NVIDIA の CEO 黄仁勲が9月7日の朝、X に「AGI has arrived.」と投稿した。OpenAI が9月3日に公開したモデル GPT-6 Astra が自社のチップで訓練されたことを祝う文脈で、同じ投稿には訓練に使われた台数も書かれていた。
その台数のほうは、一度出したあとに書き直されている。宣言の言葉と、確かめられる数字が同じ投稿に並び、片方だけが訂正された。使う側にとって、この二つは同じ重さで届くわけではない。
同じ投稿に、宣言と数字が入っていた
現在残っている投稿では、Astra は「10万台以上」の NVIDIA Grace Blackwell NVLink72 で訓練されたとされ、次に40万基の GPU が稼働に入ると続く。ChatGPT から o1 を経て Astra まで4年、という時系列も添えられている。
この投稿の最初の版には、30万という台数が書かれていた。黄氏はそれを削除し、より小さい数字で出し直したと報じられている。NVIDIA は書き直しの理由を説明していない。訓練の段階ごとに使った数が違うのではないか、という見方も出ているが、確認されたものではない。
訂正されたのは数字のほうで、宣言の言葉ではない。
作った側は、その言葉を製品説明に使っていない
OpenAI が9月3日に出した Astra の発表文は、見出しで「世界で最も知的で、最も整合したモデル」と自称している。コンピュータ操作、ブラウジング、ソフトウェア開発、サイバーセキュリティ、科学、専門業務で最高水準に達した、という書き方だ。
この発表文に AGI という語が出てくるのは、「AGI が全人類に利益をもたらすようにする」という同社のミッションを述べる箇所である。目の前のモデルを AGI と規定してはいない。性能表には ARC-AGI 3 という項目が並ぶが、これは試験の名前であって、モデルに貼られた分類ではない。
いま流通している「AGI が来た」という言葉は、モデルの仕様書から出たものではない。
同じ人が、半年前から同じことを言っている
黄氏の発言は今回が最初ではない。3月23日のポッドキャストで「もう到達したと思う」と述べ、8月27日の決算説明でも、多くのタスクについてはすでに AGI に到達したと言える、と話している。
さらに氏は、AGI をどう測るかについても提案を出している。従来のベンチマークによる判定はほとんど意味をなさないとし、代わりに収益を生むトークンを生み出せるかどうかで測ろう、という測り方だ。
つまりこれは、ある基準に照らして到達が確認された、という種類の報告ではない。基準そのものがまだ動いている語について、到達が宣言されている。どちらが正しいかは、いまの時点では誰も判定できない。
宣言の日に、手元へ何が来ているか
実際に触れる範囲は、発表文にはっきり書かれている。公開初日に Astra が使えたのは Pro、Enterprise、Business Premium の利用者と API で、Plus と Business には数日かけて順に開かれる。サイバーセキュリティに関わる用途には制限がかかっている。
だから「AGI が来た」という言葉を見た日、多くの人の手元にあるのは、いつものプランのいつもの画面だ。言葉と、使える範囲は、同じ日には届かない。
言葉のほうで判断するなら、誰の口から出たのか、その人は何を売っているのかまで含めて受け取ることになる。手元のほうで判断するなら、確かめられるのは自分の作業のうち何が実際に置き換わったかだけで、それには時間がかかる。上位プランの月額を払って試すコストもかかるし、試したところで自分の仕事では何も変わらない、という結果もありうる。どちらを選んでも取りこぼすものがある。
あなたは、道具が変わったことを何で知りたいだろうか？
