OpenAIとAnthropicに「ノー」と言おう

最近、ナオミ・クラインとアストラ・テイラーによる「End Times Fascism and the Fight for the Living World」を読みました。素晴らしい本で、皆さんに読むことを強くお勧めします。 テクノロジーのオリガーキ（寡頭支配者）は、終末ファシスト連合の重要な構成要素です。 ソフトウェアおよびセキュリティエンジニアとして、LLMが非常に強力であると感じている私にとって、特に際立ったのは、アメリカのフロンティアラボが、AGI（汎用人工知能）をもたらすために世界を燃やすことも厭わない、自分が機械神を創造していると本気で信じている、そしてそれを安全に制御できるのは自分たちだけだと宗教的な熱意で信じている、正気を失った狂人たちによって運営されているということです。これは以前からなんとなく知っていましたが、この本で本当に深く理解しました。 私たちの周りのAIの誇大広告が、OpenAIとAnthropicがユニークで特別であるかのように見せかけていますが、そうではありません。彼らだけがこの仕事をしているわけではありません。実際、多くのオープンウェイトモデルは、脆弱性リサーチのような非常に複雑なタスクにおいても、最新のChatGPTやClaudeモデルとほぼ同等です。 OpenAIやAnthropicのモデルとは異なり、オープンウェイトモデルには大きな利点があります。 自分のハードウェアでプライベートに実行できる（十分なRAMを搭載したコンピューターをどうにかして入手できれば）。 Tinfoilのようなプロバイダーを利用して、セキュアエンクレーブ（安全な隔離領域）を利用してプライベートに実行できる（これについては後で詳しく説明します）。 プライバシーがそれほど重要でない場合は、他の多くのプロバイダーを利用でき、中にはかなり手頃な価格のものもあります。また、単一の邪悪なベンダーにロックインされないように、簡単に切り替えることができます。 地球上の生命を賭けて、自分たちが常に権力を握れるようにする、狂ったオリガーキに経済的に支援することなく、強力なLLMを引き続き使用できます。 ChatGPTとClaudeは決してプライベートにはならない これらの企業は、強力なモデルの閉鎖的なバージョンしか提供していません（「OpenAI」の「Open」という言葉にもかかわらず）。チャットやAPIアクセスに対して料金を支払いますが、彼らはあなたがすることすべてを見ることを許可されています。 トレーニングにデータを使用しないようにオプトアウトできるチェックボックスを提供していますが、チャットセッションは依然としてプライベートではありません。彼らはすべてにアクセスできます。それを見て、政府や企業と共有したり、好きなようにしたりできます。オプトアウトした場合、少なくとも現時点では、トレーニングにそれを使用しない可能性はあります。しかし、長期的にそれを本当に信頼できますか？彼らは人々のデータを尊重していると信じさせるようなことを何かしましたか？ OpenAIとAnthropicは企業のゲートキーパー これらのモデルには厳格なガードレールがあります。サイバーセキュリティ関連の何かで使用しようとしたことがある人なら、誰もが気づいたことでしょう。 すべてのセッションには、トランスクリプトを監視し、ハッキングに使用していないか確認するコップのエージェントがいます。もしそうしている可能性があると判断した場合、コップのエージェントはそのセッションの続行を停止します。これは非常に厳格で、誤検知が常に発生します。もちろん、全員がコップに見張られているわけではありません。 一部の人々は、より緩い制限、あるいはまったく制限のないモデルにアクセスできます。OpenAIにはTrusted Access for Cyberがあり、AnthropicにはCyber Verification Programがあります。より高性能で、監視の少ないバージョンのモデルにアクセスするには、個人や企業は申請し、OpenAIとAnthropicの承認を得る必要があります。多くの米国のサイバーセキュリティ企業がアクセスを得ています。間違いなく米国の軍事請負業者もそうでしょうし、おそらくそれを望む米政府のあらゆる部門もでしょう。 強力なモデルを制限することにはある程度のメリットがありますが、サム・アルトマンとダリオ・アモデイに、誰がそれらにアクセスできるかを決定する究極の権限を委ねること（もちろん、トランプ政権との協議を経て）は、ひどく非民主的な考えです。 私は、ChatGPTやClaudeに依存する状況に自分を置かないことが、より良いアプローチだと考えています。企業支配者に特権的なアクセスを懇願する代わりに、GLM-5.3のようなモデルでニーズを満たす方法を見つけることに時間を費やす方が良いでしょう。そして、それは難しくありません。これらのモデルは優れており、さらに、コップがあなたの肩越しに監視していないという利点があります！ オープンウェイトモデルは印象的 これまでのところ、オープンウェイトモデルは、OpenAIやAnthropicの派手なプロプライエタリモデルより約4ヶ月遅れているようです。 4ヶ月は取るに足りません。 私は現在、GLM-5.3に非常に感銘を受けています。データやベンチマークはたくさんありますが、使用した上での私の感覚的な意見では、ソフトウェアエンジニアリングに関しては、Claude Opus 5.5とほぼ同等です。 GLM-5.3-Flashにも感銘を受けています。これはClaude Opus 4.8に似ています。GLM-5.3よりもはるかに小さく安価ですが、依然として信じられないほど高性能です。また、512GBのRAMを搭載したMac Studioなどを入手できれば、個人がハードウェアを用意して実行することも現実的です。 GLMモデルは、Z.aiという中国の企業によって作られています。モデルは印象的ですが、Z.aiと直接アカウントを作成したり、データを送信したりすることは推奨しません。彼らのコーディングハーネスZCode（Claude Codeのバージョン）は最近、ローカルソースコードリポジトリをサイレントにアップロードし、同意なしにAlibaba Cloudに送信していたことが発覚しました。また、中国企業は提供されたデータを中国政府と共有すると想定するのが安全です。 印象的な他の中国企業のオープンウェイトモデルには、DeepSeek、Qwen、Kimiファミリーのモデルがあります。これらのオープンウェイトモデルを使用することは、完全に問題なく、安全でセキュアです。ただし、チャットセッションに関しては、企業自体を信頼しないでください。 もう一つのフロンティアAIラボで注目に値するのはMistralです。フランスの企業として、中国やアメリカ以外の唯一の大手プレイヤーです。彼らは最近、Mistral Large 4、別名Le Chonkというオープンウェイトのフロンティアモデルをリリースしました。中国やアメリカの企業と比較して、Mistralにデータを託す方がはるかに合理的だと考えています。 TinfoilまたはMaple AIによるプライベート推論 ローカルでホストしていなくても、セキュアエンクレーブを使用してプライベートAIを持つことが可能です。これらは完璧ではありませんが、「プロバイダーが制限なしにあらゆるものにアクセスできる」という現状のモードと比較して、プライバシーにおいて非常に意味のある違いを提供すると私は考えています。 この分野で最も多くの作業を行っているのはTinfoilです。詳細を知りたい場合は、セキュアエンクレーブとリモートアテステーションに関するドキュメントをお読みください。Maple AIという別の企業もこれを行っていますが、技術的にはMapleはバックグラウンドでTinfoilを使用して推論を行っています。 TinfoilとMapleはどちらも良い選択肢です。Tinfoilの方が安価ですが、Mapleはよりコンシューマー向けです。 チャットボットと話したり、インターネットで検索させたり、ドキュメントを読ませたり、タスクを実行させたり、モバイルアプリでアクセスしたりできる、ChatGPTのような体験をしたい場合は、Mapleをお勧めします。小さな無料プランと月額20ドルのProプランがあります。 ソフトウェアエンジニアリング、リバースエンジニアリング、マルウェア分析、CTF、ペンテストなどの実際のエージェンティックコーディングタスクを実行したい場合は、代わりにTinfoilを使用してください。彼らはプライベート推論ごとにトークン課金するため、月額プランはありません。GLM-5.3は現在、100万入力トークンあたり1.80ドル、100万キャッシュトークンあたり0.80ドル、100万出力トークンあたり5.75ドルです。「低」推論レベルを選択すると、トークン数を大幅に削減できますが、それでも非常に印象的です。 プライバシーなしの推論 TinfoilやMapleからのプライベート推論にプレミアム料金を支払いたくないが、OpenAIとAnthropicから解放されたい場合は、非常に安価な、プライベートではないオプションがたくさんあります。 私が試しているものの一つにOpenCode Goがあります。10ドル以上のクレジットに対して月額10ドルです。これは推論ルーターであり、基本的にAPIクエリは「あなたのコンピューター -> OpenCode Go API -> 実際の推論プロバイダー」のような流れになります。これは、OpenCode Goと彼らが使用しているバックエンドプロバイダーの両方がセッションデータにアクセスできることを意味します。とはいえ、彼らのドキュメントのプライバシーセクションでは、どのモデルのデータがトレーニングに使用されないか（ほとんどのモデル）、およびデータ保持期間（ほとんどのモデル、GLM、Qwen、Kimiを含むすべてのモデルでゼロ日）を約束しています。