Google元CEO エリック・シュミットによるスタンフォードAI講演全文
(github.com/ociubotaru)- Eric Schmidtは、今後1〜2年のAIの変曲点として 長大なコンテキストウィンドウ、エージェント、テキスト・トゥ・アクションを挙げ、3つが結びつくと現在は想像しにくい規模の変化が起きると見ている
- フロンティアモデル競争は、先頭集団とその他の差が再び広がる流れにあり、一部企業は 1000億〜3000億ドル規模のデータセンター と電力確保を中核条件と見ている
- NVIDIAの優位はGPU性能だけでなく、CUDA と10年以上蓄積された機械学習最適化エコシステムにあり、競合の移行の試みはまだ完全には機能していないと述べられる
- 国家安全保障の観点では、米国と中国の 知識優位競争 が中核であり、高度なチップ輸出制限やCHIPS Actのような政策もその延長線上にある
- 講演とそれに続く授業討論は、労働市場、教育、オープンソース、著作権、偽情報、大学の研究インフラにまで広がり、起業競争では迅速なプロトタイピングとAIツール活用の速度がより重要になっている
短期的なAIの変化: コンテキスト、エージェント、テキスト・トゥ・アクション
- Schmidtは、今後1〜2年以内のAIで最も重要な変化として 非常に長いコンテキストウィンドウ、AIエージェント、テキスト・トゥ・アクションを挙げる
- コンテキストウィンドウは短期記憶のように活用でき、Anthropicは20万トークンから100万トークンへ向かっており、OpenAIにも同様の目標があるはずだと見る
- 長いコンテキストは、本20冊分のような大量のテキストを一度に投入して質問できるようにするが、現時点では中間部分を忘れる問題が残っている
- エージェントは、LLMの状態をメモリに保持したまま作業を行う形であり、化学の原理を読み、仮説を立て、その後に実験結果を学習へ再反映する事例が言及される
- テキスト・トゥ・アクションは、テキストをより多くのテキストに変えることにとどまらず、自然言語をデジタル命令やPython実行に変える方式である
- TikTok禁止の状況を仮定し、「TikTokのコピーを作り、ユーザーと音楽を持ってきて、嗜好を入れ、30秒以内にプログラムを作り、1時間以内にバイラルにならなければ別のことをしろ」という命令例が出る
- この例は、任意の自然言語が任意のデジタル命令に変わるときに生じる力を示す事例である
- 3つの変化が結びつけば、それぞれが自分の望む仕事をこなすプログラマーを持つ状況に近づくと見ている
フロンティアモデルとインフラコスト
- Schmidtは、6カ月前にはフロンティアモデルとその他モデルの差が縮まると見ていたが、現在は差が再び広がる方向だと判断している
- 大手AI企業は 100億、200億、500億、1000億ドル が必要だと話しており、Stargateは1000億ドル規模として言及される
- Sam Altmanは3000億ドル、またはそれ以上のコストが必要だと見ていると伝えられる
- 必要なエネルギー量を計算すると、米国内の電力だけでは十分ではなく、Schmidtはホワイトハウスに対してカナダとより近づくべきだと話したという
- カナダはAIの発明に貢献し、水力発電が豊富で、米国と国家安全保障ルールを共有する関係として示される
- 代替として中東資金も挙がるが、国家安全保障ルールに従わない可能性があるという懸念も併記される
- 大規模データセンター競争では電力が希少資源となり、大規模資本がNVIDIAへ流れ込むなら株式市場においても重要なシグナルになると見る
NVIDIA、CUDA、半導体競争
- NVIDIAの2兆ドルの価値と競合の苦戦は、CUDA最適化 と10年以上蓄積されたソフトウェアエコシステムで説明される
- CUDAはGPU向けのC言語のようなものにたとえられ、2008年に始まり支配的地位を占めた
- CUDAに最適化されたオープンソースライブラリが多く、競合がこれを複製するのは難しいと見る
- AMDはCUDAアーキテクチャを自社のROCmへ変換するツールを作ったが、まだ「完全には動いていない」と言及される
- 無限の資金があるなら、現在の訓練にはNVIDIAのB200アーキテクチャを選ぶだろうとし、TPUとNVIDIAチップを行き来する事例は可用性の制約によるものだと見る
Google、スタートアップ、働き方
- GoogleがOpenAIとAnthropicに主導権を譲った理由を問われ、SchmidtはGoogleが「勝つこと」よりも ワークライフバランス、早い退勤、在宅勤務を重視したと答える
- スタートアップが機能する理由は、人々が非常に懸命に働くからであり、初期のGoogleやMicrosoftの事例もあわせて言及される
- 創業者は特別で、一緒に働きにくく、人々を強く追い込む存在として描写される
- Elon Muskが夜10時に飛行機で移動し、深夜0時にx.aiの会議へ向かった事例が出る
- TSMCには、優秀な物理学博士の新入社員を工場の地下階で働かせるルールがあると語る
- AIシステムにはネットワーク効果があり、時間が極めて重要 で、通信会社との契約に18カ月かかるような速度では合わないと見る
- MicrosoftによるOpenAIへの投資は、当初はAIリーダーシップを外注する非常に奇妙な決定に見えたが、今では大きな価値を持つ企業になる道として評価される
- Appleには良いAI解決策がないと語る
国家安全保障、米中競争、規制
- Schmidtは、AI委員会議長としてまとめた約752ページの報告書の結論を「米国が先行しており、引き続き先行しなければならず、そのためには多額の資金が必要だ」と要約する
- この作業の顧客は上院と下院であり、その結果としてCHIPS Actと関連政策が出てきたと説明する
- フロンティアモデルと一部のオープンソースモデルが発展し続ければ、このゲームに参加できる国は非常に少なくなると見る
- 必要条件は、多額の資金、多くの人材、強い教育システム、勝とうとする意志である
- 米国と中国は含まれるが、他国があるかは不確かだと言う
- 米国と中国の 知識優位競争 が、聴衆の生涯にわたる大きな戦いになると見る
- 米国政府はNVIDIAチップの中国輸出を事実上制限しており、米国は5ナノメートル以下のチップ関連技術で約10年の優位を持つと語る
- Biden政権のAI関連大統領指示には、10^26 FLOPs以上の計算を行う場合に政府へ報告しなければならない基準が含まれ、EUは10^25基準を採用したと言及される
- 連合学習(federated training)が発展すれば、こうした区分は消えうるし、新しいシステムから人々を安全に守れないかもしれないと見る
ウクライナ戦争とAI兵器
- Schmidtは国防長官のために7年間働き、米軍の運用方法を変えようとしたが、自身では概ね失敗だったと評価する
- ロシアが戦車でアパートを攻撃する場面を見て、Sebastian ThrunやStanford関連の人物たちと会社を作ることにしたと語る
- 目標は2つである
- AIを複雑かつ強力な形で ロボット戦争 に使うこと
- ロボットのコストを下げること
- 「500ドルのドローンが500万ドルの戦車を破壊する」という質問の文脈で、戦車・砲兵・迫撃砲中心の地上戦理論を変えうると見る
- 攻撃は防御システムを圧倒できるため常に有利であり、国防戦略では必要なときに使える強力な攻撃力の方がよいと語る
- この活動のため、自身が合法的な武器取引許可を受けたことを明かす
- ウクライナの状況は非常に深刻で、5月か6月にロシアが増強すれば、ウクライナは領土の大部分を失い、国全体を失う過程が始まる可能性があると懸念する
説明不可能な知識システムとレッドチーム
- Schmidtは、Henry Kissinger、Dan Huttenlocherとともに知識の本質変化に関する文章を書いた文脈で、今後は完全に特性化できない知識システムが生まれうると見る
- Richard Feynmanの「自分で作れないものは理解していない」という言葉とは逆に、人々は内部を完全には理解できないものを作っていると語る
- 10代になぞらえ、人間であることは分かっていても、正確に何を考えているかは分かりにくく、社会はその存在に適応してきたと説明する
- 最善の結果は、システムを完全に理解することではなく、境界と限界 を理解することかもしれない
- 敵対的AIテストは、人間が行うレッドチームを超えて、AIシステムを壊し脆弱性を探す企業や産業へ発展しうると見る
- Stanfordの学生たちに対し、大規模モデルを攻撃して動作を理解する研究が次世代の重要技術になりうると語る
ハルシネーション、評価、思考連鎖
- 現在のハルシネーション問題は技術進歩で減るべきだが、消えると断言はしない
- AIが望まれた仕事を正しく行ったかを判断するには、有効性テスト が必要だと見る
- Silicon Valley流では、製品を素早く試し、問題が大きくなったら弁護士を雇って整理する形だと説明される
- より高性能なシステム、より良いテスト、敵対的テストが組み合わされば、AIを「箱の中」に置いておけると見る
- 技術用語としては思考連鎖推論(chain of thought reasoning)に言及し、数年以内に1000段階の思考過程を生成できると人々が信じていると語る
- こうした方式は、レシピのように段階ごとに実行し、結果が正しいかをテストする構造に近い
投資、オープンソース、ソフトウェア生産性
- AI発展の原動力として、より多くの計算、より多くのデータ、新しいアルゴリズム、莫大な資本がすべて挙げられる
- Schmidtは勝者が分からないため、複数の場所に投資していると言う
- 一部の資金は、初期の収益が出た後に大口資金がAI要素を備える必要を感じて流入したものだと見る
- AIは「実際に学習するシステム」と定義される
- Transformer以後の新しいアーキテクチャとアルゴリズムが登場しており、パリのあるグループと長年の協力者が非Transformer構造を作ったと語る
- 知能の発明には無限の収益がありうるという市場の信念があり、その結果として大きな投資バブルが生じ、その後整理される可能性があると見る
- Mistralは良い成果を出したが、3番目のモデルはコストと売上の必要性からクローズドモデルになる可能性があると語る
- オープンソースとクローズドモデルの論争は拡大しており、莫大な資本コストがソフトウェア構築の方法を根本的に変えうる
- ソフトウェア開発者の生産性は少なくとも2倍になると見ており、Augmentは100人規模のチームと数百万行のコードのように、誰も全体を把握していない環境を対象にしていると語る
AIと偽情報、ソーシャルメディア
- 迫る選挙と世界中の偽情報の大半は ソーシャルメディア で起こると見る
- ソーシャルメディア企業はそれを管理できるほど十分に組織化されていないと語る
- TikTokには特定の偽情報をより好むという批判があり、中国が強制しているという主張もあるが、自分の知る証拠はないと明かす
- 民主主義への最大の脅威は偽情報であり、人は何かを聞いたからといってそれが事実とは限らないという批判的思考を学ぶべきだと語る
- YouTube運営時代にも、生成AI以前から偽動画が投稿されて人が死ぬ問題があり、それを扱うのは非常に難しかったと回想する
- 公的発言に公開鍵認証を付ける案が言及され、SchmidtはJonathan Haidtと似た提案を含む論文を出したが影響はなかったと語る
- CEOは一般に売上を最大化し、売上のためにエンゲージメントを最大化し、エンゲージメントのために怒りを最大化すると説明する
- TikTokはソーシャルメディアというよりテレビに近く、米国ユーザーは1日あたり90分、200本のTikTok動画を見ると語る
- バランスを求めるequal time ruleのような形が望ましいが、政府はそうしないだろうと見る
大学、教育、労働市場
- Schmidtは大学がAI研究用データセンターを持つべきだと強く主張する
- コンピュータサイエンスの教授や大学院生が必要なアルゴリズムを作れず、Google Cloudクレジットを待たねばならない状況は望ましくないと見る
- 米国がこの爆発的変化で勝つには、米国の大学にも十分な資源が向かうべきだと語る
- 労働市場への影響については、大学教育を受けた高技能業務はAIシステムと協働しながら問題なくやっていけると見る
- 危険な仕事と、人間の判断をほとんど必要としない仕事は代替されうると語る
- コンピュータサイエンス教育では、学部生が最初にfor loopを学ぶときから、プログラマーの友人のようなツールと一緒にいるようになると見る
- コーディングを学び続けるべきかについては、英語を話せても英語を学べばさらに上達するのと同じで、システムがどう動くかを理解する必要があると答える
分散学習、著作権、独占禁止
- MacBookのような多数の小型マシンを集めて大規模モデルを訓練する方式は、現在のアルゴリズム構造上うまく機能しないと見る
- 学習は大きな行列と乗算関数、メモリとCPU/GPU間の速度に制約され、NVIDIAの次のチップは関連機能を1チップに統合すると語る
- 大規模モデル訓練ではスーパーコンピュータ、光速、特にメモリインターコネクトが支配的だと見る
- 著作権と学習データの問題は、1960年代の音楽ライセンス訴訟後の指定ロイヤルティ方式のように、複数の訴訟の後で収益の一定割合を支払う合意に向かう可能性があると予想する
- 独占禁止規制と大手AI企業への集中については、自身のキャリアでMicrosoftもGoogleも実際には分割されなかった点を挙げ、政府は企業分割の方向には進まないだろうと見る
- 大企業がAIを支配する理由は、大規模データセンターを建設できる資本を持っているからである
- Inflectionは数十億ドルの調達が難しいと判断し、Microsoftに一部吸収される決定をしたと説明する
国別の立ち位置とAI格差
- フロンティアモデル開発と計算資源に参加できない国は、「富める者はさらに富み、貧しい国はできる最善を尽くす」という状況に置かれると語る
- AIは、巨大な資本、技術的に強い人材、強力な政府支援を必要とする 豊かな国のゲーム として説明される
- そうした資源のない国は、パートナーを探すか他国と結びつくべきだと見る
- インドは最上位のAI人材が米国へ来るため、重要なswing stateとして言及される
- 日本と韓国は米国陣営にあると語る
- 台湾は優れたハードウェアを持つが、ソフトウェアが弱いと評価される
- ヨーロッパはBrusselsの規制のため難しく、フランスはMacronが努力しているので可能性があるが、ドイツとその他の国は十分に大きくないと語る
起業アドバイスと迅速なプロトタイピング
- Schmidtは、新しいアイデアのデモを非常に速く作れるスピードに注目する
- ハッカソン優勝事例として、「ドローンを2つの塔の間に飛ばせ」という命令を受けたシステムが、仮想ドローン空間で意味を理解し、Pythonコードを生成してシミュレータでドローンを飛ばした話が言及される
- 以前なら優秀な専門プログラマーが1〜2週間かかった作業だと語る
- 起業ではあらゆることがより速くなっており、こうしたツールで1日以内にプロトタイプを作れないなら、考え直すべきだと助言する
- 他社、他大学、まだ行ったことのない場所にも、同じアイデアを素早く試す競争相手がいるかもしれない
続く授業討論: AI利用、規制、補完的イノベーション
- 講演後の授業では、課題と最終プロジェクトでのLLM使用は許可されるが、使用した事実は完全に開示しなければならないと案内される
- 規制は企業を遅らせる道具にもなりうるが、標準のように業界の生存と競争を助ける場合もある
- 一部企業は危険な機能を出さないようにしていたが、競合が出したため追随せざるを得なかった事例が言及される
- AIツールは現在、最上位コーダーにはそれほど有用ではなく、まったくコーディングを知らない人にもあまり有用ではなく、中間レベルのコーダーに特に有用な 逆U字型 の効果があると説明される
- 自動運転の段階やチェスの事例を通じて、一部の作業は人間と機械の協業区間を経て完全自動化へ移行しうると説明される
- 電気という汎用技術(GPT)の事例も言及される
- 初期の工場では蒸気機関を外し、同じ場所に大きな電動モーターを入れたが、生産性向上は大きくなかった
- 約30年後に工場配置と生産方式が変わり、中央動力ではなく設備ごとの電動モーターを使うunit driveが広がって、生産性が大きく向上した
- AIでも、技術そのものだけでなく、組織イノベーションと人的資本の補完が大きな価値を生みうるという議論へ続く
1件のコメント
Hacker News の意見
Google が生成AIで OpenAI に後れを取った理由を「Google は勝つことよりもワークライフバランス、早く退勤すること、在宅勤務を重視していた」と説明したのは、ものすごい自己認識の欠如に見える
リーダーシップの問題、政治、慢心、官僚主義はすべて脇に置いて、在宅勤務をする社員のせいにしているようなもの
Google にただ楽に過ごしている人がいないという意味ではないが、リーダーシップの問題に比べれば、それは問題の一部にすぎない
Google はすでに複数の戦線で押されていた。Dart は Web で TypeScript に負け、Angular は React に負け、TensorFlow は PyTorch に押されつつあるように見え、Google は興味を失って JAX や Keras ラッパーの開発により注力しているようだ
個人的には Flutter も React Native や Kotlin Compose Multiplatform に負けそうだと思うし、詳しくは GitHub の統計を見ればいい
一方で Meta はオープンソースの Llama コミュニティに火をつけた。この状況で、サードパーティ開発者が Google のプロジェクト終了履歴を考えると、Gemmini や Gemma に賭けるのは難しいし、Google が長期的に本気で投資したプロジェクトは Chrome と Android くらいだった
https://trends.google.com/trends/explore?date=today%205-y&q=...
在宅勤務が原因かどうかはともかく、文の後半は正しいと思う。スタートアップと違って、Google の個々のメンバーには勝とうとする炎や推進力がほとんどない
若いうちに Google に入ると、その炎はあっという間に消えるだろう。「在宅」勤務は、誰も気にしていないという態度が表れる一つの形にすぎない
もちろんその態度は個々の貢献者だけにあるわけではなく、リーダーシップにも明らかにあり、もしかするとさらに深刻かもしれない
こういう人たちが世界の権力を握っていることを思い出すと、かなり怖くなることがある。自分とは共通点がほとんどない人たちだからだ
2011年6月、Assange が Norfolk の Ellingham Hall で自宅軟禁中だったとき、Schmidt と「Hillary Clinton の元上級顧問を含む米国務省出身の一行」が数時間訪問し、Wikileaks 創設者と「衝突」した
Schmidt にとって解放とは米国の外交政策目標と一体であり、非西側諸国を米国企業と市場に接続する形で進められる、という内容だ
https://www.theguardian.com/books/2014/apr/03/julian-assange...
質問を受け始める部分の前まで、だいたい書き起こしの半分弱を読んだが、目についた引用がいくつかある
「傲慢ではなく、望んだことを実際にやってくれて、大金を払う必要もなく、無限に供給されるプログラマーを想像してみてほしい。それは今後1〜2年以内にすべて可能になる」
「Google は勝つことよりもワークライフバランス、早く退勤すること、在宅勤務を重視していた」
「皆さんの生涯のうちに、米国と中国の知識覇権競争が大きな戦いになるだろう」
「戦争について知っておくべきことの一つは、攻撃が常に有利だという点だ。防御システムはいつでも圧倒できるからだ。だから国家防衛戦略としては、必要なときに使える非常に強い攻撃能力を持つほうがよい」
「私や他の人たちが作るシステムはそれを行うだろう。システムの動作方式のために、私は今や認可された武器商人、コンピュータ科学者、実業家、そして武器商人になった。これは進化なのか？分からない。皆さんには勧めない」
「Marjorie Taylor Greene を知っている人がいるなら、連絡先から削除することを勧めたい。重要な民主主義を救うための数十億ドルの支援を、たった一人が妨げているからだ」
大規模言語モデルやエージェントが望みどおりに動作するには、何を望んでいるのかを正確に仕様化できなければならないが、それ自体が難しい問題だ
そしてそれを正確に仕様化できるなら、その人こそがプログラマーだ
ソフトウェア開発のパラダイムが変わらないという意味ではないが、「より良い Google Ads システムを作ってくれ」のようなことがすぐ可能になる見込みは非常に低そうだ。エージェントが結果を出し、それを何らかの解に向けて反復改善する形なら可能かもしれない
攻撃側は防御側より大規模でなければならず、成功したとしてもはるかに多くの死傷者を覚悟することになる
米国のエリート層から出てくる戦争のような反中感情が、どこから来ているのかを理解したい
中国が直接的な経済的脅威であることは明らか
中国がソ連とは別次元の哲学的脅威であることも理解できる。ソ連の時代は、自由は全体主義よりも多くの富を生み出すという論理であり、米国が勝った
中国の問題は、その論理に勝つのがはるかに難しい点にある。中国は経済的にある程度うまくやっており、全体主義的統制も放棄していない。彼らの論理は、ソ連は中央計画経済だったが、われわれには市場の力と中国文化がある、というもの
しかしこれは戦場で勝つべき問題ではない。自由民主主義社会であるなら、自由民主主義をさらに強化すべきだ。富を生み、その富で全市民の生活水準を引き上げるべきだ。つまり、自由の方が優れていると信じるなら、私たちがユートピアに住んでいることが痛いほど明白になるようにしなければならない
そうであれば富裕税も必要で、インフラと教育への支出も増やすべきであり、富を分かち合い、より良いものを目指すよう自分たちを教えなければならない
より大きな銃を持つだけでは答えにならない
中国政府は電気自動車、太陽光、バッテリー技術、鉄鋼、半導体のような主要市場を明確に狙っており、中国国内で消費できる量をはるかに超えて生産している
その結果、中国は中国以外のバッテリーや太陽光パネルメーカーを市場から押し出すことになる
中国製EVが米国で広く売られるようになれば、西側メーカー製EVの半額にも満たない価格になり、EV市場を支配するだろう。中国企業が米国のEV市場を所有し、米国ユーザーのデータがすべて中国のサーバーに戻る未来を米国政府は望んでおらず、中国政府を除くどの政府も望むべきではない
米国や他の地域でのフェンタニル流行もある。これはかなりの部分、中国の化学メーカーがメキシコに化学物質を売り、その薬物が米国へ密輸されることで起きている。責任を負うべき主体は多いが、米国は長年、中国に対してこれら化学物質の海外販売禁止を求めてきたものの、合意には至っていない。中国はこの問題が米国にとって重要であることを知っており、主要な貿易問題として利用している
「自由民主主義の強化」が、いま中国との関係でここまで至らせたやり方だ。中国は自由民主主義には反応しない。力、貿易禁輸、関税にだけ反応する。Xiが終身独裁者になることを選んだことで、そう学んだのだ
米国企業は中国で事業をできないのに、中国企業は米国で自由に活動している
この不均衡が解消されるまで、企業幹部たちは中国への圧力を高めるために、自分たちが持つあらゆる手段を使うだろう。いまの問題の単純な真実はこれだ
米国の新聞記事が欧州の工学や科学の仕事を貶め、欧州の労働文化を見下すことが多かった
今でもここで誰かが何かを作ると「科学者たち」と呼ばれる一方、米国の別の人々は名前と大学名で呼ばれる。こうした内容はWikipediaにもある
実際にはPolhem PrizeとThulin Medalの受賞者であるHåkan Lansのような人物も、まるでパテント・トロールのように提示される
この流れは以前ほど目立たなくなったが、まだ続いている。それでも米国は自分たちを少しは落ち着かせることができるようにも見える
過去30年は、繁栄する経済は民主主義へ向かい、繁栄が戦争を防ぐという考え方に導かれていた
そこには、双方が善意で相互利益を追求するだろうという期待も付いていた
その後、それが事実ではないことが明らかになった。中国は抜け穴を探し、知的財産権の執行の欠如と政府主導の企業スパイ活動は、この関係が非対称で米国に不利であることを示した
Xiは前任者たちの漸進的な緩和の流れを断ち切り、権力を劇的に強化した。これは繁栄の維持がもはや必ずしも主な原動力ではなくなる中で、戦争のようなイデオロギーに基づく非合理的な決定のリスクを高める
台湾周辺での中国の軍事力増強に関する情報も、懸念すべき証拠だ。中国経済の急成長も減速している
SchmidtやMuskのような人は、自分たちが頂点にいられるなら、中国共産党式の体制でも完全に幸せだろう
彼らは中国を、自分たちが支配できる完全な自由市場と見ていたときは、投資することに何の問題もなかった。EUをあれほど嫌うのも、EUが時々彼らの企業を少し面倒にするからだ
「TikTokが禁止されたら、各自が大規模言語モデルにこう言えばいい。TikTokのコピーを作り、ユーザーと音楽を盗み、僕の好みを入れ、30秒以内にプログラムを作り、リリースしたあと1時間以内にバイラルにならなければ、同じようなやり方で別のものをやれ。それが命令だ。ブーム、ブーム、ブーム、ブーム」という発言は純粋な狂気だ
冗談のように聞こえる。こういう人たちの考えを聞けば聞くほど、彼らが持っている権力と富を享受する資格などまったくないと感じる。社会に価値あるものを何一つ貢献していない
「そんなに単純ならよいのですが！TikTokの支配力は、社会的慣性、法的契約、大規模インフラ、エンゲージメントのために微調整されたアルゴリズムが途方もなく絡み合った結果です。それを複製するのは、著作権付きコンテンツやユーザーベースを含め、複雑な要素の多い大規模プロジェクトです」
「それでもTikTokに着想を得た何かを真剣に作りたいなら、特定コミュニティ向けのコンテンツキュレーションや、ファーリーまたは[REDACTED]コミュニティに合う独自機能のように、自分の関心に合った特定のニッチや機能に集中するところから始められます。ユーザーを『盗む』ことはできませんが、TikTokでは見つからないものを提供して、熱心なユーザーベースを作ることはできます。ただし正確なモデルをコピーしようとするなら、法的な厄介事を覚悟すべきです」
「こういう方向性に興味はありますか？」
だからといって彼の公開発言が事実であるべきだという意味ではない。本人も知らないはずはないので、誇張しているのかもしれない
しかしTikTokの機能が禁止推進の理由ではない。問題は外国の敵対国が支配している点だ
実際、現在待機中なのも禁止ではなく、非敵対国の主体へ強制売却させることだ
本当に驚くべき本音が露呈した瞬間だ。この人から出てくる戦争扇動は狂っているし、こういう人たちがなぜわざわざ「民主主義を心配している」と言うのか、今でも理解できない。明らかな嘘に見える
彼は中国が「失われた」国であるかのように語るが、それは西側が韓国、日本、台湾などにしてきたように中国をコントロールできなかったというだけだ
野蛮さと帝国主義を「より大きな善」のための手段として正当化する人たちが嫌いだ。完全に「白人の責務」を思い起こさせる
中国が全体主義国家だから破壊されるべきだという話を見ると、キリスト教の十字軍を思い出して興味深い
現実的には、中国人の大多数は経済がうまく回ってさえいれば民主主義にあまり関心がない
そのため権威主義はアプリオリに敵になる
今このコマンドで動画をダウンロードできる
yt-dlp https://x.com/quasa0/status/1823933017217482883yt-dlpはGitHubからインストールできる
https://github.com/yt-dlp/yt-dlp?tab=readme-ov-file#installa...
webarchiveによると元の動画は8月13日に投稿され、講演は2024年4月9日に行われた
https://f-droid.org/packages/com.junkfood.seal/
Linuxなら、パッケージマネージャーで提供されているものでだいたい十分なはずだ
ただしプロジェクトのドキュメントには「標準ffmpeg」に関連する問題があると書かれており、そのため追加パッチを適用した独自のffmpegビルドを作っている
https://github.com/yt-dlp/yt-dlp#dependencies
https://github.com/yt-dlp/FFmpeg-Builds#ffmpeg-static-auto-b...
https://github.com/yt-dlp/FFmpeg-Builds#patches-applied
Schmidtが在宅勤務、AI、その他さまざまな話題についてここまで露骨に語っても、強い反発を受けないと思っていたことは、驚くほど現実感覚がないように見える
この件で多くの人からの評判を落としただろうし、もともとの評判はかなり良かった
本人もそれを悟ったからこそ、YouTubeから講演を取り下げようとして、公式に謝罪もしたのだ
当然ながらこれは彼の本心であり、あまりにも透けて見えてしまっていて、どんな謝罪でも修復できない。だが普通、こういう人たちは自分の考えを隠すのが非常にうまい
自分の立場が論争を呼ばないと信じていたようだが、会議室とカントリークラブであまりにも多くの時間を過ごしてきた匂いがする
完全リモートで働く者として、この過度に単純化された発言には不快感を覚える
私は会社で最上位の貢献者の一人で、公式にも認められている
また、一人で子どもを育てる親として、ワークライフバランスは私にとって最も重要だ
彼が見落としているのは、考慮する従業員や人間の範囲を限定すると、自分の基準に合わない最高の人材を切り捨てることになるという点だ
Business Insiderに送ったメールで、Schmidtの広報担当者は「EricはGoogleとその勤務時間について誤った発言をしており、その誤りを後悔している」と書いた
https://www.businessinsider.com/google-ceo-eric-schmidt-crit...
Schmidtにも自分の見解を持つ権利はあるが、彼が実際に仕事を成し遂げる現場に関わらなくなってからは長い。また、友人のElonとつるむうちに、その物語を頭の中に取り込んでしまったようにも見える
「平均的に」在宅勤務がどのようなものかを語るのも難しい。私のキャリアでは、「平均」が実際に何を意味し、どんな姿をしているのかを容赦なく学ばされた。ネタバレすると、平均的な人間の行動は、私が予想していたよりも驚くほど、時には衝撃的なほど低いことが多い
それでもGoogle、ベイエリア、その他の技術ハブには、その地域で生き残り成功するための自然な競争があるため、少なくとも少しからかなりまで平均を上回る人が多い
要するに、個人的に受け取らないこと。どんなルールにも例外はある。これまで通り続ければいい
彼は「Googleは勝つことよりも、人々が仕事以外の生活を持てるようにすることを重視した」と言うこともできただろうし、私は同じように解釈したはずだ。雇用主のために過度に犠牲になるのは愚か者だけがすることだからだ
彼が一般論としてそれが悪いと言っているわけではないと思う。会社の目標が勝つことなら、非常に賢いが、あまりにも愚かで傲慢で、画面と銀行口座の外にある人生という概念を持たず、求められたことは何でもする人々に鞭を振るわなければならない、という意味だ
子どもを育てられること自体を誇りに思うべきだし、会社のために必要な分よりほんの少し多く差し出すだけで済ませようとしている点は、さらに誇りに思っていい。もっと一生懸命働く必要があればそうしただろうが、Valleyのソシオパスたちが南アフリカ出身の別のソシオパスたちに見せびらかすために、自発的に2倍を超える残業をする必要はない
そういう架空の人々は、友人と正気を約束された名声とストックオプションに交換してしまったので、私の周りにはいない。誰が気にするのか、ただのテック業界の仕事にすぎない
Ericは、もうすぐAIでTikTokのクローンアプリを自動生成し、そのうち1つが当たるまでApp Storeに繰り返し出せるようになる、と言っている
たとえ近いうちに可能になるとしても、これで自動生成されたゴミアプリによってApp Storeが即座に壊れ、ユーザーが離れるか無視する結果にならない方法はあるのだろうか？
数秒で自動生成されたアプリが、どんなシナリオで次の超巨大テック企業になり、巨額の利益を稼ぐのか分からない
アプリがすべてゴミでも、人々は既存のクリエイターについていき、新しいクリエイターはすでに確立された観客についていく
既存サービスのクローンは、より良い収益配分のような外部向けのマーケティング上のフックがなければ、成功の可能性はほとんどなさそうだ。残りは現在の他の低努力アプリと同じように無視されるだろう
月10ドル以上のサブスクを取らないと何の機能も提供しないアプリが多く、人々はすでに無視している
自分で試せばいい。小さなアプリがうまく処理できそうな作業を1つ思い浮かべてから、満足できて、要求する金額に見合う価値のあるアプリを探してみるといい。見つからないはずだ
ブラックハットにとって美しい夜明けが訪れそうだ
これはリークではない。公開でYouTubeに上がっていて、そこで見た
おすすめフィードの1本目か2本目の動画だった
「Stanford、この講演を上げてくれてありがとう」というコメントも残したし、Stanfordがハートを押してYouTubeコメントの上部に固定した: https://i.imgur.com/LSi6mqN.png
技術的なレベルでは良い講演だった。私の推測では、彼が現代のGoogleの在宅勤務に関する企業文化を少し批判したことで問題になったのだと思う