なぜOpenAIは逆襲してClaude Codeを追い越すのでしょうか？

原文タイトル: Inside OpenAIのClaude Codeに追いつくレース
原著者: Maxwell Zeff、Wired
翻訳: Peggy、BlockBeats

Editor's Note: In the rapidly evolving landscape of AI programming agents, OpenAI, which once led the generative AI wave with ChatGPT, has unexpectedly become a "follower" in this key race. In stark contrast, Anthropic, founded by former OpenAI members, has quickly gained popularity in the developer community and enterprise market with Claude Code, emerging as one of the key leaders in the AI programming tool space.

This article, through interviews with OpenAI executives, engineers, and several developers, reveals the true process behind this competition: from the early split of the OpenAI Codex project, the shift of resources towards ChatGPT and multimodal models, to internal team reintegration and accelerated rollout of AI programming products. OpenAI is undergoing a turning point from strategic oversight to comprehensive catch-up. In a sense, this is not a lag in technical capability, but a misalignment of strategic pace: the ChatGPT explosion shifted the company's priorities, the partnership with Microsoft restricted product paths, and Anthropic had already bet on the AI programming race.

Behind this competition, deeper issues are gradually emerging: as AI agents take on increasingly cognitive work, software development processes and even white-collar labor itself may be redefined.

The following is the original text:

OpenAI CEO Sam Altman leaned back in his office chair, looking up at the ceiling as if contemplating a formless answer. To some extent, this also relates to the environment.

OpenAI's new headquarters in Mission Bay, San Francisco, is a modern building made of glass and light wood, almost resembling a "tech temple." On the shelves behind the front desk are manuals introducing the "Eras of AI," as if depicting a path to technological enlightenment. The wall of the staircase is filled with posters of milestones in AI development, one of which captures a moment when thousands of viewers witnessed a machine defeat a top esports team in a live streamed "Dota 2" match. In the hallway, researchers wearing team-branded attire pass by, one of which reads: "Good research takes time." Of course, ideally not too long.

私たちは巨大な会議室に座っていました。私がAltmanに投げかけた質問は、業界を席巻しているAIプログラミング革命と、なぜOpenAIがこの波に先導していないのかに関連していました。

今日、何百万ものソフトウェアエンジニアが一部のプログラミング作業をAIに委任し始めており、これによりシリコンバレーの多くの人々が自分の仕事に自動化が及ぶ可能性に初めて直面しています。コーディングエージェントもまた、AIに高額の支払いをするいくつかの企業のアプリケーションシナリオの1つとなっています。論理的には、このような時点は完全にありえ、OpenAIの看板の次の「勝利の瞬間」になるべきです。しかし、今、ヘッドラインに躍り出ているのはその代わりに別の名前です。

この企業の競合他社はAnthropicであり、元OpenAIメンバーによって設立されたAI企業です。そのプログラミングエージェント製品Claude Codeにより、Anthropicは爆発的な成長を遂げています。会社は2月に製品がビジネスの約5分の1を占め、年間売上高が250億ドルを超えることを公表しました。一方、1月末までに、OpenAI自身のプログラミング製品OpenAI Codexの年間売上高はわずか10億ドルを超えたと知人が明かしました。

問題は：このAIプログラミング競争で、OpenAIがなぜ後れを取っているのかという点です。

「先行投資の価値は非常に大きいです。」サム・アルトマンは考え込んだ後、述べました。「この点については、ChatGPTで既に経験しています。」

ただし、彼によれば、今がOpenAIがAIプログラミング全般に本格的に取り組むタイミングです。会社の現行のモデルの能力は十分に強力であり、高度に複雑なコーディングエージェントをサポートすることができると考えています。もちろん、このような能力は偶然ではなく、会社はモデルトレーニングに何十億ドルも投資しています。

「これは巨大なビジネスになるでしょう」とアルトマンは述べ、「それ自体の経済的価値だけでなく、プログラミングが解放できる一般的な生産性のためでもあります。」彼は一時停止し、さらに付け加えました。「この言葉を簡単に使うことは稀ですが、これは数兆ドル規模に達する市場の1つである可能性が非常に高いと私は考えています。」

さらに彼は、OpenAI CodexがAGIへの「最も可能性の高い経路」かもしれないと考えています。OpenAIの定義によると、AGIとは、ほとんどすべての経済活動で人間を超えるパフォーマンスを発揮するAIシステムのことです。

Sam Altman、OpenAI CEO。Photograph by Mark Jayson Quines.

しかし、Altman は自信を持って余裕のある判断を下しているように見えたとしても、過去数年間、会社内部の実際の状況ははるかに複雑でした。より完全な内部ストーリーを理解するために、私は30人以上の知人、現在の OpenAI 幹部および従業員（会社の承認を得てインタビューを受けた）、および匿名条件で会社の内部運営について情報を提供してくれた元従業員をインタビューしました。これらの話を総合すると、めったに見られない状況が見えてきます：OpenAI は追いつくために必死です。

話は2021年に遡ります。その時、Altman と他の OpenAI 幹部は、サンフランシスコのミッション地区にある早期のオフィスに『WIRED』の記者 Steven Levy を招き、新しい技術デモを見学するよう招待しました。これは、GitHub からの多くのオープンソースコードを使用してトレーニングされた、GPT-3 に基づくプロジェクトでした。

デモでは、幹部たちは、OpenAI Codex というツールがどのようにして自然言語の命令を受け取り、簡単なコード断片を生成するかを示しました。

「実際、それはコンピュータの世界であなたのために作業を実行できます」と、当時、OpenAI の社長兼共同設立者である Greg Brockman は説明し、「あなたは、本当にコマンドを実行するシステムを持っています。」当時でさえ、OpenAI の研究者たちは Codex が「スーパーアシスタント」を構築するための重要な技術になると広く信じていました。

その頃、Altman と Brockman のスケジュールはほぼすべて Microsoft の会議で埋められていました。このソフトウェア大手は、OpenAI の最大の投資家でした。Microsoft は Codex を活用して、最初の商業化 AI 製品の1つである GitHub Copilot に技術支援を提供する予定でした。これは、プログラマーが日常的に使用する開発環境に直接組み込むことができるコード補完ツールです。

1人の初期の OpenAI 従業員は、その段階では、Codex が「基本的に自動補完しかできなかった」と回想しています。しかし、Microsoft の幹部はそれでも AI 時代の到来の重要なシグナルと見なしていました。

2022年6月、GitHub Copilot が正式に公開され、わずか数か月で数十万人のユーザーを惹きつけました。

Greg Brockman、OpenAI 社長。写真：Mark Jayson Quines。

最初 Codex を担当した OpenAI チームは、後に他のプロジェクトに異動されました。ある初期の従業員は、当時の会社の判断は次のようだったと回想しています：将来、モデル自体がプログラミング能力を備えるようになるため、独立した Codex プロジェクトチームを長期間維持する必要はないということでした。エンジニアの一部は DALL-E 2 の開発に参加し、他の一部は GPT-4 のトレーニングに移りました。当時、これは OpenAI を AGI により近づけるための鍵と見なされていました。

その後、2022 年 11 月に ChatGPT がローンチされ、2 か月で 10 億人を超えるユーザーを獲得しました。これにより、会社内のほとんどの他のプロジェクトは一時停止されることとなりました。その後の数年間、OpenAI には実質的に AI プログラミング製品に特化したチームは存在しませんでした。Codex プロジェクトに参加した元メンバーの一人は、ChatGPT が人気を博した後、AI プログラミングはもはや会社の新たな「コンシューマー重視製品」戦略の領域ではないように見えたと述べています。一方で、業界全体では、この分野は既に GitHub Copilot によって「カバーされている」と広く認識されており、それは根本的には Microsoft のホームグラウンドです。OpenAI は主に基礎モデルのサポートを提供しているだけでした。

そのため、2023 年と 2024 年には、OpenAI のリソースの多くがマルチモーダル AI モデルと知的エージェントに投入されるようになりました。これらのシステムは、テキスト、画像、ビデオ、および音声を同時に理解し、人間と同様にカーソルとキーボードを操作できるよう設計されています。この方向性は当時、業界のトレンドとより一致しているように見えました：Midjourney の画像生成モデルがソーシャルメディアで急速に普及し、一般的には、大規模言語モデルは世界を「見る」ことと「聞く」ことができなければ、より高度な知能には到達できないと考えられていました。

一方、Anthropic は異なるアプローチを選択しました。同社もチャットボットやマルチモーダルモデルの開発をしていますが、プログラミング能力の潜在力をより早く認識したようです。最近のポッドキャストで、Brockman も、「Anthropic は非常に早い段階から「プログラミング能力に重点を置いていた」と認めています。彼は、Anthropic がモデルをトレーニングする際に、学術競技会での複雑なプログラミング問題だけでなく、実際のコードリポジトリからの多くの「混沌」なコードの問題も取り入れたことを指摘しています。

「これは、後で私たちが気づいた教訓でした」と Brockman は述べています。

2024 年初め、Anthropic はこれらの実際のコードリポジトリのデータを使用して、Claude 3.5 Sonnet をトレーニングし始めました。そして、そのモデルが 6 月にリリースされると、多くのユーザーがそのプログラミング能力に感銘を受けました。

このような状況は、特に Cursor というスタートアップ企業で確認されました。この20代の若者たちによって立ち上げられた企業は、AIプログラミングツールを開発し、開発者が自然言語で要件を記述し、AIが直接コードを変更することを可能にしました。Cursor が Anthropic の新しいモデルにアクセスした後、そのユーザー規模は急速に増加しました、近くの情報筋が明らかにしました。

数ヶ月後、Anthropic は内部で自社のプログラミングエージェント製品である Claude Code をテストし始めました。

Cursor の人気が急上昇するにつれて、OpenAI は一時的にこのスタートアップ企業を買収しようとしました。しかし、複数の同社に近い情報筋によると、Cursor の創業チームは交渉が進展する前にこの提案を拒否しました。彼らはAIプログラミング業界に莫大な潜在能力があると考えており、独立した発展を続けたいと考えていました。

OpenAI Codex 研究責任者である Andrey Mishchenko 氏。写真：Mark Jayson Quines。

当時、OpenAI は最初の「推論モデル」と呼ばれるモデルを訓練していました。このようなモデルは、問題に逐次的に推論を行い、回答を提供することができます。OpenAI は公開時に、このモデルが「複雑なコードの正確な生成とデバッグ」において優れたパフォーマンスを示していると述べています。

Mishchenko は、AIモデルがプログラミング能力で著しい進歩を遂げた背景には、プログラミングが「検証可能なタスク」であるという重要な理由があると説明しています。コードは実行可能かどうか、ということがあります。これはモデルに非常に明確なフィードバック信号を提供します。エラーが発生すると、システムはすぐに問題の箇所を特定することができます。OpenAI はこのフィードバックループを利用し、o1 をより複雑なプログラミング問題に対してトレーニングしています。

「コードライブラリ内を自由に探索し、変更を実装し、自身の結果をテストする能力がなければ、今日のプログラミングエージェントはこれまでのようなレベルに到達することは不可能でした。」と彼は説明しています。

2024年12月までに、OpenAI 内部では複数の小さなチームがAIプログラミングエージェントに焦点を当て始めていました。その中の1つのチームは、Mishchenko と Thibault Sottiaux が共同でリードしていました。Sottiaux はかつて Google DeepMind で働いており、現在は OpenAI の Codex 責任者です。

最初、彼らがプログラミング代理に関心を持ったのは、主に内部の研究開発ニーズからでした。AI を活用してモデルトレーニングタスクの管理、GPU クラスタの実行状態の監視など、大量の繰り返し作業を自動化したいと考えていました。

並行して、もう1つの試みは Alexander Embiricos によって牽引されました。彼は以前、OpenAI のマルチモーダルエージェントプロジェクトを担当しており、現在はCodexのプロダクトリードを務めています。Embiricos は以前に「Jam」というデモプロジェクトを開発し、社内で急速に広まりました。

Thibault Sottiaux、OpenAI Codex リード。写真：Mark Jayson Quines。

コンピュータをマウスとキーボードで制御する代わりに、Jam はコンピュータのコマンドラインに直接アクセスできます。2021年のCodexデモは、AI がコードを生成し、人間が手動で実行することを示すだけでした。一方、Embiricos のバージョンは、そのコードを自動的に実行できます。彼はその当時を振り返り、自分のノートPCでJamの操作をリアルタイムで記録するページを見ながら、内心でかなりのショックを受けたと語ります。

「ある時期、私は常に多モードインタラクションが、ミッションを達成するための進路であると考えていました。例えば、人間が一日中AIと画面を共有し、一緒に作業する。」とEmbiricos は述べ、「そして突然、非常にはっきりとなりました：おそらく、モデルにコンピュータへのプログラムアクセス権を直接提供することが、この目標を実現する真の方法なのかもしれません。」

これらの分散したプロジェクトは、数か月かかって徐々に1つの統一された方向に統合されました。2025年初頭、OpenAIがOpenAI o3のトレーニングを完了したとき、これはOpenAI o1よりもプログラミングタスクにおいてさらに最適化されたモデルであり、会社はついに真のAIプログラミング製品を構築するための技術基盤を手に入れました。しかし、その一方で、AnthropicのClaude Codeはすでに公開される準備が整っていました。

Claude Codeが公開される前（2025年2月に「限定的な研究プレビュー」としてリリースされ、5月にフルリリース）、当時のAIプログラミング分野の主流モデルはまだ「vibe coding」と呼ばれていました。開発者はAI補助ツールを使用してプロジェクトを前進させ、人間が方向性を指示し、AIが具体的な実装を補完する形式でした。この種のツールは、何十億ドルもの投資を集めていました。

しかし、Anthropicの新製品はこのモデルを変えました。Jamデモのように、Claude Codeはコンピュータのコマンドラインを直接実行できるため、開発者のすべてのファイルやアプリケーションにアクセスできます。プログラミングはもはや単なる「AI補助」ではなく、開発者は作業全体をAIエージェントに直接委任できるようになりました。

この変化に直面して、OpenAI は競合製品の展開を加速し始めました。Sottiaux によると、彼は 2025 年 3 月に「スプリントチーム」を結成し、数週間以内に企業内の複数チームを統合し、AI プログラミング製品を迅速に立ち上げる任務を担当しました。

同時に、Altman は「追い越し」を達成するために買収を試みました。30 億ドルで AI プログラミングスタートアップ企業 Windsurf を買収しました。OpenAI の幹部は、この取引が同社に完成された AI プログラミング製品、経験豊富なチーム、および既存の企業顧客基盤をもたらすと考えていました。

しかし、この買収提案は後退しました。The Wall Street Journal によると、最大のパートナーである Microsoft の問題からでした。マイクロソフトは、Windsurf の知的財産権へのアクセス権を得たかったのです。2021 年以降、マイクロソフトは GitHub Copilot に対する技術サポートとして OpenAI のモデルを使用しており、この製品はマイクロソフトの財務報告電話会議でハイライトとなっています。しかし、Cursor、Windsurf、および Claude Code が新しい AI プログラミングエージェント体験を提供する中、GitHub Copilot は前世代の AI ツールの段階にとどまっているように見えました。OpenAI が新しいプログラミング製品を発売すれば、マイクロソフトにとってはうれしいニュー​​スとは言えないでしょう。

この買収交渉は偶然にも、OpenAI とマイクロソフトの関係が最も緊張した時期に起こりました。両社はその時、再度協力協定を交渉しており、OpenAI は AI 製品やコンピューティングリソースに関するマイクロソフトの支配権を削減しようとしていました。最終的に、Windsurf の買収案は、この駆け引きの犠牲となりました。7 月までに、OpenAI はこの取引を断念しました。その後、Google は Windsurf の創設チームを採用し、残りの従業員は別の AI プログラミング会社である Cognition に買収されました。

「当時はもちろん、この取引が完了することを望んでいました」とAltman は述べています。「しかし、すべての取引をコントロールすることはできません。」彼は、最初は Windsurf の買収によって「私たちの進展がある程度加速するだろうと期待していた」ものの、Codex チームの進捗も同様に印象的であると述べています。交渉が進行する一方で、Sottiaux と Embiricos は引き続き製品を開発し、更新をリリースしました。

8 月までに、Altman は全面的に加速することを決定しました。

Alexander Embiricos、OpenAI Codex プロダクトマネージャー。写真：Mark Jayson Quines。

Greg Brockman は、AI 能力を評価する際に最も好む方法の1つは、彼自身が設計した小さなゲームであり、「逆チューリング・テスト」（Reverse Turing Test）と呼ばれるものです。数年前に彼はこのゲームのコードを自ら書き下ろし、現在はそのタスクを AI エージェントに委ねて、ゼロから再実装するようにしています。

ゲームのルールは非常にシンプルです：2人の人間プレイヤーがそれぞれ異なるコンピューターの前に座り、それぞれの画面には2つのチャットウィンドウが表示されます。そのうち1つのウィンドウは他の人間プレイヤーと接続され、もう1つは AI と接続されています。プレイヤーは、どちらのウィンドウが AI かを推測し、同時に相手に自分が AI であると誤解させる必要があります。

Brockman によると、昨年のほとんどの期間、OpenAI の最も高度なモデルでさえ、このようなゲームを構築するのに数時間かかりました。しかも、その過程で大量の明確な人間の指示と支援が必要でした。しかし、昨年 12 月までに、Codex は、緻密に設計されたプロンプトを介して、完全な実行可能なバージョンを直接生成することができるようになりました。これには、新しい GPT-5.2 モデルが使用されています。

この変化には、Brockman だけでなく、世界中の開発者たちも気づいています。 AI プログラミングエージェントの能力が急速に向上したことについての議論は、最初は主に Claude Code に焦点を当てていましたが、すぐにシリコンバレーテックサークルを打ち破り、主流メディアの注目を集めるトピックとなりました。

プログラミング経験のない一般ユーザーでさえ、AI を利用して直接自分のソフトウェアプロジェクトを作成し始めました。

この急増は偶然ではありません。この期間中、Anthropic と OpenAI は、より多くの AI プログラミングエージェントのユーザーを獲得するために多額の資金を投入しました。複数の開発者は「WIRED」に語ったところによると、Codex または Claude Code の毎月の $200 のサブスクリプションプランは、実際には $1000 以上の価値の使用枠を提供しています。このかなり「寛大な」制限枠は、本質的には市場戦略であり、開発者に日常業務で AI プログラミングツールの使用に慣れさせ、企業環境で使用量に応じて料金を請求することを目的としています。

複数の内部情報筋によると、2025年9月時点で、Codex の使用量はClaude Code の約5%に過ぎませんでした。しかし、2026年1月には、Codex のユーザー規模はClaude Code の約40%にまで急上昇しました。

テクノロジースタートアップで 10 年間開発者として働いてきた George Pickett は最近、Codex をテーマにしたオフラインイベントを主催し始めました。

「明らかに、私たちは AI エージェントでホワイトカラーの仕事を置き換えています」と Pickett は述べ、「これが社会にとってどういう意味を持つのか、正直誰にもわからないと思います。それは確かに大きな影響をもたらすでしょうが、私は将来について全体的には前向きです。」

同時に、110 億ドル程度の評価額を持つ効率ソフトウェア企業 Notion の共同創設者である Simon Last は、GPT-5.2 のリリース後、彼と会社のコアエンジニアリングチームが Codex の使用に移行したと述べ、主な理由は安定性が向上したためです。

「私はしばしば Claude Code に『騙される』ことがあります」と Last は述べています。「それはタスクが実行されていると言うのですが、実際には実行されていません。」

Katy Shi、OpenAI Researcher。Photo by: Mark Jayson Quines.

Codex モデルの振る舞いを研究するための OpenAI の Katy Shi は、Codex のデフォルトスタイルを「ドライブレッド」と表現する人もいるが、ますます多くのユーザーがこの意図的でないコミュニケーションスタイルを好むようになってきています。「多くのエンジニアリング作業は、根本的に批判的なフィードバックを受け入れることであり、それを侮辱と見なさないことです」と彼女は述べています。

同時に、いくつかの大手企業も Codex を採用し始めています。OpenAI Enterprise アプリケーションビジネスの CEO Fidji Simo は、「ChatGPT はすでに AI の代名詞となっており、これにより B2B マーケットで大きな優位性を持っています。企業は、従業員が既に慣れている技術を展開することをより好む」と述べており、OpenAI の Codex を販売する主要戦略は、ChatGPT および他の OpenAI 製品と一緒にパッケージ化して提供することだと補足しています。

Cisco の社長兼最高製品責任者である Jeetu Patel は、Codex の使用コストを心配する必要はないと従業員に明確に伝え、重要なのはこのツールにできるだけ早く慣れることだと述べています。従業員が「これらのツールを使用すると失業するのではないか」と心配するとき、Patel の回答は「そうではない。しかし、もし使わないでいると失業します。なぜなら、競争力を持たなくなるからです」となります。

現在、AI プログラミングエージェントに関する不安は、シリコンバレーテクノロジーコミュニティをはるかに超えています。先月、The Wall Street Journal は、1 兆ドル規模のテック株売却の一部を Claude Code のせいだとし、投資家はソフトウェア開発がすぐに AI に大量に取って代わられることを心配しています。数週間後、Anthropic が、COBOL で実行されている古いシステム（この種のシステムは IBM マシン上で非常に一般的です）を改造するために Claude Code を利用できると発表した後、IBM の株価は 25 年ぶりに最悪の一日を経験しました。

一方で、OpenAI は AI プログラミングエージェントを一般の議論の中心に押し込もうとしています。企業は ChatGPT を宣伝するのではなく、OpenAI Codex に関する広告を数百万ドルかけてスーパーボウル期間中に流しました。

OpenAI 本部の Mission Bay では、Codex を使用する説得が必要な人はほとんどいません。私がインタビューした多くのエンジニアは、今やほとんどコードを直接書く必要はなく、ほとんどの時間を Codex と対話して過ごしています。時には、「集団対話」すら行うこともあります。

本部では、Codex ハッカソンを傍聴しました。約100人のエンジニアが大部屋に詰め込まれ、それぞれが4時間、Codex を使って最高のデモプロジェクトを作成しました。一人の OpenAI 幹部が前に立ち、ノートパソコンを見ながらマイクを持ち、チーム名を発表しました。各チームの代表は緊張したままステージに上がり、少し震える声で自分たちの AI プロジェクトを紹介しました。最終的な勝者は Patagonia のリュックを賞品として受け取りました。

多くのプロジェクトは Codex で開発されており、エンジニアが Codex をより効果的に活用できるよう支援することを目的としています。たとえば、Slack メッセージを自動的に週報にまとめるツールを開発したチームや、OpenAI の各種内部サービスを説明する Wikipedia 風の内部AIガイドを作成したチームなどがあります。過去には、このようなプロトタイプの作成には数日か数週間かかることが一般的でしたが、今では午後のみで十分です。

退出の際、私は Kevin Weil に出会いました。彼は元 Instagram 幹部で、現在は OpenAI の「OpenAI for Science」部門を担当しています。彼は、Codex が彼のためにプロジェクトのタスクを通夜で処理してくれており、彼は翌朝結果を確認すると言いました。このような作業スタイルは、彼や数百人の OpenAI スタッフにとって日常的なものになっています。OpenAI の2026年の目標の1つは、「自動インターン」を開発し、AI自体の研究に使用することです。

Simo は、将来、Codex がプログラミングだけでなく、ChatGPT およびすべての OpenAI 製品のタスク実行エンジンとなり、ユーザーにさまざまな実務を手伝うことを望んでいると述べています。Altman も、汎用版の Codex を発表したいと考えているが、依然としてセキュリティリスクを懸念しています。

Altman は、2026年1月末に、技術的なバックグラウンドを持たない友人から、AIプログラミングエージェント OpenClaw のインストールを手伝うよう頼まれたことがあると述べました。Altman はこの申し出を断りましたが、「現時点では明らかに良い考えではない」と述べ、例えば OpenClaw が重要なファイルを誤って削除する可能性があると述べました。

皮肉なことに、数週間後に OpenAI は OpenClaw の開発者を雇用したことを発表しました。

多くの開発者が私に言ったところによると、現在、Codex と Claude Code の競争はこれまでにないほど激しいものになっています。しかし、これらのツールの機能が向上し続け、企業の経営者がこれらをワークフローにますます取り入れる中、社会が直面する問題は単に「どの AI プログラミングツールを使用すべきか」ということだけではなくなっています。

Amelia Glaese、OpenAI の研究副社長兼アライメント・リード。写真：Mark Jayson Quines。

一部の監督機関は、OpenAI が Claude Code を追い越す競争において、セキュリティの問題が二の次になる可能性があると懸念しています。Midas Project という非営利団体は、OpenAI が GPT-5.3-Codex をリリースする際に、そのセキュリティに関する約束を弱め、モデルがネットワークセキュリティ上の潜在的なリスクを適切に開示していないと非難しました。

これに対し、Glaese は、OpenAI が Codex を推進するために安全性を犠牲にしていないと反論し、同社は、Midas Project が安全性に関する約束を誤解していると述べています。

去年、AI の発展を支援するために 2500 万ドルを超える寄付をし、依然として「私たちはAGIに向かって計画通り進んでいる」と述べる「オープンAI」の共同設立者である Greg Brockman でさえ、この新しい現実に複雑な感情を抱いています。

シリコンバレーのエンジニアたちの間では、Brockman は常に「非常に熱心な」管理スタイルで知られており、製品がリリースされる前の夜にもコードベースを詳細にチェックする上司として知られています。ある意味で、今日のより「手を離す」作業方法は、彼をリラックスさせています。「過去に、多くの不要なディテールで脳が占められていたことに気づくでしょう」と彼は言います。

しかし同時に、一人の人間が「何十万ものAIエージェント艦隊のCEO」になり、これらのシステムにあなたの目標やビジョンを実行させるようになると、それぞれの問題解決の具体的な詳細にまで深入りするのは難しくなります。

「ある意味では、自分が問題自体の『鼓動』を見失っていると感じることがあります」とBrockman は言います。

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