送信者: Sergey Brin
送信日時: 2005 年 2 月 13 日 (日) 午前 1:06
宛先: Executive Management Group、Joan Braddi
件名:スティーブ・ジョブズからの激怒の電話

それで、今日、スティーブ・ジョブズから非常に動揺した電話がありました。
それは、我々が Safari チームから人材を採用することに関するものでした。
彼は、我々がブラウザを開発していて、Safari チームを獲得しようとしていると確信していました。
彼はさまざまな婉曲的な脅迫もしましたが、
彼は我を忘れているように見えたので (エリックが言うように)、私はあまり彼を責めるつもりはありません。

とにかく、私は彼に、私たちはブラウザを開発しているわけではないし、私の知る限りでは、特に Safari チームを組織的に狙っているわけでもないと伝えました。そして、さまざまな機会について話し合うべきだとも言いました。また、Apple と Safari に関する採用戦略についてフォローアップして確認するとも言いました。彼は落ち着いたようでした。

それで、私はただ、さまざまな面で私たちの状況がどうなっているのか、そしてパートナーや友好的な企業、そして採用について私たちが何をしたいのかを確認したかったのです。ブラウザについては、Mozilla の人々がここで働いていることは分かっており、彼に伝えました…主に Firefox です。強化版をリリースするかもしれないとは言いませんでしたが、まだそうするかどうかはわかりません。

採用について、最近アップルからブラウザの専門知識を持つ候補者が 1 人出ていると聞きました。おそらく彼は Safari にいたのでしょう。このことをスティーブに話したところ、彼は、私たちのところに来た人なら誰でも採用することには抵抗はないが、組織的な勧誘には腹を立てていると言いました。私たちが Safari で組織的な採用活動を行っているかどうかはわかりません。

ですので、ここであなたが知っていることや、ポリシーとして何をすべきだと思うかについて、最新情報を教えてください。また、Firefox と Safari の両方があるのは愚かなことのように思えます。おそらく、これら 2 つを追求できる統一戦略があるでしょう。これらを合わせると、Web マスターを動かすのに十分な市場シェアが確実にあります。

–sergey

ビル・ゲイツ：「ビジネスツールとしてのインターネット」
送信者:ビル・ゲイツ
送信日時: 1995 年 4 月 6 日木曜日 午後 2 時 55 分
件名:ビジネス ツールとしてのインターネット

これについては繰り返しになりますが、私たちの計画はインターネットに対するオープンな統合ツールのアプローチの重要性を過小評価し続けていると思います。

今日私が見た Windows 95 のインターネット機能のデモでは、誰かがインターネットで Fedex のページを呼び出して、荷物番号を入力してステータスを取得していました。

フェデックスが私たちに電話し、MSN でそれを実行させて交渉するのにどれだけの労力が必要だったか想像してみてください。その代わりに、彼らはただそれをセットアップしたのです。顧客と連絡を取る非常に簡単な方法です。

ブラウザ標準の継続的な強化は、私にとっては驚くべきことです。セキュリティ、3D、テーブルなど、今後数年間でどうなるでしょうか? インテリジェント コントロール、ディレクトリなど、私たちが標準として定義しようとしているものはすべてです。

毎日同じコートを着るのは社会的に容認されているので、本当に良いコートを着るべきだ。とても素敵でよくできたものに投資するべきだ。

AOL が無制限のインターネット アクセスに対して時間単位の料金から 19.95 ドルの定額制に切り替えたときのことを覚えている人はいますか? (これは 1996 年のことでした)。

まあ、この動きはインターネットに衝撃を与えた ― いい意味で。価格変更から1年以内にオンラインで過ごす時間は3倍になり、 1か月あたり23時間に跳ね上がったと報じられている。

・OpenAI は、ChatGPT Pro を1 ユーザーあたり月額 200 ドルでリリースしました。これは ChatGPT Plus の 10 倍の価格です。

・サム・アルトマン氏はその後、Xに対し、OpenAIはこれらのサブスクリプションで損失を出しており、「予想以上に多くの人が利用している」と語り、「価格は彼自身が決めた」と語った。

・セールスフォース・ドットコムの元共同CEOが設立し、すでに45億ドルの評価額が付けられているAIスタートアップ企業Sierraは、成果ベースの価格設定に全力で取り組むと発表した。

・Cognition（わずか6か月で評価額20億ドル）は、AIコーディングエージェント（Devin）を月額500ドルから、「シート制限なし」（使用クレジットあり）で一般提供しました。これはすぐにオンラインで話題になりました。

誰も、まだ AGI (人工汎用知能) に到達したとは考えていません。数日前、AI 分野で最も鋭敏で洗練された思想家の 1 人であるフランソワ・ショレット氏は、まさに的確なことを書いています。

「現実的に言えば、普通の人（事前のトレーニングなし）が解決できる問題や AI モデルでは実行不可能な問題を簡単に思いつかなくなったときに、AGI が実現したと言えます。現時点では、そのような問題はまだ簡単に思いつくので、AGI は実現していません」

この用語の共同発明者の一人であり、DeepMindの共同設立者の一人でもあるシェーン・レッグ氏は、ショレット氏にこう答えた。

「私は DeepMind 社内で少なくとも 10 年間、これは普通の人が対処できる認知的問題に関するものだと明確に述べてきました。この基準ではまだそこまで到達していませんが、今後数年で到達できるのではないかと考えています」

イーロン・マスクがラリー・エリソンにテキストメッセージ
2022年4月20日

イーロン・マスク
Twitterとの取引に参加することに興味はありますか?

ラリー・エリソン
はい…もちろんです👍

イーロン・マスク
クール

イーロン・マスク
大体いくらぐらいですか？ あなたに何か義務を課すつもりはありませんが、この取引は応募者数が多すぎるので、参加者を減らすか、何人か排除しなければなりません。

ラリー・エリソン
10億…またはあなたが推奨する金額

イーロン・マスク
あなたにとって都合の良いものなら何でもいいです。私はおそらく 20 億ドル以上をお勧めします。これは非常に大きな可能性を秘めており、他の誰よりもあなたを獲得したいと思っています。

ラリー・エリソン
大きな可能性を秘めていることに同意します…そしてとても楽しいでしょう

イーロン・マスク
まさにその通りです 🙂

ウサギたちが私の農場を次のレベルに引き上げてくれる方法をお伝えします。

・肥料: ウサギの糞は冷たい肥料なので、一部の人が言うように「園芸の黄金」を提供します。牛や馬の糞は熱いので、植物に施す前に熟成または冷却する必要がありますが、ウサギの糞はそのまま使用できます。ウサギの小さな毛むくじゃらの体から出た瞬間に、私はそれを園芸に使用できます。私はウサギの糞を集めて、削りかすや尿も含めて、外の大きな肥料の山に積んでいます。

・野菜の葉っぱ：ウサギは、私たちが食べない植物の部分を食べたがります。私たちがニンジンを食べたいのに、ウサギはニンジンの葉っぱを欲しがります。私たちが皮をむいたジャガイモを食べたいのに、ウサギはジャガイモの皮を欲しがります。私のガーデニングは、ウサギに栄養のある食べ物を与えると同時に、私が販売できる作物も生み出します。

・害虫駆除:ウサギの肥料を使うと、殺虫剤、スプレー、フェンス、その他の肥料を使う必要がなくなります。これは数千ドルという莫大なコスト削減になります。

・有機農業:農薬が必要なくなるので、有機農業の免許を申請して、農薬を使わない食品を栽培することができます。農薬を使わない食品は人気が高く、農産物直売所でさらに高値で売れるようになります 。

9 種類のウサギの糞と尿の臭いで、アブラムシさえも含め、あらゆる害虫を寄せ付けませんでした。害虫の問題はまったくありませんでした。

最も多くの憶測を呼んだ出来事は、12月下旬にOpenAIが発表したo3と呼ばれる新しいモデルだった。OpenAI以外ではまだ誰もこのシステムを実際に使用していないが、これはすでに非常に印象的なo1の後継となる。o3 モデルは、新世代の「推論者」の 1 つです。これは、質問に答える前に「考える」ために余分な時間をかける AI モデルであり、これにより、難しい問題を解決する能力が大幅に向上します。

1 つ目は、大学院レベルの Google 対応 Q&A テスト ( GPQA ) と呼ばれるもので、Google でさえ解決できない一連の多肢選択式問題で高度な知識をテストすることになっています。インターネットにアクセスできる博士号取得者は、専門分野外のこのテストで 34% の質問に正解し、専門分野内の質問では 81% の質問に正解しました。テストでは、o3 が初めて人間の専門家を上回り、87% の正解率を達成しました。

2 つ目はFrontier Mathで、数学者が作成した非常に難しい数学の問題のセットです。実際、どの AI も 2% を超える正解率を達成したことはありませんでしたが、o3 は 25% の正解率を達成しました。

最後のベンチマークはARC-AGIで、これは流動性知能のかなり有名なテストで、人間にとっては比較的簡単ですが AI にとっては難しいように設計されています。ここでも、o3 はテストで以前のすべての AI とベースラインの人間レベルを上回り、87.5% の正解率を達成しました。