自分がもうすぐ死ぬという事実を常に意識することは、人生の重大な選択をするうえで、これまで経験したどんなことよりも大きな助けとなっています。

なぜなら、ほぼすべてのこと、つまり、周りからの期待やプライド、恥や失敗への恐れなどは、死を前にすると消え去ってしまい、本当に重要なものだけが残るからです。

自分の死を常に意識することは、自分には何か失うものがあるという思い込みを避けるための、私が知る最善の方法です。

あなたはすでに裸なのです。

自分の心のままに進まない理由はないのです。

あるポッドキャスト企業がAI生成コンテンツを週に3,000エピソードも大量生産しているように、ほとんどのエピソードが失敗に終わったとしても、投資対効果は十分に見合う可能性があるのです。

AIが生成した動画の99.99%が、世間から「スロップ（slop、駄作）」と酷評されたとしても、残りの0.01%だけで、ハリウッドが年間で生み出すコンテンツの時間数を上回ってしまう、と。

1985年、映画『ブレックファスト・クラブ』で、モリー・リングウォルド演じる登場人物が、架空の高校「シャーマー・ハイスクール」で寿司の入った弁当箱を取り出すと、ほかの生徒たちはこの不可解なランチに怖気づいた。

2025年、映画の舞台に似たシカゴ郊外にある実在の「スティーヴンソン・ハイスクール」では、ランチの時間が始まると、生徒たちが食堂の寿司バーに駆けつけ列を成している。

寿司の売り上げは2019年以降に50％跳ね上がった。

Twitterのタイムラインを見ていると、私には理解できないものばかりが目につくからです。こうしたことが存在する理由は様々です。正直なところ、その多くは資金調達のためでしょう。インセンティブ構造の問題です。資金調達が目的なのかもしれませんが、インターネット上で注目を集め、それをお金に変えようとする動きも少なくありません。

例えばある本の章について、LLMに考えてもらうとします。すると、一見すると納得のいく答えが返ってくるはずです。しかし、10回同じ質問をしてみると、どれも同じ答えに終わることに気づくでしょう。

ChatGPTに行って「ジョークを言って」と尋ねることです。ジョークは3つくらいしかありません。ジョークの可能性のある範囲全体を提供していません。ジョークを3つくらいしか知らない。

これらのモデルからは、人間から得られるような豊かさ、多様性、そしてエントロピーを得ることができません。人間ははるかにノイズが多いですが、少なくとも統計的な意味では偏りがありません。

そして強化学習が登場しました。強化学習は、報酬関数を使えるようになり、報酬関数を使ってヒルクライム（山登り）学習できるため、単なる模倣学習よりも少し優れた学習が可能になります。問題によっては正解しか存在しない場合もあり、熟練者の軌跡を模倣することなくヒルクライム学習が可能です。これは素晴らしいことです。このモデルは、人間が決して思いつかないような解を発見することもできます。これは素晴らしいことです。しかし、それでもまだ愚かなことです。

もっと必要です。昨日、Googleの論文で、この「リフレクト＆レビュー」というアイデアを念頭に置いているものを見ました。メモリバンクの論文か何かだったでしょうか？よく分かりません。似たような論文はいくつか見てきました。ですから、この分野ではLLMのアルゴリズムの実装方法に大きなアップデートが出てくると予想しています。あと3つか4つか5つくらい必要だと思います。

アマゾンは現在、米国において連邦政府、ウォルマートに次ぐ米国第3位の雇用主で、従業員は約150万人。その多くが倉庫や配送業務に従事している。

　米国で従業員が60万人を超える企業はごくわずかだ。仮にニューヨーク・タイムズが報じた規模の人員がロボットに置き換えられれば、フェデックス（従業員約55万人）が丸ごと消えるのに近いインパクトになる。

　ロボット導入が賃金に与える影響については、すでに複数の研究が行われている。2020年時点の推計では、従業員1000人あたりロボットを1台追加するごとに平均賃金が0.42％下がり、累計で約40万人分の雇用が失われたとされている。

ソフトウェアに求められる安全性の保証は自動運転とそれほど変わらないとおっしゃるのは、とても興味深いですね。自動運転の開発に時間がかかったのは、故障時のコストが高すぎるからだ、とよく言われます。人間は平均して40万マイル、つまり7年に1回ミスを犯します。もし7年間ミスをしないコーディングエージェントをリリースしなければならないとしたら、導入ははるかに困難になるでしょう。

デモだったものを見るのは、私にとって間違いなく成長の糧になります。私はデモにはあまり感銘を受けません。どんなデモを見ても、全く感銘を受けません。ただ見せるためだけに作られたデモなら、なおさらです。実際に操作できるなら、少しはマシになります。しかし、それでもまだ完成ではありません。実際の製品が必要です。現実世界と接した時に、様々な課題に直面することになるでしょうし、修正が必要な様々な動作の不具合も出てくるでしょう。