DeepMindがGemini開発を明かす：AlphaGoの技術融合でChatGPT超えへ

Google が、あの AlphaGo の頭脳を ChatGPT 対抗の切り札として投入します。

Google DeepMind の CEO である Demis Hassabis 氏は、開発中の次世代 AI システム「Gemini」が OpenAI の GPT-4 を凌駕する性能を目指していることを明らかにしました。かつて囲碁の世界王者を破った技術が、今度は言語モデルの進化に使われます。

AlphaGo の「先読み」を大規模言語モデルへ

開発中の Gemini はテキストを扱う大規模言語モデルであり、基本設計は GPT-4 に近いものとなっています。しかし Hassabis 氏によると、決定的な違いは AlphaGo で培った強化学習やツリー探索技術との融合にあります。

AlphaGo は、単に次の手を予測するだけでなく、盤面のあらゆる可能性を探索して記憶し、試行錯誤とフィードバックを通じて行動を選択する仕組みを持っていました。

この計画力や問題解決能力を言語モデルに移植することで、AI が単なる文章生成にとどまらず、PC やウェブ上で自律的に複雑なタスクをこなすエージェントへと進化することを目指しています。

さらに DeepMind はロボティクス分野の知見も取り入れようとしています。テキストデータの間接的な学習だけでなく、物理世界での試行錯誤をモデルに学ばせることも視野に入れています。

数億ドルの投資と最強部隊の統合

Gemini の完成にはまだ数か月を要し、開発費用は数千万から数億ドル規模に達する見込みです。OpenAI の Sam Altman CEO も 4 月に GPT-4 の開発費が 1 億ドル以上かかったと明かしていましたが、Google も同等の巨費を投じています。

Google は 4 月、AI 開発を加速させるために Hassabis 氏率いる DeepMind と社内の主力ラボである Google Brain を統合し、「Google DeepMind」を発足させました。

Hassabis 氏は、過去 10 年の AI イノベーションの 8〜9 割はこの 2 組織のどちらかから生まれたと胸を張ります。また開発停止論に対しては現実的ではないとしつつも、外部の研究者が早期にモデルを検証できる評価体制の整備が急務だと訴えています。

なぜ重要か

ユーザー視点で見れば、現在の ChatGPT や GPT-4 が抱える最大の弱点である「複雑な手順での論理破綻やハルシネーション」を克服する有力な候補になります。AlphaGo 流の先読みと計画能力が実装されれば、複数ステップにわたるプログラミングのデバッグや、ウェブ上の調査を代行する AI エージェントの実用性が一気に高まるはずです。ただし現時点では開発途上であり、一般に開放されるまでにはまだ時間がかかります。

業界全体にとって、これは生成 AI の競争軸が「Web テキストの事前学習競争」から「推論と探索のアーキテクチャ競争」へ移行するシグナルです。OpenAI が築いた先行優位に対し、Google が強化学習という最も得意な土俵で真っ向勝負を挑む形になります。

社内リソースを DeepMind に一本化した Google の判断は極めて合理的と言えます。懸念点があるとすれば、明確なルールが存在する囲碁と違い、曖昧さに満ちた人間の言語空間でツリー探索を回す際、推論コストやレイテンシがどこまで跳ね上がるかという実用化のハードルです。