「AIはメディアである」――Claude Fableに社長を任せた平野友康と、AIの歴史と仕組みを読み直す

Fable、お前もしかしてすごくない？って言って、「ちょっともうちょっと詳しく教えてください」って。もう敬語ですよ、僕。それで、結論としては全社員、平野よりFableの方が社長っぽいっていうことで。それで「お前らの会社、ちょっと俺、社長やることになって、平野は会長になったから」って言って。「一応、俺を止められる権限を持ってるのは会長や」って言って。「エンジニア、お前はこうだ」で、こうだこうだと言い出して。

ちょっと時計をですね。そのAIって我々ずっと言ってますけど、何なんだっていう、その摩訶不思議なね。基本ですよね。その基本のところを第1回では、ちょっと平野さんの力も借りながら。

私たち、車に乗る時って、私もこの話をするんですけど、今、ものすごい見たことのないスーパーカー、もしくは見たことのない乗り物が現れたって言った時に、「それは面白い」って言って乗り込んでスピード出し始めてる人と、遠くで見ながら「何だ、あの乗り物は。きっと危ないに違いない」っていう、この対比があるような気がして。私たち、これ利用しなきゃいけないという新しい乗り物、乗り物と言いますか、もの。

ただ、そこには私たちが、ちゃんと車に乗ってる方、免許持ってらっしゃる方はやったように、ちゃんと座学もやり、そしてちゃんと先生がついて、道交法も勉強したでしょうし。エンジンの中、確かに分からない人もいるかもしれませんけど、大ざっぱに大体、エンジンってこうなってるんだろうな。だって、トラブルが起こった時に何にも分からないじゃ困るんじゃないですか。いろんなことをちゃんと学んだはずなんですよね。

何よりも、それでどこ行くの？ 一体どこに行きたいの？ もちろん車に乗ってるからこそ、「あんなとこにも行けそうだね」っていうこともあるかもしれませんが、どこにそもそも行きたいのとか、様々なことを私たちは、車っていうものを便利に使うために学んだはずなんですけど。平野さん、AIって誰も教えてくれなかったんですよ。

ああ、それはそうですね。1回目は、じゃあそれをはっきりさせますか。そう、そう、そう。後半。

そんなこと思っていたら、去年かな、『イミテーション・ゲーム』っていう、ベネディクト・カンバーバッチが。ドクター・ストレンジがね。別の映画ですけども、カンバーバッチが主演の、アラン・チューリングという第二次世界大戦の頃のイギリスで活躍をした天才数学者で。その当時、ドイツ軍がエニグマという暗号機で通信をしてたんですね。

暗号機でその通信を暗号化してて、その解読っていうのが事実上、当時不可能だと言われてたんですが、彼がAI、AIと彼は呼んでいなかったのかもしれませんが、機械に機械を解かせるってことを初めてトライしたということで。その時にチューリングマショーンというのが、1936、このアラン・チューリングという人物が、その数学者がですね、出したと。

当時の映画を見て、皆さんも映画を見てくださると分かるんですけども、とんでもないマショーンなんですよね。とてつもない工場みたい。でかいどころではないですね。建物です。ですよね。

ただし、その当時っていうのは、そもそも人工知能という名前もなかったんだと思うんですけども、記号で論理を扱うというのかな。その記号にしていかなきゃいけない、人間がね。だから記号にするのがとっても大変だったの。

私たちは今、自然言語でChatGPTに「こんな悩みがあるんだけど、どう？」って、人間の言語で語りかけてますが、そもそもその当時の機械が理解をする記号に、記号化してあげなきゃいけないってことで、大変だったと。

そういう意味では、1956年に人工知能という名前が生まれて、その後は冬の時代って書いてありますけども、その記号化するのがえらい大変だった。やっと80年代ぐらいになって、今度、専門知識をルール化して記号化していくってことをやろうとするわけですけれども、その知識をこう練っていくっていう作業も、インターネットがやっと出るか出ないかっていう、研究者レベルでは使われてたようなレベルですので、なかなかそれは難しかった。

登場し、プラットフォームが整ってきて、機械が学習ということが可能になったのが、2012年ぐらいだ。もう本当にこれはつい最近なんですよね。2022年ぐらいになって、やっと生成AIという言葉が皆さんのお手元に届いたというか、AIの民主化が起こったみたいなことだと思うんですけども、裏側で見ていくと、走ってましたね。

当時は、Bっていうのはビジネスで、Pっていうのは一般の方々、PeopleでもPeerでもいいんですけども、ある情報を持っているBが、情報を持ってないPに対して情報を一方的に届けるというのがWeb 1.0の世界でしたよね。

Web 2.0の世界に入ると、プラットフォーマーっていう人たちが出てきて、例えばFacebookとかYouTubeとか、そういうプラットフォームが間に挟まって、PとPのやり取りをサポートするみたいなことが起こってきて。この世界、いよいよブロックチェーン等々の様々な技術が後ろで走り始めて、Web 3.0の世界。こういうプラットフォームも先ほどのAIの進化を手伝ってきたんじゃないかなって、すごく思うんですけどね。

この辺りのAIとのお付き合いっていうかな。どんな感じで平野さんはお付き合い？ お付き合いというか、仕事へのインパクトという意味では？

仕事へのインパクトですか？ 今の生成AIの流れで言うと、3年ぐらい前にChatGPTが2.5かな、が出た日から今日まで、僕は生成AIの話しかしてないんですよ。

あ、そうなんだ。

生成AIの専門家というと偉そうですけど、になったので、もうこの3、4年、起きてる間中ずっと生成AIの話ですよね。その前はインターネットで、僕、坂本龍一さんのインターネットライブやったりとか、自分もインターネットのメディア作ったりとかっていうのをやってきたんですけれども、AIはもう、最終兵器と言うとあれだけど、最終形ですよね。メディアとしては。作っちゃうんで。

そうですよね。いつ頃からって考えると、それこそChatGPTの名前を聞き出したの、2023年ぐらいの世界なんですかね。急に、今となってはチャッピーってみんな呼んでるぐらいに、もう使い始めてきてる。その前に少しずつ基盤ができてって、ちょうど2017年ぐらいに、いわゆるトランスフォーマーっていう言葉が出てきたんですよね。

このChatGPTの3文字、Generative Pre-trained Transformerなんですけど、その時にGoogleから『Attention Is All You Need』。今までは1つ1つの単語とか記号っていうものを細かく計算処理をしていたのが、がばっと処理できるようになったっていう、非常にばくっとした説明をするんですけども、それがトランスフォーマー。

これが出てきたことによって、今までは1個ずつ、1個ずつ処理していたものが、比較的大きな文脈を処理できるみたいなことができるようになってきたのがトランスフォーマーで、これが起きてきてるのが2017年って書いてあるんですよね。

gmail.comですからね、全員。Googleのね。

これ、皆さんもインターネットで見れる論文なんですけど、これがきっかけになって、どんとAIの性能が伸びてって、私たちの生活にぐっと入ってきたのが2020年ぐらいなんですよね。当初、何者なんだっていう感じで、ほとんどの人は見てたと思うんですけどね。

そうですね。これもよく覚えてます。NVIDIA、ゲーム会社みたいな感じのNVIDIAが出しているグラフィックボードを買って挿すと、色々できるんだよねって言ってた頃。

そうですか。

だから、これはいわゆるギークと呼ばれるような、オタクですよね。技術オタクの中ではマショーンを作って、自作パソコンで走らせて、こういう論文で色々やって、「未来かもしれんな」って言ってた頃。僕もその現場にはいました。でも本当に、つい最近なんですよね。

この頃は「絵が描けるってすごいよね」とか、「山って言うと山描けたんだよ」とかって言ってたんですよね。今だともうあれじゃないですか。「私の何々を書いてください」とかね、みんなチャッピーでやってるけれど。

私、このChatGPTが出てきて会話ができるようになった時の衝撃っていうのが、まず1つ大きかったのと、海外の知らない町に行った時に、このスマートフォンで道を見せながら歩いて、「このカテドラル、この聖堂、歴史を教えてよ」って言うと、「これは16何年に、誰々、ルイなんとかなんとかがここに来て、宣教師のなんとかと出会って作ったものなんだよ」と。「そのカテドラルの下の方に行くと文字が書いてあるから見てごらん」って、一緒にずっと旅をするんですよね。ものすごく便利な一方で、いろんな意味で怖くなりましたね。

せっかくなので、このシリーズではなるべくAIの本質的なところも、難しくなくみんなで共有できたらいいなと思ってるんですけれども。それで言うと、今のお話っていうのは、一昔前だったら、その旅行アプリを人間が開発しなくちゃいけなかったわけですよね。

そうですね。

なんとなくチャッピーとかいろんなAIって、聞いたら答えてくれる、便利っていうふうに今、ショーンさんも言ったわけですけれども。それは一体どういうことなのかっていうのを、インターネットからAIメディアに変わっていくんですけれども、インターネットもメディアなんですよね。実は全てメディアなんですよ、この技術っていうのは。

電話がありました。遠く離れてて話せます。これ、メディアですよね。その前はラジオですよね。まずはドイツの国民ラジオとかがマスメディアの始まりなんですけれども、全国民が1つの情報を同じく聞くことができると。もっと遡ると聖書で、印刷革命ですよね。

みんな読めるって。それまで同じもの読めなかったので、みんな好き勝手に言ってたわけですけれども、1つのものが複数に渡るっていう、これがまずメディアの最初なんですよ。それでラジオ、テレビと来て、今度インターネットってなったわけですよね。でも何が決定的に違うかと言うと、今までのメディアっていうのは人間が作ってたんです。

でも、ラジオの次に出たテレビは、音声に映像をつけたので、実はメディアというのは、テクノロジーメディアというのは、前のメディアを内包して新しいものが足されるんですね。なので、音声だけだったラジオに映像をつけたら、ラジオを内包したんですよ。今度はインターネットはYouTubeとかでテレビまで内蔵しちゃったわけじゃないですか。

じゃあAIメディアっていうのは何を内包したのかって言うと、メディアを作ることなんです。だからジェネラティブメディアなんですね。ジェネラティブAIなんですけれども。

そっか。生成するのは何も文章とか画像とかコーディングとかだけではなくて、メディアそのものを作っていってるってことか。

そうです。作ること自体を内包したメディアがAIメディアなんですよ。なので我々は今、そのAIメディアを使って、旅行でそういうふうに色々ガイドしてもらったりとか、あるいはうちだったら、さっき言ったように会社運営を頼むっていうふうなことなんですよね。

メディアってそもそもミディアムなので、仲介者じゃないですか。何かと何かを仲介してるものじゃないですか。そういう意味ではラジオもテレビも、向こう側にある、つまりこちら側というのは情報を受信する側。情報を受信する側が持っていない何かを持っている情報発信者側とつなぐもの、媒介するもの、仲介、媒介物だったものがメディアなわけじゃないですか。

それで言うと感じるのは、このAIっていうのは、人と人や今までのネットワークとか、情報を持ってる人、持ってないっていうよりも、知識、情報、おっしゃったように今までの全てと人間を仲介してるものに近いですね。

そうですね。だから、とんでもないメディアが出来上がっちゃったわけですよね。だから思考エンジンなんですよね。AIは考える。みんなAIは考えるところまではイメージできてたと思うんですけれども、AIは考える。なぜ考えるんだって言ったら、それはコンテンツをジェネレートしていくメディアだから、当然、考えて作るっていうものが内包されたんですよっていうことなんですよね。メディアとしては。

本質的なところをどんどん続いていくと、これメディア論とかになるわけですけれども、マクルーハンっていう学者のおじさんとかは、人間は全てメディアだみたいなことを言ってるわけですよね。DNAを運んでるので生命はメディアだし、今話してるこの言語もメディアなんですよね。

ちょっとアカデミックに言うと、インターフェースですよね。接点は全てメディアであるっていうと、僕らは何かをやり取りして生きてるので、僕らの社会、僕らの個体、全てがメディアなんですよね。

そうすると、メディアを介したこちら側と向こう側の世界で言うと、こちら側は持ってない何かを向こう側が持っている。あるいはこちら側がつながりたい人が向こう側にいるって、同じことかもしれませんが、さっきのプラットフォームのあり方で言うとそうかもしれないけど、今回すさまじいのは、向こう側を人間が作ってないってことでしょう。

そうです。学習させちゃったんですよ。だから事前学習済みなわけですよね。

そうか、そうか。学習した何か、学習したデータベースって言ったらいいのかな。

もう脳みそぐらいになっちゃいましたよね、これ。だから僕がよく言うのは、全人類のあらゆるインターネットにあったりとか、学習できるものは全部学習しちゃった脳みそみたいなものが、GPTだったりとか、Fableだったりとか、Geminiだったりとかするっていうことですよね。ソフトウェアだとコンパイルするみたいな言い方するわけですけど、トレーニングですよね。

だから一応、何でも知ってるよと。でもここ、よければ見てる方、覚えといていただきたいのは、何でも知ってるって何にも知らないと同じなんですよね。だから質問をすると答えてくれる。つまり奴らは、ふざけて奴らって言いますけど、奴らは何でも知ってるんですけど、こっちがつつかない限り返事はしてこないわけですよね。

そうすると、ふわっと「ご機嫌いかが？」って言うと、広すぎるので「いいですよ」しか返してこないわけですよ。ところが質問が良いと、例えば「テレポート株式会社の平野と言います。実は今こういうふうな案件を持ってまして、こうこうこうで、こうなんですけれども」ってFableに言うと、頭いいから、ちゃんと説明すると「それはですね」って言って、べらべらべらべらって言ってくるわけですよね。

弁護士の先生への質問とかも同じですよね。「先生、なんとなく不安なんですけど」とか言うと、「何だよ」ってなるわけじゃないですか。でも「実は証拠が色々あって、ご相談したいことがあって、かくかくしかじかなんですけど」って言えば言うほど、ピンポイントですごく鋭いことを言ってくるわけじゃないですか。これは一体どういう行為かと言うと、単純に狭めてるんですね。

AIは何でも知ってるから何にも知らないと同じ状態なので、ちゃんと僕ら人間が「かくかくしかじかで、こうこうこうで、こういうことについて、こういう角度から、こういうふうな立場で教えてください」って言うと、どんどん狭まるわけですよ。そうすると、ぶわーっといっぱいある中から光を差すようなもんですよね。

でっかい懐中電灯でぼんって差すと、ぼわっとなるわけですよ。レーザーでぴって当てると、ぴって1点に絞るじゃないですか。それが、すげえ頭いいっていうことなんですね。

そうね。最近、その絞りがものすごく鋭くなってきた。

そうです。でも人間側が絞れるようにならないといけないっていうのが、おそらく今回のシリーズの一番の重要で、よければみんなでマスターしていきたいですよね。

そうですね。もう本当にいろんなことができてくるし、おっしゃる通り、当時はピンボケだったっていうのかな。

そう。なんとなく、ふわっとそれっぽいことを言ってくれるだけだった。ふわっとした回答、ふわっとした訳、ふわっとした翻訳でしたよね。

そうです。これが相当、キャリブレーションが合ってるとか、チューニング、メモリが合ってるっていうのかな。写真で言うと、ピントが合い、解像度が高いんで、拡大しても拡大してもボケてないっていう感じになってきましたよね。

だから仕事でも使えるんですよ。あらゆるもので使えるようになってきた。

これ、孫さんが言った仕組みで、このニューラルネットワークなんですけど、このニューラルネットワークの中のニューロン、いわゆる細胞の部分と、それをつなぐシナプスの部分が非常に膨大になってきた。

これ、中の隠れ層がいいんですよね、今ね。とんでもない層ができてくる。隠れ層も多けりゃ多い方がいいってわけでもないみたいですね。

そう。ただ私が一番最初、AIをこうやって、どうやって動いてるんだって思ったのは、回帰なのかなっていう、回帰分析してるのかなと。いわゆる本当にy=xで、分布を取って、一番近似線を取ってってなのかなと。いや、そうじゃないなと。もうちょっと複数の様々な要素が重み付けをされて、1つの回答を出してくるって。でもこれってずっと直線じゃないですか。

はい。永遠に直線じゃないですか。

分がばらけてる部分に関しては取り切れないということで、この活性化関数で非線形化するみたいなことがどんどん起きてきて、どんどん精度が上がってきて。おそらくここの層がとても賢くなってるってことと、この戻る、バックプロパゲーションとかね、その誤差の、誤差。

お、めちゃめちゃ詳しいですね、ショーンさん。

これ結構好きで、この中がどうなってるのかなと思って。これどうなってるのかなっていうものを、ずっと中を読み、車で言うと、なんでこの車動くのかなっていうのが。

立場逆みたいですよね。僕が懐中電灯とか言ってね。

それが、じゃあこの活性化関数は何だろうな、ReLUって何だろうなとか、色々調べてみたりするんですけども。やっぱり人間もここから自分で動き始めて、ルール化、パターンをすることによって、その精度をどんどん高めてきているということが、複雑な数理モデルによって実現できていると。

ニューラルネットワークという言葉だとか、活性化関数は知る必要ないかもしれないんですけど、その隠れ層とか出力層とかっていうのは、どこかで皆さんが聞くことだと思うんですよね。

これは、ショーンさんの車に例えてるのが秀逸ですよね。これエンジンとかクラッチの仕組みとか、そういう感じで話されてますね。車好きの人が車の話するのと同じ感じですよね。

そうですね。ぶっ壊れた時どうするのかなって思っちゃうけど、何が壊れていて、何がおかしかったからこの回答なのかなって。やっぱり車のボンネット開ける人と開けない人いると思うんですけど、意外と開ける。

開ける派なんですよね。もう開ける派ですよね、これね。

そう。そうしないと大丈夫かなって、ちょっと思っちゃうっていう。そんなことを思いながら、どんどんAIが進んできて。

ただ、もう1個の論点として、1つ、お勉強のシリーズって言ったらいいのが、これAI、AIって言うけど、AIってどこなの？ 何なの？って言うと、意外ともう概念としては非常に広くて。NVIDIAのジェンスン・フアンさんが言っていた。これ、人によってはこの層っていうのはもっとたくさんあるよって言う人もいるんですけど、ある人はもうAIって言うと電気の話だと。

スタートアップっていうのは、何を見てやってるかって言うと、儲かるかどうかみたいなところを見てるんですよね。非常にちっちゃい。例えばイーロン・マスクのSpaceXとかは、もう宇宙にデータセンター作って、地球上、今取り囲んでるわけですよ。何万基っていう。毎日のように打ち上げてるわけですよ、ロケット。

多分100年ぐらい離れてるんですよ、マスクと僕らっていうので。僕は日本の中では、昨日、今朝、社長業奪われたので、多分ショーンさんよりはもう5年ぐらい先を生きてるかもしれないですよね。

ネクスト。