安価な中国製オープンソースAIモデルの台頭や、コスト効率とセキュリティを重視したローカル運用の需要拡大が、OpenAIやAnthropicといったプレミアムな最先端AIラボの優位性を揺るがしている。巨額のインフラ投資を続ける先行2社に対し、市場はより小さく効率的なモデルや、機密データを守るオンプレミス環境へとシフトしつつあり、彼らが期待する数千億ドル規模のIPO戦略に大きな影響を与える可能性を指摘、解説する動画である。
脅かされる価格支配力
OpenAIとAnthropicは、本当にそれぞれ1兆ドルの価値があるのでしょうか。まもなくウォール街はその答えを知ることになります。両社は現在、8,000億ドルを超える評価額での新規公開株、いわゆるIPOに向けて投資家にアプローチを続けています。人々はこのAI革命を心から信じており、その背後にある動きに資金を投入したいと考えていました。その売り文句は、彼らは次のMicrosoftであり、次のGoogleであるというものです。つまり、何十年も続く価格支配力を持ったテック大手の再来だというわけです。今年の第1四半期には、年率換算で80倍という驚異的な成長が見られました。
しかし、ここに問題があります。その価格支配力です。それにはすでに亀裂が入り始めています。中国のオープンソースモデルが台頭しているからです。彼らは低価格帯の市場を侵食しており、さらにアメリカの競合他社は高価格帯の市場を狙っています。これらの企業が公募投資家に売り込んでいる参入障壁、いわゆる経済的な堀は、今まさにリアルタイムで縮小しているのです。米中両国間の格差は急速に縮まっています。
私はディアドラ・ボサです。今年最大級となるこれら2社のIPOは、すでに足元で分裂が始まっている市場を前提に値付けされています。企業がいくつかの実験的なAIプロジェクトの段階を終え、今や全従業員に向けて本格展開を進める中で、彼らはそのコストに見合う価値があるのか、支出がどこに向かっているのかを問い始めています。タスクの性質はどのようなものか、他のモデルの方がパフォーマンスが高いのではないか、そしてタスクの適切なレベルに合わせて利用ボリュームを移行させることで、どれだけのコストが削減できるのか。これこそが、これからの1年の巨大なテーマになると私は考えています。
中国製オープンソースの衝撃と戦略的優位性
それでは、実際に計算をしてみましょう。みなさんの会社に1,000万ドルのAI予算があるとします。それをAnthropicの最高峰モデルであるClaude Opusで運用したとしましょう。数週間で予算を使い果たしてしまう可能性があります。同じ予算を中国のオープンソースモデルであるDeepSeekで運用したとします。それなら1年の大半をカバーできるかもしれません。ベンチマーク評価機関であるアーティフィシャル・アナリシスがその数値を算出しました。同じ作業を行う場合、最も安価な中国の代替手段と比べて、Claudeのコストは9倍も高くなります。
6ヶ月前の型落ちのモデルであっても、現在行われている大半の業務タスクにおいては、完全に十分なパフォーマンスを発揮します。しかも、単に安いだけではありません。競争力もあるのです。Moonshot、Xiaomi、DeepSeek、ZHIPUといった中国のAIラボは、この4ヶ月の間に、重要なベンチマークにおいてアメリカの最先端モデルと同等、あるいはほぼ同等の性能を持つオープンソースモデルをリリースしてきました。
総合的には私たちのモデルの方が優れています。OpenAIの方が優れており、Anthropicの方が優れており、Geminiの方が優れています。しかしながら、彼らのオープンソースモデルは、私たちの先を大きく進んでいます。
利用の広がりは、価格に連動しています。最大のAIトラフィック集約サービスであるOpen Routerにおいて、今月のトップ5モデルのうち3つは中国製でした。そしてそれらは、2024年には利用全体のわずか1%だったものが、今年は40%以上にまで跳ね上がっています。現実として、これまでのところオープンソースAIを支配しているのは中国企業です。2025年には初めて、中国のプロバイダーからのオープンモデルのダウンロード数が、アメリカのプロバイダーからのダウンロード数を上回りました。それはここ、アメリカ国内においてさえそうなのです。
中国のAIラボにとって、制約こそが戦略となりました。輸出規制の中でNvidiaの最高性能のチップから遮断された中国のラボは、独創的になるほかに選択肢がありませんでした。その結果、モデルの小型化、トレーニングの低コスト化、そしてより効率的なインinference、つまり推論が実現したのです。世界最高峰のAI研究者たちは、計算資源に制限があるからこそ、極めてスマートなアルゴリズムを考案するに至りました。もし進歩の大部分がアルゴリズムやコンピュータサイエンス、プログラミングからもたらされたのであれば、彼らが擁するAI研究者の軍勢が根本的な強みではないと誰が言えるでしょうか。現に私たちはそれを見ています。DeepSeekの進歩は決して軽視できるものではありません。
一方、アメリカの最先端ラボは、AIインフラに数千億ドルを投じ、Nvidiaが販売する最も高価なチップを使い、追いつかないほどの電力を消費するグリッドの上で、これまで以上に巨大なモデルをトレーニングしています。そのコストは消費者に転嫁されます。そのため、プレミアムな価格設定を正当化していた優位性は崩れつつあります。中国のオープンソースが能力面での格差を縮める一方で、アメリカの競合他社は、顧客が高いお金を払ってでも利用したいと考える、機密性の高い高信頼性のワークロードを狙いに定めています。
アメリカの最先端ラボには、まだ守り抜いている砦がひとつあります。それは信頼です。銀行、送電事業者、防衛、医療といった規制の厳しい産業は、どれほど安くて優れていようとも、中国のモデルには触れようとしません。政府や規制産業、重要インフラに携わる人々にとって、そうした技術を利用することは不可能です。中国のモデルは単純に選択肢に入りません。したがって、モデルやモデルの下す決定、モデルが書くコードを信頼する必要がある組織は、欧米の、民主主義的な価値観に沿ったテクノロジーにアクセスするためなら、喜んでプレミアムな価格を支払うでしょう。
国内競合の追撃とイーロン・マスクの戦略
そこにはプレミアムな価格設定が維持される余地がありますが、同時にOpenAIとAnthropicは、まさにこの隙間を狙って構築を進めるアメリカ国内の競合他社からも締め付けられようとしています。現代のAI時代の幕開けとなった論文の著者のひとりであるエーダン・ゴメスが設立したCohereを例に挙げてみましょう。Cohereは、規制産業向けに特化した、より小さく効率的なモデルというニッチな領域をターゲットにしています。
市場は大きくCohereの方向へと動いていると感じています。それは過去1年の実績にも現れており、当社の売上高は昨年6倍になり、今年も非常に急速な成長を続けています。
さらに、アメリカの企業がすでに信頼を寄せているNvidiaという存在もあります。同社は現在、NeMoTronと呼ばれる独自のオープンソースモデルを提供しており、中国製の選択肢と、クローズドな最先端ラボの双方に対抗する代替案として位置づけています。Nvidiaは、限られたプレイヤーだけでなく、誰もがAIを構築できるようにする必要があると認識しているのだと思います。だからこそ、彼らはオープンソースAIをこれほど強力にサポートしているのです。それが、彼らがアメリカの王になった理由だと私は考えています。
Palantir、Salesforce、ServiceNow、CrowdStrike。これらはすべて、すでにNvidiaのオープンソースを採用しています。そしてもうひとつ、マルチビリオン、つまり数十億ドル規模の評価額で資金調達を終えたばかりのスタートアップ、Reflection AIがあります。彼らはDeepSeekに対するアメリカ側の代替選択肢として、オープンソースの最先端モデルを構築しています。これら3社はすべて、同じ隙間市場を狙っています。アメリカの企業がすでに信頼しているインフラの上で、最先端モデルの数分の一の価格で利用できる、有能なモデルを提供するという市場です。
より多くのアメリカのスタートアップがオープンソースに貢献するようになれば、中国のオープンソースに確実に追いつくことができるはずです。OpenAIとAnthropicが抱えているのは、中国の問題だけではありません。アメリカ国内の問題も抱えているのです。
あのイーロン・マスクでさえ、もはや単体のAIラボには賭けていません。2月、彼は自身のAI会社であるxAIをSpaceXに統合しました。イーロン・マスクのロケット会社であるSpaceXが、マスクの人工知能会社であるxAIを買収したことは、歴史上最大のM&A取引となる可能性があり、SpaceXの大型IPOを控えたタイミングでの出来事でした。
公表された理由は、xAIにより多くの資金をもたらすためというものでした。この取引の前、xAIは月に約10億ドルを消費していると報じられていました。しかし取引後は、その消費資金はSpaceXがもたらす年間数百億ドルの売上高によってバックアップされることになります。つまり、歴史上最大のAIスーパーコンピュータを構築し、誰よりも多くの自己資金をAIに投じてきた男が、自身のAIラボを支えるためには他のビジネスと多角化する必要があると判断したのです。OpenAIとAnthropicにはその選択肢がありません。そのため、ウォール街は彼らをAI単体の経済性だけで評価せざるを得ないのです。
結果として、私たちはこのような状況に直面しています。OpenAIとAnthropicは、あたかも企業向けAI市場を独占しているかのような価格で評価されていますが、データが示しているのは、彼らが握っているのはその一端に過ぎないということです。そしてイーロン・マスクでさえも、自身の賭けに対してリスクヘッジを行いました。何十年も続く価格支配力があるという売り文句でしたが、事実はそれに反する形で積み上がっています。市場の投資家たちは、どちらが正しいのかをまもなく判断することになるでしょう。
Cohere CEO エーダン・ゴメス氏インタビュー
ここからは、映像にも登場したエーダン・ゴメス氏のインタビューをお届けします。彼は現代のAI時代を築いたあの論文の共同執筆者であり、現在は規制産業向けのAIを構築するCohereを率いています。このインタビューは、じっくり時間をかける価値のある内容です。なぜ市場がCohereの方向へ向かっていると考えるのか、中国の脅威をどう見ているのか、そしてプレミアムな価格設定が実際に維持されるのはどこなのか、詳しく語ってくれています。
プレミアムなAI、つまり最先端のフロンティアAIには、今でもそれだけの価値があるのでしょうか。
人々が喜んでお金を支払っているという需要の面からも、またフリーキャッシュフローの減少を伴うほどの設備投資の規模からも、企業が将来の需要の急増を見越していることは明らかです。ですから、はい、企業は極めて高品質なモデルへのアクセスを得るために、今後も支出を続けるでしょう。企業に関して言えば、彼らのAI導入の進め方を形作っている核心的なボトルネックは、コストとセキュリティです。
そのため、最終的に誰を選ぶかを決めるのは、まさに信頼の要素になります。DeepSeek V4に関するお話がありましたが、それこそが良い例です。政府や規制産業、重要インフラに携わる人々が、そうした技術を利用することは決してありません。中国のモデルは単純に選択肢に入らないのです。したがって、モデルやモデルの下す決定、モデルが書くコードを信頼する必要がある組織は、欧米の、民主主義的な価値観に沿ったテクノロジーにアクセスするためなら、喜んでプレミアムな価格を支払うでしょう。
それでは、Cohereのビジネスモデルについて少しお聞かせください。私の理解では、みなさんは企業向けに特化しており、モデルの開発者でもあります。コストに対するリターンやメリットについて、どのように考えていらっしゃいますか。
はい、その通りです。私たちはモデルを完全にゼロから構築しています。当社のビジネスは完全に企業向けに特化しています。そのため、特に高度なセキュリティが求められる環境に焦点を当てています。例えば、送電事業者、金融サービス、電気通信、政府機関などです。そうした環境では、これらのモデルがアクセスするデータやシステムは、実質的に国家安全保障に関わるレベルのものです。ですから、民主主義的な価値観に沿っていないテクノロジースタックに依存することなど、到底あり得ません。
そして、すべてのラボの中でCohereが唯一無二の強みを持っているのが、非常に安全な展開方法です。オンプレミス環境であれ、完全に外部ネットワークから遮断されたエアギャップ環境であれ、サイバーリスクが一切ない形で導入することができます。顧客のデータセンターの内部にも展開できますし、極端な話、インターネットと一切通信できない、海面下1キロメートルを潜航する潜水艦の内部にだって展開可能です。そのレベルのセキュリティこそが、私たちに完全にユニークな価値提案をもたらしています。
同時に、それは制約でもあります。私たちは、極めて限られた計算資源のフットプリント、つまり限られた環境のなかでモデルを展開しなければなりません。巨大なモデルがハイパースケーラーに大規模な増設と巨額の支出を促しているという話はよく耳にしますが、こうした高度なセキュリティ環境では、彼ら自身も十分な数のチップを手に入れることができません。そのため、私たちは2基から4基のGPUで展開できる必要があります。これは完全に新しい技術的な制約であり、途方もなく巨大なモデルを導入することは事実上不可能になります。だからこそ私たちは、私たちがサービスを提供する市場に適した、適切なサイズのモデルに集中しているのです。
なるほど。最先端を走る2大ラボであるOpenAIとAnthropicも、Mythosなどを通じて確実にセキュリティに目を向けています。サム・アルトマン率いるOpenAIも、昨夜大きな計画を発表したばかりです。そうした企業や、より巨大なモデルとどのように競争していくのでしょうか。Mythosをめぐる一連のストーリーでは、あまりにも強力すぎるため、現時点では公開すらできないと言われています。それが実際にリリースされた時、Cohereはどのように立ち向かうのですか。
そうした巨大なモデルは、噂によればパラメータ数が10兆規模に達すると言われています。それは2基から4基のGPUにはとても収まりません。そのため、このように計算資源が極めて制限された環境の内部で提供されることはありません。つまり、私たちが市場でサービスを提供している局面において、それらのモデルと直接衝突することはないのです。
ただ、非常に高度なサイバー攻撃や防御のユースケースに対応できるような巨大モデルは、世界に登場した極めて興味深い新しい能力であるとは言えます。私たちは今、非常に機密性の高いソフトウェアの内部にある脆弱性を、大規模に発見できるようになりました。だからこそ、プライベート展開の重要性が一段と高まるのです。私たちの送電事業者が、すべての家庭やビジネスに流れる電力を制御するコードを、第三者がアクセスできるような場所に置かないようにするためです。もしそんな場所に置けば、その第三者がAIモデルを使って脆弱性を見つけ出し、送電網を停止させるために悪用するかもしれません。金融サービスや医療などでも全く同じことが言えます。
もし私たちが、金融、医療、エネルギーなど、経済を支えるインフラやソフトウェアを無防備にさらせば、誰かが脆弱性を突いてそれを私たちに向けて悪用するリスクは、かつてないほど高まります。ですから、プライベート展開という概念は不可欠だと考えています。私たちは、こうしたサイバー能力がモデルからいずれ出現することを以前から知っていました。そして、ソフトウェアが人間の手ではなく、これらの大規模言語モデルによって書かれることがますます増えていく中で、どのモデルを使用しているのか、それが本質的にどこから提供されているのかという点を、非常に重視するようになるはずです。
もしみなさんが、自社のソフトウェアエンジニアリングチーム全体を、コードを書くモデルへと置き換えようとするならば、そのモデルが中国製であることは望まないでしょう。なぜなら、人間の目では捉えられないような脆弱性が、気付かないうちに巧妙に埋め込まれる可能性があるからです。このように、企業がAIを導入する際の信頼のハードルは、絶えず高くなり続けています。
よく分かります。Cohereのモデルは、モデルをオンプレミスで運用でき、最大限のセキュリティが必要とされるような、非常に明確なユースケースを持っているということですね。しかし、あなたが先ほどおっしゃったような、いわゆるバックドアのような問題は、これらの中国製モデルにおいて懸念材料となってきました。自分でホストすることはできても、データに侵入できるバックドアがあるかどうかは分かりません。それにもかかわらず、なぜAWSなどのハイパースケーラーやマイケル・デルは、これらのオープンソースの中国製モデルをホストし、プロモーションしているのでしょうか。
特定のアプリケーションにおいては、それらは素晴らしいものだからだと思います。機密性の低い環境であれば、中国のモデルを使用することは十分に合理的です。まだ大規模な運用を行っておらず、最も低コストな選択肢を探しているスタートアップにとっては、合理的で非常に役立つツールに見えるはずです。もちろん、誰もが民主主義的にサポートされ、価値観の合致したテクノロジーを使いたいと望むでしょうから、そうした選択肢が存在することを願っています。
Cohereも、より民主的なオープンソースへの貢献を行っており、それを世に送り出し続けたいと考えています。ですが、これらには確実に市場が存在し、ご指摘の通り非常に安価です。セキュリティの要求がそれほど高くない環境であれば、それらの活躍する場所はあるのかもしれません。
コスト最適化へのシフトとインフラ投資の行方
利用が拡大している様子を見ていると、私たちは常に計算資源の制約に直面しているという話を耳にします。企業におけるそのあたりの計算や判断は変わりつつあるのでしょうか。特に、それほど高度なセキュリティを必要としない業界にいる場合、一部のオープンソースモデルが最先端の性能に非常に近づいており、そのタイムラグが縮まっていることを考えると、企業の考え方は変わってきていますか。
コスト管理、そしてもうひとつは計算資源のボトルネックですね。要するに、これらの巨大なモデルの利用を支えるための計算資源が、単純に不足しているのです。そのため、人々が目指しているユースケースに対して十分に機能する、効率的で小さなモデルが必要とされています。そうでなければ、需要を満たすだけの十分な計算資源を確保できなくなってしまいます。
ですから、市場には確実な変化が起きています。過去1年間は、誰もが、いかなるコストを払ってでもAIを導入しようと競い合ってきました。しかし、私たちは次に、最高財務責任者、つまりCFOたちがこれらのモデルに費やされている支出に目を光らせ、最適化を図ろうとする新しいフェーズに入ろうとしています。彼らがAIの取り組みを後退させることは決してなく、投資は成長し続けるでしょうが、より小さなモデル、より効率的なモデルを使用する方法を見つけ出す必要があります。
それが、その需要を満たすために中国製のテクノロジースタックへ移行することを意味しないよう願っています。Cohereをはじめとするいくつかの企業は、そうした効率性のニーズを満たす、価値観の合致したテクノロジーを構築しています。
しかし、そもそもアメリカのモデルは中国のモデルよりも優れているのかという疑問が湧いてきます。その格差はどれほどなのでしょうか。特にベンチマークにおいて最先端のモデルと同等、あるいはそれを上回る結果が出ているのを見ると、DeepSeek V4は現実的な脅威なのでしょうか。
両国間の格差は非常に縮まっていると思います。カナダやフランス、ドイツなども含めて、その差は急速に閉じています。
選択肢はあるということですね。Cohereも取り組んでいますし、Nvidiaも取り組んでいます。スタートアップのReflectionもオープンソースに取り組んでいます。アメリカ国内でこれに取り組んでいる企業は十分に存在するのでしょうか。また、もしOpenAIやAnthropicが、こうしたオープンソースのモデル競争に取り組まない場合、彼らはどうなってしまうのでしょうか。
オープンソースに貢献している企業や個人はたくさん存在します。Cohereも、もう何年も前からそこに投資を続けています。プレイヤーの数についてはそれほど心配していません。米国、カナダ、ドイツといった民主主義国家から、今後も優れたオープンソースの選択肢が登場し続けるでしょう。ただ、中国が他より先んじるために行っていることで、効果を発揮していると感じるのは、巨大なモデルを効果的にディスティレーション、つまり蒸留している点です。これは多くの巨大モデルの利用規約に反する行為です。それによって彼らは近道を手にしています。他者の成果を蒸留するだけで、非常に素早く追いつくことができるのです。
一方で、完全に独立したスタックをゼロから構築しようとしている私たちのような存在にとっては、競争力のある優れたモデルを作るために、より多くの労力と、より多くの作業が必要になります。ですが、主要なプロバイダーすべての間で、能力の収束が進んでいるのは間違いありません。能力は近づきつつあります。
ハイパースケーラーによる巨額のインフラ支出については、どのように考えればよいでしょうか。Metaも大規模な決算発表を終えたばかりでこの件について言及していましたが、彼らは一様に、今年はインフラに7,000億ドル以上を費やす計画を立てています。あなたの立場から見て、特にCohereがわずか数基のGPUで非常に特化したモデルを構築していることを踏まえると、その投資に見合うリターンはあるのでしょうか。それとも、トレンドはCohereが手がけているような、より小さく特定の目的に特化したモデルへと向かっていると思われますか。
間違いなく、より効率的なモデルの方向を向いていると思います。市場には、コストを削減し、物事をより効率的に進めようとする大きな波が押し寄せるでしょう。これらの巨大なモデルを使って概念実証、いわゆるPOCを行うのは簡単ですが、それをいざ本番環境に投入した途端、プロダクションレベルの規模を扱うことになります。すると突然、価格が購入の意思決定の前提を変えてしまい、コストが巨大な制約として浮上してくるのです。
ですから、状況は大きくCohereの方向へ動いていると感じています。それは過去1年の実績にも現れており、当社の売上高は昨年6倍になり、今年も非常に急速な成長を続けています。需要は事実上、底天井、つまり飽く無きものですから、今後さらに多くのインフラが必要になるのは間違いありません。しかし、そのインフラが整うにつれて、私たちは効率化への大きなアプローチも並行して進めることになります。その結果、世界にはより多くのAIが存在するようになりますが、それらのAIは、6ヶ月前と同じ作業を行うために、より少ないGPUしか消費しなくなっているでしょう。
ハイパースケーラーや、OpenAI、Anthropicは、そのような世界を見据えて構築を行っているのでしょうか。
ハイパースケーラーは、この膨大な需要の大部分をカバーするために必要なインフラを確実に構築しています。ただ、クラウドの枠を超えて、オンプレミス展開やプライベート展開もまた、大規模に成長しているという点は重要です。クラウドに依存しすぎることは間違いであり、特にこれらのモデルがもたらすサイバー攻撃の新しい驚威を前にしては、自らを脆弱性にさらすことになるというセキュリティ上のリスクが、ますます理解されつつあります。
そのため、オンプレミス展開や、独自のデータセンターを構築する人々、あるいはネオクラウドといった、このあらゆる需要を満たすための新しい計算資源プロバイダーの配列を目にすることになるでしょう。ですから、ハイパースケーラーが必要なインフラを構築しているのは確かですが、彼らが市場のすべてを獲得することにはならないでしょう。おそらく半分を彼らが占め、残りはこうしたオンプレミスの安全な展開が占めることになると考えています。
AI市場の未来と一般社会との関わり
そうなると、クラウドビジネスを本業とせず、最先端モデルの開発を主軸とするOpenAIやAnthropicは、どのような立ち位置になるのでしょうか。
最先端モデルへの需要、そしてすべてのモデルへの需要は、今後も並外れたものになると確信しています。つまり、基本的には上げ潮がすべての船を押し上げるような状態です。あらゆるものがこの恩恵を受けるでしょう。彼らの製品や私たちの製品に対する需要について、私はそれほど心配していません。非常に巨大な市場が広がっています。企業側におけるAIのアプリケーションは、まだ表面をなぞり始めたばかりのように感じられます。私たちはまだ、非常にシンプルなことしか行っていません。
私たちはモデルが有能であることを知っています。18ヶ月前のモデルでさえ、私たちが現在実際の産業で行っていることよりも、はるかに多くの能力を持っています。ですから、たとえモデルを1年半更新しなかったとしても、業界はまだそれに追いつこうとしている段階なのです。そのため、需要の面に関しては、非常に強い確信を持っています。グローバル経済の中でやるべきことは、まだまだ山積しています。
ライブストリームの常連視聴者であるカーソン・アレンさんから、このような計算資源の制約が見られる中で、みなさんの価格設定は上昇しているのかという、良い質問が届いています。
いいえ、そんなことはありません。私たちは、お客様のプライベート展開の内部に導入する計算資源に対して、料金を請求しているわけではありません。それはお客様自身の計算資源です。お客様が独自の計算資源を購入される際、確かにGPUは高価になっており、不足も生じています。それは私たちがお客様をサポートしようと努めている部分ではありますが、当社の販売モデルはモデルと一緒に計算資源を提供する形ではありません。代わりに、私たちは純粋にソフトウェアだけを提供しています。
それでは、将来的にはサーバー構築のビジネスにも関わっていくような姿になるのでしょうか。
いいえ、当社からインフラを提供することはありません。私たちは純粋にモデルと、そのモデルが支えるプラットフォームにのみ集中しています。それによって、企業が業務を自動化するため、つまりワークフローを自動化するために使用する、さまざまなツールやデータと統合できるようにしています。大手の銀行であれば、資本市場部門、資産管理、投資銀行などの内部において、私たちは業務を自動化し、組織内の従業員の能力を拡張しています。私たちは実際のデータセンターそのものを構築することはありません。
調達の手助けもしないのですね。彼らがそれを行い、みなさんが入っていってAIツールを実装する。よく分かりました。
さて、エーダン。あなたとお話ししたかった大きな理由のひとつは、やはりあなたが、現在のAI時代の本質的な始まりとなったあの有名な論文の共同執筆者だからです。これは非常に大まかな質問になりますが、ここ数年の動きを見ていて、トップの間での内紛が起きており、今週のサンフランシスコではマスク対アルトマンの件が大きな注目を集めています。また、世間の反発も強まっています。このような状況になることを予想していましたか。また、業界はAIのパブリックイメージという側面において、対応を誤ったとお考えですか。
これは完全に汎用的なテクノロジーです。コンピューティングと同じようなものであり、あらゆるセクターに導入でき、あらゆるユースケースに対して展開できます。人類がこれまでに作り出した中で最も汎用的なテクノロジーです。そのため、非常に広範な影響を及ぼし、仕事の面でも、消費者としても、あらゆる人の生活に触れることになります。ですから当然、そのテクノロジーがどのように開発され、一般の人々にどのように発信されるかという点は非常に重要でした。人々が身近に感じられ、自分自身で試すことができ、欠陥を見つけてフィードバックを与えられるような方法であるべきだったのです。
過去3年間のプロセスを通じて、人々の感情がどのように変化してきたかという点については、懸念を抱いています。いわゆるAIスロップ、大量生産される粗悪なコンテンツについて懐疑的に感じている人々もいますし、クリエイティブ業界ではこのテクノロジーに対する強い抵抗感があります。私たちはアーティストに対してより適切な報酬を支払い、彼らが次世代のモデル開発に貢献できるようにする必要があると考えています。
あるいは、エネルギー危機の問題もあります。これほど広範な導入を支えるためには、膨大なエネルギーが必要です。もしその結果として人々の生活コストが上がってしまっているのだとしたら、それは極めて遺憾な結果です。ですから、エネルギーインフラに投資し、その結果として消費者の価格が上昇しないようにすることは、非常に大きな優先事項です。
人々が懐疑的になるのは当然のことだと思います。批判は良いことです。テクノロジーがどのように展開されているかについて、その弱点や欠点、そして潜在的な結末を意識することは、長期的には差し引きでプラスになります。一般社会と、テクノロジーを構築している企業の双方が、手探りで進めているデリケートな問題です。私たちはどちらも、それがうまくいくことを望んでいます。
非常に思慮深い答えをありがとうございます。ダリオ・アモデイ、サム・アルトマン、イーロン・マスクといった面々は、適切なスポークスパーソン、つまり代弁者であると思いますか。何が必要とされているのでしょうか。あなたが今、非常に現実的な問題に触れられた一方で、トップの間におけるナラティブ、つまりイメージ戦略の問題もあるように感じられます。
そうですね、あなたがカナダ人ですから、私も言えますが、私は物事にカナダ人らしいタッチ、つまりアプローチを持ち込もうと努めています。私たちは共感力を持ち、親切で、思慮深くあるべきであり、単に人々を力づくでねじ伏せるようなことがあってはならないと考えています。
それは一理ありますね。そう思います。このような対話が行われていること自体は本当に素晴らしいことであり、不可欠なことです。批判は存在するべきです。そして私たちは、人々にとっての潜在的なデメリットを軽減するために、その批判に対して行動で応えていかなければなりません。
この両面を認め、現実的な批判に耳を傾ける、あなたの思慮深くニュアンスに富んだお話を、今後もっと伺えることを楽しみにしています。エーダン、今日はお時間をいただき本当にありがとうございました。同じカナダ人として、改めて感謝いたします。
お招きいただきありがとうございました。
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