イーロン・マスクがOpenAIの買収を試みるも拒否される

7,757 文字

イーロン・マスクがOpenAIを管理する非営利団体に対して974億ドルの買収提案を行いました。Metaは人間とロボットのシームレスな協力を支援するオープンソースの研究フレームワーク「Partner」を発表し、さらにイリヤ・サツカーの秘密のスタートアップ「Safe Super Intelligence」が200億ドルの企業価値を目指しています。しかし、彼らが実際に何を開発しているのかは依然として不明です。
イーロン・マスクとサム・アルトマンの対立は深刻化し、マスクは974億ドルという巨額の買収提案でOpenAIの支配権を取り戻そうとしています。マスクが率いるコンソーシアムは月曜日、OpenAIを管理する非営利団体に対して974億ドルの買収提案を行いました。これは、この人工知能スタートアップが営利企業へ移行するのを阻止しようとした億万長者による訴訟の数ヶ月後のことです。
マスクの提案は、生成AIテクノロジーのブームの中心にあるスタートアップの将来について、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンとの長年の緊張関係をさらに高めることになりそうです。
ほとんどの方は、マスクが2018年にOpenAIを去って以来、サム・アルトマンを攻撃し続けている経緯についてご存知かと思います。私は彼らの対立の全歴史を解説する動画を作成しましたので、詳しく知りたい方はそちらをご覧ください。
簡単に説明すると、マスクはサム・アルトマン、イリヤ・サツカー、グレッグ・ブロックマンなど業界の著名人たちとともにOpenAIの共同創設者の一人でした。しかし、現CEOのサム・アルトマンと会社の支配権や収益構造について意見の相違が生じ、マスクは「自分なしではOpenAIには成功の見込みがない」と主張して去りました。その後の展開は私たちが知るとおりです。
問題は、マスクの当初の4500万ドルの投資がOpenAIの設立を可能にしたことです。OpenAIが非営利の過去を基盤に営利企業へと移行する中、マスクは何度も法廷で争おうとしましたが失敗に終わりました。そして今回、自分の正当な権利だと考えるものを取り戻すための最も過激な行動に出たのです。
マスクは記者会見で「OpenAIをかつてのオープンソースと安全性を重視する善なる力に戻す時が来た。我々はそれを実現する」と述べました。
この取引が実現した場合どうなるのでしょうか。もしマスクのコンソーシアムが974億ドルの買収に成功すれば、OpenAIと彼自身のAI企業であるxAIの完全な合併が実現する可能性があり、OpenAIの最先端モデルが彼の直接の管理下に置かれることになります。これはAI業界全体に大きな影響を与えるでしょう。
しかし、大きな疑問が残ります。マスクが主張するように、これは本当にAIの透明性と安全性にとって良いことなのでしょうか。それとも、これは単なる億万長者の権力争いなのでしょうか。皆さんのご意見をコメント欄でお聞かせください。
サム・アルトマンもこれに対して反応を示しました。彼はXに「結構です。ただし、もしご希望でしたら97.4億ドルでTwitterを買い取らせていただきます」と投稿しました。明らかに提案を快く思っていない様子です。マスクは単に「詐欺師」と返信しました。
ドレイクとケンドリックのビーフのような状況ですが、ラップバトルの代わりに、二人の億万長者がAIと人類の未来を賭けて戦っているというわけです。なんという時代に生きているのでしょうか。
サム・アルトマンと言えば、彼は最近「3つの観察」という新しいブログ記事を公開しました。アルトマンはめったにブログを書きませんが、書く時は常に洞察に富み、次に何が来るのかを垣間見せてくれます。今回の新しい記事は興味深いものですが、私たちが既に知っていることも述べています。
彼は「AGIを示唆するシステムが視界に入ってきており、私たちは今この瞬間を理解することが重要だと考えています。AGIは厳密に定義された用語ではありませんが、一般的に私たちは、多くの分野で人間レベルの複雑な問題に取り組めるシステムを指しています。ある意味でAGIは、私たちが共に構築している人類の進歩という、常に高くなっていく足場のもう一つの道具に過ぎません。別の意味では、これは『今回は違う』と言わざるを得ないような何かの始まりです。
私たちの目の前にある経済成長は驚くべきものであり、すべての病気を治し、家族と過ごす時間をより多く持ち、創造的な可能性を完全に実現できる世界を想像することができます。おそらく10年後には、地球上のすべての人が、今日最も影響力のある人ができること以上のことを成し遂げることができるようになるでしょう」と述べています。
これらは非常に野心的な主張ですが、やはり以前から耳にしてきたことです。しかし、ここから興味深い展開が始まります。アルトマンはAIの経済性について3つの重要な観察を示しています。

AIモデルの知性は、トレーニングと実行に使用されるリソースのログにほぼ等しい。これらのリソースは主にトレーニング用のコンピュート、データ、推論用のコンピュートです。つまり、モデルに投入するリソースが多いほど、得られる結果も大きくなり、その傾向が鈍化する兆しは見られません。
特定レベルのAIを使用するコストは12ヶ月ごとに約10分の1に低下し、価格の低下は使用量の大幅な増加につながります。これは2023年初頭のGPT-4から2024年半ばのGPT-4oまでのトークンコストで見ることができ、その期間にトークンあたりの価格は約150分の1に低下しました。
線形的に増加する知性の社会経済的価値は超指数関数的な性質を持っています。その結果、近い将来、指数関数的に増加する投資が止まる理由は見当たりません。

まとめると、これらのモデルは予測可能な形で賢くなり続けており、鈍化の兆しは見られません。毎年10分の1のコストになることで大規模な普及が進み、AIへの投資の価値が指数関数的に成長し、さらなる投資を促進しているということです。
では、これらはすべて何につながっていくのでしょうか。もちろんAGI、そして最終的にはASIについて話しているわけですが、より短期的には、社会と経済がどのような姿になる可能性があるのか、彼はここで一つの図を描いています。
「ソフトウェアエンジニアリングエージェントの場合を想像してみましょう。これは特に重要になると予想されるエージェントです。このエージェントは最終的に、一流企業で数年の経験を持つソフトウェアエンジニアができることの大部分を、数日間程度の作業で行えるようになると想像してください。
最も大きな新しいアイデアを生み出すことはできず、多くの人間の監督と指示を必要とし、あるものには優れているが他のものには驚くほど不得意という特徴を持つでしょう。それでも、実在する比較的ジュニアな仮想の同僚として想像してください。
そして、そのような存在が1000人、あるいは100万人いることを想像してください。さらに、知的労働のあらゆる分野にそのようなエージェントがいることを想像してください。
ある意味で、AIはトランジスタのような経済的存在になるかもしれません。うまくスケールし、経済のほぼすべての隅々に浸透する大きな科学的発見です。私たちはトランジスタやトランジスタ企業について深く考えることはありませんが、その恩恵は広く分散しており、コンピュータ、テレビ、車、おもちゃなどが奇跡的な性能を発揮することを当然のように期待しています」
これは実際にとても興味深い比較です。私はこれまでAIがトランジスタに例えられるのを聞いたことがありませんでしたが、考えてみると理にかなっています。そして、アルトマンがこのソフトウェアエンジニアリングエージェントで描く図は、人々が思っているよりもずっと近いものかもしれません。
ご存知の通り、OpenAIはすでに2つのエージェントをリリースしています。1つは自律的にウェブを閲覧してタスクを実行できる「Operator」、もう1つは自律的にウェブで詳細な研究を行い、その結果に基づいて要約レポートを生成できる「Deep Research」です。
そして、最近の東京大学でのサム・アルトマンの講演クリップを見ると、OpenAIはすでにこのソフトウェアエンジニアリングエージェントに向けて驚くべき進歩を遂げているようです。見てみましょう。
「最近の進歩は本当に驚くべきものです。私たちの最初の推論モデルは、世界で100万番目に優れた競技プログラマーレベルでした。人々はそれを非常に印象的だと考えました。『すごい、AIがこれを行う人々の中で100万番目に優れているなんて』と。
その後、私たちは約1万位レベルのモデルを持ち、12月に公開で話題になった03は世界で175位の競技プログラマーレベルです。私たちの内部ベンチマークは現在約50位で、おそらく今年末までに1位に到達するかもしれません。これは新しいパラダイムでのコンピュート増加による素晴らしいスケールの速度であり、その停止の兆しは見られません」
完全なブログ記事へのリンクは説明欄に載せておきますので、ご興味のある方はチェックしてみてください。彼はUBI（Universal Basic Compute：普遍的基本計算）のような概念についても議論し、他にもかなり驚くべき発言をしています。
基本的に、私たちは今、サム・アルトマンがソフトウェアエンジニアリングエージェント、あるいは少なくともコーディングに非常に優れた内部モデルについて語る複数の公開記録を持っているということです。
ところで、皆さんはビッグゲーム中のOpenAIの広告を見ましたか？私は生放送では見逃しましたが、後でXで見ました。正直なところ、そんなに素晴らしいとは思えませんでした。彼らが伝えようとしているメッセージは理解できますが、一般視聴者にとってはあまり響かなかったのではないでしょうか。皆さんはどう思われたか、コメント欄でお聞かせください。
他のAIニュースでは、Metaが人間とロボットのシームレスな協力のための研究フレームワーク「Partner」を発表しました。
「私たちは、コミュニティが効果的に社会的ロボットを訓練できるようにするための大規模なベンチマークデータセットと大規模プランニングモデルをオープンソース化しています」
これは人型ロボット工学に対する少し新しいアプローチです。特定のタスクを完了するようにロボットを訓練するだけでなく、Metaは人間の環境で人々と一緒に働くことに慣れさせることに焦点を当てています。
「通常、私たちがロボットを見るとき、それは孤立して作業をしています。しかし、それは私たちの未来ではありません。ロボットと人間は共に生活し、働き、自然にコミュニケーションを取ります。
Metaでは、私たちの日常生活を向上させることができる社会的に知的なロボットに、私たちをより近づける研究の突破口を開きました。私たちが達成したことは初めてのことであり、規模で評価されており、私たちの忙しい生活に何をもたらすことができるのかを想像するのが容易なほど高度なものです。
片付け、配達の受け取り、料理の手伝いなど、可能性は無限です。私たちは日常的なタスクのベンチマークを設定し、10万以上の自然言語指示を含むデータセットを開発しました。このデータセットを使用して、人間が存在する動的な環境での日常的なタスクについて推論し計画を立てる大規模プランニングモデルを訓練しました。
私たちのHabitat 3プラットフォームは、ロボットと人間を一緒にAIモデルを訓練するための最速のシミュレーターであり、シミュレーション訓練により数千のデータを生成でき、最先端よりも速いモデルが実現します。
私たちの研究は人間とロボットの協力に焦点を当てており、現在は複合現実ヘッドセットを使用しています。コミュニケーションは自然で会話的です。例えば、このデモでは『喉が渇いたので、何か飲み物を持ってきてくれますか』という指示に対して、水筒を探すようプロンプトが出され、特別な訓練を受けていない複雑な環境でのモデルの動的な計画と再計画能力を示しています。
人間が存在する場合、モデルは人間の行動に基づいて自身の行動を調整し、再計画します。例えば、『リビングルームを片付けましょう』というデモでは、ロボットが拾おうとしていたおもちゃが取り除かれると、モデルは計画を変更して別のおもちゃに移ります。
これは、私たちのHabitat 3.0プラットフォームで200以上のシミュレーション住宅を使用し、人型アバターを追加した革新的なAI訓練の結果です。一度訓練されると、同じ実装型AIが実世界での経験を導き、実世界環境でゼロから学習する必要がなくなり、シミュレーションで学習したモデルを直接ロボットに展開できます。
Metaで行った画期的な大規模プランニングモデルの研究により、私たちの利益のために推論し計画できるロボットと協力できる未来は、そう遠くないでしょう」
確かに少し長いクリップでしたが、これは本当に魅力的です。彼らのアプローチは素晴らしいと思います。人間を置き換えるためにロボットを設計するのではなく、より協力者や人間の能力を高めるものとして構築しているという意味で理解できます。このプロジェクトは確実に注目していく価値があります。
話は変わって、Google DeepMindが最新版のAlpha Geometryに関する新しい論文を発表しました。彼らは「以前の2024年の論文で紹介したAlpha Geometryの大幅に改良されたバージョンであるAlpha Geometry 2を発表します。これは今や、オリンピアド幾何問題の解決において平均的な金メダリストを超えました」と述べています。
2024年7月にGoogle DeepMindのAIが国際数学オリンピアドで銀メダルを獲得して話題になったことを覚えているかもしれません。その成果を達成するために、彼らはAlpha ProofとAlpha Geometry 2という2つのモデルを使用しました。そして見ての通り、わずか6ヶ月前には既に金メダルレベルの性能に近づいていました。今回のAlpha Geometry 2の最新アップデートで、ついにその境界を超えたようです。
この成果の技術的な側面について詳しく知りたい方のために論文へのリンクを残しておきますが、ここでの重要なポイントは、この成果がいかに驚くべきものかということです。
perspective:2000年から2024年のIMO幾何問題50問中42問を解決し、初めて平均的な金メダリストを超えたことを意味します。これは、DeepMindのAIが世界トップクラスの若い数学者たちと競い合っているだけでなく、数学の最も困難な分野の一つで実際に彼らを上回る性能を示しているということです。本当に驚くべきことです。
他のニュースでは、Perplexityがファイルと画像のアップロードに対応し、コンテキストウィンドウを100万トークンに拡大しました。特に付け加えることはありません。Perplexityからの小さなアップデートでした。
ここで、OpenAIの共同創設者イリヤ・サツカーの新しいスタートアップ「Safe Super Intelligence」（SSI）について話さなければなりません。彼らは現在、200億ドルの企業価値評価に向けて協議を進めています。これは2024年9月の前回の資金調達ラウンドでの50億ドルの評価額の4倍にあたります。
この数字が驚くべきものである理由は、この会社が製品すら持っていないし、実際にロードマップすら持っていないからです。彼らの公式ウェブサイトはたった1ページで、基本的に「世界初の直接的なSSIラボを設立し、一つの目標と一つの製品、すなわち安全な超知能を目指している」としか述べていません。
では、収益を生み出さず、生み出す計画もない会社がどうしてこれほど高い評価を受けることができるのでしょうか。答えは2つの言葉、イリヤ・サツカーです。
彼は伝説的な存在です。彼こそが「そういう人物」なのです。モデルのスケールアップの初期の提唱者で、それが最終的にGPTの創造につながりました。また、訓練に利用可能なデータプールが減少することによる、そのようなアプローチの潜在的な限界も早期に見抜いていました。
訓練されたモデルが結論を導き出すINFステージ、つまりAIのステージにリソースを投入することの重要性を認識し、後にOpenAIの最新の推論モデルシリーズとなるものに取り組むチームを設立し、広く追随される新しい研究の方向性を示しました。
彼はGPTの創造に大きな役割を果たしただけでなく、本質的にOpenAIの推論モデル、つまりOシリーズモデルを生み出した第二のスケーリング法則を発見したのです。
見たところ無限の資金と外部からの圧力がない状態で、SSIの閉ざされた扉の向こうで現在何に取り組んでいるのか、想像するしかありません。近いうちに実際に何が起きているのか、何らかの洞察が得られることを期待しています。
一方、OpenAIの共同創設者の一人であるジョン・シュルマンは、当初OpenAIを離れてAnthropicでAIアラインメントに取り組んでいましたが、5ヶ月後にAnthropicを去り、元OpenAIのCTOであるミラ・モラトの新しいスタートアップに参加することを決めました。
ミラのスタートアップについてはあまり知られていませんが、分かっていることは、OpenAI、Character AI、Google DeepMind、そして今回のAnthropicなど、トップ企業から約10〜15人の研究者とエンジニアを採用しているということです。
まだチームとロードマップを組み立てている段階のようですが、彼女が獲得できた才能を考えると、彼らが何を生み出すのか非常に楽しみです。
最後に、動画を終える前にもう一つお見せしたいものがあります。面白いことに、Teslaでのキャリアでよく知られているもう一人のOpenAI共同創設者であるアンドレイ・カーパシーが、LLMがどのように機能するかを詳しく説明する3時間半の動画を公開しました。
AIの使用や構築について真剣に学びたい人には、時間を設けてこの動画を見ることを強くお勧めします。長さを考慮して私は分割して見ていますが、この分野で実際に働いている人から直接話を聞けるのは素晴らしいことです。
とにかく、今日のAIニュースは以上です。ご視聴ありがとうございました。動画を楽しんでいただけたら、ぜひ「いいね」をお願いします。そして、これからもこのような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。