00:05
JOI ITO'S PODCAST 変革への道
こんにちは、伊藤穰一です。
こんにちは、奥井奈々です。
先日、AppleからVision Proが発表されました。
長らくした日だった、メタバースが最熱化という意見とか、
Apple社は、MacやiPhoneを大画面で使用する空間コンピューターを目指しているので、
メタバースとかVRは関係ないという意見もありますが、
下火だったVR、メタバースというのが、また注目を浴びているような気がしますが、
JOIさんは、VRとメタバースは今後生き残れると思いますか?
はい。僕は、VRは92年くらいからずっとやっていて、
その時もオーグメンテリアにやっているんだけど、何度も上がったり下がったりしていて、
個人的にはちょっと疲れちゃったんだけど、
本当にみんなやるかどうかという根本的な質問に関しても、
多分答えは出ていないというのが僕の現状の気持ちで、
何回かまだ続くし続いているような気がします。
Appleのローンチのいくつか特徴はあると思うんですけど、
一つは、メタバースという言葉は一度もApp使わないんだよね。
それに比べて、Facebookは自分の会社、メタまで呼んでいるので、
Appleはそこも視点がちょっと違うんじゃないかなというのと、
あとはAppleはすごい高いよね。3500ドル。
そうすると、相手は違うよねと。
ある記事で読んだのが面白かったのは、
Appleって彼らが思う最低限のスペックを作るとすごいお金になっちゃう。
一方で、Facebook、メタはみんなが買ってくれる値段でできる限りのスペック。
アプローチは全然違うんだけど、
Appleのそのまま使う数の人はまず少ないし、
あとは少ない数に対してはあまりコンテンツの人たちもたくさん作らないけれども、
Appleの場合はMacとかiPhoneとかいろんなアプリが入っているので、
そこからまず始められるよねと。
そうすると、メタバースの定義っていろんなのはあると思うんだけども、
だいたいメタバースってゲームだったり、
みんなと空間を共有したりするっていうアプリケーションが結構メタバースのポイントで、
Facebookはそれがメインなんだけども、
Appleってもしかするとそれは一つのアプリであって、
どっちかっていうとデスクトップだったり、
自分のMacでやってるようなことの延長にエンターテイメント、映画とかもあるかもしれないけども、
でもなんとなくでかいスクリーンが映ってたりすると思うので、
だからちょっと狙ってるところは違うよねと。
ただなんか顔に乗せてなんかやるっていうことに関する違和感に対しては、
Appleが出したっていうことはすごくポジティブなので、
多分メタバース系の人たちはこれは最終的には同じ方向に向かってるよねっていうふうに言ってるけれども、
03:00
なんとなくFacebookとAppleはもう真逆に近い戦略で出てきてるような気がする。
メタがメタバースっていうのは、
Appleは真逆ということはどういうことになるんですか?
Facebookはみんなが使ってくれるゲームとかソーシャル系のツールだよね。
Appleっていうのは全く新しいコンピューターの在り方。
彼らはバーチャリエリティーってよりもリアルワールドにコンピューターがポンって浮いてるっていう感じで、
Facebookっていうのはなんかガチャガチャで、
ゲームの機械の中に自分が入っていくみたいな感じで、またそこも体験させようとしているものも違う。
ただ両方とも似たようなデバイスを使っているけれども、スペックがまた全然桁違い。
でも私がいいなと思ったのは、AppleのVision Proをつけると、
Macの画面を目線で見るだけで動かせるっていうのが、
本当に面白いんですよね。
小さい赤ちゃんがいると、作業しててもすっごいキーボード大好きで触ってくるんですよ。
だから働く目線からしたら、つけるだけで手を動かさずに、手を赤ちゃん抱っこして、
目で仕事できるってなったらすごい、この値段買えるかわかんないけど、いいなと思ったので、
戦略的にAppleのそういった機械のデバイスを使って、
自分の手を動かさずに、手を赤ちゃん抱っこして、
そういうのがいいなと思ったので、戦略的にAppleのPC自体を新しくするという概念は、
すごい応援したいなと思いました。
あとはゲームプラットフォームのサンドボックスのCEOのボルジェさんは、
Vision Proっていうのは、Metaverseと競合するものではなくて、
新しいデバイスとして、さっきも言ったように、
私たちの既成概念みたいなのを破ってくれるだろう、みたいなことを言っていて、
今月のテーマでもある、生成系AIのツールが、こういった仮想空間だったりとか、
アバターの設計をもっと簡単にして、Metaverseへの参入障壁を下げてくれて、
だからさらに人工流入っていうのも加速させると言えるんですけれども、
こちらの意見はジョイさんどう思いますか。
そうだね、言ってることは僕、合ってると思う。
AIによって、まずワールドを作ったりするのによって、コストは下がるっていうのはすごくあると思います。
ゲーム開発用のプラフォームとゲーム自体も出てきているので、それすごく面白いと思うし、
やっぱりAppleが出して、高いiPhone出して、その後Androidが安いのを買いたい人たちのために出てきたのと同じで、
Appleが出たことによって、もっと人が入って、それでゲームが流行るっていうのも理屈としては合ってると思います。
そうですね、そういえばサンドボックスにも投資しているアニモカブランズの日本代表の元ライフネット声明の岩瀬大輔さんが就任したということで、
岩瀬さんといえば、私が就職活動の時に彼の本の入社1年目の教科書っていうのをすごく読んでいて、
06:00
全員その時、私の周りの新卒の方は全員読んでたんですけど、
ジョイさんはアニモカブランズさんと昔から関わりあると聞きましたが、岩瀬さんとは今もよく話すんですか?
そうだね、僕は岩瀬さんとはコレクションっていう彼の前の会社のアドバイザーをやっていて、投資家もやっていて、
そこから彼がアニモカブランズの最近社長になって、僕はアニモカの代表のヤットとはずいぶん前から、
25年前ぐらいから知ってて、彼NCCとかにも来てもらってるんだけど、
彼に頼まれてアニモカの日本の法人のアニモカKKの役員になって、その後岩瀬さんと同じ時に会長になって、
ちょこちょこ日本のアニモカの話をしていて、アニモカはサンドボックスとすごく昔から、
前回のクリプトオブウィンターの時に一緒になって、そしてサンドボックスにずっと育ってきたので、
結構サンドボックスのチームとは何度か会って、よく話は聞いてます。
もともと生命保険っていうのをネットの力で新しく変えて、また今後もサンドボックスということでチャレンジしてますけれども、
ぜひ岩瀬さんもゲストに呼びたいですか?
呼びましょう。あんまり身内ばっかり呼ぶのって申し訳ないと思いつつ、彼の話面白いと思うので呼びましょう。
ぜひぜひ楽しみです。
ということで、今月は生成系AIとビジネスの可能性というテーマでお送りしています。
リスナーの皆様からお便りがたくさん届いているのでご紹介させていただきます。
まず最初のお便りはトールスさんからです。
生成系AIとビジネスの可能性について、社会全体に前向きな影響を与えるにはメンバー構成が重要なように思います。
似たような属性の人が集まるよりも多様なメンバーが集まった方が、より独創的なアウトプットが期待できる気がしています。
さらにAIもメンバーとして迎えることで、より面白い創造につながると思っています。
続いてはフラさんからのお便りです。
私は仕事で主に製造業におけるAI活用と関わってきました。
その中で感じたことや活用のアイディアについてお送りします。
私が経験してきたAIは生成系AIではないのですが、
AIの性能は実際あまり高くはなく、人間同等の性能を出せれば超優秀。
基本は人間よりは劣るというのが実態でした。
それらの経験から、AIは機械ではなく新しく現場に入った新メンバーとして扱っていくことが、
AI活用成功の鍵だと感じています。
新入社員を育てていくように、AIにも温かい目を向けて、
現場の俺たちが新人のAI君を育てるんだという気概を持てるかがポイントだと思っています。
09:05
また、AIの判断は時に人間の予想を超える場合もあり、
なぜAIはこういった判断をしたのだろうかと考えることで、
人間側も新たな視点を得て成長することができると思うので、
究極的にはAIと一緒に育つ現場というのが一つの到達点だと思っています。
ただ、最近のチャットGPTを見ていると、文章の処理能力などは完全に人間を超えているので、
ちょっと考え方をアップデートしないといけないなと思いつつ、
それでもやっぱりAIと育つという視点は重要だと思っています。
ありがとうございます。
AIを育てるというのは面白いし、子育てとちょっと似ている感じがして、
赤ちゃんとか子どもが自分より圧倒的に赤ちゃんだったのが、
ある日突然、5歳とか6歳の子どもがとっておしない頭のいい発言をしているとか、
ちょっと親の守備範囲をすぐ超えてくるみたいなことで、
AIもこういった子育てだったりとか、たまごっち的な感覚があるなと思うんですけれども、
プロンプトづくりも関連すると思うんですけれども、ジョイさんはどう思ってますか。
そうだね、この話聞くとなんかすごい面白いヒントだなと思うのは、
インターフェースをそういうふうにするって言ってもあるよね。
だからあるお医者さんに骨の割れ目とかを見つけたりする、
ソフトがあって、AIなんだけども見せちゃうんだよね。
で、医者はすごくそれ嫌がって、なんで俺できるよみたいな感じ。
でもそのインターフェースをそのスペルチェックみたいな感じで、
お医者さんが先にやって、ここはいかがですかみたいなサポートになると、
よかったりすると思うんだよね。
だから結構そうなんかAIが上から目線で来ると、
もしかすると腹立つかもしれないけども、なんかたまごっちみたいに育てたり、
なんかこう支えてくれながら謙虚な姿勢をするとか、
それってなんか今の話聞いてありかなと思うので、
だからなんとなくこう学習させるのもなんかこう生き物っぽい。
で、日本とかアメリカ多分また姿勢違うかもしれないけども、
それはなんかありかなというふうに思う。
で、海外でももうちょっとGPTの前、もう数年前から、
なんかファンドの役員の代わりにAIが一人入ってたりするとか、
そういうAIをそういうディシジョンメイキングには結構前から実験はされているので、
今回これで加速するような気もします。
なんかこう政治家にとって代わって、
AIがディシジョンメイキングした方が合理的な判断ができるんじゃないかっていう意見もありますが、
その意思決定とAIはどう思ってますか、ジョイさん。
やっぱりAIは意思決定はしちゃダメだと思うんだよね。
結局意思決定って倫理が必要じゃない。
年寄りを大事にするべきか子供を大事にするべきかっていうのって答えはないので、
でも自分の気持ちがあるわけだよね。
人間全部の気持ちがあって、
12:01
その人間全部の気持ちを政治家は代表して気持ちを持たなきゃいけなくて、
だから政治家をなくしてみんなに聞いてみんなの意見をAIがそれをちゃんと解説するっていうのはありかもしれないけど、
AIが決めるっていうのは合理的な判断。
例えばこの火事を止めるためにはこれとか。
答えがあるものに関しては判断してもらうことはいいと思うんだけども、
特に政治なんかは答えがないけれども決めなきゃいけないことってたくさんあって、
それはなんかAIにサポートしてもらうことはありだけど決めてもらったら嫌だなと思います。
でもなんかうちの政治では全くもっとレベルを落とした話で、
うちのシェアハウスに住んでるんで月に1回会議があるんですけど、
そこで決めなきゃいけないことがみんなこう倫理感が先に立ったりとか、
私はこのディスションメイキングをすると悲しいですって人が出てたりすると一向に前に進まないんですよね。
そういったもっとちっちゃいレイヤーだともうAIが判断してくれるって一つありかなと思うんですけど、
感情とか倫理とかが障壁になって前に進まないみたいな問題があって、
そこがAIが決めてもらえるっていうのが一つ選択肢かなと思うんですけど。
だからファシリテーション、例えばみんなの意見を聞いてみんなこう思ってるよとか、
もしくは分かんないからここでサイクロフローとか、
なんかそういう決めるためのサポートはありだと思うんだよね。
確かに。
でもあくまでもツールかな。
なるほどあくまで意思決定は人間がしたほうがいいですね。
だから一部何かこう、作業は委任してもね、
でも結局人間からインプットを受けてそれを処理するとかってあると思うんだけどね。
まあでも今後はわからないけどね。
今の思うとそう思います。
ありがとうございます。
はい、ではここでNCCで行われた講演をお届けしたいと思います。
NCCで行われた講演をお届けしたいと思います
今週は自民党の塩崎昭久衆議院議員による基調講演の模様をお届けします
まずはこちらをお聞きください
皆さんこんにちは
衆議院議員の塩崎昭久でございます
今日はNCC東京の2023年
非常にこの光栄なカンファレンスにスピーカーとして呼んでいただきまして
どうもありがとうございます
今日は私は自民党のAIの進化と実装に関するプロジェクトチーム
こちらの事務局長を務めさせていただいております
本当にこのプロジェクトチームの中で取り組んできたことが
形になって見る非常に濃密な時間を過ごさせていただいております
上位に本当に助けていただいている部分もあるわけでございます
50日
たったの50日
我々が提言を出してから
G7でそれが国際公約になっていくまで
15:02
あっという間の50日間でございました
3月30日に私たちの自民党AIPTで発表したのが
AIホワイトペーパー
この表紙も生成AIで作らせていただいて
自民党の政策提言で初めて挿絵がついた
こういうものでございます
この提言の中で私たちが歌ったのは
やはり生成AIの登場によって大きくAIが変わってきている
そして政策の在り方も変わっていくんじゃないか
この技術は経済だけじゃなくて
働き方も社会の構造も
あらゆる面で世の中を変えていくんじゃないか
だから新しい国家戦略を作っていかなくちゃいけないんじゃないか
今までのAI2021、2022その延長線上で2023を作るのではなく
もう全部やり直しませんか
こういうことの提言でございました
3月30日です
その10日後にサム・アルトマンさん
オープンAIのサムが日本に来てくれました
下総理に会う前にサムと会って話をしてたら
いやー初めて
初めてチャットGPTをローンチしてからアメリカの外に出たよ
すごい嬉しそうでした
日本大好きだって言うんですね
彼はベジタリアンなんですけど
東京駅の下のベジタリアンラーメンが大好きだって言ってました
でもそれだけじゃないんです
日本に来たのは
日本人が世界の中で人口当たり最も
チャットGPTを使う頻度が高い国なんだ
教えてくれました
びっくりしましたね
へーそうなんだと
そしていろんな国の政府とか政治家とお話をする中で
結構ねみんな冷たいんだよ
meanなんだよ
そんな中で日本はちゃんと話を聞いてくれた
僕らのAIホワイトペーパーもちゃんと読み込んで
それでやってきてくれました
これが4月の11日
その1ヶ月後に下総理にこのペーパーを提言を持っていって
日本はこれで今チャンスなんだから
ヨーロッパはイタリアがチャットGPTを禁止している
アメリカはイーロン・マスクさんが
もうAIの研究を止めろって言ってる
今がチャンスですよ
やるしかない
G7がやってきます
G7でこのAIの主導権を日本が取っていったらどうか
それは新しい社会の中でどうやってAIを作っていったらいいのか
18:02
使っていったらいいのか
このルール作りを冷静な環境で議論できる
私たち日本から発信していこうじゃないですか
こういったことを提案をさせていただきました
そして5月の19日
ゼレンスキー大統領の来日
そのニュースの次ぐらいに
この広島G7の大きな成果になったのが
広島AIプロセス
これからG7の各国で
新しいAIをどういうふうに民主的に責任ある形で使っていくか
このルール作りのダイアログのプラットフォームが
この場で広島で決まったわけでございます
振り返ってみればそれは当たり前だろう
そんなものを作るに決まってるじゃないかと思われるかもしれませんが
G7の前はそうでもなかったですよね
EUのルールでやっていこう
アメリカは別にルールなんてなくてもいいんじゃないか
自由にやっていったらいいんじゃないか
やるとしても修正レベルでどうですか
他の国はこの新しい技術どうなっていくんだろう
そんな状況の中で
やはりこれだけ社会に影響を与える技術について
価値観を等しくするような民主主義国家たちが
力を合わせて議論していく舞台が整いました
これ以上に大きかったと思うんですね
年末までにこのAIひらしまプロセスの中で
しっかりと話し合いをしてルールの提言をしていく
今もう始まっています
そして政府の中でもまさに今日ここに来る直前
今年の骨太の戦略の中に
どこにAIのどういう表現を入れるのか
新しい新資本主義の戦略の中に
どういうふうにAIを段落で書き込むのか
まさに今日そういった議論が行われているわけでございます
面白いですね
今年の大きな政策の柱になっていくわけでございます
ちょっとじゃあAIファイトペーパーの中で
どんな議論をしてきたのかというのを
少しお話をさせていただきたいと思いますが
僕らがこのファイトペーパーを作る時に
一番受けた質問は何だったのか
それは官民総力を挙げて
日の丸LLMを作りませんか
これです
日の丸LLMかっこいいですよね
強そうで
これをやりましょう
予算をいっぱいつけましょう
そうじゃないともう海外に勝てません
我々は違う結論を導きました
もう戦艦ヤマトは作りません
それはなぜか
この先このテクノロジーがどう進化していくのか
21:00
はっきり言って誰も分かりません
私は分かりません
たぶん上位も分かんないんじゃないかと思います
そんな不確実性の多いところに
国民の皆さんの税金と国の将来を賭けて
ベッドをするだけの
僕らは責任が取れない
この先この技術がどう進んでいくのか
いろんなことを議論しました
いくつかのシナリオがあるかもしれません
例えば
一極モデル
もう検索エンジンみたいに
一つの先行企業が圧倒的なシェアを握っていく
そういう形になっていくかもしれない
オープンAIのGPTが
もうドミナントなモデルになっていくかもしれない
そうじゃないかもしれないわけですよね
違うモデルだってあるわけです
新しいテクノロジーが出てきた時は
例えばバイポーラーなモデルもある
二極モデル
スマートフォンのOS
AppleさんのIOSと
オープンソースのAndroid
この二つが世界を二分するような
そういう進化を遂げていくかもしれないわけです
オープンソースのLLMがたくさん出てきている
その中でまた違うモデルが出てくるかもしれない
または
もっと違う形になってあるかもしれない
二極モデル
ライドシェアなんかそうですけども
Uberというものが出てきて
Uberがいろんな国に展開して
Uberが世界中を接近するのかと思ったら
そうでもない
リフトも出てきたし
DDも出てきたし
グラブも出てきたし
いろんなところで
それぞれの国ごとに
いろんな新しいモデルが出てくる
こういう多極モデルになっていくかもしれない
これどれになるか
分かる方がいたらぜひ教えてください
私には分かりません
でもこれだけ
いろんなシナリオがある中で
じゃあ日本としてどういう戦略を取っていくのか
これをやっぱり我々は決めていかなければいけないんです
そこで我々が導いた結論は
徹底してまず利活用していきましょう
ここは間違いないベッドだろう
今先行している海外の基盤モデルAIを土台とし
またパートナーシップを組む形で
今日はマイクロソフトさんも来てますけども
国内でも基盤モデルを用いた
様々な応用研究開発を加速させていこうじゃないか
これは外れないベッドなんじゃないか
ここに政府としてしっかりと応援をしていこうじゃないか
と同時にこれをやっていればですね
また国産のいろんなLLMだったり
生成型AIの開発の余地が出てくるかもしれない
もう少しさっきの未来が見えてくる中で
24:02
新しいチャンスが出てくるかもしれない
そんな思いを込めています
じゃあ日本はこの難しい未来像の中で
どうやって勝負をしていくのか
それですよね皆さんそれを機に
今日はいらっしゃっているわけでございます
いくつかヒントになる考えがあるんじゃないかと思っています
一つはですねやはり関ヶ原から桶狭間へ
もう東軍がこれだけいるから西軍も同じだけ揃えていきましょう
こういうアプローチではなかなか勝てないだろう
むしろ強大な今川軍に対して
小さな部隊でも勝利を収めたような
そういう戦い方があるんじゃないか
そのためにやっぱり知恵を使わないといけないです
大軍は遅いだからスピードで勝つんだ
または自分たちのよく知っている地理的条件を徹底的に活用するんだ
全軍で勝つんじゃなくて
トップの今川義元だけ断頭作戦で倒すんだ
そういう知恵を使っていけば
勝ち筋っていうのは必ずあるんではないかと思っています
例えばこれから固有の計算資源というのは非常に必要になってくる
2番モデルですからものすごい計算資源が必要になってくる
オープンAI一社だけで20エクサフロップスぐらいの計算資源を使っているわけです
日本の産総研というところにどれぐらい計算資源があるかというと
0.8エクサフロップスこれを3000社ぐらいでわけで使っているわけです
だったら同じフィールドで戦うってのはどうなんだろう
利活用のところであればそんなに大きな計算資源は必要ないかもしれない
と同時に皆さんが使っていただけるように
今産総研の0.8を2にしたり3にしたり5にしたり10にしたり
こういう努力を日本政府としてはしっかり後押しして
皆さんが安くそして自由に計算資源を使ってもらえるような
そういう政策を進めていこうじゃないかこんなことを今議論しています
固有のデータこれも日本にしかないものがあるんじゃないか
生成AIで日本のお寺というと変な絵が出てくる
この現状というのは我々にとって今不利だけれども
ということは日本のデータは我々にとっての武器でもあるわけです
今国会国立図書館には38万点著作権が切れてデジタル化されて
今すぐ誰でも使えるデータがあるわけです
この日本語データを使えばもっともっと今ある基盤モデルを
日本語フレンドにしていくこともできるわけです
固有のデータ言語だけじゃない皆さんの企業にある個別のデータ
27:03
これがこれからは価値を生む原生になってくる
ビッグデータがお金になる時代がやっとやってきた
ここをぜひ使い倒す中で新しいビジネスモデルが出てこないか
さらに言えば固有の社会課題日本には高齢化という問題があります
じゃあ一人暮らしのおじいちゃんおばあちゃん孤独を対応するために
LLMをスピーカーで流してあげて話し相手になってあげたらどうか
日本は労働力不足で困っている
だったらどんどん働き方改革を進めていく
効率化するLLMを入れていったってそんな政治的抵抗は受けないかもしれない
外国人がなかなか入ってきてくれない
じゃあLLMを使って自動翻訳を入れていけば
ついに我々は言葉のバリアを超えた社会を作れるのじゃないか
いろんな可能性がこの先に開けてくると思っています
これをどういうふうに進めていくのか
でも可能性だけじゃない一方でリスクもあるわけです
様々なリスクがある悪用されるリスクがある
民主主義プロセスに介入されるリスクもあるかもしれない
そういったものに対してもしっかり対応していかなければいけないわけでございます
今これからAI戦略チームというのが官邸の中で立ち上がって
まさにこれからこのAIに対するガバナンスのあり方
リスクの対応の仕方規制のあり方を議論していくというところでございまして
この中身がまさに肝心なところなんでございますが
ここでお時間がいっぱいとなってしまいました
ただ日本にとって大きなチャンスがこの先広がっているんじゃないか
政府も全力でそれを後押ししていこうとしている
そんなところが今日皆様に伝わればと思います
はい塩崎さんのスピーチの中ではいくつかポイントがありました
まずオープンAIのチャットGPTやGoogleのBirdなどは
アメリカの会社が作るアメリカ製の生成AIなので
こちらを官民総力を挙げて日本製のAIを作るということが話をされていましたが
でもこちらはなくなってそういうことはしないという話がありました
まず既存の生成系AIを使ってみて
基盤モデルを用いた応用研究開発をしてみようという話になりました
日本固有のデータはやっぱりまだ学習されていない部分が多かったり
こういった日本固有のデータ学習をさせることで
新しい価値が想像できるかもしれないということがポイントでした
など国としてのAI政策の方針が提示されていましたが
ジョイさんは塩崎さんのスピーチをご覧になってどう思いましたか
すごくわかりやすかったし
言ってることも僕は正しいと思うので
すごく海外なんかすごくパーフェクトだなっていう海外あんまりないので
30:04
僕はすごく塩崎さん自民党チームもすごく頑張って
いろんな話を聞きつつ動いてると思うんだよね
ただ全体的に国を世界中見ると
今このAIに関してどうすればいいかっていうのが
すごくみんな混乱していて
多分速すぎる強すぎるかもしれないっていうのはみんな
ヨーロッパがそうかなって予想されていて
アメリカは緩くて遅いかなっていうふうに
みんななんとなく思ってはいると思うんだけども
結構難しいんだよねどうなるかわかんないし
インパクトもわからないし技術の未来もわからないので
特に後でルール変えられない日本っていうのは
本来結構厳しい状況だと思うんだけども
この辺は頑張って今のポジションはいいので
この着陸がすごく重要なので
いろんなAIの進展を見ながら進めていってほしいなと
ただ実験して学びながらやるっていうことが
多分塩崎さんの話もあったと思うんだけど
それが一番重要だと思います
そうですね
そして塩崎さんのスピーチでは時間が切られていて
語りきれなかった部分がありました
お話の中で少しだけ触れられていた
AIにおけるAIに対するガバナンスのあり方
リスク対応の仕方や規制のあり方という話がありましたが
ジョイさんは今後こういったガバナンスとか
リスク対応っていうのはどうあるべきだと思いますか
多分いろんなリスクがあってすごい大きいリスク
何百万人も死ぬようなテロとかバイオテロとか
ハッキングとかそういう巨大モデルのリスクと
あとは日常的なバイアスとかフェアネスのレイヤーでのリスクって
ちょっと違うと思うので
大きいリスクは多分国際的に今までやった核兵器だとか
遺伝子工学とかっていうような国際条約みたいなのをやるっていうのはやるべきで
日常的なバイアスとかこの辺あとはディスインフォメーションとかは
結構前から問題としてあるし
昔の概念に結構馬力がかかってきているので
ちゃんとちょっと今までやってきたのと接続しながらアップグレードしていく
ただそもそもこの辺の倫理だとか法律で
世界もそうだし日本も遅れているので
分かっている人とか優秀な人たちを育てるっていうの一つと
AIを使って実験するっていうことと
あとこの辺で理解していることをやっぱり一般の人たちにも分かるような形で
みんなディスカッションしなきゃいけないので
だからちょっとこれは勉強は急がなきゃいけないけども
決着はすぐできないと思うので
いろいろ勉強しながらやると
ただ時間かけてちゃんとやるのって社会って今苦手なので
どうやってやっていけばいいかっていうのは課題だと思います
フェアネスの問題っていうのは
もう昔からうんと昔から60年代の保険の話から実はあって
やっぱりアルゴリズムでフェアネスを追求していくと
33:03
結構アンフェアな社会をそのままロックインしちゃう
例えばお金がない人には保険を出さない
保険出さないと家建てられない
お金借りれないお金借りれないと貧乏から脱出できないとか
あとアメリカなんかだと
Predictive Policingっていうのは
警察を事件が起きそうなところに送り込む
だけど事件起きてるかどうかを逮捕の数で決めると
そうすると警察送り込んでないけれども
お金持ちだから送り込んでないけれども
事件いっぱい起きてるところだと逮捕歴がないから増えないとか
あとは結構逮捕歴がある人とか貧しい人は
その逮捕歴によってジェールから出れないとか
そういうデータに基づいてっていうところから
実はフェアネスっていうと公平性が欠けてるんじゃないかな
っていうのは前からあるんだよね
それ以降やっぱりコンピューターがやっていくと
結局過去のデータに基づいて未来を予測するので
そうするとなかなか自分の過去とか自分の地域の過去とか
自分の人種の過去とか自分のジェンダーの過去と
同じになっちゃうっていうのがよくあるパターンだし
これは新しいことじゃない
それのもっともっと複雑でもっともっと頼られてしまうケースが
AIの中で出てくるので
だからこれはただ昔からある割には
良くなってないっていうのがまずフェアネスの現状で
ディスインフォーメーションはもうTwitterとかで起きてる
Facebookとかでも起きてる嘘の情報
ただその嘘の情報が限りなくリアルに見えるようになって
限りなくそれがターゲットされてパーソナライズされて
奥井さんをいかに陰謀説に引っ張っていくためには
何を言えばよくて誰がどういうデタラメすればいいかっていうのを
マンツーマンで多分やってくるので
今度の選挙はこれ結構危険かなと
これもトランプの時とかと似たような人たちが
似たような手段だけどももっと強化されるので
それをどうすればいいかっていうのは今結構議論なってる
そうですねなんか基本的にその人って自分が知りたいものとか
見たいものしか見ないっていうのがあるじゃないですか
トランプ支持者の方がトランプさんが流した
もう身も蓋もないようなインフォメーションを信じてしまう
みたいなこともあると思うんですけど
そこは一人一人がどうなんでしょうね
気をつけるというか予防策そういった
アンフェアな情報とかフェイクニュースとか
AIができたことですごくビジュアルとしても
フェイクニュースを流せるようになってしまったので
そこは個人はどういうふうに気をつけて
対応するべきだと思いますか
スパムも最近詐欺とかも
なんとなく直感的に分かるようになったと思うの
昔の人とか今でも結構年取った人たちが
36:02
まだ直感がなくてそういう詐欺にはまっちゃう
っていうケースはあると思うんだけども
そういうまずリテラシーを上げていくっていうのは一つ
そのリテラシーをサポートするいろんなツール
スパムの場合はスパムフィルターとか
例えばフェイクニュースでも
本物の場合はなんかフィンガープリントが付いてるっていうのは
ありだと思うけどただ信じたい人は信じちゃうと思うし
やっぱり被害はあると思うんだけども
だから個人はもっとツールを作ってる人たちに
これが見分けできる機能が欲しいとか
そういうやっぱりユーザーが欲しいって言うと
民間は作るんだけどユーザーが欲しいって言わないと
なかなか機能作らないので
やっぱりその直して欲しいとか心配だっていう
気持ちがあったらそれを表現することかな
そうですね
では続いてはリスナーの皆さんから
生成系AIとビジネスに関する質問が届いています
最初の質問はひろさんからです
AIが経営しAIが仕事をする会社があればいいなと思います
おそらく人間は雑用か意思決定かトラブル対応ぐらいで
かなり人件費も抑えられると思います
また面倒な人間関係もなく効率もいいと思うのですが
AIが経営する会社というのはジョイさん可能だと思いますか
やっぱりAIが経営する会社みたいなものっていうのは
なくはないと思うんだよね
プロジェクトみたいなツールみたいな感じのものだったら
これを入れるとこれが出てくるみたいなのはありだと思うんだけど
ただ今の上場企業がやるような
それこそさっきの話じゃないけど
いろんな株主とかいろんな社会の希望とか
気持ちを取り込んで社会のために何かやるっていうのは
これはAIはサポートできるけれども
よく経営っていうとやっぱりいろんな
分かりにくいものを最適化だけではなくて
人間的に判断しなきゃいけないと思うので
だから多分普通に言う会社は経営はしないけれども
すごく会社に似てるようなプロジェクトが自動化されて
今だったら会社でやるけれども
わざわざ会社まで作らなくてもいいような
組織みたいなものっていうのは出てくると思うんだよね
ここら辺は多分人によって全然意見は違うと思うんだけども
希望としてはやっぱり人間が動いて
その人間を限りなくいい判断をするためにサポートして
そのできた判断を効率よくこなすのに
AIを使うっていうのは正しいと思うんだけども
結局だからたくさんの会社は
本来社会のことを考えてやるべきなのに
お金の最適化しか考えてない
それだったらAIの方が上手にできると思うんだけども
本来会社とかから希望してるのは
会社はアメリカとか日本だと人格あるんだよね
っていうことは会社は倫理の判断をできるっていうのが
39:00
会社法とかに含まれてるんだよね
それはやっぱりAIじゃないんじゃないかなと思うんだよね
一番怖いのは人間がAIの下に入っちゃう
なんかUberのアプリって実はAIみたいな感じで
Uberの運転手は多分タクシーの運転手よりも
フリーダムがなかったりするので
ネガティブに言うとお金だけ最適化されたシステムに
AIがいてその下に人間がいっぱい
ぶら下がってるっていう構造も
作ろうと思えば作れるけどなんかハッピーな感じじゃないな
そうですね
私のAIはコードを書いたりとか
会社名の候補を出したりとか
そういったワッとは出せるけど
人間はワイ
なんでこの会社がやってるホワインの部分を考えて
ハウの部分っていうのがAIで出せると
すごい助かるなと思うんですよね
ハウの部分も別に
いいアイディアが出てきてるわけじゃないので
そこがハウ
何をすれば自分たちのビジョンは実現して
そうすれば世界が幸せになるよみたいな
そういったハウのところがAIがもっと頑張ってくれたらいいなと思ってます
アグリーです
それってできるんですか
できるけどやりたいと思わなきゃならないよね
人間社会ってできるけどやらないこといっぱいあるので
そういう方にプッシュしましょう
そうですね
応援したいです
次の質問はうさぎさんからです
私は新しいものやテクノロジーが大好きです
チャットGPTもミッドジャーニーも毎日のように触っています
ただこれが今の私の仕事に結びつくかどうかは
まだわからないところもあり
沼にハマっている気もします
スティーブ・ジョブスの名言
いずれそれが線で結ばれるものを信じて
ずっと触ってい続けることがいいのでしょうか
はい
触った方がいいと思うけれども
触って何しているかも大事なので
自分の拡大と接続につながる使い方も必要だと思うので
だから関係ないことを考えて使うのではなくて
できれば自分の仕事と関係あるところとか
自分のパッションと関係あるところとか
あと使い方をしょっちゅう変えて
学びに接続するというのは大事だと思います
そうですね
先方のテレビでもチャットGPTどう使うかみたいなのもあって
主婦層とか
うちのおばあちゃんに教えたんですけど
まだグーグルも使ったことないおばあちゃんが
チャットGPT使っていて
質問がすごい可愛かったんです
おばあちゃん世代って魔法だとマジックだと思っているので
亡くなったおばあちゃんの旦那さん
自分のパパをよみがえらせるにはどうすればいいですかみたいな
42:00
そんなのわかるわけないけど
マジックのように打っていて
遊んでいて
ボケ防止にはいいなと思って
おばあちゃんとかおじいちゃんも積極的に
チャットGPTに使ってほしいなと思いました
最後の質問はまんじゅさんからです
ヒット商品を生むための策として
ジョブ理論が話題になっています
その理論によると顧客を観察し
顧客も気づいていない真の困りごとにビジネスがあると言われています
それに対し生成系AIは
認識した言葉やキーワードを
ウェブ上に入力したデータから文章を生成しているため
消費者のニーズを掘り起こすツールとしては
生成AIは厳しいと考えていますが
これはどうなのでしょうか
聞き方を工夫すればGPTも有効なツールになり得ると思いますか
ジョイさんはどうお考えでしょうか
GPTは本当に
限られた一種のAIなので
GPTを
パターンを認識したり
カスタマーのニーズを見るために
使おうと思えば使えなくはないかもしれないけど
多分一番適切ではないかなと今は思うんだけど
ただ例えば
Amazonのレビューを全部自然言語認識して
それを解析してそれをまた違う
例えば不確実系プログラミングでツールで
形にしてまた生成系AIでアウトプットする
っていうのはできると思うし
実際アメリカでそういう会社があるんだよね
Amazonのレビュー読んでこんなのあればいいのに
こんなのあればいいのにばっかり読んで
その商品ばっかり作る会社があって
それをAIで自動化する
そこには自然言語認識のところは
GPTが使われるっていうことがあると思うんだよね
なるほど
そういう使い方だと
過去にあったヒット商品を埋めるけど
アウトボックスみたいな考えの商品って
なかなかイーロン・マスクさんが生み出せるような
新しい基礎展開の商品っていうのは
なかなか生まれにくいのかなと思うんですけど
そこはどうなんですか
iPhoneみたいのは難しいけれども
例えばウォータープルーフのシャワーの中で使える
サワーヘッドからぶら下がるスピーカーなんかは
たぶんAmazonのレビューを見ると
必要なんだなっていうのを分かって作るっていうのは
ありだと思うので
重ねると浮かんでくるものはできるかもしれないよね
これはどうなんですかね
積極的にマーケティング担当とかは使っていった方がいいんですか
今のチャットGPTっていうのは
一部
45:00
さっきの話につながるんだけども
プロダクトの人に考えさせたり
例えばこういうようなプロダクトのアイディア
10個出せって言ったら結構出てくると思うんだよね
だけど任せることはできないけれども
GPTをくすぐったりいろんな面白いアイディアを出してくるっていうのは
できるので
たぶんそこの中には面白いヒントはあると思う
だから今は人間がチャットGPTとクリエイティビティの
活性化に使って中長期的に
勝手にカスタマーを見てプロダクトのアイディアを出してくるような
システムっていうのは僕は生まれてくると思うけど
それがイーロンより面白いことを考えつくかって
これ分かんないよねできるかもしれない
そうですね
楽しみですね
6月は生成型AI×ビジネスというテーマで
お便りを紹介していきましたが来月は
日本人らしさってなんだろうという
6月とまた全然変わった
テーマでお届けしたいと思います
なんでかっていうとこういったAI時代に入り
生き甲斐とか和みといった
スピリットが世界中で注目されているという気がしています
グローバルに受け入れられる日本人らしさって
どんなものがあると思いますか
世界に広めたいポジティブな日本人らしさを
ぜひお便りで教えてください
そしてお便りを採用した方には
変革コミュニティへの招待状をお送りいたします
ということですが
ジョイさん来月のテーマこの日本人らしさってなんだろうというのは
ジョイさんみたいな海外の生活が長い方が
やっぱり気づきやすいのかなと思うんですけど
テーマ楽しみですね
そうですね僕も一生懸命考えているところなので
みんなの意見楽しみです
ありがとうございます
では今日は以上になります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
世界に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
