100の国々にモデルを構築する：Stability.AI 争议 CEO の野望
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100の国々にモデルを構築する：Stability.AI 争议 CEO の野望
各国、各業界、各文化は、それぞれの特色を表すAIモデルを持つべきである。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：王超
3月23日、物議を醸してきたStability AIのCEOであるEmad Mostaqueが辞任を発表し、今後は非中央集権型AI（デセントラルAI）の事業に専念すると表明した。この知らせは市場にかなりの衝撃を与えた。
Stability.AIはかつて、オープンソースAIの旗手としてその立場を独自に守り抜き、重要な貢献を果たした一方で、他の研究チームの成果を自らの功績と見なすような振る舞いも度々非難されてきた。さらにCEOのEmadによる学位の虚偽申告や、SNS上での誇大広告が相次ぎ、彼の信頼性は大きく損なわれていた。かつて華やかな投資家たちに支えられ、巨額の資金調達にも成功していた同社だが、すでに財務的に深刻な危機に陥っており、存亡の危機にある。
辞任後、Emadは自身が依然としてStability.AIの過半数株式を保有しており、取締役会を実質的に支配できる立場にあることを明かした。つまり彼は追われたのではなく、「AI分野において権力が集中することはすべての人にとって有害である」と考え、あえて辞任を選んだというのだ。しかし、Emadには信用を失うような過去の発言が多くあるため、多くの人々は事態はそれほど単純ではないと考えている。ただ、Stability.AIの話よりも、私がここでより深く考察したいのは、Emadが今後注力するという非中央集権型AIの構想である。
数週間前、私はEmadと共に非中央集権型AIをテーマにしたディスカッションに参加した。その後、彼がこれまで語ってきた発言を整理し、彼の視点をある程度体系化することができた。
モデルを支配する者が、思想を支配する
もし人間の行動が「オペレーティングシステム」によって駆動されているとするなら、AIはまさにその外部コアとして急速に進化している。人間は思考の負担をAIにアウトソーシングするようになっており、この技術は私たちの思考様式の一部になりつつある。しかし、その利便性や能力強化の裏側には明らかなリスクがある――誰がAIモデルを支配するかによって、世界の思想が一定程度支配されるのだ。
一般の人々がこれらのインテリジェントツールの仕組みや初期設定について十分に理解していない場合、私たちの意思決定や見解は気づかないうちに影響を受けてしまうかもしれない。AIモデルの管理者は、特定のデフォルト設定を通じて、人々の選択や価値観、行動を静かに誘導できる。AIは次世代のインフラであり、それが少数の商業団体に支配されれば、その結果は災難的になり得る。これがEmadが「非中央集権型AI」の重要性と緊急性を強調する理由である。
各国がそれぞれのモデルを持つべきだ
OpenAIが「スーパー・アライメント（SuperAlignment）」プロジェクトに膨大な労力を費やす一方で、いったい誰がOpenAI自体、そして世界中の各国・各業界・各種文化とのアライメントを担保するのか？
誰もいない。
OpenAIのスーパー・アライメントは、基本的な安全性や人類共通の倫理基準において大きな努力をしている。しかし、多様な国家や文化に対応するには、それだけでは不十分ではないだろうか？ サンフランシスコ湾岸地域のエリートとは異なる価値観を持つ民族や文化が多数存在する中で、そうした多様な価値観がAIモデルに公正に反映されるだろうか？ 例えばケニアのような国で、次世代の学生たちが大規模にシリコンバレーのAIを使って学び始めたら、彼らの独自の文化的特徴は徐々に失われていくのではないか？
その答えはあまり楽観できない。だからこそEmadは各国・各業界・各文化が、自分たちの特色を反映したAIモデルを持つべきだと考える。こうしたモデルは現地に根ざし、その国・業界・文化の集合的知恵を十分に吸収し、体現すべきものだ。この概念はおそらく聞き慣れたものだろう。ちょうど2ヶ月前、NVIDIAがさまざまな場面で「主権AI（Sovereign AI）」というアイデアを提唱していたが、本質的には同じものだ。ただしEmadは、実は1〜2年前から既にこうした主張を繰り返しており、NVIDIAよりもはるかに先んじていた。
世界中の大多数の国々には、自国のAIモデルを作成する能力がそもそもない。そこをEmadは狙っているのである。彼は、各国・民族・業界がAIモデルを構築できるよう、基盤となるスタックを提供しようとしている。その上で、分散型の集団協働によってモデルの発展を実現することを目指している。
Emadは、一連の企業を立ち上げ・育成する可能性もあると示唆している。それぞれの企業には教育、医療、金融といった異なる分野の専門家が集まり、また特定の国向けのAIモデル開発にも取り組む。これら企業は、非中央集権型AIの実践として、あくまで「起爆剤」としての役割を果たす。基礎モデルや標準化されたフレームワークを提供することで、コミュニティの人材が貢献できるようにするのだ。ある国の優秀な人材が多数参加すれば、その集団的知恵は最終的に優れた国家レベルのモデルへと結晶化するだろう。
核となるのはデータである
簡単な比喩をすれば、AIモデルのレシピは「アルゴリズム＋データ」であり、そこに計算リソースを加えて混ぜ合わせる。データが多いほど、それを処理するための計算パワーも必要になる。現在のほとんどのチームは、より優れたアルゴリズムを求め、より多くのデータを獲得し、それに見合う巨大な計算能力を投入している。しかし実際の運用では、データの品質が高ければ、少ないデータ量でも同等以上の成果を得られることがすでに証明されている。言い換えれば、多くの企業は低品質なデータの補填のために、計算パワーを浪費しているのだ。
この点が、Emadが推進する非中央集権型AIの利点となっている。ある国の優秀な人材が共同で参加できる仕組みを構築できれば、高品質な国家レベルのデータセットを形成できると彼は信じている。さらに、そのデータは検証可能で、所有権が明確であり、データに基づいたインセンティブ設計も可能になる。
このような方法により、これまでまったくアクセスできなかったデータを集めることができる。それらのデータは品質が高く、大衆の声やニーズをより正確かつ公正に反映することができる。
小規模モデルのクラスター vs 単一大規模モデル
AI分野において、スケーリング則（Scaling laws）はほぼ鉄則とされており、私たちがそれを目指すかどうかに関わらず、無視することはできない。
明らかに、分散型のリソースを組織し、スケーリング則を通じて汎用人工知能（AGI）を短期間で実現することは現実的ではない。当面の間、コミュニティ主導のAIモデルがOpenAIのような巨大企業と競って、最強モデルの座を争うことは難しい。
しかし、AGIの追求と、幅広く実用可能なAIの創造は別問題である。技術の進歩とともに、コミュニティ主導の中規模・小規模モデルの能力は急速に向上している。1〜2年以内には、こうしたモデルが日常業務の大部分を十分にこなせるようになると予想される。最強ではないかもしれないが、実用的でコストも低く、広範な応用シーンを開くことができる。まるでネットショッピングで毎回翌日配達を使う必要がないように、複数のモデルを組み合わせて使うことが将来的に主流になるだろう。
これは極めて重要な変化をもたらす。集団的知恵によって生み出されたモデルが広く使われるようになれば、単一機関が支配する大規模モデルに伴う潜在的リスクが大幅に軽減される。もし大規模モデルのデータが汚染されたとしても、集団的知恵に基づくモデルは簡単に較正器として機能し、必要な修正を行うことができる。これは単なる実用性やコスト削減の問題ではなく、集団的知恵と「AI神」の間の対立である。
技術的観点から言えば、小規模モデルが完全に劣っているわけではない。規模が小さいことで、特定の垂直領域への追加訓練が容易になる。総合能力では大規模モデルに及ばなくても、専門家ツールとして優れた性能を発揮できる。多数の専門モデルからなる小規模モデルのクラスターであれば、単一大規模モデルとの競争でも決して負けない可能性がある。
さらに重要なのは、モデルが小さいことで展開（デプロイ）の非中央集権化が促進されることだ。非中央集権化とは、モデルの構築やデータ源だけでなく、ガバナンスや展開の非中央集権化も含む。オープンソースモデルが個人のノートPCやスマートフォンに簡単に展開できるようになれば、AIにおける平等が実現する。仮に中央集権的なサービスプロバイダーがサービスを停止しても、ユーザーはローカルのAIを使って操作を続けられる。誰もが制限なくAIを広く利用できるようにすることが、非中央集権型AIの重要な目標の一つである。
AI + Web3 ―― 欺瞞か、未来か
言うまでもなく、Emadが積極的に推進する非中央集権型AI計画は、暗号技術と密接に関係している。彼は、自分の構想を統合・実現するためにWeb3プロトコルを設計する意向を表明している。なぜなら、現在のAI分野が欠いているいくつかのキーファクター――データの検証可能性、データの所有権、大規模な調整とインセンティブメカニズム、そして集団ガバナンス能力――は、まさにWeb3技術が得意とする分野だからだ。
ここで特に強調したいのが「ガバナンス」である。今日のAIほど強力で、世界の隅々まで広く深く影響を及ぼす可能性のある技術は、過去に例がない。この技術の将来を誰が決定すべきか？ 誰がこれを効果的に管理できるのか？ OpenAIのような少数企業の取締役会にAIのガバナンスを任せることは、最も効果的な解決策ではない。規制当局がAIモデルに硬直的な制約を課すだけでも、必ずしも有効な対応とはならない。真の解決策は、集団ガバナンスにあるかもしれない。
Web3の世界では、データガバナンス、アプリケーションガバナンス、ネットワークガバナンス、組織ガバナンスなど、多層的な集団ガバナンスの実験が盛んに行われている。多くの試みはまだ探索段階にあり、何度も失敗も経験しているが、ここは人類のガバナンス進化の最前線なのである。
過去5年間、暗号分野、特に非中央集権型自律組織（DAO）を中心に、人類史上ありとあらゆるガバナンスモデルが試されてきた。OpenAIが採用している「非営利財団が営利企業を支配する」という革新的な構造も、DAOの世界ではすでに広く実践されている。私から見れば、Web3の関係者たちはここ数年、ガバナンスの「速攻ゲーム」をプレイしてきたようなものだ。わずか数年の間に、人類が何千年かけて築いてきたガバナンスの歴史を再現したのである。
よくある批判として、「Web3のガバナンスは結局、従来のガバナンスモデルをコピーして、ブロックチェーン上の投票を付け加えただけだ」というものがある。しかし歴史は教えてくれる。成長速度が非常に速く、人材密度が高い環境では、すぐに全く新しいものが生まれることを。
やや不適切な例だが、インターネット広告を取り上げよう。インターネットが台頭した初期、ニュースサイトを開くと、全画面サイズの巨大な広告がゆっくりフェードインし、ページ全体が密集した広告ブロックで埋め尽くされていた。これが初期のインターネットの象徴的な記憶となった。当時、人々はインターネットに適した効果的なプロモーション手法を知らなかったため、伝統メディアの広告形式をそのままオンラインに持ち込んだのだ。しかし、状況が進化し、人々がインターネット技術や文化に対する理解を深めるにつれて、人類史上類を見ない効率的なプロモーションモデルが急速に登場し、従来の広告は瞬く間に淘汰されていった。
私にとって、技術のガバナンスも同様の道をたどると考えている。ブロックチェーン技術は、調整能力とガバナンス能力を飛躍的に強化し、人類史上初めての集団ガバナンスの仕組みがそこから生まれてくるだろう。私はそのことに強い確信を持っている。
最後に
今の時点でAI時代の未来を予測し、Emadの構想全体を評価するのは難しい。明らかに、彼のプランは多くの側面で巨大な課題に直面している。それに加え、Emadは過去に度々誇張した発言をしてきたため、彼の言葉のどこまでを真剣に受け止め、どこまでを軽く流すべきかを見極めるのも容易ではない。
しかし、AIの権力構造について考察することは、未だ黎明期にあり、極めて複雑かつ重要なテーマである。Emadや他の非中央集権型AIを志向する人々の思考や試みは、最終的な答えに近づいているとは言えないかもしれないが、十分な尊敬と注目を受ける価値がある。こうした探求は困難を伴う歩みではあるが、未来を開拓する勇気ある挑戦である。これらの努力は、結果がどうあれ、歴史の叙事詩の一章となるだろう。
いつの日か、この世界はEmadたちに感謝するかもしれない。
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