「インターネットに公開すれば、おそらく学習データとして使われるだろう」

オオミズナギドリは、海面に着水しているときにほとんど排泄しない。しかし、飛んでいるときには平均で1時間に5回以上、排泄していたのだ。

私は『フリーレン』の中で一番好きなのがヒンメルの「クソみたいな思い出しかないな」というセリフなんですね。死ぬ時には、この言葉を笑って言える人になりたいなとこの作品を通して思いました。

フリーレンはミミックに自分から噛まれに行っているんじゃないかなと（笑）。こんなに強い人が、ミミックに噛まれて「暗いよ～！ 怖いよ～！」ってなるわけがない。どうとでもできるだろうに！って（笑）。

私は原作を読んでいる時に、フリーレンの印象として「かわいらしい」はでてこなかったんですね。もちろんかわいいところは言い尽くせないくらいたくさんありますけど、「声」に関しては…長く生きているが故にか元々の性質か、体にあまり力が入っている感じがしなくて。私がフリーレンを演じるのであれば、自分も一番力が入っていない状態で声を出したいと思いました。なので、ディレクションがあれば変わっていたかもしれませんが、このアプローチ以外は考えていませんでした。実際、オーディションの段階でも何も言われなかったので、そこは制作側の皆様とも「このフリーレンだ」と解釈が一致したから選んでいただけたのかな…？と…思っています。

「人間の固定観念を崩した。序盤の三々浸透が代表的な事例だ。アルファ碁が知らせた手法がいくつかある。いま考えるとすべて棋理に合う手だが、人間は長い歳月そのように碁を打たなかった。今ではみんなが三々から入る」

囲碁は人間と人間が抽象空間で最善の手を探していくゲームだ。ところがアルファ碁の対局以降、囲碁は正解があるゲームになってしまった。正解が決まったゲームでプロ棋士は何になるのか。プロゲーマーか。

私たちの目標は、まるで人間のようにAIに話しかけられることです。つまり、あなたと私がお互いに話しかけているように、たくさんの小さな合図があります。うなずくだけでいいのです。

私たちのロードマップの大部分は、AIに自分の考えを伝えやすくし、AIが自分の考えを返しやすいようにすることにあると考えています。なぜなら、それがこれらのモデルの知性のメリットを最大限に引き出す方法だからです。

ですから、私たちの目標は何でも入力して何でも出力することですが、実際にはそれを実現する純粋な技術的能力よりもはるかに困難です。自然な感じにする必要があります。最新の音声モードをお使いになった方もいらっしゃるかもしれません。かなり良くなり、非常に自然になったと思いますが、それでもまだツアーテストに合格していないと感じています。

AIと話しているとわかるので、人間同士のやり取りには多くの微妙なニュアンスがあり、それを解明したいと考えています。

検索は本当に重要なのです。今でも、間違いなく、適切な製品とはグラウンドトゥルースと連携したLLMであると信じています。だからこそChatGPTに検索機能を導入したのです。これは大きな違いを生むと考えています。企業でも同じで、データに接続すれば、実際にグラウンドトゥルースと照合することができます。ですから、このダイナミクスは今後も消えることはないと思います。とはいえ、幻覚に対するGPT-5の進歩には驚かされました。

通常のソフトウェアエンジニアリングとは異なり、基礎モデルのトレーニングが私たちが守るべきルールの多くを破る点にあると思います。ソフトウェアの世界では、例えばMicrosoft Wordの開発が私たちの仕事だとしましょう。私はこう言えます。「アレックス、保存機能を動作させるのはあなたの仕事。クラウドストレージが動作することを確認するのはデイビッドの仕事。そして、UIの見栄えを良くするのは別の誰かの仕事」。これらの問題は、それぞれ独立して因数分解することができます。

基礎モデルの学習における問題は、最終的な成果物が一つしかないため、あらゆる決定が他のあらゆる決定に干渉してしまうことです。最終的な成果物とは、フロンティアモデルです。まるで巨大な重りの入った袋のようなものです。つまり、事前学習で私が行うこと、別の人が教師あり微調整で行うこと、強化学習で行うこと、そして別の人がモデルを高速化するために行うこと、これらはすべて、時には非常に予測不可能な方法で相互作用します。