昨年、Google はコンピューティングへの支出が人件費を上回るという節目を迎えました。

DeepMind の責任者である Demis Hassabis 氏は、Google は長期的にAI に 1,000 億ドル以上を費やすだろうと述べています。Demis 氏の上司であるSundar Pichai氏は、 「当社にとって、投資不足のリスクは過剰投資のリスクよりも大幅に大きい」と述べています。

Claude は、少なくとも理論上は、コンピュータでできることはすべて実行できるようになりました。

AI は、ほとんどの (非開発者の) 人間と同じようにコンピューターと対話できるようになりました。

ただし、私が「理論上」と言ったことを忘れないでください。おそらく、「卒業生」のパフォーマンスを約束するのは寛大すぎるでしょう。むしろ、学部生のインターンが手伝ってくれるようなものです。

Salesforce や Stripe からスプレッドシートにデータを移動するなど、通常はインターンに割り当てるような日常的なタスクを自動化できます。

自分でテストして、Claude に 10 社の財務情報を収集するタスクを与えました。タスクは 15 分で完了しました。Firefox と LinkedIn を使用して情報を取得しましたが、スプレッドシートに入力できなかったため、代わりにテキスト ファイルに保存しました。

ソニーがマイケル・ジャクソンの楽曲カタログに12億ドルという評価額で投資したという大盤振る舞いを考えてみよう。新人アーティストのデビューにその額のほんの一部でも投資するレーベルはどこにもない。

2024年には、ミュージシャンの価値は若者よりも年寄り、生きているよりも死んでいる方が実際には高い。

熱狂的なファンはライブ音楽を望み、そのためにお金を払うことをいとわない。

音楽業界における最大の収入源が、ストリーミングやデジタルの世界を迂回することから生まれると誰が予想したでしょうか。しかし、まさにそれが起こっているのです。

これは偶然ではありません。AIやデジタルに関する大騒ぎにもかかわらず、音楽業界で最も大きな収益を生み出すのは実際の経験です。

最も悪いのは大手エンターテインメント業界だ。近年、彼らは慎重になり、定型的なやり方に傾倒している（リブート作品が溢れるハリウッドやビデオゲーム、テレビを見ればわかる）。

すでに視聴者がこうした方式に興味を失っているのがわかります。視聴者は何か新しいものを求めています。遅かれ早かれ、視聴者は何か新しいものを要求するでしょう。そして大企業がそれを提供できなければ、視聴者は別のソースを探すでしょう。

今世紀になっても、主要な音楽ジャンルはほとんど変わっていません。私は耳が鋭いのですが、カントリー、ジャズ、ポップ、ロック、ヒップホップの曲を聴いて、それが今週リリースされたものなのか、それとも四半世紀前にリリースされたものなのかを聴き分けるのはほぼ不可能です。

LLM は 1 つのトークンだけを生成するのではなく、各トークンの後に、元の文全体と新しいトークン を見て、その次のトークンを予測し、その文全体と次のトークンを使用して予測を行うというように繰り返します。列車の車両のように、1 つのトークンが別のトークンに連鎖します。

現在の LLM は、前のトークンに戻って変更することはできず、単語を次から次へと追加して頑張らなければなりません。この結果、バタフライ効果が発生します。

これは、まったく同じ質問をしたとしても、同じ AI を使用している他の人とはまったく異なる回答が得られる理由を説明するのに役立ちます。確率のわずかな違いが、まったく異なる回答をもたらします。