マーク・ザッカーバーグ： どのモデルも最適化している方向が微妙に違う。 短期的には、それぞれのラボが違うところに力点を置いている。たとえばAnthropicはコーディングやそこから派生するエージェントに力を入れているし、OpenAIは最近だと推論（Reasoning）寄りに力を入れている。 うちはというと、ユーザーにとってできるだけ低レイテンシーで、直感的かつ自然にやりとりできる、ネイティブなマルチモーダル対応を強化しながら、日常で使える体験を目指してる。そこにパーソナライズを組み合わせていくのがすごく大事だと思っているんだ。

マーク・ザッカーバーグ： パーソナライズを組み合わせることで、もし2〜3年先に目を向けると、人々は1日のうちいろんな場面でAIと会話するようになると思う。 スマホを手に持っていて、フィードを眺めながら疑問に思ったことを聞く。必要に応じて文脈を教えてくれたり、メッセージングアプリで人とやりとりしている時にヘルプをしてくれたりね。 もっと先の話をすると、たとえばメガネ型のデバイスをつけて日常生活を送っていると、常時AIとやりとりができるようになるかもしれない。

マーク・ザッカーバーグ： おそらくメガネに求められる一番の機能は、「邪魔にならず、普通に良いメガネであること」だと思う。 拡張現実の未来をデザインするときの、すごく重要な原則になるのはそこ。

マーク・ザッカーバーグ： 今はまだAIセラピストとかAIの彼女みたいなのにスティグマがあるけど、そのうち社会として「これはこういう価値があるのだ」と理解し、それを使う人が合理的な理由で使っているんだと認める方向にいくんじゃないかな。

マーク・ザッカーバーグ： 中国はエネルギーをどんどん増やしている。アメリカ側としては、データセンターの建設やエネルギー生産をもっとスムーズに進められるようにしないといけない。そうしないと大きく出遅れてしまうと思います。

マーク・ザッカーバーグ： 私たちが自分たちの大きなモデルを作るのは、「自分たちが欲しいもの」が他社のモデルでは得られないから。 私たちが求めるレイテンシや推論コストを考慮すると、既存モデルをそのまま使うだけでは足りないことも多い。 音声モデルを使って全アプリやメガネ、Meta AIアプリにまで展開するとか、そういうスケールの話になってくると、アーキテクチャ設計やモデルサイズの最適化がめちゃくちゃ重要になります。 自社でモデルを作るメリットは「自分の運命をコントロールできる」というところにあります。

マーク・ザッカーバーグ： オープンソースモデルが増えてきたことで、複数のモデルを組み合わせてディスティル（蒸留）できるようになっていることです。たとえば、あるタスクではLlamaが強くて、別のタスクでは別のモデルが強いなら、それらを組み合わせて「両方の長所を取り込んだモデル」を作れるかもしれない。 そこでもセキュリティの問題が出てきます。他国のモデルをディスティルする際に、何か仕込まれる可能性はあるのか。 結論から言うと、言語全般にわたるディスティレーションは結構リスクが大きいけれど、検証可能なドメインに限定した推論（Reasoning）タスクならば、いろんな安全対策を組み合わせることで比較的安心してディスティルできる可能性が高いと思っています。

マーク・ザッカーバーグ： 「とにかく大量のコンピュートを使って、超強力なソフトウェアエンジニアエージェントを手元に置きたい」という人や企業は、その分お金を払うことになるでしょう。これは数ドルや数百ドルではなく、数千、数万、あるいは数十万ドルかもしれない。

マーク・ザッカーバーグ： 少なくとも近い将来は、この技術が人々の仕事を奪うというより、むしろ人々をさらに必要とする方向に働くと思うんだ。 10年後には全件対応できるかもしれないけど、3～5年のスパンで考えれば、一定の範囲はAIがさばいて、対応できないものだけ人間に回す、という仕組みが考えられるようになる。 一部は自動運転でいけるようになっただけでもトラック運転手の雇用が減るどころか、むしろ増えているという話がある。 結果として、人間のサポート要員を今よりもっと雇う必要が出てくるんじゃないかと僕は思っている。 世間ではAIが仕事を自動化して奪う、みたいな認識があるけれど、歴史を振り返ると技術の進歩ってそんな形では進んでこなかったんだよね。大半を自動化して、コストを10分の1にして、それによってむしろ「人間にもやってもらおう」という流れが生まれる、そういうことが多いんじゃないかと思う。

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