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プロのエンジニアのように考えるシステムでAGIを目指すOpenAI。information.comによると、多くのテクノロジー企業が徐々にエンジニアやソフトウェア開発者の代替を進めようとしています。マーク・ザッカーバーグはジョー・ローガンのインタビューで、今年中に中級レベルのソフトウェアエンジニアの必要性を代替するAIが登場する可能性について言及しました。
この記事によると、複数の関係者がOpenAIのリーダーたちとこの特定の製品について話し合ったとのことです。OpenAIは上級ソフトウェアエンジニアの複雑なプログラミング作業を支援するAIツールの開発に取り組んでおり、これはAGI（人工汎用知能）への重要なステップとして位置付けられています。これは遠い未来の夢ではなく、今年中にもリリースされる可能性のある具体的な製品についての話です。
このプロジェクトはサム・アルトマンCEOのソフトウェアエンジニアリングの自動化目標の一環で、複数のステップを含むコーディングの問題に対処する強力な新製品のリリースを目指しています。経験豊富なプログラマーの作業を再現することを目標としているとのことです。
この高度なコーディングエージェントは、数学の問題を解いたり実験を実行したりするAIと組み合わせることで、いずれAI研究者の作業を自動化する可能性があります。これは恐ろしくも興奮させられる瞬間です。AIツールがAI研究を実行し、自律的に再帰的に自己改善できるようになれば、インテリジェンス爆発が起きる可能性があると考えられているからです。
OpenAIはすでに、AI研究者の作業を効率化する社内ツールを開発しており、このAIエージェントはそれをさらに強化する可能性があります。このツールはすでにOpenAI内部で人気があり、サムが述べたように、このようなコーディングエージェントは超知能的なツールにつながり、科学的発見とイノベーションを私たちの能力をはるかに超えて加速させる可能性があります。
コーディング、カスタマーサービス、ビジネス運営、手作業のためのロボットの自動化など、すべてが非常に素晴らしく、便利で有用ですが、AI研究とAIの能力向上の自動化、これこそが急激な性能向上と能力の向上をもたらす要因となります。これが、AGIから超知能への飛躍が予想以上に早く起こる可能性がある理由です。
この週、OpenAIは「operator」をリリースする予定です。これはコンピュータを制御し、注文、イベントのセットアップ、配送、ショッピング、旅行などを行うものです。すでにanthropicのコンピュータ使用版や、GoogleのプロジェクトMirer、多くのサードパーティアプリでも同様の試みが見られます。
Wall Street Journalの最近のインタビューでは、OpenAIのプロダクトチーフが様々な新しいAIモデルとエージェントについて話しています。興味深いことに、なぜo1からo3に移行したのかという命名規則について言及しています。実は予想以上に単純で、テレフォニカという会社がO2というネットワークを持っているため、o3にジャンプしたとのことです。
以前は異なるモデルの開発サイクルは18ヶ月でしたが、o1からo3までを3ヶ月で達成しました。このイテレーションサイクルは短縮されており、すでにo3の次のモデルのトレーニングも始まっています。
以前のビデオで話したように、各モデルが次のモデルを教育する再帰的な自己改善が行われている可能性が高いです。各モデルが生成する推論や思考が次世代モデルのトレーニングのための合成データとして使用され、それが続いていきます。
彼は直接は言及していませんが、これは長らく公然の秘密でした。各モデルは前のモデルの再帰的な自己改善であり、より良くなるたびに、さらに優れた次のモデルを生成する能力も向上していきます。
研究のブレークスルーがあり、o1というモデルで発表しました。これは完全に異なる命名スキームであり、部分的にはGPT-4にはできない推論が可能だからです。GPT-4は素晴らしく、多くの知識を持っていますが、質問に対して素早い回答を得るのはシステム1的な思考です。oシリーズのモデル（o1とその後継）は実際に推論を行います。
難しい問題を尋ねられたとき、クロスワードパズルを解くとき、ただ答えを出すのではありません。まず見て、最初の問題についていくつかのアイデアを考え、完全にはわからないけれど、3番目の文字がAだとわかれば、仮説を立て、テストし、時には反証し、時には確認し、それを基に構築していきます。
これは飛行機の予約方法や科学研究の進め方と同じです。これらのモデルは初めてそれができるようになり、同時にGPT-4よりもはるかに賢くなっています。あらゆる推論のベンチマークで群を抜いています。
その後o3が次のバージョンとして登場し、テレフォニカのO2ネットワークの関係で番号をスキップしています。興味深いのは、GPT-3からGPT-4までに18ヶ月かかったことです。当時のGPT-3は画期的で、チューリングテストを通過し、驚くべき存在でしたが、今GPT-3に戻ると使う気にはなれないでしょう。
o1からo3までは約3ヶ月で達成され、イテレーションサイクルは短縮されています。すでにo3の次のモデルのトレーニングも始まっており、さらなる大きな能力の飛躍が見込まれています。モデルが非常に急速に賢くなっているため、私たちは非常に興奮しています。
o1のプレビューをローンチしたとき、これらのモデルのベンチマークの一つの方法は、競技プログラミングコンテストに参加させることでした。人間と同じように非同期で参加でき、同じように採点されます。これらのモデルの最初のバージョンは世界で100万番目くらいのコーダーでした。これは悪くありません、世界のトップ2-3%に入っています。
しかし、このo1の完全な最初のバージョンをローンチしたとき、世界で1000番目のソフトウェアエンジニアレベルになりました。o3は世界で175番目のエンジニアになります。これは3-4-5ヶ月の間に100万位から175位になったということです。将来どこまで行けるか想像できますね。
これらのモデルには通常2つのバージョンがあります。数学やソフトウェアエンジニアリングなどのコア能力を保持しているが、すべての世界知識は保持していないミニバージョンで、これは非常に高速で安価です。そして、すべてを統合したフルモデルがあります。o3ミニバージョンはまもなくローンチし、その後o3が続きます。2月から3月を目標にしています。
これは個人的な経験的証拠ですが、以前、様々なモデルのコーディング能力をテストしていたとき、テストは1回の出力で何ができるかという単純なものでした。Claude 3.5あたりで大きな飛躍があり、開発サイクルの反復や機能の追加が可能になりました。
中国のオープンソースDeepSeek R1モデルでは、さらにテストを複雑にして、これらのモデルの性能を評価する必要がありました。高度な複雑なソフトウェアエンジニアリングではなく、比較的単純なテストですが、コーディング能力の急速な反復的改善が見られます。
一回の予測だけでなく、コードに戻って反復し、コードをより理解しやすくするためのコメントを追加し、様々な最適化や改善を加えることができます。例えば、R1モデルはスネークゲームを構築し、そのゲームのAI制御も作成してゲームが自動的にプレイされるようにしています。
o3モデルがまもなく登場し、様々なコーディングタスクでの性能を確認します。o1と比べてどれだけ優れているのか、そして今年後半にはOpenAIがリリースするプログラミングアプリ、ソフトウェア作成を支援するAIを見ることになります。
OpenAIはChat GPTやプラットフォーム全体、Chat GPTやAIコーディングツールなどを2025年末までに10億人の日間アクティブユーザーを目指しています。Chat GPTは史上最速で1億ユーザーを達成し、現在は3億ユーザーとされています。
ポケットサイズのソフトウェアエンジニアを持つことの影響を考えると、日間アクティブユーザー数の大幅な増加は理にかなっています。これがChat GPTの傘下になるかどうかはわかりません。OpenAIのリーダーシップの一人は、エンタープライズ向けの価格設定を検討していると述べています。
年間10万ドルを支払っている従業員がAIツールに置き換えられるか、生産性が2倍になった場合、OpenAIはどのように適切な金額を請求するのかということです。OpenAIがそのようなツールをリリースして高額な料金を請求することは、ある意味で良いことかもしれません。
例えば、中国がR1モデル（o1相当）をオープンソースでリリースし、誰もが自由に使えるようになった場合を想像してください。OpenAIがこのソフトウェア開発が可能なツールをリリースした後、6-12ヶ月以内にオープンソース版が登場したらどうなるでしょうか。
これは悪夢のシナリオとなるでしょう。多数のソフトウェアエンジニアが必要な状態から、無料のオープンソースツールがそれを代替できるようになれば、その影響は非常に大きく、急速に広がる可能性があります。最初にエンタープライズ向けの高額な価格設定で提供されれば、業界全体への影響の速度は緩和されるでしょう。
この時点で、ほとんどのテクノロジー企業のリーダーシップは、AIがソフトウェアエンジニアの仕事を代替または大幅に強化することに非常に楽観的です。これは明らかに、必要なコードの需要が無限でない限り、仕事の数が減ることを意味するでしょう。
上級レベルでは非常に高い需要があるかもしれませんが、中級レベルではそれほどではないかもしれません。私の意見は参考程度に受け取ってください。将来は予測できませんし、ただ出てくるデータに基づいて推論しようとしているだけです。
未知の領域に入っており、多くの人々が強い意見を持っています。これがコーディングとソフトウェアエンジニアの終わりだと確信している人もいれば、Xでは特に、AIが近い将来エンジニアを代替することはないと主張する人もいます。
同時に、Salesforceのような多くのテクノロジー企業は、AIが大きな影響を与えると述べ、多額の投資を行っています。誰が正しく、誰が間違っているのでしょうか。2025年、今年はどうなるのかより良い理解が得られるでしょう。
サム・アルトマンのブログ投稿「Reflections」では、「私たちは今、従来の理解におけるAGIの構築方法を確信しており、2025年には最初のエージェントが労働力として加わり、企業の生産性を大きく変える可能性があると考えています」と述べています。
このテーマについての最近のビデオのコメントで、多くの人々が、コンピュータサイエンスの学位取得の途中や終わりに近い、あるいは始めたばかりで、これは何を意味するのか、続けるべきか、中止すべきか、別の専攻を選ぶべきかと質問しています。
まず最初に言えることは、私にはわかりません。この助言は誰も従うべきではありません。しかし、見ている全てに基づいて考えると、以下のように考えています。
ビーチに立っていて、地平線から巨大な津波が押し寄せてくるのを見ているような状況を想像してください。専攻を変更したりキャリアパスを変更したりすると、右に6フィート、左に6フィート移動するかを考えることは、おそらく意味がないでしょう。AIによる自動化は、程度の差こそあれ誰もが影響を受けることになります。これは良いことでもあります。特定の職業だけが消滅するわけではなく、全員で集団的にグローバルに対処する必要があるからです。
テクノロジー、コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリングなどのスキルを持っていれば、今は良いポジションにいます。カスタマーサービスやオフィス管理、すでにAIの影響を受けている法律専門職などよりは確実に良い状況です。津波の例で言えば、少なくともサーフボードを持っているようなものです。
給与だけを求めているのであれば、AIはすべての賃金や給与に何らかの影響を与えるでしょう。どれだけ早く起こるのか、どんな解決策があるのかはまだわかりません。AIは仕事に影響を与えますが、だからといって今すぐに何かを変える必要はありません。
しかし、起業家的な視点から見ると、大企業で働いて給料をもらうのではなく、何かを構築し、ビジネスを立ち上げ、製品を作り、お金を稼ぐ機会として考えるのであれば、コーディングやテクノロジーの知識を持っているのは良いポジションです。
AIツールの使い方、様々なAPIの使い方、どれが良くどれが悪いのか、ローカルでのオープンソースの活用方法など、AIに関するすべてを理解するようにしましょう。R1モデルは、ローカルハードウェアでも非常に洗練された優れたパフォーマンスを発揮します。
つまり、第一に深呼吸をして、これが来ることを受け入れること。第二にパニックにならず、急いで何かをしようとしないこと。数ヶ月ごとに状況が明確になっていきます。第三に学習を止めないこと。学習方法を知り、継続的に学習することが、次の10年間で最も重要なスキルになるでしょう。
コンピュータ上で世界クラスのソフトウェアエンジニアを持ち、あなたのアイデアを実現できることを想像してください。どの分野でも世界クラスの専門家からアドバイスをもらえることを想像してください。それがAIによって実現される可能性があり、多くの人々がそれを活用して非常に大きな成功を収めるでしょう。
また、進歩やイノベーション、生産性の向上は、誰もがより良い生活を送るのに役立つと信じています。AIオートメーションの長期的な結果は、豊かさをもたらし、より多くのものを全員が手に入れられ、生活費が下がり、生存や望む物やサービスを得るために働く必要がある人が減るでしょう。
もしすべてがうまくいけば、長期的には非常に楽観的です。短期から中期については、まだわかりません。この雇用の置き換えが広範囲で急速に起こった場合、何か計画はあるでしょうか？おそらくありません。
広範囲だが緩やかに進行し、進化と適応の時間が十分にあることを願います。しかし、短期的には雇用を何が何でも守ることが良いアイデアに聞こえても、長期的に見て人生の目的は仕事を持つことなのでしょうか？
今後10-20年で最も重要な問題は、AIとロボットと自動化が、より多くのお金を与えることではなく、すべてのものの価格を年々下げることで、全員に豊かさをもたらすことができるかどうかです。
人間の労働力が、医療やサービス、商品、住宅、自動車などあらゆるものの価格の最大の要因である場合、人々がAI自動化に置き換えられ、すべての価格が急落したらどうなるでしょうか？その方程式は変化し、それが現実的な未来であれば、どうやってそこにたどり着くかが問題となります。
AIを止めて全員が仕事を維持できるようにすることは、正しい方向ではありません。もしAI自動化が繁栄と豊かさをもたらす可能性があるのであれば、それが全体の行方を決める鍵となります。これは少なくとも私の意見であり、ここで紹介した人々の一部の意見です。
あなたはどう思いますか？これは狂っていますか？ファンタジーに聞こえますか？完全に反対ですか？このようなツール、この登場予定のものは、中級レベルのソフトウェアエンジニアを代替できるでしょうか？最終的に上級エンジニアの大部分も代替する可能性はありますか？コメントで教えてください。
ここまで見てくれてありがとうございます。私の名前はウェス・ロスです。また次回お会いしましょう。
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