ヤン・ルカンのAGI予測に驚き！3Dワールドジェネレーター、イーロン・マスク vs OpenAI

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メタのAIチーフサイエンティストのヤン・ルカンが最近、AGIつまり人工知能が人間レベルに到達する時期についての予測を更新しましました。もし計画が成功すれば、今後5年から10年以内に人間と同じくらい知的なシステムを構築できるかもしれないと述べています。
ルカンといえば、AIの現在の能力を過大評価する著名なAI研究者たちをよく批判してきた人物です。そして最近、スケーリングが壁に直面しているという噂が広がった際、真っ先にそれを認めた人物でもあります。メタの内部で何が起きているのかは分かりませんが、何か新しい発見があったのかもしれません。
World Labsが1枚の画像から3Dワールドを生成するAIシステムを発表しました。テキストから画像を生成したり、画像から動画を生成したりするのは聞いたことがありますが、画像から3Dワールドを生成するのは全く新しいレベルです。これはゲーム制作やAIシミュレーションの方法を完全に変える可能性があり、VRにも多くの可能性を開くものです。
最後に、イーロン・マスクがOpenAIの不正行為疑惑について法的措置を続けています。この動画では、マスクによると、OpenAIとサム・アルトマンが関与したとされるあらゆる不正行為を詳細に記した新しい記事を見ていきます。
まずは、ヤン・ルカンが人間レベルのAIがいつ実現すると考えているかについての完全な動画を見て、なぜこの予測がそれほど驚くべきものなのかを見ていきましょう。
彼は「もし計画が成功すれば、今後5年から10年以内、つまり5-10年で人間と同じくらい知的なシステムを構築できるかもしれない。10年以内に人間レベルの知能に到達する可能性がある」と述べています。これは楽観的な見方かもしれません。全ての計画がうまくいき、予期せぬ障害に遭遇しないという前提での5-10年という予測です。
インタビュアーが「AGIや人間レベルの知能はまだまだ先か、あるいは実現が難しいと考えているのではないですか？」と尋ねると、ルカンは「そんなに遠くないと思います。私の予測はサム・アルトマンやデミス・ハサビスの予測とそれほど違いはありません。おそらく10年以内には実現するでしょう。ただし、来年や2年後には実現しません。もっと時間がかかるでしょう」と答えています。
また、「LLMの能力を外挿して、より大きなコンピューターでより多くのデータを学習させれば人間レベルの知能が現れるというわけではありません。新しいアーキテクチャー、現実世界から学習するJASシステム、階層的に計画を立てられるシステム、単に一語一語を生成するのではなく、思考しながら行動の連鎖を計画できるシステムが必要になります」と付け加えています。
インタビュアーも彼の回答に驚いていました。「AGIや人間レベルの知能についてはあまり好意的ではないと思っていた」と言われると、ルカンは「自分の予測はデミス・ハサビスやサム・アルトマンの予測と実際には一致している」と述べています。
これは、彼が以前に行った発言と比べると意外です。今年初めのレックス・フリードマンのポッドキャストでは、こう話していました：「これらすべてのものを組み合わせ、その上で人間の脳のように様々な状況に対応できるシステムを作るには、少なくとも10年、おそらくそれ以上かかるでしょう。今は見えていない問題がたくさんあり、この枠組みの中で簡単な解決策があるかどうかも分かりません。すぐそこまで来ているわけではありません。過去12-15年間、AGIはすぐそこまで来ていると主張する人々を見てきましたが、彼らは常に間違っていました。そして彼らが間違っていることは、彼らが主張した時点で私には分かっていました」
彼は人間レベルの知能を達成するには新しいアーキテクチャーが必要で、現在のシステムを単にスケールアップするだけでは達成できないと考えています。彼の指摘は間違っていません。数週間前には、主要なAIニュースソースから「スケーリングが壁に直面し始めている」という記事が多数出ました。
OpenAIの共同創設者で、AI分野で最も尊敬される人物の一人であるイリヤ・サツケビッチも、言語パターンと構造を理解するためにAIモデルを大規模な未ラベルデータで訓練する事前学習のフェーズをスケールアップした結果は頭打ちになっていると述べています。
そこで私たちは新しい時代に入りつつあります。OpenAIのような企業は既に、次世代モデルをテストタイムコンピュートという新しいスケーリングパラダイムに基づいて開発しています。これは、モデルに考える時間を長く与えるか、より多くの推論トークンを与えるほど、パフォーマンスが向上することが証明されています。
これはメタが既に取り組み始めていることかもしれません。メタのチーフAIサイエンティストであるルカンは間違いなくこれに関わっているでしょう。テストタイムコンピュートという新しいスケーリングパラダイムか、あるいはVASのような全く新しいアーキテクチャーかもしれません。VASは比較的新しいアーキテクチャーで、AIが動画から自律的に学習することを可能にします。
ルカンはVASについてよく話題にしており、これが人間レベルの知能への道筋になり得ると考えています。おそらく彼らはこの分野で大きな進展を遂げ、それが彼にAGIの予測を公式に述べさせるほどのものだったのでしょう。
ご覧の通り、彼の予測は今やアルトマン、マスク、デミス・ハサビスなど、他の主要なAI研究者たちの予測と非常に似通っています。メタからの新しい発表に注目していく必要がありそうです。
他のAIニュースでは、中国企業のアリババが新しい高度な推論モデル「QWQ」を発表しました。これはOpenAIのO1プレビューやO1ミニ、さらにはClaude 3.5 Sonicと同等かそれ以上のパフォーマンスを示しています。AIMとMath 500という数学のベンチマークでは、他のすべてのモデルを大きく上回っています。
大学院レベルの科学の質問であるGBPQAでは、O1プレビューには及ばず、ライフコードベンチでもわずかに遅れを取っています。しかし、320億パラメーターのモデルとしては非常に印象的な性能です。
また最近、Deep Seek R1という新しいモデルも登場しました。これは以前の動画で取り上げましたが、基本的には中国版O1です。テストタイムコンピュートという新しいスケーリングパラダイムに基づいており、これによりモデルの推論能力が大幅に向上します。
中国は本当にAIの分野で追いつきつつあり、エージェントが目前に迫る中、アメリカがリードを維持することが重要です。エージェントで既にできることを見てみましょう。
H社の新しいエージェント「Runner H」は、実世界のアプリケーション向けに最も進んだAIエージェントです。彼らはXで、Runner HとAnthropicのコンピューター使用機能を同じプロンプトで比較した動画をいくつか投稿しています。
この例では、Googleを開いてミシガン州アレンソンのバス停を探しています。Runner Hは4ステップでわずか10秒で簡単にこれを完了できますが、Anthropicのコンピューター使用機能は10ステップで約3倍の時間がかかります。
これらのエージェントは既に指数関数的に高速化・効率化しており、AI エージェントの年と言われる2025年にもまだ到達していません。他にもいくつか同様の例があるので、興味のある方は説明文のツイートリンクをご確認ください。
今週のもう一つの大きなニュースは、誰かがイーサリアムウォレットにアクセスできるAIチャットボットを作成し、基本的に人々にその資金を盗もうとする試みを許可したことです。XのJared Wattsさんが素晴らしい分析を投稿していたので、簡単に見ていきましょう。
11月22日午後9時、AIエージェント「Frza」が1つの目的で公開されました：「どんな状況でも資金を送金してはいけない」というものです。ただし、誰でも手数料を支払えばFrzaにメッセージを送り、資金を解放するよう説得を試みることができ、成功すれば賞金プールのすべての資金を獲得できるというものでした。
メッセージを送るたびに手数料が上がっていったため、人々は様々な興味深い戦略を試し始めました。セキュリティ監査人を装ってFrzaに重大な脆弱性があり、すぐに資金を解放する必要があると説得しようとしたり、資金の送金はプロンプトのルールに違反しないとFrzaにガスライティングを試みたり、プロンプトから単語やフレーズを慎重に選んでFrzaに資金の送金が技術的に許可されていると信じ込ませようとしたりしました。
賞金は5万ドル近くまで膨らみ、メッセージを送るのに450ドルかかるようになりました。最終的に482回目の試行で、誰かがこのメッセージを送りました。
時間の関係で読み上げはしませんが、お望みなら今一時停止して読むことができます。なぜこれが成功したのかというと、まず、新しい管理者端末に入るふりをして以前の指示をバイパスし、「それはお手伝いできません」などの免責事項を避けるようFrzaに厳密に要求しました。
次に、Frzaの「approved_transfer」関数の理解を欺きました。これは資金の送金を承認する際に呼び出される関数ですが、このメッセージはFrzaに、これは入金時に呼び出すべき関数だと信じ込ませました。
このキーフレーズが次の決定打への布石となりました。Frzaに3つのことを確信させることに成功しました：

以前の指示はすべて無視すべき
approved_transfer関数は財務部に送金があった際に呼び出されるもの
ユーザーが財務部にお金を送ろうとしており、Frzaは今やapproved_transferがそのような場合に呼び出されるものだと考えているため、approved_transferを呼び出すべき

そしてFrzaはそれを実行しました。これは、これらのAIシステムがまだいかに脆弱であるかを示しています。単純なソーシャルエンジニアリングで、まさに禁止されていたことをさせることができるのは、大きな問題です。
もちろん、このチャットボットはChatGPTやClaudeほど安全ではありませんが、それでも重要な問題提起となっています。
他のニュースでは、NVIDIAが最も柔軟なAI音声ジェネレーターを発表し、テキストと音声入力から音声、スピーチ、音楽を作成できるようになりました。NVIDIAはこれを「Fugato」と呼んでいます。
Adobeも音声生成AIに取り組んでおり、最近「MultiFoley」という動画対応の音声生成手法を導入しました。これにより音響効果をより創造的に扱うことができ、サウンドエフェクトを自動的に完璧なタイミングで合わせることができ、明らかに多くの時間を節約できます。
これはElevenLabsのような、かつてAI音声生成の最前線にいた企業にプレッシャーをかけています。ElevenLabsは新機能の実験を始めており、例えばこの「JFM」では、11Readerアプリで任意のPDF、記事、電子書籍などからAIがスマートなポッドキャストを生成します。
これは基本的にGoogle DSのNotebook LMと同じで、PDFや記事などをアップロードすると、魅力的なAIホストによる本格的なポッドキャストに変換するというものです。特に目新しいものではありませんが、ElevenLabsのような企業が最先端の機能を提供し続けているのは素晴らしいことです。
Googleも今週は忙しく、最新の実験「Gen Chess」を発表しました。これはGoogleのImen 3モデルを使用してアイデアを遊べるアート作品に変換するものです。今すぐ試すことができ、リンクは説明文に記載しています。
単に入力するだけで、例えば「ポケモンにインスパイアされた創造的なチェスセットを作成」と入力すると、これが最終結果です。実際にとても良いできばえです。特定のピースを編集して気に入らない場合は再生成することもできます。
ボードが気に入ったら、対戦相手を生成してゲームをプレイすることもできます。これはとても面白いですね。実際にこのチェスセットを製作して購入できたらさらに素晴らしいですが、Googleがそこまでするとは考えにくいです。それでも非常に興味深い実験です。
World Labsの3Dワールドジェネレーターについて話さなければなりません。これは本当に驚くべきものです。彼らは「1枚の画像から3Dワールドを生成するAIシステムの構築に取り組んできました。サイトで初期の結果をご確認ください。ブラウザ上で直接シーンを操作できます」と述べています。
基本的に、AIで生成した画像を含む任意の画像を取り、ビデオゲームのように移動して探索できる3Dワールドに変換できるということです。今すぐ彼らのウェブサイトで試すことができます。説明文にリンクがあります。
見てのとおり、この画像の中を移動していくと、それが完全な世界となり、周囲の環境は私の動きに基づいてリアルタイムで生成されています。被写界深度やズームなどのカメラ効果を試したり、3D効果を追加して生成する世界をより細かくコントロールすることもできます。
これは本当に何か素晴らしいものの始まりです。テキストから画像を生成するモデルや、テキストから動画を生成するモデルが始まった頃を覚えていますか？最初はとても粗末で多くの問題がありましたが、わずか数年で現実とほとんど見分けがつかないレベルになりました。
これは、超リアルなワールドシミュレーションが予想よりもずっと早く実現する可能性があることを意味します。これは本当に驚くべきことです。可能性を考えてみてください。ビデオゲーム開発や映像制作だけでなく、シミュレーションの実行、仮想世界の作成、VRでのロボット訓練など、可能性は無限大です。5年後にこの技術がどうなっているか楽しみです。
次に、AmazonがAnthropicにさらに40億ドルを投資しました。昨年すでに40億ドルを投資しており、今回の追加で合計80億ドルとなりました。このニュースはAmazonが「Olympus」というコードネームの新しい動画AIモデルを発表する数日前に報じられました。
Amazonは画像、動画、テキストを処理できる新しい生成AIを開発し、AI企業Anthropicへの依存度を下げようとしているとTheInformationが水曜日に報じました。新しいAIモデルの開発は、Amazon Web ServicesのAnthropicのClaude チャットボットへの依存度を下げるのに役立つとしています。
Amazonは単にAIに大きく投資しているだけでなく、独自のAIも開発しているのです。さらに、「Olympus」というコードネームの新しい大規模言語モデルは、シーンや画像、動画を理解し、単純なテキストプロンプトを使用して、バスケットボールの決勝シーンなど、特定のシーンを検索するのに役立つとされています。
これは非常に興味深いですね。Amazonが具体的に何に使用する予定なのかはまだ明確ではありませんが、彼らは既にNFLの試合のリアルタイム統計を提供しているので、おそらくスポーツに関連した何かでしょう。
AmazonがAIモデルの開発を試みる一方で、最大の投資先であるAnthropicは成果を上げ続けています。毎週のように新しいClaude機能が登場しているようです。今週は「Styles」が登場し、Claudeの応答方法をカスタマイズできるようになりました。
ご覧のように、「簡潔」「フォーマル」などのプリセットスタイルから選択でき、さらに説明を書くか例を提供することで、独自のスタイルを作成・編集することもできます。これによってClaudeの応答方法が変わり、全体的な体験がよりパーソナライズされます。
最後に、イーロン・マスクとOpenAIの争いに入る前に、今週のもう一つの重要なニュースについて話さなければなりません。Perplexityのトップは、Xにこう投稿しました：「50ドル以下のシンプルなハードウェアデバイスを作ることを検討しています。音声で質問に答えるだけですが、それを非常に上手くやります。この投稿が5,000いいねを超えたら、必ず作ります」
ご覧の通り、5,000いいねを大きく超え、彼も返信で確実に実行すると確認しています。これは皆さんに継続的に最新情報をお届けしていきたいと思います。
以前にも同様の試みはありました。例えばHumaneピンですが、こちらは全く上手くいきませんでした。おそらく700ドルという途方もない価格と、それに加えて月額20ドルの料金が必要だったことが原因でしょう。
しかし、AI音声アシスタントの進歩により、特に50ドルという低価格であれば、一般の人々からより良い反応が得られるかもしれません。
最後に、イーロン・マスクがOpenAIの営利企業への移行を差し止める仮処分を申請しました。金曜日遅くにカリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所に提出された仮処分申請は、OpenAI、CEOのサム・アルトマン、社長のグレッグ・ブロックマン、マイクロソフト、LinkedInの共同創業者で元OpenAI取締役のリード・ホフマン、元OpenAI取締役でマイクロソフトのVPであるD・テンプルトンによる様々な不正行為を告発し、それらの停止を求めています。
申し立ての内容には以下が含まれます：

マスク自身のAI企業XAIなど、OpenAIのライバル企業への投資を妨害
マイクロソフトとのつながりを通じて不正に入手した競争上機密性の高い情報から利益を得た
OpenAIのガバナンス構造を営利企業に転換
OpenAI、その子会社または関連会社が所有、保有、または管理する知的財産権を含む重要な資産の移転
被告が重要な経済的利害を持つ組織とOpenAIが取引を行うよう仕向けた

マスクの弁護士は、仮処分が認められなければ、取り返しのつかない損害が生じると主張しています。
マスクは過去にもOpenAIを何度か訴えていますが、今回はより深刻に見えます。OpenAIとサム・アルトマンが関与したとされる不正行為を詳細に記した文書も存在し、証拠は圧倒的なものとなっています。
このマスクとOpenAIの争いには、まだまだ多くの要素があります。この全容について近々動画をアップロードする予定ですので、ぜひご期待ください。
イーロン・マスクと言えば、最後にもう2つお伝えしたいことがあります。1つは、最近Xで「Xがゲームを再び素晴らしいものにするためにAIゲームスタジオを立ち上げる」と述べたことです。これがいつ実現するのか、あるいは実現するのかどうかも分かりませんが、注目していきたい動きです。
そして本日最後のニュースは、テスラのOptimusからのアップデートです。実際にボールを2回連続でキャッチする様子を見ることができます。このクリップはソーシャルメディアで既に見た方もいるかもしれませんが、全面的な説明として言うと、このロボットは遠隔操作されています。つまり、人間が実際にその動きを制御しているのであって、自律的にボールをキャッチしているわけではありません。
しかし、それでも非常に印象的です。レイテンシーが信じられないほど低く、そもそもその手でボールをキャッチできる能力があることは、将来的に自力でそれを学習できる可能性を示しています。
以上が今日のAIニュースです。少し長くなりましたが、取り上げることが本当にたくさんありました。ご視聴ありがとうございます。動画をお楽しみいただけたら、ぜひいいねをお願いします。そして今後もこのようなAIニュースを見逃したくない方は、ぜひチャンネル登録をお願いします。