産業化されていない技術は、無用の技術に等しい
2020年5月、OpenAIはGPT-3を発表しました。翻訳、質疑応答、テキスト補完の能力を備え、それまでの自然言語処理に基づく大規模モデル製品をすべて凌駕しました。しかし、明らかな欠点もありました：回答に初歩的な誤りを露呈したり、人々に深刻な侮辱を与える文章を生成したりしました。
しかし、OpenAIは以前の研究重視の姿勢を改め、学術機関、企業、個人が申請できる呼び出し可能なオープンAPI（Application Programming Interface）を提供しました。ある人は自動ウェブデザインツールを開発し、ある人はより効率的なテキスト検索ツールを開発し、またある人は物語の仮想キャラクターを構築するツールを開発しました。
OpenAIの従来の考え方では、GPT-3の次世代製品はGPT-4であり、GPT-3の使命は論文発表後に完了したはずでした。しかし、OpenAIの創設者アルトマンは、アプリケーションの中でAIGC産業が爆発的に成長する兆しを鋭く捉えました。OpenAI内部でGPT-3を「調整」した後、世界中のユーザーに過渡的製品GPT-3.5——ChatGPT——をリリースし、生成AIの頂点の生態的地位を占めるようになりました。
業界では当初から、技術的に真に革新的なのはGPT-3であることを認識していました——前例のないパラメータ数、自己教師あり学習——そのため、この衝撃を表現するために「GPT-3モーメント」という言葉が作られました。しかし、OpenAIにとってChatGPTの意義は明白でした。このような不完全な製品でさえ、AI時代の軍拡競争を開始するのに十分でした。
少なくとも現在の運営方針から見ると、アルトマンは製品を理解しているだけでなく、歴史も理解している人物です。OpenAIはGPTが十分に完璧になるのを待たず、製品を先行させました——マイクロソフトにCopilotの提供を可能にし、アップルとの提携でSiriに組み込み、AI検索エンジンSearchGPTを立ち上げ、できるだけ多くの人々に自社製品を使ってもらうようにしました。
現代の科学技術史を見ると、西洋や日韓で何度も繰り返された技術的飛躍は、効果的な現代の科学研究が大衆の商業システムの推進力なしには成り立たないことを証明しています。何十億もの個人ユーザーと何千もの企業ユーザーからの市場フィードバックがなければ、どんなに先進的な科学技術体系も持続が難しく、ソビエト連邦のように、人間を宇宙に送り出す技術力はあっても、コピー機やウォークマンを作れないという古典的な問題に直面することになります。
第二次世界大戦後、ソビエト連邦は大胆に新技術を開発する熱意を発揮し、無線周波数誘導、トカマク核融合炉、地面効果翼機など、時代の平均水準を超える先駆的な成果を上げました。
ソビエト連邦の科学研究はより大きな目標のために行われ、成果を消費者向けの製品に転換することは優先事項ではありませんでした。同時代のアメリカ企業は、バルブの自動化技術を開発し、まず芝刈り機やオートバイに使用しました。日本企業は微電子デバイス技術が日進月歩で進歩しましたが、まずゲーム機や携帯電卓に使用しました。
ソビエト連邦の研究者たちは次第に、「俗悪な」商業製品を開発する西側の同僚たちの技術革新の速度が自分たちの3倍であることに気づきました。壮大な物語のためだけに奉仕する科学技術の進歩はますます時代遅れになっていきました。自国の若者がソビエト製のウォークマンを聴くようになったのは、日本の同年代の若者より6年遅れでした。1991年になっても、コピー機は各組織の金庫に保管しなければならない貴重な輸入品でした。
これは、科学と商業、技術と製品の間の強い相関関係に対する壮大な歴史の答えです。現在の個人の運命だけを見ても、同じ答えが得られます。
純粋に技術至上主義者の視点から現在の科学技術の巨人たちを見るなら、以下の描写から誰のことを言っているか当ててみてください：
「核物理学者の孫で、プリンストン大学で物理学を学ぶ学部生。スリランカ系の同級生に問題を解くのでは太刀打ちできず、自暴自棄になって物理学者になることをあきらめた。大手金融機関で仕事を見つけたが真面目にやらず、オンライン書店を始めた。中年で禿げ上がった。」
「ハーバード大学でコンピューターサイエンスを学ぶ学部生。勉強をせず、毎日遊び回っていた。大学中の女子学生の容姿を評価するページを作って退学に追い込まれ、その後広告販売を主な事業とするウェブサイトを立ち上げた。」
「家族がレストランでウェイターとしてアルバイトをして彼の学費を工面した。スタンフォード大学で電子工学の修士号を取得後、大手企業に入社したが、30歳で研究開発設計の仕事を辞め、自ら起業してビデオゲーム周辺機器を作った。年を取ってもレザージャケットしか着られない。」
「コンピューターサイエンスの優秀な卒業生で、本来なら技術専門家の道を歩めたはずだが、常に起業して何かをしたいと考えていた。入札に失敗した後、自腹を切ってチャットソフトを開発することを決意。30歳近くになっても女性ユーザーを装ってユーザーとチャットをし、サーバー代が高すぎてほぼ倒産寸前だった。」
これらはベゾス、ザッカーバーグ、ファン・ジェンフン（黄仁勋）、マー・ファーテン（馬化騰）の経歴です。彼らが選んだ事業は、人々がより簡単に本を買えるようにし、より多くの友人を持ち、より良い画質を体験し、オンラインチャットを楽しむことでした。しかし、まさにこれらの「小さなこと」が、産業革命以来の消費方法や人間関係を完全に再構築しました。もし彼らが全員「科学者」の道を選んでいたら、人類世界には数人の教授が増えただけで、現在の科学技術の地図はそれほど優れたものにはならなかったでしょう。
アルトマンがChatGPTのリリースのタイミングを選び、AI産業化を判断し、学術の道に反逆したからこそ、かつて「人工的なものがあるだけで知能はない」と揶揄されていたAI業界が、再び大衆の視野に戻ってきたのです。
アルトマンに対する反対の声が高まっており、彼がOpenAIの産業価値をさらに掘り起こすのではなく、政治家や有名人との交流や講演で人生経験を共有することに耽溺しているという批判もあります。しかし、私たちは認めざるを得ません。広報やコミュニケーションに長けたこの「ビジネスマン」こそが、イギリスのDeepMindや他の企業ではなく、アメリカの無数の優秀な頭脳を一つにまとめ、再びAI時代の最前線に立たせたのです。
ソビエト連邦の濁った水を、Googleも同じように渡ろうとしている
Deepmindと言えば、AlphaGoで世界を驚かせた初代AIのスター企業ですが、10年前にDeepmindを買収し、早くから始めたにもかかわらず出遅れ、強力な切り札を持ちながらも散々な結果に終わったGoogleについても触れないわけにはいきません。
科学研究の成果という点では、人類の歴史上ベル研究所に匹敵する研究所はおそらくないでしょう：最初のファックス機、プッシュホン電話、携帯電話、通信衛星、高速無線データシステム、太陽電池、デジタル信号プロセッサ、光ファイバー...企業が設立した独立した研究機関として、全盛期のベル研究所は基礎研究、応用研究、製品開発を兼ね備え、多くの科学技術の実用化と普及を加速させました。
ベル研究所の伝説的な物語は、後の巨大企業に模倣されました。例えば、GoogleのX研究所ですが、残念ながら、後者は半分しか学んでいません。
「X研究所」は2010年の「Google X」プロジェクトに由来します。2人の創設者、ラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンは、会社内部に専門的にSFチックで、いつの日か世界を劇的に変える可能性のある科学技術を探求する人々がいることを望みました。その公式ウェブサイトや採用ページでは、「世界を10倍改善することを目指し、10分の1の改善ではない」ということが繰り返し強調されています。
これらのモットーや信条が表現しているのは：第一に、大きなプロジェクトや大きな技術だけを行い、蚊の脚から肉を削ぐような小さな利益は追求しない。第二に、一躍世間の注目を集めるような劇的な変化をもたらす技術だけを行い、平凡な科学技術の改善は行わない、ということです。
理想は高尚ですが、現実は厳しいものです。
上記の理念を実践した結果、「X研究所」から生まれた科学技術イノベーションプロジェクトの多くは、開始時には技術的に一歩先を行っていましたが、実用化の段階では同業他社と同等かそれ以下になってしまいました。
2010年、Googleは自動運転の研究開発プロジェクトを開始しました。10年以上が経過した今、「X研究所」から生まれたWaymoは商業化の道で次々と挫折し、何度もレイオフを行い、従来の自動車メーカーでさえ無人タクシー市場に参入しています。
2011年、「X研究所」はProject Glassプロジェクトを開始し、2013年にGoogle Glassを発表しました。しかし、プライバシーの問題や機能の単一性のため、すぐに市場から見放されました。2022年、GoogleはGoogle Glassの販売停止を発表しました。