10月12日、The Decoderが「Anthropic's Andrej Karpathy says "the external world has seen the preview" of what AI can actually do」と題した記事を公開した。AnthropicのAndrej Karpathyが自身のSNS投稿でAIの実力認識をめぐる4層構造の格差を分析した内容を、The Decoderが紹介したものだ。
約5000人だけが「本当のAI」を見ている
最も衝撃的な数字が第4層にある。世界でわずか約5000人（全人口の約0.00006%）が、内部の最先端フロンティアシステムにアクセスできるとKarpathyは推計する。この数字はKarpathy自身の見積もりであり、公式な調査に基づくものではない。
この層が目撃しているものを、彼はこう表現する。
「数千のエージェントが群れをなし、数週間にわたってソフトウェアの巨大プロジェクトで協調している。ゼロデイ脆弱性を発掘し、マシンスピードでサイバー攻撃と防衛を展開し、新しい科学を発見し、数学のフロンティアを前進させている。トップの専門家が何年もかけてやっていたことを」
その一方で、「人間によるレビューと理解が追いつかなくなり始めている」とも指摘する。具体例として、数ヶ月前のOpenAI-HuggingFaceインシデントの解析を今も続けている研究者たちや、OpenAIがGitHubに公開した372本のAI生成数学証明を数学者たちがまだ読み解いている現状を挙げている。
世界人口の75%はLLMにほぼ触れていない
Karpathyは、LLMのユーザー層を4つのレベルに分類している。
第1層：約60億人（世界人口の約75%）。LLMにほとんど接触していない層だ。スマートフォンの普及率や地域ごとのインターネットアクセス格差を踏まえれば、この比率は当面大きく変わらないとみられる。
第2層：10〜20億人。無料版のChatGPTのような製品を「Googleの少し賢い版」や「文章補助ツール」として使っている層。数学やコード以外の分野で働く多くのプロフェッショナルもこの層に入る。経営幹部のような職種は業務の大半を対人コミュニケーションに費やすため、AIで何が起きているかを「頭では理解していても、あくまで間接的で抽象的な印象にとどまる」とKarpathyは書いている。第1層・第2層を合わせると、世界人口の大半がAIの変化をほぼ実感できていない計算になる。
第3層：約2000万人（世界人口の約0.2%）。数学やコーディングの領域でフロンティアグレードのLLMを本格的に使うプロフェッショナル層だ。「以前は数週間〜数ヶ月かかっていた大規模プロジェクトが、エージェントにプロンプトを渡すだけで完了する」現実を直接体験している。Karpathyが挙げる具体例は「アプリの構築、複製、翻訳、バイナリからの逆コンパイル」だ。
この変化のスピードも見逃せない。Karpathy自身、2024年10月には「AIエージェントはほぼマーケティングで実用性は薄い」と発言していた。それからわずか数ヶ月後には手でコードを書くことをほぼやめ、その後OpenAI共同創業者でありながらAnthropicに移籍している。KarpathyはもともとOpenAIの共同創業者の一人であり、Tesla AI部門を経て再びOpenAIに復帰した経緯を持つ。今回Anthropicへ籍を移したのは「フロンティアLLM研究に戻るため」と伝えられている。
「曲線が垂直に立ち上がる眩暈」
Karpathyはこの状況を「この瞬間の奇妙さ」と呼ぶ。一般の人々はほぼ触れておらず、触れたとしても「間の抜けたチャットボット」にしか見えない。多くのプロフェッショナルは「控えめな向上」しか感じていない。そして「ごく一部のプロフェッショナルだけが、曲線が垂直に立ち上がる眩暈を体験している」。これらが同時進行している、というのが彼の指摘だ。
同様の認識はOpenAI CEOのSam Altmanも示している。9月初旬のG20イノベーション閣僚会議で、あるスタートアップが3ヶ月かけて構築したものを現在のAIコーディングツールが「17分」で達成できると発言した。
なぜコーディングと数学が先行するのか
Karpathyは、LLMの能力が現在「デジタルで、検証可能で、経済的価値の高い」領域でピークに達していると分析する。これは検証可能な報酬に基づく強化学習から能力が生まれる構造上、企業が収益ポテンシャルの高い領域にトレーニングリソースを集中させるためだ。現時点ではそれがコーディングと数学を意味する。
詳細はAnthropic's Andrej Karpathy says "the external world has seen the preview" of what AI can actually doを参照していただきたい。
