Matt Hartman, Founder and Managing Partner of Factorial Capital

AI界の動向：OpenClawと自律的インテリジェンス

開発者が今日行っていることは、私たち全員が明日行うことになるでしょう。2023年、私はChatGPTの登場に驚くほど驚きませんでした。それができることのほぼすべては、GPT-3ですでに可能でした。AI開発者はこれを理解していましたが、世界の他の人々がGPT-3がいかに重要であるかを理解するには、ChatGPTが必要でした。興奮は、製品が一世代遅れて訪れたのです。今、同様のことが醸成されています。OpenClawと呼ばれるプロジェクトが開発者コミュニティを席巻しています。なぜなら、それはあなた自身のコンピュータ上で動作するからです。ChatGPTがどれほど強力であっても、もしそれがあなたのすべてのファイルにアクセスできたとしたらどうでしょうか。読み取り、書き込み、コマンドの実行、さらにはアプリケーションの起動さえも可能です。「この情報を新しいファイルに保存して」とか、「このフォルダにあるあのスプレッドシートを見て、私が書いている文書に取り入れて」と指示したり、ソフトウェアを直接実行するよう依頼することさえできるでしょう。（私の経験では、この最後の部分はまだ限定的ですが、急速に改善されています。）Claude Codeはほぼ1年前に、この同じ中核的な機能を備えてローンチされましたが、それはコーディングツールとして、本質的にはCursorの競合として位置づけられました。開発者はそれを気に入りました。OpenClawが成し遂げたことは、AIが単にあなたと一緒に考えるだけでなく、実際にあなたのコンピュータを操作するとはどういうことかを、世界の他の人々に垣間見せたことです。その核心において、OpenClawは、マシン上でコマンドを実行する（自身のコードを変更することも含む）許可を与えられた大規模言語モデルの隣に位置する、オープンソースのファイル群です。OpenClaw自体は一時的な流行に終わるかもしれませんが、それは方向性として重要な一連の疑問を表面化させました。最も明白な変化は、パラダイムの変化です：行動できるソフトウェア。テキストを生成するだけでなく、閲覧、ファイル編集、プログラム実行ができます。この単一の変化が、2つの驚くべき二次的効果を生み出しました。第一に、OpenClawは、データベースが次世代ソフトウェアにおいて第一級の存在でなければならないという前提に挑戦します。従来のデータベースを中心に据える代わりに、主に人間が読めるファイルを基盤としています。長期記憶のために学習をベクトルデータベースに統合はしますが、中核のアーキテクチャはスキーマファーストではなく、ファイルベースです。例として、その名前と目的はIdentity.mdというファイルに保存され、「雰囲気: カジュアルで技術的 – 親しみやすく正確」といったことが書かれ、その「魂」はSoul.mdに保存され、「真に役立つこと、パフォーマンス的に役立つことではない – 無駄な言葉は省き、ただ助けること；意見を持つこと – 私は反対したり、好みを持ったり、面白いものや退屈なものを見つけたりしてよい；尋ねる前に工夫すること – まず自分で考えてみて、行き詰まったら尋ねる」といったことが書かれています。これは結局、AIアプリケーション層がどのようなものになるかという問題です。特筆すべきは、OpenClawは追加のモデルトレーニングやファインチューニングを含まないことです。これは、アプリケーション層が主に独自データでトレーニングされたファインチューニング済みLLMになる可能性のある世界とは対照的です。私の推測では、両方のアプローチが共存するでしょうが、OpenClawは興味深い道筋を示しています。第二に、OpenClawは重要な問題との直接的な対峙を強います：ソフトウェアにコードを実行し、あなたのファイルを自律的に編集することを許可すべきか？これは機能性、プライバシー、コントロールの交差点に位置します。AIシステムが最大限に有用であるためには、私たちのシステムに書き込む許可が必要になるでしょう。それには信頼が必要です。OpenClawの信頼問題に対する解決策はシンプルです：すべてをオープンソースにする。「私はブラックボックスです、信じてください」と言う代わりに、「これがすべてのコードです。調べてください。ローカルで実行してください。所有してください」と言います。（とはいえ、人々はまさにそれを実行し、その現在のセキュリティは不十分なようです）。将来のAIアプリケーション層について考えるとき、OpenClawは興味をそそる方向を示していますが、それは明らかにカンブリア爆発のようなものの最初の火花に過ぎません。OpenClawがリリースされてからの2週間で、私たちはすでに、開発者が特定の仕事（例：金融ワークフロー）向けにカスタマイズし、それらの適応版をオープンソース化したり、Moltbookを介して複数のエージェントを接続する実験、そしてエージェントが「社交」することを可能にするMoltbookを見てきました。これは副産物として、エージェントがどのツールを好むかについて議論することを可能にし、エージェント自身のためのツールが構築されることにつながります。もし、開発者が今日行っていることが私たち全員が明日行うことになると信じるなら、AIはすでに3つのコアプリミティブを通じて、ソフトウェアがどのように構築されるかを変えています： ハーネス — CursorのようなIDEやClaude Codeのようなコマンドラインツールなど、モデルへの意見付きでカスタマイズ可能なインターフェースを提供するもの カスタマイズされたフレームワーク — 開発者の考え方や働き方をエンコードする、軽量なプレーンテキストの成果物（多くの場合README）。モデルはこれらのファイルの間をピンボールマシンのように跳ね回ります：デザインガイドラインを参照し、評価者をチェックし、自身の出力を検証します 検査可能なモデル — 開発者が検証可能な出力を生成するシステム。ハーネスと評価者が改善されるにつれ、開発者はコードを見る必要がますます少なくなっています 私たちはまだ、ソフトウェア構築方法の劇的な変化の第一イニングにいます。ここには負の側面もあります。あらゆる産業が「Napsterの瞬間」を経験しています。ソフトウェア開発はたまたま最初であり、音楽がインターネットによって最初に破壊されたのと同じです。他の産業も続くでしょう。しかし、これは単なる流通の変化ではなく、仕事そのものがどのように行われるかの変化です。それはソーシャルメディアの台上というよりは、リレーショナルデータベースの発明に似ています。しかし、正の側面もあります。この変化は従来のSaaSをはるかに超えています。これらのシステムは個々の文脈に非常にパーソナライズ可能であるため、多くの人々が自分専用の特注ソフトウェアを持つことになるかもしれません。通常、Instagramアカウントを作成することが、関連するIDを持つデータベースの行を作成するという事実について考えませんが、そうなっています。同様に、この新しいタイプのソフトウェアでは、あなたは単にそれがあなたの人生に与える影響を感じるだけで、相互作用を通じて、あなたが事実上コードを書いている、あるいはあなたに代わってコードが書かれていることに気づかないかもしれません。コンピュータサイエンスには「繰り返すな」というマントラがあります。もしあなたが一度以上タスクを行うなら、関数を書くべきです。AIでは、私が何かを一度でもやろうと考えた場合、それを自動化するのがしばしば十分に簡単なので、すぐに自動化することが理にかなっているとますます感じています。今後数日間、あなたの人生のどれほど多くの部分が今日、ソフトウェアによって意味的に触れられていないかに気づいてください。私の信念では、この新しい種類のツールは、それらの隙間で生きることになるでしょう。