AlexaがAIに大変身

Alexaはアップグレードの時期を迎えていましたが、ついに実現しました。今週、Amazonは年次メディアイベントを開催し、一連の新しいハードウェア、ソフトウェア、サービスを発表しました。Amazonは、スマートホーム事業のあらゆる野望を支える音声アシスタントであるAlexaに、特に注目を向けました。Amazonの研究者たちは、ChatGPT時代におけるAlexaの競争力強化を可能にする技術アップグレードを行いました。Alexaはより自然な話し方をし、ぎこちないやり取りを減らし、さらにはより感情的なニュアンスを込めた返答もできるようになりました。

今週のGadget Labでは、WIREDのシニアライター、ウィル・ナイトがゲスト出演し、Alexaが会話相手としてどのように機敏性を高めているのかについて語ります。ナイトはAmazonの幹部に、同社の機械知能化への取り組み、学習モデル、そして同社が生成型人工知能（GAI）をめぐる盛り上がりの波にどのように乗っているかについて話を聞きました。

Alexaの最新アップグレードに関するウィルのレポートをご覧ください。水曜日のメディアイベントでAmazonが発表したすべての情報をまとめた記事もご覧ください。

推奨事項

ウィルは、ChatGPTを自律エージェントに変えて、日常生活の退屈な部分をすべて管理するツール、Auto-GPTを推薦しています。マイクは、アリシア・ケネディ著『No Meat Required: The Cultural History and Culinary Future of Plant-Based Eating』を推薦しています。ローレンは、WIREDのポッドキャスト「Have a Nice Future Podcast」のエピソードを推薦しています。このエピソードでは、ジャーナリストのポール・タフがアメリカの大学と高等教育の未来について語っています。

ウィル・ナイトのTwitterアカウントは@willknightです。ローレン・グッドのTwitterアカウントは@LaurenGoodeです。マイケル・カロアのTwitterアカウントは@snackfightです。メインホットラインは@GadgetLabです。番組のプロデューサーはブーン・アシュワース（@booneashworth）です。テーマ曲はSolar Keysが担当しています。

聴き方

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トランスクリプト

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ローレン・グッド：マイク。

マイケル・カロル：ローレン。

ローレン・グッド：Alexa ガジェットを最後に使用したのはいつですか?

マイケル・カロレ：Sonos に関しては、2週間ほど前のことだと思います。

Lauren Goode : ああ、そうですね、古い Sonos Alexa 統合ですね。

マイケル・カロル： そうです。

ローレン・グッド：何を質問したんですか？

マイケル・カロル：お気に入りの NPR 局、KCRW を再生するように依頼しました。

ローレン・グッド：では、Alexa はどのように反応しましたか?

マイケル・カロル：まさに私が求めていたものが手に入ったので、ちょっと驚きました。

ローレン・グッド：へえ。Alexaが今、一般向けAIチャットに参加しているって言ったらどう思う？

マイケル・カロル：驚きはしませんが、これからスピーカーから幻覚が流れ始めるのだろうか、などたくさんの疑問が湧きます。

ローレン・グッド：申し訳ありません。ご質問の意味がわかりません。

マイケル・カロル：ああ、そうだね。

ローレン・グッド：でも、ちょっと考えさせて。

マイケル・ カロル：ああ、そうだね。

ローレン・グッド：このことについて話し合うべきです。

マイケル・カロル：やってみましょう。

[ガジェットラボのオープニングテーマが流れる]

ローレン・グッド：皆さん、こんにちは。ガジェットラボへようこそ。ローレン・グッドです。WIREDのシニアライターです。

マイケル・カロル：マイケル・カロルです。WIREDのシニアエディターです。

ローレン・グッド：今週は、マサチューセッツ州ケンブリッジからZoomでWIREDのシニアライター、ウィル・ナイトが参加しています。ウィル、ラボへようこそ。

ウィル・ナイト：こんにちは。また来てくれてありがとう。

ローレン・グッド：ウィル、まずはWIREDの最近の記事から引用させてください。AmazonでAI開発を率いるロヒット・プラサド氏が今週、あなたにこう言っていました。「Alexaにレッドソックスの調子はどう？と尋ねると、負けたばかりなのに、共感的な口調で返答します」。なるほど。まず、ウィル、これは今までで最もマサチューセッツらしい発言ですね。あなたがマサチューセッツ州の人々の土地で取材している私たちの巡回記者でいてくれて嬉しいです。そして、Alexaの大幅な刷新をほぼ要約しています。それでは、今週初めに開催されたAmazonの年次製品イベントについて教えてください。

ウィル・ナイト：ええ、分かりました。おっしゃる通り、Alexaが生成AI、つまりChatGPTに搭載される大規模な言語モデルの一つを採用すると発表されました。Amazonは言語モデルに関してはあまり語っていませんでしたが、Alexaへの搭載に取り組んでいることがわかりました。これは、あなたがおっしゃるように、当然の流れと言えるでしょう。ChatGPTがこれほど素晴らしい機能を備えている時代に、1つか2つのコマンドにしか反応しない音声アシスタントというのは、少々物足りないものです。ですから、Alexaはより複雑なやり取りをこなそうとしており、その上で、レッドソックスのイントネーションといったものを構築しようとしているのです。正直に言うと、レッドソックスは1つも負けていないかもしれません。

ローレン・グッド：あなたはレッドソックスのファンですか？

ウィル・ナイト：ボストンにいるので、法的にはそうなります。あなたもそうあるべきだと思います。

ローレン・グッド：まあ、そうですね。

ウィル・ナイト：分かりません。

ローレン・グッド：英国で育った頃はレッドソックスのファンでしたか？

ウィル・ナイト：絶対にないよ。

ローレン・グッド：まあ、そうですね。

ウィル・ナイト：私はクリケットを応援していましたが、それはあまり…その話はしないでおきます。

マイケル・カロレ：今週Amazonが披露した興味深い機能の一つは、Alexaがより自然な会話ができるようになったことです。先ほどおっしゃったように、スピーカーとのやり取りが増えることになりますね。これについてもう少し詳しく教えてください。

ウィル・ナイト：そうですね。言語モデルによって可能になることの一つは、コンピューターが会話言語をより洗練された方法で処理できるようになることです。Alexaはより複雑な質問、例えば自由回答形式の質問に答えられるようになり、多少のやり取りもできるので、「アレクサ」と言い続ける必要もありません。Alexaはあなたが文章を半分言い終えたことを認識したり、うまくいけばあなたが終わるまで待ったりします。これは主に言語モデルの進歩による魔法によるものです。コンピューターの言語処理能力における、まさに飛躍的な進歩と言えるでしょう。Alexaのアイデアや、Alexaが詩や物語を創作し、人々と非常に印象的な会話をするデモが披露された時、疑問に思ったことがあります。問題は、それが現実世界でどれほどうまく機能するかということです。リリースされて、Alexaが繰り出すNGシーンや奇妙な発言の数々を見るのが楽しみです。

ローレン・グッド：マイクさん、先ほど良い点を指摘されましたね。生成型AIアプリから返されるテキストベースの応答の中には、非常に冗長なものがあり、音声でコンピューターに話しかける際に必ずしもそのような応答は望ましくないということです。ウィルさん、Amazonはこの件について何か発言されていますか？生成型AIアプリからの応答をどのように再構成、言い換えているのでしょうか？

ウィル・ナイト：そうだね。

ローレン・グッド：しかし、それでも簡潔にして、あなたが求めていることを実行させるのですか？

ウィル・ナイト：そうですね。ロヒット・プラサド氏にこの件について尋ねたところ、彼らはこの種のインタラクションに特化した大規模な言語モデルを構築した後に、トレーニングの一部を行っていると確認しました。ChatGPTが構築されると、「これは良い答えだ、これは悪い答えだ」といったやり取りが行われます。Amazonもそれと似たようなことを独自に行なっていますが、音声スピーカーを通した回答が良い回答かどうかを判断できるようにカスタマイズされています。これには、回答がより簡潔になるようにすることも含まれます。Alexaが毎回4分も5分も延々と喋り続けるのは望ましくありませんからね。Alexaはもっと簡潔に答えようとします。生成AIの面白いところは、それが何をするかを完全に予測できないことです。Alexaが4分も喋り続けるようなケースもあるでしょう。

ローレン・グッド：ウィルの冒険心が素晴らしいですね。面白いのは、この汎用人工知能が人類にどんな影響を与えるのか、私たちには全く予想がつかないところです。本当に楽しいです。

ウィル・ナイト：混沌を受け入れろ。

ローレン・グッド：Amazonはこれらのモデルを何に基づいてトレーニングしているのでしょうか？人間からのフィードバック、つまりAlexaに話しかけることでデータベースに蓄積される既存のクエリからの強化学習はどの程度行われているのでしょうか？

ウィル・ナイト：ええ、それが大きな部分を占めています。彼らがこの取り組みに持ち込む大きな要素は、人々とのやり取りから既に得られるトレーニングデータです。それをカスタマイズしてモデルに入力し、回答をより良く洗練させようとします。

マイケル・カロレ：ええ。これはリスナーの皆さんが知らないかもしれないことですが、Alexaに質問するたびに、その質問の録音がAmazonによって保存されます。毎回ではないかもしれませんが、スマートスピーカーに話しかけ、スマートスピーカーが反応するすべての内容がAmazonによって保存されていると考えて構いません。Amazonアカウントの設定で、これらの録音をすべて見ることができます。Amazonがそれらを保持してAlexaの学習に使用したくない場合は、すべて削除することもできます。しかし、もし何もしなければ、スマートスピーカーに話しかけ、実際に反応するすべての内容が保存され、記録されていることを、まだご存知でなければ、知っておく必要があります。ウィル、これらのアップデートは、Alexaが動作するあらゆる場所でAlexaに提供されます。つまり、Amazonや提携企業が製造するスマートスピーカーです。また、カメラ内蔵のAmazon製デバイス、スマートハブ、スマートホームスクリーンなど、Alexaに話しかけているときにユーザーを認識できるものにも提供されます。 Amazonはカメラを使ってインタラクションを強化する興味深い取り組みを行っています。それについて教えていただけますか？

ウィル・ナイト：ええ、彼らは非常に原始的なボディランゲージを使っています。カメラを見て、反応を待っているように見えるかどうかで、答えを出すのか、何かを言い終えるのを待つのか、会話が終わったのかを判断しているのです。ChatGPTは非常に強力なツールですが、あくまでテキストインターフェースなので、興味深いと思います。私たちはテキストでやり取りしますが、これは非常に強力です。しかし、今のように音声やZoomなどで対面でやり取りするなど、人間同士のやり取りも非常に多くあります。機械にその能力を身につけさせることは、これらの機械をより賢く、より有能にする上で重要だと思います。また、人間にとってより説得力のある、より説得力のある機械を作ることができるのか、という非常に興味深い疑問も浮かび上がってきます。彼らはまさに、そういったことに取り組み始めたばかりです。おそらく、人々を本当に惹きつけ、長時間にわたって注意を引き続けたり、非常に説得力のある方法で物事を推奨したりする機械を作ることができるでしょう。

ローレン・グッド：ウィル、ビジネス面では、昨年のレイオフがAmazon Alexaチームに大きな打撃を与えたと報じられています。そして今、デバイス部門の責任者であるデイブ・リンプ氏が退任し、マイクロソフトの最高製品責任者であるパノス・パナイ氏が後任に就くと報じられています。Alexaチームは実際、どのような状況にあるのでしょうか？

ウィル・ナイト：素晴らしい質問ですね。レイオフとデイブ・リンプ氏の退任のニュースを踏まえると、これはAmazon内部での大改革と言えるでしょう。生成型AI時代において、期待されていたほどうまくいっているとは感じていないかもしれませんが、明らかにこの分野に取り組んできたことは確かです。正確にどれほどうまくいっているのかを判断するのは少し難しいですね。

ローレン・グッド：Alexaが実際に会社にどれだけの収益をもたらしているかを測るのは難しいようです。このような製品の研究開発には多額の費用がかかっているのは明らかです。さらにインフラ費用や人材確保といった費用もかかります。そしてAlexaは、最終的には広告が表示されるのが当たり前ですよね？ あるいは、サードパーティ製のアプリを使っていて、AlexaからUberを呼ぶなど、何らかの金銭的な取引が行われていますが、Alexaが実際にどれだけの収益を上げているかは分かりません。そうですよね？

ウィル・ナイト：まさにその通りです。10年前にAlexaをリリースした時、彼らは理論上は、全てを変える新しいコンピューターインターフェースを発明したと言えるでしょう。しかし、ここ数年、音声インターフェースは大きな変化をもたらさなかった、あるいはそれ以上進化していないように思えます。ですから、確かに素晴らしい質問ですね。そして、これは彼らにとって、市場シェアを拡大​​し、より多くの人々の注目を集め、最終的には広告や商品販売といった機会を増やすための機会となるでしょう。

ローレン・グッド：つまり、私たちの未来は創造的であるだけでなく、さらに多くの広告で満たされるということですね。

ウィル・ナイト：もしかしたら広告も出さずに、Alexa が何かに興味があるかもしれないとさりげなく伝えて、それを買うように勧めてくるかもしれません。

ローレン・グッド：そうですね。では、少し休憩して、戻ってきたら、生成型AIのAlexaが、他の生成型アシスタントと比べてどうなのかについてお話ししましょう。

[壊す]

ローレン・グッド：テクノロジージャーナリズムの世界では、この時期を「シリーシーズン」や「テック・ティンバー」と呼ぶことがあります。この呼び方は好きではありませんが、事実です。企業がこの時期に発表する製品が山ほどあるため、ホリデーシーズンを前に第4四半期の出荷目標を確実に達成したいと考えるからです。しかし今年は、テクノロジー企業が次々と新しいAIツールをリリースしているため、「ジェネレーティブAIシーズン」と呼ぶべきかもしれません。ウィル、先ほどAmazon AlexaにジェネレーティブAIが搭載されるという話が出ましたが、Amazonは基盤技術自体は必ずしも遅れていないものの、そのリリースに関しては競合他社より数ヶ月遅れています。OpenAI、Google、Microsoft、Meta、さらにはAppleといった企業は、Amazonに対してどのような優位性を持っているのでしょうか？

ウィル・ナイト：そうですね、OpenAI、Microsoft、Googleは、明らかに最大規模のモデルを構築しているという点で大きな優位性を持っています。Amazonのモデルがどれほど大規模で強力なのかは分かりません。また、これらの企業は、モデルの性能向上に特化したトレーニングデータも豊富に持っています。Amazonは単純な音声インタラクションに関するデータはそれほど多く持っていないと思いますので、その点では優位性があるかもしれませんが、これらのモデルの純粋なパワーという点では、OpenAIやGoogleに匹敵するほどではないと思います。

マイケル・カロレ：Amazonの強みの一つは、インターフェースがほぼ完全に音声対応である点だと思います。自然な会話インターフェースです。ボックスに何かを入力して、文字で返答が返ってくるようなものではありません。今後、テキストベースのチャットボットがすべて話し始めるのは自然な流れのように思えます。

ウィル・ナイト：その通りだと思います。誰もが目指すものになると思います。ChatGPTの最も素晴らしい点は、人間のコミュニケーションを模倣できる点です。たとえそれが書面であっても、話し方やボディランゲージなど、コミュニケーションには様々な要素が関わってきます。このようにチャットボットの機能を拡張しようとするのは理にかなっています。また、ボットがどれだけ知的であると私たちに納得させるかという尺度で測れば、ボットの知能や特徴付けも向上する可能性があります。人間の表情や感情などを模倣する能力が向上すれば、ボットはそれを実現できるでしょう。これもまた、この研究の一部と言えるでしょう。画像や音声、動画の利用において、よりマルチモーダルなAIが見られるようになると私は考えています。彼らはこれらのモデルにインターネット上のあらゆるテキストを入力してきました。ですから、おそらく次はYouTubeや見つけられる限りのあらゆる音声といったものを入力するでしょう。それが本当に必要なのか、というのは興味深い問題です。生物知能は学習にこうした入力を大量に利用することが多いのです。これが機械知能の向上につながる可能性はあります。繰り返しますが、これはあくまでも引用符付きです。

ローレン・グッド：面白い逸話があります。皆さんもご存知だと思いますが、私が消費者向けテクノロジー製品に関して特に嫌悪感を抱くのは、見たくない、あるいは何年も考えもしなかったような、ランダムな思い出が突然表示されることです。最近Amazonで実際に起こりました。Amazonから「Amazonクラウドに保存されている思い出のリマインダーです」と言われたので、「Amazonのクラウドに写真を保存したことなんてないはずなのに、これは何？」と思いながらクリックしました。まず、スパムでなくて本当に良かったです。変なところに落ちてしまうところでした。とにかく、クリックしてみると、2017年だったと思いますが、Amazon Echo Lookカメラをレビューした時の写真が表示されていました。皆さん、このカメラを覚えていますか？

マイケル・カロル：これはあなたの服装を判断し、どの服を買うべきかを教えてくれるものです。

ローレン・グッド：ええ。ええ、Amazonには私が色々な服を着た全身写真が山ほどあって、ええ、それが、ええ、親指を立てたり下げたり、天気や地理データとか、そういう変なデータに基づいて評価したりしていたんです。

マイケル・カロル：これはあなたにとって思い出として残っているのですか？

ローレン・グッド：思い出として。

マイケル・カロル：ああ、いや。

ローレン・グッド：でも、それと同時に、こうも思いました。アマゾンのクラウドにはまだ、私が削除していないデータが全部残っている。以前の記事でレビューしていたからなんですが、ちょっと変わった製品だったので、これは良いリマインダーだと思います。永遠に残る思い出もあるし、アマゾンは実際にその思い出を使って AI をトレーニングしているかもしれない、ということを思い出させてくれるものなんです。

マイケル・カロル： そうですね。

ウィル・ナイト：以前、カナダでちょっと変わった機械学習のカンファレンスに行ったことがあるんですが、そこでファッションのための機械学習に関するトラックがあって、全部Amazonがスポンサーだったんです。主に、次の流行を予測して商品開発に役立てようという内容でした。おそらく何人かの研究者がその研究に取り組んでいるんだと思います。カメラも持っていました。

ローレン・グッド：ええ。Amazonなどの企業は、私たちの身体データ、ボディランゲージデータをひたすら収集しています。ウィルが指摘したように、おそらくYouTube動画など、人の動きを映したデータも収集しているのでしょう。なぜなら、この技術の次の段階として、私たちのボディランゲージを模倣したり、反応したりするような、ある種のジェネレーティブ製品が登場するかもしれないからです。

マイケル・カロレ：ええ、実はその点についてとても興味を持っていました。というのも、音声アシスタントに関して言えば、企業が開発を進めている技術は、人間の性格特性や会話の癖を模倣し、感情や相手への共感を伝える方向に進んでいるからです。これは私にとって少し気がかりな点です。ウィル、あなたはどうお考えでしょうか。冷たく無感情な声で話しかけられるのと、会話のトーンに合う、温かく親しみやすく共感的な声で話しかけられるのとでは、エンジニアが作り出すべきものは全く異なるように思えます。

ウィル・ナイト：ええ、それは本当に厄介なことだと思います。そもそも、人間を模倣するようなものを作るべきではないと思います。擬人化されるべきではありません。そもそも、擬人化は人間ではありません。本質的に誤解を招くものです。また、ChatGPTのように、人を説得するように設計することもできます。実際には、嘘をついていても、その答えが良いものだと人々を説得するように訓練されています。非常に説得力のある、人を惹きつけるシステムを作ることができます。彼らは、このようなものを模倣するように訓練することができます。そして、私たちはそれに反応するように生まれついています。これは本当に厄介な方向性だと思います。なぜなら、企業がそれを悪用して人々を説得したり、操作したりする可能性が分かるからです。ええ、デザインできない理由はないと思います。真の知性を提供するインターフェースの設計を試みている研究者がいることは知っていますが、彼らはそれを人間の知性と明確に区​​別しようとしています。これは確かに懸念すべきことだと思います。今後、こうした言語モデルがこの種の広告産業複合体の一部として利用されるようになると確信しています。これは、人間のフィードバックを用いて強化学習を行い、適切な回答を得ることができるのと同じように、製品を購入ボタンをクリックするかカートに追加するかを判断材料にすることができるという点で、非常に理にかなっています。Amazonのような企業で働く人々が、そんなことを思わないはずがありません。どうすれば、非常に有能な人間の営業マンを真似ることができるのでしょうか？

ローレン・グッド：リスナーの中には、スティーブン・レヴィが書いたOpenAIに関する記事を読んだ方もいるかもしれません。素晴らしい特集記事です。今月号の表紙にもなっているので、ぜひ読んでみてください。サム・アルトマンは記事の中で、将来、動き回って何かをできる物理的なロボットやヒューマノイドロボットが登場するだろうと語っています。そして最終的には、様々な段階を経て、コンピューターの中にある種の汎用人工知能が生まれるだろうと。しかし、実際にはその逆のことが起こっています。私たちは今、非常に人間らしい、この驚異的なレベルの人工知能からスタートし、形のないものではなく、実際に物理的な形を持つものへと進化しようとしているのです。

マイケル・カロレ：はい、カウンターに置くスマートスピーカーです。物理的な形もあります。

ローレン・グッド：その通り。チューブでパックで、50ドルのパックだけど、AIが搭載されているんです。

マイケル・カロレ：Alexaなどの音声アシスタントは、私たちが当たり前のように使っている従来の入力方法が使えない人にとって、アクセシビリティに非常に役立つということをお伝えしておくべきだと思います。彼らにとって、音声はコンピューターとコミュニケーションを取る最も簡単な方法です。その点、iOS 17には「パーソナルボイス」という新機能があり、iPhoneを自分のように話させることができます。お二人とも試されましたか？

ローレン・グッド：いいえ。

ウィル・ナイト：いいえ。

ローレン・グッド：ちょっと待って、これどうやってやるの？これ生放送でやるの？どうやってやるの？

マイケル・カロレ：そうですね、残念ながらライブではお見せできませんが、アクセシビリティ設定の機能です。「パーソナルボイス」と呼ばれています。

ローレン・グッド：わかりました。

マイケル・カロレ：一連のフレーズを読み上げます。他のパーソナルAI音声クローンシステムと全く同じです。たくさんのフレーズを読み上げます。全て読み上げるのに15分から30分ほどかかります。その後、システムを置くと音声が処理されます。処理には数日かかることもあります。今まさに多くの人が使っているからです。かなりの処理能力が必要です。

ローレン・グッド：ちょっと待って。今iPhoneで自分の声を作ってるの。「フレーズを録音」って表示されるの。ああ、わかった。録音しなきゃ。

マイケル・カロル： そうです。

ローレン・グッド：私は iPhone で個人的な声を作り出しています。

マイケル・カロル：これから 30 分間、それを実行してもらうことになります。

ローレン・グッド：わかりました。

マイケル・カロル：もしよければ、テープを回し続けることもできますし、番組内でそれを実行することもできます。

ローレン・グッド：あれ、何だって？マイク、今試してみたんだけど、背景ノイズが高すぎるって表示されたの。もっと静かな場所を探してみて。本当にひどい仕打ちだったと思う。今の音量が私の声質に影響している可能性があるのよ。あなたは私の声質に影響を与えているのよ。さて、これは後でやってみましょう。

ウィル・ナイト：詐欺やフィッシングを追跡している企業がいくつかあるのですが、音声クローンを使って会社の幹部か何かになりすまし、電話をかけて誰かに送金を指示するという話を聞いたことがあります。でも、なぜSiriに自分の声を聞かせたいのか、私には理解できません。とても奇妙に聞こえます。自分の声を聞くのは嫌ですし、Siriに何かを指示されたくありません。

マイケル・カロル： そうです、それはナルシストのためのツールです。

ローレン・グッド：いいえ、むしろ逆の用途にも使えると思います。もしあなたが人間関係においてナルシストではない場合はどうでしょうか？「ねえ、調子はどう？」と話しかけるようにパーソナルボイスを設定しておいたらどうでしょう？友達や家族にプロンプ​​トを送れば、相手が反応してくれるんです。パーソナルボイスを設定して質問すれば、相手が反応してくれるので、あなたは「トマトを切る」とか「ジャガイモを切る」とか、何でもいいので、指示を出せばいいんです。

ウィル・ナイト：もしかしたら、それは将来的に実現するかもしれません。最終的には、「OK、Siri、誰かが電話をかけてきたら、ただ会話して。おばあちゃんから電話がかかってきたら、30分ほど会話して、最近何をしていたか伝えて」と言えば済むようになるでしょう。そうすれば、自分で何も心配する必要がなくなります。全部自分でやるようになるんです。

ローレン・グッド：あら。どうしておばあちゃんはいつも悪く言われるのかしら？おばあちゃんが電話してくれたらいいのに。

マイケル・カロル： そうです。

ローレン・グッド：彼女は亡くなりました。もし電話があったら、それは驚くべきことです。大丈夫です。ジェネレーティブAIがこれらすべてを解決してくれるでしょう。さて、ウィル、AmazonのニュースのまとめとAmazonのジェネレーティブAIの未来についての洞察をありがとうございました。少し休憩して、また私たちの提案をお伝えしましょう。

[壊す]

ローレン・グッド：ウィル、今週の人間的なお勧めは何ですか？

ウィル・ナイト：ああ、実はこれは人間的な推奨とは正反対で、生成AIの混沌を受け入れるというテーマを踏襲しています。最近試しているAuto-GPTというプログラムをお勧めしたいと思います。これは基本的にコンピューターにインストールするだけでタスクを実行し、ChatGPTを使って処理方法を判断します。まるで、あなたに代わって色々やってくれる小さなマニアックなインターンみたいなものです。「CEOの連絡先を探してください」と指示すると、インターネットに飛び込んで色々検索し、そして驚くべきことに「この名前が分かりました。今度はメールアドレスを探します。これを見つけました。検証します」と戻ってきて、様々な処理を実行してくれます。時々、「やり方がわからないから、ずっと検索し続けるけど、これもやり方がわからない。だからこれも検索する」という、とんでもない無限ループに陥ることもあります。あるいは、コンピューター上でおかしなことをし始めることもあります。これはコンピューティングの未来だと思っていますが、現時点では少し狂っているようにも感じます。でも、私は楽しんでいます。誰かのコンピューターに損害を与えても責任を負わないことをお約束しますが、Auto-GPTなどのツールを使ってみることをお勧めします。

ローレン・グッド：これは誰が作ったんですか？

ウィル・ナイト：これはChatGPT、あるいはGPT-4をベースに構築されたオープンソースプロジェクトです。OpenAIやGoogle、その他多くの企業がこのプロジェクトに取り組んでいます。今週、GoogleはChatGPTのライバルである自社版Bardをいくつかのアプリに接続すると発表しました。「これに関する最近のメールをすべて探して、それに関するドキュメントを書いて」と頼んだり、予定表に追加したり…カレンダーに追加できるかどうかは分かりませんが、アプリで何かができるようになるでしょう。これがまさにこのプロジェクトの未来だと思います。全く新しいコンピューターインターフェースになるでしょうが、私はまだ開発途中のLinux版をそのまま使っています。これはかなり面白いです。

ローレン・グッド：素晴らしいですね。

Michael Calore : G Suite の外部にも存在できるので、さらに楽しくなります。

ウィル・ナイト：そうだ。そうだ。

ローレン・グッド：マイクさん、あなたのおすすめは何ですか？

マイケル・カロル：一冊の本をおすすめしたいと思います。昨日読み終えたばかりの本です。『No Meat Required』という本で、フードライターのアリシア・ケネディが書いたものです。アリシア・ケネディについては以前にも番組で話しました。彼女のサブスタックを推薦したと思います。この本は楽しみにしていました。とても良い本です。私たちが住む世界の食料システムがどこで間違っているのかを描いた本です。基本的に、私たち社会が直面している多くの環境問題や道徳的ジレンマは、私たちの食料システム、特に動物の工場畜産、工業的農業、そして産業的動物農業に起因しています。資本主義と貪欲によって動かされているこれらの巨大なシステムは、地球を破壊し、私たちを不健康な人間にしています。そして、私たちを道徳的に窮地に追い込んでいます。この本は、こうしたシステムの歴史を辿り、植物性食品中心の食生活、先住民族の美食、小規模コミュニティ農場といった他の食文化の歴史も辿り、それらがどのように共存できるかを考察しています。しかし、工業化農業と工場式畜産の終焉を訴えていることは、私を勇気づけました。読んでいて気持ちが楽になりました。とにかく、素晴らしい本です。非常に幅広いテーマを扱っています。肉食の人に渡して「ああ、もう自分の間違いに気づいた。もう肉を食べるのは永遠にやめよう」と言ってしまうような本ではありません。実際、私がこの本で最も気に入っているのは、「雑食になるなら、食べ物の摂取量、何を食べるか、どれだけの量の肉を食べるかについて、もっと意識的になるべきだ」と強く訴えている点です。まさに、この本が伝えようとしているのはそういうことです。この本は、環境、経済、そして地球上のすべての人々の未来のためには、私たち全員が肉の摂取量を減らし、肉の消費を促すシステムへの支持をやめることだと示そうとしています。本当に気に入りました。きっと、私のことをダーティ・ヒッピーだと思っている人がたくさんいるでしょう。その通りです。私はダーティ・ヒッピーであり、ここで言っていることはすべて固く信じています。もちろん、そういう注意書きはありますが、ベジタリアンの方や、良心的な雑食の方なら、きっとこの本を気に入っていただけると思います。

ローレン・グッド：名前をもう一度教えてください。

マイケル・カロル：それは「No Meat Required」というタイトルです。

ローレン・グッド：肉は必要ありません。

マイケル・カロル：アリシア・ケネディ著。

ローレン・グッド：素晴らしいですね。

マイケル・カロル：そうですね、Beyond や Impossible のようなハイテク企業に興味がなくなりました。

ローレン・グッド：そうなんですか？それはなぜですか？

マイケル・カロレ：そうですね。これらの企業はベンチャーキャピタルから多額の資金を調達していて、大儲けすることに夢中になっているからです。彼らは資本主義が引き起こした問題を解決しようとしていますが、その解決策はさらなる資本主義であり、それは良くありません。米や穀物、ビーツなどで作られた普通のベジバーガーをもっと食べた方がいいと思います。

ローレン・グッド：そして豆。

マイケル・カロル：はい。

ローレン・グッド：クールですね。

ウィル・ナイト：解決策は一つあります。うちの猫はウサギなど大型動物をたくさん捕まえるので、それが土地で自給自足する方法かもしれないと思いつきました。それから…

ローレン・グッド：あなたの猫は凶暴ですね。

ウィル・ナイト：彼は怯えていました。ええと、7歳の娘と、私を食べようとするにはどれくらいの大きさが必要か、よく話し合っていました。たぶん、2.5倍くらいの大きさだと思うんです。

マイケル・カロル：それは素晴らしい思考実験ですね。

ローレン・グッド：ああ。レオナ。そうだね。

マイケル・カロル：ローレン、あなたのおすすめは何ですか？

ローレン・グッド：今週のおすすめは、ちょっと恥ずかしくない宣伝になりますが、WIREDで配信している私のポッドキャスト「Have a Nice Future」です。今週は、教育に関する著書を数冊執筆しているジャーナリスト、ポール・タフ氏にお話を伺いました。彼と私の共同司会者、ギデオン・リッチフィールド氏との対談は、特にアメリカの高等教育について、なぜこんなにも高額になったのか、そしてなぜ若者が大学に対してネガティブな感情、あるいは少なくとも10年前よりもポジティブな感情を失っているのかについてでした。アメリカの大学教育のどこが間違っていたのか、そしてそれをどう改善できるのかについて、非常に興味深い対談でした。私自身のポッドキャストですが、ギデオン氏とポール氏の対談は大変興味深く聴かせていただきました。きっと他の方にも興味深い内容だと思います。これが私のおすすめです。

マイケル・カロル：いいですね。

ローレン・グッド：それでは、番組はこれで終わりです。ウィル、ご参加ありがとうございました。

ウィル・ナイト：お招きいただきありがとうございます。

ローレン・グッド：アレクサ、ご参加ありがとうございました。いつものように賢いですね。ご視聴ありがとうございました。ご意見がありましたら、Twitterで私たち全員を探してみてください。まだTwitterにいますよ。これからはXと呼ぶことにしましょう。番組ノートをご覧ください。プロデューサーは素晴らしいブーン・アシュワースです。さようなら、また来週。

[ガジェットラボのエンディングテーマが流れる]