
Google で 27 年間 Google Brain の共同創業者兼 Google DeepMind チーフサイエンティストを務めてきた伝説的AI研究者 Jeff Dean が、3人のシニアAI科学者とともに同社を離職し、AI による科学的発見の自動化を目指す新興企業 Discovery Loop を立ち上げる。
この離職は Google の AI 野心に大きな打撃を与えるものの、Google は新興企業に投資し初年度にコンピュート資源を提供する。
新興企業のミッションは、実験の提案と実行、評価を自律的に行える AI システムを構築することであり、まず機械学習アルゴリズムの改善に取り組み、その後チップ設計、生物学、創薬、材料科学における革新的成果を目指す。
何が起きたか
Google Brain の共同創業者で Google DeepMind チーフサイエンティストの Jeff Dean が、Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals、Quoc Le という3人の一流AI研究者とともに Google を退社し、AI を使用して科学実験とエンジニアリング実験の自動化に取り組む企業 Discovery Loop を立ち上げた。この構想は数週間前にまとまったばかりだが、既に Khosla Ventures や Radical Ventures など複数の投資家から資金を調達している。
なぜ重要か
この離職は AI 開発競争においてGoogleにとって大きな打撃となる。Dean と Ghemawat はGoogleの初期従業員の一部であり、コア検索インフラとコンピューティングインフラの構築に貢献した。Vinyals は DeepMind で研究をリードし、Le は AutoML-Zero を開発した。Discovery Loop の掲げる目標――チップ設計、生物学、創薬といった分野で科学的手法を AI で自動化することが実現すれば、小規模チームが大規模研究機関を上回る発明能力を持つ可能性がある。CEO の Sundar Pichai は複数回の会議を開いて彼らの留任を説得するほど、交渉は難航した。
注目点
Discovery Loop は公益企業として組織されており、チームの採用やオフィス賃借はまだ行っていない。Google は同社に出資し、初年度にコンピュート能力を提供する。創業者らは資金額と企業価値の非開示としているが、ベンチャーキャピタルは個々の AI スーパースターに数千万ドルから数億ドルの評価がつくことに言及しており、このチームはそうした人物4人で構成されている。
Jeff Dean とそのチームの離職は、AI 時代における Google からの最も重要な離職の一つを示している。Dean の経歴は技術業界で伝説的になっており、彼がやっていないことだけをリストアップするジョークが業界では常識となっている。というのも、彼の成果をすべてリストアップしたら、そちらのほうが短くなるからだ。Google の検索インフラ、ニューラルネットワーク、フラッグシップモデルである Gemini への彼の貢献は、最新 AI の基礎的な進歩を表している。Alphabet の CEO Sundar Pichai がこのチームの留任を説得するために複数回の会議を開いたという事実は、Google の AI 開発における競争力喪失の規模の大きさを強調している。
Discovery Loop の立ち上げのタイミングと構造からは、創業者らが迅速に行動し、運営上の自主性を維持しようとする意思が明らかである。この構想は発表のわずか数週間前に浮上したが、長年同僚でもあり友人でもあるこのチームは、共有されたビジョンの周りに迅速に結集した。公益企業として組織し、Discovery Loop を自社の最初の顧客として位置づけることで(機械学習改善に対して自律的実験ループをテストしてから外部利用を始める)、創業者らは自らの仮説を証明するための基盤を構築している。Vinod Khosla を含むベンチャーキャピタルは、洗練されたピッチデックというより、チームの実績と彼らの中核的洞察の独自性に応じた。つまり、AI は人間が研究を実施するための単なるツールではなく、研究者そのものとして機能すべきという洞察である。
Google の対応――投資、初年度のコンピュート能力提供、公開支持――は、検索大手が関係性と同社の上昇余地の両方について選択肢を保持しようとしていることを示唆している。しかし創業者らが組織的惰性からの自由を強調しているのは、根本的な革新には独立性が必要だという彼らの見方を示している。Discovery Loop の成功は、最終的には、チームが自らの深い専門知識を、複数の分野にわたって科学的発見を真に自動化する実用システムに転換できるかどうかで決まるだろう。多くの AI リーダーはこうした主張をしてきたが、規模での実績を示した者はほとんどいない。
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