シリコンバレーのスターベンチャーキャピタル代表「スティーブ・ジョブズ」との対談、AIの可能性分野について詳しく語る

著者: ニューニューイン

編集者: テンセントニュース ハオ・ボーヤン

AI は、自動運転車や音声アシスタントから、AI 支援による医療診断、財務予測、ChatGPT に至るまで、私たちの生活、仕事、遊びの方法を変えています。AI は、さまざまな業界、産業、地理的分野にわたって、私たちの社会、政治、経済の生活をどのように変えるでしょうか。 ?

今月初め、ミルケン研究所はシリコンバレーのベンチャーキャピタルコミュニティの著名な代表者とCNBCの司会者を招待し、次世代の人工知能に関する世界的な対話を開始しました。

Elad Gil、連続起業家兼投資家、Color Health の共同創設者。

アシュトン・カッチャー、「ジョブズ」俳優、OpenAI、Anthropic、StabilityAI の投資家; (下の写真は静止写真です)

WorldQuant Predictive 会長、ピーター・リー氏。

Nicola Mendelsohn 氏、Meta グローバル ビジネス グループ責任者。

Alexander Wang、Scale AI の CEO 兼創設者。

各パネリストは、現在最大の機会と最も関心のある分野と見なしているものを詳細に共有しました。

重要なポイントを描く

①AIが変革をもたらす可能性のある分野の中で、近い将来最も恩恵を受ける可能性が高い分野は医療、教育、法律であり、これらの分野では自動化により利用コストが大幅に削減され、ソーシャルディープフェアを実現するためにパーソナライズされた体験を作成します。

② 実際の議論で本当に無視されたり無視されたりしているトピックの 1 つは、既存のビジネス プロセスを支援するための高度な分析テクノロジの使用についてです。データに圧倒される経営者は、結果を予測し、さまざまなシナリオをシミュレーションするためのデータ主導の意思決定サポートを利用できるようになり、最終的に意思決定を最適化して収益の増加を促進し、コストを削減し、リスクを管理できるようにしたいと考えています。これは現在、経営幹部が最も優先している分野です。

③ Transformer の基本モデル構築レベルでは、低コストのエネルギー、低コストで高品質のコンピューティング能力、クラウド ストレージ、および並外れた才能を獲得できる企業が勝者となります。

④この技術革命では、恩恵の80％が既存の巨大企業に、20％が新興企業に与えられる。しかし、ここでは多くの価値創造が行われているため、これらのスタートアップには大きな可能性が秘められています。

**AI はどのような新しい変化をもたらしますか? **

ジュリア・ブールスティン:

エラド、今一番興奮していることは何ですか?健康分野でしょうか？それとも、別のエンタープライズ ツールが関係しているのでしょうか?

エラド・ギル：

一般的に、私は約 20 年間テクノロジー業界に携わっており、Google や Twitter で AI に取り組んできました。私は複数の会社を設立し、Airbnb や Stripe** などの過去の画期的な企業の多くに投資してきました。これほど大きなプラットフォームの変化があったのは、おそらく過去 10 ～ 20 年で初めてのことであり、すべてが変化しています。この変化が起こるたびに、基盤となるテクノロジーが変化します。 **

**私たちは 2015 年と 2017 年に 2 つの画期的な進歩を遂げ、新しいモデルを導入しました。これにより、新しいユーザー インターフェイスと、変化した新しいアプリケーション シナリオで、多くのエキサイティングな新しいことが可能になりました。 **法律などのアプリケーション シナリオが表示されます。初めて、30 ページの訴訟文書をアップロードし、引用された訴訟事例を含む 20 ページの応答を AI に出力させることができます。 Harvey のような企業は現在それを実行しており、AI が医師に勝ち、健康診断や司法試験などに合格できるようになったこの大きな変化を目の当たりにしています。

そのため、これらの AI を設計した人々は、ミッドジャーニーのようなアーティストになりたいだけなのに、医師や弁護士になるよう常に圧力をかけていると主張されています。それですべてが変わりつつあります。すべての分野、少なくともテクノロジーが関わる分野のあらゆる側面が変化していると思います。少し大げさに聞こえますが、10 年前、人々は AI について同じことを言っていましたが、テクノロジーはまだそこにはありませんでした。だからこそ、多くのスタートアップが繁栄しているのを見ていません。 **そして今、私たちはついにテクノロジーの転換点に到達し、それらすべてを変えるだけで十分だと感じています。 **

ジュリア・ブールスティン:

したがって、複数の領域が関係しています。アシュトン、あなたは今日、OpenAI、Stability、Anthropic に投資するファンドを立ち上げたばかりです。今、一番興奮していることは何ですか?

アシュトンカッチャー：

ああ、私は主にあなたの考えを繰り返したかっただけだと思います。私たちはこれらの Transformer モデルを手に入れており、人々にとって非常に効果的なものになるのに十分な性能を持ち始めていると思います。つまり、**これまで多くの人は AI をあなたに影響を与える異物だと考えてきました。そして私たちが今発見しているのは、それが人々が利用できるツールであるということです。 **これは非常に美しいことだと思います。時間が経つにつれて、これらの Transformer モデルはデータによって強化され続け、ますます良くなります。

多くのクラウド コンピューティング企業は、これらのモデルが大量のデータを生成し、それによってクラウド市場全体の市場規模が拡大することを認識しているため、これらの Transformer モデルを関連付けています。次に、アプリケーション層を接続し、それらのモデルを微調整します。 **ワールド ワイド ウェブからモバイル インターネットに至るソフトウェアの最後の波を振り返ると、それは主に単純労働市場の再発明と破壊でしたが、私たちがこれから見ようとしているのは熟練労働市場の再発明です。 。 **

**本当にエキサイティングなのは、この機会が大衆にもたらす機会です。 **法律を例に挙げると、過去に会社を経営していて、法律分野でソフトウェア会社を再発明したいと思った場合、コミュニティにサービスを提供するために 1,000 人のパラリーガルを雇用する必要があるかもしれませんが、今日ここにいるほとんどの人はおそらく弁護士を必要としています。弁護士がいる場合に見つけることができます。しかし、ほとんどの国民はそれを買う余裕がないのでそれができません。 **そして、1,000 人の AI エージェントを管理できるパラリーガルがいれば、この分野の全員の参入障壁が劇的に下がります。 **

**つまり、AI は公平で包括的な発展であり、小児科医、医師、弁護士、個別の家庭教師にアクセスできるようにするなど、大きなチャンスがあり、それらすべてが可能になると私は考えています。 ** これらのアプリケーションは公平性と包括性の基盤に基づいて構築され、黒い車はもはや裕福で有名な人だけのものではなくなり、医師、弁護士、教育者など、簡単にアクセスできる職業についても同じことが当てはまります。

ジュリア・ブールスティン:

このファンドは御社のトップ 3 の投資ですが、御社の投資は主にユースケースではなくファンダメンタルズ レベルであることは注目に値します。他の分野にも投資する機会はあると考えていますか?

アシュトンカッチャー：

はい、**特定のアプリケーション ケースごとのチューニング モデルの下には、これらの大きなトランス モデルが存在すると思います。これらのモデルの出力を超えるのは難しいためです。 **たとえば、Claude 2.0 や GPT-4 を見ると、その出力は優れています。アプリケーション レベルでの構築ははるかに簡単で、既存の Transformer モデルと連結するだけでコスト効率が高くなります。その後、特定のデータセットと業種に合わせて独自のモデルを微調整します。

**これに基づいて、いくつかの大規模な Transformer モデルが存在し、その一部はマルチモーダルで、一部は特殊であり、アプリケーション層のサポートを提供すると思います。 **興味深いことに、カリフォルニアで医師を開業するには、他の一部の州で医師を開業する場合とは異なるライセンスが必要であるため、アプリケーションレベルで地域差がある可能性があります。小さな違いがあるため、地理に基づいて、さまざまな地域の法律業務に対応する事務所が存在する場合があります。したがって、特定の規制環境に合わせて調整された特定のモデルがいくつか存在し、これらの Transformer モデルに基づいて、さまざまなアプリケーションでさまざまな値を生成できます。

**新しいビジネスモデルを生み出すのはどの分野でしょうか? **

ジュリア・ブールスティン:

ピーター、あなたは企業分野と金融分野で豊富な経験をお持ちです。あなたが今一番心配していることは何ですか?

ピーター・リー：

現時点ではある程度のリスクがあると思います。Gachan Li 氏が言及したように、この生成 AI ブームは刺激的ですが、明らかに変革の機会もあると思います。 **しかし、現実世界の議論で実際に無視されたり無視されたりしているトピックの 1 つは、既存のビジネス プロセスを支援するための高度な分析の使用に関するものだと思います。 **

これは面白いと思い、このディスカッション グループに来る前に、Bing チャット機能 (もちろん GPT-4 を利用しています) を使って、工業用オブジェクトについて質問するという興味深いことをしました。 ネットワーク化された生成 AI の使用その場合、ゼロを返します。しかし、私たちは何十億もの接続されたデバイスを持っています。私たちは製造現場において、高品質の製品を重要な価格で提供するなどの現実的な問題に直面しています。

**AI はこのようなタイプのユースケースに適用できると思います。これらはまさに経営者が日常的に直面している問題です。私たちが話を聞いた経営幹部たちはデータに夢中になっており、文字通りデータに圧倒されていました。彼らは、結果を予測し、さまざまなシナリオをシミュレートするためのデータ主導の意思決定をサポートし、最終的に意思決定を最適化して収益の増加を促進し、コストを削減し、リスクを管理できるようにしたいと考えています。したがって、AI が既存のビジネス プロセス、つまり経営者が今日最も重視している分野に議論を持ち込む本当のチャンスがあると私は考えています。 **

ジュリア・ブールスティン:

ニコラ、メタにお金を費やしている大手ブランドであるあなたの顧客にツールとして AI を適用することについてはどう思いますか?

ニコラ・メンデルソーン：

私たちは以前、このカンファレンスの名前を実際には AI カンファレンスに変更すべきだ、と冗談を言いました。なぜなら、金融の未来、健康の未来、慈善活動の未来に関係しているかどうかに関係なく、AI は本当に役立つからです。しかし、Meta の初期の頃、つまりニュースフィードを作成した 2006 年を思い出してみると、ユーザーが友人や家族のコンテンツから見たいものを確実に見ることができるようにするために、機械学習と AI が大きな役割を果たしていました。

現在 AI をどのように活用しているかについてあなたが言及した具体的な質問に対して、昨年 8 月、私たちは AI と機械を通じて、見たいものは見ながら、見たくないものは除外するサービスをユーザーに提供し続けました。学ぶ。広告主向けには、Advantage Plus 製品と呼ばれる一連の製品をご用意しています。これは、人間による処理タスクの多くを AI にオフロードして、ターゲット ユーザーをより正確に予測し、新しいユーザーを見つけて、広告主がより効果的にターゲット ユーザーにリーチできるようにすることを目的としています。

AIの導入は指標の観点からも興味深い。私たちは現在、明るさや暗さなどの調整を実験し始めています。これは、先ほど話したいくつかの大きなユースケースに比べると少し地味に聞こえるかもしれませんが、広告主にとっては適切な方法でユーザーにアプローチすることが重要です。視聴者の皆さん、これらの微調整は本当に効果的です。したがって、私たちはこの分野全体に非常に興奮しています。マークが最近の決算発表で共有したように、生成 AI の展開を含め、すべての製品に多くの可能性があると考えています。

ジュリア・ブールスティン：

アレクサンダー、今一番心配していることは何ですか? Scale はさまざまなツールを提供します。

アレキサンダー・ワン：

全体的に発展が見られますが、各業界を見てみましょう。 1 つ目はテクノロジー業界で、今後最も重要な変革が起こる可能性があります。テクノロジー巨人間の力のバランスを考えてみると、このテクノロジーのおかげでそれは根本的に変わるでしょう。チャットボットは、消費者インターフェイスの新しい形式として注目を集めています。人々はそれに多くの時間を費やすことを好みます。

**今後のことを見据えると、今年は誰が最も魅力的な製品を提供できるかについて、テクノロジー大手の間で争いが起こることになるでしょう。これは今年、大手テクノロジー企業が実際に戦っている数少ない瞬間の一つかもしれない。私たちはまだ生成 AI の商業化の初期段階にあり、ビデオのチップ ビジネスに関連する可能性のある数十億ドルの収益源以外に、生成 AI に関連する数十億ドルの収益源はありません。したがって、今年中にはそれが進化すると思います。 **

**広告またはその他の手段を通じて、商業化の可能性が具体化していくのを見るのは非常に興味深いことだと思います。エンタープライズ市場では、さまざまなユースケースが見られますが、アシュトンと私が先ほど述べたように、プロフェッショナル サービス業界は根本的に破壊されています。 PwC のようなプロフェッショナル サービス企業の多くは、存続の危機を感じて多額の投資を行っています。 **彼らは先週、AIと生成AIへの10億ドルの投資を発表した。

これまで議論してきたように、法曹界はこのテクノロジーによって根本的に変化するでしょう。そして、サンフランシスコのオフィスでお見せしたように、広告であれ、販売であれ、顧客サービスであれ、あらゆるビジネス機能に目を向けると、あらゆる機能が経済モデルを根本的に変えています。

**私は最近、AI の地政学的な影響に焦点を当てることに個人的に多くの時間を費やしてきました。以前のディスカッションで述べたように、第二次世界大戦で見られたように、戦争と防衛の情報プロセスに新しいテクノロジーを迅速に組み込むことができる国が最終的にはトップになるでしょう。AI は世界のパワーバランスを変える有能なテクノロジーです。外交。 **

AI規制と企業競争

ジュリア・ブールスティン：

はい、これについてもう少し深く掘り下げて、現職企業と新興企業の間の競争と権力の移行についての話に確実に戻りたいと思います。しかし、この新時代の宇宙競争のアイデアを掘り下げることも重要だと思います。エラドさん、これについてどう思いますか？

エラド・ギル：

**最近の AI の規制を求める声の多くは非常に一方的であるように感じられ、それに反対する声はあまり聞こえません。誰もが AI の規制をさらに求めているようですが、それは時期尚早に思えます。 **

アレクサンダー氏が述べたように、先端チップ技術の輸出規制など、一部の点では規制すべきものも確かにあり、中国はそれによって利益を得たり、他の潜在的な敵国になる可能性がある。しかし、さまざまなことが混同されており、AI の安全性、つまりロボットが気分を害するのではないかと心配している人もいます。それとも気に入らないことを言いますか？それとも誤った情報を広めるのでしょうか？誰かがこのテクノロジーを悪用したり悪用したりするリスクはまだありますか？電車がコンピューター システムで制御されている場合、電車をハッキングして脱線させることができますか?それともAIを使って他のこともできるのでしょうか？最後に、人々は AI が人間と競合する種になるのではないかなどと心配しています。

人々がこれらの問題を混同していることは明らかですが、それらはすべて規制の強化と開発の遅れを求める声につながります。イーロン・マスクらは公開書簡を公開し、私が遅れを取り戻して独自のテクノロジーを構築できるよう、AI開発を少なくとも6か月間、場合によってはそれ以上保留するよう勧告した。その中には私利私欲のためのものもあるかもしれません。しかし、それをするには時期尚早だと思います。このテクノロジーが実際にどのように機能するかはまだ確認する必要があり、多くの点でまだ証明されています。

歴史を見てみると、先ほどの議論にもありましたように、悪用されたツールがたくさんあります。 **しかし、20世紀の歴史全体を見てみると、20世紀の歴史は、人々が他の人々に対してひどいことをしてきた歴史でした。二度の世界大戦を引き起こしたり、大量虐殺を行ったり、大規模な飢餓を引き起こしたりするためにAIは必要ありません。 **したがって、この問題の相対的なリスクと利点に関する私たちの解釈は間違っていると思います。さらなる規制を求めるのは時期尚早だと思う。

アシュトンカッチャー：

明確にするために、もう 1 点追加させていただきたいと思います。一般的なAIにはまだ到達していません。一般的な AI は確かに多くの規制と検討が必要なものですが、私たちはまだそこまで到達していないので、それが最優先事項です。さらに、私が知っている企業のうち 3 社は、これらの問題を非常に真剣に受け止めており、これまで見たことのない方法で、自社が構築しているテクノロジーの二次的、三次的影響について事前に考慮しています。

**実際、これらの企業は一部の大手テクノロジー企業よりもこの問題に深く関与しており、プラットフォームに存在する問題を隠蔽するのではなく、より前向きで、問題解決に自社のテクノロジーを適用することに積極的です。 **彼らはこれらの問題に積極的に取り組み、これらのテクノロジーがあらゆる種類の悪い方法でどのように使用されるかを積極的に考え、モデルを構築することでこれらの問題の影響を軽減しています。実際、彼らはこの分野でのベストプラクティスを提案するため、規制への道をリードする可能性があり、それが私たちがすべきことです。

中国の現在の最先端モデルには約 1 兆のパラメータがあり、米国の現在の最先端モデルは GPT-4 であり、これには約 8,000 億のパラメータがありますが、文字数は約 2,700 です。中国語、英語は 28 文字しかないため、基本的には GPT-4 モデルの方が強力である可能性があります。

全体像を見ると、モデルが予測不可能なものを出力するには、ニューラル モデル内にいくつかのノードを保持する必要があります。そうしないと、モデル出力の品質が低下します。現時点では GPT-4 などのモデルに利点がありますが、これらのモデルや企業が制限されすぎると、競争上不利になります。

エラド・ギル：

**規制の問題に関しては、極めて重要な時期が来ていると思います。それが次期大統領選挙です。今回は初のAI主導の選挙となる。 **当社では、広告コピーの作成、ロボダイヤル、さまざまなタスクの実行に生成 AI を使用します。その時点で、規制する力学が非常に強くなり、私たちはその力学に抵抗する必要があるかもしれません。初めての AI 選挙になりますが、非常にドラマチックで、多大な影響を与えるものになると思います。

ピーター・リー：

**ビジネスの観点から見ると、AI は組織にとって大きなメリットがあると思います。 特に新型コロナウイルス感染症以降、企業はデジタル変革を進めています。組織のことをよく考えてみると、組み込み AI や組み込み分析を活用できるアプリケーションに対する飽くなき需要があります。 組織内の何人が実際に、開発、展開、保守を含むこれらの AI モデルのライフサイクル全体を理解する能力と、偏見や差別などの問題にどのように対処するか? **

**したがって、企業のデジタルトランスフォーメーションのプロセスでは、信頼できるパートナーと協力する必要があると思います。 **この機能は、スケール AI や WorldCom、予測などの企業であっても、時間の経過とともに強調されるでしょう。これは、今後の AI 革命において非常に重要な機能です。

ニコラ・メンデルソーン：

歴史を振り返ると、印刷機から電気、自動車に至るまで、新しいテクノロジーが登場するたびに、私たちは常に大きな興奮から大きな恐怖へのカーブを経て、正常化の段階に入り、次に進みます。今回が違うのは、興奮と恐怖を同時に経験していることですが、この分野に携わる多くの企業が構築プロセスで示している責任感にとても勇気づけられました。

マクロ的な観点から見ると、当社には責任ある AI 部門全体があり、社内外のさまざまな規制当局や市民社会と協力して、ポリシーを可能にする「オープンループ」と呼ばれるツールなど、いくつかのツールを共同作成してきました。メーカーや規制当局は、思いついたアイデアをリアルタイムでテストして試していますが、新しい技術については、専門知識が不足しているために規制が遅れていることがわかっています。

したがって、このような製品を早期に、最初の瞬間から作成することで、選挙からこれらの製品の日常使用に至るまで、多くの分野で適用される良い機会になると思います。したがって、会社がこの問題に真剣に取り組んでいることに勇気づけられました。

アシュトンカッチャー：

**このテクノロジーが展開される際に最も重要な考慮事項の 1 つは、プライバシーとセキュリティの観点のバランスを再調整することになると思います。これほど大きな力を持つものを持っていると、私たちグループは安全のためにプライバシーをある程度放棄することをいとわないかもしれないからです。これはおそらく今後数年間で最も重要な考慮事項の 1 つになると思います。私たちの安全を守るために、私たちはどの程度のプライバシーを喜んで放棄する必要があるでしょうか?なぜなら、人々がこのテクノロジーを使ってひどいことをするのは疑いの余地がないからです。問題はそれを見つけられるかどうかです。時間内に止められるでしょうか？そして、同じテクニックを使ってそれを見つけて阻止しますか？これを行うために必要なゲート機構はありますか?

ニコラ・メンデルソーン：

はい、全く同感です。私たちが行っていることの 1 つは、ディープフェイク動画を見つけて分析し、理解してマシンに入力し、同じテクノロジーを使用する他のコンテンツを理解して認識できるようにマシン自身を訓練させることです。したがって、これは考慮する必要がある分野であり、**病気の治療やその他の健康状態への対処において私たちが足止めされ、実質的な進歩が起こらないように、対象を絞った規制が必要な分野だと思います。 **

ジュリア・ブールスティン:

ピーター、さまざまな業界での AI 導入の可能性について言及されましたが、エンタープライズでの AI 導入を促進する上での障壁は何なのか教えていただけますか?

ピーター・リー：

はい、障害にはいくつかの異なる種類があると思います。価値の高いユースケースでは、チームワークが重要です。データ サイエンスはチーム スポーツです。** Telecom Italia のような企業は、モデルが推奨事項を提供しても何らかの形のガバナンス ライフサイクルがなければ、4,000 万人のモバイル加入者に対するインセンティブを自動化することはありません。 **

私は、コラボレーション、コミュニケーション、代表グループからの賛同を必要とする価値の高いユースケースが、今日の本当の障壁になっていると考えています。 ChatGPT は非常に興味深いものですが、多くの経営幹部が、高度な分析を活用したいと考えていますが、データは準備ができていません、まだそこにはありません。

ChatGPT は、世界中のデータから競争力と予測の洞察を引き出す素晴らしい能力を示していると思います。そのために、私たちは公共、民間、商用、および派生した代替データセットを選別して監視することに多くの時間を費やしてきました。

教育、医療、法律、ビジネス上の意思決定における革命

アレキサンダー・ワン：

世界中の CEO と会うとき、私は彼らに「このテクノロジーを試したことがありますか?」と尋ねます。私が彼らにアドバイスしたいのは、挑戦し、実験し、学び、好奇心を刺激することです。そうすれば、目の前にあるチャンスが見えてきて、ビジネスをより効率的、効果的、生産的にし、利益を得ることができるでしょう。より大きな成果。

アシュトンカッチャー：

**あなたが営利企業であり、電子商取引を無視している場合、おそらく廃業しているでしょう。あなたが企業であり、AI テクノロジーに目をつぶっていると廃業する可能性があります。AI テクノロジーは活用の観点から見ると非常に優れており強力です。 **

**私たちがコミットメントと可能性について話すとき、それは教育から始まることがよくあります。教育の分野においても、常にあなたと一緒にいる個別の家庭教師がいることは非常に有利な立場であり、これらの大規模な言語モデルは類推や比喩に最適です。したがって、準同型暗号を説明するためのアナロジー、またはプライバシー保護の機械学習を説明するためのアナロジーを探している場合は、すでにその分野の専門知識を持っているトピックについてアナロジーを取得し、それを「何を学ぶべきか」に適用することができます。私たちは、世界中の学生、子供、人々がこのテクノロジーを使用して、これまでに行われたことのない方法で分野について学べるようにします。 **

私たちは皆、個別化された医療、個別化された法律、個別化された教育について聞いたことがあるでしょう。そして、私たちはすべての個別化されたメディア体験を個別化するつもりであり、あなたはその曲を自分のものにすることができるでしょう。私の友人は、ChatGPT と彼の過去 6 冊の本に基づいて本を共著しましたが、AI に関する次の本は何になるのかと尋ねました。

それで、一週間待っていただけるのであれば、この本の内容をパーソナライズしたバージョンにしてあげます。それが私たちがこれから提供するコンテンツ体験であり、消費者体験です。これは人類にとって非常に有望です。

ジュリア・ブールスティン:

アレクサンダー、企業顧客と話している今、どう思いますか?

アレキサンダー・ワン：

はい、人間の可能性の最大の成長という観点から見ると、それは教育だと思います。世界中のほとんどの人は、マンツーマンの個別指導ではなく、教室での学習で学習していますが、ほとんどの人は手頃な価格であるため、教室での学習を行っています。地球上のすべての人に一対一の指導ができるようになったことで、今後数十年にわたって人間の可能性に大きな影響を与えることになり、非常に楽しみです。

**私たちが目にしている本当に大きなユースケースは、電子商取引企業であろうと、顧客とのやり取りの方法を根本的に変えている企業です。彼らは次のことを考えています。基本的に AI 主導の営業アシスタントを全員に配置するにはどうすればよいでしょうか。買うべきものを見つけたり、お母さんへの完璧な贈り物を見つけたり、主催するバーベキュー パーティーに何を買うかを見つけたりするのに役立ちます。 **

これは製品やサービスを提供する全く異なる方法だと思います。同様の類似点が医療業界にもあり、よりパーソナライズされた、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供する方法が考えられます。テクノロジー企業もこの問題について考えています。たとえば、Apple は非常に深く考えています。このテクノロジーのおかげで、私たちの携帯電話とのやり取りの方法が根本的に変わったかどうかはわかりません。したがって、**すべてのビジネスリーダーは、将来の AI 時代における理想的な顧客体験とはどのようなものなのか、そしてその目標をどのように達成するのかをよく考えるべきだと思います。 **

エラド・ギル：

Color は人口医療の分野で関連する仕事をいくつか行ってきたと思います**。医療とコスト削減の観点から見ると、医師や看護師の仕事の一部を AI でカバーできるため、コストを大幅に削減できます。医療ケアの特定の側面のコストを 10 倍削減することで、医療ケアを受けることができる人々の層が拡大し、大幅なレベルの公平性が達成されます。 **

**したがって、ケアの提供は、これから変化しようとしている分野の 1 つです。長期的には、5 年バージョンでは、世界中の誰もが携帯電話を介してスタンフォード医科大学や UCLA レベルの医療を受けることができるようになります。 **写真を撮ってテキストによる説明をアップロードすると、世界のどこにいても、診断に関して何ができるかできないかに関係なく、いくつかのアイデアや仮説が得られます。米国でこれが導入され、コストが削減され、可用性が向上する例が見られましたが、それは今後さらに加速すると思います。本当に興味深いのは、世界的な導入です。

アシュトンカッチャー：

企業における AI の適用における最大の疑問の 1 つは、「AI とは何か?」ではなく、「人間とは何か?」、そしてユニークになることだと思います。

ジュリア・ブールスティン:

これにより、教育、子供たちが学び、考える必要があること、哲学や倫理などの関連性が変わります。 Apple、Google、Meta、Microsoft、OpenAI の中で、これらの AI の機会で誰が勝つかという問題に戻りたいのですが、問題はこれらのテクノロジー巨人のどれが勝つかだけではなく、Scale Can the company のような若い人たちが勝つかということです。 、またはあなたが投資している他の企業は、この新しい競争エコシステムの中で際立っていますか？

**大企業と新興企業、台頭しているのはどこでしょうか？ **

エラド・ギル：

誰もがまだこの問題を解決中だと思います。だからこそ、この市場にいるのはエキサイティングな時期なのです。多くの人は、基盤となるモデル層が数社の企業に統合され、多くの場合クラウド サービス プロバイダーと提携すると考えています。つまり、Microsoft が OpenAI と協力し、Google がクラウド サービスとモデルの両方を提供し、さらに Anthropic がもう 1 つの主要なプレーヤーとして存在し、Scale、CoHere、21 などの新興企業も存在します。

今のところ、彼らはこの分野の潜在的なリーダーの一人であるようだ。スタックを上に進むと、いくつかのツール会社が表示されます。Scale はツールだけでなく、他のさまざまな機能も提供しており、エコシステムの非常に重要な部分になっています。 LangChain や Llama Index のような新しいものもあり、人々の関心はますます高まっています。

アプリケーションレベルについては、モバイルが登場する前に、人々は「モバイル向け Salesforce は何になるのですか? 新しい CRM システムとは何ですか? あるいはモバイル用の検索エンジンは何ですか? 結局のところ、Salesforce for mobile は iPhone 用の Salesforce であり、モバイルの検索は Android 版 Google です。

**重要な問題は、価値のどれだけが既存企業と新興企業に渡るかということです。推測するなら、80% が既存企業に、20% が新興企業に与えられると思います。しかし、ここで多くの価値が創造されているため、これらの新興企業には大きな可能性があります。 **

この時代の本当にエキサイティングな点の 1 つは、既存企業が多大な利益を享受することになり、もちろん、より広い社会レベルでの子供や医療の指導など、幅広いエキサイティングな新しいユースケースやエクスペリエンスが見られるようになるということです。 、これまでは駆け出しのスタートアップ企業によって提供されていました。

ピーター・リー：

**また、聴衆の注意の一部を、勝者となるデータプロバイダーにも向けるべきだと思います。 **多くの企業には未開発のデータが膨大にあるため、チャンスがあると私は思います。企業の観点だけでなく、データをレンズとして使用する場合、データと密接に関係しており、データを解釈して顧客がデータの使用方法を理解できるようにできる企業が、この分野での勝者となるでしょう。

アシュトンカッチャー：

**Transformer のベース モデル構築レベルでは、勝者は、低コストのエネルギー、低コストで高品質のコンピューティング パワー、クラウド ストレージ、および優れた人材にアクセスできる企業となります。 **基本的にこれらですべてが決まります。現在、多くの提携が形成されており、日々変化しています。これらの提携は、どこで価値が生まれるかを示す優れた先行指標です。

** アプリケーションレベルでは、モバイル革命と同様に、既存企業が多くの価値を生み出すことに私は同意しますが、勝利する企業は、優れた製品を提供し、人間のエクスペリエンスを理解し、重視する企業になるでしょう。人間の痛みと幸福への旅路にはどのような摩擦が存在するのか。 **これを理解し、これらの問題を解決する製品を直感的に構築し、費用対効果の高い方法で実行する企業が勝者となります。

ニコラ・メンデルソーン：

私は大衆が勝者になると思います。数学が苦手だと言われた少女も、創造的な仕事が苦手だと言われた少年も、将来はそうではなくなるでしょう。いくつかの問題を解決するとき、私たちは社会として、人々がこれまで満足できなかった仕事をする必要がなくなり、イノベーションと創造性のためのより多くの機会が提供されることを再考する必要があるでしょう。私にとって、それはとてもエキサイティングなことです。