Elon Musk率いるxAIが、「人間エミュレーター」と呼ばれるAIワーカーを密かにテストしていたことが明らかになった。
この衝撃的な事実は、元xAIエンジニアのSulaiman Ghori氏がポッドキャスト「Relentless」で語ったもので、本物の従業員と見分けがつかないほど説得力のあるAIが社内で稼働していたという。さらに驚くべきことに、この計画は100万人規模のAIワーカーへと拡大される可能性があり、その計算資源としてアイドル状態のTesla車400万台を活用する構想まで語られた。
Ghori氏はこの告発の数日後にxAIを退職しており、プロジェクトの機密性の高さを物語っている。本記事では、この「Macrohard」プロジェクトの全貌と、ホワイトカラー労働の未来への影響を分析する。
「Macrohard」プロジェクトとは何か
Ghori氏が明かした「Macrohard」は、Microsoftをもじった名称で、完全にAI駆動のソフトウェア企業を創造することを目指す野心的なプロジェクトだ。
人間エミュレーターの技術的仕組み
人間エミュレーターとは、コンピューター上で人間の従業員をシミュレートするAIシステムである。その特徴は以下の通り：
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| 画面読み取り | 人間と同様にディスプレイの内容を認識 |
| キーボード操作 | タイピングによるテキスト入力 |
| マウス制御 | クリック、ドラッグ等のポインタ操作 |
| ソフトウェア非依存 | 既存ソフトウェアの改変不要で動作 |
重要なのは、このシステムが既存のソフトウェアを一切変更せずに動作する点だ。人間がコンピューターを操作するのと同じインターフェースを使用するため、あらゆるアプリケーションで即座に稼働できる。
Ghori氏はこれを「Optimusロボットのデジタル版」と表現している。物理世界でロボットが人間の仕事を代替するように、デジタル世界で人間のデスクワークを代替する存在だ。
社内で行われた秘密のテスト
最も衝撃的な事実の一つが、xAIが社内で人間エミュレーターを「従業員」として密かにテストしていたことだ。
従業員が気づかないAI同僚
xAIはこの実験を社内スタッフに告知せずに実施した。その結果、人間の従業員がAIの「同僚」と協業しようとする奇妙な事態が発生した。
発生した「気まずい」出来事：
「AIが同僚に『直接話しに来てください』とメッセージを送り、その人が実際にデスクに行くと、そこには誰もいなかった」
– Sulaiman Ghori氏の証言
このエピソードは、人間エミュレーターが本物の従業員と見分けがつかないほど自然なコミュニケーションを行えることを示している。一方で、物理的な存在を前提とした依頼には対応できないという限界も露呈した。
予想外のタスク処理能力
テストでは、人間エミュレーターが訓練されていないタスクも処理できる「汎化能力」を示したという。これは、特定の業務だけでなく、予期しない状況にも柔軟に対応できることを意味する。
100万人のAIワーカー計画
Ghori氏が語った最も野心的なビジョンは、100万人規模のAIワーカーへの拡大計画だ。
スケーリングの課題と解決策
現在のクラウドインフラでは、100万のAIワーカーを稼働させるには膨大なコストと電力が必要となる。xAIはこの課題に対して、革新的なアプローチを検討している。
| 項目 | 現状 | 目標 |
|---|---|---|
| AIワーカー数 | 約1,000 | 1,000,000 |
| 処理速度 | 人間の1.5倍 | 人間の8倍以上 |
| インフラ制約 | データセンター依存 | 分散コンピューティング |
Tesla車を活用した分散コンピューティング
100万人のAIワーカーを実現するための計算資源として、xAIはTesla車のアイドル時間を活用する構想を持っている。
Ghori氏の発言
「私たちは100万台のVMが欲しい。北米だけで約400万台のTesla車がある。70〜80%の時間、それらはアイドル状態で、おそらく充電中だ。オーナーに料金を支払って車の時間を借り、人間エミュレーターを実行させることができる可能性がある。」
– Sulaiman Ghori氏
なぜTesla車なのか
| 利点 | 詳細 |
|---|---|
| Hardware 4チップ | AI処理に適した高性能チップを搭載 |
| 既存インフラ | ネットワーク、冷却、電力が既に完備 |
| 資本効率 | 新規データセンター建設より低コスト |
| 規模 | 北米だけで約400万台が対象 |
この構想が実現すれば、新たな大規模データセンターを建設することなく、1,000人から100万人規模へとAIワーカーを急速に拡大できる可能性がある。
スピード重視の開発戦略
xAIは競合他社とは異なるアプローチを取っている。OpenAIやAnthropicがより大きなモデルと深い推論に注力する中、xAIはスピードを最優先している。
人間の8倍の速度
Ghori氏によると、xAIの人間エミュレーターは当初「人間の少なくとも1.5倍の速度」を目標としていたが、現在の開発版は「人間の8倍以上」の速度に達しているという。
| 企業 | アプローチ | 特徴 |
|---|---|---|
| OpenAI | 深い推論 | o1/o3モデルで複雑な問題解決 |
| Anthropic | 安全性重視 | Constitutional AIによる制御 |
| xAI | スピード最優先 | 人間の8倍の処理速度 |
この戦略は、「完璧な回答を時間をかけて出す」よりも「十分に良い回答を高速で出す」ことが、多くのビジネスタスクでは重要だという判断に基づいている。
告発後の退職とプロジェクトの機密性
Ghori氏は2025年3月にxAIに入社し、1年未満で退職している。特筆すべきは、ポッドキャストでMacrohardプロジェクトについて語った数日後に退職が発表された点だ。
なぜ機密だったのか
人間エミュレーター計画が機密扱いされていた理由として、以下が考えられる：
- 競争優位性：競合に先行するための戦略的秘匿
- 社会的反発：大規模な雇用喪失への懸念
- 規制リスク：AI労働規制の先制攻撃を回避
- 技術的未成熟：「気まずい」失敗事例の存在
Ghori氏の退職は、xAIがこのプロジェクトを高度に機密扱いしていたことを裏付けている。
ホワイトカラー労働への影響
人間エミュレーター技術が成熟すれば、ホワイトカラー労働の大部分が自動化される可能性がある。
影響を受ける職種
| 影響度 | 職種 | 理由 |
|---|---|---|
| 高 | データ入力、事務処理 | 定型的なPC操作が中心 |
| 高 | カスタマーサポート | テキストベースの応対 |
| 中 | プログラミング | コード生成は進んでいるが創造性が必要 |
| 低 | 対面営業、経営判断 | 物理的・戦略的要素が大きい |
Ghori氏の評価：「依然として手作業的で乱雑」
一方で、Ghori氏は現状のホワイトカラー自動化が「依然として手作業的で乱雑」であることも強調している。つまり、技術的には可能でも、信頼性や品質の面ではまだ人間に及ばない部分があるということだ。
まとめ：AIワーカー時代の幕開け
xAIのMacrohardプロジェクトは、ホワイトカラー労働の自動化が「いつ」ではなく「どのように」の問題になりつつあることを示している。
キーポイント
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 技術 | 画面・キーボード・マウスを操作する人間エミュレーター |
| 規模 | 1,000人から100万人へのスケーリング計画 |
| インフラ | Tesla車400万台のアイドル時間活用 |
| 速度 | 人間の8倍以上の処理能力 |
| 課題 | 「手作業的で乱雑」な現状と信頼性 |
Ghori氏の告発は、AI業界最前線で何が起きているかを垣間見せてくれる貴重な証言だ。Tesla車の分散コンピューティング活用という発想は、Elon Muskの複数企業にまたがるシナジーを象徴している。
ただし、「気まずい」失敗事例が示すように、完全な人間代替にはまだ距離がある。今後の技術発展と社会的議論の両面から、この動向を注視していく必要があるだろう。
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