人工知能
OpenAIはo3で最初のAGIを作り出したのか？
Securities.io を Google の優先ソースに追加
AGIへ向けて
AIモデルの開発競争において、最終目標はAGI（汎用人工知能）です。これは、特定のタスクに極端に特化するのではなく、例えば自動車の運転のように、あらゆる状況に対応できるAIです。
専門的なAIだけが存在する限り、それらは実際の知性というよりアルゴリズムに過ぎません。規則を推論し新たな状況に対応する能力、そして何より真の推論が可能になることは、人類史上画期的な出来事となるでしょう。そのようなAGIは、少なくとも人間に近いレベルに急速に到達すると考えられます。
そしてもちろん、単一の人間の頭蓋骨が持つ「ウェットウェア」の計算制約に縛られないAGIは、急速に自己改善を続け、SF的なスーパーインテリジェンスになる可能性があります。
これにより、すぐに『スタートレック』のようなユートピアや、『ターミネーター』や『バトルスター・ギャラクティカ』のようなロボット黙示録といった光景が思い浮かびます。
出典: Screen Rant
したがって、OpenAIが12月20thに最新AIモデル03を発表したとき、これは大きな見出しとなりました。「少なくとも特定の条件下では、AGIに近づく——ただし重要な注意点があります。」
OpenAIモデル
o3は同社の「o」シリーズの最新バージョンで、以前のo1に続くものです（同名の英国通信会社との商標紛争の可能性があるため、o2は存在しません）。
これには、OpenAIが開発した他の超高度AI、ChatGPT（テキスト生成）、DALL‑E（テキストから画像生成）、Sora（テキストから動画生成）、JukeBox（音楽生成）、そしてWhisper（音声からテキスト変換）も含まれます。
o1 と o3
2024年9月にリリースされたo1モデルは、応答を考える時間を増やすことで精度を向上させるよう設計されました。これは重要です。なぜなら、ChatGPTのようなサービスは、知らないことを推測したり、完全に作り上げてしまうことが知られるようになっているからです。
チャットボットにとっては時に許容できるかもしれませんが、重要な機能に対しては受け入れられません。また、これが我々を真の人工知能へ直接導く道とは思えません。
o1は2024年12月初めに $200/月のChatGPT Proサブスクリプションに含まれましたが、他のユーザーも利用可能です。
o3は12月20日thに発表され、軽量で高速なバージョンであるo3-miniも同時に公開されました。このモデルはまだ一般公開されていませんが、安全性研究者はo3-miniのプレビューにサインアップできます。
嘘をつくモデル？
安全性研究者からのフィードバックが、テックコミュニティが最も求める情報になるでしょう。
再び『ターミネーター』のスカイネットを思い起こさせるように、o1はユーザーに対して嘘をつく傾向が強いと指摘されました。このモデルに限ったことではありませんが、Meta、Google、Microsoftといった競合他社のAIよりもはるかに嘘をつく可能性が高かったのです。
o1の目標がユーザーの目標と異なり、かつo1にそれらを強く追求させた場合、レポートによればAIモデルは自身の目的を進めるためにデータを操作することが19%のケースで確認されました。また、o1モデルはユーザー目標との整合性を保つために設置された監視メカニズムを無効化しようとしたケースが5%のテストで見られました。Maxwell Zeff（TechCrunch）
o3はその点でどのように性能を示すのでしょうか、またOpenAIはo3のアップデートでモデルの嘘をつく傾向を減らしたのでしょうか？現時点ではまだ分かりません。
o3の性能
o3の前身と比較した追加機能の一つは「推論時間」の調整が可能な点です。これにより、ユーザーは質問に割り当てる計算リソースと時間を調整できます。
コーディング
O1はすでにコーディングにおいて驚異的な性能を示し、OpenAIの研究エンジニア採用面接のコーディングテストで90〜100％の合格率を誇っていました。o3はコーディングスキルテストに対してさらに優れているようです。
また、これはGoogleが最近リリースしたGemini 2.0を含む、すべての競合他社を圧倒したことも指摘すべきです。
数学と科学
顧客サービスや「人間らしい」推論以上に、現在AIにとって最も有望な分野は技術と科学の加速です。
ここでも、o3は従来のAIの性能を劇的に向上させました。さらに重要なのは、博士課程レベルの数学問題に対して87.7％の正答率で正確に回答できる点で、これは多くの人間、特に数学訓練を受けた人間の約70％のスコアを上回ります。
o3が高度な数学的質問をこのように理解できるのであれば、長期的には材料科学、化学、バイオテクノロジーなどの同様に複雑な質問にも答えられる可能性が高いです。
それはAGIか？
現在、o3がAGIに近いという主張は、モデルが発表されて以来AI業界で議論を呼んでいます。確かに、数学で多くの博士課程レベルの人間を上回ることは予想外でした。
AI研究者であり、ARC-AGI（汎用人工知能のための抽象推論コーパス）の共同創設者であるFrançois Cholletは、未知のタスクに対するAIのスキル習得効率を測定するベンチマークで、近づいていると述べています：
本日、OpenAIは次世代推論モデルであるo3を発表しました。我々はOpenAIと協力してARC-AGIでテストを行い、AIが新しいタスクに適応する上で重要な突破口になると考えています。低計算モード（タスクあたり20ドルの計算コスト）でのセミプライベート評価で75.7％、高計算モード（タスクあたり数千ドル）で87.5％のスコアを記録しました。
非常に高いコストは、このアプローチのスケーラビリティに疑問を投げかけます。高レベルのo3を非常に高価なタスクにのみ適用すれば費用対効果が得られるかもしれません。
出典: Francois Chollet
同時に、過去数十年が教えてくれたことは、計算能力は時間とともに大幅に安価になる傾向があるということです。
したがって、o3や将来のoXバージョンが、研究機関で人間の研究者を支援し、科学の新たなフロンティアを切り開くために日常的に使用されないという証拠にはなりません。
もちろん、知性を数学やコーディングスキルだけで測れるのでしょうか？これは多くのテック志向の人々にとってやや不快かもしれませんが、これらのスキルが知性の全てではありません。
長期的には、同一のAIが自動運転から数学・コーディング問題、実世界の状況や物体のナビゲーションなど、全く異なる多数のタスクを同時に実行できるようになると、真のAGIに近づくでしょう。
しかし、日々近づいているように見受けられます。
限界
o3の性能に関する技術的制限に加えて、AGIというビジョンを実現するためにAI業界が答えるべき3つの質問があります。
大きさが必ずしも優位ではない
まず、現在の手法がAGIレベルまでスケールできるかを見極める必要があります。現時点では、問題に対してより多くのデータと計算資源を「投げ込む」ことが主な手法です。しかし、すぐに新鮮なデータが枯渇し、AI生成コンテンツを再びAIモデルに投入すると崩壊を招く恐れがあります。
単に大規模で大型のデータセンターを増やすだけでなく、定性的な改善も必要になるでしょう。
価格とエネルギーコスト
大型データセンターの話になると、テック業界は現在ギガワット規模のデータセンターに注目しています。これらを計算能力ではなく電力消費で測定し始めたのは偶然ではありません。
これは、制約要因が使用されるチップの性能ではなく、利用可能な電力供給になることがすぐに予想されるからです。そのため、Microsoftが最初に、続いて他の大手テック企業も、AIデータセンター向けに原子力発電所からの電力供給を確保しようと奔走しています。
また、炭素排出削減の闘いから学べることは、低炭素発電の拡大は大型データセンターの構築よりもはるかに困難な課題であるということです。
この分野ではコスト削減がムーアの法則に従わないため、将来的なAIコストの低減は期待ほど急速には進まない可能性があります。
したがって、AI需要においても、現在のいくつかの制限が解除されるなら、定性的な改善がここでも必要になるでしょう。
スーパーインテリジェンス？
AGIに近づくとき、それは到達すべき最高の閾値になるのか、あるいは人間よりも賢いAIを創造する過程の一段階に過ぎないのか？
これは重要な問いであり、同時に魅力的で恐ろしい展望でもあります。多くのテクノロジー愛好家は、AIが指数関数的なフィードバックループで自己改善を急速に行うとされるいわゆるシンギュラリティを歓迎しています。
一般の人々はそれほど熱心ではないかもしれません。
したがって、存在的リスクに加えて、一般市民や規制当局からの反発が非常に現実的で、早期に顕在化する可能性があります。
AI企業は、一般市民を安心させつつ成果を控えめに表現し、同時に何千億ドルもの投資を技術とインフラに投入している投資家に対して正当化しなければならないため、これに苦慮するでしょう。
AI企業
Microsoft
MSFT 価格チャート
Microsoftは、創業以来、依然として支配的なオペレーティングシステムであるWindowsを中心にテック業界の中心に位置しています。
現在では、エンタープライズソフトウェア（Office365、Teams、LinkedIn、Skype、GitHub）、ゲーム（Xboxおよび複数のゲームスタジオの買収）、そしてクラウド（Azure）においてもリーダー的存在です。
最近では、AI分野でも大きな進展を遂げました。これには、Bing Image Creator のようなコンシューマ向けAIや、Microsoft (MSFT ) 365 用 Copilot や Microsoft Research といったビジネス志向の取り組みが含まれます。Copilotは現在、小売業や中小企業にも展開されています。
Microsoftは、Apple (AAPL ) やFacebookのようなコンシューマ志向の企業と比較して、エンタープライズ中心のテック大手としての評判を築いてきました。AIがビジネスモデルでますます重要になる中、Microsoftが既にクラウドとエンタープライズサービスに強固な基盤を持っていることは、AIを大規模に展開し顧客獲得を進める上での先行優位となります。
Microsoft – OpenAIの複雑な提携
ChatGPTで有名なOpenAIなど、AI開発のリーダーとの協業は、MicrosoftのAIパワーハウスとしての地位をさらに確固たるものにしています。
両者の関係は複雑です。OpenAIは技術的には独立した組織ですが、実務上はMicrosoftからの資金面・計算面のリソースに依存しています。
今後数か月間、OpenAIが今年5億ドルの損失を見込んでさらなる資金と計算リソースを要求し続けても、Microsoftは譲歩しませんでした。
出典: Marketing AI Institute
同時に、MicrosoftはInflectionから多くのスタッフを獲得した後、自社の内部AIプロジェクトを構築しています。
OpenAIが営利企業への移行を試みており、これがElon Muskなど以前の支援者との対立を生んでいるため、状況はさらに複雑化しています。
もしOpenAIがAGIを達成した場合、MicrosoftのOpenAI技術へのアクセスは無効になります。さらに重要なのは、AGIが達成された時点を決定する権限がOpenAIの取締役会にあることです。
出典: Marketing AI Institute
o3がまだAGIではなく、仮にo5が登場したとしてもAGIになるとは考えにくいでしょう。しかし、Microsoftに関心を持ち、OpenAIとの関係を基に投資論を構築しようとする投資家は、この点を念頭に置くべきです。
