7月13日、Matthias Bastianが「Nadella calls out AI labs like OpenAI and Anthropic for banning distillation while training on everyone else's data」と題した記事を公開した。MicrosoftのCEO Satya NadellaがOpenAIやAnthropicなどのAIラボに対し、他者のデータで学習しながら蒸留を禁止するという構造的矛盾を公に批判したことを伝えている。
「他人のデータで学習しておきながら蒸留は禁止」という矛盾
**蒸留（Knowledge Distillation）**とは、大規模モデルの出力を使って小規模モデルを学習させる手法だ。OpenAIやAnthropicは利用規約でこの蒸留を明示的に禁止しており、主にDeepSeekなど中国系AI企業によるモデルのクローン化を念頭に置いた措置とされている。
2025年初頭には、中国のAIスタートアップDeepSeekが低コストで高性能なモデルを公開し、OpenAIの出力を蒸留に使った可能性をOpenAI側が指摘したことで、蒸留をめぐる規約の意義が改めて注目を集めた経緯がある。この問題はAI業界全体における知的財産とフェアユースの境界線をめぐる論争とも連動しており、米国内では複数の著作権侵害訴訟が現在も進行中だ。
Nadellaはインタビューの中でこうした対応を「皮肉（ironic）」と表現した。その論旨はシンプルだ。OpenAIらはパブリックデータをフェアユースの名目で学習に使い、ユーザーとのインタラクションからも学習しておきながら、他者が同様の手法を使うことは禁止している——という構造的な矛盾を指摘している。
In consuming intelligence, you are creating intelligence.
— Satya Nadella
「逆情報パラドックス」とは何か
Nadellaはこの問題を「逆情報パラドックス（reverse information paradox）」と呼ぶ。もともと「情報のパラドックス」とは、情報を共有すれば価値が下がるという非対称性を指す概念だが、Nadellaはこれを反転させ、AIを活用する企業が意図せずAIプロバイダー側に価値を提供し続ける構造を問題視している。
具体的には、企業はAIサービスを利用する際に二種類のコストを負う、という指摘だ。
- 金銭的コスト：AIサービスの利用料
- 「排気（exhaust）」：AIとのやり取りから生まれる修正フィードバック、評価データ、使用パターン——つまり社内ナレッジの漏出
AIプロバイダーはこの「exhaust」を学習に活用でき、場合によっては顧客企業と競合するプロダクトを開発することも可能になる。Nadellaが問題視しているのは、こうして経済的価値が「知識を生み出した企業」ではなく「インフラを運営する企業」に集中していく構造だ。なお、この「exhaust」の扱いについてはOpenAIやAnthropicの利用規約上でも取り扱いが定められているが、企業ユーザーがどこまでコントロールできるかは契約プランによって異なる。
批判の背景にある利害関係
もっとも、Nadellaの発言には明確な文脈がある。MicrosoftはAzure AI上でプライベートなAI学習環境や独立したデプロイメント環境を提供しており、「自社の学習ループをコントロールしたい企業」に向けたインフラをすでに持っている。つまりこの批判は、競合するAIラボへの牽制であると同時に、自社サービスへの誘導でもある。
批判の正当性と発言者の利益が重なる構図は、業界関係者の間でも議論を呼んでいる。ただしNadellaが指摘する矛盾——データの非対称性と利用規約の二重基準——は、AIガバナンスの観点からも本質的な問いを含んでいる。同様の問題意識は、EU AI Actにおけるデータ透明性要件や、米国議会でのAI学習データ開示をめぐる議論にも通底している。
まとめ
Nadellaの発言を整理すると以下の通りだ。
- OpenAI・Anthropicはパブリックデータ＋ユーザーインタラクションで学習
- 一方で蒸留は利用規約で明示的に禁止
- その結果、価値はインフラ事業者に集中し、知識を生み出した企業は金銭と「exhaust」の二重コストを負う
「自分たちはやっていいが、他者はダメ」という構造に対して、AI業界の内側から——しかも主要なパートナー企業であるMicrosoftのCEOから——声が上がったことの意味は小さくない。蒸留の可否をめぐる議論は、フェアユース訴訟の行方とも絡み合いながら、今後のAIガバナンスの焦点の一つになっていくとみられる。
詳細はNadella calls out AI labs like OpenAI and Anthropic for banning distillation while training on everyone else's dataを参照していただきたい。
