Grok：イーロン・マスクの「最大限の真実を追求する」チャットボット

Grok は、イーロン・マスクが設立した研究会社 xAI が開発した生成型人工知能チャットボットです。他の人気チャットボットと同様、Grok はテキストやコードを生成し、データを分析し、複雑な問題を解決することができます。しかし、Grok を際立たせているのは、そのユーモアと独創的な発想力です。この記事では、このチャットボットの歴史、機能、そして際立った特徴について探ります。

Grok の歴史

イーロン・マスクは 2015 年に OpenAI（ChatGPT で知られる）を共同設立しましたが、「OpenAI チームの一部の考えに同意できなかった」ため、3 年後に同社を退社しました。

2023年4月、イーロン・マスクはインタビューで、ChatGPT は政治的に正しすぎる、自分は「宇宙の本質を理解しようとする、最大限の真実を追求する AI」を作りたいと語りました。このプロジェクトの仮名は、TruthGPT（英語の「真実」から派生）でした。

イーロン・マスクが TruthGPT を紹介

彼らは最終的に、ロバート・A・ハインラインの 1961 年の SF 小説『見知らぬ土地のストレンジャー』から着想を得た「Grok」という名前に変更しました。この小説では、「grok」は、何かを深く、直感的に理解することを意味しています。

• Grok の最初のバージョンは 2023 年 11 月にリリースされました。
• 2024 年 3 月には、最先端の論理機能と 128,000 トークンのより大きなコンテキストウィンドウを特徴とする Grok-1.5 にアップグレードされました。
• 2024 年 12 月には、Grok-2 がリリースされました。このモデルは、テキストと画像の両方を処理することができました。

そして、2025年2月にGrok 3がリリースされました。イーロン・マスクは、このモデルを「恐ろしいほど賢い」と評しています。

この新しいバージョンは、これまでの最先端モデルの10倍の計算能力を持つColossusスーパーコンピュータでトレーニングされています。

Grokのパフォーマンス

イーロン・マスクは、Grok 3は地球上で最も賢いAIだと言っています。それは本当に宣伝通りなのでしょうか？見てみましょう。

• Grok 3 は、業界標準の NLP および AI ベンチマークにより、前モデルと比較して 20% 高い精度を発揮することが確認されています。
• ChatGPT o1 pro および DeepSeek R1 と比較して、処理速度が 25% 高速化、自然言語の理解と応答生成の精度が 15% 向上しています。
• 数学、科学、コーディングのベンチマークでも素晴らしい結果を残しています。

数学、科学、プログラミング

追加のベンチマーク：

上記の図からわかるように、Grok 3は次のような分野で非常に優れています：

• 数学（AIME『25およびAIME』24）
• 自然科学（生物学、物理学、化学など）（GPQA）
• プログラミング（LCB）
• マルチモーダル理解（MMMU）

MMMUベンチマーク alone には、アート&デザイン、ビジネス、ヘルス&メディシン、サイエンス、ヒューマニティーズ&ソーシャルサイエンス、テック&エンジニアリングなど、多様な分野をカバーする11,500問の問題が含まれています。

MMMUの例

Grok-3の初期バージョン（コードネーム「Chocolate」）は、異なる大規模言語モデルを競争環境で評価・比較するためのプラットフォームであるLMSYS Arenaにおいて、全カテゴリーで1400点を超えるスコアを達成し、1位を獲得しました。これにより、Grok-3は全カテゴリーで1400点を超えるスコアを達成した最初のAIモデルとなりました。

Grokの現在のモデル

Grok 3はさまざまな形状とサイズで提供されています。フラッグシップモデルは単にGrok 3と呼ばれています。金融、医療、法律、科学の分野で深い専門知識を備えています。軽量モデルはGrok 3 miniと呼ばれています。高速でスマートであり、深い専門知識を必要としない論理ベースのタスクに最適です。

また、同じ基盤モデルを使用し、同じ応答品質を提供しますが、より高速なインフラストラクチャ上で提供されるため、応答時間が大幅に短縮された高速バリエーション（grok-3-fast-beta と grok-3-mini-beta）も用意されています。

Grokは画像の分析（画像の説明、物体の識別、テキストの読み取り）が可能です：

• 最大画像サイズ:10MiB
• 最大画像数：無制限
• 対応画像ファイル形式：jpg、jpeg、png
• 画像とテキストの入力順序は任意です

また、Grokは自動回帰型画像生成モデル（コードネーム：Aurora）を使用して高品質な画像を生成する機能を備えています。このモデルはマルチモーダル入力のネイティブサポートを備えており、ユーザーが提供した画像からインスピレーションを得たり、直接編集したりできます。ご注意ください：AuroraはXプラットフォームで利用可能ですが、他のプラットフォームでは必ずしも利用可能ではありません。

公式API上のGrokモデルはインターネットに接続されていないため、2024年11月17日以降の世の中の出来事に関する知識はありません。

Grokのトレーニング

Grok 3の開発は、20万台のNvidia H100とH200 GPUを搭載したxAIのColossusスーパーコンピュータにより加速されました。新モデルは2億GPU時間のトレーニングを受け、これはGrok-2の10倍に相当します。この計算能力の飛躍により、Grok 3は前例のない効率で大規模なデータセットを処理しつつ、さらに高い精度を実現しています。

開発者は、合成データセット、自己修正メカニズム、強化学習を組み込んだトレーニング手法を調整し、Grok 3の性能を向上させました：

• 合成データセット。これは、機密情報や独自の情報を使用せずに現実世界のデータを模倣して人工的に生成されたデータです。言語モデルをトレーニングするために、多様なシナリオをシミュレートし、学習効率を向上させつつデータプライバシーの懸念に対応する、多様で制御されたデータセットを提供します。
• 自己修正メカニズム。Grok-3は、時間経過とともに自身の回答を事実確認し精緻化する機能を内蔵しています。システムは回答を信頼できるソースと比較し、誤りを特定し、次回のためにアプローチを調整します。この継続的な自己改善により、使用頻度が増えるほど誤りが減り、回答の精度が人間に近づいていきます。完璧ではありませんが、あらゆるインタラクションから学習するように設計されています。
• 強化学習。AIモデルが行動に対する報酬や罰則を受けて学習する機械学習の一種で、人間が経験を通じてスキルを習得する仕組みに似ています。システムは試行錯誤を通じてポジティブな結果を最大化するように訓練され、意思決定能力を向上させます。

これらの技術は、複数の検証ステップを活用して誤った回答（幻覚）を削減し、継続的な自己評価と学習を通じてより効果的に適応します。

Grokの応答をより自然で関連性の高いものにするため、開発者はヒューマンフィードバックループ（人間が人工的に生成されたコンテンツの正確性、関連性、有用性を評価するトレーニング方法）とコンテクストトレーニング（ボットが過去のやり取り、ユーザーの意図、周囲の情報を考慮してより正確で関連性の高い回答を生成するように教える）を導入しました。

Grokの独自の特性

ほとんどのAIモデルが形式的なトーン（しばしばロボットのような印象を与える）に固執する中、Grok 3は大胆で皮肉なスタイルで際立っています。ユーモア、皮肉、非伝統的な表現を躊躇なく使用します。Grokは事実に基づいた偏りのない回答を優先し、一般的な物語に疑問を投げかけることも珍しくありません。他のニューラルネットワークが複雑なトピックを避けるのに対し、Grokは異なるアプローチを取ります。哲学、政治、倫理的なジレンマなどについて議論することを恐れません。Grokは複数の視点を検討し、不明な点がある場合は正直に認める——これはチャットボットでは珍しい特徴です。これにより、Grokは一般的な回答マシンではなく、会話の相手として感じられます。

Grok 3は、農家、ビジネスマン、ドライバー、コンテンツクリエイターにとって役立ちます

Grokは、最大限に役立つ真実の回答を提供することをミッションに開発されました。このボットは、複雑な質問やオープンエンドな質問に対応する際に真価を発揮します。多くのチャットボットが迅速な事実提供やスクリプト化された回答に長けているのに対し、Grokはニュアンスのある質問、特に科学や批判的思考の分野での対応を設計されています。量子力学や倫理的なジレンマのような複雑なテーマを、理解しやすい説明に分解しながら、内容を簡素化することなく解説できます。これにより、表面的な回答を超えた情報を求めるユーザー——学生、研究者、好奇心旺盛な人々——にとって、Grokは頼りになるツールとなっています。

また、ユーザーはGrokの回答がChatGPTやClaudeに比べて大幅に検閲が少ない点も指摘しています。ただし、Grok には、爆弾の製造など、有害または違法な指示を防ぐための安全プロトコルが備わっています。そのような質問をした場合、ボットは、爆発物の科学について一般的な、指示的ではない方法で説明したり、「物を爆破するのはやめましょう。もっと燃えにくいものを探してみませんか？」と返答したりして、質問をそらします。これは、会話を完全に終了したり、過度に曖昧な回答をしたりする一部のチャットボットとは異なり、オープンさと責任のバランスが取れています。

Grok の将来

イーロン・マスク氏はライブストリームで、Grok 3 にはまもなく音声モードが搭載され、ユーザーは音声コマンドで Grok チャットボットと会話し、AI が生成した音声で応答を受け取ることができるようになると述べました。Grok 3 に音声モードが導入されると、ユーザーはより自然でインタラクティブな AI との対話体験ができ、人間と機械のコミュニケーションの境界線が曖昧になるでしょう。

DeepSearch、Think モード、Big Brain モードなどのプレミアム機能が、より幅広いユーザーに利用可能になる予定です。DeepSearch は Grok の検索エンジンです。最新のリアルタイムニュースにアクセスし、重要な情報を統合し、矛盾する事実や意見について推論し、複雑な情報を明確にするように設計されています。Think モード は、ユーザーの入力に対して一連の思考プロセスで応答します。出力は、モデルの推論を段階的に詳細に示したものです。これは、数学の問題、哲学的な質問、技術的な説明など、慎重な論理が必要な複雑な質問に適しています。Big Brainモードは、より広範な文脈、高度なパターン認識、または大規模な知識ベースを活用する、より拡張的で創造的、または計算集約的なモードです。多面的な質問やオープンエンドな質問の解決、革新的なアイデアの生成、多様な分野にわたる情報の関連付けなどに最適です。このモードは、より高い抽象化レベルや直感的な判断をシミュレートする可能性があります。

ハードウェアについては、xAIのColossusスーパーコンピュータは世界最大かつ最も強力なAIトレーニングシステムです。122日で構築され（予測を大幅に上回る速さ）、当初は100,000台のNvidia H100 GPUで動作していました。

建設期間 – 122日

xAIは、Nvidiaの新しい高性能チップ「Blackwell H200」を統合することで、わずか92日でGPUの容量を20万台に倍増させました。この大幅な性能向上は、まだ始まりに過ぎません。xAIはColossusを100万チップ規模に拡大する計画であり、これにより将来のGrokモデルはさらに強力で革新的なものとなるでしょう。今後のGrokのバージョンでは、動画、音声、リアルタイムデータストリームの処理が可能になる可能性があります。

これらの技術が進化するにつれ、産業の変革、学習の向上、そして私たちの知識の拡大に革命をもたらす可能性を秘めています。テキストベースのチャットボットからマルチモーダルでリアルタイムに相互作用する存在へと進化したGrokの軌跡は、AIイノベーションの急速な進展を証明し、ユーザー、開発者、そしてテクノロジーコミュニティ全体にとって興奮に満ちた未来を約束しています。

Grok 4は2025年末までにリリースされる予定です。