AI を実際につくっている人たちが今日話したこと。1 ページ、約 4 分。
Aaron Levie と Amjad Masad は今日そろって、AI をめぐる議論は値付けを間違えていると論じた。縮小するはずだった領域で雇用はむしろ広がっているし、AGI が来ていなくてもコーディングは事実上もう解決している、というわけだ。一方で OpenAI の Codex チームは28ページのローンチ資料を抱え、Guillermo Rauch は35人のオープンソース貢献者に個人の小切手を切り、運用資産100億ドルのヘッジファンドの CEO は、400人の全社員に「ChatGPT を使うのはズルではない」と伝えた理由を語った。
AI と雇用の予測は逆向きに進んでいる。Levie いわく、理由は需要にある
自動化が入り込んでいるのは需要に上限がない領域なので、企業は人を減らすのではなく、はるかに多くのことをやるようになる。しかも agent が価値を生むには、今も人間のオペレーターと監督が要る。理論上いちばん影響を受けるはずだったエンジニアと弁護士は置き換わっておらず、逆にサイバーセキュリティ、forward deployed engineer、agent のオペレーター、ソフトウェア以外の領域のエンジニアはこれから爆発的に伸びる。彼のプロダクト作りの助言も同じ曲線から出てくる。今ある処理能力や性能の桁違いに上を要求するプロダクトを狙え、ほぼ不可能に見えるミッションの中で、今かろうじて可能なものを届けられる場所を選べ、ということだ。
運用資産100億ドルのヘッジファンドが、400人全員に AI の習熟を必須にした
Walleye のオーナー経営者は全社宛のメモを「このメールは ChatGPT で書いている。みんなも使うべきだし、それを誇っていい」と書き出し、「こうしたツールを使わないのは、1995年にインターネットが完璧でないからと使用を拒むようなものだ」と論じた。ズルだという感覚は学校の発想であってビジネスには持ち込めない、というのが彼の見立てで、実際に AI の下書きをわざと粗くして機械の痕跡を隠す人を目にしてきた。今では社員の約75%が週に一度は ChatGPT 級のツールを使い、3分の1ほどが AI のコーディングツールを使っている。Current という社内プロダクトは、ブローカーの PDF、アナリストのメモ、決算のトランスクリプトを、要約ではなく本物の分析に変えるもので、外部50社以上がベータ参加を打診してきた。もっと長い賭けは、通話とメールをほぼすべて記録して一つのプールに集め、社内から問い合わせられるようにすることだ。金融では情報と金の結びつきがこれ以上ないほど直接的だ、という読みがその根拠にある。
Rauch、35人のオープンソース貢献者に個人資金で1,000ドルずつ提供
助成プログラムの V2 は5つのテーマにまたがる。agent の skill とツール、ローカル AI、パフォーマンス、質の高い基盤、そして面白い実験だ。彼の見立てでは、skill はそれ自体が価値あるソフトウェアの一形態になっており、ローカル推論はデモの段階を越えて、少なくない人にとって実用の道具になった。資金は個人のもので Vercel とは無関係、条件も一切ない。あわせて agent-browser に高品質な動画記録機能を出した。彼がソフトウェアエンジニアリングの新しいボトルネックと呼ぶもの、つまりレビュー、テスト、QA の自動化に向けた取り組みの一部だ。
OpenAI の Codex チームは、個別ローンチを並べた28ページの資料を抱えている
Sottiaux によれば、パイプラインにある Codex のローンチをすべて追う資料を眺めているところで、その一つひとつで人が何を作るのか楽しみで仕方がないという。利用上限は全員分がリセットされた。今この瞬間についての彼の一言は「we are so back」。
Tan: YC の requests for startups はロードマップではなく勘だ
requests for startups は予測ではなく、これから始める人との会話のきっかけにすぎない。スタートアップがうまくいくかどうかを実際に決めるのは、特定の創業者が、特定の顧客のために、特定の技術を作ることだ。それ以外はすべて分類の話でしかない。
Astra は skill の自動起動が下手になり、Gemini は音楽に強い
Yang の報告では、Astra は skill を自動的に起動することも、その中の指示に従うことも下手になったように見える。自分のやり方が悪い可能性はある、という但し書きは付けている。一方で Gemini アプリはあらゆるジャンルの音楽で優秀だと感じ、家族のビデオに AI を使ってよい結果が出たという。
元データは zarazhangrui によるオープンソースプロジェクト follow-builders（MIT ライセンス）から取得しています。要約はそのプロジェクトの公開フィードをもとに LLM が生成し、要約プロンプトも同プロジェクトを改変したものです。上記の各項目は原文にリンクしています。
要約は自動生成です。判断の根拠にする前に原文をご確認ください。