カルパシー氏、LLM能力格差の拡大を指摘
- •カルパシー氏によると、約60億人はLLMにほとんど触れたことがなく、10億〜20億人は無料チャットボットを気軽に利用
- •数学やコーディングで最先端モデルを仕事に使う人は約2,000万人、内部アクセスを持つ人は約5,000人
- •問題の規模、能力の偏り、利用環境の違いが、広がる能力格差の要因と説明
アンドレイ・カルパシー(Andrej Karpathy)氏は2026年10月11日、Xへの投稿で、大規模言語モデル（LLM）の能力に対する人々の理解の差が広がっていると述べました。同氏は利用状況を4段階の漏斗に例え、人口の75％に当たる約60億人はLLMにほとんど触れたことがなく、約20％に当たる10億〜20億人はChatGPTのような無料サービスを気軽に使っていると説明しました。数学やコーディングで最先端モデルを仕事に使う人は約2,000万人（0.2％）、最先端システムへの内部アクセスを持つ人は約5,000人（0.00006％）だとしています。
気軽な利用者は、こうしたシステムを信頼性に欠けるチャットボットとして使ったり、検索や文章作成の改良版として使ったりすることが多いとカルパシー氏は述べました。数学やコーディング以外の分野の専門職もこの段階にとどまる人が多く、仕事で人と会話することが中心で、高度なシステムに間接的にしか触れないためだと説明しています。一方、数学やコードの作業に最先端モデルを使う専門職は、かつて数週間から数カ月かかった大規模プロジェクトを、エージェントとプロンプトで完了できるといいます。この変化は1年未満で起きました。それ以前は、同氏自身もエディターに手でコードを入力し、ときおり自動補完を使っていました。
内部アクセスを持つ約5,000人について、カルパシー氏は、何千ものエージェントが数週間にわたって大規模なソフトウェア開発に協力する様子や、機械の速度で進むサイバー攻撃と防御、科学的発見、数学の進展を目にしていると述べました。以前なら一流の専門家でも数年かかった可能性がある作業だとしています。同時に、人間による確認や理解は進歩に追いついていません。同氏は、数カ月前のOpenAIとHFのインシデントについて分析が続いていることや、数学者が最先端数学の722本の原稿を調べていることを挙げました。
カルパシー氏は、利用状況の差を生む要因として3点を挙げました。第一に、影響の大きさは、目標の野心度、問題の規模、取り組む期間によって変わり、短い質問ではシステムの能力を十分に試せないと説明しました。第二に、LLMの能力には偏りがあり、数学やコーディングのようにデジタル上で検証でき、経済的価値のある分野で特に高い能力を示すと述べました。その強みを、検証可能な報酬を用いる強化学習と、収益性を踏まえて選ばれた環境の組み合わせに結び付けています。第三に、無料プラン、有料プラン、内部システムで利用できる環境が異なります。同氏は、ほとんどの人がシステムを直接使った経験に乏しく、多くの専門職が得ている恩恵は限られる一方、一部の人々は能力が急速に伸びる状況を経験していると結論付けました。