Thinking Machines Lab、LLM推論の非決定性問題を解決する革新技術を発表

2025年09月11日

元ChatGPT開発者らが設立したThinking Machines Labが初の研究成果を公開
GPU処理の制御によりAIモデルの出力を100%一貫性のあるものに改善
法務・金融分野での実用化に向けて決定論的AIシステムの道筋を提示

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元ChatGPT開発チームが挑む新たな技術的挑戦

元OpenAIのCTOミラ・ムラティ氏が設立したThinking Machines Labが、同社初となる研究成果「Defeating Nondeterminism in LLM Inference」を発表しました[1]。20億ドルのシード資金を調達した同社は、ChatGPTやCharacter.aiの開発に携わった科学者・エンジニアらによって設立され、AIシステムをより理解しやすく、カスタマイズ可能で、高性能なものにすることを使命としています[2]。この研究発表は、同社の新しい研究プラットフォーム「Connectionism」の記念すべき第一弾となりました。

同社の研究者ホレス・ヘ氏は、AIモデルの応答における予測不可能性の根本原因が、推論処理中のGPUカーネルの調整方法にあると指摘しています[1]。従来、大規模言語モデルは同じ入力に対しても異なる出力を生成することがあり、これが実用化における大きな障壁となっていました。

この技術的ブレークスルーは、まさに「デジタル世界の天気予報」を完全に予測可能にするような革新です。従来のAIは、同じ質問をしても毎回微妙に異なる答えを返すという「気まぐれ」な性質を持っていました。これは人間の創造性に似ている一方で、ビジネス用途では大きな問題となります。Thinking Machines Labの解決策は、コンピューターの「思考回路」であるGPU処理を精密に制御することで、この予測不可能性を排除するものです。これにより、AIは「一貫した専門家」として機能できるようになります。

決定論的AIシステムの実用的価値と市場への影響

技術コミュニティでは、完全な決定論がLLMにとって望ましいかどうかについて活発な議論が展開されています[3]。しかし、法務や金融などの規制の厳しい分野では、非決定論的システムの使用が法的に禁止される場合があり、一貫した出力を保証する技術の需要は極めて高いものとなっています。また、ソフトウェア開発の協働環境においても、プロンプトが毎回異なる出力を生成することは大きな課題となっていました。

業界メディアは、この技術を「100%一貫した出力を実現する」画期的な成果として報じており[4]、AI業界における重要な発展として位置づけられています。同社の実証的なAI安全性アプローチと、実世界での価値測定に重点を置く研究姿勢は、学術的な理論研究とは一線を画すものです[2]。

この技術の真の価値は、AIを「信頼できるパートナー」に変えることにあります。例えば、医療診断支援システムが同じ症状に対して毎回異なる診断候補を提示したら、医師は困惑してしまうでしょう。同様に、法的文書の作成や財務分析においても、一貫性は信頼性の前提条件です。Thinking Machines Labの技術は、AIを「専門的なツール」から「プロフェッショナルなサービス」へと格上げする可能性を秘めています。これは、AI技術の成熟度を示す重要な指標でもあります。

GPU処理制御による技術的革新の詳細

研究チームが特定した解決策は、推論処理中のGPUカーネルの調整レイヤーを慎重に制御することです[1]。この手法により、従来は避けられないとされていたAIモデルの出力の変動性を根本的に解決できるとしています。GPUの並列処理における微細な処理順序の違いが、最終的な出力結果に影響を与えていたという発見は、AI推論システムの理解を深める重要な洞察となります。

同社は技術研究の頻繁な公開とコード共有にコミットしており[2]、この決定論的推論技術も今後オープンソース化される可能性があります。サンフランシスコを拠点とする同社は、現在複数のエンジニアリング職種で積極的な採用を行っており、この技術の実用化に向けた体制強化を図っています。

この技術的アプローチは、まるで「オーケストラの指揮者」がすべての楽器の演奏タイミングを完璧に制御するようなものです。GPUの数千のコアが並列で処理を行う際、わずかなタイミングの違いが「蝶々効果」のように最終結果に大きな影響を与えていました。Thinking Machines Labの解決策は、この「デジタル・オーケストラ」を精密に指揮することで、毎回同じ「楽曲」（出力）を演奏できるようにするものです。これは、AI技術の工学的成熟度を大幅に向上させる革新といえるでしょう。

まとめ

Thinking Machines Labの非決定性問題解決技術は、AI業界における重要な技術的マイルストーンとなります。元ChatGPT開発チームの専門知識と20億ドルの資金力を背景に、同社は理論研究から実用的なソリューションまでを包括的にカバーする研究開発体制を構築しています。この技術により、AIシステムの信頼性と予測可能性が大幅に向上し、規制の厳しい業界での本格的な導入が現実的になると期待されます。今後の研究成果の公開と実用化の進展が注目されます。