6月12日に北京で開催された志淵会議において、北京志淵AI研究院の王忠源院長、Xiaomi MiMoの大規模モデルリードの羅福利、清華大学コンピュータサイエンス教授でMianBiインテリジェンスの共同創業者の劉志淵、清華大学AI研究院の副院長でShengShu Technologyの創業者の朱俊、そして南洋理工大学学長の安博が、中国の大規模モデル産業をめぐるサミット対話のために集結した。この議論では、AI技術の急速な反復の中で若者が不安をどう切り抜けられるかが扱われた。Anthropicの最新の大規模モデルClaude Fable 5から、爆発的なインテリジェント・エージェントの成長まで、AI開発が加速する背景のもと、パネリストたちは、AIの自己進化の可能性、世界モデルの将来シナリオ、そして技術反復のスピードが人類の知性における認知的な境界線を再定義しつつある時代に適応する戦略を探った。
AIがAIを生み出すことがトレンドになる
大規模モデルがまだ人間の認知を更新していた頃、より破壊的なトレンドが現れた――AIがAIを作り始めたのだ。
「昨年、トップクラスの大規模モデルは、指示が明確なシナリオで高精度な実行を完了するところまでだったのに対し、いまやトップモデルの能力は、抽象的な問題解決の段階まで拡張されています」と羅福利は述べた。現在の大規模モデルは、実験手順の計画や実行結果の検証を含む中核的な科学研究プロセスを完了でき、トップの科学研究者との差は縮まりつつある。
劉志淵は、「産業革命の核心は、機械が人間の身体的労働に取って代わることであり、最終形は機械が機械を製造することだった。知能革命の核心は、AIが反復的な人間の精神労働に取って代わることであり、『AIがAIを作る』ことは、知能革命が高度な段階へ入ったことを示す中核的な指標だ」と述べた。
劉志淵の見方では、産業革命が自律的な機械製造を実現するまでには数百年を要したのに対し、大規模モデルは登場からわずか6〜7年でAIの自律的な反復（オートメーション・イテレーション）の段階に入っている。技術の反復スピードは、従来の産業革命をはるかに超えている。
「現段階で、AIの再帰的な自己進化の中核の推進力は、依然として人類です」と劉志淵は述べた。現在の技術モデルは人間主導であり、AIはモデル研究と反復を完成させるのを助けている。仮に将来、高度なAIの自律的反復が達成されたとしても、人間の主観性と主体性は代替できない。最終的に、AIの研究の方向性や、社会に奉仕するための中核目標は常に人間が定義する必要があり、それが人間とAIのあいだの中核的な関係だ。
2日前に、Anthropicは公式にClaude Fable 5をリリースし、コーディング能力とインテリジェント・エージェント能力において大きな飛躍を実現した――50 millionラインのコードベースのフルリポジトリ移行で、人間のチームなら1か月かかるところを、Fable 5ならわずか1日で実行する。この節目の進展が、今回の議論の最初の焦点となった。
「Fable 5はまだ中間製品です」と羅福利は述べた。彼女の見解では、大規模モデルの継続的なスケーリングの道筋は、まだ止まるところがない。「Fable 5は、大規模モデルの3次元での自然な拡張を表しています。第一に、事前学習のパラメータ規模が多倍規模のスケーリングを達成する。第二に、推論時のスケーリングと強化学習における計算資源への投資が大幅に増える。第三に、学習データが自然なインターネットのテキストから、人間と知的エージェントが共同で作り出す新たな段階の合成データへと進んでいくのです。」
清華大学の教授でShengShu Technologyの創業者である朱俊は、大きなモデルを着地させる要件はシナリオごとに異なり、すべてのシナリオが極めて精密なモデル能力を必要とするわけではない、と考えている。多くの従来型のシナリオでは、モデルの直観的理解能力に基づいて着地でき、それも大規模モデルがもたらす中核的な価値だ。
朱俊は、業界でAgent（インテリジェント・エージェント）やコードによる問題解決に大量のTokens（語要素）が消費されることが熱く議論されている点について、新バージョンのモデルは同等のタスクに対してTokens消費を大幅に削減しており、それは産業の発展として正しい方向性だと述べた。
彼の見方では、ビデオモデルと世界モデルのスケーリングの潜在力は依然として非常に大きい。「現在の物理データの蓄積、データ効率の高い活用技術、モデルアーキテクチャ最適化など、これらの方向はいずれもまだ始まったばかりで、将来的には非常に大きな探索と改善の余地があります。」
革新はしばしばコンセンサスに逆らう
AI技術が急速に反復されるにつれて、多くの若者が不安に陥る――技術更新が速すぎる、知識の反復が頻繁、伝統的なスキルや職業が継続的に変わる。どう対応すべきか？
羅福利の見解では、大規模モデルとインテリジェント・エージェントの反復スピードは、誰もが想像しているよりはるかに速く、能力の境界や、人間とAIのあいだにおける分業モデルは絶えず変化している。
「若者に対する私の核心的な助言は、ただ一つです。常に探究心と好奇心を維持してください。最先端のAIツールを極めて活用し、その過程で絶えず試行錯誤を行い、自分だけの判断力と科学研究の美意識を育てていきましょう。技術が急速に変化する時代において、独自の認知、判断、美意識こそが若者の最も核心的で、最も代替できない競争力です」と羅福利は述べた。
朱俊は、AI技術は日々変わり、すべての実務者が継続的に学び、継続的に反復しているので、誰も変わらないままでいられないと考えている。技術変革の潮流の中にいるほど、自分の土台を固めなければならない。それが産業の変化に対応するための核心的な競争力だ。「私たちは、AIネイティブな成長環境をつくることに取り組み、学生が学び始めからAIを受け入れ、AIをうまく使えるようにします。誰も過度に不安になる必要はありません。すべての人は同じスタートラインにいます。業界の先輩も実務者も学生も、同じように学び、同じようにアップデートしています。変化を積極的に受け入れ、深く育て続けることが、最良の成長方法です。」
劉志淵は、第一に、先駆ける勇気を持ち、イノベーションに挑むことを勧めた。AGIと知能革命はまったく新しい未知の領域であり、本当のイノベーションはしばしば「コンセンサスに逆らう」――コンセンサスに沿わないことを行うことだ。未踏の領域で試み、差別化された選択をすることで、将来の機会をつかめる。
第二に、当初の意図にこだわり、粘り強くやり抜くこと。差別化された革新的な選択には、必ず疑いと否定が伴う。プレッシャーに耐えて深い耕しを続けられるかが、ボトルネックを突破し成果を生み出す鍵になる。
第三に、生来の認知を突破し、継続的に自己イノベートすること。段階的な成果を達成した後は、過去の成功した道筋に固く従わない。業界のトレンドを主導的に捉え、生来の経験を否定し、まったく新しい方向性を探って、技術反復のリズムに常に歩調を合わせ続ける。
「現在の若者の不安は、本質的には過度に実利志向のメンタリティによって生じています。学習や仕事の目標が高い給料や流行のレールに追随することだけなら、受動的な不安に落ちてしまいます」と安博は述べた。
安博の見方では、第一に、若者は正しい道筋を選び、核心となる課題を深く掘り下げるべきであり、価値のある意義ある研究方向に焦点を当てることで、無効な社内競争を避けるべきだ。第二に、学歴の価値は弱まりつつある。今日、本当に核心的な競争力は実践能力と最先端の認知だ。仮に高い学歴がなくても、最前線の最先端研究を深く鍛え、実務経験を積み重ねれば、急速な成長は可能になる。最後に、一人で突き進むだけでは業界のスピードに追いつけない。志の近いパートナーを積極的に探し、コミュニケーションのコミュニティを形成し、問題に遭遇したときはすぐに伝え合い、話し合うことで、自己の内部で消耗してしまうのを防ぐ。
よくある質問（FAQ）
6月12日の北京志淵会議で、羅福利は若者に何を助言しましたか？
羅福利は、若者には常に探究心と好奇心を維持し、最先端のAIツールを極めて活用し、そして継続的な試行錯誤の過程で、自分だけの判断力と科学研究の美意識を育てるよう助言したと述べた。彼女は、技術が急速に変化する時代において、独自の認知、判断、美意識こそが若者にとって最も核心的で、最も代替できない競争力だと言っている。
パネル討論によると、Claude Fable 5はどのような技術能力を示していますか？
議論によれば、Claude Fable 5はコーディング能力とインテリジェント・エージェント能力で大きな飛躍を達成した。50 millionラインのコードベースのフルリポジトリ移行で、人間のチームなら1か月かかるところを、Fable 5は1日で行える。羅福利は、Fable 5は大規模モデルが3つの次元で自然に拡張したことを表すと説明した。すなわち、事前学習のパラメータ規模が多倍規模のスケーリングを実現し、推論時のスケーリングと強化学習の計算資源への投資が大きく増え、学習データが自然なインターネットのテキストから、人間と知的エージェントが共同で作る合成データへと進んでいく、という点である。
自己進化のプロセスにおいて、劉志淵は人間とAIの関係をどのように説明しましたか？
劉志淵は、現段階ではAIの再帰的な自己進化の核心の推進力は依然として人間であり、現在の技術モデルは人間主導で、AIはモデル研究と反復を完了させるのを助けていると述べた。さらに、仮に将来、高度なAIの自律的反復が実現されたとしても、人間の主観性と主体性は代替できない――最終的に、AIの研究の方向性や社会に奉仕するための中核目標は、常に人間が定義する必要があり、それが人間とAIのあいだの中核的な関係だと強調した。
