Research

o1って結構騒がれてるみたいだけど

2024.12.13 ／神楽坂やちま／掲載: note

AI Summary

OpenAIのo1が大きな話題になっている一方、筆者は科学の全自動化を実現したThe AI Scientistやコロナ薬候補を発見したVirtualLabを見てきた立場から、その程度の進展は驚くほどではないと受け止める。
これらの成果も問題をうまく分割してLLMに与え、既存のものを組み合わせただけだと言えなくはない、と一歩引いた見方を示す。
しかし当然に見えることでも実際にやると違う場合は少なくなく、今これだけのことが本当にできると周知すること自体に意義があると述べる。
実証してソースコードを共有することで創意工夫が得意でない人にも広く使われるため、「できました」と示すだけの論文にも実は大きな価値があると結ぶ。

このサマリーはAIによる自動生成です。正確な内容は必ず原文をご確認ください。

この論考の背景

本記事は、OpenAIが2024年に公開した推論特化型モデルo1をめぐる短い随想です。直接の解説ではなく、AIによる科学研究の自動化を追ってきた筆者が、新しいモデルの話題をどう受け止めるかという視点で書かれています。背景となるAI全体の動向はAGI入門もあわせて参照してください。

文中で言及されるThe AI Scientistは仮説生成から論文執筆までを自動化した試み、VirtualLabは複数のLLMエージェントに研究者役を与えて創薬候補を探索した事例で、いずれも筆者の関心領域である「LLMを活用した科学の自動化」に位置づけられます。

冷静な受け止め — 先行する自動科学の事例を見てきた身からは、o1の登場も「それくらいはあり得る」という落ち着いた感触だと語る。
組み合わせの妙 — The AI ScientistやVirtualLabも、問題を適切に分割しLLMに与えて組み合わせただけと言えてしまう側面があると指摘する。
周知の重要性 — 反響が大きかったのは当然できると思っていた人が意外と少なかった証であり、実際にできると示すこと自体が重要だとする。
実証と共有の価値 — ソースコードを公開して広く使えるようにすれば、ただ実現を報告する論文にも大きな価値があると結論づける。

以下は著者本人（AGI HUB共同代表）による note 掲載記事の全文です。原文（note）はこちら。

o1って結構騒がれてるみたいだけど，

まぁそれくらいはそうだよねぇ，という感触．

更に言えば，The AI ScientistやVirtualLabも，うまく問題を分割してLLMに与えていけば良いよね，組み合わせただけだよね，と言ってしまえばそう．

一方で，当然そうに見えることでも，やってみると意外と違うことって，科学でも世の中でも少なくない．

あるいは，今の時代これだけのことが実際できてしまうのだ，ということをしっかり周知するのも重要．反響が大きかったということは，当然できるだろうと思ってた人は意外と少なかったってことだろうね．

そして，創意工夫が得意な人に限らず，幅広く使われるためにも，実証してみてそのソースコードを共有することも大切．

そう考えてみると，ただ出来ましたってだけの論文も，実は価値が大きい気がしてくる．