AIプラグマティズムのすすめ：安価な計算リソースを今のうちに活用せよ
本記事はAIに対するプラグマティックなアプローチを提唱し、GitHub Copilotを例に、大手テック企業が低価格で提供する計算リソースを活用しつつ、ベンダーロックインやプライバシーリスクを回避する方法を示している。著者は価格変更後にサブスクリプションを解約したが、その前に個人プロジェクトを完成させる恩恵を得た。重要なメッセージは、AI企業がコストを負担している今のうちに機会を捉えることである。
AIをめぐる議論は往々にして政治化・感情化しがちで、「AIは蜜蜂のニュースだ」「文明の終わりだ」といった極端な意見が飛び交う。しかし著者は、その中で失われているのは実用主義（プラグマティズム）だと指摘する。大手テクノロジー企業（Anthropic、OpenAI、Google、Apple、Microsoftなど）がAIツールを開発するのは、利用者の生活向上のためではなく利益のためである。これは驚くべきことでも何でもなく、当然の事実だ。しかし、個人としても、主体性を失わず、特定のブランドに取り込まれることなく、これらの技術から実用的な便益を得る機会は存在する。特に現在市場に出回っているLLMやフロンティアモデルではそれが顕著だ。
その好例がGitHub Copilotである。Copilotは当初、月額10ドルで大量のトークンをほぼ無制限に使える驚くほど安価でアクセスしやすいサービスだった。著者はこれを活用して多くのトークンを消費したが、機密データをクラウドに送信しないよう注意を払った。また、このような低価格が永遠に続くわけがないことも理解していた。実際、数ヶ月後には価格体系が抜本的に見直され、トークン単位の従量課金制（いわゆる「退屈な」方式）に変更された。これはSpotifyやNetflixなど、あらゆるサブスクリプションサービスが採用してきた典型的な戦略である。著者は「敷物を抜かれる」前にサブスクリプションを解約し、結果的に得をした。
しかし、それまでに無料トークンを活用して、ローカルファーストのエンドツーエンド微調整プロジェクト「Listenr」を完成させていた。このプロジェクトはMicrosoftにまったく依存せず、自由なASRモデルを構築できる。学習も多く、実用的な成果物をわずかなコストで手に入れた。もし自身のGPUを使っていたら、より劣ったモデルでしか結果が出せず、大企業の計算リソースには遠く及ばなかっただろう。また、トークンを小売価格で購入していたら、コストが高すぎて正当化できなかった。
現在、AI企業は市場シェアを争い、多大なコストを負担している。いわば「トワイライトゾーン」にある。だが、この状態が永遠に続くわけではない。著者は、個人はこの機会を最大限に活用すべきだが、長期的な依存には陥らないように注意すべきだと結論づけている。