編集 | 伊風、雲昭
皆さん、お気づきでしょうか。今年のサム・アルトマンは、突然静かになりました。
2024年とは異なり、様々なテクノロジー系のポッドキャスト、会議、インタビューに頻繁に登場することはなく、OpenAIの新しい発表でも彼の姿を見かけることは少なくなりました。AI業界で最も活発な「CEOインフルエンサー」は、まるで突然子育てモードに入り、裏方に回ったかのようです。
しかし、AI製品、エージェント、大規模言語モデルが急速に進化しているこの時期だからこそ、私たちは彼が最近何を考えているのかを特に知りたいと思っています。
良いニュースです。彼はついに公の場に姿を現しました！
先日終了した2025 Snowflakeサミットで、サム・アルトマンは主要ゲストとして、SnowflakeのCEOであるSridhar Ramaswamy氏とConvictionの創業者であるSarah Guo氏と、情報密度の非常に高い炉辺対談を行いました。
わずか20分間の対談でしたが、内容は非常に凝縮されており、実用的な情報が満載でした！
例えば、AI起業家への彼のアドバイスは変化し、今年のテーマは「すぐに行動せよ」とのことです。
企業による大規模言語モデルの採用に関して、サム・アルトマンがこれほど断固として明確に支持を表明したのは初めてです。
GPT-5モデルの更新を待ち、様子見の態度を取っているすべての企業の経営者やチームリーダーに対し、アルトマンは新しいモデルを待つよりも、今すぐ始めるべきだと述べています。
「率先して投資し、素早く学習する企業は、様子見している競合他社よりも明らかに先行しています」とアルトマンは語りました。
Sridhar氏は頷きながら同意しました。「すべてが整う完璧なタイミングなどありません。」
さらに、アルトマンが示した2つ目の判断は、エージェントについてです。彼は「将来の仕事の基本単位は、AIエージェントになる」と考えています。
アルトマンは、現在はAIインターンを雇うようなものだと表現しました。例えば、「私たちの公式サイトで漏れているSEO最適化ポイントを見つけてくれ」とタスクを投げると、AIが自分でウェブサイトのコードを読み込み、検索トレンドを調査し、GitHubやSlackのチャット履歴をスキャンして、最適化案の草案を提出します。あなたは「同意」するか「修正する」かを指示するだけです。
アルトマンは、この「インターン」はすぐに独立してプロジェクトを担当できるエンジニアになれると述べています。つまり、将来の仕事は「あなたが10のタスクを完了する」のではなく、「あなたが10のエージェントを指揮し、その成果を微調整する」ことになると言えるでしょう。
最後に、彼は自身の考える「完璧なモデル」についても明かしました。
「非常に小さいが、超人的なレベルの推論能力を持ち、超高速で動作し、1兆トークンのコンテキストウィンドウを持ち、想像できるすべてのツールにアクセスできる」
👇下記は現場のスクリーンショットです。
左から：サム・アルトマン、サラ・グオ、スリダー・ラマスワミー
以下は、この対談の整理された議事録です。お楽しみください。
モデルの可用性が「質的な飛躍」を遂げ、AI起業家はすぐに行動すべき
司会サラ：早速ですが、サム、AI変革に対応している企業リーダーたちに何かアドバイスはありますか？
サム・アルトマン：私のアドバイスは「すぐに行動せよ」です。今はまだ多くの人が躊躇しています。モデルの変化が速すぎるので、「次のバージョンを待とう」とか「この2つのモデルのどちらが良いか見てみよう」とか、「このトレンドが最終的にどこへ向かうのか見極めよう」と考えている人が多いのです。
しかし、テクノロジー分野には普遍的な原則があります。それは、技術が急速に進化する時、勝者となるのは、素早く試行錯誤し、失敗のコストを低減し、学習速度を向上させることができる企業です。
私たちが現在観察している状況もこれを裏付けています。早期に投資し、素早く実験を行った企業は、様子見している競合他社よりも明らかに優れたパフォーマンスを見せています。
スリダー：サムの意見に完全に同意します。付け加えたいのは、「好奇心」が本当に重要だということです。私たちが多くの古いプロセスに依存していることは、もはや成立しないのですが、多くの人がそれに気づいていません。現在、Snowflakeのような多くのプラットフォームでは、非常に低いコストで実験ができ、多くの小さなテストを行い、そこから価値を抽出し、継続的に最適化することができます。
サムの言葉をもう一度強調します。より速く反復できるほど、AIからより多くの恩恵を得られます。なぜなら、彼らは何が効果的で何が効果的でないかを知っており、将来の急速な変化する状況に対応できるからです。
今後数年間で、すべてが落ち着く「完璧なタイミング」は訪れません。あなたは混沌の中で素早く前進するしかないのです。
司会サラ：では、あなたのアドバイスは昨年と比べて、どのような点が異なっていますか？
スリダー：実のところ、私も昨年と同じことを言っていたでしょう。特に「好奇心を持ち続けること」と「試行錯誤を許すこと」は、
この2点は常に重要でした。重要なのは、失敗のコストが非常に低いシナリオで試行錯誤することであり、そのようなシナリオは実際には非常にたくさんあります。
しかし、技術は確かに以前よりも早く成熟しています。例えば、現在のChatGPTは、ウェブ検索と組み合わせて新しい情報を提供するのに非常に優れており、もはや「リアルタイムデータから乖離した」ツールではありません。
構造化データであれ非構造化データであれ、現在のチャットボット技術はすでに主流で使用できます。もちろん、私たちはさらに遠い領域にある「エージェント」の能力の限界を探求し続けることができますが、最先端から離れたアプリケーションでさえ、この技術は非常に使いやすいです。
サム・アルトマン：興味深いことに、私自身の去年の見解は、今とは少し違っていたかもしれません。スタートアップ企業に対しては、去年も早めに着手するよう促していましたが、大企業に対しては、「小規模な実験はできるが、ほとんどの場合、まだ本番環境に投入するべきではない」と言っていたかもしれません。
しかし、その見解は今変わりました。私たちがサービスを提供している大企業の成長は急速です。彼らは今、私たちの技術を大規模に利用しています。私はよく彼らに「何が変わったのですか？」と尋ねます。彼らは「一部は使い方が分かったからですが、もっと大きな変化は、今では本当に使いやすくなったからです！」と答えます。
それは、以前は考えもしなかったような多くのことをできるようになりました。ある時点で、この1年間で、モデルの「可用性」は質的な飛躍を遂げたのです。
もっと興味深い質問は、来年の今頃、私たちはどのような新しい見解を述べるかということです。
その時には、AIを使ってビジネスプロセスを自動化したり、新しい製品を開発したりできるだけでなく、「私は非常に重要なビジネス課題を抱えており、それを解決するために大量の計算能力を投じたい」と本当に言えるような段階に達していると予測しています。
そしてモデルは、以前はチームで協力しても達成できなかったタスクを完了できるようになるでしょう。
すでにAIの実践経験を積んでいる企業は、将来の競争で優位に立つでしょう。その時彼らは、「さあ、AIシステムよ、この重要なプロジェクトを完全に再構築してくれ」と言うことができるようになります。
これは次の質的変化への序曲です。大量の計算能力 + AI推論能力 + 高難度の問題。準備ができている者が、次の大きな一歩を踏み出せるでしょう。
CodexでAGIを感じた！AIエージェントが来年、厄介なビジネス課題を解決する
司会サラ：推論能力、計算能力への投資、そしてAIエージェントのワークフローへの組み込みについて触れられましたが、では「記憶と検索」の問題は避けられません。これらの要素は、今回のAI変革でどのような役割を果たすと思いますか？
スリダー：検索技術は、特に実世界の参照が必要な場合に、生成AIを「地に足の着いた」ものにするための鍵であり続けています。例えば、GPT-3時代には、時事問題について質問されたときに外部情報を参照として取得できる大規模なシステムを構築しました。
同様に、記憶システムも非常に重要です。モデルが以前にどのように問題を解決したか、システムとのインタラクション履歴を「記憶」できることは、その後の使用体験と効率を大幅に向上させます。
モデルがより複雑なタスクに使われるようになるにつれて、記憶と検索の役割はさらに重要になると考えています。インタラクションの質を高めるにせよ、より強力なエージェントの行動を可能にするにせよ、コンテキストが豊富であればあるほど、AIのパフォーマンスは向上します。
司会サラ：サム、ここにいるすべてのリーダーに、エージェントが現在何ができるのか、そして来年には何ができるようになるのかを考えるための参考枠組みを提供していただけませんか？
サム・アルトマン：最近発表したプログラミングエージェントCodexは、私個人が初めて「AGIの瞬間」を感じたものです。その動作を観察すると、あなたがタスクの山を与え、エージェントはバックグラウンドで黙々と実行します。本当に賢く、そのような「長期にわたり、複数の段階にわたる」タスクを完了できます。
あなたはただ座って、「これはOK」「それはダメ」「もう一度試して」と言うだけでいいのです。GitHubにも接続できますし、将来的にはあなたの会議を視聴したり、Slackのチャットを見たり、内部ドキュメントをすべて読んだりできるようになるかもしれません。それがやっていることはすでに非常に驚くべきものです。
おそらく現時点では、それは1日に数時間しか働けない「インターン」のようなものですが、まもなく数日間連続で働ける「ベテランエンジニア」のようになるでしょう。そして、この種の変化はプログラミング分野だけでなく、多くの種類の仕事でエージェントが同様の役割を果たすようになるでしょう。
すでに多くの企業がエージェントを使って顧客サポートを自動化したり、販売プロセスを推進したり、さらに多くのビジネス領域で活用しています。自分の「仕事」が、一連のエージェントにタスクを割り当て、その成果の質を評価し、それらがどのように連携して機能するかを分析し、フィードバックを与えることだと表現する人もいます。
まるで比較的若いチームメンバーを指導しているかのようです。そして、これは想像ではなく、実際に起こっています。まだ完全に普及しているわけではありませんが。
来年には、限られたシナリオではありますが、たとえ小さな程度であっても、エージェントが本当に人類の新しい知識の発見を助けたり、あるいは非常に複雑なビジネス課題を解決したりするのを見始めることになるでしょう。
現在のエージェントは、主に反復的な頭脳労働、短期間で低レベルの認知タスクを処理できます。しかし、処理するタスクがより長期にわたり、より複雑になるにつれて、ある瞬間には「AI科学者」が登場する時を迎えるでしょう。科学を自律的に発見できる新型エージェントです。
それは世界的に重要な瞬間となるでしょう。
司会サラ：先ほどCodexとプログラミングエージェントの体験が、あなたが初めて「AGIを実感した」瞬間だったとおっしゃいましたが、ではお聞きしなければなりません。あなたは今、AGI（汎用人工知能）をどのように定義していますか？それにどれくらい近いのでしょうか？そして、私たちにとってそれはどのような意味を持つのでしょうか？
サム・アルトマン：もしあなたが過去に戻れたとしたら、たとえ5年前であっても……
司会サラ：それはほとんどAIの「暗黒時代」ですね。
サム・アルトマン：実のところ、あの時期も非常に興味深いものでした。もしちょうど5年前に戻ったとすると、あまり覚えていませんが、おそらく私たちがGPTをリリースする直前だったでしょう。当時は、世界はまだ本当に強力な言語モデルを見たことがありませんでした。
もしあなたがその時点に戻り、人々に今日のChatGPTを見せることができたら、Codexや他の製品については触れずに、ただChatGPTだけを見せるなら、ほとんどの人が「これがAGIではないのか？」と言うでしょう。
私たち人間は「自分たちの期待を調整する」のが非常に得意です。これは人間性の非常に素晴らしい点です。
だから、「AGIとは一体何なのか」という問題自体は重要ではないと私は思います。人それぞれ定義が違いますし、同じ人でも時期によって異なる定義をすることもあります。
本当に重要なのは、私たちが過去5年間で見てきたAIの毎年飛躍する進歩の速度が、今後5年間、あるいはそれ以上続く可能性が高いということです。
AGIの「勝利点」が2024年、2026年、あるいは2028年のどれになるかは、それほど重要ではありません。超知能のマイルストーンが2028年、2030年、あるいは2032年のどれになるかも関係ありません。
重要なのは、これは長く美しく、驚くほど滑らかな指数関数的な曲線であるということです。
私にとって、自律的に新しい科学を発見できるシステム、あるいは世界の科学的発見の速度を数倍にできるツールシステムがあれば、すでに私のAGIの基準をすべて満たしています。
もちろん、AGIは自己改善ができなければならないと主張する人もいますし、ChatGPTに記憶機能が組み合わされたバージョンは、すでにAGIに近いと感じる人もいます。
司会サラ：確かに、初期のテスト、例えばチューリングテストから見ると、ChatGPTはすでに基準を満たしていますね。
では、スリダーにお尋ねします。OpenAIのモデルを使って初めて検索を行ったのはいつか覚えていますか？
スリダー：当時はGPT-3のPlaygroundを使って、いくつかの小さな実験をしていました。後にはAPIも統合しましたが、当時はまだ完全なGPT-3モデルを使うことは許されていませんでした。
私たちは自分たちで逆算して、70億や100億パラメータのモデルでどうすれば同様の効果を出せるかを考えました。
私にとって、初めて「目を見張る」体験だったのは、GPTが本当に難しい課題を解決したのを見た時です。それは抽象的要約（abstractive summarization）でした。
つまり、100語のブログ記事を3つの文にまとめることです。このタスクは非常に難しく、人間にとっても厄介なものです。しかし、これらのモデルは突然それができるようになりました。
その時、私は、もしこのモデルがウェブコーパス全体でこのようなことができるなら、そしてどのページを見るべきか判断できる検索エンジンの能力と組み合わせれば、それは検索エンジンの新時代だと気づきました。
当時、心の中で「すごい、これは本当に力がある」と思ったのを覚えています。そしてその後、そのパフォーマンスはどんどん良くなっていくだけでした。
司会サラ：起業家やCEOとしてのキャリアの中で、「ああ、今はすべてが検索、あるいは『検索＋』だ」と突然気づいた転換点はありましたか？私は以前Nevaの元従業員を雇っていたのですが、当時の理念も「この時代のすべては検索に関するものだ」というものでした。いつ、そのような考えに至ったのですか？
スリダー：この質問は、実際には「コンテキストの設定」についてです。これらのモデルを使い始めたり、ある問題を考えたりする際に、あなたは気づくでしょう。モデルが処理したいコンテンツに焦点を絞るために、視界の範囲を狭めるメカニズムが必要であるということに。
これは非常に強力で、汎用的な技術です。現在の多くのファインチューニングやポストトレーニング技術も、その裏にあるロジックは似ています。非常に強力なモデルを取り、それに関連する情報と無効な情報を伝えるためのコンテキストを提供し、この方法でモデルの出力品質を向上させるのです。
私は、これは単なるツールというよりも、一般的な考え方に近いと考えています。ある結果を達成したいなら、重要なのは「コンテキスト」を適切に設定することです。
コンテキストは無限ですが、人間は「アテンションメカニズム」によってこの問題を解決しています。私たちはある点に焦点を当てます。私は検索を、モデルにアテンションの焦点を設定するツールとして捉えています。
司会サラ：サムの意見、つまり私たちが「指数関数的に成長する能力の曲線」上にいるという考えに同意しますか？それとも、あなた自身が認めるAGIの定義、つまりあなたや顧客にとってより重要な基準はありますか？
スリダー：これは非常に哲学的な議論になると思います。例えば、「潜水艦は泳いでいると言えるのか？」という比喩があります。ある意味では馬鹿げているように聞こえますが、別の視点から見れば、もちろん「泳いでいる」と言えます。
ですから、私もこれらのモデルを驚くべき能力を持っていると見ています。未来のトレンドに注目している人であれば、これらのモデルのパフォーマンスを見れば、「これはすでにAGIだ」と言うかもしれません。
しかし、サムが述べたように、私たちが今話していることは、おそらく2025年には取るに足らないことだと感じるでしょう。
本当に私を驚かせているのは、進歩の速度です。このプロセスが多くの素晴らしい成果をもたらすと心から信じています。
これは、私たちが「そこそこの性能のコンピューター」が世界のすべてのチェスの名手を打ち負かすことについてどう考えるかに似ています。それは本当に重要なのでしょうか？
重要ではありません。今でも多くの人がチェスを続けており、彼らは依然として非常に優れています。
ですから、「定義」に関する議論はそれほど重要ではないと思います。今の囲碁も以前より人気があります。私たちはこの道筋から多くのことを学ぶでしょうが、「その特定の瞬間」が重要なのではありません。
完璧なモデル：軽量、強力な推論、すべてのツールを呼び出し可能
司会サラ：個人的な直感ですが、人々がAGIについて尋ねるとき、実際には多くの人が「意識」について尋ねたいと思っているのではないでしょうか。ただ、彼らは質問を明確にしていないか、あるいは一部の人だけがそのように明確に表現するのかもしれません。あなたは以前、これはより哲学的なものだとおっしゃいましたが、お尋ねしたいことがあります。あなた方は内部で次世代モデルを訓練しており、他の人にはまだ見えない能力を見ていると思いますが、製品の観点や企業運営の観点から、どのような新しい「創発的な能力」が皆さんの考え方を変えていますか？
サム・アルトマン：はい、今後1、2年でリリースされるモデルは驚くべきものになるでしょう。私たちにはまだ大きな進歩の余地があります。
GPT-3からGPT-4への飛躍と同じように、多くの企業がこれまで不可能だったことを成し遂げられるようになるでしょう。例えば、先ほど話したように、もしあなたが半導体企業なら、「既存のソリューションよりも優れたチップを設計してくれ」と言うことができますし、バイオテクノロジー企業なら、「この病気は私には手に負えないから、あなたが解決してくれ」と言うことができます。
これらはもはや遠い夢ではありません。
これらのモデルは、あなたが提供できるすべてのコンテキストを理解し、すべてのツールやシステムと連携し、深く思考し、非常に優れた推論を行い、説得力のある解決策を提示する能力を持っています。
それらの堅牢性も向上しており、私たちはますます安心して複雑なタスクを自律的に実行させることができるようになります。
正直に言って、これほど早く実現するとは考えていませんでした。しかし、今では本当に…非常に近いと感じています。
司会サラ：では、AIが将来どのような「知識」を習得できるのか、そしてどの知識がまだ限界線上にあるのかについて、直感的なヒントをいただけますか？私の想像する「中核的な知能」とは、私もかなり賢い方ですが、私の頭の中にも完璧な物理シミュレーターがあるわけではありません。では、AIがどれだけ進化できるのかをどう判断すればよいのでしょうか？
サム・アルトマン：私が個人的に好む考え方の枠組みは、次のようなものです。これは私たちがすぐにリリースするものではありませんが、理念としては、私たちが追求しているのはこのようなモデルです。非常に小さいが、超人的なレベルの推論能力を持ち、超高速で動作し、1兆トークンのコンテキストウィンドウを持ち、想像できるすべてのツールにアクセスできる。
だから、それが「特定の知識点を本当に知っているかどうか」は、それほど重要ではなくなります。
これらのモデルをデータベースとして使うのは馬鹿げています。それらは遅くて高価で不正確なデータベースです。しかし、驚くべきことに、それらは推論を行うことができます。
企業や個人の生活のすべてのコンテキスト情報を「投入し」、必要な物理シミュレーターや他のツールを統合すれば、あなたは非常に素晴らしいことができるようになるでしょう。
そして私たちは今、その方向に向かって進んでいます。
司会サラ：感動的ですね。もっと仮説的な質問をさせてください。
もしあなたが現在の1000倍の計算能力を持っていたら（最初は「無限の計算能力」と聞こうと思いましたが、それは誇張しすぎだと思いました）、もし1000倍だったら、それを使って何をしますか？
サム・アルトマン：最も根本的な答え（後でもっと実用的な答えを出しますが）は、おそらくこうでしょう。私は皆さんに、AI研究を推進するために全力を尽くし、より優れたモデルを開発し、そしてそのより強力なモデルに、これらの計算能力をどう活用すべきかを尋ねるでしょう。
司会サラ：つまり、「最も難しい問題」を直接AIに解決させるのですね。
サム・アルトマン：私はこれが実際、最も合理的なアプローチだと思います。
司会サラ：それは、あなたがAIが答えを出せることを本当に信じているということですね。
サム・アルtマン：もっと実用的な答えはこうです。私たちは現在、ChatGPTの内部や企業ユーザーの間で、多くの事例が示しているように、テスト時により多くの計算能力を使用することで、実際に真の利益が得られることがわかっています。
例えば、モデルに「もう少し考えさせる」とか、複雑な問題に対して何度か試させることで、明らかに良い答えが得られる可能性があります。
もちろん、実際にそうすることはないでしょうし、1000倍の計算能力もありません。しかし、現在このような能力が実現可能になっているということは、私たちが試せることの一つは、
「べき乗則」的な見方で計算能力の価値を捉えることです。最も難しく、最も価値のある問題に対して、より多くの計算能力を投入して試すことで、ブレイクスルーが得られる可能性があるのです。
司会サラ：ではスリダー、あなたもSnowflakeで同じことをしますか？あなたはデータインフラ、検索最適化、企業システムのエキスパートで、現在はSnowflakeを指揮しています。もしあなたに非常に難しい問題が与えられたら、それも直接計算能力に投入しますか？
スリダー：確かに、それはとてもクールな応用シナリオだと思います。しかし、私たちが日々暮らすテクノロジー業界から一歩踏み出して、別の視点から答えてみましょう。
Arnoldプロジェクトという研究をご存知ですか？それは20年以上前に行われたDNAシークエンシングプロジェクトのようなものですが、今回はRNA発現メカニズムが研究対象です。その結果、RNAが私たちの体内でタンパク質の機能の仕方を実際に制御していることが判明しました。
もし私たちがRNAがDNAの発現をどのように調節しているかを徹底的に解明できれば、大量の病気を克服できる可能性が高く、人類全体にとって大きな飛躍となるでしょう。
ですから、言語モデルのようなものを使って、このようなRNA研究プロジェクトを進めることは、かつてスーパーコンピューティング能力を使ってヒトゲノムを解読したように、非常にクールな応用方向になるでしょう。もし本当に大量の計算能力を動員できるのであれば、の話ですが。
司会サラ：本当に心を揺さぶられますし、これは確かに人類が直面する最大の課題の一つですね。
お二人とも（対談への参加に）感謝します。
木曜日の夜8時、皆さんと一緒に発表します↑↑↑
現代のAI起業家の現状：
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