Lenny Rachitsky（@lennysan）のスレッド

@drfeifei から私が学んだ最大の教訓: 1. わずか9年前まで、AI企業を名乗ることはビジネスにとってマイナスだと考えられていました。2016年当時、AI技術が成功するとは誰も信じていませんでした。しかし2017年になると、企業はAIという用語を受け入れ始めました。今日では、事実上すべての企業がAI企業を自称しています。 2. 現代のAI革命は、フェイフェイのシンプルだが見過ごされがちな洞察から始まりました。AIモデルには大量のラベル付きデータが必要だ、と。研究者たちが高度な数理モデルやアルゴリズムに注力する一方で、フェイフェイは欠けているのはデータだということに気づきました。彼女のチームは3年間を費やし、100カ国以上で数万人もの研究者と協力し、1500万枚の画像にラベルを付け、ImageNetを構築しました。このデータセットは、今日のAIシステムの基盤となりました。 3. 人間の脳の効率は、現在のAIシステムをはるかに上回っています。人間は約20ワットの電力（電球よりも少ない）で動作しますが、AIシステムには膨大な計算リソースが必要となるタスクをこなします。現在のAIは、小学生でも簡単にこなせるようなことをまだこなせていません。 4. 現在のアプローチを単純にスケールさせるだけでは不十分です。データ、コンピューティング能力、そしてより大規模なモデルを追加することでAIは進化し続けるでしょうが、根本的なイノベーションは依然として必要です。AIの歴史を通して、よりシンプルなアプローチと膨大なデータセットを組み合わせることで、限られたデータで高度なアルゴリズムを常に凌駕する成果を上げてきました。 5. 画期的なテクノロジーは、世界を変える前に、おもちゃや楽しい実験から始まることがよくあります。ChatGPTは、サム・アルトマンが「これは私たちが遊んでいるクールなものです」とツイートしたところ、史上最速で成長した製品となりました。今日は遊びのように見えるものが、明日は文明を変えるかもしれません。 6. 空間知能は、現実世界のアプリケーションにおいて言語と同様に重要です。火災や自然災害などの緊急事態において、救急隊員は主に言語ではなく、空間認識、行動調整、そして物理的環境の理解を通して救助活動を組織します。だからこそ、3次元空間を理解する世界モデルは、テキストベースのチャットボットの先にある新たなフロンティアなのです。 7. 物理的なロボットは、自動運転車よりもはるかに困難な課題に直面しています。自動運転車は試作から実用化まで20年かかり、未だに完成していません。自動運転車は平面上を移動する金属製の箱であり、何にも触れないようにしています。一方、ロボットは三次元空間を移動する三次元物体であり、特に物に触れて操作しようとします。そのため、ロボット工学はチャットボットの開発よりもはるかに困難です。 8. 職業に関わらず、誰もがAIの未来において役割を担うことができます。AIツールを用いて独自の物語を紡ぐアーティスト、AI導入に関する地域社会の意思決定に参加する農家、あるいは過重労働の医療システムにおいてAIの支援が役立つ看護師など、誰もがAI技術に関わることができますし、そうあるべきです。AIは人間の尊厳と主体性を補完するものであり、置き換えるものではありません。つまり、AIをツールとして活用すると同時に、その運用方法について発言権を持つということです。