EP 116
創造性を学んだAI（Opus 5.5・GPT-6 Sol）
モデル発表ラッシュの中で広がる哲学的議論 0:00
ロ・ジョンソク 収録している今日は2026年9月27日、日曜日の朝です。今週も例によって多くのモデルが発表されました。GPT-6 Solも登場しましたし、中国ではシャオミのMiMoモデルも登場しました。MiMoの論文には興味深い内容がたくさん盛り込まれていました。そしてAnthropicもClaude Opus 5.5モデルを発表しましたね。モデルの発表間隔はますます短くなり、出るたびに大幅な能力向上を期待するのが当たり前になってしまったようです。この段階で人間はいったい何をすべきなのか、AIが人間を支配することはないのか、開発のペースを調整すべきだという話も多く出ていますし、非常に複雑な議論が次々と出てきていますが、コミュニティの方向性はまだ定まっていないようです。これほどの混乱を乗り越えながら私たちは何をすべきなのか、そして、このフロンティアラボがフロンティア・コーポレーションとも呼ばれるようになっていますが、彼らに何を期待し、どんな義務を課すべきなのか、といった話です。技術的な話よりも哲学的な話が議論の中心を占めるようになってきた気がします。
それでも今日は、モデル全般を見渡すより、Opus 5.5の能力を中心にいろいろ実験していただいたので、まずはそのあたりの話から始めて、Opus 5.5について話していきましょう。
Claude Opus 5.5と追いつけないほどの進化 1:34
チェ・スンジュン 私もまだ頭の中が整理できていなくて、今、教育関係の原稿を一本送らなければならないのに、締め切りを過ぎても悩み続けています。考えがまとまらず、どこに重点を置くべきかずっと迷っているんです。
ところが最近、Opus 5.5が出てから創作の分野にもそういう空気があります。それで、まずモデル関連のことですが、私たちもずっと見てきたので、今は細かく見てはいませんが、それでも耐えるような気持ちで追っています。この情報量と頻度に、それでも耐えようと決めたんです。そんな姿勢で機械的に向き合っています。
1年ももたないベンチマークと高密度化するRL 2:18
チェ・スンジュン それで今回はシステムカードまでは調べず、ざっと見たところ、発表の間隔は70日ほどです。それから、今回調べさせて面白かったのは、Opus 5が出たのが60日前で、今回また出たわけですが、ベンチマークがどう推移しているか見てみると、ベンチマークを1年ほどの期間で比較しようとしたのですが、1年間残るものもあるにはあるものの、ベンチマーク自体も変わっているので、1年単位では見づらいんです。HLEはまだ残っていますが、これも汚染があって、Humanity’sLast Examというもので、
ロ・ジョンソク Humanity’s Last Exam.
チェ・スンジュン HLEはまだ残っているのですが、今回のGPT-6 Solは、これを調べた時点ではまだ出ていなかったはずですが、今はおそらく出ているでしょう。ですから、スコアは上がり続けていますし、一方で、こうして消えたものもあるというのがまたポイントだと思います。消えたものもあれば、新しくできたものもあるんです。しかもたくさん。そこでRLを使って
その隙間を細かく埋めている。まだ完全に一般化されてはいませんが、RL環境を作って、そこに大量に投入すれば性能が向上する傾向があります。Opusで面白いのは、1年前のOpus 4.1はかなり高価だったんです。入力が15ドル、出力が75ドル。ところが今は4ドル、20ドルです。入力が4ドル、出力が20ドル。
価格競争とmediumで十分になったフロンティア性能 3:38
ロ・ジョンソク 3分の1か4分の1近くまで下がりましたね。
チェ・スンジュン でも今回、GPT-6 Solも安くなりました。GPT-5.6 Solはプロモーション価格で4ドル、20ドルだったんです。ところが、その半額です。今のGPT-6 Solは。
パク・ジョンヒョン でも以前はOpusが最上位モデルでしたが、今はその上のクラスが出ましたよね。
ロ・ジョンソク Fableが出ましたね。
チェ・スンジュン これもAstraと比べたのではなく、Solと比べたんです。
ロ・ジョンソク Astraはこれよりずっと高くて、
チェ・スンジュン long-contextでは基本の1Mで50ドルほど、出力はlong-contextだと75ドルでした。それで、今の価格を見るとOpus級の5.5を、私は最近mediumで使っていますが、私が使う分野では性能がかなり上がっています。mediumでも十分使えて、安く、かなり長く作業できます。つまり、フロンティアモデルでも価格は上がる一方ではないんだな、という印象があります。
パク・ジョンヒョン 私も似たことを感じたのですが、以前はリサーチレポートをhighやxhighで作る必要があったのに、mediumでも思った以上にうまくいくんです。Astraもそうでしたし、今回のOpusもそうでした。だから、トークン当たりの価格が下がっただけでなく、実際にmediumを使うとトークンの使用量も変わるので、体感では少し安くなったように感じます。その代わり、上位の選択肢ができた感じもしますね。
チェ・スンジュン RTSをプレイする感覚ですね。いつ、どの資源を投入して何を成し遂げるか、ということですが、とにかく私の体感では、悪くありません。それに、感覚的にはこれも狙っているのかもしれません。競争があるので、OpusやSolのティアでは価格競争が起こる可能性があります。これが約2倍ですからね。
航空券やホテルに似たトークンの価格設定 5:38
ロ・ジョンソク このトークン料金というのは一般的なビジネスを考えると、在庫を抱え、調整しながら売りますよね。そういう商品もあれば、航空券やホテルのように、時間が過ぎるともう売れなくなる商品もあります。だから皆さん、航空券やホテルの価格設定はほかのものとは違うと感じますよね。トークンはホテルや航空券と同じなんです。時間が過ぎると売れなくなるので、その時間内にできるだけ多く売る必要があり、価格設定が大きく変動するんです。そういう観点から考えると、これもかなり面白いですね。
それに競争の影響も受けますよね。自分が売れず、顧客が別の航空会社を選べば、その需要を逃すことになるので、限られた需要をすべて取り込む必要があります。だから、こうした価格設定がこの戦略に反映されているのが私はとても面白いと思います。さらにオープンソースとオンプレミスも加わりますからね。
競争力の鍵となるコンピューティングの最適化 6:34
チェ・スンジュン とにかく、抱えているコンピューターを減価償却が進む前にできるだけ前倒しで使う必要があるわけですよね。
ロ・ジョンソク だからmediumを使えば2人を受け入れられるのに、誰かがxhighを使うとそこでは1.5人しか受け入れられず、そういう配分を最適化して、ところがジョンヒョンさんが急にこちらのファームでmediumを使い始め、さらにxhighに切り替えたり、あるいはコンテキスト長を変えたりすると、その作業を別のファームに移す必要があり、こうしたことを裏側で調整するエンジニアリングがあの企業の技術力でしょうね。そして価値の中心も、だんだんそちらへ移っているように思います。モデル全体の水準が上がり、差が縮まっていますから。
特化学習とベンチマークの限界 7:15
チェ・スンジュン いずれにせよ、それに応じた訓練をしているようですし最近の性能向上も、汎化というよりはベンチマークを細かく設定するように、特化した訓練がきめ細かくなっている印象を受けました。RSIを単なるボタンだと考えるとそれが実現すれば、十分な監査もできないままリリースされかねませんから。そのボタンを押さない場合でも今の傾向が続けば、来年の今ごろまでに今あるベンチマークがいくつ残るか分かりません。
ロ・ジョンソク 9月も終わりかけで今年もあとちょうど3か月ですね。私たちは春から夏の終わりまで本当に息つく暇もなく駆け抜けてきましたよね。これからの3か月は、もっと大変でしょうね。
チェ・スンジュン 今は平均すると70日ごとにフロンティアモデルが出るとすれば1週間はその10％に当たるんです。週に10％ずつ向上するような感覚があります。
ハリウッドからシリコンバレーへの移動を語ったJeffrey Katzenberg 8:10
チェ・スンジュン 創作の分野で面白いのが数日前に出てきたJeffrey Katzenbergという方で、DreamWorksの創業者で元CEO、Disneyとも数多く仕事をしてきた方です。その方が投稿したツイートです。訳してみたのですが、世界がこう変わる中でここで言う北と南は北がシリコンバレー、南がハリウッドで両者を対比しているんです。歴史を振り返ると、技術の登場に伴って変化が起きてきた。その変化の際に仕事は実際になくなりましたが変化が進む過程でそれでも闘った人たちが後の権利の保障に役立ったので今こそそうしたことに取り組む時期ではないか、というニュアンスで語っているんです。
ただ、結局この方も変化は起きると言っています。
人間最後の領域と信じられた創造性とAI for Creativity 9:11
ロ・ジョンソク 「創造性」という言葉は、私たちがAI forの後ろに付けてきたAI for 数学やAI for 科学などとは違う、もっと大きな意味を持つ気がします。人間はコンピューターと何が違うのかと言えば「人間には創造性がある」と答えてきました。それが人間に残された最後の領域だと思っていたのに今やAI for Creativityという言葉まではっきり掲げられるようになりました。
チェ・スンジュン それは画像や動画の分野では少し先に起きていましたが最近のOpus 5.5や、先ほどのAstraといったモデルで衝撃を受けているのはコードで創作する人たちです。コードで創作する人は開発者と何が違うのか。開発の領域ではありますがそこには芸術的な要素もあったんです。ところが先週から今週にかけて、その界隈では何かに一発食らったような反応が出ています。
一方、Jeffrey Katzenbergの話ではこれから訪れる未来についてストーリーテリングの新たな地平が開ける可能性がある、と。こうした変化を受け入れる新しい世代のクリエイターたちが爆発的に何かを生み出すだろうという見立てには75歳くらいになるこの方の長年の経験から得た直感があるのでしょう。
そして最後に「もちろん、私にはすべての答えは分からない。だが、創作の機会は再び広がると確信している。だから、この時代をどう乗り越えるかは、私たちの選択にかかっている」と。今、さまざまな姿勢がタイムラインに見られるのでまずはそれを見てみましょう。
AIショートドラマが示す新たな演出の可能性 10:57
ロ・ジョンソク 最近、YouTubeなどでAI生成のショート動画をシリーズにしてストーリードラマとでも言うんでしょうか。ドラマ形式で投稿するものをよく見かけるんですが、私もたまに見るんです。これはAIで作ったなとすぐにわかるものの、見ていられないほど質が低いわけではなく、内容もそれなりにあって、撮影では絶対に表現できない世界観や演出がありますよね。そういうのを見ているうちに、よく見るようになりました。
チェ・スンジュン ここでその部分を抜かしてしまったんですが、ここに同僚たちの話が出てきます。数か月前、シリコンバレーでテック企業の創業者が見せてくれた驚くべきものを見た、と。それは〈ルクソーJr.〉や、たとえばピクサーの〈トイ・ストーリー〉を見たときと似た体験だったそうです。ところが、同じような映像を見た30年来の付き合いがあるアーティストが「これで私たちは終わりですか？」と聞いたとき、「決してそうではありません」と答えたそうで、そこから話を展開していくんですが、「これが私たちの終わり、AlphaGo momentなのか？」と言う人もいる時代なんですよね。
Phenaki以降に広がるAI生成動画とYouTubeの規制 12:01
チェ・スンジュン ところで、2022年11月3日にAlonso Martinezという、Google Xのチームにいた方かな、そういう方がいるんです。それで2022年11月ごろにGoogleがPhenakiという自己回帰方式の動画生成モデルを作りました。宇宙飛行士が何かを探検する映像を作ろうとテキストを入力したら、作れたんです。でも、それを見たときはみんな笑ったんじゃないですか？映像の質を見たら。
ロ・ジョンソク 「え、これだけ？」って思ったでしょうね。
チェ・スンジュン でもAIの分野では、かわいく見えるものこそ要注意なんです。進歩の兆しがあるということです。ヒルクライミングが可能と考えられますから。ただ、この方の予測は実は正確ではありませんでした。訳しておいたのは「テキストから動画を制作したAI短編映画。この研究分野の進歩の速さを考えると、同様の技術を使って全編制作された本格的なテレビ番組を見るまでには約2年かかるだろう」。2022年末なので、2年を切り上げると2025年ごろに実現すると予測したわけです。それが今、起こり始めていますね。2025年にはSeedance 2.0が出ていましたっけ？正確には覚えていませんが。
パク・ジョンヒョン もっと前だった気もしますけどね。私も最近、AI生成の映像を実際に人々が楽しんでいるのか、先週か先々週に調べてみたんです。いちばん有名なのが〈不思議な建築事典〉、そういうチャンネルがあったと思いますが、本当に多くの人に人気があります。それ以外も探してみると、高品質なものから低品質なものまで実に多種多様なものがあります。私たちから見て、映像の質が少し不自然でも、再生回数がものすごく多いコンテンツがかなりあるんです。
それから、YouTubeは最近、AIで生成した動画を投稿するチャンネルを一斉に停止し、削除したこともありました。では、YouTubeがどんな動画を削除したかというと、情報がしっかり盛り込まれ、その説明のために撮影やCGの代わりにAIを使ったものは残した一方で、CGそのものと言えばいいんでしょうか。ただかわいい猫たちが出てきて「こんにちは」と言うようなものも、実は再生回数は伸びるんです。でも、そういうものはYouTubeが全部ブロックしていたんです。おそらくプラットフォーム側は、長期的には害になると考えたんでしょうね。
生成動画への満足感と創造性の意味 14:39
パク・ジョンヒョン そこで映像を生成して、何ができるのか、それが創造性とどう関係するのか、生成された映像が人に満足感を与えられるかというと、それは確かだと思います。満足感があるから再生回数も伸びるわけです。ただ、情報をうまく伝える手段を超えて、創造性のある映像そのものに意味があるのかというと、まだその段階には来ていない気がします。でも、もうすぐ来ると思います。
テキストから画像・動画へ広がる開発 15:12
ロ・ジョンソク ええ、時間の問題だと思います。先ほど言おうとしたのは、2022年ごろは画像や動画、そしてLLMがそれぞれ別の領域を形成していたんです。画像と動画の分野だけに投資が集まっていれば、2～3年で済んだかもしれませんが、実際にはその間にChatGPTが登場して、あらゆるリソースがLLMに向かいましたよね。誰もがLLMに取り組んでいた時期が4年ほどありましたから。そしてLLMがうまく作られたことで、今日スンジュンさんが見せてくださいますが、今ではそれが何でもこなす時代になりました。
チェ・スンジュン それで今週、Opus 5.5とGPT-6 Solが出たんですが、同じ日に2時間ほどの差で発表されました。でもタイムラインを埋め尽くしたのは、9月2日はFableではなくAstraで、今はOpus 5.5なんです。Astraが出たときに、3D、グラフィック、ゲーム、サウンド関連でタイムラインで見かけたものを集めておきました。100件ほどあると思うんですが、今回はOpus 5.5で作ったデモを探してみたら、その日に先行して使っていた方々が作ったものもありました。
コードだけで作ったOpus 5.5のモーショングラフィックス 16:22
チェ・スンジュン これはKevin Ngoという方のアカウントで、Claude側、つまりAnthropic側でも共有されて広く話題になったんです。この映像は全部JavaScriptで作られています。音もです。どういう感じかというと、とても複雑なプロンプトではなく、Claude自身が考える「好きなものは？」と尋ねるような作品が多かったんです。でも、独自の創造性を持って作ったように感じられます。
ロ・ジョンソク これを人が自分で作るなら、After Effectsのようなモーショングラフィックスのツールを使って、かなり時間をかける作業ですよね。
チェ・スンジュン つまり、コードだけで作ると考えると、After Effectsのような制作ツールではなく、コードだけで作るとなると、どれほど大変か見当もつきません。こうして作ったものを開いてみましょうか？これもClaude Opusで作ったんですが、操作できるんです。JavaScriptで作られているので、見る側も操作できる作品なんです。
パク・ジョンヒョン はい。私が注目したのは、アニメーションで花がポンポンポンポンと現れて、後ろの音楽のドンドンドンドンというリズムにぴったり合わせて、パッパッパッパッと落ちていくところです。これまでは、そういうことはなかなかできなかったんです。私はそういうものを探していたんですよ。よくできた映像を見ると、音楽のリズムとアニメーションの効果が一つ一つぴったり合っています。
私もそれを実装しようとしたんですが、なかなか難しかったんです。でも、両方をコードで生成すると、かえってうまくいって、そういうのをoddly satisfyingと言うじゃないですか。こう、一つ一つぴたりとはまる感じです。そんな感覚があって、いいなと思いました。
7,500行のPythonコードで再現した画家の画風 18:43
チェ・スンジュン 両方ともコードで作られているので、タイミングがぴったり合うんです。それから、個人的に驚いたのが、これは7,500行のPythonコードだけで描いたものです。しかも、その画家の画風に合わせてあの筆致を描いたんです。
ロ・ジョンソク あの7,500行のPythonコードで絵を描いたとは、具体的にどういう意味ですか？
チェ・スンジュン つまり、これを描くには、最近亡くなられた画家の方ですよね。いずれにしても、こういうことをするには絵画への理解が必要なんです。創作の過程で、筆の質感などを数学で表現したということです。単に絵を描いただけでなく、その画家の画風を再現したんです。約7,500行のコードで。
ロ・ジョンソク その画家の画風や心象をライブラリにしたわけですね。
Dark SoulsとAntikytheraへ広がるゲームデモ 19:51
チェ・スンジュン つまり、それを再現できるほど心象とコードの間をつないでいるんです。それがOpus 5.5に対する私の印象です。ほかにもゲームや3D関連のものがものすごくたくさんあります。これはDark Soulsに似たものまで作っています。Dark Soulsのボス戦特有の雰囲気があるんです。
ただ、これはOpusとAstraを一緒に使って作ったそうです。それからAntikytheraという、最初の計算機を探すスキューバダイバーがその遺物を発掘するゲームを作ったんです。実際にリンクを開けばすぐにプレイできます。これも印象的でした。こちらはKarpathyが8月2日に『ロード・オブ・ザ・リング』を題材に行った実験で、前回も一度紹介しましたよね。
自分で物語を、ここでは『ロード・オブ・ザ・リング』ですが、学びたいことを物語にして見る。生成を始めて出かけ、帰ってから見ると言っていましたが、fidelity、つまり忠実度が今回、別の方が作ったものを見るとずっと高くなっているのが分かります。つまり、まだ3Blue1Brownほどではありませんが、概念を理解するための対話型動画をEthan Mollickが作ったんです。
KarpathyとEthan Mollickによる学習用の対話型動画 21:00
チェ・スンジュン これは再帰という概念を説明しています。これも全部JavaScriptですが、音声はElevenLabsでしょうけど。
ロ・ジョンソク 私たちが見てから、まだ1年もたっていないと思いますが、Remotionというアプローチを見て、とても面白いと思ったんです。あれですね。
チェ・スンジュン Remotionに似たものはClaude Designで先に出ていて、Claude DesignでのJavaScriptによるアニメーション制作からさらに改善を重ねたわけです。私も試してみました。5.5で最初に作ったのはこれをまねしたものでした。これはピクセルアートを作るものでした。これをOpus 5.5で数回クリックするだけで作ったというので、私も似たものを作ってみました。音が少し先に出ていますね。ただ、こちらはボクセル版です。これ、ただ「やって、やって」と頼んだだけでできたんです。
ロ・ジョンソク そうですよね。
パク・ジョンヒョン でも、カットシーンの切り替えなどがうまくできているのは驚きですね。
チェ・スンジュン それは指示していなかったんです。プロンプトはただ「やって、やって」だったんです。まずピクセルアートで作って、魔法をいくつか入れてほしいと伝えた後、次にそれをボクセルに変えよう、その次はリギングしたものに変えよう、と。そんなふうに、ただ「やって」と頼んで進めたんです。
パク・ジョンヒョン はい、魔法のエフェクトをこの角度から別の角度へタイミングを合わせて切り替えて見せるのが当然やるべきことだとまで考えていたこと自体がちょっと不思議です。
子どもと1日で完成させた2時間のJRPG 23:21
チェ・スンジュン それができるのを見て、それが9月23日でした。私も翌日に試したんですが、ゲームにできそうだと思って、子どもと相談しながらゲームを作りました。今ではエンディングまでのプレイ時間が約2時間あるんです。最初から最後まで遊べるゲームを1日ほどで作りました。驚きました。とにかく、JRPG系のゲームを物語もどんでん返しもあり、ボスもいて、ちゃんと遊べる完成形にするまで、1日ほどでした。今はこういう例があふれています。
パク・ジョンヒョン 私は飛行機に乗ろうとして、機内で何のゲームをしようか探すだけで1時間以上かけたんですよ。でも、遊ぶゲームを探すのではなく、自分のためのゲームを作って遊べばいいと思うようになりそうですね。もう少ししたら。
チェ・スンジュン 最初のプロンプトに10分、生成には最初のPoCでは、村で何かが現れて冒険する隣のマップくらいまでできるのに20分かかったんです。生成だけで計30分ほどから始まったんですが、興味深い体験でした。最後まで遊べるとは思っていなかったんです。
素材を使わずコードだけで生成した映像と音 25:11
チェ・スンジュン さっきのゲームや魔法のエフェクトにはアセットを一つも使っていません。ピクセルまで全部生成し、音楽も全部生成したんです。つまり、コードだけで作ったんです。スプライトも全部コードで作って、それを全部Claude自身がやったんです。画像生成モデルではないですからね。Claudeの場合は。普通、GPTで作るときは画像生成でテクスチャを作ってそれを取り込む方法もよく使いますが、Claudeの場合は、さっき見たレベルのものまで全部、コードだけで描いているんです。音もです。
ロ・ジョンソク そうですよね。
パク・ジョンヒョン 写実的なものも試してみましたか？
チェ・スンジュン 写実的なものを試すこともあります。ただ、まだ少し見劣りはしますが、それでもかなり忠実に表現できるようになっています。そこにトークンをすべて使えば、かなりうまく描きます。
パク・ジョンヒョン なぜかというと、生成するなら今、画像を作る場合には、拡散モデルなら、完全に写実的なものを作ることもできますし、Seedanceなどもそういう類ですよね。でも今はコードを作って、コードで絵を描くわけですから、写実的なものは苦手そうだ、という気がするんです。その方向にも進めるのか、気になりますね。
チェ・スンジュン でも、これも入力はマルチモーダルですからね。それに、どうやったのか分かりませんが、音は聞けないんです。でも、音の内部表現がなければここまでのものは作れないと思います。作曲が本当にうまいんです。それで驚いたのが、PCMをPCMはPulse Code Modulationですよね。そのままコードで合成するんですけど、私は音楽や音のことは詳しくありませんが、基礎は知っているので、JavaScriptやNumPyで音を作って使うことはありました。それを思い切って試して、この作品を作ったら、驚きました。これも全部コードだけでできています。鳥の鳴き声もコードです。
PCM合成による音楽とインタラクティブな物語 27:33
チェ・スンジュン これはフォルマントという、音声合成に似た子音と母音をもとにする手法なんですが、それを使って歌のようにして、「よいしょ」と掛け声を入れながら、民謡の掛け合いや輪唱のように進むんです。主声部があると、副声部の合唱がそれに応えたりします。双方向にやり取りできる形です。あの中盤で驚いたのは、ここで間を置くんです。クライマックスまで設計しているんですよ。
こうして起承転結のある物語構成になっていて、ここの要素もすべて操作できるんです。例えばクリックすると、飛んでいったりします。そして最後はエンディングまで進むんです。これにも鳥肌が立ったんですが、私が与えたキーワードはIannis Xenakisです。図形楽譜の作品がもともとあったんです。それをキーワードとして渡して視覚的な楽譜を作ったわけですが、音の合成でここまでできるのかと、私も今回初めて知りました。できるんですね。
創作能力の飛躍とモデル内部の表象 29:12
ロ・ジョンソク 私たちから見れば、ただのattentionとFFNの組み合わせですが、その中で、こうしたrepresentationを作る仕組みが動いているんですね。
チェ・スンジュン そう、今そこに何かがあるんです。それに、自分の姿でも何でも、描くように言うと、筋の通った物語構成とそれに合うグラフィックを使うんです。ピクセルアートでも3Dでも、まだ忠実度は少し低いかもしれませんが、それを今やっていますし、物語の構成などにも飛躍があると感じました。でも、これは2行のプロンプトですよね。モーショングラフィックスの動画を作ろうとしたんです。それで何ができたかというと、これがSNSのタイムラインで広まっているんです。以前なら、After Effectsなどを使ってモーショングラフィックスを作るところですが、中身を見て、どう作ったのか調べると、TTF形式のフォントを読み込み、純粋なバニラJavaScriptとWeb Audioだけでテキストに効果を付け、場面を切り替えていたんです。でも、こうしたことを学習していなければ、不可能だと私は思います。これを狙って学習させたように見えます。こうしたことができる能力を得たわけです。
検証可能な報酬なしで好みを学習させる方法 30:46
パク・ジョンヒョン 気になるのは、いったいどう学習させたのかという点です。
チェ・スンジュン すごく気になりますよね。
パク・ジョンヒョン これまでRLがうまくいくのは、数学など、報酬を検証できて正解を示せる分野だからだと思っていたんですが、今回、音声をうまく合成したり、こうしたモーショングラフィックスを作ったりする能力は、いったいどう評価して実現できたのか。その点が気になります。
チェ・スンジュン それをどう拡張したのかはよく分かりません。これに似た論文を昨年Googleが出しています。フロントエンドのデザインをどうヒルクライミングさせるか、というものです。デザインなどをコードで作ることは以前からできていたので、代理指標となるものがきっと何かあって、それを使ってヒルクライミングし、好みに近いものを少しずつ得られるようになっているのだと思います。ただ、post-trainingだけでできることではなく、pre-trainingも併せて進める必要がある分野だと思うんです。いずれにせよ、それを狙ったというのが私の推測です。
コードのpolicyでロボットを制御したAstra 31:49
パク・ジョンヒョン 似た例として、ロボットへの活用でAstraが非常にうまくいったことが今回、大きな話題になりました。ロボットも画像と同じようにアクションを生成する必要があります。ただ、言語ではなく連続的な値を生成しなければならないので、VLAなどのモデルを多く使って作っていたんです。でも、それらも結局は拡散モデルに似たものを使います。連続的な値を作る必要があるからです。
ところが今回、Astraはそうではなく、これと同じように、コードでポリシーを、つまりロボットの制御コードを書いて実行し、ロボットをうまく制御できたとされていますが、なぜうまくいったかというと、実はGemini Robotics 2も登場して間もないモデルです。そうしたモデルでも、Geminiの事前学習段階でロボット関連のデータをすでに入れていた、だからロボティクスも得意なのだ、という話がよくありました。なので、おそらくGPT-6 Astraも今回、ロボット関連のデータがすでに世に出てからかなりたつので、学習データに混ざり、マルチモーダル学習にも取り込まれて、うまくいったのではと思っていましたが、
でも、それだけではある水準を超えるのは難しかったようです。ロボットをうまく制御できる可能性は示しましたが、失敗せず安定してこなせるわけではありません。もちろん、それでも非常に驚くべきことです。
チェ・スンジュン お話を聞いて思ったのですが、どう規模を拡大したのかは分かりませんが、専門家の軌跡も入っていた可能性は高いと思います。作業の軌跡です。
ロ・ジョンソク 私もさっき冗談半分で言おうとしたんですが、どこかのデータセット提供会社が大量に提供したのかもしれませんね。
チェ・スンジュン そして、それを使って報酬モデルのようなものを作り、それを一段ずつ高めていったというのは素朴な想像ですが、方法は分からないにせよ、とにかく、ここはヒルクライミングができる空間なんだという感触は得ました。
領域をつなぐ人間の創造性とモデルの軌跡 33:47
ロ・ジョンソク でも人間の創造性を考えても、ある分野の専門家が、その知識を使っているうちに、突然、別の新しい分野に応用して、二つを結びつけ、新たな領域を生み出す。そういうことはよくありますよね。それが人類の発展の軌跡でもありますし、モデルにも同じことが起きているのではないでしょうか。モデルにアートなどを学習させたけれど、もともとコーディングの天才だった。その二つの間で、意図しなかったことが起きたのかもしれません。私たちには分かりませんが、この機能自体は教えていなかった可能性もありますよね。でも、ある臨界点を超えたことで、自然にできるようになった可能性もあります。もしそうなら、恐ろしいことであると同時に、モデルは人間と同じ軌跡をたどっているのではないかと考えなければなりません。私は新しいモデルが出るたびに、面白半分でこんな質問をしてみるんです。1足す1の答えを考える間に、宇宙の根源についてあらゆることを考えてみて、考えたことがいくつあるか教えてと言うと、理解するんです。理解したと言い、その間にすべて考えてきた、答えが分かった気がする、と言うんです。つまり、明らかに人間のように裏で別のことを考えているわけです。
チェ・スンジュン そういうプロンプトで指示したからそうした可能性もありますが、いずれにせよ、内側で何が起きているかは分かりません。ただ、今回こうしてお話しする中で思ったのは、今回の数学分野での突破口やその他のことを探索空間の問題として捉えると、探索空間を大きく切り詰めていくには、その感覚が必要じゃないですか。どこには進むべきでないか、そういうヒューリスティックが育ってきていると全体的に感じるんです。数学でもAnsatzを生み出し、それで進める領域と進めない領域を磨き上げていくように、創作でも組み合わせを使いますが、好みが反映されたヒューリスティックのようなものが少しずつ生まれてきていると感じました。これは別のバージョンで、ffmpegを使ってこれも自分で15秒に合わせて作ったんです。この段階で呼び出したツールをこうして見れば、作り方は分かります。でも、cairoとnumpyを使ってffmpegで作ると言い出して、いろいろな方法でやっていたんです。さっきのJavaScript版とはこれもまた別物です。Pythonで作ったものです。そういうものが今、タイムラインにあふれているので、いくつか追加で持ってきました。
アーティストとしてのアイデンティティを書き換えるKyle McDonaldとZach Lieberman 36:38
チェ・スンジュン この話を締めくくると、韓国とも縁があって、何度も韓国を訪れているメディアアート界のベテランや、クリエイティブコーディング界のベテランたちが昨日から今日にかけて投稿したツイートを訳してきました。Kyle McDonaldがOpus 5.5を使ってみたそうです。15年間、私のプロフィールには「コードで制作するアーティスト」と書いてあった。今日、単に「アーティスト」に変えたと書いていました。一方、有名なZach Liebermanは、「私はある意味、むしろ正反対に感じていると思う。まだその気持ちをうまく言葉にできないけれど、私にとってコーディング自体が目的だったことはない。大切なのはいつも、計算とソフトウェアが可能にするさまざまなつながりだった。そして今は、そのことをこれまで以上に切実に感じる」と話していました。さらに、その投稿にコメントしたAlexander Chenは、Google Creative Labにいる方です。この方も面白い作品をGeminiが盛り上がっていた頃によく投稿していましたが、「振り返ると、私はずっと数字やパターン、複雑系を探究するのがただ好きだったのだと思う。そして最近は、その探究を続けることがこれまで以上に楽しく、わくわくする。コーディングをしなくても」と。
次の方は今回初めて知ったのですが、「この対話はパネルディスカッションや講演、あるいは手紙を交わす形で続けるべきだと思う。AIをめぐって今起きていることを見て、コード・デジタルアーティストとしての私たちの気持ちをどう言葉にすればいいのだろう？私にとっては一種の振り子運動のようだ。Kyleの考えに完全に共感する日もあれば、Zachの立場に近くなる日もある。そして時には、二人の間の複雑な中間地帯にとどまることもある」と。それで私も最近、かなり悩むことが増えました。
Terence Taoが語る減速の理由 38:27
チェ・スンジュン これを見て思い出したのですが、少し前の話で、9月中旬ごろのTerence Taoの動画が広く拡散されました。ミレニアム懸賞問題が解かれた数日後の動画で、これからは本当にペースを落とすべきだ、という話をしていたんです。それを見て、悲しむ人もいたという話を思い出します。数学はこんなふうに加速させるべきものではない。ペースを落とすべきだ。速さが異常だ。このまま進む合理的な理由は何もない。このときは少し興奮して、そうおっしゃったのかもしれませんが、今、Terence Taoのブログではゲストの数学者や哲学者、とにかく、この分野のコミュニティの人たちが議論の場を作り、ゲスト記事を投稿し続けていて、追い続けるのは少し大変ですが、数学の内容は理解できなくても、議論の雰囲気を知りたくて読んでいます。考えさせられることが多いです。
無限の人材集団という思考実験 39:29
ロ・ジョンソク 人類全体が今、ラッダイト運動をしているように思います。考えてみてください。アインシュタインだって相対性理論を一人で考え出したわけではないんです。当時、多くの科学者仲間と手紙を交わしながら、考えの断片やフィードバックを交換し続けていたんです。今、エージェント同士がやり取りしているのと似たようなことをしていたわけです。ルネサンスの時代もそうでしたし、産業革命の時代もそうでしたし、その後、物理学や化学が隆盛を迎えた1800年代後半や1900年代もそうでした。優秀な人材の集団は、かなり大きかったですよね。でも、その人たちは、数百人、数千人もいてああしたことをしていたわけですが、そこに、そういう人たちが無限にいると考えたら、何が起こるでしょう？ 今まさにその状況が訪れたんです。あらゆる分野に、それを得意とする人が無限に入り込んでいるわけです。この前提で思考実験をしてみると、多くのことが変わるべきではないでしょうか？
チェ・スンジュン とにかく心配ではありますが、今週、この件で注目を集めた方がいました。DHHという方です。Ruby on Railsを作った方ですが、注目を集める強い発言をしていて、「私はもうコーディングしないし、君たちもそうすべきだ」というニュアンスで話していて、タイムラインで私もすっかり気になりました。
コーダーからメイカーへ移り、コーディングをやめたDHH 40:38
チェ・スンジュン 一方、Piというエージェントを作っているMario Zechnerたちは、やや慎重ですよね。Mario Zechnerが最近、DHHの言葉を引用して投稿していたんです。結局、Mario Zechnerたちが言っているのは、やはりコードを理解していることは大事だと思う、ということです。そうしてこそ、うまく制御しながら進められるのであって、すべてを丸投げしてしまうと、手に負えなくなるという話をこの界隈の人たちはずっとしています。
でも私は、どちらにも一理あると思うんです。
ロ・ジョンソク でも、よくある話じゃないですか。何十年も本を読んで悟りを得る人もいれば、よい先生に出会って悟る人もいて、酒ばかり飲んで悟る人も、ドアノブに触れただけで悟りを得る人もいると言いますよね。ですから、その悟りの境地に至る方法は実にさまざまですが、私たちは今も、慣れ親しんだものを通して世界を見ているんです。例えばコーディングなら、Pythonの関数やクラスがどうなっているか、forループなどがどう動くかを知り、エンジニアリングの大まかな構成要素がどう機能するかを知らなければ、正しくできているか判断できないと思いますよね。それが従来の方法です。でも、このモデルが出す成果物の質が上がり、それを試すためのコストが下がっていくと、次の世代は何らかの成果物を生み出すいわゆるライトエンジニアリングをするのに、コードを知る必要があるのか。ないかもしれません。何度も試行錯誤して、「こうすれば、こうなる」と確かめながら、成果物を生み出す段階にまったく違う方法でたどり着くこともあり得ますから。
チェ・スンジュン そうですね。
ロ・ジョンソク 正直、今の段階ではコーディングしないほうがいいと思います。むしろ「やって、やって、やって」と頼んで、その新しいロジックを身につけたほうがいいと感じています。
チェ・スンジュン DHHが注目を集めたとき、結局、私たちはコーダーではなくメイカーになるということをスライドに示していたんです。優れたメイカーになる、と。今回、私がパイというトスが作ったデザインスクールで約4週間の授業を終えたとき、感じたのは、学生たちが興味深い成果物を作っていたことです。そこで、可能性の上限を広げることが大切でした。今のAIでどこまでできるかを調べよう、と。それを知らないと、いつもの使い方にとどまります。Astraが出て何が可能になったかを調べ、自分でも試してみて、できることが分かれば、模倣や応用につながります。できること自体を知らなければ、すぐそばに最高性能のモデルがあっても、現時点で最高性能のモデルを使っていても、それを先へ進められません。
可能性を広げる教育と用語を知らないことで生まれる空白 43:19
チェ・スンジュン 二つ目に大切だったのは、時には早くブレーキをかけすぎないことです。そのことを伝えようとしたんです。没頭してやり抜いてこそ乗り越えられる壁が、今もあります。ただ「やって」と頼むだけでは足りません。
一方で、こんな声も聞きました。そうした概念を知らずに使えないこともあるんです。何ができるか分からずに使えないだけでなく、先ほどの音声合成のように、基礎的な概念や用語自体を知らずに使えないこともあります。例えば、Three.jsを知らないから使えない、ということです。MediaPipeを知らずに使えないことも。
そうしたものを、その分野の専門家なら概念や用語を一通り押さえ、主なクリエイターが誰かも知り、歴史も知っているので、必要に応じて引き出して使えます。初心者はその過程を飛ばしてしまうのが少し心配なんです。ただ「やって、やって」と頼むだけではたどり着けない部分があると、今回気づきました。
ロ・ジョンソク でも、その分野で何かやってみようと本気で決めて試行錯誤を重ね、頭の中に知識がたくさん蓄積されれば、
チェ・スンジュン そのときは可能になるんです。つまり、そこに費やすべき時間と努力は今も必要だと感じますが、レバレッジはしっかり効くんです。そして、すごいものを作ると、あの感覚になるんです。みんな「自分が作った気がしない」と。
生産性の差を生む姿勢と時間 45:22
ロ・ジョンソク 今スンジュンさんがおっしゃったことは、アートなどの分野だけでなく、会社やビジネスにも同じように当てはまると思います。今、AIがこれほど劇的に仕事をこなしてくれるのに、なぜ企業の生産性は上がらないのか、という問いもよく出ますよね。そうした変化を見て、強く受け止め、行動を起こす人が多く集まるところでは、変化がどんどん起きます。そうしないと決めた人が集まるところでは、何を見せても変わりません。つまり、これはAIの問題ではないんです。使う人たちの問題なんです。
チェ・スンジュン 今は姿勢の問題もありますね。
パク・ジョンヒョン 私は時間の問題だと思うんです。AIをいろいろ使ってみて、多くのことができると先に気づいた人たちは前へ進んでいますし、そうでない人たちも、周りを1、2年ほど見ていると、結局、みんなAIをもっと使う方向へ少しずつ移っているように思います。ですから、時代の変化は時間とともに人によって違う形で訪れるだけで、結局はやって来るのではないか。そう考えると、そこからさらに何を作るべきか、という悩みにつながるんですよね。結局、何でも作れるようになると仮定すると、今スンジュンさんが見せてくださったものも、結局はすべて創作だとおっしゃいましたよね。できなかったことが、こういう方法でできるようになる。では、これを使って僕たちは何を作るべきなのか、という問いへと考えが広がっていくんです。
何でも作れるとき、何を作るのか 46:35
パク・ジョンヒョン 極端な話をすると、今こうして僕たちが話している様子を録画して、YouTubeに公開しますよね。これもコンテンツを作って発信しているわけですが、例えば、これも時間がたてば全部作れるようになるでしょう。僕もそこが気になります。これをご覧になっている方々は、もし今の撮影から映像制作まですべてAIがやったとしたら、ご覧になりますか？内容が目当てなら、AIが作ったかどうかに関係なく見るでしょう。でも、そうではなく、生身の人間である僕たちの話を聞きたいのなら、おそらく僕たちの動画を探して見るでしょう。一方、価値があるのは内容だけだとしたら、僕たちがわざわざ出演して話さなくても、その価値をきちんと伝えられさえすれば、それを探して見るはずですよね。だから将来、こうした生成技術によって質の高いコンテンツが大量に作られるでしょうが、美術でも音楽でも情報でも映像でも、何であれ、人は何を、なぜ見るのか。では、何を作るべきなのか？そういうことを最近よく考えています。
スポーツの時代とホモ・ルーデンス 48:02
ロ・ジョンソク 僕たちの先輩の一人がこんな話をしたことがあります。スポーツの時代が来るとおっしゃるんです。例えば100メートル走を車でやれば、当然速いけれど、人間同士で100メートル走という競技を作り、その中で競い、ヒューマンドラマが生まれると、人々は熱狂しますよね。それと同じように、知的なこともすべて機械がやってくれるのだから、人間は人間同士の競争や物語、感動を楽しむ。まさにホモ・ルーデンスの時代に入るのだから、モデルなどについて難しく考えず、もはや明らかな未来を受け入れて、一足先にスポーツとエンターテインメントの世界へ進もう、とおっしゃる方がいて、僕もそれはとても意義のあることだと思ったことがあります。
チェ・スンジュン 僕も昨夜、これに関係するかもしれないことを考えていた気がします。たまたまYouTubeで、プロのピアニストたちがドッキリを仕掛ける動画をいくつか見たんです。でも、そのプロのピアニストたちは、先ほど音楽で実験したものとはまるで違ったんです。僕は音楽に詳しくありませんが、人間の情念のようなものが感じられる演奏は、やはり非常に魅力的です。旋律をそのまま演奏するだけではありませんよね。それぞれの解釈や意図が込められています。でも、そういう部分はまだモデルだと少し面白みに欠けます。
シミュレーションされた情念にも感動するのか 49:09
チェ・スンジュン ただ、基礎的な文法は身につけつつある。そこまであとどれほどなのかは分かりませんが、人間が澄んだ目の狂人になって、夢中で何かに挑み、成し遂げる物語までワンクリックで作れるようになるのか。そもそも僕たちがそのYouTube動画を見たのも、映像を通して見ただけですよね。では、本物と見分けがつかない動画を見たとき、僕も同じように、シミュレーションされた情念に感動するのか。それは、その時が来てみないと分からないですよね。
ロ・ジョンソク 今は本当に誰にも分からないと思います。だから、さまざまな観点から予測が出ているのでしょうし、それでも確かなことがあるとすれば、「AIにはこんなことはできない」から「AIには何でもできる」へと変わるまで、どれほど短かったでしょうか。
チェ・スンジュン 分野によりますが、できるようになった分野では本当に目覚ましい進歩でした。
ロ・ジョンソク 「これは無理だ、無理だ」と言われていたことを今は全部やってのけていますよね。創造性にまで到達して、それを目の当たりにするのも、なんだかおかしいですよね。
創造性からバイオテクノロジーへ広がるAnthropicのwet lab 50:38
チェ・スンジュン そういう観点からすると、今週Anthropicが少し批判されているのは、CRISPRのはさみに似たものを見つけたという、Anthropicがウェットラボで実験した件がまた話題になっているからですよね。ただ、それについても今、大したことではないという専門家の反応がありますが、それでも心に留めるべきなのは、兆しがあるという事実そのものが、常に問題になるということです。
ロ・ジョンソク 先ほどスンジュンさんが見せてくださった2022年のGoogleの話では、おそらく2年以内に解決できると言っていたのに、私たちは4年かかったとおっしゃっていましたよね。生命工学の分野からは反発もあります。あれは自分たちが以前からやっていた当たり前のことなのに、なぜ大げさに騒ぐのか、と言うんですが、まだ始まったばかりなんですよね。
チェ・スンジュン ええ、兆しがあること自体が問題なんです。そこに資金が投じられているということですから。
フロンティアラボからフロンティア企業へ 51:25
ロ・ジョンソク ところで、OpenAIやAnthropicのような企業は、最初は単なるモデル事業者として始まりましたが、モデルを中心に周辺へと水平に事業を広げてきましたよね。ツール呼び出しを改善し、メモリ機能を加え、WordやPowerPointのような機能を内蔵して、そこまでは理解できたのですが、そうした水平展開を一通り終えたあと、垂直展開まで進めているんです。法務、財務、さらに生命工学や科学まで、自分たちで全部やっているじゃないですか。
チェ・スンジュン 絶大な権力を持つ可能性を人々は心配しているんです。
ロ・ジョンソク フロンティアラボと呼ぶのはやめて、フロンティアカンパニーと呼ぼうとそういう話をしているんですが、OpenAIやAnthropicがそんなふうに縦にも横にも領域を広げていったら、何が残るのか？ Anthropicの社内でもそんな自嘲を交えた話があるそうです。自分たちがすべてをやることになる。自分たちが人類に責任を負わなければならない、と。
チェ・スンジュン 社名がAnthropicですからね。そうですね。頭が痛いです。
Tech Weekを控えたサンフランシスコの現地情報 52:33
ロ・ジョンソク さて、その話が出たついでに、ジョンヒョンさんは今、アメリカに行っているんですよね。アメリカでの話も聞かせてください。
パク・ジョンヒョン 私は昨日、アメリカに着いたばかりで、
ロ・ジョンソク 正確にはサンフランシスコですよね。私たちにとってアメリカといえば、ほぼシリコンバレーですから。シリコンバレーに行かれたんですよね？
パク・ジョンヒョン 韓国人の起業家ならおそらく誰もが知っているEO Houseにしばらく身を寄せています。スタートアップ関連のコンテンツを発信するEOチャンネルが運営するハッカーハウスで、ここに来たのは来週のTech Weekに参加して、いろいろなイベントを回るためです。
ですから、私のアカウントなどをフォローしている方は、私が動画関連のスタートアップを始めたばかりだとご存じだと思います。それに関連して、今日お話しした動画生成などの取り組みに、フロンティアではどう取り組んでいるのかをできるだけ追っていくつもりです。この動画をご覧の方の中にも、イベントに参加する方がかなりいると思います。これは一つの大きなイベントではなく、数百ものイベントが市内のあちこちで開かれ、各自が興味のある分野のイベントに参加するんです。
興味のある方は、私はイベント後もさらに1週間ほど、今日から約1カ月間サンフランシスコに滞在する予定なので、私とコーヒーチャットをしたい方がいれば、気軽にご連絡ください。お会いしてお話しできればと思います。
ロ・ジョンソク 私もEO Houseがパロアルトにあった頃、そこに行って、しばらく滞在したことがあります。皆さんによろしくお伝えください。EO Houseの方々もよい事業を築けるよう願っています。
チェ・スンジュン これが公開される頃には、DevDayがもう始まっているでしょうね。29日からです。何が出るか分かりませんが、何かは出るでしょう。
DevDayと万能秘書エージェントへの期待 54:25
ロ・ジョンソク エージェントが出るって話ですか？ええ、Museエージェントのような、とても使えるものが、まさに万能秘書のような形で。これは実のところ、消費者向けアプリのほぼ究極の形ではないでしょうか？ほぼあらゆるものへの入口を狙っているわけで、実現したら消費者向け産業がまたどう変わるのか。人々が検索や買い物をしに行かず、文章を読みにも行かず、何でも秘書に「やって、やって、持ってきて、持ってきて、買ってきて、買ってきて」と頼むようになったら、この業界はまたどう変わるのか。皆が関心を寄せていることです。
チェ・スンジュン しかも、それ一つだけではなくて、Tiboの投稿を見たら、「ship」、船が5隻ほどあったんですよ。何が出るかは分かりませんが、またドーパミンが出る時期があまりにも頻繁に来る気がします。9月だけで、もういくつありました？9月初めにFable、Astra、それからGPT-6 Sol。とにかく9月の1カ月でこれほど多かった時期は以前にもありましたが、本当に面白くもあり、大変でもあります。耐えていくしかないのでしょうね。
Teslaの10月1日の発表と街を走る自動運転車 55:25
パク・ジョンヒョン 実は、もう一つ楽しみにしていることがあります。少し話しましたが、10月1日にTeslaが発表するという何かです。何なのかはよく分かりませんが、Roadster以外に何かあるようです。
チェ・スンジュン ええ、空を飛ぶ何かかもしれない、という噂があるんですよね？
パク・ジョンヒョン サンフランシスコに来るのは本当に久しぶりなんですが、ここを行き来したことがある方なら皆さん見たと思いますが、WaymoやZooxといって、ここでは本当に無人の車がごく当たり前に走っているじゃないですか。こういう光景には少し違和感がありますが、その延長線上にある何かだと思います。実際に私たちの世界に入ってくる、AIを基盤とした何かです。
チェ・スンジュン それなら次もすぐに来そうですね。
見方の形成が追いつかない変化の速さ 56:08
ロ・ジョンソク 来週もまた新しいニュースをお届けしますが、ニュースそのものより、そのニュースについてどんな見方を持てているかが大切な時期になってきた気がします。その見方も、まだ十分には形になっていないと思うんです。今は変化があまりにも激しくて。
チェ・スンジュン 見方が定まる前に次々と新しいものが出るので、見方を定めるのが難しいんです。
ロ・ジョンソク だから、それらすべてを超えるような見方が、次のレイヤーの始まりだと私は思うんですが、次のレイヤーへ進むには、別次元の飛躍が必要なそんな時期なのだと思います。
チェ・スンジュン 難しいですね。私たちの見方もヒルクライミング程度で、完全に飛躍して考えられますかね？よく分かりません。
ロ・ジョンソク その飛躍を起こす人たちが、今ジョンヒョンさんが行ったシリコンバレーに何人かいるじゃないですか。実際、その人たちが世界に対して何らかの行動を起こせば、私たちはそれに反応しながら自分たちの見方を固めていくしかない。今はやや受け身の時期ではありますね。そうして世界が一気に変わってしまったら、その人たちが大きな取り分を占めるでしょうし、そうなれば私たちはまた小さな隙間を見つけて、自分たちだけにできることを探すんです。ずっとそうしてきましたから。
ただ今回は、あまりにもインパクトが大きくて、これまでは道具を作ることが技術革新だったのに、今度は道具を作る道具、つまり知能が作られたわけですから、これはまったく違うじゃないですか。だから、誰もがそれぞれ違う形で変わっている気がしますし、あまりにも根本的な変化なので、歴史から借りられる枠組みもあまりない気がします。
テトリスが示すepistemic action 57:45
チェ・スンジュン 今回、モデルたちと対話していてepistemic actionという言葉が出てきたんですが、例えばテトリスでは、回してみないと、うまくはまるか分からないということです。つまり、何かを予測するには実際に行動する必要があって、どこにはまるのかを知るには認識のための行動が必要だということなんです。大きな枠組みでは分かりませんが、私たちのような小さな枠組みで取り組むなら、とにかく何かを試し続ける必要はあると思います。
ロ・ジョンソク そうですね。それを試した人と試していない人は、今、水と油のようにはっきり分かれているんです。
チェ・スンジュン 試してみないといけませんね。
ロ・ジョンソク 私たちも試してみないとですね。私も一週間の出張から戻ったら、たった一週間ここを追っていないだけで、世界があっという間に先へ進み、頭が置いていかれるような、そんな経験をしました。
次の変化を待ちながら… 58:29
チェ・スンジュン それでは、また次回。
ロ・ジョンソク また次回お会いしましょう。時差ぼけ、うまく解消してくださいね。
チェ・スンジュン また面白い話を楽しみにしています。
パク・ジョンヒョン できるだけ面白い話を特派員のようにしっかり仕入れてきます。
チェ・スンジュン ありがとうございます。