TypeSafe AI CEO、LLMの自動化不向きを主張

TypeSafe AIのCEOで元OpenAI研究者のDiogo Almeida氏は、サンフランシスコで開かれたイベントで、大規模言語モデル（LLM）は自動化に構造的に向いていないと主張した。この発言をジ・インフォメーションが報じた。

Almeida氏は、LLMは人間のフィードバックを用いた強化学習を通じて「自律的に行動する」のではなく「支援する」よう訓練されているため、自動化に最適化されていないと論じた。

同社は先ごろ、テキスト生成ではなく意思決定に焦点を当てたAIモデル「Jev」を発表した。Jevは所定の選択肢の中から確率と信頼度スコアに基づいて選び出す仕組みで、応答時間は0.07〜0.5秒、価格は入力100万トークンあたり0.042ドル、出力は無料だとしている。同社の試験では、AnthropicのClaude Sonnet 5より最大193倍高速、Claude Opus 5より約444倍安価だと主張している。

自動化の現状をめぐる指摘

AnthropicのClaude CodeプロダクトリードのCat Wu氏は、多くの自動化はまだ半自動の段階にとどまっていると述べた。OpenCodeの開発者Dax Raad氏は、エンジニアがAI生成コードを十分にレビューしていないことが多いと指摘した。

ニューヨーク・タイムズが先に報じたWorkdayの従業員・経営者3200人調査では、回答者はAIで節約できた時間の平均37％を、低品質な出力の修正や書き直しに費やしていた。Googleのエコノミストが600人の科学者を対象にした調査でも、AIで週平均7時間を節約した一方、その時間のほぼ90％はAI出力の確認に充てられていた。