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月曜日、アンスロピックのCEOダリオ・アモデイは、AIインフルエンサーのレックス・フリードマンと5時間にわたるポッドキャストインタビューに出演しました。二人は、超知能のタイムラインからアンスロピックの次期主力技術の進捗状況まで、幅広いトピックについて語りました。
ダウンロードの手間を省くため、重要なポイントを抜粋しました。
反証となる証拠があるにもかかわらず、アモデイ氏はモデルの「スケールアップ」は、より高性能なAIを実現するための現実的な道筋であると確信している。アモデイ氏は、スケールアップとは、モデルの訓練に使用される計算量だけでなく、モデルのサイズ、そしてモデルの訓練セットのサイズも増やすことを意味すると明確にした。
「おそらく、規模拡大は今後も続くだろうが、そこには理論的根拠ではまだ説明できていない魔法があるのだろう」とアモデイ氏は語った。
アモデイ氏は、一部の専門家とは異なり、データ不足がAI開発の課題になるとは考えていない。合成データを生成するか、既存のデータから外挿することで、AI開発者はデータの制限を「回避」できると彼は言う。（合成データの問題が解決可能かどうかはまだ分からないことをここで指摘しておく。）
アモデイ氏は 、AIコンピューティングは近い将来、スケーリングの影響もあってコストが上昇する可能性が高いことを認めている。彼は、企業が来年にはモデルのトレーニング用クラスターに数十億ドルを費やし、2027年までに数千億ドル規模になると予想している。（実際、OpenAIは1000億ドル規模のデータセンターを計画していると噂されている。）
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アモデイ氏は、最高のモデルであっても本質的には予測不可能であると率直に語った。
「モデルの挙動を制御するのは非常に難しいのです。あらゆる状況下で、一度にモデルの挙動を操るのは」と彼は言った。「『モグラ叩き』のような側面があります。ある部分を押すと、他の部分も動き始め、気づかないうちに、あるいは計測すらできないこともあるのです。」
それでもアモデイ氏は、アンスロピック社、あるいはそのライバル企業が2026年か2027年までに「超知能」AI、つまり多くのタスクにおいて「人間レベル」を超える性能を持つAIを開発すると予想している。そして、それがもたらす影響について懸念している。
「今後数年間でこれが実現しないという、真に説得力のある阻止要因、真に説得力のある理由が急速に失われつつある」と彼は述べた。「私は経済と権力の集中を懸念している。しかし、実際にはそれよりも権力の乱用を懸念しているのだ。」
彼がそれについて何かできる立場にいるのは良いことだ。
ニュース
AI ニュース アプリ:元 Twitter エンジニアによって立ち上げられた AI ニュースリーダー Particle は、AI テクノロジーの助けを借りて読者がニュースをよりよく理解できるようにすることを目的としています。
Writer が資金調達: Writer は、エンタープライズ向けの生成 AI プラットフォームを拡張するために、評価額 19 億ドルで 2 億ドルを調達しました。
Build on Trainium: Amazon Web Services (AWS) は、AWS インフラストラクチャを使用して AI を研究する機関、科学者、学生に 1 億 1,000 万ドルを授与する新しいプログラム、Build on Trainium を開始しました。
Red Hat がスタートアップ企業を買収: IBM の Red Hat は、AI モデルを最適化して汎用プロセッサや GPU 上でより高速に実行できるようにするスタートアップ企業 Neural Magic を買収します。
無料の Grok: X (旧 Twitter) は、AI チャットボット Grok の無料版をテストしています。
グラミー賞のための AI: AI を活用して改良され、昨年リリースされたビートルズの曲「Now and Then」が、2 つのグラミー賞にノミネートされました。
防衛のための Anthropic: Anthropic はデータ分析会社 Palantir および AWS と提携し、米国の諜報機関および防衛機関に Anthropic の Claude ファミリーの AI モデルへのアクセスを提供します。
新しいドメイン: OpenAI は Chat.com を買収し、注目度の高いドメイン名のコレクションに加わりました。
今週の研究論文
Googleは洪水予測用の改良されたAIモデルを開発したと主張している。
このモデルは、同社のこの分野における過去の研究成果に基づいており、数十カ国における洪水状況を最大7日先まで正確に予測できます。理論上は地球上のどこでも洪水予報が可能ですが、Googleは多くの地域で検証のための過去のデータが不足していると指摘しています。
Googleは、災害管理および水文学の専門家向けに、このモデルへのAPIアクセスのウェイティングリストを提供しています。また、このモデルによる予測をFlood Hubプラットフォームを通じて提供しています。
「Flood Hubで予測を世界中で利用できるようにすることで、研究コミュニティに貢献したいと考えています」と同社はブログ記事に記している。「これらのデータは、専門家や研究者によって活用され、洪水が世界中の地域社会にどのような影響を与えるかについて、さらなる研究や分析に役立てられます。」
今週のモデル
AI開発者のRami Seid氏は、単一のNvidia RTX 4090で実行できるMinecraftシミュレーションモデルをリリースしました。
AIスタートアップDecartが最近リリースした「オープンワールド」モデルと同様に、Seidの「Lucid v1」はMinecraftのゲーム世界をリアルタイム（またはほぼリアルタイム）でエミュレートします。10億個のパラメータを持つLucid v1は、キーボードとマウスの動きを取り込み、フレームを生成して、あらゆる物理演算とグラフィックスをシミュレートします。
Lucid v1は、他のゲームシミュレーションモデルと同様の制限を抱えています。解像度がかなり低く、レベルのレイアウトをすぐに「忘れてしまう」傾向があります。キャラクターを回転させると、レイアウトが変わって見えるのです。
しかし、セイド氏と彼のパートナーであるオリン・ボーア・ボハン氏は、ダウンロード可能でオンラインデモの基盤となっているこのモデルの開発を継続する予定だと述べている。
グラブバッグ
Google の最高峰 AI ラボである DeepMind は、AI を活用したタンパク質予測モデルである AlphaFold 3 のコードを公開しました。
AlphaFold 3は6ヶ月前に発表されましたが、DeepMindは物議を醸す形でコードを公開しませんでした。代わりに、科学者が行える予測の数と種類を制限するウェブサーバー経由でアクセスできるようにしました。
批評家たちは、この動きは再現性を犠牲にしてDeepMindの商業的利益を守ろうとする試みだと批判した。DeepMindからスピンオフしたIsomorphic Labsは、タンパク質を他の分子と連携させてモデル化できるAlphaFold 3を創薬に応用している。
研究者はこのモデルを用いて、薬剤候補物質の存在下でのタンパク質の挙動など、あらゆる予測を行うことができます。学術機関に所属する科学者は、こちらからコードへのアクセスをリクエストできます。
