第3回目は世界的に有名なAIベンチャー企業を取り上げる。世界的に有名な創業者の話からAIの未来を考察する。非常に分かりやすく、面白かったのでぜひ読んでみてほしい。

このニュースレターでは、起業家が失敗を乗り越えて得た学びをまとめてお届けする。

先人たちの事例を毎回ひとつとりあげ、その失敗の原因から乗り越えた方法、さらに学びまでを徹底的に解説していく。本業・副業で成果を出したい人なら必ず参考になるはず。

👨‍🏫有料配信に移行します

この記事から有料配信に移行します。記事の途中までは無料で読めますが、それ以降は有料。ぜひ購読の方よろしくお願いします。

有料配信に移行しようと思った理由は２つ。

１つ目は自分を追い込むため。

本格的にニュースレターを初めてまだ日は浅いが、正直割と大変。心が折れそうになることもある。

しかし、購読者が一人でもいれば絶対に逃げるわけにはいかない。何としてでも、質が高い記事をお届けしないといけない。有料に移行したことで、今まで以上に記事の質を高めていきたいと思っている。

２つ目はマネタイズを遅らせたくなかったから。

これはネテロさんのニュースレターが非常に参考になった。

このニュースレターではクリエイターの失敗談をまとめて配信している。私も毎週楽しみにしているニュースレターだ。

何名かのクリエイターの失敗談を読んだが、一番多かった失敗は「マネタイズを遅らせたこと」だと感じた。つまり、有料販売を後回しにしすぎたのだ。

この教訓を生かし、私は早めにマネタイズする。「ニュースレターを購読してもらう」という目標から逆算して、自分に何ができるかを考え行動していこうと思う。

ぜひご購読の程よろしくお願いします。

💻AIのスペシャリストが語るAIの未来とは？

今回解説するベンチャー企業は

。わざわざ説明は不要と思うが、あのChatGPTを作った、世界最先端をいくAI企業だ。

も最初はベンチャー企業として起業された。そして、これだけの成功を収めている。

創業者の一人がサム・アルトマン。彼は世界的有名人だ。こちらも詳しい解説は不要だろう。

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今回は少し嗜好を変えて「彼はAIの未来をどのように見ているのか」をまとめていく。ちなみにだが、彼の考え方は非常に面白い。皆さんにもぜひ知ってほしい。そう思い今回記事にまとめていく。

📻参考にしたのはこちらのPodcast

今回参考にしたのは、ビル・ゲイツとサム・アルトマンが対談したPodcast。

みんなのニュースレター開発者である、

今回はこのPodcastの内容を私なりにかみ砕き、分かりやすくまとめていく。

この先、AIが私たちの生活を変えることは間違いない。一体どんな時代がやってくるのか。この記事を読めば、未来を少し覗くことができるはず。

🤖AIの中身は解読することができるようになる

現在、AIは主に深層学習（ディープラーニング）といわれる手法で開発されている。この手法の欠点は「プログラムの中身が見えない」こと。つまり、何を根拠にAIが判断を下しているのか分からない。

将来AIの考えを理解することができるようになると思いますか？

この質問に対し、サムアルトマンは以下のように回答している。

人間の脳はニューロンの同士の反応で機能している。その反応をX線で測定することで、脳の働きも高いレベルで解明されてきた。

AIも脳のニューロンの反応と同じ原理で動いている。近い将来、AIにとってのX線のようなものが開発され、内部の動き方をより鮮明に見ることができるだろう。

脳の働きを模している以上、脳に対してできることはAIに対してもできると考えるのが自然だ。AIの内部を特殊な測定方法で観察し、より鮮明に動き方を知ることは十分可能だろう。

イーロン・マスクは「Neuralink」という企業で、脳にチップを埋め込み、直接脳を動かす技術を開発している。このようにAIにも何かを差し込んで直接動かすような未来も来るのかもしれない。

🏃‍♂️今後の進化の方向はマルチ機能化

直近のAI進化の方向性についてサム・アルトマンは以下のように語った。

間違いなく多機能化は起こるでしょう。入出力に音声・画像、そして最終的には動画などを利用するようになるはずです。

最近ではChatGPTに画像やPDFなどのデータファイルを入力できるようになり、利便性が格段に向上した。今後はさらに幅が広がるだろう。動画も出力できたら、動画クリエイターの仕事も奪ってしまうのかもしれない。

カスタマイズ可能性も非常に重要です。人によってChatGPTに求めることは異なります。その人について知り、メールや予定などをすべて把握したうえで、その人に合わせたものに変化する。このような進化は重要になるでしょう。

現在でもある程度のカスタマイズ性を実現することは可能だ。しかし、ハードルが高いのが正直なところ。近い将来、全員がAIをカスタマイズし「AI秘書」のようなものを持つ日も近いのかもしれない。

現在のAIの課題はどのような指示に対しても同じ処理をしてしまうこと。つまり「簡単な問い」に対しても「難しい問い」に対しても全く同じ計算量を処理してしまう。

何かしらの形で適応計算をするべきです。そのためには任意の計算回数を導き出すような処理が必要になるかもしれません。