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takahashicleaning · 21 hours

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ＴＥＤにて

ビラワル・シドゥ：あなたの想像力をスーパーチャージするAI搭載ツール

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

チャットGPTなどのAGIは、人工知能時代には、セレンディピティ的な人生を良くしてくれるメッセージを伝えてくれることの他に貨幣を事前分配、再分配して生活を下支えする役割に徹するべき。

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

AIは人間の想像力と創造性の本質をどのように変えようとしているのか？

クリエイティブ・テクノロジストであるビラワル・シドゥが、彼が取り組んでいる新しいテクニックの数々を紹介しながら、AIを搭載したツール。

たとえば、物理的な世界をリアルタイムでデザインし直すことができる3Dスキャンなどを使うことで、誰でも芸術表現の可能性を広げることができることをわずか数分のうちに紹介します。

やあ。こんにちは、皆さん。現実と想像の融合についてお話ししましょう。

その前に、2001年にタイムスリップしてみましょう。インドで11歳だった私は、コンピューターグラフィックスと視覚効果に夢中になった。もちろん、その年齢では、このような安っぽいビデオを作ることを意味していた。

しかし、そこから私の人生の基礎となるテーマ、現実と想像力の融合の探求が始まった。そして、その探求は、私の10年にわたるハイテク業界でのキャリア。

Googleのような企業でのプロダクトマネージャーとしての仕事、YouTubeやTikTokのようなプラットフォームでのコンテンツクリエイターとしての仕事を通して私の中に残り浸透していった。

そこで今日は、現実とイマジネーションを融合させるというこの探求を分解し、それが人工知能によってどのように超強化されつつあるのかを探ってみよう。

まずは現実の話から始めよう。

写真測量について聞いたことがあるだろうか。写真やその他のセンサーを使って現実世界のものを計測する技術と科学だ。

2000年代には大規模なデータセンターと専門家チームが必要だったものが、2010年代には民主化が進んだ。

そして、もちろん、機械学習が登場し、ニューラル放射輝度フィールド（NeRF）のような技術によって、まったく新しいレベルに到達した。

ここでご覧いただいているのは、AIモデルが2D画像だけを使って地上のボリューム3D表現を作成したものです。

しかし、現実を捉えるための旧来の技術とは異なり、NeRFは現実の複雑さやニュアンスを実にうまく表現している。

言ってみれば、雰囲気だ。

それから12ヵ月後、Lumaのようなアプリを使えば、ポケットの中のiPhoneでこうしたことがすべてできるようになった。

現実世界の3Dスクリーンショットのようなものだ。どんなものでも一度キャプチャすれば、ポストプロダクションで無限にリフレーミングすることができる。

そうすれば、あなたが本当に大切に思っている空間、場所、オブジェクトのコレクションを作り始め、それらを未来の創作物へ思い起こさせることができる。

これが現実なんだ。

昨年、NeRFが飛び出すと同時に、AIの夏も到来し、Midjourney、DALL-E 2、Stable Diffusionが同じ時期に市場に出回りました。

しかし、私が惚れ込んだのはインペインティングだった。インペインティングとは、既存のイメージを好きなもので補強する技術で、その結果は写実的で素晴らしいものだった。従来のワークフローでは3時間かかっていたものが、たった3分でできてしまうのですから。

しかし、私はもっと欲しかった。スタンフォード大学の研究者たちによるControlNetの登場だ。

ControlNetは、さまざまな入力条件を使ってAIの画像生成プロセスをガイドし、コントロールすることを可能にする画期的な技術である。

つまり、私の場合、3Dスキャンから深度情報とテクスチャーのディテールを取り出し、それを使って文字通り現実をリスキンすることができたのだ。

さて、これは単なるクールなビデオではない。便利な使用例もたくさんある。例えば、このケースでは、母が好んで呼ぶ両親の居間の3Dスキャンを取り込み、さまざまなスタイルのインドの内装にリスキンしています。

目を細めれば、これが建築とインテリアデザインを永遠に変えることになるのがおわかりいただけると思います。

2016年にスキャンした仏像を、金色に輝くようにリスキンし、他の方法では不可能なカメラの動きを実現することもできる。あるいは、東京に旅行したときの休暇映像を、まったく新しい方法で桜に命を吹き込むこともできる。日中の桜もいいが、夜桜はもっといい。なんてことだ。確かに輝いている。

AIを使って現実世界の良い面を際立たせることができるなんて、まるで夢のようだ。自然の風景も同じように美しく見える。別の惑星にありそうなこの滝のように。でももちろん、丘を越えてはるか彼方のフレンチアルプスまで、別の次元から行くこともできる。

しかし、静的なシーンだけではない。ビデオでもこのようなことができる。この技術が1秒間に30フレームで動くようになるのが待ちきれない。つまり、現実世界の上にチャンネルサーフィンのような現実を重ねるのはいつになるのかということだ。

もちろん、リアリティ・キャプチャーが民主化されたよう��、昨年からあるツールはすべて、さらに簡単になっている。

私が何時間もかけてさまざまなツールを組み合わせる代わりに、RunwayやKaiberのようなツールを使えば、2、3回クリックするだけで、まったく同じことができる。

昼から夜にしたい？問題ありません。フルハウスのレトロな90年代の美学を手に入れたい？それも可能だ。

しかし、それはリアリティ・キャプチャーの域を超えている。ワンダー・ダイナミクスのような企業は、ビデオをこの完璧なパフォーマンス・キャプチャーに変えようとしている。

これはジェームズ・キャメロンが2000年代に夢見たことだ。

今、それがiPhoneでできるなんて！

私にとってはまったくもってワイルドなことだ。だから、この20年間を振り返り、私が学ばなければならなかったこの仕立ての悪いツールのタペストリーを見るとき、私は次世代のクリエイターの先にあるものに対する楽観的な感覚を感じる。

今の11歳の子どもたちは、そんなくだらないことを心配する必要はない。彼らに必要なのは、創造的なビジョンと、こうしたAIモデル。

つまり、人間の知識と創造性を真に凝縮したAIモデルと協調するコツだけだ。

信頼できるAIモデルのcopilot(コパイロット)と現実と想像力を融合させることができる未来だ。

ありがとうございました。

(個人的なアイデア)

イリヤ・サツキバーの数式をMMT(現代貨幣理論)とマクロ経済学からの視点で解釈してみると・・・

ある仮説に辿り着いた！

数式は「y=a/(2040-x)」でyはGNP。xは西暦の年数。ジェレーティブ人工知能が登場した2020年代から次第に急勾配になり

この先も数式どおりにGNPが成長すれば、2040年には無限大に到達する。

これまで人工知能時代に関したうっすらイメージ位のインスピレーションだったが、この数式が「様々な国家のGNPの推移」に当てはまる

という情報から確信に変わった！

この数式を根拠にすれば、基本的人権を貨幣数で表現できるかもしれない。ダニエル・カーネマンによると幸せを感じる年収は600万円あたり。

時給にすると時給3000円あたりと計算できるからこのあたりになるまで行政府は毎月の給付金をプラスして下支えをしていく基準にする。

資本主義なので競争はしてもらうけど、景気が冷えて時給が低くなりがちな時期は毎月の給付金を手厚く。

景気が加熱したら(中央銀行が金利を上げる前に)時給が上がりがちになるため毎月の給付金は年収に応じて減らしていく。

付加価値は、人と人にしか発生しないので対価としての貨幣は低収入者になればなるほど、多くの貨幣を国家が与える根拠にもなる。

サミュエルソンも「事前分配、再分配の給付金の支給」の��イデア以外は似たような事を言ってるけど最新の金融工学のテクノロジーは織り込まれていない。

このますます加速する人工知能時代とバランス、折り合いをとって同時に達成させていくことで・・・

このまま巡航速度で経済を成長させつつ、最新の金融工学のテクノロジーとインターネットをもってすれば・・・

働きながらも給付金を与える基本的人権的なベーシックインカム型も導入できるし、軽犯罪を急激に減少させる効果も確認されている。

参考までに

GDP（Gross Domestic Product）＝「国内」総生産。GNP（Gross National Product）＝「国民」総生産。1993SNAの導入に伴い、GNPの概念はなくなり、同様の概念として「GNI（Gross National Income）＝国民総所得」が新たに導入された。

GDPは国内で一定期間内に生産されたモノやサービスの付加価値の合計額。「国内」のため、日本企業が海外支店等で生産したモノやサービスの付加価値は含まない。

一方GNPは「国民」のため、国内に限らず、日本企業の海外支店等の所得も含んでいる。

以前は日本の景気を測る指標として、主としてGNPが用いられていたが、現在は国内の景気をより正確に反映する指標としてGDPが重視されている。

そして

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

その後、西洋占星術でいう風の時代が到来。

２０２０年から新型コロナウイルスのパンデミック。

２０２２年から続いて、ロシアのウクライナ侵攻。

２０２３年では、幼稚ではあるが人工的な神のような回答するチャットGPTが登場。

「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？」でも指摘しているように

兆候が顕在化してきています。

エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく

カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。

よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。

ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。

Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…

２０２２年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードなしの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・

…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…

高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・

…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…

イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・

By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…

スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで

It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.

単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズできるようにできるかもしれない。

In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.

かつて、OpenDoc（オープンドック）は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが

Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?

これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか？

If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合

It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.

大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で！！という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。

Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.

ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張

Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!

シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で３６０度どこにでも置いて作業できるようになります！！

For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…

例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも

It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・

It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)

特殊なメガネを通して、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう（イメージは、Macのジニーエフェクト）

警察比例の原則。

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア（画像・映像など）が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている（オープンAIなど10社が自主ガイドラインに署名した）

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

チャットGPTは、大規模言語モデル。

懸念されることとして、アメリカ政府が諜報に使用するエシュロンやPRISMに近い可能性もある。

Google検索データは、広告に使われるが、オープンAIはMicrosoftと資本提携で入力データが何に使用されるか？

これを明示していないという危険性がある可能性があります。

続いて

Could it be that Apple is developing its own search engine to compete with Google, which has reinvented semantic web search based on chat GPT and entered the market?

Appleが独自の検索エンジンを開発しているのは、もしかしてチャットGPTを基盤にしてセマンティックウェブ検索を再発明し参入Googleに対抗するため？

In the past, Linux made the OS open source and extinguished Microsoft’s monopolistic Wintel-closed dominance.

かつて、LinuxはOSをオープンソース化してMicrosoftの独占的なウィンテルクローズの優位性を消滅させた。

In 2023, AMD and Apple Silicon are in the midst of blowing the wind out of the last Intel monopoly from the consumer market sector.

AMDとAppleシリコンが、最後のIntelの独占体制にコンシュマー市場分野から風穴を開けている最中の2023年。

Google has opened up the search engine market for a new industry by putting all of its machine learning research results to work to break Microsoft’s Internet Explorer monopoly.

Googleは、機械学習の��究成果をすべてぶちこみ新産業の検索エンジンの市場を切り開いてMicrosoftのインターネットエクスプローラの独占的な体制に風穴を開けた。

And now, right now, open-source AI is taking over Google’s monopoly on the search engine market with chat GPTs. It may be about to wind down with the reinvention of the semantic search engine proposed by Tim Berners-Lee.

そして、今まさにオープンソースAIが、チャットGPTでGoogleの独占している検索エンジン市場をティム・バーナーズ・リーが提唱したセマンティック検索エンジンという再発明で風穴を開けようとしているのかもしれません。

Is Twitter, which Eron Musk went to the trouble of investing a huge amount of money to acquire, comparable to Google and Facebook in terms of data accumulation?

イーロンマスクがわざわざ巨額の資金を投じてまで買収したTwitterもデータの蓄積から見るとGoogle、Facebookに匹敵している？

Is it possible that Eron Musk, a founding member of Open AI, is trying to reinvent Twitter based on chat GPT?

これを立ち上げてるオープンAI設立メンバーのイーロンマスクは、可能性を見越していてチャットGPTを基盤にTwitterを再発明しようとしている？

Open AI, a San Francisco-based nonprofit organization, is dedicated to being the first to develop a “general-purpose artificial intelligence” (AGI) with human learning and reasoning capabilities, so that all people can benefit from it.

サンフランシスコを拠点とする非営利団体のオープンAIは、人間の学習能力と推論能力を持つ「汎用人工知能（AGI）」を最初に開発し、すべての人にその恩恵が及ぶようにすることを目的として設立されています。

Deep Mind,“ which has similar goals, is building a system similar to the chat GPT.

同様の目的を掲げてる「ディープマインド」もチャットGPTと同じようなシステムを構築しています。

As for other derivative…

他の派生的なこととして・・・

As for the use of deep fakes, if they are built into the algorithm for all surveillance cameras, they can be removed only with the person’s permission.

ディープフェイクの活用としては、すべての監視カメラ用のアルゴリズムに組み込んでおけば、外すには本人の許可を得てからにすることもできる。

This would also deter voyeurism by the mass media and police who would abuse the system without the person’s permission.

こうすれば本人の許可なく悪用するマスメディアや警察の覗き見行為も抑止できる。

To temporarily deter misuse, a comprehensive mechanism could be created to protect videos with NFT and a two-factor authentication passkey, and to confirm one by one whether or not the user has permission to disseminate the videos.

一時的な悪用抑止には、NFTと二要素認証によるパスキーで動画を保護し拡散の許可の有無を一つ一つ

If a comprehensive mechanism can be created to confirm whether or not the user has permission to spread the video, it may be possible to create time for the spread of quantum encryption and the commercialization of quantum computers.

本人に確認できるような総合的な仕組みを創れば、量子暗号化や量子コンピューター商用化普及までの時間をつくれるかもしれない。

Released in November 2022. Almost a few months later. A search engine like this appeared.

2022年11月にリリース。そのほぼ数ヶ月後。こんな検索エンジンが登場しました。

perplexity

この回答がどこの記事から引用されたかも表示されはじめた！数字に対応して引用元が表示される。

Next, why? What if the chat GPT could explain how it might have come to this explanation? Perhaps we are getting closer and closer to an explainable AI?

次は、なぜ？この説明に至ったのかもチャットGPTが説明できたら？もしかして、説明可能なAIにもどんどん近づいてきてる？

In about a few months, this threatening? No, an astounding achievement.

数ヶ月位でこの脅威的な？いや、驚異的な成果。

And the Schrödinger equation?

シュレーディンガー方程式も？

For explanations other than equations, it could be comparable to Wolfram Alpha, which is similar to semantic web search.

数式以外の説明に関しては、セマンティックウェブ検索に近いウルフラムアルファにも匹敵する可能性もある。

そして

チャットGPTの人気と爆発的な成長に乗りMicrosoftが先行してチャットGPT 搭載 Bingをリリースするも登録しないと検索結果は会話調で返ってこない？インターフェイスがわかりずらい。

一方、Googleも億人単位規模ネット情報サービスにも関わらず、わずか一日位で対応すると言う離れ技を繰り出すが、検索エンジンの検索結果は、まだ会話調で返ってこない。

両者共に、まだまだ時間がかかりそうだ。

このチャットGPTタイプの新型検索エンジンperplexityのほうに分はあります。

巨大な権力を持つに至ったGAFAMの検索エンジン開発競争が加速。日本のネット情報サービス人口以上で、その規模が人間の限界を遥かに超えた別次元。

権力者処世術は悪性だが、カントの言うように、権力者を完全リアルタイムで行動を透明化する条件限定なら善性に転化する。

同じ権力者のTV局やマスメディア、行政府、警察は、透明化を高くガラス張りにしないから悪性だけど、GAFAMが最善の手本を示してます。

＜おすすめサイト＞

アムジャド・マサド：AIがアイデアを次の素晴らしいアプリに変えるのにどのように役立つか

エリック・トポル：AIは医師が見逃しているものをキャッチできますか？

シェーン・レッグとクリス・アンダーソン：AGI（汎用人工知能）のトランスフォーマーアルゴリズムな可能性 - そしてそれがいつ到達するか

リフィク・アナドル：AIアートが人類の集団的記憶を高める方法

キャシー・ウッド：AIが指数関数的な経済成長を引き起こす理由

ウォルター・デ・ブラウワー：AIが人間であることの意味��どのように学んでいるか？

エリエザー・ユドコフスキー：超知能AIは人類を滅亡させるだろうか？

スティーブン・ウルフラム：AI、宇宙、そしてすべてについて計算的に考える方法

リヴ・ボーリー：AIにおける競争のダークサイド

ゲイリー・マーカス：暴走するAIの緊急のリスクと、それらについて何をすべきか？

マックス・テグマーク：AIをコントロール下に置く方法

マックス・テグマーク: AIに圧倒されるのではなく、AIからパワーを得る方法

イリヤ・サツキバー：AGIへのエキサイティングで危険な旅

グレッグ・ブロックマン：ChatGPTの驚くべき可能性の裏話

アロナ・フィッシュ：人工知能は本当に私たちを理解しているのでしょうか？

エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？2023

エピソード7 Episode7 - テーラワーダ仏教の「結び」と意識のマップ、マクロ経済学について（パワーか、フォースか改訂版―人間のレベルを測る科学 - デヴィッド・R・ホーキンズ Amazon）

Apple Vision Pro 2023

ケイド・クロックフォード：顔認証による大衆監視について知る必要のあること！

ルトハー・ブレフマン：貧困は「人格の欠如」ではなく「金銭の欠乏」である！

個人賃金→年収保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ？2022（人間の限界を遥かに超えることが前提条件）

世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収６万ドルに到達しているのか？2017

＜提供＞

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takahashicleaning · 8 days

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ＴＥＤにて

アムジャド・マサド：AIがアイデアを次の素晴らしいアプリに��えるのにどのように役立つか

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

AIの進化に伴い、素晴らしいものを作るという夢は誰にでも開かれたものになりつつある。

起業家のアムジャド・マサドは、人間の創造性と次世代のAI能力を結びつける革新的なプラットフォームを紹介し、コードを一行も書かずに、誰でもソフトウェア開発者になることを可能にする。

ヨルダンで育った子供の頃の私の最も古い記憶のひとつは、当時政府のエンジニアだった父が新しいコンピューターをセットアップするのを見たことだ。私はまだ子供だったが、その機械は私の心をとらえた。

まるで魔法のように感じた。私たちにはとても買う余裕はなかったけれど、父には、これが世界と私たちの生活に変革をもたらすという予感があった。

最初は、他の子供たちと同じように、ビデオゲームを始めた。ビデオゲームを起動して何時間も遊ぶ方法を見つけた。

しかし、そのとき私は過激なことを考えた。自分でビデオゲームを作れたらどうだろう？自分の頭の中にあるコンセプトを現実のものにし、自分や他の人たちがそれを探求できるという考えは、本当に心をつかむものだった。

今、10代に早送りすると、ちょうどインターネットが登場したところだ。インターネットがすべてを変えてくれると思っていた。ビジネスのアイデアがあふれ出てきた。

しかし、問題があった。何から始めたらいいのかわからなかったのだ。どの言語を使うのか？どうやって自分の作品を世界に発信するのか？これらの疑問が私をウサギの穴に突き落とした。

これらの問題を解決するために私が最初に試みたのは、ブラウザにコードエディタを入れることだった。本当に簡単に何でもコーディングできて、それを世界中と共有できるようにできないだろうか？

そこで私はついに突破口を開いた。私は、さまざまな言語が使える世界初のオンライン・プログラミング・サンドボックスを作り、それが流行しました。

シリコンバレーの多くの企業がそれを使い始め、私を雇ってくれました。私はアメリカへのビザを取得し、ニューヨークに来ました。

その数年後、私は西に向かうことを決意し、シリコンバレーに来て会社を興した。それがリプリットだ。私たちの夢は、誰でもアイデアを素早くソフトウェアにできるようにすることです。

私たちのビジョンは、10億人のソフトウェア・クリエイターに力を与えることです。

しかし、人々にエディターを与えるだけでは、10億人の人々にコーディングをさせることはできませんでした。私たちは何百万人もの人々と契約し、現在では2500万人の開発者がサイトに登録しています。

しかし、私たちには桁違いのジャンプが必要です。そして数年前、私はこのテクノロジーに出くわした。それが、私たちがここに集まった理由です。

大規模言語モデル。そして、これこそが、誰もがソフトウェア・クリエイターになれるようにする鍵だと思ったんだ。

大規模言語モデルの面白いところは、どんな言語でも、どんな人間の言葉でも、どんな思考でもソフトウェアに変換できるということだ。

そして、これこそが、10億人のソフトウェア・クリエイターをオンライン化する方法だと私は考えた。

では、今、あることを想像してほしい。あなたが新しい街を旅行しているとしましょう。そして歩き回り、壮大なランドマークを見ている。

しかし、あなたはこれらの名所にまつわる物語に興味がある。携帯電話を立ち上げてGoogleで検索し、そのランドマークのウィキペディア・ページを見つけるのは、その場を離れてしまう。ウィキペディアのリンクが地図上に重なった地図があれば、もっと簡単だと思いませんか？

通常、このようなアプリのアイデアは、ほんの一瞬の思いつきに過ぎず、もしかしたらそのまま忘れて生活を続けてしまうかもしれない。ドメインを買うかもしれない。

そして、私は、何にもならないドメインを大量に購入する罪を犯してきたことを知っている。でも、私が思い描いている世界では、その瞬間に実際に何かをすることができるんだ。

あなたは携帯電話を取り出し、AIアシスタントに話しかける。AIアシスタントは単なる受け身のリスナーではありません。

あなたと一緒にブレインストーミングを始めます。人脈を作ってくれる。あなたが過去に手がけたプロジェクトの中から、このアイデアに似たものを見つけてくれる。

そして、より明確なイメージを与えたいとしよう。ナプキンを取り出してマークを描く。写真を撮って、それをエージェントに送る。戦略を練り、ロードマップを考えよう。今、あなたはエージェントとおしゃべりする時間があまりない。そこでボイスメモを送る。

これで家に帰れる。プロトタイプができた。実際に遊べる具体的なものができた。アプリケーションを作るための出発点ができたのだ。

しかし、それは単なるプロトタイプではない。あなたには計画もある。このプロトタイプを、世界と共有できる製品アプリにするための行動計画があるのです。

アプリには時間もお金もかかる。だから、このアプリにどれだけのお金をかけ、どれだけの時間をかけるか、予算を設定するのだ。

その舞台裏を覗いてみると、魔法のように感じられるかもしれないが、ただの魔法ではない。プランエディターはプランソースになる。それは再帰的にすべての異なるタスクを展開する。プラン・エディターは外に出て、ツールを組み立てる。

そしてこれらのツールは、開発者として私たちが毎日使うものだ。コードエディター、ソース管理、そして私たちが慣れ親しんでいるものすべてがある。そしてもちろん、コードもある。

これは単なるコーディングの話ではない。テクノロジーとの新しいコミュニケーション方法なのだ。あなたのビジョンを実現するために、AIと会話し、絵を描き、協力することができるのです。

計画に戻ろう。実行しましょう。これには4つの機能アイデアがある。

最初の1つはユーザー認証だ。どのアプリにも必要だ。

2つ目はユーザーからのフィードバックを収集する方法。

3つ目は、行ったことのある場所に「いいね！」をつける方法。

そして、4つ目はナビゲーションだ。

最初の分岐は簡単だ。AIはログインページを何兆回も見ているし、コーディングの仕方も知っている。コードを見てみよう。マージしよう。

2つ目はちょっと難しい。斬新なタスクかもしれない。しかし、このAIは私たちに計算量を増やすよう促している。この問題

を解決する最も簡単な方法は、より多くの計算能力を投入することだろう。

この問題を解決するために、より大きなモデルや、コンタクトの追加、トークンの追加を意味するのかもしれない。そして問題は解決する。

3つ目のブランチはちょっと簡単だ。順風満帆だ。私はそれを見て、それは機能し、私はそれをマージする。

さて、4つ目はちょっと難しい。AIは、計算量を増やしてもこの問題を解決できないと確信しているようだ。そこで、予算を増やすよう促してきた。それは、ただAIを採用するだけではないからだ。それは、ただAIをリクルートするだけではないからだ。懸賞金をかけるつもりだ。

だからこの場合、ループの中に人間が必要なんだ。AGIができるまでは、自然知能が本当に本当に重要になる。だから、人間を捕まえに行く。そのノルマもAGIに助けてもらい、問題解決を手伝ってもらう。

私はすべてを統合し、ほんの数時間と50～60ドルほどで、配備できるアプリを手に入れた。私はそれをデプロイし、世界と共有する。

少し話を戻すと、私はコードを1行も書いていない。私は基本的に、このプロジェクトのクリエイティブな中心人物だった。

私はプロジェクトを管理し、このアプリケーションを構築するためにAGIに仲介されながら、AGIと人間の両方を管理する。そして、その一瞬の思いつきが、突然アプリケーションになったのだ。

アムジャド、これは素晴らしいことだ。魅力的なビジョンだけど、なんだかファンタジックで未来的すぎる。まあ、私はすでに実現していることをお伝えしたい。

つい2週間ほど前、Replitの起業家であるYoeriが、ソフトウェア・エンジニアではなく、テクニカル・リクルーターとしての訓練を受け、スタートアップを立ち上げるのに十分なコードを学んだ。そして何千マイルも離れた世界にはアカシディープがいる。インドの学生アカシディープは農家の出身で、PCを買う余裕がない。

PCを持ったこともない。彼が持っていたのはアンドロイド携帯だけだった。彼はほんの数ヶ月前にReplitでコードを学び始め、そしてこのプラットフォームでお金を稼ぎ始めることにした。今では、家族全員よりも多くのお金を稼ぎ、1台だけでなく、たくさんのコンピュータを買えるようになった。そして今、彼はYoeriと一緒にスタートアップを立ち上げている。

今日、私たちはフォーチュン500について話していますが、そのような大企業を築くには大量の従業員が必要です。

しかし、将来、AGIがすべての人の夢の実現を手助けするようになれば、私たちはフォーチュン500万社について語るようになるだろう。繰り返しますが、これは単なる空想ではありません。

我々はすでにこれを構築している。先週、私たちはAGIモデルをオープンソース化し、全ユーザーに無料で提供することを発表しました。

AGIは単なるツールではなく、機会を平等にする「はしご」なのです。そしてそれは、通常傍観者である人々に視野を開くものなのです。

では、これでお別れしましょう。アメリカンドリームが、ただ一か所にあるのではなく、実際にクラウド上にあると想像してみてほしい。

ありがとう。