Google の AI プロジェクトにおける「ベトナム脳」と ChatGPT との競争

(ダン・トリ) - 20年前、ルオン・ミン・タンさんはレ・バ・カイン・チン教師の数学の生徒でした。今、彼は母校に戻り、オリンピックレベルの難しい数学の問題を解くことができる人工知能（AI）ソフトウェアを先生に紹介している。

2023年12月初旬のある日、ルオン・ミン・タン博士はホーチミン市にある高校時代を過ごした学校を訪れ、元恩師であるレ・バ・カン・チン博士に人工知能ソフトウェア「AlphaGeometry」を紹介しました。 AlphaGeometry はニューラル言語モデルを使用し、大規模な合成データでトレーニングされており、IMO (国際数学オリンピック) の問題を解決できます。オリンピックレベルの問題 30 問を扱った最新のテストでは、AlphaGeometry は 25 問を解くという驚異的な能力を示しました。これは IMO 金メダリストのパフォーマンスに相当します。 AlphaGeometry の主著者は、Trinh Hoang Trieu 博士 (30 歳、ニューヨーク大学卒業) と、Google DeepMind の上級専門家チームである Luong Minh Thang 博士、Le Viet Quoc 博士です。 Yuhuai Wu 博士（xAI の共同創設者、元 Google）と。 IMO の問題をメダルレベルで解くことは、世界中のほとんどの数学を学ぶ学生の夢です。レ・バ・カイン・チン博士は、ベトナム人として初めてIMO金メダルを獲得し（1979年）、幾何学の問題に対する美しく簡潔な解答により、現在までこのコンテストで特別賞を受賞した唯一のベトナム人です。 Luong Minh Thang 博士が元恩師に AlphaGeometry を紹介したとき、彼は「とても感銘を受けた！」という感想を抱きました。共有。しかし、「カン・トリン氏は、AIの解決策にまだ満足していませんでした。期待していた解決策の魂と美しさが欠けていたからです」とタン博士は語った。

Luong Minh Thang 博士 (右端) と Le Ba Khanh Trinh 博士 (中央) が、AlphaGeometry が解決した 2015 年の IMO コンテストの問題について話し合っています。 （写真：ウェンディ・ウエン・グエン）

一方、Luong Minh Thang 博士は、AlphaGeometry が人間のような知能と自己学習機能を備えたソフトウェアに向けた重要なマイルストーンになると考えています。これは、人工超知能 AGI に移行するための前提条件です。ホーチミン市国立大学の英才高等学校で数学を専攻していた Luong Minh Thang 博士は、シンガポール国立大学でコンピューターサイエンスを学び、2016 年にスタンフォード大学 (米国) でコンピューターサイエンスの博士号を取得し、7 年間にわたり Google の AI プロジェクトに携わってきました。 Google DeepMind では、Luong Minh Thang 博士が言語 (QANet、ELECTRA) とビジョン (UDA、NoisyStudent) の両方で最先端のモデルを構築しています。彼は、2020 年に世界最高のチャットボットとなった Meena プロジェクトの共同創設者です。このプロジェクトは後に Google LaMDA、Bard、そして現在は Google の主力 AI 製品である Gemini へと発展しました。タン博士は、学業と研究における AI との関わりに加え、AI のおかげで、スタンフォード微生物学および疫学研究所 (スタンフォード大学) の創設者であり、国際対外関係担当ディレクターのウェンディ・ウエン・グエン氏とも出会うことができました。ダン・トリ新聞の記者ヴォ・タン氏が、2人の若手研究者、ルオン・ミン・タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏と対談した。

Vo Thanh: Luong Minh Thang 博士はどのようにして Google の上級研究員になったのですか? - Luong Minh Thang:私は2016年に正式にGoogleで働きましたが、関係は2014年にGoogle Brainでインターンをしたときに始まりました。当時、私は翻訳品質を向上させるプロジェクトに参加し、従来のように単一のフレーズを翻訳するのではなく、複雑な文章を翻訳プログラムが自動的に翻訳できるように人工ニューラルネットワークの応用を研究していました。このプロジェクトの使命は、機械がさまざまな言語の単語の意味をよりよく理解し、長い文章を処理できるようにすることです。新しいアプローチでは、2 年間の成果は、過去 20 年間の成果の合計によって測定されます。また、2014年から2016年にかけて、翻訳に関する博士論文を完成させ、人工ニューラルネットワークに基づく機械学習手法を適用して、機械翻訳の自己学習が可能なソフトウェアを開発し、ディープラーニング分野の先駆的な研究者の一人となりました。私たちの研究は、ユーザーがテキスト、ウェブページ、さらには音声を翻訳できる translate.google.com で提供されている翻訳をサポートしています。 Google 翻訳は、多くの Google サービスに展開されている製品であり、世界中の言語の壁を乗り越える上で幅広く大きな影響を与えてきました。 2018 年に、私はユーザーと何でもチャットできるチャットボット、Meena を共同設立しました。これは新しい方向性です。当時、Google や Microsoft のチャットボットは単純なタスクに限定されており、特定の分野に特化する傾向がありました。

Meena では、ユーザーが望むほぼすべてのことについて、具体的かつ関連性の高いコンテンツでチャットできるチャットボットを開発したいと考えました。言い換えれば、分野や知識に制限されることなく、ためらいや混乱なく、賢い人との自然な会話のように機械と会話するにはどうすればよいでしょうか。 2020年、ミーナは世界最高のチャットボットになりました。 Meena モデルには 26 億のパラメータがあり、パブリック ドメインのソーシャル メディアの会話からフィルタリングされた 341 GB のテキストでトレーニングされています。 OpenAI GPT-2 生成モデルと比較すると、Meena のモデル容量は 1.7 倍大きく、8.5 倍のデータでトレーニングされました。しかし、リスクを懸念して、Google は当時 Meena をリリースしませんでした。これは、マイクロソフトが AI チャットボットをリリースしたばかりで、間違った情報を回答したり、ユーザーと口論したり、人種差別をしたりといった問題に遭遇した時期でした。このチャットボットを導入してからわずかの間に、マイクロソフトは修正のためにそれを削除しなければなりませんでした。この展開により、Google は Meena に対して慎重になることになった。 2022年末にはChatGPTがリリースされ、さまざまな知識分野で流暢にチャットできる機能により急速に注目を集め、その後Googleが驚いて追随し始めました。私は現在、Google でいくつかの重要なプロジェクトを主導し、推論、論理的分析、問題解決、画像処理などのためのより優れた AI モデルを構築しています。

ヴォ・タン:こんにちは、ウェンディ・ウエン・グエンです。先ほどルオン・ミン・タン氏が人工知能分野との関わりについてお話しされましたが、アメリカに滞在する2人の若いベトナム人研究者の関係はどのようにして始まったのでしょうか？ - Wendy Uyen Nguyen:私がThang氏と知り合ったのも、AIに対する共通の関心があったからです。当初の専攻は心理学でしたが、後に病院管理に転向し（カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）医学部で修士号を取得）、その後スタンフォード大学で経営管理の上級リーダーシップに関する修士号を取得しました。学問的には、タン氏と私は全く異なる道を歩んでいます。一方は科学者、もう一方は戦略/経営管理の専門家ですが、おそらくこのため私たちは異なる視点を見て、お互いをサポートできるのです。医療分野で働くと、テクノロジー全般、特に AI の応用が患者のリスク軽減に役立つことを実感します。なぜなら、他の分野ではエラーを高額な費用で修正できる場合もありますが、医療分野では、エラーの代償として人間の健康や命を犠牲にしなければならないことがよくあるからです。以前、私は医師の職務遂行を支援する技術モデルを研究するプロジェクトに参加しました。それから、私は偶然友人のグループの中でタン氏に会いました。私は彼にこのプロジェクトの AI コンサルタントになってもらうよう依頼しました。最初は愛について考えてなかったかもしれません。しかし、AIへの関心に加えて、私たちはコミュニティに貢献し、米国とベトナムの科学技術協力の架け橋になりたいという願望も共有しています。私とタン氏は、ベトナムの次世代の AI 人材の育成にも非常に熱心に取り組んでいます。私たちは同じ道を歩む運命にあった。 - Luong Minh Thang:夫婦ともに音楽に情熱を注いでいることを付け加えておきたいと思います。ウェンディは幼い頃から音楽院でピアノを習っていて、とても上手に演奏し、歌うことも好きです。私たちは何度も友達のグループで会って、一緒に演奏したり歌ったりして、それ以来ずっと親しくなりました。

スタンフォード大学経営学部の学生だった頃のルオン・ミン・タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏（写真：NVCC）

Vo Thanh:先ほどThang氏とWendy Uyen Nguyen氏がお話しされたお話では、テクノロジーの応用に加え、AIは感情を結びつける役割も担っているのですね。 - ルオン・ミン・タン：はい、ベトナム語では、「AI」にアクセントをつけると「Ái」になり、これも愛を意味します。 Vo Thanh: Thang氏とWendy Uyen Nguyen氏はAIに関して常に意見が一致しているのでしょうか、それともAIの利点やリスクなど特定の問題について議論があるのでしょうか。 - Wendy Uyen Nguyen:私は AI エンジニアではありませんが、医療分野ではすべての物事には良い面と悪い面の 2 つがあると考えています。リスクといえば、AIが賢くなりすぎて人間の制御を逃れ、将来的には人類を滅ぼしてしまうのではないかという懸念です。その恐怖は理解できます。しかし、AI研究者もこの問題について考えており、政府も制御可能な範囲内でAIを開発する方法を考えていると思います。したがって、現在より重要な問題は、AI を実際にどのように適用して人間の生活をより良くするかということです。例えば、自動運転技術や医療検査・治療における AI の応用など...

- Luong Minh Thang： 10年前、ディープラーニングを自然言語処理に応用する分野の第一人者であるクリストファー・マニング教授の指導の下で研究を行っていた頃を振り返ると、ChatGPTやGeminiが妻への詩を書いたり、上司に昇給を求めるメールを書いたりするのに役立つとは、誰も想像できなかったでしょう。あらゆる分野のタスクを高い会話品質で実行できる自然言語モデルを構築することは、それぞれのタスクに独自の要件があり、非常に複雑であるため、以前は誰も想像できなかったことです。たとえば、翻訳は電子メールを書くこととは異なり、電子メールは詩を書くこととはさらに異なります...機械に韻を踏んだ詩を書かせることは、10年前には非常に困難で、ほとんど不可能な作業でした。しかし、今日ではこれはすでに存在しています。現在の AI の発展を考えると、来年には AI でハリウッド品質の短編映画が作られたり、数学の分野で画期的な進歩が起こったりするなど、重要な節目を迎えるのではないかと思います。では、次の 10 年はどうなるのでしょうか。 AIは私たちの想像を超えて発展していくと確信しています。 AIが急速に発展するにつれ、次に何が起こるかわからず多くの人が不安を感じるでしょう。そのため、AI 制御のサークルに関する研究が行われています。AI はサークル内で発展し、自ら飛び出すことなく、部外者が AI を攻撃したり制御したりできないようにします。個人的には、AI の急速な発展に非常に満足し、興奮しており、AI が人類に多くの利益をもたらすと信じています。例えば、医療分野では、生成AIによって、性別、年齢、体重、病歴などの情報を入力すると、AIが最適な薬の処方を作成するような未来が実現する可能性があります。したがって、各人は独自の薬の処方を持つことになります。また、教育の分野では、私が学校に通っていた頃は高度な数学の問題を解くために携帯用電卓が必要でしたが、今では AI がスーパーコンピュータになっています。 AIを使用すると、子供たちは新しい数学の法則や、物理学、空間、時間などに関する新しい研究を発見できます。つまり、AIは子供たちが宇宙を探検したり、時間の中でブラックホールを探検したり、人類が完全に理解していない神秘的なものを探検したりするのに役立ちます。 Google DeepMind の創設者兼 CEO であるデミス ハサビス氏は、かつて私がとても気に入っている言葉を残しています。それは、AI はこれまで発明された中で最も重要かつ有益なテクノロジーの 1 つとなり、科学や人類の未来について学ぶのに役立つツールになる可能性がある、というものです。

Vo Thanh ： Meenaプロジェクトに戻ると、Googleはかつて強力なチャットボットを持っていましたが、リリースしませんでした。一方、OpenAIは2022年11月にChatGPTのリリースを進めました。この状況は、GoogleのAIプロジェクトチームにとってどのような課題をもたらしますか？ - Luong Minh Thang: ChatGPT が誕生し、大きな注目を集め、Google が全社に「Code Red」命令を出すほどの衝撃を受けました。 「コードレッド」は赤色警報を意味し、会社は危険にさらされています。 ChatGPT がリリースされた直後、私たちは 100 日間の AI レース キャンペーンに参加しました。私たちのチームは、Meena チャットボットから、Google の主力 AI 製品である Bard (現 Gemini) を開発し、2023 年 2 月 (ChatGPT 誕生から約 100 日後) にリリースしました。私たちがこのような困難なプロジェクトを迅速に進めることができたのは、Google が事前に AI 研究を行っていたからです。たとえば、私の翻訳研究はトランスフォーマー アーキテクチャ (自然言語処理用のディープラーニング モデル) に基づいています。これは、ほとんどの主要な言語モデルを動かすアーキテクチャであり、AI 分野に革命をもたらしました。 ChatGPT と Gemini はどちらもトランスフォーマー アーキテクチャ プラットフォーム上で開発されています。さらに、Google にはゼロからものを構築する能力を備えた非常に優秀なエンジニアがいます。 Google はまた、AI をトレーニングするための GPU チップと膨大なデータソース、Gmail、Youtube などの多くの製品配信チャネルも習得しています... もちろん、強みと競争上の優位性に加えて、Google は大企業であるため、プロジェクトの実装は慎重なプロセスに従わなければならないことが多いと思います。これにより、Google の製品リリース速度が低下します。他の企業はより柔軟で、時には不良品を発表することもあります。

ルオン・ミン・タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏は、2023年9月にジョン・ケリー元米国務長官と会談し、ベトナムにおける人工知能分野の才能ある若い世代の育成と育成のビジョン実現に向けた取り組みについて意見交換を行った。（写真：VietAI）

Vo Thanh: Google が赤色警報を発令すると、エンジニアたちは「両手をキーボードに置いて！残業して、食事や睡眠を抜いてでも、問題を解決しなければならない」と戦わなければならないと聞きました。それで、その 100 日間のキャンペーン中に何が起こったのでしょうか? - Luong Minh Thang:実際、Bard チャットボット製品を開発していたとき、100 日で完成させなければならないと言った人は誰もいませんでしたが、Google の存続のためにはあらゆる努力をする必要があると全員が理解していました。その努力により、通常の生産性の 3 倍、5 倍、さらには 10 倍もの向上が期待できます。私はよくチームメンバーと、火曜日になると一週間が終わったように感じる、と冗談を言います。なぜなら、私たちがその週に設定した大量の仕事がたった 2 日で完了したからです。実際、全員が前の週末からすぐに取り掛かろうと考え、話し合っていました。私にとって、その100日間は1年のように感じられました。おそらく「すべての不幸の中にも祝福がある」でしょうが、ChatGPT の誕生により、Google の全員がより団結し、より懸命に働き、ユーザーにとって本当に役立つ本当に優れた AI 製品の作成を一緒に目指すようになりました。レースは緊張しましたが、アメリカのクリスマスと重なったため、思い出深いものとなりました。初期の頃は、Google の CEO である Sundar Pichai 氏と共同創設者の Sergey Brin 氏が会社を訪れ、プロジェクト チームを訪問し、話をしたり励ましたりしてくれました。 これまで、Googleの2人の創業者であるラリー・ペイジ氏とセルゲイ・ブリン氏は、同社で指導的役割を担っていなかったため、「引退」し、オフィスにいなくなっていた。しかし、AIプロジェクトが始まったとき、セルゲイ・ブリン氏はエンジニアたちと話し合うことに時間を費やし、ある晩にはプロジェクトチームに「午後8時に夕食に出かけたい人はいますか？」とテキストメッセージを送信しました。これは私にとって非常に興味深いことです。

Vo Thanh: 100日間のキャンペーンがピーク期間になると考えられます。この期間が過ぎても、Googleと他のテクノロジー企業間のAI競争は止まらず、毎日、毎時間繰り広げられ続けるのでしょうか？ Luong Minh Thang: AI 製品の発表は重要なマイルストーンです。製品にユーザーがつき始めると、フィードバックを受けて改善していく段階に入ります…現段階のストーリーは、ユーザーが製品をどのように受け止めているのか、満足しているのか、何を求めているのかを知らなければならないということです。ユーザーからのフィードバックは非常に重要です。 ChatGPT は多くのユーザーを抱え、多くのフィードバックを受け取っているため、製品を迅速に改善することができます。 Google の AI 製品は登場が遅いものの、ユーザーベースも巨大です。 Googleの強みは、Gmail、Youtubeなど多くの製品配信チャネルを持っていることです。現在のGoogle製品のほとんどには、AIを統合するGeminiの「影」が見られます。例えば、プレゼンテーションのスライドを作成する場合、AI を活用することで、プレゼンテーションをより美しく、直感的に作成することができます。私自身も今ではプログラミングを書くときに AI 用のコマンドを使って書くようになり、後で確認するだけで済むので、時間を大幅に節約できます。私たちの AI プロジェクト チームは当初 40 名のみで構成されていましたが、製品がリリースされた後、Google は数千人のエンジニアを動員して強力なチームに参加させました。私たちのチームは戦いの先鋒のようなもので、戦いに赴き最も困難な問題を解決した後、一歩下がって全体像を把握し、新たな発見を探求する時間を持ちます。長い間、人々は AI について、模倣について、機械がどのように人間を模倣できるかについて語ってきました。これは 2020 年の AI であり、最大の目標は人間のように会話できるチャットボット ソフトウェアを構築することです。今、私たちはその段階を過ぎ、数学や医学に関する新しい知識を見つけたり、新しい薬を発明したりできるAIシステムを開発するという次の段階に入っています。これは新しい旅であり、これまでよりも多くの困難と課題がありますが、間違いなく探求する価値のある旅です。

Vo Thanh: Google の科学者のビジョンでは、今後数年間で AI はどのように発展すると思いますか? - ルオン・ミン・タン：私は 50 人以上の科学者とエンジニアのグループを率いて、Google の大規模なプロジェクトを遂行しています。私たちの使命は、深い思考と高度な推論が可能な AI システムを構築することです。単純な問題を解決するには、AI は多くのステップを踏んで推論する必要があると考えられますが、オリンピック試験の難しい問題を解くには、AI は多くのステップを踏んで推論するだけでなく、すべてを結び付ける方法も理解しながら、深く考える必要があります。これは、人工超知能 AGI に移行するための前提条件です。将来の AGI の物語は、新しい知識の発見を中心に展開されます。たとえば、AGI はミレニアム問題を解決できる可能性があります。 7 つのミレニアム問題のうち、解決されたのは 1 つだけで、残りの 6 つは未解決のままです。あるいは、AGI 自身が博士課程の学生になったり、特定の分野の発明でノーベル賞を受賞したりすることも考えられます。私の考えでは、AI の発展に適応するためには社会も変化する必要があるでしょう。まだ変化を完全には想像できませんが、新しい知識を発見する際に人間と機械の相互作用が起こることを期待しています。私たちが直面しなければならない現実の一つは、ある時点で AI が人間よりも賢くなるということです。では、人々はその現実に適応するために何をするのでしょうか?おそらく人々は合法的な回廊を構築することを考えるだろうが、私は少し違った考えを持っている。将来的には、ニューロテクノロジー企業 Neuralink が取り組んでいる方向で、ハードウェアとソフトウェアの生物学的融合が実現すると信じています。それは、埋め込み型脳コンピュータインターフェースを開発すること、つまり、人間の脳の機能を拡張・強化することで、人間がAIとともにより強くなることを目指しています。

Vo Thanh:先ほどタン博士が言及した 50 人の Google の科学者とエンジニアのグループはどのようなプロジェクトに取り組んでいるのですか? - Luong Minh Thang : 私は、2 つの異なるオフィスにまたがるタスクを伴う Google Deepmind の特別プロジェクトを率いています。米国のシリコンバレーであるマウンテンビューにオフィスが 1 つ、ロンドンにオフィスが 1 つあります。私たちのプロジェクトは、今日の最も困難な科学的および工学的課題を解決するための次世代 AI システムを構築するという、Google Deepmind の全体的な使命の一部です。 AI科学者やエンジニアだけでなく、数学の第一人者も参加しています。おそらくこれは私にとってもチャンスです。Le Ba Khanh Trinh 氏に師事し、全国数学コンテストに出場してから 20 年が経ち、今私は数学に戻り、AI を使って数学の問題を解くことができるのです。 Vo Thanh: AI科学者の第一人者としての視点から、Luong Minh Thang博士は人工知能分野におけるベトナムの可能性と機会をどのように見ていますか?

- ルオン・ミン・タン：ベトナムの最大の強みは人材、若い才能だと思います。このリソースをどのように宣伝するかは、私が長い間考えてきたことです。 2018年以来、私はベトナムの次世代のAI人材の育成、国際環境への展開、そしてベトナムを世界のAI地図上に載せることに貢献する非営利団体VietAIを設立しました。ベトナムの若者は非常に知的で、勉強熱心で、研究心が強いですが、才能を伸ばす環境が不足しています。現在までに、VietAI は 4,000 人以上の学生をトレーニングし、人工知能に関する最新の知識を身につけさせています。多くの学生が初期の成功を収めました。現在、ベトナムには Google Developer Experts である若者が 4 人おり、全員が VietAI 出身です。 Google Developer Experts は、スキルに優れているだけでなく、その国のプログラミング コミュニティに貢献したいという意欲を持つエキスパートを見つけることを目的とした、Google の人材発掘プログラムです。非常に興味深い例があります。例えば、AIについて何も知らなかったNguyen Ba Ngoc氏は、 ハノイからホーチミン市に行き、VietAIの最初のコースを学び、その後ハノイに戻ってVietAIを設立し、Google認定資格を持つAIエンジニアのトレーニングを支援しました。あるいは、VietAI の初期メンバーであり、現在ではベトナムのテクノロジー コミュニティではおなじみの顔となっている Nguyen Hoang Bao Dai 氏。バオ・ダイは、1秒間に10曲を作曲できるAIモデルを開発したミュージシャンとして知られている。私たちは生成AIのトレーニングを推進しており、今年中に約1,000人の若者を育成し、2030年までにベトナムで10万人の優秀なAI専門家を育成することを目標としています。 VietAI以外にも、同僚と私は、東南アジアの次世代のAI人材を育成し、刺激を与える社会的企業であるNew Turing Instituteの立ち上げを継続しています。

Vo Thanh氏： Thang氏のほかに、Wendy Uyen Nguyen氏も米国とベトナムのAIの架け橋を推進する活動的な人物です。これについて何か情報を共有していただけますか?ウェンディ・ウエン・グエン氏： 8月18日に、タン氏と私、そしていくつかの部署がホーチミン市でAIに関する会議を開催する予定です。最近、大手テクノロジー企業のリーダーたちが東南アジアを訪れ、この地域の市場を調査し、AIや半導体・チップ産業の発展における協力について話し合っています。問題は、ベトナムがこの「戦争」の準備ができているかどうかだ。私たちは、直接トレーニングを行うだけでなく、米国のAI分野の第一人者である教授や科学者をベトナムに招き、講演してもらうなど、AIに関する知識の普及に貢献したいと考えています。また、近い将来、Googleの上級幹部をベトナムに招待し、ベトナム市場の可能性を確認し、米国とベトナム間のAIの架け橋をさらに活気づけたいと考えています。医療分野では、教授や起業家と協力し、国内の若者に役立つ架け橋を作り続けていきます。

New Turing Institute と VietAI の共同設立者と顧問が、Nvidia の会長兼 CEO である Jensen Huang 氏と会談し、歓迎しました (写真: VietAI)。

Vo Thanh:科学、テクノロジー、AI分野でキャリアを築きたい若者に対して、Thang氏とWendy Uyen Nguyen氏はどのようなアドバイスをしますか? - Luong Minh Thang:理論をよく学ぶだけでなく、実践にも注意を払う必要があります。インターネット上にはオープンライブラリがあり、そこからモデルを入手して改善したり、自分の作品を他の人と共有したりすることができます。優秀なエンジニアを採用する際、私たちは候補者がどのようなコードを書いたか、プロジェクトがどのようなものなのかに注目することが多いです。つまり、理論を暗記するだけでなく、実際の情報を調べ、製品を通じて評価するということです。 - Wendy Uyen Nguyen:私が共有したい重要なポイントは、リーダーシップの思考とソフトスキルです。若者は、専門的なスキルを磨くことに加え、これら 2 つの側面についても備える必要があります。なぜなら、皆さんの多くとの交流を通じて、これらの分野がまだ皆さんの弱点であることがわかっているからです。これは非常に重要です。なぜなら、たとえば、リサーチを行う際には、製品の出力市場を理解し、チームの構築方法を知る必要もあります。そこから、発展するスタートアップを構築できるからです。ルオン・ミン・タン博士とウェンディ・ウエン・グエン修士に心から感謝します。出典: https://dantri.com.vn/xa-hoi/bo-nao-viet-trong-du-an-ai-cua-google-va-chien-dich-chay-dua-voi-chatgpt-20240713175306476.htm