ビデオゲームが現実世界のAIエージェントを訓練できるというGeneral Intuitionの23億ドルの賭け

BitcoinWorld

General Intuitionの23億ドルの賭け：ビデオゲームが現実世界向けにAIエージェントを訓練できるか

General Intuitionは、ゲームクリッププラットフォームMedalからスピンアウトしたスタートアップで、23億ドルの評価額で3億2,000万ドルの資金調達を実施しました。その目的は、野心的なテーゼを追求することです――何百万時間ものビデオゲーム映像に埋め込まれたアクションデータが、AIエージェントに現実世界を移動する方法を教えられるというものです。Khosla Venturesが主導し、General Catalyst、ジェフ・ベゾス、エリック・シュミット、Google DeepMindおよびMITの研究者が参加したこのラウンドは、ゲームプレイがロボティクスおよびシミュレーション向けの汎用AIモデル構築へのスケーラブルな近道を提供するという、投資家の強い信念を示しています。

フォートナイトから工場の現場へ

General IntuitionのニューヨークオフィスへのVisit中、共同創業者兼CEOのPim de Witteが同社の技術を実演しました。AIエージェントはフォートナイトに似たゲームを100時間連続でプレイし、空間的・時間的推論――空間と時間の中でどのように移動するかの理解――を学習していました。同じモデルは、オフィス内を移動し、学習中の幼児のように椅子やゴミ箱にぶつかる四足歩行ロボットを動かすためにも使用されました。de Witteは、街頭で収集したわずか8分間の実世界データで、ロボットの新しい環境向けにモデルを微調整するのに十分だったと説明しました。

de Witteによると、主要な差別化要因は、Medalのゲームプレイクリップに埋め込まれたアクションラベル――プレイヤーが正確にどのボタンをいつ押したかの記録――です。多くの競合他社はビデオのみからアクションを推測しようとしますが、彼はそれが因果関係と自己と環境の区別を理解するモデルを構築するには不十分だと主張しています。

ゲームに基づくデータの堀

General Intuitionのデータ上の優位性は、de Witteの前の会社であるMedalに由来しており、同社は何億時間ものアップロードされたゲームプレイをホストしています。この独自のデータセットは、ワールドモデルのトレーニングの基盤を提供します――ワールドモデルとは、従来のゲームエンジンによってレンダリングされるのではなく、フレームごとに生成されるシミュレーション環境です。デモでは、ワールドモデルが壁を固体物として、梯子を登れるものとして、影を動的なものとして正しく扱い、ゲームプレイのみから学習した物理学の理解を示しました。

同社はワールドモデル自体を販売しているのではなく、シミュレーションをトレーニング環境、つまり「ジム」として使用して、エージェンティックモデルを改善しています。最終的な製品は、顧客がゲーム、シミュレーション、ロボティクスにモデルをデプロイできるAPIです。de Witteは、General Intuitionは自動運転車会社を構築しないが、「次の人が自動運転車会社を構築するのを10倍簡単にする」ことを目指していると強調しました。

投資家の確信と倫理的境界

ラウンドを主導した同社のVinod Khoslaは、General Intuitionを世代を超えた賭けと表現し、ワールドモデルにおける直感の潜在的な出現を、大規模言語モデルにおける推論の量子的飛躍に例えました。彼は、そのブレークスルーの主要な成分として同社の独自の人間アクションデータを指摘しました。Khoslaはまた、この段階での買収は単なるデータ買収に過ぎないため、興味深くないだろうとも示唆しました。

国境なき医師団で3年間働いたde Witteは、明確な倫理的境界線を引いています：いかなるエージェントも人間を傷つけるために使用しないというものです。同社は致死的な自律性の応用を追求しませんが、捜索救助任務には開放的です。この姿勢は、シリコンバレーが軍事AIに対してますます強気になる中でのものですが、オランダ人であり主にヨーロッパ人チームを雇用するde Witteは、彼の価値観が会社のアイデンティティを形成していると言います。彼がチーフ・オブ・スタッフのBrianna Martinを採用したのは、部分的には、彼女が米国移民・関税執行局との仕事を巡ってPalantirを公に退職したためです。

未来に向けたデータフライホイールの構築

General Intuitionは、新しい資金の大部分をCoreWeaveとの契約を通じたコンピュート能力のスケールアップに使用し、次世代モデルの事前トレーニングに注力する予定です。少額の部分は、夏の終わりまでにAPIを広く利用可能にするために使用されます。同社はゲーム、シミュレーション、ロボティクスにわずかな顧客を持ち、基盤モデルを改善するための実世界データを提供できる顧客を優先することで、データフライホイールを構築することを目指しています。

このスタートアップはまた、Nerveと呼ばれるプラットフォームを立ち上げました。これは、ゲーマーが既存のセットアップを使用してお金を稼げるジョブマーケットプレイスで、データラベリングから始まり、ロボットの遠隔操作へと移行していきます。de Witteは、MedalのユーザーベースはAI 駆動による雇用の喪失に最も露出している世代であり、彼らに次に何が来るかについて利害関係を持ってほしいと述べました。

まとめ

General Intuitionの23億ドルの評価額は、ビデオゲームのアクションデータがシミュレーションと現実を橋渡しできる汎用AIエージェントを解放できるという投資家の信頼を反映しています。同社の技術はデモで有望性を示していますが、シミュレーションから現実世界への転送がスケールで維持できるかどうかという問いはまだ答えられていません。独自のデータの堀、明確な倫理的枠組み、そしてプラットフォーム上に他者が構築できるようにすることに焦点を当てることで、General Intuitionは次世代のAI駆動ロボティクスとシミュレーションの潜在的なバックボーンとして自社を位置づけています。

よくある質問

Q1: General Intuitionのアプローチが他のAIロボティクス企業と異なる点は何ですか？
A1: General Intuitionは、ビデオのみからアクションを推測しようとするのではなく、何百万時間ものビデオゲーム映像からアクションラベル――プレイヤーが正確にどのボタンを押したかの記録――を使用します。この独自データは、モデルが因果関係を理解し、自己と環境を区別するのに役立ちます。

Q2: General Intuitionはどれくらいの資金を調達しましたか？
A2: 同社は合計4億5,400万ドルを調達しており、10月の立ち上げ時の1億3,400万ドルのラウンドと、11月に発表された23億ドルの評価額での3億2,000万ドルのラウンドが含まれます。

Q3: General IntuitionのAI使用に関する倫理ガイドラインは何ですか？
A3: CEOのPim de Witteは、いかなるエージェントも人間を傷つけるために使用しないと述べています。同社は致死的な自律性の応用を追求しませんが、捜索救助任務には開放的です。

この記事 General Intuitionの23億ドルの賭け：ビデオゲームが現実世界向けにAIエージェントを訓練できるかは、BitcoinWorldに最初に掲載されました。