伝えたかったのは、より小さいモデルが常に優れているということではなく、性能は訓練された仕事の内容によって決まるということである。

「フロンティアモデルは素晴らしい汎用モデルだ」とアームストロングは書いた。「しかし、チームの一員として、あるいは単独で、より狭いタスクでは専門特化型モデルが上回るのを、今後ますます目にすることになるだろう」。

Coinbaseの「Owning Intelligence」シリーズでは、このアプローチがどのように発展してきたかが説明されている。同社はまず、既存の機械学習モデルとルールエンジンに、オンランプ向けのAIリスクエージェントを追加した。オンランプは、パートナーのアプリケーションを通じてユーザーが暗号資産を購入できる仕組みで、Coinbaseアカウントなしで利用できるゲストチェックアウトも含まれる。

オンライン実験では、追加のAIレビューを利用したグループにおいて、不正取引が30%少なく、不正取引額が22%少ないことが分かった。このエージェントは、直近の取引の並びを調べ、単一の支払いからは見えにくいパターンを特定した。初期チェックを通過した取引をブロックすることはできたが、上流で行われたブロックを取り消すことはできなかった。

その後Coinbaseは、クローズドソースの最新モデルを、7,293人のユーザーにまたがる16,140件の取引(うち813件は不正と確認された取引)からなる固定ベンチマークでテストした。同社は、新しいOpus、Sonnet、GPTのバージョンは、いくつかの不正検知指標で前世代よりも性能が低かったと報告している。

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GPT-5.6は適合率が向上したが、再現率は低下した。つまり、不正取引のうち特定できた割合が小さくなった。この結果を受けて、オープンウェイトモデルへの移行が決まった。このモデルでは、プロバイダーのAPI経由でしかアクセスできないのではなく、パラメータを直接調整できる。

AIの自律性をめぐり懸念が指摘される

Coinbaseのアプローチは、AIエージェントが金融犯罪やセキュリティ業務を担うことについての幅広い議論の中に位置づけられる。CertiKは先週、より自律的なセキュリティエージェントは、誤った出力や人間による精査の低下からリスクをもたらしかねないと警告した。同社は、自律的な判断に明確な制限を設け、すべてのエージェントに責任者を明示することを推奨している。

ただし、この暗号資産取引所のエージェントは、そのような制限の範囲内で動作している。リスクスコアを返し、判断ポリシーを適用するアプリケーションコードを備えている。また、初期チェックでは許可された取引をブロックすることはできるが、すでに行われたブロックを覆すことはできない。