タオ・レーはアオフェイ寺院に由来します

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トランスフォーマー8グループ最年少のエイダン・ゴメスは最新のインタビューでこう嘆いた。

模型を売るだけでは実は儲からないんです！

グーグルトランスフォーマーのバージョンであるエイダン ゴメスは、AI の分野に多大な影響を与えたトランスフォーマーの作者の 1 人です。

そして今、エイダン・ゴメスの評価額は55億米ドルも高騰した。コヒア・カンパニー共同創設者兼CEO。(オープンソース大型モデルのCommand Rシリーズを以前に発売)

20VC マネージャーのハリー・ステビングスとのこの会話の中で、エイダン・ゴメスは AI の開発トレンドについて話しました。

これらのトピックのいくつかは、次のようなネチズンの間で注目と議論を集めています。

• モデルのパフォーマンス向上、スケールだけが唯一の方法ではない

• 販売モデルのみとの組み合わせはできませんオープンAI争う

• AI スタートアップはクラウド ベンダーに依存すべきではない

• 彼はロボット工学の分野について楽観的であり、5 年以内に大きな進歩が起こるだろうと予測しています。

• データ品質はモデルにとって重要です

より具体的な内容については、以下のテキスト版をご覧ください~

コンピューティング能力に加えて、データとモデルの革新によって AI のパフォーマンスも向上します

質問: 始める前に質問したいのですが、子供の頃、ゲームをするのは好きでしたか？

エイダン・ゴメス：私はゲームが好きで、子供の頃からテクノロジーが大好きでした。

質問: これは、人々が「クリアするのは不可能、もうプレイしたくない」と感じるような非常に難しい最初のレベルでゲームを開始することは決してないことを意味します。

エイダン・ゴメス：はい、これを機械学習では「レッスン学習」といいます。まず、モデルに非常に単純なことを行うように教えることから始め、その後、既存の知識に基づいて徐々に複雑さを増していきます。

興味深いことに、カリキュラム学習は実際には機械学習では失敗します。実際にコースを実行する代わりに、最も難しくて最も簡単なマテリアルをモデルに投げつけ、モデルがそれを自動的に理解できるようにしました。

しかし人間にとって、このアプローチは非常にうまく機能し、学習の重要な部分を占めています。機械学習で成功していないのを見るのは本当に興味深いです。

質問: すべてをモデルに直接投入することについてお話しましたが、この問題について直接掘り下げたいと思います。多くの人は、より多くのコンピューティング能力が必要であり、パフォーマンスが向上すると言います。これは正しいと思いますか?パフォーマンスの向上を制限する他の要因はありますか?

エイダン・ゴメス: モデルにさらに多くのコンピューティング能力を追加したり、モデルを大きくすると、パフォーマンスが向上するのは事実です。これはモデルのパフォーマンスを向上させる最も信頼できる方法ですが、最も愚かな方法でもあります。

十分な資金がある人にとって、これはリスクが非常に低い非常に魅力的な戦略です。もっと良くなるのはわかっているので、モデルを拡張し、より多くのお金を費やし、より多くのコンピューティング能力を購入するだけです。私はこれを信じていますが、それは非常に非効率的だと思います。

もっと良い方法があります。この1年半を見てみると、チャットGPTこれまでに公開されたGPT-4リリース期間。 GPT-4 には膨大な量であると言われているように、実際に 1.7 兆個のパラメータがあります。文部科学省。

現在、これよりも優れたモデルがあり、パラメータは 130 億個しかありません。したがって、この変化のスピード、つまりコストの急速な低下は驚くべきものであり、少し現実離れしているとさえ言えます。

確かに、スケールアップすることでモデルの品質を達成することはできますが、おそらくそうすべきではありません。

質問：この進歩は今後も続くのでしょうか？つまり、この規模での進歩は今後も続くのでしょうか?それとも、いつかボトルネックに達するのでしょうか？

エイダン・ゴメス：はい、確かに指数関数的な投資が必要です。インテリジェンスの直線的な成長を維持するには、コンピューティング能力を継続的に 2 倍にする必要があります。しかし、この成長は非常に長い間続く可能性があります。

どんどん賢くなっていきます。しかし、財政的な制約に遭遇することになります。オリジナルの GPT-4 を購入する人は多くはありませんでした。特に多くの企業は、非常に大きく、非常に高価で、実行効率が悪く、費用がかかり、コストに見合うほどスマートではなかったためです。

したがって、市場では、単に規模の拡大に頼るのではなく、モデルをより小さく、より効率的にし、データ、アルゴリズム、および手法を使用してモデルをよりスマートにするという大きなプレッシャーがかかっています。

質問：特定のユースケース向けに設計された、より小さく、より効率的で、垂直方向のモデルが存在する世界では、少数の大きな支配的なモデルが存在するのでしょうか？それとも両方になるのでしょうか？

エイダン・ゴメス: 過去数年間に見られた傾向は、共通のスマートなモデルを使用したプロトタイピングを好むことです。彼らは、特定のモデルを使用してプロトタイプを作成し、関心のある点に特に優れたモデルを作成するためにモデルを微調整するのに時間を費やすことを望んでいません。

彼らが望んでいるのは、大きくて高価なモデルを入手し、それを使ってプロトタイプを作成し、それが仕事を成し遂げることができることを証明し、それを特定の領域で優れた効率的なモデルに改良することです。したがって、このパターンは実際に現れています。

その結果、私たちは今後も複数のモデルが存在する世界に住み続けることになるでしょう。その中には、垂直的で集中的なモデルもあれば、完全に水平的なモデルもあります。

質問: たとえば、OpenAI のコストは現在 30 億ドルです。あなたがそうでない限り、どうやってこのレースで自分の地位を維持することができますか？マイクロソフト、アマゾン、グーグル、フェイスブックそんな会社？

エイダン・ゴメス：大規模なプロジェクトだけを行う場合は、これらの企業のいずれかになるか、これらの企業の子会社になる必要があります。ただし、他にもできることはたくさんあります。

今後の唯一の道としてスケーリングに完全に依存しない場合は、データの革新やモデルと手法の革新を信じているのであれば、探求すべき方向性はたくさんあります。

質問: データ イノベーションとモデルと手法のイノベーションとは何なのかについて詳しく説明できますか?

エイダン・ゴメス：オープンソースで見られる大きな進歩のほとんどは、データの改善によってもたらされます。インターネットから高品質のデータを取得し、Web クローリング アルゴリズムを改善し、Web ページを解析し、重要な部分を抽出し、インターネット上には重複やスパムが大量に存在するため、インターネットの特定の部分の重要性を高めます。

最も価値があり、知識が豊富な部分を抽出してモデルに強調することと、合成データを生成する機能により、人間の介入なしに、モデルによって自動的に生成される大量のテキストまたは Web コンテンツを取得できるようになります。 。

これらのイノベーション特に、データ品質を向上させる機能により、これまでに見られる進歩の多くが促進されています。

質問: さて、これはデータの革新ですが、モデルの革新はどうですか?

エイダン・ゴメス: これには、新しい強化学習アルゴリズムなどが含まれます。 Q* とそれがもたらす可能性のある変化については、多くの話題が飛び交っています。解決策の検索方法など、検索に関するアイデア。

モデルの現在の状態では、私が質問をすると、モデルはすぐに正しい答えを返す必要があります。それはモデルにとって非常に厳しい要件ですよね?

人間に対してそんなことはできませんし、難しい質問をして、すぐに答えを吐き出すことを期待することもできません。考えて処理する時間が必要です。

質問: また、少しのブレインストーミングの時間が必要な場合もあります。

エイダン・ゴメス：はい、確かに必要です。したがって、モデル開発における非常に明白な次のステップは、モデルに考えさせて問題を解決させる必要があるということです。彼らに間違いを犯させ、何かを試みさせ、失敗させ、失敗した理由を理解させてから、後戻りして再試行させる必要があります。

現在、モデルには問題解決の概念がありません。

質問: 問題解決について言及したとき、これは推論と同じ概念ですか?

エイダン・ゴメス：はい。

質問: 推論はなぜ難しいのですか?なぜ推論という概念がまだないのでしょうか?

エイダン・ゴメス：推論は難しくありませんが、難点は、推論プロセスを示すトレーニング データがインターネット上にあまりないことです。インターネット上にあるもののほとんどは、推論プロセスの結果です。

ネット上に何かを書くときは、自分の思考プロセスを示すのではなく、結論や考えを直接示し、それらは多くの思考、経験、議論の結果です。

したがって、そのようなトレーニング データが不足しており、無料で入手できるわけではないため、自分で構築する必要があります。したがって、Cohere、OpenAI、および人類学的そうした企業が行っているのは、人間の推論プロセスを示すデータの収集だ。

モデルを売るだけではOpenAIには勝てない

質問：そういえば、OpenAI のユーザー生成コンテンツ イニシアチブと競合することについてどう思いますか?

エイダン・ゴメス：特にエンタープライズ分野では、顧客データのプライバシーと機密性を維持するという大きな課題に直面しているため、これは困難です。

彼らはデータを知的財産としてみなしており、多くの機密情報が含まれているため、トレーニングにデータを使用することを許可していません。私はこの立場を完全に理解しています。これを実現するために、私たちは合成データに焦点を当て、この分野に多大なリソースを投資しました。

また、ヒューマン アノテーターのチームを編成し、Scale AI とパートナーシップを締結しました。これは私たちにとって大きなプレッシャーではありますが、私たちは消費者向けの企業ではないため、データを自分たちで生成する必要があります。

幸いなことに、私たちの焦点は比較的小規模であり、財務機能や人事機能の自動化など、ビジネス ニーズが明確な分野に主に焦点を当てています。これにより、これらの特定のニーズをより深く掘り下げて対応できるようになります。

今後 10 年を見据えて、合成データ市場はどのように発展していくのでしょうか?少数のサプライヤーによって支配されることになるのでしょうか？現在、大規模言語モデル API 市場は主に合成データによって動かされているようであり、その多くは、より小規模で効率的なモデルを最適化するために、高価な大規模モデルを利用してデータを生成しています。

このモデルが持続可能であるかどうかは不確実ですが、モデルからであれ人間からであれ、新しいタスク、新しい質問、データのニーズが生まれ続けているため、私たちはこれらのニーズに適応して満たさなければならないと私は信じています。

質問: それでは、合成データの市場はどのようなものになるでしょうか? 2 社または 3 社のベンダーによって支配されることになるでしょうか?

エイダン・ゴメス: 現在の大規模モデル API 市場は合成データが主流だと聞いています。ほとんどの人は、これらの大規模で高価なモデルを使用してデータを生成し、そのデータを使用してより小型で効率的なモデルを微調整します。

つまり、彼らは基本的により大きなモデルを改良しているのです。このモデルが市場として持続可能かどうかはわかりません。しかし、新しいタスクや新しい質問、新しいデータのニーズは常にあると思います。このデータがモデルからのものであれ人間からのものであれ、私たちはこれらのニーズを満たす必要があります。

質問：一つ気になるというか迷っていることがあります。 OpenAI が価格で競争しているのを見ると、次のようなことがわかります。メタこのような企業は、オープンソースやオープンエコシステムの価値を明確に伝えることなく、モデルを無料でリリースします。

これらのモデルの価値は実際に低下しているのでしょうか?これは価格を下げる競争なのか、それともゼロにする競争なのか？

エイダン・ゴメス：モデルを販売するだけなら、今後の期間は非常に厳しい戦いになるだろう。これは小さな市場ではありません。

質問：模型を売るだけの人もたくさんいるでしょうし、模型やその他のものを売る人もいるでしょう。

エイダン・ゴメス: 名前は言いたくないのですが、例えば Cohere は現在モデルのみを販売していると言えます。当社のモデルにアクセスできる API があります。

それはすぐに変わるかもしれない。製品の状況は変化し、既存の製品に新しいものが追加されます。模型だけを売ると利益率ゼロのビジネスになり、価格競争が激しくなり厳しい状況になります。多くの人がモデルを無料で提供しています。

それでも、これは大きなビジネスになるだろうし、需要は急速に成長している。しかし、少なくとも現時点では、利益はごくわずかになるだろう。

だからこそ、アプリケーションレベルでは非常に興奮しているのです。市場での議論が、価値がチップ レベル以下で発生していることを指摘するのは正しいことです。なぜなら、最初は誰もがこれらのモデルを構築するためにチップに多額の資金を投資し、その後、ChatGPT などのアプリケーション レベルで価値が反映されるのを確認するからです。 、ユーザーに基づいています 料金は月額 20 ドルです。

これが現在値が発生している場所のようです。モデル層は長期的には魅力的なビジネスですが、現状では短期的には、それは非常に利益率が低く、コモディティ化されたビジネスです。

AI スタートアップはクラウド ベンダーの家臣になってはなりません

質問：現在、スタートアップが AI モデルの分野に参入するには遅すぎると多くの人が考えています。しかし、コストの壁が下がるにつれて、実際にスタートアップ企業がこの分野に参入しやすくなるのでしょうか？

エイダン・ゴメス: 確かに、昨年のモデルの製造コストは毎年 10 分の 1、さらには 100 分の 1 に下がっています。より優れたデータとより安価なコンピューティング リソースのおかげで、前世代モデルへの参入障壁は低くなりました。

しかし問題は、誰もそれらの時代遅れのモデルを気にしていないことです。昨年のモデルは今年のモデルと比較するとほとんど価値がありません。テクノロジーが進歩するたびに、古いテクノロジーは急速に時代遅れになり、AI 開発コストは急激に上昇しています。

バージョン 1 の開発には 1,000 万ドルしかかからないかもしれませんが、バージョン 2 を少し改良するには、さらに 100 万ドルから 200 万ドルかかる可能性があります。現在、新しいモデルの開発には 30 億ドルかかる可能性があり、更新には 50 億ドルかかる可能性もあります。

この成長はもはや直線的ではなく、桁違いに変化します。新しい世代のテクノロジーが常に前世代よりも開発コストが安いかどうかはわかりません。チップやその他の複雑なテクノロジーを例に挙げると、開発コストは上昇していますが、それだけの価値があるため開発を続けています。

質問: つまり、人々はそれらの改善が持続するかどうかをあまり気にしていないということですか?

エイダン・ゴメス： それは正しい。私が言いたいのは、これらのモデルを改善することはますます困難になり、抵抗も増大しています。もう 1 つの興味深い現象は、モデルがより賢くなるにつれて、一般人 (私を含む) がそれらの違いを見分ける能力が低下することです。

私たちの医学、数学、物理学などの専門知識は限られているため、これらの変化を実感することはできません。このモデルは基本的な部分でかなり良い仕事をしており、それが私たちができる限りのことです。

そのため、世代間の違いを実際に触ったときに感じにくいのです。しかし実際には、これらのモデルは、いくつかの特定の機能または純粋なインテリジェンスにおいて大幅な改善を示しています。

テクノロジーを前進させるために多額の資金を投資し続ける価値があるかどうかについては、答えはイエスだと思います。これらのテクノロジーは平均的な消費者にとっては重要ではないかもしれませんが、特定の専門分野の研究者にとっては非常に価値のあるものになる可能性があります。

私たちはこれらのツールを提供することで、彼らがさらに進歩できるよう支援します。それは、宇宙船の軌道投入効率を向上させるための新しい素材の作成など、次世代技術への投資を続けるべきかどうかを問うようなものです。

これはほとんどの人にとっては重要ではないかもしれませんが、それを必要とする人にとっては非常に重要であり、市場の需要があり、それが技術の進歩を継続させます。

質問: 再びコストの問題に戻ります。明らかにコストは高く、将来的にも増加し続けるでしょう。先ほど「効果的なアフィリエイト」という概念について言及しました。

現在、多くの企業が買収・合併されており、継続的な成長の原動力としてクラウドサービスが注目されています。今後 3 ～ 5 年以内に、ほとんどの小規模モデル プロバイダーが大手クラウド サービス プロバイダーに買収されると思いますか?

エイダン・ゴメス: この分野は本当に統合が進むと思いますし、すでに統合が始まっています。多くのモデル開発者は、Amazon などの大手クラウド サービス プロバイダーに吸収されました。

将来的にはこのようなことがさらに増えると思います。しかし、注意しなければならないのは、クラウド サービス プロバイダーのアフィリエイトになるにはリスクが伴う場合があります。これはビジネスの発展にとって良い兆候ではありません。

多くの場合、資金を調達するには、資本利益率のみを気にする投資家を説得する必要があります。しかし、クラウド サービス プロバイダーから資金を調達する場合は、まったく別の話になります。

質問：では、ベンチャー投資家は過去数年間、モデル投資で利益を上げてきたと思いますか？

エイダン・ゴメス：Cohereの投資家にとっては、きっと大金が儲かるでしょう。

私たちを信じてくれる人にとっては嬉しいです。当社の最初の投資家である Radical Ventures の Jordan Jacobs は現在も当社の取締役会に在籍しており、会社の設立に非常に積極的に関わっています。私は彼をCohereの4人目の共同創設者と呼んでもいいでしょう。

質問: 最近、同社の評価額が 5 億 5,000 万ドルをわずかに超えるとの報道がありましたが、これはあなたにプレッシャーを与えていますか?

エイダン・ゴメス：これは確かに一種のプレッシャーですが、一種のポジティブなプレッシャーでもあります。最終的には、どの企業も収益の倍率を考慮する必要があり、最終的には公開市場の倍率に収束することになります。

私たちは実際、多くの同業他社よりもはるかに良い立場にあると思います。なぜなら、当社の評価額は他の企業のように爆発的に上昇していないからです。もちろん、私たちはまだ成長と発展を続ける必要がありますが、私は市場に全幅の信頼を置いています。

現在、価格競争と無料モデルの存在により利益率がある程度圧迫されていますが、これは時間の経過とともに変化するでしょう。同時に、Cohere の製品ポートフォリオは進化し、発展し続けます。

人間に代わるものは何もない

質問: あなたが現在 20VC に投資しているとしたら、チャンスはどこにあると思いますか?

エイダン・ゴメス：製品分野とアプリケーション分野は依然として非常に魅力的です。これらのテクノロジーは、ソーシャル メディアを変革する新製品につながります。人々はこれらのモデルと対話するのが大好きで、使用時間は驚くほど長くなります。

質問：これは良いことだと思いますか？私は自分の子供たちに、生成システムと相互作用したり、人間を模倣したりする世界に住んでほしくありません。私は彼らにモデルと話すことで満足してもらいたくないのです。

エイダン・ゴメス：あなたは間違っているかもしれません。非常に思いやりがあり、非常に知的で、知識が豊富で、安全なエージェントと通信できるようにお子様に望んでいるかもしれません。

子どもたちに物事を教えたり、一緒に遊んだりすることができます。子どもたちに対してイライラしたり、怒ったり、いじめたり、不安を感じさせたりすることはありません。

確かに、人間に代わるものは何もない。人間の世界に代わるものは何もありませんし、私たち全員が突然チャットボットと付き合い始めて、人間の出生率が低下することもありません。

そんなことは起こらないと思うけどね？子供が欲しいのですが、チャットボットでは子供を産むことができません。

私にとって人間の仲間は、どのチャットボットよりもはるかに価値があります。職場と同じで、人間を完全に置き換えることはできないと思います。AIは人間の能力を高め、人間の効率を高めますが、それは仕事が減るという意味ではありません。

人間の代わりにはなれません。販売について考えてみましょう。もしロボットに販売されていたら、私は買わないでしょう。単純なことですが、私は機械と話したくないのです。

確かに、単純な購入はボットが処理してくれるかもしれませんが、私と私の会社にとって本当に重要な購入の場合、相手には責任を取れる本物の人間であってほしいと考えています。

何か問題が発生した場合、介入できる権限のある人が必要です。ですから私は、それが消費者側であろうと、私たちがチャットボットとの会話に夢中になるのではないかと、あるいは仕事側であろうと、仕事がなくなり大量の失業者が発生するのではないかと本気で思っています。そんなことが起こっているのがわかりません。

質問: 私はあなたの意見に同意しますが、下位のポジションについては非常に心配しています。たとえば、顧客サービスチームは従業員の 70% ～ 80% を失う可能性があり、部分的に交代することは間違いありません。

エイダン・ゴメス：部分的な置き換えは必ずあります。でも全体的には、これは代替ではなく成長です。特定の役割はテクノロジーに対して本当に脆弱であり、カスタマー サポートもその 1 つです。

しかし最終的には、その仕事に必要な人員は依然として存在するでしょうが、おそらく現在よりも少ないでしょう。しかし、カスタマーサポートは大変な役割であり、非常に精神的に消耗する仕事です。こうした電話を聞いたことがある人なら、それが精神的に消耗する仕事であることをご存知でしょう。

質問：ええ、これはソーシャルメディアプラットフォームのコンテンツモデレーションに似ていますが、これも多くの点でトラウマ的です。

エイダン・ゴメス：朝起きて、仕事に行って、一日中怒られて、謝らなくてはいけない毎日。したがって、これらの会話をモデルに任せ、実際に人間の助けが必要な顧客サポートの問題、たとえば、感情的な苦情を出さずに、その人の人生をより良くする機会を与えて問題を解決する問題は人間に任せるべきかもしれません。

AI の次の大きな進歩はロボット工学の分野で起こるでしょう

質問：AIには今はできないが、3年後には現実になり大きな変化をもたらすものは何だと思いますか？

エイダン・ゴメス：AI の次の大きな進歩はロボット工学の分野で起こるでしょう。コストは下げる必要がありますが、すでに下がり始めています。次に、より強力なモデルが必要になります。

質問：なぜロボット工学の分野で大きな進歩が起こると思いますか？

エイダン・ゴメス：たくさんの障壁がなくなったからです。以前のロボットの推論機能とプランナーは非常に脆弱で、タスクごとにプログラムする必要があり、特定の環境にハードコーディングされていました。

したがって、まったく同じレイアウト、同じ寸法、何も変わらないキッチンを用意する必要がありますが、これは非常に壊れやすいものです。しかし、研究の面では、基礎となるモデル、言語モデルを使用することで、人々は実際に、より自然に世界について推論できる、より優れた計画立案者を開発します。

そのため、すでに多くの企業がこの側面に取り組んでおり、まもなく誰かが汎用人型ロボットの問題を解決して、より安価で安定したものにするかもしれません。

これは大きな変化となるでしょう。それが今後5年以内に起こるか、10年以内に起こるかはわかりませんが、その期間内にそれが起こることは間違いありません。

データ品質は無視できない

質問: 今日はあなたと話すのはとても面白いです。を作りたいです簡単な質問と回答, 私が声明を発表すると、あなたはすぐに自分の考えを述べます。

過去 12 か月であなたの意見が最も変わったのは何ですか?

エイダン・ゴメス：データの重要性。私はそれを真剣に過小評価していました。以前はスケールがすべてだと思っていましたが、Cohere 内で多くのことが起こり、このテクノロジーを構築する上で何が重要なのかについての私の理解を完全に変えました。

データの品質は非常に重要です。たとえば、品質では、数十億のデータ ポイントのうち、1 つの間違った例がモデルに重大な影響を与える可能性があります。それは一種の非現実的で、データに対するモデルの感度が非常に高いため、誰もがそれを過小評価しています。

質問: あなたの会社はこれまでにどれくらいの資金を調達しましたか?

エイダン・ゴメス：約10億ドル。

質問: どのラウンドが最も上げやすいですか?

エイダン・ゴメス：おそらく最初のラウンドです。それは単純な会話で、彼らは「数百万ドルを与えて試してみてください」と言ったので、そのラウンドは非常に簡単だと思いました。

質問：5億ドルを調達する場合、プロセスは間違いなくより複雑になります。 5 億ドルが到着したのを見たとき、少し信じられませんでしたか?

エイダン・ゴメス：確かに少しはね。たとえば、年間2,500万ドルというと、正確な数字はわかりませんが、かなりの金額です。 Cohere のおかげで私の経済とお金に対する見方が変わり、今では私にとって 5 億ドルは大した数字ではなくなりました。

質問：それは心配ですか？

エイダン・ゴメス: いいえ、これは私たちの戦略の一部です。私たちがその条件を受け入れるつもりであれば、それを受け入れることができます。しかし、私たちの戦略は独立性を維持し、独自に発展することです。

質問: 世界クラスの取締役を選べるとしたら誰になりますか?

エイダン・ゴメス: マイク・ヴォルピとジョーダン・ジェイコブスは、現在私の取締役会のメンバーです。

質問: なぜマイクは優れた取締役会メンバーだと思いますか?

エイダン・ゴメス：マイクは素晴らしいよ、彼は全てを乗り越えてきたようだ。私は彼にほとんどどんな質問でもすることができますし、彼は同じような経験をしているので、貴重なアドバイスをくれるでしょう。

質問: ジェフ・ヒントンとヤン・ルカン、どちらが好きですか?

エイダン・ゴメス：間違いなくジェフ、私は彼と個人的な関係がより緊密です。

質問: ヤンは楽観的すぎると思いますか?

エイダン・ゴメス: いいえ、私は AI に関するヤンの見解にもっと同意します。ジェフは終末を予測する傾向があり、ヤンはより楽観的です。ヤンは今ではイーロン・マスクの「返事の兄弟」に少し似ていますが、ジェフは確かに賢くて思慮深い人です。

質問: 最後の質問ですが、これまで尋ねられたことがなく、尋ねられるべきだと思う質問は何ですか?

エイダン・ゴメス: 人々はいつもテクノロジーの将来と潜在的なリスクについて私に尋ねますが、それがもたらす機会について話し合うことはめったにありません。

質問:では、テクノロジーは将来どこに向かっていきたいと考えていますか?

エイダン・ゴメス：私たちはテクノロジーを使って世界の生産性を高め、供給を増やし、物をより豊富に、より安価にすべきだと思います。生産性というとあまり魅力的に聞こえないかもしれませんが、NHS に 5% の生産性向上を適用するとします。

これは国の現状、予算、そして何百万もの人々の生活に重大な影響を与えるでしょう。したがって、私たちが最優先すべきなのは生産性と成長だと思います。

ビデオアドレス:
https://www.youtube.com/watch?v=FUGosOgiTeI