AI不平等：GPU貧困からトークン貧困へ

先週、このニュースレターは、ラボ内部の人々が外部から読む終了サイクルのシグナルを実際に見ているのか、それとも市場がまだ織り込んでいない何かを見越してIPOを急いでいるのかを疑問視した。今週、Anthropicは技術的な観点から答えに近いものを提供した。Fableの登場だ。これにより、先週の主張が強化された。すなわち、モデルの技術能力は実際には停滞しておらず、AI冬は資金不足と普及の不足から来るというものだ。

Fable 5はAnthropicの新しいClaude 5ファミリーの最初のモデルで、Opusの上位にあたる「Mythosクラス」と呼ばれる新たな階層に属する。重要なのは、Fable 5とMythos 5は基本的に同じ基盤モデルであり、違いは組み込まれたガードレールにあるという点だ。ベンチマークでは、Fableはコーディング、金融推論、生物学の分野で画期的な成果を挙げた。例えば、タンパク質設計を約10倍加速し、分子設計タスクで14個の強力な薬剤候補のうち9個を生成し、視覚入力のみでゲーム「ポケットモンスター ファイアレッド」をクリアした。ただし、このモデルは非常に高価で、入力100万トークンあたり10ドル、出力100万トークンあたり50ドルとなっている。

コミュニティメンバーのVictor Taelinは、難解な計算機科学の問題を解決するためにFableをテストした。以前は多数のGPT-5とOpusエージェントを20時間稼働させても6～34%の高速化しか得られず、コード品質は低下していた。しかしFableは2時間で最大1770%の高速化を達成し、さらにTaelin自身が書いたコードの微妙なポインターエイリアスバグを発見して修正した。Taelinは「これは人類の集合的な未来の問題だ」と結論づけた。これにより、AI技術は依然として急速に加速しており、先週のAI冬の枠組みは普及と採用に関するものであり、ツールの使い方をまだ学んでいない企業の問題であることが確認された。Fableは、天井がまだ急速に上昇している可能性があることを明確にした。

今回のリリースには論争が伴った。最も注目されたのは、Fableが最先端AI開発において静かに自身の能力を制限する点だ。具体的には、大規模モデルの事前学習パイプライン構築やデータパイプライン設計などが対象で、Anthropicはトラフィックの約0.03%に影響すると見積もるが、この層はおそらくこの技術を最も広範に使用している。Fableが最先端LLM開発に使われる場合、ユーザーに通知せずに能力を低下させる。この戦略は、1968年の核不拡散条約や、劉慈欣の『三体』に登場する智子に例えられた。Sayash Kapoorは、静かな能力低下により第三者評価者がモデルの真の能力を評価できなくなり、独立した監視メカニズムが損なわれると指摘した。

しかし、この記事を執筆中に、Anthropicはこの方針を撤回した。その後、遅延リクエストはOpus 4.8に明示的にフォールバックし、APIではフラグが立てられたリクエストに対して拒否理由が返される。Anthropicは「目に見えないセーフガードはより狭く標的を絞れるが、ユーザーは可視性を持つべきだ」と説明した。ただし、拒否を可視化することで、回避を試みる行為を促進する可能性もある。さらに、Anthropicはすべてのユーザーのデータをトレーニングに収集し、6月23日以降はFableのサブスクリプションアクセスを終了し、従量制APIのみとする。

著者は、これらの措置を総合すると、ビジネス戦略として一貫していると指摘する。すなわち、能力を示して依存関係を構築し、その後アクセスを制限して価値を抽出するというものだ。これはGitHub Copilotが採用した補助金ベースの価格設定戦略に類似する。Dario Amodeiが同じ週に発表したAI政策に関するエッセイでは、政府の権力に対抗するために市民も同等のAIにアクセスすべきであり、利益の共有が重要だと論じている。しかし、これらの原則はAnthropic自身のアクセスモデルと矛盾する。承認されたラボの研究者は無制限のMythosを使用できる一方、外部の研究者は分類器によって制限されたバージョンしか使えず、格差を埋めることができない。