汎用AIが特化型モデルを不要に＝サム・アルトマン氏最新インタビュー

【AI秘書？デジタルツイン？AI幹部？】

(19:21)
常に自分の近くにいて、煩雑な操作が一切ない、そんなAIが欲しい。そういったAIに関しては二通りの考え方があって、１つは自分の延長のようなAI。自分と同じように考えて、自分の代わりにメールの返事を書いてくれたりする。もう１つの考え方は、優秀な経営幹部のようなAI。ほとんどの仕事を任せられるが、自分の延長ではない。自分と違う意見を表明したり、反論してくることもある。イエスマンではない。そんなAIを作りたいと思う。

【AIが大きく変える領域】

(25:52)
注目しているのは教育。家庭教師AIで教育は大きく変わると思う。自分の興味のあることを上手に教えてくれるような家庭教師AIサービスを作ることができて、人々がいろんなことをどんどん学んでいけるようになれば、それはものすごい発明になると思う。

あとはプログラミングの領域もそうだし、ヘルスケアにも注目している。でも一番エキサイティングなのが、科学の領域の発明、発見だ。今必要なのは、論理的思考能力を持った汎用AI。それができれば化学シミュレーターに繋げればいいだけ。科学のための別のアーキテクチャはいらない。（湯川解説：やはり汎用AIがすべての解決策と考えているようだ）

【汎用AIか特化型AIか】

(31:34)
もちろん特定の領域に特化したシミュレーターやコネクター、データセットは必要だが、論理的思考ができるようになれば、特化型モデルは不要だと思う。根拠はないんだが、そんな風に思う。Soraはまだ動画生成特化型モデル。論理的思考が十分に進化していないから作るしかなかった。まだ言語モデルはオートリグレッションモデルだし、画像モデルはデフュージョンモデルだ。まだまだ進化が必要だ。（湯川解説：言語モデルと画像モデルでは別のアーキテクチャーを使っているという話。汎用AIは、１つのアーキテクチャーで言語モデル、画像モデルよりも性能がよくなるはずだという）。

【データのフェアユース】

(34:15)
いろいろな考え方がある。例えば音楽生成AIを作るときにテイラースイフトの楽曲で学習した場合は、テイラースイフトにライセンスフィーを支払うべきだと考える人が多い。ではテイラースイフト以外の楽曲で学習したAIに、テイラースイフトが書くような楽曲を生成してと命令して、テイラースイフトっぽい楽曲を生成した場合はどうだろう。テイラースイフトの曲を学習したことがなくても、「テイラースイフトはポップな音楽を歌う女性アーチスト」というテキストデータがあるだけで、AIはテイラースイフトのような楽曲を生成するかもしれない。その場合はどうすればいいんだろう。個人的には、そういう場合はテイラースイフトにライセンスフィーを支払う必要はないと思う。ただこの辺りはまだ社会として合意に達していない。社会的合意に達していないので、われわれが音楽生成AIを手掛けることは当面ない。