化がどのように配置されるかを探るために多くの研究を行うべきであることを意味しますアイデア。
私は、貧しい人々を助けることを目的とした政府のほとんどの政策の取り扱いを熱心に支持していないことを認めなければなりません。私は、あなたが人々にお金を与えることができれば、彼らは正しい決定を下し、市場がうまくいくと信じがちです。私は、最低生活水準を上げ、貧困を減らし、貧困を排除することさえ非常に支持しています。しかし、既存の社会的セーフティネットのために試したものよりも良い方法があるかどうか、そして物事をどのように処理するかに興味があります。
私は人々にお金を与えることはすべての問題を解決することはないと思います、そしてもちろん、それは人々を幸せにすることはありません。しかし、それはいくつかの問題を解決し、人々に自分自身を助けるためのより良い視点を与えるかもしれません。私はこれにとても興味があります。
今ではいくつかのアプローチが見られると思うので、2016年はずっと前でした。AIが発展している方法がいくつか見られたので、従来のUBIコンセプトよりも良いことがあるのだろうかと思います。たとえば、将来は一般的なベーシックインカムよりも一般的な基本的なコンピューティングに似ているのだろうかと思います。誰もが使用できるGPT-7計算の一部を取得し、再販することができ、がん研究のために誰かに寄付することができます。しかし、あなたが得るのはドルではなく、生産性の一部です。はい、何らかの生産性があります。
わかりました、ゴシップについて話しましょう。それでは、昨年11月に戻りましょう。正確に何が起こったのですか？
あなたが具体的な質問があるなら、私は喜んで答えられます、多分私はある時点でそれについて話すと言ったかもしれません。
それがポイントです。どうしたの？あなたは解雇され、戻ってきて、それは裁判所の陰謀です。誰かがあなたを後ろに刺しましたか？人工知能（AGI）の究極の目標を見つけましたか？どうしたの？これは安全な空間です。
私は解雇されました。私は戻ってきたと言いました、そして、私は非常に腹を立てていたので、私が何をしたいのか少し確信がありませんでした。私は私がオープンアライとそこにいる人々が本当に好きで、私は戻ってきて、それが難しいことを知っています。これは私が思っていたよりも難しいです。しかし、私は当時、問題ありませんでした。私は戻ってくることに同意します。取締役会がそれを理解するのにしばらく時間がかかりました。それから、私たちはチームをまとめて、クライアントのために物事をやり続けようとしていました。その後、他の計画が策定され始め、取締役会は別の暫定CEOを雇うことにしました。なんてこった、その男の名前は何ですか？彼の存在は人々を怖がらせるようなものであり、それは素晴らしいことです。私は言うべき良いことしか持っていません。
それで、あなたはあなたの解雇についてどこで学びましたか？
ラスベガスのホテルの部屋で週末を過ごしている間、私はそれについて学びました。私はテキストメッセージを受け取りました、そして、彼らは言い、火をつけてそれを拾いました。私が解雇されたかどうかを考えようとする前に、あなたはこの状況を持っていたと思います。私はこれにうんざりしているとは思わない。はい、テキストメッセージを受け取りました。いいえ、それはただ奇妙なことです。
それで、誰がこのテキストメッセージを送信しましたか？
実際、私は前夜にこのテキストを受け取りました。それから私は取締役会と話をしました。そして、それだけです。それから私はそれを手に入れ、それからすべてが夢中になりました。私の電話は当時利用できませんでした。テキストメッセージ、電話など、揺れを続けるだけです。
基本的に、あなたはツイートから解雇されました。これは、トランプ政権の間に何度か起こりました。
彼らはツイートする前に私に電話しましたが、それは彼らにとって素晴らしいことでした。それから、私はホテルの部屋でまったく陽気な状態で数時間過ごしました。私は当時非常に混乱していて、何をすべきかわかりませんでした。奇妙すぎる。
それから私は家に飛んで、おそらく飛行機に乗って午後3時頃に飛んだ。それでも、クレイジーな電話が鳴り続けています。私は何人かの人々に直接会いました。その夜、私はOK、私はAGIの研究をしていると思った、そして私は将来にとても満足している。はい、選択肢があります。
それから翌朝、私は何人かの役員と電話をかけて、戻ってくる問題について議論したので、さらに数日間の混乱につながりました。それから、私は問題が解決されたと感じました。さて、真ん中にはたくさんのクレイジーなものがあります。
これらの非営利委員会のメンバーのうち、これらの非営利委員会メンバーの何人がいますか？
まあ、私たちは1つの非営利委員会しか持っていません。したがって、彼らはすべて非営利の理事会メンバーです。取締役会は6人に縮小されました。その後、彼らはグレッグを取締役会から取り除き、私を解雇しました。
それで、非営利の経験を持つ人々と取締役会で起業家の経験を持つ人々の間には文化的対立はありますか？必要に応じて、アクションの背後にある動機、共有できるものは何でも共有できます。
文化的対立は常に存在していたと思います。明らかに、すべての取締役会メンバーが私のお気に入りであるわけではありませんが、AGIに対する彼らの深刻さとAIセキュリティに正しく対処することの重要性に多くの敬意を払っています。彼らの決定や行動に完全に反対したとしても、安全で有益なAGIの共有ミッションへの彼らの誠実さやコミットメントを疑うことはありませんでした。
彼らはその過程で正しい決定を下したと思いますか、それともOpenaiが正しくしなければならないすべてのバランスをとる方法を知っていましたか？いいえ。しかし、私は彼らには意図があり、AGIスケールの意図があり、それをうまくやると思います。
実際、この質問をさせてください。したがって、Openaiの使命は明らかにAGIを作成することであり、本当に楽しいと思います。多くの人々は、人工知能（AGI）を作成すると、何かが間違っていることの予想外の結果になると考えています。彼らはそれを非常に怖がっていました。しかし、Openaiはそれを実用的な使命と見なしています。これはあなたがあなたがしていることについてもっと恐れていると感じるでしょうか？これは動機を生み出すことができることを理解していますが、どのようにこれを調整しますか？なぜこれがミッションなのかしら？
まず、私が答えたいと思うのは、これが本当に多くの恐怖を引き起こすということだと思います。世界の多くの人々は、AGI、さらには現在のAIでさえ非常に怖いと思います。また、その方向にも非常に興奮しており、さらに怖くて興奮しています。私たちはそれに苦労しています。しかし、これは避けられないと思います。また、大きな利益をもたらすと思います。しかし、私たちは合理的な方法でそこにたどり着く方法を見つけなければなりません。多くのことが変わり、変化は人々を不快に感じさせます。だから私たちにはやることがたくさんあります。
別の質問をすることはできますか？最もホットな企業の1つを作成しました。そして、あなたは確かに中央にいます。しかし、経済的な観点からは、これらすべての価値を回避します。これは非常にユニークです。教えてもらえますか？
はい、私はその時点で公平性があったらいいのに、この質問に答える必要はありませんでした。過去に戻ることができたら…
なぜ彼らはあなたに今助成金を与えないのですか？取締役会があなたにふさわしい大きなオプション助成金を与えないのはなぜですか？当時の決定は何でしたか？なぜそれがそんなに重要なのですか？
当時の決定の最初の理由は、非営利組織の構造にすぎませんでした。動機付けの観点から、これは素晴らしいことです。しかし、主に私たちの取締役会にはほとんどの無私の監督が必要です。いいと思います。私は今公平を必要としません。私はちょっと…しかし、私は願っています…
しかし、この奇妙な方法で、あなたは会社を経営しています、はい、それはあなたの本当の動機は何ですか？
完全に正しい。
それはとても深いです…私が気づいたことの1つは、人々が「私はこれ以上お金を必要としない」と言うと想像するのが難しいということです。私はまた、トーンがどれほど鈍感であるかを知っています…私は人々がそれが少し不純な動機だと思うと思います。はい。それで…彼はお金を稼ぐために何をしているのですか？私がちょうど言ったら、私はOpenaiで1兆ドルを稼ぐつもりです、私は誰もがよりリラックスして、それが私を救うことはないと思います。これにより、多くの陰謀説が節約されます。
サム、あなたは偉大な取引メーカーです。私はあなたのキャリア全体に従いました。あなたはこれがとても上手です。あなたはこれらすべての関係を持っています。あなたは本当に資金を集めるのが得意です。この点であなたは素晴らしいです。あなたはジョニー・アイビーを持っています、あなたは会社に投資し、あなたはボールを手に入れ、あなたは7兆ドルを集めてファブを構築します。これらすべての要因が組み合わされ、
私はここで冗談です。明らかに、あなたは7兆ドルを調達しませんでしたが、それはただの時価総額か何かかもしれません。ただし、それを除いて、重要なのは、これらすべてのトランザクションを作成したことです。彼らのあなたへの不信は、あなたの動機は何ですか？あなたはついに去りました、Openai内の機会は何ですか？どのような機会がサムに属するべきであり、これらの非営利団体の機会はあなたを信頼していませんか？そうですか？
私たちが機器会社であるか、いくつかのチップ製造会社に取り組んでいた場合、それらはサムのプロジェクトではありませんでした。Openaiがその公平を得るように。彼らはそれを手に入れます。
しかし、これは世論ではありません。これらのことについて一日中コメントしているのは人々の意見ではありません。私たちはまだこれらのことを発表していないので、それは公平です。世界のほとんどの人がこれについて考えているとは思わない。しかし、私は同意します、これは技術的なコメンテーターの間で多くの陰謀理論を引き起こしました。
私が時間をさかのぼることができれば、私はこれを公平に明確にさせてください。それから、私はまだAGIを気にかけているので、私はそれをやります。それは世界で最も興味深い仕事だと思います。しかし、少なくとも、それは皆に警告します。
それで、チッププロジェクトとは何ですか？それは7兆ドルです。その7兆ドルはどこから来たのですか？
それがどこから来たのかわかりません。実際、私は本当に知りません。世界には、現在計画されている建設の数をはるかに超えて、より多くの人工知能インフラストラクチャが必要であり、コスト構造も異なります。私たちがそこでプレイしていた具体的な方法は、まだそれを理解しようとしていました。
Openaiの組織モデルの何が好きですか？それは、標準を破り、非常に断片化された小さなチームを壊す迅速な行動のようなものですか？それとも、いくつかの極端な状況を防ぎたいので、計画する必要があるこの組織的な努力の多くですか？
これは、極端な状況を防ぐためにもっと組織化される必要があるからではありません。しかし、これらのシステムは非常に複雑であるため、集中した賭けは非常に重要です。たとえば、これを行う前に、DeepMindのような企業があり、これらすべての異なるチームがこれらの異なることをしています。彼らは賭けを広めました。Openaiに、基本的に会社全体がGPT-4を一緒にするために一生懸命働いていると言わせました。これは、AIの研究室を運営する方法については想像もできません。しかし、少なくともそれはうまくいくと思います、それは私たちのために働いています。ですから、極端な状況を避けたいからではなく、リソースを集中し、これらの大きくて困難で複雑なことをしたいからです。私たちの仕事には確かに多くの調整があります。
わかりました、サム、私はあなたが去る必要があることを理解しています。あなたは過去1時間で素晴らしい仕事をしました。いつでも戻ってきてください、私はあなたと話してとてもうれしいです。はい、それは非常に興味深い会話でした。来てくれてありがとう、
サム、正直に感謝します。私たちはこの問題について1年以上議論してきました。これは驚くべきことであり、私はそれにとても感謝しています。
次の大規模な記者会見の後に戻ってくるのを楽しみにしているので、これらのことのいくつかについてもっと直接話すことができます。
はい、ズームリンクを受け取りました。同じズームリンクが毎週使用されており、同時にいつでも参加できます（笑）。
