「判断しかしない」AI、Jevとは何か：ホリエモンが解説する新しいタイプのAI
堀江貴文 ホリエモン
元OpenAIの人物が2年間ステルスモードで研究してきたというAIツール「Jev（ジェブ）」が、ここ2〜3日で大きな注目を集めている。堀江貴文は、文章を生成せず「判断」だけを返すというこのAIの特徴を解説し、発想自体は画期的だと評価しつつも、誰でも作れるのではないかという声にも触れている。
ウェイトリストへの登録
堀江は動画の収録前にJevのウェイトリストに登録したという。登録時にいくつかの質問に答えると、優先的に使えるようになる「ファストパス」のような仕組みがあった。そのために久しぶりにDiscordのアプリを開いてアカウントを提示したり、GitHubのURLを示したりしたと話している。すでに気の早い開発者たちがJevを使ったユースケースを数多く作っているとも紹介した。
3つの判断しか下さないAI
堀江によれば、Jevの中核となるLLMは「多分オープンソースか何か」を使っているのだろうという。これは堀江の推測である。ポイントは、Jevが3つの判断しか下さない、判断に特化したAIだという点だ。
例として堀江は、「日本の首都は何か」と聞かれれば「東京が94%」と答え、「福岡、札幌、名古屋、大阪、東京のどれか」と選択肢を与えれば「100%東京」と答える、という形を挙げた。出力される答えが確率として示されるため、ハルシネーション、つまり嘘をつくこともないと堀江は説明する。
従来のAIは、正しいかどうか確信できないグレーゾーンの場合でも答えを返してしまい、それがたまに間違えたり嘘を答えたりすることにつながっていたと堀江は見る。Jevはパーセンテージで返すので、たとえば9割以上なら採用するといった形で、しきい値をどこに設定するかによって使い方を決められる。
用途：仕分けを速く安く
具体的な用途として堀江が挙げたのは、大量のメールの仕分け、アンケート回答の内容判定、問い合わせメールが怒っている客からのものか単なる質問かの判別などだ。こうした仕分けを秒単位で、非常に速く低コストで行える。
料金について、入力にはごく少額の費用がかかるが出力は無料だと堀江は紹介している。そのためコストとレスポンス速度の両面で既存のAIより優れ、判断だけを高速に下すAIだという。
従来のAIは文章を1文字ずつ生成するため時間とコストがかかり、さらに時間をかけたうえで時々嘘を返すことが問題だった。Jevはそこに特化して解決したAIだ、というのが堀江の整理である。
速い思考と熟慮の役割分担
堀江は、心理学の研究で人間の思考には速いモードと熟慮するモードがあるとされていることを引き合いに出す。Jevはこのうち1番目の、速い思考を担う存在だという。
Jevで解決できない、あるいは確率がグレーゾーンだと判断されたものは、「GPT-6 Astra」のようなより高性能なモデルに熟考させる。さらに確率が低いものは人間が見る。このような役割分担ができると堀江は説明する。
ゲーム、取引、デザイン判定への応用
この速さを生かせる領域として、堀江は高速でプレイするゲーム、株やビットコインなどの取引、いわゆる高速取引のようなものを挙げた。また、ウェブサイトなどのUIデザインの判定や、アクセシビリティがきちんと実現できているかどうかのチェックにも使えるとしている。
さらに堀江は、昨年ごろ「REAL VALUE」に出演した「お任せAI」のようなサービスにも言及した。これは、客がウェブサイトの商品について問い合わせると、自然な会話をしながら客が欲しそうな商品をリアルタイムで次々と提示していくものだという。堀江は、Jevを「Codex Astra」などと組み合わせれば、こうしたお任せAIのようなシステムをカスタムでもすぐに作れるだろうと見込んでいる。
画期的だが「誰でもできる」との声も
堀江は、1文字ずつ出力して時間とコストをかけるのではなく、判断だけを下す新しいタイプのAIが登場したことについて、考え方自体は非常に画期的ではないかと評価する。
一方で、「ぶっちゃけこれ誰でもできるんじゃないか」という話も確かにあると認めている。既存のLLMの出力部分だけをJevと同じ考え方で作れば、同じことができるのではないか、という指摘をしている人たちがいるという。堀江はこの点について自身の結論は示さず、AIの分野では毎日ニュースが飛び込んできて目が離せないとして、次の動きに期待したいと述べて話を締めくくった。
ハロー、YouTube。今日はですね、TYPEスAIというですね、元OpenAIの人がですね、2年間ステルスモードでずっと研究していたJevというですね、AIツールがですね、ここ数日とかもう2、3日ですかね、めちゃくちゃ注目されてることについて解説をしたいと思います。
私もですね、先ほど、先ほどというか、ウェイトリストに登録させていただいたんですけれども、だからなんかウェイトリストで色々聞かれて、この質問に答えたら、早くファストパスみたいな感じだったんで、久しぶりにDiscordのアプリを開いたりとかしてDiscordのアカウント出したりとか、GitHubのURL見せたりとかっていうようなことをやって、ウェイトリストに登録しました。もうね、気の早い開発者の人たちがですね、たくさんのユースケースを作っております。
これ何がすごいかと言いますとですね、LLMは多分オープンソースかなんかのLLMを使っているんだと思うんですけれども、ポイントはですね、3つの判断しか下さない。要は判断に特化したAIであるということですね。
これが答えたと、日本の首都は何ですかって言われて、東京が94%でありますよと、例えば首都はですね、福岡と札幌と名古屋と大阪と東京のどれですかって言ったら100%東京ですという風に答える。要は完全にその出力される答えがですね、確実であると。ハルシネーション、つまり嘘をついたりとか、そういったこともしないし、ちょうどそのグレーゾーンって言うんですかね。いわゆるこれが正しいかどうか分からない。分からないとか確信できない。確信できない場合でもAIって答えを返しますよね。で、それがだからたまに間違うとか嘘を答えるとか、そういったところに繋がっていくと思うんですけれども、そうではなくて、もうパーセンテージで返すので、9割以上だ、閾値をどこに設定するかにもよるんですけれども。
だから例えば大量のメールの仕分けとかですね、アンケートの回答内容がどうなのかとか、問い合わせに関して、問い合わせメールが来た。これはお客さん怒っているのか、単なる質問なのかとか、なんかそういったことをですね、仕分け。これをですね、秒でやるというか、めちゃくちゃ早くローコストでやる。
ちなみに入力は若干の、本当にでもそれも少額のトークン代がかかるんですが、出力は無料ですということで、コスト、そしてレスポンススピードがですね、めちゃくちゃ早いということで、既存のAIよりも早い判断だけを下すAIだということですね。
で、これまでのAIというのはですね、この文章の作成を1文字1文字やってたんで、76の、それにですね、時間とコストがかかっていたと。で、その上でさらに、時間がかかってるのにたまにね、嘘を返すということで、その辺がフだったわけですけれども、それを見事解決した、そこに特化したAIだということですね。
これがだから、人間のそのファストモードと熟慮モードがあるという、そういう研究結果があるんですけれども、研究結果とか心理学のですね、世界で、そういった研究があるんですけれども、いわゆるこのJevはですね、1番目の思考をね、こっちの方ですね、を担うと。で、それが解決できないというか確率がちょっとグレーゾーンだなと思ったら、もっと高性能な、例えばGPT6アストラとかそういったものに熟考させる、もっと確率が低いものに関しては、もう人間が見ると、そういった役割分担をすることができると。
だから高速でプレイをするゲームだったりとか、株とかですね、ビットコインとかそういったものの取引、要は高速裁定取引みたいなやつですね。こういったものとか、あとはですね、UIとかそういったデザイン、ウェブサイトとかのデザインの判定とかですね、ちゃんとしたアクセシビリティを実現できてるかどうかとかですね。
昔、昔というかちょっと前に、昨年ですかね、REAL VALUEに出たお任せAIとかみたいなやつとかもこれ、GPTライブとかと一緒にですね、あれ、フリジプレックス全されてるんで、お客さんがですね、ウェブサイトの商品について問い合わせをしたら、自然な会話をしながらですね、お客さんが欲しそうなものをですね、リアルタイムでどんどん提示していくみたいなことが可能だったりすると。これ多分アストラとかと一緒に作ればですね、秒でこの、コーデックスアストラで作ればですね、すぐに秒でこういったお任せAIみたいなシステムがカスタムでも作ることができる。そういったAIなんですよね。
なのでこう出力する時に1文字1文字出力して時間かかって、コストもかかるんではなくて判断だけをね、下す新しいタイプのAIが出てきたということで、この考え方自体は非常に画期的なんじゃないかなと思いますが、うん。
じゃあうーんね、ぶっちゃけこれ誰でもできんじゃねえのみたいな話は確かにあるかなっていう。要はだから既存のLLMの出力部分だけ、このJevと同じような考え方で作れば同じことできますよねっていう、そういうお話もしてる人たちがいますね。
いや、本当AIよ、毎日毎日ニュースが飛び込んできて本当に目が離せません。また次を期待しましょう。ということでこの辺で終わりたいと思います。行ってらっしゃい。
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