Claude 3.7 Sonnetは市場初の「ハイブリッド推論モデル」と銘打たれており、ユーザーは応答の迅速さと、オープンAIのモデルに類似した詳細な思考過程を選択できる。モデルをAPIで使用する際は、最大128,000トークンの出力制限内で、思考に使用するトークン数を指定することが可能だ。

新モデルの提供はすべてのClaudeサブスクリプションプランで利用可能だが、拡張思考モードは無料プランを除く全プランで利用できる。API料金は変更されておらず、入力トークンは100万トークンあたり3ドル、出力トークンは100万トークンあたり15ドル。思考トークンは、モデルが考慮するコンテキストの一部として出力料金に含まれている。

3.5 Sonnetからの改善点として、3.7 Sonnetは不要な拒否を45%削減したとされ、ユーザーの要求に対してより協力的な姿勢を見せている。新しいモデルは、特にコーディングタスクにおいて卓越した性能を示しており、SWE-bench Verifiedでは最高スコアを獲得、TAU-benchでも高いパフォーマンスを記録している。

更に、Claude 3.7 Sonnetは、すべてのClaudeプランにおいてGitHubとの統合を拡張しており、開発者はコードリポジトリをClaudeに直接接続し、バグ修正や機能開発を行えるようになっている。過去6か月において、3.5 Sonnetを使用してプロトタイピングを行った経験では、充実した支持が得られたが、使用制限に直面することが多かったため、3.7 Sonnetへの移行は期待される。

Anthropicは、コードベースを検索し、ファイルを読み書きし、テストを実行し、GitHubリポジトリへとコミット・プッシュすることができる自律型コーディングアシスタント「Claude Code」をも発表した。現在、「限定研究プレビュー」として利用されているが、ユーザーからのフィードバックに基づいて時間とともに改善する予定である。3.7 SonnetはClaudeのウェブサイトやアプリを通じて提供され、Amazon BedrockやGoogle CloudのVertex AIでも利用可能だ。こうした進歩は、デベロッパーに対するAnthropicのアプローチを強化し、新しいAIツールの可能性を広げるものである。

Lyftが提供した具体例では、ドライバーがアプリを通じて自分の地域での運転資格について質問すると、Claudeがその要件を明確に回答し、リスト形式で提示します。この機能は、顧客への迅速な情報提供を可能にし、利用者の満足度向上に寄与することが期待されています。

しかし、この新しいAIサービスがドライバーたちにどう受け入れられるかは未知数です。Lyftのドライバーは、これまでにも無機質な対応や人間の顧客サービスサポート不足に対する不満を抱いていました。AIチャットボットを通じてさらに多くのリクエストを処理することで、ドライバーの不満が悪化する可能性も否定できません。Lyftによると、Claudeは主に一般的なサポート質問に特化しており、より詳細な支援が必要な際には専門の人間スタッフに案内するとのことです。

さらに、Lyftは生成AIを利用してエンジニアの生産性を高め、全コード行のうち約25%がこの技術を用いて生成されているとしています。LyftとAnthropicは、AmazonやGoogleなどからの支援を受けた新技術の展開を進めており、Claudeをより多くのサービス機能に統合できる可能性を模索しています。この新たな試みが、Lyftの顧客サービスに革命を起こすかどうか、今後の展開に注目が集まります。

「テクノロジーの世界」というパネルディスカッションでの中で、モデレーターはアモエディがAIの展開による世界の変化が非常に早いとの前提で最も楽観的な予測をしているように見えたと述べました。アモエディ氏は「2026年か2027年には、ほぼすべてのことにおいてAIシステムがほぼすべての人間よりも優れていると考えています」と語ります。「非常に大きなポジティブな可能性があると見ています。」

アモエディ氏は、軍事、職場技術、自動運転車、さらには生物学と健康といった分野で変化が起こるとしており、特に健康については人間の寿命が大幅に伸びることを期待しています。「もし私が予想する必要があるのなら、これは非常に正確な科学ではありませんが、もしAIをうまく活用できれば、生物学の分野で100年の進歩を5年または10年で実現できると思います」と述べています。

「生物学分野において100年で何を期待できるかを考えると、人間の寿命が倍増することは絵空事ではありません。もしAIがそのプロセスを加速させることができれば、5年から10年で実現するかもしれません」とも語っています。「Anthropicでは、そのビジョンに向けた第一歩をどうするかを考えています。数年以内にそのための技術が整うのではないかと思います。」

しかし、この予測はどれほど現実的なのでしょうか？ アモエディ氏は「これは非常に正確な科学ではない」と前置きしたことからも、その見込みには疑いが生じます。人間の寿命が短期間で倍増するというのは笑い事ではありません。2019年に生まれた女性の3.1%、男性の1.3%しか100歳まで生きることが期待されていないとGizmodoが指摘しており、倍増するには普通のアメリカ人が160歳以上生きる必要がありますが、これは前例がありません。

イリノイ大学公衆衛生学部の教師スチュアート・ジェイ・オルシャンスキーは、Gizmodoと過去に話した際、技術が人間の寿命を根本的に延ばす限界があるかもしれないと主張しました。「この分野には多くの資金が投じられています。良い科学も進行中ですが、誇張や大げさな主張も多いです。人々が全員100歳や120歳、150歳まで生きると誇張するのはやめてほしいです。」

もちろん、テクノロジーが過去100年間で見られた寿命の延びに寄与してきたことは認めざるを得ませんが、根本的な障害は解決できない可能性があります。しかし、テクノロジー界の金持ちたちが永遠の命に対して異常な執着を持つことは容易に理解できます。

つまり、金持ちであるピーター・ティールやブライアン・ジョンソンのような人々が、世界のいかなる富でも避けられない死に直面したとき、少し正気を失うこともあるのです。とはいえ、AIは近年すごいマジックトリックを実現しつつあるのも事実です。AIの生成した動画などがその一例です。これらの技術が人間の寿命を大幅に伸ばす可能性があるかどうか、私たちは実際に見てから信じる必要があるのかもしれません。

AI技術が進化する中、Anthropicが新たなAPI機能「Citaciones」を発表しました。この機能は、Claudeモデルが回答を生成する際に特定のソース文書を直接参照できるようにするもので、いわゆるハルシネーション（虚偽の情報を生成する現象）を低減することを目的としています。これにより、開発者はClaudeモデルのコンテキストウィンドウに文書を追加でき、モデルが使用する特定の文を自動的に引用できるようになります。

Anthropicは、引用機能がユーザーが提供したソース文書（PDFやプレーンテキストファイル）を文に分割し、それに基づいてモデルが問い合わせに応じて回答を生成するプロセスを説明しています。「引用機能が有効になった場合、APIはユーザー提供のソース文書を処理し、それをモデルとユーザーのクエリとともに渡します」と述べています。この機能は、ケースファイルの要約や金融文書の質問に対する回答、特定の製品文書を引用するサポートシステムの強化など、多くの用途が考えられています。

社内テストにおいて、この機能はカスタム引用の実装に比べてリコール精度を最大15%向上させることができたと報告されています。この改善は一見すると小さく感じるかもしれませんが、AI研究者たちの関心を引く要素となっています。AI技術に関する著名な研究者であるサイモン・ウィリソン氏は、自身のブログでこの引用機能が持つ重要性について詳しく説明しています。彼によると、Retrieval Augmented Generation（RAG）のコアコンセプトは、ユーザーの質問に対して関連性がありそうな文書の一部を取得し、それを回答に含めることにあるそうです。

ウィリソン氏は、「通常はうまく機能しますが、モデルがトレーニングデータに基づいて他の情報から回答するリスクがある」と警告しています。引用元の記載が正確性を確認する助けとなる一方で、質の高いシステムを構築するのは難しいと指摘しています。しかし、引用機能はRAG機能を直接モデルに組み込むことで、前進の一歩となったようです。

また、Anthropicのアレックス・アルバート氏は、Claudeがソースを引用するように訓練されていることを知らせ、この機能によって開発者にその能力が開放されることを強調しました。引用機能を使用するには、APIを通じて送信する任意の文書に「citations: {enabled:true}」という新しいパラメータを渡す必要があります。

現在、AnthropicはClaude 3.5 SonnetおよびClaude 3.5 Haikuモデルに対して引用機能をリリースしており、Google CloudのVertex AIプラットフォームでも利用可能です。すでに実際の業務での使用も開始されており、トムソン・ロイター社は、この機能を活用することでAIが生成するコンテンツの信頼性を高めることができると期待を寄せています。また、フィンテック企業のEndexによると、引用機能を使用することでソースのハルシネーション率を10%から0%に減少させ、回答あたりの参照数を20%増やすことに成功したとのことです。

このような進展が見られる一方で、LLM（大規模言語モデル）を利用して正確な参照情報を伝えることには依然としてリスクが存在します。これはより深い研究と実証が必要です。Anthropicは、ユーザーに対して標準的なトークンベースの料金を課金する予定であり、引用されたテキストは出力トークンコストにカウントされないとのことです。例えば、100ページの文書を参照として使用する場合、Claude 3.5 Sonnetでは約0.30ドル、Claude 3.5 Haikuでは約0.08ドルのコストがかかります。

この新しい引用機能はAI技術のさらなる進化を促進し、より正確で信頼性の高い顧客対応が可能になることが期待されます。

アモデイ氏は2021年に自身の姉と5人の元OpenAI社員と共にAnthropicを設立しました。設立から短期間で、AnthropicはOpenAIのAI製品、特にGPT-4やChatGPTとの競争の中で急成長を遂げました。最近では、Claude 3.5 Sonnetモデルが評価され、AIのベンチマークでも高い順位を保持しています。

アモデイ氏は、WSJとのインタビューの中で、高度な知能を持つAIシステムがもし先進ロボットを制御可能になった場合、その影響についても言及しました。「十分に良いAIシステムを作ることができれば、より良いロボットを作ることができ、その際に我々の経済をどのように整理するかについて議論する必要がある」と述べ、AIによる労働の代替が進むことで人間が自らの価値をどのように見出すかが問われると警鐘を鳴らしました。

「私たちは技術文明としての限界に達したことを認識しています。そこでは巨大な富が存在しますが、その価値を人間がその労働を生み出すことによって分配するという考えが重要視されています。しかし、この考えが無効化されると、人間は自らの位置を再考しなければならないでしょう」とアモデイ氏は語りました。

これらの目を引くコメントは、最近のOpenAIのCEOサム・アルトマン氏のAGI（人工一般知能）に関する発言と似ており、現在Anthropicは60億ドルの評価を受ける2億ドルの資金調達交渉を行っている最中です。アモデイ氏は、2024年にはAnthropicの収益が10倍に増加したことも明らかにしました。

アモデイ氏は、先進的な労働を代替するAIを「人工一般知能」と呼ぶことからは距離を置き、この言葉をマーケティング用語だと称しました。彼は代わりに「データセンター内の天才たちの国」として将来のAIシステムを考えることを好みます。2024年10月には、ノーベル賞受賞者並みに賢いAIが求められると明記しました。

さらに、グーグルがAnthropicへの追加的な10億ドルの投資を発表し、総額30億ドルのコミットメントに達したことも話題となっています。これは、アマゾンによる過去18ヶ月での80億ドルの投資に続くものであり、アマゾンは今後のAlexaスピーカーにもClaudeモデルを統合する計画を持っています。

アモデイ氏の発言は、AIの未来に関わる重要な問題を浮き彫りにしています。AIが人間の役割と価値をどう変えるのか、そしてその変化に対して私たちがどう対処していくのか。今後の技術進化がもたらす影響について、私たち全員が議論する必要があります。