AlphaFold 2 の最強のライバルが自らを弱体化させます!メタ、12人チームを即刻解散

ちょうど今日、Meta 社は商用 AI に注力するため、AI を使用して約 6 億個のタンパク質の折り畳みを予測していたチームを解散しました。

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DeepMind社が相次いで発表したタンパク質予測モデル「AlphaFold」と「AlphaFold2」が学術界に津波レベルの存在となり、人類を変えるほどのインパクトを与えていることは周知の事実です。

当時、メタは人類にとってオープンな基礎科学研究の重要性も認識していました。

2022年7月、解散したチームのメンバーが共同で、AlphaFold2に次ぐ最大規模のタンパク質予測モデルであるESMFoldをリリースした。

150億のパラメータを持ち、折り畳み速度を60倍に上げることができます。

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しかし、Meta のこの動きは、同社が純粋な科学研究プロジェクトを放棄し、収益性の高い人工知能製品の開発に方向転換していることを示している。

12人のメンバーからなるチームは解散した

事情に詳しい関係者によると、メタ氏がESMFoldを解散させたチームは12人で構成されていた。

解散はメタが大規模な人員削減を行っていた今春に行われたと言われている。

3月にザッカーバーグ氏は社内の全従業員に手紙を送り、改めて「効率化の年」と称するものを強調した。

その後数か月で、Meta はフラットな経営体制とレイオフを含む大規模な組織再編を実施し、約 20,000 人の従業員に影響を及ぼしました。

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さらに、Meta の投資家は以前から収益性と成長に重点を置くよう求めてきました。 Meta がこれを主に利益のために行っていることは容易に理解できます。

Meta AI の研究科学者兼エンジニアリング マネージャーである Yaniv Shmueli 氏は、以前は ESMFold チームに所属していました。

「メタは、単なる好奇心のプロジェクトではなく、ビジネスに役立つ高度なAIを作成する方法についてさらに学ぶために、研究戦略を調整しようとしている」と彼女は語った。

ESMFoldプロジェクト

2022年7月、Metaは独自のタンパク質予測モデルであるESMFoldを正式にリリースしました。

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ESMFold は、Transformer をベースにした 150 億のパラメータを持つ言語モデルです。

アテンションメカニズムを利用することで、入力配列内のアミノ酸ペア間の相互作用パターンを学習し、個々のタンパク質の配列から直接、高精度のエンドツーエンドの原子レベルの構造予測を実現できます。

精度の点では、ESMFold は AlphaFold2 や RoseTTAFold などの主流のタンパク質予測モデルに匹敵します。

しかし、推論速度に関して言えば、ESMFold は AlphaFold 2 よりも桁違いに高速です。

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当時、LeCun氏もツイートして、これはMeta-FAIRタンパク質チームの素晴らしい新たな成果だと称賛した。

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MetaはESMFoldが今後も継続されるかどうかは確認していないが、現時点ではデータは研究コミュニティに利用可能であると述べた。

マイクロソフトとグーグルに追いつき、チャットボットは9月にリリースされる

Meta の新たな焦点は、長年にわたる AI の研究開発を活用して、生成 AI の誇大宣伝に応える製品を作成することです。

GoogleやMicrosoftなどの古くからのテクノロジー大手に加え、MetaもAI研究に投資した最も早い企業の1つです。

2013年、MetaはFundamental AI Research (Fair)研究所を設立し、人工知能研究に注力する一流の学者を雇用しました。

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長年にわたり、同社は人工知能の進歩により科学界から認められてきました。

しかし、生成AIの勃興後も、MetaはGoogleやOpenAIなどが開発したようなチャットボットをまだ発表していない。

今年 2 月、Meta プロダクト ディレクターの Joelle Pineau 氏が率いる生成 AI チームが正式に設立されました。

現在、フェアラボから移籍した従業員を含めて数百人を超える従業員がいます。

報道によると、Meta は競合他社に追いつくために、9 月にもさまざまなキャラクター スタイルのチャットボット シリーズをリリースする予定だという。

9月に開催される年次開発者会議「Connect」で、ザッカーバーグ氏はAI製品のロードマップとさらなる製品詳細を初めて公開する予定だ。

ザッカーバーグ氏は「私は、アシスタントやコーチ、あるいは企業やクリエイターとのやりとりを手助けできるインテリジェントな存在として機能するAIを思い描いている。人々は単一のAIとやりとりすることには消極的だと思う」と語った。

Meta では、40 億人のユーザーと人間のような会話ができるチャットボットのプロトタイプの開発に全力で取り組んでいる。

計画に詳しい人物によると、メタはリンカーンをモデルにしたチャットボットや、サーファー風に旅行の選択肢に関するアドバイスを提供するチャットボットの開発を検討しているという。

専門家によると、これにより、Meta はユーザーエンゲージメントを高めるだけでなく、ユーザーの興味に関する新しいデータも大量に収集することになるという。

これにより、Meta はより関連性の高いコンテンツや広告をユーザーに適切に提供できるようになります。

覚えておいていただきたいのは、Meta の年間収益 1,170 億ドルの大部分は広告から得られているということです。

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MetaのAI研究担当副社長ジョエル・ピノー氏は、Metaはオープンサイエンスに基づいた探索的研究の実施に引き続き注力していくと述べた。

Fair から始まり、その後ビジネスの他の分野に流れ込むプロジェクトは、常にチームの運営方法の不可欠な部分となっています。これにより、FairAI の研究から得た知識と技術を製品に適用できるようになります。

長期的には、Meta はメタバースで使用できるアバター チャットボットの開発も目指しています。

ザッカーバーグ氏もこの問題について考えるために時間とエネルギーを費やしている。結局のところ、社名が変わったからといって、メタバースに注力するという当初の意図を失うわけにはいかないのだ。

Meta はまだ生成 AI 製品をリリースしていませんが、この分野で貢献しています。

Llama1 のオープンソース化がコミュニティの熱狂に火をつけた後、Meta は最近、Llama 2 モデルを再びオープンソース化し、無料および商用目的での使用を許可しました。

一方、Meta も人工知能インフラを構築しており、数万個の GPU を購入しようとしている。同社はAI研究を加速するために独自のカスタマイズされたチップも開発しています。

Metaの内部関係者は、最新のチャットボットについて、同社がユーザーの質問を選別し、出力を自動的にチェックして、その内容が正確であり、憎悪表現や規則違反の発言を避けていることを確認する技術を構築する可能性が高いことを明らかにした。

参考文献:

https://www.ft.com/content/919c05d2-b894-4812-aa1a-dd2ab6de794a