2017 年以来、ナットとダニエルは人工知能分野へのパートナーシップ投資も開始し、AI Grant と呼ばれる機関を設立しました。初期の学術研究資金基金から今日の初期ベンチャー キャピタル ファンドに至るまで、AI Grant の運用および投資モデルは、「起業家チームにとってより役立つ人工知能分野の初期投資家になる方法」 において役立ちました。たくさんのインスピレーションとインスピレーション。ここでは、ナットとダニエルの成長と投資のストーリーも皆さんと共有したいと思っています。
Microsoftに入社した後もナット氏は「起業家」であり続けたいと考えており、当初は1～2年で退社し、興味のある「副業」に時間を費やすつもりだった。在任中に、この記事の後半で詳しく説明する AI Grant プロジェクトを開始したことに加えて、カリフォルニアの住宅不足の解決に特化した California YIMBY (Yes In My Back Yard) も設立しました。
2016 年 3 月、AlphaGo は人間のトップ囲碁棋士イ・セドルを対局で破り、2017 年は有名な「ディープラーニング フレームワークの年」となり、人工知能分野の研究、製品、起業家精神、投資が前例のないほど活発になりました。この年には論文「Attending Is All You Need」も出版されました。しかし、当時の技術は一般的に真の商業的・社会的価値を生むとは程遠いものであり、基礎学術研究も様々な方向性を持っているように見えて、実は内向きで根拠のないものでした。
プログラムへの応募は簡単です。応募フォームに記入し、最終候補者に選ばれると、オープンソース AI テクノロジに関連する研究を実施するための 5,000 ドルの助成金* (当初は 5 件に制限)* が授与されます。プロセス全体はフォームに記入するのに数分しかかかりません。これは AI Grant のバージョン 1.0 です。
第二に、人工知能は将来、無数の新製品、アイデア、企業の基盤となり、自動車から医療、金融、教育に至るまで、あらゆる分野で大きなイノベーションの波を引き起こすでしょう。そして、最初のオープンソース AI テクノロジーと組み合わせることで、参加コストが下がり、より多くの人、あるいは誰でも参加できるようになります (ただし、GPU の料金を支払う必要があります)。
Helia の創設者である Russell Kaplan は、AI 助成金の最初の受賞者でした。当時、彼はスタンフォード大学を卒業しようとしていて、強化学習を導くための自然言語の使用を研究していました。彼は、より高速な学習を構築し、オープンソース化しました。深層強化学習エージェント (エージェント)、およびモンテズマの復讐 [3] 他のほとんどの方法に勝ります。卒業後、彼は当初テスラへの入社を選択し、テスラのコアビジョンモデルである大規模マルチタスクニューラルネットワークであるハイドラネットを構築しましたが、2年も経たないうちに、パランティアのアシュウィン・スリーニバス氏およびゴールドマン・サックスのダニエル・ベリオス氏と共同設立しました。ビデオ情報データのリアルタイム処理を目的としたコンピュータビジョン会社Heliaは、翌年末にScaleに売却された。
同年、第 2 バッチで資金提供を受けた Cohere の創設者である Aidan Gomez と Ivan Zhang はトロント大学の卒業生であり、当時、彼らの研究プロジェクトは敵対的生成ニューラル ネットワークを使用するという非常に本格的なものでした。当時1,000名以上の応募があったパスワードクラッキングでは非常に目を引く存在です。 AI Grant の支援を受けて、2 人は関連研究を行うために For.ai を設立し、その 2 年後、オックスフォード大学で博士号を取得したばかりのエイダン (2023 年卒業) と中退したイワンは、トロント大学の博士が Cohere を共同設立しました。For.ai は現在、Cohere* 内の非営利研究センターである Cohere For AI です (* ちなみに、今年の AI 助成金バッチ 1 メンバーが発表されたわずか 1 日後、 Cohere For AI も独自の AI 研究助成プログラムを開始しました)*。
その中で、最も遅く資金を受け取ったパキスタン移民のザイド・エナムは、16歳の時に故郷でインターネット医療起業家精神を試みた。資金を受け取って間もなく、彼はスタンフォード博士課程を中退し、起業した。博士号を取得して卒業したばかりで OpenAI. Tour に 1 年間入社した Tim Shi 氏は、Cresta を設立しました。
ベンチャーキャピタルのファンドと AI Grant が、人工知能によるビジネス界の進歩を促進するためのナットとダニエルの投資であるなら、2 人とケンタッキー大学のコンピューターサイエンス教授でスクロールプライズの共同創設者の 1 人であるブレント・シールズも投資することになります。 .orgは、2023年に 2009年3月に共同で開始されたベスビオチャレンジ（ベスビオチャレンジ）は、人類文明の発展を促進するために人工知能を使用するという探求です。
AI 助成金から始めて、ナット フリードマンとダニエル グロスが米国の人工知能の半分にどのように投票したかをご覧ください
出典: サイバーゼンハート
開発者にとって必須の GitHub から、若いユニコーンの Scale と Cohere、そして今年注目を集めた Character.ai まで、人工知能の分野で優れた企業を調査していると、「初期の企業」に 2 つの名前が登場するのをよく見かけました。舞台「インベスターズ」 - ナット（ナサニエル）・フリードマンとダニエル・グロス。
2017 年以来、ナットとダニエルは人工知能分野へのパートナーシップ投資も開始し、AI Grant と呼ばれる機関を設立しました。初期の学術研究資金基金から今日の初期ベンチャー キャピタル ファンドに至るまで、AI Grant の運用および投資モデルは、「起業家チームにとってより役立つ人工知能分野の初期投資家になる方法」 において役立ちました。たくさんのインスピレーションとインスピレーション。ここでは、ナットとダニエルの成長と投資のストーリーも皆さんと共有したいと思っています。
楽しむ！
**アインシュタインはベルンで働いていた特許事務員でした。彼は誰もがクレイジーだと思うようなアイデアをたくさん持っています。 **
**しかし、多くの場合、最も新鮮で最良のアイデアを持っているのは「部外者」です。 **
**私たちの目標は、彼らを見つけて資金を提供することです。 **
主人公は二人
オープンソースのパイオニア、ナット フリードマン
「スタートアップを設立する以外のことをしている自分を想像するのは難しいです。しかし、あなたには決してわかりません。私は何でも受け入れます。」
1977 年生まれのナット フリードマンは、6 歳でソフトウェア開発を学びました。 1991 年、海の向こう側にいるフィンランドの若者、リーナス トーバルズが Linux を公開しました。バージニア州の町でインターネットサーフィンを始めたばかりの若いナットは、すぐに Linux を発見し、Linux コミュニティで有名なハッカーになりました。彼の賢い頭脳と無限の好奇心 — オープンソース コミュニティは彼のキャリアの出発点であり、親密な友情の基盤となっています。
1999 年に MIT コンピュータ数学学部を無事に卒業したナットは、22 歳のとき、オープンソース分野でのみ働きたいという強い信念を持っていました。 **そのため、無一文でも、彼はすべての仕事のオファーを拒否し、高速インターネットのおかげで、MIT の寮の談話室にある臭くて古い赤いソファに密かに住んでいます。
幸いなことに、フリー ソフトウェア財団のティム ネイが間に合って、ナットに 350 ドルの小切手を書いてくれました。何でもしてほしいと頼んでください。それでナットはそのお金で一体何をしたのでしょうか?
1996 年に遡ると、まだ大学一年生だったナットは IRC を書きました。 [1] ネットワーク LinuxNet で、私は数学科を中退してフリー ソフトウェア開発に専念したメキシコ人の若者、ミゲル デ イカザに会いました。そして 1997 年の夏、マイクロソフトのインターンだったナットは、Internet Explorer Unix チームのポジションを求めて面接に来たミゲルと正式に会いました。しかし、大学の学位を持っていなかったため就労ビザを取得できなかったミゲル氏はマイクロソフトには入社せず、同年8月に友人たちとオープンソースプロジェクトGNOMEを共同で立ち上げた。 1999 年 4 月、*卒業前夜、ナットはミゲルに GNOME の開発を継続する会社を設立することを提案しましたが、資金がありませんでした。 **ティムの小切手が大いに役立ちました。 **
1999 年 10 月、ナットとミゲルは GNOME のインフラストラクチャとアプリケーションを開発するために International GNOME Support (後に Helix Code として知られる) を共同設立し、最終的に会社は Ximian に改名され、2003 年 8 月に Novell に買収されました。
ナットとミゲルは、最初の起業家としての経験を振り返り、次のように書いています。
「Ximian は志を同じくする友人たちで構成されています。私たちは起業家、経営者、ビジネスの経験がまったくない状態で会社を設立しました。私たちは現場で学び、私たちの目的を信じ、私たちの使命を気にかけてくれる友人たちからアドバイスを受けました。Ximian の従業員の 90% は、オープンソース コミュニティの貢献者であり、メールや IRC を通じて知り合った人々です。私たちには管理の経験がなかったので、教科書の管理で起こり得るあらゆる間違いを犯してしまいましたが、友人と従業員全員が私たちをサポートしてくれています。」
**
**Novell 入社後、Nat は社内のすべての Linux 関連プロジェクトを担当し、オープンソース プロジェクトの CTO を務め、6,000 人以上の従業員を Windows システムと Office スイートの束縛から解放し、オープンソースの SUSE と OpenOffoce に目を向けました。 。 2007 年にナット氏はミュンヘンに移り、SUSE Studio プロジェクトを開始し、2009 年の製品発表後に会社を辞めました。このときナット氏も新婚だったのですが、これが「自然な休憩点であり、何か新しいものを見つける時期」でした。
この経験から判断すると、大企業の作業モデルではナットの創造的な魂が消化されていません。 Nat氏の退職直後にSUSEに入社したDavid Majda氏は、ブログで次のように書いている。「アプリケーションはモダンで、見た目も楽しく、使いやすい。Linux会社の製品にはまったく見えない。むしろスタートアップ製品に近い。SUSEの製品だ」このような一流のアプリケーションを作成する驚異的な能力により、私は会社に入社し、最終的には SUSE Studio チームに入社することを確信しました。…SUSE に入社した後、この製品を構築するための秘密のソースが何なのか興味があったのですが、すぐに Nat Friedman の名前を見つけました。 「プロジェクト全体が明らかに彼のアイデアでした。彼は経営陣を説得し、見つけることができる最高の開発者のチームを編成し、スタートアップとして運営し、2 年かけて製品を構築しました。覚えておいてください、これは Novell 大企業を擁する大企業です」一方ではスタイルのマネージャー、もう一方では Linux コミュニティの筋金入りのハッカー、これは簡単なことではありません。」
旅が止まるまでに時間はかかりませんでした。Novell は 2011 年 4 月末に Attachmate に買収され、Miguel 率いるチームは 5 月初旬に解散しました。ナット氏は半月後の 5 月 17 日に米国に戻り、驚異的な実行力を持つ二人は再び協力して Xamarin を設立し、Attachmate が放棄したオープンソースのクロスプラットフォーム SDK Mono プロジェクトを継続して運営しました。マイクロソフトが約5億ドルで買収。
Microsoftに入社した後もナット氏は「起業家」であり続けたいと考えており、当初は1～2年で退社し、興味のある「副業」に時間を費やすつもりだった。在任中に、この記事の後半で詳しく説明する AI Grant プロジェクトを開始したことに加えて、カリフォルニアの住宅不足の解決に特化した California YIMBY (Yes In My Back Yard) も設立しました。
**しかし、マイクロソフトの新しい CEO、サティア ナデラが学ぶべきリーダーであること、つまりオープンで常により高いものを探しているマネージャーであることを彼が発見するのに時間はかかりませんでした。 ** 2017 年、ナットは Satya に電子メールを送り、GitHub の買収を提案しました。ナットがその仕事に加わったばかりであったにもかかわらず、Satya はその 1 週間後に史上最大の開発者関連の買収を行いました。また、それは当時 Microsoft にとって最大の買収でもありました. 大規模買収事件は彼に全権委任されていた。
2018 年、Microsoft は疑惑の中で GitHub を買収し、「開発者を最も安心させる」** ナットを CEO に任命しました。就任初日、ナット氏は次のように書いた:「私は皆さんの信頼を求めるつもりはありませんが、皆さんの信頼を勝ち取ることに全力で取り組んでいます。」その結果は誰もを失望させるものではありませんでした:彼はプラットフォームの独立性と中立性を維持しただけでなく、コミュニティは良い評判を獲得し、スター製品 GitHub Copilot を作成し、GitHub の影響力を拡大し続けました。また、NPM、Semmle、Dependabot、PullPanda を含む 6 社を買収し、収益と収益が健全に成長しました。ユーザーに提出し、最終的には優れた解答用紙を Microsoft に引き渡しました。
その中でも、GitHub Copilot の構築プロセスについて触れなければなりません。これは、Satya と Nat の効率的なコラボレーションを示す最良のプレゼンテーションでもあります。
2020 年 6 月 11 日に OpenAI は GPT-3 をリリースしましたが、Nat はその機能と関連するデモンストレーションに衝撃を受け、すぐにこのモデルについて何かを行うことを決意しました。しかし、当時はそれが何に使えるのか分かりませんでした。幸いなことに、先見の明のあるSatyaはすでにOpenAIと協力関係を確立しており、そのおかげでNatには不確実性の中で探索する十分な余地が与えられました。
すぐに、ナットは GitHub コミュニティで優秀な開発者を何人か見つけ、「間違いが多いモデルの作り方」 という質問をきっかけに、全員が ** チャットボットとコード生成** の 2 つの方向で探索を始めました。 2 か月後、GPT-3 をチャット シーンに直接適用するだけでは十分ではないことがわかり、モデルが大きすぎると遅延が大きくなり、ユーザーがそのようなチャット オブジェクトを本当に気に入るのは困難であることが判明し、開発が開始されました。 Copilot は別の考え方であり、ユーザーの肩に乗ってユーザーの問題を解決し、時折現れてユーザーがコードにパッチを当てたり、コードを生成したりする「小さなアシスタント」のようなものです。完全な機能 - ランダムな勝者のような スロット マシンは、ユーザーに便利だと思わせる一方で、少し中毒性もあります - 2021 年 6 月 29 日に、GitHub Copilot が正式にリリースされ、それ以来何百万ものプログラマーに愛されています。
2021 年 11 月 3 日、ナットは GitHub チーム** にメールを送信しました。「私は次の冒険を続けています。テクノロジーを使用して未来を創造し、大きなチャンスと投資を掴んでいる創業者や開発者にサポートとアドバイスを提供します。」** 、したがってフルタイムの投資家になります。
ナット・フリードマンの人生信条 人間として、私たちは宇宙を自分の好みに合わせて再構築する権利を持っています（おそらく道徳的責任） - テクノロジー、実際には知識がこれを可能にします - 私たちはおそらく、上限ではなく、上限を引き上げるよう努めるべきです。結論
** 熱意が重要です! **- 興味のあることをする方がはるかに簡単です - おそらくこのため、小さなことよりも大きなことを行う方が簡単です - 進歩には必要なインプットとしてエネルギーが必要です
迅速に行動することが重要 - 現実との接触が頻繁になるため、単位時間当たりの学習量が増えます - 迅速に行動することで、重要なことに集中し続けることができます。ナンセンスに時間を割く時間はありません - 「遅いのは偽物」 - 1 週間は、 1 年 - 時間は分母です
効率的な市場仮説は嘘です - せいぜい、データ損失がひどく明らかになった程度です - 人生で最高のことが起こるのは、EMH が間違っているところです - 多くの場合、世界を 500 人対 80 億人としてモデル化する方が正確です - 「ほとんどの人は他人です」
私たちは思っているよりも分かっていません - 複製危機も例外ではありません - 私たちが間違っていると信じていることの多く - 私たちは正しい質問さえしていないことがよくあります
マイクロマネジメントの文化的禁止は有害である - 優れた個人には、自らの判断力を行使する完全な権限が与えられるべきである - 目標は間違いを避けることではなく、ある次元で無関係なレベルの卓越性を達成することである - マイナス面にはそれだけの価値がある
小規模なチームの方が優れています - 意思決定は速く、会議は少なく、より楽しい - 政治的理由で仕事を分割する必要はありません - 平凡な場所はありません (報酬も高くなります!) - 大規模プロジェクト プロジェクトは見た目よりも知的に解決するのが簡単です -多くのテクノロジー企業は 2 ～ 10 倍の人員過剰です
** 私たちはどこからドーパミンを入手するのでしょうか? **- 答えは私たちの行動を予測することができます - 自分のアイデアを検証することではなく、自分のアイデアを改善することでドーパミンを得る方が良いです - 「物事を実現する」ことからドーパミンを得るのは問題ありません
私たちは想像以上のことができます - 私たちは目に見えない伝統に縛られています - 物理法則が唯一の限界です
天才ダニエル・グロス
「この経験で最も驚いたのは、誰かが私を信じてくれることがどれほど大きな意味を持つかということです。」
ナット フリードマンがインターネット サーフィンを始めた 1991 年に生まれたダニエルは、高校を卒業するまでの最初の 18 年間をエルサレムで過ごしました。故郷では、ダニエルは常に自分自身を「外れ者」だと考えてきました。友人も少なく、人生に熱意もありませんが、プログラミングだけは例外です。プログラミングの世界では、最大限の自由が得られるため、これが彼が愛する唯一のものです。 **あなたが望むことをしてください-**唯一の制限はあなたの想像力です。 **
高校卒業後の 2009 年、ダニエルはイスラエルの有名な予備士官学校であるブネイ・ダビッド・アカデミーに入学しましたが、同じ興味や自分の人生の目標を持つ友人はまだ見つかりませんでした。それから間もなく、ダニエル君の父親は、シリコンバレーの起業家プロジェクトである Y コンビネーター (YC) に関する記事を再投稿しました。資金調達ですが、重要なことは、この 18 歳の少年は、YC が「部外者」の集まりの場所である可能性があることに気づきました。彼はずっと探していた—そこで、人けのないイスラエル軍キャンプで、古いノキアの携帯電話を使ってかさばるラップトップと通信し、YC アプリケーションを完成させ、こうして「めまぐるしい人生の旅」のロックを解除したのです。
2010 年、ダニエルは YC の面接に無事合格し、シリコン バレーに到着* (*「サービスの回避」は現地の法律に違反したため、ダニエルはそれ以来イスラエルに戻っていません)*、Greplin という会社を設立し、パーソナル アシスタント アプリケーションを開発しました。製品 - ナットがこの特定の若者に気づいたのは、YC デモデーのときでした。
その後、Greplin は Sequoia Capital などのトップ投資機関から 2 ラウンドの投資を受け、社名を Cue に変更し、2013 年に Apple に約 4,000 万ドルで買収されました。それ以来、ダニエル氏は Apple のテクニカル ディレクターとなり、機械学習を担当しています。検索ビジネス -- そしてダニエルは 23 歳になったばかりで、すべてがあっという間に起こりました。
YC と Sequoia に支援された最年少の創設者から Apple に買収されるまで、ダニエルは成功への最初のステップは「部外者」で構成されるコミュニティを見つけることであり、第 2 のステップはあえて知られていない「部外者」を見つけることであると固く信じています。 . 賭けをする「アウトサイダー」、つまり初期の投資家たち。 **このようにして、ダニエルは初期投資の分野を模索し始め、2013 年以降、個人投資家として Uber、GitHub、Coinbase、Instacart、Opendoor、Airtable、Figma、Gusto、Notion、Cruise などの企業に次々と投資してきました。本当に素晴らしい成績表です。
しかし、ダニエルは 2017 年 1 月に正式に初期投資の道に乗り出しました。彼は他の役職をすべて辞任し、パートナーとして YC に戻り、人工知能の分野に投資するだけでなく、人工知能技術をこの機関に統合しました。同年、ナット・フリードマン氏と共同で AI 助成金プロジェクトを共同主導し、2018 年 8 月に YC を退職し、世界中の弱者がプロジェクトを迅速に開始できるよう支援することを目的としたパイオニアを設立しました。 [2] 」。
ダニエル・グロス著「内省スキル」 私たちが身につけられる最も重要なスキルは、自分自身に対する自然な好奇心です。絶え間なく内省する習慣を身につけると、良い経験も悪い経験も両方とも感謝の気持ちが生まれます。他者との相互作用と自分自身との相互作用という 2 つの側面について説明したいと思います。
** 他の人々との交流 私たちの人生の目標は、特定の試合に勝つことではなく、すべての試合の合計であるべきです。 **これを行うには、他の人と協力するのが上手になる必要があります。鋭くなりすぎてはいけない、そうしないとチームに二度と誘われない、緊張しすぎてはいけない、そうしないと何も生み出せない。
私たちが環境と対話すると、情報出力が生成されます。私たちは物事を語り、人々は私たちの発言について意見を持っています。他人の反応に鈍感な人がいますが、これは重大な間違いであり、貴重な「学習データ」を私たちの前に投げつけています。大衆の意見に基づいてモデルを再トレーニングしない場合、私たちは決して真実（真実に近い）に収束することはなく、声が大きすぎる人、または声が十分ではない人になり、社会集団は利益を得ることができなくなります。彼らは私たちが貢献しないと予測していたからです。
再びプレーに誘われ続けたいのであれば、好感の持てるプレイヤーになる必要があります。
自分自身との対話 私たちは皆、達成すべき長期的および短期的な目標を持っているかもしれません。気分が良く、頭が冴え、順調に進んでいると感じる日もあれば、最悪の日もあり、誰しもそんな日があります。コツは、毎日を学習の機会として扱うことです。どこかの時点で自分の生産性が十分ではないと感じた場合は、「なぜ?」と自問してください。私たちの何が間違っているのでしょうか？昼食の準備はできていますか？誰かが迷惑なことを言いましたか？何か悪い知らせはありましたか？
失敗だけではなく、成功からも学ぶようにしてください。良い一日をもたらす共通の要素は何ですか?よく眠る？いい天気？天候が要因の場合、より日当たりの良い場所に移動する必要がありますか?等
環境要因によってフィードバック ループが遅れる場合があることに注意してください。たとえば、十分な幅のデータ収集ウィンドウがあることを確認してから、約 96 時間後には、食べたものが気分に影響を与えることがわかりました。
私を大いに助けてくれたもう一つの要素は瞑想です。瞑想は脳にデバッガーをインストールするようなものです。これにより、コード (心) を誤らせるだけでなく、値 (値) をすぐに検査したり、変更したりすることができます。
私は今、毎晩自分の一日を「採点」し、何がうまくいき、何がうまくいかなかったのかを分析しようとしています。私がこの行為に魅了されているのは、自分自身の進歩が見えるからです。誰もがこの習慣を数週間自分に課して気に入ってもらい、そうすれば自己改善に夢中になることを願っています。
過剰な反省 極端な自己改善の形は、人によっては「肩の欠け」と呼ばれるもので、私はそれに苦しんでいます。たとえば、私はニューヨークマラソンを走ったことがありますが、ゴールラインを越えたときの最初の反応は「もっと速く走るべきだ」というものでした。もっとうまくやるべきだといつも感じています。
これは危険な推進剤です。それは私を前進させてくれますが、それをコントロールできなければ、幸せになるのは難しいです。あなたもこの特徴を共有している場合は、成功を祝うことを自分に課してください。私たちは幸せな思い出を作るための投資が不足している可能性があります。何か良いことが起こったら、時間をかけてお祝いしたり、何か奇妙で面白いことをして覚えておくようにしたり、記憶の宮殿に部屋を追加したりします。最後に、リラックスしてくれる協力的な友人や家族（環境）に囲まれていることを確認してください。
AI 助成金、投票方法は?
2017年から2022年 - 「分散型人工知能研究室」
2016 年 3 月、AlphaGo は人間のトップ囲碁棋士イ・セドルを対局で破り、2017 年は有名な「ディープラーニング フレームワークの年」となり、人工知能分野の研究、製品、起業家精神、投資が前例のないほど活発になりました。この年には論文「Attending Is All You Need」も出版されました。しかし、当時の技術は一般的に真の商業的・社会的価値を生むとは程遠いものであり、基礎学術研究も様々な方向性を持っているように見えて、実は内向きで根拠のないものでした。
業界の盛り上がりと問題点に伴い、2017年4月12日、aigrant.orgが開設されました。
**
**当初、AI 補助金プロジェクト全体を実行したのはナットだけでした。彼のアイデアは非常に単純でした。**ティムのように、自分と同じように「古くて臭い古い赤いソファで寝ている」人々に夢を実現する機会を提供する。 **
プログラムへの応募は簡単です。応募フォームに記入し、最終候補者に選ばれると、オープンソース AI テクノロジに関連する研究を実施するための 5,000 ドルの助成金* (当初は 5 件に制限)* が授与されます。プロセス全体はフォームに記入するのに数分しかかかりません。これは AI Grant のバージョン 1.0 です。
では、なぜ「オープンソースの人工知能テクノロジー」を選択するのでしょうか?当時ナットは次の 2 つのことを確信していました。
まず、オープンソースは、クリエイターがインターネット経由で無料のコードを入手することから始まった、無数の製品やアイデアの基盤です。オープンソースが普及する前に、新しいものを生み出すための最初のステップは、ベースラインのインフラストラクチャを構築または購入することを意味します。新しいオープンソース プロジェクトが次々に登場するにつれて、参入価格は下がり続け、ゼロに近づきます。
第二に、人工知能は将来、無数の新製品、アイデア、企業の基盤となり、自動車から医療、金融、教育に至るまで、あらゆる分野で大きなイノベーションの波を引き起こすでしょう。そして、最初のオープンソース AI テクノロジーと組み合わせることで、参加コストが下がり、より多くの人、あるいは誰でも参加できるようになります (ただし、GPU の料金を支払う必要があります)。
しかし、人工知能とは何か、そして人工知能技術に関連する研究とは何かについては、私たちが「人工知能」とは何かを定義できないのと同じように、ナットは常にオープンな心を維持してきました。人工知能のように感じられるもの、またはこの分野に貢献するものはすべてです。オリジナルの製品（AI ネイティブ製品）と同様に、当時は誰も「人工知能」が何であるかを定義できませんでした。
審査基準について、ナット氏は具体的に次の2つを挙げた。
1 世界に役立つ興味深いアイデアを持った賢い人々;
どうやら、若者の将来のために資金を提供したいと考えているのはティムとナットだけではないようだ。
AI 助成プログラムの発表から 6 日後、初期基金 Floodfgate の創設パートナーであり、スタンフォード大学でも教鞭をとっているアン・ミウラ・コー氏が参加し、さらに 5 つの枠を提供しました。彼女は、この資金計画を通じて**「主力」タイプの人材**、つまり、オープンソース プロジェクトから始めて、さまざまなタイプの探求を実行し、将来的にはビジネスを立ち上げる人を見つけたいと考えています。
第 1 ラウンドの申請締め切りのわずか 3 日前に、テクノロジー企業が参加しました。
Microsoft は、これらの 10 人の被付与者に、NVIDIA Tesla K80 仮想マシンと引き換え可能な 1,000 ドルの Azure クレジットを提供します。
FloydHub は 250 時間の NVIDIA Tesla K80 ホスティング時間を提供し、Scale は 1,000 ドルの手動データ ラベル付けクレジットを提供し、CrowdFlower も 5,000 ドルの手動データ ラベル付けクレジットを提供します。
——これは単に助成金の額が増えただけではなく、助成金の内容もより実践的で、より分配しやすく、より多様なものになっています。
最初の AI 助成金の募集は大成功を収めました。ナット氏には 50 か国から 500 件近くの申請が届きました。20 人以上の専門ボランティアが彼と一緒にプロジェクトを審査し、1 か月後に最終的に 10 件の候補者を選びました。
2017 年 6 月、「未知の部外者」への投資方法を模索してきたダニエル グロス氏が正式にナットに加わり、プロジェクト パートナーとなり、プロジェクトを 「分散型人工知能研究所」 として位置づけ、AI グラントが新たなプロジェクトの到来を告げました。反復:
インフラを提供するテクノロジー企業への資金の増加。前期に基づいて、Google は Microsoft に代わって、各被付与者に 20,000 米ドルの仮想マシン サービス クレジットを提供します。
ネットワークへの参加の増加。 2人の寄付者に加えて、当時テスラの人工知能担当ディレクターだったアンドレイ・カルパシー氏は、グーグルの研究者らとともにAI助成金専門家グループを結成した。同時に、前述したように、多くの専門ボランティアが Nat の審査チームへの参加を申請し、AI Grant ネットワークの一員となり、専門家と協力して資金提供を受けた研究者を支援しました。
初期資金 CRV の追加にも関わらず、最初の現金支払い額は減少しました。初期のプロジェクトでは、リソースの計画を学び、「少ない資金で大きなことを成し遂げる」ことが非常に重要です。当時、ほとんどの研究者が必要とした初期資金は 2,500 ドルでした。
以来、AI Grant の資金調達モデルは更新を重ねており、パイオニアが出資した創業者と同様に、ここでの資金提供者の背景もアフリカからアメリカ、高校生から研究者まで非常に多様です。 —かつてはそうでしたが、人工知能業界は冷え込んでいるため、散発的にリリースする必要があります。
2022 年の時点で、AI 助成金は 50 名を超える研究者に資金提供を行っており、そのうち 36 名が 2 回の審査を通じて全額現金の資金提供を受けています。彼らの多くは独自の会社を設立しており、そのうちの 2 社はユニコーンになりました。すなわち、現在の評価額が 22 億米ドルの大手言語モデル会社である Cohere と、評価額が 16 億米ドルのインテリジェントコールセンター会社である Cresta です。ドルを獲得し、リアルタイム データ処理会社である別のビデオ ヘリアもスケール社に買収されました。
Helia の創設者である Russell Kaplan は、AI 助成金の最初の受賞者でした。当時、彼はスタンフォード大学を卒業しようとしていて、強化学習を導くための自然言語の使用を研究していました。彼は、より高速な学習を構築し、オープンソース化しました。深層強化学習エージェント (エージェント)、およびモンテズマの復讐 [3] 他のほとんどの方法に勝ります。卒業後、彼は当初テスラへの入社を選択し、テスラのコアビジョンモデルである大規模マルチタスクニューラルネットワークであるハイドラネットを構築しましたが、2年も経たないうちに、パランティアのアシュウィン・スリーニバス氏およびゴールドマン・サックスのダニエル・ベリオス氏と共同設立しました。ビデオ情報データのリアルタイム処理を目的としたコンピュータビジョン会社Heliaは、翌年末にScaleに売却された。
同年、第 2 バッチで資金提供を受けた Cohere の創設者である Aidan Gomez と Ivan Zhang はトロント大学の卒業生であり、当時、彼らの研究プロジェクトは敵対的生成ニューラル ネットワークを使用するという非常に本格的なものでした。当時1,000名以上の応募があったパスワードクラッキングでは非常に目を引く存在です。 AI Grant の支援を受けて、2 人は関連研究を行うために For.ai を設立し、その 2 年後、オックスフォード大学で博士号を取得したばかりのエイダン (2023 年卒業) と中退したイワンは、トロント大学の博士が Cohere を共同設立しました。For.ai は現在、Cohere* 内の非営利研究センターである Cohere For AI です (* ちなみに、今年の AI 助成金バッチ 1 メンバーが発表されたわずか 1 日後、 Cohere For AI も独自の AI 研究助成プログラムを開始しました)*。
その中で、最も遅く資金を受け取ったパキスタン移民のザイド・エナムは、16歳の時に故郷でインターネット医療起業家精神を試みた。資金を受け取って間もなく、彼はスタンフォード博士課程を中退し、起業した。博士号を取得して卒業したばかりで OpenAI. Tour に 1 年間入社した Tim Shi 氏は、Cresta を設立しました。
2022年～現在 - 「アーリーステージベンチャーファンド」へ移行
2022 年には人工知能ブームが再び到来し、前回とは異なり、この分野の学術研究はすでに豊富で多彩であり、関連するユーザー エクスペリエンスと製品イノベーションは始まったばかりです。
ナット氏はインタビューで次のように述べています。「ダニエルと私は数年間 GPT モデルを試し、その機能に驚きました。GitHub Copilot を設計してリリースできたのは非常に幸運でした。その後、一連の新製品を楽しみにしています」なぜなら、おそらくもっと多くの人が同じプロセスを経て、GPT-3 が多くの驚くべきことを実行できることを知り、この機能を別の製品に追加できないか考えるからです。しかし、それは起こりませんでした。つまり 2022 年までに昨年の夏の終わりから秋の初めにかけて、私たちは人々はどこへ行ったのか、と自問し始めました。そのため、私たちは AI 助成金を再開し、開発者に行動するよう呼びかけました。」
2022 年 8 月 31 日に、AI Grant はより「寛大な」措置で再び再開され、各投資家は 25 万米ドルの現金投資を受け取ります。 Nat は多くのテクノロジー企業と協力してきましたが、Nat が常に推進してきたのは Microsoft Azure のクラウド コンピューティング割り当てだけであることは言及する価値があります -- **「オープンソース人工知能技術」から「AI ファースト製品」、そして「AI」まで「ファースト製品」「ネイティブ製品」研究者から起業家まで、GPU のコストは常に避けられません。 **
実際、2020年に入ってからも、ナットとダニエルは依然として個人投資家の名でさまざまな企業の投資家リストに登場しているが、彼らはすでに総額約11億ドルと2億ドルのベンチャーキャピタルファンドC2 Investmentsを密かに調達している。総投資額約 1 億 4,200 万米ドルの小規模ファンド CTRY と ND2100 を通じて、人工知能とインフラストラクチャに関連するスタートアップに投資します。両社の投資戦略の一環として、AI Grant も非営利団体からベンチャーキャピタル機関への移行を正式に完了し、初期の AI ネイティブ製品への投資に注力しています。
人工知能の垂直分野への初期の投資家として、ナットとダニエルの投資戦略はより現実的であり、インフラストラクチャの構築とサポートに多大な努力を払ってきました。
2023 年の初めに、Nat は市場のほぼすべての共通言語モデルを集約するプラットフォーム nat.dev を構築し、さまざまな言語モデルを簡単に試して比較できるようにしました。
2023 年 6 月、ナットとダニエルはアンドロメダ クラスターを形成するために 2,512 個の NVIDIA Tesla H100 サーバー チップ (約 1 億ドル相当、NVIDIA 社内スーパーコンピューターの約半分のサイズ) を取得し、投資する予定です資金が豊富な大企業のみが利用できるコンピューティング リソースにアクセスできるようになります。
AI ネイティブ 投票方法と何に投票するか?
**基本的な質問: ナットとダニエルをどのように定義するか、また AI ネイティブ製品をどのようにスクリーニングするか? **
重要な参考として、AI Grant 公式 Web サイトで示されている回答は次のとおりです。 「他の人が楽しんで使っているものに興奮していて、新しいものを構築することがアイデアの 1% にすぎず、反復の 99% であることを理解しているのであれば、私たちはあなたをサポートしたいと思っています。」
「有用または興味深い方法で AI モデルを活用する製品」 - 繰り返しになりますが、2 人はそれをオープンに保ちました。実際、明確な範囲はありませんが、彼らのインタビュー、プロジェクトへの投資、AI Grant Batch 1 のメンバー、さらには以前に開始された「Vesuvius Challenge」さえから、人工知能製品に対する彼らの好み、さらにはテクノロジーの利用に対する態度さえも見ることができます。スポット。
C2 Investments の投資会社
▌2017｜リツール 🦄️
場所 - 米国、サンフランシスコ
方向性 - 企業の商用ソフトウェア向けのノーコード構築ツール
創設者 - David Hsu、2017 年にオックスフォード大学で哲学とコンピューティングの学士号を取得
投資時期 - 2017年 (2022年まで5回連続ベッティングラウンド)
その他の投資家 - パトリック・コリソン、ジョン・コリソン、エラッド・ギル、YC、セコイアなど
▌2022｜キーン
場所 - 米国、サンフランシスコ
オリエンテーション - 汎用人工知能 (AGI)
創設者 - ジョン・カーマック、1990 年に id Software を共同設立、Commander Keen、Wolfenstein 3D、Doom、Quake とその続編のリードプログラマー、2013 年に Oculus に入社、CTO
投資時期 - 2022 年
その他の投資家 - Patrick Collison、Tobi Lutke、Sequoia、Capital Factory
場所 - 英国ロンドン
指示 - 音声のクローン作成と生成
創設者 - Piotr Dabkowski 氏、2016 年にオックスフォード大学で工学の学士号を取得し、2017 年にケンブリッジ大学でコンピュータ サイエンスの大学院の学位を取得して卒業、Google チューリッヒでソフトウェア エンジニアを務め、その後退職して独立しました。 2022年。英国インペリアル・カレッジの数学学科を卒業したマティ・スタニシェフスキフ氏は、2022年に起業するために退職する前にパランティア社の展開ストラテジストとなる予定
投資時期 - 2023年 - その他の投資家 - a16z、SVA、Guillermo Rauchなど
▌2023｜Lexica - 所在地 - 米国サンフランシスコ - 方向性 - 画像検索および生成ツール - 創設者 - シャリフ・シャミーム氏は、2019 年にメリーランド大学を卒業し、同じメリーランド大学に P2P クラウド ゲーム会社 Vectordash を設立しました。年、2022 年に言語モデルを確立 ローコード ツールを活用した企業 Debuild - 投資時期 - 2022 年 - 他の投資家 - AI Grant
バッチ 1 メンバー企業は、製品の方向性が多様であるだけでなく、大学を卒業したばかりの若者 (Flair、WOMBO) や経験豊富な連続起業家 (Replicate、Chroma) など、創業者の背景も多様です。これらの優れた製品のほとんどは、前回のニュースレターで紹介されていますが、記事が長いため、ここでは各企業の詳細については説明せず、簡単な紹介と URL のみを記載します。
インフラストラクチャー
Replicate - 機械学習モデル用のクラウド インフラストラクチャ
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Chroma - オープンソースの組み込みデータベース (より口語的には、プログラマブル メモリ)
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アプリケーション層
🔠 文字
Perplexity - 検索ツール
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ValueBase - 政府向けの資産評価モデリング ツール
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Sameday - マーケティング担当者向けの予約スケジュール ツール
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Ghostwrite - 自動メール作成ツール
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Samaya AI - 金融サービス向けの知識発見プラットフォーム
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Forefront - エンタープライズ チャットボット
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Dust - チームワークのアシスタント
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Circle Labs - Discord コンタクトの生成
🔗 (このウェブサイトは非常に大雑把ですが、とても気に入っています!!)
🎨ビジョン
Lexica.art - 画像検索および生成ツール
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Recraft - ベクター グラフィックスおよび 3D モデル生成ツール
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Flair - ブランディング コンテンツ デザイン (主に製品とモデルのグラフィック) のためのツール
🔗
Poly - テクスチャ生成ツール
🔗
WOMBO - 消費者向けリップシンクビデオ生成ツール
🔗
Sieve - ビデオ処理、理解、検索 API クラウド プラットフォーム
🔗
Vizcom - エンジニアリング/設計図面生成ツール
🔗
Secret Weapons - 映画業界向けのビデオ ツール
🔗
Pixelcut - 製品写真ジェネレーター
🔗
AniML - NeRF ベースの製品ビデオ生成ツール
🔗
💻コード
カーソル - コード編集ツール
🔗
Rowy - ローコード バックエンド
🔗
🎙️音声
Play.ht - 音声の生成と複製
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♾️ マルチモーダルなど
Animato (Call Annie) - 仮想キャラクターとのビデオチャット
🔗
Brich - コンプライアンスが高い業界におけるコールセンター業務の自動化
🔗
Minion.ai - 自動ブラウザ アシスタント* (製品はまだリリースされていません)*
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ベスビオ火山の挑戦 - 人類文明のための人工知能
ベンチャーキャピタルのファンドと AI Grant が、人工知能によるビジネス界の進歩を促進するためのナットとダニエルの投資であるなら、2 人とケンタッキー大学のコンピューターサイエンス教授でスクロールプライズの共同創設者の 1 人であるブレント・シールズも投資することになります。 .orgは、2023年に 2009年3月に共同で開始されたベスビオチャレンジ（ベスビオチャレンジ）は、人類文明の発展を促進するために人工知能を使用するという探求です。
この課題では、西暦 79 年のヴェスヴィオ山の噴火後、炭化して 20 メートルの土と火山灰の下に埋もれた 2 つの広げられた巻物 (ヘルクラネウム パピルス) を読むよう参加者に求めました。これは間違いなく気の遠くなるような課題です。このコンテストは、3 番目のスポンサーであるブレント シールズ氏が 2015 年に行った研究に基づいて構築されており、同氏と彼のチームは X 線断層撮影とコンピューター ビジョンを使用して、イスラエルの死海地域で見つかった二酸化炭素の炭化状態を「読み取り」ました。 「ゴルディスクロール」は、開かずにそこに含まれる聖書のテキストを提示します。しかし、ヘルクラネウム パピルスの内容を読むのはさらに困難です: エン ゲディの巻物で使用されているより密度の高いインクとは異なり、ヘルクラネウムのインクは炭素ベースであるのに対し、パピルスは炭素ベースです。紙、この 2 つは X- では対照的ではありません。光線。
コンテストの公式ウェブサイトによると、賞金 100 万ドルは、完全にスキャンされた巻物のいずれかを午後 11 時 59 分までに読めるようにした最初のチームに授与されます。スケッチ画像の形式で提示され、テキストは目に見えて鮮明であり、ソリューションがどのように再現可能で実現可能であるかについての詳細な技術的説明を伴う必要があります。
ただし、このコンテストには「幻覚を減らす」という追加条項があります。チームのモデルから幻覚的な結果が生じるリスクがある場合は、このリスクが実際にどのように軽減されたかを説明し、提出者自身が得られた結果が本物であると確信している理由を正当化してください。
**これは間違いなく、新しいテクノロジーを使用して人類の古代の秘密を解き明かす良い機会です。 **多数の参加者に加えて、寄付金の増加は、人類文明の発展を促進するために新しいテクノロジーを使用するというさまざまなグループの熱意も示しています。タスクのリリースから数日以内に、Stripe 創設者のコリソン兄弟や Shopify 創設者の Tobi なども含まれます。 Lutke 氏や Wordpress の創設者 Matt Mullenweg 氏を含む 20 人近くの起業家、投資家、匿名の個人が寄付者リストに加わり、コンテストの賞金も 4 倍になりました 👇
人工知能製品の開発サイクルについて
2023 年 3 月の Ben Thompson へのインタビューで、AI ネイティブ製品の開発サイクルに関して、ナット氏は次のような見解を示しました。 ** 成熟したネットワーク インフラストラクチャにより、AI 製品の普及速度は 2 倍になるでしょう。しかし、既存のワークフローやソフトウェアを改善するだけでなく、実際の AI ネイティブ製品がどのようなものかを理解するにはまだ時間が必要です。 *彼の興味深い具体的な表現は次のとおりです (*2 年以降の未来を予測できる人はいないと思います。ここでは参考までに)*:
研究者がここで立ち止まり、反復して機能を増やすことができなくなったとしても、GPT-4 やその他の先進モデルの機能を消化して製品化するには、まだ 5 ～ 10 年かかります。発明、再発明、または並べ替えが必要なバリエーションやバリアント、ワークフロー、ユーザー エクスペリエンスが非常に多くありますが、私たちはこれらの機能を既存の製品にバンドルしようとして表面をなぞっているだけです。
人工知能の機能を中心にオペレーティング システムを再構築する必要があります。さまざまな新興企業が、人工知能がさまざまな超現実的な機能を備え、10 年以内にコンピューティング プラットフォーム全体を再構築できることを実証しました。この分野の現状では、研究者が最前線に立っていますが、商業レベルではまだ多くの消化作業が必要であり、このプロセスを加速することは困難です。
人工知能の機能はここで止まらず、今後も発展し続け、過去 2 年間の発展傾向は今後も続くと考えられ、これは大きな進歩です。したがって、2023 年に AI 機能のネイティブ製品設計があったとしても、2024 年にはまったく異なる機能やツールを同時に扱うことになるかもしれません。これは全く新しいテクノロジーの波であり、理解するには時間がかかるでしょう。製品。
その上で、私たちが足を踏み入れる土地（インフラ）が急速に変化しているとしたら、私たちはどこに賭けるべきなのか、という疑問も投げかけた。
彼の答えは次のとおりです。 **今日の人工知能で本当に優れているためには、それをより深く理解する必要があります。 **10 年以上前とは異なり、今では起業するのが非常に一般的なことになっています。シリコンバレーでの選択効果は減少しています。参加者が増えるにつれて、良い方向性、特に人工知能を選択することはさらに困難になっています。 . 一般的な方向ですが、どの起業家にとっても、この方向でビジネスを始めることはさらに困難になります。
しかし、あまり悲観的になる必要はありません - **インターネットが産業になったことを私たちが本当に認識したのはいつですか?バブル崩壊後。 **
最後に記載: True AI Grant
前述したように、ナット・フリードマンとダニエル・グロスの「投資実験」も私に多くのインスピレーションとモチベーションをもたらしてくれました。そこで、8 月 1 日から、私も上司の Yusen、運用およびマーケティングの同僚、AWS パートナーとともに AI Grant を立ち上げました。現在のサポートは、ナットとダニエルの 2 つの前任者に比べてはるかに完璧ではありませんが、私たちは成長することを望んでいます。中国の開発者コミュニティと協力して - 紹介登録方法は記事の最後にあります。
** アインシュタインは特許事務員でした。ベルンにて**
多くの人がクレイジーだと考えていたアイデア
部外者は最も奇妙で最高のアイデアを持っていることがよくあります
私たちの目標は、彼らを見つけて資金を提供することです。
[1] 「IRC」は文字通りインターネット リレー チャットを意味し、主にグループ チャットに使用されるアプリケーション層プロトコルですが、個人間のチャットにも使用できます。
[2] 「失われたアインシュタイン」という用語は、ラージ・チェッティの研究に由来しています。幼児期の知能検査で同じ得点を記録したにもかかわらず、高所得（上位 1%）家庭の子供は、中所得以下の家庭の子供と同じくらい発明家になる可能性があったということです。子どもの10倍。 「失われたアインシュタイン」とは、適切な方法で機会が与えられれば偉大な業績を達成できたかもしれない低所得の天才を指すためにラージによって使用されました。
[3] 「モンテズマの復讐」は、フィードバックがまばらな環境における「困難な探索問題」として知られる広範な種類の困難な現実世界の問題を表す Atari ゲームです。つまり、人工知能モデル/エージェントは複雑なタスクを学習し、レベルを通過する必要があります。フィードバックがほとんどないか、欺瞞的なフィードバックであるため、強化学習の課題とみなされます。
参考文献一覧｜参考文献