This is the center of Google.

ここがグーグルの中心だ。

Gosh, it's hard to remember life before Google.

グーグル以前の生活を思い出すのは難しい。

It changed literally everything.

文字通りすべてを変えた。

How we live, how we work, how we communicate, how we get literally anywhere on a googly colored bike.

私たちはどのように生活し、どのように働き、どのようにコミュニケーションし、どのようにグギグギ色の自転車に乗って文字通りどこへでも行くことができるのか。

Google has been the front door of the internet for over two decades.

グーグルは20年以上にわたり、インターネットの玄関口となってきた。

And now there are so many doors.

そして今、たくさんのドアがある。

Google may not be the first place you go for answers anymore.

Googleはもう、あなたが最初に答えを探しに行く場所ではないかもしれない。

So what are they going to do about it?

では、彼らはどうするつもりなのか？

Hello.

こんにちは。

Emily, so good to meet you again.

エミリー、また会えて嬉しいよ。

Good to see you again.

また会えて嬉しいよ。

Thanks so much for having us here.

お招きいただきありがとうございます。

Likewise.

同様に。

I'm glad you chose a sunny day to come on campus.

晴れた日を選んでキャンパスに来てくれて嬉しいよ。

Sundar Pichai is at a pivotal moment.

スンダル・ピチャイは今、極めて重要な瞬間にいる。

He's the CEO of Google and its parent company Alphabet, rising to the top after proving his mettle as a talented product leader and peacemaker.

グーグルおよびその親会社アルファベットのCEOである彼は、有能な製品リーダーとして、また平和構築者としての手腕を証明した後にトップに上り詰めた。

He runs a tech giant that functions more like a micro-country, overseeing businesses as consequential as YouTube, DeepMind, Cloud, and of course, Search.

彼は、YouTube、ディープマインド、クラウド、そしてもちろん検索といった重要な事業を監督し、小国のように機能する巨大ハイテク企業を経営している。

Pichai has been carefully crafting a strategy that infuses AI into every corner of the business.

ピチャイは、ビジネスの隅々にまでAIを浸透させる戦略を慎重に練り上げてきた。

That deliberate planning was met with a surprise from longtime rival Microsoft and OpenAI, whose chatbot seemingly knocked Google off its perch and challenged its cultural relevance.

その意図的な計画は、長年のライバルであるマイクロソフトとOpenAIの驚きにさらされ、そのチャットボットはグーグルをその座から叩き落とし、文化的な関連性に挑戦したかのように見えた。

ChatGPT set off a code red at Google and an industry-wide fever pitch over AI not seen since the dot-com boom.

ChatGPTはグーグルのコードレッドを引き起こし、ドットコムブーム以来のAIをめぐる業界全体の熱狂を引き起こした。

But for Pichai, the frenzy is just part of the long game.

しかしピチャイにとって、この熱狂は長期戦の一部に過ぎない。

I saw it's your 20th anniversary.

20周年なんだね。

That's right.

その通りだ。

It was last week.

先週のことだ。

It crept up on me.

忍び寄ってきた。

Are you coffee or tea?

コーヒーですか、それとも紅茶ですか？

I'll go for coffee.

コーヒーを飲みに行くよ。

How about you?

あなたはどうですか？

I'm going to have a green tea.

緑茶を飲むよ。

Does it feel like you've been here for 20 years?

20年ここにいるような感じですか？

Not quite.

そうとは言い切れない。

You know, time flies by.

時が経つのは早いものだ。

You know, I had my kids right when I started Google too, so the whole thing just flew by.

私もグーグルを始めた頃に子供が生まれたから、あっという間に時間が過ぎていったよ。

Google is famous for those out-of-the-box job interview questions.

グーグルは、就職面接で既成概念にとらわれない質問をすることで有名だ。

Do you remember any of yours?

自分のことを覚えている？

Did you have to figure out how many golf balls fit in a school bus or something like that?

スクールバスにゴルフボールが何個入るかとか、そんなことを計算する必要があったのか？

Thank God, no.

よかった。

You know, but I remember very, very clearly I interviewed on April 1st.

でも、4月1日に面接を受けたことははっきり覚えているよ。

So it was April Fool's Day, 2004.

2004年のエイプリルフールである。

There was a rumor.

ある噂があった。

I didn't know whether it had actually happened, but Gmail apparently had launched.

実際にそうなったかどうかはわからなかったが、Gメールはどうやら起動したようだ。

So all my interviews were about Gmail.

だから私のインタビューはすべてGmailに関するものだった。

People wanted to know what I thought of the product.

みんな、私がその製品についてどう思うか知りたがっていた。

And it definitely wasn't a joke.

そして、それは間違いなく冗談ではなかった。

Definitely.

間違いない。

They actually launched it.

実際に打ち上げられた。

But I never allow...

でも、私は決して...

No products on April Fool's Day.

エイプリルフールに商品はない。

I think it's too confusing.

分かりにくすぎると思う。

You just had a blowout quarter.

今クォーターは打撃戦だったね。

The stock jumped more than it has in a long time.

株価は久しぶりに急上昇した。

Did that feel like a little bit of vindication or, as they say in cricket, was that the bat-talking?

少しは報われたような気がしたのか、それともクリケットで言うところのバットトークだったのか？

In many ways, you know, I felt we worked very hard to set up the company for that.

いろいろな意味で、私たちはそのために懸命に会社を設立したと思う。

You know, in 2016, one of the first things I did as CEO was to say the company should be AI first.

2016年、私がCEOとして最初にしたことのひとつは、会社はAIファーストであるべきだということでした。

To me, we are just getting started in the beginning of what I think would be an extraordinary decade of innovation.

私にとっては、この10年間は驚異的なイノベーションの始まりに過ぎない。

And so I'm incredibly excited about it.

だから、信じられないくらい興奮しているんだ。

AI has been around for decades, but it seems like everything is happening everywhere all at once.

AIは何十年も前から存在しているが、あらゆることが一度にあらゆる場所で起こっているように思える。

How do you make sense of the frenzy and the scale?

熱狂と規模をどう理解するか？

All tech cycles are this way, right?

すべての技術サイクルはこうだろう？

But this one feels different.

しかし、これは違うと感じる。

It feels bigger, is it?

もっと大きく感じるだろ？

It is bigger.

もっと大きい。

We still have long ways to go, but we are in the early stages of that.

まだ先は長いが、その初期段階にいる。

And so, you know, you're going to feel that excitement, that frenzy.

だから、興奮や熱狂を感じることになる。

But I think we are prepared for it.

でも、準備はできていると思う。

So you kind of roll with the flow.

だから、流れに身を任せるんだ。

You embrace it.

それを受け入れるんだ。

How are you and your kids experimenting with AI at home?

あなたやあなたの子供たちは、家庭でどのようにAIを試していますか？

We use Google Lens for homework.

宿題にはGoogle Lensを使っています。

I don't want to get them in trouble, but the class allows you to do that.

私は彼らに迷惑をかけたくないが、このクラスではそれができる。

But sometimes he asks me for help on math.

でも時々、数学のことで私に助けを求めてくる。

I don't know, sometimes I'm lazy and I pretend as if I'm thinking, but I'm also using Google Lens to kind of figure out the answer.

わからないけど、時々怠け者で、考えているふりをするんだ。でも、Googleレンズも使って、なんとなく答えを考えている。

You grew up in Chennai, in India.

あなたはインドのチェンナイで育った。

What was it like at the kitchen table?

キッチンのテーブルではどんな感じでしたか？

Like what got you here?

どうしてここに？

My parents always emphasized, you know, learning and knowledge, and it's what in some ways Google with its mission, you know, always resonated very deeply with me.

私の両親は常に学習と知識を強調していたし、ある意味、グーグルの使命は私の心に深く響いた。

You know, I felt this quest for learning, knowledge, et cetera, is what the company is about too.

学び、知識、その他を探求することこそ、この会社の目的でもあると感じたんだ。

I grew up in a middle class family.

私は中流家庭で育った。

I perceived our life through the arrival of gadgets and waited five years for a telephone.

私はガジェットの登場によって私たちの生活を認識し、電話を5年間待った。

It was a rotary phone.

回転電話だった。

But when it came to our home, you know, it changed everyone's lives.

でも、それが我が家にやってきたとき、みんなの人生が変わったんだ。

I remember getting our first television and suddenly being able to watch sports.

初めてテレビを買ってもらい、突然スポーツ観戦ができるようになったことを覚えている。

You know, I used to bike a long way to school, but, you know, there was no gear in the bike and I had to go up hill.

昔は学校まで自転車で遠回りしていたんだけど、自転車にギアがなくて、坂道を上らないといけなかったんだ。

But then after many years, I got a bike with gears and like, I'm like, wow, this thing makes, you know, what a dramatic difference.

でも何年も経ってから、ギア付きの自転車を手に入れた。

I never took technology for granted.

私はテクノロジーを当たり前だと思ったことはない。

And so that's what, you know, always been optimistic about how technology can make a You've been CEO now for a decade.

だから、テクノロジーがどのように世界を変えることができるのか、常に楽観視しているんだ。

How have you changed in that time?

その間にあなたはどう変わった？

I think the main thing is when you've done it for a while, you know, you get to understand patterns.

しばらくやっていると、パターンがわかってくるんだ。

So you're running into something, but there's a sense of deja vu, you know, you've seen it before.

何かにぶつかっているようだが、既視感がある。

And so I think that helps you kind of pattern match and deal with it more effectively.

そうすることで、パターンを一致させ、より効果的に対処することができるんだ。

But a lot of this is, you know, at this scale, you have so much coming at you.

しかし、この規模になると、多くのことが押し寄せてくる。

There's a lot of noise and most of it doesn't matter.

多くの雑音があるが、そのほとんどは重要ではない。

So the ability to separate the signal from the noise, pay attention to the few things that you need to pay attention to and, you know, I think I've gotten better at that over the years.

だから、ノイズからシグナルを切り離す能力、注意を払うべきわずかなことに注意を払う能力、そして、僕は何年もかけてそれが上手くなってきたと思う。

I heard Sergey is back and working a bit on AI.

セルゲイが戻ってきて、AIに少し取り組んでいると聞いている。

What is the involvement of Larry and Sergey these days and what advice are they giving you?

ラリーとセルゲイは最近どのように関わり、どのようなアドバイスをしていますか？

I talk to them regularly.

私は定期的に彼らと話をする。

Sergey is actually spending more time in the office.

セルゲイは実際、オフィスで過ごす時間が増えている。

He's literally coding and, you know, some of my fondest memories over the last year is sitting with Sergey on large screen, looking at loss curves as we train these models.

彼は文字どおりコーディングをしていて、去年はセルゲイと一緒に大きなスクリーンに座って、モデルをトレーニングしながら損失曲線を見たのが一番の思い出だ。

I think one of the advantages they have is they're not caught up in the day to day.

彼らの長所のひとつは、日々にとらわれないことだと思う。

So sometimes when I have conversations with them, it allows all of us to step back and look at the bigger picture, which I think is incredibly important when you're on something at this scale.

だから、ときどき彼らと会話をすることで、私たち全員が一歩引いて大局を見ることができるんだ。

The decisions Pichai and Google make influence how billions of people get information.

ピチャイとグーグルが下す決定は、何十億もの人々が情報を得る方法に影響を与える。

And the nature of how users do that is starting to change in the age of AI.

そして、AIの時代には、ユーザーがそれを行う方法の性質が変わり始めている。

This seems like a threat to Google, except the core technology being used by Google's competitors was invented by Google itself.

これはグーグルにとって脅威のように思えるが、グーグルの競合他社が使用しているコア・テクノロジーはグーグル自身が発明したものである。

Google researchers invented the transformer, literally the T in GPT.

グーグルの研究者はトランスフォーマーを発明した。

Do you wish you capitalized on that louder and sooner?

もっと大きな声で、もっと早くそのことをアピールしたかったと思いますか？

We use transformers in search.

私たちは検索で変圧器を使う。

That's what led to large gaps in search quality compared to other products.

それが、他の製品と比べて検索品質に大きな隔たりがある原因だ。

So we have infused transformers across our products.

だから私たちは、製品全体にトランスフォーマーを注入している。

We have a chance to do that better with generative AI and with the Gemini series of models.

ジェネレーティブAIとジェミニシリーズのモデルで、それをよりうまくやるチャンスがある。

And there's going to be more breakthroughs in this field.

そして、この分野ではさらなるブレークスルーがあるだろう。

But what is more important is we are driving that progress.

しかし、より重要なのは、私たちがその進歩を推進しているということだ。

And if the new Google is only going to be more and more AI, you know, AI is super helpful sometimes, but sometimes it's still deeply wrong.

そして、もし新しいグーグルがますますAIを増やしていくだけだとしたら、AIは時に超便利だが、時に深く間違っていることもある。

Where do you draw the line?

どこで線を引くのか？

I think part of what makes Google search differentiator is while there are times we give answers, it will always link to a wide variety of sources.

グーグル検索の差別化要因のひとつは、私たちが答えを出すこともある一方で、常にさまざまな情報源にリンクしていることだと思います。

We've had answers in search now for many, many years.

私たちは何年も何年も前から、検索で答えを見つけてきた。

We are just now using generative AI to do that.

私たちは今、そのためにジェネレーティブAIを使っているところです。

So the links will live on.

だからリンクは生き続ける。

Yes.

そうだ。

And, you know, I think it'll always be an important part of search.

そしてね、それは常に検索の重要な一部であり続けると思う。

There will be times when they want quick answers.

すぐに答えが欲しいときもあるだろう。

My son is celiac, so we did a quick question to see whether something is gluten free.

私の息子はセリアックなので、グルテンフリーかどうかすぐに確認しました。

We just want to know.

ただ知りたいだけなんだ。

But often it leads to more things and, you know, then you want to explore more.

でも、多くの場合、それがもっと多くのことにつながっていく。

I think understanding that, meeting all that needs is part of what makes search unique.

それを理解し、すべてのニーズに応えることが、検索をユニークなものにする一部だと思う。

Some leading computer scientists have said search is getting worse, more SEO spam, etc.

一流のコンピューター科学者の中には、検索が悪化している、SEOスパムが増えているなどと言う人もいる。

Do you see their point?

彼らの言いたいことが分かるか？

Anytime there's a transition, you get an explosion of new content and AI is going to do that.

移行期にはいつでも、新しいコンテンツが爆発的に増える。

So for us, we view this as the challenge.

だから私たちにとっては、これがチャレンジだと考えている。

And I actually think, you know, there'll be people who will struggle to do that, right?

そして、実際、そうすることに苦労する人たちもいるだろうと思うんだ。

So doing that well is what will define a high quality product.

だから、それをうまくやることが高品質の製品を定義することになる。

And I think it's going to be the heart of what makes search successful.

そして、それが検索を成功させる核心になると思う。

You make a ton of money on ads next to the links generated by searches.

あなたは、検索によって生成されたリンクの横にある広告で大金を稼ぐ。

If a chatbot is giving you answers and not links, and maybe more answers than links sometimes, are we in the midst of an assault on Google's business model?

もしチャットボットが、リンクではなく答えを、そして時にはリンクよりも答えをくれるとしたら、私たちはグーグルのビジネスモデルに対する攻撃の真っ只中にいるのだろうか？

So we've always found people want choices, including in commercial areas.

だから、商業地域を含め、人々は常に選択肢を求めている。

And that's a fundamental need.

そして、それは基本的なニーズだ。

And I think we've always been able to balance it.

そして、私たちは常にバランスを取ることができていると思う。

As we are rolling out AI overviews in search, we've been experimenting with ads.

検索でAIオーバービューを展開する中で、私たちは広告の実験を行ってきました。

And the data we see shows that those fundamental principles will hold true during this phase as well.

そして私たちが目にするデータは、この基本原則がこの段階でも当てはまることを示している。

The images that Gemini initially generated of Asian Nazis and black founding fathers, you said that was unacceptable.

ジェミニが最初に作り出したアジアのナチスと黒人の建国の父というイメージ、あなたはそれは受け入れられないと言った。

If you look at any pictures of the founding fathers, you're seeing old white men.

建国の父たちの写真を見ると、白人の老人ばかりだ。

People are calling this woke AI.

人々はこれを "目覚めたAI "と呼んでいる。

And it's not just happening here, it's happening across the industry.

そして、それはここだけでなく、業界全体で起こっていることだ。

How did the model generate something that it never saw?

モデルが見たこともないものをどうやって生成したのか？

We are a company which serves products to users around the world.

私たちは世界中のユーザーに製品を提供している会社です。

And there are generic questions.

そして、一般的な質問もある。

For example, people come and say, show me images of schoolteachers or doctors or nurses.

例えば、学校の先生や医者や看護婦の画像を見せてくれと言ってくる人がいる。

We have people asking this query from Indonesia or the US.

インドネシアやアメリカからこの質問をする人がいる。

How do you get it right for our global user base?

グローバルに展開するユーザー・ベースに対して、どのように正しく対応するのか。

Obviously, the mistake was that we over applied, including cases where it should have never applied.

明らかに間違いだったのは、適用すべきでないケースも含めて過剰に適用してしまったことだ。

So that was the bug.

それがバグだったわけだ。

And, you know, so we got it wrong.

だから、私たちは間違っていたんだ。

Would you say it's like good intentions gone awry?

善意が失敗したようなものですか？

In this particular case, yes.

この場合はそうだ。

Right.

そうだね。

I think, you know, we are rightfully held to a high bar.

私たちは当然、高いハードルを課せられていると思う。

And I think we clearly take responsibility for it.

そして、私たちはその責任を明確に負っていると思う。

And we're going to get it right.

そして、我々はそれを正しく理解するつもりだ。

How concerned are you about AI generated content ruining search?

AIが生成したコンテンツが検索を台無しにすることをどの程度懸念しているか？

For example, the AI generated selfie of the tank man in Tiananmen Square.

例えば、天安門広場での戦車男の自撮り写真をAIが生成した。

It shows up in Google search results, but it never happened.

グーグルの検索結果には表示されるが、そんなことはなかった。

The challenge for everyone and the opportunity is how do you have a notion of what's objective and real in a world where there's going to be a lot of synthetic content?

多くの合成コンテンツが存在する世界で、何が客観的で現実的なのかという概念をどのように持つかということが、すべての人にとっての課題であり、チャンスでもある。

I think it's part of what will define search in the next decade ahead.

今後10年間、検索を定義するものの一部だと思う。

People often come to Google right away to see whether something they saw somewhere else actually happened.

人はしばしば、どこかで見たことが実際に起こったことなのかどうかを確かめるために、すぐにグーグルにアクセスする。

It's a common pattern we see.

よくあるパターンだ。

We are making progress, but it's going to be an ongoing journey.

我々は前進しているが、それは継続的な旅になるだろう。

You've got AI systems that are running out of training data.

学習データが不足しているAIシステムがある。

You've got companies turning to AI generated data to train their models.

あなたは、AIが生成したデータに目を向け、モデルを訓練している。

Aren't there risks to that?

リスクはないのか？

Yes, I think that, you know, through it all, are you creating new knowledge?

そうだね、そのすべてを通して、新しい知識を創造しているのかな？

Are these models developing reasoning capabilities, right?

これらのモデルは推論能力を発達させているのだろうか？

Are you making progress in the intelligence of these models?

これらのモデルのインテリジェンスは進んでいますか？

I think those are the frontiers.

それがフロンティアだと思う。

We need to prove that, you know, you can do that by using these techniques.

このようなテクニックを使えば、それが可能だということを証明する必要があるんだ。

Is LLM technology nearing a plateau?

LLMの技術は頭打ちか？

I would be surprised if LLMs are the only thing we would need to make progress.

LLMだけが進歩のために必要だとしたら、私は驚くだろう。

We are investing a lot of computing and resources, our AI researchers' talent, in driving the next generation set of breakthroughs.

我々は、次世代のブレークスルーを推進するために、多くのコンピューティングとリソース、AI研究者の才能を投資している。

It seems when you look at the big picture, like Google missed the big moment and Chachi Pt took it.

大局的に見れば、グーグルが大事な瞬間を逃し、チャチPtがそれを奪ったように見える。

A new artificial intelligence program called ChatGPT made its debut online.

ChatGPTと呼ばれる新しい人工知能プログラムがネット上でデビューした。

It's as revolutionary as the internet.

インターネットと同じくらい革命的だ。

The topic of today's Big Take is also Microsoft and its big bet on AI and how it just kind of leapfrogged over Google and no one kind of knew about it until now.

今日のBig Takeのトピックは、マイクロソフトとそのAIへの大きな賭け、そしてグーグルを飛び越え、今まで誰も知らなかったその方法だ。

If you could go back, what would you do differently?

もし過去に戻れるとしたら、何を変えたい？

To be clear, I take a long-term perspective and say, when the internet just first came about, Google didn't even exist then, right?

はっきり言うと、私は長期的な視点に立って、インターネットが誕生したばかりの頃、グーグルはまだ存在していなかった、と言っているんだ。

So we were in the first company to do search.

だから、私たちは検索を行う最初の会社にいた。

We were in the first company to do email.

私たちはEメールを最初に導入した会社です。

We were in the first company to build a browser.

私たちはブラウザを作った最初の会社にいた。

So I view this AI as, you know, we are in the earliest possible stages.

だから私は、このAIは可能な限り早い段階にあると見ている。

Your leadership style has been described as slow and steady and cautious, sometimes maybe too cautious.

あなたのリーダーシップ・スタイルは、緩急があり、慎重で、時には慎重すぎると言われてきた。

And you're often compared to these other tech leaders who are moving fast and breaking things.