Poe AI: クリエイターインフラ構築の未来

Poe は、Quora が立ち上げたチャット指向の AI 製品で、複数の企業や独立した研究者によって開発されたさまざまな AI モデルにユーザーがアクセスして使用できるようにすることを目指しています。 Poe はオープン API を提供することで、誰でもトレーニング済みまたは微調整済みのモデルをプラットフォームに接続できるようにし、幅広いユーザーベースに迅速にリーチできるようにします。 Poe は、ユーザーがさまざまな AI モデルと簡単に対話し、AI 技術の普及と革新を促進できる集中型インターフェースを目指しています。

Poe 氏は、複数の AI モデルにアクセスするための統合インターフェースを提供することで、即時かつ多様な AI サービスに対する市場の需要を満たす方法を実演しました。このイノベーションは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、AI テクノロジーの広範な応用に新たな可能性をもたらします。

Poe の成功は、独立したクリエイターや開発者が AI モデルを展示し、商品化するためのプラットフォームを提供している点にも起因しています。このモデルは、投資家に新興技術や革新者を観察し評価する機会を提供します。

製品開発者にとって、機敏性を維持し、市場の需要や技術トレンドに迅速に対応できることが成功の鍵となります。投資家は、技術的な優位性を持つだけでなく、独自の製品、サービス、ビジネスモデルを通じて差別化できる企業を特定する必要があります。

1. 製品: Poe

2. 設立: 2022年

3. 創設チーム

アダム・ダンジェロ: 有名な質疑応答ウェブサイト Quora の創設者。 Adam D'Angelo 氏は、消費者向けインターネット企業の構築において豊富な経験を持つ起業家であり、Quora を毎月数億人のアクティブ ユーザーを抱えるプラットフォームに成長させることに成功しました。

4. 製品紹介:

Poe.ai は、OpenAI の ChatGPT、Anthropic の Claude など、さまざまな高度な人工知能モデルへの直接アクセスをユーザーに提供することを目的とした革新的なプラットフォームです。ユーザーはシンプルなインターフェースを通じてこれらの AI と通信し、質問して回答を得て、人工知能との効率的なやり取りを実現できます。同時に、ユーザーは独自のロボットを作成し、それを公開して他のユーザーが使用したり、メリットを得たりすることもできます。

5. 資金調達:

2017 年 3 月: Poe.ai は、初期段階の資金調達活動であるプレシード ラウンドを完了しました。

2024年1月：NQuoraは、Andreessen Horowitz（a16z）が主導するAIチャットボットプラットフォームPoeのために7,500万ドルを調達することに成功しました。

01 AIを補完するソーシャルネットワーク

Adam D'Angelo が、ソーシャル ネットワークと AI テクノロジーがどのように相互に補完し合うかについて説明します。

Adam D'Angelo: 私はキャリアの早い段階で AI に非常に興味を持つようになりました。大学時代に AI 製品をいくつか作ろうとしたのを覚えていますが、当時の技術は消費者が使用できる製品を作るのに十分成熟していませんでした。同時に、ソーシャル ネットワークが急速に成長し始めたのも目にしました。多くのソーシャル ネットワーキング テクノロジーは AI の代替として考えることができます。したがって、コンピューターにすべてを実行させようとするのではなく、インターネットを通じて人々を結び付け、これらのタスクを完了できるようにすることができます。

Adam D'Angelo: Quora が知識を共有したい多くの人々から知識を集約するのと同じように、Poe が、人々がさまざまな企業や、その上に構築されているさまざまな人々の AI にアクセスするための手段となることを願っています。 Poe に来て、現在利用可能な多くのモデルと話すことができます。そして、これらのモデルに基づいて他の人々が構築した他のすべての製品もあります。誰でもアクセスできるオープン API があります。したがって、独自のモデルをトレーニングしている人、すべてのモデル研究チーム、モデルの微調整を行っている人は誰でも、そのモデルを Poe に載せることができます。私たちは彼らのモデルが幅広い視聴者に素早く届くことを可能にします。

02 AIの未来はマルチモデルとマルチモーダル

Poe の CEO: AI の今後の開発動向について議論し、多様化したモデルとモダリティが将来の方向性であることを強調しました。

Adam D'Angelo: 誰もが独自のモデルを作成する場合、多くのトレードオフが伴うと思います。どのようなデータでトレーニングするか、どのような微調整を行うかを決定する必要があります。モデルはユーザーであるあなたからどのような指示を期待していますか?ユーザーにモデルを使って何を期待してもらいたいですか?インターネットの初期の頃にさまざまなアプリケーションが爆発的に増加したのと同じように、AI でも同じことが起こると思います。

つまり、インターネットの初期に Web ブラウザが登場し、インターネット製品を作成する人が、世界中の人々に配布するために特別なクライアントを構築する必要がなくなったのです。ウェブサイトを設定するだけで、このウェブブラウザからあらゆるウェブサイトにアクセスできます。同様に、Poe は、あらゆるモデルと対話するために使用できる単一のインターフェースになることを望んでいます。私たちが多様性に賭けているのは、世界中にこれらのモデルに適応できる才能ある人材がたくさんいるからです。オープンソース モデルを微調整できます。 OpenAI や Anthropic からも成果が出ており、Google もこれらのモデルすべてを微調整できるものを近々発表すると思います。誰もが独自のデータセットを持ち、モデルに追加する独自の特別なテクニックを持っています。これらすべてを組み合わせることで、AI で実現できる非常に多様なことが実現されるようになると思います。

Adam D'Angelo 氏は、モデルプロバイダー自身がすべての製品を構築するかどうかについて議論しました。

Adam D'Angelo: 大規模なモデル作成者で、消費者向け製品の作成を担当できる数十人の従業員を抱えており、それを実行する文化がある場合は、消費者に直接販売して、優れた製品を作成することができます。これらのモデルをトレーニングする人のほとんどは、そのような立場にないと思います。モデルを世界中の消費者に提供したい場合は、iOS アプリ、Android アプリ、デスクトップ アプリ、Web インターフェースが必要であることを考慮する必要があります。これらすべての異なる国で請求を行う必要があります。税金を考慮する必要があります。やるべき仕事はたくさんあります。ベンチャーキャピタルから資金を調達し、その資金の一部をチーム全体の雇用と能力開発に充てることもできますし、その資金をモデルをさらに改善するために充てることもできます。スタートアップによって選択する道は異なると思います。しかし、多くの人にとって正しい道は、API を構築するか、Poe の API を活用して、それを使用して非常に迅速に多数の消費者にリーチすることだと思います。

Poe.aiは非常に強力なAIロボットエコシステムを持っています

Adam D'Angelo: 私たちは、PoE でボットを使用する人々に報酬を支払える収益分配プログラムを持っています。これらのモデルに推論を提供するのは非常にコストがかかるため、現在、このタイプの収益分配を提供するプラットフォームはほとんどありません。したがって、推論に大量の GPU を必要とするモデルがある場合、ここは最適な場所であり、推論コストをカバーしてより多くの収益を上げることができる実際のビジネスを展開できます。私たちは、多くのイノベーションがこれらの企業から生まれると考えています。

たとえば OpenAI のような、いくつかの大規模モデルをベースに構築している企業は他にもあります。この場合、必要な資金のもうひとつの源である OpenAI 推論コストを負担する必要があります。したがって、Poe の収益分配モデルも同様に機能し、他の推論プロバイダーに支払うコストを負担することになります。

Poe.aiはクリエイターに経済的支援を提供する

03 クリエイターのためのAIインフラ構築

Poe の CEO: AI 技術の民主化を促進するために、クリエイター向けのツールとプラットフォームを提供することの重要性を強調しました。

アダム・ダンジェロ：現在、イメージモデルへの関心が高まっています。 Stable Diffusion、SDXL があり、ユーザーがプロンプトに従ってカスタマイズすることで、特定のアート スタイルを提供できます。 Poe にはアニメ風の SDXL ロボットがいくつかあります。あれは人気があります。 Playgroundという会社があります。彼らは画像を編集するための製品を作っています。しかし、その過程で彼らはかなり強力なモデルを作成し、そのモデルは Poe で利用可能になりました。あれは最近かなり人気が出てきました。

プレイグラウンドAI

Adam D'Angelo 氏は、モバイル プラットフォームへの移行と AI の波の類似点と、いくつかの重要な相違点について語りました。

Adam D'Angelo: Quora の場合、モバイルへの適応が少し遅かったと思います。ご存知のように、モバイルは当社の多くの優先事項の 1 つであり、最優先事項である必要があり、それを優先するためにはより困難なトレードオフを行う必要があります。ご存知のように、私たちはそれに集中するために別のグループの人を雇うなどの対策を講じる必要がありました。しばらくの間、新しい機能はリリースせず、モバイル UI には異なるエクスペリエンスが必要なため、物事を単純化しました。プラットフォームにこのような重大な構造的変化が生じる場合、多くのことを再考する必要があり、それは非常に強力なトップダウンのリーダーシップがあって初めて実現できます。

Adam D'Angelo: 新しいプラットフォームの変更に直面したとき、まず最初にすべきことはトレンドを特定し、学習のためにいくつかの初期実験を開始することだと思います。これには強力な意思決定のリーダーシップは必要なく、市場への注目だけが必要です。しかし、これらの実験から、Quora の製品は、専門家の時間が不足しているという前提に根本的に基づいた出版モデルに基づいて構築されすぎているという確信が十分に得られました。 AI にとって、大規模言語モデル (LLM) に費やす時間は、ある意味では不足しているわけではありません。したがって、これを再考する必要があります。これは 2022 年 8 月のことで、私たちはチャットがこの分野に適したパラダイムであり、新しい製品が必要であるという結論に達しました。すべてを Quora に適応させようとしているのですが、あまりにも動きが遅くなりすぎると思います。そこで私たちは、それに基づいて小さなチームで Poe の開発を始めました。

04 インターネット上での知識共有

Poe の CEO: 人間の専門家の知識と AI 生成コンテンツを組み合わせる方法、および知識共有の現状と課題について説明します。

Adam D'Angelo: Quora と Poe の統合を可能な限り進めていきたいと思っています。 Facebook と Facebook Messenger の関係について考えてみると、これらは同じ会社が開発した 2 つの製品ですが、多くの共通点があると思います。 Poe と Quora も同様の関係に発展する可能性があると思います。私たちは、Quora の人間的な側面をもっと Poe に取り入れたいと考えました。また、Quora データセット全体を Poe ボットに取り込むことも考えています。また、私たちは次のことにも取り組んでいます... Poe AI が生成した回答の一部を Quora で利用できるようにするためのコンテンツを公開しました。これらのモデルが拡大し続けると、品質はどんどん高くなり、多くの場合、実際に人間の品質と同等になるでしょう。そのため、推論のコストが高くなるにつれて、Quora のパラダイムは実際には AI により適したものになります。

私たちは、人間と AI が知識を共有できるネットワークを構築していると考えています。時には人間が AI から知識を得ることもあり、また時には AI が人間から知識を得る必要があることもあり、私たちは可能な限りこの伝達のチャネルとなることを嬉しく思います。

アダム・ダンジェロ氏は、インターネットについて、また人間がさまざまな性格や専門知識を持つロボットと交流したら何が起こるかについて自身の考えを述べました。

Adam D'Angelo: 人間と大規模言語モデル (LLM) の相互作用には大きな可能性があると思います。多くの人々が…大規模言語モデル (LLM) には現在幻覚の問題を抱えていると思います。モデルが改良されるにつれて幻覚の頻度は減ると思いますが、100%完璧になることは決してないでしょう。

情報の出所、誰が言ったか、どの出版物が最初にそれを公開したかを知ることが非常に重要になると思います。これは、大規模言語モデル (LLM) が、単に情報を合成してソースを完全に信頼できないものを提供するのではなく、ソースをキュレートして正確な専門家や正確なソースを引用するのに役立つ、ある種の製品やユーザー エクスペリエンスにつながると予想しています。

1 つのモデルのみを見ると、元のモデルは他のデータベースにアクセスできないため、正確な参照を取得できます。したがって、これはモデルに対する何らかの強化策となるはずですが、それがモデルにどの程度緊密に統合されるかは、まだわからないと思います。

05 AIのスケールメリット

David George 氏は、規模が AI 技術の開発と応用にどのように影響するかについて説明し、AI 企業が開発戦略において持つさまざまな選択肢について検討しました。

Adam D'Angelo: これまでのところ、大きなモデルサイズは維持されています。私の予想では、克服すべき問題がいくつかあるが、現在、この技術を発展させようとしている非常に大きな産業と多くの才能ある人々がいる。

その背後には莫大な資金が動いている。私たちが遭遇するあらゆる障害を克服するのを助けることには大きな力があります。だから、今後もそれが続くと予想しています。

障害はあるだろうし、解決しなければならない問題もあるだろうし、おそらくは大きな革新を必要とするような突破口もあるだろうが、私たちにはこの問題に集中している世界で最も賢く、最も決意が固く、最も才能のある人々がいる。これまでと同じように、今後も進歩は指数関数的に進んでいくと思います。これは何年も続くと思います。

アダム・ダンジェロは、市場構造は最終的には規模や機能の差別化をめぐる競争であると考えています。

アダム・ダンジェロ：こうした最先端のモデルをトレーニングするには、数十億ドルの資本と何年ものインフラ投資が必要です。

これを実行できるのはほんの一握りの人だけです。これにより、ほんの一握りのプレーヤーだけが最前線に立てる世界が生まれます。今は OpenAI、Google、そしておそらく Anthropic です。たぶんMetaならできるでしょう。最前線に立てる人は、いいビジネスになると思います。

あなたはたくさんのお金を稼ぐことができるでしょう。高い利益率を得ることができます。最先端を維持し、先頭に立つためには、本当に一生懸命働かなければなりません。しかし、それは商品ではありません。最先端から6か月、いや1年遅れていると、状況はかなり厳しくなると思います。

こうしたモデルをトレーニングするための資本とリソースにアクセスできる人はたくさんいます。完全にオープンソースでなければ、その時点では競合相手が多すぎて、純粋なテクノロジーに基づいて優れたビジネスを構築することはできません。

そのレベルの最先端のモデルを使うのではなく、何か他の独自性とモデルを組み合わせた非常に優れたビジネスが生まれると思います。つまり、モデルが使用できる何らかのツールを提供したり、微調整用の独自のデータを用意したり、モデルを中心に構築する独自の製品を用意したりすることが考えられます。それが競争力の源泉となるのです。

規模で競争するか、最前線に立つか、あるいは何らかの機能の差別化で競争するかという選択があると思います。その場合、最先端のモデルは必要ありません。

場合によっては、両方が存在することもあります。つまり、OpenAI API を使用して、自社が提供する独自のツールと組み合わせることができれば、これも良いビジネスになる可能性があるということです。

Adam D'Angelo 氏は、フォールト トレランスがスタートアップの鍵であると考えています。

アダム・ダンジェロ氏：既存企業は技術を取得し、流通を独占できるようになります。これは彼らが持つ大きな利点です。

この波の中で新しいプレーヤーがチャンスを掴めるのは、このテクノロジーを中心に構築したい製品が、これまで構築されてきたものとは根本的に異なる場合であると思います。たとえば、幻覚の問題は、ある意味ではスタートアップにとっては良いことです。なぜなら、既存の製品の多くは間違ったものを生み出すことを一切許容しないからです。ご覧のとおり、Perplexity は現在 Google からシェアを奪いつつあると思います。

Google は、少しでも間違っている可能性があるものをすべての検索結果に載せることはできません。これは大きな問題となるでしょう。この製品を使用する場合にのみ予想される困惑は、エラーの可能性がわずかにあるとしても、ほぼ常に正しいということです。実際、これと同じことが他の多くのケースでも起こっており、これに基づいて構築される製品には、何らかのフォールト トレランスが必要であり、すべてが完璧になるわけではないというユーザーの期待が必要です。

間違いを犯さず、失敗せず、常に信頼できる、非常に強力なブランドを持つ定着した企業があります。スタートアップ企業は、「コストは 10 分の 1 または 100 分の 1 になりますが、エラーが発生する可能性はわずかです」と言うことができます。実際、多くの人がそれを好むでしょう。しかし、既存企業にとっては自社のブランドを妥協することはできないため、これは大きな問題です。

Adam D'Angelo: もし私が今新しい会社を立ち上げるとしたら、モデルをいろいろ試して、それをさまざまなものと統合することに多くの時間を費やすでしょう。

ご存知のとおり、モデルに与えることができる入力は多種多様です。どこからでもデータを取得するスクレーパーを作成できます。ユーザーのローカル画面からデータを取得できます。音からデータを取得できます。

人々が抱えるニーズは非常に多岐にわたり、それらのニーズを満たすためにさまざまな入力が存在します。市場のどこに需要があるのか​​をトップダウンで考えるのは難しいと思います。

実験こそがアイデアを生み出し、本当に価値のあるものを作ることができるスタートアップを立ち上げる方法だと私は思います。

参考文献:

https://a16z.com/adam-dangelo-ai-masses/