OpenAIの人事異動で最大の勝者はオープンソースコミュニティになると予想される

米国現地時間11月20日朝、マイクロソフトは突然、OpenAIの元CEOアルトマン氏とOpenAI社長グレッグ・ブロックマン氏を雇用した。この戦略的決定は、OpenAIの取締役会がアルトマン氏を解雇したことで生じた混乱を収拾しようとマイクロソフトが最善を尽くそうとしているようだ。

OpenAIのクーデターをめぐるドラマは展開しており、数人の研究者が辞職し、数百人のOpenAIの従業員と幹部が理事会の決定に異議を唱えている。マイクロソフトとOpenAIの関係も不確かだ。マイクロソフトはアルトマン氏とブロックマン氏とともに社内研究部門を設立する計画だが、これは間違いなくOpenAIと競合することになるだろう。

一つ明らかなことは、OpenAI は根本的に変更され、ChatGPT とその API プラットフォームを含むその製品が影響を受けるということです。この大混乱は、AI業界が急速に変化していることを思い起こさせるものだ。科学者、エンジニア、哲学者は、高度な AI システムのリスクと AGI がもたらす実存的脅威について議論を続けるでしょう。

このような対立は、特に研究と製品開発という二つの使命のバランスを取ろうとしている AI ラボでは再び起こる可能性が高い。

したがって、OpenAI プラットフォーム上で製品やアプリケーションを構築している企業は、会社の将来が一夜にして危険にさらされる可能性があるため、戦略を再評価する必要があります。

この文脈では、オープンソース モデルの市場が最大の勝者となる可能性があります。 OpenAI のプラットフォームのようなクローズドソース システムとは異なり、オープンソース モデルでは、製品で使用するユーザーの手に完全な制御と責任が委ねられます。 API サーバーや、製品の提供をスピードアップするか、それともブレーキを踏んで不確実性を残すか決定できない取締役会のような、単一障害点はありません。

The Information によると、週末に 100 社を超える OpenAI の顧客が Anthropic、Google Cloud、Cohere、Microsoft Azure などの OpenAI の競合他社に連絡を取ったとのことです。

企業は、独自のサーバー、パブリック クラウド、モデル提供プラットフォームなど、オープン ソース モデルをどこでどのように実行するかを決定できます。ほとんどの主要クラウド プラットフォームでは、Llama 2、Mistral、Falcon、MPT などのオープン ソース モデルへのすぐに使えるアクセスを提供しています。これには Microsoft Azure AI Studio や Amazon Bedock も含まれ、多くのスタートアップではホストされたバージョンのオープン ソース モデルへの簡単なアクセスを提供しています。この幅広い選択肢により、企業は既存のインフラストラクチャに基づいてモデルを実行できます。

さらに、オープンソース モデルは通常、独自のモデルに比べてパフォーマンスが安定しています。過去 1 年間、OpenAI が安全策の再トレーニング、微調整、変更を続けている中で、OpenAI モデルのパフォーマンスが低下している (より正確には、変化している) という報告が数多くありました。これらのモデルは事実上、ブラック ボックス内のブラック ボックスであり、安定した出力を得ることが困難になっています。

対照的に、オープンソース モデルは安定したパフォーマンスを提供し、アップデートのタイミングや安全策を企業が決定し、ランダムなユーザーが脱獄のニュースをオンラインで投稿することによって引き起こされるパニックによるロックダウンを回避します。研究者と開発者の間の知識共有のおかげで、オープンソース モデルの状況も急速に成長しています。

現在、独自のモデルでは利用できない特定のアプリケーション向けにオープンソース LLM をカスタマイズするためのツールやテクニックが数多くあります。企業は量子化を使用してモデルの実行コストを削減したり、低レベルの適応を使用して実際のコストのほんの一部でモデルを微調整したりして、単一の GPU で何千ものモデルを実行できるようにすることができます。オープンソース モデルは、あらゆる種類のアプリケーションと予算に対応できます。

OpenAI のような企業にとっての問題は、AGI の実現と、研究資金を調達するための収益性の高い製品の提供という 2 つの課題を同時に解決しようとしていることです。OpenAI が実証したように、この 2 つの目標は、時には正反対になることがあります。

現実には、ほとんどの企業は AGI を望んでいません。ほとんどの場合、数兆のパラメータを持つ最先端のモデルは必要ありません。必要なのは、たとえ数十億のパラメータを持つ LLM であっても、安定した LLM アプリケーションを構築できる強固な基盤であり、これがオープンソース エコシステムによって提供される機会です。 OpenAI の影響が広がり続けるにつれ、さらに多くの企業がオープンソースの LLM に集まるようになると思われます。

ChatGPT のようなプラットフォームは、今後もラピッドプロトタイピングや最先端の​​ AI テクノロジーの機能の探索に利用され続けるでしょうが、適切なアプリケーションが見つかれば、開発企業の方針に関係なく存続するテクノロジーに投資することで、企業にとってより良いサービスが提供されるでしょう。