Sam Gao, CEOおよびDINQの共同創設者 – インタビュー・シリーズ

Sam Gaoは、AI研究者、エンジニア、起業家として第一人者であり、DINQのCEOおよび共同創設者として、AI時代の次世代のタレント接続プラットフォームを提供しています。元々は土木工学で訓練を受けた彼は、NeurIPS、ICML、CVPRなどのトップレベルの会議で10本以上の論文を発表し、PyTorchやTensorFlowなどの主要なオープンソースフレームワークに貢献しています。

Gaoは、世界で最も人気のあるオープンソースの顔交換システムであるDeepFaceLabの第二著者であり、GitHubでは46,000以上のスターを獲得し、2020年にGitHubのトップ10のAIプロジェクトにランクインしました。また、OutfitAnyoneというユニバーサルな仮想試着システムを作成し、2024年にHuggingFace Spacesのトップ20プロジェクトに認定され、Taobaoで商業的に展開され、年間1億元以上の収益を上げました。また、分散型取引エージェントのための広く引用されているフレームワークであるEliza OS AIエージェントのホワイトペーパーを著しました。

Gaoは、AIイノベーションに対する世界的な視点を持ち、シリコンバレー、ニューヨーク、デンバー、ダボス、シンガポール、京都などのハブを訪問し、第一人者である研究者、創業者、業界の先駆者と広く関わってきました。Gaoは、Qingke AIコミュニティを設立し、30,000人以上のパブリックフォロワーと5,000人の専門家を擁し、最先端の技術に関するトーク、ワークショップ、ネットワーキングの機会を提供しています。このコミュニティは、xAI、OpenAI、DeepMind、Qwen、Deepseekなどの研究者が働く最もプロフェッショナルで影響力のあるネットワークの1つとして認識されています。

あなたは、Alibaba CloudでARとVRのコンピュータビジョンとグラフィックスに数年間取り組み、後にはブロックチェーンのAI駆動型人間証明システムを指導しました。DINQを共同設立するためにこれらの役割を離れることを決めたあなたの個人的な挫折または転換点は何でしたか？

Alibaba Damo Academyでの私の経験では、最先端のテクノロジーが数百万人のユーザーに届けられました。しかし、私の最大の挫折は技術的なボトルネックではありませんでした。それは、タレントのミスマッチでした。私は、優れたPh.D.が現実世界での展開に苦労しているのを見ました。一方で、自己学習型の「コーディングウィザード」は、名門大学のラベルがなければ無視されていました。後で、ブロックチェーンのアイデンティティシステムについて指導したことで、私は「Proof-of-Human」の力について学びました。DINQは、これらの経験の交差点です。AI時代に誰でも価値を証明できる、決定的な、客観的なProof-of-Valueを提供するという使命です。

DINQは、AIモデルとコンピューティング能力が、構築して展開するために必要なタレントよりも急速にスケールしている時期に登場しています。現在、AIタレントが発見され、評価される方法について、根本的に何が壊れていると考えていますか？

根本的な欠陥は「評価の遅れ」です。AIの能力は月ごとにスケールしていますが、採用は10年前のパラダイムにまだ留まっています:

キーワードの古さ: 伝統的なフィルタでは、ChatGPTを使用する人と、多エージェントワークフローを設計できる人を区別できません。

「ペディグリー」の罠: エリート大学の学位や「ビッグテック」の肩書きに頼ることは、能力の代理として怠惰です。オープンソースやニッチな垂直市場でイノベーションを牽引している「隠れた宝石」の広大な海を無視しています。

静的 vs. 流動的: リザームは過去のスナップショットですが、AIの貢献は、GitHub、Hugging Face、コラボレーションプラットフォームを横断するデータの生きた、呼吸するストリームです。

あなたは、DINQを、履歴書、LinkedInプロファイル、キーワードベースの採用の限界に対する対応と説明しています。従来の採用システムでは、AI研究者や開発者について、どのような重要な信号が見落とされているのでしょうか？

標準的な採用プロセスでは、ビルダーの「行動DNA」が見落とされています:

反復的忍耐力: ユーザーは、プロンプトやモデルをどのように改良して、うまくいくまで繰り返すのでしょうか。

コンテキストマスター: 生のAIツールと特定のビジネスソリューションの間のギャップを埋める能力。

「学習速度」: 知識が6か月ごとに減価償却される分野では、新しいフレームワーク（RAGからAgenticワークフローへの移行など）をマスターするスピードが、総年数の経験よりも重要です。

DINQカードは、コード、出版物、プロジェクト、コラボレーションを1つの検証済みプロファイルにまとめます。タイトルや著名な関連付けがまだない初期のAI研究者にとって、「影響力」の定義はどのように変化しますか？

DINQカードは、成功の定義を「誰に勤めているか」から「何を作ったか」に変えます。初期のビルダーまたは非伝統的なクリエイターにとって、これはゲームチェンジャーです。検証済みの貢献を、ハイパフォーマンスのLoRA、ウイルス的なAI生成プロジェクト、または重要なAIインフラのバグ修正など、評価にまとめます。これにより、遠隔地の学生は、シリコンバレーのエンジニアと同等の尊敬を受けることができます。検証済みの影響力に基づいてです。

採用側では、DINQは静的なフィルタではなく、AIネイティブ検索と推論を導入します。強化学習やマルチエージェントシステムなどの高度に特殊化されたドメインで、企業が候補者を特定する方法はどのように変化しますか？

伝統的な検索は二元的（はい/いいえ）です。DINQの検索は推論ベースです。企業が「AIエージェント」を必要とする場合、DINQはキーワードだけを検索しません。候補者の実際の出力を分析します。LangchainまたはDifyに貢献しましたか。プロジェクトでAPIの待ち時間をどのように処理しましたか。これにより、企業は「専門家」: 特定のAI課題に直面して直感的に対応できる人を特定できます。まだジョブタイトルになっていない課題です。

Alibaba Cloudのような大規模プラットフォーム内で働いた経験を踏まえると、実際のAI能力と表面的な資格について、大きな組織が最も誤解していることは何だと思いますか？

大きな組織は、過去の家系を将来の適応性と間違えます。構造化された、レガシーの環境での成功が、AIの「ワイルドウエスト」での成功に直結するものと想定します。実際のAI能力は、エージェンシー、AIを使用してエンドツーエンドで問題を解決する能力についてです。大きなプラットフォームは、実際に進歩を牽引している「スクラッチイノベーター」を見落とします。

DINQは、プラットフォームを横断して、長期的な研究トラジェクトリーやコラボレーションパターンを浮き彫りにします。AI研究がより相互に依存し、チーム主導で進化している現在、長期的なビューはどのように重要になってきていますか？

イノベーションは、もはや個人スポーツではありません。コラボレーションの進化です。プラットフォームを横断して時間の経過とともに人のトラジェクトリーを観察することで、戦略的一貫性を見ることができます。彼らは毎回のハイプサイクルに飛び乗っているのでしょうか。あるいは、深い、学際的なスタックを構築しているのでしょうか。AIがチーム主導で進化するにつれて、他の人のコードや研究とどのように関わるかを見ることは、最終的に「文化的付加価値」と技術的リーダーシップを予測することになります。

AI採用が実際の価値ではなく、可視性によって偏っているという懸念が高まっています。DINQは、見落とされやすい、高い影響力を持つ才能をどのように浮き彫りにすることを目指していますか？

現在の採用プロセスは、ソーシャルメディアでの大きな声ではなく、実際の才能を優先します。DINQは「才能のための量的ファンド」のように機能します。ノイズを除去し、価値密度を観察します。GitHub、Huggingface、または専門フォーラムでの「静かなビルダー」を浮き彫りにすることで、実際の貢献に基づいて、最良の機会が与えられることを保証します。

AIインフラストラクチャー、応用研究、そして現在はタレントシステムの交差点で活動してきたあなたですが、次の数年で、AIコンピューティングの拡大と人間の専門知識の関係はどのように進化すると思いますか？

コンピューティング能力が拡大するにつれて、人間のループは、実行者からアーキテクトへと進化します。私たちは、大規模なコンピューティングリソースを有意義な成果に向けて導く能力が「専門知識」を定義する世界に向かって進んでいます。この関係は競合ではなく、相互依存的です。最も貴重な資産は「AIを活用した人間」になります。モデルをオーケストレートし、真実を検証し、アルゴリズムが壁に当たったところに創造的な直感を注入する能力を持つ個人です。

1月の立ち上げを見越して、DINQがAIエコシステムが人間の才能を認識、開発、展開する方法を変えるという目標を達成するには、どのような成功像を想定していますか？

DINQにとっての成功とは、AIエコノミーの「信頼層」を構築することです。私たちは、DINQカードが必要な唯一の「履歴書」である世界を見たいのです。2026年までに、世界的な労働市場を、真の実力本位主義に変えたいと考えています。才能が瞬時に発見され、自動的に検証され、地理や背景に関係なく、世界で最も緊急な問題に配置されるようにします。

素晴らしいインタビュー、感謝します。詳細については、DINQを訪れてください。