本のインタビューで、OpenAIの元CEOであるSam Altmanは、同社の言語モデルのデータ効率性を改善する取り組みについて洞察を提供しました。Altmanは、OpenAIが高品質なデータを得るための制限を克服するための新しいアーキテクチャーや手法の開発を示唆しました。

Altmanは、大量の合成データを生成して実験を行っているものの、「より少ないデータから多くを学ぶ」方法を見つけることが目標だと認めています。彼は、「モデルを訓練する最良の方法」は大量の合成データを生成するだけではなく、小さなデータセットからより効果的に学習する手法を開発することかもしれないと示唆しています。

これは、Altmanの「画期的な」取り組みにより、新しいモデルを訓練するための十分な高品質なデータを得る制限を克服できたという以前の記事の情報と一致しています。Altmanのコメントは、同社が新しいアーキテクチャーやデータ効率化の手法の開発を通じて、この分野で進展を遂げていることを示唆しています。

Altmanは、この新しいアプローチの詳細については具体的に述べませんでしたが、OpenAIが言語モデルのデータ効率性の向上に焦点を当てていることを示しており、これにより、GPT-5などの将来のモデルの性能と機能が大幅に向上する可能性があります。

Sam Altmanは、高度なAIシステムの出現、潜在的にAGI(人工汎用知能)レベルに達する可能性があることに伴い、長期的に社会契約に変更が必要になると認めています。彼は、人々が労働を収入と交換する現在の労働ベースの経済モデルが、これらの強力な技術がより一般的になるにつれて再構成される必要があると予想しています。

Altmanは、技術の進歩により世界が豊かになるにつれて、社会的安全網やそれ自体の組織方法にすでに変化が見られると指摘しています。AGIが現実になるにつれ、同様の議論と再構成が行われると予想しており、この技術の最前線にいる大規模な言語モデル企業が主導すると述べています。

Altmanが言及する1つの潜在的な概念は、「ユニバーサル・ベーシック・コンピューティング」の考え方で、AGIレベルのシステムから一定の計算リソースを誰もが受け取るというものです。これにより、従来の通貨よりもこれらのコンピューティングリソースの価値が重要になる可能性があり、経済や社会の機能が根本的に変化する可能性があります。

Altmanは、この移行がどのように行われるかを想像することの難しさを認めています。これは、これまで経験したことのない社会的変化を表しているためです。彼は、AIシステム自体が新しい社会構造の設計と組織化を支援する可能性があると述べています。

全体として、Altmanのコメントは、高度なAIシステムの開発が経済的および社会的システムの基盤に及ぼす深刻な影響を強調しており、この技術的変革に適応するためには、大幅な再考と再構成が必要であることを示唆しています。

OpenAIのCEOであるSam Altmanは、最近のインタビューで次世代の言語モデルに関する同社の計画について洞察を提供しました。以下が主なポイントです:

1. データ効率性: Altmanは、言語モデルをより効率的にデータを活用できるようにする画期的な取り組みについて示唆しました。これにより、大量の合成データに頼るのではなく、少量の高品質なデータから学習できるようになる可能性があります。これは、モデルのパフォーマンスを大幅に向上させる可能性があります。

2. アーキテクチャーの革新: Altmanは具体的な詳細を明かすことを控えましたが、OpenAIがモデルのデータ効率性をさらに高める新しいアーキテクチャーや手法を開発していることを示唆しました。

3. 質的な改善: Altmanは、次世代のモデルが以前は不可能だと考えられていた分野で驚くべき改善を示すと期待しています。彼は、標準的なベンチマークのみに頼るのではなく、測定が困難な質的な側面での進歩に注目する必要があると警告しています。

4. 社会経済的な影響: Altmanは、言語モデルの機能が高まることで、伝統的な労働ベースの経済モデルを再構成する必要があるなど、社会契約の変更が必要になる可能性を認めています。「ユニバーサル・ベーシック・コンピューティング」のようなアイデアを探求することを提案しています。

5. 責任あるな開発: Altmanは、より強力なシステムをリリースする前に、モデルの内部動作と安全性の理解に焦点を当てる責任あるな研究開発の重要性を強調しています。

全体として、Altmanのコメントは、OpenAIが言語モデルの機能を大幅に向上させる進展を遂げていることを示唆していますが、同時に、これらの進歩が経済や社会構造に及ぼす長期的な影響にも取り組んでいることを示しています。

Sam Altmanは、Helen Toneis氏のOpenAIからの退任に関する出来事の記憶について、敬意を払いつつも大きく異なる見解を示しています。Toneis氏は真摯にAIの良好な結果を望む人物ですが、Altmanは彼女に良い思いを送りつつ、一つ一つの評判防衛に立ち入りたくないと述べています。

OpenAIがChatGPTをリリースした際、当時それは「控えめな研究プレビュー」と呼ばれていて、同社はそのレスポンスレベルを予想していなかったと Altmanは述べています。Altmanによると、同社はGPT-3.5を約8か月間利用可能にしており、GPT-4の訓練も完了していたため、段階的なリリース計画について取締役会と話し合っていたということです。

全体として、Altmanは Toneis氏の出来事の記憶に同意せず、OpenAIからの退任をめぐる大きな論争を考えると、自身の側の話を提供することが重要だと考えています。

Sam Altmanは、女優のScarlett Johansson氏がOpenAIが彼女の声を無断で使用したと主張した問題について言及しました。Altmanは、使用された声はJohansson氏のものではなく、OpenAIは複数の俳優をオーディションした上で5つの声を選択し、Johansson氏にも6番目の声を依頼したと説明しました。ただし、使用された声とJohansson氏の声の類似性による混乱については認めています。

Altmanはまた、OpenAIの解釈可能性研究についても議論しました。これは、AIモデルの意思決定プロセスを理解することを目的としています。Altmanは、解釈可能性の問題を完全に解決していないものの、進歩を遂げており、モデルの安全性を確保する上で重要な部分だと述べています。人間の脳の内部動作を完全に理解できなくても、AIシステムの動作を理解し検証する方法を開発できると示唆しています。モデル内部の動きをより理解できれば、安全性の主張をより良く行い検証できると述べています。