OpenAI、あらゆるタスクに対応可能なユニバーサルAIの構築を目指す

2022年にハンター・ライトマンがOpenAIの研究員になった直後、彼は技術史上最も急成長した製品のひとつであるChatGPTの爆発的な立ち上げに立ち会った。一方、ライトマンの静かな仕事は、エリート高校の数学競技に取り組むOpenAIのモデルのトレーニングに集中していた。

今日、彼のチームであるMathGenは、業界をリードするAI推論モデルを構築するOpenAIの探求において極めて重要な役割を果たしている。これらのシステムは、人間のようなコンピュータタスクをこなす "AIエージェント "のバックボーンとなっている。

「ライトマンはMathGenの起源についてTechCrunchに語った。

進歩にもかかわらず、OpenAIのモデルは不完全なままだ。その最新のシステムでさえ、事実を幻視したり、複雑なタスクでもたついたりする。

しかし、数学的推論は劇的に向上している。あるモデルは最近、国際数学オリンピック（世界で最も優秀な数学の学生を対象としたコンテスト）で金メダルを獲得した。OpenAIは、これらの推論能力は他の領域にも拡張され、長い間構想されていた汎用AIエージェントに力を与えると信じている。

ChatGPTの成功は偶然の産物であったが、OpenAIのエージェント開発は、何年にもわたる意図的な努力の賜物である。「近い将来、コンピュータにタスクを処理させるだけでよくなる」と、サム・アルトマンCEOはOpenAIの2023年開発者会議で予言した。我々はこれを "エージェント "と呼んでいる。

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アルトマンのビジョンはまだ証明されていないが、OpenAIは2024年に「o1」推論モデルでテック界を驚かせた。数カ月以内に21人の研究者がシリコンバレーで最も注目される人材となり、メタは5人を引き抜き、9桁の報酬を提示した。

強化学習の復活

OpenAIのエージェントの躍進は、強化学習（RL）-AIモデルが模擬的な試行錯誤を通じて学習する-と結びついている。RLの歴史は2016年のAlphaGoのマイルストーンまで遡るが、OpenAIはそれをコンピュータ用エージェントに適応させるのに何年も費やした。

初期のGPTモデルは、テキストは得意だったが、基本的な数学は苦手だった。2023年の "Strawberry "プロジェクトは、RLをテスト時間計算と組み合わせ、回答する前にステップを検証させ、"思考の連鎖 "推論の先駆者となった。

「突然、モデルは後戻りし、自己修正することができるようになりました。

推論能力の拡大

OpenAIは2つのスケーリングベクトルを特定した：トレーニング後の計算と応答時間の割り当て。「私たちは今日のためだけでなく、スケーラビリティのために構築しています」とライトマン氏は指摘する。

2023年に "Agents "チームが発足し、o1の土台を築いた。製品の需要に制約されるライバルとは異なり、OpenAIはAGIの研究を優先した。

AIの推論の定義

研究者たちは、AIが本当に "推論 "するのかについて議論している。計算効率を重視する者もいれば、人間のようなアウトプットを重視する者もいる。批評家も存在するが、最も重要なのは能力であり、飛行機が鳥とは異なる飛行を実現するのと同じである。

主観的タスクの課題

現在のエージェントは、コーディングはうまくこなすが、オンラインショッピングのようなニュアンスに苦労している。「根本的にはデータの課題なのです」とライトマンは説明する。新しい技術では、検証可能性の低いタスクをトレーニングすることができます。

OpenAIのIMOソリューションは、マルチエージェント探索を使用しており、現在ではGoogleやxAIが模倣している。ノーム・ブラウン研究員は、急速な進歩が続いていると見ている：「減速は見えない」。

GPT-5が迫る中、OpenAIはGoogle、Anthropic、Metaに対する優位性を維持することを目指している。究極の目標は？あらゆるデジタルタスクを直感的に実行するエージェント、つまり今日のChatGPTを完全に凌駕することだ。