00:03
こんにちは、伊藤穰一です。これからNCCが始まります。
僕がほとんどモデレーターをずっとやるので、少しバタバタしていますけれども、みんなと面白い話をするのが楽しみです。
JOI ITO's Podcast 変革への道
みなさんこんにちは、奥井奈々です。
今日は6月8日に渋谷のデジタルガレージで開催されたNCCことNew Context Conferenceでの催を速報でお届けしてまいります。
NCCは年に数回JOIさんがホストとなって、その時最も旬なテクノロジーをテーマに世界中からさまざまな有識者を集めて展開するトークイベントとなっています。
今年は、生成系AIが創造する新しい社会と題して、インターネットビジネスの今後を占いました。
まずはJOIさんによる基調講演をお聞きください。
具体的な、現実的な話に入る前に、少し引いたところから話し始めたいと思います。
このAIと生きがいという、日本語だと生きがいってみんなわかるんですけども、英語だと生きがいって実はなかなかなくて、
生きがいの、僕が特に日本的な考え方で言うと、パーポスを感じてそれに対して動いていくとこのハピネスっていうのがあって、
どうしても海外っていうのは最適化だとか、拡大を中心としたハピネスが多いので、
ちょっと日本文化の話も今日ちょっとしたいのと、
あとは今、アメリカのMITとMITのProbabilistic Computing Projectっていうところと、
何年近くコラボレーション、私とDGもやっていたので、
そこの新しいLLMを超えた構造的なAIの話もちょっとしたいと思いますので、よろしくお願いします。
僕の本でも少し紹介してあるので、そこの延長っていうところもあります。
まず皆さん最近随分話題になっているので、大規模言語モデルとはっていう話はあまりここでしたくないし、
あとでいろいろ事例もたくさん出てくると思うんですけども、
今の現状を見ているとかなりコンピュータリソースがかかるんですよね。
今のGPT-4みたいなモデルを学習させるのにかかるCPUっていうのは、
だいたい3ヶ月に1回倍になって、1年に10倍になるんですよね。
そうするとほっとくと、2026年には1つのモデルを作るのには、
世界すべてのコンピュータリソースを1日かけないと学習できなくて、
多分その数年後すべて超えてしまうので、
多分スケーラビリティのところが今後どうなるかっていうのが1つ大きな課題なのと、
あとは皆さんも多分使ってわかったんですけども、
あんまりリライアブルじゃないところもあると、
なんか嘘をついたり間違ったりして、
いつ間違ってるかどうかっていうのはわかってないっていう、
この説明できない部分っていうのはここら辺は多分すごく大きな課題だと思うので、
そこも少し触れていきたいと思います。
まずこのProbabilistic Programっていう言葉、
03:00
これあんまり検索しても出てこないので、
今一生懸命デジタルガレージとMITの方でホームページを作って、
そこで説明を載せたいと思うんですけども、
ちょっとここら辺から説明を始めたいと思います。
そして日本語に今までProbabilistic ComputingとかProbabilistic Programmingっていうのが
翻訳された場合もあるんですけども、
これは確率的コンピューティングとかっていう翻訳なんですけども、
これMITのチームと話して、
不確実性コンピューティングっていう言葉に変えたんです。
なぜかというと、確率っていうのはStatisticsなんですけども、
これ統計的っていう意味なんですけども、
Neural Networkっていうのは統計的な文脈なんですけども、
この不確実性コンピューティング、Probabilistic Computingっていうのは
不確実な情報を構造的に理解するっていう意味なので、
どっちかっていうとStatisticsよりも不確実な情報をどう取り扱うかっていう
プログラム言語っていうことで、
これをうまく開発していくと、
今よりもTrustworthy、信頼できる、
しかもスケーラブルなシステムができるんじゃないかなっていうのが、
今我々の仮説で、
本当に発表がちょっとずつ出てきている中で、
多分今年の冬ぐらいから一般的に導入して、
千葉工業大学でもこれの事業を来年出すための準備をしています。
この不確実性コンピューティングと比べて、
逆のネットワークの仕組み、
今一番みんな使っているのはこのNeural Networkで、
Neural Networkは特に並列処理にすごく早く適用したときに、
CPUパワーがどんどん上がっていくのとともに、
すごくそれでブーストされて、
今までだったらできなかったことに対して、
データをすごく増やして、コンピュートを増やすことによって、
想像できないような結果がLLMで出たので、
それが一番みんなびっくりしていると思うんですけども、
ただこのNeural NetworkだけがAIではないんですよね。
このSymbolicという言葉があるんですけども、
これはシンボルを使ったAI、
Neural Networkというのは結構いろんな情報を入れて、
そしてネットワークのようにぐちゃぐちゃに繋がっている中で、
パターン認識のように学習していくんですよね。
だから気持ち的には自分も何だかわからないけど、
これはこうだなという直感的な反応を出すようなものが
Neural Networkに近いんですけども、
このSymbolicというのは何かというと、
これは文字だったり音符だったり、
こういうシンボルを組み合わせることによって学びをするとか、
シンボルというのはアイディアだったりルールだったりするんですよね。
だから脳で例えると、
これ完全にパーフェクトな例えじゃないんですけども、
この右脳、音楽だとか直感的なところはNeural Networkに近いと。
ロジックをちゃんと持って理由がちゃんとわかっている脳の部分というのは
左脳なんですけども、
こっちがシンボリックに近いと。
人間というのは直感と理屈をうまくバランスして行動すると。
直感的なところで学んだほうがいいものもあれば、
ちゃんと科学とか数学はルールでシンボリックに学ぶ。
だからシンボリックというのは構造的という意味なんですけども、
これを実際に見てみると、これはProbabilistic Programなんですけども、
人間も読めるし、
これ構造的に何が起きているかということを一生懸命学習していて、
この右側はNeural Networkで、
これ今LLMとかTeslaの中の自動運転とかはこっちで、
06:00
これはたくさんのデータを入れてたくさんのコンピューターを使って
直感的に何が正しいか正しくないかというのがわかる。
ただこれはなかなか人間には解析もできないし、
そのシステム自体がどうやってその結果が出たかということも説明できない。
これがシンボリックとNeural Networkの違いですね。
人間はシンボリックに学んでいるんです。
だから小さい時にいろんなものを見て、
こういう袋というのがあって、重力というのがあって、
物が重いと落ちちゃうということをだんだん見ていると学習して、
今やっているこのLLMというのはものすごい大量な文章を読んでいて、
文章の中身を理解しているわけではなくて、
漢字変化みたいな感じで、
統計学的にこの言葉の後にはこの言葉が来るだろうなということを出している。
だからこれが一つの現実に対して、
二つの解析の仕方が構造的とNeural Network的にあるよね、
というのをちょっと説明したかったのと、
あと人間はどっちかというとシンボリックの方で学んでいる。
今、Vegetal GarageとMITと一緒に何をしているかというと、
この大量なデータを使って、
このLarge Population Modelというのですね、
だからLLMというのは、
ストラクチャーされていない巨大な文章を一つのモデルにして、
そのモデルというのは結果的に学習した形のものに対して、
モデルというものに対して質問を投げると、
ちゃんとGPDとか返事が来るんですけれども、
こういうデータベースというのは、
この構造的なモデルの方が使いやすいんですね。
いろんな統計学的な質問をするとか、
例えば男女比率のペイギャップがこのぐらいで、
どの会社の部署が一番ペイギャップなのか、
どの会社の部署が一番ペイギャップが良くて、
そこの中で仕事力の割には一番お給料が低い人は誰だろう、
というのを聞くのは、
これはLLMに聞いたらきっと間違いが出てくるんだけれども、
こういう構造的なものはシンボリックなシステムがあって、
何ができるかというと、巨大な学習モデルをする、
例えば日本全国の人事データを入れちゃうと、
そうすると自分の会社のデータで、
一人か二人しかいないんだけれども、
日本全国のデータがあるから、
この人たちが今どういう状況にいるかとか、
例えば病気だったらちっちゃなクリニックで、
患者さん10人しかいなくても、
日本全国の人たちのいろんな病気のデータがあると、
こういう病気の人は普通はどんなことをするんだろうかなとか、
こういう人たちが食べ過ぎちゃうと何が起きるのかというのは、
大規模ポピュレーションモデル、人口モデルをベースにして、
今LLMでやっているようなことをデータでできるんじゃないかな、
というのが夢で、
今デジタルガレージで何をしているかというと、
大規模データを集めて、
ここには個人情報は入らないんですよね。
例えばお医者さんがたくさんの患者さんを見ていると、
直感的にこういうときはこういう薬がいいよね、
こういう人ってこうなるよね、
というのを人間のように学習するのと同じで、
いろんな会社の決済データだとか、
医療データだとか人事データを集めると、
一つのラージュポピュレーションモデルができて、
これをもとにみんな自分たちの質問をすることができる。
今回大規模言語モデルができたことによって、
09:00
普通だったらこれはプログラマーじゃないと
なかなかたたけなかったのが、
自然言語で質問ができる。
だから役員だったら、
うちの会社の決算で一番おかしい数字が何なんだろうとか、
うちの会社の社員はどのくらいハッピーなのかとか、
というのを今までだったら間にデータサイエンティストが
必要だったのが、
今直接自然言語でできるようなシステムは、
この1年ぐらいでできちゃうんじゃないかなと。
今の自然言語モデルができない、
こういうストラクチャーされたシステムが融合した、
この右脳と左脳を接続したことを、
ニューローシンボリック、
ニューローネットワークとシンボリックネットワークを
合わせたのがニューローシンボリック
ジェネレティブAIというのです。
ちょっと新しい言葉がたくさん出ているので、
全部は説明しきれないんですけども、
ちょっと覚えていってほしいと思います。
僕らは今、
AIに対してゴールを与えたり、
質問を与えたりすると動くとか、
これを最適化しろと言ったらやる。
というのがあるんですけども、
本来であれば、
AIは我々をサポートして、
我々が常に何をしようとしているかを
スモールデータでやるということが
できるんじゃないかなと。
このMITのProbabilistic Computing Projectというのは、
脳の研究のグループの中にいて、
この数年間で初めて、
脳の研究とコンピューターの研究が
実際につながってきているんですね。
今、一番社会に問題になっている、
一つの問題であって、
脳の研究とコンピューターの研究が
社会に問題になっている
一つの重要なのは、
TwitterとかFacebookというのは、
変更的な、すごく喧嘩するようなコンテンツを
出すことによって、
みんなわーって炎上して、
それがお金に変わると。
やっぱり今のAIはほとんど、
企業がお金儲けのために最適化するので、
みんなの分かち合いのために
最適化されていないんですよね。
どうしても資本主義の今の
短期的なマーケットだと、
短期にお金を稼ぐ必要があって、
短期にお金を稼ぐためのAIを作ると、
必ずしも長期の人間のためになってないよねと、
それはどうやってやっていくんだろう
というのが、
一つの重要な課題だと思うんですよね。
実は、もう60年前、
これはNorbert Wienerという
MITの数学者なんですけど、
すごい重要なことを言って、
進歩、プログレス、
彼は言うんですけども、
社会の進歩が、
とにかく善だということは、
間違いなく、
とにかく善だということは、
間違いなんじゃないかなと。
進歩するべき時もあるんだけれども、
進歩しないほうがいい時もあるんじゃないかなと。
今の資本主義経済だとか、
今の哲学というのは、
拡大と進歩がないものは、
結構つまらないものだよねという感覚があって、
それは進歩したり、
拡大するべきものとか、
べき時というのがあるんだけれども、
今の貧富の差だとか、
環境問題だとか、
いろんな問題は、
進歩が本当はもう少し
つまらないで、
発展しすぎちゃうと、
破壊がされるということを、
彼も60年前に言っていて、
最近僕も千葉高大に入って、
気づきの原則という授業を
お坊さんと教えているんですけども、
そこだけで西田貴太郎さんの話を読んでいると、
彼はやっぱり初めて、
12:00
善の話をきちっと英語で表現するんですけども、
彼らの話の中で、
すごく重要なテーマがあって、
一つは、
この純粋な体験、
pure experienceなんですけども、
体験をすると、
この禅仏教のところでは、
だんだん体験の解析をしないで、
pureな体験にどうやって近づくかということをしていて、
考えてみると、
コンピューターというのは、
人間の脳というのは、
全部体のパーツからインプットがあって、
体験のもとに脳って解析するんですよね。
禅の瞑想の中では、
体験の解析をなるべく減って、
体験のpureなところに行って、
体験の本質に行こうとするわけなんですけども、
この解析というのは、
コンピューターがやってるんですよね。
AIというのは、
体もなければ体験はないんですよね。
我々が体験したことを本に書いて、
その本を解析して、
アウトプットしているので、
体験がないとゴールもなければ、
欲望もなければ、
倫理もないわけですよね。
やっぱりこの体験を行っている人間たちと、
どうやってコミュニケートして、
その体験し合っている人間たちが、
上手に話し合いするためのサポートを、
どうやってコンピューターがさせるかと。
日本はそうでもないけども、
特にアメリカは、
コンピューターが自立して、
神様みたいになって、
我々を奴隷にしようというようなイメージがあるんですけども、
やっぱり体験できるのは人間だということを
忘れちゃいけなくて、
この一期一会って、
お茶の世界でよくあるんですけども、
この一期一会というのは、
同じ茶道具で、
同じ人と同じ場所で、
お茶をやっても、
何回違うというのが、
一期一会で、
何回お茶をやったかということよりも、
一つ一つの体験の違いがすごく重要で、
でもコンピューターからすると、
その違いはわからないわけですよね。
だからその違いを作る違いと、
人間のそれぞれの独立しているところを、
どうやってコンピューターがサポートしていくか、
AIがサポートしていくかというのは、
すごく重要だし、
この一期一会の人間の中で考えていくと、
拡大を前にして、
それにどうやっていくという、
ところだけではなくて、
ここ、拡大がない中の生きがいって、
僕はすごく重要だと思うんですよね。
日本というのは、
それ得意なんですよね。
得意すぎて、
イノベーションとかベンチャーがダメなんだけども、
伊勢神宮は拡大しようとしているわけではなくて、
1300年、ずっと同じ場所で、
生きがいを持って、
元気にやっているわけですよね。
日本の職人なんかでも、
日本って、
フランスの4倍の目的で、
フランスの4倍のミッシュレンスターがあるんですね。
ミッシュレンスターがなぜあるかというと、
日本の本当においしい料理屋さんに行くと、
お店をどれだけ増やすかということを考えていなくて、
自分が決まった自分の場所の、
自分の何代目なのを、
いかに磨いていくかという、
この生きがいの美学なんですよね。
もちろん、ベンチャーとか、
技術の進歩だとか、
コンペティションの中では、
もちろん、拡大の原則と、
伸ばすのは必要だし、
15:00
この伊勢神宮の森の中では、
一生懸命コンピートして、
伸びている草とか動物があるんですけども、
システムとして、
伊勢を拡大しようとか、
自分のお店を拡大しようというのは、
必ずしも正しい哲学なんじゃないんだというのは、
僕もちょっと思っていて、
多分、
今のAIというのは、
最適化と拡大を目的とした会社の中の予算で作られるので、
どうしても、
破壊と競争と拡大の中で、
どうしても、
破壊と競争と拡大の世界に入っているんですけども、
もっと日本の和を考えるレイヤーで、
AIってサポートできないかなと。
今の、
一人の個人をサポートするAIというのは、
MITのほうでだんだんできてきていて、
人間が例えば、
自分が部屋の中で歩いていくと、
そうすると、
一歩ドアに近づくと、
この人間はきっとドアに行くんじゃないかなというふうに、
AIは確率論的に考えて、
一歩ずつ行けば行くほど、
その確率が上がっていて、
でも行こうとしてるけど、
鍵がないよねって言って、
ロボットが鍵を子供みたいに渡してくるような、
そういうようなシステムというのは、
だんだんできてきてるんですけども、
それを社会全体でやったらどうなんだろうというのが、
僕の質問なんです。
だから本来であれば、
今の例えばソーシャルメディアというのは、
夕方の5時になったらビールのコマーシャルが出て、
自分もビール飲みたくて、
人間の欲望というのも、
すごく短期の個人的な欲望、
5時になるとビール飲みたいというのと、
もうちょっと中長期的に、
自分の健康のことを考えるとか、
自分の家族を考えるとか、
もっと言うと社会全体に考えるとか、
環境のことを考えるとか、
本来であれば、なるべくたくさんの人たちの、
なるべく長い未来を、
みんなが欲望として持った方が、
社会は良くなるわけなんだけども、
今のビジネスとか広告というのは、
なるべく短期の、
個人のニーズに対して広告を打って、
物を出して、
人を出していくので、
しかもなるべく人が、
摩擦が起きた方が、
みんなクリックするので、
全く一番悪い人間の哲学を活性化するような、
システムになっているんですけども、
本来であればAIによって、
たくさんの人たちが、
なるべくこの、
和の方向に持っていって、
その人たちが、
なるべくロングタームに、
なるべく社会のためのゴールを持って、
それをサポートしていくということを、
できるはずなので、
社会全体のレベルで、
技術的にできると思うんですね。
そこにはもちろん、
ニューラルネットワークも必要なんですけども、
こういう構造的なシステムも必要なんじゃないかな、
と思っていて、
これを会社の中でやることもあると思うんですけども、
社会全体の、
これは国の政策だとか、
教育のシステムとか、
文化変革が必要だと思いますので、
ただ幸い、
このニューラルネットワークよりも、
千分の一から百万分の一のコストしかかからないので、
今までみたいに巨大なデータセンターがなくても、
学習ができちゃうので、
これは結構大学のリサーチでもできるんじゃないかな、
と思って、
我々は進めていっています。
18:01
デジタルガレージの中の
デジタルアーキテクチャラボというのは、
アーキテクチャの話をしているんですけども、
アーキテクチャとかゴール全体を変えないと、
いろんなルールを変えても、
目的が同じだったら、
あんまり変わらないんですよね。
みんなはとにかくたくさんのものを食べて、
たくさんのものを消費したい中で、
炭素のいろんなルールをしても、
でもやっぱり環境破壊というのは、
終わらないと同じで、
なるべく自分はたくさんのものを集めて、
人と競争したいというゴールであれば、
なかなかいろんなAIのルールを作っても
よくならないと思うんですね。
だから、AI倫理とAIのレギュレーションのところでは、
我々の文化のところを変えなきゃいけなくて、
そのためにはこういう文化のレイヤーの話を
しなきゃいけないのと、
あとはやっぱり日本のルーズにある、
ちょっと保守的な古典文化のところにも、
ちゃんとアクセスしなきゃいけない。
で、やっぱり日本ってインターネットの時代の
イノベーション、ちょっと乗り遅れたと思うんですけども、
このAIのガバナンスのときには、
日本人はすごく貢献できるのではないかなと思いますので、
その辺も考えながら、
皆さんと一緒にビジネスやっていきたいと思います。
ありがとうございます。
続いて、
ビジネスエコシステムとマーケティングと題して行われた
パネルディスカッションの模様をお聞きください。
パネルリストは、
マイクロソフトのアリゾノ・ユイチさんです。
アリゾノ・ユイチさんは、
弁護士ドットコム代表の
本江太一郎さん。
科学コム取締役執行役員の
村上敦博さん。
メディア人代表の
今田本子さん。
そして、ジョイさんの5名です。
よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
今田さんと村上さんから
自己紹介とコメントをいただきたいので、
今田さんから始めてもらっていいですか。
みなさん、こんにちは。
メディア人代表の
取締役の今田と申します。
1998年に今の会社を
立ち上げまして、
その前に
ワイヤードという雑誌を
日本に持ってきて、
伊藤定一さんとは
サンフランシスコで
ワイヤードのパーティーで
会ったという、
昔の話ですけれども、
ワイヤードをやっている間に
全ての情報がデジタルになっていくということで
1998年に立ち上げまして、
今25周年です。
メディアを15やっています。
ビジネスインサイダーですとか
ギズモード、
ライフハッカー、ルーミーなど
いろんなメディアをやっているんですけれども、
アジアから発信する
デジタルメディアという
グローバルに対して
均衡に情報を出していきたいな
というふうに思っていまして、
そういうことを進めていきたいな
というふうに考えております。
村上さんお願いします。
科学コムの村上です。
2005年にタベログを
立ち上げまして、
それ以来ずっとタベログの
サービスと事業に
関わってきています。
今回このテーマで
呼ばれた背景にあるのは
タベログのChatGPTプラグイン
というのが
21:01
5月8日にリリースされていまして、
これ日本で
一番最初に
ChatGPTのプラグインに
タベログが対応したというものです。
通常のChatGPTで
明日の19時に
焼肉屋さんを教えてください
というふうに
プロンプトを打つと
基本的にChatGPTは
1年前のデータしかないので
適当な答えが返ってくるんですけども
タベログのプラグインを
インストールした形で
読んであげると
しっかりタベログのデータを使って
予約できるお店を返してくれると
こういったサービスを
リリースしているということで
今日はよろしくお願いします。
ありがとうございます。
自分たちが
先にビジネスに取り込んでいるのが
見えているんですけども
これ以外に
AIのインパクト
何をビジネスとして
準備しなきゃいけないかとか
どういうふうに考えているか
未来が分からない
不確実の未来の中で
何をするべきか
パブリッシャーとして
考えないといけないのって
3つあるかなと思っていて
1つは自分たちがどう使うか
なんだけど
じゃあ自分たちが
最後に残った
例えば90%やってもらいますと
1割は何をしないといけないのか
ものすごく
いろいろ考えなくちゃいけないし
それはものすごく
大きなチャンスなんじゃないかな
というふうに思っていて
要は大事なところに
時間が使えるようになる
2つ目はどうサービスやプロダクトに
組み込んでいくかというところで
もちろんユーザーに対しても
成長させるために
さっきお話あったように
広告とどう組み込んでいくかとか
うちとかコマースとかやってるんですけど
そういうところにどう組み込んでいくか
3つ目はやっぱり
何を元に
AIが答えを出すか
というところで考えると
データが重要なわけですよね
それってどこで生み出されているか
ということを考えていくと
メディアの役割
パブリッシャーの役割って
すごく大きくなると思うんです
けども基本的に
これって著作権の問題とかも
絡んできて
作るのってすごく大変なんだけども
これって作った後に使われたデータ
情報ってどういうふうに
お金に還元されるんだろう
作るっていう作業に
どういうふうに還元されるんだろう
っていうところが
非常に大きな問題になってくるな
っていうふうに思っていて
これ別にAIが出る前も
常に起こってきたことなんですよね
デジタルメディアが
起こってそこでビジネスが
できなくなっている状態
還元されていない状態みたいなのがあって
ここはすごくこれからも議論して
いかないといけないところだろうな
というふうに思っています
ちょっとここで一個細かいところに
一旦言って戻ってきたいんだけど
24:01
やっぱり今の著作権の話って
すごく重要で
今の僕が知っている限りの現状は
アメリカは
AIが作ったものは著作権かかんない
っていうので守られないんだよね
作った人のものでは
あるけれども
著作権が守られないっていうふうになっていて
もう一つ法律
2018年の日本の著作権法の変わった時に
日本の場合は
著作権かかったもので
モデルをトレーニングしてもいいっていう
すごくAIのトレーニングにとっては
いいのがあって
あとオープンAIの定観とか見てると
被害の責任も取らなければ
できたものはみんなのものだけども
二つの人が同じもの出ちゃった場合の
どうなるかとか
元々のデータの価値とか
全くアメリカも判例がなく
今走ってるので
ちょっとこの辺
日本の今どういう法律になってるか
ちょっとわかんないんですけど
この辺もすごくインパクトあるよね
それメディア会社とか
オーガナイズしてロビー活動とかしてるの
どういうアウトカムだったらいいのか
ってあります?
たぶん新聞業界の人たちが
いろいろ動き出したっていうので
この間リリースされてましたけれども
メディアパブリッシャーの中では
そうだよねっていう話で
大きな問題だという感じかな
というふうに思ってますけれども
非常に大きな問題だというふうに思ってます
皆さんなんかありますか?
この辺の弁護士の立場なのか
そうですね
著作権法30条の4のところですよね
それで確かに報道ベースでも
新聞協会とかも含めて
少しずつ著作権者
権利者側のほうが
動き始めてるなというふうには思いますが
基本的にやっぱりソフトローで
解決したいなというような
政府の考え方もありますし
政府の内部の人に聞いたら
この前著作権法を改正したばっかりなのに
もう一回法律改正するのって
相当しんどいから
やりたくないんじゃないかと
いうような話もしてました
今日の新聞報道なんかでも
ガイドライン的なものを作成すべきじゃないか
というようなことがありましたから
学習段階の著作権と
生成段階の著作権に関するルールが
ソフトローベースで
出てくるような方向で
進むんじゃないかなというような
印象は持っています
だからまさに今
権利者側は今から頑張ってたほうが
なんかできますが
AIを自由に使いたいという人たちからすると
できればこの日本の著作権の
学習段階では非常に緩やかな
ルールは維持したほうが
日本の国力につながるんじゃないか
というようなところなんで
混沌としてどこに行くかわからないんですけれども
そんなイメージですかね
良き社会のための経済学という本がありまして
ノーベル経済学賞を受賞した
ジャン・ティロールさん
これ昔読んだ本だ
昔とか2018年くらい出てる本だと思うんですけど
この中に
これGoogleとかFacebookとかの
データでどうやってビジネスするか
という話が出ていて
オリジナルのデータを持っている
例えば私自身の
27:00
アリゾナの個人情報がありますと
そのデータはやっぱり個人のものである
だから個人に権利がある
ただそれを加工して
何かしらアウトプットを出した時には
加工したものに権利があってもいい
というかあるべきである
みたいな分け方を書かれていて
GDPRとかそういう話にも絡んでくるんですけど
なのできちんと個人の権利を守ろうね
みたいな話なんです
例えば僕が写真を撮りましたと
それを何でもいいけど
イメージクリエイターみたいなもので
ちょっとアバターみたいな感じにして
ばらまくと
それでそのアバターを
半分はアリゾナ個人のデータを
写真撮っているから
アリゾナ個人の個人情報だよね
でも加工している
イメージクリエイターというのは
そのほど何でもいいんですけど
ツールを作っているのは
マイクロソフトだったり
Googleだったりあれはしますと
今までの過去の著作権と同じように
これは語れないんじゃないか
というふうにちょっと僕は思っているので
その辺のことをきちんと
オリジナルのデータが何で
どういうプロセスで加工されて
アウトプットが出てきて
例えばそれをNFTにして売りました
みたいなことが
多分できるようになると思うんですけど
そういう中でその権利って
どうなるべきかというのを話すべきかな
というふうに思っています
レシグがよく使っていた事例なんだけど
昔アメリカが最初
飛行機が飛ぶときって
自分の土地の上が
全部権利が
土地の持ち主のものだったんだよ
飛行機を飛ばすときに
下の上飛ぶところの
下の権利全部
交渉しないと飛べなかった
アメリカではやっぱり航空会社っていうのを作って
一般の人が飛行機に乗るよね
ってなったときに
国会である一定の高さ以上の
もう全部パブリックにしちゃった
だからそれ権利を取り上げるんだよね
取り上げることによって
新しい産業が生まれるっていうのが
すごく重要な動きで
そういう意味でいうと
社会的なコストからすると
土地持ってる人たちは
コスト失ってないけど
権利を失ってるよねと
ただこれによって
莫大な社会的価値が生まれるよね
っていう話があって
多分僕は著作権持ってる人たちが
データでモデル作られると
なんか権利を失ってるような
気分になるけれども
でもその人たちが
ちゃんとお金も入ってきて
そんなに損しなくて
すごくポジティブな社会的インパクトがある
っていうことが示されると
社会的にみんなで
損者って潰れちゃいそうになっちゃうと
あんまり価値がないかもしれないけど
権利にしがみついちゃうし
苦労してる人から権利を引き上げるのって
結構難しかったりするので
だから多分ユースケースと
ビジネスケースがないのに
権利渡したくないっていう人たちと
バトルのって
これあんまり生産性が良くないと思うんだよね
多分レッシングの全体にとっての
良いことを追求すべきだよ
みたいな話を多分されてると
それそれですよね
多分そこのエピソードが
30:00
エコシステムをどう作るか
っていうことなのかなと思っています
っていう感じですね
それに行くためには
まずみんなどうやって使うのかな
っていうのがないと
お金の流れが決まんないよねと
お金の流れが決まんないと
みんながちゃんと
それサポートされるかどうかって
分かんないっていう中で
仮説あります
例えば検索
今だってチャットGPTが
Bingが出たら
検索もなくなる
SEOなくなるってみんな
ちょっと言ってたら
そこまでいかなかったよね
それはBingがまだ
ちょっと足りないからなのか
やっぱり検索は検索で残るのか
とかってこの辺なんかあります?
私個人の話で言えば
検索は検索で残る
と思いますよ
現時点でNewBingも
当然いわゆる検索エンジンとしての
機能を持っていて
それで集めた情報を
NewBingのチャットAIを
出してきています
常に情報収集する機能も
もちろん当然だし
単発のもちろん検索結果でも
十分使えるという状態は
続くとは思うので
ただこれ何年先の話をしているのか
みたいな話で言うと
ただ向こう5年とかだったら
全然そんな簡単に変わらない
と思います
そうですよね
タベログ的にどう?
タベログSEOがないと
Danielさんに
僕がなくて
圏外に開放するのは
タベログがないと思うように
逆にしたいというお願いします
タベログは
Danielさんが
タベログに
関わらず
ことだから
Navigation
ではないじゃあ
형は
Danielさん
字幕は
このお店ってどんなお店ですかって LLM に聞くよりも直接見に行った方が早いですし
バイト、ドゥに関して言うと やっぱりサービスに対して何か買ったりアクションを起こすってことになると
EC だったらやっぱECサイト行って買い物した方が早くて LLM で何を買うかっていうその意思決定の一部は
その LLM 側で多少吸収されるかもしれないですよ 最終的にやっぱ買うとか何かアクションするってところは
先のサイトにあると思うんで検索も一部だと思いますし その先の今言われているいろんなサービスっていうのも
残っていくんじゃないかなというふうに考えています
でもその NO をやっている弁護士.com は総合的にはもうプラスだって宣言してるけど
これ LLM がどんどんどんどん良くなっていっちゃって食われちゃうっていうリスクってないんですか
あるといえばありますけれども法律相談とか法律の悩みを解決するというソリューションツールとしての UI UX になっていないと結局使い勝手が悪かったりすると思うので
33:10
そういった意味ではビジネスユーザー そして個人のユーザー向けにもっと使いやすい UI UX を設計していくことで
ユーザーはこっちに向いてもらうということができるような気がしていますし
なので今一番取り込もうとしているのは LLM で学習されなさそうなデータをどんどん集める
例えば弁護士.com 23,000人の今登録弁護士いますけど この全案件のリーガル情報 訴状とか準備書面とか様々な証拠とかを全部この弁護士.com アーカイブで
保管させていただくような世界にすれば それはさすがに LLM で学習されないものであろうとかですね
あとは裁判官の口コミはさすがに外出てこないぞとかですね そういうものをどんどん掛け合わせていくようなことで差別化をしていくと同時に
さっきのユーザーのところの UI とか UX 設計でっていうような二軸でいけば
むしろこれがチャンスになるんじゃないかなという感じは一応持ってはいます
私たちにとっての一時情報ってことかなっていう気がするんですけどね
最初にどう 例えば取材しないと リアルで取材しないと取れない情報ってあるわけですよね
それが多分財産になっていくんだろうなっていうふうに思っていて 同じじゃないかなって
今 同じことを言おうと思って あれなんですけど ごめんなさい ぜひ
ニュービングも同じなんですよね Microsoft が独自に集めてきた検索エンジンの情報と
オープン AI を組み合わせ チャット GPT-4 を組み合わせて出してくる
オリジナルの その企業しか持ってないデータを
日経新聞さんは日経新聞さん独自のデータを持ってるというものと
あるいはどこでも旅行代理店のジャランさんみたいなところもそうですけど 同じことですよね
持ってる独自のデータとオープン AI を組み合わせてサービスを作っていくっていうことに
先駆けてやるところが多分 生き残っていくんじゃないかみたいな感覚はありますよね
そういう話ですよね
あと どっかでソーシャルメディア見たんだけど
ビル・ゲイツがやっぱりパーソナルの AI って欲しいよねって言っていて
有沢さんが言った 個人のプレファランスっていうのあるわけだよね
だから 僕が好きそうな何々を見せてくれっていうのを
だから 僕が一番好きそうなレストランを タブログで見せてくれっていうのは
その個人の人の決済歴がないと出せないわけですよね
そうなんですよ なので パーソパーティーデータでありかつ
個人情報もきちんと同意を取って 一時情報としてやり取りができる関係性を持ってないと
より良いサービスが多分つけれないっていう そういう話ですよね
そういうのは作ってるっていうか もうできてるんですか
マイクロソフトとしては チャットしたときと上位が検索したときでは
答えが変わってくるのは当然ですし 一応そういう流れで作っています
36:03
大事なのはですね 例えばSNSとかだと
私 仕事上 Twitter とかFacebookも2つ 3つのアカウント
Facebookで3つぐらいアカウント持ってるし Gmailのアカウントも3つぐらい持ってます
特定の個人をユニークに紐づけられていない可能性が十分にあるし
かつ 男性なのに女性としてなりすまして やり取りしてたりするんですね
ただ 例えば Amazonとか Microsoft みたいなとこっていうのは
Amazonの場合はクレジットカードナンバー 登録してるし
Microsoftもソフトウェアザーサービスとして 使ってもらってるので
クレジットカードナンバーを入れてる人 ほとんどないんですね
そうすると ほぼユニークに個人を特定できていて そのユニークな情報の履歴をもとにして
さまざまなサービスをあなただけにパーソナライズして 返してあげますみたいなことがやりやすい環境になる
そこは ここが実は結構重要だなと思う 今後ですね AIを使っていって
今のパーソナライズしていく
そこで広告宣伝ずっとやってきてる 立場から聞きたいんですけども
今でもそうなんですけど 知らないところで集まったデータで
知らないようにターゲティングされてるっていうのが 従来のモデルじゃないですか
今はやっぱりOK もらったデータを使って パーソナライズって今話しましたよね
Appleはそこを結構プッシュしてる
Facebookを叩くためにやってるのも あると思うんですけども
その ターゲティングのために集めてきた データマイニングの世界から
本当にパーソナライズドの了承を受けた トラステッドのデータのビジネスって切り替わるの?
それとも両方 使い道が全然違うのか?
切り替わっていくべきであり そっちの方向に向かっています
なので GDPRみたいな法律もできてるし ブラウザーも来年大手は全部
サードパーティークッキー使わなくなるので 知らないところで取られてる状態は
基本的になくなっていく方向です
例えば これ信頼関係の問題なんですよ
つまり私は子供にAppleのiPhoneを使わせています 小学校の5年生 それから中学校2年生です
エッチなコンテンツは子供には出ないようにしたいので これは子供の 私の娘の
ちゃんと実名入れてるし年齢も入れてるし Appleに対してペアレンタルコントロールをかけてます
何やってるかというと 個人情報をAppleに提供して
この人は子供だから エッチなコンテンツは出さないでね
つまり私はAppleを信頼して使ってるってことです
この関係性 ただMicrosoftもそうですけど 本当に信頼できたら
私の思考を全部教えるから そうするとそれに合わせて きちっと
エッチなものは出さないとか いらない商品のターゲットがしてこないっていうことが
できる相手だなと思えば 出すはずなんですね
かつさっき言ったように ポイント プログラムみたいなもので
きちんと交換しますよという なので これは本当に われわれ世界を
良くしていく責任があると思っているので 責任を持ってきちんと
信頼関係を築いていくべきである これはわれわれとか社会人として
みんなそうだと思うんですけど そういうことをこつこつやっていくべきであると
39:00
昔のネット広告の世界では ちょっと甘えてたと思うんですよね
知らないところで勝手にデータを集めていたのは事実なので 申し訳ございません
業界を代表して謝らせてもらって ありがとうございます
個人情報に関しては 昔よりも取りづらくなっていって
今 個人情報って多分 ユーザーの行動履歴で 一番もっているのはGoogleだと思うんですけど
これがChatGPとか出てきて Bingも出てきて いろんなサービスに分断していくと
やっぱりそれぞれのプラットフォームでは 個人の思考とかを
充分なデータ 溜まらないんじゃないかなって思ってまして
そういう意味でも 各タベログみたいなバーティカルのところでは
多分タベログのユーザーは 自分がそのタベログの中でどんなお店探して
どんなお店予約したかって情報を取られても そんなに違和感ないと思うんですよ
その情報が外に出ていったら 違和感あると思うんですけど
食に関するパーソナライズな情報って 使えるのはタベログなので
そのパーソナライズな情報と 今回のLAMをプラスすると
チャットGPTみたいな ジェネラルなサービスにできないような
サービスでできてくると思うんで 逆に今の個人情報の流れっていうのは
我々みたいなバーティカルサービスにとっては やりやすい流れになってるんじゃないかなって思います
多分AIの倫理のところにも 繋がってくると思うんだよね
このとこに渡した情報で これやってほしくない
だから自分の医療情報を使って レストランアドバイスしてほしくない人と
してほしい人もいるかもしれないので
クロスのところが 多分結構みんなが 自分で選択したいっていうのが出てきて
この分野はあなたにトラストするっていうのは もっと技術的に表現できるようになるんじゃないかなと思うんですよね
で ちょっとオンラインの質問 いくつか言ってみたいと思うんですけども
ひとつMotoeさんに ツイッターのりゅうしゅんさんからなんですけども
リーガルチャット相談サービスは なんでGPTのプラグイン
チャットGPTのプラグインにしなくて 単体サービスにしたんですかっていうのがあって
プラグインにしてもいいかなと思うんですが
弁護士ホットコブのチャット法律相談って 法律上の問題があるんですけど
マネタイズがなかなか難しいんですね
要は法律相談というのは弁護士しかできないという 弁護士法の72条という法律がありまして
有料での法律相談は弁護士しかできない というのが正確なんですが
なので やっぱりプラグインでつなぎ込んでまで ユーザーを確保したとして
ユーザー課金みたいなような可能性っていうのが 現行法じゃなかなか難しいというようなところもあるので
まずは今 男女問題に限定した チャット法律相談でスタートしてるんですけど
実はこれアルファ版にしてるのは 完全にプロトタイプとして提供してるものですので
マネタイズ観点でユーザー向けは 一旦それが一番わかりやすいので
42:00
皆さんに世の中に提示しましたが
実は今うちのリソースは コーパイロットフォーロイヤーズという
弁護士向けの有料プロダクトの方に 今リソースは降りつつあります
こちらは先ほどの弁護士しかできない業務の 適用除外になるんですね
弁護士に対しては弁護士しかできない業務を プロダクトとして提供しても適法だというような
法律の考え方があるので 2Cと2Bは慎重にやらなきゃいけないんですけど
2弁護士はフルスペックの法律事務を行う AIプロダクトを提供できるので
まずはそこでしっかりと サステナブルな企業運営のためには
当然収益力を上げながらってことなので 一旦これでだいたいチャット法律相談を
開発する中でどんなやり方をすれば プロダクトの構成みたいなものの
アイディアがたどり着いたので じゃあこれはまずしっかりと
有料化できるものから行こうということで 実はそっちに振っちゃってるのがありますから
本当はちゃんとプラグインとか繋ぎ込んでとか やりたかったよねって感じですね
プラグインを発表した時に2つあったよね ハンのチャンスと思う人と
なんだ俺らただのプラグインになっちゃうのかよ っていう両方あったよね
今でも多分それいろいろあると思うんですけど それにちょっとかけて
ツイッターからの質問で ちょっと僕も増やそうと思うんですが
サーマー・オープンが今キャンブリアン爆発みたいに いろんな新しいものが出てくるんじゃないかな
っていう意見があるんですけども 皆さんのいろんなやってる事業で
すごいチャンスとピンチ両方あると思うんだけれども 僕の仮説はこのファンデーションモデルは
もしかするとクラウドみたいに 彼らすごいお金かけて競争して
結構効率いいインフラになる可能性はあると思うんです その上でベンチャーが育つのか
リアルビジネスある人たちが やっぱりデータとか持ってるから流入れるのか
全然違う構造になるかっていうのは まだ分かんないと思うんですけども
なんかみんなの今のビジネスって やや既存ビジネス持ってる人たちだと思うんだけども
自分たちにとっていいのかどうかっていうのと この爆発はいい意味の爆発なのか
悪い意味の爆発なのか なんかあります? それぞれ言ったらいいかもしれない
それぞれ もう爆発は止められないだろうなっていう中で 私たちがどういうふうに
次のビジネスを作っていくかっていうのを ものすごく積極的にトライアンドエラーになると思うんですけど
やっていかないといけないっていうのが メディアの人たちの今の状況かなっていうふうに
思っていて もちろん悪い面めちゃめちゃあるというふうに思ってます
どうやっていい面をうまくビジネス化していくかっていうことを
さっきのパーソナルアシスタンス的なことっていうのは ものすごくニーズもあると思うし
私たちができることに近いかなっていうふうにも思っているので そっちのほうかなと思っています
株主はこれによって未来は明るくなったっていう
そうなんです 明るくなりました
45:01
タベログに関してもそうですけど 価格ドットコムグループの
価格ドットコムだとか求人ボックスに関しても
我々はやっぱり消費者の方に対して ベストな選択 意思決定をサポートするっていう
サービスを提供していく中で 今の形は検索エンジンから入ってきて
ウェブサイトなりアプリなりで 意思決定していただくっていうところでは
基本的には何も変わってなくて その入り口の一つに
チャットGPTみたいなのが増えたっていうのが一つと
あと我々のサービス自体も サイトの中で検索があるんですけど
そこにこのGPTのプラグイン使って チャット形式でユーザーさんの
ニーズに応えるようなものっていうのも 作れるようになりますので
形は変わっても我々の存在価値っていうのは 変わっていかないんじゃないかなっていうのが
今考えてるところですね
手短にいくとですね 劇的に変わると思ってます
今パラダイムシフトが起きてる最中であると 例えば中央集権的に
なんかGoogleとか強くなりましたよね みたいなのってピラミッドみたいな感じで
できましたと でも首都エジプトみたいなのって 出ていく人たちがいるわけですよね
中央集権と分散するディストリビューティっていうのは 歴史的に運動があると思っていますと
なので 例えば今 ネーションステースですと 国民国家ですと
でも昔は法権制度がありましたと その法権的な中央制度に対して
民主化されてデモクラ対策されてるじゃないですか
そんな運動の一つに過ぎなくて 今 たまたまガーッと
多分これは大きくいろんなものが オープンAIとかでできていく過程で
ディストリビュートっていうような環境もできるけど
一方で中央集権的なものも 引き続き残っていくっていう
そういうやり取りの中で 私としてはどっちにつくかみたいな感じなんですね
流れを見てって そういう感じですか
いや チャンスだという側面が大きいかなと思ってまして
やっぱり先ほどの弁護士とか専門家の世界って 非常に労働集約型でやっていますから
すごい難しい承知権とか受かっても やってることは書面の作成とか
あとはもうライブラリー リアルの本を目の前にして
どれが依頼者が求めてる解決につながるんだろうかとして
必死に本探したりとかですね
リサーチの時間がすごいかかったり
ドキュメンテーションの時間が めちゃくちゃかかったりとかしていたんですが
このソリューションがなかったわけですね
今回こうやってAIが出てきたことによって
弁護士業務の生産性に向上に大きくつながるので
ここは我々として 例えばアソシエート弁護士1人がいなくても
うちの弁護士ととこもAIプロダクトで 仕事が回るみたいな世界観になってくると
しっかりと価値を提供して 収益をいただけると思いますし
あと企業とかですね もうリーガルリサーチニーズとか
48:00
税務とかいろいろ地財とか 専門領域におけるリサーチニーズがあるんですけど
ここもそこまで専門性が高くない人が
この既存のオンライン書籍検索とかですね
探したい情報にたどり着くのって すごい時間がかかってるわけですね
今回のこういうような ちょっとGPTのような
パーソナルアシスタント的なUIであれば
もっと多くの企業の もっと多くの担当者が使えるような
プロダクトを作れるんじゃないかな みたいな可能性があるので
専門性の高い情報の非対称性みたいな世界において
このパーソナルアシスタントの 結構価値って大きいと思うので
チャンスかなと思ってはいます
じゃあ なんとなく全体の雰囲気は
お客さんにも自分たちも便利になって 楽しくなって儲かるっていう
そういうポジティブな感じがするけど
もともとポジティブな性格なんですけど
客観的に考えても 非常にチャンスなんじゃないかなというふうに思います
なるほど ありがとうございます
はい NCCは今回で25回目となり
かなりの長寿イベントとなりました
今回は生成系AIを取り上げましたが
会場の様子どうだったでしょうか
そうだね NCCは今回25回目で
なんとなくいろいろと文脈とか
どういう意味があるのかとかっていうのを
説明があって そういうのを聞くブランドになっているので
AIはいろんな話があるけれども
いまいちわからないっていう人もまだいると思うので
そういう人たちは結構来てたのかなっていうのと
もともと今回AIで結構話題になって
すごくみんな聞き飽きてるんじゃないかなと思ってたので
本当にみんな興味持ってくれるかどうか ちょっと心配だったんだけれども
思ったよりオンラインも含めて
人の集まりは良かったし みんな熱心に聞いてた感じはするけれども
ただNFT 特に前回若い人たちだとかアートもあったので
どっちかっていうとビジネス寄りの年上の雰囲気はありました
コンテンツもマイクロソフトのリリーさん連れてきて
結構B2Bというかハードクライアントビジネスの話をしたんだけれども
その辺みんな興味持ってくれたので
どっちかというとWEB3より真面目な客だったけれども
みんな熱心だったような気がします
あと結構よくAIのことを知ってる人とあんまり知らない人も混ざってたので
なるべく幅広くコアの話もするけれども
一般的な話もしようというのが一つの目的だったので
それはなんとなくできたような気はします
そして最後にジョイさんにこんなことも聞いてみました
生成型AIの進化によって今後インターネットビジネスは
どこに向かうのかそして我々はどうすべきなのか
51:01
ジョイさんの答えをお聞きください
今回のAIはアーキテクチャーのシフトだよね
だからやっぱりクラウドによって自分のコンピューターから
クラウドコンピューターになったりモバイルもアーキテクチャーのシフトがあったし
ブロックチェーンによってアーキテクチャーのシフトが今行われつつあるんだけれども
AIによってハードウェアの位置づけだとか
クラウドとの関係だとかLLMのプロバイダーと
それの上にビジネスやってる人たちのいろんな法律的ビジネスモデル的技術的な
アーキテクチャーも変わるので本格的にアーキテクチャーシフトが
行われようとしてるところにまだどんな技術になって
どういうアーキテクチャーになるか分かんないっていうのが結構大きくて
だからすごく大きく変わるけどまだ分かんないよねっていうすごく微妙なタイミング
だったんじゃないかなっていう感じはするのでただ今までの
いろんなインターネットのアーキテクチャーシフトの中の
大きいやつと同じレベルなんじゃないかなっていう感じはみんなしたと思います
やっぱりどういう風にシフトするか分かんないからやっぱりリテラシーを上げて
自分の会社って一体どんなビジネスで何が強くて何が弱くて
どういうシナリオだったら何をしなきゃいけないかっていうことを
結構理解する必要があってただ
ちっちゃなベッドはかけることはできるしただ絶対こうなるとならないので
全部かけるのは特に大企業は意外に
大変なんじゃないかなっていうのはあるのでベンチャーとか
子会社とかを100%どっかに走っていくっていうのは
これはすごく重要なかけ方だと思うんだけど特に大企業なんかは
どういう風にシフトするのかっていうのは今国もそうですよね
今は実験と学びの時期でただその実験の学びを
しながらなんとなく
こういう勝負するべきだなって見えてきた時には勝負する
リソースとエネルギーを準備しなきゃいけないかなと思いますそしてどっかのタイミングで
いろいろ大きく変わるのを待つっていうのもあると思うんですよね
番組ではお便りを募集しています今回のテーマは
生成系AIとビジネスの可能性ですGPTや
ミッドジャーニーなどの出現によりビジネスのあり方も変わってきています
AIに関するこんなビジネスがあったら嬉しい
AIビジネスってどうなのAI時代私の仕事も
こう変えなきゃといったどんな意見でも構いませんお便りを
採用した方には変革コミュニティへのご招待をいたします
そして最後にジョイさんからお知らせがあると聞きました
一つ宣伝なんですけども6月17日渋谷パーク
DGビルでNeurodiversityと子どもたちの未来のイベントします
野田聖子さんだとか町の保育の松本さんとか
ヘラルボニーの松田さんもスピーカーとして参加します
今回はオンライン参加はないのでぜひ皆さんリアルで参加してください
ランチも出ますのでみんなと会うのを楽しみにしています
それでは今回は以上になります皆さんまた来週月曜日にお会いしましょう
54:03
ありがとうございました
デジタルガレージは危険な海に最初に飛び込む
ファーストペンギンスピリットを創業以来大事にし続けています
これからくるWeb3オープンソース時代を見据えた
テクノロジーで新たなビジネスを生み出す仲間を募集しています
番組詳細欄にあるリンクよりぜひご覧ください
