ポッドキャスト The Social Radars: Alexandr Wang, Founder and CEO of Scale AI の Transcription の翻訳です。
Jessica: 私はJessica Livingstonです。CarolynnとLevyと私たちはThe Social Radarsです。このポッドキャストでは、シリコンバレーで最も成功した創業者たちに、彼らがどのようにして成功したかについて話を聞いています。Carolynnと私は、約20年間にわたってYCombinatorで何千ものスタートアップを支援してきました。創業者たちとの会話を通じて彼らの真実の物語を学ぶ、その場に立ち会うような体験をしてください。
Carolynn、今日はScaleの創業者兼CEOであるAlexandr Wangをゲストに迎えることができてとても嬉しいです。Scaleは、AI企業に高品質なデータを提供しています。YCは2016年夏のバッチで彼に資金提供し、現在は138億ドルの評価額を持ち、さまざまな組織、特にOpenAIやMicrosoftなどの大手モデル企業に利用されています。Alexandr、ようこそ。
Alexandr: ありがとうございます。とても楽しみにしていました。
Jessica: まず最初に、少しあなたの幼少期に遡ってお聞きしたいと思います。リスナーの皆さんに説明しておくと、実は私はあなたのことをよく知りません。あなたがYCに参加したのは、私がイギリスに引っ越したのと同じバッチだったので、あなたの経歴についてあまり知らないんです。だから、少しあなたの経歴について教えてください。
Alexandr: そうですね。私はニューメキシコ州ロスアラモスで育ちました。原子爆弾が誕生した場所です。最近は「オッペンハイマー」という映画を見たことがあるか尋ねて、それで自分の出身地を説明することが多いですね。
Jessica: そのように私もキャロリンに説明しました。彼女が「ロスアラモス、何で有名なの？」と聞いてきたときに。
Alexandr: 両親は二人とも物理学者で、父方の祖父母も物理学者でした。つまり、物理学者の家系に生まれたわけです。最近、両親と話したのですが、彼らが私の成長過程で最も誇りに思っていたことは、私が物理学をいかに早く理解したかということだそうです。ロスアラモスは米国内で人口あたりの博士号取得者数が最も多い場所だと思います。非常に頭脳明晰な場所で、多くの賢い人々がいて、科学に重点を置いた環境だったので、そんな特別な場所で育つことができて本当に幸運だったと感じています。中学生の頃からプログラミングを始め、それが私の関心を完全に引きつけました。子供の頃はとても競争心が強かったです。数学のコンペティション、物理学のコンペティション、コンピュータサイエンスのコンペティションなど、多くの大会に参加しました。日中は学校で友達と過ごし、家に帰ると、全米各地にいるオンラインの友達とチャットしていました。彼らは競争的な数学やコンピュータサイエンスの分野で一緒に切磋琢磨する仲間でした。
Jessica: でも、あなたはこれらの大会でとても良い成績を収めましたね。たくさん参加したんですよね？
Alexandr: たくさん参加しました。はい。全国的に評価された数学選手でした。とても楽しかったです。そして、これらの数学コンテストを通じて、多くのテクノロジー企業がオフィスを見学させてくれました。高校生の時にDropboxのオフィスを見学し、早い段階でテック業界のエコシステムに触れる機会がありました。そのため、高校と大学の間に1年間のギャップイヤーを取って、ソフトウェアエンジニアとして働きました。質問と回答のサイトであるQuoraで働いて、それから-
Jessica: ちょっと待ってください。高校を卒業したということですよね？
Alexandr: はい。
Jessica: でも17歳だったんですよね？
Alexandr: はい、その通りです。17歳です。
Jessica: なるほど。このギャップイヤーを取って、ご両親はあなたが一人でシリコンバレーに引っ越すことに同意したんですか？
Alexandr: はい。「ああ、そうか、大学に行くのが1年遅れるだけなんだね」と言われるようなギャップイヤーとして説明しました。
Jessica: この時点でMITに合格していたのですか？
Alexandr: はい、MITに合格して、入学を1年間延期していました。そのとおりです。
Carolynnn: でも、パロアルトには一人で引っ越したのですか？
Alexandr: はい、そうです。最初はマウンテンビューに引っ越して、その後サンフランシスコに移りました。そう、17歳でマウンテンビューという未知の世界にいました。
Carolynnn: 17歳でどうやって生活していたのですか？車すら借りられないですよね？
Alexandr: 車のレンタルはできませんでした。ありがたいことにUberがありました。Uberは機能的なサービスでした。それと多くのCaltrainを利用していました。本当にCaltrainをよく使いました。
Jessica: なるほど。最初はJoe Lonsdaleが立ち上げた会社で働いていたのですよね？
Alexandr: はい。Addeparで短期間インターンをして、その後基本的に1年間Quoraで働き、それから大学に行きました。MITで1年過ごしました。それは私にとって特別な1年だったと思います。AIと機械学習に完全に没頭することを決めたからです。その年は多くの大きなことが起こりました。DeepMindがAlphaGoを発表し、囲碁の世界チャンピオンに勝利しました。GoogleがTensorFlowをリリースし、ついに寮の部屋にいる開発者たちがニューラルネットワークやディープラーニング、そして今日のAI革命を支える元となる中核技術を使い始めることが可能になりました。
そして私はAIを使った開発に完全に没頭し、自分のニューラルネットワークをトレーニングし、自分でプログラミングを行っていました。そしてすぐに気づいたのは、当時のAIや機械学習のすべてがデータに依存していたということです。データは本当に知能の原材料でした。それが最終的にScaleを立ち上げるきっかけとなった重要な洞察でした。
Carolynnn: 少し話を戻して、あなたの幼少期について、これはとても唐突ですが、あなたの名前のスペルについて教えていただけますか？
Alexandr: はい。私の名前には「E」が欠けています。Alexandrの最後の「E」がないんです。母には何度も尋ねましたが、彼らはAlexandrという名前が好きだったのですが、中国の文化では数字がとても重要なんです。数秘術では、特定の数字に幸運が関連付けられています。Alexandrは8文字あります。8は中国ではとても縁起の良い数字なので、私の名前のスペルは8文字になっています。それが大きな要因でした。また、画数についても良い数字になるという理由がありました。つまり全体的に良い数字、縁起の良い数字だったんです。そういうことです。
Carolynnn: 幸運で縁起がいいですね。はい、分かりました。もう一つ簡単な質問があります。Quoraにいた時、「MITに行くのはやめて、仕事を続けよう」とか「創造したり構築したりすることが好きだから、学校なんてやめよう」と思ったことはありましたか？
Alexandr: そういう考えは頭をよぎりました。Quoraでの時間の終わり頃、ある製品のプロトタイプを作り上げて、リーダーシップチームがとても興奮していたんです。だから「Quoraに残ってこれを開発し続けようかな」と考えていました。でも、Quoraの多くの幹部は「大学に行くべきだ」と言いました。私の仕事が悪かったからではなく、アダムを含めて皆がそう言ったんです。アダムが当時言ったことは大きな要因だったと思います。彼は「4年間全部行く必要はないかもしれないけど、少なくとも大学に行くべきだ。本当に価値があるから」と言いました。
Jessica: そうですね。リスナーの皆さんのために説明すると、アダム・ダンジェロはQuoraの創業者の一人です。あなたは基本的に神童だったわけですね、しかも知性と大胆さという二つの側面で。一人でシリコンバレーに引っ越すというのはかなり大胆な行動です。多くの若者はそうしないでしょう。でも私が混乱しているのは、あなたがMITでデータの重要性を理解したと言っていたことです。YCの面接について聞きたいのですが、覚えていますか？私もその部屋にいました。あなたは全く別のアイデアで応募していましたよね、Scaleとはあまり関係のないもので。そのことについて教えていただけますか？
Alexandr: その通りです。大学では、YCに応募するほとんどの人が共同創業者と集まって、スタートアップのアイデアを書き出した大きなGoogleドキュメントを作ります。そのアイデアは本当に様々で、コンシューマー向けのアイデア、B2B向けのアイデア、単なるAPIのアイデアなど、あらゆる種類のものがありました。その最初のブレインストーミングの中に、Scaleのアイデアもありました。だから「このアイデアは大学時代の経験から生まれた」と言っているんです。
でも、2016年春頃だったと思いますが、YCに応募する直前に考えていたのは、「このAI用データの事業は、おそらく十分に大きなアイデアではないから、他のことを考えるべきだ」ということでした。そのため、最終的に医師向けアプリで応募することにしたんです。「医師？誰もが医師を必要としている。世界最大の産業の一つだ」と考えたからです。それでNYCに応募しました。実はあなたがその部屋にいたことを完全に覚えていなかったのですが、あの10〜15分間を思い出すと、とても良い記憶です。
Jessica: まだ10時よ。ところで、アレックスに告白しなければならないことがあるの。私、面接のメモを持っているの。私たちは3人で面接室にいて、私はあなたたちを受け入れることに賛成票を投じたわ。でも、私のメモには何て書いてあったか聞いて。「傲慢か天才か、おそらく前者だけど、投資する価値はあるかも」。こんなこと書いて本当に恥ずかしい—
Carolynnn: 容赦ないわね。
Jessica: 本当にひどいわ。ああ、神様。「投資する価値があるかも」って。これはあなたに告白しておくべきだと思ったの。
Alexandr: いや、いつも気になっていたんだ。YCのパートナーたちには一度も聞いたことがないけど、YC期間中のメモがどんな内容だったのかすごく興味があるんだ。というのも、YCの前半は医師向けアプリに取り組んでいて、その後に大きな転機があったから。特に覚えているのは、YCグループのパートナーとのあるオフィスミーティングで、彼らが「この医師向けのアイデアが正しいかどうかわからないから、他にどんなアイデアがあるか考えた方がいい」と言ったんだ。当時は「ああ、まいった」という感じだった。それから白紙に戻って考え直し、最終的にScaleを思いついた。でも本当に気になるよ。YCのパートナーからすれば、私たちは完全に迷走していて、とても混沌としているように見えたに違いない。
Carolynnn: はい。ちょっと待ってください、今メモを見つけたんですが、「彼らのプロダクトマーケットフィットが何なのか分からないようだ」と書いてあります。あなたの指摘はまさにその通りでした。
Jessica: 素晴らしい。傲慢ではなく的確です。実は他のコメントの中にも、パートナーたちが私が言うことを気にしないと思いますが、「このチームはハイリスク・ハイリターンだ。チーム自体は本当に優秀だが、アイデアはそれほど良くない。それでも投資する価値はある」というものがありました。若い創業者にはよくあることです。皆さんは若い創業者のグループなので、若い人たちが誰なのか見分けるのは難しいことが多いです。さて、そのアイデアがうまくいかないと気づいた時のことを教えてください。データラベリングが大きな問題だと言っていましたが、何があってピボット（方向転換）することにしたのですか？
Alexandr: はい、いくつか要因がありました。まず最初に起きたのは、YCのグループパートナーと話し、医師の予約アプリについて「デモデイで資金調達するためには、週にどれくらいの予約数が必要だと思いますか？」と質問したことです。彼らは「おそらく週に1000件は必要だろう」と言いました。その瞬間、「それはほぼ不可能だ」と気づいたんです。若い人たちに医師の予約をしてもらうのは、まるで歯を抜くように大変で、明確な道筋が見えませんでした。若い人たちに医師の予約をするよう説得しようとするのは、勝算のない提案だと思いました。
そういった現実に直面する瞬間でした。同時に起きていたもう一つのことは、2016年の夏のことですが、多くの人が覚えているかもしれませんが、それは最初の大きなチャットボットブームでした。今私たちが数年にわたる大きなチャットボットブームの中にいることを考えると、振り返ってみると面白いですね。それはちょうど、同じくYC企業であるMagicが本当に注目を集めていた頃でした。当時のMeta（Facebook）は、彼らが開発していたバーチャルアシスタント製品であるFacebook Mを持っていました。そしてメッセージングチャットボット、その分野全体で資金調達をしていた企業がたくさんありました。そこで私たちが考えたとき、「市場は十分に大きいのか？」という疑問については、もしチャットボット業界が大きくなるなら、それはデータに非常に依存することになるだろうと感じました。
面白いのは、今振り返ってこの全体の流れを見ると、当時私たちはチャットボット時代がAIのデータにとって重要になり、それが主要な推進力になると考えていたことです。実際に起きたのは、このチャットボットブームはすぐに下火になり、その後私たちは自動運転車に焦点を当て、それが会社にとって最初の大きな成長の原動力となりました。しかし何年も後に、チャットボットは再び重要になり、現在の大規模言語モデルと生成AIは、主にチャットボットですが、会社の物語の大きな部分を占めるようになりました。全体を考えると、本当に驚くべきことです。
Jessica: 最初は名前だけに注目する人だったのですが、会社は最初「Ava」と呼ばれていて、バッチの間に「Scale」に変更したことに気づきました。どのように決めたのですか？
Alexandr: 最初はチャットボットと呼ばれていました。テクノロジーは循環するものなので面白いですね。チャットボットなので、Claude のように人格化された名前を持つ企業は非常に一般的です。それが当初の考えでした。チャットボットを作るつもりでした。しかし結局、AI のデータに焦点を当てることになりました。そして Scale への移行については、当時はそれほど深く考えていませんでした。ある晩、ドメインを検索していたら、Scaleapi.com というドメインが利用可能だったんです。「いいじゃないか、これにしよう。素晴らしい」と思って、そのまま採用しました。その後、AI 業界はスケール（規模）に関するものになりました。私たちの Scale という会社ではなく、モデルを大きくすることに関するものです。だから本当に良い名前でした。実際、数年後にピーター・ティールは「投資した理由の一つは、その名前が本当に良かったからだ」と言っていました。
Jessica: なるほど、いいですね。
Carolynnn: 本当に。
Jessica: それは良い裏付けですね。
Carolynnn: それには本当に驚いています。
Alexandr: とても面白いことに、当時はそれほど深く考えた決断ではなかったんです。
Jessica: ラッキーでしたね。
Alexandr: ただドメインを検索していただけでした。
Jessica: 振り返ってみて、もし「Ava」という名前のままだったら、成長の軌道はどう変わっていたでしょうか？たぶん変わらなかったでしょうね。
Alexandr: 違っていたと思います。「Scale」という会社名から連想されるのは、インフラストラクチャーや、その上に構築できるものというイメージです。それはエンジニアや開発者、研究者に本当に訴求力があり、それが非常に重要だったと思います。初期の頃、私たちのような小さな会社に依存するべきではないような企業が、実際に私たちに依存していました。しかし、会社名が微妙な形で開発者の支持を得るのに役立ったと思います。当時、私たちは会社名という点で同じような雰囲気を持つStripeに非常に影響を受けていました。
Carolynnn: そうですね、それが正しいと思います。
Jessica: Collisonきょうだいも似たような雰囲気ですね。
Alexandr: もう一つうまくいったのは、最初はデータラベリングとAIのためのデータ提供から始めたいと考えていたことです。「Scale」という言葉の素晴らしい点は、時間の経過とともにさらに多くのことができるようになることです。創業者として、常に壮大なビジョンを持っていました。最初はデータに取り組み、次に実装に集中し、そしてこれをやって、テストをして、時間をかけてすべてを行うというビジョンです。Scaleは私たちのビジョンを実現するために拡大し続けることができる白紙のキャンバスでした。
Jessica: 最初はデータラベリングを自分たちで行っていたのですか？
Alexandr: はい、そうでした。最初の顧客はすべてYCの顧客でした。彼らは誰だったでしょうか？
Carolynnn: 覚えていますか？ああ、Teespringですよね？
Alexandr: Teespringです。Teespringは初期の顧客で、ある晩、さまざまなTシャツのデザインをすべて見て、それらがどのようなデザインなのかを正確に分類するために徹夜したことを覚えています。人々がどのようなTシャツデザインを使っていたのかを見るのは実に興味深かったです。彼らはおそらく、本格的に私たちを利用し始めた最初の規模のある企業でした。それはバッチの前のことで、バッチ中に資金調達ができた大きな要因でした。しかし、すべてYCの企業でした。そう、最初は自分たちで作業を行い、徐々に運営体制を構築していきました。
Jessica: その時点では単に画像にラベル付けをしていたのですか？
Alexandr: ほとんどは画像でした。そうです、主に画像でした。画像とテキストもありましたが、当時はテキストのラベル付けはそれほど大きくありませんでした。そしてYCの数ヶ月後、自動運転車と自動運転に集中する必要があることが非常に明確になりました。その後、自動運転車が扱う複雑なセンサーデータ全体に対応する製品スイートを構築することになりました。LiDARデータやレーダーデータ、GPSなどすべてのデータです。非常に短期間で複雑になっていきました。
Carolynnn: デモデイはどのように行いましたか？
Alexandr: 良かったですよ。結局、元YCの創業者であるExcelのDan Levineという白人の投資家が一人、デモデイの前に連絡をくれました。私たちは自分たちの指標が「まあまあ」程度だということを知っていたので少し緊張していました。彼はデモデイの前に会社に資金を提供すると申し出てくれて、グループパートナーと話し合ったことを覚えています。「どうすればいいだろう？デモデイまで待つべきか？」と考えていたところ、彼らは「これは素晴らしい申し出だ。これを受けて肩の荷を下ろしなさい」と言ってくれました。
Carolynnn: 結局プレゼンはしたんですよね？
Alexandr: はい、プレゼンはしました。そこから顧客を獲得することに集中して、実際にかなりの数の顧客を得ることができました。
Jessica: これで私がAIについてどれだけ無知かがバレてしまいますが、許してください。当時、データの準備というアイデアは地味だけど、今では刺激的なものだと言えるでしょうか？当時の人々は、それがどれほど刺激的で、巨大な独立したビジネスになるとわかっていたのでしょうか？
Alexandr: それは常に非常に地味なものと見なされていました。最初の数年間、投資家たちはいつもそれをとても、そう、地味で面白みのない分野だと感じていました。実際に何が起こるかを見通すには、AIを強く信じることが必要だったと思います。人工知能やニューラルネットワークを信じ、技術が劇的に良くなると信じていれば、インフラ提供者として、また基盤を築く企業としてのScaleは自然と非常に魅力的な企業になるはずでした。私たちの初期の投資家たちに共通していたのは、AIという技術を信じ、それが非常に非常に重要になると信じていた人たちでした。彼らにとっては、投資することは自然で比較的容易でした。簡単だったとは言うべきではないですね。初期段階の投資は常に難しいものですが、懐疑的な人たちと比べれば容易でした。AIに懐疑的な人たちはScaleに投資することはありませんでした。
Jessica: この質問をしたことはないのですが、今は気になります。今までで最大の「ノー」をもらった時のことを覚えていますか？そして、これは正しく理解できていないと思った瞬間は？
Alexandr: はい。非常に鮮明に覚えています。あるとき、投資家の一人が、大きなグループパートナー会議の一つで、私たちがパートナーシップ全体に対してプレゼンテーションをしていました。初期のスライドの一つに「AIは増加するデータ量に依存するだろう」といった内容が書かれていました。すると、ある投資家がそのスライドについて私を訂正し、「実は、専門家に話を聞いたところ、そんなに多くのデータは必要ないかもしれないと考えています」と言いました。私は「何と言っていいかわかりません。業界全体を見れば、誰もが非常にデータに飢えていることがわかるはずです」と答えました。その投資家はその点について譲りませんでした。数年後、その投資家は私に謝罪しました。
現在、生成AIの世界では、誰もが膨大なデータを求めており、すべての研究所ができるだけ多くのデータを入手しようとしていることは明らかです。
Carolynnn: それは何年のことでしたか？
Alexandr: 2018年だったはずです。
Carolynnn: なるほど、謝罪をもらえるのはいいですね。珍しいことのように思います。
Alexandr: 謝罪をもらえるのはいいですね。そうですね。
Jessica: それは珍しいことです。良かったです。おそらく次のラウンドにも参加したいのでしょうね。
Carolynnn: まさにそうです。
Jessica: すみません、キャロリンと私はとても皮肉屋なんです。
Carolynnn: そうですよね？
Jessica: あなたはCruiseのために仕事をしていたわけですが、2022年にLLM（大規模言語モデル）が大きく注目されるようになった時のことを教えてください。それがこれほど大きくなると予想していましたか？サム・アルトマンでさえ、これほど大きくなるとは予想していなかったかもしれません。当時の雰囲気や、あなたの心の中で何が起きていたのか教えてください。
Alexandr: はい、2022年以前には会社の2つの主要な流れがありました。そして2022年は、最近の主要な流れの始まりだったと思います。最初は、Cruise、Waymo、トヨタやGeneral Motorsなどの多くの大手自動車メーカーなど、すべての自動運転会社と協力して、自動運転車の波を推進していました。実際、道路上のWaymo車両を見て、皆がそれについてどれほど興奮しているかを見るのは非常に満足のいくことでした。自動運転車産業は多くの浮き沈みを経験してきましたが、技術が本当にうまく機能するようになった今、この産業が力強く復活するのを見るのは非常に喜ばしいことです。そして2020年には、米国政府や国防総省との協力に多くの努力を集中し、国家安全保障のためにAIを活用することに取り組みました。当時はそれは比較的不人気なことでした。
防衛技術は明らかにそれ自体が大きな波であり、YCが防衛技術企業に投資するのを見られて嬉しく思っています。これは素晴らしいことです。しかし当時、米国政府がAIについてより良いパートナーやより多くのパートナーを必要としていたことは明らかでした。これはGoogleが様々な防衛アプリケーションに取り組まないという公式声明を出した頃でした。そして2020年から始まったのが、当社の2番目の主要な展開方向であり、政府と国家安全保障のAI問題に本当に焦点を当てることでした。最初の年である2020年に、国防総省との初めての大型契約である9,000万ドルの契約を締結し、その後数年間にわたってビジネスを構築し続けました。
Jessica: 少し質問してもいいですか？その時あなたは何歳だったのですか？国防総省と契約を結んでいるとき、24歳くらいだったのですか？
Alexandr: 23歳です。2020年には23歳でした。
Carolynnn: 会議室に入ったとき、彼らが「うわ、この若者、これは子どもだ」と思ったに違いありません。それはすごいことです。
Alexandr: ペンタゴンで働いていた時はとてもお洒落なスーツを着ていたと思います。そこには本当に強力な支持者やチャンピオンがいました。これは人生のあらゆる場面で重要なことです。私たちは国防総省と素晴らしい仕事をしてきました。彼らとの仕事をとても誇りに思っています。
Jessica: ウクライナでも重要な仕事をしましたね。
Alexandr: そうです。私たちはウクライナの被害を検出できる画像認識モデルの構築を支援しました。衛星画像を継続的に分析することで、被害のある場所や基本的にはあらゆる軍事活動を検出できます。これは国防総省が活動を調整するのに非常に重要でしたが、人道支援組織や援助活動にとっても、どこにリソースを振り向けるべきかを知るために役立ちました。私たちはこれを国防総省と共に構築しましたが、様々な非営利団体や人道支援組織にも提供しました。
Jessica: それは素晴らしいですね。
Alexandr: はい。2022年になると、私たちは他の主要なAIの波にも取り組んでいました。ChatGPTが登場した時、私たちはますます生成AIに焦点を当てていましたが、それがどこに向かうのかは本当に明確ではありませんでした。その後の6ヶ月間、つまり2023年前半、ChatGPTの最初の6ヶ月間で、私たちは社内リソースの大部分を生成AIのサポートに振り向け、このテクノロジーの波全体のデータ基盤となることにビジネスの焦点を当てることになりました。大まかな数字で言うと、2022年末の時点では、生成AIデータに取り組んでいたのはおそらく10〜20人程度で、これは約700人の全社員の中のごく一部でした。
その後の6〜9ヶ月の間に、私たちは社員の半数以上を生成AIのためのデータ業務に再配置しました。結果的にそれが会社の最優先事項となりました。私たちがビジネスとして成功した大きな理由の一つは、いかに素早く行動したかだと思います。最近YCの同窓会でJared Friedmanとこのことについて話しましたが、創業者としての私の個人的な哲学の一つは「やりすぎる」ということです。今回のケースでは、これほど大きな変化、大きな飛躍だと感じたので、すぐに「もし過剰反応しなければ」と気づき、会社の焦点をほぼすべて生成AIデータに向けることになりました。
Jessica: あなたはブログでこのことについて書いていましたね。「やりすぎる」について。私が気に入った引用があります。YCに額に入れて飾りたいくらいです。「普通の努力が非凡な結果をもたらすのを見たことがない」とおっしゃっていました。
Carolynnn: 本当に素晴らしいですね。
Jessica: いい言葉ですね。心に響きました。
Carolynnn: 素晴らしいですね。
Jessica: でも、あなたはたくさん文章を書いていますよね。考えをまとめるために書いているのですか？
Alexandr: ええ、その通りです。リーダーとして、私が取り組んできた課題の一つは「どうすれば組織を最もよく率いることができるか」ということです。今では1000人近くの社員がいます。かなりの人数ですよね。そして文章を書くことが、自分の考えを整理し、それをチーム全体に説明するための最良の方法の一つだと気づきました。最初は、会社全体に状況を伝えるためのリーダーシップツールとして書き始めました。その後、投資家向けにも書くようになり、投資家たちから「これは素晴らしい」という反応がありました。実は投資家たちと、会社に加わった人の組み合わせがきっかけで、その人が「これを公開して、私たちの文化や大切にしていることを皆に理解してもらうべきだ」と言ってくれたんです。そこで、より広くインターネット上で公開するようになりました。
Jessica: いい話題の転換ですね、アレックス。MEIについて聞かせてください。とても興味深いので。キャロリン、覚えていますか？
Carolynnn: はい、そうですね。
Jessica: はい。リスナーの皆さんに説明すると、あなたはMEI（Merit Excellence and Intelligence：功績、卓越性、知性）について投稿されました。少し引用させていただきます。「実力主義が多様性と対立するという誤った考えがあります。私はそれに強く反対します。どのグループも卓越性を独占しているわけではありません」。これは素晴らしいですね。しかし、これは大胆な動きでした。Alex、なぜそうしたのか、そしてどのような反応があったのか教えてください。
Alexandr: はい、当時はいくつかのことが起きていました。まず第一に、私たちは会社の成長に非常に力を入れており、新しい人材を迎え入れると同時に、既存の人材にも報いることに注力していました。そして、一般的に非常に非政治的であろうとしている会社にしては、多様性についての考え方や、どのような人材を採用するか、境界線上の決断をどのように下すかについて、方針が明確でないことを示す小さな兆候がまだあることに気づき始めました。その明確さの欠如の中で、会社の多くの人々が不満を感じていたと思います。採用マネージャーやリクルーターなど、人と話すときによく、会社が何に焦点を当てているのかがよくわからないという不満があることがありました。
私にとって、これは少し常識外れに感じました。なぜなら、どんな企業でも最高の人材を採用することに集中すべきだと思うからです。そこでMEIは、過剰な政治的配慮なしに多様性を考える私たちの取り組みでした。多様な労働力を大切にしながらも、それと「常に各職位に最適な人材を採用したい」という考えを混同せず、優秀な人材を採用し、優秀な人材の採用に焦点を当てることを重視しています。そうすれば、多様性は自然についてくるでしょう。なぜなら、様々な分野で信じられないほど優れた能力を持つ人々があらゆる層に存在するからです。YCはその証明です。YCの創業者グループは非常に多様性に富んでいます。私たちは採用に集中し、実力主義に焦点を当て、優秀で素晴らしく知的な人材を採用すれば、多様性は自然な結果として生まれると考えました。
これが基本的な考え方の転換でした。つまり、多様性を最上位の目標とする組織ではなく、実力主義を最上位の目標とし、それを正しく実行すれば多様性はその結果としてもたらされると理解することです。これが基本的な考え方でした。私たちがこれを公表し、重視した理由は、テック業界にはこの問題に対して明確な立場を持つ企業に参加したいと考える人が多くいると思ったからです。エンジニアであれ、プロダクト担当者であれ、テックエコシステム内の誰であれ、こうした問題では明確さが適切なチーム構築に大きな利点をもたらすと思います。実際に公表した後、私たちはこれを実感しました。
確かに、インターネット上には「これはおかしい、ひどい、良くない」と言う人が大勢いました。しかし同時に、「これこそ私が入りたい会社だ」と言う素晴らしい人たちも大勢いました。このことは、この会社が私のような人を評価する文化を持ち、私自身もその文化を評価できるということを示しており、実際にこれがScaleに入社する大きな魅力となりました。それが本当の目的だったのです。結果的には、率直に言って、一部の人が言うように非常にバイラルになりました。広く拡散され、特定の場所では過度に政治化されたり、様々な場で誤解されたりしました。
Jessica: おそらくTwitterやメディアでですか？
Alexandr: そうですね。今知っていることをその時点で知っていれば、おそらく少し違った考え方ができたでしょうが、様々な少し狂った方向で取り上げられ、誤解されてしまいました。しかし、核となる考え方は非常に健全だと思います。それは今でも私たちが大切にしていることですが、可能な限り最高の人材を採用することに焦点を当てるということです。私たちの指針は実力主義、卓越性、そして知性です。そしてそれを正しく行えば、多くの素晴らしいことが生まれるのです。
Jessica: そうですね、Alexは2014年に街に来たばかりだったと思いますが、私は具体的に覚えています。Carolynnもおそらく覚えているでしょう。GitHubが「United Meritocracy of GitHub」と書かれた大統領執務室のようなラグを撤去したときのことです。覚えていますか？
Carolynnn: それは覚えていないわ。
Jessica: まあ、驚きです。
Carolynnn: いいえ、覚えていません。
Jessica: すごく大きな出来事でしたよ。スタートアップをメリトクラシー（能力主義社会）と呼ぶことが許されなくなったんです。私はこの業界で働く女性として、確かに女性であるがゆえの苦労もありましたが、全体的に見れば、スタートアップは本当にメリトクラシーだと思っていました。ユーザーは製品が良ければお金を払ってくれます。創業者が誰かなんて気にしません。人々が欲しいものを作れば、うまくいくはずです。その時代のことは確かに覚えています。だからAlexのMEIに関する投稿を見て嬉しく思いました。私には理にかなっているように思えました。
Carolynnn: 考えてみれば、あなたは19歳からこの会社のCEOを務めているのよね。
Alexandr: はい。
Carolynnn: そうですか？
Alexandr: はい。
Carolynnn: 1000人以上の従業員がいるとおっしゃいましたが、それは緩やかに着実に増えていったのでしょうか？それとも、先ほど言及されたようなAIの波に合わせて大量採用をされたのでしょうか？そして、もっと大きな質問ですが、若いCEOにとってはかなりの規模ですね。きっと多くの経験をされてきたのではないでしょうか。
Alexandr: はい、確かにそうです。基本的には、かなり着実に成長してきました。最初は、実際に人を採用すること自体が難しかったので、着実に成長しました。スタートアップに参加するよう人々を説得するのが難しく、もっと早く採用したかったのですが、優秀な人材を獲得するのは困難でした。そして、2020年から2021年のパンデミック期間中、多くの企業と同様に大量採用を行いました。その期間に従業員数は150人から700人程度に増えたと思います。
Carolynnn: すごいですね。
Jessica: すごい。大きな飛躍ですね。
Alexandr: 大きな飛躍、本当に大きな飛躍でした。その時点で学んだ教訓は、あまりに急速に人員を増やすと、企業文化を維持したり、会社を機能させる「言葉にされていないこと」をすべて維持するのが非常に難しいということです。それが実際、Scaleでの過去数年間の方針に大きく影響しています。2022年後半から現在まで、700人だった従業員数は現在約1000人になりましたが、人員はあまり増やしていません。しかし、その間にビジネスは4倍以上に成長しました。これが重要な教訓の一つだと思います。Brian Cheskyがこの核心的な洞察のオリジナルだと思いますが、単に大量の人員を投入するよりも、適切なペースで会社をゆっくりと成長させ、素晴らしい人材を採用し、彼らを適切に受け入れるプロセスを持ち、会社を成功させる構造をすべて維持することの方が重要なのです。
Carolynnn: リモートで採用して、リモート勤務を許可していましたか？
Alexandr: リモート採用をしていましたが、それは後に変更したポリシーの一つです。リモートに移行し、多くのリモートワークを許可していましたが、その後元に戻しました。現在は拠点を数カ所設け、大多数の社員はそれらの拠点に採用され、オフィスに出社しています。若い創業者として組織を成長させる中での課題については、今の友人たちによく言うのですが、自分は30代半ばから後半の感覚になっているような気がします。
Carolynnn: 何度か人生を生きたような感じということですか？
Alexandr: そうですね。私は17歳でシリコンバレーに働きに来ました。多くの人は22歳頃にそうします。そして多くのことを学ぶことができました。Scaleを構築する中でたくさんのことを学べたことに非常に感謝しています。
Jessica: それに関連した質問があります。どこかで読んだのですが、若い年齢でシリコンバレーで働いていた時、結婚して子供がいる同僚とはあまり共感できず、少し孤立感を感じていたとか。そこでスタンフォードの学生たちと時間を過ごしたけれど、大学に通っていなかったので彼らとも完全には共感できなかったと。今、最年少の自力で成功した億万長者として、孤立感を感じることはありますか？ニュースでそう紹介されているのを見ました。今でも孤立感を感じることがありますか、それとも仲間や自分の人たちがいて、人々とつながりを感じていますか？
Alexandr: そうですね、チームや会社を作る上での大きな喜びの一つは、一緒に働く仲間たち、共に構築していくすべての人たちだと思います。私たちは一緒に本当に懸命に働いています。チームとして困難なことにも一緒に取り組んでいます。私はとても恵まれていました。Scaleは多くのチームメンバーが会社を離れた後、また戻ってくるような場所でもあります。これは密接なコミュニティの一つだと思います。Appleも同様で、人々が離れてもまた戻ってくるような何かがあります。それは部分的には、私たちが独自の文化を持ち、興味深いやり方で物事を進めているからだと思います。一緒に働いてきたすべての人に感謝しています。そして、以前ほど孤立感を感じなくなりました。また、17歳の頃は一般的に孤立感を感じやすい傾向があると思います。
Jessica: 正直に言いますと、今日の午後にPaulと話していて、「Alexと話すんだけど、何か面白い質問はある？」と聞いたんです。それで彼はいくつか技術的な質問を提案してくれたので、これから質問します。ただ、覚えているかどうか分かりませんが、あなたが初めてPaulに会ったとき、彼はYCを退職した後だったので、あなたがYCに応募した時には既に引退していました。Paulが言うには、初めてあなたと話したとき、1時間以上話し込んだそうです。たぶん私たちの家だったと思いますが、彼はあなたをとても魅力的だと感じて、会話が非常に興味深かったので、もっと話す時間を取ったそうです。覚えていますか？
Alexandr: はい、そうです。あの会話からは多くのことを得ました。正確な時期を思い出そうとしていますが、2022年の秋だったと思います。ChatGPTの前でしたが、AIがどのように展開される可能性があるかのあらゆるニュアンスや、テクノロジーの歴史を通じた素晴らしいアナロジーについて話していました。本当に素晴らしい会話でした。
Jessica: 彼の質問の一つがこれです。答えられる範囲でお願いします。ソフトウェアがラベル付けするのが本当に難しいデータの種類はありますか？また、生成するのが最も難しいデータは何でしょうか？
Alexandr: これには2つの異なる答えがあります。一つはデータがどこに向かっているかということです。データエコシステムはますますエージェントに向かって動いています。AI業界全体がチャットボットからエージェントへ、会話から実行へと移行しているのと同様に、データにも同じことが起きています。最も大きなトレンドの一つは、エージェント用の大量のデータを取得することです。これは人間が様々なタスクを行う際のプロセスに似ています。思考プロセスがあり、情報を収集し、さらに考え、最終的に行動を起こします。例えば、飛行機を予約する場合、まず選択肢を確認し、自分の制約条件を把握し、その時間に出発できるかどうかを確認します。カレンダーをチェックし、すべての制約条件を把握するのです。
飛行機の予約を最終的に行うまでに情報を集め続けるというような思考の流れや一連の活動は、現在どこにも存在していません。人々がこれらのタスクを行う過程での思考プロセスや行動の全体は、実際にはほとんど記録されていません。飛行機の予約のような単純なことでさえそうですが、契約書の確認やソフトウェア機能の構築、重要な製品決定を行うといったより複雑なことについても同様です。このようなデータは世の中に存在していません。そのため、私たちが注目している大きなトレンドや重点的に取り組んでいることは、このようなデータを生成するメカニズムをどのように構築するかということです。それは、人々が自然に行っていることからこのようなデータを収集する方法と、このような種類のデータを生成できるソフトウェアシステムを構築する方法の組み合わせです。つまり、データは人々が何をしているのか、そして何かをする際の思考プロセスについての、より多くのデータに向かっています。私たちはこれらすべてをエージェントデータと呼んでいます。
そして、機械が単独で行うことが難しいものは何かという質問に対する答えとしては、人間とAIの共生の道のりは非常に長いと予想しています。AIは常に何らかの間違いや奇妙な間違いを犯すことがあり、AIがどのように機能するかを長期的に監視し続ける必要があります。つまり、人間が機械を助け、行き詰まりを解消するということです。モデルが間違った方向に進んでいたり、幻覚を見ていたり、何かに行き詰まっていたり、現実世界で何か変更を加える必要があったりする場合、そこで人間が関与する必要があるのです。
Jessica: 彼はまた、「アレックスのような人は、データのラベリングに関して、驚くほど賢い方法を見つけているのではないかと思います。彼が話せることは何かありますか？」と言いました。
Alexandr: はい。私たちが取り組んできた最も重要なことは、まさにこの人間とAIの共生関係です。人間側については、あらゆる分野で最も優れた専門家をどのように集めるかに本当に焦点を当てています。つまり、本当に最高のプログラマー、弁護士、医師、物理学者、数学者、コンピュータサイエンティストなど、あらゆる分野の専門家にAIシステムのためのデータ提供に協力してもらうにはどうすればよいかということです。そして、これらの人々は忙しく、彼らの時間は非常に貴重なので、そのプロセスをどれだけ自動化できるかが重要です。彼らが行うすべてのことができるだけ効率的になるようにするにはどうすればよいでしょうか。
特に賢いことをしているわけではないと思いますが、AI生態系全体で私たちが見ているのは、世界中の最高の人材をどのように活用し、そして彼らにこれらの素晴らしいAIモデルに影響を与え、活用し、形作る機会をどのように提供するかということです。それが私たちが本当に注力していることの一つです。
Carolynnn: コロサイ人の話が出たのは面白いですね。あなたは間違いなくコロサイ人の雰囲気を醸し出していて、私はここに座りながら考えていました。答えはもう分かっているような気がしますが、Scaleはあなたの人生の仕事ですか？あるいは別の言い方をすれば、Scaleの後の人生について考えることはありますか？
Alexandr: いいえ、考えていません。実際、これはPaulと初めて会った時に話したことの一つで、彼は「長期的に他のすべての競合に勝つ最良の方法は、あなたの会社があなたの人生の仕事になることだ」と言いました。そして、はい、それは本当だと思います。私が非常に幸運だと感じること、そして率直に言って単に運が良かったことの一つは、この問題を選んだことです。私たちはAIのためのデータに焦点を当て、ずっとそれに集中してきました。
そして、OpenAIやMetaなどのパートナーを通じて、人類の歴史の中で率直に言って最も刺激的な技術的旅の一つを実現する手助けをしてきました。そして、基盤を築き、この業界が繁栄できるよう継続的に確保する役割を私たちは持ち続けています。だから、Scaleが、元々のアイデアを「十分に重要な会社にならないだろう」と思って捨てたものから始まったものが、結果的に私自身とScaleチーム全体が、AIの業界とこれから数年間に起こるすべてのことの中心的存在として非常に誇りに思えるものになったことを、とても幸運に感じています。
Jessica: AIの業界において非常に重要な役割を担っていますね。AIを作ることとは異なるビジネスですが、極めて重要です。彼らはあなたがいなければできなかったでしょう。
Alexandr: 私たちは社内でよく、ScaleとNvidiaは業界の裏方として全体を支え、OpenAIやMeta、Microsoftなどのパートナーが本当に輝き、成功し、スーパースターのような存在になれるよう支援していると話しています。
Jessica: そうですね、その通りです。
Carolynnn: ランダムな質問を2つだけさせてください。もうすぐ行かなければならないと思いますが、もう一度ChatGPTの初期の頃に戻ってもいいですか？あの時期があなた個人にとってどれほどエキサイティングで興味深かったのか、説明していただきたいです。あの爆発的な出来事が起きた時、あなたは何を考えていましたか？
Alexandr: はい、2020年にGPT-3が初めて登場した時のことを覚えています。友人にGPT-3を見せていた時、興味深い瞬間がありました。一部の人々にとって、GPT-3は「なんてすごいんだ、GPT-3は素晴らしい。これは本当にプライムタイムだ」というように、この全ての始まりでした。一方で他の人々は「これはまだおもちゃだ。まだ本格的なものではない」と考えていました。友人の一人に見せたとき、彼はGPT-3と会話していました。当時はまだ会話が得意ではなかったのですが、彼は会話を続け、AIが彼の話をあまり聞いておらず、少し彼をからかっているように感じて、とても怒りました。それは私の記憶の中でとても鮮明な瞬間で、「ああ、この技術はすぐに大きな存在になるだろう」と思いました。なぜなら、単に会話をするだけでその人からそれほど強い感情を引き出せたという事実が、本当に重要な指標だったからです。
しかし考えてみてください。それは2020年のことで、ChatGPTが登場する2年前でした。私はずっと「明らかに何かが生まれる可能性のあるものに取り組んでいる」と感じていましたが、それがどれほど早く実現するかは分かりませんでした。そしてChatGPTが登場したとき、業界内では興味深い出来事でした。ChatGPTはそれ以前のものよりも少し優れているように感じましたが、それ以前にも十分に優れたチャットボットは存在していました。しかしOpenAIチームは本当に素晴らしい仕事をしたと思います。彼らはChatGPTを、AI業界の人々だけでなく、世界中の誰もが興味を持つレベルにまで高めました。私の周りのさまざまな人々がChatGPTを試し、それについて話しているのを見始めたとき、「ああ、すごい」と思いました。AIはもはやニッチな技術ではなく、主要なテクノロジーになったのです。
2022年初頭に開催されたカンファレンスで講演したときのことを覚えています。主催者に「みんながまたAIの話を聞きたいとは思わないかもしれない。もう十分AIについて聞いたと感じているかもしれないので、他のトピックに焦点を当てるべきかもしれない」と言ったことがありました。振り返ってみると本当に面白いですね。この2年間、AIは誰もが話題にする唯一のものになったのですから。
Carolynnn: その通りです。
Alexandr: そうですね。GPTが史上最速で成長する製品となり、誰もがそれに注目し、企業のCEOたちが「AIについてどう対応すべきか」と問い始めた瞬間、政府はAIについて様々な会議を開催し、世界的な現象となりました。その時に私が主に感じたのは、身を引き締めなければならないということでした。業界の基盤を整えるために多くの作業があり、本腰を入れて取り組む必要がありました。
今でも、多くの人が立ち止まって何が起きたのかを振り返ることは稀だと思いますが、その数字は驚異的です。2024年に200億ドル以上の投資が高度で強力なAIシステムの構築に向けられるとは、予測できませんでした。これは米国防予算の3分の1に相当します。
Carolynnn: すごいですね。信じられない。
Alexandr: 世界の中心的な焦点の一つになったその規模は本当に驚くべきものです。チームの全員にも伝えていますが、正直なところ、私の人生でこのような素晴らしい機会を再び目にすることはないでしょう。私たちが長い間取り組んできた技術、長い間支えてきた技術が、突然世界で最も重要なものになるなんて。そんなことは滅多に起こりません。
Jessica: そうね。いつか、これとあなたの経験について本を書くべきだと思うわ。
Alexandr: そうだね。最近は特に興味深いよ。AI業界の人々は非常に情熱的だからね。そして、様々な派閥がある。AIは一種のロールシャッハテストのようなもので、人によって全く異なるものを見出すんだ。地政学に焦点を当てている人々にとっては、AIは米国と他国との競争における主要な要素として見えるし、別の人々はそれを次の原子爆弾のように見る。また別の人々は、次のインターネットや次のコンピューターとして、あらゆる成長や経済活動を可能にするものだと考えている。だから、大勢の人々とAIについて明確で合理的な会話をすることはほぼ不可能なんだ。誰もがこの技術から非常に異なるものを見ているからね。そして、技術の進歩は非常に速いので、正直なところ、上記のどれにもなり得る。この一部になれる機会を持てたことは、非常に魅力的な経験だよ。
Jessica: すごいですね。本当に素晴らしいです。今日は来ていただき、たくさんの洞察を共有してくれてありがとうございます。お話を聞くだけでも多くのことを学べたと感じています。感謝していますし、今年の夏にベイエリアに戻ったときに直接お会いできることを願っています。
Alexandr: ぜひそうしたいですね。
Jessica: わかりました。アレックス、改めてありがとう。これは素晴らしいエピソードになるでしょうし、ついに本格的なAI企業について取り上げることができて嬉しいです。視聴者の皆さんもきっとこのテーマにとても興味を持つと思います。本当にありがとう。
Alexandr: こちらこそ、呼んでいただきありがとうございます。
Carolynnn: アレックス、お話できて良かったです。
Jessica: さようなら。
Carolynnn: さようなら。
Alexandr: さようなら。
Jessica: キャロリン、アレックスとの会話は本当に興味深かったわね。
Carolynnn: そうね。Scaleが何をしているのか、どのように行っているのか、次に何をするのかについて、おそらく千もの賢い質問ができたと思うけど、正直圧倒されるわね。
Jessica: 私たちが一番多く質問することになるのでしょうか？いいえ、違います。責めるつもりはありませんが、このようなデータのラベリングやクリーニング、そしてデータ生成は、AIを扱う企業の規模拡大において非常に重要な要素です。AIを自社に取り入れたいと考える企業は誰でも、高品質なデータへのアクセスが必要なのです。
Carolynnn: 彼がScaleとNVIDIAを並べて言及したのは素晴らしいと思います。ほぼ全ての人がこのAIブームにおけるNVIDIAの役割を知っていて理解していますから。そして彼が「そう、私たちもです。私たちはまだそれほど知られていないかもしれませんが、同じくらい重要で、同じくらい大きな存在です」と言ったことは、私にとって素晴らしいコメントでした。
Jessica: Scale AIは、一般の人々が名前を聞いたことがないけれど、最大のYコンビネーター企業になると思います。
Carolynnn: そうですね、聞いたことがないけれど。
Jessica: 本当にそう思います。今ここで断言しておきます。
Carolynnn: その通りだと思います。表舞台には出ていないけれど、絶対的に成功している企業ですね。
Jessica: 素晴らしい仕事ぶりで、彼は本当に優れたリーダーであり、とても賢明な人だと思います。
Carolynnn: 若い創業者としては特に。
Jessica: そうですね、私が特に印象的だと思ったのは、彼がこの巨大な会社を成長させていることです。このポッドキャストではないかもしれませんが、YCでの私の経験では、創業者たちの内情や問題点をよく目にします。でも彼は、そういった問題について話さないだけなのか、完全に対処しているのか、あるいは彼のスタイルと作り上げた文化のおかげでそもそも問題が発生していないのか。いずれにしても素晴らしいことです。
Carolynnn: 本当に素晴らしいですね。この会話に感銘を受けました。2016年の彼とのインタビューメモに「おそらく傲慢か、あるいは天才か」と書いたのを、修正して「彼は天才だ」と書き直さなければなりませんね。
Jessica: そうですね。傲慢な雰囲気は全くないと思います。まあ、それはかなり昔のことですけどね。あなたの弁護をするなら。
Carolynnn: そうだったかもしれませんね。
Jessica: しかも10分間の会話だけで判断したんですよね。
Carolynnn: 10分間の会話ですよね。そうです。
Jessica: でも彼は素晴らしいと言わざるを得ません。
Carolynnn: 本当に素晴らしいですよね、そして非常に現実的で、とてもリラックスしている方です。
Jessica: Scaleの次の展開が楽しみで仕方ありません。これは素晴らしいエピソードになると思います。待ちきれません。
Carolynnn: そうですね、彼と話せて良かったです。
Jessica: わかりました、Carolynn、次回またお会いしましょう。
Carolynnn: はい、またね。バイバイ。
Jessica: バイバイ。
