彼は言う：最高のプロダクトとは、プロダクトが存在しないことだ

司会者はある見方を紹介する——OpenAI は Codex、ブラウザ、ChatGPT を統合し、ひとつの「スーパーアプリ」にしようとしている。何をするにも1つのプロンプトから始まり、あとは技術があなたのブラウザやパソコンを操作して物事を片付けてくれる、というものだ。Brockman はこの見方に同意しつつも、視野をさらに広げようとする。

彼は、本当に作りたいのは AGI だと語る。2022年の発表時、ChatGPT には記憶もなく、いかなるツールとも接続しておらず、コンテキストもなかった。こうした対話型知能は、人が仕事をやり遂げるために必要なもののほんの一部にすぎない。OpenAI が目指しているのは、本当にあなたのために考えてくれる AI だ。あなたが目標を与えれば、それは常に「今日あなたのために何ができるか」を考え続け、超難問を解決すると同時に些細な雑事もこなす。朝起きたら受信箱がすでに整理されていたり、医療方針について一緒に整理し、やり取りを重ねてくれたりする。

彼は特に、機械と人の関係についてこう述べた。AI の素晴らしさは、機械を人の側に引き寄せることにあり、ファイルやフォルダのような、機械がどう動くかにしか関わらない不自然な細部に人を合わせさせることではない。

信じられない？ Codex は社内ですでにそうなっている

「インターフェースの消融」は遠い未来の話に聞こえるかもしれないが、Brockman はそれがすでに現在進行形だと語る。Codex という名前にはコードという言葉が入っているが、実際にはコードとはあまり関係がない。本質的には汎用的でツールを使いこなせる実行フレームワーク、つまり Agent だ。Slack、Gmail、カレンダーに接続することができ、OpenAI 社内では多くの非技術系従業員がすでに使っている。

司会者はこれを OpenAI が「オペレーティングシステム」になったと形容したが、Brockman はこの枠組みを受け入れない。彼は、オペレーティングシステムはほとんど別の時代の概念であり、技術スタックのいち層にすぎないと言う。彼が考えているのは「AGI へ至る理想的なインターフェースとは何か」であり、それは一種の「パーソナル AGI」と呼べるかもしれない。その Agent は自分専用のパソコンと自分のアクセス権を持ち、理想の同僚のように、あなたのパソコン上で作業をこなす。あなたから委任された、あなたのシステムへの一定のアクセス権を持つという点で、これはアシスタントと信頼の境界線を築きながら一緒に働くことと本質的には変わらない。

旧世代の「AI アシスタント」はなぜ全く使い物にならなかったのか

OpenAI が初めて ChatGPT でツール呼び出しを試みたのは、2023年3〜4月に発表したプラグインだった。Brockman の評価は「全く使い物にならなかった」というものだ。しかし彼は、原因は発想が間違っていたことではなく、基礎的な条件がまだ整っていなかった、モデルの準備がまだできていなかったことだと言う。言い換えれば、タイミングが熟したのは AI が突然賢くなったからではなく、基盤となる条件が変わったからだ。

彼はさらに古い失敗例も比較した。OpenAI はかつて ChatGPT の中で Uber を呼べる機能を作ったことがある。多くの企業がチャットの中で行動を起こさせる試みをしてきたが、これまで本当にヒットしたことはなかった。今との違いは、今のチャットボットが直接あなたのブラウザやパソコンを引き継げる点にある。あるプラグインが使い物になるかどうかを心配する必要はもうなく、あなたの機械を引き継ぐことで物事を片付ける。

AI にどれだけの信頼を渡すか——それこそが真のプロダクト設計だ

Brockman は「信頼」という言葉を繰り返し強調する。Agent 時代の核心的な違いは技術ではなく、信頼の境界線だ。つまり AI にどこまでの自律性を許すか。彼は、信頼は「勝ち取る」ものであり直接与えられるものではないと語る。その方法は、操作する側に大量のツール・コントロール権・監督・監視を与えることであり、これがプロダクトの重要な特徴となる。彼はある1通のメールを例に、自律性の3段階を挙げた。あなた自身で切り替えて見ることができる。

同じ AI、同じ1通のメールでも、信頼段階が違えばプロダクトの姿はまったく異なる。Brockman は、この「操作する側に十分な監督と監視を与える」ことこそが Agent プロダクトの核心的な違いだと語る。誰が信頼の境界線をうまく設計できるか、それが Agent が本当に使い物になるかどうかを決める。

80年間、天井は見えていない：Scaling law とは何か

数年前、大規模言語モデルはもうすぐ壁にぶつかるという見方が流行った。Brockman はそれが間違っていると言う。彼の答えは2つの部分に分かれる。1つ目は基礎科学だ——Scaling law は今も有効であり続けている。これは彼が知る中でも最も神秘的かつ最も重要な経験則の一つだという。「想定通りにスケールしなかった」ケースが出るたびに調べてみると、いつも自分たちのバグや数学・実装の間違いであり、本当に天井にぶつかったわけではなかった。

彼は自ら研究したことがあると言う。ニューラルネットワークは1940年代に設計されたもので、当時はまだコンピュータすら存在しておらず、脳がどう情報を処理するかのモデルとして提唱された。最初のハードウェア実装は1959年のパーセプトロンだ。この分野のマイルストーンとなる成果は、極めて滑らかで確定的な道筋をたどってきた。それはより多くの計算資源が投入され続けるという道筋だ。

だから基本的な土台は許されているのであり、難しいのはエンジニアリングの部分だ。こうした巨大なスーパーコンピュータを作るのは非常に高コストで難易度も高く、ネットワークプロトコルを自社開発する必要があり、しかも技術スタックのあらゆる層を熟知した人材が必要になる。ニューラルネットワークには抽象化レイヤーが存在しないため、どんな小さな部分の間違いでも連鎖的に影響し、最終的に別の場所で表面化する。適切なチームを集め、使命を目の前に据えて地道にやり抜けば、その成果は達成可能だ。

計算資源は「全部買う」：その裏にあるロジックとは

司会者は数か月前に Brockman へ「計算資源をどれくらい買うべきか」と尋ねたときのことを振り返る。彼の答えは「全部買う」だった。相手が「いや、真面目に聞いています」と言い返しても、彼はやはり「全部買う」と答えた。これは一見すると大博打のように聞こえるが、彼はこれを基本的な情勢判断だと言う。1つ目の論拠はこうだ——計算資源は真に希少な資源であり、世界にはあらゆる需要を満たすだけの計算資源など存在しない。私たちは計算資源によって駆動される経済へと向かっている。

彼が示した最も直感的な証拠は、ユーザー規模の間にある巨大な空白だ。

現在 Agent を使っている人はおよそ1000万〜2000万人で、まだ世界的な規模には達していない。ChatGPT はおよそ10億ユーザーだが、Agent の能力はまだそこまでの規模には達しておらず、到達したい水準に比べると利用の深さもまだ小さい。この約50倍の差こそが、まだ手つかずの市場であり、Agent の大規模普及がまだごく初期段階にあることを示している。

↻ フライホイールが回り始める。だから値下げすればするほど「全部買う」必要がある

最後に語られたのは医療のこと——これは彼の最も個人的な答えだ

インタビューの中で Brockman は何度も健康について触れ、それをもって締めくくった。彼は、AI を医学に応用することが OpenAI のすべてを築き上げる個人的な原動力だと語る。これはビジョンではなく、まさに今、目の前で起きていることだ。

彼の友人であり GitLab の CEO でもある Sid Sijbrandij はがんを患い、できる限りの診断検査をすべて終えたあと、データを ChatGPT に入力した。さらに数人が彼のために専用のアプリを作り、最終的にがんをある程度抑え込むことができた。オーストラリアには Rosie という名の犬もいる。がんにかかったその犬の飼い主が生検を行い、変異情報を AlphaFold に通し、チャットボットの助けを借りて mRNA ワクチンを設計し注射した。最終的に腫瘍は縮小し、その犬はまた机を飛び越えられるようになった。

Brockman は、これは例外ではなく間違いなく標準になっていくと語る。彼が指摘するのは、これまで患者はエンパワーされておらず、やむを得ず自分自身が医師の役割を担わされてきたということだ。決断を下し責任を負うのはあなた自身であり、医師が過ちを犯した場合、その代償を払うのはあなたの残りの人生だ。これは非常に異なるインセンティブ構造だと言う。この件は彼自身にとってもとても個人的なことだ。彼の妻はいくつもの健康上の問題を抱えており、彼は「ChatGPT がなければ、今、妻の多くの症状にどう対処すればいいのか自分でもわからなかっただろう」と語った。

彼が挙げた根拠の中には、まさにその日 OpenAI が発表した進展も含まれていた。査読付き文献の中で、複数の医師が O3（OpenAI の最初期の推論モデルの一つ）を使い、何年も医師から答えを得られなかった人々のために診断を導き出した。そのうちの1例は、ある人が20年かけても突き止められなかった謎の病気を最終的に確定診断できたというものだ。医療が経済において極めて大きな割合を占め、医師や看護師の過労が現実の危機であることを踏まえると、彼は AI が健康問題が起きる前に予防できれば、大きな負担を軽減できると語る。

ChatGPT がなければ、今、妻の多くの症状にどう対処すればいいのか自分でもわからなかったでしょう。個人化された医療は、まさに今この瞬間、目の前で起きています。理論の話ではありません。 Greg Brockman · Big Technology AI サミット

Brockman の判断は単刀直入だ——これからはほとんど「インターフェース」を望まなくなり、「プロダクト」も望まなくなる。あなたが欲しいのは、人と人がそうするように、常に存在し続ける AI と会話し、目標を与えて自分でやり遂げてもらうことだ。彼はこれを「インターフェースが消融する」と呼ぶ。

これは絵空事ではない。OpenAI 社内の Codex（もともとはコードを書くツールだが、実際にはさまざまなツールを呼び出せる汎用アシスタントだ）はすでに Slack、メール、カレンダーに接続されており、広報の同僚でさえそれを使って参加者一人ひとりに食事の禁忌を聞き、座席表を自動で組ませている。社内での利用率は、誰もが常に開いている Slack に迫るほどだ。Brockman はさらに一言付け加える。AI がどこまであなたの代わりにやれるかは、あなたがどれだけの信頼を与えるかにかかっている。「送る前に一言確認する」から「やり遂げたら直接報告する」まで、この信頼の境界線をどう設計するかこそが、Agent プロダクトの本当の分水嶺だ。

なぜ2023年にはできなかったことが、今できるようになったのか。答えは「AI が急に賢くなった」ことではなく、根底にある条件が変わったことにある。今の AI は一度に数百個のツールを使え、パソコン全体のブラウザやファイルを操作でき、一度に記憶できる情報量も2000字から数百万字へと激増した。ここまでそろって初めて、代わりに物事をこなせるようになる。以下では、小互（本サイトの運営者）が同じ用事を片付ける様子を例に、新旧2つの道の違いを見てみよう。

最も重要な変化は AI の「記憶力」が大きくなったことだ。一度に同時に「記憶」して処理できる情報量は、2022年の約2000字から今日の500万〜1200万字へと増え、いわば作業机が付箋1枚分から部屋ひとつ分になったようなものだ。

Agent を使う人がまだこれほど少ないことこそ、OpenAI が計算資源を「全部買う」ことができる根拠であり、需要はまだまったく満たされていない。Brockman はさらに、AI が値下げされるほど、使う人や利用場面はむしろ増える（経済学ではジェヴォンズのパラドックスと呼ばれる）ため、計算資源はますます逼迫すると語る。また彼は AI が「壁にぶつかる」ことはないと断言する。頭打ちだと言われるたびに調べると、いつもエンジニアリングのバグであり、この法則はすでに80年近く実証されてきた。そして彼が語る最も個人的な原動力について——毎週2億3000万人が ChatGPT で健康について質問しており、彼は AI を医療に応用することこそが OpenAI を作った初心だと語る。