Elon Musk: A future worth getting excited about | Tesla Texas Gigafactory interview | TED

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2022-04-18 ・ TED


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Elon Musk: A future worth getting excited about | Tesla Texas Gigafactory interview | TED

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TED


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00:00
Chris Anderson: Elon Musk, great to see you.
0
288
2085
翻訳: Yasushi Aoki 校正: Emi Atarashi
(クリス・アンダーソン) イーロン・マスク またお会いできてうれしいです
00:02
How are you?
1
2373
1210
(イーロン・マスク) こちらこそ
00:03
Elon Musk: Good. How are you?
2
3583
1418
(クリス) オープン前日のテキサス・ ギガファクトリーに来ていますが
00:05
CA: We're here at the Texas Gigafactory the day before this thing opens.
3
5001
4212
00:09
It's been pretty crazy out there.
4
9255
1752
ここは本当にすごいですね
00:11
Thank you so much for making time on a busy day.
5
11049
3294
お忙しいところ時間をいただき ありがとうございます
00:14
I would love you to help us, kind of, cast our minds,
6
14343
3713
今後の10年20年30年で
00:18
I don't know, 10, 20, 30 years into the future.
7
18097
3462
どうなっていくのか お聞きしたいと思います
00:22
And help us try to picture what it would take
8
22852
3462
ワクワクするような 未来をつくるために
00:26
to build a future that's worth getting excited about.
9
26314
3086
何が必要なのか イメージできるように
00:29
The last time you spoke at TED,
10
29442
1710
前回TEDで お話しいただいたときに
00:31
you said that that was really just a big driver.
11
31152
2794
それが大きな動機だと 言っていましたよね
00:33
You know, you can talk about lots of other reasons to do the work you're doing,
12
33988
3754
仕事する理由は いろいろあるにしても
基本的なこととしては 未来のことを考え
00:37
but fundamentally, you want to think about the future
13
37742
4087
00:41
and not think that it sucks.
14
41871
1376
それがひどいものにならないように したいのだと
00:43
EM: Yeah, absolutely.
15
43873
1168
(イーロン) その通りです
00:45
I think in general, you know,
16
45083
1501
00:46
there's a lot of discussion of like, this problem or that problem.
17
46626
4337
様々な問題について 議論がなされ
多くの人が未来を暗く考え
00:51
And a lot of people are sad about the future
18
51005
3378
00:54
and they're ...
19
54425
1543
00:58
Pessimistic.
20
58262
1168
悲観的になっています
00:59
And I think ...
21
59472
2586
それはあんまり—
01:02
this is ...
22
62100
1376
01:05
This is not great.
23
65061
1168
好ましくない
01:06
I mean, we really want to wake up in the morning
24
66270
2628
日々を暮らしていく中で
01:08
and look forward to the future.
25
68940
1960
未来に対し期待を抱き
01:10
We want to be excited about what's going to happen.
26
70942
3545
何が起きるかワクワクする ようにしたいものです
01:15
And life cannot simply be about sort of,
27
75446
4880
人生が惨めな問題の解決の 連続であってはいけません
01:20
solving one miserable problem after another.
28
80368
2210
01:22
CA: So if you look forward 30 years, you know, the year 2050
29
82578
3712
(クリス) 30年後の2050年は
01:26
has been labeled by scientists
30
86332
3253
科学者たちによって
01:29
as this, kind of, almost like this doomsday deadline on climate.
31
89627
4254
気候問題の期限と 目されています
01:33
There's a consensus of scientists, a large consensus of scientists,
32
93923
3420
科学者の間で広く 共通認識となっているのは
01:37
who believe that if we haven't completely eliminated greenhouse gases
33
97385
5297
2050年までに 温暖化ガス排出を
01:42
or offset them completely by 2050,
34
102723
3546
完全になくすか 相殺するかしなければ
01:46
effectively we're inviting climate catastrophe.
35
106310
2962
気候的な大惨事に 見舞われるということです
01:49
Do you believe there is a pathway to avoid that catastrophe?
36
109272
4212
それを回避する道は あるのでしょうか?
01:53
And what would it look like?
37
113526
1585
あるとしたら どういうものなのか?
01:56
EM: Yeah, so I am not one of the doomsday people,
38
116904
3879
(イーロン) 意外かもしれませんが 私は悲観派ではなく
02:00
which may surprise you.
39
120783
1627
02:02
I actually think we're on a good path.
40
122952
2502
我々は正しい道を 進んでいると思っていますが
02:07
But at the same time,
41
127123
1251
同時に油断には 気をつけなければなりません
02:08
I want to caution against complacency.
42
128416
3587
02:12
So, so long as we are not complacent,
43
132003
2669
油断することなく 危機感を持って
02:14
as long as we have a high sense of urgency
44
134714
2711
02:17
about moving towards a sustainable energy economy,
45
137425
4045
持続可能エネルギー経済へと 向かっていくなら
02:21
then I think things will be fine.
46
141512
1710
うまくいくと思います
02:25
So I can't emphasize that enough,
47
145433
1960
たゆまず努力するなら
02:27
as long as we push hard and are not complacent,
48
147435
5255
未来は素晴らしいものになる ということは
強調しておきたいです
02:34
the future is going to be great.
49
154066
1585
02:35
Don't worry about it.
50
155651
1126
心配しなくていい—
02:36
I mean, worry about it,
51
156777
1168
というか心配は必要ですが
02:37
but if you worry about it, ironically, it will be a self-unfulfilling prophecy.
52
157987
4338
心配している限りは そういうことにはなりません
02:42
So, like, there are three elements to a sustainable energy future.
53
162867
4087
持続可能エネルギーの未来には 3つの要素があります
02:47
One is of sustainable energy generation, which is primarily wind and solar.
54
167371
4463
1つ目は持続可能なエネルギー生成 主として風力と太陽光です
02:51
There's also hydro, geothermal,
55
171876
3920
他に水力や 地熱があり
02:55
I'm actually pro-nuclear.
56
175838
2169
原子力も私は支持派で
02:58
I think nuclear is fine.
57
178049
2127
問題ないと思っていますが
03:04
But it's going to be primarily solar and wind,
58
184263
2962
エネルギー生成の中心になるのは
03:07
as the primary generators of energy.
59
187266
4338
太陽光と風力でしょう
03:11
The second part is you need batteries to store the solar and wind energy
60
191604
3837
要素の2つ目は 太陽光や風力の エネルギーを蓄えるバッテリーです
03:15
because the sun doesn't shine all the time,
61
195483
2252
太陽はいつも照るわけでなく
03:17
the wind doesn't blow all the time.
62
197777
1710
風はいつも吹くわけではないので
03:19
So it's a lot of stationary battery packs.
63
199487
2711
蓄電設備が たくさん必要になります
03:23
And then you need electric transport.
64
203032
2044
要素の3つ目は 電動の輸送手段
03:25
So electric cars, electric planes, boats.
65
205117
2753
電動の自動車や飛行機や船です
03:27
And then ultimately,
66
207870
1460
ロケットを電動にするのは 不可能ですが
03:30
it’s not really possible to make electric rockets,
67
210373
2377
03:32
but you can make the propellant used in rockets
68
212792
3170
ロケットの推進剤に持続可能な エネルギーを使うことはできます
03:36
using sustainable energy.
69
216003
1710
03:37
So ultimately, we can have a fully sustainable energy economy.
70
217755
4421
エネルギー的に完全に持続可能な 経済は実現可能であり
03:42
And it's those three things:
71
222593
2961
それを構成するのが
03:45
solar/wind, stationary battery pack, electric vehicles.
72
225596
2878
太陽光・風力発電、蓄電設備 電動の乗り物です
03:48
So then what are the limiting factors on progress?
73
228516
3462
そういう発展の制限になるものが 何かというと
03:51
The limiting factor really will be battery cell production.
74
231978
3211
バッテリーセルの生産で
03:55
So that's going to really be the fundamental rate driver.
75
235606
4046
それが移行のスピードを 決めることになります
03:59
And then whatever the slowest element
76
239694
1793
リチウムイオン電池セルの サプライチェーンにおいて
04:01
of the whole lithium-ion battery cells supply chain,
77
241487
4087
採掘し 精錬し 電池セルを作り パックにする過程で
04:05
from mining and the many steps of refining
78
245616
2753
ボトルネックになるのが どこであるにせよ
04:08
to ultimately creating a battery cell
79
248411
2711
そこが持続可能エネルギー経済へと 移行する上での
04:11
and putting it into a pack,
80
251163
1418
04:12
that will be the limiting factor on progress towards sustainability.
81
252623
3379
制限要素になるでしょう
04:16
CA: All right, so we need to talk more about batteries,
82
256043
2586
(クリス) バッテリーについて ぜひ聞きたいですね
04:18
because the key thing that I want to understand,
83
258671
2252
特に知りたいのは
04:20
like, there seems to be a scaling issue here
84
260923
2086
規模の問題で
04:23
that is kind of amazing and alarming.
85
263050
2836
それは夢のようであると同時に 不安になるような話だからです
04:25
You have said that you have calculated
86
265886
2920
持続可能経済のために 世界が必要とするバッテリー生産量は
04:28
that the amount of battery production that the world needs for sustainability
87
268806
5672
あなたの試算では
04:34
is 300 terawatt hours of batteries.
88
274478
3838
300テラワット時だ という話ですが
それが最終的な必要量 ということですか?
04:39
That's the end goal?
89
279317
1167
04:40
EM: Very rough numbers,
90
280484
1335
(イーロン) 大雑把な数字なので
04:41
and I certainly would invite others to check our calculations
91
281861
3211
他の人にも計算を 確認してほしいです
04:45
because they may arrive at different conclusions.
92
285114
2586
違った結果になるかも しれないので
04:47
But in order to transition, not just current electricity production,
93
287742
6089
移行のためには 現状の電力生産分だけでなく
04:53
but also heating and transport,
94
293873
4004
暖房や輸送などの分もあって
04:57
which roughly triples the amount of electricity that you need,
95
297918
3796
必要な電力量は3倍になり
05:01
it amounts to approximately 300 terawatt hours of installed capacity.
96
301756
5046
そのための蓄電設備の容量は 300テラワット時ほどになります
05:06
CA: So we need to give people a sense of how big a task that is.
97
306802
4463
(クリス) それがどれほどなのか 感覚として掴めるようにしたい
05:11
I mean, here we are at the Gigafactory.
98
311307
2210
このギガファクトリーは
05:13
You know, this is one of the biggest buildings in the world.
99
313517
5089
世界でも最大級の建物です
05:19
What I've read, and tell me if this is still right,
100
319565
3086
以前に読んだところでは
05:22
is that the goal here is to eventually produce 100 gigawatt hours
101
322693
5881
ここの目標は最終的に
年間100ギガワット時の バッテリーを生産することだと
05:28
of batteries here a year eventually.
102
328616
2461
05:31
EM: We will probably do more than that,
103
331452
1877
(イーロン) たぶんもっと 作るようになるでしょうが
05:33
but yes, hopefully we get there within a couple of years.
104
333329
4129
2年ほどで それくらいにしたいです
05:37
CA: Right.
105
337500
1293
(クリス) それはつまり—
05:38
But I mean, that is one --
106
338793
2502
(イーロン) 0.1 テラワット時です
05:41
EM: 0.1 terrawat hours.
107
341337
1835
05:43
CA: But that's still 1/100 of what's needed.
108
343172
3462
(クリス) それでは必要となる量の 100分の1とかですよね
05:46
How much of the rest of that 100 is Tesla planning to take on
109
346675
5840
本格的に必要になる 2030年2040年までに
05:52
let's say, between now and 2030, 2040,
110
352556
5422
テスラは残りのどの程度を 生産するつもりですか?
05:58
when we really need to see the scale up happen?
111
358020
3128
06:01
EM: I mean, these are just guesses.
112
361774
1752
(イーロン) 単なる予想なので
06:03
So please, people shouldn't hold me to these things.
113
363567
2795
確約のようには 取らないでほしいです
06:06
It's not like this is like some --
114
366404
2168
よくあるんです
06:08
What tends to happen is I'll make some like,
115
368614
3378
私が何か想像でものを言うと
06:12
you know, best guess
116
372034
1251
06:13
and then people, in five years,
117
373327
2044
5年くらいして
06:15
there’ll be some jerk that writes an article:
118
375413
2127
どこかの意地の悪い人間が 記事を書き
06:17
"Elon said this would happen, and it didn't happen.
119
377540
2878
「イーロンはこうなると言ったが そうならなかった
あいつは嘘つきの間抜けだ」 と言うんです
06:20
He's a liar and a fool."
120
380459
1710
06:22
It's very annoying when that happens.
121
382211
2211
すごく煩わしいです
06:25
So these are just guesses, this is a conversation.
122
385172
2628
会話をする上で 予想を言っているだけなので
06:27
CA: Right.
123
387842
1126
(クリス) ええ
06:29
EM: I think Tesla probably ends up doing 10 percent of that.
124
389552
4462
(イーロン) テスラはたぶん
10%程度を生産することになると 思います
06:35
Roughly.
125
395099
1168
(クリス) 仮に 2050年に
06:36
CA: Let's say 2050
126
396308
1293
06:37
we have this amazing, you know, 100 percent sustainable electric grid
127
397643
5881
あなたの言われた様々な 持続可能エネルギー源から
06:43
made up of, you know, some mixture of the sustainable energy sources
128
403566
3211
100%持続可能な 電力系統を作れたとしたら
06:46
you talked about.
129
406777
1335
06:49
That same grid probably is offering the world
130
409447
2836
それは現在のものと比べ
06:52
really low-cost energy, isn't it,
131
412324
1877
恐らくずっと低コストで
06:54
compared with now.
132
414243
2085
エネルギーを 提供できるでしょう
06:56
And I'm curious about like,
133
416745
3129
それはつまり
06:59
are people entitled to get a little bit excited
134
419915
4213
世界の可能性について
みんなワクワクしても 良いということでしょうか?
07:04
about the possibilities of that world?
135
424170
2627
07:06
EM: People should be optimistic about the future.
136
426839
2294
(イーロン) 未来を楽観して しかるべきだと思います
07:12
Humanity will solve sustainable energy.
137
432970
2753
人類は持続可能エネルギーの問題を 解決するでしょう
07:15
It will happen if we, you know, continue to push hard,
138
435764
4547
熱心に努力し続けるなら
07:20
the future is bright and good from an energy standpoint.
139
440311
4504
エネルギーの未来は 明るく素晴らしいものになります
07:25
And then it will be possible to also use that energy to do carbon sequestration.
140
445983
5380
そのエネルギーを使って 炭素隔離もできるでしょう
07:31
It takes a lot of energy to pull carbon out of the atmosphere
141
451363
2878
大気から炭素を除去するには 多くのエネルギーが必要です
07:34
because in putting it in the atmosphere it releases energy.
142
454283
2920
大気中に放出するとき エネルギーが出ているので
07:37
So now, you know, obviously in order to pull it out,
143
457244
2461
逆に回収するときには
07:39
you need to use a lot of energy.
144
459705
1585
多くのエネルギーが 必要になります
07:41
But if you've got a lot of sustainable energy from wind and solar,
145
461332
3712
ですが 風力や太陽光から 多くの持続可能エネルギーが得られれば
07:45
you can actually sequester carbon.
146
465044
1668
炭素隔離もできるようになり
07:46
So you can reverse the CO2 parts per million of the atmosphere and oceans.
147
466712
5464
大気と海洋の二酸化炭素濃度を 元に戻せます
07:52
And also you can really have as much fresh water as you want.
148
472593
3712
また必要なだけの真水が 得られるようになります
地球は大部分が水という
07:57
Earth is mostly water.
149
477264
1168
07:58
We should call Earth “Water.”
150
478432
1418
「水の惑星」です
07:59
It's 70 percent water by surface area.
151
479850
1835
表面の7割が水です
08:01
Now most of that’s seawater,
152
481685
1418
水はほとんどが海水で
08:03
but it's like we just happen to be on the bit that's land.
153
483103
3462
我々はわずかな陸地に 暮らしているのです
08:06
CA: And with energy, you can turn seawater into --
154
486565
3212
(クリス) つまり エネルギーがあれば 海水を真水に変えられると
08:09
EM: Yes.
155
489777
1168
(イーロン) ええ
08:10
CA: Irrigating water or whatever water you need.
156
490986
2336
(クリス) 灌漑用水だろうと 何だろうと
08:13
EM: At very low cost.
157
493864
1210
(イーロン) とても低コストででき
08:15
Things will be good.
158
495115
1168
万事良くなります
08:16
CA: Things will be good.
159
496325
1168
(クリス) 万事よくなると
08:17
And also, there's other benefits to this non-fossil fuel world
160
497535
2919
化石燃料を使わないことで
空気もきれいになりますね
08:20
where the air is cleaner --
161
500496
1460
08:21
EM: Yes, exactly.
162
501997
1210
(イーロン) そうですね
08:23
Because, like, when you burn fossil fuels,
163
503707
2795
化石燃料を燃やすとき 副反応として
08:26
there's all these side reactions
164
506544
3294
08:29
and toxic gases of various kinds.
165
509880
2711
様々な有毒ガスや 微粒子が出ます
08:33
And sort of little particulates that are bad for your lungs.
166
513509
4880
肺に良くないものです
08:38
Like, there's all sorts of bad things that are happening
167
518430
2628
そういう悪いものが なくなります
08:41
that will go away.
168
521100
1168
08:42
And the sky will be cleaner and quieter.
169
522268
3211
空は澄み 気候は穏やかになるでしょう
08:45
The future's going to be good.
170
525479
1502
未来は良くなるんです
08:46
CA: I want us to switch now to think a bit about artificial intelligence.
171
526981
3461
(クリス) 人工知能の話に 移りましょう
08:50
But the segue there,
172
530442
1836
過去にした間違った予測で 叩かれるのは
08:52
you mentioned how annoying it is when people call you up
173
532278
3461
08:55
for bad predictions in the past.
174
535781
2878
煩わしいという ことでしたので
08:58
So I'm possibly going to be annoying now,
175
538701
4212
煩わしい話になるかも しれませんが
09:02
but I’m curious about your timelines and how you predict
176
542955
4421
お聞きしたいのは 実現の時期と どうやって予測しているのか
09:07
and how come some things are so amazingly on the money and some aren't.
177
547418
3378
予想に極めて正確なものと外れるものがあるのは なぜなのかということです
09:10
So when it comes to predicting sales of Tesla vehicles, for example,
178
550796
4963
例えばテスラの自動車販売数については 非常に正確で
09:15
you've kind of been amazing,
179
555801
1376
09:17
I think in 2014 when Tesla had sold that year 60,000 cars,
180
557177
5423
テスラの年間生産台数が 6万台だった2014年に
09:22
you said, "2020, I think we will do half a million a year."
181
562641
3712
あなたは「2020年までには 年50万台になる」と言いました
09:26
EM: Yeah, we did almost exactly a half million.
182
566395
2211
(イーロン) ほぼ50万台になりました
09:28
CA: You did almost exactly half a million.
183
568647
2002
(クリス) ほぼ50万台になった
09:30
You were scoffed in 2014 because no one since Henry Ford,
184
570691
3253
2014年には笑われていました
T型フォード以来 自動車業界で そのような急成長はかつてなかったからです
09:33
with the Model T, had come close to that kind of growth rate for cars.
185
573944
4546
09:38
You were scoffed, and you actually hit 500,000 cars
186
578532
2836
笑われましたが あなたは見事50万台をクリアし
09:41
and then 510,000 or whatever produced.
187
581410
2336
51万台とか生産しました
09:44
But five years ago, last time you came to TED,
188
584246
3170
一方で5年前あなたが TEDに来たとき
09:47
I asked you about full self-driving,
189
587416
2961
完全な自動運転について聞いたら
09:50
and you said, “Yeah, this very year,
190
590419
2878
「今年中にはロサンゼルスから ニューヨークまで
09:53
I'm confident that we will have a car going from LA to New York
191
593297
5464
人の助けなしに行けるようになる」 と言っていました
09:58
without any intervention."
192
598802
2044
10:00
EM: Yeah, I don't want to blow your mind, but I'm not always right.
193
600888
3211
(イーロン) 驚かせたくはありませんが 私はいつも正しいわけではありません
10:04
CA: (Laughs)
194
604099
1377
(クリス) (笑)
10:05
What's the difference between those two?
195
605517
2044
この2つの違いは 何なのでしょう?
10:08
Why has full self-driving in particular been so hard to predict?
196
608646
4671
とくに完全自動運転について 予測が難しいのはなぜなのか?
10:13
EM: I mean, the thing that really got me,
197
613359
1960
(イーロン) 私や他の多くの人たちが 足をすくわれているのは
10:15
and I think it's going to get a lot of other people,
198
615361
2460
10:17
is that there are just so many false dawns with self-driving,
199
617821
4338
自動運転には偽りの夜明けが たくさんあるためです
10:22
where you think you've got the problem,
200
622159
3128
問題が解決できそうだと思うと
10:25
have a handle on the problem,
201
625329
1418
10:26
and then it, no, turns out you just hit a ceiling.
202
626747
4212
壁にぶつかるのです
10:33
Because if you were to plot the progress,
203
633754
3754
進み具合をグラフにしたら
10:37
the progress looks like a log curve.
204
637508
1751
対数曲線みたいになるでしょう
10:39
So it's like a series of log curves.
205
639259
2336
対数曲線の連続です
10:41
So most people don't know what a log curve is, I suppose.
206
641637
2794
対数曲線が何か知らない人が 多いでしょうが
10:45
CA: Show the shape with your hands.
207
645474
1752
(クリス) 形を示してもらえますか
10:47
EM: It goes up you know, sort of a fairly straight way,
208
647267
2962
(イーロン) はじめは ほぼまっすぐ 上がっていきますが
10:50
and then it starts tailing off
209
650270
2336
それから鈍っていって
10:52
and you start getting diminishing returns.
210
652648
2669
収穫低減していきます
10:55
And you're like, uh oh,
211
655693
1876
ずっと伸びていくと思ったのに 鈍り始め
10:57
it was trending up and now it's sort of, curving over
212
657611
3629
11:01
and you start getting to these, what I call local maxima,
213
661281
4505
極大値にはまり込みますが
11:05
where you don't realize basically how dumb you were.
214
665828
2836
自分の馬鹿さ加減には気づかず
同じことをまた 繰り返すことになります
11:10
And then it happens again.
215
670040
1919
11:14
And ultimately...
216
674253
1293
後から見ると当たり前のことに 思えますが
11:16
These things, you know, in retrospect, they seem obvious,
217
676004
3295
11:19
but in order to solve full self-driving properly,
218
679341
4088
完全な自動運転の問題を 解決するには
11:23
you actually have to solve real-world AI.
219
683429
2961
現実世界のAIの問題を 解決しなければならないんです
11:28
Because what are the road networks designed to work with?
220
688350
4171
道路網が何を念頭に デザインされているかというと
11:32
They're designed to work with a biological neural net, our brains,
221
692563
3920
生物的なニューラルネットである 人間の脳と
11:36
and with vision, our eyes.
222
696483
3295
人間の視覚です
11:40
And so in order to make it work with computers,
223
700487
5047
それをコンピューターで やろうとすると
11:45
you basically need to solve real-world AI and vision.
224
705576
4838
現実世界のAIと視覚の問題を 解決しなければなりません
11:51
Because we need cameras
225
711123
5047
カメラと シリコンのニューラルネットを使い
11:56
and silicon neural nets
226
716211
2711
11:58
in order to have self-driving work
227
718922
2962
目と生物的なニューラルネットのために 設計されたシステム上で
12:01
for a system that was designed for eyes and biological neural nets.
228
721884
4212
自動運転を実現しなければなりません
12:07
You know, I guess when you put it that way,
229
727139
2085
そうであれば ある意味 明白なことですが
12:09
it's sort of, like, quite obvious
230
729224
1585
12:10
that the only way to solve full self-driving
231
730851
2085
完全な自動運転のためには
12:12
is to solve real world AI and sophisticated vision.
232
732936
3963
現実世界のAIと高度な視覚という問題を 解決しなければならないんです
12:16
CA: What do you feel about the current architecture?
233
736899
2460
(クリス) 現在の仕組みについては どう思っていますか?
12:19
Do you think you have an architecture now
234
739401
2002
今のやり方で
12:21
where there is a chance
235
741403
1794
対数曲線がすぐには 鈍化しないような
12:23
for the logarithmic curve not to tail off any anytime soon?
236
743197
3962
見込みはあるのでしょうか?
12:27
EM: Well I mean, admittedly these may be infamous last words,
237
747743
5213
(イーロン) 聞き飽きた かもしれませんが
12:32
but I actually am confident that we will solve it this year.
238
752998
2836
今年中には解決できると 自信を持っています
12:36
That we will exceed --
239
756126
1794
事故発生率という点で
12:39
The probability of an accident,
240
759379
2962
平均的な人間に勝るというのは
12:42
at what point do you exceed that of the average person?
241
762382
2586
今年達成できると思います
12:45
I think we will exceed that this year.
242
765344
1960
12:47
CA: What are you seeing behind the scenes that gives you that confidence?
243
767346
3712
(クリス) その自信は 何によるものでしょう?
12:51
EM: We’re almost at the point where we have a high-quality
244
771099
2795
(イーロン) 高品質な統合されたベクトル空間が 得られるところまできています
12:53
unified vector space.
245
773894
1919
12:55
In the beginning, we were trying to do this with image recognition
246
775854
4213
最初は個々の静止画像に対し
13:00
on individual images.
247
780108
2920
画像認識を試みていましたが
13:03
But if you get one image out of a video,
248
783070
1918
動画像から取り出した1コマで 曖昧さなく状況を理解するのは
13:05
it's actually quite hard to see what's going on without ambiguity.
249
785030
4838
極めて難しいんです
13:09
But if you look at a video segment of a few seconds of video,
250
789910
3128
でも数秒の動画像を見れば
13:13
that ambiguity resolves.
251
793080
1668
曖昧さがなくなります
13:15
So the first thing we had to do is tie all eight cameras together
252
795791
3462
最初にしたのは8台のカメラを 結び付けて
13:19
so they're synchronized,
253
799294
1168
同期させ
13:20
so that all the frames are looked at simultaneously
254
800504
3170
1人の人間がすべてのコマを見て ラベル付けするということでした
13:23
and labeled simultaneously by one person,
255
803715
2962
13:26
because we still need human labeling.
256
806718
1877
まだ人手によるラベル付けが 必要です
13:30
So at least they’re not labeled at different times by different people
257
810180
3504
バラバラな時や 人間や やり方により ラベル付けされることがないようにします
13:33
in different ways.
258
813684
1209
13:35
So it's sort of a surround picture.
259
815561
2419
周囲の画像に対して
13:37
Then a very important part is to add the time dimension.
260
817980
3420
時間軸を付けるのが 重要なんです
13:41
So that you’re looking at surround video,
261
821733
3587
周囲の映像を見て
13:45
and you're labeling surround video.
262
825320
1919
それにラベル付けするんですが
13:47
And this is actually quite difficult to do from a software standpoint.
263
827865
4671
これはソフトウェアでやるのが 非常に難しい
13:52
We had to write our own labeling tools
264
832911
4672
先にラベル付けするツールを作り
13:57
and then create auto labeling,
265
837624
5464
その後 自動的にラベル付けする ソフトを作って
14:03
create auto labeling software to amplify the efficiency of human labelers
266
843130
4546
ラベル付けする人の作業の 効率化をする必要がありました
14:07
because it’s quite hard to label.
267
847676
1752
とても難しい作業だからです
14:09
In the beginning, it was taking several hours
268
849469
2294
当初は10秒の録画のラベル付けに
14:11
to label a 10-second video clip.
269
851763
2128
何時間もかかっていて
14:13
This is not scalable.
270
853932
2169
それでは大規模にやれません
14:16
So basically what you have to have is you have to have surround video,
271
856518
3295
まず車の周囲の映像が 基本的に自動でラベル付けされ
14:19
and that surround video has to be primarily automatically labeled
272
859813
3796
14:23
with humans just being editors
273
863609
1668
人間は少し手直しするだけで 良いようにします
14:25
and making slight corrections to the labeling of the video
274
865319
4671
14:30
and then feeding back those corrections into the future auto labeler,
275
870032
4629
その修正をラベル付けソフトに フィードバックして
14:34
so you get this flywheel eventually
276
874661
1710
改善していくことにより
14:36
where the auto labeler is able to take in vast amounts of video
277
876371
3295
大量の映像を 高い精度で自動的に
14:39
and with high accuracy,
278
879666
1335
ラベル付け できるようにします
14:41
automatically label the video for cars, lane lines, drive space.
279
881043
5881
他の車とか 車線とか 運転できる領域とか
14:46
CA: What you’re saying is ...
280
886965
4296
(クリス) つまり車に対して
周囲の物体の 三次元モデルを与えて
14:51
the result of this is that you're effectively giving the car a 3D model
281
891303
4796
14:56
of the actual objects that are all around it.
282
896099
2461
何が どれくらいの速さで 動いているのか
14:58
It knows what they are,
283
898560
2461
15:01
and it knows how fast they are moving.
284
901063
2794
分かるようにするわけですね
15:03
And the remaining task is to predict
285
903899
5338
あと やることとしては
変わった動きを予測する ということでしょうか
15:09
what the quirky behaviors are that, you know,
286
909237
3379
15:12
that when a pedestrian is walking down the road with a smaller pedestrian,
287
912658
3586
歩行者が小さな歩行者を 連れて歩いているとき
15:16
that maybe that smaller pedestrian might do something unpredictable
288
916286
3212
小さな歩行者が予想外の動きを するかもしれないというような
15:19
or things like that.
289
919498
1668
安全なものにするために そういったことも必要になります
15:21
You have to build into it before you can really call it safe.
290
921208
3003
15:24
EM: You basically need to have memory across time and space.
291
924211
5881
(イーロン) 時間と空間にわたる 記憶が必要になりますが
15:30
So what I mean by that is ...
292
930467
2544
記憶は無制限ではなく
15:34
Memory can’t be infinite,
293
934763
2544
コンピューターのRAMを たくさん使うので
15:37
because it's using up a lot of the computer's RAM basically.
294
937349
4212
15:42
So you have to say how much are you going to try to remember?
295
942562
2878
どれくらい記憶しておくか 決める必要があります
15:46
It's very common for things to be occluded.
296
946650
2627
路上では何かが隠れているというのは よくあることです
15:49
So if you talk about say, a pedestrian walking past a truck
297
949319
4171
歩行者がトラックを横切って
15:53
where you saw the pedestrian start on one side of the truck,
298
953490
4129
トラックの横にいた歩行者が トラックの陰に隠れたとき
15:57
then they're occluded by the truck.
299
957619
2086
16:01
You would know intuitively,
300
961540
2377
人間なら直感的に
16:03
OK, that pedestrian is going to pop out the other side, most likely.
301
963917
3253
歩行者がトラックの反対側から 出てくると予想できます
16:07
CA: A computer doesn't know it.
302
967504
1543
(クリス) でもコンピューターには 分からない
16:09
EM: You need to slow down.
303
969047
1293
(イーロン) 減速する必要があります
16:10
CA: A skeptic is going to say that every year for the last five years,
304
970340
3879
(クリス) 懐疑的な人は言うでしょう
この5年間あなたは毎年
16:14
you've kind of said, well,
305
974261
1668
16:15
no this is the year,
306
975971
1209
今年こそはできると 言い続けていて
16:17
we're confident that it will be there in a year or two or, you know,
307
977222
3253
16:20
like it's always been about that far away.
308
980475
2586
全然近づいていないのではと
16:23
But we've got a new architecture now,
309
983103
2794
でも現在の新しい仕組みで 大きな進展があり
16:25
you're seeing enough improvement behind the scenes
310
985897
2837
16:28
to make you not certain, but pretty confident,
311
988734
2961
絶対ではないにしても かなりの自信を持っていて
16:31
that, by the end of this year,
312
991737
2210
今年中には
16:33
what in most, not in every city, and every circumstance
313
993989
3128
全ての都市 全ての状況 とはいかなくとも
16:37
but in many cities and circumstances,
314
997159
2460
多くの都市や状況において
16:39
basically the car will be able to drive without interventions
315
999619
2878
人間の助けなしで
人間よりも安全に 自動運転できるようになると
16:42
safer than a human.
316
1002539
1168
16:43
EM: Yes.
317
1003707
1168
(イーロン) ええ
16:44
I mean, the car currently drives me around Austin
318
1004916
2461
オースティン市内なら ほとんどの場合
16:47
most of the time with no interventions.
319
1007377
2044
自動運転だけで 移動できます
16:49
So it's not like ...
320
1009755
1751
テスラの完全自動運転 ベータプログラムには
16:52
And we have over 100,000 people
321
1012340
3129
10万人以上が参加しています
16:55
in our full self-driving beta program.
322
1015510
2878
16:59
So you can look at the videos that they post online.
323
1019181
3086
彼らが投稿したビデオを ネットで見つけられるでしょう
17:02
CA: I do.
324
1022309
1168
(クリス) 見ました
17:03
And some of them are great, and some of them are a little terrifying.
325
1023935
3254
とてもうまくいっているのもあれば ヒヤッとするのもありますよね
17:07
I mean, occasionally the car seems to veer off
326
1027189
2168
車が突然曲がって
17:09
and scare the hell out of people.
327
1029357
1877
驚かされるというような
17:12
EM: It’s still a beta.
328
1032152
1335
(イーロン) まだベータなもんで
(クリス) でも中のデータを 見ていると
17:15
CA: But you’re behind the scenes, looking at the data,
329
1035072
2585
17:17
you're seeing enough improvement
330
1037699
1543
十分な改善があり
17:19
to believe that a this-year timeline is real.
331
1039242
4213
今年中には実現できそうだと
17:23
EM: Yes, that's what it seems like.
332
1043497
1710
(イーロン) そう思います
17:25
I mean, we could be here talking again in a year,
333
1045207
3628
来年会ったときに
また1年過ぎたけど まだできてない という可能性はありますが
17:28
like, well, another year went by, and it didn’t happen.
334
1048877
2753
17:31
But I think this is the year.
335
1051630
1710
今年できると思っています
17:33
CA: And so in general, when people talk about Elon time,
336
1053381
3295
(クリス)「イーロン時間」については
17:36
I mean it sounds like you can't just have a general rule
337
1056718
3212
あまり法則性はなく
17:39
that if you predict that something will be done in six months,
338
1059930
2961
例えばあなたが 半年でできると言ったとき
17:42
actually what we should imagine is it’s going to be a year
339
1062891
2920
実際にかかるのは2倍とか3倍だ というような予想はできず
17:45
or it’s like two-x or three-x, it depends on the type of prediction.
340
1065852
3254
予測の種類によって変わります
17:49
Some things, I guess, things involving software, AI, whatever,
341
1069106
3837
ソフトウェアやAIに 関することは
17:52
are fundamentally harder to predict than others.
342
1072943
4004
他のことよりも本質的に 予測が難しいのでしょう
17:56
Is there an element
343
1076988
1168
みんなのやる気を 奮い立たせるために
17:58
that you actually deliberately make aggressive prediction timelines
344
1078198
3337
意図して強気の予測をしている という面はありますか?
18:01
to drive people to be ambitious?
345
1081576
3420
18:04
Without that, nothing gets done?
346
1084996
1710
そうしないと何も 成し遂げられないからと
18:06
EM: Well, I generally believe, in terms of internal timelines,
347
1086748
3003
(イーロン) 内部的な スケジュールについては
18:09
that we want to set the most aggressive timeline that we can.
348
1089793
4880
可能な限り強気の 目標設定をします
18:14
Because there’s sort of like a law of gaseous expansion where,
349
1094673
3170
シャルルの法則みたいなものです
18:17
for schedules, where whatever time you set,
350
1097843
3086
計画というのは どう設定しようと
18:20
it's not going to be less than that.
351
1100971
1751
それより早くは できないもので
18:22
It's very rare that it'll be less than that.
352
1102722
2253
計画より早くできることは 極めて稀です
18:26
But as far as our predictions are concerned,
353
1106184
2086
ただ予測について言うと
18:28
what tends to happen in the media
354
1108311
1585
メディアは間違いばかり 取り上げ
18:29
is that they will report all the wrong ones
355
1109938
2002
18:31
and ignore all the right ones.
356
1111982
1501
正しかったものは 無視しがちです
18:33
Or, you know, when writing an article about me --
357
1113525
4796
複数の業界で長く 仕事してきましたが
18:38
I've had a long career in multiple industries.
358
1118321
2211
私の過ちを列挙したら
18:40
If you list my sins, I sound like the worst person on Earth.
359
1120574
2836
地上最悪の人間のように 映ることでしょう
18:43
But if you put those against the things I've done right,
360
1123410
3378
でも私がうまくやったことも 並べなければ
18:46
it makes much more sense, you know?
361
1126788
1794
正しい見方はできません
18:48
So essentially like, the longer you do anything,
362
1128623
2753
長くやっていれば
18:51
the more mistakes that you will make cumulatively.
363
1131418
3670
累積的に間違いも多くなります
18:55
Which, if you sum up those mistakes,
364
1135130
1793
間違いだけ積み上げたら
18:56
will sound like I'm the worst predictor ever.
365
1136965
3629
私は最悪の予測者ということに なるでしょうが
19:00
But for example, for Tesla vehicle growth,
366
1140635
3879
例えばテスラの成長について
19:04
I said I think we’d do 50 percent, and we’ve done 80 percent.
367
1144556
4379
50%と予想して 実際は80%になりました
19:08
CA: Yes.
368
1148977
1126
(クリス) ええ
19:10
EM: But they don't mention that one.
369
1150937
1752
(イーロン) でもそれについては 触れられません
19:12
So, I mean, I'm not sure what my exact track record is on predictions.
370
1152689
3754
どういう予測をしてきたか 把握していませんが
19:16
They're more optimistic than pessimistic, but they're not all optimistic.
371
1156484
3462
悲観的よりは 楽観的なものが多いにしても
19:19
Some of them are exceeded probably more or later,
372
1159946
4838
すべてが楽観的 というわけではないし
19:24
but they do come true.
373
1164826
3921
遅れはしても 実現はしています
19:28
It's very rare that they do not come true.
374
1168747
2878
実現しなかった例は わずかでしょう
19:31
It's sort of like, you know,
375
1171666
3212
革新的な技術について 予測するとき
19:34
if there's some radical technology prediction,
376
1174878
3670
19:38
the point is not that it was a few years late,
377
1178590
2169
重要なのは 数年遅れたかどうかではなく
19:40
but that it happened at all.
378
1180800
1544
実現したかどうかです
19:43
That's the more important part.
379
1183136
2336
そこが重要なんです
19:45
CA: So it feels like at some point in the last year,
380
1185889
3962
(クリス) 去年のある時点で
19:49
seeing the progress on understanding,
381
1189851
4671
テスラのAIの周囲把握能力が 向上する中で
19:54
the Tesla AI understanding the world around it,
382
1194522
3421
ある種ひらめきの瞬間が あったのではありませんか?
19:57
led to a kind of, an aha moment at Tesla.
383
1197984
2544
20:00
Because you really surprised people recently when you said
384
1200570
3087
というのも最近みんなを 驚かせましたよね
20:03
probably the most important product development
385
1203698
2503
テスラにおける製品開発で 今年最も重要なものとして
20:06
going on at Tesla this year is this robot, Optimus.
386
1206243
3878
人型ロボット・オプティマスの 開発を発表しました
20:10
EM: Yes.
387
1210163
1168
(イーロン) ええ
20:11
CA: Many companies out there have tried to put out these robots,
388
1211331
3211
(クリス) 多くの企業が長年 そういうロボットに取り組み
20:14
they've been working on them for years.
389
1214584
1919
世に出そうとしてきましたが
20:16
And so far no one has really cracked it.
390
1216503
2294
これまでのところ 本当に成功したものはなく
20:18
There's no mass adoption robot in people's homes.
391
1218797
3795
家庭に広く普及した ロボットはありません
20:22
There are some in manufacturing, but I would say,
392
1222592
3170
工業用はあるにしても
本当に成功はしていない
20:25
no one's kind of, really cracked it.
393
1225762
2711
車の完全自動運転技術を 開発する中で
20:29
Is it something that happened
394
1229724
1794
20:31
in the development of full self-driving that gave you the confidence to say,
395
1231559
3587
「この領域で成功できそうだ」と思わせる 何かがあったのでしょうか?
20:35
"You know what, we could do something special here."
396
1235146
2461
20:37
EM: Yeah, exactly.
397
1237607
1251
(イーロン) そうですね
20:38
So, you know, it took me a while to sort of realize
398
1238858
2670
自動運転の問題を解決するには
20:41
that in order to solve self-driving,
399
1241528
2919
現実世界のAIの問題を 解決する必要があると
20:44
you really needed to solve real-world AI.
400
1244489
2169
気付くのにしばらく かかりましたが
20:47
And at the point of which you solve real-world AI for a car,
401
1247617
3045
現実世界のAIの問題を 自動車で解決できれば
20:50
which is really a robot on four wheels,
402
1250704
2502
自動車はいわば 車輪付きロボットですから
20:53
you can then generalize that to a robot on legs as well.
403
1253248
4421
脚付きロボットにも 一般化できます
20:58
The two hard parts I think --
404
1258128
1418
難しいことが2点あります
20:59
like obviously companies like Boston Dynamics
405
1259587
2586
ボストン・ダイナミクスのような企業が
とても良くできた 時に不安になるくらいのロボットを
21:02
have shown that it's possible to make quite compelling,
406
1262215
2878
21:05
sometimes alarming robots.
407
1265135
1626
作れることを示してきました
21:06
CA: Right.
408
1266761
1210
(クリス) ですね
(イーロン) センサーや アクチュエーターという面では
21:08
EM: You know, so from a sensors and actuators standpoint,
409
1268013
3295
21:11
it's certainly been demonstrated by many
410
1271349
3253
人型ロボットが作れることは 実証されています
21:14
that it's possible to make a humanoid robot.
411
1274644
2086
21:16
The things that are currently missing are enough intelligence
412
1276730
5547
現在ロボットに 欠けているのは
現実世界を動き回り
21:22
for the robot to navigate the real world and do useful things
413
1282277
3086
有用なことを 細かい指示なく行える知能です
21:25
without being explicitly instructed.
414
1285405
2252
21:27
So the missing things are basically real-world intelligence
415
1287657
4129
つまり 現実世界についての知能と
21:31
and scaling up manufacturing.
416
1291786
2503
大規模生産する力が 欠けているのですが
21:34
Those are two things that Tesla is very good at.
417
1294664
2419
この2つはテスラの 得意とするところです
21:37
And so then we basically just need to design the specialized actuators
418
1297125
6006
あとは人型ロボットに必要な
アクチュエーターやセンサーを 設計する必要があるだけです
21:43
and sensors that are needed for humanoid robot.
419
1303173
2335
21:46
People have no idea, this is going to be bigger than the car.
420
1306301
3045
これは自動車よりも 大きな産業になるでしょう
21:50
CA: So let's dig into exactly that.
421
1310764
1918
(クリス) それについて お聞きしましょう
21:52
I mean, in one way, it's actually an easier problem than full self-driving
422
1312724
3587
ある意味これは完全自動運転車より 軽い問題です
21:56
because instead of an object going along at 60 miles an hour,
423
1316311
3795
完全自動運転車は時速100キロで走り回るもので 間違いがあれば人が死にますが
22:00
which if it gets it wrong, someone will die.
424
1320148
2544
22:02
This is an object that's engineered to only go at what,
425
1322692
2586
人型ロボットはせいぜい時速5、6キロ
22:05
three or four or five miles an hour.
426
1325320
2002
(マスク) 歩くで速さですね
22:07
And so a mistake, there aren't lives at stake.
427
1327322
3003
(クリス) 間違いがあっても 命に関わりません
22:10
There might be embarrassment at stake.
428
1330367
1835
面目には関わる かもしれませんが
22:12
EM: So long as the AI doesn't take it over and murder us in our sleep or something.
429
1332202
5130
(イーロン) AIに乗っ取られ 寝ている間に殺されたりしない限りは
22:17
CA: Right.
430
1337374
1167
(クリス) そうですね
22:18
(Laughter)
431
1338583
1168
(笑)
22:20
So talk about --
432
1340794
1543
最初の用途は 工場用になるだろうけど
22:22
I think the first applications you've mentioned
433
1342379
2711
22:25
are probably going to be manufacturing,
434
1345131
1919
最終的には家庭用のものを
22:27
but eventually the vision is to have these available for people at home.
435
1347050
3462
見据えているというお話でした
22:30
If you had a robot that really understood the 3D architecture of your house
436
1350553
6298
人型ロボットが自宅の 三次元構造を理解し
22:36
and knew where every object in that house was
437
1356893
5005
様々なものがどこにあるはずか 分かっていて
22:41
or was supposed to be,
438
1361940
1334
22:43
and could recognize all those objects,
439
1363274
2837
それぞれの物を 認識できるとしたら
22:46
I mean, that’s kind of amazing, isn’t it?
440
1366152
2253
すごいですよね
22:48
Like the kind of thing that you could ask a robot to do
441
1368446
3295
人型ロボットにどんなことを 頼めるようになるでしょう
22:51
would be what?
442
1371741
1168
22:52
Like, tidy up?
443
1372951
1209
片付けとか?
22:54
EM: Yeah, absolutely.
444
1374160
1460
(イーロン) そうですね
22:57
Make dinner, I guess, mow the lawn.
445
1377122
2252
夕食を作れとか 芝を刈れとか
22:59
CA: Take a cup of tea to grandma and show her family pictures.
446
1379416
4379
(クリス) おばあちゃんにお茶を入れて 家族写真を見せてとか
23:04
EM: Exactly. Take care of my grandmother and make sure --
447
1384462
4296
(イーロン) そう おばあちゃんの お世話もありますね
23:08
CA: It could obviously recognize everyone in the home.
448
1388758
2628
(クリス) 家の人をみんな認識できて
23:12
It could play catch with your kids.
449
1392053
1877
子供たちとキャッチボールだってできる
23:13
EM: Yes. I mean, obviously, we need to be careful
450
1393972
2294
(イーロン) ディストピア的な 状況にならないよう
23:16
this doesn't become a dystopian situation.
451
1396307
2545
注意は当然必要です
23:20
I think one of the things that's going to be important
452
1400520
2544
遠隔からアップデートできない ROMチップを
23:23
is to have a localized ROM chip on the robot
453
1403064
3504
付けておくことは 重要でしょう
23:26
that cannot be updated over the air.
454
1406609
3045
23:29
Where if you, for example, were to say, “Stop, stop, stop,”
455
1409696
2794
誰かが「止まれ」と言ったら
23:32
if anyone said that,
456
1412490
1460
ロボットは止まらなければならない といったこと
23:33
then the robot would stop, you know, type of thing.
457
1413992
2419
23:36
And that's not updatable remotely.
458
1416411
1960
そして遠隔で変更できないこと
23:38
I think it's going to be important to have safety features like that.
459
1418997
3253
そういう安全機構が 重要になるでしょう
23:42
CA: Yeah, that sounds wise.
460
1422292
1501
(クリス) 賢明ですね
23:43
EM: And I do think there should be a regulatory agency for AI.
461
1423793
2961
(イーロン) ずっと言ってきたことですが
AIのための 規制当局が必要です
23:46
I've said that for many years.
462
1426754
1460
23:48
I don't love being regulated,
463
1428214
1418
規制は好きでありませんが
23:49
but I think this is an important thing for public safety.
464
1429632
2711
公共の安全のため重要なことです
(クリス) その点は 後で話しましょう
23:52
CA: Let's come back to that.
465
1432343
1377
23:53
But I don't think many people have really sort of taken seriously
466
1433720
4463
多くの人は家庭用ロボットというものを
23:58
the notion of, you know, a robot at home.
467
1438183
2752
真剣に受け取っていないと思います
24:00
I mean, at the start of the computing revolution,
468
1440935
2294
コンピューター革命の初期に ビル・ゲイツが
24:03
Bill Gates said there's going to be a computer in every home.
469
1443271
2878
すべての家庭がコンピューターを 持つようになると言ったとき
24:06
And people at the time said, yeah, whatever, who would even want that.
470
1446149
3295
誰がそんな物欲しがるんだと みんな笑っていたものです
(イーロン) それが今や みんなのポケットに入っています
24:09
Do you think there will be basically like in, say, 2050 or whatever,
471
1449903
3670
(クリス) 例えば2050年頃には
24:13
like a robot in most homes, is what there will be,
472
1453615
4170
ロボットがほとんどの家庭に入り
24:17
and people will love them and count on them?
473
1457827
2419
みんなそれを好きになり 頼るようになると思いますか?
24:20
You’ll have your own butler basically.
474
1460663
1836
個人的な執事みたいなものとして
24:22
EM: Yeah, you'll have your sort of buddy robot probably, yeah.
475
1462749
3920
(イーロン) 友達ロボット的なものを 持つようになるでしょう
(クリス) どれくらい親しい 友達でしょう?
24:27
CA: I mean, how much of a buddy?
476
1467003
1585
24:28
How many applications have you thought,
477
1468630
2627
どんな用途を考えていますか
24:31
you know, can you have a romantic partner, a sex partner?
478
1471257
2836
愛人ロボットも ありでしょうか?
24:34
EM: It's probably inevitable.
479
1474135
2127
(イーロン) 当然出てくるでしょうね
24:36
I mean, I did promise the internet that I’d make catgirls.
480
1476304
2794
ネットで猫耳娘ロボットを 作ると約束しました
24:39
We could make a robot catgirl.
481
1479098
2044
猫耳娘だってありです
24:42
CA: Be careful what you promise the internet.
482
1482644
2168
(クリス) ネットで何を約束するかは 気をつけた方がいいですよ
24:44
(Laughter)
483
1484812
2253
(笑)
24:47
EM: So, yeah, I guess it'll be whatever people want really, you know.
484
1487065
4963
(イーロン) 人々が望むものは 何でも出てくるでしょう
24:52
CA: What sort of timeline should we be thinking about
485
1492487
3670
(クリス) 実際に生産販売される 最初のモデルは
24:56
of the first models that are actually made and sold?
486
1496157
3837
いつ頃になると思いますか?
25:01
EM: Well, you know, the first units that we intend to make
487
1501621
3712
(イーロン) 最初に作ろうと 思っているのは
25:05
are for jobs that are dangerous, boring, repetitive,
488
1505375
4629
危険だとか 退屈だとか 繰り返しが多いといった
みんなやりたがらない 作業のためのロボットです
25:10
and things that people don't want to do.
489
1510004
1919
25:11
And, you know, I think we’ll have like an interesting prototype
490
1511965
3044
今年のうちに何か面白い 試作機ができると思います
25:15
sometime this year.
491
1515009
1210
25:16
We might have something useful next year,
492
1516219
2627
2年以内には何か 有用なものを出せるでしょう
25:18
but I think quite likely within at least two years.
493
1518888
2836
25:22
And then we'll see rapid growth year over year
494
1522308
2169
人型ロボットの有用性は
25:24
of the usefulness of the humanoid robots
495
1524519
2544
年々急速に向上していき
25:27
and decrease in cost and scaling up production.
496
1527105
2711
コストが下がり 大量生産されるようになるでしょう
25:29
CA: Initially just selling to businesses,
497
1529857
1961
(クリス) 最初は企業向けでしょうか
25:31
or when do you picture you'll start selling them
498
1531859
2670
両親へのクリスマスプレゼントとして 買えるようになるのは
25:34
where you can buy your parents one for Christmas or something?
499
1534571
4295
いつ頃でしょう?
25:39
EM: I'd say in less than ten years.
500
1539450
1710
(イーロン) 10年以内には
25:41
CA: Help me on the economics of this.
501
1541160
2837
(クリス) 価格について 聞きたいんですが
25:43
So what do you picture the cost of one of these being?
502
1543997
3211
一体いくらくらいに なるのでしょう?
25:47
EM: Well, I think the cost is actually not going to be crazy high.
503
1547250
3295
(イーロン) むちゃくちゃ高価ではなく
25:51
Like less than a car.
504
1551921
1251
車よりは安くなるでしょう
25:53
Initially, things will be expensive because it'll be a new technology
505
1553172
3254
当初は新技術であることや 生産量の少なさから
25:56
at low production volume.
506
1556467
1210
高価になるでしょうが
25:57
The complexity and cost of a car is greater than that of a humanoid robot.
507
1557677
3670
車の複雑さやコストは 人型ロボットより高いので
26:01
So I would expect that it's going to be less than a car,
508
1561681
4212
車より安いか
安い車と同じくらいになるでしょう
26:05
or at least equivalent to a cheap car.
509
1565935
1835
26:07
CA: So even if it starts at 50k, within a few years,
510
1567770
2461
(クリス) 最初は5万ドルでも
26:10
it’s down to 20k or lower or whatever.
511
1570273
2336
数年のうちに 2万ドル以下になり
26:13
And maybe for home they'll get much cheaper still.
512
1573568
2335
家庭用はさらに安くなる みたいな感じでしょうか
26:15
But think about the economics of this.
513
1575903
1877
経済の問題について 考えたいんですが
26:17
If you can replace a $30,000,
514
1577822
4254
毎年3〜4万ドルを 払い続ける必要のある労働者が
26:22
$40,000-a-year worker,
515
1582076
2795
26:24
which you have to pay every year,
516
1584912
1669
26:26
with a one-time payment of $25,000
517
1586623
3044
2万5千ドルで買える ロボットで置き換えられ
26:29
for a robot that can work longer hours,
518
1589667
2920
それが人間より 長時間働くとなれば
26:32
a pretty rapid replacement of certain types of jobs.
519
1592629
4004
ある種の仕事では急速に 置き換えが進むでしょう
26:36
How worried should the world be about that?
520
1596674
2211
社会としてその点を どの程度心配すべきなのか?
26:39
EM: I wouldn't worry about the sort of, putting people out of a job thing.
521
1599344
3503
(イーロン) 人間が仕事を失うことを 私なら心配しません
26:42
I think we're actually going to have, and already do have,
522
1602889
3336
私たちは既に深刻な 労働者不足です
26:46
a massive shortage of labor.
523
1606267
1377
26:47
So I think we will have ...
524
1607644
2919
人間の仕事がなくなることはなく
労働者不足は 将来も続くでしょう
26:54
Not people out of work,
525
1614067
1209
26:55
but actually still a shortage labor even in the future.
526
1615276
2836
26:58
But this really will be a world of abundance.
527
1618863
4630
世界は物質的には豊かになります
27:03
Any goods and services will be available to anyone who wants them.
528
1623534
4964
誰でもあらゆる物やサービスを 手にできるようになります
27:08
It'll be so cheap to have goods and services, it will be ridiculous.
529
1628790
3211
物やサービスが 馬鹿みたいに安くなるでしょう
27:12
CA: I'm presuming it should be possible to imagine a bunch of goods and services
530
1632043
4046
(クリス) 現在は利益を出せないような 商品やサービスも
27:16
that can't profitably be made now but could be made in that world,
531
1636089
4421
ロボットの群れのおかげで 実現可能になると
27:20
courtesy of legions of robots.
532
1640551
2628
27:23
EM: Yeah.
533
1643179
1460
(イーロン) ええ
27:25
It will be a world of abundance.
534
1645014
1794
豊かな世界になります
27:26
The only scarcity that will exist in the future
535
1646808
2502
未来において希少になるのは
27:29
is that which we decide to create ourselves as humans.
536
1649352
3170
敢えて人の手で作るもの だけでしょう
27:32
CA: OK.
537
1652563
1168
(クリス) なるほど
27:33
So AI is allowing us to imagine a differently powered economy
538
1653731
4338
AIによって異なる原動力の 経済が生まれ
豊かさがもたらされると
27:38
that will create this abundance.
539
1658111
2127
27:40
What are you most worried about going wrong?
540
1660279
2086
まずいこととして 懸念することは?
27:42
EM: Well, like I said, AI and robotics will bring out
541
1662407
6006
(イーロン) AIとロボット工学は
「豊かな時代」をもたらすでしょう
27:48
what might be termed the age of abundance.
542
1668454
2544
27:51
Other people have used this word,
543
1671332
1960
他の人たちの使っていた言葉ですが
私は「万人のための豊かな時代」が 来るだろうと予測しています
27:54
and that this is my prediction:
544
1674210
1668
27:55
it will be an age of abundance for everyone.
545
1675920
3212
27:59
But I guess there’s ...
546
1679841
2544
危険性があるとしたら
28:03
The dangers would be the artificial general intelligence
547
1683886
4547
汎用人工知能ないしは 電子的超知能が
28:08
or digital superintelligence decouples from a collective human will
548
1688474
5256
人間の集団的意思と乖離して
28:13
and goes in the direction that for some reason we don't like.
549
1693771
3504
それがどんな方向であれ
28:17
Whatever direction it might go.
550
1697316
2128
我々の望まない方向に 進んでいくことです
28:20
You know, that’s sort of the idea behind Neuralink,
551
1700570
3420
ニューラリンクの 背後にある考えは
人類の世界と電子的超知能の 結び付きを
28:24
is to try to more tightly couple collective human world
552
1704031
3045
28:27
to digital superintelligence.
553
1707076
4463
より強めようということで
28:33
And also along the way solve a lot of brain injuries and spinal injuries
554
1713458
5755
その過程で脳や脊髄の 損傷の問題を
解決しようとしています
28:39
and that kind of thing.
555
1719213
1168
28:40
So even if it doesn't succeed in the greater goal,
556
1720423
2336
大きな目標で成功しなくとも
28:42
I think it will succeed in the goal of alleviating brain and spine damage.
557
1722759
5588
脳や脊髄の障害を軽減するという目標は 実現できるでしょう
28:48
CA: So the spirit there is that if we're going to make these AIs
558
1728347
3045
(クリス) 人間より知的なAIを 作るのなら
28:51
that are so vastly intelligent, we ought to be wired directly to them
559
1731434
3253
人間は直にそれと接続して
28:54
so that we ourselves can have those superpowers more directly.
560
1734687
4421
その超能力を直接的に 活かせるようにすべきということですね
28:59
But that doesn't seem to avoid the risk that those superpowers might ...
561
1739609
4421
でもそれでは その超能力が
意図せぬまずい結果をもたらすリスクは なくならないように思えます
29:05
turn ugly in unintended ways.
562
1745740
2586
29:08
EM: I think it's a risk, I agree.
563
1748326
1626
(イーロン) リスクはあります
29:09
I'm not saying that I have some certain answer to that risk.
564
1749994
6256
そのリスクに対する確かな答えを 持っているとは言いません
29:16
I’m just saying like
565
1756292
2294
未来が我々の望むものに なるようにするために
29:18
maybe one of the things that would be good
566
1758628
3545
29:22
for ensuring that the future is one that we want
567
1762215
5672
人間の世界と電子的知能を しっかり結び付けるのは
29:27
is to more tightly couple
568
1767887
3253
良いかもしれないと 言っているだけです
29:31
the collective human world to digital intelligence.
569
1771140
3754
29:36
The issue that we face here is that we are already a cyborg,
570
1776437
4129
我々はある意味 既にサイボーグです
29:40
if you think about it.
571
1780566
1252
29:41
The computers are an extension of ourselves.
572
1781859
3963
コンピューターは我々の 延長になっています
29:46
And when we die, we have, like, a digital ghost.
573
1786697
3003
我々が死ぬと 電子的な幽霊が残ります
29:49
You know, all of our text messages and social media, emails.
574
1789742
3545
チャットとか ソーシャルメディアとか メールとか
29:53
And it's quite eerie actually,
575
1793329
2002
かなり不気味な話ですが
29:55
when someone dies but everything online is still there.
576
1795373
3295
人間は死んでも ネット上に残り続けます
29:59
But you say like, what's the limitation?
577
1799001
1919
そのように人とコンピューターが 共生する上で
30:00
What is it that inhibits a human-machine symbiosis?
578
1800962
5171
妨げになっているのが 何かというと
30:06
It's the data rate.
579
1806175
1210
データ転送速度です
30:07
When you communicate, especially with a phone,
580
1807385
2169
携帯でやりとりするとき
30:09
you're moving your thumbs very slowly.
581
1809554
2919
親指をモタモタ 動かすことになります
30:12
So you're like moving your two little meat sticks
582
1812515
2878
指2本を動かして出せる速度は
30:15
at a rate that’s maybe 10 bits per second, optimistically, 100 bits per second.
583
1815393
5922
毎秒10ビットか せいぜい100ビットです
30:21
And computers are communicating at the gigabyte level and beyond.
584
1821315
5130
一方でコンピューターは ギガバイト以上の速さで通信します
30:26
CA: Have you seen evidence that the technology is actually working,
585
1826487
3170
(クリス) 脳と外部の 電子機器の間の通信速度が
30:29
that you've got a richer, sort of, higher bandwidth connection, if you like,
586
1829657
3587
そういう技術によって より高められるという結果は
30:33
between like external electronics and a brain
587
1833286
2836
30:36
than has been possible before?
588
1836122
1668
出ているのでしょうか?
30:38
EM: Yeah.
589
1838165
1210
(イーロン) ええ
小さな電極でニューロンへの 読み書きをするというのは
30:41
I mean, the fundamental principles of reading neurons,
590
1841002
5422
30:46
sort of doing read-write on neurons with tiny electrodes,
591
1846465
3921
何十年も前から研究されており
30:50
have been demonstrated for decades.
592
1850386
2169
30:53
So it's not like the concept is new.
593
1853306
4254
考え方としては 新しくありません
30:57
The problem is that there is no product that works well
594
1857602
4754
問題は うまく機能するものが
買える商品として 存在しないことです
31:02
that you can go and buy.
595
1862398
2503
31:04
So it's all sort of, in research labs.
596
1864942
2586
もっぱら実験室内にあって
31:08
And it's like some cords sticking out of your head.
597
1868738
5672
頭から線が伸びているような
薄気味の悪いものです
31:14
And it's quite gruesome, and it's really ...
598
1874410
3253
31:18
There's no good product that actually does a good job
599
1878539
4088
高速で 安全で うまく機能して お店で買える商品
31:22
and is high-bandwidth and safe
600
1882627
1876
31:24
and something actually that you could buy and would want to buy.
601
1884545
3253
買いたくなる商品 というのがありません
31:29
But the way to think of the Neuralink device
602
1889550
3921
それに対してニューラリンクのデバイスは
31:33
is kind of like a Fitbit or an Apple Watch.
603
1893512
3546
FitbitやApple Watchみたいなものと 考えてください
31:37
That's where we take out sort of a small section of skull
604
1897934
4713
頭蓋の10円玉くらいの 大きさの領域を
31:42
about the size of a quarter,
605
1902647
1584
31:44
replace that with what,
606
1904273
2252
Fitbitや Apple Watchみたいな
31:46
in many ways really is very much like a Fitbit, Apple Watch
607
1906525
5673
小さな装置で置き換えます
31:52
or some kind of smart watch thing.
608
1912239
2378
31:56
But with tiny, tiny wires,
609
1916035
4171
それに付いているのは
32:00
very, very tiny wires.
610
1920247
1877
肉眼で見えないくらいの ごく細い線です
32:02
Wires so tiny, it’s hard to even see them.
611
1922124
2044
頭に埋め込んでも 脳を傷付けないことが大切です
32:05
And it's very important to have very tiny wires
612
1925044
2210
32:07
so that when they’re implanted, they don’t damage the brain.
613
1927296
2836
32:10
CA: How far are you from putting these into humans?
614
1930132
2878
(クリス) 人体への適用に どれくらい近づいているのでしょう?
32:14
EM: Well, we have put in our FDA application
615
1934136
4463
(イーロン) 人体への最初の埋め込みを 年内に目指していると
32:18
to aspirationally do the first human implant this year.
616
1938641
4296
食品医薬品局への申請に 書きました
32:23
CA: The first uses will be for neurological injuries
617
1943312
3545
(クリス) 最初の用途は 神経損傷に対するものでしょうが
32:26
of different kinds.
618
1946899
1293
32:28
But rolling the clock forward
619
1948192
1543
将来的には
32:29
and imagining when people are actually using these
620
1949777
4046
人々が自分の能力や 世界の拡張のために
32:33
for their own enhancement, let's say,
621
1953864
2628
32:36
and for the enhancement of the world,
622
1956534
1877
使うようになるでしょう
32:38
how clear are you in your mind
623
1958452
1460
そういうものを 頭に埋め込むのは
32:39
as to what it will feel like to have one of these inside your head?
624
1959912
5339
どのように感じられるものだと 思いますか?
32:45
EM: Well, I do want to emphasize we're at an early stage.
625
1965251
3920
(イーロン) まだごく初期段階だということを 断っておきます
32:49
And so it really will be many years before we have
626
1969171
6048
AIと人間の共生を可能にする
32:55
anything approximating a high-bandwidth neural interface
627
1975261
6673
高速な神経インターフェース のようなものができるまでには
33:01
that allows for AI-human symbiosis.
628
1981934
3670
長くかかるでしょう
33:07
For many years, we will just be solving brain injuries and spinal injuries.
629
1987481
4255
たぶん10年くらいは
もっぱら損傷した脳や脊髄の補助が 目的になると思います
33:11
For probably a decade.
630
1991777
2169
33:14
This is not something that will suddenly one day
631
1994905
3504
突然ものすごい 全脳インターフェースが
33:18
it will have this incredible sort of whole brain interface.
632
1998451
4713
現れるわけではありません
少なくとも10年は
33:25
It's going to be, like I said,
633
2005041
1501
33:26
at least a decade of really just solving brain injuries
634
2006542
3921
脳損傷や脊髄損傷の問題に
33:30
and spinal injuries.
635
2010504
2127
取り組むことになるでしょうが
33:32
And really, I think you can solve a very wide range of brain injuries,
636
2012631
3754
多岐にわたる脳の問題に 対応できると思っています
33:36
including severe depression, morbid obesity, sleep,
637
2016385
6799
重度の鬱 病的な肥満 睡眠障害 統合失調症
33:43
potentially schizophrenia,
638
2023225
1252
33:44
like, a lot of things that cause great stress to people.
639
2024518
3712
人々に大きなストレスを 与えている問題です
33:48
Restoring memory in older people.
640
2028773
3003
高齢者の記憶の回復もそう
33:51
CA: If you can pull that off, that's the app I will sign up for.
641
2031817
3796
(クリス) それが可能なら ぜひとも欲しいですね
33:56
EM: Absolutely.
642
2036363
1293
(イーロン) 承りました
33:57
CA: Please hurry. (Laughs)
643
2037698
2169
(クリス) 急いでお願いします (笑)
33:59
EM: I mean, the emails that we get at Neuralink are heartbreaking.
644
2039867
4880
(イーロン) ニューラリンクに寄せられる メールには心が痛みます
34:05
I mean, they'll send us just tragic, you know,
645
2045122
4088
人生の絶頂期にあった若者が
34:09
where someone was sort of, in the prime of life
646
2049251
2336
バイク事故のため
34:11
and they had an accident on a motorcycle
647
2051629
3795
25歳にして自分で食事も できなくなってしまった—
34:15
and someone who's 25, you know, can't even feed themselves.
648
2055466
5797
というような悲劇があり
34:21
And this is something we could fix.
649
2061263
2378
我々はそれを改善できると 思っています
34:24
CA: But you have said that AI is one of the things you're most worried about
650
2064391
3587
(クリス) AIは最も懸念しているものの ひとつだと言っていましたが
34:28
and that Neuralink may be one of the ways
651
2068020
2878
34:30
where we can keep abreast of it.
652
2070940
3837
ニューラリンクがその対策になる かもしれないということですね
34:35
EM: Yeah, there's the short-term thing,
653
2075528
3545
(イーロン) 短期的には
34:39
which I think is helpful on an individual human level with injuries.
654
2079115
3920
個人のレベルでの障害の回復に 役立つと思います
34:43
And then the long-term thing is an attempt
655
2083077
2544
長期的には
AIによる文明へのリスクに 対応する試みとして
34:45
to address the civilizational risk of AI
656
2085663
6006
34:51
by bringing digital intelligence
657
2091710
3921
電子的知能と生物的知能を結び付ける ということがあります
34:55
and biological intelligence closer together.
658
2095673
2669
34:58
I mean, if you think of how the brain works today,
659
2098384
2377
脳の仕組みを調べると
35:00
there are really two layers to the brain.
660
2100803
2002
脳に2つの層があることが 分かります
35:02
There's the limbic system and the cortex.
661
2102847
1960
大脳辺縁系と大脳皮質です
35:04
You've got the kind of, animal brain where --
662
2104849
2127
前者は動物的脳で
35:06
it’s kind of like the fun part, really.
663
2106976
1877
快楽に関わる部分です
35:08
CA: It's where most of Twitter operates, by the way.
664
2108853
2502
(クリス) Twitterをやるのは 概ねそこですよね
35:11
EM: I think Tim Urban said,
665
2111355
1710
(イーロン) ティム・アーバンが 言っていましたが
35:13
we’re like somebody, you know, stuck a computer on a monkey.
666
2113107
4463
人間はコンピューターを 載せた猿だと
35:18
You know, so we're like, if you gave a monkey a computer,
667
2118320
3587
猿にコンピューターを 与えたもの
35:21
that's our cortex.
668
2121949
1210
それが大脳皮質なんだと
35:23
But we still have a lot of monkey instincts.
669
2123159
2168
人間には猿の本能が 多く残っています
35:25
Which we then try to rationalize as, no, it's not a monkey instinct.
670
2125369
3754
「いいや これは猿の本能ではない もっと高度なものだ」と
言い繕っていても
35:29
It’s something more important than that.
671
2129165
1918
単に猿の本能にすぎないことが よくあります
35:31
But it's often just really a monkey instinct.
672
2131083
2127
35:33
We're just monkeys with a computer stuck in our brain.
673
2133252
3378
我々は頭の中にコンピューターを持った 猿でしかありません
35:38
But even though the cortex is sort of the smart,
674
2138883
2919
一方で皮質が脳の中の知的な部分 考える部分だからといって
35:41
or the intelligent part of the brain,
675
2141844
1793
35:43
the thinking part of the brain,
676
2143679
2419
辺縁系はなくてもいいと いう人はいませんし
35:46
I've not yet met anyone who wants to delete their limbic system
677
2146098
3712
皮質がなくてもいいと いう人もいませんし
35:49
or their cortex.
678
2149852
1168
両方あることに 満足しています
35:51
They're quite happy having both.
679
2151020
1543
35:52
Everyone wants both parts of their brain.
680
2152605
2002
両方持っていたいと 思っています
35:56
And people really want their phones and their computers,
681
2156025
2669
さらに携帯やコンピューターを みんな欲していますが
35:58
which are really the tertiary, the third part of your intelligence.
682
2158736
3503
それは辺縁系と皮質に続く 第三の層なのです
36:02
It's just that it's ...
683
2162281
1627
ただ第三層との通信速度は
36:03
Like the bandwidth,
684
2163908
2294
36:06
the rate of communication with that tertiary layer is slow.
685
2166202
4629
はなはだ遅くて
36:11
And it's just a very tiny straw to this tertiary layer.
686
2171665
3796
細い回線で繋がっています
36:15
And we want to make that tiny straw a big highway.
687
2175502
2753
それを太い高速回線に 変えたいと思っています
36:19
And I’m definitely not saying that this is going to solve everything.
688
2179298
3545
これがすべてを解決する とは言わないし
36:22
Or this is you know, it’s the only thing --
689
2182885
3503
唯一の方法だとも言いません
36:26
it’s something that might be helpful.
690
2186430
3754
役に立つかもしれない というだけです
36:30
And worst-case scenario,
691
2190517
1711
最悪その役に立たなくとも
36:32
I think we solve some important brain injury,
692
2192228
3503
脳損傷や脊髄損傷の問題を 一部でも解消できるなら
36:35
spinal injury issues, and that's still a great outcome.
693
2195773
2586
それは素晴らしい成果だと 思います
36:38
CA: Best-case scenario,
694
2198359
1167
(クリス) 最良のシナリオとしては
36:39
we may discover new human possibility, telepathy,
695
2199568
2419
人類に新たな可能性が開かれ
テレパシー能力 愛する人との繋がり
36:42
you've spoken of, in a way, a connection with a loved one, you know,
696
2202029
4671
36:46
full memory and much faster thought processing maybe.
697
2206742
5005
完全な記憶 思考処理の高速化
36:51
All these things.
698
2211747
1335
あらゆることが可能になる
36:53
It's very cool.
699
2213540
1210
素晴らしいと思います
36:55
If AI were to take down Earth, we need a plan B.
700
2215542
5423
AIに地球を乗っ取られたときのために プランBが必要になります
宇宙の話をしましょう
37:01
Let's shift our attention to space.
701
2221006
3545
37:04
We spoke last time at TED about reusability,
702
2224593
2086
TEDであなたは以前 ロケット再利用の話をし
37:06
and you had just demonstrated that spectacularly for the first time.
703
2226720
3212
それを見事に 実現して見せました
37:09
Since then, you've gone on to build this monster rocket, Starship,
704
2229974
5922
それ以来 スターシップという 巨大ロケットに取り組んでいて
37:15
which kind of changes the rules of the game in spectacular ways.
705
2235938
4046
物事の様相を一変させそうですが
スターシップのことを 聞かせてください
37:20
Tell us about Starship.
706
2240025
1543
37:22
EM: Starship is extremely fundamental.
707
2242486
1877
(イーロン) スターシップは 究極のロケットです
37:24
So the holy grail of rocketry or space transport
708
2244405
5839
ロケットなど宇宙輸送における 究極の目標は
完全で迅速な再利用ですが
37:30
is full and rapid reusability.
709
2250286
1793
これまで実現されたことが ありません
37:32
This has never been achieved.
710
2252121
1418
37:33
The closest that anything has come is our Falcon 9 rocket,
711
2253580
3337
その目標に一番近いのは 我々のファルコン9ロケットです
37:36
where we are able to recover the first stage, the boost stage,
712
2256959
5213
第一段のブースター部分が 回収可能で
37:42
which is probably about 60 percent of the cost of the vehicle
713
2262214
4630
それが打ち上げ費用全体の 6割か7割くらいを占めています
37:46
of the whole launch, maybe 70 percent.
714
2266885
2920
こちらについては既に 100回以上実績があります
37:50
And we've now done that over a hundred times.
715
2270347
3170
37:53
So with Starship, we will be recovering the entire thing.
716
2273517
6131
スターシップでは すべてを回収します
37:59
Or at least that's the goal.
717
2279690
1543
少なくともそれが目標です
38:01
CA: Right.
718
2281275
1209
(クリス) はい
38:02
EM: And moreover, recovering it in such a way
719
2282526
3128
(イーロン) それだけでなく
回収したら即座に 再打ち上げできます
38:05
that it can be immediately re-flown.
720
2285696
2628
38:08
Whereas with Falcon 9, we still need to do some amount of refurbishment
721
2288365
3462
ファルコン9では
ブースターや先端部の 補修が必要ですが
38:11
to the booster and to the fairing nose cone.
722
2291869
2919
38:16
But with Starship, the design goal is immediate re-flight.
723
2296790
4880
スターシップでは即座の再打ち上げが 設計上の目標で
38:22
So you just refill propellants and go again.
724
2302212
3671
燃料を補充するだけで すぐにまた飛べます
38:28
And this is gigantic.
725
2308302
2335
これはとても大きなことで
38:30
Just as it would be in any other mode of transport.
726
2310679
2878
他の乗り物同様に 使えるようになります
38:33
CA: And the main design
727
2313557
1752
(クリス) 基本的な設計として
38:35
is to basically take 100 plus people at a time,
728
2315351
6006
100人以上の人と その人たちに必要な物資を
38:41
plus a bunch of things that they need, to Mars.
729
2321357
3837
火星に送り届けられる ということですが
38:45
So, first of all, talk about that piece.
730
2325611
1960
その点について お聞きしたい
38:47
What is your latest timeline?
731
2327613
3462
現在の計画は どうなっていますか?
38:51
One, for the first time, a Starship goes to Mars,
732
2331116
3379
最初はスターシップが 人を乗せずに
38:54
presumably without people, but just equipment.
733
2334536
2211
資材だけを火星に運び
38:57
Two, with people.
734
2337122
1877
次に人を乗せ
それがうまくいけば
38:59
Three, there’s sort of,
735
2339041
2252
39:01
OK, 100 people at a time, let's go.
736
2341335
2711
100人を一度に乗せて 飛ばすことになるのでしょうね
39:04
EM: Sure.
737
2344546
1126
(イーロン) ええ
39:05
And just to put the cost thing into perspective,
738
2345714
3796
コストという点で言うと
39:09
the expected cost of Starship,
739
2349510
4754
スターシップで100トンの積載物を 軌道に乗せるコストは
39:14
putting 100 tons into orbit,
740
2354306
2002
39:16
is significantly less than what it would have cost
741
2356350
4880
ファルコン1ロケットで0.5トンを 軌道に乗せるよりも
39:21
or what it did cost to put our tiny Falcon 1 rocket into orbit.
742
2361271
4505
ずっと低いものになります
39:27
Just as the cost of flying a 747 around the world
743
2367611
4671
ボーイング747で 世界一周するコストが
39:32
is less than the cost of a small airplane.
744
2372282
2419
小さな飛行機を 使い捨てにするコストより
39:35
You know, a small airplane that was thrown away.
745
2375244
2586
低いのと同じです
39:37
So it's really pretty mind-boggling that the giant thing costs less,
746
2377871
6048
巨大なもののコストが 小さなもののコストより ずっと低いというのは
39:43
way less than the small thing.
747
2383961
1460
びっくりするような話です
39:45
So it doesn't use exotic propellants
748
2385421
4587
推進剤としては 特に変わったものや
火星で入手し難いようなものは 使いません
39:50
or things that are difficult to obtain on Mars.
749
2390050
2461
39:52
It uses methane as fuel,
750
2392928
3962
燃料としてはメタン
39:56
and it's primarily oxygen, roughly 77-78 percent oxygen by weight.
751
2396890
5798
それに重量で77-78%を占める 酸素を酸化剤に使います
40:03
And Mars has a CO2 atmosphere and has water ice,
752
2403313
3587
火星には二酸化炭素の大気があり 氷もあります
40:06
which is CO2 plus H2O, so you can make CH4, methane,
753
2406942
3378
大気の二酸化炭素CO2と 氷H2Oから
メタンCH4と 酸素O2を 火星で作ることができます
40:10
and O2, oxygen, on Mars.
754
2410362
1794
40:12
CA: Presumably, one of the first tasks on Mars will be to create a fuel plant
755
2412197
3963
(クリス) 火星でやる最初の仕事は 燃料工場の建設になるのでしょうね
40:16
that can create the fuel for the return trips of many Starships.
756
2416201
4255
それでスターシップの帰りの便の 燃料を作れるようになります
40:20
EM: Yes.
757
2420497
1168
(イーロン) ええ
40:21
And actually, it's mostly going to be oxygen plants,
758
2421665
2920
主として酸素工場になります
40:24
because it's 78 percent oxygen, 22 percent fuel.
759
2424626
5965
78%が酸素で 22%が燃料なので
40:31
But the fuel is a simple fuel that is easy to create on Mars.
760
2431300
3712
燃料は火星で簡単に作れる 単純な燃料で
40:35
And in many other parts of the solar system.
761
2435512
2586
太陽系内の他の場所でも作れます
40:38
So basically ...
762
2438098
1293
推進ロケットを使って
40:39
And it's all propulsive landing, no parachutes,
763
2439933
3796
パラシュートなしで 軟着陸をし
40:43
nothing thrown away.
764
2443729
1460
何も使い捨てにしません
40:46
It has a heat shield that’s capable of entering on Earth or Mars.
765
2446857
6632
耐熱シールドがあり 地球や火星の大気圏に突入できます
40:53
We can even potentially go to Venus.
766
2453530
1752
金星にだって行けますが
40:55
but you don't want to go there.
767
2455324
1501
誰も行きたいとは 思わないでしょう
40:56
(Laughs)
768
2456867
1543
(笑)
文字通り地獄みたいな場所ですから
40:59
Venus is hell, almost literally.
769
2459161
2210
41:02
But you could ...
770
2462247
1460
太陽系内のどこへでも行ける 汎用的輸送手段であり
41:04
It's a generalized method of transport to anywhere in the solar system,
771
2464041
4838
41:08
because the point at which you have propellant depo on Mars,
772
2468921
2836
火星に燃料貯蔵庫ができたら
41:11
you can then travel to the asteroid belt
773
2471798
1919
小惑星帯でも 木星や土星の衛星でも
41:13
and to the moons of Jupiter and Saturn
774
2473759
3128
41:16
and ultimately anywhere in the solar system.
775
2476887
2919
太陽系のどこへでも 行けるようになります
41:19
CA: But your main focus
776
2479848
2753
(クリス) それでもSpaceXの主目標は
41:22
and SpaceX's main focus is still Mars.
777
2482643
3670
依然として火星で
41:26
That is the mission.
778
2486313
2211
それがミッションであり
41:28
That is where most of the effort will go?
779
2488524
3920
労力のほとんどが そこに向けられるのか
それとも最初の10年くらいでもう
41:33
Or are you actually imagining a much broader array of uses
780
2493278
4672
41:37
even in the coming, you know,
781
2497991
2628
目的地を広げていくことを 考えているのでしょうか?
41:40
the first decade or so of uses of this.
782
2500619
3253
41:44
Where we could go, for example, to other places
783
2504498
2252
太陽系内の他の場所の 探査にも行けるとなれば
41:46
in the solar system to explore,
784
2506750
1919
41:48
perhaps NASA wants to use the rocket for that reason.
785
2508710
4338
NASAはスターシップをその目的でも 使いたがるかもしれません
41:53
EM: Yeah, NASA is planning to use a Starship to return to the moon,
786
2513423
5131
(イーロン) NASAはスターシップで
月に再び人を送ることを 計画しています
41:58
to return people to the moon.
787
2518595
1794
42:01
And so we're very honored that NASA has chosen us to do this.
788
2521139
4422
NASAに選んでもらえたことを とても誇りに思います
42:07
But I'm saying it is a generalized --
789
2527271
4337
太陽系内のどこへでも 行くことのできる
42:11
it’s a general solution
790
2531650
2377
汎用的輸送手段ということで
42:14
to getting anywhere in the greater solar system.
791
2534027
5172
他の恒星系に行くのには 向きませんが
42:19
It's not suitable for going to another star system,
792
2539241
2502
42:21
but it is a general solution for transport anywhere in the solar system.
793
2541785
3879
太陽系内なら どこへでも行けます
42:25
CA: Before it can do any of that,
794
2545706
1585
(クリス) どこかへ行く前に
42:27
it's got to demonstrate it can get into orbit, you know, around Earth.
795
2547332
3295
地球周回軌道に乗せられることを 実証する必要があるでしょうが
42:30
What’s your latest advice on the timeline for that?
796
2550627
5005
最新の計画では いつ頃になるのでしょう?
42:35
EM: It's looking promising for us to have an orbital launch attempt
797
2555632
3921
(イーロン) 数ヶ月以内に
軌道への打ち上げが できると思っています
42:39
in a few months.
798
2559595
2002
最初の飛行に向けた
42:43
So we're actually integrating --
799
2563015
3545
42:46
will be integrating the engines into the booster
800
2566602
2961
ブースターへのエンジン取り付けに
42:49
for the first orbital flight starting in about a week or two.
801
2569605
3586
1、2週間内に着手します
42:53
And the launch complex itself is ready to go.
802
2573942
6465
発射台の準備はできています
43:00
So assuming we get regulatory approval,
803
2580741
3670
規制当局の承認を得て
43:04
I think we could have an orbital launch attempt within a few months.
804
2584453
6464
周回軌道への打ち上げを 2、3ヶ月内にできるでしょう
43:10
CA: And a radical new technology like this
805
2590959
2002
(クリス) このような革新的な 新技術の初期段階では
43:13
presumably there is real risk on those early attempts.
806
2593003
2544
リスクがあることと思いますが
43:15
EM: Oh, 100 percent, yeah.
807
2595589
1251
(イーロン) まったくその通りです
43:16
The joke I make all the time is that excitement is guaranteed.
808
2596882
3837
私はよく冗談で言っています
成功は保証できないが エキサイティングなことになるのは間違いないと
43:20
Success is not guaranteed, but excitement certainly is.
809
2600719
2794
43:23
CA: But the last I saw on your timeline,
810
2603513
2378
(クリス) 火星に最初の人間を送る時期を
43:25
you've slightly put back the expected date
811
2605932
2962
43:28
to put the first human on Mars till 2029, I want to say?
812
2608935
4380
2029年まで少し伸ばしていましたね
43:33
EM: Yeah, I mean, so let's see.
813
2613815
3128
(イーロン) そうですね
43:36
I mean, we have built a production system for Starship,
814
2616985
3504
私たちは宇宙船やブースターを たくさん作れるよう
43:40
so we're making a lot of ships and boosters.
815
2620489
3295
スターシップの生産システムを 作っていたんです
43:43
CA: How many are you planning to make actually?
816
2623784
2210
(クリス) 何機くらい 作る予定なんですか?
43:46
EM: Well, we're currently expecting to make a booster and a ship
817
2626036
5714
(イーロン) 当初は宇宙船とブースターを 2ヶ月に1機
43:51
roughly every, well, initially, roughly every couple of months,
818
2631792
3503
今年末までには毎月1機 作れるようにしたいと思っています
43:55
and then hopefully by the end of this year, one every month.
819
2635295
3670
43:59
So it's giant rockets, and a lot of them.
820
2639007
2711
巨大なロケットを たくさん作ります
44:01
Just talking in terms of rough orders of magnitude,
821
2641760
2419
大雑把な数字として
44:04
in order to create a self-sustaining city on Mars,
822
2644179
3504
火星に自足した都市を 作るためには
44:07
I think you will need something on the order of a thousand ships.
823
2647724
4421
1000機くらい必要になるでしょう
44:12
And we just need a Helen of Sparta, I guess, on Mars.
824
2652187
6381
トロイアのヘレネが 火星にも必要です
44:19
CA: This is not in most people's heads, Elon.
825
2659319
2211
(クリス) 多くの人が 度肝を抜かれるところです
44:21
EM: The planet that launched 1,000 ships.
826
2661571
1961
(イーロン) 「地球から1000隻の 宇宙船団の発進です」
44:24
CA: That's nice.
827
2664574
1168
(クリス) そりゃいい
44:25
But this is not in most people's heads,
828
2665784
1877
あなたの考えることというのは
44:27
this picture that you have in your mind.
829
2667661
1918
多くの人には 思いも寄らないことです
44:29
There's basically a two-year window,
830
2669621
1752
火星にロケットを飛ばすのに 適した時期は
44:31
you can only really fly to Mars conveniently every two years.
831
2671373
2919
2年に1度しかありません
44:34
You were picturing that during the 2030s,
832
2674292
4797
2030年代には
2年ごとに 1000機のスターシップが
44:39
every couple of years,
833
2679089
1376
44:40
something like 1,000 Starships take off,
834
2680507
3003
それぞれ100人以上の人を乗せ
44:43
each containing 100 or more people.
835
2683552
1960
火星に飛び立つと
44:45
That picture is just completely mind-blowing to me.
836
2685512
5464
考えただけでも 目が回りそうです
44:51
That sense of this armada of humans going to --
837
2691393
3378
人類の大艦隊です
44:54
EM: It'll be like "Battlestar Galactica," the fleet departs.
838
2694813
2878
(イーロン) 宇宙空母ギャラクティカの 艦隊の発進みたいになるでしょう
44:57
CA: And you think that it can basically be funded by people
839
2697691
2794
(クリス) そしてその費用は
45:00
spending maybe a couple hundred grand on a ticket to Mars?
840
2700485
3254
火星行きのチケットに 何十万ドルか出す人々が支えると
45:03
Is that price about where it has been?
841
2703739
2752
確かそういう値段でしたよね?
45:07
EM: Well, I think if you say like,
842
2707367
1627
(イーロン) 自足した都市を 火星に作るのに
45:08
what's required in order to get enough people and enough cargo to Mars
843
2708994
4755
十分な人と物がどれくらいかを 考える必要があります
45:13
to build a self-sustaining city.
844
2713790
2586
45:17
And it's where you have an intersection
845
2717377
1919
それから火星に行きたいという わずかな割合の人々の中で
45:19
of sets of people who want to go,
846
2719296
2669
45:21
because I think only a small percentage of humanity will want to go,
847
2721965
5047
自腹で払える人や スポンサーを見つけられる人となると
45:27
and can afford to go or get sponsorship in some manner.
848
2727012
3754
45:31
That intersection of sets, I think,
849
2731391
1710
百万人といったところでしょう
45:33
needs to be a million people or something like that.
850
2733101
2461
45:36
And so it’s what can a million people afford, or get sponsorship for,
851
2736646
3754
政府もお金を出すだろうし ローンもできるので
45:40
because I think governments will also pay for it,
852
2740442
2377
百万人くらいは
45:42
and people can take out loans.
853
2742819
3003
支払うかスポンサーを見つけるか できると思います
45:45
But I think at the point at which you say, OK, like,
854
2745864
3712
話の上で火星への移住のコストが
45:49
if moving to Mars costs are, for argument’s sake, $100,000,
855
2749618
6381
10万ドルだとしましょう
多くの人は働いて 10万ドル貯めることができ
45:56
then I think you know, almost anyone can work and save up
856
2756041
5172
46:01
and eventually have $100,000 and be able to go to Mars if they want.
857
2761213
4045
行きたければ火星に 行くことができると思います
46:05
We want to make it available to anyone who wants to go.
858
2765300
2669
行きたい人は誰でも 行けるようにしたいです
46:10
It's very important to emphasize that Mars, especially in the beginning,
859
2770263
4171
火星は 特に初期においては
あまり快適な場所ではないでしょう
46:14
will not be luxurious.
860
2774434
1293
46:15
It will be dangerous, cramped, difficult, hard work.
861
2775727
5672
危険で 窮屈で 困難があり 仕事は大変です
シャクルトン南極探検隊の 募集広告みたいです
46:22
It's kind of like that Shackleton ad for going to the Antarctic,
862
2782025
3170
46:25
which I think is actually not real, but it sounds real and it's cool.
863
2785237
3336
あれはフェイクでしょうが 本当っぽいしイカしています
46:28
It's sort of like, the sales pitch for going to Mars is,
864
2788865
2878
火星行きの謳い文句は
46:31
"It's dangerous, it's cramped.
865
2791785
2878
「危険があり 窮屈
46:35
You might not make it back.
866
2795956
1501
帰れる保証なし
46:38
It's difficult, it's hard work."
867
2798750
1543
困難な重労働が待っています」
46:40
That's the sales pitch.
868
2800293
1168
それが売り文句です
46:41
CA: Right.
869
2801503
1168
(クリス) ええ
46:42
But you will make history.
870
2802712
1252
でも歴史に名を残せます
46:44
EM: But it'll be glorious.
871
2804756
1585
(イーロン) 栄光はあります
46:47
CA: So on that kind of launch rate you're talking about over two decades,
872
2807050
3462
(クリス) そういう頻度で20年にわたり 打ち上げをすると
46:50
you could get your million people to Mars, essentially.
873
2810554
3628
火星に百万人運べると
それは誰の都市に なるんでしょう
46:54
Whose city is it?
874
2814224
1126
46:55
Is it NASA's city, is it SpaceX's city?
875
2815392
1918
NASA市か SpaceX市か?
46:57
EM: It’s the people of Mars’ city.
876
2817352
1627
(イーロン) 火星住人の都市です
どうしてこういうことを するのかというと
47:01
The reason for this, I mean, I feel like why do this thing?
877
2821106
4629
47:05
I think this is important for maximizing
878
2825735
4338
人類や文明という意識的存在を
最大限存続させるために 重要だからです
47:10
the probable lifespan of humanity or consciousness.
879
2830115
3044
47:13
Human civilization could come to an end for external reasons,
880
2833201
4004
人類の文明は外的要因で 終わる可能性があります
47:17
like a giant meteor or super volcanoes or extreme climate change.
881
2837247
5172
巨大隕石や 巨大火山の噴火 極端な気候変動
47:24
Or World War III, or you know, any one of a number of reasons.
882
2844045
5756
第三次世界大戦 いくらでも考えられます
47:32
But the probable life span of civilizational consciousness
883
2852929
2878
生きた文明は 非常に繊細なものであり
47:35
as we know it,
884
2855849
1585
47:37
which we should really view as this very delicate thing,
885
2857475
3129
広大な闇の中の小さなロウソク のようなものとして見るべきなのだと
47:40
like a small candle in a vast darkness.
886
2860645
2711
47:43
That is what appears to be the case.
887
2863356
2962
そう思えます
47:47
We're in this vast darkness of space,
888
2867777
3379
広大な宇宙の闇の中にあって
47:51
and there's this little candle of consciousness
889
2871197
3421
45億年の時をかけて生まれた
47:54
that’s only really come about after 4.5 billion years,
890
2874659
4463
意識という小さなロウソクが
いつでも消えてしまい かねないのです
47:59
and it could just go out.
891
2879164
2002
48:01
CA: I think that's powerful,
892
2881166
1376
(クリス) そのビジョンはとても 説得力があり
48:02
and I think a lot of people will be inspired by that vision.
893
2882584
2836
多くの人が心動かされると思います
48:05
And the reason you need the million people
894
2885420
2127
そして百万人が必要な理由は
48:07
is because there has to be enough people there
895
2887547
2169
生き残るために必要な あらゆることをするために
48:09
to do everything that you need to survive.
896
2889758
2419
十分な人がいなければ ならないからですね
48:13
EM: Really, like the critical threshold is if the ships from Earth stop coming
897
2893136
6840
(イーロン) ええ 重要な分岐点は
地球からの船が何らかの理由で 来なくなったとき
48:20
for any reason,
898
2900018
2544
48:22
does the Mars City die out or not?
899
2902604
4379
火星都市が滅ぶかどうかです
48:27
And so we have to --
900
2907400
2086
人々はフェルミの パラドックスについて話し
48:29
You know, people talk about like, the sort of, the great filters,
901
2909527
3129
48:32
the things that perhaps, you know,
902
2912697
3087
異星人はどこにいるのかと 言っていますが
48:35
we talk about the Fermi paradox, and where are the aliens?
903
2915825
2711
48:38
Well maybe there are these various great filters
904
2918536
2294
異星人にクリアできなかった ハードルがあって
48:40
that the aliens didn’t pass,
905
2920872
1418
48:42
and so they eventually just ceased to exist.
906
2922290
4588
滅亡したのかもしれません
48:46
And one of the great filters is becoming a multi-planet species.
907
2926920
3128
大きなハードルのひとつは 複数の惑星に生きる種になることでしょう
48:50
So we want to pass that filter.
908
2930674
2210
人類としてそのハードルを クリアしたいのです
48:54
And I'll be long-dead before this is, you know, a real thing,
909
2934302
6006
本当にそうなるずっと前に
私は死んでいるでしょうが
49:00
before it happens.
910
2940350
1251
49:01
But I’d like to at least see us make great progress in this direction.
911
2941601
5297
少なくともその方向で大きな進展があることは 見届けたいです
49:07
CA: Given how tortured the Earth is right now,
912
2947315
2503
(クリス) 地球がいま どれほど苦しめられているか
49:09
how much we're beating each other up,
913
2949859
2878
人間が互いにどれほど 傷つけ合っているかを考えると
49:12
shouldn't there be discussions going on
914
2952737
2795
火星を夢見ている人々には
49:15
with everyone who is dreaming about Mars to try to say,
915
2955573
4171
これは文明において新たなルールを 打ち立てられるチャンスかもしれず
49:19
we've got a once in a civilization's chance
916
2959786
5172
そういう議論をすべきでは ないでしょうか?
49:24
to make some new rules here?
917
2964958
2002
火星都市の住人になることが どういう意味を持つのか
49:27
Should someone be trying to lead those discussions
918
2967002
3753
49:30
to figure out what it means for this to be the people of Mars' City?
919
2970755
3879
誰か率先して議論すべきでは?
49:35
EM: Well, I think ultimately
920
2975093
1376
(イーロン) 究極的には
49:36
this will be up to the people of Mars to decide
921
2976469
2211
社会をどう再考するかは
49:38
how they want to rethink society.
922
2978722
4045
火星の人々が決めることでしょう
確かにリスクはあります
49:43
Yeah there’s certainly risk there.
923
2983101
1627
49:45
And hopefully the people of Mars will be more enlightened
924
2985395
4630
火星の人々が 今の地球人より理性的で
49:50
and will not fight amongst each other too much.
925
2990066
2711
あまり争い合わないことを望むし
アドバイスしたいこともありますが
49:54
I mean, I have some recommendations,
926
2994279
1752
49:56
which people of Mars may choose to listen to or not.
927
2996031
3962
聞くかどうかは 火星の住人次第です
代表民主制より 直接民主制を私は支持します
50:00
I would advocate for more of a direct democracy,
928
3000035
2794
50:02
not a representative democracy,
929
3002829
2211
50:05
and laws that are short enough for people to understand.
930
3005040
2711
あと法律は みんな理解できるよう 短くすべきで
50:08
Where it is harder to create laws than to get rid of them.
931
3008168
5380
法律の制定は 廃止よりも 難しくすることです
50:14
CA: Coming back a bit nearer term,
932
3014424
1668
(クリス) もう少し近い将来に戻って
50:16
I'd love you to just talk a bit about some of the other possibility space
933
3016134
3462
スターシップによって開かれる 他の可能性について話したいです
50:19
that Starship seems to have created.
934
3019596
3712
50:23
So given --
935
3023349
1377
人類は突如として100トン以上の 打ち上げ能力を得ます
50:24
Suddenly we've got this ability to move 100 tons-plus into orbit.
936
3024768
3503
50:29
So we've just launched the James Webb telescope,
937
3029230
3170
ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡が
50:32
which is an incredible thing.
938
3032400
2002
ちょうど打ち上げられましたが
50:34
It's unbelievable.
939
3034444
1126
あれは実に見事なものです
50:35
EM: Exquisite piece of technology.
940
3035612
1793
(イーロン) 技術の粋ですね
50:37
CA: Exquisite piece of technology.
941
3037447
1627
(クリス) 技術の粋です
50:39
But people spent two years trying to figure out how to fold up this thing.
942
3039115
3504
どう畳むかで 2年かかりました
50:42
It's a three-ton telescope.
943
3042660
1335
3トンの望遠鏡です
50:44
EM: We can make it a lot easier if you’ve got more volume and mass.
944
3044037
3170
(イーロン) 容積や重量が大きくていいなら 話はもっと簡単になります
50:47
CA: But let's ask a different question.
945
3047207
1877
(クリス) 逆にスターシップで 打ち上げる前提なら
50:49
Which is, how much more powerful a telescope could someone design
946
3049084
6756
どれほど強力な望遠鏡を 作れるでしょう?
50:55
based on using Starship, for example?
947
3055882
2878
50:59
EM: I mean, roughly, I'd say it's probably an order of magnitude more resolution.
948
3059469
4546
(イーロン) 桁違いに高解像度のものが 作れるでしょう
51:04
If you've got 100 tons and a thousand cubic meters volume,
949
3064057
3211
100トンの重量と 1000立方メートルの容積が
51:07
which is roughly what we have.
950
3067268
1585
使えるわけですから
51:08
CA: And what about other exploration through the solar system?
951
3068895
3545
(クリス) 太陽系の他の場所の 探査はどうでしょう?
51:12
I mean, I'm you know --
952
3072482
2169
51:14
EM: Europa is a big question mark.
953
3074692
2670
(イーロン) エウロパは興味深いですね
51:17
CA: Right, so there's an ocean there.
954
3077403
1794
(クリス) あそこには 水の海があります
51:19
And what you really want to do is to drop a submarine into that ocean.
955
3079239
3295
その海を潜水艇で 探りたいんでしたね
51:22
EM: Maybe there's like, some squid civilization,
956
3082534
2294
(イーロン) もしかしたら イカの文明なんかが
51:24
cephalopod civilization under the ice of Europa.
957
3084869
3212
エウロパの氷の下には あるかもしれません
51:28
That would be pretty interesting.
958
3088123
1626
極めて興味深いです
51:29
CA: I mean, Elon, if you could take a submarine to Europa
959
3089749
2711
(クリス) あなたが潜水艇を エウロパまで運んで
51:32
and we see pictures of this thing being devoured by a squid,
960
3092460
3629
それがイカに食われる映像を 見られるとしたら
51:36
that would honestly be the happiest moment of my life.
961
3096131
2544
私の人生で最高の時に なると思います
51:38
EM: Pretty wild, yeah.
962
3098716
1377
(イーロン) ゾクゾクしますね
51:40
CA: What other possibilities are out there?
963
3100426
2795
(クリス) 他にどんな可能性が あるでしょう?
51:43
Like, it feels like if you're going to create a thousand of these things,
964
3103263
4379
1000機のロケットを作っても
51:47
they can only fly to Mars every two years.
965
3107642
3212
火星に2年ごとにしか 飛ばせないなら
51:50
What are they doing the rest of the time?
966
3110895
2169
その間 そのロケット群で 何をするかとか
51:53
It feels like there's this explosion of possibility
967
3113106
4671
非常に大きな可能性が 開けますよね
51:57
that I don't think people are really thinking about.
968
3117777
2461
考えもしないような可能性です
52:00
EM: I don't know, we've certainly got a long way to go.
969
3120238
2628
(イーロン) まだまだ 片付けるべきことがあります
52:02
As you alluded to earlier, we still have to get to orbit.
970
3122866
2752
先ほど言われたように まず軌道に乗せる必要があります
52:05
And then after we get to orbit,
971
3125618
1752
軌道に乗せられたら
52:07
we have to really prove out and refine full and rapid reusability.
972
3127412
6006
完全で速やかな再利用性を 実証し磨き上げる必要があります
それには少し時間がかかるでしょう
52:14
That'll take a moment.
973
3134085
1210
52:19
But I do think we will solve this.
974
3139090
1752
私たちはやれると思っています
52:22
I'm highly confident we will solve this at this point.
975
3142969
2711
いずれかの時点で解決できることには 自信を持っています
52:26
CA: Do you ever wake up with the fear
976
3146014
1793
(クリス) SpaceXでヒンデンブルク号の ようなことが起きる悪夢を
52:27
that there's going to be this Hindenburg moment for SpaceX where ...
977
3147849
3462
見たりはしませんか?
52:31
EM: We've had many Hindenburg.
978
3151811
1460
(イーロン) ヒンデンブルク号みたいなことなら 何度もやっています
52:33
Well, we've never had Hindenburg moments with people, which is very important.
979
3153313
3670
人が死ぬような事故はなく それは重要なことで
大違いですが
52:37
Big difference.
980
3157025
1251
52:38
We've blown up quite a few rockets.
981
3158776
1710
ロケットの爆発なら 相当やっていますよ
52:40
So there's a whole compilation online that we put together
982
3160486
3504
私たちや他の人がまとめた動画が
ネットで見られますが
52:44
and others put together,
983
3164032
1710
52:45
it's showing rockets are hard.
984
3165742
1960
ロケットは本当に難しいんです
52:47
I mean, the sheer amount of energy going through a rocket boggles the mind.
985
3167744
3795
ほとばしり出るエネルギーたるや すごいものです
52:51
So, you know, getting out of Earth's gravity well is difficult.
986
3171581
3503
地球の重力から抜け出すというのは 大ごとなんです
52:55
We have a strong gravity and a thick atmosphere.
987
3175126
2377
地球には強い重力と 厚い大気があります
52:59
And Mars, which is less than 40 percent,
988
3179422
3921
一方 火星の重力は 地球の4割弱
53:03
it's like, 37 percent of Earth's gravity
989
3183426
2711
37%で
53:06
and has a thin atmosphere.
990
3186179
1626
大気も薄いです
53:08
The ship alone can go all the way
991
3188097
2002
火星から地球へは 宇宙船だけで来られますが
53:10
from the surface of Mars to the surface of Earth.
992
3190141
2419
地球から火星に行くには 巨大なブースターと
53:12
Whereas getting to Mars requires a giant booster and orbital refilling.
993
3192602
4755
軌道上での 燃料補給が必要になります
53:17
CA: So, Elon, as I think more about this incredible array of things
994
3197774
4796
(クリス) あなたのやってきた すごいことを考えるにつけ
53:22
that you're involved with,
995
3202612
1835
53:24
I keep seeing these synergies,
996
3204489
4296
気付くのは その間にあるシナジーです —
53:28
to use a horrible word,
997
3208826
1877
あまり使いたくない言葉ですが
53:30
between them.
998
3210745
1168
53:31
You know, for example,
999
3211955
1167
例えばテスラで作っているロボットは
53:33
the robots you're building from Tesla could possibly be pretty handy on Mars,
1000
3213122
5756
火星で危険な作業をする上で とても役立ちそうです
53:38
doing some of the dangerous work and so forth.
1001
3218920
2169
53:41
I mean, maybe there's a scenario where your city on Mars
1002
3221089
2669
もしかしたら火星に 百万人の人間はいらず
53:43
doesn't need a million people,
1003
3223758
1460
いるのは50万人の人間と 50万台のロボットかもしれません
53:45
it needs half a million people and half a million robots.
1004
3225218
2711
53:47
And that's a possibility.
1005
3227971
1835
ひとつの可能性ですが
53:49
Maybe The Boring Company could play a role
1006
3229847
2211
ボーリング社は 火星の地下居住空間を作る上で
53:52
helping create some of the subterranean dwelling spaces that you might need.
1007
3232100
5380
役割を果たすかもしれません
53:57
EM: Yeah.
1008
3237480
1210
(イーロン) ええ
53:58
CA: Back on planet Earth,
1009
3238982
1501
(クリス) 一方 地球では
54:00
it seems like a partnership between Boring Company and Tesla
1010
3240525
3211
ボーリングとテスラは共同で
54:03
could offer an unbelievable deal to a city
1011
3243778
3879
都市にすごい事業を 提案できるかもしれません
54:07
to say, we will create for you a 3D network of tunnels
1012
3247699
4504
地下に三次元トンネル網を作り
54:12
populated by robo-taxis
1013
3252245
2252
ロボットタクシーを走らせ
54:14
that will offer fast, low-cost transport to anyone.
1014
3254539
4254
万人のための高速で低コストな 輸送手段を提供するとか
54:18
You know, full self-driving may or may not be done this year.
1015
3258835
2878
完全な自動運転は今年中に できるかどうかということですが
54:21
And in some cities, like, somewhere like Mumbai,
1016
3261713
2794
ムンバイのような 交通状況の都市では
54:24
I suspect won't be done for a decade.
1017
3264549
2043
10年経っても 自動運転は無理そうです
54:26
EM: Some places are more challenging than others.
1018
3266634
2294
(イーロン) 他より難しい場所 というのはあります
54:28
CA: But today, today, with what you've got,
1019
3268928
2378
(クリス) 今ある技術でも
54:31
you could put a 3D network of tunnels under there.
1020
3271306
4254
地下に三次元トンネル網を 作ることはできるでしょう
54:35
EM: Oh, if it’s just in a tunnel, that’s a solved problem.
1021
3275601
2795
(イーロン) トンネルだけなら 解決済みの問題です
54:38
CA: Exactly, full self-driving is a solved problem.
1022
3278438
2502
(クリス) 完全自動運転はまだでも
54:40
To me, there’s amazing synergy there.
1023
3280982
3045
そこにすごいシナジーが あると思うのです
54:44
With Starship,
1024
3284068
1752
グウィン・ショットウェルは 2028年までに
54:45
you know, Gwynne Shotwell talked about by 2028 having from city to city,
1025
3285820
5339
スターシップで地球上の 都市間を結ぶという話をしていました
54:51
you know, transport on planet Earth.
1026
3291200
1752
54:52
EM: This is a real possibility.
1027
3292952
1627
(イーロン) その案には 高い見込みがあります
54:57
The fastest way to get from one place to another,
1028
3297290
2961
長距離であれば 最速の移動手段はロケットであり
55:00
if it's a long distance, is a rocket.
1029
3300293
1793
基本的にはICBMですね
55:03
It's basically an ICBM.
1030
3303087
1377
55:05
CA: But it has to land --
1031
3305673
1335
(クリス) ただICBMは騒々しいので
55:07
Because it's an ICBM, it has to land probably offshore,
1032
3307675
3879
着陸場所は海上になるでしょう
55:11
because it's loud.
1033
3311596
1168
55:12
So why not have a tunnel that then connects to the city with Tesla?
1034
3312805
6632
そこでトンネルとテスラで 都市とつなぐのはどうでしょう?
55:20
And Neuralink.
1035
3320897
1126
それにニューラリンク
55:22
I mean, if you going to go to Mars
1036
3322065
1626
火星に行く人が愛する人々と
55:23
having a telepathic connection with loved ones back home,
1037
3323733
2878
テレパシーで繋がれるなら素晴らしい
55:26
even if there's a time delay...
1038
3326611
1501
時間的遅延はあるにしても
(イーロン) 元々結びつきを 意図したものではありませんが
55:29
EM: These are not intended to be connected, by the way.
1039
3329238
4088
55:33
But there certainly could be some synergies, yeah.
1040
3333326
2419
ある種のシナジーがあるのは確かです
55:35
CA: Surely there is a growing argument
1041
3335787
2294
(クリス) これらの会社を
55:38
that you should actually put all these things together
1042
3338081
2711
ひとつにまとめるべき という議論もあります
55:40
into one company
1043
3340792
2127
55:42
and just have a company devoted to creating a future
1044
3342960
4296
ワクワクする未来を作り
千の花を開かせる
55:47
that’s exciting,
1045
3347298
1460
55:48
and let a thousand flowers bloom.
1046
3348758
1627
そういう会社です
55:50
Have you been thinking about that?
1047
3350426
1627
それについて考えたことは?
55:53
EM: I mean, it is tricky because Tesla is a publicly-traded company,
1048
3353429
3253
(イーロン) 難しい点として テスラが公開企業だということと
55:56
and the investor base of Tesla and SpaceX
1049
3356724
5255
この4つの会社は 投資家層が
とても異なっている ということがあります
56:02
and certainly Boring Company and Neuralink are quite different.
1050
3362021
3379
56:05
Boring Company and Neuralink are tiny companies.
1051
3365441
2503
ボーリングとニューラリンクは ごく小さな会社です
56:08
CA: By comparison.
1052
3368569
1418
(クリス) 比較的には
56:10
EM: Yeah, Tesla's got 110,000 people.
1053
3370321
3629
(イーロン) ええ テスラには 11万人の社員がいて
56:14
SpaceX I think is around 12,000 people.
1054
3374283
2503
SpaceXは 1万2千人ほど
56:17
Boring Company and Neuralink are both under 200 people.
1055
3377161
4546
ボーリングとニューラリンクは 200人以下で
56:21
So they're little, tiny companies,
1056
3381749
3170
小さな会社です
56:24
but they will probably get bigger in the future.
1057
3384961
2252
将来は大きくなるでしょうが
56:27
They will get bigger in the future.
1058
3387213
1710
56:29
It's not that easy to sort of combine these things.
1059
3389632
2544
一緒にするのは そう簡単ではありません
56:33
CA: Traditionally, you have said that for SpaceX especially,
1060
3393761
2878
(クリス) あなたはずっと SpaceXは特に
56:36
you wouldn't want it public,
1061
3396639
1418
公開企業にしたくないと 言っていました
56:38
because public investors wouldn't support the craziness of the idea
1062
3398057
4296
一般投資家は火星に行くみたいな クレージーな考えを
56:42
of going to Mars or whatever.
1063
3402395
1418
支持しないからと
56:43
EM: Yeah, making life multi-planetary
1064
3403813
2044
(イーロン) 人類を複数の惑星にまたがる 文明にするというのは
56:45
is outside of the normal time horizon of Wall Street analysts.
1065
3405898
5881
ウォール・ストリートのアナリストの 時間感覚からは外れていますね
56:51
(Laughs)
1066
3411779
1001
(笑)
56:52
To say the least.
1067
3412864
1209
控え目に言っても
56:54
CA: I think something's changed, though.
1068
3414073
2586
(クリス) でも状況が 変わったと思います
56:56
What's changed is that Tesla is now so powerful and so big
1069
3416701
2753
テスラは今や非常に 強く大きくなり
56:59
and throws off so much cash
1070
3419495
2461
稼ぎ出しており
57:01
that you actually could connect the dots here.
1071
3421998
3503
4つを結び付けることも できるでしょう
57:05
Just tell the public that x-billion dollars a year, whatever your number is,
1072
3425501
4546
「年間何十億ドルは 火星計画に向けられる」とか
57:10
will be diverted to the Mars mission.
1073
3430089
3420
金額はいくらでもいいですが ただ宣言すればいい
57:13
I suspect you'd have massive interest in that company.
1074
3433551
3462
すごい利益があるわけですから
57:17
And it might unlock a lot more possibility for you, no?
1075
3437054
4922
それでずっと大きな可能性が 開けると思いますが?
(イーロン) SpaceXへ一般の投資を 受け入れるのはいいんですが
57:22
EM: I would like to give the public access to ownership of SpaceX,
1076
3442018
5797
57:27
but I mean the thing that like,
1077
3447815
2711
問題は
57:30
the overhead associated with a public company is high.
1078
3450568
5130
公開企業は 余分にかかるコストが大きいことです
57:38
I mean, as a public company, you're just constantly sued.
1079
3458284
2711
公開企業は絶えず 訴えられます
57:41
It does occupy like, a fair bit of ...
1080
3461037
3003
そういったことに 対処するための
57:45
You know, time and effort to deal with these things.
1081
3465958
3546
時間と労力がかかるんです
57:49
CA: But you would still only have one public company, it would be bigger,
1082
3469504
3628
(クリス) でもあなたの公開企業は 1つのままで
大きくなり やることは 増えるでしょうが
57:53
and have more things going on.
1083
3473174
1752
57:54
But instead of being on four boards, you'd be on one.
1084
3474967
2711
出る取締役会が 4つでなく1つで済みます
57:57
EM: I'm actually not even on the Neuralink or Boring Company boards.
1085
3477720
3337
(イーロン) ニューラリンクとボーリングは 取締役にもなっていないし
58:02
And I don't really attend the SpaceX board meetings.
1086
3482099
3671
SpaceXの取締役会には あまり出ていません
58:06
We only have two a year,
1087
3486103
1210
年に2回立ち寄って
58:07
and I just stop by and chat for an hour.
1088
3487313
2211
1時間ほどおしゃべりするだけです
公開企業だと取締役会の負担は ずっと大きくなります
58:13
The board overhead for a public company is much higher.
1089
3493110
2837
58:15
CA: I think some investors probably worry about how your time is being split,
1090
3495988
3712
(クリス) 投資家の中にはあなたの時間配分を 心配している人もいるだろうから
58:19
and they might be excited by you know, that.
1091
3499742
2669
それを聞いて喜んでいるでしょう
58:22
Anyway, I just woke up the other day
1092
3502495
3253
これらの間に 様々な繋がりがあることに
58:25
thinking, just, there are so many ways in which these things connect.
1093
3505790
3420
ある時ふと思い至った ということで
58:29
And you know, just the simplicity of that mission,
1094
3509252
3837
ワクワクする未来を作るという ミッションのシンプルさは
58:33
of building a future that is worth getting excited about,
1095
3513130
3546
多くの人を引き付けるだろうと 思いますよ
58:36
might appeal to an awful lot of people.
1096
3516676
3461
58:41
Elon, you are reported by Forbes and everyone else as now, you know,
1097
3521013
5381
ところで フォーブス誌なんかによると
あなたは今や世界一の 大金持ちとのことです
58:46
the world's richest person.
1098
3526435
1752
58:48
EM: That’s not a sovereign.
1099
3528187
1293
(イーロン) 君主というわけでは ありませんよ
58:49
CA: (Laughs)
1100
3529564
1001
(クリス) (笑)
58:50
EM: You know, I think it’s fair to say
1101
3530606
1835
(イーロン) 国の王か 実質的な王であれば
58:52
that if somebody is like, the king or de facto king of a country,
1102
3532483
4671
58:57
they're wealthier than I am.
1103
3537154
1961
私よりも豊かでしょう
58:59
CA: But it’s just harder to measure --
1104
3539323
2711
(クリス) そこは測り難いですね
3千億ドルあると
59:02
So $300 billion.
1105
3542285
1418
59:03
I mean, your net worth on any given day
1106
3543744
3838
あなたの純資産は 1日のうちに何十億ドルも
59:07
is rising or falling by several billion dollars.
1107
3547623
3045
上がったり下がったり することになります
59:10
How insane is that?
1108
3550710
2127
ぶっ飛んでます
59:12
EM: It's bonkers, yeah.
1109
3552878
1168
(イーロン) まったく
59:14
CA: I mean, how do you handle that psychologically?
1110
3554088
2586
(クリス) どうやって精神を 保っているんですか?
59:16
There aren't many people in the world who have to even think about that.
1111
3556674
3503
そんな心配をしなければならない人間は あまりいないと思いますが
59:20
EM: I actually don't think about that too much.
1112
3560177
2211
(イーロン) 実際のところ あまり考えません
59:22
But the thing that is actually more difficult
1113
3562430
3587
もっと難しく
眠れなくさせられるのは
59:26
and that does make sleeping difficult
1114
3566058
1877
59:27
is that, you know,
1115
3567977
3378
テスラやSpaceXについて考える
59:31
every good hour or even minute
1116
3571397
3587
1時間とか1分という時間が
59:35
of thinking about Tesla and SpaceX
1117
3575026
4421
会社に大きな影響を 与えうるということで
59:39
has such a big effect on the company
1118
3579447
2502
59:41
that I really try to work as much as possible,
1119
3581991
3920
正気を保てるギリギリまで
59:45
you know, to the edge of sanity, basically.
1120
3585911
3129
必死で働くことになります
59:49
Because you know, Tesla’s getting to the point where
1121
3589081
3337
テスラは今や
質の高い1分間の思考によって
59:54
probably will get to the point later this year,
1122
3594920
2211
59:57
where every high-quality minute of thinking
1123
3597131
5047
百万ドルの影響が出る というところまできています
60:02
is a million dollars impact on Tesla.
1124
3602219
3671
60:08
Which is insane.
1125
3608517
1544
クレージーです
60:13
I mean, the basic, you know, if Tesla is doing, you know,
1126
3613272
4046
テスラの売り上げが
たとえば週20億ドルとして
60:17
sort of $2 billion a week, let’s say, in revenue,
1127
3617360
3920
60:21
it’s sort of $300 million a day, seven days a week.
1128
3621280
4713
1日あたり3億ドル
60:26
You know, it's ...
1129
3626535
1335
そうすると—
60:28
CA: If you can change that by five percent in an hour’s brainstorm,
1130
3628829
5548
(クリス) 1時間のブレーンストーミングで それを5%変えられたなら
60:34
that's a pretty valuable hour.
1131
3634418
3128
非常に価値ある1時間と言えますね
60:37
EM: I mean, there are many instances where a half-hour meeting,
1132
3637546
4797
(イーロン) 30分の打ち合わせで
会社の収支を1億ドル 改善できたというようなことが
60:42
I was able to improve the financial outcome of the company
1133
3642385
3378
60:45
by $100 million in a half-hour meeting.
1134
3645763
3629
幾度となくあります
60:50
CA: There are many other people out there
1135
3650476
2044
(クリス) 世の中には億万長者に 我慢のならない人もいます
60:52
who can't stand this world of billionaires.
1136
3652520
2752
60:55
Like, they are hugely offended by the notion
1137
3655314
3921
最貧の10億人の富を 合わせたよりも多くの金を
60:59
that an individual can have the same wealth as, say,
1138
3659276
4588
一個人が持っていることに 憤るのです
61:03
a billion or more of the world's poorest people.
1139
3663906
3212
61:07
EM: If they examine sort of --
1140
3667159
2419
(イーロン) その考えには
61:09
I think there's some axiomatic flaws that are leading them to that conclusion.
1141
3669578
5047
根本的な誤りがあると思います
61:15
For sure, it would be very problematic if I was consuming,
1142
3675167
4922
私が年に何十億ドルも 個人的に浪費しているとしたら
61:20
you know, billions of dollars a year in personal consumption.
1143
3680131
3086
確かに問題でしょうが
61:23
But that is not the case.
1144
3683259
1209
そういうわけではありません
61:24
In fact, I don't even own a home right now.
1145
3684802
2252
私は家さえ持っていません
61:27
I'm literally staying at friends' places.
1146
3687096
2336
友人宅に泊まっています
61:30
If I travel to the Bay Area,
1147
3690141
1543
ベイエリアに行くときは
61:31
which is where most of Tesla engineering is,
1148
3691726
2085
テスラの技術者の多くが 住んでいる場所ですが
61:33
I basically rotate through friends' spare bedrooms.
1149
3693811
3795
友人宅の空き部屋を 転々としています
61:38
I don't have a yacht, I really don't take vacations.
1150
3698691
2753
私はヨットも持ってないし 休暇も取りません
61:44
It’s not as though my personal consumption is high.
1151
3704071
4338
浪費家というわけでもありません
ただ 飛行機で移動するのは例外です
61:49
I mean, the one exception is a plane.
1152
3709243
1793
61:51
But if I don't use the plane, then I have less hours to work.
1153
3711078
2878
飛行機を使わなければ 仕事できる時間が減りますから
61:55
CA: I mean, I personally think you have shown that you are mostly driven
1154
3715291
4129
(クリス) あなたは深い道義的な感覚に 動かされているのだと
61:59
by really quite a deep sense of moral purpose.
1155
3719420
2502
私自身は思っています
62:01
Like, your attempts to solve the climate problem
1156
3721964
5589
私の知る限りあなたは 他の誰よりも強く
62:07
have been as powerful as anyone else on the planet that I'm aware of.
1157
3727595
4838
気候問題を解決しようと 努めている
62:12
And I actually can't understand,
1158
3732433
2085
左翼からああ批判されていることが
62:14
personally, I can't understand the fact
1159
3734518
1877
62:16
that you get all this criticism from the Left about,
1160
3736437
2461
私には理解できません
62:18
"Oh, my God, he's so rich, that's disgusting."
1161
3738898
2377
「奴は金持ちで不快だ」と
62:21
When climate is their issue.
1162
3741734
2377
気候問題は彼らの 題目だというのに
慈善に情熱を傾ける人もいますが
62:25
Philanthropy is a topic that some people go to.
1163
3745446
2210
62:27
Philanthropy is a hard topic.
1164
3747698
1668
慈善というのは 難しいものです
62:29
How do you think about that?
1165
3749408
1794
あなたはどのように お考えですか?
62:31
EM: I think if you care about the reality of goodness
1166
3751535
2711
(イーロン) 単に良さそうなことでなく 人類にとって本当に良いことを考えるのなら
62:34
instead of the perception of it, philanthropy is extremely difficult.
1167
3754246
3796
慈善というのはすごく難しいものです
62:39
SpaceX, Tesla, Neuralink and The Boring Company are philanthropy.
1168
3759126
3921
SpaceX、テスラ、ニューラリンク、ボーリングは 本質としては慈善です
62:43
If you say philanthropy is love of humanity,
1169
3763464
3086
慈善が人類愛であるなら
62:46
they are philanthropy.
1170
3766592
1668
これらはみな慈善なんです
62:49
Tesla is accelerating sustainable energy.
1171
3769553
2878
テスラは持続可能エネルギーへの転換を 加速させています
62:52
This is a love -- philanthropy.
1172
3772473
3545
これは愛であり慈善です
62:56
SpaceX is trying to ensure the long-term survival of humanity
1173
3776894
3712
SpaceXは 人類が 複数の惑星にまたがる種として
63:00
with a multiple-planet species.
1174
3780648
1501
永らえられるよう働いており
63:02
That is love of humanity.
1175
3782191
1543
これは人類愛です
63:05
You know, Neuralink is trying to help solve brain injuries
1176
3785319
4546
ニューラリンクは脳損傷や
人類を脅かすAIのリスクに 取り組んでおり
63:09
and existential risk with AI.
1177
3789907
2294
63:12
Love of humanity.
1178
3792243
1167
人類愛です
63:13
Boring Company is trying to solve traffic, which is hell for most people,
1179
3793452
3504
ボーリングは多くの人を苦しめている 交通の問題に取り組んでおり
63:16
and that also is love of humanity.
1180
3796956
2627
これもまた人類愛です
63:20
CA: How upsetting is it to you
1181
3800084
4296
(クリス) 絶えず声高な叫びを 聞き続けるのは
63:24
to hear this constant drumbeat of,
1182
3804421
3546
苛立たしいことでしょう
「金持ちのくそ野郎! イーロン・マスクめ!」
63:28
"Billionaires, my God, Elon Musk, oh, my God?"
1183
3808008
2169
63:30
Like, do you just shrug that off
1184
3810219
2961
単に無視するのか
63:33
or does it does it actually hurt?
1185
3813222
1627
それとも傷ついたりも するのでしょうか?
63:36
EM: I mean, at this point, it's water off a duck's back.
1186
3816559
2794
(イーロン) 今ではどうとも思いません
63:39
CA: Elon, I’d like to, as we wrap up now,
1187
3819353
2544
(クリス) まとめとして
63:41
just pull the camera back and just think ...
1188
3821939
3378
あなた個人に目を向けると
63:45
You’re a father now of seven surviving kids.
1189
3825359
3504
あなたは今や7人の子の父親です
63:49
EM: Well, I mean, I'm trying to set a good example
1190
3829530
2336
(イーロン) 世界に 手本を示そうとしています
63:51
because the birthrate on Earth is so low
1191
3831907
1919
出生率が低くなっており
63:53
that we're facing civilizational collapse
1192
3833868
2043
出生率が上がらないと
63:55
unless the birth rate returns to a sustainable level.
1193
3835911
4838
文明が崩壊してしまいます
64:01
CA: Yeah, you've talked about this a lot,
1194
3841667
1960
(クリス) 人口減少は大きな問題だと
64:03
that depopulation is a big problem,
1195
3843669
2294
あなたは言い続けていますが
いかに大きな問題か みんな理解していませんね
64:06
and people don't understand how big a problem it is.
1196
3846005
2460
64:08
EM: Population collapse is one of the biggest threats
1197
3848465
2503
(イーロン) 人口減は文明の未来にとって 最大の脅威であり
64:10
to the future of human civilization.
1198
3850968
1752
それが現在進行しているのです
64:12
And that is what is going on right now.
1199
3852761
1877
(クリス) あなたにとって日々の活動を 駆り立てているものは何でしょう?
64:14
CA: What drives you on a day-to-day basis to do what you do?
1200
3854638
2836
64:17
EM: I guess, like, I really want to make sure
1201
3857516
3087
(イーロン) 人類の未来が 良いものとなり
64:20
that there is a good future for humanity
1202
3860644
3462
宇宙の本質や 生命の意味について
64:24
and that we're on a path to understanding the nature of the universe,
1203
3864148
5297
理解する道を 進み続けられるよう
確かにしたい ということでしょうか
64:29
the meaning of life.
1204
3869486
1168
64:30
Why are we here, how did we get here?
1205
3870696
1960
我々はなぜここにいるのか?
64:33
And in order to understand the nature of the universe
1206
3873490
4422
宇宙の本質や 様々な根本的な疑問を
64:37
and all these fundamental questions,
1207
3877953
3921
理解するために
64:41
we must expand the scope and scale of consciousness.
1208
3881916
3086
意識の範囲と規模を 拡大する必要があります
それが失われるようなことが あってはなりません
64:47
Certainly it must not diminish or go out.
1209
3887129
1960
64:49
Or we certainly won’t understand this.
1210
3889131
2211
それでは理解に至れません
64:51
I would say I’ve been motivated by curiosity more than anything,
1211
3891342
3587
何よりも私を動かすのは 好奇心であり
64:54
and just desire to think about the future
1212
3894929
4337
未来について考え
それが悲しいものであってほしくない という思いです
64:59
and not be sad, you know?
1213
3899308
2544
65:03
CA: And are you?
1214
3903687
1168
(クリス) あなたは 悲観していない?
65:04
Are you not sad?
1215
3904897
1251
65:06
EM: I'm sometimes sad,
1216
3906607
1209
(イーロン) 悲観することもありますが
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but mostly I'm feeling I guess
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3907816
4505
最近は 未来について 割と楽観しています
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relatively optimistic about the future these days.
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2544
65:15
There are certainly some big risks that humanity faces.
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3921
人類が直面する大きなリスク というのはあります
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I think the population collapse is a really big deal,
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2795
人口減少は大きな問題で
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that I wish more people would think about
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5130
多くの人にそのことを 考えてほしいです
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because the birth rate is far below what's needed to sustain civilization
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4964
現在の出生率は 現状の文明を 維持するには低すぎます
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at its current level.
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1669
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And there's obviously ...
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3212
気候問題に対してはもちろん 行動を起こす必要があり
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We need to take action on climate sustainability,
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2877
65:42
which is being done.
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1919
それはなされています
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And we need to secure the future of consciousness
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2294
複数の惑星に 生きる種となることで
65:47
by being a multi-planet species.
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2252
意識の未来を 確かにする必要があります
65:51
We need to address --
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Essentially, it's important to take whatever actions we can think of
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意識の未来に関わる 存続の危機については
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to address the existential risks that affect the future of consciousness.
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4796
何であれ考えうる対策を 講じることが重要です
66:00
CA: There's a whole generation coming through
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(クリス) 未来について本当に 悲観している世代がいますが
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who seem really sad about the future.
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1793
66:04
What would you say to them?
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3964456
1794
彼らに何か言うことはありますか?
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EM: Well, I think if you want the future to be good, you must make it so.
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3587
(イーロン) 未来が良いものであってほしいなら そうなるようにすべきです
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Take action to make it good.
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2419
良くなるよう行動しましょう
66:14
And it will be.
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3974717
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そうすればそうなります
66:17
CA: Elon, thank you for all this time.
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3977177
2211
(クリス) イーロン ありがとうございました
66:19
That is a beautiful place to end.
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うまくまとまったところで 終わりにしましょう
66:21
Thanks for all you're doing.
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1376
あなたのしているすべてに 感謝します
66:22
EM: You're welcome.
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(イーロン) 恐縮です
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