アマゾン・ウェブ・サービスが、タイプセーフのJevに触発されたオープンソースの意思決定モデルをリリースした。他人の宿題を眺めて「自分も同じものを作ろう」と決めることほどイノベーションらしいものはない、というわけだ。Strands Decider 2Bは、OpenAIが怪しいほど似た製品を発表した同じ週に登場し、事前に決められた選択肢を高速かつ低コストで選別する方法を約束する。要するに、自分の答えにどれだけ自信があるかを教えてくれる多肢選択マシンである。完全にオープンソース化され、今すぐ利用可能で、ローカルで動かせるほど小さい。これは技術用語で「データセンターなんて要らないよ」という意味だ。

このプロジェクトは、アマゾンの著名エンジニア、マーク・ブルッカーがJevを見て「これ、作れるな」と思ったことから始まった。実際に作れたようで、自家製バージョンは同サイズのモデル向けのJevbenchランキングで一時トップに立った。参加賞が実際に意味を持つようなものだ。その後、アマゾンのエンジニアたちがそれを整理し、同社の新しいAIエージェント展開ツールを開発する組織、Strands Labsを通じてリリースした。

ブルッカーによれば、このニーズは、エージェント型ワークフローが必ずしもフル機能のLLMの能力やコストを必要としないAWS顧客との会話から生まれた。「このクラスのモデルに元々興味を持ったのは、ワークフローのステップの完璧な決定者になるからです。『今の状況に基づいて、次にやるべきことは何か？』というように」と彼はTechCrunchに語った。信頼スコアと閉じた回答領域のおかげでより信頼性が高く、レイテンシが低く、潜在的にコストも低いワークフローステップを顧客に提供すると付け加えた。つまり、時には哲学者ではなく交通整理が必要なだけなのだ。

他の意思決定モデルと同様、Strands DeciderはLLMの「胴体」、具体的にはQen3.5-2B上に構築されているが、テキストを生成する代わりに較正された選択肢を提供する。タイプセーフは、経済学者ウィリアム・スタンレー・ジェヴォンズにちなんでモデルをJevと名付けた。コスト低下が需要を増大させ得るという彼の理論を引き合いに出している。19世紀の経済学者にちなんで製品を名付けることほど「AI革命」らしいものはない。

タイプセーフがそのアイデアを初めて披露して以来、同様のモデルが数十も出現した事実は広い関心を示す一方、それらがどれほど価値を持ち得るかという疑問も提起する。ブルッカーは、課題は知性を損なわずに迅速な意思決定を最適化することだと示唆する。「精度と較正のパフォーマンスをこうしたタスクで押し上げつつ、多言語理解や一般目的で面白く有用にする知識のパフォーマンスを劣化させない、非常に微妙なバランスを見つける必要があります」と彼は述べた。つまり、目標は速くて賢いモデルを作ることだ。歴史的にAIにも人間にも縁遠かった組み合わせである。

それでもブルッカーは、フロンティアラボがこの分野を支配するとは考えていない。特に興味深いものを作るコストは数百ドルから数千ドル程度だからだ。タイプセーフの幹部たちは、黙々と将来のモデルを改善していると語る。「人々がゴールドラッシュだと思っているのは分かりますが、モデルを実際に賢くする難しさを過小評価しているのかもしれません」とCEO兼創業者のディオゴ・アルメイダはTechCrunchに語り、まだ真の競争は現れていないと付け加えた。「現在の一群は、知性を有用にするために深く献身するチームというより、クールなアーキテクチャを実装したいML関係者に見えます」。これは、丁寧な言い方をすれば、いい試みだが、実際に何かを作ったら連絡してくれ、ということだ。