OpenAI元研究者、チャット不要の意思決定AI公開

元OpenAI研究員のDiogo Almeida氏が設立したAIスタートアップTypeSafe AIは9月15日、新モデルJevを発表した。本モデルは自然言語の逐次生成に代わり、構造化された判断確率と信頼度を直接出力することに特化している。TypeSafe AIは同モデルをSystem Oneに分類し、DCVCをリードインベスターとする4000万ドルのシードラウンドを調達、企業価値は約2億ドルと評価された。 Almeida氏は以前InstructGPTやRLHFの基礎研究に携わり、ChatGPTの基盤技術開発に貢献した。AIがソフトウェアバックエンドで自律判断を下す際、従来のトークン逐次生成が非効率であるという課題意識から、生成から判断へ路線を転換した。Jevは並列サンプリング技術を採用し、クエリ単位で即座に確率値や分類結果を返す。特定ワークフローにおいて既存の最先端LLMと比較し、応答速度で最大200倍、コストで400倍以上の削減を実現すると主張する。また、出力スキーマに固定された設計により類型エラーを0％に抑えるとされる。 訓練面ではRLCDと呼ばれる新たな強化学習手法を採用し、出力確率が実際の正解率と統計的に一致するよう最適化している。これにより自動化システムは信頼度に基づいて処理分岐が可能となる。現在、TypeSafe AIはJevを分類やルーティング、エージェントの意思決定支援などの業務自動化シーンに適用する方針だ。生成モデルと判断モデルの役割を明確に分けるアーキテクチャ概念は、AI応用設計に新たな指針を提供している。今後、判断特化型モデルがコード内部で高速に意思決定を下す分工態勢が普及するかどうかが技術的な焦点となる。