 OpenAI:この創業者が同社で働いていたときに受けた最高の助言====================================================================  ブライアン・ソジ · エグゼクティブ・エディター 2026年2月17日(火)午前5:00(GMT+9) **「Opening Bid Unfiltered」は ****Apple Podcasts****、 ****Spotify****、 ****YouTube****、またはポッドキャストを入手できる場所ならどこでも利用できます。** Chai Discoveryの共同創業者ジョシュア・マイヤーは、OpenAI(OPAI.PVT)で働いていたときに受けた最良の助言を語ります。 お気に入りのポッドキャストプラットフォームで聴くか、当社サイトで視聴して「Opening Bid Unfiltered」の全エピソードをお楽しみください。 _本記事は「Opening Bid Unfiltered」のプロデューサー、ラングストン・セッソムズによって執筆されました。_ 動画トランスクリプト 00:00 話者A OpenAIはあなたの会社に戻ってきた。 00:01 話者B そう。 00:01 話者A サムが、あなたに、サム・アルトマンが、素晴らしい助言をしてくれて、それを今も毎日ちゃんと守っているっていうのはある? 00:05 話者B ええ、実はそこで、ちょっと話をすることもできます。そうそう、OpenAIにいた頃、Facebookに参加するために辞めるときのことなんだけど、その時点でサムと、こういう会話をしていたんだ。プロテオミクスのようなことをやりに行くべきなのか、それからAIを使ってタンパク質設計をするのか、みたいな。そして当時は、実際にそうだった。 00:20 話者B で、技術がまだ準備できていないと判断した。だから、そこにはこの uh たぶん学びがあって、それがAGIでも同じだと思う。つまり、すごく大きく考える必要がある。でも、タイミングが良いときに鉄を打たないといけない。 00:29 話者B だから、ちょうど3年前にまた、こうしたAIモデルを人々の手に渡しに行くことには意味がなかった。まだうまくいかなかったから。 00:33 話者B そして、私たちが「今年はAI創薬におけるAIモデルのデプロイの年になる」と考えている理由の一つは、技術がようやく機能し始めているからだと思う。 00:41 話者B 一つ、彼が実際に私に言ったことがある。イリヤが、ね。たぶんそれはOpenAIに入って初めての週のことだと思う。um 彼はこう言った。始めるどんな実験でも、その日のうちに終わるようにするべきだ、と。 00:50 話者B そして私は、キャリアを通じてそれを受け入れてきた。AIモデルを学習させることだけじゃない。迅速なフィードバックループが必要だ。試してみて、人からフィードバックを得られる必要がある。 00:58 話者B だからこそ、創薬開発がとてもとても難しいんだよね? 創薬の発見に2年かかるなら、どうやってそうしたフィードバックループを回すの? 01:03 話者B そして、そういうタイムラインを、こう、ぎゅっと圧縮して、もっと難しい課題に取り組めるなら、もっとたくさん反復できて、そしてうまくいけば、よりずっと良い解決策にたどり着ける。 利用規約とプライバシーポリシー プライバシーダッシュボード その他の情報
OpenAI:この創業者が会社で働いて得た最高のアドバイス
OpenAI:この創業者が同社で働いていたときに受けた最高の助言
ブライアン・ソジ · エグゼクティブ・エディター
2026年2月17日(火)午前5:00(GMT+9)
「Opening Bid Unfiltered」は Apple Podcasts、 Spotify、 YouTube、またはポッドキャストを入手できる場所ならどこでも利用できます。
Chai Discoveryの共同創業者ジョシュア・マイヤーは、OpenAI(OPAI.PVT)で働いていたときに受けた最良の助言を語ります。
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本記事は「Opening Bid Unfiltered」のプロデューサー、ラングストン・セッソムズによって執筆されました。
動画トランスクリプト
00:00 話者A
OpenAIはあなたの会社に戻ってきた。
00:01 話者B
そう。
00:01 話者A
サムが、あなたに、サム・アルトマンが、素晴らしい助言をしてくれて、それを今も毎日ちゃんと守っているっていうのはある?
00:05 話者B
ええ、実はそこで、ちょっと話をすることもできます。そうそう、OpenAIにいた頃、Facebookに参加するために辞めるときのことなんだけど、その時点でサムと、こういう会話をしていたんだ。プロテオミクスのようなことをやりに行くべきなのか、それからAIを使ってタンパク質設計をするのか、みたいな。そして当時は、実際にそうだった。
00:20 話者B
で、技術がまだ準備できていないと判断した。だから、そこにはこの uh たぶん学びがあって、それがAGIでも同じだと思う。つまり、すごく大きく考える必要がある。でも、タイミングが良いときに鉄を打たないといけない。
00:29 話者B
だから、ちょうど3年前にまた、こうしたAIモデルを人々の手に渡しに行くことには意味がなかった。まだうまくいかなかったから。
00:33 話者B
そして、私たちが「今年はAI創薬におけるAIモデルのデプロイの年になる」と考えている理由の一つは、技術がようやく機能し始めているからだと思う。
00:41 話者B
一つ、彼が実際に私に言ったことがある。イリヤが、ね。たぶんそれはOpenAIに入って初めての週のことだと思う。um 彼はこう言った。始めるどんな実験でも、その日のうちに終わるようにするべきだ、と。
00:50 話者B
そして私は、キャリアを通じてそれを受け入れてきた。AIモデルを学習させることだけじゃない。迅速なフィードバックループが必要だ。試してみて、人からフィードバックを得られる必要がある。
00:58 話者B
だからこそ、創薬開発がとてもとても難しいんだよね? 創薬の発見に2年かかるなら、どうやってそうしたフィードバックループを回すの?
01:03 話者B
そして、そういうタイムラインを、こう、ぎゅっと圧縮して、もっと難しい課題に取り組めるなら、もっとたくさん反復できて、そしてうまくいけば、よりずっと良い解決策にたどり着ける。
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