MetaのチーフAI科学者、ChatGPTは「革新的ではない」と発言

世界中が OpenAI の ChatGPT をまるで未知のテクノロジーのように熱狂して迎える中、Meta のチーフ AI サイエンティストであるヤン・ルカン氏は冷静な見方を示しています。

先週、Collective[i] が主催したオンラインセッションで、ニューヨーク・タイムズの記者からの質問に答えたルカン氏は、ChatGPT について「基盤技術という点では特に革新的ではない」「革命的とは言えない」とバッサリ切り捨てました。世間では革新的に見えているものの、実際には「うまくまとめ上げられ、きれいに作られているだけだ」と語っています。

過去の技術の巧みなパッチワーク

ルカン氏によれば、OpenAI がこの分野を独走しているという見方は誤りです。Google や Meta はもちろん、すでに半ダースほどの新興企業がほぼ同等の技術を保有しており、そこには何の秘密もないとしています。

彼は ChatGPT の技術的ルーツを一つずつ解き明かしました。ChatGPT は自己教師あり学習で事前学習された Transformer アーキテクチャを採用していますが、自己教師あり学習は OpenAI が設立されるずっと前からルカン氏自身が提唱してきたものです。そして Transformer そのものは 2017 年に Google が発明したアーキテクチャです。

言語モデルの歴史をさらに遡れば、約 20 年前にカナダ MILA 研究所のヨシュア・ベンジオ氏が手掛けたニューラルネット言語モデルに行き着きます。ベンジオ氏が発展させたアテンションの概念は、後に Google の Transformer に取り入れられ、現代の言語モデルの核となりました。さらに、ChatGPT の対話品質を飛躍させた人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）も、OpenAI ではなく Google 傘下の DeepMind が開拓したアプローチです。

ルカン氏は、ChatGPT は科学的ブレークスルーというより優れたエンジニアリングの成果だと位置づけました。2011 年にクイズ番組で勝利した IBM の Watson や、2005 年の DARPA グランドチャレンジを制したセバスチャン・スラン氏の自動運転車を引き合いに出し、科学面で格別革新的ではなくても、非常に優れた工学実装である点については OpenAI を批判するつもりはないと付け加えています。

では、なぜ Google や Meta が先に出さなかったのか。ルカン氏は笑いながら「両社とも、デタラメをでっち上げるシステムを世に出すことで失うものが多すぎるからだ」と答えました。

ただし Meta も同様のツールを展開していく計画です。テキスト生成だけでなく、特に「生成アート」に大きな可能性があると見ており、Facebook に広告を出す約 1200 万の中小事業者向けに、広告素材を自動制作するクリエイティブ支援ツールを提供したいと述べました。

なぜ重要か

基礎研究の歴史という視点に立てば、ルカン氏の指摘は事実そのものです。今日の大規模言語モデルの基盤はベンジオ氏の研究や Google の Transformer 論文、DeepMind の成果の上に成り立っており、OpenAI がゼロから一人ですべてを発明したわけではありません。

しかし、私たちは、それを単なるエンジニアリングと片付けるのはプロダクトの本質を見誤っていると考えます。学術論文として散らばっていた技術を束ね、一般の人が直感的に使える完成度へと引き上げ、全世界に開放してみせた実行力こそが最大のイノベーションだったからです。

ユーザーや開発者にとっても、重要なのは誰が最初に理論を思いついたかではなく、現実に手元で動くツールとして手に入るかどうかです。その意味で、いま ChatGPT を試してみる価値は極めて高いと言えます。

今回の発言は、巨大テック企業が抱える「イノベーションのジレンマ」を浮き彫りにしました。評判リスクやハルシネーションを恐れて研究室から出せなかった巨人たちを尻目に、身軽な OpenAI が Microsoft と組んで先陣を切りました。AI の競争の主戦場は、もはや「誰が優れた理論を生み出すか」から、「誰がリスクを取って実用的なプロダクトに落とし込めるか」へと完全にシフトしたと見られます。