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 3 分。
今日の主役はパーソナルエージェントだった。Aaron Levie は、次のプラットフォーム戦争はユーザーではなくエージェントの注意を奪い合う戦いだと論じ、Nan Yu は Muse の通話機能の限界を実地で突いてみせた。一方で Richard Socher は、再帰的に自己改善する AI がまず AI 研究そのものから始まる理由を語り、あるVCは、毎日コードを書いていなければこれから来るものは見えない、と主張した。
パーソナルエージェントは App Store 以上の地殻変動になる
Muse のようなプロダクトのフォームファクタは、タスクを丸ごと渡して最後までやり切ってくれると信じることを意味する。そのためにはエージェントがこちらのツールを操作するか、自前のツールを持ち込む必要がある。すると競争相手が入れ替わる。奪い合うのはユーザーの注意ではなく、エージェントの注意だ。フードデリバリーの注文、ecommerce の取引、航空券の予約、ローカルコマースまで、エージェントが走りやすいレールを一番うまく敷いたところが一番使われる。Levie はこれを、App Store 自体の登場以来、コンシューマーテックで最大のチャンスであり最大の破壊だと呼ぶ。
Richard Socher: シミュレーションできるものは、AI がいずれ解いてしまう
Recursive が 6.5 億ドルを調達した前提にあるのは、科学の進歩が停滞しているのは知識が誰にも横断できない何千もの細分野に割れてしまったからで、AI こそそれを織り直す道具だ、という読みだ。Socher の一番切れ味のある経験則は、シミュレーターか検証器がある領域には超人的な能力が必ず現れる、というもの。だから数学とプログラミングが先に落ち、生物学はデータ待ちになる。Socher 自身はハードテイクオフ論者ではないとはっきり述べている。分子がどれだけ優秀でも臨床試験には何年もかかるからだ。逆張りの筋が二つある。新しいタンパク質が欲しいときには hallucination はむしろ機能だということ、そして自身の prompt engineering の論文 (DecaNLP) が、ほぼ全レビュアーから役に立たないと却下されたことだ。「いやはや、我々は知性のどの空間についても、その真の上限のはるか手前にいる。」
毎日2時間コードを書く VC が、毎日その理由を聞かれる
毎日届く DM への Kothari の答えはこうだ。今は動きが速すぎて、AI を人づてに学んでいては間に合わない。Kothari はこの時代の投資を、話に聞くのではなく自分の手で感じ取るしかない三つに分けている。次の世代がどこで伸びるかを見極めるための model capabilities、長期タスクをこなすために model が必要とする infra tools、そして自律的に動く会社を可能にする harness capabilities だ。研究者やファウンダーと話すことが無意味になったわけではなく、ただ自分は手を汚さないとうまく学べなかったという。売り込みはシンプルで、10日間毎日いじってみろ、そうすればもう抜け出せない。
markdown ファイル1枚と skill が、毎週回る「好み」エンジンになった
Yang は映画、テレビ、本の評価をただの markdown ファイルに書き溜め、その上で /tastemaker skill を走らせている。毎週の新作をスキャンして、まだ見ていないものを拾い上げてくれる仕組みだ。これを open source にすべきか意見を募っている。あわせて、OpenAI で ChatGPT Finances のプロダクト責任者を迎える近日公開のエピソードも予告した。先回りした節税、クレジットカードのリワード、経済的自立に向けたインタラクティブな予測まで、パーソナルファイナンス向けの6つの prompt を扱う。
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。