パリで開催されたAIアクションサミットの終了直後、アンスロピックの共同創業者兼CEOであるダリオ・アモデイ氏は、このイベントを「機会を逃した」と評した。火曜日に発表した声明の中で、アモデイ氏は「技術の進歩のスピードを考えると、いくつかのトピックについてより集中的かつ緊急に取り組む必要がある」と付け加えた。
AI企業はフランスのスタートアップDustと提携し、パリで開発者向けイベントを開催しました。TechCrunchはアモデイ氏にステージ上でインタビューする機会を得ました。イベントでアモデイ氏は自身の考え方を説明し、AIイノベーションとAIガバナンスというテーマについて、純粋な楽観主義でも純粋な批判でもない第三の道を擁護しました。
「私はかつて神経科学者で、生計を立てるためには基本的に本物の脳の中を観察する必要がありました。そして今は人工脳の中を観察することで生計を立てています。ですから、今後数ヶ月で解釈可能性の分野で刺激的な進歩が見られるでしょう。つまり、モデルがどのように機能するかを真に理解し始めているのです」とアモデイ氏はTechCrunchに語った。
「しかし、これは間違いなく競争です。モデルをより強力にすることと、それを実現することの間の競争です。これは私たちにとっても、そして他の人にとってさえも非常に速いことです。速度を落とすことはできないですよね？…私たちの理解は、ものを作る能力に追いつかなければなりません。それが唯一の方法だと思います」と彼は付け加えた。
英国ブレッチリーで開催された第1回AIサミット以来、AIガバナンスをめぐる議論のトーンは大きく変化しました。これは、現在の地政学的状況も一因となっています。
「今朝、私はAIの安全性について話すためにここに来たのではありません。数年前の会議のテーマはAIの安全性でした」と、J・D・ヴァンス米国副大統領は火曜日のAIアクションサミットで述べた。「私はAIの機会について話すためにここに来たのです。」
興味深いことに、アモデイ氏は安全と機会の対立を避けようとしている。実際、彼は安全への関心が高まることは機会となると考えている。
テッククランチイベント
サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日
「最初のサミット、英国ブレッチリー・サミットでは、様々なリスクのテストと測定について多くの議論が行われました。そして、これらのことが技術の進歩をそれほど遅らせたとは思いません」とアモデイ氏はアントロピックのイベントで述べた。「むしろ、こうした測定を行うことでモデルへの理解が深まり、最終的にはより優れたモデルを生み出すことにつながっています。」
アモデイ氏は安全性を強調するたびに、アントロピックが最先端の AI モデルの構築に依然として注力していることを皆に思い出させようともしています。
「この約束を弱めるようなことはしたくありません。私たちは日々、人々がその基盤の上に築き上げ、素晴らしい成果を生み出すために活用できるモデルを提供しています。そして、それを決してやめるべきではありません」と彼は述べた。
「人々がリスクについてあれこれ語る時、私はちょっとイライラして、『ああ、この技術がどれだけ素晴らしいものになるのか、誰もちゃんと説明できていないな』と言うんです」と彼は会話の後半で付け加えた。
DeepSeekのトレーニングコストは「正確ではない」
会話が中国のLLMメーカーDeepSeekの最新モデルに移ると、アモデイ氏は技術的な成果を軽視し、世間の反応は「無機的」だと感じたと述べた。
「正直に言って、私の反応はごくわずかでした。DeepSeek R1のベースモデルであるV3は12月に発表していました。あれは素晴らしいモデルでした」と彼は語った。「12月にリリースされたモデルは、当社のモデルや他のモデルで見られたような、ごく一般的なコスト削減曲線を描いていました。」
注目すべきは、このモデルが米国に拠点を置く「3つか4つの最先端研究室」から出たものではないということだ。彼は、新しいモデルのリリースで一般的に限界に挑戦する最先端研究室として、Google、OpenAI、Anthropicを挙げた。
「そしてそれは私にとって地政学的な懸念事項でした。権威主義的な政府がこの技術を支配することを私は決して望んでいませんでした」と彼は語った。
DeepSeekの想定されるトレーニング費用については、DeepSeek V3のトレーニングは米国のトレーニング費用に比べて100倍安いという考えを否定し、「[それは]正確ではなく、事実に基づいていないと思う」と述べた。
推論機能を備えた今後のクロードモデル
アモデイ氏は水曜日のイベントで新モデルを発表しなかったが、同社の今後のリリースのいくつかを少しだけ紹介した。そして、確かに、その製品には推論機能も含まれている。
「私たちは主に、より差別化された独自の推論モデルの構築に注力しています。十分なキャパシティを確保し、モデルがより賢くなるようにすること、そして安全性についても配慮しています」とアモデイ氏は述べた。
Anthropicが解決しようとしている問題の一つは、モデル選択の難しさです。例えば、ChatGPT Plusアカウントをお持ちの場合、次回のメッセージのモデル選択ポップアップでどのモデルを選択すればよいか迷うことがあります。
大規模言語モデル（LLM）APIを自社アプリケーションに利用する開発者にも同じことが言えます。彼らは、精度、応答速度、そしてコストのバランスを取りたいと考えています。
「通常のモデルと推論モデルがあり、それらが互いに異なるという考え方に、私たちは少し戸惑っていました」とアモデイ氏は述べた。「もし私があなたに話しているのなら、脳が2つあって、片方がすぐに反応し、もう片方が少し待つ、なんてことはないでしょう。」
同氏によると、入力に応じて、Claude 3.5 Sonnet や GPT-4o などの事前トレーニング済みモデルと、強化学習でトレーニングされ、OpenAI の o1 や DeepSeek の R1 などの思考の連鎖 (CoT) を生成できるモデルとの間では、よりスムーズな移行が行われるはずだという。
「これらは単一の連続体の一部として存在すべきだと考えています。まだそこまでには至っていないかもしれませんが、アントロピックは真にその方向へ進みたいと考えています」とアモデイ氏は述べた。「『これがAでこれがB』というのではなく、事前学習済みモデルへの移行をよりスムーズにするべきです」と彼は付け加えた。
アンスロピックのような大手 AI 企業がより優れたモデルをリリースし続けることで、あらゆる業界の世界の大企業に混乱をもたらす大きなチャンスが生まれるとアモデイ氏は考えています。
「私たちはいくつかの製薬会社と協力し、クロードを使って臨床試験報告書を作成していますが、彼らは臨床試験報告書の作成にかかる時間を12週間から3日に短縮することができました」とアモデイ氏は語った。
「バイオメディカル以外にも、法律、金融、保険、生産性、ソフトウェア、エネルギー関連の分野があります。AI応用分野では、基本的に破壊的イノベーションのルネサンスが起こると考えています。私たちはそれを支援したいのです。あらゆる分野をサポートしたいのです」と彼は締めくくった。
パリで開催された人工知能アクションサミットの完全な記事をお読みください。
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