の進行状況を注意深く追跡している場合は、 AIを開くSam Altman が経営する会社で、ニューラル ネットワークを使ってオリジナルのテキストを書き、オリジナルの画像を驚くほど簡単かつ迅速に作成できるようになりました。
一方、会社の進歩と、他のいわゆる「ジェネレーティブ」AI 企業が突然獲得している牽引力の増加に漠然としか注意を払っておらず、その理由をよりよく理解したい場合は、このインタビューが役に立つかもしれません。 James Currier、5 回の創業者であり、現在はベンチャー投資家であり、会社を共同設立しました。 NFX 5 年前、彼のシリアル ファウンダーの友人数人と。
Currier 氏は、進捗状況を綿密に追跡する人々のグループに分類されます。NFX は、彼が説明するように、「ジェネレーティブ テクノロジー」に関連する多数の投資を行っており、毎月チームの注目を集めています。 実際、Currier 氏は、AI に関するこの新しいしわについての話題は誇大広告ではなく、より広範なスタートアップの世界が、久しぶりに非常に大きなチャンスに突然直面していることを認識しているとは考えていません。 「14 年ごとに、こうしたカンブリア紀の爆発が起こります。 インターネットと’94の周りに1つありました。 2008 年に携帯電話関連で 1 件ありましたが、2022 年にもう 1 件あります。」
振り返ってみると、この編集者はもっと良い質問をしたかったのですが、私もここで学んでいます。 チャット フォローからの抜粋、長さを編集したもの。 私たちの長い会話を聞くことができます ここ.
TC: ジェネレーティブ AI については、それがどれほど新しいものなのか、最新のバズワードになっただけなのかなど、多くの混乱があります。
JC: 一般的に AI の世界に起こったことは、何かの真実を特定するのに役立つ決定論的 AI を手に入れることができるという感覚があったことだと思います。 例えば、それは製造ラインの破片ですか？ それは開催するのに適切な会議ですか？ 人間が何かを判断するのと同じように、AI を使用して何かを判断しているところです。 これは、過去 10 年から 15 年間の AI の大部分です。
AI の他のアルゴリズムのセットは、これらの拡散アルゴリズムであり、コンテンツの巨大なコーパスを見て、そこから何か新しいものを生成することを目的としており、「ここに 10,000 の例があります。 似たような10,001番目の例を作成できますか?」
それらは、約1年半前まで、かなり壊れやすく、かなりもろいものでした. [Now] アルゴリズムが改善されました。 しかし、もっと重要なことは、私たちが見てきたコンテンツのコーパスが大きくなったのは、単に処理能力が向上したからです。 何が起こったかというと、これらのアルゴリズムはムーアの法則に乗っています — [with vastly improved] ストレージ、帯域幅、計算速度 – そして突然、人間が生産するものと非常によく似たものを生産できるようになりました. これは、それが書くテキストの額面価値と、それが描く絵の額面価値が、人間が行うことと非常に似ていることを意味します。 そして、それはすべて過去2年間に行われました。 ですから、これは新しいアイデアではありませんが、新たにその限界に達しています。 だからこそ、誰もがこれを見て「うわー、これは魔法だ」と言うのです。
では、ゲームを突然変えたのは計算能力であり、以前は欠落していた技術インフラストラクチャの一部ではなかったのでしょうか?
それは突然変化したのではなく、私たちの世代の質が私たちにとって意味のあるポイントに到達するまで、徐々に変化しただけです. したがって、答えは一般的にいいえです。アルゴリズムは非常に似ています。 これらの拡散アルゴリズムでは、多少改善されています。 しかし、実際には、それは処理能力に関するものです。 それから、2年ほど前に、 [powerful language model] オンプレミス型の計算である GPT が登場し、次に GPT3 が登場しました。 [the AI company Open AI] するだろう [the calculation] クラウドであなたのために。 データ モデルが非常に大きかったため、独自のサーバーで実行する必要がありました。 あなたはそれをする余裕がありません [on your own]. そしてその時点で、物事は本当に急上昇しました。
私たちは、 会社 「AI Dungeon」を含む AI ベースのジェネレーティブ ゲームを行っており、GPT-3 のすべての計算の大部分は、ある時点で「AI Dungeon」を介して行われたと思います。
では、「AI ダンジョン」は、他のゲーム メーカーよりも小規模なチームを必要とするのでしょうか?
それは絶対に大きな利点の 1 つです。 すべてのデータを格納するために多額の費用を費やす必要はありません。少人数のグループで、すべてがそれを利用する数十のゲーム体験を生み出すことができます。 [In fact] ジェネレーティブ AI を古いゲームに追加して、ノンプレイヤー キャラクターが実際に現在よりも面白いことを言うことができるようにするという考えです。 、既存のゲームに AI を追加することに対して。
では、大きな変化は品質にあるのでしょうか。 このテクノロジーは、ある時点で横ばいになるのでしょうか?
いいえ、常に段階的に改善されます。 増分の差は、すでにかなり良くなっているので、時間の経過とともに小さくなるというだけです。
しかし、もう 1 つの大きな変化は、Open AI が実際にはオープンではなかったことです。 彼らはこの驚くべきものを生み出しましたが、それは公開されておらず、非常に高価でした. そこで、Stability AI や他の人々のようにグループが集まり、「これのオープン ソース バージョンを作ろう」と言いました。 そしてその時点で、コストはわずか 2 ～ 3 か月で 100 分の 1 に減少しました。
これらは Open AI の派生物ではありません。
この生成技術はすべて、Open AI GPT-3 モデルだけで構築されるわけではありません。 それはちょうど最初のものでした。 オープンソース コミュニティは現在、彼らの仕事の多くを複製しており、品質に関してはおそらく 8 か月、6 か月遅れています。 しかし、それはそこに着くつもりです。 また、オープン ソース バージョンはオープン AI の 3 分の 1、5 分の 1、または 20 分の 1 のコストであるため、価格競争が激しくなり、オープン AI と競合するこれらのモデルが急増することになります。 . 最終的には、おそらく 5 つ、6 つ、8 つ、あるいは 100 個になるでしょう。
その上に独自の AI モデルが構築されます。 つまり、詩の作成を実際に検討する AI モデルや、犬や犬の毛の視覚的イメージの作成方法を実際に検討する AI モデル、または販売メールの作成に特化した AI モデルがあるかもしれません。 これらの特殊な AI モデルのレイヤー全体を用意し、それを目的に合わせて構築します。 その上に、すべてのジェネレーティブ テクノロジーがあります。それは、どのようにして人々に製品を使ってもらうかということです。 どのようにして人々に製品の代金を支払ってもらうのですか? どうやって人々にサインインしてもらうのですか? 人々にそれを共有してもらうにはどうすればよいですか？ ネットワーク効果をどのように作成しますか?
誰がここでお金を稼ぎますか？
配布とネットワーク効果の後に人々が行くアプリケーション層は、あなたがお金を稼ぐ場所です.
このテクノロジーを自社のネットワークに組み込むことができる大企業はどうでしょうか。 そのアドバンテージを持たない会社がどこからともなく出てきてお金を稼ぐのは非常に難しいのではないでしょうか?
あなたが探しているのは、YouTube がそれをモデルに統合できた Twitch のようなものだと思いますが、そうではありませんでした。 Twitch は新しいプラットフォームを作成し、投資家や創業者にとって価値のある文化と価値の新しい部分を作成しましたが、それは困難ではありました。 ですから、このテクノロジーを利用して優位性を与えようとする偉大な創業者が生まれるでしょう。 そして、それは市場に継ぎ目を作るでしょう。 そして、大企業が他のことをしている間、彼らは数十億ドル規模の企業を構築することができます.
ニューヨークタイムズは、 ピース 最近、それぞれの分野で使用しているジェネレーティブ AI アプリは、より幅広いツールボックスのツールであると述べた少数のクリエイティブを特集しています。 ここの人々は素朴ですか？ 彼らはこの技術に取って代わられる危険にさらされていますか? おっしゃる通り、「AIダンジョン」のチームは少人数です。 それは会社にとっては良いことですが、別の方法でゲームに取り組んでいた開発者にとっては潜在的に悪いことです.
ほとんどのテクノロジーには、人々が持っているある種の不快感があると思います [for example] ロボットが自動車工場の仕事に取って代わります。 インターネットが登場したとき、ダイレクト メールを行っていた多くの人々は、企業が紙ベースの広告サービスを使用せずにダイレクト メールを販売できるようになることに脅威を感じていました。 しかし [after] 彼らはデジタル マーケティングや電子メールによるデジタル コミュニケーションを採用し、おそらくキャリアの中で大きな飛躍を遂げ、生産性が向上し、スピードと効率が向上しました。 オンラインのクレジットカードでも同じことが起こりました。 たぶん 2002 年になるまで、私たちはクレジット カードをオンラインにすることに抵抗を感じていました。 [this wave in] 2000 年から 2003 年はより良い成績を収めました。
今何が起こっているのかと思います。 2 倍、3 倍、または 5 倍の生産性向上を実現するためにこれらのツールを前向きに考えて採用しているライター、デザイナー、アーキテクトは、信じられないほどうまくいくでしょう。 今後 10 年間で全世界の生産性が向上すると思います。 これは、90% の人々にとって、より多くのことを行い、より多くの存在になり、より多くを作り、より多くつながるための大きなチャンスです。
NFX のサイトには、さらに多くの情報があります。 ジェネレーティブ AI ところで、これは読む価値があります。 ここで見つけることができます。