サム・アルトマンがニューラリンクの競合となる脳コンピューターインターフェース企業Merge Labsの共同設立に関わっているという報道と、イーロン・マスクとのソーシャルメディア上での対立について解説している。また、OpenAIの推論モデルがプログラミング競技で金メダルを獲得し、Googleの世界モデルGenie3のオープンソース版がリリースされ、フィギュアロボティクスが完全自律での洗濯物畳みを実現したことなど、AI業界の最新動向を包括的に取り上げている。
AIニュース週間まとめ
今週は大きなモデルのドロップはなかったけど、アルトマンがニューラリンクの競合企業を支援しとるし、それに加えてTwitterでイーロン・マスクと喧嘩しとったんや。それから、GoogleのプレイアブルワールドモデルであるGenie3のオープンソース版も出てきたし、洗濯物を完全に一人で畳む初のヒューマノイドロボットも登場したで。詳しく見ていこう。
サム・アルトマンとイーロン・マスクの対立
これはマジでやばいことやわ。サム・アルトマンが今度は脳コンピューターインターフェースのスタートアップであるMerge Labsを共同設立してるんや。基本的にはニューラリンクのライバルで、人間とAIを融合させる高帯域幅の脳インプラントを構築したがってるねん。詳細はまだあんまり出てないけど、Merge Labsは約2億5000万ドルを8億5000万ドルの企業評価額で調達しようとしとって、大きな部分はOpenAIのベンチャーズ部門から来ると予想されてるで。
これはイーロンとサムがXで喧嘩した数日後のことやった。もう見てるかもしれんけど、イーロンが独占禁止法違反でAppleを訴えるとツイートしたんや。OpenAI以外のAI企業がApp Storeで1位になることを不可能にしてるって主張してな。ところがXのコミュニティノート機能がすぐにこれは単純に真実じゃないって証明したし、アルトマンが自分の返答で反撃してきたんや。
彼はこう書いたで。「私が聞いた話によると、イーロンが自分自身と自分の会社に利益をもたらし、競合他社や気に入らない人たちを害するためにXを操作していることを考えると、これは驚くべき主張である」ってな。そやから想像つくと思うけど、これが全面的な喧嘩の始まりやった。バーチャルなやつやけどな。
マスクが怒って反撃してきた。「お前の嘘つき投稿が300万ビューも取ったやないか、嘘つきめ。俺がお前の50倍のフォロワーを持ってるのに、俺の多くの投稿よりもはるかに多いビューやな」ってな。アルトマンは「スキルの問題かボットやろ」って返したで。
それからこんな投稿をフォローアップした。「あなたが競合他社を害したり、自分の会社を助けたりするやり方でXアルゴリズムの変更を指示したことがないという宣誓供述書にサインしますか？そうなら謝罪します」ってな。
面白いことに、あるユーザーが実際にこの投稿でGrokをタグ付けして、どっちが正しいか聞いたんや。そしたら驚くことに、Grokはサム・アルトマンの側についてイーロンを偽善者って呼んだんやで。
そこから事態はちょっと汚くなってきた。イーロンはアルトマンの妹に関する昔の疑惑まで持ち出すようになったんや。正直言うて、あんまり深く触れたくないわ。喧嘩はここで終わったしな。でもまあ、それはそれですごいことやったわ。インターネットで何を見ることになるか、ほんまに分からんもんやな。
OpenAIの成果とGBT5の進歩
とにかく、そんなことが起こってる間に、OpenAIの推論モデルが静かに今年の国際情報オリンピアードで金メダルを獲得したんや。世界トップクラスのプログラミング競技の一つやで。実際、人間と一緒にランク付けされた時は6位やったけど、他のAIとランク付けされた時は1位やった。これでOpenAIは過去数週間でIOIとIMOの両方で金メダルを取ったことになる。めちゃくちゃすごいわ。
OpenAIと言えば、彼らの最新モデルであるGBT5がポケモン赤でバッジを獲得するのに、o3の約3倍の速さを記録したんや。これは実は大きな意味があることで、GBT5が動的で複雑な環境で計画を立て、適応し、戦略を最適化する能力が前任者よりもはるかに効率的であることの明確な兆候やねん。
もちろん、ポケモンが現実世界の正確なレプリカやというわけやないけど、GBT5が同じ種類の長期推論を必要とする複雑な現実世界のアプリケーションにより適している可能性があることを示唆してるで。
AnthropicとGoogleのアップデート
Anthropicでは、Claude 3.5 Sonnetが大規模なアップグレードを受けて、100万トークンのコンテキストウィンドウを手に入れたんや。小説全体や1年分のグループチャットの履歴、あるいは彼らが言うには7万5000行のコードを読み込むのに十分やで。
GoogleのGeminiも今週アップグレードを受けた。Gemini 3やなくて、Gemini Memoryやけどな。Geminiは時間をかけて過去の会話から学習できるようになり、より自然で関連性の高い応答ができるようになったんや。ChatGPTが既に提供してるのと同じような一時的なチャット機能も追加されたで。
オープンソースの世界モデル
そしてここからが面白くなってくるで。先週Googleが披露したあの信じられない世界モデル、Genie3を覚えてるか？なんとたった1週間後に、もうオープンソース版が出てるんや。これがMatrix Game 2.0で、Skywork AIが構築した初のオープンソースリアルタイム長時間シーケンス対話型世界モデルやねん。毎秒25フレームで動作し、一度に数分間インタラクティブであり続けて、完全にオープンソースや。
DeepMindの未来ビジョン
でもここからがさらにワイルドになってくる。最近のインタビューで、DeepMindのCEOであるデミス・ハサビスが、将来AIはこれらの世界を生成するだけでなく、実際に直接制御するかもしれないとほのめかしたんや。これらのシミュレートされた環境の中にAIエージェントを投下して、リアルタイムで学習し、計画し、行動させるようなもんやと思ってくれ。生きたインタラクティブなサンドボックスでトレーニングするみたいなもんやな。
ちょっと見てみ。「人々がGenieをどう使うと思いますか？Geminiや他のロボティクスイニシアチブなどをより良くし、それをスケールアップするために活用するつもりなのか、それとも実際に…明らかに一部の人は遊ぶかもしれませんが、他に何か…」
「ああ、それはすごく複数の次元でエキサイティングなことなんです。もちろん一つは、私たちが既に自分たちのトレーニングのために使ってるってことです。私たちにはSimmaと呼ばれるゲームプレイエージェント、シミュレートされたエージェントがあって、箱から出してそのまま既存のコンピューターゲームのコントロールを取って遊べるんです。場合によってはうまくいくし、場合によってはそうでもないんですが。」
「でも実際にここで興味深いのは、そのSimmaエージェントをGenie3に入れることができるってことです。つまり、基本的に一つのAIが別のAIの心の中で遊んでるってことになります。考えるだけでもかなりクレイジーですよね。Simmaがどんな行動を取るか決めて、『部屋の中の鍵を見つけに行け』みたいな目標を与えることができるんです。」
「そうすると、普通のコンピューターゲームをプレイしてるかのようにコマンドを送り出すんですが、実際にはその反対側でGenie3がその場で世界を生成してるんです。つまり、一つのAIが世界を生成してて、もう一つのAIがその中にいるってことです。これは無制限のトレーニングデータを作成するのにとても便利なんです。」
「ロボティクスなんかにはすごく有用だと想像できます。でも一般的なAGIシステムのトレーニングにも使えます。もちろん応用面でも大きな可能性があります。インタラクティブエンターテインメントの未来のためにです。どんなタイプの次世代の信じられないゲームが作れるか、たくさんのアイデアがあります、驚かないでしょうけど。」
「そして、映画とゲームの間のどこかにある、今まで考えたことのない新しいタイプのエンターテインメント、新しいエンターテインメントのジャンルです。そして最後に、科学者としての私の観点から最も興味深いことは、これが実際に現実世界と物理学、そしてシミュレーション理論のようなことについて何を教えてくれるかということです。」
「この技術に夜遅くまで取り組んでて、これらの世界全体を生成してて、この技術がどう機能してるかを考えてる時、私のキャリアを通してずっとやってきたように、現実世界で何が起こってるのか、現実の本質は何なのかも考えなければなりません。そして実際、私のキャリア全体を通じて科学のための素晴らしいツールとしてAIを構築するよう私を駆り立ててきたのはそれです。」
「VO3、私たちのビデオモデル、ビデオオーディオモデル、そしてGenie3のようなものは、少し違ったレンズで見れば、現実の本質について何かを教えてくれると思うんです。」
そやから、デミスはいつものように他のみんなより10歩先を考えてるねん。これが動作してるバージョンを見るのが待ちきれんわ。前にも言ったけど、本当に私たちはシミュレーションを構築してるような気がする。
そして、もし私たちがそうしてるなら、私たちが既にその中にいないとは誰が言えるんや？文字通りシミュレーションの中でシミュレーションを構築してるのかもしれんで。
Figure Roboticsの画期的デモ
最後に、今週のAIまとめを締めくくるのは、Figure Roboticsの新しいデモやで。Figureは、これが完全自律のヒューマノイドロボットが洗濯物を最初から最後まで、人間のループなしで畳んだ初めてのケースやと主張してるんや。
ロボットはFigureのHelix視覚言語行動モデルを実行してて、倉庫作業で使ってるのと同じコアシステムやねん。でもここでは、特別なプログラミングなしに、たった500時間の新しいデータで洗濯物畳みを学習したんや。
洗濯物畳みは簡単に聞こえるかもしれんけど、ロボティクスにとってはまさに悪夢やで。柔らかい布地、常に変化する形状、そして正確で器用な指のコントロールが必要やねん。
Helixはエッジを検出し、表面を滑らかにし、人間が一歩も介入することなく、リアルタイムで滑りから回復しなければならんのや。つまり、シミュレートされた世界を探索するAIエージェントから現実世界の雑用を引き受けるヒューマノイドロボットまで、デジタル知能と物理的または現実世界の能力の間のギャップは急速に縮まってるってことやねん。
とにかく、今日のAIニュースは以上やで。このまとめを楽しんでもらえたことを願ってる。もしそうなら、いいねを押してもらって、まだしてないなら登録ボタンを押してくれ。いつものように、次回また会おうな。
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