OpenAI

創業宣言（2015年）:
「AGI は人類にとって最も重要な技術になる可能性がある。
しかし、その開発は慎重に行われるべきだ。
私たちは AGI を安全に開発し、その利益を全人類に広く分配する」

初期投資: $1B の寄付を目標（Elon Musk、Sam Altman など）

capped-profit モデル:
- 投資家へのリターンに上限を設定（100倍まで）
- 超過利益は非営利部門に還元
- AGI が実現した場合、その利益は全人類のものとする

目的:
膨大な資金を調達しつつ、営利企業の短期的な利益追求を避ける

2019年: Microsoft が $1B 投資
2023年: Microsoft が追加で $10B 投資（評価額 $29B）

パートナーシップの内容:
- Azure 上で OpenAI のモデルを訓練
- Microsoft 製品への OpenAI 技術の統合
- OpenAI API の独占的クラウドプロバイダー

経緯:
- 取締役会が Sam Altman を解任
- 従業員の 95% が Altman の復帰を要求
- Microsoft が Altman を受け入れる姿勢を表明
- 最終的に Altman が CEO に復帰

この出来事は、AI 開発における安全性と商業化のバランスを
めぐる内部対立を浮き彫りにした

成長の記録:
- リリース5日で 100万ユーザー
- 2ヶ月で 1億ユーザー（史上最速）
- 2024年時点で 2億以上の週間アクティブユーザー

インパクト:
- AI を一般に広く普及させた
- 「AI ブーム」の火付け役
- 教育、ビジネス、クリエイティブ分野で広く利用される

DALL-E 1（2021年1月）:
- テキストから画像を生成する革新的な技術

DALL-E 2（2022年4月）:
- 高解像度化、より自然な画像生成
- インペインティング（画像の一部を編集）

DALL-E 3（2023年10月）:
- ChatGPT との統合
- プロンプトの理解力が大幅に向上
- 安全性の強化

特徴:
- 99言語対応
- 高精度な文字起こし
- 翻訳機能
- オープンソースで公開

用途:
- 会議の文字起こし
- 字幕生成
- 多言語翻訳

Codex:
- GPT-3 をコード生成に特化させたモデル
- 自然言語からコードを生成

GitHub Copilot:
- Codex をベースにした開発ツール
- エディタ内でリアルタイムにコードを提案
- 数百万人の開発者が利用

発表: 2024年2月（限定公開）

特徴:
- テキストプロンプトから最大60秒の動画生成
- 高品質で物理的に妥当な動画
- 複数のシーン、カメラワーク、キャラクターの一貫性

懸念:
- ディープフェイクへの悪用リスク
- クリエイティブ産業への影響

Chat Completions API:
- GPT-4、GPT-4o、GPT-3.5 Turbo
- 対話型アプリケーションの構築

Assistants API:
- ファイルアップロード、Code Interpreter、検索機能
- 複雑な AI アプリケーションの構築

Images API:
- DALL-E 3 による画像生成・編集

Audio API:
- Whisper による音声認識
- TTS による音声合成

Embeddings API:
- テキストのベクトル化
- セマンティック検索、RAG に利用

GPT-4o:
- 入力: $2.50 / 1M トークン
- 出力: $10.00 / 1M トークン

GPT-4 Turbo:
- 入力: $10.00 / 1M トークン
- 出力: $30.00 / 1M トークン

GPT-3.5 Turbo:
- 入力: $0.50 / 1M トークン
- 出力: $1.50 / 1M トークン

DALL-E 3:
- $0.040 / 画像（1024×1024）

2017年: Attention Is All You Need（共著）
→ Transformer アーキテクチャの提案

2018年: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
→ GPT-1 の論文

2019年: Language Models are Unsupervised Multitask Learners
→ GPT-2 の論文

2020年: Language Models are Few-Shot Learners
→ GPT-3 の論文、Few-shot learning を実証

2022年: Training language models to follow instructions with human feedback
→ InstructGPT、RLHF の実践

2023年: GPT-4 Technical Report
→ GPT-4 の詳細

公開されたもの:
- Whisper（音声認識モデル）
- CLIP（画像とテキストの統合モデル）
- Gym（強化学習のベンチマーク環境）
- Baselines（強化学習のアルゴリズム実装）
- Triton（GPU プログラミング言語）

2022年: 約 $28M
2023年: 約 $1.6B（推定）
2024年予測: $5B 以上

収益源:
- ChatGPT Plus（$20/月）
- ChatGPT Enterprise（企業向け）
- API 利用料
- Microsoft との提携

2019年: 非営利から営利転換時 → 不明
2021年: $14B
2023年: $29B（Microsoft の投資時）
2024年: $80B〜$100B（最新の資金調達ラウンド）

AI ブームにより、評価額が急騰

批判:
- 社名は「OpenAI」だが、最新モデルは非公開
- GPT-2 は段階的公開、GPT-3 以降は API のみ
- コードやモデルの重みを公開していない

OpenAI の主張:
- AI の悪用を防ぐため
- 安全性を確保するため
- 競争上の理由

懸念:
- 急速な商業化が安全性を犠牲にしているのでは？
- AGI が実現した場合のリスクは？
- 一部の研究者は「開発を一時停止すべき」と提言

OpenAI の対応:
- Superalignment チームの設立
- 計算資源の 20% を安全性研究に割り当て
- 外部の安全性監査

論争:
- AI モデルの訓練データのラベリングを
  低賃金労働者に外注している
- 労働条件への批判

訴訟:
- New York Times など、複数のメディアが OpenAI を提訴
- 訓練データに著作物を無断使用したと主張
- AI 生成コンテンツの著作権の帰属は？

プロダクト:
- GPT-5 の開発（噂）
- Sora の一般公開
- マルチモーダル能力のさらなる向上

ビジネス:
- エンタープライズ市場の拡大
- API の機能強化
- パートナーシップの拡大

技術:
- AGI の実現？
- より安全で制御可能な AI
- エネルギー効率の向上

社会:
- AI の民主化
- 教育・医療・科学への貢献
- 経済的影響への対応