0:00 こんにちは。クロスデグの中川です。今日 のワンオンワのテーマはついに登場GPT 5を大解剖です。ま、今収録しているのが 8月8日の午前中なんですけども、今日の 午前2時にOENAIが最新AIモデル GPT5を発表しました。ま、チャット GPTが今後どう進化するのか、そして この最新モデルの登場をどう捉えたらいい のか、今日はこの方に詳しくお伺いしたい と思います。AI 研究者で北陸先端科学技術大学院大学院教授の今翔太さんです。よろしくお願いします。 >> よろしくお願いします。 >> 先週に引き続き >> はい。まさかこんな短い感出ると僕思ってませんでした。 >> 本当にちょうど1 週間ではい。再び来ていただいて本当にありがとうございます。もうライブ配信もあのオープンエアのライブ配信もご覧になってから
0:49 >> はい。もう2 時からずっと起きてます。この前ちょっと別のとこの取材答えてて今日もこの後色々入ってるんですけどもやっぱり注目度すごく高いんですね。 >> そうですよね。はい。 本当にありがとうございます。で、そのライブ配信なんですけども >> はい。 >> どんな印象でしたか? >> えっとですね、正直な感想を言うと、オープン AI のライブ配信にしては目立ったというところと派手さにかけたという >> はい。 >> ところがあると思います。で、荒があったというのはその配信中に出てきた図とかがちょっとあれっていうところがあったと。 >> そうですね。ちょっとこちらご覧いただきたいんですけど。 >> はい。このグラフ、 >> これですね、ま、夜遅い配信だったので僕は最初自分が寝ぼけてるのかなと思ったんですよ。寝不足なのかなと。
1:34 >> はい。で、52.8 って書かれてるところと69.1、 30.8 って書かれてるの見れば分かると思うんですけど、なんで 52.869.1がちっちゃいんだと 30.8と69.1って40 ぐらい差があるのになんでバーの高さ同じなんだっていう >> もうこれ大学のなんかレポートとか書いてる学部とかがこれミスあの我僕に提出したら僕は結構これは何やってんだっていうレベルの間違いで本当にオープン AI中身気づかなかったのかなという >> ちょっと珍しい 間違いですね。普通はやらない >> 間違いなので、あの、ま、結構慌たしかったんだと思います。 GPT5も割と先月まで別にその 8 月前半公開なんて空気なかったんですけれども、なんか一気に突然もう
2:21 8 月前半公開だ、公開だて空気になってきたので、相当最近のあの別の研究機関発表見て >> 慌てて準備したんじゃないかなという印象はありますね。 >> なるほど。でも本当に珍しくでもこの 1週間ずっと >> はい。 >> なんでしょうだそうだみたいなのをま、周りも騒ぐし >> あのサムアルトマンとかオープンA の人たちもなんかビッグウィークだっつってき 1 週間だとか言ってすごい匂がすごかったです。 >> そうそう。ウキウきでしたからね。公式アカウントとか。 >> はい。そうですよね。だからいいよっていうとこでただそれも演出というかなんていうか慌らしさもありつつその盛り上げようって必死だったみたいなところがあったかもしれないですね。 >> そう。はい。 >> はい。 >> 分かりました。というわけで、今日、あの 、GPT5について色々見ていきたいと 思うんですが、2つのテーマで見ていき
3:08 たいと思います。GPT5何がすごいの、 そしてこのGPT5の存在がAIの世界、 ま、いろんな競合とかも含めてどう変えて いくことになるのかという2つの側面から 、はい、見ていきたいと思います。で、ま 、発表されたんですけども、このLM アリーナ >> はいはいはい、あのAIモデルの ランキングですよね。 ここで、ま、早速トップに出ていて、で、先週あの、今一さんに出ていただいた時に >> はい。 >> 数週間前ぐらいにこの LM アリーナ、このランキングの中にオープン AIと思われる謎の >> はいはいはい。 >> モデルが入り込んでいて、なんか色々じってたっていう話ですけど、結局それはだ、 DPT かもしれないとおっしゃってましたけどはい。 >> そうだった。 >> あってました。 これはそのサミットとかジェニスとかって名前つけられたモデルがあったんですけれども、そん中のサミットというやつが
3:56 GPT5 の通常版だったっていうのがもう先ほどその LM アリーナの確か運営だったかにあのネタらされてたのでこれは合ってました。あっててなので僕は先々戦士の時点で GPT5君ともう20 時間ぐらいたまれていたということになります。 >> はい。なるほど。 そう、それぐらいのじってた中での印象も色々伺えればと思うんですけど、ちょ、ちょっとあの発表の中身振り返りたいと思います。で、サムルトマンが今回ライブ配信出てきて、 >> GPT3が高校生でGPT4 は大学生だったと。で、今回 GPT5は博士号、ま、 PhDレベルの専門家だと >> いう話を >> していて >> はい。 この表現っていうのはどうですか?今さん、
4:43 >> これはカタログスペックというか、その精成 AI をその論文とか乗せるように評価したスコアで言うと言ってることは正しいと思います。本当にあの博士合レベル、ま、僕博士方持ってる人間ですけども確かにそれぐらいの実力あると >> うん。 >> あの、認めていいぐらい能力は持ってるので、ま、間違いではないと思います。 間違いではないんですけれども、これ最近その生というか AI開発の世界よく言われてるのが >> 賢いこと、知能が高いことは必ずしもそれがその使える、 >> 使っていて、あの、便利だなと思う存在であることとイコールではないと言われてるんですよ。 今まではあまり賢くなかったので、とりあえず賢くしていくとそれに従って我々使う側のユーザーもあ、便利になったなという感じだったんですけども、最近はもう賢さのが限界突破仕掛けてるので
5:32 >> うん。 >> どれだけ賢くしても >> 賢いの分かったとなんかすごい問題解けてるとめちゃくちゃ難しい数学の問題解ける。 >> うん。 で、それは我々の生活で何か役に立つんだっけという >> 感じになってるので、 >> だから、ま、例えばですね、じゃあ皆さんとこに僕が突然お手伝いしますと言ったとして役に立つかと言うと、ま、なんか役に立つと思うんですよ。思うんですけども別に >> はい。 >> あの、そんなにですね、買わないですよ。 >> サラ洗いと知能が >> そう、そうかみたいな。 そう、なんか普通の日常的なことをするのむしろ無能かもしれないんですけれども、 >> 別に博士号レベルの知識持ってるからと言って >> そんな普通の人がありがたいと思うかというとそれはまあそうでもないという >> いうことなので、ま、アルトマの表現もそうですけども、めちゃくちゃ役に立つます。立ちますよ
6:22 >> とまではちょっとアピールしにくい状況かなと思いますね。 >> うん。なるほど。なるほど。分かりました。 で、今回発表の中でも結構色々なメディアも取り上げてるのが、ま、これ最新モデルが出ましたと高性能です。で、これが今までだったら有料の人だけ >> うん。 >> まず使わし、あの、解放するよと >> 話が多かったのが、ま、今回はそのフリーティア、フリー、あの、無料のユーザー >> にも解放しますっていう話が出ていて >> はい。 こう、今まではその課金がその正義じゃないですけどな世界だったのがちょっと変わってきてるんですかね。 >> はい。はい。これはあの変わってきてるのはいくつか理由があると思うんですけども、 >> あの2つ
7:09 >> あって1つは >> 純粋にその理念というか、 >> そのオープンI やっぱり元々設立の理念はそのすごい人工知能を使ってそれが人類に立つようにするみたいなことを掲げたんですけども >> はい。 ま、それに原点会議というか、やっぱりみんなが使えるその課金によって差が出ないようにしたいよねというのも、ま、少なからずあったような気はします。 >> で、2つ目は現実的なあの問題で >> うん。 >> GPT5 ってあ、多分後ほど詳しく説明していこうになる気はするんですけども、内部でなんか入力されたら自分の中でこれは長く考えるべきか、あるいはすぐにパッと答えていいかっていうのを自動的に判断する機能がついてるんですね。 なので今までユーザーと一般ユーザー使うとなんか何でも負荷が高いやつに投げ込みまくるからあのちょっとそれはあのやめて欲しいとかみたいになったのが
7:58 GPT5になるともうGPT5 は勝手に計算量 >> これちょうどいいの計算してやってくれるので別に一般ユーザーに全体解放してもそんなにみんな >> な計算負荷が高いもう投げ込みまくってるっていう状況起きにくいということでまあの計算量的には別に全部 GPT5にした方が >> うんうすごいいいんだから。 >> うん。 >> もうこのま行こうという感じになったんではないかなと思います。 >> なるほど。そう。今までがあのこれちょっと画面出てますけど >> ね。GPT4なにするのかO3 にするのかとか色々自分でモデル選べた、ま、デフォルト 4になってたりするんですけども >> はい。 >> ただいまいちま自分が今やろうとしてるタスクをお願いしようとしてる質問だが何が最適なのかって、ま、当然わからないわけですよね。
8:46 だ、そこはもうこれも同じくそのモデルの力で、あ、あのこの人のこの質問はこっちで処理しようっていうのが GPT5で可能になってる。 >> そうですね。 で、これは、ま、研究者は別にその分かれてもこれはこうだ結構使い方分かるんですけども、そんなになんか普段使ってない人とか適当に使うぐらいだと、 >> あの、なんかいっぱい出てきてるんだけど、どれ使うと >> いいんだっけっていうのは結構分かりにくかったと思うので、それはま、あの、 >> 派手さはともかくとして、あの、一般ユズとし、ユースケースとしては結構大きいことだと思います。 普通の人がもうあのなんか適当にポチポチやってるだけで勝手にその計算量とかやってくれるのは、ま、自分の負荷が減るという点では使いやすくなったのかなと思いますね。
9:35 >> そうですね。やっぱり束場の殴り合いみたいな AI開発競争の中で >> はい。はい。 その、ま、開発もそうですし、実際水論、ま、どんどんユーザーが質問してその処理を捨せるだけでもかなりお金がかかるっていうことを言われてたのが、そこにやっぱり効率をより考えて >> はい。 >> ま、値段も安くなるべく提供していこうっていう意識ってのが >> こうAI がどんどん復旧についてあのってんですかね。 >> そう、そうですね。で、実際あのすごく安いんですよ。その出力とあの我々研究者は >> はい。そのAPI というのを使ってこういうチャット形式のブラウザーがアクセスできるやつじゃないなんか使い方があるんですね。アプリの内部でその GPT
10:20 読んだりっていうのするんですけども、それも 100 万トークンあたりおいくらとかっていう課金形式なんですよ。これすごく GPT5安いんですね。 >> はい。なるほど。 >> 1.25ドルなんですよ。 100 >> 万トンあたり。これ100 >> 万トークンって言うと >> ま、あのトクンはちょっと難しいんですけど、もうこれすごい雑 100万文字と呼び替えていいです。 >> はい。はい。100万文字あたり1.25 ドル >> うん。 >> 数百円ぐらい。 >> そうですね。 >> で、これクロードとかだったらどうなのかと言うと 3ドルぐらいなので倍以上ですね。 >> そう、倍以上なので、これはやはり計算効率的にも相当あのいいことを GPT5やってるんだと思います。 >> はい。うん。うん。うん。なるほど。かなりそういうことも考えられたということで。 で、ま、実際に中身じゃあどうなのかっていうとこなんですけども、ま、今さん
11:07 1つ、ま、一般の方も注目 >> すべきポイントとしてあげてくださったのがハルシネーション、 >> ま、要は >> 誤った回答、ま、出たらめを言ってしまうことがかなり改善されたということなんですけども >> はい。はい。 >> このデータが結構示してですね。 >> はい。これはあの、低い方がこれバーがなんか青色、緑色、オレンジ、赤色とかあるんですけどもこれ低い方がいいんですね。 ハルシネーション起こる確率 >> が >> そう低い方がいいんです。 >> で、これ見てみるとあの例えば 1 番左側ロングファクトコンセプツっていうやつとかだと >> O3見てみると結構場がニンと伸びてて 4.5% >> そうです。あのオレンジのバーですね。
11:53 で、番右側の紫っぽいやつ、 O4minが3.1なのにして >> 左側のGPT の青緑の薄いオレンジのやつは 0.何% とかなってるのでこれが違う感じ。 桁がちもうめちゃくちゃ改善してる >> ので、 >> あの、今までのGPT みたいな派手さは、あ、ないかもしれないですけども、あの、これだけハルシネーション例と違ってくるとおそらく一般層で最初に注目されるのはなんかすごくチャット GPT嘘つかなくなったな、 >> なったぞみたいなところだと思います。多分そういうところから、あ、すごく使いやすい、嘘をもうつかなくなったっていう >> 点で広がって、あの、もう馴染んでくるのかなと思いますね。 >> うん。なるほど。
12:38 これはどういう改善技術的にどういう回があってこういう数字が実現できるっていう話なんですか? >> これはあのよくわからない。よくわからないです。これはあの >> よく言ってるんですけどもオープンAI クローズドAI で技術を何も公開しないんですよ。 >> 何も公開しないのであの中でどういう技術使われてるのかっていうのは実は我々研究者確かめようがない >> はい。ですけども、あの、 Cって言うなら、そのオープン AI 自体が言ってるというよりはなんか噂程度、噂と言っては結構角度が高いサイトがあって、そこに流れてる話だと新しい教学習の手法 >> をあの開発してそれを適用してるという話があるので、そこにもしかしたら鍵があるのかなという気はしますね。 >> うん。うん。うん。
13:24 新しい教科学習って言うと、 >> ああ、一応出てる話だと、普通の教科学習って答えがっちり決まったものでないと学習あんまりできないんですね。 >> うん。 >> だから例えばその基準が明確でないものってモネの絵とピカソの絵どっちがいい? >> うん。うん。 >> て言うとこれ別にどっちがいいって基準あるわけじゃないじゃないですか。人によって判断分かれる。時代によって判断分かれる >> となるとこれは学習難しいんですよ。 >> うん。 で、なので絵とかはすごく学習難しい。綺麗な絵とかこの絵は絶対にいいっていう判断基準ないので、 >> ただ数学とかプログラミングはあの数学は問題最終回答が合ってればいい。プログラミングは作ったものテスト通ればいい。みたいにカっちりとした判断基準がある。 >> で、ゲームとかも勝てばいい
14:11 >> とかなので、あれはすごく学習しやすいんですね。明確な記事に向けて学習する。 っていうので学習そういうのに学習しすると精水の性能改善するって言ってたのが最近流れ deプシークR1 とかすごく有名だと思うんですけどで我々の RLVR って言ったんですよ。レインフォーメント withベアブルリワードっていう >> はい。 >> ま、あの基準が明確な報酬によって学習する教科学習っていう >> 手法がここ半年間ぐらいすごく注目されてたんですね。 で、ただ今回 GPT5 はそれをさらに改良したもの使ってると言われてるんですよ。で、その改良っていうのがさっき言った基準が曖昧なものであっても何らかのちゃんとした学習信号を出して学習できるようにしたっていううん。 >> もうなんですね。ユニバーサルベリファベリフリファイアとあのうん。
14:58 >> はい。 >> 名付けられてたと思うんですけども >> 多分それがうん。 >> なんか聞いてるんじゃないかなという >> 雑な想像はしてます。 おお。それじゃどっちの絵がいいとかっていうこともなんか判断できるみたいな話。 >> それは結構難しいと思うんですけど、なんか例えば新がうまいとか文章が綺麗とかって明確な基準文法間違ってるぐらいだとすぐ分かるんですけども [音楽] >> うん。はい。 >> これは綺麗な文章だとか洗された文章だとかってはっきりとして基準あんまりないと思うんですけれども >> うん。 >> そういうのをなんか割とちゃんと評価できるようにする評価機 >> はい。 があって、それを元にして学習したんじゃないかなと。で、その評価機というのが多分今まで作られてきた性能な生成を使ってるんじゃないかと。
15:46 >> ああ、ま、いちいち人間があのテーションとかなんかそういう評価するだけじゃなくてシステム的にも自動的に対応にできるみたいな。 >> そうです。そうがもしかしたら聞いてるのかもしれない。はい。うん。 >> ていう話ですね。 >> だ、今回GPT5 の、ま、詳しい機能この後見ていくんですが >> はい。 結構あの話題にしてたオープンが話題にしてたものにの 1 つとしてクリエイティブライティングっていうのもあったので、ま、そういったとこ今おっしゃったようなことが >> そういうよりなんか私的な文章美しい文章みたいの書くっていう能力にはい。あ、それはすごく影響してると思いますね。はい。うん。 >> なるほど。なるほど。分かりました。で、あのベンチマークそのあの他と比べてどうな改善したかみたいな話も出てるんですが >> はい。
16:31 >> これも超難問の >> はい。 確術知識を問うような試験でこれ以前のモデルより改善はしていると。 >> これはそうものすごいあの大げさな名前がついてるベンチマーク人類要するにこれ日本語で言うと人類最後のテストっていう >> はい。ベンチマーク >> ヒューマニティズラストエさん。 そう、要するに我々人類 H を決収して作った超難というやつなので、これはあの例えば世界の東京、ま、東に 1 人いたかどうかちょっと忘れたんですけども、オッス 4とか、ま、中説高架とかの >> 博士号を持った、ま、僕み、ま、僕は >> こに関わってないですけど研究者が自分の研究領域で、 >> あの、この問題は絶対成に解けないだろうっていうめちゃくちゃ難しいのを作らせて募集かけて、で、その募集で集まったもの
17:16 も中からさに洗してされたものレビューして作ったっていう超難しい問題なんですね。これ普通の人が人間がやったとしたら多分あの 1万も正当できないぐらい >> うん。 >> 古代パルミラ文字を呼んでそれを翻訳しなさいとかとてつもなく難しい数学の問題解きなさいとか物理の問題についてうん。 >> 解きなさいとかっていうそういうやつなんですね。でそれはやっぱりめちゃくちゃ難しい。 今の生成に評価って >> 生成強すぎるので大体政率 80とか90になっちゃうんですよ。 >> うん。 >> ただこれはさすがに超難しいということで >> 50%いかない >> うん。 >> ぐらいなんですね。最先端ものでも。はい。 >> なので50 行けばめちゃくちゃすごいんですけども、そうすごいって言われてる中で今回 GPT540
18:05 代出してるのでこれは確かにすごい。 >> うん。うん。 >> 素直にすごい。少なくとも単体の結果で見るとこれは文句なしにすごいです。 >> ていうことですね。 ただ単体って見るとって言ったのはこれ実はグロック 4には >> あの負けてる部分があるんですね。 >> グロックはえっとXRですね。マスク >> そう。X イロンマスクのや出したやつだとこれは >> その44.4とか50に到達してると >> あの少なくとも彼ら主張してるんですね。 >> はい。 >> なのでそれを踏まえると >> あれというところはあるんですよ。 >> うん。ただ一応GPT5 をするとこれの評価って難しくてはい。 >> あのツールユズ成 本体だけではなくてその成なんかツールとか検索かもそうですしとかもそうですし、そういうのを何でも自由に使ってもいいよっていう
18:54 >> 評価をやってるのでこれほとんど何でもあるルールなのでもう公平性が保てないんですよ。 何使ったのか、どれぐらいめちゃくちゃやったのかわからないっていうことなので >> なのであの完全に GPT5 は負けてると言いきることもできないと思います。ただグロック 4と >> うん。 >> 同じぐらい >> うん。 >> という理解が妥当かなと思います。 >> うん。はい。分かりました。で、そんな能力がどこで発揮されるのかっていうとこで今回、ま、発表の中でもかなり元気が多かったのコーリングつまりプログラミングですね。 ま、アプリとかウェブサイト作ったりとかっていうところなんですけども、これの能力に関してはどんな印象を抱かれましたか? >> これがまさにその先々週に僕がいじってたのがほとんどこなんですね。コーディングの部分をいじったんですけど、これは結構圧倒的です。
19:45 >> うん。 >> 圧倒的というのは要するに我々人間がパッと見た時の訂正では圧倒的だったんですね。 >> うん。で、で、実際その、あの、今日の GPT5 の発表でもその正式にいろんなプログラム関連のスコア公開されたんですけども、そこでもやっぱりトップだったと >> いうことなので、性能に疑いよないと思います。 >> ないんですけども、 >> ただあの、我々がすごすごいすごいと思った感覚と実際にスコアはちょっとずれてた部分はあって、 >> あ、ほ、 >> スコア上は超圧倒的というほ道ではなかったんですね。 >> はい。で、これW ベンチっていうやつですね。 >> そう、ソフトエンジアリングベンチマークで、あの、ギ I ップログラミング、プログラミングコードの投稿サイトで実際にその >> なんかこのプログラムおかしいぞって寄せられた実際の問題に対してどれぐらい回答できたかっていうのを
20:35 >> うん。うん。うん。 その測るベンチですけども >> これで74.9% というのは確かにあいんですけども、今クロードの 4.1は確か74. なんぼなので >> はい。 >> ほぼき行してる。 >> なるほど。 >> ですね。なのでそこういうあの研究所の評価だけ見ると超すごいとは >> うん。 >> あの言えない。 ただ研究者の感覚だともうあの見てる分にはすごく性能高いという >> なんかちょっと訂正と定量評価ずれてるかなと印象を受けましたね。 >> はい。なるほど。 >> で、ま、色々数週間前からいじられてた中で今回 5 が使えるようになりました。で、今井さんに >> ちょっとサイトをなんかじゃあ
21:24 GPT5作ってみましょうと >> いう話でやっ。 ま、これは本当にすごく簡単なやつなんですけれども、あの、これはちょっと簡単すぎるので、あの、他の生成合でもしかしたできちゃうかもしれないんですけども、これぐらいのことは簡単にできるっていう例で >> ちょっと見せたいと思います。 >> はい。 >> で、これGPT5 は現在にクロードに勝ってるとこを調べてまとめたサイト作ってくださいと、単純にこれ勝ってるとこじゃなくて比較したサイトとか良かったと思うんですけれども、 2 >> 分、2 >> 分31秒 >> はい。 >> すごくいっぱい出てきてますと。ずらずラズラっと。 で、これちゃんと色々調べてきて >> うん。 >> やってくれるんですけども、じゃあここに書かれたコードを実行してみると >> はい。 >> これはですね、ちゃんとしたサイトになってるんですね。 >> おお。 >> ここあのそう、さっき勝ってるとこって言ったのでちゃんと GPT5
22:10 を引した感じになってるんですけども >> はい。 これはあの本当のウェブサイトで今これチャット GPT の中で開いてますけどもちゃんとサーバー立てて公開するとウェブサイトでもちゃんとこういう風になりますと。 >> で、ちゃんとUIも全体的に整ってる。 >> はい。 >> で、あのここに書かれてることも事実として合ってると >> いう感じ。うん。うん。 >> なので、それなりにすごいものはできてます。 で、これロジックというか、ちゃんとあの機能面も色々あって、これ差が大きい項目だ表示とかってあるんですけども >> うん。 >> 差が大きい項目だと、あの、ちゃんとクロードに対してサ分出てるとこだけ表示すると >> はい。 >> で、これオフにするとさっきあのソフトウェン、ソフトウェアのベンチマークであまり差がないって言ってたところまさにこれですね。
22:56 74.9%、74.5% >> っていうところオンになるみたいなちゃんと機能面とかもしっかりした。 >> これですね。 他の生成とかだとこういう機能面って結構エラー出るんですよ。 >> 側ではちゃんとなんかこういう機能実装したってなってるんですけども、実際ボタン押してみるとエラーなりましたとかって普通に出るですね。 >> うん。うん。うん。 >> で、結局人間がなんか細かく指示してここは間違ってるのでここはこういう風に直してくださいってやるんですけども >> GPT5は1から最後までエラーなく全部 1期通感作れる >> ていうのでこれはあの十分すごいことだとこれぐらいのものを 2 分ぐらい作れるというのはそれなりにすごいと思います。 >> うん。うん。で、プロとかだとちゃんと UIとかもですね。それなりにマ >> ジファロ。 >> そう、これはプロ僕はあの課金の最上位課金ずっとやってるんでプロを使えるんですけれども
23:42 >> はい。 >> それだとこういうのやってこれは実は縦軸はや怪しいのが出てきてるのでここは放送事故に放送事故っぽいんですけれども >> そこは見逃してあげるとこれ図とかは多分最初から 1から全部GPT5作って >> はい。 さっきのソフトベンチマーク差がないって部分もちゃんと見れて他んところもああっていうの結構差だからもう図にしてま、ちょっと部格好では若干あるんですけどもグラフにした状態でもうウェブサイト >> そう分や資格的に分かりやすいの作ってくれるっていうことなので >> でこれなのでまあの一期通感でだって僕これ指示したのでさっきの 2行ぐらいのプロンプトでで大体
24:28 2分から5分とかが出てくるは かも内部のあの間違いほぼないということ踏まえるとこれは確かにあのコーディングという点に関してはかなり優れてると思います。 >> うんうんうんうん。なるほど。 実際のそのOPENI のライブ配信の中でもフランス語の学習ウェブアプリを作ったりとか、ま、いろんな例が示されていて、これサマルマがですね、結構発表の冒頭でソフトウェアオンデマンドの時代になるっていう風に話していて >> はい。はい。 >> これはだから何か必要なことが必要なったり何かある時はもうじゃあソフト作っちゃい、アプリ作っちゃうみたいな次が来るってそういうことなんですか? >> はい。あ、そういうことですね。 で、実際じ、あの、今聞いちゃいましたけど、あの、 O3とかはそういうことやったんですよ。 O3とかは内部で考えてる時に
25:15 >> もうその場で数秒ぐらいで自分でなんかプログラミングコード必要なものを書いてそれを実行して、 [音楽] >> あの、なんかいい結果やるってこやったんですね。要する人間が用意した >> ツールとかソフトウェアじゃなくてもう自分が必要だと判断したら自分でその場合作り上げてそれを実行しててことやってたのでまさにそういう時代だと思います。 どっかの誰かが完全ガチガチに固めたソフトウェア作る作って押し付けるんじゃなくて、もう皆さんはい。 >> 作れるGPD5 作れるようになったんだから自分たちでさっきみたいに雑なプロンプトとかでも数分ぐらいに出来上がってそれを使えば皆さんの自分が解きたいものをあなただけのために解いてくれるソフト作れますよと。うん。 >> そういうことを言ってるんだと思いますね。 >> うん。ふんふんふん。 >> でもO3 でもかなり、ま、スクア自体見ても O3もかなり高かったので
26:01 >> はい。 でも感覚としては訂的な感覚としてはかなり O3よりも結構上がってる感じ。 >> かなり高いですね。 ちょっとあの今日お見せできるのこれぐらいだったんですけども、先々週僕サミットで遊んでる時は >> すごいUIとかもUI とかは本当に綺麗なもん作ってくれてあ、これは明らかに違うなって分かるぐらい O3 とかと比べても全然違うなって分かるレベルだったので >> そこはあの多分今日から開発者がどんどん連携挟と思いますけども >> どんどん明らかになってくると思います。 あ、これはちょっと違うなと使ってみると確かにこれは全然 Oリとは別本だという評価になってくると思います。うん。なるほど。こんなの作ってみましたってのが徐々に >> Xだとかではい。
26:47 >> あの発信されていろんな形で出てくるかもしれないってことですよね。はい。 >> はい。で、コーディングともう 1つですね、注目されてたのがヘルスケア >> はい。 >> 医療での医療の質問とか >> タスクみたいなものがよりコードにできるように >> はい。はい。 >> ま、実はかなりあの発表の中でもね、共されてましたよね。 >> はい。そう、あの患者さんみたいな人が実際生放送に出てくるみたいな演出やってたので、これは相当力入れてるところだと思います。 で、日本だとそのあれですけども、アメリカという国は結構医療については厳しいって言い方あれですけども、一般国民が受けれるのちょっと限界あるみたいな国なので、なんか自分で自分の診断をして適当にドラッグストア行って薬を買うみたいなことをやってるらしいです。はい。
27:35 なのでフェルスケアっていうのはアメリカに関しては相当にその AI が介入できる、あの、改善できる余地があるというところで、やはりそこはあの強み、強みを発揮できるだというところで、今回あの結構強調してきたんだと思います。で、これ GPT5だけではなくて、 >> あの、これが発表される前日ぐらい、前日ぐらい発表された GPTのOOSSはい。 と言われてるやつでもあのヘルスケアの評価があったので >> ちょっと本当にここ最近力入れ始めてる実際ヘルスケアのあのベンチマグ出てきたの今年の 5月なので >> うんうんうん >> 割と最近ピボットというか地下入れようかなと思い始めたところだと思いますね >> なるほどこういうことですのモデルが GPT5に先掛けてえっとリリースされて
28:23 >> 今的にはこっちの方が実は結構注目なんじゃないか実は研究者的には GPT5 て事前評判を上回ったかというとちょっと微妙っていうのは今の評価で OSS の方がむしろ事前予想からすると大きかったんですね。サプライズが。 >> うん。ちょっと改めてなんですけど、オープンソースのモデルっていうのは >> はい。 >> さっきオープン clズド研究公開してないってお話がありましたけども >> はい。はい。 >> これはオープン。 >> そう。ただあのですね。うん。 これ前回出た時は僕触れた気がするんですけども、オープンソースソフトウェアっていうのは >> これはソフトウェアの世界だとすごく厳密な定義が >> ある割と新鮮な単語なんですね。 >> はい。
29:09 >> 聖なる単語だとこれを名乗るのは相当覚悟はないで許されないぐらいの単語なので、 >> あのオープンソースソフトウェアというのはちょっと微妙 >> でOSSってる >> ついてるじゃないですか。オープン AI これオープンソフトって言ってないんですよ。 OS って言ってるんですよ。これはオープンモデルであり、 GPTOSだと >> いうことなので、あの、本当に完全な意味でのオープンソフトウェはないという感じです。で、実際その公開されてる論文でも >> そのオープンAI にしてはすごい色々書いてるんですよ。 >> うん。 >> ちゃんとアーキテクチャー、ニューラルネットワークの構成はこうです。こんな活性化を使ってます。 アテンション講座はこうなってますとか何言ってかわかんないと思いますけど、これはすごいんですよ。 >> はい。6 >> 年ぶりぐらい
29:56 >> にそれだけ公開情報を公開したような AIモデルが出たって。 >> そう、そう。なんですけれども結局コアとなってる強化学習とか使ったデータとかはあのやっぱり秘密だということになってるので >> うん。 >> 研究の世界でいうところのオープンさと比べるとちょっと控えめオープン [音楽] AIにしてはい。 ようやったという感じですね。 >> で、白目から言うとじゃ、この OSS モデルが出たことの意味っていうのがいまいちまでよくわからないとこもあるんですが >> はい。 >> いろんな人なんかダウンロードして自分のパソコンの中で使ったりとかしてるのなんかエとかで見てるんですけども >> はい。 >> ここの >> 意味どういう風に使われるのかっていう >> これはカスタマイズできるんですよ。
30:42 もう公開されてるのでなんか自分の好きな口調とかでもいいですし、自分の >> あの、ま、例えばその自分の日常でしか起こらないようなイベントに関する知識。普通の成ってやっぱり Web の公開データから学習されてるので、 >> あなた、あなたの生活のこと、あなたの職場の >> ことだけの話っていうのは絶対知らないんですね。 >> なのでチャットGPT とかはそれはやっぱりみんなグローバルのものをみんな使ってるのでそんなことを知ってるわけないと。 >> うん。 ただこれは皆さんのパソコンの中で動く。もしかしたら未来にはスマホの中で動く。 >> うん。 >> っていう時にで、しかも自分の意思で自分のデータで学習できるっていうことになるともう自分だけのあなただけの AI作れますよと。うん。うん。 >> これは結構大きいと思います。ていうのが 1つ。 >> で、2
31:28 つ目がそのセキュリティとかが禁する企業にとっては >> あのすごく重要ではい。 やっぱりデータ扱ってる企業って生場合に外部送信通信して外部のサーバーを動いてる >> はい。 >> 生成使うわけにいかないんですね。 >> うん。 >> 行政象庁とかは。 >> はい。 >> ただこれはもう自分たちの PCで動く。で、僕今使ってるこの PCとかは2015 年発売されたオンボロですけれども >> はい。 >> これでも動きます。20ビリオンとかは。 >> うん。 で、すごく性能高いっていうことになると、そういうセキュリティコンプライスする企業であってもいいよいよ本格的に導入しそうだと。 >> で、3つ目が >> あの中国のものじゃない >> て話なんですよ。 これ、あの、そう、そう、今研究の世界だと成って自由で開かれた中国と不自由で閉ざされたアメリカになってるんですけれども
32:15 >> かと言って日本企業が中国じゃあその自由で開かれている中国モデル使うかというとこれはやっぱり中国 >> 企業もは使えないと >> うん。 >> いうことになったんですね。性能は関係ないんだと。 >> 中国性は >> あのダメだっていうことになったんです。 なってたので、どれだけ中国がオープンモデル公開しても研究理由はともかく実用って全然なかったんですね。 >> うん。 >> ただ今回やっぱりその安心安全なアメリカのオープンエアが公開したということでこれはそういうのまた気にする必要ない。 >> ていうことを踏まえるとよいよそのあの普及していく段階入るんじゃないかなと。で、これ性能も疑いよがないので >> はい。そうですよね。 >> なるほど。なるほど。 >> かなり大きな意味を
33:01 >> はい。 画期的って意味ではごちの画期的だったかもしれないってことですね。 >> はい。 >> で、ちょっと最後あの伺いたいのが GPT5でAI がどう変わるっていうところでオープン AI があの今週いろんな発表していて、ま、チャット GPT もウィークリーアクティブユーザーだと7 億人、ま、3 >> 月に5億人だったところ2 億人も増えて去年から4 倍も増えたとそれだけ勢いを増してます。 >> はい。 ただ、ま、さっきクロード何度も出てきましたけど、クロードを開してアンスロピックとか、ま、 Google のミにだって黙ってないよという形だと思います。 >> 今じゃこのGPT5 出てきて、今後の業界がどうなってくのかどういう風に予想されてますか? >> えっとですね、今まではそのなんというかスケーリング競争 >> うん。
33:48 >> だったのはい。 なったんですけども、あのまず言語に関するところ成一般的に言われてるところについてはそれがややややや落ち着く可能性出てくると思います。 >> で、GPT5 実際これ今回の公開だと関連する文献読んでみると計算量触れてるとこほぼないんですよ。 >> なるほど。 >> GPT4まではとにかく大量の反動体 GPU 使って学習出するのは命だということで、俺たちはこんなやばい計算量を使ったんだぜみたいなのがあったんですね。 >> うん。はい。 ただ今回そういうのはほとんど乗ってないので、 >> そこは割と技術テクニカルに解決したという面が見えます。なので、ま、そういうスケーリングで到達できるとこ少なくとも言語に関しては >> もう天井だということで、そういうところのレースになるのかなという
34:34 >> うん。 >> 気はします。 >> うん。うん。うん。 >> なので、あの、オープン AI は正直言語成Iというあのステージで戦ってるとはい。 あの、ちょっとですね、まくられる可能性が出てきたんではないかなと思います。 >> 他との差がどんどん縮まってしまってるってことです。 >> そう、そうですね。 >> やっぱりOPENAIの特にGPT のバージョン行点な何とかじゃなくて、 >> あの、整数更新の場合は >> やっぱりそのもう異世界のテクノロジーで出てくるっていうのが今までも普通だったんですね。 >> はい。34はすごかったですね。 あれはもう本当にすごくてあれ出てきた時もう我々研究者は我々こんなん作り方わかんないんだけど何やったんだって反応だったんですよ。
35:19 もうオーバーテクノロジー >> うん。10 年後の技術が突然現代やってきたみたいな感覚だったんですけども 5 に関してはそこまでの飛躍っていうのがないのでうん。 >> ややややややというか結構縮まってきてる。今もしあの今日とかにジェミニ 3みたいなの発表されたら >> はい。 >> 飛んでしまうかもしれないという >> うん。うん。 >> 状況です。 >> ただあのOPENAI は一応サムアルトマンが今年中にいっぱい発表できるものあるよと言ってるので >> まだ隠したあるんだと思います。 で、多分それはこの言語みたいなもの >> はい。 >> ではなくて動画像とかであったりあるいはあの自動研究みたいなものであったりという内容だと思います。 >> なので今後はそういうところの
36:06 >> 今まであのチャットとかで目立っていた部分以外のところで勝負が決まる段階に来るあるいはその個人のデータ会社のあのプライベートのデータと多分どれだけアクセスできる >> かネットワーク効果があるかっていうとこも勝負になってくると思います。 >> うん。うん。なるほど。 やっぱり一般消費者的に言うとこないだ出たチャット GPT エージェントっていうのがありましたけども >> はい。 >> もうだなんからちいちこうチャット形式も飽きたからもなんか何でもやってくれよみたいな >> 多分そんな風に思って方も多いんじゃないかと思っていてう >> ん。 >> ま、5 とは分けて発表してたわけですけどもでああいったものがもっと高度になってくれればことがうん。 >> なんかちょっと未来感っていうの絶対ますよ。 >> そうですね。で、ただあれはもう AI 本体の性能というよりは、今の人間世界が乗っかってるインフラの問題 >> になってくるんですよ。デジタル
36:55 >> インフラの問題で。で、人間は >> あのパソコンとかを目で見て >> 目でどっかのここのボタンを押そうとかってやったりするんですけど >> うん。で、マウス操作してみたいな。はい。 >> そう。これはA 外相手らだとそれは必ずしても効率的じゃないんですね。 >> ああ、そうですね。 で、別にもう文字列が並んでても別に綺麗なサイトとかじゃなくても AI は別にそんな関係なく操作できるので、むしろ AI にとってはこう人間様が見るために作られた今のデジタル空間というのはちょっと不便なところがあるんですね。 >> うん。うん。 >> なのでそこをいくらか改善しないとそのなんかブラウザー複数開いてブラウザーしないポチポチしたりとかっていう >> はい。 >> のをもしかしたら改善しないと限界あるかもしれないと思います。 ま、最近のはもうスクリーンショットを取ってマルチモーダル記で力技で解決するっていうことを
37:42 >> やったりはするんですけれども、それがどこまで通用するかちょっと分からないという感じですね。 >> うん。なるほど。なるほど。そうですね。 API とかああいうので繋いだ方が早いよねっていうことですよね。はい。 >> はい。で、かなりだから効率的になってきたっていうとこで言うとそんなにで一方で >> はい。 サマルトバンクループだとかと共にスターゲートっていうあの大型のデータセンターのプロジェクトやってますけどもあいうインフラじゃそんなにいらないんじゃないか説ってまた出てくるの? >> いや、それはそんなことなくてこれは本当に何度も繰り返してるんですけども言語はい >> とかコーディングする生成 AIっていうのはAI 全体の分野から比べると本当に >> うん。 >> ま、すみっことは言わないんですけども一部の分野です。
38:27 >> はい。うん。うん。うん。うん。で、今の AIというのは計算量を増やしまくると >> 基本的に性能が改善されることは保証されるっていう説があるんですね。 >> なんかAI開発と言うとAI 研究者はすごい難しい数書いて >> はい。なんか特定の分野詳しい AI研究者がAI にその分野に関する知識教え込んでみたいなことを想像されると思うんですけども、そういうのではなくて力に任せてひたすら学習するのがほとんど AIにどんな分野でも有効だというのが >> ある程度も確認されてる。 で、それがスケーリングであったりとかで、これはもう皆さんに見てもらいたいんですけど、リチャードサットンという人が書いたザビターレッスンというエッセが >> あって、2019 年に出たエッセがあって、そこに今僕行ったみたいなこと書かれてるんですけども、ほぼもうここ最近 6
39:14 >> 年間ぐらいは >> その方向で進化してきてるんですね。 >> で、その方向で進化してった場合にやっぱりデータが 1 番多かったのはテキスト分野、画像分野なんですよ。 インターネットをクローリングすればいいらでもデータ転がってるということで偶然この分野が最初に出てきたというだけなんですね。で、だったらその同じその計算力に任せて >> ていうのが他の分野でも真実あるなら別にスターゲートで整備されたものは例えばロボットロボティクスだったりとか >> うん。うん。うん。 >> 研究部、あの研究、児童研究であったりとかそういうところに全然転用できるので >> 別にあの必要なくなるということ全くないと思います。 なるほど。だもチャットじゃない生成 AI っていうのがいよいよもっと爆発して、
39:59 >> そう、あの、フィジカルAI とか最近言われてますけれども、あの、やっぱりデータが少なかった分野っていうのはあるんですね。少なかったというか、あるかもしれないけどもう、 >> 現実的にどっかの気が一括して取るの難しい。 >> はい。 >> 動作データとかロボットの動作データ、自分の人間の関節筋肉の動きのデータ、 >> インターネットアップロードしてる人いますかというと、 >> いないですね。ない >> のであれはデータがなかったんですよ。 みんながモーションキャプチャーつけてるわけじゃないですから。はい。 >> そう。ただやっぱりその今成というのがデータと計算力に任して成功するっての分かってしまったのでそれは今後データ集まると思います。ロボティクだけじゃなくて研究とかいろんな分野で >> となるとじゃあ必要な何かって言うとこうやっぱ計算力なんですよ。 >> うん。うん。うん。うん。 なのでスターゲートとか最近あの前回話したメタのッカバーグとかが >> なんg
40:46 のデータセントセンター作ると言ってますけどもあれは普通にそういうところでも >> あの使われるような重要なインフラになっていくと思います。 >> はい。なるほど。なんもない規模の競争はまだまだ続くと >> はい。 >> いうところで >> そうですね。だからまあ今回 GPT5 すごいなんでしょう。目玉が飛びれるようなものはなかったですけどもまあいろんなんでしょう。 そのチ単なるチャットみたいなところからより幅広い分野の適用みたいなとこの、ま、通過点と言いますか、 >> なんかそんなところが色々見えたというところですね。 >> はい。はい。派手さないんですけども、これ全方位で >> かなりいいと >> うん。 >> あの、普通のあの研究者、研究会話者以外の視点からもそうですし、研究者が見ても >> あの、失点はないんですよ。 >> うん。 失点がないのでどちらかというと派手さでうおって感じで >> 引きつけるというよりはもう全部これでいいんじゃないかなみたいなもう全体的に全て安定で使いやすいっていう感じでもしかしたらそういう意味でも
41:41 GPT5 が派手さはないけれども人を全部集め切って勝つっていう可能性もありますね。 >> はい。なるほど。わかりました。はい。本日もご視聴いただきありがとうございます。チャンネル登録も是非お願いいたします。今井さん先週引き続きありがとうございました。 >> ありがとうございました。 [音楽]
