Meta の超知能ラボが推測をエンジニアリングに変える

Meta社は、マンハッタン規模のデータセンターと優秀な科学者の世界的な採用活動に支えられ、分野全体で人間の能力に匹敵する、あるいはそれを超えるAIを開発するために、新しい研究室に数十億ドルを投じています。

かつては主に教育機関向けの議論で話されていた超知性は、現在ではストラテジーの一部となっています。Metaのインフラ、資金調達、研究チームへの投資は、OpenAI や Anthropicなどの企業で進行中の取り組みと似た、この高度なAIの形態を具体的な目標として捉えていることを示唆しています。

超知能とは、科学的な創造性から感情的な理解に至るまで、あらゆる分野で人間を上回るパフォーマンスをするAIのことです。IBMのディスティングイッシュト・エンジニア兼チーフ・データサイエンティストであるクナール・サワーカーは、IBM Think のインタビューで、スーパーインテリジェンスは「記憶や数学だけでなく、推論、創造性、感情的知性、さらには社会的操作など、あらゆる領域で人間よりも賢くなるだろう」と語りました。Meta社や他のテクノロジー大手企業は現在、このレベルの機能を目指して競争しているため、かつてはSFの架空だったものをエンジニアリングの現実に変えることを目的とした研究プログラムに参考情報を投入しています。

スーパーインテリジェンスの取り組みを強化するためにMetaが計画しているAIインフラストラクチャには、数ギガワットの「スーパークラスター」データセンターが含まれており、そのうちの1つはマンハッタンの大部分に匹敵するエリアをカバーする予定です。PrometheusおよびHyperionと名付けられたこれらの施設は、大規模なモデルのトレーニングをサポートするために設計されています。

このイニシアチブへの採用には、Google DeepMind、OpenAI、その他の研究機関から優秀な人材が集まっています。Meta 社はまた、Scale AI 社の創設者である Alexandr Wang 氏を招き、この取り組みの一部を指揮させています。同社は、経験豊富なAI研究者を確保するために、場合によっては総額1億ドルを超える充実した報酬パッケージを提供していると報告されています。

CEOのマーク・ザッカーバーグは、その目標を「パーソナル・スーパー・インテリジェンス」を構築することと説明しています。これは、スマートグラスなどのデバイスに統合されたAIで、情報を管理し、ニーズを予測し、個人および職業的な目標達成を支援できるものです。

Sawarkar氏は、超知能を実現することは、今日のAIシステムの進歩よりもはるかに困難でコストがかかるだろうと述べています。ChatGPT、Claude、Geminiなどの現行モデルは、テキスト、画像、コードの生成においては、目覚ましい進歩を遂げてきました。しかし、真の超知能の到来は、単一のブレークスルーとしてではなく、以前は困難だと考えられていた問題を解決するモデルや新しい科学的フレームワークの生成など、一連の開発として実現されるかもしれないと指摘しています。これらのマイルストーンには、Meta社が現在集めようとしているような膨大な技術的、財政的、組織的参考情報が必要となるでしょう。

「このようなレベルまで拡張するには、計算効率、学習アルゴリズム、持続可能なエネルギー利用における大幅な進歩が必要です」とSawarkar氏は言います。最大規模のモデルのトレーニングには、1回あたり数百万米ドルの費用がかかり、このレベルの開発を維持するには、ハードウェアとソフトウェアの両方を慎重に最適化する必要があります。研究者たちは、大規模言語モデル(LLM)と記号推論、検索拡張生成を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを模索しており、より複雑な推論タスクを確実に処理できるシステムを目指しています。

「長期にわたる記憶とコンテキストの保持も重要な課題です」とSawarkar氏は言います。現在のモデルはセッションごとのインプットに基づいて動作し、時間の経過に伴う永続的な認識がありません。研究者たちは、この限界に対処するために、メモリーモジュールや継続学習システムを研究しています。

Meta社の投資は、同様に野心的な目標を追求する小規模な企業グループ内に位置づけられています。OpenAIは「Safe SuperIntelligence」プログラムを発表しました。これは、より強力なシステムを構築し、安全対策を最初から統合する専用トラックと説明されています。

AIの安全性を研究するルイビル大学のRoman Yampolskiy准教授（コンピューター科学・工学）は、ザッカーバーグがスーパーインテリジェンスを公に受け入れたことは、業界のレトリックにおける注目すべき変化だと見ています。「かつては推測的なものとして無視されていたことが、今では主流の技術リーダーによって正常化されています」と彼はIBM Thinkについて考察することを語りました。

同氏は、大規模なテクノロジー・プラットフォームがすでに進歩を加速させていると信じていると述べました。「十分な資本、データ、インセンティブの不一致では、超知への進歩は意欲的なものではありません。避けられないのです。」ヤンポルスキーを含む専門家たちは、ガードレールがなければ、超知的システムは制御不能になり、大規模な被害をもたらす可能性があると警告しています。「問題はできるかどうかではなく、できるかどうかであり、その問題は十分に問われていないないのです」

超知能を達成するスケジュールは依然として不明確ですが、Sawarkar氏は長期的な見通しについて依然として楽観的です。「超知性はサイエンスフィクションではありません」と彼は言います。「デザインの問題です。」