動画タイトル:OpenAI社長グレッグ・ブロックマン:AI戦略、AGI、スーパーアプリ
Alex Kantrowitzによるビデオ
ペギーブロックビートによる写真

この投稿は、グローバルボイス2011の特集記事です。 このプログラムは、AI、科学、テクノロジー業界、ビジネス構造の変化に重点を置き、シリコンバレーの判断の第一線の重要な窓です。

この会話では、Brockmanは1秒あたりのモデルの容量で止まりませんでしたが、問題は前方に移動しました:AIの能力が大幅検証されたとき、業界がそのパスを選択し、製品フォームを改革し、その系統的な影響を吸収する方法。 OpenAIの製品戦略、今後の「スーパーアプリケーション」、AIが「ディープオフフェーズ」に入るという判断を中心に展開。

この会話は3つの方法で理解できます。

まず、パスが縮小します。
ビデオ生成から推論モデルまで、複数のラインとアクティブなトレードオフに、OpenAIの選択肢は、単純な技術的な判断ではなく、現実の制約に対する応答ではなく、 - 算術はコアボトルネックになりました。 限られたリソースが利用可能になると、技術的なルートは、最も有利な方向の2つに縮小し始めました。個人アシスタントと複雑な問題の解決。 また、「何ができるのか」から「何ができるのか」にAIの競争ロジックが移動していることを意味します。

2つ目はパターンの改造です。
「スーパーアプリケーション」の導入は、基本的には製品パターンの飛躍です。 AIは、もはやフラグメントされたツールのコレクションではなく、単一のポータルです。 コンテキストを理解し、ツールを呼び出し、タスクを実行し、異なるコンテキストでメモリ上に構築します。 ChatGPT から Codex まで、AI はワークフロー全体を引き継いでいます。一方、人間の存在の役割は、実装者からディスパッチャにシフトしています。ターゲットの設定、タスクの割り当て、監視。

3つ目はリズムの回転です。
過去2年が能力の学位相であった場合、今何が起こっているかは「フライング」です。 一方、モデリング能力は「約20パーセント/セント」から「約80パーセントをカバー」にジャンプし、ワークフローの再構成を直接トリガーしました。一方、AIは独自の進化(AIとAIを最適化)、チップ、アプリケーション、社内のシナジーに参加して、継続的に加速された円を形成しています。 AIは単点技術ではありませんが、経済成長の重要なエンジンとして始まります。

同時に, しかしながら, 別の問題のセットも同時に現れます: 公共の不信, 雇用に関する不確実性, データセンター上の紛争, セキュリティとガバナンスの境界. Brockmanが与えられた答えは完全に技術的ではありません。 彼は2つのことを強調した:まず、リスクは「分権化」を通して対処できず、電力システムに似たAIの周りの社会インフラを構築する必要がある。第二に、個々の能力は変化しています。本当に重要なのは、「ツールが使用される」ではなく、「AIが目標を達成するために使用されることができる」。

過去の問題が「AIができること」であるならば、AIがあなたのためにほとんどの仕事をやったとき、あなたは何をしなければならないのですか。

以下は原文(読みやすく理解しやすいため、原文は連結されています)です

TL;DR

AGI は「リストパス」フェーズに入りましたGreg Brockman(OpenAI Co.)は、GPTベースの推論モデルがすでにAGIへの明確なルートを持っていると信じ、数年で達成されると予想されますが、パターンは「不均等」のままになります(jagged)。

注意: AGI(人工知能全般)は、一般的な人工知能と同等のAIシステムの存在、あるいは、認知タスクの大半における人的能力を上回ることを指します。 現行の「特殊AI」(画像識別、推奨アルゴリズムなど)とは異なり、AGIは、断線の相互運用性と移行能力を強調しています。

戦略的コンバージェンス:複数のラインから2つのコアアプリケーションまで:OpenAIは、「パーソナルアシスタント」と「複雑な問題解決」のリソースを同時に押し込むのではなく、そのリソースに集中します。

スーパーアプリケーションはAIエントリーフォームになりますチャット、プログラミング、ブラウザ、知識は統一されたシステムに統合され、AIはツールから「実行レベル」に移動し、ユーザーは「動員」に移動します。

キートランジション: AI は、サポートの代わりにワークフローを引き継ぎ始めます「タスクの20%を終わらせる」から「80%を追い上げる」まで、個人や企業が働き方を再構築する能力をモデル化。

Calculusは、コアボトルネックと競争の焦点になりましたAI の需要は供給をはるかに超え、未来の制約はモデリング能力の形態ではありませんが、データセンターとインフラストラクチャはコンピューティングリソースの重要な変数です。

今回聞いたのは初めてですテクノロジーの自己加速(AI最適化AI)は、AIをツールから経済成長のエンジンに誘導する産業シナジー(チップ、アプリケーション、企業)をスーパーポーズします。

最大のリスクは、技術ではなく、ガバナンスおよび使用中ですセキュリティの問題は、単一の被験者によって対処できませんでした。また、生態学的および社会的インフラが必要でした。

個々のコアコンピテンシーが変化しています将来の競争力は「実行」ではなく、「ターゲット+マネジメントAI」ではなく、AIの積極的な活用は基礎的な機能となります。

Q::

アレックス(モデレーター):
今日は、OpenAIの共同創設者兼CEOであるGreg Brockmanに、AIの最も潜在的な機会、OpenAIがそれらをどのように認識するか、そして「superapply」の考え方について話しました。 今日はスタジオに来日しました。

グレッグ・ブロクマン(社長、OpenAI):
招待状をありがとう、お会いしましょう。

なぜシャットダウン、ソラ? 十分ではありません

アレックス:
今、これは興味深い時間であり、OpenAIはビデオ生成の進歩を中断し、「スーパーアプリケーション」のリソースを集中しています。それはビジネスとプログラミングのシナリオを統合します。 外部から、私はOpenAIが消費者の側面をリードしているように感じ、リソース割り当てを調整しています。 何が起こったのか

注意: 2026年3月、OpenAIは、そのビデオ制作ソラ(アプリケーションとAPIを含む)のクローズを宣言し、関連する商用の進歩を中止しました。

グレッグ・ブロックマン:
今しばらくの間、私たちは実際に我々が考えている肯定的な影響を持っているかどうかを確認するために深い学習のこの技術を開発してきました。 – 人を助け、自分の生活を改善するアプリケーションを構築できますか。

同時に、この技術をデプロイする別の行をしています。 一つは、操作をサポートし、もう一つは、技術の真に成熟した瞬間のために準備し、実際の世界で経験を構築することです。

そして今は新しいステージに辿り着きました。 私たちは、この技術が確かに実現可能であることを確認しています。 ベンチマークや抽象的な能力から新しいフェーズへと移行しています。 実際の世界では、実際に作業し、ユーザーのフィードバックによって進化できるものでなければなりません。

そこで、この変化を、技術変化による戦略的変化として解釈することを好む。

「消費」から「ビジネス」へ移行しているとは言えません。 より正確であるために、私達は質問をします: リソースが限られているとき、どのようなアプリケーションが最優先すべきですか? 何もできないから。

何のアプリケーションが本当に上陸することができます, それらの間のシナジーを作成し、実用的な影響を持っている? すべての方向をリストすると、消費者の側面はさまざまな種類のものに分解することができます:個人アシスタント、本当にあなたを知っているシステム、あなたと一貫して、あなたの人生の目標を達成するのに役立ちます。 創造的で面白い。 そして、他の多くの可能性。 企業レベルでは、より高いレベルから見てみると、実際にそれを一つに抽象化することができます。AIはあなたのためにそれを行うことができますか

私たちにとって、現在の優先順位は非常に明確で、トップで2つのことだけ:第一に、個人的なアシスタント;第二に、複雑な問題を解決できるAI。

問題は、現在の計算に満足していないことです。 より多くのアプリケーションを追加したら、フルカバレッジは不可能です。 そのため、それは現実的な判断です:技術は速い成熟であり、衝撃は爆発することについてであり、我々は本当にそれを作るために最も重要な方向を選択する必要があります。

アレックス:
以前は、OpenAIがディズニーのようなものだったと述べた。 コア機能があり、異なるシナリオに拡張することができます。 ディズニーはミッキーマウスを持ち、映画、テーマパーク、ディズニー+を行うことができます。 OpenAIの「コア」は、ビデオ生成、アシスタント、ビジネスアプリケーションに使用できるモデルです。

しかし、今では、この「フルロールオーバー」パスを取るつもりはないようですが、選択する必要がありますか

グレッグ・ブロックマン:
実は、今のところもっと好きだと思うんです。 しかし、その点は: 技術的な観点から、ソラとGPTは2つの異なる技術枝に属しています。 彼らは完全に異なる方法で構築されています。

問題は、この段階では、特に限られたリソースのコンテキストで、これら2つの技術ツリーを同時に進めることは非常に困難です。 そこで、私たちが作った選択肢は、この段階では、GPTパスのメインリソースに焦点を当てました。

もちろん、他の方向を上回るという意味ではありません。 ロボティクスの分野では、例えば研究を継続しています。 しかし、ロボット自体は初期段階であり、まだ現実的な破壊のために熟していません。

対照的に、来年はAIが実際に知識の分野に離脱するのを見ていきます。

GPT の経路は単なる「テキスト」ではなく、ストレスをかけることが重要です。 たとえば、この技術パスの一部である双方向の音声インタラクション(speech-to-speech)は、AIがより有用で実用的になります。 これらの機能は同じモデル システム内の異なった方法で合わせられる本質にあります。

しかし、技術の2つの完全に異なる枝に行くと、計算の制約を与えられた長期的にそれらを維持するのは非常に困難です。 この理由は、必要性があまりにも素晴らしいことです。 ほぼ全てのモデルがリリースされてから、もっともっとやってみたいと思っていました。

アレックス:
なぜ世界モデルに焦点を合わせなかったのですか? ビデオモデルは、例えば、オブジェクト間の関係を理解する必要があります。これはロボットにとっても重要なことです。 そしてソラは実際に非常に速く動くことです。 なぜ究極の賭け

注意: World Model は、感覚的および物理的な本能に焦点を当てています。AI は、データ面のパターンを学習するだけでなく、世界がどのように機能するかを理解するコアです。 これらのモデルは、通常、Soraのようなシステムを説明するために使用されます。 画像やビデオの生成だけでなく、モデリングオブジェクト(例えば、人、車、光)と時間(例えば、フレーム間の進化)の継続的な変化と、物理的なパターン(例えば、動き、シールドと衝突)の根本的な関係です。 対照的に、GPTは抽象的な認知とミッションのパフォーマンスに焦点を当てた言語と推論のモデルです。

グレッグ・ブロックマン:
この領域で最大の問題は、実際にあまりにも多くの機会です。

私たちは、アイデアが数学的に合理的であるとき、OpenAIで、それは通常、実行し、良い結果を達成する初期に発見しました。 これは、深い学習の最下レベルは非常に強力であり、それは抽象的なデータからルールになり、新しいシーンに移行することができることを示唆しています。 世界のモデル、科学的発見、プログラミングなどを使うことができます。

しかし、鍵は:トレードオフを作る必要があります。

過去に議論があった。 テキストモデルはどのくらいかかりますか? 世界は本当に理解できますか? この質問に答えがあると思います。 テキストモデルはAGIに行くことができます。

今年はクリアなパスが見え、より強いモデルがあります。 そして、私たちの最大の痛みの1つであるOpenAI内では、カルカルロスを分配する方法です - 悪化するだけでなく、少ない問題。 そのため、本質的には、このルートがより重要であるが、タイミングとシーケンシングの質問ではありません。

今、リモートで考えるために使用したアプリケーションの一部がアクセス可能になりました。 たとえば、まだ解決されていない物理的な問題の解決。 フィジシフィニストが長時間問題を研究し、モデルにそれを与え、12時間後に解決をしました。 彼がモデルのように感じたのが初めてだったと言いました。 この問題は人間が解決するのではなく、AIはやった。

こういったことを見ると、ベットを2倍にし、入力を3倍にすることだけです。 なぜなら、私たちは本当に巨大な潜在能力を発揮できないということです。

では、これは異なる方向の競争ではありませんが、OpenAIの使命は何ですか? AGIを世界へ連れて行く方法は? 誰もが本当に恩恵を受けることができますか? そして、その道が見えてきたので、先に進む方法を知っています。

BET GPT、世界モデルではない:AGIへのパス選択

アレックス:
まあ、先述した次世代モデルに戻りたいのですが、まずは質問をしたいと思います。

今年初めにGoogle DeepMindのDemis Hassabisに話しました。 興味深いことに、彼は彼に言った、AGIへの最も近いことは、実際にそのイメージジェネレータ、ナノバナナでした。

注意:Demis Hassabisは、研究からブレークスルーアプリケーションまでAIを運転する主要な人々の一つです。 人工知能開発の歴史において、2016年のチェス世界王者を倒すためにDeepMindを作成しました。

その理由は、そのような画像や動画を生成するために、オブジェクト間の相互作用を理解することが不可欠でした。少なくとも、世界がどのように動作するかに関して。

潜在的なリスクとは? 大きいベットです。もしそうなら、OpenAIは別の技術ツリーに数字を加えることによって何かを逃しませんか

グレッグ・ブロックマン:
それは本当ですか? 2つの回答があります。

まず、もちろんその可能性はあります。 これは、あなたが選択し、賭けなければならない場所です。 そして、OpenAIは最初からこれを行ってきました。AGIのパスが何であるかを把握し、道に集中しなければなりません。 ランダムなベクトルと同様に、終端の結果はゼロに近いかもしれませんが、すべてのベクトルを整列すると、明確な方向にあなたを運転することができます。

しかし、第二のポイントは、実際にChatGPTで非常に人気のある機能であり、我々はまだそれを投資し、それを優先しています。 実際にGPT構造に基づいているWorld ModelまたはProliferation Modelの技術ブランチに本当に属さないため、これを行うことができます。 そのため、異なるデータ分布に直面している間、技術の下部にあるのと同じことです。

そして、これはAGIにとって最も驚くべき場所の1つです:時々非常に異なるアプリケーション - 音声、画像生成、テキスト処理、および科学的研究、プログラミング、個人的な健康情報などのさまざまなコンテキストでテキスト自体の使用 - 同じ技術フレームワークで収容することができます。

そこで、技術的な観点から、Iと会社が考えてきたのは、できるだけ多くの努力を害する方法です。 私たちは、この技術が全体的なアップグレードにつながると信じているので、, あるいは、経済システム全体の上昇。

このことは大きすぎます。 もちろん、すべては行いませんが、当社に所属するものは作れます。

アレックス:
これは、人工知能が「一般」で意味するものです。

グレッグ・ブロックマン:
です。 それはGです。 それが本当に意味しているものです。

アレックス:
「unified」と言えば、このスーパーアプリケーションはどのように見えますか

グレッグ・ブロックマン:
スーパーアプリケーションが..

アレックス:
チャット、プログラミング、ブラウザー、ChatGPT を組み合わせていきませんか

グレッグ・ブロックマン:
お問い合わせ AGIのパワーを実感できるエンドユーザー指向のアプリケーションで、その「ユニバース」です。

本日のチャット製品について考えると、パーソナルアシスタント、パーソナルAPI、実際のAIに進化するつもりです。 あなたもよく知っている、あなたについての多くの情報を知っている、あなたの目標と一貫している、信頼できる、そしてこの数世界であなたを表すいくつかの測定ですることができます。

Codex では、ソフトウェアエンジニアを中心に設計されているツールですが、「みんなのコーデックス」になっています。

何かを作成するか、ビルドしたい人は誰でも、コーデックスを使用して、コンピュータが何を望むかをすることができます。 また、ソフトウェアの書き方だけでなく、コンピュータを使うのが好きです。 私はノートパソコンの設定で私を助けてくれるでしょう。 時々私はホットエリアを設定する方法を忘れて、私はちょうどCodexがそれを行うようにしましょう、そしてそれは行います。

コンピュータが何をしているのか。 彼らは私にではなく、人々に適応する必要があります。

そのため、コンピューターがやりたいことを伝えることができるアプリケーションを想像できます。 これは、AIが本当にWEBページを操作できるように「コンピュータ使用」と「ブラウザ操作」の機能を組み込んでおり、何をしているかを監視することができます。 そして、あなたのやり取りがチャット、コードを書く、または一般的な知識の仕事をしているかどうか、これらのすべての対話は1つのシステムで統一されます。 AIが記憶し、理解します。

私たちがつくっているのは、。

しかし、正直、それは氷山の先端、表面にある部分です。 一番下にある技術の団結である私には本当に重要なこと。

過去数年間で本当に変化してきたのは、モデルそのものではなく、より重要な「運送システム」であるということだ。 つまり、モデルがコンテクストを得る方法は? 実際の世界に接続する方法は? どうすればよいですか? 新規のコンテキストが入っているときにユーザーとのやり取りのサイクルはどのように機能しますか

過去には、実際には複数のセットのもの、または少なくとも少し異なるセットのものがありました。 一緒に入れる 当然のことながら、AIレイヤーを統一し、非常に軽い方法で、さまざまな特定のアプリケーションにポイントします。

もちろん、金融サービス、専門サービス法に専念する小さなプラグイン、小さなインターフェイス、しかし、ほとんどの場合、スーパーアプリケーション自体が十分に広範かつ普遍的なので、それを必要としません。

アレックス:
このアプリケーションは、ビジネスと個人の両方で使用できますか

グレッグ・ブロックマン:
ええ、それは実際にその心です。 コンピュータのように、ノートブックのように、個人的に使用したり、仕事に使えますか? 答えは:両方です。 それはあなたの装置、デジタル ワールドへのインターフェイスです。 そして、それは私たちがやりたいことです。

アレックス:
そして、非商業的な観点から、自分の個人的な生活の中でそれを使用した場合、どうしますか? 人生はどうなりますか

グレッグ・ブロックマン:
個人的な生活の中では、まずChatGPTを使う方法を継続して理解します。

ChatGPTの使い方は? 実際には、人々はすでに非常に多様で素晴らしい仕事のためにそれを使用しています。 時にはそれだけで「結婚式に対処するつもりです。 ドラフトしてもらえますか? または、「あなたは私にこのアイデアを表示し、私にいくつかのフィードバックを与えることができますか? 「ちょっとしたビジネスをしています。」 思いを聞かせてもらえますか

こういったシーンは、個人と仕事の境界線を膨らむために始まったんです。 そして、私のポイントは、これらのすべてのものを上手に残しておくべきです。

グレッグ・ブロックマン:
しかし、ChatGPTを振り返ってみると、すでに進化しています。

メモリーがなくても大丈夫ですか? みんなにとって、それは同じAIです。最初から始まり、ほとんど見知らぬ人に話します。 しかし、過去のやりとりを覚えている場合は、はるかに強くなります。 より多くの文脈にアクセスできるなら、はるかに強くなるでしょう。

たとえば、メールボックス、カレンダーに接続し、あなたの好みを本当に理解し、過去の経験に関する背景情報のより深いセットを持っており、あなたの目標を達成するためにそれを使用します。 そして今、例えば、ChatGPTはすでにPulseと呼ばれる機能を持っています。これは、あなたについて知っているものに応じて、あなたが興味を持っているかもしれない何かを提供しています。

そのため、個人使用のレベルでは、スーパーアプライアンスはこれをすべてカバーし、ますますますます行います。

アレックス:
起動すると

グレッグ・ブロックマン:
より正確には、今後数か月でステップバイステップでこの方向ステップで移動します。 私たちが話しているこの完全なビジョンは、徐々に配信されますが、単一の統合的な方法では行いませんし、段階的な方法で現れます。

例えば、今日のCordexアプリケーションは実際には2つのレイヤーが含まれています:ツールを使用することができるユニバーサルインテリジェントキャリアの1つ。そして、ソフトウェアを書くことができるインテリジェントボディのもう1つ。

このユニバーサルキャリアシステムは、他の多くのシナリオで実際に使用することができます. スプレッドシートにWordファイルに置いて、知識の作業に役立ちます。

そのため、最初のステップは、一般的な知識のために、Cordexアプリケーションをより有用なものにすることです。 OpenAIで見たので、こんな感じで使いはじめました。

これは最初のステップになります。先にはたくさんのステップがあります。

アレックス:
昨日のコーデックスについて同僚の一人に話していたとき、彼はコーデックスでビデオクリップをやっていた人について述べた:コーデックスは、自分自身のためにビデオを扱い、コーデックスは、Adobe Premiere用のプラグインを作った、ビデオをチャプターに分割し、編集を開始しました。 それはあなたが何をしているか

グレッグ・ブロックマン:
特にそのような例を聞くのが好きです。 そのためには、システムが働きたいと思っています。 そしてそれは興味深いです:Codexはもともとソフトウェアエンジニアのために設計されていたので、非プログラマにとって、それは本当に非常に有用ではありませんでした。 設定に問題が少ないので、。

開発者は、その意味とそれを修正する方法を知っています。私たちはそれを使用しています。 しかし、もし開発者でないなら、「これって何?」と気に入っています

しかし、そうしても、私たちは、ウェブサイトにそれを置き始めた、またはあなたが言ったことをやってきたプログラムを書いたことがない人がたくさん見てきました - 異なるソフトウェア間の相互作用を自動化し、大きなレバレッジで。 たとえば、当社のコミュニケーションチームがSlackとメールボックスをピックアップして、多くのフィードバックを処理し、良好な合成と合成をすることができます。

だから、何が起こっているのは、非常にやる気のある人は、すでにこれらのしきい値を渡して、高いリターンを得るために喜んでいるということです。

つまり、最も困難な部分が達成されています。私たちは、真にスマートで機能的で、実際にそのタスクを達成できるAIを作ったのです。

次のことは、比較的「簡単な」部分です: それは公に本当に有用なようにするには、エントリのしきい値を引き裂きます。

アレックス:
そして、競争パターンの面で、Anthropicは今Claudeアプリケーション、チャットロボットとClaudeコードを持っています。 このように、超高機能な試作をしています。

どう思いますか、Anthropic? そして、OpenAIのキャッチアップってどう思いますか

グレッグ・ブロックマン:
12～18ヶ月前に振り返ると「プログラミング」を優先領域として使用し、プログラミングコンテストで最高の結果を得ています。 しかし、我々は十分な投資しなかった1つは、可用性の最後のキロメートルだった。

つまり、AIがすべての困難なプログラミングの質問を解決するのに十分なスマートであるという事実に十分な注意を払っていませんが、それは現実世界でコーディングライブラリを見たことは決してありません。そして、実際の世界のコーディング銀行は、それが知っている「クリーン」環境から遠く、しばしば混乱しています。

その時点で、私たちは本当に後ろに悩まされていました。 しかし、先年半ばから、ここまで真剣に取り組んでまいりました。 私たちは、これらのギャップがどこにあるのか、実際の世界が何であるか、複雑さが何であるか、そして私たちが前に本当の連絡先を持っていなかったかを確認するためにチームを組み立てました。

たとえば、トレーニングデータを作成する方法は? トレーニング環境の構築方法は? AIは、「ソフトウェアエンジニアリングを行う」と感じているものを本当に体験してみましょう - 中断されるには、奇妙な問題があり、望ましくないために、など。

今は追い抜いたと思います。 ユーザーが本当に競合他社と比べると、多くの人が私たちを選ぶことを好みます。

もちろん、フロントエンドの経験にギャップがあることも分かり、その経験を満たします。 しかし、今回は、モデルを作るだけでなく、シェルを追加する方法です。 今回の研究では、同時に「最終的にはどのように使われるのか」と考えました。 OpenAI内で行われるシフトです。

なので、私のポイントは、アップグレードの非常に強い波を持っているつもりです。 今年だけではロードマップを見てみると、とてもワクワクする感じです。

同時に、我々は非常に焦点で最後のキロメートルのために作り上げています。

アレックス:
2022年以降、OpenAIは、この分野において、未入力のランナーに似ています。 明らかに、競争はもはや単なるテスト競争ではありません。 「わたしたちが来た」と言いました。

会社の雰囲気は変わりましたか? 言い換えれば、ChatGPTのような製品に繋がっているのは過去のものではなく、実際に正の競争に入ります。

一部の外部レポートは、実際にこの変更を見ることができます。例えば、OpenAIが「tribe Mission」を持っていなくなったことを強調する、組み込まれたミーティングや、誰もがこの中央方向に集中する必要があります。 環境や雰囲気の中で何が起きているの

グレッグ・ブロックマン:
私は、個人的に、OpenAIは、私たちがChatGPTをリリースした後、私にとって最も迷惑な瞬間です。

会社の休日のパーティーでは「勝ちました」の雰囲気がありました。 以前は感じたことがありません。 私の応答は:いいえ、私たちはそうではありません。 私たちは、不利な立場にある者です。

いつもお世話になりました。 この領域の競合他社のほとんどは、すでにより多くの資本、より多くのマンパワー、より多くのデータとほとんどすべてのリソースを持つ大企業を設立しています。

それでは、なぜOpenAIが競争しているのでしょうか? というわけで、この答えは、私たちが安全であると感じたことがないということです。 挑戦者として常に自分自身を見てきました。

実際、私は市場が競争のこのパターンを示すために始まっていることを見て、他の相手が現れ始めてうまくいくのは健康です。

私の意見では、競合他社にあなたの注意をピン留めすることはできません。 自分が今どこにいるかで見つめていたら、そこにいた時間からなくなってしまいました。

しばらくの間は逆転していると思いますが、私たちがどこにいるかで多くの人が立ち向かうようになり、前進することができました。 代わりに、内部アライメントと団結の感覚を与えます。

先ほど述べたように、過去に「研究」と「deployment」を2つの別々に見かけました。今はそれらを統合したいと思います。 私にとって、それは素晴らしいことです。

そこで、これが「安定的」と思っているステージではないか、危機に急いでいるところだそうです。 あなたは、彼らが言うように、それは通常、良いではありません、または彼らが言うように悪いです。

全体として安定してきたと思います。 そして、私は私たちのロードマップと我々が行った研究で非常に確信しています. 製品の最後には、今では非常に良いエネルギーを持たせて、この製品を世界へ届けるために一緒に来ていると思います。

アレックス:
数回前に述べたので、新しいモデルがいくつかあります。 地獄って

「Spud」の事前トレーニングを完了した情報レポートと、サム・アルトマンは、数週間で非常に強力なモデルを見ることができるOpenAIの内部スタッフにも述べています。 数週間前。 チーム内では、経済を加速させる可能性もあって、多くの人が期待していたよりも早く動いた可能性もあったと感じました。

それでは、地獄はスプットとは何ですか

グレッグ・ブロックマン:
良いモデルです。 しかし、私はポイントが本当に単一モデルではないと思います。

当社のR&Dプロセスは、まず、プリトレイント、つまり新しいベースモデルの生産、そして、すべてのさらなる改善は、その基礎モデルに基づいて構築されます。 社内の多くのチームでかなりの努力を要するステップです。 実際、18ヶ月で、私はここでほとんどの時間を費やしました。 GPU インフラストラクチャを中心に、トレーニングフレームワークを担当するチームをサポートし、大規模なトレーニングタスクの実行を実践しています。

これは、集中的な学習に従う. そして、それは、AIが世界に関する大きな取引を学んだことであり、それを本当に使用し始めました。

後処理工程があります。 この段階では、問題の解決方法を知っているので、さまざまな状況で練習します。

最後に、行動と可用性に関する「最後のキロメートル」フェーズがあります。

Spud を新しいベース、新しいプリトレンディングモデルとして見ていきます。 そこで、過去2年間の研究が始まったと言えるでしょう。 とてもエキサイティングです。

外の世界がやっと感じているのは、能力の全体的な増加だと思う。 しかし、私にとっては、ひとつの問題だけではなかった。 それが出てくると、私たちが何をしようとしているのかの初期バージョンです。 これからも、このプロセスのあらゆるステップでより多くのことを続けていきます。

そこで、加速されたエンジンの進捗を加速させるような気がして、Spud はこのロードのノードです。

アレックス:
それでは、今日のモデルについてできることは

グレッグ・ブロックマン:
より困難な問題が解決し、より微妙になると思います。 ディレクティブとコンテキストをよく理解します。

「ビッグモデルの匂い」と言っても、 モデルが本当に賢く、より可能であるときに感じることができることを意味します。 あなたの意思に沿って、あなたのニーズに合わせて調整します。

質問に答えると、AIはどういう意味か本当に理解していないとき、その気持ちはまだ失望しています。 あなたが助けることはできませんが、あなたはそれを把握することができるはずだと思う。

とはいえ、意味で、一緒に来る「マス」がたくさんあります。 一方、インジケーターには多くの増加が増加します。一方、新しいシナリオがあります。 信頼性がなかったため、AIで疲れてしまったので、今は利用するつもりです。

ここが本格的な変化になると思います。 能力の天井を上げ続ける方法を見るために特に楽しみにしています。 そのようなシナリオの物理的な研究でそのパフォーマンスを見てきましたが、よりオープンエンドの問題を解決し、長くスパンできると思います。

同時に、パワーのしきい値を持ち上げる方法を見ることを楽しみにしています。 - - - それでは、やりたいことは、今日よりもはるかに便利です。

アレックス:
しかし、普通のユーザーがこの変化を感じることは必ずしも容易ではありません。 GPT-5以前は、例えば熱や期待が多かった。しかし、本当に出てきたとき、初期の公共反応はややっかりした。 特定のタスクで非常に強いことが明らかになっただけだった。

そこで、次の世代のために、いくつかのプロの場面でより明確に感じられるか、より直感的で普遍的なプロモーションになると思いますか

グレッグ・ブロックマン:
ストーリーが似ているかも知れません。 モデルがリリースされた後、誰かが考えるようになりました。「以前見たことと比較して、昼と夜の違いはまさに間違いです。 しかし、「スマート」ボトルネックにないアプリケーションもあります。 なので、モデルをスマートに作るだけなら、多分これらの場所では、ユーザーはすぐに違いを感じません。

しかし、時間が経つにつれて、みんな感じが変化してしまうと思う。 本当に変化するのは、このシステムに依存し始めるつもりです。

今、AIとやり取りする方法を考えると、誰もが実際にできる心理的なモデルがあります。 この心理的なモデルは、非常に高速に変化しません。 普段は、しばらくの間は素晴らしい何かをやってみてはいかがでしょうか、突然それをできるということを実感してみると、思わなかったんです。

医学情報へのアクセスの観点から、このようなことがわかりました。 ChatGPTを利用してがんのさまざまな治療を理解する友人がいます。 医者は、以前は遅すぎると、何も残っていないと彼に言いました。 しかし、彼はChatGPTを使用してさまざまなアイデアを研究し、最終的に彼は実際に治療を発見しました。

この場合、前提は、AIのこのシーンに役立つ能力に自信を持たなければならないことであり、あなたはシステムから価値を抽出するために非常に多くの努力を捧げることを喜んでいます。

そこで、次のことを見るつもりは、AIがあなたを助けることができるすべての人にもっと明白になるつもりです。

そのため、技術自体が強くなり、技術の理解が変化し、キャッチアップしています。

アレックス:
つまり、もっともっともっと頼りになるでしょう。 OpenAIでは、この秋に発売されると言われる自動AI研究者も開発中です。 地獄って

AIは「ダウン」の初期段階にある

グレッグ・ブロックマン:
トレンドの観点から、この技術の飛行の初期段階に今あると思います。

アレックス:
それはどういう意味ですか

グレッグ・ブロックマン:
つまり、AIが指数関数的な曲線に沿って強くなるように。 そのため、AIを使ってAIを向上させ、全工程を加速させることができるのです。

しかし、いわゆる「フライング」は単なる技術的な問題ではなく、現実世界の影響の解放だと考えています。 多くの技術開発は、S曲線のようなものです。そして、複数のS曲線を長時間の次元で見れば、最終的にはほぼ指数関数的な成長につながります。

このステージではあります。 つまり、技術自体は急激なペースで進んでおり、進行中のエンジンは運動エネルギーを蓄積しています。

同時に、外部の世界では、チップ開発者がより多くの入力を得ている多くの巻上げ要因があります。 多くの人がトップでアプリケーションをやっています。さまざまなシナリオでAIを埋め込むようにして、それと特定のニーズの間の収束のポイントを探しています。

あらゆるエネルギーが構築され、共にAIをマージンの存在から経済成長の主要エンジンまで押し上げています。

そして、私たちの壁に何が起こるかではありません。 それは、世界全体、経済全体、それがこの技術を推進する方法、そしてそれがどのように動作するかです。

アレックス:
この "researcher" はどういう意味ですか

グレッグ・ブロックマン:
「研究者」という用語は、AIがより多くのタスクを乗り越えることができれば、自律的に操作できるということです。

もちろん、考慮する必要があるこの後ろにはたくさんあります。 私たちがそれを出すという意味ではありません。しばらくの間実行し、後で戻って作業しているかどうかを確認します。

まだまだ経営に深く関わっていると思います。 今のところ、ジュニア研究者を連れて行くと、あまりにも長い間彼だけを掛けると、彼はおそらく多くの価値を持っていないパスになります。 しかし、上級研究者、または実際の方向性を持つ人がある場合、誰が特定の操作スキルを人で持っている必要はありません。彼はまだ、彼が生成するものについて、継続的なフィードバック、レビュー、方向性ガイダンスを提供することができます。 私は何をしたいですか。

そこで私が理解しているのは、私たちが構築しているシステムが、出力モデルのスピードを飛躍的に高める仕組みであり、新しい研究のブレークスルーを駆動し、現実世界でより有用で有用であるということです。 そして、それはすべての増加率で起こるつもりです。

アレックス:
お問い合わせ 「AGIを見つける」と言い、試してみませんか

グレッグ・ブロックマン:
ある程度は、まず第一の意味で、それを理解しています。 しかし、より実践的な意味で、シリコンベースのシステムに研究の科学者の1つを可能な限り動かすことを意味することは理解しています。

アレックス:
しかし、「資金」という用語を理解するための別の方法は、AIが進歩的な進歩から運動エネルギーの蓄積に移るためのものです。これは、最終的に人間よりもスマートな知能に対するほとんど停止不可能なプッシュに進化します。

あなたは、物事が正しい方向で行くかもしれないように、あなたが心配しています, このような進捗自体は、制御不能であり、偏見することができます

グレッグ・ブロックマン:
当然のことながら、疑わしいことはないと思います。 私は、この技術の恩恵を享受するために、そのリスクに重大な反射を伴ってなければならないと信じています。

テクノロジー開発へのアプローチを見れば、安全・保護に多くの投資をしてきたことがわかります。 良い例はプロンプト攻撃です。 非常にスマートで非常に有能で、たくさんのツールにアクセスできるAIになるつもりなら、もちろん、奇妙な指示を与えるためにプッシュされ、操作されていないことを確認するつもりです。

とてもエネルギーを奪い、とても良い結果を達成して、この部分の担当に非常に強いチームがあると思います。

興味深いことに、質問のいくつかは実際に人間に似ています。 人間は釣りの攻撃によって等しく影響され、誤解され、完全な文脈の知識なしで行動することができる。

これらのアナログを独自の研究開発に取り入れます。 モデルを公開し、モデルを発展させるたびに、次のような疑問があります。 私たちは、人間の目標とどのようにして本当に助けることができるかを真に一貫していることを保証しますか? とてもお世話になりました。

もちろん、世界に関する大きな質問、経済全体として:すべてが変化する方法は? 誰もがこの技術の恩恵を受けることができますか? 技術的な問題だけでなく、OpenAIの問題ではありません。 しかし、はい、私は頻繁にだけでなく、それがその潜在的な肯定的な効果をcommensurateをもたらすことができることを本当に保障することについて、技術の前進についてだけでなく、頻繁に考えます。

アレックス:
問題はレースのように見えます。 OpenAIは、多くのオープンソースのプレイヤーでもすぐにレプリカされます。 これらのプレーヤーは、安全な境界線と保護対策の面ではるかに弱くなる傾向があります。

クリエイティブな結果が正しいことをするために多くの人々を必要としている効果の前に言ったことを覚えておいてください。しかし、破壊的な結果は悪い意思を持つ男性だけを必要とするかもしれません。 一番気になるところです。 明らかにレースなので高速移動です。 同僚の多くは、すべての合意が停止した場合、彼らは停止すると述べています。 しかし、今はスローダウンの兆候がないようです。

リスクは本当に価値がありますか

グレッグ・ブロックマン:

返りは価値があると思います。 でも、大まかすぎてワンサイズのフィットオールだと思ってます。

OpenAIの始まりから「良い未来とは?」と聞かれました。 この技術は、すべての人の状況を本当に進歩させるにはどうすればよいですか

2つの角度に分割できます。 「集中化」の観点から、このテクノロジーを安全にするための最善の方法は、開発の対象となるのは1つだけです。 そういうわけで、競争上の圧力が無くなり、ゆっくりと、慎重に物事を正しく手に入れ、準備ができたら、みんなに届ける方法を決めましょう。 この考え方は、当然のことながら理解できるものの、ある程度、受容不可能な式です。

そして、私たちの好まれた道である他の道は、「抵抗」を考えることです。 言い換えれば、オープンシステムとして見られます。多くの参加者は、この技術開発を推進していますが、この技術自体に焦点が当てはまりますが、その周りの社会インフラを構築することで、より安全に受け継がれます。

電力の進化を考えることができます。 電力は、多くの異なる人々や機関によっても生産され、それは同様に危険であり、それ自体で危険です。 しかし、同時に、電気安全基準、異なる使用規範、規制の異なるサイズなど、多層セキュリティインフラを構築しました。 非常に大きいスケールでは、また特定の調整可能な条件があります。 多くの人が民主主義的な方法で電力を使用することができます, 検査官とサポートシステムと一緒に, この技術の特徴の周りに構築。

そして、AIも同じです。 私たちが本当に見ているのは、AIの周りの広い社会的な議論がある必要があります。 この技術が本当に来て、みんなの人生を変えれば、人々は関与しなければなりません。 小規模で集中的なグループで、分かち合いに押して決めることはできません。

だから、私にとって、これは常に非常に中心的な質問でした。この技術が何をすべきか? そして、私たちが本当に信じているのは、これは、技術開発を中心に進化してきた「レジリエントエコシステム」です。

アレックス:
つまり「ハッキング」の過程で「ハッキング」の過程にあるということで、その中にあるのです。 ウィーダCEOウォン・イン・ホオン氏は、AGIが達成されたと述べた。 同意する

グレッグ・ブロックマン:
AGIは異なる人のために異なる定義があると思います。 そして、今日のテクノロジーがすでにAGIだと思っている人も多いのではないでしょうか。

このことは議論することができます。 しかし、私は本当に興味深いのは、我々が今持っている技術は、まだ非常に「不安定」明確な欠陥で。

多くのミッションでは、コードを書くような、それは間違いなくスーパーマンです。 人工知能はそれを行うことができ、物事を作る際に摩擦を大幅に削減します。 しかし、同時に、人間が簡単にできるという非常に基本的なことがあり、AIはまだ機能します。

そこで線を引いたの? ところで、この時点で科学によって厳密に定義することができる質問よりも、それは感じ、判断の雰囲気のようなものです。

そこで僕にとっては、その瞬間を通っているのではないかと思います。 今日5年前にこのシステムを紹介したとしたら、「あああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああ、あああああああああああああああああああ、あああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああ それは、現実は私たちが考えたよりも非常に異なっていることです。 私たちが考えていた形と同じではありません。

そのため、それに応じてメンタルモデルを調整する必要があります。

アレックス:
とはいえ、まだ

グレッグ・ブロックマン:
つまり、約70%、80%です。 本当に近いと思います。

そして、その1つのことは完全にクリアだと思っています。次の数年で、間違いなくAGIを満たします。 その性能は、まだ「スラッシュ」であり、完全に滑らかで完璧なものではありません。 しかし、その使命を完了する能力の低い限界は非常に高く上げられます - 私はあなたがコンピュータ上で行う必要があるほとんど何でも知的を行うことができます。

そこで、私は少しの不確実性を与える必要があります, それは、いくつかの種類の「不確実性の原則」のような一種のため - あなたは、異なる定義からそれについて議論することができます. しかし、自分の定義では、ほとんどそこにいると思います。 もう少し、そこは間違いです。

重要なターン:20%から80%まで

アレックス:

2025年12月に起こったこと ターンポイントのように見えるので、「機械が割込みなしで時間コードを書くように」と突然皆に理論的な考えから始まり、「信頼してしばらくの間走り続けることができると思います」と言いました

それでは何が起こったのか

グレッグ・ブロックマン:
当時新モデルのリリース後、AIが実行できるタスクの割合は約20パーセントの割合で、最大80パーセントとなりました。 これは特別な変革です。 「ちょっとしたツール」ではなく、このAIの周りの作業の流れを再編成する必要があります。

個人的には、私は感じの非常に典型的な瞬間を持っています。 これらすべての年、私はテストヒントを持っていた:AIが私にウェブサイトを設定してみましょう。 プログラミングを勉強したときに自分でやった。 数ヶ月もかかりました。

2025年は、約4時間と数回のチップを適切に取ります。 しかし12月には、一度だけ聞かれて、AIは一度やったし、良かったです。

アレックス:
これらのモデルはどのように達成したのですか

グレッグ・ブロックマン:
そのため、ベースモデル自体がより強くなるという点が多い。 OpenAIは、トレーニング前のスキルを継続的に改善してきました。 そして、その時点で、初めて、私たちは今年の残りの部分で何が起こるかの少しを見ました。 しかし同時に、単点のブレークスルーではありません。 より正確に、私達は革新のすべての次元に進んでいます。

これらのモデルについての興味深いことは、意味で、一度に「ジャンプ」してきたと感じていますが、別の視点から、それは実際に連続的な進化です。 突然、0%から80%にジャンプしませんでしたが、20%から80%まで。 ということで、それだけ良くなると言えるでしょう。

そして、この進捗が続くすべての小さな更新で継続していると思います。 たとえば、5.2から5.3までは、モデルを手に入れなかった非常に近いエンジニアでした。 彼が責任を負ったボトム、ハードコアシステムエンジニアリングの種類; しかし、新しいバージョンでは、モデルは、実際に達成、プラスインジケータ監視と保守性にアクセスすることができ、プロフィルダーのパフォーマンス分析を実行し、最適化し、最終的に彼は自分自身を届けるために希望していた結果を達成しました。

ということで、「遅い前方、突然どこにでも変化する」みたいです。 しかし、このすべてが今働く能力によって予測されています。 最新では、多くのこと、より速く、非常に信頼できます。

アレックス:
サプライズも! 以前はコーデックスというインタビューで、自動プログラミングツールであるコーデックスがソフトウェア開発者のために意味していたので、少し覚えています。 しかし、今日も早くも、そのような道具がすべて利用できると言いました。

あなたの心を変えたの

グレッグ・ブロックマン:
実際にCodexを使って、コードを書くことで理解しています。 結局のところ、その名のコードは、プログラマのツールとして自然に見られます。 そして、OpenAIの中では多くの人がソフトウェアエンジニアであり、私たちは自分自身のためにツールを構築しているので、そのように考えることは自然です。

しかし、この技術が進化し続けていく中で、私たちは本当に作り出す技術は、ほとんど「コード」ではなく、「問題の解決」という点でもあります。

コンテキストを管理し、実装フレームワークを設定し、AIが実際の作業に入り、実際に物事を成し遂げる方法を考えます。 プログラミングのシーンでも、これが起こると、突然、誰もがアクセスできるということです。 あなたが本当に持っているものだから、あなたのために実装することができるシステムです。 あなたがビジョンを持っている限り、あなたは達成するための目標を持っている、あなたはあなたの意思を記述することができ、AIはそれをすることができます、そしてあなたはそれを行うことができます。

しかし、私は「非プログラミング」または「プログラミング」の分裂だけを調べている理由を尋ねるつもりです。 実際に多くの仕事があります。, 基本的にはいくつかの種類の機械的スキル. たとえば、Excel はプレゼンテーションのような形式です。 すでにAIが十分なコンテキストと元のインテリジェンスを持っている場合、実際にはうまくいくことができます。

なので、より身近で親しみやすくなると、コーデックスはプログラマ向けです。

アレックス:
そして今、波の進展を見てきたのは、シリコンバレーの別のほぼサイレント現象です: 開いた爪、右? あるいは、テクノロジーの輪全体がAIを信頼し始めたのは、デスクトップコントロールをAIロボットに渡すか、Mac Miniを取得して、メール、カレンダー、文書にすべての権利を与えて、「人生を追い越す」という方法でした。

その後、OpenAIがオープンクローザーを募集しました。 だから、あなたの人生を管理助けたALについて教えてもらえますか? オープンクローチームに参加してください。 その背後にあるビジョンとは

グレッグ・ブロックマン:
私は、この技術の中央のポイントは、それが本当にどのように機能するか、人々がそれをどのように使用したいのか、スマートボディのビジョンが何であるか、そしてそれが人々の生活に入るのか、自分自身で困難である問題を理解することです。

そして、この世代の技術的進化に何度も何度も何度も何度も何度も見てきたのは、真に深く関わっていること、好奇心旺盛で想像力のある人は、それ自体が非常に現実的であり、新たな経済においてますます価値が高まっています。

ピーター, 誰, 私の意見で, 偉大な想像力と偉大な創造的な衝動を持っています. そこで、ある程度、問題は特定の技術に関連しています。別の程度に、それは全く技術的な問題ではありません。 私たちは、人々の生活の中でこれらの能力を埋め、彼らが本当に属している場所を見つける方法が本当に重要である。

そのため、技術学者として、それは確かにエキサイティングです。しかし、ユーザーに実用的な価値を提供する方法を本質的に懸念している人として、私たちは今、この問題に大きく投資しています。

アレックス:
最近、このことについて興味深い言葉をしました。 あなたは、これらの自律的なAIインテリジェントな作業を開始するとき、あなたはあなたの目標、あなたのビジョンとあなたのミッションを行う何千ものインテリジェントの艦隊のCEOになると言いました、そしてあなたはもはや特定の問題が解決する方法の詳細に閉じ込められていません。

しかし、あなたはまた、意味で、この新しい作業方法は、彼らが問題自体について自分の「パルス感」を失うことを感じることができます。

グレッグ・ブロックマン:
それは良いことですか? トレードオフだと思う。

そこで、私たちが何をすべきかは、ひとつの手で認識することです。これらのツールが持つ本来の力は、一方、彼らが持って来る弱さを最小限に抑えるために、持ち込むことができます。 たとえば、人々はより大きなレバレッジとより大きなモビリティを与えます。あなたが望むビジョンと1つのことを持っているならば、あなたは確かに強力であるあなたのためにそれをするために、インテリジェントな艦隊全体を動員することができます。

しかし、世界が働く方法を考えると、最後に責任を負わなければならない。 あなたがウェブサイトをやっていると仮定し、あなたのスマートは物事を追い出し、最終的にユーザーに影響を与える, それは正確にスマートの障害ではありません, しかし、あなたの欠陥. それでは、このことを気にする必要があります。

これらのツールを実際に使用したい人は、人間のモビリティと人間の責任がシステムのコアコンポーネントであることを認識しなければならないと私は信じています。 人がAIをどのように使うか、それ自体が非常に根本的です。

そこで、私が考える最も重要なことは、これらのインテリジェントな身体のユーザーとして、私たちはOpenAIの内部にいるということです。 「Aiが自分でやる」と言っても構いません

アレックス:
お問い合わせ しかし、あなたが言ったのは、「私は私の脈拍を失っているような感じです」と、それは「責任」が好きではありませんでした。

グレッグ・ブロックマン:
私にとっては、2つが実際にリンクされています。 なぜなら、もしあなたがCEOであるならば、しかし、あなたも詳細から遠く離れているからです。あなたがチームを取っているような、会社を運営し、あなたはフロントラインの状態のあなたの感覚を失っています。そして、それは通常、良い結果をもたらしません。 だから、今は「人間がやっと何も知れない」と言いようとしているのは、追求する価値があるのです。

もちろん、快適に受けられることができる特定の細部があります。 あなたの家を建てる一般的な請負業者を見つけたのと同じように、あなたはおそらく見ていない多くの詳細があります。 しかし、最終的な分析では、特定のキーの詳細に問題がある場合、あなたはまだ注意して知っている必要があります。

ここが非常に重要な微妙な違いです:あなたは単に盲目に言うことはできません、「私は確かにその感覚を失うことを喜んでいます」。 逆に、私はまだその感覚を維持し、システムの強さと弱さを本当に理解する必要があると言うことに積極的にすべきです。

そして、あなたは何かを下げて、より機械的なものから自分自身を引っ張り始めるとき、あなたはそれが確実にするためにシステムに信頼を築いてきたので、これを行うことができるはずです。

アレックス:
モデルに関する最後の質問。 あなただけのモデルの進化のパスを述べました: 事前トレーニングから微調整から集中学習まで、問題の解決に1つ装備され、インターネット上でタスクを実行できるようにします。

そして今では、このプロセスを通してツールを使用するモデルが学習するステージです。 正しく理解すれば、次のステップは

グレッグ・ブロックマン:
私たちが住む世界は、機械のパワーの深化と拡大の1つです。 もちろん、ツールの使用に関連していますが、同時に、私たちは本当にツール自体をうまくいく必要があります。 たとえば、AIが既に「コンピュータ」を操作し、人間のようなデスクトップシステムを使うことができれば、つまり、自分ができることを原則的に行うことができます。

しかし同時に、機械に多くのインフラを追加しなければなりません。 たとえば、ビジネス環境では、識別と権限管理についてはどうですか? 監査証跡と観察性について モデルの下部容量の開発に追いつくために造る必要がある多くの支持の技術があります。

そして、全体的には「非常に自然な声インターフェイス」のようなものがあると思います。 言い換えれば、今のところは当然のことながらパソコンに話せるようになり、本当に理解でき、必要なことをやり、貴重な勧告をすることができます。

たとえば、押しているものが立ち往生しているのは、問題がここにあります。 朝起きた時や、朝起きた時、「これは日常の簡単なこと、仕事がいつまで続くのか」とお伝えします。

多分、それは既にあなたのためにビジネスを実行している - 私は、この技術の巨大なアプリケーションになるつもりだと思う. 起業家精神の民主化は間違いなく起こるでしょう。 これらの場所に何か問題があることをお伝えします。今は満足していないクライアントがいます。そして、彼は本当の人に話したいと考えています。そして、あなたは自分自身を大事にします。 それが起こることです。

その後、次のフェーズでは、人類が挑戦できる目標の天井も、この技術によって継続して引き上げられると思います。 このトレンドのフロントラインを実際に見てきました。 最もエキサイティングなことは、AlphaGoの第37手と比較してほぼできるということです - 人間が決して出ていない動き、それは創造的であり、それはゲームの多くの人々の理解を変えます。

これは、すべてのフィールドで起こります。 科学、数学、物理、化学、材料科学、生物学、医学、文学、詩、その他多くの分野において発生する可能性があります。 今日は想像できない方法で人類の創造的理解と概念のための新しい空間を開放します。

アレックス:
しかし、もしあなたが言うとモデルが強いのなら、なぜそれが本当にまだ起こったのか

グレッグ・ブロックマン:
そこで「弱い能力」があると思います。モデルが実際に何をしているのか、実際に使う人達との距離が大きいです。 そこで、モデルの理解が高まっています。

そこで、テクノロジーが今から進歩し続けていない場合でも、世界中にはまだ大きな変化があると思います。つまり、計算主導型のAI主導の経済は今も続いています。

しかし、同時に、別の理由があります。私たちが一番得意とするのは、「測定可能な」タスクのトレーニングモデルです。 最初は数学的、プログラミングから始まりました。これらの使命は、非常に明確な認証者を持っているからです。答えははい、非常に明確に判断することができます。 過去の期間に、テストや評価できるものの範囲を広げて、よりオープンな質問にモデルを徐々に持ち込むことができました。

そして、AIは実際にこれを助けることができます。 ミッションを把握するのに十分なAIがスマートであれば、評価基準を付与すれば、時間をかけて学習することができます。 しかし、それは「詩が何をしたのか」のような創造的な文章のようなタスクをスコアするのは難しいですか。

そこで、私たちはこのシーンに慣れ、常に試みやフィードバックを通して本当に学ぶためにAIにとって本当に困難です。 しかし、それはすべての変化であり、我々はかなり明確に次のパスを見てきました。

アレックス:
おもしろいですね。 ピーター あなたが数学で良いなら、あなたは言葉よりも、これらのモデルによって影響を受けるかもしれない効果に先ほど言ったティエル。 マスクラブのメンバーでした。 お問い合わせ

グレッグ・ブロックマン:
自分が失われたものを見るのはいつもより簡単だと思うんです。 そのために使った経験が深いので、 数学の競争に行き、AIは数学の競争を行うことができます。 しかし、問題は、数学の競争自体について本当にそうではありませんか? 人間性を追い越す根本的なことではありません。

私たちが仕事をしている方法を見てみると、ひとつの箱の正面に座って、もうひとつにタイプしてみると、100年前にその道を生きることはなかった。 これは、自然の状態ではなく、私たちが関与している世界です。

人間であることの本質ではありません。 他の人と接続されるために、提示することが重要です。

そして、AIは、AIが多くの時間を解放し、より人間性をより多くの機会を与えて、より多くの人々につながりを築き上げていくことを期待しています。

とてもワクワクしています。

アレックス:
お問い合わせ そして、これらのより多くのエージェントのアプリケーションに向かってさらに進むと、外部の世界を議論し始めます。 これからのトレーニングを続けていく必要はありますか

特にモデルが十分であるとき、あなたは現実の世界にそれを得ることができるように見え、そして多くの独立した事前訓練でアップグレードの多くを得ます。 スーパーデータセンターで本当にサポートする必要があるのは、主に事前トレーニング済みです。

スケールアップと宣伝を担当しています。 どう思いますか

グレッグ・ブロックマン:
このステートメントは技術の進化において非常に重要なポイントを無視していると思います。 確かに、モデルによって生成される水線の各リンクは、互いに効果を倍増します。 それでは、すべてがより強くなることを望むでしょう。

私たちが見ているのは、事前のトレーニングがより強くなると、次の各ステップがはるかに簡単になります。 つまり、実際に意味を生む。 開始からモデルがより利用可能であるため、より迅速に学習します。また、より速く移動し、異なる考えと独自の間違いから学ぶしようとすると、少数の間違いを犯します。

そこで、実際の変化は、「純粋に閉ざされた自己プログラミングのシステム」から「現実世界へ」まで行ったとは言えません。 むしろ、モデルそのものが大きくて強くなっているだけでなく、実際の世界でどのように使うかを理解し、その使用に関するフィードバックでトレーニングプロセスを再入力しようとすることも実現しました。 しかし、これは研究のその部分を進歩し続ける価値や重要性を低下させません。

過去には、主にプレトレンディングステージでのオリジナル機能のアップグレードに重点を置いていますが、推論段階にそれほど多くはない、または余計な段階に焦点を合わせています。 最後の24ヵ月で、バランスの必要性があることを実感する大きなシフトが続いています。

つまり、非常に強力なボトムモデルを持つことができますが、それを余分に膨らませ、実際に動作させるために十分に有効である必要があります。 より多くのことを学びたい、そして本当にそれを現実世界へ展開するためには、これは非常に推測的である必要があります。

つまり、トレーニングのスケールを最大の理論レベルに必ずしもプッシュしないということです。また、その後の使用量を考慮に入れなければならないからです。

あなたが本当に望むのは、知能とコストのレベル、乗算するための最良のポイントです。 1次元だけを最適化するのではなく。

アレックス:
将来が主に推論に変われば、もはやNvidiaのGPUを必要としませんか

グレッグ・ブロックマン:
もちろんです。

アレックス:
なぜ

グレッグ・ブロックマン:
多くの理由があります。

そのうちの1つは、トレーニングとエクスポレーションの比率に関係なく、スーパースケールのトレーニングの問題はまだ一つの問題に大量計算を集中することによって達成することができるということです。

ですから、将来的に起こる可能性が高いとは、展開側のカルカルロス比が大幅に増加するということです。しかし同時に、特にプレトレイントタスクの大きなラウンドを遂行する必要がある場合は、まだ多くの計算をプールする必要があるとき、まだ瞬間があります。

Nvidiaのチームは本当に素晴らしいと思いますが、素晴らしい仕事をしています。 とはいえ、とても密接に働いていました。

アレックス:
1日は「十分な訓練を受けたり、モデルが十分にスマートになれるか」と言っています

グレッグ・ブロックマン:
「しかし、人間がその前にすべての問題を解決したと言えるかもしれません。」 しかし、私たちが達成したいのは、実は高い天井だと思います。

過去50年間、多くの目標に対する私たちの野心は、いくつかの程度、修正しました。 たとえば、一部の質問は非常に明確に見えますが、私たちは皆の医療セキュリティを与えることができますか? そして、「問題に対するリハビリテーション」だけでなく、生活習慣を見ているのは、病気が起こる前に潜在的なリスクを検知する初期段階で人々を助ける、本当に予防薬です。 このような問題は、もっとインテリジェントなモデルで実際に解決できると思います。

もちろん、問題が完全に解決されたレベルがあるかもしれません。質問すると: スマートモデルとして2回必要ですか? しかし同時に、より高いレベルのインテリジェンスを必要とする他の問題がある必要があります。

コストではなく、収益エンジンです

アレックス:
これらのデータセンターの背後にある数字について話しましょう。 今年10億ドルを調達しました。 数学はどのように機能しますか? このお金はデータセンターに直接移動しますか? そして、将来投資家にそのお金を還元しようとしているのはどのように思いますか? これらの計算について話します。

グレッグ・ブロックマン:
自然の中ではとても単純だと思っています。今は一番大きな支出がパワーだと思っています。 しかし、収入センターのようなコストセンターとしてのみ数学を考えることはできません。

営業チームとして想像できます。 販売代金はいくらかかりますか? あなたの製品が販売されている限り、そしてあなたがスケールでそれを販売するメカニズムを持っている限り、あなたが雇うより多くのあなたの収入より高い。

そして、我々は繰り返し、我々は需要の増大にペースを維持するために十分な私たちの計算を迅速に構築できないことが判明した世界です。 今、非常にコンクリートで感じられます。 私たちは、非常に痛みを伴う決定を下す必要があります。どの機能が行上にあり、一時的ではありません。どの機能も優先的に与えられています。

経済全体がAI主導の経済へと向かうにつれて、これはより広いレベルで起こることになると思います。

将来の本当の質問は、その質量を達成することができます: 誰が個人的な知性を持っているように、それを拡張する方法は? Codex のようなシステムを使用するには、誰がシステムを利用するのですか

これらを持続させるために、この世界で十分な才能はありません。 事前に準備をしております。

アレックス:
しかし、それは全く新しいカテゴリですか? そして、あなたは、非常に強い程度で賭けています - 世界が前に見たことがない合計。 新しいカテゴリを作成すると、最終的にはどのように確立されるか確認することができますか

グレッグ・ブロックマン:
複数のコンポーネントがあると思います。

最初は、すでに歴史的な先例があります。 ChatGPTがリリースされた瞬間から、チームと非常にクリアな会話をしたことを覚えています。 「買いたいお金はいくらですか?」と聞かれました。 「全部」と言いました。 その他は、「いいえ、真剣に、どのくらいのところですか? 私は言った。「私たちが構築するのに、要求に追いつくことはできません。

そして、それ以来毎年、これは証明されています。 問題は、このタイプの計算機は、通常、18ヶ月前にロックされていることです。 つまり、機械が実際に届ける前に、判断をしなければなりません。 つまり、あなたは非常に強く進む必要があります。

そして、私たちが目指している世界は、これまでのところ、私たちの収入の大部分は消費者のサブスクリプションから来ています。そして、この未来は非常に重要になります。 もちろん、他の収入源も発生しています。

しかし、今、新しい機会は知識の仕事をしています。

そして、それは私たちが非常に具体的な言葉で見てきたことです。ほとんどすべての企業は、この技術が本当に有用であることを認識し始めており、彼らは競争を維持している場合は、それが採用されなければならないということです。 そして、すでに多数のソフトウェアエンジニアが使用している非常に自然なドライブがわかるので、より広く普及し始め、ビジネスランドスケープで使用している人がいます。 そして、この業界に浮かび上がってきたお金を払う意思、そしてあなたが見る収入の増加は非常に明確です。

今のところ起こっています。 先に押し込むだけで済みます。 そして、私たちが海外の世界をもっと見るかもしれないのは、これらのモデルはどのように進行するかをもっと明確に見ることができるということです。

これらをまとめると、次のようになります。 経済自体は巨大で、ほとんど想像できないものです。 そして今から、この経済の最高の成長因子はAIになります。AIの使い方、そして、どのようにして運転することができます。

アレックス:
消費者のサブスクリプションは、あなたの最大の収入源であると言いました。 あなたの判断は、将来的には、事業は収入の最大の源となるということですか

グレッグ・ブロックマン:
この企業が急速に成長しているのは、今、非常に明確だと思います。 もちろん、「ENTERPRISE」という言葉自体が変更されました。 本当にポイントは、AIを生産的な知識で使う人だから。

そして、価格面では、過去に分類が明確になるとは思いません。 たとえば、Codex が使用される方法は、ChatGPT の消費者サブスクリプションを持っている場合は、実際に Codex を使うことができます。

未来は、B-AND-C-END の区別の型になるつもりはないと思います。 ユーザとして、あなたのラップトップのような単一のポータルを持っている可能性が高い、それはデジタルの世界へのあなたのポータルです。

そして実際の収入はここから来ます。

アレックス:
Darioは1つのことを言いました、そして、彼はおそらくあなたについて話していると思います。プレイヤーの中にはリスクが高すぎて、彼は非常に心配していました。 インフラの大きな揺れを指しています。 どう思いますか

グレッグ・ブロックマン:
お問い合わせ とても気をつけていると思いますが、次は何が起こるかを見ていきます。 今年だけで見てみると、本当に参加している人全員が「クライメイトが限られている」と感じていると思います。

そして、先ほど他人よりも早く、その技術がどうなるかの準備が始まったと感じました。

代わりに、先年の終わりまでに、他の参加者の多くは、おそらくそれを実現していたことだったので、パニックに始まり、アイデアを探しますが、購入するために少し残った。

と言うのは簡単ですね。 しかし、現実は、この技術が実現できるということを誰もが実現し、それが到達し、それが本当であるということであるということです。 ソフトウェアエンジニアリングは、最初の明確な例です。

そして、私たちを本当に制限するものは、計算する能力です。

アレックス:
彼はまた、彼の予測が少し異なっていた場合、彼の会社は破産されるかもしれないと言いました。 同じリスクはありますか

グレッグ・ブロックマン:
実はもっと「出口」があると思います。 次のステップについて考え始めると、それは完全に妥当だと思う - そこで、その中で、その中で、ベットは会社ではなかった。

業界全体に本当に賭けています。 ベットは:この技術は、私たちが前に見た膨大な価値を創造し、提供できることを信じていますか。

私はまだ、証拠の最も直接ポイントに戻ります。 ソフトウェアエンジニアリング - ソフトウェアエンジニアでなければ、コーデックスを使用していません。この経験が読み込まれているかどうかは理解できません。 その違いを記述するのは本当に難しいです。 でも、すぐに感じてもらえると思います。

6ヶ月前に、この感じは私たちの中でしか行われませんでした。それからそれは外から明らかになりました。 6ヶ月で、みんな感じてもらえると思います。 そして、私たちのすべてが別の痛みを感じるでしょう:素晴らしいモデルがありますが、世界が十分な数学を持っていないので、あなたはそれらを全く使用することはできません。

アレックス:
とはいえ、2026年のショーに映し出されたとき、昨年末に議論があったんですが、Ranjan Royはそこにいたし、2026年は「誰もが知性を使っている」年だと言いました。 当時は反応は、自分の目で見たり、実際に知性を使い始めるまでは信じられないだろうと感じていました。

グレッグ・ブロックマン:
今、私たちが到達した瞬間ではありませんか? 今、どうしよう

アレックス:
ビデオがオンラインで行くと、サムネイルが何をすべきか、私はうまく同期する人々を助けるためにツールを置くためにそれを使用します。 また、YouTubeで動画のパフォーマンスをソートできるように、例えばサムネイルなど、YouTubeでデータの一部を接続するつもりです。 ちなみに、自分でカスタマイズしたソフトウェアで、伝統的なものなら、おそらくそれに対しても支払いません。

その瞬間について興味深いものだと思う: ソフトウェアは大量生産のために意図されていましたが、そのため、常に多くのスペースがあります。 そして、AIがもたらす変化は、最終的にはより自然な方法でソフトウェアに対処することを可能にすることです。

グレッグ・ブロックマン:
その点だと思います。 そして、私が考えてきたのは、今日のコンピュータをビルドする方法で、実際にデジタルの世界へと引き込みます。

お持ちの携帯電話でブラッシングを費やした時間について考えます。 そして、すべての種類のボタンを長持ちさせ、そのシステムに接続してこのシステムを取得するにはどれくらいの時間がかかりますか? AIが本当に何をすべきかは、マシンをあなたに近づけ、あなたにもっと関連性を持たせ、あなたが何をしたいか理解することです。

コンピューターに直接話せる人気の文化に常に存在し、それをあなたにしてくれます。 そして今、それは現実になってきています、それは本当にあなたができることになっています。 そして、この変化がいかに驚くべきか、理解するためにそれを自分で試みなければならない何度も。 とても特別な瞬間にあると感じています。

アレックス:
そこで、AIが公に悪く見えるのはなぜですか? YouGovは、例えば、AIが社会に悪影響を及ぼすと考えるアメリカ人が肯定的な影響をもたらすと思うように3回あることを示しています。

背後にあると思いますか? 人工知能のパブリックイメージを心配していますか

グレッグ・ブロックマン:
本当にやりたいことはあると思います:この国の人々は、AIがなぜ良いのかを見ていきましょう。 マクロ経済だけでなく、GDP成長を促す言葉だけでなく、実際に自分の生活を改善する方法についてです。

確かに、毎日非常に具体的なストーリーを聞いています。 たとえば、頭痛や健康上の問題が起きている家族もありますが、MRIは承認されていません。 その後、ChatGPT を使用して症状を調べ、実際に保険会社に強いアプリケーションを作ることができることに気付きました。 彼らはそれをしました。そして、彼らは子供の脳に腫瘍があることを発見しました。 そして、ChatGPTで正しい情報を得たので、最後の子が保存されました。

単なる物語です。 こんな話がたくさんあります。 人々の生活は、この技術によって大きく改善され、その生活を救われています。 重要なのは、本当に現実にこの技術とパートナーシップを持っていることです。

でも、そんな話が本当に出ているとは思いません。 ここが多くの生活の中で起こっていると思いますが、どういうわけか主流の物語になっていません。

また、1990年代から続くポップカルチャー、特に想像力は、AIにとって非常に否定的であり、常にそれが何であるかを強調していると気付きました。 しかし、AIを使い始めると、便利で親切に見えます。

そこで、このテクノロジーの波が自分の生活を改善し、なぜより近い人間関係を促進しているのかを理解しているのを助けることに成功していません。

私の心の中で非常に重要な関心事です。 もう少しズームして、AIがなぜ重要なのかを見れば、経済力と国家安全保障の重要な源泉になると思います。 国の競争力についてです。 そして、中国、AIの他の国は、ほとんど方向の反対の感覚を持っています。

そう、えええ、とても重要だと思うんです。 私たちはそれを見なければなりません, そして、我々は本当にこの技術のメリットは、すべてによって共有することができるかを把握しなければなりません。

アレックス:
しかし、我々はまた、大きな不安定性の時です。 仕事が気になる方 誰かに話をするたびに、AIは、ほとんど尋ねます。「自分の仕事をどれだけ長く保つか」

そして再び、AI自体よりもデータセンター、パブリックの知覚が悪化しています。 データセンターが環境、家庭のエネルギーコスト、周囲の人口の生活の質にマイナスの影響を及ぼすと、プラスの影響ではなく、より多くの人が信じることができます。

そこで、良い仕事がますますます困難になっていて、人々が自分のコミュニティに入ったデータセンターを見たり、環境に優しく、費用対効果が大きいものではなく、生活の質を低下させていると感じています。

彼らは間違っていますか

グレッグ・ブロックマン:
データセンターの周りのエラーが多いと思います。

典型的な例は水です。 アビレンの施設を実際に見てみると、世界最大のスーパーコンピューターの1つで、水に1年を費やし、普通の家庭で1年しか同じです。 言い換えれば、使用される水量は実質的に無視されます。

しかし、外部からの誤解の大きい範囲は、これらのデータセンターが水資源の重要な量を消費するという信念につながる。

電気は類似しています。 電力価格の上昇から住民への圧力をシフトしないよう、当社独自のコストを負担することにしました。 これは重要であり、同様のコミットメントは、現在、地域コミュニティを向上させることが非常に重要であるとして、業界全体で行われています。 そして、データセンターを構築する際には、実際にこれらの地域のコミュニティに参加し、地面に何が起こるのか、そして私たちが助けるために何ができるのかを知ることができます。 データセンターは税金を発生させ、ジョブを作成します。 それは多くの利点を持って来ます。

そこで、まだ私たちがどのように現れているかについて考えています。そして、私たちが非常に真剣に受け止めているという責任です。

アレックス:
しかし、電気のコストを上げていない場合は、より多くの汚染を意味することができる、それを得る必要があります。 問題ではありませんか

グレッグ・ブロックマン:
実際にもっと詳しく説明していると思います。

今日のグリッドの仕組みを見ると、実際にたくさんの「フリー電力」があることがわかります。 同時に、伝送システム自体はアップグレードする必要があります。 また、通常のコントリビューターではなく、これらのアップグレードのコストが私たちによって生まれることが重要です。 クリーンなエネルギー自体が利用できる場所はたくさんありますが、これらは実際に過小評価され、ある程度無駄にされます。

したがって、データセンターが入力する必要がある場合は、古いグリッドと古いグリッドをアップグレードするための本当のインセンティブがあります。 このようなアップグレードは、実際にコミュニティに本当の利点をもたらすでしょう。 ノースダコタでは、例えば、地方のデータセンターの建設がユーティリティのインフラを改善するのに役立ち、人口の電力価格が低いことがわかりました。

アレックス:
さて、最後の政治問題。 トランプを支援する政治行動委員会であるマグア株式会社に25万ドルを寄付しました。

グレッグ・ブロックマン:
以前はカラについて話しました。

注意: よく知られているアメリカの技術ジャーナリストであるカラ・スウィッシャーは、彼女の質問やスタイルで知られるシリコンバレーとインターネット企業をカバーしました。

アレックス:
お問い合わせ 「この技術を本当にみんなのために働くのに役立つことは何でもする」と言いました。 単一発行の投票者または単一発行の寄付者を構成しても問題ありません。 しかし、私が考えてきたのは、この「一斉キャンプ」のために、それは「この国をより強くする」ことではありませんが、あらゆる政治行動の中心の北星

つまり、自分が何をしているかの1セントの支持力が100でなければ、彼はこの国をより強くすることができるならば、政治的なサポートのための重要な基準であるべきですか? もしそうなら、その貢献の一部ですか

グレッグ・ブロックマン:
こういう: 寄付は妻と作った決定でした。 また、両当事者の超政治行動委員会にも貢献しています。

早速やって来ました。 今後数年間、それは本当にすべてを変え、全体の経済の底になるでしょう。 しかし、今は歓迎されていません。 そこで、この技術を継承し、それを理解したいという政治家を応援したいと思います。

もちろん、より大きなレベルでは、技術自体は確かに私たちの国の能力を強化しています。 意味で、私は単価の投票者です。私はこれが一意の貢献をすることができる領域だと思うからです。 最終的な分析では、しかし、これはサポートの式です。国家として、私たちはこの技術を受け入れる必要があります。

未来のコア・コンピテンシー:AIではなくAIを運用

アレックス:
AIが目の前に座っているのに怖がっている人がいると、AIが自分の仕事をとり、コミュニティを破壊し、世界があまりにも速く変化させると思う

グレッグ・ブロックマン:
ほとんどのことを言うのが好きだ: 自分でこれらのツールを試してみてください。 今存在するAIを実際に体験すれば、自分ができることを本当に理解できるからです。

そして、今日は、この技術の機会、可能性、そしてパワーメントが多すぎて見てきました。 あなたは、あなたがそれでできることを言いました, 右? 以前はウェブサイトを持っていたことがない人。中小企業をやりたいのであれば、バックステージのプロセス、詳細、しかしAIはこれらのことをたくさん助けることができるでしょう。

だから、自分の人生のために、あなたは考えるべきです: あなたの健康を管理するのに役立ちますか? 自分が好きな人の世話をするのに役立ちますか? お金を稼ぐのに役立ちますか? お金を節約できますか? これらはすべて現実的なオプションです。

どんな変化が見やすくなっていると思いますが、その変化が少なくなるので、何を得るのか分かりやすくなります。 しかし、バランスの両端が何であるかを真剣に理解するための公平な機会を与える価値があると思います。

アレックス:
ちなみに、投票ではほとんど議論されていないポイントもあります。 AIを聞いたばかりの人だが、実際に使用したことがない人、またはAIを使わない人、より悪くなる傾向があります。 重いユーザーのグループを入力すると、普通のユーザーでさえ、技術の彼らの知覚は通常はるかに肯定的です。

グレッグ・ブロックマン:
長年この技術について考えてきました。 そして、今、展開が見ている現実が想像していたよりも、より劇的な、より有用ではるかに肯定的である方法。

アレックス:
よくある質問 「未来の準備はどうすればいいのか」と聞かれる方 お問い合わせ

答えは「ツールを使う」というだけではできない。 私は私に尋ねた友人を持っていたために、「私は私の仕事に何が起こるかわからない、世界に何が起こるのか、今何をやっているのか」

グレッグ・ブロックマン:
技術の理解は、まず第一に考えています。 私たちは、この技術を最大限に活用する人が、好奇心に近づく人が多いと見てきました。 彼らは実際に自分のストリームにそれを置き、最初のしきい値を渡そうしようとします。つまり、空白の入力ボックスの顔で、私が何をすべきかの感触です。

アクションの感覚を開発する必要があります。管理者になることができます。指示を設定できます。タスクを割り当てることができます。監視できます。 本当にそのような能力開発をもたらすことも重要であり、それは非常に基礎的なものになります。

私たちは、人間性を助けるためにこの技術を構築しました, より多くの人間関係を促進し、彼らが本当にやりたいことをするためにより多くの時間を与えるために. 質問は、何をしたいですか? 本当に重要なことは、それについて考え、それを実現するためにそれを使用することです。

アレックス:
お問い合わせ ご来場ありがとうございました。

グレッグ・ブロックマン:

ご来場ありがとうございました。

アレックス:
聴いて視聴していただきありがとうございました。 Big Technology Podcastの次の問題が表示されます。

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