私たちは今すべてAIの時間です、そしてあなたはそれに慣れる方が良いです

公開: 2025-06-04

「私たちはAIの時間に」、AIの急速なペースとすべての接続されたテクノロジー、進歩を理解しようとするとき、それは私が今人々に伝えることです。

Openaiが世界でChatGptを解き放ってからわずか2年半が経ちましたが、テクノロジーの世界では、ムーアの法則ではなくなっていないことを何ヶ月も直感的に知っています。チップのトランジスタの数は2年ごとに2倍になります。これは現在、AIモデル法であり、生成モデル機能は3か月ごとに2倍になっています。

大規模な言語モデル（LLM）がそのペースで発展していると信じていなくても、前例のない採用速度を否定することはありません。

Bond InvestmentsのゼネラルパートナーであるMary Meekerからの新しいレポート（またはむしろ340ページのプレゼンテーション）は、AIの変革的な性質と、他の以前の技術エポックとどのように違うかについて、これまでで最も明確な絵を描きます。

「人工知能技術の進化に関連する変化のペースと範囲は、データによってサポートされているように、実際に前例のないものです」とMeekerと彼女の共著者は書いています。

グーグル、何？

特に、1つの統計が私に際立っていました。3650億人の年間検索に達するまでに9年かかりました。 ChatGptは2年で同じマイルストーンに達しました。

Meekerのプレゼンテーションは、私がしばらくの間明確にしようとしてきたものを示しています。このような時間はありませんでした。

私はいくつかの大きな技術の変更を経験しました：パーソナルコンピューティングの台頭、アナログからデジタルパブリッシングツールへの切り替え、オンライン革命。しかし、この変更のほとんどは徐々に認められていましたが、当時は迅速に感じられました。

私は1970年代半ばにデジタル出版ツールを初めて見ましたが、1980年代の中間から後半まで、私たちの多くが切り替えを行いました。

AI時間は、自己反省のためにほとんど時間を残していないと思います。

1993年にパブリックインターネットが到着したため、ほとんどの人がブロードバンドに乗るのは何年もかかるでしょう。ナレッジワーカーはすぐに立ち上がらなかった。代わりに、労働力にはゆっくりと着実に変化がありました。

インターネットとそれに関連するシステムとプラットフォームが私たちの生活の容赦ない部分になった前に、10年の堅実な調整があったと思います。

平均的な人がインターネットでどれほど混乱していたかを今でも覚えています。 1994年の今日のショーで、ホストは文字通り「インターネットは何ですか？」と文字通り声を出して尋ねました。 AIやChatGpt、Copilot、Claude AIなどのプラットフォームは、同じレベルの混乱に会っていません。

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Meekerのレポートは、ChatGptユーザーが2020年10月のゼロから2024年後半には400m、2025年には800mに急増したと述べています。インターネット上のコンテンツの代金を支払うように人々を説得するのに数十年かかりましたが、AIにとって、人々はすでに財布を開いて並んでいます。

インターネットの台頭とユビキタスでモバイルコンピューティングが、AI時代に備えてくれたかもしれないと思います。人工知能が青から現れたようではありません。それから再び、それはある種のことです。

ほぼ10年前、私たちはチェスのグランフマスター、ゲイリー・カスパロフを破った最初のAIであるIBMのDeep Blueに驚嘆していました。それに続いて、2005年にDARPAチャレンジを完了する自動運転車が続きました。その10年後、私たちはDeepmind Alphagoが世界最高のGoプレーヤーを破ったのを見ました。

これらの開発のいくつかは驚くべきものでしたが、比較的消化可能なペースに到達していました。それでも、2016年に物事が回復し始め、さまざまなグループがAIに関する警告の鐘を鳴らし始めました。「LLM」または「Generative」という用語を公に使用している人はいませんでした。それでも、懸念は、IBM、Amazon、Facebook、Microsoft、およびGoogleのDeepmindがAIの非営利パートナーシップを形成し、「人々と社会に利益をもたらすためのAIテクノロジーとの機会と課題に対処する」ことを目的としたものでした。

しかし、そのグループはまだ存在していますが、誰かがその勧告に注意を払っているかどうかはわかりません。 AI時間は、自己反省のためにほとんど時間を残していないと思います。

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2030年のAIに関する2016年のスタンフォード大学の調査（オンラインではもう利用できなくなっていない）は、「人気のあるマスコミのAIのより素晴らしい予測に反して、研究委員会はAIが人類に対する差し迫った脅威であるという懸念の理由を認めない」と述べた。

しかし、Meekerのプレゼンテーションは、1つの警告で、懸念の原因を提起する加速された画像を示しています。

たとえば、2030年までに、フルレングスの映画やゲームを作成するAIの能力を予測します。 GeminiのVEO 3は、私たちが順調に進んでいることの証拠だと思います。

それは、人間のようなロボットを操作するAIの能力を約束します。 AI時間は、私が25年間ロボット工学をカバーしたことがないように、ヒューマノイドロボットの発達を加速したことを付け加えました。

AIは自律的なビジネスを構築して運営すると述べています。

10年後、ChatGptは、AIが人間のような心をシミュレートできると考えています。

ほとんどのLLMSと同様に、ChatGptが既知の宇宙に関する知識のほとんどを基づいていることを覚えている場合、これらの予測は、もしあれば、私が驚くべきものであると仮定できると思います。 AIでさえ、私たちが知らないことを知りません。

Nvidia CEO Jensen Huang （画像クレジット：Nvidia）

オフィスでは、方程式が間違っていたという議論がありました。 AIモデルの法律はありません。Huangの法律だけがあります（Nvidiaの創設者兼CEOであるJensen Huangの場合）。この法律は、少なくとも2年ごとにGPUパフォーマンスの倍増を予測しています。これらのプロセッサの電力がなければ、AIは失速します。たぶん、しかし、これらのモデルの力は、NvidiaのGPUが提供する処理能力にまだ追いついていないと思います。

Huangは、すべての人とビジネスがGPUベースの生成力を必要とする未来のために単に構築しています。つまり、モデルの準備をするために、より多くのプロセッサ、より多くのデータ、開発が必要です。ただし、リアルタイムのモデル開発は、GPU開発によって妨げられません。これらの生成的な更新は、シリコンの進歩よりもはるかに速く行われています。

AI時間などのものがあり、AIモデルの法則（ヘック、「Ulanoff's Law」と呼びましょう）が本物であることを受け入れる場合、私たちの差し迫った現実に対するChatGptの見解を簡単に受け入れることができます。

あなたはそれの準備ができていないかもしれませんが、それはすべて同じように来ています。 ChatGptがそれについてどう思うかしら。