アレクサンダー・ワンが語るScale AIの始まり。誰も賛成しない時に頼った自分の羅針盤

出典: Alexandr Wang: “This is a Once-in-a-Civilization Opportunity”（Y Combinator）

アレクサンダー・ワンさんは、MIT（アメリカの工科大学）で初めて、AIのモデルを自分で学習させました。AIにたくさんの例を見せて、覚えさせることです。そこから1年で YC に応募し、入れた時は奇跡のように感じたそうです。

育ったのは、ロスアラモス。数学やコンピュータの大会に出続けた子どもでした。

YC に持って行った最初の案は、人が医療を受けるのを手伝うAIエージェント（人の代わりに作業を進めるAI）です。ところが1〜2か月で、YC のジャレッド・フリードマンさんから、こう言われたと話します。

対談では（4:03〜）

Guys, I don’t know if this is going to go anywhere.

（私の訳）みんな、これはどこにも行かないと思う。

やっと入れた YC で、いきなりこの一言です。それでもワンさんは、まさに聞くべき言葉だったと振り返ります。案そのものは正しかった。ただ、タイミングが違った。それが、今のワンさんの見方でした。

で、そこから考え直したのが、AIのモデルを学習させるのに何が要るのか。計算の場所と、コードと、データ（AIに覚えさせる例の集まり）です。並べてみると、手に入り方がまるで違いました。

対談では（5:05〜）

For two out of these three things, you could just press a button online and get them.

（私の訳）この3つのうち2つは、ネットでボタンを押すだけで手に入った。

ボタンが無いのは、データだけ。

手に入れる方法が無いことが、ワンさんには「ものすごく当たり前」に思えたそうです。2016年、19歳で始めた Scale の最初の市場は、自動運転の車です。

私なら、「どこにも行かない」と言われた日を、やり直しの日にします。私にとって「やり直しは罰ではなく」、何が足りないかを数え直す合図なんです。

ジャレッドさんの一言は、ワンさんの中で、終わりの言葉にはなりませんでした。計算の場所とコードは揃っているのに、データだけが空いている。そこに気づく入口になったんです。

言われた日は、やり直しの日です。

数字も売上もあるのに、お金を集めに行くたび、疑われる。Scale の最初の何年かは、その繰り返しでした。

当時のデータの分野を、ワンさんはひと言で片づけます。

対談では（5:34〜）

in the first many years of Scale, data was very unsexy still.

（私の訳）Scale の最初の何年も、データはまだ全く地味だった。

投資家は、この商売は長く続くのかと疑い続けました。その投資家の誰も、AIのモデルを学習させたことがなかったと話します。しかも、断った同じ投資家たちが、今は「データこそ大事」と書いている。なかなかの皮肉です。

成功した会社は、何年も、誰にも知られずに働く。周りに合わせすぎると、ひどく迷って、どこにも着かない。ワンさんがそう続けた先に出てくるのが、羅針盤の話です。

対談では（7:46〜）

And so you have to develop your own compass of what you think the future’s going to look like because everyone else will just confuse you.

（私の訳）だから、未来がどうなるかについて、自分の羅針盤を育てるしかない。周りの人は、迷わせるだけだから。

周りの声を地図にすると、聞く相手ごとに違う方角を指されます。どの声も、その人の立場からは間違いではないから、余計に迷うんですよね。だからワンさんは、未来の方角を自分の中に持て、と言います。

ただ、信じて続けて勝った話は勝ったから語られていて、同じように信じて消えた会社の話は、この対談には出てきません。

だから私は、羅針盤を作って終わりの道具にはしません。毎日磨き直します。「視座が変われば、同じ過去の捉え方も変わる。」からです。当時はこう見えた。なぜ見え方が変わったのか。今はこう見える。この流れをなぞるたびに、判断軸が育ちます。

AIに問われて、自分の考えを言葉にしていく問答を、私は魂磨きと呼んでいます。その魂磨きを記事にした中に、私が即答した一言が残っています。

私の記事より（過去は古びない。AIがやり切るから、私は毎日”魂磨き”で判断軸を育てられる・過去は古びない。視座が変われば見え方が変わる）

「視座が変われば過去の捉え方も変わるじゃん」

じゃん、と軽く返しています。でも、羅針盤の磨き方はこの一言に入っています。起きた出来事は変わらない。変わるのは、それを見る私の立ち位置です。だから羅針盤は、昨日の向きのまま固めなくていいんです！

会社を始めるのが上手な人って、いると思いますか？

誰も賛成しない何年かの話を受けて、ワンさんが出した答えは、拍子抜けするほどシンプルです。

対談では（8:26〜）

nobody is good at starting a company when they start a company.

（私の訳）会社を始める時、会社を始めるのが上手な人はいない。

最初は、何もかも下手。19歳で会社を始めた本人の口から聞くと、この言葉の重さが変わります。上手な人がいないなら、最初の下手さは、人と比べる理由になりません。

では、どこで差がつくのか。ワンさんは、勝負の中身をこう言います。

対談では（8:59〜）

The whole game is: how do you develop yourself to continuously improve, to get better and learn quickly?

（私の訳）勝負のすべてはここ。どうやって自分を育てて、良くなり続け、早く学ぶのか。

早い頃の投資家たちは、ワンさんのことを「本当に早く伸びて、本当に早く変わった」と評したそうです。見られていたのは、最初の上手さではありません。学ぶ速さでした。

だから私は、下手なうちに出します。軸にあるのは「未完成でも出す。作業を委任する。」です。

ワンさんは、学ぶ速さを勝負と呼びました。私の判断は、上手になってから出すのではなく、出した結果を見て次を直すことです。

小さな者が、大きな巨人に挑む。昔からある話の形。

対談の中盤で、話はAIの進み方から、世の中の側へ移ります。詰まっているのは、AIの進歩ではありません。世の中に行き渡らせる所のほうです。今日からAIが全く良くならなくても、世の中は何十年も大きく変わり続ける、とワンさんは言います。

そのうえで、夢を見る人にとっての今を、こう言い表します。

対談では（10:12〜）

it’s probably a once-in-a-civilization opportunity to be a dreamer

（私の訳）夢を見る人にとって、たぶん文明に一度の機会だ

「文明に一度の機会」は、確かめられた事実ではなく、ワンさんの見立てです。何十年分の変化が、まだ世の中に届き切っていない。だから、夢を見る人の出番が多い。そう読んでいるわけです。

その見立てに、10年前との比べが重なります。10年前に会社を始めるのは、小さな者が巨人に挑む David versus Goliath の話でした。今は形が変わる、と続けて出てきたのがこの一言です。

対談では（11:00〜）

But maybe the startup is like a Mecha-Goliath that is vastly enhanced by the power of agents and AI

（私の訳）でも、スタートアップは、エージェントとAIの力で大きく強くなった Mecha-Goliath のようなものかもしれない

Mecha-Goliath は、機械の巨人のこと。AIエージェントで強くなった小さな会社が、機械の巨人になって、昔ながらの大きな会社と戦える。ワンさんの描く絵は、そこにあります。

小さいことは、もう弱さの理由にならない。そこまでは、対談の言葉どおりに受け取れます。

じゃあ、機械の巨人になる時、AIに何を渡すのか。私が渡すのは、実行と量産です。目的、守りたいもの、判断軸は、渡さずに手元へ残します。軸にあるのは「魂は渡さないだろ。魂は込めるもの。」です。

ワンさんの絵は、小さな会社が強くなる話でした。私はそこに順番を一つ足します。腕を増やす前に、何のために動く巨人なのかを、人が込めておく。

エージェントの群れが、100人の技術者のチームより多くをこなす。ワンさんが Meta の中で見てきた話です。

正しい物差しを先に決めて、エージェントにぐるぐる改善させる。そうすると、群れのほうが人のチームより多くの仕事を進める、とワンさんは話します。

その前に置かれているのは、システムで考える力は廃れない、という見方です。考える段が、コードを書く所から、エージェントを組み合わせる所へ。さらに、とても多くのエージェントをどう一緒に働かせるかへ上がっていく。

では、その群れは何で回っているのか。答えは、拍子抜けするほど短いものでした。

対談では（29:00〜）

And then, yeah, it just comes down to skills, markdown files, cron jobs.

（私の訳）で、そう、結局は skills と markdown files と cron jobs に行き着く。

skills は手順書。markdown files はメモのファイル。cron jobs は、決まった時間に動かす仕組みです。

100人より多くをこなす群れの中身が、この並び。新しい魔法の名前は、一つも出てきません。

その中身を並べたすぐ後に、ひと言が付きます。

対談では（29:06〜）

I think it’s always funny how mundane everything is once you really dig into it.

（私の訳）本当に掘ってみると、全部がどれだけ地味か、いつもおかしく思う。

私なら、ここで順番を一つ決めます。下手なうちに出して直した1本が形になったら、そのやり方を手順書にして、決まった時間に回す。軸にあるのは「1本完璧に作って仕組み化で質高く量産できる」です。手順書は、出して直した1本からしか書けません。

小学生の頃に私が夢中になったドミノやピタゴラスイッチは、「自分が仕掛けた一つの動きが次々と別の動きを生み」、全体が動いていく連鎖でした。

冒頭で書いた動画の仕組みも、決まった時間に動く地味なものです。その仕組みが、この記事の本文の前に置いた、日本語の約12分の動画を作っていたんです！

群れの大きさに目を奪われると、手前の1本を飛ばしたくなります。私が持ち帰るのは、その1本の丁寧さのほうです。

10年前。一番いいAIでも、YouTube の動画の中の猫が分かる程度でした。

そこから今までを見てきた立場で、これから足りなくなるのは賢さではない、とワンさんは言います。足りなくなるのは vision and ambition。どんな世界にしたいかの絵と、それをやり抜く大志です。

その大志を、問いの形で言い表した場面があります。

対談では（22:40〜）

Do you have the ambition and drive to go through all the crap to make that happen?

（私の訳）それを実現するために、面倒なことを全部くぐり抜ける大志と気力はあるか？

AIは、それを10倍か100倍やりやすくする、とワンさんは話します。やりやすくはなる。でも、くぐり抜けるかどうかを決めるのは、本人のほうです。

対談の終わり近くには、18歳の自分へ向けた言葉も出てきます。世の中で、いちばん急に、いちばん長く伸びる曲線を見つけろ。そこに、こう付け足しました。

対談では（31:04〜）

And it’s fine if these curves start, the starting point is very boring, or it doesn’t even seem that interesting.

（私の訳）そして、その曲線の始まりがとても退屈でも、あまり面白そうに見えなくても、構わない。

データの分野も、最初の何年かは地味でした。伸びる曲線ほど、始まりは見栄えがしない。第2章の話と、ここでつながります。

面倒をくぐり抜ける気はあるか。そう聞かれたら、私の答えは、1本を丁寧に作り、手順書にして、決まった時間に回すことです。

とはいえ、その手順を信じて手を離すところは、私はまだできていません。

退屈な始まりを、怖がらない。

この対談から、私の持ち帰りの3点を並べます。

① 「どこにも行かない」と言われた日を、やり直しの日にする。羅針盤は、毎日磨き直す。
② 下手なうちに出して学ぶ。AIに渡すのは実行と量産で、魂は渡さない。
③ 1本丁寧に作ったやり方を、手順書とメモと決まった時間の地味な仕組みにして回す。

ワンさんは最後に、18歳の自分へ向けて、未来がどうなるかの自分の羅針盤を育てて、強く信じることを挙げます。そして、世の中でいちばん急に、いちばん長く伸びる曲線を見つけること。そこで対談は締めくくられます。

周りに賛成されなくても伸びると、あなたが思っている曲線は、どれでしょうか？