この記事では、Llama3 開発中の Meta 内部の競争の激しさと、その結果生じた潜在的な著作権問題を明らかにします。裁判所が公開した内部情報からは、Metaが著作権上の問題がある可能性のあるトレーニングデータを使用するというリスクを冒してまで、OpenAIやAnthropicを超えるために多大な努力をしてきたことが分かる。この記事では、Meta の内部競争状況、競合他社に対する態度、その結果として生じる法的リスクと将来の見通しについて詳細に分析します。
Meta が進行中の人工知能著作権訴訟の 1 つである Kadrey v. Meta 事件では、裁判所が公開した内部情報により、同社の熾烈な競争と Llama3 開発時の潜在的な著作権問題が明らかになりました。 Meta の上級リーダーと研究者は、AI モデル開発において OpenAI や Anthropic のような企業を超えるために全力を尽くしており、その GPT-4 と Claude が彼らの取り組みのゴールドスタンダードであると考えています。
熾烈な競争意識: Meta は OpenAI を倒すことを誓う
Meta のジェネレーティブ AI 担当副社長であるアフマド・アルダール氏によると、Llama3 開発時の同社の目標は明らかに GPT-4 に向けられており、次のような効率的なハードウェア サポートを通じて AI 競争で優位に立つことを決意したとのことです。 64k GPU。アルダール氏は社内メッセージで「64k GPUを発売する予定だ！最先端を構築してこのゲームに勝つ方法を学ぶ必要がある」と書いた。
しかし、Meta はオープンソース AI モデルをリリースしているにもかかわらず、Meta の幹部は OpenAI や Anthropic などの競合他社を打ち負かすことに重点を置いており、これらの競合他社は通常モデルの重みを公開せず、代わりに自社のモデルを API の下に置き、競争の強力な焦点を形成しています。
ミストラルと内部不安に対する軽蔑
フランスの人工知能新興企業ミストラルはメタ社の最大の公的競争相手の一つだが、メタ社の幹部らは明らかに同社を否定している。アルダール氏はあるメッセージで、「ミストラルは我々にとって重要ではない。我々はもっと良くできるはずだ。」と述べ、これはまた、AIの競争と業界における彼らの役割に対するメタ内部の極度の不安を露呈した。
同時に、Meta の AI リーダーは、社内コミュニケーションで Llama3 をトレーニングするためにどのようにデータを積極的に取得しているかについて頻繁に話しており、一部の情報では、幹部が Llama3 に対する期待に満ちていることが示されており、ある幹部はメッセージの中で次のようにさえ言及しました。気にするよ。」
著作権問題と法的問題
Meta が Llama3 の開発で熾烈な競争に直面するにつれ、Meta が使用したトレーニング データも法的紛争を引き起こすようになりました。検察側は、メタ幹部らがAI開発の進歩に追いつくために手を抜いて、著作権で保護された書籍をトレーニングデータとして使用した可能性があると主張している。
研究者のHugo Touvron氏はメッセージの中で、Llama2のトレーニングでMetaが使用したデータセットの組み合わせが「ひどい」ものであったことを明らかにし、データセットを改善することでLlama3を最適化することを提案した。また、Cengage Learning、Macmillan Learning、McGraw Hill、Pearson Education などの出版社の著作物が含まれる LibGen データセットの使用に対する障壁を取り除くことについても議論しました。
著作権の問題にもかかわらず、Meta CEO のマーク・ザッカーバーグ氏は、Meta が引き続き Llama モデルの進歩を促進し、OpenAI や Google などの他のクローズド モデルとの差を縮めることを強調しました。
Meta の将来性と Llama3 の市場での地位
2024年7月、ザッカーバーグ氏は、Llama3のパフォーマンスは最先端のAIモデルに匹敵し、一部の分野ではリードしていると述べた。同氏は、2025 年以降、Meta の Llama シリーズが業界で最も先進的な AI モデルになるだろうと予測しています。しかし、Llama3 のリリースは依然として増大する著作権訴訟、特にそのトレーニング データに対する法的監視と闘わなければなりません。
全体として、Meta は Llama3 の開発中に AI 分野での野心と競争力を実証しましたが、データ取得と著作権順守の問題も明らかにしました。 Llama3 と Meta の AI 戦略の将来の市場での地位は、これらの法的課題を効果的に解決できる能力に大きく依存します。