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億万長者たちが再び争い始めた。
月曜日、世界一の富豪イーロン・マスク氏は、OpenAIを事実上統括する非営利団体を974億ドルで買収すると申し出た。マスク氏の申し出に対し、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は月曜日、Xに「結構です。でも、もし君が望むなら、Twitterを97億4000万ドルで買収します」と皮肉たっぷりの投稿をした。（ちなみに、マスク氏と投資家たちは2022年にTwitterを440億ドルで買収している。）
マスク氏の買収提案が真剣か否かはさておき、OpenAIが2年以内に営利公益法人へと転換するという取り組みを複雑化させる可能性がある。OpenAIの取締役会は、OpenAIの研究成果から得られた知的財産を含む非営利団体の資産を内部関係者（例えばアルトマン氏）に割引価格で譲渡することで、OpenAIの非営利団体の価値を下げていないことを証明しなければならない。
OpenAIは、マスク氏とアルトマン氏があまり親しくないことを踏まえ、マスク氏の買収提案は敵対的買収であると主張することもできる。また、OpenAIが既に再編プロセスの最中にあるため、マスク氏の提案は信用できないと主張することもできる。あるいは、OpenAIはマスク氏に資金力があるかどうか問いただすこともできる。
オープンAI取締役会を代表する外部顧問弁護士、アンディ・ナスバウム氏は火曜日の声明で、マスク氏の買収提案は「（オープンAIの）非営利団体に価値を与えるものではない」とし、同団体は「売却対象ではない」と述べた。ナスバウム氏はさらに、「敬意を表して申し上げますが、オープンAIの使命にとって何が最善かを決めるのは、競合他社ではありません」と付け加えた。
同僚のマックスウェル・ゼフと私は、今後数週間で何が起こるかについて、より詳細な記事を書きました。しかし、マスク氏の申し出は、彼が不正行為だと主張するOpenAIに対する進行中の訴訟も含め、激しい法廷闘争を引き起こすことは間違いありません。
ニュース
Appleの新しいロボット： Appleはピクサーの戦略を踏襲した研究用ロボットを開発しました。このロボットランプは、HomePodなどのスマートスピーカーのより動きのあるバージョンとして動作します。ランプに向かって質問すると、ロボットがSiriの音声で応答します。
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
AIは私たちを愚かにしているのか？：研究者たちは最近、職場で生成型AIを活用することが批判的思考力にどのような影響を与えるかを調査した研究を発表しました。この研究によると、AIに頼りすぎると、AIが失敗した際に自ら問題を解決する能力が低下することが明らかになりました。
AIはすべての人に、おそらく：アルトマン氏は個人ブログの新しいエッセイで、AIの恩恵が広く行き渡らない可能性があると認め、OpenAIは「地球上のすべての人がAIを大量に利用できるようにするための」「コンピューティング予算」のような「奇妙に聞こえる」アイデアにもオープンであると述べた。
クリスティーズの論争：美術品オークションハウス、クリスティーズはこれまでもAI生成アートを販売してきた。しかし、近々、AIで制作された作品だけを集めた初の展覧会を開催する予定だが、この発表には賛否両論の声が上がり、オークションの中止を求める嘆願書も提出されている。
金よりも優れている: Google の主要 AI 研究機関である Google DeepMind が開発した AI システムは、国際数学コンテストの幾何学問題を解く際に、金メダリストの平均スコアを上回ったようです。
今週の研究論文
ほとんどのAIモデルは、小学校レベルの算数の問題を解くといった基本的なタスクを安定して実行できないことは周知の事実です。しかし、その失敗の理由が必ずしも明らかになっているわけではありません。MIT CSAILの研究チームによると、ベンチマークの誤りが原因の一部となっている可能性があります。
MIT CSAILの研究者らは新たな研究で、今日のトップクラスの性能を誇るモデルは一般的なAIベンチマークで依然として間違いを犯しているものの、「モデルエラー」の50%以上は実際にはそれらのベンチマークにおける誤ったラベル付けや曖昧な質問によって引き起こされていることを発見した。
「モデルの信頼性を適切に定量化したいのであれば、ラベルエラーを最小限に抑えるためのベンチマークの構築方法を再考する必要がある」と、 研究者の一人であり、MITの教員でOpenAIのスタッフでもあるアレクサンダー・マドリー氏はXの投稿で述べた。「これはほんの第一歩に過ぎない。」
今週のモデル
ディープフェイクという言葉は聞いたことがあるでしょう。でも、退屈な日常の風景をディープフェイクで再現するなんて、どうでしょう？それがBoring Reality Hunyuan LoRA（Boreal-HL）の発想です。Boring Reality Hunyuan LoRAは、微調整されたAI動画ジェネレーターで、…まあ、かなりありふれたものの動画作成に優れています。
Boreal-HLは、アイスクリームを食べる観光客、バーベキューをする人々、ランチミーティングに参加する人々、カンファレンスでスピーチをする幹部、結婚式に出席するカップルなど、日常生活のありふれた一コマを捉えた動画を生成できます。筆者は、このシステムの不条理さに非常に笑っています。特に、運用の非実用性を考えるとなおさらです。Boreal-HLが1つの動画を生成するのに少なくとも5分かかります。
グラブバッグ
最近の AI 効率の飛躍的進歩のおかげで、高度に洗練されたモデルのトレーニングがより安価かつ簡単に行えるようになりました。
上海交通大学とAI企業SIIの研究者らは、新たな論文で、わずか817個の「キュレーションされたトレーニングサンプル」で訓練されたモデルが、100倍のデータで訓練されたモデルよりも優れた性能を発揮できることを実証しました。研究チームは、このモデルが訓練プロセス中に見たことのない特定の質問にも答えることができ、いわゆる「領域外」能力を示したと主張しています。
この研究は、OpenAIのo1「推論」モデルに匹敵する「オープン」モデルを50ドル以下で作成することが可能であることを発見したスタンフォード大学主導のプロジェクトに続くものである。
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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