#452 ダリオ・アモデイ & アマンダ・アスケル & クリス・オラー


#452 ダリオ・アモデイ & アマンダ・アスケル & クリス・オラー

ChatGPT のライバル「Claude」を手掛ける Anthropic 社の CEO ダリオ・アモデイが次に見ているものとは?

ゲスト1:ダリオ・アモデイ - Claude を開発する Anthropic 社の CEO

ゲスト2:アマンダ・アスケル - Claude の個性や性格などのアライメントやファインチューニングを研究する AI 研究者

ゲスト3:クリス・オラー - 機械論的解釈可能性 (mechanistic interpretability) を研究する AI 研究者

[このエピソードのポイント]
AI 開発、安全性、世界への影響は今後どうなるのか?ダリオ・アモデイが AI の現在と未来について貴重な洞察を披露。また、Anthropic 社の AI へのアプローチの原動力となっている課題や哲学について率直に語ります。

トピック1:スケーリング則

スケーリング則とは何か?その歴史と現状、限界について学びます。

トピック2:テック業界の巨人との競争

OpenAI、Google、Meta などの大手企業との熾烈な AI 競争の中で成功するために必要なことを学びます。

トピック3:Claude の進化

Claude 3.5 Opus、Sonnet、Haiku のそれぞれのモデルの違いについて学びます。今後リリースされる Claude 4.0 についても触れます。

トピック4:ユーザーの苦情

「Claude 3.5 Sonnet はバカになっている」というユーザーの苦情には根拠があるのか?ダリオ・アモデイの意見を伺います。

トピック5:AI 安全基準

Anthropic 社が果たすべき責任と方策、安全性を保つための革新的アプローチについて掘り下げます。

トピック6:PC 操作・自動化のための AI

Claude の能力向上に伴い、PC 操作の自動化も可能になってきています。その仕組みを説明します。

トピック7:AI の規制

より安全な AI の未来を形作る上で規制が果たす役割を学びます。

トピック8:チームビルディング

ダリオ・アモデイが「才能の密度は才能の量に勝る」と考える理由と、世界クラスの AI 研究者/エンジニアと一緒に強いチームを作るためには何が必要かを率直に語ります。

トピック9:Claude のスゴさの秘密

Claude のスゴさの理由は Pre-training にあるのか?Post-training にあるのか?スゴさの理由について洞察を披露します。

トピック10:Constitutional AI (規範的 AI)

AI を人間に価値観に合わせるための手法の一つ Constitutional AI (規範的 AI) について学びます。

トピック11:AI の明るい未来

もし AI のリスクに上手く対処することができれば、AI で世界はどのように変わるか?ダリオ・アモデイが想像する明るい未来を語ります。

トピック12:AGI の到来

AGI (汎用人工知能) の実現までのタイムラインを考察します。

トピック13:AI とプログラミング

AI でプログラミングがどのように変わるか、それが開発者にとって何を意味するのかを探ります。


YouTube チャプター

- 【ダリオ・アモデイ編】スケーリング則について

3:14

- 【ダリオ・アモデイ編】LLM (大規模言語モデル) のスケーリングの限界は?

12:20

- 【ダリオ・アモデイ編】OpenAI や Google、xAI、Meta との競争の中で勝ち残るために必要なものは?

20:45

- 【ダリオ・アモデイ編】Claude の「Opus」「Sonnet」「Haiku」の3種類のモデルの違いは?

26:08

- 【ダリオ・アモデイ編】Claude 4.0 について

37:50

- 【ダリオ・アモデイ編】「Claude 3.5 Sonnet はバカになっている」というユーザーの苦情について

42:02

- 【ダリオ・アモデイ編】AI セーフティについて

54:49

- 【ダリオ・アモデイ編】AI による PC 操作について

1:09:40

- 【ダリオ・アモデイ編】AI 規制について

1:19:35

- 【ダリオ・アモデイ編】Anthropic 社について

1:29:04

- 【ダリオ・アモデイ編】Anthropic 社での人材や仕事への考え方について

1:38:24

- 【ダリオ・アモデイ編】Claude のスゴさの秘密は? (Pre-training と Post-training について)

1:47:14

- 【ダリオ・アモデイ編】Constitutional AI (規範的 AI) とは?

1:52:39

- 【ダリオ・アモデイ編】もし懸念やリスクへの対策が全てうまくいったとしたら、強力な AI で世界はどう変わるかについて

1:58:05

- 【ダリオ・アモデイ編】AGI 実現までのタイムラインをどう見ているか?

2:17:11

- 【ダリオ・アモデイ編】AI でプログラミングはどう変わるか?

2:29:46

- 【ダリオ・アモデイ編】人生の意味とは?

2:36:46

- 【アマンダ・アスケル編】好きな哲学的な問いは?

2:42:53

- 【アマンダ・アスケル編】哲学から技術的な分野へ入ってみてどうだったか?

2:45:21

- 【アマンダ・アスケル編】Claude の個性や性格を作る際のゴールは?

2:49:09

- 【アマンダ・アスケル編】プロンプトエンジニアリングについて

3:05:41

- 【アマンダ・アスケル編】RLHF (人間のフィードバックによる強化学習) が効果的な理由は何だと思うか?

3:14:15

- 【アマンダ・アスケル編】Constitutional AI (規範的 AI) とは?

3:18:54

- 【アマンダ・アスケル編】システムプロンプトについて

3:23:48

- 【アマンダ・アスケル編】Claude はだんだんバカになってきている?

3:29:54

- 【アマンダ・アスケル編】個性を学習させるとは?実際、何をするのか?

3:41:56

- 【アマンダ・アスケル編】Claude の仕事から真実の本質について学んだことは?

3:42:56

- 【アマンダ・アスケル編】最適な失敗率とは?

3:47:32

- 【アマンダ・アスケル編】LLM (大規模言語モデル) は意識を持つことができると思うか?

3:54:43

- 【アマンダ・アスケル編】AGI に何を聞いてみたいか?

4:09:14

- 【クリス・オラー編】機械論的解釈可能性 (mechanistic interpretability) とは?

4:17:52

- 【クリス・オラー編】特徴量 (feature)、回路 (circuit)、普遍性 (universality) について

4:22:44

- 【クリス・オラー編】重ね合わせ (superposition) について

4:40:17

- 【クリス・オラー編】一義性 (monosemanticity) について

4:51:16

- 【クリス・オラー編】一義性のスケーリングについて

4:58:08

- 【クリス・オラー編】機械論的解釈可能性で、今後の方向性として注目しているものは?

5:04:49

- 【クリス・オラー編】ニューラルネットワークの美について

5:11:50