【松尾豊教授に聞く、生成AIの「次の10年」】LLMの今後の発展／LLMのソブリン化／ロボティクスへの応用／生成AIのリスク／まず絶望から始めよ／技術を舐めろ／AIを崇めるな／ラーメン屋に学べること

もっとLMって大きくする意味あります質 を高めたデータを入れないと精度上がん ないよねっていうのもだいぶ分かってき てるのでもうプロンプティングっていうか 言語で指示したら物理空間行動に移って るっていうロボットそれドラえもんです うんうんAIがもう仕事全部やっちゃう からねベーシックインカムを加わろうて 感じなんですけど1番大きな課題が 受け取り手が人間なのかAIかをちゃんと 判別しないといけないっていうことです 自分が話しているとかこの相手は人間なの かAIなのかわかんないですよねでAIと かってなんかすごいってみんな思っちゃう じゃないですかそういって崇め立てまる モードになっちゃうとあめ立てまっちゃう んですよどっちかってね下に見た方がいい んですよAIって言ってもデータを使って 学習してるだけでしょと思メディアが いろんなもの崇めすぎて消を高くしてるか もしれない ねはい皆さんこんにちはピボットの佐々 です今回のピボットワールドでは生生を テーマにお話を伺いゲストにお迎えしまし たのは東京大学教授の松さんですよろしく お願いしますはいお願いしますはいそして ホストはシの誠さんですよろしくお願いし ますはい本日もよろしくお願いしますはい 塩野さん実はこの松尾さんと一緒に本を 出されてる松尾さんと松尾先生と書かせて あの強調をさせていただいた本から10年 はあ10年経ちましてもう何もかもが 変わりましたいや何もかもがまだAとか あんまり騒がれてなかった時ですよねいや 結構この時はですねあの松尾先生と企業の 方とか投資家の方とかあの回って色々 プロジェクトを合提案したら結構使対応 でしたよねうんそうですねであのD プラニングがまだ出てきたんだけど知られ てないようなうん状況でいやこれからAI すごい変わりますよって言ってるのに なんかねえみたいなえそうなんですかもう SFですかねみたいな感じでででまさにで そこからあのデープランニングが2012 ぐらいですようん実れあのヒト授のところ でうんやったらそのヒントン教授が今回 ノーベル賞そうノベシですよねなんかこの 10年でなんていうか全て変わったなって いうところでまさに今日はどうあの変わっ てそして多分毎日今だと毎日いろんなもの が変化してるんでなんかこれがもうすごい 価的なあの全部なんかこうなんか価的な 時代だったなみたい感じですけども色々お 返したいと思います次の10年ですよね そうことですねそうですねはいわりました あれですよね話をあの10年前から色々ま ディープラーニング出てきて世界変わる ぞってなってた時にうんロボティクスより 早く言語が来ましたねうんそうなんですよ ねうんはいそこはちょっとね予想と違って たとこですよねええこうロボットの方への 応用早いかなと思ったらllmが早来て しかもllmがあのどうですこんなに なんか希大きくするっていう方に走っ たってどう思われますうんああそれもね あのちょっと意外でしたよねねはいあのま 人間の脳とかを考えるとはいま規模大きく しないといけないっていうのはあああり ますしまいずれそうなるのかなという風に 思ってましたけどまこんなになんていうか ねスケール速とかが出てま本当に資本10 日のはいえ戦いになっていくっていうのは ちょっとねあのあんまり予想してなかった ですよねそうですね大きいのはだから llm大規模言語モデルがなんかこう エレガントに小さいものじゃなくてバカ でかいっていうバカでかい学習データ量を 与えるっていう方向に行ってしまったと 思うんですけどもこれってもっとllm って大きくする意味ありますそれは非常に 難しい質問ではいま一般的にはそうそうだ ということになってますけどただま実際に はそのなかなか精度が上がんないいとか 立ちるっていはい状況もありえただそれを ま突破しようとしてるうあののもま いろんなプレイヤーがね頑張ってるので ええまどうなるのか分からないですけど ちょっと僕はまあ一旦厳しいんじゃないか なていうかですねうんはいまスケール規模 大きくしてもそんなに上がらないしはいえ 色々工夫するんだけど精度が上がらないと いう風な状況が1回来るような気はして ますねうんうんなんかそのもうほと昔から あの例えば今って ディスインフォメーションとかこうえ精々 愛が作作り出した情報だらけになるとそれ をまた学習してしまってっていうこう なんていうかあなんかくるくる回って るってなるとどうなりますうんうんあそれ はありますけどただ質を高めたデータを

入れないと精度上がんないよねっていうの もだいぶ分かってきてるのでまどっちかて いうと今量よりも質を高める方向に行って んですねそういう意味ではそこではい汚染 されてみたいなのはあんまり起りそうにな いっていう気がしますけどあなるほどです ね昔ねこう汚染されたらちょっとまたそれ で制度終わるんじゃみたいな話もねしてた 覚えがありますけどもあとあのllm自体 をあのllmって思想が入っちゃうのでま 中国の作れlmとは米国の作れLM違い ますねっていうところで国産LM議論がさ れてで作られてるあのプレイヤー日本にも いますけどもそこら辺は基盤モデルとし たうんうんは各国持つきてどう考えあもう でもそれは持つべきってなってんじゃない ですかねほとんどえソブリンllmとか そうソブリンllm最近なんかlllも ソブリンかみたいな感じになってますよ ねえでもそれはもう大体そんな風潮という かじゃないかなと思いますけどね基盤 llm作る作れる国ってあの限定されます それはまたなんていうか共同で作るとか それからオープンな公開モデルをベース はいにあの追学習をするとかま色えコスト を下げながらやる方法もあってまそういう の疲れていくんじゃないかなと思いますね 元の元の基盤は一応こう同市国同盟国とか 似たような国のものにしてでその上の追加 学習でファインチニするのはまその国 ちょっと特有みたいなイメージですかうん そうですねそんなイメージですねはいそう いうのって日本ってこうアジアにあの かなり中立的なLM作ったからアジアの皆 さんもこれファインチニうん仲になり ましょうてできますできますしもう半年 ぐらい前から言ってんですけどなかええ 言われてる気がしますようんいやそれで あんまり言っちゃいけないですけどなんか もう動きが遅いとかなんか色々あって ちょっと僕がいろんなとこで切れ てるあでも松先生ここまでの日本政府の 動きはすごく評価され高評価されてますあ そうですよえええええあの昨年からあの 素晴らしいと思いますよすねあのに手をっ てあの広島AIプロセスなんかでも アジェンダセットしましたそうそうです あの昨年からの動きはね本当に早すぎて なんかAIに関しては逆にですね手待ち 状態が発生するっていうかねはい逆にあ 海外の方が遅いからええま待つみたいなあ なんかその海外の方が遅いかって言ってみ たかったですうんええまそのぐらい国の 動きは非常に早かったたかったことが起き ているなのであの戦い方というと日本って やっぱりあの製造業これはかこイメージ ですけども業製造業イメージがあってそれ こそ冒頭お伝えしたようにAIだいぶ ロボットから来るかなと思ったらllm 行ってそしたらllmは今度物理空間に 来そうっていう感じでえっと拡散モデル みたいなのでうんこう動画学習みたいな話 を始めたらだいぶ応用すみですけどどう ですうんそうですねあの今動画の生成AI があるじゃないかうんとそれをですねま ロボットに適用するとロボットが今の 例えば姿勢今のま環境の中でこういう動き をするとこういう風なシーンになるんじゃ ないかっていうのを動画生成として作っ ちゃうんですねでそれ要するに未来予測な んです未来予測してでその未来予測をした 上でまそれが良かったら良い結果だったら その通りにまそのねアクチュエーター 動かすという風なまやり方とかがあのあっ でOpenAIも一時期ロボットの研究 やめてあのllmに集中してたんですけど またロボットやるっていうえことになって ますしま当然ねあの言語空間だけじゃなく てこういった物理空間の中での知能って いうのがま基本のはずなんでそこがまだ 十分できてないっていうえところにまた 戻ってくるっていうのはままねある意味 当然な気はしますけどねうんうん東大松尾 県もあれですよねロボットのデータセット 提供したりとかそうですねされてますよね 世界中のあの研究室ま22の研究室で えっとロボットのデータを共有しようと うんうんえ集めようっていうなそういう プロジェクトがあってそれにあのまけも 参加してでそれでなんかあの学会で賞を いいたりしてるんですけどもただなんか そういった動きをまどんどん大きくして いった方がいいしま言語データも結局 たくさん集めて大きな基盤モデルで学習さ せると制度が上がったっていうのと同じで ロボットも大きな基盤モデルでたくさんの データで学習させると制度上がるはずなん うんであのそういった仕組みを作って いけるといいんじゃないかなと思いますね うんここら辺であのコバリアントとかが

ロボットの基盤モデルやってると思うん ですけどもうんうんうん基盤モデルって 日本ってあのロボット用基盤モデルって なんか3回落ちってありますああると思い ますよえええまけでもあのやってますけど もここはねもっとどんどんやった方がいい ですよねはいはいでllmを作るよりも まだ全然小さい際でみんなやってるので うんうんうんうんあのllm作るぐらいの えGPUリソースとか使ってやると結構 あのなものができると思いますけどねでも お金はかかりますよねま今ねデータが足り ないんですよねでデータがシミュレーター 上のデータとかをたくさんね集めるしか なくてはいでシミュレーターも同じ シミュレーターだとねあの同じような データになっちゃうのでそうでそう いろんなものを使わないといけないとかっ てであとそれに実データを加えるんです けど実データの方がやっぱりロボット 動かすとコストかかるとか手間かかるはい かんそうですよね自動運転とかも今あの 路上じゃなくてシミュレーターに入れ ちゃいますもんねうんそうですねあの自動 運転もあの世界モデルつってあのはいえ さっきのねあの話と似てますけどもそのえ ま動画の生成とかそういうのと近い形で 基盤モデルを使う場合もありますしその ディフュージョンモデル使う場合もあり ますけどもあの未来を予測してでそれに よってあのえまどういう風にあのえまん コントロールしたらいいのかっていうのを あの決めていくみたいなんですねまそう いったやり方も研究されていてそうすると やっぱりその未来予測をちゃんとしながら 動いていくっていうのはまま人間の場合も そうですけど結構ね生物の基本だしあの それに近いようなことをやっていこうって はいえ映像的に思いついたことは行動でき るっていうそうですね話ですそうですね ええ人間の場合だとその映像はいをま鮮明 に思い浮かべる人もいると思いますしもう ちょっと中感ではい思い浮かべてる人も いると思うんですけどええまでもロボット も一緒ですよねええうんそう思うとね本当 にあのニューラルネットワークって人間 ぽぽいっていうかてか人間っていう感じが して面白いですよねそうですねあのだいぶ あのえニューラルネットワークの研究から あの分かってきたことも多いしまそれが逆 に人間の知能のあの仕組みのえ解明の ヒントになるっていう部分も大きいですよ ねそうですねね今こうllm言語で来てで 今度あのロボティックス製の応用の際に 動画とかで学習って入ったと思うんです けどもうんこれがあの世界モデルとかの際 にうんインプット増えれば増えるほど世界 モデルは拡充拡張されるものですかうん そうとも言えるしはいまヘレンケラー みたいな人がいてですねはい水だって いう瞬間があるわけですよありますね えであれは要するにモーダルがあのま 少ないんだけどうんうんうんうん結局その 物理現象として捉えるべき潜在空間は一緒 だとま多くの場合こういうのは3次元空間 ででそこの構図は同じだとだからそれ目で 見ても耳で聞いても触ってもそこの潜在的 な構図は一緒だっていうことなんでそれを 見つけられるかどうかですねはいでただ モーダルがたくさんなるとそれを見つけ やすくなるしま音楽みたいにそのモーダル 特有のなんか構造うんのある現象もあるの でまそういう感じですかねうんテスラって あのカメラにこだわってて他のモーダルを いいですとか言ってなぜなら人間を目で見 て走ってるじゃないかとか言ってますけど あれも本当は他のモーダル入れるとうん できること増えそうだけどコストでやめ えっとえっとですねま今ライダー入れて ますよねあの多くの場合それであのま3 次元の天軍とかを取ってあの周りの環境と か認識してるんですけどもまあの おっしゃる通り人間は目だけでやってるの でできるはずだと原理的にはできるはずだ とまその通りなんですよなんだけどま推定 のアルゴリズムっていうか学習の アルゴリズムがうんまだ不十分なのでうん ま人間ほどできてないていうだから逆に 言うとそこにはまだまだ技術進化の余地が あるっていうことだと思うんですねそう 人間まで行ってないってことってないあの ロボットの方であの工場 日本の技術った国外でもあのラインで超 高速で純単純運動してるロボットたちが あの車とか作ってるじゃないですかあれっ てもうティーチングでこうしなさいって 言ってるものをまあの再生してるうんうん あのロボティックスですけどもこっちって 考えてやるロボティックスでちょっと経路 違気がするんですそこてどう考えですか

そうそうですねだからあの今工場のライン で言うと組み立 ってて例えばでうとなんていうかシートの 取り付けとかはいあのそういうのって なんか例えばグっと力を入れてカチっと 言うまで押し込むみたいなうんうんそう いう感じなんですねあとなんかこう入る ようにちょっと動かして入ったらグっと 押し込むとかですねそういう風な要するに あの毎回決まった行動じゃなくてある種の センシングをしながらそれに応じて 対応を決めてていう風な制御が必要なん ですでそれを人間はその学習でやってて それがちゃんとできると熟したきになるん だけどもそういうのは今のあのまさに同じ ような動きをするような産業ロボットだと できないのででそういうのをま学習ベース でやって基盤ロボット基盤モデルとかで えっとやるとそういうものも自動化に 繋がる可能性があるはいでそこができると したらじゃあもっとできる範囲ってうん あの広いんじゃないかとかですねあのいう 風になってくるっていう感じだと思います その際にあのあのグッと押し込んで勝ち みたいのもそうですしそれってセンシング でフィードバックかけてると思いますけど も初めてやることですゼロショットみたい なものとは一緒は一緒ですかうんうん えっとねそれはそれでまたあってあの今 ゼロショットのえっと行動のプランニング みたいなのは逆にllmを使ってや るっていう技術が進んでて例えばえ野さん にちょっと下にスタバあるからあのあそう ですアスラて買ってきてとかて僕が言うと ですねなんか買ってきてくれるしのさんを そんな使うことはできないできますでき ますっ買ってきてくれるわけじゃないです かでもそれって別になんていうか初めての ことだけどできるのははい下にあるって 要するにえ貝を降りるためにはまず エレベーターのとか行くんでしょとはいで エレベーターのとこをして1回って押して であのついたらあのスバを探して分かん なかった地図を見てみたいなことを要する に抽象的に言語空間で考えるじゃないです かはいで言語空間で考えた後に最後その 行動に落とすという風にやるから初めての ことでもできるのでそれと同じで工場のま タスクでもそういう風に新しいことでもま 言語指示してくれると言語指示を言語空間 で考えて行動に落とすていうのはまできる んですねそれが非常に今有望だっっていう 風になってんですようんうんあとそれとは 別になんか体が動いちゃうみたいなあの いつもやってることだからそれをなんか 非常に上手に組み合わせてはい体が動い ちゃうみたい目地みたいな話は多分原語 空間返してないんですけどまそれはそれで またねなんかやり方あるのかもしれない ですけどねはいそうですよねだからもう プロンプティングっていうか言語で指示し たら物理空間行動に移ってるっていう ロボットそれドラえもんですうんうんそう ドラえもんが生まれるとねまでももう 生まれてますもんねレレ使ってうんうん そう言葉はねそうですよね言葉すごいです よね示でね的にあのAIま広島エアプレス とかあったと思うんですけどもはい偽情報 とかあともう多分我々とかって知らない うちにうん多分こう今って知らんうちに 思想をインプットされるって可能じゃない ですかそれってあのリリ会でもいっぱい 話しましたけどももうそういうまいわゆる 認知性みたいになってますけどそこら辺 どこご覧になってますリスクとしていや あのもちろんねその愛のリスクとしてその 偽情報ご情報っていうのに対してどう対応 していくかってのは非常に重要な課題なん ですけど明らかに偽情報みたいなような はっきりした話ではなくていろんな あのね技術を使っていろんな拡散の方法で 何がどうね毒されてるのかもうよくわから ないみたいないやそうですよねはい知ら ないうちに知らないうちにだしあのそう いうなま もそうだしえまサイバーアタックみたいな のもよりそういった認知戦の要素を呈して くると思いますしえええあのそこら辺は もう区別がつかなくなってきますよねそう いうのをやっぱり怖いなって思うのが普通 だと思うんですけどもその対抗策対処策 ってAIセフティとかからするとどんな 感じなんですかだから多くの場合そういっ た偽情報ご情報っていうのはまわか るっていう風な過程でだから例えば発信者 をきちんと特定していうんを流すようにし ましょうとか偽情報はいずれこれが偽情報 だっていうことをどうやって周知するか みたいになってんですけど今みたいな なんかそもそも何が正しいかわかんないよ

ねっていうのはちょっとあんまり議論の 範囲外かもしんないですねうんむしろその 民主主義の危機みたいな形でヨーロッパで は結構議論されてですえそうですねはいで まだ日本ではそこまでという感じですでも ねあの今回のね兵庫県の とかもそうですけどもどういった情報が 信じられるのかとかいうことに対してもう 少しうんうんあのいろんな仕組みとか技術 とか使っていかないといけないよねって いうはいのはねみんな思われてるかもしれ ないですよねあそうですねAIをファクト チェックに使うってこともできるんですよ ねAIにやってもらうってえっとですね あのそれもま例えば1つのがですねあのま 発信者を明示した形での情報留出をあの 促進していきましょうっていうですねあの そういった動きがあってえま何が正しいか どうかっていうのがあの正しい情報は正し いって分かるのでていうことなんですけど ただまそういう仕組みがなくてま何が 正しいのかみたいなところがまたね難しく なりますよね特にやっぱりこの10年で 本当にマスコミとそうSNSというか ソーシャルの主従というかあと現実世界の 影響力もだいぶ変わりますうんそうですね だいぶそこが変わってるなかそこにね生生 AIみたいなものが入ってくるとこれもね あの予想してましたけどもうん自分が話し ているとかこの相手は人間なのかAIなの かあそうそうそうそうですよねわかんない ないですよねワールドコインてねサム アルトマンさんとかやられてるあれってま ベーシックインカムみたいな形であのえ AIがもう仕事全部やっちゃうからあの みんなにねベーシックインカム加わろうて 感じなんですけど1番大きな課題が 受け取り手が人間なのかAIかをちゃんと 判別しないといけないってことです要する にAIが受け取っちゃうとですねこう詐欺 詐欺っていうかいっぱい受け取る人工人が 勝手に受け取っちゃうっていうへそうする とそれ検証する方法って結構むずくてです ねなんかあの目の交際とかやってません でしたでも目の交際も例えばじゃあ目の 交際データを生成するAIとかがですねで 喋ってくださいって言ってもllm喋れる じゃないですか喋れますねでそうすると いろんな情報の辻妻があってないっていう ことぐらいでしか言えなくなってくんです よねなるほどそれがえか2かわからない そうああ人工人ですねええうんというのも まあね割と僕はだからそういったSFの話 だなと思ってたんだけど割と現実的な話と して議論され始めてるっていうですねあの 選挙選挙であのこの候補者いいです AAIが言ってくるコーラーみたいなのと かま確かアメリカでやり始めたら規制され た気もするんですけどそういう話とかあと 逆に最近面白いなと思ったのはシニアのご 家庭にあの俺俺詐欺が変ってくると俺俺 詐欺に対して永遠相手にしもうどれ がえだからこうXTwitterXをやっ てると思ったら自分以外みんなAIだった とかありえますよねこの毎日変わる変化の 中でどうしましょうかね日本の以前からね 松先生日本のポジショニング戦略とかハブ 戦略とかうんおっしゃってると思いです けどもあのどうしたらいいですかま やっぱりね現状認識する正しく認識するっ ていうことからはい全て始まると思って まして敵を知りおれを知れば 100000円うかずていうはいことです けどもやっぱりこれまでのえ まあ日本社会の中でやっぱりその例えば デジタルに関しての遅れとかその社会組織 がもうだいぶ時代遅れになってて イノベーションを生み出せるようなあの 組織構造になってないとかそういうことに 対してのま自覚がなかったと思うんですね でえそう考えるとま普通に言ってですね 我々が使ってるITの危機とかそれから スマホとかWebのサービスアプリとか はいまほとんど外国性あ本当だですよね ええまこれ普通に考えるとカテコありませ んと えでデジタルのねあのインターネットの 産業でグローバルの企業っていうのはもう ここ20年30年出てきてないええですし あのそういう中で例えば反動体もそうだし あのいろんな電子機器とか携帯とかもそう だけども非常にシェア持ってたものが どんどんこう逆にえ失っていくああれだけ 有利な状況だったものがここまでえま 追い込まれちゃってんですという中でま 基本的に勝ち筋とかまないっすよねともう 絶望ですねとはいいうのがままずね第第1 環というかそこが初期状態なんですよねで それはまそうで自分ができないんだって いうことをとにかく認識するうんことが

大事でまやろうとしてることはアルスのね ジャイアントキリングみたいなことなんで じゃあ日本ラグビーでオールブラックスに 勝つにはどうしたらいいかって時に やっぱり我々弱いんだってとこからまず 始めないといけないですねただ比較して いくとどこを強くしたらまなんていうか 可能性があるのかとかはいいうところから わずかに正気が出てくるっていうことだと 思うんですねまとにかくまずねGPUを 買いましょうとかですね そうでそれはやっぱりそのもちろんねあの nvdiaを超える反動体とか作りたい ですよ作りたい作りたいけどそんな今の 実力でできないじゃないですかうんでそう するとやっぱりそれはね他の国もそうだし ビッグテックもそうだやっぱりちゃんと 買うしかないですよねでその買うっていう こと自体もそんな簡単じゃないのででも それしっかり買う買うしかないとで買うと 次は何をするかっていうとやっぱりそれで 開発するとはいで開発力もそれないですよ ねビッグテッがいろんなもう大きなモデル をどんどん作っててていう中で開発力も ないんだけどそれでもやっぱり作るしか ないとうんうんで作って実力をちょっとで も上げるでデータセットも揃ってないです よでもそれも揃ってないけど多いですね あのでもそれはあのまたちょっとずつでも 整備してってあのよくしていくうんていう ことでま真似をしていってあのできること はやっていくっていう中からうんあの 例えば僕はそのプロンプト エンジニアリングみたいな話とかやっぱ その日本人ってそれぞれの人の クリエイティビティがすごい高いんですよ ねはいはいだから1人1人が工夫してや るっていうようななると何かあの急に レベルが上がるなんかある種のですね技術 をなめた状態になるといきなり強気になる んですねえなんかあのですえっとですね いや僕例えば物作り製造業の方とかいい 意味で技術をなめてるっていうかですねま 要するに俺には分かるはずだって思って やってんですよはいはいはいはいはいで なるほどねこういうことでだったら俺は もっとうまいやり方考えてやるとか思って うんそれがしてよりレベルを上げてるとで AIとかてなんかですねなんかすごいって みんな思っちゃうじゃないですかすごい 技術だとでなんかそういって崇め立てまる モードになっちゃうとなんかね崇め立て まっちゃうんですよどっちかってね下に見 た方がいいんですよAIって言っても初戦 なんかこのデータを使ってなんかこの学習 してるだけでしょとそうですねそういう風 にあるなめてだからこういうことできる けどここてどうせできないんでしょとて いう風な中うんででもじゃあ自分はもう ちょっと工夫してあのね使ってやるよと かってうんうんなってくるとなんかそう いった想像性が発揮できるそういう領域が ちょっとでもなんかどっかで出てくるか出 てこないかそういう風ななんかモード チェンジができるかどうかみたいなところ がその自分の要素を分かった上ではいあの やっていくとそういうところがちょっと 狙いかなという感じはねしてきますよねあ なんですかね分かってる舐めて書かれる みたいなとこってこう生まれというかです ね教育というかうんが非常に大事すぎ るっていうのが以前こういうね本でも教育 の話しましたけどもあの今って多分AIの あのトップリサーチャー達て20代後半 30ぐらいじゃないですかそういう戦いの 中で教育どうします教育は難しいですねえ まず教育っていうのはそのまAIの学習に 照らし合わせるといいと思うんですけど はい社会人になってからは基本的にはです ね教科学習なんですね報酬がもらえる もらえないうん強化学習だでも何がいい 行動かを教えられないだから報酬がもらえ たことから逆算してこの行動は良かったん だとかこの行動は悪かったんだっていうの をあのまだあの学習しないだけど教会学習 っていうのは基本的にですねあまり サンプル数もらえないんですねうんだから そんなに褒めてもらえないですか社会人に なるとであんまり叱ってもらえないですか そうすると事前に学習しておく必要がある んですねはいで事前に学習しておく必要が あるんだけどまずその教師あり学習はいで でこれがま学校のねあの試験みたいな感じ でなんか問題解きなさいみたいなのは教師 あり学習なわけですよでこれはあの問題の 回答とか与えられるから問題集とかって 教子やり学習のサンプルがいっぱいある わけでまあまああのたくさんあったりるん ですねでその前が教師なし学習とか自己 教師り学習でなんか要するに本を読んでて

面白かったとかなんか遊んでたらこけたと かあの友達をからかったら怒喧嘩になった とかなんかそういうのが教師なし学習ま あるいは自己教師あり学習ででそれを ちゃんとやっとくと教師あり学習が効率的 に学習できそれをやっとくと教科学習が より効率的に学習できるという風になっ てるので社会で活躍するためにはていう まず問を設定してじゃどういう教科学習が いいのかはいはま社内の人事制度とかです ねうんでそこの直近であるところの例えば 大学の教師やり学習がどういう風な学習に したらいいのかっていうのは多分はい ちゃんと考えて設計できるしそのために じゃあ教師なし学習ま自己教師理学習とし てどういうことをえ初頭教育としてやっ とけばいいのかみたいなことは逆算は僕 できる気はしててなんで基本的には やっぱりね逆算なので出口に近いところは やった方がいいですねうんはい僕は大学の 教育がどうあるべきかとかはま多少は議論 できるんだけどうん小学校の教育がどう あるべきかねちょっともうあの今の時代僕 よくわかんないっていうですねあのこれ 逆算ちゃんとしないとなんかわかんないし それがまた出口のところの必要なスキルも これからllmとか生生員によとまた 変わってくるじゃないですか変わりますね でそうするとじゃ教師やり学習としてやる べきこととかあの自己教師や学習として やった方がいいことまた変わってくると 思います変わりますねなんでなかなかね 難しい このまま成長しちゃったら多分人間に残る あのかなり社会性のの方の出口ってあの 漢字がいい人みたいになっちゃいますもん ね漢字がいい人なりますねなりますよね 感じがいいリーダー憎めないみたい憎め ないあとはでもやっぱり生生愛によって この今までの学校教育のやり方じゃ伸び ないのね才能発揮しづらかった人とかに もっと光が当たるとかねそういうあのいい 面もたくさんあると思いますけどねそう ですねはいそれあるかなと思いますどう ですかさきさんこの教育の話はいやいや なんかすごく納得感ありましたね今日舐め るってお話あったじゃないですか舐める時 ってマインドセットの問題なですかそれと も実際に実力として舐めるぐらいの力が ないと舐めちゃだめなんですかまずは 勘違いでもいいんですか舐めるっていう 行為がなんかですねよくわかんないんです よねあラーメン屋さんとか偉そうじゃない ですか確かにね腕組んでたりんで腕組んで ますね腕腕組んでますね屋さんってま ラーメンを作るわけだから何でもいいから ラーメン作ってって言われたらまあ多分 うんねできますよねうんうんでそうすると なんかあこんな感じかって分かるじゃない ですかはいそうですねそれでそっから 始まるんでしょうね多分ねああやってみて そうでであなるほどこんな感じなのでとで もちょっと俺だったらこういう風に工夫し てやろうかなとか一応なんか全体が分か るってことが多分ね大事なんだと思うん ですよね全体ですねそれで他の人が工夫し てるとかなんかレベルが高いっていうのが こういうことなんだっていうのが分かっ たらうんやっぱねそれぞれみんなすごい そうい工夫に富むからじゃあ俺こうやって やろうってなるだから今の例えば生生愛と かもビッグテックでどういう風に学習開発 してんのかとかがなんかあんまりわかん ないのでそうすると全体がわかんないしあ こんなもんかって思いにくいんですよねで そうするとなんかねなんかすごいものだ みたいになっちゃってそれすごいあります ね確かに知ないとめちゃいますよねそう そうですねうん確かに中に入るとあこんな もんかって思うことばかりじゃないですか だからねこうGoogleであったりメタ であったりビッグテックの中に入ったらあ こういう感じみたいなのが大事と思ですか ねそういやそうなんですよあのなんかね えっとちょっとこれもなんかこういううん 大の場でいうのがいいのかどうかわかん ないま松尾けってねこのAIですごいって ね言われてるじゃないですかでま別に なんかなんて言うかなそのねレベルのの 高い研究室がいっぱいあるしね スタートアップとかもたくさんあるんだ けどええなんか松尾県に来るといい効果の 1つがあこんなもんかって分かるんですよ もちろんねあのレベルの高い議論してます よなんだけど結局このぐらいなのねとうん で分かるとじゃ自分はAIでやっていける とうーんでしかも1番日本で1番高いと 言われるがこのぐらいだとしたらもっと 工夫したらもっといけるうんってみんな 思うんですよでそれで自信持ってやって

いくとまたあの技術力上がっていい成果に 結びついてってっていうですねなんかそう いう風な効果もあるそれあれですねまさに いやそれを松尾先生はおっしゃるのが意味 がありますしあとやっぱり一流とかま 例えばじゃ一流大学みたいなのも入ってあ こんなもんかって言うとやっぱりなんか コンプレックスというかネトが呪いを得を をですね確にな人間特有の呪いですねそう ですはああでも基本めて大きな効果です 大きな効果ですねはいだからねAIもね ちゃんと呪いを解いて ねそこんなもんかってみんなね思う中で そうい工夫が出てくるといいと思うですね そうですねまだまだ変わりますからねそう ですねそっか自分で実際体験してみるのと あとメディアがいろんなもの崇めすぎて 障壁を高くしてるかもしれないですね メディアがちょっと良くないと眺めるの 好きでねまたその後こう蹴落とすの好き ですす好きでね確かにねわかりはい今日の 1番のキワドはやっぱ呪いを解いて呪いを 解いてねこ土俵に上がってなめていけと いうことですねいい話ですねそうですね ありましたそれでは松さんさんありがとう ございましたはいありがとうございまし ありごまし [音楽] [拍手] H [音楽]