OpenAIの最新GPT-o1が6つの次世代機能でAI業界に衝撃を与える (GPT5 ストロベリー？)

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今日はな、OpenAIの新しいZero1 AIモデルについて、6つの最新機能を比較しながら詳しく見ていくで。ほんじゃ、今どれくらい賢くなったんやろか？そして、これがGPT5として期待されてたもんなんかな？
まず1つ目は推論力や。Zero1の目玉機能の1つが、向上した推論能力なんや。OpenAIによると、Zero1は物理学、化学、生物学といった難しい分野でも博士課程の学生と同等の性能を発揮できるらしいで。
国際数学オリンピックの予選試験の結果を見てみると、Zero1は83%という驚異的な点数を取ったんや。一方、GPT4は13%しか取れへんかったんよ。これを見ると、数学の問題解決におけるZero1の優秀さがよくわかるわな。
2つ目はコンテキストウィンドウと知識や。Zero1とZero1ミニは両方とも、12万8000トークンのコンテキストウィンドウと2023年10月までの知識を持ってるんやけど、ライバルのClaudeの企業向けバージョンは50万トークンものコンテキストウィンドウを提供してるんや。
でもな、ほとんどの用途では12万8000トークンで十分やし、2023年10月までの知識があれば、最初からかなり新しい情報を扱えるわけやな。
3つ目はテストの精度や。標準テストでは、O1は物理学、生物学、化学の分野で博士レベルの精度を一貫して上回ってるんや。GPT4と比べても、はるかに優れた性能を示してるわ。これは研究者、教育者、学生にとって非常に価値のあるアップグレードやと言えるな。
総合的に見て、このモデルは科学研究や教育の分野で特に優れとるんや。様々な科学分野で複雑な問題解決シナリオが発生するような場面で力を発揮するわけや。
4つ目は競争的プログラミングや。ソフトウェア開発者やコンピューターサイエンス愛好家にとって、Zero1のコーディング能力は特筆すべきもんやな。このモデルは競争的プログラミングの問題で89パーセンタイルにランクインしてるんや。
これは複雑なアルゴリズムの課題に取り組んだり、コードを最適化したりする能力があるってことやな。ソフトウェア開発チームはZero1の能力を活用して、効率的に問題解決や開発ができるかもしれんな。ただし、テストではモデルの出力に時間がかかるっていうデメリットもあるみたいやで。
5つ目は安全性や。O1はGPT4よりもかなり高いスコアを出してて、ジェイルブレイクの難しさは約4倍になってるんや。これはGPT4やClaude 3.5 Sonnetよりも安全性プロトコルの遵守が強化されてるってことやな。
医療、金融、政府などの機密情報を扱う組織にとっては、O1はより高いデータセキュリティと、悪意のある出力やブランドダメージのリスク低減を提供するわけや。
最後の6つ目は速度や。O1ファミリーは2つの主要モデルで構成されとって、1つ目がO1フラッグシップ、2つ目がO1ミニっちゅう小型で高速、安価なモデルなんや。
O1もO1ミニも、それぞれの前身のGPT4モデルの約10倍の計算量を使ってるんやけど、O1フラッグシップモデルはGPT4の約30倍遅くて、O1ミニはGPT4ミニの約16倍遅いんや。
結局のところ、現時点ではO1はほとんどの実用アプリケーションには適してへんってことやな。
ほんで、価格はどうなんやろか？今のところ、OpenAIのO1は入力トークン100万個あたり15ドル、出力トークン100万個あたり60ドルっていう高額な価格設定や。予算重視のO1ミニは入力トークン100万個あたり3ドル、出力トークン100万個あたり12ドルで提供されとるな。
比較すると、GPT4は入力と出力のトークンがそれぞれ2.5ドルと10ドルで、GPT4ミニはさらに安くて、入力と出力のトークンがそれぞれ0.15ドルと0.60ドルやで。Claude 3.5 Sonnetはその中間で、入力トークン100万個あたり3ドル、出力トークン100万個あたり15ドルの価格設定や。
利用可能性に関しては、O1モデルは現在、ChatGPT PlusとTeam、Enterpriseユーザー、そしてAPI利用のTier 5の開発者が利用できるんやけど、使用制限があるんや。O1プレビューは週30メッセージまで、O1ミニは週50メッセージまでしか使えへんのや。
この制限に達したら、ユーザーはGPT4モデルに切り替えんといかんのやけど、これは重度のユーザーに影響を与える可能性があるな。だから、戦略的に使用を割り当てたり、大量の使用ケースには別の解決策を探さなあかんかもしれんな。
総合的に見ると、O1は高度な推論や複雑なコーディングが必要なSTEM分野の専門家向けの特定の用途に適してるみたいやな。安全性を重視してるけど、速度は要求されへん場合に向いてるわけや。
一方で、Alexっていう新しいロボットが発表されたんや。このAIを搭載した最先端の人型ロボットは、様々な産業分野にシームレスに統合できるんやて。
Alexは繰り返しの作業や複雑な問題解決を行う能力があるから、ビジネスにおけるスケーリングと生産性の解決策になるんやな。例えば製造業では、19の自由度と毎秒9ラジアンで動く高速ジョイントを使って、精密かつ高速に作業ができるんや。
Alexは多様なタスクをこなせて、最大10キロの積載量を持ちながら連続して作業できるんやで。でもAlexの活躍の場は組立ライン以外にもあるんや。物流の世界では、荷物の仕分けや不規則な貨物の荷降ろしを、人間の介入なしに人間らしくこなすことができるんや。
300度の可動域を持つ手首があるから、Alexは難しい位置や扱いにくい場所でも、アイテムを簡単に操作して移動できるんや。それに、バックドライビングトルクのおかげで、力の使用を正確にコントロールできるから、繊細なアイテムを扱う際のダメージリスクも減らせるんやで。
さらに、エンドエフェクターと下半身がアグノスティックやから、Alexは適応性が高くて、様々な環境や産業で柔軟に使えるんや。
でもな、もう1つの人型ロボットも間もなく職場にやって来るんや。Nuraが最近、家庭や職場での日常生活に統合されるように設計された4NE1人型ロボットの新しい映像を公開したんやで。
Nuraの認知AIプラットフォームで動作するこの人型ロボットは、ハードウェアを使って見たり、聞いたり、触覚を感じたりして、人間と機械のインタラクションをより直感的で自然なものにすることを目指してるんや。
その1つの方法が高度な3D視覚を使うことや。4NE1は物体や環境、ジェスチャーを認識して、人間のように周囲に反応できるんや。
これを可能にしてるのが、ロボットの力覚センサーやねん。これが触覚を提供してて、現実世界での器用な作業を行う上で重要な役割を果たしとるんや。
安全性も最重要やから、4NE1には非接触型の人間検出センサーが搭載されとって、人間の周りでも安全に操作できるようになってるんや。
身長180cm、体重80kgの4NE1は、人間用に設計された空間にも簡単に収まるサイズやな。最大15kgの積載量があって、時速3kmで動けるから、ちょっと遅いけど十分に使えるんやで。
速度は遅いかもしれんけど、器用さではカバーしとるんや。交換可能なフォアアームがあるから、適応性がさらに高まって、複数の機能を簡単に切り替えられるんやで。
さらに、このロボットはNuraのプラットフォーム上に構築されてるから、二桁のパーセンテージで加速すると予想される人型ロボット市場で成長する態勢が整ってるんや。
NuraがNVIDIAのOmniverseを訓練に使用してるってことは、新しいAIパラダイムが登場しても最先端を維持できるってことやな。これによって、4NE1は今後3〜5年で低い器用さを必要とする繰り返しのタスクをますます自動化できるようになるんや。
結局のところ、AlexやNuraの4NE1のようなロボットは、近い将来、多くの未熟練労働を自動化する可能性が高いんや。繰り返しの作業や危険な作業を担当して、人間がもっと意味のある仕事に集中できるようにするってわけやな。