小塩 篤史

本物か、偽物か。 ちょっと過激な演出ですね。 科学的態度とは、どのような真実と思われていることでも「反証される」可能性があることを踏まえつつ、今あるできる限りのデータで示すことです。 私も個人的には高橋氏の発言には科学的でない側面を感じることが多いですが、その打破にはやはり科学的態度で挑むべきかなと思います。 ちなみに統計学者としてコメントすれば、データをどう変換するかは、母集団の分布に依存するので、常に対数変換が必要という説明もちょっとミスリーディングかと。オープンに集められるデータだと思うので、再解析して議論するようなアプローチが良かったのではないでしょうか？

性別同様、世代でひとくくりにすることは難しいですが、AIが社会にどんどん入ってくる時代に、AIで学習した経験がある世代はそれを強みにできるはずです。Z世代が活躍する場所をどんどん作ることもこれから大事なことだと思います。

スタートアップ界隈の人と話をしていると、PMFの話がよくでてきます。製品技術先行の日本企業には重要な側面もありますが、技術系に関しては、別のフレームで考えないと、どんどん夢がなくなってしまいます。そんなつぶやきです。

1968年に日本未来学会が設立され、55年が経過しました。AIが急速に進化する時代で改めて未来学の重要性が増していると思います。よりよい未来をつくるためにも、ぜひ未来を考えるという作業に思考投資をしてみてください！

ゴールドラッシュではツルハシを売れ！という言葉があります。そちらのほうが低リスクで安定的収益を得られるからです。しかし、金を掘る人がいないと結局ツルハシも売れません。AIエコシステム構築の議論では、ツルハシの話が多く、ゴールドマイナー向けの議論は少なめです。そこにこそエコシステム構築の必要性があるのではないでしょうか?

挑戦そのものはいいですが、遅れを取らないつもりなら、もっといろいろ選択肢はあると思います。

機械学習の進化は、AI研究に「規模」を要求することになりました。規模を求めるには、「世界全体」で考えた方がいいのですが、日本はどうしても内向きになりがちです。TIME誌のAI100人にも取り上げられる人が少ない状況を少しずつ変えていきたいです。

社会実装に時間がかかるのはすごく自然なことです。 現実の問題は技術ですべて解決できるほど単純ではありません。 仮に社会実装が8年後だとしたら、8年間やりつづけるしかありません。 先行者の失敗を糧に、後から参入するのも悪くはありませんが、誰かの失敗なしには、成功はありません。社会的価値の実現のために、ブームを超えて続ける人々には、ぜひ応援をお願いします。ブームの後の維持が大変なので・・・

早速試してみました！　 一般的なQ＆Aに関しては、GPT3.5よりは少し落ちるかなという感じですが、十分実用的な範囲です。でもまだ、英語で応答した方が精度はいい感じです。数学系の問題は日本語でやると少し問題がありそうです。英語だとまあまあOK。70億のモデルとしてはとても優秀です。 これで3桁億のモデルを出してくれたらめちゃくちゃ期待できます！

なかなか渋い予算ですね・・・各国の研究開発予算と比べるとかなり桁が落ちてしまいますが、その分筋の良い領域にしっかり落ちてくれればいいのですが・・・ 　 個人的には、「若手研究者と博士課程大学院生に研究費や人件費を支給」は未来の種を育てる意味でとてもいい施策だと思います。AIは冬の時代を経験しているので、研究者の世代的偏りがあります。若手をどんどん作るのはいい傾向だと思います。同時に、研究テーマ選定については、ビジネスや社会実装に明るい人材がしっかりサポートしていくような体制も不可欠です。MITでは工学修士・MBA以上の学修をしてきた人材が研究サポートしてくれるような仕組みがありました。社会実装が進むような研究テーマの設定と開発が行われるのを期待しています。