中国の人工知能企業DeepSeekは、AIコーディングアシスタントの自律性を高め、人間の介入を減らしながら複数のタスクを実行できるようにする設計を発表した。

このプロジェクトは、複数のAIエージェントの調整と監視に必要な人間の労力を軽減することを目指している。同社のDeepSeek Harnessチームが発表した論文について、サウスチャイナ・モーニング・ポストが日曜日に報じた。

チームによると、複数のエージェントの管理には現在多大な人間の注意が必要であり、「単一タスクの限界はモデルの能力次第だが、マルチタスクの限界は人間の注意力次第だ」という。

論文によると、人間が同時に監視できるAIエージェントのアクティブセッションは3〜5個程度にとどまるという。提案されたシステムは、タスクをエージェント間で分配して作業を調整し、人間は結果の確認と意思決定に専念できるようにするものだ。この考え方は、エージェントのオーケストレーションが優先課題となっている理由を浮き彫りにしている。開発者がより多くのAIエージェントを並列で稼働させるほど、個々のモデルの能力にかかわらず、監視業務そのものがボトルネックになり得るためだ。

SCMPによると、この提案は、米国のAnthropicやOpenAIをはじめとするAI開発者間の激しい競争の中で出てきたものだ。コーディングエージェントはこの競争で最も争われている分野の一つとなっており、各研究機関はソフトウェア開発ワークフローのより多くの部分を自動化し、デプロイされた各エージェントに必要な人間の監督を削減しようとしている。

この動きは、Cointelegraphの報道による昨年10月、ブロックチェーン分析プラットフォームCoinGlassのデータに基づき、中国のAIモデルが暗号資産取引で米国の対応製品を上回る成果を上げていたという報道に続くものだ。DeepSeekのAIチャットボットはその暗号資産取引実験で首位に立ち、9.1%という正の含み益を計上した唯一のAIモデルとなった。DeepSeekが米国の競合企業のごく一部のコストで開発されたことを考えると、この結果は暗号資産トレーダーを驚かせた。

DeepSeekの設計が発表された論文にとどまらず、開発者が実際に使えるツールとなるのか、そしてAnthropicやOpenAIなど競合のエージェント製品と比べてどうなるのかは、今後を見守る必要がある。

出典:Cointelegraph