Anthropicと、その共同創業者のDario Amodei氏に向けた強い不満が、X上で可視化された。発端は、研究者のJiahao Shao氏が、Anthropicのモデルを「競合を訓練した」とみなして扱われたうえ、正当な研究用途のはずの作業まで制限されたと訴えたことだ。単なる愚痴ではなく、生成AIの企業が自社モデルの出力利用をどこまで許すのか、そしてその線引きを誰が決めるのかという問題が前面に出ている。AI業界では珍しくない摩擦だが、今回の投稿はかなり露骨で、利用者側の苛立ちがそのまま噴き出した形になっている。
Jiahao Shao氏の投稿はかなり直接的だ。彼はまず、Dario Amodei氏とAnthropicに対して「Shame on」と書き、AnthropicのClaudeを自分は蒸留していないと明言した。ここでいう蒸留は、あるAIモデルの出力を使って別のモデルを学習させる手法を指す。氏の説明では、ロールアウト、つまり試行的な実行や探索的な処理は強いオープンソースモデルから出ていて、Claudeはジョブの送信と分析の実行を手伝っただけだという。
それでもAnthropic側からは「競合を訓練している」と扱われたらしい。その結果、RFT、SFT、あるいはより大きなモデルの学習に触れるような行為をしようとすると、ブロックされる、Opus 5.5からOpus 5へダウングレードされる、場合によってはセッションそのものが終了させられる、と訴えている。RFTやSFTはどちらもモデルを追加学習させる文脈で使われる用語で、前者は強化学習系、後者は教師あり微調整を指す。要するに、研究や自動化のためにモデルを使っているはずなのに、企業側からは危険な使い方として扱われたという主張だ。
投稿の中で彼は、Anthropicが「世界中のデータ」を使ってモデルを作っておきながら、料金を払って使っている研究者を敵のように扱うのはおかしいとも書いている。さらに、オープンウェブ上の本やコード、フォーラムなどから学習した企業が、自社の出力を他者が大規模に学ぶことを禁じるのは二重基準だと批判した。彼の言い分では、単に自社の“堀”を守るだけならまだしも、それを道徳的に正当化する姿勢が気に入らない。最後には、Anthropicが独立路線を掲げる企業として見られているのに、実際には有料ユーザーに対して企業的に厳しい封鎖をかけている、とまで書いている。
投稿は10月31日 10:22に公開され、28万回表示された。リプライや引用の反応も多く、同じ趣旨で「Anthropicはオープンウェブで学習したのに、利用者が出力を学習しようとすると止める」という皮肉が広がっている。投稿の後半では、彼が「Opus 5.5 downgraded to Opus 5」と表現しており、モデルの品質を落とされた感覚まで含めて不満をぶつけているのが分かる。
この投稿で気になるのは、Anthropicが悪いかどうかだけではない。もっと手前で、企業が想定する利用範囲と、研究者や開発者が期待する利用範囲がずれていることだと思う。AIモデルの提供企業は、出力の再利用や大規模な自動化に敏感になりやすい。自社の知的財産が吸い上げられ、別の競合モデルに置き換えられるのを警戒するのは自然だ。そこまでは理解できる。
ただ、今回の投稿が刺さるのは、ユーザー側が「自分はClaudeそのものを訓練に使っていない」と主張している点にある。もし本当に、Claudeは分析やジョブ実行の補助にすぎなかったのに、広い意味で“競合訓練”扱いされたのだとしたら、規約の線引きがかなり雑だった可能性がある。逆に言えば、企業側から見ると、出力の使われ方を完全には把握できない以上、ある程度まとめて止めるしかない、という判断なのかもしれない。ここにはAIサービス特有の難しさがある。コード実行や実験支援のような用途は、見た目が研究でも、外からはモデル学習と区別しにくい。
Shao氏の怒りは、Anthropic個別というより、AI企業全体に向けた不満として読むほうが自然だと思う。今の生成AIは、公開された書籍、コード、掲示板、論文などを大量に取り込んで成立している。その一方で、利用者がモデルの出力を材料に次のモデルを作ろうとすると、急に厳しい制限がかかる。この非対称性に「ダブルスタンダードだ」という反発が出るのは、かなり分かる。
企業から見れば、自分たちが訓練で使ったデータと、ユーザーが出力を再利用することは別問題だ。だが利用者の側からすれば、「あなたたちも世界中の知識を使っているのに、こちらには同じことをさせないのか」という感覚になる。しかも今回は、料金を払っている研究者が相手だ。無料の一般ユーザー向け制限ならまだしも、研究用途の自動化まで一律に締め出すなら、顧客体験としてはかなり悪い。
もうひとつ面白いのは、Shao氏が問題にしているのが「研究自動化」だという点だ。AIは本来、人手のかかる試行錯誤を減らすために使われるはずで、ジョブの送信や分析、複数モデルの比較のような作業は、まさにその中心にある。ところが、企業が安全策を強めすぎると、その便利さが真っ先に削られる。強いモデルを使うほど、利用方法の監視や制限も強くなるなら、結局は「使いにくい高性能ツール」になってしまう。
ここでAnthropicが標榜してきた独立性も、少し逆風になる。大手に買収されず独立を保つ企業は、利用者から見て期待値が高い。巨大企業の都合より、研究者や開発者に寄り添ってくれるのではないか、と見られやすいからだ。だからこそ、そこで同じような締め付けが起きると失望も大きい。Shao氏の投稿が強い言葉になったのは、その落差への反応でもあるのだろう。
この件は、AI企業が今後どう信用を積み上げるかにも関わると思う。モデルの性能競争だけなら、少し優れた推論や長い文脈処理が話題になる。しかし、実際に利用者が気にするのは「どこまで自由に使えるか」だ。研究者が実験を回し、開発者が自動化し、企業が業務に組み込む。そのどこかで突然ブロックされるなら、性能が高くても採用しづらい。
今回の投稿が広く読まれたのは、単に一人の不満が派手だったからではないと思う。AI企業が出力の二次利用をめぐって、どこまで権利を主張し、どこからは顧客の自由に任せるのか。その境界がまだ固まっていないことを、かなり分かりやすく示しているからだ。企業が「保護したい」と言うのは当然だが、そのやり方が研究者から見て不透明で、しかも一方的に見えるなら、反発はこれからも増えるはずだ。
