OpenAIは12月25日、次世代AIモデル「o3」とその簡易版「o3-mini」をリリースしました。OpenAIの評価結果によると、o3はソフトウェアエンジニアリング、コーディング、競技数学、自然科学知識においてo1を大幅に上回っています。o3は、OpenAIが目指す汎用人工知能（AGI）の実現に向けた画期的な進歩であり、最高テストスコアは人間に近いレベルに達しています。

360の創設者である周紅毅氏は昨夜、OpenAIの最新の大規模モデルo3とその機能について説明した。

周紅一氏は次のように述べた。「私はAGIの概念について常に少し混乱していました。もしAGIがあらゆる能力面で人間を上回ると定義されるならば、o3は現時点ではまだAGIから程遠いと思います。」

周紅一氏は、o3は特定の分野で超人的な能力を発揮しているものの、AGI（高度な天才）と定義するのは時期尚早だと考えている。AGIはあらゆる面で人間を凌駕する包括的な優位性を必要とするのに対し、o3は現時点では一般的な思考力や推論能力を欠いており、多くの問題で間違いを犯す可能性があるからだ。むしろ、特定の分野に最適化された専門家に近いと言えるだろう。

周紅一氏は、AGIの定義を見直す必要があるかもしれないと述べた。o3の能力に基づくと、AGIは専門分野において人間を超える知能エージェントと定義できる。例えば、トップクラスの囲碁プレイヤーを凌駕し、科学者よりも正確にタンパク質構造を予測し、チップ設計者よりも効率的にチップレイアウトを設計できる可能性がある。大規模モデルの開発方向は、業界知識と企業の経験を融合させた、特化した大規模モデルの作成に重点を置くべきだ。

「OpenAIはAGIを再定義しました。この新しい定義は非常に合理的だと思います。AGIがあらゆる面で人間を超えるという話ではなく、レベル1からレベル5、つまりO1からO3への進歩を示すモデルを定義しています」と周紅義氏は述べた。

また、O3のようなモデルは、従来の企業や様々な専門分野に直接適用してコスト削減や効率向上を実現することはできないと彼は考えています。これは、O3の設計とトレーニングが、プログラミングや数学的な問題解決など、人間が容易に善悪を判断できる領域に主に焦点を当てているためです。高度に専門化された複雑な問題ではそのパフォーマンスは限られており、あらゆる業界のニーズに適応することは困難です。各業界は専門的なトレーニングを必要とするため、O3アルゴリズムを単純に「借用」することはできません。

さらに、周紅一氏は、大規模モデルはバブルであるという見方に反対の立場を表明しました。彼は、大規模モデルは汎用的な万能性を追求するのではなく、能力と業界知識を密接に統合するなど、正しい道筋と方向性を見出す必要があると考えています。将来のAIアプリケーションにおけるコンピューティングパワーの需要は、トレーニングから推論へと移行し、アプリケーションが業界横断的に深化するにつれて、推論コンピューティングパワーの需要はトレーニングをはるかに上回る可能性があり、NVIDIAのような企業に大きな発展の機会がもたらされるでしょう。コンピューティングパワーへの投資を増やすだけでなく、AIトレーニングに必要なエネルギー需要が膨大であることから、業界大手はより多くのエネルギー支援を得るために、原子力発電所の契約を締結したり、自ら建設したりしています。これらの措置は、将来のAI開発が、各業界の実際のニーズをより中心に据え、産業化された業界特化型の垂直型大規模モデルを構築することで、真に産業革命的な変革を実現することを示しています。（易悦）