Codexに未知のモデルが表示
OpenAIのCodexにはモデル選択用のドロップダウンリストがあり、利用可能なオプションが表示される。そのスクリーンショットを誰かが「リーク」し、そこには「arcanine」や「glacier-alpha」というモデル名が含まれていた。
重要なのは、これらがいずれも未知のモデルであり、公開情報が一切存在しないという点だ。GPTに尋ねても、これらに関する言及はすべて状況証拠に基づくものに過ぎないと答える。しかし、プロジェクトに近い関係者の中には、1週間以内に何かが発表されると見る人もいる。「arcanine」という名前のモデルに何を期待すべきか。何とも言いがたい。スペックは一切公表されていない。
ただし、はっきりしているのは、AI業界全体がいまだに過熱し続けているということである。企業はこの巨大な変化の波に乗り、AIをシステムに統合していくか、さもなければ時代の流れに取り残されるかの岐路に立っている。その意味で、レガシーシステムからの移行は最重要課題となっている。
「レガシーシステムは、コスト、リスク、非効率性によって企業の足を引っ張っています」と、Fullstackのセレナ・クリフォードは書いている。「AIを活用した近代化は、より迅速で実用的な前進の道を提供します。残念ながら、こうしたシステムの更新はcatch-22（キャッチ22、どちらを選んでも不利になるジレンマ）のように感じられることがあります。従来型の近代化はコストがかかり、時間を要し、業務を混乱させる。一方で、近代化を先送りにすることもまた高リスクなのです」。
そこでクリフォードはAIの活用を提案する。
「AIを活用したレガシー近代化、すなわちAI支援型レガシー近代化とは、ソフトウェア近代化プロセス全体にわたってAIを活用することです」とクリフォードは書いている。「ソフトウェアエンジニアは、エージェンティック・スウォーム・コーディング（複数のAIエージェントが群れのように協調してコードを書く手法）やAI支援によるコードリファクタリング（コードの内部構造を改善する作業）といった技術を用いて、古いエンタープライズシステムを最新のスケーラブルな環境へと更新・移行します。手作業だけに頼るのではなく、機械学習や生成AIを搭載したツールが開発者を支援し、大規模なコードベースの分析、依存関係の特定、そして旧式のプログラミング言語から最新のものへの変換を行います」。
これもまた再帰的AIの一例である。AIを使ってシステムを必要な新しいAIへと導き、同時にAIでAIを生み出し、AIの振る舞いをAIでモデル化する。こう言うと、まさに再帰的に聞こえるではないか。
今後の展開に注目しよう。
