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ジャック・ドーシー  スクエア 暗号通貨と人工知能 Lex Fridman Podcast #91

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Jack Dorsey Square Cryptocurrency and Artificial Intelligence Lex Fridman Podcast #91

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Lex Fridman 0:00

以下は、Twitterの共同創業者兼CEOであり、squareの創業者兼CEOであるJack Dorseyとの対談です。当時、Twitterのリーダーシップに関わる出来事があり、時間が限られていたため、この会話はsquareとより広範な哲学的トピックに焦点を当て、TwitterのAIのエンジニアリングに関する深い会話は、このポッドキャストに再度登場させることにしました。

この会話は、パンデミックが発生する前に収録されました。この危機的状況の中で、医療面、心理面、経済面での負担を感じている皆さんへ。私はあなたに愛を送ります、強くいてください。一緒に頑張りましょう、きっと乗り越えられますよ。

余談ですが、ジャックがCOVID-19の救済資金を提供する組織を設立するために、彼の財産の28%に当たる10億ドルのスクエアエクイティを動かしたことをお伝えします。まず、Andrew Yangがツイートしたように、これは壮大なコミットメントです。

そして第二に、すべての寄付金を1つのGoogle Docに掲載することで、透明性のある運営を行っていることに驚かされます。私にとって真の透明性とはシンプルなものであり、これは限りなくシンプルなものなのです。以上、人工知能のポッドキャストをお届けしました。

もし楽しんでいただけたら、YouTubeで購読したり、Appleのポッドキャストで5つ星をレビューしたり、Patreonでサポートしたり、TwitterでLex Friedman spelled fri D ma nとつながったりしてみてください。私は今、数分間の広告をしていますが、会話の流れを壊すような途中の広告は一切ありません。私はそれがあなたのために動作し、リスニング体験を損なわないことを願っています。

この番組はmasterclassが提供しています。masterclass comm slash flexでサインアップすると割引が受けられ、このポッドキャストをサポートすることができます。最初にmasterclassのことを聞いたとき、あまりにもいい話だと思いました。年間180ドルで、私のお気に入りのChris Hadfieldによる宇宙探査、Tysonによる科学的思考のコミュニケーションなどのコースを見ることができるオールアクセスパスを手に入れることができます。

ゲームデザインについては、私の好きなゲームの一つであるシムシティとシムズ、ジェーン・グドールと自然保護 カルロス・サンタナとギター(私の好きなギタリスト)、チェスのガルリ・カスパロフ、ポーカーのダニエル・マクグロウなど、他にもたくさんあります。ロケットの仕組みを説明するクリス・ハドフィールド。そして、宇宙に打ち上げられるという体験だけでも、お金を払う価値があると思います。

私にとって重要なのは、豊富な選択肢に圧倒されないことです。それぞれを最後まで見る。それほど長い時間ではありませんが、ずっと心に残る体験ができます。お金を払う価値は十分にあります。基本的にどのデバイスでも視聴できます。もう一度言いますが、masterclass comm slash Luxに登録すると、割引が受けられ、このポッドキャストをサポートすることができます。

 

さて、ここからはjack Dorseyとの会話です。Joe RoganやSam Harrisなど、いくつかのポッドキャストに出演されていますが、素晴らしい会話をされていますね。しかし、ドーシーさんが話さなかったトピックの中には、私が魅力的だと思うものがいくつかあります。あなたが関わっている暗号通貨、ブロックチェーン、UBI、あらゆる種類の哲学的な問題、野生生物、深さ、意味、美しさなど、驚くべきエンジニアリングがたくさんあります。

あなたは、1日に何兆ものインタラクションが発生するような、世界最大級のネットワークシステムの構築に携わっていますね。その素晴らしい点は、インフラ、スケールの大きいエンジニアリングであり、あなたはプログラマーとしてスタートしました。私はハッカーですが、本当はエンジニアではなく、正規のソフトウェアエンジニアでもなく、心はアタッカーなんですね。しかし、大規模化を実現するためには、残念ながら、正当な大規模エンジニアリングを行わなければなりません。では、その魔法をどうやって実現するのでしょうか?

Jack Dorsey 3:52

まず第一に、自分が学べる人を雇います。つまり、私はハッカーであり、私のアプローチは常に「うまくいくために必要なことは何でもする」というものでした。私はハッカーです。そして多くの場合、次に必要なことは、より多くの人にそれを提供できるようにすること、つまりスケールの問題です。

しかし、私たちはオープンソース・コミュニティから多くの恩恵を受けていると思います。オープンソース・コミュニティでは、すべての失敗、成功、問題など、すべての学びが公開されます。それは非常にゆっくりとしたプロセスで、通常はオープンソースですが、非常に慎重に進められます。そのペースのおかげで、本当に意味のあるものを作るには何が必要なのかを知ることができるのです。

私がハッキングやプログラミング、エンジニアリングについて学んだほとんどのことは、オープンソースと、見返りを期待せずに自分の時間を犠牲にしたり、自分よりもはるかに大きなものの一部になること以外に時間を割いてくれた人々の寛大さのおかげです。ええ、素晴らしいことだと思います。

Lex Fridman 5:29

オープンソースの動きは素晴らしいですね。しかし、規模だけを見れば、例えば、誰が面倒を見なければならないのか、これは基本的にソフトウェアの問題なのか、ハードウェアの問題なのか、ということになります。大勢の人を雇っていると言いましたが、私の視点では、頻繁にダウンしない、安全ですべての取引を処理できるシステムを持つことがどれほど素晴らしいことなのか、あまり語られていません。私は根っからのハッカーですからね。そのような技術が実現できるとは信じられません。

その技術を実現する方法について、何かヒントや教訓、興味深い情報はありますか?それは、ハードウェア、根本的な課題なのでしょうか?ソフト面での課題なのでしょうか?そうなのでしょうか?例えば、エンジニアの大規模なチームを作って一緒に仕事をするといった社会的な課題でしょうか。興味深い課題は何ですか?

Jack Dorsey 6:28

ところで、今まで会ったハッカーの中で、あなたが一番格好いいと思いますよ。

Lex Fridman 6:31

ありがとうございます。

Jack Dorsey 6:34

すべてに集中しなければなりませんし、すべてに集中できるかどうかは、あなたがどのように問題に向き合うか、そして問題を集中できる部分に分解できるかどうかにかかっています。最大の失敗は、一度にたくさんの問題を解決しようとすることだと思います。

また、質問を十分に深く掘り下げなかったり、見つけた答えに批判的でなかったり、実際に検証できるような信頼できる仮説を立てるのに時間をかけなかったりすることもあります。これらの結果は、最終的には批判的思考スキルや問題解決スキルと向き合うことになるのです。

私が日々向上させたいスキルがあるとすれば、それは「学習に貢献するスキル」です。そして、これらのものを進化させる唯一の方法は、それが現在何をしているかを学び、それを次の段階に持っていく方法を学ぶことです。次のステップ

Lex Fridman 7:44

仮定を疑うことの第一の原則は、このプロセス全体の基礎となるような考え方をすることです。

Jack Dorsey 7:50

そうですね。しかし、「これはハードウェアの問題だ」と考えすぎてしまうと、ソフトウェアのソリューションを見逃してしまいますし、その逆も然りです。だから私は、カテゴリー別の考え方にとらわれず、これらすべてを機能させる基本的なシステムを探すようにしています。

しかしそれは、創造的なクリエイティブシンキングや問題解決のスキル、批判的な質問ができること、そして深く掘り下げるための忍耐力があって初めて見えてくるものです。

Lex Fridman 8:36

squareのミッションは、人々の経済活動へのアクセスを増やすことですが、これは素晴らしいことです。間違っていたら訂正していただけるかもしれません。これは私の視点であり、マーチャントの視点でもあります。

ピアツーピア・ペイメント、さらには暗号通貨デジタル・クリプトカレンシーの視点でもあります。私たちの社会が経済への参加を増やすための主な方法は何だと思われますか。つまり、今日と次の10年、次の20年を見てみると、アフリカに行くかもしれないし、北アメリカ以外のあらゆる場所に行くかもしれない。

Jack Dorsey 9:09

私たちがスクエアでやろうとしていることを象徴する言葉があるとすれば、それは「アクセス」という言葉だと思います。私たちが発見したことのひとつは、これをまったく予想していなかったということです。当初は、携帯電話に接続してクレジットカードを決済するためのハードウェアを作るだけだと思っていました。

しかし、実際にクレジットカードを利用しようとした人たちに話を聞いてみると、一貫したテーマが見えてきました。そして、もう少し深く掘り下げてみました。もう一度、彼に質問してみました。その結果、多くの企業が銀行やマーチャントアクワイアラーに相談に行き、信用調査やフィカスコアを確認していることがわかりました。

彼らは起業したばかりで、個人的なリスクや金銭的なリスクを多く負っています。人からお金を受け取るという仕事のために、信用調査を受けなければならないというのは、私たちにとっては馬鹿げたことでした。掘り下げていくと、金融業界が意図したものではないことが分かりましたが、真偽や意図を理解し、将来の行動を予測するために利用できる唯一のツールなのです。

そこで、まず最初に検討したのが、この点でした。ハードウェアの構築はできましたが、ソフトウェアはリスクモデリングの観点から生まれたものです。私たちのビジネスは、必ずしもハードウェアを作ることではなく、より多くの人がシステムを利用できるようにすることだと考えていたからです。

Lex Fridman 11:18

根本的な課題は、より多くの人がシステムに参加できるようにするためには、その人が正当なベンダーであるかどうかをチェックする障壁を低くしなければならないということですね。それが根本的な問題なのでしょうか?

Jack Dorsey 11:31

そうです。考え方の違いです。金融業界の多くは不信感を抱いていて、人々がシステムを利用できない理由を証明する機会を常に探していたと思います。一方、私たちは「信頼する」「検証する」「検証する」「検証する」という考え方をしました。この分野に参入した当初は、クレジットカードの利用を申し込んだ人のうち、実際にシステムを通過したのは30~40%程度でしましたが、私たちはその数字を99%にまで引き上げました。

その理由は、問題を再考したからです。信頼できるモデルを構築したのです。そして、「マーチャントレベルではなく、トランザクションレベルで監視しよう」という考え方をしました。ですから、お店に来て、何か取引をしてください。しかし、お客様がシステムを利用する際に何か不審な点があれば、それは人々に報告され、何か邪悪なことが行われていないかどうか検討され、退去を求められるかもしれません。このように、考え方を変えることで、より多くの人がシステムを利用できるようにするために必要なテクノロジーが生まれたのです。

Lex Fridman 13:08

機械学習は、彼の言う文脈において、どのような役割を果たしているのでしょうか。人は基本的に善良な存在であるという見方に、いつでも視点を変えることができます。そして、すべての人が悪いと決めつけるのではなく、そうでない人を検証して捕まえればいいのです。これはとても素晴らしいことです。会社の歴史の中で、機械学習はその検証にどのような役割を果たしてきたのでしょうか。

Jack Dorsey 13:40

即効性がありました。つまり、私たちはそれを機械学習とは呼ばず、データサイエンスと呼んでいたのです。その後、業界が発展するにつれ、機械学習という言葉が使われるようになりました。そして、機械学習が進化するにつれ、深層学習でより洗練されたものになりました。今後も進化を続ける中で、別のものになるかもしれませんが、どれも同じ流れの中にあります。しかし、私たちは創業1年目でその規律を築き上げました。というのも、銀行やVisa、MasterCardと提携しなければなりませんでした。

そして、より多くの人々をシステムに参加させることで、彼らのシステムを危険にさらさない責任ある方法で行うことができ、彼らが私たちを信頼してくれることを示さなければなりませんでした。

Lex Fridman 14:25

機械学習を駆使した新興企業が、信頼できる加盟店を提供できると、どうやって納得させるのでしょうか。

Jack Dorsey 14:35

私たちはそれを涙ながらに演出しました。500人のバケットで使用してもらい、結果を示しました。そして、1000人、1万人、5万人と増えていきました。だから、何か具体的なものを世に出すということだと思うんです。話をするよりも、できることを示したいのです。そして、それが私たちに大きなプレッシャーを与えました。正しいことをしなければならないというプレッシャーがかかります。また、説明責任を果たすという文化が生まれ、透明性が少しずつ高まっていきました。そして、初期の従業員と会社に、正しい方法でインセンティブを与えることができたと思っています。

Lex Fridman 15:18

人々のアクセスを向上させるという点で、将来はどのようになるのでしょうか。また、IoT(Internet of Things)に目を向けると、インテリジェントなデバイスがますます増え、私たちの個人データを、暗黙的にではなく明示的に収益化できるものとして捉え、あらゆるものが経済の一部になると考える人もいます。人々が商人や消費者として経済の一部になるために、あらゆる方法でアクセスできるようにすることで、将来的にはどのようになるとお考えですか?

Jack Dorsey 15:49

私たちが使っている通貨がその答えの大きな部分を占めていると思います。そして、インターネットには自国の通貨が必要だと信じています。というのも、今の私たちの会社としての最大の問題は、インターネット企業のように振る舞うことができず、新しい市場を開拓したり、地元の銀行と提携したり、さまざまな規制に対応しなければならないことです。

しかし、ビットコインのようなデジタル通貨であれば、そのような手間を省くことができ、世界中のあらゆる市場で製品を発売できる可能性があります。なぜなら、世界中で同じ通貨を使用しているからです。また、規制やオンボーディングについても一貫して理解しています。

そして、それが何を意味するのかということも。私が思うに、インターネットが人々にアクセス可能であり続けることが第一であり、通貨が第二であると思います。通貨があれば、私たちが作ることができるもの、他の人が作ることができるものに関して、より多くのイノベーションとスピードを実現することができます。これは、本当にエキサイティングなことです。私が生きている間に、それを見たり感じたりしたいと思っています。

Lex Fridman 17:16

あなたは、暗号通貨や分散型台帳技術に深い関心を寄せていますね。レタリック・ブテリンと話しました。昨日、このポッドキャストで、彼は「ちなみにHiは、ビットコインやエーテリウムの話をたくさんしている、優秀な方ですが、もちろん」と言っていましたが、この点についてもう少し詳しく教えていただけますか?

デジタル通貨であるビットコインの魅力は何だと思いますか?今後10-20年の間に、ビットコインはどうなっていくと思いますか?また、スクウェアに関する課題だけでなく、私たちがお金について考える方法にとって、より大きな、はるかにグローバルな、はるかに遠い世界についても、どのような課題がありますか?

Jack Dorsey 17:59

スクエアの最も素晴らしい点は、方向性を決める人が一人もいないことだと思います。また、それを止めることができる人もいません。つまり、自然の中にある有機的なものであり、本来の設計においては非常に原理的なものなのです。ビットコインのホワイトペーパーは、過去20-30年間のコンピュータサイエンスの中で最も重要な作品のひとつだと思います。詩的であり、とてもクールなテクノロジーです。I

Lex Fridman 18:31

デジタル通貨については、金融面での影響について誇大宣伝されることが多いのですが、実際の技術はコンピュータサイエンスの観点から見ても非常に美しいものです。

Jack Dorsey 18:42

そうですね。そして、その背後にある基本的な原理は、ペンネームで公開するほどのものでした。これは非常に強力な声明だと思いますし、発表のタイミングも強力でした。これは、完全に活動家の行動でした。つまり、世界を前進させているのです。

しかも、非常に高貴で立派な方法で、誰もがストーリーに参加できるようになっていて、それがまた素晴らしいのです。10年後、20年後についての質問がありましたが、驚くべきことは誰にもわからないということだと思っています。

驚くべきことは、誰にもわからないということです。そして、それは出現しうるものです。開発者であろうと、それを使う人であろうと、エコシステムに参加するすべての人が、小さなことから大きなことまで、その方向性を変えることができるのです。それがインターネットの可能性を示すものであり、そうあるべきだと思います。

もちろん、それには複雑な問題があります。インターネットの大部分を所有し、他よりも多くのサービスを提供している企業もありますし、世界中のすべての人が平等にアクセスできるというわけではありません。しかし、これらの問題はすべて、口にできるほど目に見えるものです。

衛星を使ってインターネットを地球に投影すると、これまでの制約がなくなり、世界は大きく変わると思います。なぜなら、これまでの制約が取り払われ、競技場が本当に平等になるからです。しかし、インターネット固有の通貨が代理となる世界通貨は、非常に強力なコンセプトです。この地球上の一人の人間が、その影響を本当に理解しているとは思えません。

Lex Fridman 20:30

ポジティブな面もたくさんあると思います。ネガティブな面もあります。しかし、この種のデジタル通貨がお金の性質を再定義し、各国のフィアット通貨に縛られるのではなく、世界の主要な通貨となり、お金の管理の分散化を推し進める可能性はあると思いますか?

Jack Dorsey 20:54

その通りです。しかし、もっと大きな影響は、社会の仕組みにどう影響するかということだと思います。そして、お金以外の部分でも、たくさんの良い影響があると思います。お金は、より多くのことを可能にする基礎的な層です。

私はエチオピアの起業家と会っていました。エチオピアでは、国境を越えて国家間でお金を移動させることや、現在のシステムにおける汚職の多さなどから、決済はおそらく大陸全体で解決すべき一番の問題となっています。しかし、簡単に支払いができる方法がないため、何かを始めるのはとても難しいのです。

私は、エチオピアのUberのようなサービスを始めた起業家に会いました。彼女が抱えている最大の問題のひとつは、ライターが会社にお金を払うのも、ドライバーにお金を払うのも簡単ではないということでした。それが彼女の成長を妨げ、すべてを困難にしています。最高のライター体験、最高のドライバー体験を考える代わりに、支払いのことまで考えなければならないという事実は、非常に示唆的です。

耐久性と回復力に優れたグローバルスタンダードを手に入れれば、あらゆる場所でより多くのイノベーションが生まれると考えています。この点では、アフリカのさまざまな国が最適なケーススタディになると思います。

健康、持続可能性、輸送などの分野で何かを始めようとしている起業家がいて、私たちがここで見てきた多くの企業がそうです。ですから、私が11月にアフリカ大陸に1ヶ月滞在した際に出会った企業の大半は、決済を重視したものでした。

Lex Fridman 22:52

ちょっとした余談ですが、ビットコインの匿名での立ち上げは、ある種の深遠な哲学的声明の津波だとおっしゃいましたね。それはどういう意味ですか?

Jack Dorsey 23:05

まず、学生がいます。それに結びついたアイデンティティがあります。単なる匿名のナカモトではないのです。だから、ナカモトは一人の人間を表すかもしれないし、複数の人間を表すかもしれない。

Lex Fridman 23:13

あなたはサトシ・ナカモトですか?ただの確認です。

Jack Dorsey 23:17

私が言ったことを確認しているだけです。そうですね。しかし、偽名は、構築されたアイデンティティのように、滑るかもしれません。そして、その周りにアイデンティティを構築する意図はありません。

構築されたアイデンティティは短い期間でしましたが、それが定着し、知られるようになったと思います。そして、それは尊重されています。サトシのコンセプトのように、コミュニティがどのように構築を考えているかは、超越していますよね。これはその一例です。

しかし、匿名でやるのではなく、本当の自分としてやるのでもなく、賢かったと思います。なぜなら、その背後には人間、あるいは人間同士が関わっているということに、少しでも共感してもらえるようにするためです。そして、私が想像できる自然なアイデンティティがあるのです。

Lex Fridman 24:19

しかし、自我の犠牲も必要です。それは、あなたにとってかなり強力なものであり、素晴らしいことですね。そうですね。哲学的な質問をさせていただくと、あなたは今と同じことをするでしょうか?もし自分の名前が付いていなかったら?

そうですね。エゴを犠牲にしなければならないとしたら、別の言い方をすれば、あなたのエゴがあなたの下してきた決断に深く結びついているということでしょうか?

Jack Dorsey 24:44

そうでないことを願っています。つまり、私は、自分の名前が付いていなくても、確実に物事を進めようとすると思います。しかし、企業の中でそれを行うのは難しいですね。もし私がもっとオープンソースのことをやるとしたら、絶対に、私の特定のアイデンティティや実在のアイデンティティを関連付ける必要はありません。

しかし、何か良いことをしたときに得られる感謝の気持ちは、とても大切だと思います。そして、それを目にすることができ、人々がそれを使っているのを見ることができるのは、非常に圧倒的で力強いことです。自分の名前が新聞の見出しに載るよりも、よっぽど素晴らしいことだと思います。

Lex Fridman 25:31

人工知能の話を少ししましょう。70年前、アラン・チューリングがチューリング・テストを考案しました。私にとって自然言語は、人工知能が取り組む問題の中でも最も興味深い空間の一つであり、「知的であるとはどういうことか」という正統的な問題です。彼はチューリングテストのマスクとして、「言語空間でチューリングテストに合格するのはどのくらい難しいと思いますか」という大まかな質問を定式化しました。

Jack Dorsey 25:58

非常に実用的な観点から言うと、現在、そして少なくとも数年後には、人工知能の機械学習や深層学習モデルが、非常に素早く興味深い結果を出すことができるようになっていると思います。そしてそれを、厳しさや深さ、ニュアンスや意味についての人間の判断と組み合わせるのです。私は、一般的な知性が何かの背後にある理由や意味を説明できるようになるには、大きな隔たりがあると思います。

Lex Fridman 26:43

意思決定やデータ、一連のデータの背後にある理由や意味を説明できることです。説明可能性の部分は、自然言語を使って、なぜそのような決定がなされたのかを説明できることが重要なのですね。

Jack Dorsey 26:56

これは私たちにとって最大のリスクの1つだと思います。今後の人工知能は、なぜその判断をしたのか、どのような基準で判断したのかを説明できないブラックボックスをたくさん作っていることになります。

貸し出しの判断、コンテンツの推薦、車の運転、健康など、私たちはますます人工知能を信頼するようになっています。しかし、それがどれほど複雑なものかは想像に難くありません。提言の背景にある理由を説明できることは、非常に難しい問題ではありますが、必要不可欠な要素だと思います。

Lex Fridman 27:40

私たちは、人工知能システムに対して少し不公平な態度をとっているのではないでしょうか。馬鹿げた、ロマンティックな質問で申し訳ありませんが、そのようにお考えですか?映画の「彼女」のように、恋に落ちるようなシステムを作ることができると思いますか?そのような深いつながりを持つことができるでしょうか?

Jack Dorsey 28:06

日本の誰かが「これはAIだ」と恋に落ちたのではないでしょうか。

Lex Fridman 28:13

そのようなことをする人は必ずいるはずです。つまり、もっと大きなスケールで、実際に人間関係を構築したり、より深いつながりを持ったり、それが恋愛である必要はないのですが、人工知能システムでより深いつながりを持つということです。

Jack Dorsey 28:26

人工知能の機能が失われ、個々人が意味を見いだし、どこで意味を見いだすかが重要になってきているということですね。

Lex Fridman 28:34

人間は、テクノロジーの中に意味を見出すことができると思いますか?

Jack Dorsey 28:37

このような方法で?100% 100%? 必ずしも否定的には考えていません。しかし、私は、テクノロジーは常に進化していくものだと思っています。だから、私にはわかりません。しかし、意味というのは完全に主観的なものだと思います。誰もがそれを好きになれる魔法のアルゴリズムを見つけることはできないと思います。しかし、そうかもしれませんね。

Lex Fridman 29:08

わからないですね。この質問は、人間と機械の違いに迫るもので、Elan Muskとの間でも少しやり取りがありましたね。

しかし、もっと根本的な問題として、ロボットと人間の違いを見分けることは可能なのか、という疑問があると思います。また、10-20年後の未来を考えたとき、デジタル空間で人間とロボットを見分けることは可能だと思いますか、あるいは必要だと思いますか?それぞれと充実した関係を築けるのか、それとも違いを見分ける必要があるのでしょうか。

Jack Dorsey 29:46

ある種の問題領域では、見分けがつくことは確かに有用だと思います。しかし、他の分野ではそれほど役に立たないかもしれませんね。

Lex Fridman 29:56

今日の私たちにとって、違いを見分けることは可能だと思います。チューリングテストの逆の問題ですね。

Jack Dorsey 30:02

興味深いのは、創造する技術は、検知する技術よりもはるかに速く進んでいるということですね。

Lex Fridman 30:13

そうですね。敵対的な機械学習を見てみると、機械学習システムを騙そうとするシステムがたくさんあります。少なくとも私は、防御する技術が常にそこにあることを望んでいます。

Jack Dorsey 30:30

すぐそばにあるかどうかはわかりません。つまり、これはレースなのです。つまり、検出技術は創造技術よりも2歩も10歩も先を行っていなければならないのです。これは、金融業界が今後ますます直面する問題だと思います。というのも、例えば、私たちのリスクモデルの多くは、最終的にはIDによる支払いを中心に構築されているからです。例えば、私たちのリスクモデルの多くは、アイデンティティーに基づいて構築されています。人々は、私たちのようなシステムを通過して、クレジットカードやキャッシュアプリの利用を開始するために、アイデンティティを構築します。これらの技術は、非常に速いスピードで進んでいるようです。このような技術は、非常に速いペースで進んでいます。しかし、もっと集中して取り組めば、きっと解決できるはずです。しかし、これはすべてに影響を与えるのでしょうか?私たちが注目すべきなのは、進化のスピードであり、正しさや誤りを示す信号をできるだけ早く受け取って動くことができるかどうかです。そして、それを新しいモデルや自己学習型モデルに組み込むことができるかどうかです。

Lex Fridman 32:05

イーロンや他の人たちが人工知能や人工的な一般知能の存在を心配しているように、他の方法はありますか?あるいは、もっと狭い範囲で、より狭い範囲の人工知能に対する脅威や懸念について考える場合、この分野でのあなたの考えはどうですか?懸念はありますか?もっと楽観的に考えていますか?

Jack Dorsey 32:27

彼の著書『21.1 lessons for the 21st century』をご覧になったことがあると思います。彼の最後の章は、「瞑想」についてです。あなたはその章のタイトルが気に入りました。そして、神よ、瞑想を教えてくれたのだと思いました。しかし、その章で興味深かったのは、彼が、今生まれている子供たちや今育っている子供たちは、自分たちよりもGoogleの方が自分たちの好みをしっかりと把握していると考えていることです。

これは容易に想像できますよね。今日の私は、おそらく母親よりもGoogleの方が私の好みを知っていると容易に想像できます。私そのものではないかもしれない。しかし、インターネットしか知らずに育った人にとっては、Googleがどんなことができるのか、FacebookやTwitter、Squareなど、さまざまなことを知っています。

自己認識は、他のシステムにオフロードされています。彼が懸念しているのは、自己認識が自分の外にあるため、自己認識を失ってしまうことです。アルゴリズムは、私たちの判断を助けてくれる優れた仕事をしています。立つべきか?今日は歩くべきでしょうか?どの医者を選ぶべきか?誰とデートしようか?このようなことがあっという間にできてしまうのです。そこで彼は、瞑想を自己認識を深めるためのツールと考えています。そして、自分がなぜこのような決断をするのか、なぜこのような反応をしてしまうのか、ということに焦点を当てるのです。なぜ、このような反応をしてしまうのでしょうか?なぜ、このような考えを持ったのでしょうか?それはどこから来たのでしょうか?

Lex Fridman 34:07

それが、コントロールを取り戻す方法です。

Jack Dorsey 34:11

あるいは、コントロールではなく、意識を持つことです。

Lex Fridman 34:19

私が完全に理解していないアルゴリズムに判断を委ねているのです。そして、なぜそのアルゴリズムがそのようなことをしているのか、私にはわからないのです。あまりにも複雑だからです。アルゴリズムが良いものではないというわけではありません。私にとってレコメンドシステムは、新しいアイデアや期間を学ぶための旅へと導いてくれるものです。

Jack Dorsey 34:39

それは素晴らしいことですが、あなたはそれをしていることを知っていますか?しかし、自分がそれをしていることに気づいていますか?それは彼が認識しているリスクだと思います。それは、まったく問題ありません。しかし、あなたはその誘いを受けていること、そしてそれが実行されていることを認識していますか?

Lex Fridman 34:58

それがあなたの心配事です。あなたはその点を強調していますね。意識がなければ、ただ海を漂っているようなものです。ですから、今後の人工知能システムでは、認識が重要な鍵となります。

Jack Dorsey 35:10

もう1本の映画『ウォーリー』は、『ラタトゥイユ』以外のピクサーの最高傑作の1つだと思います。

Lex Fridman 35:20

ラタトゥイユを見たことがありますか?涙が出そうです。さて、私たちは最初に意見が合わないところに来ました。そうですね。

Jack Dorsey 35:29

ネズミの形をした起業家の物語です。

Lex Fridman 35:35

私はただ、サウンドトラックがとても良かったことを覚えています。とても素晴らしいですね。人工知能や仕事の置き換えについて、どのようにお考えですか?アンドリュー・ヤンのような候補者は、「Yang Gang Forever」という言葉を使っていますが、これは別の観点からの話です。ヤン・ギャングは、残念ながら最近脱落してしまいました。

Jack Dorsey 35:57

そうですね、とても残念で気が滅入りました。そうですね。

Lex Fridman 36:00

でも良い面もあって、彼は確かポッドキャストを始めたんですよね。とてもクールですね。そうですね。彼はちょうど発表したばかりで、きっとあなたにポッドキャストへの出演を勧めてくれるでしょう。

比較的、「Ratatouille」についての議論を歓迎してくれるかもしれませんね。彼が懸念している自動化による職の奪い合いについてはどうお考えですか?もちろん、自動化やAIがもたらすポジティブな影響もありますが、ネガティブな影響もあるでしょう。

また、そのような枠組みの中で、ユニバーサル・ベーシック・インカムについてはどうお考えですか?このように、経済の中で人々をエンパワーする方法について、興味深い新しいアイデアがあります。

Jack Dorsey 36:40

彼は100%だったと思います。ほとんどすべての面でですね。これはスクウェア・ビジネスでも同じです。Jack Dorseyは、ミズーリ州のトラック運転手を特定しました。彼は、私の出身地の人々が日々感じている、目に見えず、十分に語られることのない懸念や問題を指摘しました。

次の大きな問題は、キャッシャーです。スマホやアプリを使って注文を事前に済ませたり、キオスクを増やしたり、Amazon goのようなものを増やしたりと、販売拠点がお客様の手元にどんどん移っています。

また、キャッシャーやレトルトのイベントに参加する労働者の数も増えています。そして、自分のスキルや仕事をどのようにして別のものに変えていくのか、実際には答えが出ていません。これは本当に多くの悪い影響をもたらすと思います。

彼がユニバーサル・ベーシック・インカムについて述べた重要な点は、シフトは必ずやってくるということです。人々が新しいスキルやキャリアを身につけるには時間がかかるでしょう。人々が生きていくためには、床が必要です。この月1,000ドルという金額はそのような水準であり、十分ではないからといって仕事を辞めようとは思いませんでしょう。

しかし、日々の生活を送るための心配をしなくて済むようになります。今、何をしようとしているのでしょうか?そして、自分は何をしようとしているのでしょうか?どんなスキルを身につける必要があるのでしょうか?多くの人が、工業化時代には工場のオートメーション化をめぐる同じような懸念があったが、すべてがうまくいったという事実を指摘していると思います。

しかし、最大の変化は、データとそのデータに基づいて動作するアルゴリズムという、この作業を可能にする多くのものの速度と集中化にあります。2番目に怖いのは、AIを取り巻く環境で、誰が実際にデータを所有し、誰がそのデータを操作できるのかということだと思います。

そして、データから得られる洞察を共有し、自分のニーズやビジネスに役立つアルゴリズムを構築することができるかどうかです。そこで、規制が強力かつ積極的な役割を果たすことができると考えています。まず、AIのプリミティブな部分と、最終的に人間の経験のあらゆる側面に触れることになるサービスを構築するために使用するツールに注目します。

そして、データがどのように所有されているか?そして、どのように共有されるのでしょうか。これらの答えは、社会として、世界として、より良い答えを出す必要がありますが、現在はそうなっていません。これらの答えは、いくつかの非常に大きな企業に集約されすぎています。

しかし、問題を特定し、実際に機能するソリューションを提案するという点では、あなたの言う通りだと思います。また、少なくとも私たちがそこから学び、発展させることもできるでしょう。しかし、これはUBIのことでもありますし、それ以前にも、マーティン・ルーサー・キングやそれ以前にも、UBIは確かに謳われていました。

Lex Fridman 40:44

あなたが言ったように、正確な1,000ドルのマークは正しいものではないかもしれません。しかし、これらの解決策を実行するためのステップを踏み、何が効果的かを100%確認するべきです。

Jack Dorsey 41:01

この話を聞いたのは初めてです。ええ、だから私がやっていました。初めてです。誰かが私にそう言ったのは、この場合、とにかく

Lex Fridman 41:08

ええ。しかし、だんだんクールになってきましたね。しかし、私はそれがクールになる前からやっていました。断食や一般的な断食では、私は食べ物が大好きですが、ロシア人なので何時間も苦しむことを楽しんでいます。

断食をすると、人間であることに感謝するようになります。哲学的な話は置いといて、もっと具体的な質問をします。また、プログラマーとして、また、科学的な観点から何時間も座って深く考えることに悩んでいるような人にも役立つと思います。もしかしたら、CEOになる前はハッカーだったかもしれませんね。食生活やライフスタイル、考え方など、この気が散る世界で深く考えるために集中するための精神的なパフォーマンスを最大限に高めるために、どのようなことを学んだのでしょうか。

Jack Dorsey 42:04

私はあまりにも長い間、それが当たり前だと思っていたようです。1日3食、その間におやつを食べるという社会的な構造が、どのような側面を持っているのか、私は疑問に思ったことがありませんでした。

Lex Fridman 42:18

なぜですか?ところで、多くの人が知らないと思いますが、私たちは1日1回の食事をすることで有名ですよね。今でも1日1回食べるの?そうですね。夕食です。

ところで、1日1回の食事をしようと思ったきっかけは何だったのですか?私にとっては、朝食を食べなくてもいいというのは大きな革命でしたから。自分が反逆者になったような気分でした。親を見捨てたというか。そして

Jack Dorsey 42:40

それは、最初の1週間だけではなく、超能力を手に入れたような気分になります。そうですね。しかし、実際には超能力ではないことに気づきます。しかし、少なくとも私は、私たちの心がどれほど私たちの可能性を左右しているかということに気づいたと思います。

もし。また、1日300万ドルというのは、純粋に社会的な構造であって、健康や体にとって必要なことではないということです。私がそれを始めたのは、子供の頃に食生活でかなり遊んだからです。2年間ビーガンをやっていて、あちこちに行きました。健康は私たちが持っている最も貴重なものだからです。誰もそれを理解していないのです。

だからこそ、自分でできる実験を通して疑問を投げかけ、AIについて学ぶことができるというのは、私にとって非常に魅力的なことなのです。ポッドキャストのWim Hofを聞いていると、I espouseや息止めなどで有名な人がいました。彼は1日1食しか食べないと言っていました。私はそれを聞いて、とてもチャレンジングで心地よさそうだなと思いました。私もやってみましょうと思いました。

私が最も学んだのは、自分自身を苦しめるときです……と言いたいところですが。自分を苦しめるというよりも、自分を不快にさせたときに、すべてがうまくいくからです。そして、自分が何をしたいのか、何をしたくないのかを本当に学ぶことができるのです。

私は人生の中でずっとそうしてきました。私は子供の頃、話すことができず、言語療法士に通わなければならず、そのために非常にシャイになっていました。ある日、このままではいけないと思い、スピーチクラブに申し込んだのですが、これが想像以上に嫌なことだったんです。

ノートカードにトピックを書いてもらい、そのトピックについて5分間スピーチをするのですが、ノートカードを使えず、そのトピックについて5分間話すのです。このようにして、私は自分自身の欠点やコミュニケーションの力について多くの視点を得ることができたのです。心に決めたことは必ず実行します。それが私に自信を与えてくれたのです。

だから、断食も同じように考えています。これは、興味深く、挑戦的で、居心地の悪いものであり、その結果、私に多くの学びと利益を与えてくれました。そしてそれは、私が実験したり遊んだりする他のことにもつながるでしょう。しかし、そうですね、ちょっとしたスーパーパワーのように感じることもあります。

Lex Fridman 45:42

今ではとても信じられないくらいです。心の明晰さはとても興味深いものです。苦しみといえば、あなたは難しい考えに直面することについて話したり、瞑想したり、私たちの社会の人生の幅広い文脈について考えたりしていますね。

しかし、あなたは自分の死について考えますか?あなたは死について、人間の存在の有限性について考えますか?瞑想をするときに、そのことを考えますか?もし考えるとしたら、どうやってそれを理解するのですか?これは終わりなのでしょうか?

Jack Dorsey 46:22

意味を理解しようとはしていません。毎日、考えています。つまり、毎日、一日に何度も考えています。

Lex Fridman 46:29

そして、あなたは死を恐れています。

Jack Dorsey 46:30

今は、怖くありません。私は、これは変容だと思います。何に変わるのかはわかりませんが、一瞬一瞬の大切さを感じるためのツールでもあります。例えば、1時間しかないのに、本当にその1時間を何に使うのか、ということを思い出すために使っています。

例えば、あと何回も夕日や朝日を見ることができるのに、そのために起き上がろうとは思いません。そのために起きて、必ず見ようとは思いません。そう考えると、多くのことが見えてきます。そして、優先順位をつけるのに役立ちます。

これは、私が恐れるようなことでも、恐ろしいことでもなく、すべての人が毎日使うことのできるツールなのです。それが自分自身の健康であろうと、友人や同僚であろうと、あるいはニュースで目にしたものであろうと、毎日のように思い出すことができます。私にとっては、その毎日の気付きに対して何をするかが問題なのです。

私の場合は、重要なことに本当に集中しているかどうかということです。それが仕事であることもあるでしょう。友人関係や家族、人間関係などの場合もあるでしょう。しかし、それは究極の明確化です。

Lex Fridman 47:51

その意味では。それは、何が重要かという問題についてです。もうひとつのとんでもなく大きな問題は、一度意味を理解しようとすると、すべての意味は何だと思いますか?人生の意味?何があなたに目的や幸福を与えてくれるのでしょうか?

Jack Dorsey 48:07

つまり、自分が生きているという事実に気づくだけでも、かなり意味のあることだと思います。出会ったばかりの人であれ、長く続く友人関係であれ、家族であれ、人とのつながりを感じることに意味があります。自分が作ったものを人々が使ってくれているのを見るのは、本当に意味のあることだし、私にとっては力強いことです。しかし、このような感覚は、最終的にはつながりの感覚に帰結すると思います。自分はもっと大きな存在であり、自分よりも大きなものの一部であると感じられるのです。そして、小さなことでも大きなことでも、それを直接感じることができるのです。それがどのように現れようとも、おそらくそれは

Lex Fridman 48:59

最後の質問です。私たちはシミュレーションの中で生きていると思いますか?

Jack Dorsey 49:05

わからないですね。もしそうだとしたら、それはとても楽しいものですが、同時にクレイジーでランダムで、問題が山積みのロックなものでもあります。しかし、そうですね。

Lex Fridman 49:17

他に方法はないのですか?そうですね。

Jack Dorsey 49:20

つまり、地球上のすべての人々が一緒にいることを理解するのに、あまりにも時間がかかりすぎたと思います。私たちは皆、非常に重要な形でつながっています。私たちはそのつながりを、エゴやその日の気分で上手に隠していますが、これこそが私が変えたいと思うことの一つです。なぜなら、もしそれができなかったら、どうやって他のすべてのシミュレーションに接続するのか、ということになります。

Lex Fridman 50:00

複数のシミュレーションにまたがって、それを共有し、楽しんでいるのですから、これ以上の終わり方はないと思いますよ。ジャック。

Jack Dorsey 50:10

あなたの仕事には本当に感謝しています。もっと良い終わり方や、他のシミュレーションがあったかもしれませんね。

Lex Fridman 50:16

様子を見てみましょう。お話を聞いてくださってありがとうございました。Jack Dorseyとの会話を聞いていただきありがとうございました。

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