サム・アルトマン氏、新エージェント「dots」で自身の朝を取り戻した経緯を語る ― 名前は「Dottie」
Dan Shipper氏が、ポッドキャスト「Every」で、OpenAI CEOのSam Altman氏にインタビューしました。収録はDev Dayの会場で行われ、同日発表された新エージェント「dots」の実際の使い方から、「ルネサンスか産業革命か」という文明論的な問いまで、幅広いテーマが語られています。
1. コーディングモデルの進化が教えてくれたこと
Shipper氏は、「4年前にコーディングモデルが今の水準に達すると言われても、Dev Dayに来る開発者は減ると思っていたはずなのに、実際には開発者も仕事量もかつてなく増えている」と切り出しました。
Altman氏は、「人々はもっと多くのものを求めている。期待値がとても高くなっている。これは素晴らしいことだと思う」と応じます。開発者はこれまでになくできることが増えた一方、求められる水準もこれまでになく高くなっており、それ自体が社会にとって良いことだという見方です。同氏は、AIによる雇用の悲観論ほど自分は悲観的ではなかったとしつつも、「世界にこれほど多くの潜在需要があったこと、そしてAIをめぐるあらゆる動きの中心に、これほど人間が居続けていること」には、ある程度驚かされたと述べました。
1-1. 「機械が何をしたか」より「誰がやったか」
Altman氏は、人間が「機械が何をしたか」自体にはあまり関心がなく、常に「その背後にいる人」に夢中になる、という観察を示しました。例として、1万体のエージェントが4日間にわたり完璧に連携して「ナビエ-ストークス方程式」を解いたという出来事(文字起こしのママ、詳細は不明)を挙げ、世間の反応のほとんどは「問題が解けたこと」自体ではなく、「その解釈」や「関わった人々」に向けられていたと振り返りました。Shipper氏はこれを「データセンターの中でエージェントがナビエ-ストークスを解いても、誰も気づかなければ、それは本当に解いたことになるのか」という問いと重ね合わせています。
2. Dev Dayで22の新機能 ― 「来年はもっと多い」
Shipper氏は、過去4年すべてのDev Dayに参加してきた経験から、今年発表された新機能が22件に上り、昨年の9件、一昨年の4〜5件と比べて大幅に増えていると指摘しました。Altman氏は、「来年を待ってほしい」と冗談を返しつつ、「50分に収めるために、今日発表する予定だったものの一部を削った」と明かしています。「我々がこれらのツールで人々の生産性が上がり、もっと多くのものを作れるようになると言うなら、自分たち自身もそれを実践しなければならない」と述べました。
3. dots:「朝の時間と心の余白を取り戻してくれた最初のもの」
3-1. 携帯を見るたびに深い仕事の時間を失っていた
Altman氏は、同日発表された新エージェント「dots」について、「これまでで初めて、朝の時間と心の余白を取り戻してくれたもの」だと語りました。かつては早朝が一番好きな時間帯で、創造性が最も高まる時間として、その日最も複雑で深いプロジェクトに取り組んでいたといいます。しかし、現在のように大きな会社を経営していると、夜間に何か問題が起きていないか気になり、携帯をすぐに確認せずにはいられない。しかし確認すれば、他の情報で頭が汚染され、深い集中の時間を失ってしまう、というジレンマを抱えていたそうです。
「今は、何を考えるべきか、何を考えなくていいかについて、自分のdotの判断を信頼している。本当に緊急なことがあれば教えてくれるし、それ以外は代わりに処理してくれる。おかげで、創造性のための時間や、子供たちと過ごす時間が戻ってきた。小さなことに聞こえるかもしれないが、人生にとって大きな改善だった」と述べています。
3-2. Dev Day本番でのエピソード
Altman氏は、同日起きた2つの具体例を紹介しました。一つは、基調講演中に大規模なデモで問題が発生した際、登壇者の一人(Tebow氏、文字起こしのママ)が、デモの5分前に自分のdotから「このサブスクリプションがデモを動作させなくなる可能性があります。修正を試みましょうか」というメッセージを受け取っていたというものです(その時点では間に合わなかったものの)。もう一つは、Altman氏自身が立て込んだスケジュールの合間に、自分のdotから「今から次の予定までの間に、一つだけ注意すべきことがあります」と知らされ、見逃していたら大きな問題になっていたはずの用件に気づけた、というエピソードです。
3-3. 名前は「Dottie」
Altman氏は、自身のdotの名前を「Dottie」だと明かしました。最初は「Alfred」と名付けていたものの、多くの人が「Dottie」と呼ぶようになり、今はもっと良い名前を考えているところだといいます。Shipper氏のdotは「Boo」という名前だそうです。Altman氏は「まだ早期段階で粗削りだが、dotsはすでにChatGPTの利用方法としてデフォルトになりつつある」と評価しました。
3-4. 実現に必要だった研究:「Astra」
Shipper氏が「これを実現するために、研究面で何が必要だったのか」と尋ねると、Altman氏は「非常に複雑なシステムで多くの要素があるが、最も重要だったのはおそらくAstra(モデル名)だ。十分に賢いモデルが必要だった」と答えました。
4. 「人を雇っても作れなかったもの」をdotsが実現
Altman氏は、dotsがなければ実現できなかった具体例として、ある新機能のアイデアを挙げました。このアイデアは人に詳細を説明するのが非常に難しく、実現方法も複数あってどれが正しいか自信が持てなかったといいます。散歩中など思いついたときに断片的にメモをdotに投げ込み、dotがそれをもとに5〜6通りのバージョンを作成。Altman氏はフィードバックを重ね、継続的に反復改善できたとのことです。「寝る前に、うとうとしながら長い音声メモを残し、朝起きたら、それが形になっているだけでなく、さらに次の7ステップまで進んでいる」という体験を「最高だ」と表現しました。
4-1. Slackの画像に埋もれていた情報を見つけ出す
Altman氏は、以前なら諦めていたタスクの例として、Slackで見た記憶のあるものを探していたエピソードを紹介しました。Slackの検索機能は使い物にならないため普段はCodexで検索しているものの、10〜20分試しても見つからず、「夢だったのか」と半ば諦めたそうです。翌日、自分のdotが「探していたものを一晩考え続けて見つけました」と報告してきたといいます。実はそれはテキストではなくスクリーンショットだったため、dotが画像を一枚一枚確認して見つけ出していたとのことです。「本当に、辛抱強く座って、役に立てることを探し続けていた」と評価しました。
5. Space:3つのオフィススイート機能を一度に発表した理由
5-1. 「AIとの協働を前提に設計されたソフトウェアがなかった」
話題は、同日発表された文書・プレゼン関連の新機能群「Space」に移りました。Altman氏は、「最初からこれをやろうと決めていたわけではない」としつつ、既存のソフトウェアの多くが、そもそもAIとの協働を前提に設計されていなかったことに気づいたと説明します。個人がAIを使う分には既存の抽象化でも問題ないが、複数の人間と複数のdotsが一緒に緊密に協働しようとすると、既存の仕組みの多くが破綻してしまうといいます。
5-2. 「ライブドキュメント」という新しい概念
Altman氏は、人々のやり取りや世界の変化に応じて自動的に更新される「ライブドキュメント」という概念に、まだ適切な言葉がないとしつつ、強い可能性を感じていると語りました。「7人分のdotsが協働することで、それぞれの頭の中にある程度存在していたものが、創発的な何かとして新しく生まれる」体験は非常に刺激的だったといいます。
自身の例として、会社の状況を示す「ダッシュボード」を挙げました。以前は他の人と共有する固定のダッシュボードを使っていたが、今は自分のSlackメッセージなどを参照し、自分が今何を気にかけているかに応じて常に更新される、自分専用のダッシュボードを持っているとのことです。
5-3. 「自分が何を気にかけているか」の可視化への期待
Altman氏は、最近強く考えているテーマとして「安全性・整合性・セキュリティの課題」を挙げ、半年前は収益や成長といった従来型の経営指標により関心があったと振り返りました。こうした関心の変遷を、dotが時系列で可視化してくれる方法がまだないとし、それを見てみたいと語っています。Shipper氏も、自分の「気分」を常時可視化する仕組みが欲しいと応じ、Slackメッセージを見るべきか後回しにすべきかをdotに判断してもらっている例を紹介しました。
6. Decisions API:「Jevに触発された」高速・低コスト化の流れ
Shipper氏が、「Decisions APIは、今日発表された中でも特に重要な、地味だが見逃せない機能だと思う」と指摘すると、Altman氏は、元OpenAI出身のDiogo氏が長年このアイデアについて語っていたと明かしました。軽量モデル「Luna」への最大の要望は、ユーザーがすでにそのモデルを気に入っているにもかかわらず「もっと安く、もっと速く」だったといい、その方向性をさらに推し進めるための取り組みだと説明しています。「Jev」(文字起こしのママ、他の企業の技術を指すとみられる)への反響が、この方向性への優先度を一層高めたとも述べました。
他のラボが新しいアーキテクチャを生み出した場合、OpenAIがそれにどう向き合うかについて、Altman氏は「Jevのアプローチはかなり異なっている。ゼロから同じことをやることもできるかもしれないが、我々には他にやるべきことがある。コスト・速度・モダリティのパレート曲線上のあらゆる点で、最高・最安・最速・最も高性能なモデルを作りたい」と述べ、カバーしきれない新しいアーキテクチャが今後も出てくるだろうとしつつ、主力の「ワークホース」モデルではその方向性を追求し続けると説明しました。
7. プラグイン拡張とサブスクリプションの持ち出し
7-1. 「100個のサブスクリプションに登録したくない」
Altman氏は、Codex向けネイティブアプリの実現について「ずっと言われ続けてきたことを、ついに実現した」と振り返りました。プラグイン拡張と、ChatGPTのサブスクリプションを他のアプリ開発者先にも持ち出せる仕組みにより、開発者が「ユーザーにどこまでAIを使わせられるか(コストがかさみすぎない範囲で)」というジレンマから解放されるとしています。ユーザーが自分のサブスクリプションを使えるなら、開発者は好きなモデルを使わせられるという理屈です。
アプリケーション層で期待することを尋ねられたAltman氏は、「自分たちがまだ思いついていないものに一番期待している」と答えました。Dev Dayを大々的に開催する最大の理由の一つは、「自社の建物の外側には、内側よりもはるかに多くの良いアイデアがある」という確信だといいます。「ChatGPTネイティブアプリやプラグイン拡張として、自分が何を一番気に入るか分からないが、OpenAI社内の誰もが今日の時点で確信を持って想像できないようなものが生まれる、という確信はある」と述べました。
自身も「100個のサブスクリプションに登録するのは嫌いだし、何かを試した時に『フル性能のAIで使いたい』と思うことがある」と明かし、ユーザーが自分のサブスクリプションをどこへでも持ち運べるようにしたいと説明しました。
7-2. 「AIがすべてを食い尽くす」という懸念は実現していない
Altman氏は、アプリケーション層ですでに優れたことをしている企業があるかという問いに対し、「新しい仕組みはまだ始まったばかりだが、数年前にあった『AIモデル企業がすべてを飲み込んでしまう』という恐怖とは裏腹に、驚くべき数の重要な新興企業や優れた新製品が常に生まれている。スタートアップがこれほど急速に成功する様子は見たことがない」と評価しました。
Shipper氏が「『OpenAIが○○というスタートアップを殺した』というツイートはいつもバズるが、実際にはほとんど起きていない。なぜか」と尋ねると、Altman氏は、「ビルダーを後押しすること、単に一つの巨大な悪のメガコープになろうとしないことに強い確信がある」と述べ、他のAIラボがやらないような形で、自社が使うのと同じツールを開発者にも提供していると説明しました。「我々は開発者を心から愛しているし、自分自身もスタートアップの出身だ」とし、それ以上に「探求すべきことがあまりにも多く、我々自身のビジョンはその全体から見ればほんの一部に過ぎない」とも述べています。
8. 起業の「不変の原則」と「変わるべきもの」
Altman氏は、起業に関する従来の常識(共同創業者を必ず持つべき、Y Combinatorの投資構造など)について問われ、「人々が本当に欲しいものを作る、という原則は変わらない」としつつ、「一人、あるいは二人でどれだけの仕事ができるか、という前提は、まったく変わってしまった」と述べました。この点について、シリコンバレーの起業の「伝統」はまだ十分に再検討されていないとの見方を示しています。
9. dotsが変えた「自分でものを作る」という選択
Altman氏は、巨大企業を率いる立場でありながら、自分自身でものを作る時間を持てていることについて、「我々は『巨大企業』ではない。大手テック企業はおそらく我々の100倍の人員がいる」と前置きしつつ、「摩擦を少し減らすだけで、人はずっと多くのものを作れると強く信じている。dotsと、こうした細切れの時間、あるいはまとまった時間でインタラクティブに作業できることで、かつてCodexで作っていたような『ちょっとしたサイドプロジェクト』ではなく、実際に世界に向けてローンチできるものを作れそうだと感じている」と述べました。
Shipper氏に「それはsamaltman.comに載せるのか、それとも本物のOpenAI製品になるのか」と聞かれたAltman氏は、「プラグイン拡張のようなものを作って公開するつもりだった」としつつ、「本物のOpenAI製品を出すかもしれない。今はインスパイアされた」と、インタビューの中でその場で考えを変える場面もありました。
10. Ultra Fast:速度という新しい「民主化」の軸
10-1. 「クリエイティブな思考ループが劇的に変わった」
Altman氏は、自分のプロンプトをすべて最速モデル「Ultra Fast」で行っていると認めました。Brett Victor氏による15〜20年前の講演(創作における即時のフィードバックループの重要性について)に触れ、応答速度がここまで速くなることが、自身の反復的な思考プロセスにこれほど大きな違いを生むとは思っていなかったと述べています。
10-2. 「IQの価格を下げる」から「速度の民主化」へ
Altman氏は、これまでOpenAIが力を注いできたのは「IQ(知能)の価格を下げる」ことであり、より高性能なモデルを数か月〜1年ごとに劇的に安く提供してきたと振り返りました。そこに新たに「速度」という軸が重要になってきており、自社開発チップへの投資が、あらゆる人に高速な推論を届けるうえで大きく貢献するだろうと説明しています。「モデルの知能に対してやってきたのと同じように、速度の民主化にも投資していかなければならないと今は理解している」と述べました。
10-3. 「8倍速」はすでに手の届くところに
「いつになったら自分もすべてのプロンプトでUltra Fastを使えるようになるのか」というShipper氏の問いに、Altman氏は、「今すぐ、お金さえ払えば使える」と即答しました(Shipper氏は「払えないと思う」と返しています)。そのうえで、「近い将来、優れた価格で8倍速を実現できると思う。そしてその先には100倍速も来る。GPT-7ギャラクシーのようなものも登場するだろう」と述べ、「高い価格で、常に真の“フロンティア”(知能・速度のいずれであれ)が存在し続けるだろう。しかし同時に、我々がこれまでやってきたように、1ドルあたりの価値をムーアの法則を凌ぐペースで押し上げ続ける、という賭けもできるはずだ」と締めくくりました。
