Beam: アメリカが誇るオープンモデルが切り拓くAIの未来 – ReflectionAI CEO Misha Laskin氏に聞く
現代社会は、AI技術の未曾有の進化の只中にあります。特に大規模言語モデル（LLM）の登場は、ビジネス、科学、社会のあらゆる側面に深い変革をもたらしつつあります。しかし、この変革の波の中で、私たちはどのような未来を選択すべきでしょうか？ AIの力を少数の閉鎖された組織が独占する「クローズドモデル」の道か、それとも誰もがアクセスし、貢献できる「オープンモデル」の道か。この問いに対する明確な答えを提示し、最先端のオープンインテリジェンスをリードする企業、ReflectionAIの共同創設者兼CEOであるMisha Laskin氏に、そのビジョンと具体的な戦略について深く掘り下げてお話を伺いました。
Misha Laskin氏は、かつてGoogle DeepMindの研究者として最前線で活躍し、物理学の博士号を持つ深遠な知識の持ち主です。彼がReflectionAIで目指すのは、知能の未来を支えるオープンウェイトモデルを提供すること。彼の言葉は、AIの安全性、効率性、ビジネスモデル、そして地政学的な影響に至るまで、多岐にわたる重要な洞察に満ちていました。特に印象的だったのは、「サイバー攻撃能力をなくすと、サイバー防御能力もなくなります」という、オープンモデルの重要性を強く訴える言葉でした。この言葉の真意と、ReflectionAIがどのようにしてオープンAIの未来を切り拓いているのか、詳細に解説していきます。
1. ReflectionAIの壮大な挑戦と「Beam」の誕生
Misha Laskin氏がReflectionAIを共同創設した動機は明確でした。それは、最先端のオープンインテリジェンスを構築し、それを広く利用できるようにすることです。彼らはこの使命を達成するために、わずか12ヶ月で急速な組織拡大と技術開発を推進してきました。Misha氏の言葉を借りれば、それは「飛行機を飛ばしながら組み立てているような感覚」であり、まさにロケットシッププロジェクトのような挑戦でした。
1.1. 驚異的な成長と開発体制の確立
ReflectionAIは、約1年前には30人程度だったチームを、現在では300人規模へと急拡大させました。これは、大規模なAIモデルを一つ構築するためには、数百人規模の研究者とエンジニアが必要であるというMisha氏の実感を裏付けるものです。彼らは、事前トレーニング、中間トレーニング、強化学習、スケールアップといったAI開発の全プロセスをエンドツーエンドでカバーするチームを編成し、その努力の結晶として、ReflectionAI初のオープンモデル「Beam」をリリースしました。
この急速な成長と組織構築は、DeepMindのような既存の大規模ラボで研究者として慣れ親しんでいた「当たり前のように機能するツール」を、スタートアップとしてゼロから構築するという困難を伴いました。インフラストラクチャの整備、人材の確保、強固なミッションと文化の醸成など、「すべてが非常に大変だった」とMisha氏は振り返ります。しかし、その困難を乗り越え、最先端のオープンモデルを構築できたことは、彼らにとって大きな達成感をもたらしました。
1.2. 強化学習への先駆的な賭け
ReflectionAI設立の約2年半前、Misha氏と共同創設者のヤニス氏は、Google DeepMindで初期のGeminiモデルの強化学習チームに所属していました。当時のチャットGPTのような初期のモデルは、主にチャット体験に特化しており、計算の95%が事前学習に費やされていました。しかし、強化学習の研究者である彼らは、「RL（強化学習）がチャットモデルのアライメントに機能するのを見た」ことから、この技術を数学やコーディングといった他のドメインに応用すれば、AIシステムを「エージェント化」できるという大きな賭けに出ました。
彼らは、オープンソースのオープンモデルが具体化し始めた市場の状況を捉え、独立したラボとしてこれを効率的に資本投入できると見込みました。Mistralの初期モデルやLlama2のリリース、Llama3の到来を見据え、優れたオープンモデルを基盤として、強化学習の研究をさらに進展させようと考えたのです。
予想よりも早く、強化学習は業界全体で機能し始めました。Misha氏は、2012年のImageNetから大規模なRLシステムに至るまで約4年かかった道のりを引き合いに出し、当初はもっと時間がかかると考えていたRLの進歩が、毎年予想を上回る速さで進んでいることに驚きを表明しました。
1.3. 西洋におけるオープンモデルの必要性
会社設立から約1年後、Misha氏らは、優れたオープンモデルの多くが中国発であるという状況に直面しました。彼らが構築しようとしていた強化学習テクノロジーの基盤として、優れた西洋のオープンモデルが必要不可欠でした。そこで、企業的な理由、地政学的な理由、そして大規模な強化学習を機能させるためには、モデルを自分たちで事前学習する必要があるという研究上の理由から、エンドツーエンドでオープンモデルを自ら構築する決断を下しました。物事が非常に密接に結びついているため、事前学習と強化学習の両方を行う必要があったのです。
2. オープンモデルが切り拓く安全性とイノベーション
AIの安全性と制御性に関する議論は、この分野における最も重要な課題の一つです。閉鎖的なアプローチを支持する声がある一方で、Misha氏は、オープン性がAIのセキュリティを確保し、イノベーションを促進する上で不可欠であると強く主張します。
2.1. 「ライナスの法則」とAIセキュリティ
Misha氏は、ソフトウェア開発の世界で広く知られる「ライナスの法則」をAIの安全性に適用します。「十分な数の目があれば、すべてのバグは浅くなる」というこの法則は、オープンソースソフトウェアがクローズドソースソフトウェアよりもセキュリティ面で優れているとされる主要な根拠の一つです。Misha氏は、この原則がセキュリティと安全性の脆弱性にも適用されると信じています。
現代の世界では、これらの仕組みを理解しているセキュリティ研究者のほとんどが、閉鎖された研究所内に数百人規模で存在しています。彼らの最善の意図にもかかわらず、これらのシステムがもたらす可能性のある意図しない結果の「長いテール」（予期せぬ、しかし広範囲に及ぶ脆弱性）をすべてカバーすることは不可能です。Misha氏は、この問題の現実的な症状として、非常に強力なクローズドモデルが別の企業にハッキングされ、その企業がオープンモデルを使用して自衛できた唯一の方法であったという具体的な事例を挙げます。これは、オープンモデルがサイバー防御において決定的な役割を果たす経験的証拠だと彼は指摘します。
2.2. ソフトウェアの歴史からの教訓：強力な暗号化プロトコルの公開
Misha氏は、AIがソフトウェアのより高度なバージョン、あるいはデジタルユーティリティであると捉え、ソフトウェアの歴史から重要な教訓を引き出します。特に1990年代初頭には、強力な暗号化プロトコルを公開すべきか否かについて、NSAと市民の自由擁護者の間で激しい議論がありました。当初、非公開が主張されましたが、少数のエンジニアが設計した非公開システムが壊滅的な失敗をもたらし、簡単にハッキングされてしまった事例が複数発生しました。その結果、最終的に強力な暗号化プロトコルは公開され、これがサイバーセキュリティという分野全体を生み出すことになりました。
この歴史的事実は、Misha氏が提唱する「開放性こそが安全である」という原則の根拠となっています。技術の継続性だけを考えるならば、AIに進む際のデフォルトの状態は、その開放性こそが安全であるということです。ブラックボックスであるソフトウェアは理解が難しく、脆弱性のロングテールが大きくなる傾向があるため、AIも同様に、その仕組みが透明であるほど、より多くの人々によって検証され、安全性と堅牢性が高まるという考え方です。
2.3. AIの安全性に関する現実的な哲学
AIの安全性に関しては、サイバー攻撃、生物兵器、テロリズム、そして人類に対する存亡の危機といった、様々な異なるレベルの懸念が議論されています。Misha氏は、これらの概念がしばしば混同され、一つのものとして語られがちであると指摘し、それぞれの懸念を分離して考えるべきだと主張します。
彼は、AIの進歩にはSF的な側面があることを認めつつも、理論的なシナリオと、今後6ヶ月以内に起こると予測できるような現実的な経験的事実を区別することの重要性を強調します。過去には、核兵器が初めて爆発した際に大気が燃え上がるという懸念や、ナノテクノロジーにおける「グレイグー」の恐怖といった極端な理論的シナリオが議論されましたが、それらは現実には起こりませんでした。
Misha氏は科学者として、現実に基づいた分布思考をする傾向があり、システムの意図しない結果や、それらがますます強力になることについては間違いなく懸念を抱いています。しかし、彼はAIを「設計されたツール」として捉える視点を持つべきだと述べます。意識や感情といった概念は定義が難しく、AIの安全性議論を複雑にするため、まずは「インテリジェントなツール」としての現実的な課題に焦点を当てるべきだという考えです。
特に「アライメント」（AIシステムを意図したとおりに動作させること）については、Misha氏はその現実が「非常に平凡で退屈なものになるだろう」と語ります。これは魔法のような解決策があるわけではなく、「モグラ叩き」のように多くの脆弱性を発見し、それを修正するためのデータやアルゴリズムを用いて対処していく地道なプロセスである、ということです。ChatGPT以前の初期モデルが有害な出力を生成する可能性があったにもかかわらず、十分な事後学習データによってそれが修正され、脱獄が困難になった事例がこれを証明しています。このプロセスは、10万人もの研究者がバグを見つけて修正するオープンなエコシステムによって、より安全かつ効率的に進められるとMisha氏は信じています。
閉鎖的なアプローチの根底には、「強力なツールは一部の人々（私たち以外）にはアクセスされるべきではない」という考えがあるようにMisha氏には見えます。しかし、彼はこのような絶対主義的な見方は、ごくまれな例外を除いて、現実には機能しないことが多いと指摘します。サイバー防御と攻撃は切り離すことが非常に難しく、攻撃能力を削除しようとすると防御能力も削除されてしまいます。より多くの人々が防御能力を持つことを可能にするオープンなエコシステムこそが、攻撃から実際に保護する有効な手段であるという考えです。これは、OpenAIがモデルに課したガードレールによって既存の最先端ラボを使用できなかったため、ハグ顔事件でオープンソースに戻ったという最近の事例にも表れています。
3. AI開発の進化曲線：効率と経済的価値の変貌
AIモデルの開発は、その初期段階から目覚ましい進化を遂げてきましたが、その裏側には、膨大なリソースと、それを効率的に活用するための絶え間ない努力があります。Misha氏は、この分野が科学から工学へとシフトし、改善が止まらないシステムへと変貌を遂げている現状について語ります。
3.1. 指数関数的に高まるリソースと資本の需要
最先端のAIモデルを開発するには、莫大なリソースが必要です。Misha氏は、この分野に必要な資本の規模が、わずか1年前や18ヶ月前には数億ドルのオーダーだったものが、今では数十億ドル、そして来年には100億ドル規模にまで拡大すると予測します。これは、モデルの各世代ごとに計算能力が約4倍になると考えられるためです。
彼は具体的なチップの例を挙げ、数年前のH100から、現在の大規模な実行で使用されるBlackwell（H100の約4倍の性能）、そして次世代のVera Rubinといったチップの進化が、この規模の拡大を示していると説明します。この指数関数的な成長は、ある時点で企業の収益規模や潜在的な経済的価値に対する投資能力の限界に近づき、漸近線に達するはずだとMisha氏は考えています。
3.2. モデルの自己改善による効率の大幅な向上
しかし、このリソースの増大と並行して、AI開発の効率性も劇的に向上しています。Misha氏によれば、できることには限りがありますが、モデル自体が自己構築を支援するツールになっているため、コンピューティングの使用効率が大幅に向上しているといいます。
人間研究者が作業していた頃は、おそらく毎年7倍の改善があったと彼は述べます。これは、事前学習損失の削減に対して計算効率の向上を測定する、非常に具体的な研究指標に基づいています。そして今、システム全体で見ると、事前学習は少し厳格化されているものの、強化学習には大きな余地があり、モデルが実際に自己改善できる能力も相まって、おそらく30倍もの効率に達している段階にあるとMisha氏は考えています。これは、年間30倍かそれ以上の速度で処理が進んでいることを意味し、1回のフロップで抽出できるインテリジェンスの量、そして生み出せる収益の量が増加していることを示しています。
3.3. Beamのトレーニングから見る強化学習の重要性
Misha氏は、ReflectionAIのBeamモデルのトレーニングプロセスを具体的に挙げて、事前学習と強化学習に投じられた計算リソースの配分について説明します。合計5000億パラメータのモデルであるBeamをトレーニングするには、当初数週間を要した6000GB300sの事前学習（現在はインフラ効率化により約12日以下で可能）に加え、強化学習には4週間で10,000GB300を少し超える計算能力が費やされました。
つまり、実際には強化学習により多くのflopsが費やされたのです。Misha氏は、強化学習の仕事が、エージェントとトレーニングのためのあらゆる種類のサンドボックスで大規模な推論を大量に行うという意味で、より複雑であると説明します。AlphaGoの事例を振り返り、初期のAlphaGoエージェントが問題を解決する方法においてかなり迷走していたのに対し、熟練するにつれて探索において非常に賢くなったように、強化学習を実行すればするほど、システムの能力は高まり、解決速度も速くなります。
この分野は、改善が止まらない非常に汎用的な強化学習システムを持つ段階に達しており、もはや「これらのものを訓練できるかどうか」という問題から、「データをどこで入手できるか、そして何らかの改善を得るためにXにどれだけのお金を投入すればよいか」という経済的な問題へと移行しています。これは、2年前には考えられなかった信じられないほどの変化だとMisha氏は強調します。
3.4. 科学から工学へのシフトと効率的なスケーリング
AI開発の領域は、もはや「ワイルドウェスト」のような時代ではなくなりました。Misha氏は、この分野が科学というよりも、科学的な作業を含む工学分野に近いと感じていると語ります。ロケットを作ることは科学ですが、ほとんどの人はそれを工学分野だと考えるのと同じです。スケーリングの軸となる段階は、今日ではある程度設定されており、事前トレーニング、合成データ、強化学習といった主要なアプローチが確立されています。
もちろん、アーキテクチャの改善、データの改善、アルゴリズムの改善は依然として可能ですが、5年前のように多種多様な「クレイジーで楽しいこと」が試されていた時代とは異なるといいます。現在では、何かが機能し始めると、ハードウェアもそれに対して共同最適化を開始するため、新しいアイデアがあったとしても、それがハードウェアに本当に適していなければ意味がない、という状況が生じています。
Misha氏は、より良い事前学習から引き出せるパワーに減速は見当たらず、計算効率の向上も止まっていないと見ています。強化学習にはまだまだ大きな余地があり、発見すべきことはたくさんあるものの、これは新しい科学の画期的な理解というよりは、工学的な発見に近いように感じられる、と述べています。
経済活動や生産性への投資によって、これらの開発は資本の観点から継続可能になります。Misha氏は、コードとエージェント関連のものが、インテリジェンスの基盤を築いていると考えています。モデルの汎化能力は「ギザギザ」しているものの、実行したいタスクに適したデータがあれば素早く適応します。オープンモデルの強みの一つは、企業や顧客がそれを自社の業務に合わせてカスタマイズし、ワークロードに対して最高のパフォーマンスを最低コストで実現できる点にあります。経済的に価値がある場合、通常はデータを生成できます。財務、顧客フロー、サイバーセキュリティ、法務といった企業内のあらゆる垂直分野でエージェントの活用は非常に価値があり、同様のパターンで進んでいくと予測しています。
4. 「Beam」の差別化要因：圧倒的な推論効率と実用性
ReflectionAIのBeamモデルは、その卓越した推論効率によって、競合モデルとの明確な差別化を図っています。これは単なる技術的な優位性にとどまらず、ビジネスにおけるコスト削減と生産性向上に直結する実用的なメリットをもたらします。
4.1. コーディングとエージェントタスクに特化した最適化
Beamは、コーディングとエージェントタスクのために特別にトレーニングされたモデルです。Misha氏は、これがBeamの最大の強みであると断言します。AIモデルの構築において重要なのは、単なる「能力」だけでなく、「エージェントがどれだけ速くタスクを完了できるか」という「速度」です。これは、ワークロード時間の短縮、そして最終的には顧客にとってのコスト削減に直接つながります。
例えば、AIチャットで何かを尋ねて10分かかっていた作業が、1分で済むようになれば、その経済的価値は計り知れません。Beamは、同能力クラスのモデルと比較して3～4倍の効率を実現しており、さらに大規模なモデルに対しては10倍もの効率向上を達成することもあるとMisha氏は語ります。この驚異的な効率性は、Beamがビジネスにおいて非常に実用的な「ワークホースモデル」（主力となるモデル）となる可能性を示唆しています。
4.2. 強力な事前学習と大規模強化学習の融合
この高い推論効率は、Beamが「推論のための強力な事前学習ベース」を優先し、それをオープンソースで行われた中では「最大規模と思われる強化学習で増幅した」ことによって実現されました。Misha氏は、10,000GB300の計算リソースを4週間以上費やした強化学習の規模を強調します。これは、設定する際に、最小限の時間で最大限の能力を引き出すように設計された強化学習の成果です。
Misha氏は再びAlphaGoの例を引き合いに出し、初期のAlphaGoエージェントが問題を解決する方法において迷走していたのに対し、熟練するにつれて探索において非常に賢くなったことを指摘します。これは、強化学習を実行すればするほど、システムの能力が高まり、解決速度も速くなるという原理を示しています。
ReflectionAIは、強化学習の信奉者であり、AGI（汎用人工知能）への道は、非常に強力な基盤を持つ強化学習を通してだと常に信じてきました。最初のAlphaGoシステムが熟練したアマチュアの人間のゲームで訓練されていた（模倣学習）後、強化学習が行われたように、模倣学習と強化学習が連携して機能することで、非常に経済的に価値のあるもの、すなわち非常に効率的な推論を行うモデルが生まれるのです。これにより、企業や公共部門の主権にとって非常に優れたワークホースモデルが提供されることになります。
5. オープンモデルのビジネス戦略と市場動向
オープンモデルは、AIの技術的な進化だけでなく、ビジネスモデルと市場構造にも大きな変革をもたらしています。Misha Laskin氏は、オープンモデルの収益化戦略と、それがAI市場に与える影響について、深遠な洞察を語ります。
5.1. 「レンタル推論」から「所有推論」へのシフト
Misha氏は、オープンモデルとクローズドモデルの商用化は、根底にある「推論の最大化」という点では類似していると指摘します。しかし、両者の決定的な違いは、「レンタル推論」と「所有推論」のようなものだと例えます。クローズドモデルの場合、トークンを購入するということは、モデル、推論ソフトウェア、クラスタ管理ソフトウェア、実行中のGPUなど、スタック全体の一部を「レンタル」しているようなものです。トークンに償却される形で、全体の一部を借りている状態です。
一方、企業が自社の知能を所有したいと考える動機は複数存在します。Misha氏は、アパートをレンタルして生活を始め、成長するにつれて、たとえ少し面倒でも家を所有したくなるのと似ていると説明します。経済的に成熟し、企業がAIのレンタルに多額の費用を費やした後、制御の必要性、コスト最適化、そしてデータの主権といった様々な理由から、AIを「所有」し始めるようになるのです。例えば、クローズドモデルに年間1億ドル以上を費やしているような大企業にとって、より最適な方法を模索し、自社でAIを運用することは当然の選択肢となります。
5.2. ReflectionAIの収益化戦略：導入とエコシステム支援
ReflectionAIは、このような市場のニーズに応えるべく、大企業や政府機関がオープンモデルの導入を成功させるために必要なすべてのツールを提供しています。クローズドモデルでは当然のこととして提供されている、クラスタ管理ソフトウェア、推論ソフトウェア、ハーネスといったインフラやツールを、オープンモデルのユーザーにも提供することで、導入の障壁を低減します。
また、ReflectionAIはサービス提供も重視しています。多くの企業がオープンモデル導入に関して何らかのサポートを必要としている現状を踏まえ、最も価値のあるユースケースを見つけ出し、導入を支援することで、大規模なコンピューティング需要、特に推論需要を牽引することを目指しています。サービスとオープンモデルは、推論ビジネスにとって需要の推進力のような役割を果たすとMisha氏は考えています。
5.3. 急速に変化する市場の動向：オープンの優勢
Misha氏は、オープンモデルが市場で急速に優勢になりつつある現状をデータで示します。わずか6ヶ月前までは、オープンルーターやオーバーセルなどのゲートウェイではクローズドモデルが大多数を占めていましたが、現在ではその比率が完全に逆転し、オープンモデルが70%以上を占めるようになっています。彼は、この傾向は今後さらに加速すると予測しています。
この変化を理解する上で、Misha氏は世界のサーバーやコンピューターの95%以上がLinuxのようなオープンソースのオペレーティングシステムで動作している現状を引き合いに出します。AIもオペレーティングシステムと同様に、オープンソースが主流になるだろうという見解です。もちろん、MicrosoftやAppleのようなクローズドな企業も非常に価値のある存在であり続けるでしょうが、トークンの需要のほとんどはオープンなものに向かうとMisha氏は見ています。
5.4. カスタマイズの重要性とエンタープライズの道筋
オープントークンのうち、どのくらいの割合が強化学習され、特定のユースケースやアプリケーション向けにカスタマイズされているのでしょうか？ Misha氏によると、現時点で流通しているオープンモデルはすべて、ある程度RLされていると考えているといいます。専用推論プロバイダーの中には、オープンモデルの90%以上がカスタマイズされていると報告する声もあります。
これは、CursorやCognition、BridgeHarveyのようなAIネイティブやデジタルネイティブ企業が、オープンモデルを大きくカスタマイズした製品全体を構築しているためです。これらの企業は、大規模でカスタマイズされたものを中心に製品を構築しているため、そのワークロードの大部分は微調整されたモデルによってサポートされます。
しかし、エンタープライズにおいては異なる道筋をたどるとMisha氏は予測します。エンタープライズのトークン消費の大部分は、カスタマイズされた「モデル」からではなく、カスタマイズされた「システム」から来ると見ています。つまり、オープンモデルを取得し、すぐに微調整するのではなく、まずはKYCフローなどで機能するようにエージェントペルソナをカスタマイズすることから始める、という考え方です。十分に洗練された段階で、微調整を開始するかもしれません。エンタープライズは、AIネイティブがたどった「クローズドモデルから始めて、オープンモデルに移行し、カスタマイズする」という道のりとは逆のアプローチをとる可能性が高いとMisha氏は指摘します。これは、エンタープライズが既存の製品やツールを中心にアーキテクチャを構築しており、微調整に直行するには多くの摩擦があるためです。
また、コンピューティングリソースの不足という点では、オンプレミス（自社運用）が興味深い復活を遂げているといいます。企業がお気に入りのハイパースケーラーからリソースを消費している場合、コンピューティングリソースが不足することが多く、良い料金を得ることも難しい状況です。そのため、年間多額の費用を費やしている企業は、Dellのようなインフラプロバイダーに依頼してベアメタル（OSなどがインストールされていない状態の物理サーバー）をセットアップし、自社でAIサービスを提供しようとするかもしれません。ReflectionAIは、このようなベアメタルと実際の成功の間のレイヤーで、企業を支援する役割を担っています。
5.5. 競争が激化する市場で勝利するための3要素
AI市場全体が非常に競争が激しいことをMisha氏は認めます。大きな市場はその傾向にあるものです。長期的に競争に勝ち抜くためには、ReflectionAIはシンプルな公式を持っているといいます。それは、どれだけの収益を上げられるか、つまり持続的な収益を生み出せるか、ということに尽きます。
そして、その公式を構成する重要な3つの要素が、以下の通りです。
- 提供できるインテリジェンス密度: モデルの能力と品質。
- どれだけのコンピューティング能力: 大規模なAIを運用・開発するためのインフラ。
- 信頼関係: 組織が協力したいと思うほどの信頼を顧客と築けているか、つまり顧客の問題をどれだけうまく解決できるか。
Misha氏は、以前の市場における制約要因であった「コンピューティング能力の不足」が、もはや主要な制約要因ではなくなったことが重要だと指摘します。スタック全体で競争が激化しており、モデルのマージンは圧縮される傾向にあるでしょう。オープンモデルとクローズドモデルの間には緊張関係があり、オープンモデルの存在はクローズドモデルのマージン圧縮につながります。アプリケーション関連のマージンも、推論レイヤーやベアメタルも同様です。AIネイティブ企業がクローズド契約を交渉する際にも、オープンエコシステムが存在するため、非常に積極的に交渉するようになっています。
したがって、これらの3つの要素（インテリジェンス密度、コンピューティング能力、信頼関係）が揃っていれば、優れたオープンモデルが存在する限り、多くの企業が成功するはずだとMisha氏は考えています。なぜなら、あとは各企業がどれだけのコンピューティング能力を構築できるかという問題になるからです。優れたインテリジェンス構築能力を持ち、収益を急上昇させ、他の誰よりも多くのコンピューティング能力を蓄積できる企業が、戦略的な地位を築き、最終的に勝利を収めるだろうと彼は予測します。
6. 地政学とAI：新たな力の均衡
AI技術の進化は、技術競争だけでなく、世界の地政学的バランスにも大きな影響を与えています。Misha Laskin氏は、中国のオープンモデルの台頭、そしてそれが世界にもたらす影響、そして米国をはじめとする西側諸国の役割について、率直な見解を述べています。
6.1. 中国発オープンモデルエコシステムの意義と影響
Misha氏はまず、素晴らしいオープンモデルのエコシステムが中国から生まれたという事実が、世界にとって大きな利益であると評価します。なぜなら、西側諸国には、その結果としてより持続可能なビジネスを構築できた企業がたくさん存在するからです。彼は、これをポジティブな「贈り物」と表現します。もしこのようなオープンモデルが存在しない世界であれば、アプリケーション開発者がどんなに素晴らしいものを作っても、それがすべてクローズドモデルのプロバイダーに吸収されてしまうという「出る杭は打たれる」症候群が発生する可能性があったからです。
しかし同時に、Misha氏は、世界が何らかの形で単極化するような状態は望ましくないとも指摘します。あらゆる資源や計算能力が、閉鎖されたほんの一握りの研究所に集中したり、あるいはすべての情報源がたった一つの国から来るような状況は避けるべきだという考えです。競争的なエコシステムが存在することは重要であり、理想的には10～20の研究所、最低でも2つの主要なAIラボが存在することが健全な競争を促すと述べます。そのため、西側諸国で中国と競争できるようなエコシステム、つまり「エコシステムのような力」が存在することは非常に重要だと強調します。
6.2. 中国の強みと地政学的インセンティブ：「トロイの木馬」戦略
Misha氏は、中国のAI開発におけるいくつかの強みを指摘します。まず、中国では産業規模でクローズドモデルが依然として使用されています。また、中国ははるかに安価で無料のデータにアクセスできます。著作権で保護されているPDFでトレーニングしても、規制が異なるため問題にならない、といった例を挙げます。さらに、これらの企業は直接的または間接的に、何らかの国家支援を受けている側面があるとも示唆します。Misha氏は、中国のオープンソースは、中国政府による米国企業、つまり西側企業への補助金のようなものだと常に感じていたと語ります。
Misha氏は、中国がモデルをオープンなままにしておく経済的・地政学的なインセンティブについて興味深い仮説を提示します。それは、「オープンモデルは、それに伴うインフラストラクチャのためのトロイの木馬だ」という考え方です。オープンモデル自体は魅力的ですが、それだけではあまり役に立ちません。そのため、ユーザーは特定の国のソフトウェアエコシステムとインフラストラクチャエコシステム全体を購入することになります。
彼は、過去に5Gファイバーの配置や一帯一路構想など、米国と中国の間で緊張やエスカレーションがあったことを引き合いに出します。最終的に、他国に安価なものを提供し、それが自国のインフラにロックされると、レアアース鉱物などと同様に、商業的および地政学的な利点があるのです。これは、他の国が様々な目的で使用するコンポーネントとなり、結果として地政学的な影響力を持つことになります。
例えば、特定のモデルを推論することが、特定のチップセットでより高性能な方法で行われる可能性があり、そのチップセットがたまたまファーウェイなどによって提供されているとします。これらのAIスタックは、パラダイムが確立されたことで、エンドツーエンドでリアルタイムに最適化されています。中国は現在、チップの性能で劣るという不利な点がありますが、エネルギー面で優位性があり、チップ設計のためのモデルの使用に関しても非常に優れています。これは、地政学的に特に米国と競争するという点において重要な意味を持ちます。
6.3. 米国の歴史的役割とAIにおける巻き返し
Misha氏は、米国が過去にインターネット、オープンプロトコル、オープンソースなど、他の重要な技術で世界の基盤を築いてきたことを指摘します。アメリカの通貨が広く確立された金通貨のようなものであり、自由貿易が機能するのは海軍が世界中にいるからであるように、これは長い間アメリカの戦略でした。
しかし、AIの分野において、米国はオープンソースに関しては後手に回っていた時期があったとMisha氏は認めます。中国の競合企業が非常に優秀であったことは明らかであり、米国では今まさにエコシステムが形成され始めているものの、追いつくべき点があったといいます。ReflectionAIのような企業が、アメリカ発の優れたオープンモデル「Beam」を開発し、リリースしたことは、この状況を変え、AI分野における米国のリーダーシップと健全な競争を再構築する上で重要な一歩となります。
7. AIが描く未来：科学、経済、そして新しい職種
AIの進化は、私たちの想像をはるかに超えるスピードで、社会のあらゆる側面に変革をもたらしつつあります。Misha Laskin氏は、科学研究のあり方、経済構造、そして将来の雇用にAIが与えるポジティブな影響について、自身の経験を交えながら語ります。
7.1. 科学研究の劇的な加速：博士論文が1週間で完成する時代へ
Misha氏がAIに最もワクワクしている点の一つは、科学の進歩への貢献です。物理学者としての彼の経験がその根底にあります。彼は、自身の博士論文を完成させるまでに、適切な問いにたどり着き、定型的な計算を実行し、論文を執筆するまでに数年を要しました。
しかし、ここ数年、彼は自分の論文のプロンプトを言語モデルに与え、質問する実験を続けています。
- 2年前は、チャットだけの機能だったため、何もできませんでした。
- 1年前には、学部生レベルの質問に答え始めるようになりました。
- 6ヶ月前には、博士レベルの質問を正しく解決できるようになりました。
- そして今、彼はモデルから当時考えていなかった興味深い新しい情報も得られるようになっています。
これは、適切な質問さえできれば、それをチャットボックスに入力するだけで、すべての計算を実行し、本当に興味深い結果を得られることを意味します。Misha氏は「反復速度が、なぜ数年も必要なのか、数年の博士号に何の意味があるのか、1週間で博士号を取得できるというものです」と語り、この劇的な変化に興奮を隠せません。これは、最近OpenAIがさまざまな数学の定理を証明したニュースにも通じるものであり、科学研究のパラダイムが根本的に変化しつつあることを示しています。
この加速は、理論科学だけでなく、現実世界の科学、例えば生命科学、材料科学、化学といった分野にも及ぶでしょう。AIが実際の実験とインターフェースできる場所は数多く存在し、独自のデータフライホイールを設定することで、以前より劇的に速い速度で進歩を遂げることが可能になります。Misha氏は、私たちがソフトウェアエンジニアリングにとってこれがどれほど劇的な変化であり、どれだけ多くのものを構築できるかを過小評価し続けていると考えています。
7.2. ブルーカラー雇用への影響：データセンターは現代の工場
AIの進化は、ハイテク分野だけでなく、ブルーカラー（肉体労働）の分野にもポジティブな影響をもたらしています。Misha氏は数週間前にスターゲイトを見学した際、駐車場の車の多さに驚いたといいます。そこで働く人々は多く、データセンタープロジェクトは、何万もの高給の仕事を創出しています。
Misha氏は、データセンターをかつての工場になぞらえます。20世紀には鉄道や工場が町の経済を支えていましたが、データセンターも同様に、多くの雇用を生み出し、地域社会に多くの税収をもたらしています。もちろん、データセンターに対する恐怖心（騒音、エネルギー消費など）も存在し、慎重な計画と設置が必要であることは認めつつも、地域経済にとって、これらの設備が雇用と税収を生み出す現代の工場のような役割を果たしていることは確かだとMisha氏は強調します。
7.3. ReflectionAIの今後の研究戦略と「モデル・イン・ザ・ループ」
ReflectionAIは、今後の科学的・実験的な取り組みをどのように指揮していくのでしょうか？ Misha氏によれば、共同創設者であるヤニス氏が研究や技術などを率いる中で、効果があるとわかっているにもかかわらず、実装できていないことがたくさんあるといいます。これは単にタイムラインの問題であり、彼らは昨年7月に受け取ったSpaceXのクラスターで最終モデルをトレーニングし、数週間の事前トレーニング、合成データ、強化学習を経てBeamを出荷しました。
今後の研究戦略としては、リスクが少し少ない既知の有効な手法や賭けを慎重に実行することと、よりリスクの高い賭けに進むことのトレードオフが存在します。彼らは、効果があるとわかっている影響力の大きいものをすべて使い果たしてから、リスクプロファイルを拡大し始める必要があると考えています。その方法の一つとして、リスクプロファイル上で小規模で実験を行う「スケーリング実験」があります。大規模になるまで全く現れない興味深い現象もあるため、次の発見のためにさらに計算を行うか、次のアイデアに進むかという、ある種の芸術と科学が存在するのです。
特に「モデル・イン・ザ・ループ」（人間がモデルの生成物を評価し、それをモデルの改善にフィードバックするプロセス）は、研究者にとって非常に力強いツールです。個別に行うと時間がかかったようなことが、今ではモデルによってかなり迅速に行えるようになっています。モデルの知能はまだ「ギザギザ」しているため、モデルがタイトなループを持ち、人間の創造性が依然として重要である部分をある程度感じ取る必要がありますが、これはかなり早く感じ取ることができます。
ハイパーパラメータ探索やインフラストラクチャのより細かい部分など、これらのツールが役立つあらゆる場面でループ処理が実行されます。Misha氏は、これらが科学者が直感を働かせることができるため、非常に刺激的なツールだと考えています。まるで、あなたの話を非常に迅速で熱心に聞いてくれる同僚がいるようなものです。同僚が正しく連携していれば、研究者は以前よりもはるかに速く動く能力をはるかに多く得ています。そのため、以前は手作業だった頃は年間約7倍だった改善率が、今ではその数倍、おそらく4～5倍になっています。
7.4. AI時代に生まれる新しい職種：「展開エンジニア」
AIが進化するにつれて、研究者やエンジニアの役割も変化していきます。Misha氏は、大規模プロジェクトで必要とされる研究者の数は、これまでも10人程度から数百人程度であり、劇的に増加したわけではないと指摘します。しかし、できることの野心は常に拡大しているため、常に人員不足の状態にあるといいます。
興味深いのは、AIの普及に伴い、「展開エンジニア」という新しいタイプの仕事が生まれることです。このエンジニアは、もう少し科学的で評価指向であり、これらのモデルとハーネス（AIモデルを運用するためのフレームワークやツール群）に対する直感を持っています。これは、実際には評価研究者が行っていることと同じスキルセットであり、コアモデルを構築する研究者と似た能力が求められます。彼らは、これらの技術を実際に現実の問題に適用する「応用研究」の分野で多くの雇用を創出するでしょう。
Misha氏は、人々がAIをエンジニアリングや研究について考える際、役割が社会のより広い範囲に広がり、言語モデルの構築だけでは終わらないという点を見落としがちだと指摘します。構築すべきモデルの種類や閉ループシステムは他にもたくさんあり、多くの企業はエンジニアを減らすのではなく増やす必要があるという証拠があります。そして、ある一定レベルの質のエンジニアが、これまで技術にアクセスできなかった組織に実際に技術を導入するために広がるという側面も存在します。これは、経済全体でAIの恩恵が広がることを意味します。Misha氏は、現在、この点に関して「トレーニングのギャップ」が大きいと見ており、エンジニアが新しいAI技術を使いこなせるようにトレーニングする必要があると強調します。
結び：オープンモデルが拓く、責任あるAIの未来
ReflectionAIの共同創設者兼CEOであるMisha Laskin氏との対話は、オープンモデルがAIの未来において果たすべき重要な役割を深く理解する機会となりました。彼の言葉は、AIの技術的な複雑さ、ビジネスにおける戦略的な意義、そして地政学的な影響といった多岐にわたる側面を、専門性と分かりやすさを両立させながら解き明かしてくれました。
「Beam」というアメリカ発のフロンティアクラスのオープンモデルの誕生は、単なる技術的な成果に留まりません。それは、AIの安全性と防御能力を確保するための「ライナスの法則」の実践であり、強化学習の無限の可能性を追求する大胆な挑戦であり、そして「レンタル推論」から「所有推論」へと移行する企業ニーズに応える現実的なビジネス戦略でもあります。さらに、AI能力の単極化を防ぎ、国際的な競争と協力の中で健全なエコシステムを築くという、地政学的な視点からも重要な意味を持っています。
科学研究の劇的な加速、新たな雇用の創出、そして社会全体の生産性向上といったポジティブな未来をAIがもたらす中で、ReflectionAIは、その中心にあるオープンモデルの基盤を築いています。Misha Laskin氏が語った「展開エンジニア」という新しい職種の可能性は、AIが単なるツールに留まらず、人間社会に深く根ざし、新たな価値と機会を創出し続ける未来像を示唆しています。
BeamとReflectionAIの貢献は、AIの進化が責任ある形で、そして社会全体にとって最大限の利益をもたらす方向へと進むための重要な一歩です。彼らの今後の活動と、オープンモデルが切り拓くイノベーションの波から目が離せません。