『マネー・ショート』のマイケル・バーリ氏がOpenAIとアンスロピックを批判：AI研究開発の減速は安全上の取り組みか、それともIPOに向けた煽りか？

マイケル・バーリ氏は、これについてまったく異なる説明を提示した。同氏はまず、これらの企業が「人工知能」をどのように定義しているのかに疑問を呈し、現在の大規模言語モデル（LLM）は予測を行うために膨大なデータと計算リソースに依存する技術システムに過ぎず、真の意味での汎用人工知能（AGI）でもなければ、自然にAGIへと進化するものでもないと主張している。バーリ氏の見解では、既存のLLMがこれらの企業の主張するような自律的な知的能力を備えていないのであれば、「技術があまりにも強力であるため、開発を主体的に減速させなければならない」という主張自体が疑わしいものとなる。

バーリ氏はさらに、研究開発（R&D）を減速させる取り組みは、業界の首位企業が自らの競争上の優位性を固めるためのツールとして機能する可能性があると主張する。OpenAIやAnthropicはすでに膨大な計算リソース、人材プール、学習データ、資金支援を蓄積している一方で、オープンソースモデルや新興AI企業はその格差を急速に縮めている。規制当局が市場リーダーの提案した基準に基づいてモデルの学習や安全審査のハードルを引き上げれば、資金や計算資源が限られた競合他社はより高いコンプライアンスコストを負担することになり、既存の巨大企業が優位性を維持することが一層容易になる。

言い換えれば、バーリ氏はこの議論を純粋な技術的安全性に関する論議としてではなく、業界のルール策定権をめぐる商業的な競争と捉えている。最先端モデルを保有する企業は、一方ではリスクを強調しながら、もう一方では規制枠組みの形成に関与している。その結果として生まれるルールは、十分な資金力と技術的成熟度を備えた既存企業に利益をもたらす一方で、後発企業が市場構造に挑むのを制限することになりかねない。

IPO（新規公開株）もまた、バーリ氏の批判の主な焦点となっている。同氏は、まだ安定した収益性を達成していないAI企業は資本市場に対して自社技術の代替不能性を証明する必要があり、「当社のモデルは非常に強力で危険になり得る」と主張することは、結果として希少性と業界でのリーダーシップの認識を強化することになると考えている。このストーリーは市場の注目を集めるだけでなく、企業がIPO前に高い評価額（バリュエーション）を維持するのにも役立つ。同氏の見解では、技術的能力を「統制のために世界的な協調を必要とする潜在的脅威」として位置づけることは、本質的により洗練されたプロモーションの一形態に過ぎない可能性がある。

バーリ氏はまた、いわゆる自主的なR&Dの減速が、業界の自然な成長減速に対してより都合の良い説明を見つけるための手段ではないかと疑っている。フロンティアモデルの学習には、増加し続けるGPU、電力、データセンター、資金が必要とされるが、モデル性能の限界的改善が長期的コスト増加に見合うかどうかには依然として大きな不確実性が残っている。技術的進歩が鈍化し始めたり、資金調達が困難になったり、上場計画が遅れたりした場合、企業は余儀なくされた減速を「安全上の責任に主体的に取り組んでいる」と再パッケージすることができる。

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