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・タンはレ・バ・カン・チン先生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問を解ける人工知能（AI）ソフトウェアを先生に紹介しました。

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、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）の問題を解くことができる。最新のオリンピックレベルの問題30問のテストで、AlphaGeometryは25問を解くという驚異的な能力を発揮し、これはIMOの金メダリストの業績に匹敵する。AlphaGeometryの主たる作者は、チン・ホアン・トリウ博士（30歳、ニューヨーク大学卒）と、Google DeepMindの上級専門家チームであるルオン・ミン・タン博士、レ・ヴィエット・クオック博士、そしてxAIの共同創設者で元Google勤務のウー・ユーフアイ博士である。 IMOの問題をメダルレベルで解くことは、世界中の優秀な数学者の夢です。レ・バ・カン・チン博士は、幾何学の問題に対する美しく簡潔な解答により、ベトナム人として初めてIMO金メダル（1979年）を受賞し、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。ルオン・ミン・タン博士が元恩師にAlphaGeometryを紹介した際、彼は「とても感動しました！」と称賛されました。しかし、「カン・チン先生はAIの解答に満足していませんでした。期待していた解答の魂と美しさが欠けていたからです」とタン博士は述べています。

ルオン・ミン・タン博士（右端）とレ・バ・カイン・トリン博士（中央）が、2015年のIMOコンペティションでAlphaGeometryが解いた問題について話し合っている。（写真：ウェンディ・ウエン・グエン）

一方、ルオン・ミン・タン博士は、AlphaGeometryが人間のような知能と自己学習能力を備えたソフトウェアへの重要なマイルストーンであると考えています。これは、人工超知能AGIへと進むための前提条件です。ホーチミン国立大学の英才高等学校で数学を専攻していたルオン・ミン・タン博士は、シンガポール国立大学でコンピュータサイエンスを学び、2016年にスタンフォード大学（米国）でコンピュータサイエンスの博士号を取得し、7年間GoogleのAIプロジェクトに携わってきました。Google DeepMindでは、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ました。彼は、2020年に世界最高のチャットボットであるMeenaプロジェクトの共同創設者であり、これは後にGoogle LaMDA、Bardとなり、現在はGoogleの主力AI製品であるGeminiとなっています。タン博士は、研究を通してAIと関わってきただけでなく、AIのおかげで、スタンフォード大学微生物学・疫学研究所（スタンフォード大学）の創設者であり、グローバル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・トリ紙のヴォ・タン記者は、若手研究者のルオン・ミン・タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏にインタビューを行いました。

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、その関係は2014年にGoogle Brainでインターンをした時に始まりました。当時、私は翻訳の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理解できるようにし、同時に長い段落を処理できるようにすることです。新しいアプローチにより、私たちが2年間で行ったことは、合計20年前のものと評価されます。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、ディープラーニングの分野における先駆的な研究者の一人となり、人工ニューラルネットワークに基づく機械学習手法を応用して、機械翻訳をトレーニングできるソフトウェアを開発しました。私たちの研究は、translate.google.com で提供されている翻訳をサポートしています。これにより、ユーザーはテキスト、ウェブページ、さらには音声まで翻訳できます。Google 翻訳は多くの Google サービスに導入されている製品であり、世界中の言語の壁を越える上で幅広く大きな影響を与えています。2018年、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」プロジェクトを共同設立しました。これは当時、Google や Microsoft のチャットボットは単純なタスクに限定され、特定の分野に特化している傾向があったため、新しい方向性でした。

Meenaで私たちが目指したのは、ユーザーが望むことなら何でも、具体的で合理的な内容で会話できるチャットボットを作ることでした。言い換えれば、ドメインや知識に制限されることなく、また行き詰まったり混乱したりすることなく、まるで賢い人と自然に会話するかのように、誰もが機械と会話できる方法です。2020年、Meenaは世界最高のチャットボットになりました。Meenaモデルは26億のパラメータを持ち、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341GBのテキストでトレーニングされました。OpenAI GPT-2モデルと比較して、Meenaは1.7倍大きなモデルを持ち、8.5倍のデータでトレーニングされました。しかし、当時Googleはリスクを恐れてMeenaをリリースしませんでした。それは、Microsoft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間もなく、Microsoft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に対して慎重になりました。 2022年末にChatGPTがリリースされ、様々な知識分野で流暢にチャットできる機能により瞬く間に注目を集めました。その後、Googleも驚愕の追随を始めました。現在、私はGoogleで数々の重要なプロジェクトを率いており、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モデルの構築に取り組んでいます。

Vo Thanh： Wendy Uyen Nguyenさん、こんにちは。Luong Minh Thang氏が先ほど人工知能分野との繋がりについてお話しされましたが、アメリカ在住のこの二人の若いベトナム人研究者の繋がりはどのようにして生まれたのでしょうか？ - Wendy Uyen Nguyen：私はAIへの共通の関心からThang氏と出会い、親しくなりました。当初は心理学を専攻していましたが、後に病院経営学に転向し（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）、さらにスタンフォード大学で経営学のシニア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、私とThang氏は全く異なる道を歩んでいます。一人は科学者、もう一人は戦略家／経営学の専門家ですが、だからこそ、異なる視点を持ち、互いに支え合えるのかもしれません。医療分野で働く中で、テクノロジー全般、特にAIの応用は患者のリスク軽減に役立つと実感しています。他の分野では、高額な費用をかけて修正できる場合もありますが、医療におけるミスは、多くの場合、人の健康と命を犠牲にしなければならないからです。以前、医師の業務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ていました。そこで偶然、友人グループの中でタン氏と出会い、そのプロジェクトのAIコンサルタントを依頼しました。当初は恋愛関係など考えていなかったかもしれません。しかし、AIへの関心に加え、地域社会に貢献したい、アメリカとベトナムの科学技術協力の架け橋になりたいという思いで出会いました。タン氏と私は、ベトナムで次世代のAI人材を育成することにも強い情熱を持っています。私たちは、まさにそのような道を共に歩む運命だったのです。 - ルオン・ミン・タン：夫も私も音楽が大好きです。ウェンディは幼い頃から音楽院でピアノを学び、とても上手に演奏していました。私は歌うことが大好きでした。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ました。とても楽しくて、それ以来私たちはより親しくなりました。

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）

ヴォ・タン：タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏が先ほどお話しされたように、AIは技術の応用に加え、感情を繋ぐ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「Ai」になり、これも愛を意味します。ヴォ・タン：タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏はAIについて常に意見が一致しているのでしょうか？それとも、AIの利点やリスクといった具体的な問題について議論したことはありますか？ - ウェンディ・ウエン・グエン：私はAI専門のエンジニアではありませんが、医療分野では、あらゆる物事には良い面と悪い面の両面があると考えています。リスクについて言えば、AIが賢くなりすぎて人間の制御を逃れ、将来的には人間を破滅させてしまうのではないかという懸念があります。その懸念は理解できます。しかし、AI研究者もこの問題について考えており、政府もAIを制御下でどのように発展させていくかを検討していると思います。したがって、今より重要な課題は、AIを実際にどのように応用し、人々の生活の向上に役立てるかということです。例えば、自動運転技術や医療の診察・治療へのAIの応用などです。

ルオン・ミン・タン： 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していなかったでしょう。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、以前は誰も想像できなかったことです。なぜなら、それぞれのタスクには独自の要件があり、非常に複雑だからです。例えば、翻訳にはメール作成とは異なる要件があり、詩作成とはさらに異なる要件があります。機械に韻を踏む詩を書かせることは非常に困難な作業で、10年前はほとんど不可能でした。しかし、今日では既に可能です。現在のAIの発展を考えると、来年にはハリウッド級の短編映画がAIで制作されたり、数学分野で画期的な進歩を遂げたりするなど、重要なマイルストーンを達成するでしょう。では、次の10年はどうでしょうか？AIは私たちの想像を超える発展を遂げると確信しています。 AIが急速に発展すると、多くの人が何が起こるかわからないため不安を抱くでしょう。だからこそ、AI制御の円環に関する研究が行われています。AIがその円環の中で発展し、自ら飛び出すことなく、外部からの攻撃や制御を阻止できるようにするためです。個人的には、AIの急速な発展を大変嬉しく、期待しています。AIは人類に多くの恩恵をもたらすと信じています。例えば、医療分野では、生成型AIの活用により、性別、年齢、体重、医療記録などの情報を入力するだけで、AIが最適な薬の処方箋を作成する未来が到来します。つまり、一人ひとりが自分だけの薬の処方箋を持つようになるのです。教育分野でも、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電卓が必要でしたが、今ではAIはスーパーコンピューターです。AIによって、子供たちは新しい数学の法則を発見したり、物理学、空間、時間に関する新たな研究を行ったりすることができます。つまり、AIは宇宙の探査、時間におけるブラックホールの探査、そして人類がまだ完全には理解していない謎の解明に役立つのです。 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述べました。それは、AI はこれまでに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、科学と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プロジェクトに戻りますが、Googleはかつて強力なチャットボットを保有していましたが、リリースには至りませんでした。一方、OpenAIは2022年11月にChatGPTのローンチを進めました。こうした状況は、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すのでしょうか？ - Luong Minh Thang： ChatGPTは誕生し、大きな注目を集めました。Googleが全社に「Code Red」指令を発令するほどの衝撃的な出来事でした。「Code Red」指令は赤色警報を意味し、企業が危険な状態にあることを意味します。ChatGPTの登場直後から、AI開発競争の100日間キャンペーンに突入しました。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）へと発展させ、2023年2月（ChatGPT誕生から約100日後）にリリースしました。これほど困難なプロジェクトをこれほど速いペースで展開できたのは、Googleが以前からAIの研究を行っていたからです。例えば、私の翻訳研究は、主要な言語モデルのほとんどをサポートするアーキテクチャであり、AI分野に革命をもたらしたトランスフォーマーアーキテクチャ（自然言語処理のためのディープラーニングモデル）に基づいています。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、何もないところから何かを作る能力を備えた非常に優秀なエンジニアがいます。さらに、GoogleはAIトレーニング用の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掌握しています。もちろん、強みや競争上の優位性に加えて、Googleは大企業であるため、プロジェクトの実施には慎重なプロセスに従う必要があることが多いと思います。そのため、Googleは製品のリリースが遅くなります。他の企業はより柔軟性があり、時にはエラーのある製品をリリースすることがあります。

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が赤色警報を発令した時、エンジニアたちは「両手をキーボードに！残業して、食事も睡眠も抜いても、とにかく問題を解決しなければならない」と奮闘したそうです。では、あの100日間のキャンペーンでは何が起こったのでしょうか？ - Luong Minh Thang：実は、チャットボット製品Bardの開発中、誰も100日で終わらせなければならないとは言っていませんでした。しかし、Googleの存続のためには全力を尽くす必要があると全員が理解していました。その努力のおかげで、生産性は通常の3倍、5倍、そして10倍にもなりました。時にはチームに冗談で「まだ仕事を始めたばかりなのに」と話すこともありましたが、火曜日にはまるで1週間が終わったかのようでした。というのも、1週間分の膨大な作業量がたった2日間で解決されてしまったからです。実際、全員が週明けすぐに仕事を始めようと、前の週末から考え、議論を重ねていたのです。私にとって、あの100日間はまるで1年間のように感じました。 「不幸の中にも幸運はある」ということわざがあるように、ChatGPTの誕生によってGoogleの社員全員がより団結し、より献身的に取り組み、ユーザーにとって真に役立つ優れたAI製品の開発という目標に向かって共に歩むようになりました。開発競争はプレッシャーに満ちていましたが、ちょうどアメリカのクリスマス時期と重なったため、忘れられない思い出となりました。初期の頃、Google CEOのサンダー・ピチャイと共同創業者のセルゲイ・ブリンが会社を訪れ、プロジェクトチームと交流し、励まし合ってくれました。それ以前は、Googleの創業者であるラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンは既に会社の指導的立場を退き、「引退」し、オフィスにはいませんでした。しかし、AIプロジェクトがスタートすると、セルゲイ・ブリンはエンジニアたちとじっくりと話し合い、夜8時にプロジェクトチームに「誰か夕食に行きたい人いる？」とメッセージを送ることもあったそうです。これはとても興味深いことです。

Vo Thanh氏： 100日間キャンペーンがピーク期と言えるでしょう。この期間を過ぎると、Googleと他のテクノロジー企業間のAI競争は止まることなく、毎日、毎時間続くことになるでしょうか？ Luong Minh Thang氏： AI製品の発表は重要なマイルストーンです。製品がユーザーを獲得し始めると、フィードバックを得て改善していく段階に入ります。現段階では、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把握する必要があります。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得ることで、製品を迅速に改善することができます。GoogleのAI製品はリリースが遅れても、多くのユーザーを獲得しています。Googleの強みは、GmailやYouTubeなど、多くの製品配信チャネルを持っていることです。今日の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スライドを作成する際に、AIを活用することで、プレゼンテーションをより美しく、直感的にすることができます。私自身、今ではプログラミングを書くときにAI用のコマンドを使い始め、後で確認するだけで、多くの時間を節約しています。当社のAIプロジェクトチームは当初40人しかいませんでしたが、製品をリリースした後、Googleは数千人のエンジニアからなる強力な部隊を動員して参加させました。私たちのチームは戦いにおける先鋒のようなものだと想像してください。戦いに赴き、最も困難な問題を解決した後、私たちは後退して全体像を把握し、新しい発見を掘り下げる時間を持つのです。長い間、人々はAIについて、模倣について、機械に人間を模倣させる方法について語ってきました。これが2020年のAIであり、人間のように話せるチャットボットソフトウェアを構築することを最大の目標としています。今、私たちはその段階を通過し、数学、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、以前よりも多くの困難と課題があるでしょうが、間違いなく探求する価値のある旅です。

Vo Thanh氏： Googleの科学者のビジョンでは、AIは今後数年間でどのように発展していくのでしょうか？ - Luong Minh Thang氏：私は50人以上の科学者とエンジニアのチームを率いて、Googleの大規模プロジェクトに取り組んでいます。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ためにAIは多くのステップを経て推論すると考えていますが、オリンピック試験のような難しい問題を解くには、AIは深く考え、多くのステップを経て推論するだけでなく、すべてを結び付ける方法も知っていなければなりません。これが、AGI人工超知能へと進むための前提条件です。将来のAGIの物語は、新しい知識の発見という問題を中心に展開されます。例えば、AGIはミレニアム問題を解くことができます。7つのミレニアム問題のうち、解決されているのは1つだけで、残りの6つはまだ解決されていません。あるいはAGI自体が博士課程の学生になったり、特定分野の発明でノーベル賞を受賞したり、そういったことも可能でしょう。私の考えでは、AIの発展に適応するために社会も変化していく必要があるかもしれません。まだその変化の全体像は想像できていませんが、人間と機械が相互作用し、新しい知識を発見していく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、いずれAIが人間よりも賢くなるということです。では、人間はその現実にどう適応していくのでしょうか？法的な道筋を作ることを考える人もいるかもしれませんが、私は少し違った見方をしています。将来的には、ニューロテクノロジー企業Neuralinkが行っているような、ハードウェアとソフトウェアの生物学的な融合が進むと考えています。つまり、埋め込み型の脳コンピューターインターフェースの開発、つまり人間の脳の機能を拡張・強化することで、人間がAIによってより強くなるということです。

ヴォ・タン：タン博士が先ほどおっしゃったGoogleの科学者やエンジニア50名のグループは、どのようなプロジェクトに取り組んでいるのですか？ - ルオン・ミン・タン：私はGoogle Deepmindの特別プロジェクトを率いており、2つの異なるオフィスにまたがって業務を行っています。1つはアメリカのシリコンバレーとも言えるマウンテンビューに、もう1つはロンドンにあります。私たちのプロジェクトは、今日の最も困難な科学的・技術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の全体的なミッションの一環です。私たちには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しょう。私はレ・バ・カン・チン氏に師事し、全国数学コンテストに参加してから20年が経ち、今、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。ヴォ・タン：一流のAI科学者の視点から、ルオン・ミン・タン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。この資源をどのように育成していくかは、長年の課題でした。2018年から、私は非営利団体VietAIを設立しました。これは、ベトナムの次世代AI人材の育成に貢献し、国際的な環境で活躍してもらうことで、ベトナムを世界のAIの舞台に押し上げることを目的としています。ベトナムの若者は非常に頭が良く、勉強や研究に熱心に取り組んでいますが、才能を伸ばす環境が不足しています。VietAIはこれまでに4,000人以上の学生を育成し、人工知能に関する最新の知識を身につけさせてきました。多くの学生が初期の成功を収めています。現在、ベトナムにはGoogle Developer Expertsと呼ばれる4人の若者がおり、全員がVietAI出身です。Google Developer Expertsは、優れたスキルだけでなく、自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発掘することを目的とした、Googleによる人材発掘プログラムです。興味深い例がいくつかあります。例えば、AIについて全くの無知からスタートしたグエン・バ・ゴック氏は、 ハノイからホーチミン市へ行き、VietAIの初級コースを学び、その後ハノイに戻ってVietAIを設立し、Google認定資格を持つAIエンジニアの育成に携わっています。また、同じくVietAIの初期メンバーで、今ではベトナムのテクノロジーコミュニティではお馴染みのグエン・ホアン・バオ・ダイ氏もそうです。バオ・ダイ氏は、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ます。私たちは生成AIの育成を推進しており、今年中に約1,000人の若者を育成し、2030年までにベトナムのために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、私と同僚は、東南アジアで次世代のAI人材を育成し、刺激を与える社会的企業であるニュー・チューリング研究所の立ち上げを継続しています。

ヴォ・タン氏：タン氏に加え、ウェンディ・ウエン・グエン氏も米国とベトナムのAI橋渡しの推進に積極的に取り組んでいます。こちらについて何か情報をお持ちでしたら教えていただけますか？ -ウェンディ・ウエン・グエン氏： 8月18日、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、多くの大手テクノロジー企業のリーダーが東南アジアを訪れ、この地域の市場を調査し、AI開発や半導体・チップ産業における協力について議論しています。問題は、ベトナムがこの「戦争」に備えられるかどうかです。私たちは、直接指導するだけでなく、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、講演してもらうことで、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の幹部をベトナムに招き、ベトナム市場の潜在力を検証し、米国とベトナムのAI橋渡しをさらに活性化させ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：タン氏とウェンディ・ウエン・グエン氏は、科学技術分野やAI分野でキャリアを積みたい若者にどのようなアドバイスをしていますか？ - Luong Minh Thang：理論をしっかり学ぶだけでなく、実践にも注意を払う必要があります。インターネットにはオープンライブラリがあり、そこでモデルを取得して改善したり、自分の成果を他の人と共有したりできます。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かに注目することがよくあります。つまり、理論を暗記するだけでなく、実践的な情報を見て、製品を通し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、リーダーシップ思考とソフトスキルです。専門的なスキルを伸ばすことに加えて、若者はこの2つの側面にも備える必要があります。なぜなら、多くの友人との接触を通じて、彼らがこれらに弱点を持っていることが分かるからです。これは非常に重要です。例えば、リサーチを行う際には、製品の市場を理解し、チームの構築方法を知る必要があります。そこからスタートアップを立ち上げ、発展させることができるのです。Luong Minh Thang博士とWendy Uyen Nguyen師に心から感謝申し上げます。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