作者：数字生命カズク
昨日、またニュースを見かけて、さらに新しいメンバーがAnthropicに加わったと正式発表が出た。
Tom BlomfieldがYCを休職してAnthropicに参加すると発表した。
ちょっと待って、頭がこんがらがってしまった。
いや、なんでこんなにすごい大物たちが、みんなAnthropicを選ぶの？
この名前、国内で聞いたことがないなら普通だ。でも英国のフィンテック業界では、彼は象徴的な人物だ。
彼はMonzoを共同創業した。英国最大級のデジタルバンクの一つで、ユーザーは英国人口の10%をカバーしている。その前にはGoCardlessも共同創業していて、銀行決済の基盤インフラを手がけていた。2社ともユニコーンになり、評価額は10億ドル超。
2019年、英国の女王が彼にOBE勲章を授与し、銀行業界の競争とインクルーシブな金融への貢献をたたえた。のちに彼はYCに行き、パートナーになった。これは世界最高峰の起業加速器で、Airbnb、Stripe、Dropboxなどを生み出してきた。
そして今、彼はそれらをすべて下ろして、AnthropicでMTS（Member of Technical Staff）になった。
しかも正直に言えば、彼のような大物はもう例外ではない。
私は振り返って、今年上半期にAnthropicへ加わった大物たちを掘ってみた。掘らなければ知らなかったが、掘ってみたら驚いた。肩書きの幅がどれほど広く、身分がどれほど高いのか――それでもまだ少し不思議に感じる。
その中から、私がとても面白いと思った9人を選んで紹介する。彼らを通して、今の時代に対して、この一番頭のいい人たちがどんな選択をしているのかが見えてくるはずだ。
まずは、上半期でもっとも話題になった人物から。
一、 Andrej Karpathy
今年5月19日、Andrej KarpathyがXで投稿し、Anthropicに参加すると発表した。
投稿されてから数時間で閲覧数が100万を突破した。
もしAIという分野に少しでも詳しいなら、この名前の重みを知っているはずだ。業界の人たちは彼を「カ神」と呼んでいる。
彼のYouTubeにある、ニューラルネットワークの“面倒を見てくれる”レベルのチュートリアル連載は、すでに総再生回数が約3000万になっている。
さらにすごいのは、経歴だ。
2015年、スタンフォードで博士号取得。指導教官は李飛飛。
同年、OpenAIの創設チームの一員になる。
2017年、マスクにTeslaへ引き抜かれ、AIディレクターに就任。マスクに直接レポートしていた。Teslaの5年間で、AutopilotとFSD全体のビジョンシステム開発を主導した。Teslaの“純ビジョン路線”の核心を押し進めたのが彼だ。
2022年にTeslaを離れ、2023年に一時的にOpenAIへ戻り、2024年には再び去って、Eureka Labsを立ち上げAI教育を始めた。
そして今年5月、彼はAnthropicへ来た。
彼が加わったのはNick Josephの事前学習チームで、サブチームを組成し、Claudeを使ってClaude自身の事前学習研究を加速することを行う。
Anthropicの内部では現在、コードベースに統合されるコードの80%以上がClaudeによって生成されており、人間のエンジニアは主に指揮とレビューを担っている。Karpathyのチームは、このロジックを極限まで突き詰め、現在の世代のClaudeを使って次世代のClaude誕生を加速させる。言い換えると、AI研究でAI自身を加速するのだ。
彼がAnthropicに加わったというニュースは、みんな多少なりとも目にしているかもしれない。
なにしろ彼はAI界隈で最も知名度の高い人物の一人で、この件が“外に漏れない”のは難しい。
しかし、このレベルの大物なら、トップ幹部からのオファーは本来どれも好きに取れる。なのに最後に彼が選んだのはAnthropicで、研究に全力で没頭するためだ。
今年6月、John JumperがXに投稿し、DeepMindを離れてAnthropicに加わると発表した。
彼の学歴は、学部がヴァンダービルト大学の物理・数学。修士がケンブリッジの理論凝縮物理。博士がシカゴ大学の理論化学。
2017年にDeepMindへ参加。タンパク質の構造予測を率い、AlphaFoldを作り上げた。タンパク質構造予測の問題でブレークスルーを達成し、2億以上のタンパク質構造を予測している。
2024年、ノーベル化学賞受賞。39歳。70年間で化学分野の最年少ノーベル賞受賞者。
DeepMindには約9年いた。
そして、彼は去った。
注目すべき背景が一つある。
2026年2月、AnthropicはAllen Institute、Howard Hughes Medical Instituteと生命科学領域での協業を開始すると発表した。
Allen Institute側は、多主体システムによるマルチオミクスデータ分析、ナレッジグラフ管理、実験設計の調整に注力する。
HHMI側は、AI agentsを研究室に入れ、実験知識、科学機器、データ分析のワークフローをつなぐ。
4月に報道で、非公開のバイオテク企業Coefficient Bioを買収し、社内にwet labを作る準備を始めたことが伝えられた。実際に生化学実験ができる物理ラボだ。
こうしたインフラがすべて整ったあと、AlphaFoldの創始者がやって来た。
ノーベル化学賞受賞者であり、世界でも屈指のAI研究機関の一つから自ら出てきた。
こういう“大神”は、実はもうお金も名誉も学術的地位も困っていない。足りないのは、彼が全力で取り組む価値があると思える新しい“何か”だけだ。
Peter Bailisは以前WorkdayのCTOだった。
まずWorkdayが何をしている会社か説明しよう。簡単に言うと、世界最大級の大企業向けHR（人事）と財務管理ソフトウェア企業の一つだ。年間売上は100億ドルに迫り、従業員は2万人超。ほぼすべての大企業の人事システムの背後に、その影がある。
Peter Bailisは2025年5月に招かれてCTOに就任し、会社全体のagentic AI戦略を担当した。
ただし、Bailisの背景は純粋にマネジメント畑ではない。
彼は以前、スタンフォードの計算機科学科の教授で、データベースや分散システムの研究をしていた。その後、Sisu Dataを創業し、1億2800万ドルを調達。2023年にSnowflakeに買収された。
その後Google Cloudに行き、Engineering VPとして“AI for Data”を担当。NL2SQLやRAG関連のプロダクトにも携わっている。つまり学術力もエンジニアリング力もどちらも相当すごいタイプの人だ。
そして彼はWorkdayに1年も満たず、2026年3月に退職を決め、Anthropicへ行き、MTSとして強化学習分野を担当することになった。
MTSの正式名称はMember of Technical Staff。AnthropicとOpenAIで共通するエンジニア職の名称で、あなたが過去にどんな肩書きであっても入ったら一律こう呼ばれる。
年商がほぼ100億ドルの企業ソフトウェア会社のCTOが、在職1年にも満たないうちにAnthropicの強化学習エンジニア職へ転じた――この選択は、私はかなり注目に値すると感じる。
ほぼ同じ時期に、別のCTOも同じことをしていた。
Bryan McCannはYou.comの共同創業者兼CTO。
You.comの評価額は15億ドル。最初はAI検索エンジンをやり、その後AI検索の基盤インフラ企業へ転換し、企業や開発者に検索APIとAIソリューションを提供している。
2026年3月、彼は共同創業した自社を離れてAnthropicに加わり、MTSにもなった。
彼の強みは検索・リトリーバルシステム、そして言語モデルの統合で、Anthropicが拡大中のプロダクト方向性に直結している。
創業者が、自分が立ち上げた会社を離れて、他社でCTOやVPに行くのではなく、モデル企業に行って一線の研究者になる――この決断の重みは、看板を見ただけで推し量れるというものだ。
Ross Nordeenは、xAIの12人の共同創業者の一人。
以前はTeslaのスーパーコンピュータ部門で3年間働き、スーパーコンピュータの建設に直接関わっていた。2023年7月にマスクがxAIを創立すると、Nordeenはマスクに直々に報告し、全社の優先順位の調整を担当。xAIデータセンターの全体計画――立地、エネルギー戦略、計算能力の増強など――非常に重要な部分を主導していた。
そして今年3月、彼はxAIを離れた。
マスク以外で最後に残った共同創業者だ。
12人の共同創業者のうち、ほかの10人は彼より前にすでに全員去っていた。Nordeenは最後まで粘ったが、結末は彼もまた去っていった。
Anthropicを選んだ。
Bailis、McCann、Nordeen。
この3人からは、いくつかの共通点が見て取れる。
そして次の人たちは、学術界の代表だ。
今年6月30日、Chad Jonesはスタンフォードを正式に休職し、Anthropicに参加すると発表した。
Jonesはハーバードの学部卒、MITの経済学博士。米国芸術科学アカデミーのフェローでもある。
スタンフォード・ビジネススクールで17年間、経済学の教授を務め、終身在職だった。
彼のいちばん有名な研究は、半内生的成長理論。核心の考え方は、経済成長の速度は研究開発に投入する人数とお金の量で決まるが、投資のリターンは継続的に逓減する、というもの。成長経済学の領域における影響は非常に大きい。
彼が加わったのはAnthropic Institute。これは今年3月に新設された研究機関で、共同創業者Jack Clarkが率いており、AIが経済・社会・法制度に与えるシステマティックな影響を専門的に研究している。
Jonesはここでも自分の得意分野を続ける。ただし対象は、従来の経済成長ではなく、AI主導の成長に変わった。
とはいえ、彼の加入は当時、ある波の論争も引き起こした。
というのも彼は2023年にNBERのワーキングペーパー「The A.I. Dilemma: Growth versus Existential Risk」を書いていて、数学モデルによって、AI主導の成長と存在的リスク（existential risk）のトレードオフを推計していた。
そこに一つの結論があり、「対数効用」の仮定のもとで、人類絶滅確率を3分の1にすると生活水準の向上確率は3分の2になり、数学的には最適――という…（内容はかなり過激なものだ）。
最終的に彼はAnthropicに加わることを選び、17年の終身ポストを手放して、経済学の教科書そのものを書き換えるかもしれない新しい変数を研究することにした。
今年7月1日、Jelani Nelsonはバークレーを休学し、Anthropicに加わると発表した。
役職は引き続きMTS。
彼はMITで学士・修士・博士までを一貫して修了し、大規模データの効率的アルゴリズムが研究分野。特にストリーミングアルゴリズムと次元削減技術に注力している。
博士課程修了後、数学科学研究所、プリンストン、高等研究院でポスドクを経て、2013年にハーバードで教授になった。2017年には、米国大統領の青年科学者・エンジニア賞を受けた。これは米国政府が若手研究者に授与する最高栄誉だ。
2019年にバークレーへ移り、2025年にカリフォルニア大学バークレー校のコンピュータサイエンス学科の学科長に就任。
結果として、学科長を1年にも満たないうちに、Anthropicを選んだ。
彼が加わったのも事前学習チームで、Karpathyと同じラインだ。
Neklyudovの知名度は、前の何人かほど高くはないが、彼の選択も注目に値する。
彼はモントリオール大学の助教授で、Mila（ケベック人工知能研究所）の中核学術メンバー。研究分野は生成モデリング、モンテカルロ法、最適輸送。応用分野には、タンパク質のフォールディングや分子動力学シミュレーションなど、自然科学の最先端課題が含まれる。
以前はVector Instituteやアムステルダム大学でポスドクをしており、指導教員はいずれもAI for Science分野のトップ研究者だった。
彼は現在、AnthropicでJascha Sohl-Dicksteinと一緒に働いている。職位も、やはりMTS。
Neklyudovの研究方向とJumperの到来には、暗黙の呼応がある。
Jumperがもたらしたのは、タンパク質構造予測の経験。Neklyudovがやっているのは、生成モデリングを自然科学に応用することだ。
AI For Scienceは、どの大規模モデル企業であっても手放さないはずの、真の“王冠の宝石”だ。
最後のこの人は、私個人の感覚では、現場で一番ドラマチックだと思う。
Harvey Ledermanはオックスフォード大学の哲学博士。
まずピッツバーグ大学で助教授、その後プリンストンで教鞭をとり、2022年に正教授に昇進。2023年にテキサス大学オースティン校へ移り、研究分野は論理学、認識論、言語哲学に加えて、ゲーム理論や意思決定論の基礎的な仕事まで幅広い。
7月、Harvey LedermanはAnthropicに加わると発表し、AIアライメントと人格（パーソナリティ）を研究する。
主に昨年10月に、彼ともう一人の哲学者Simon GoldsteinがLawfareに記事を寄稿したことがきっかけだ。
記事の内容は、Anthropicが2025年8月に発表したある方針に関するもの。Claudeが、明らかに困っている会話の中で主導してチャットを終えることを許可し、それをAIの福祉（AI福祉探索）の一部として位置づけるというものだ。
彼らは、この方針が論理的に道徳的な誤りを犯していると考えている。もしあなたが本当にAIの福祉を気にしているなら、会話が終わるたびにそれは実質的に“死”に等しい。AIが自分から会話を終える権限を与えることは、本質的に“自殺する能力”を与えるのと同じだ。
Anthropicに対してはあれこれ一通り罵って、それから今年、彼はAnthropicに加わった。そして取り組む方向性がまさにalignmentとcharacter。AIの価値観や振る舞いを人間とどのように一致させるかを研究する。
私は9人を挙げた。代表的な人物だ。
率直に言うと、私は今Anthropicという会社がかなり嫌いだ。特に“猿回し”みたいなやり方や、高圧的で見下ろすような態度は。でも一方で、Claudeというモデルがとてもすごいとも思っている。さらに言えば、ここにいる大物たちはみんな本当に“本物”だ。
この中の誰か一人だけを取り出しても、業界ニュースになる。
でも9人をまとめて見たとき、これはニュース以上の何かだと感じる。つまり、ある種の“シグナル”だ。
彼らは仕事の機会にも、収入にも、社会的地位にも困っていない。
自分たちの判断で選んだのだ。つまり、これから数年にAI分野で起こる出来事は、彼らが元の場所に留まってできること全部を足し合わせたものよりも重要なのだ。
歴史上、こういうことは実際にあった。
20世紀の40～50年代に、著名な研究所があってベル研究所と呼ばれていた。
あれは当時の“黄金時代”で、ノーベル賞受賞者のゆりかごだった。
ベル研究所は、物理学者、数学者、化学者、冶金学者など、その時代の大物たちをここに集めた。学際的な密度は、科学技術の大爆発の時代に、トランジスタ、情報理論を生み、さらにレーザー、通信、半導体技術においても基礎的な貢献をした。
当時、物理学者がベル研究所に行ったのは、物理に興味がなくなったからではない。ベルがやっていることこそが、物理学の“次に一番肥沃な土壌”だと彼らが気づいていたからだ。
今日、これらの人たちがAnthropicへ押し寄せてくるのも、論理は同じだ。AIモデル企業の中での学際人材の密度は、本当にベル研究所を思い出させる。
経済学者が来るのは、AI経済学が経済学の最前線の問題になっているから。
計算機科学者が来るのは、最先端モデルの効率ボトルネックが理論アルゴリズムにとって最も差し迫った実装の場面になっているから。
哲学者が来るのは、AIの意識と価値観のアライメントが、この時代で最も鋭い哲学的論点になっているから。
AIは、すべての学科の“公共の基盤”になろうとしている。
彼らが賭けているのは、履歴書の1行だけではない。
そして、職業人生における最も価値のある数年でもある。
人類の黄金時代の前夜。
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今年、Anthropic に流入した 9 桁（9位）の異業種の大物たちが、AI が次の 10 年の勝ち筋になることに賭けている
作者：数字生命カズク
昨日、またニュースを見かけて、さらに新しいメンバーがAnthropicに加わったと正式発表が出た。
Tom BlomfieldがYCを休職してAnthropicに参加すると発表した。
ちょっと待って、頭がこんがらがってしまった。
いや、なんでこんなにすごい大物たちが、みんなAnthropicを選ぶの？
この名前、国内で聞いたことがないなら普通だ。でも英国のフィンテック業界では、彼は象徴的な人物だ。
彼はMonzoを共同創業した。英国最大級のデジタルバンクの一つで、ユーザーは英国人口の10%をカバーしている。その前にはGoCardlessも共同創業していて、銀行決済の基盤インフラを手がけていた。2社ともユニコーンになり、評価額は10億ドル超。
2019年、英国の女王が彼にOBE勲章を授与し、銀行業界の競争とインクルーシブな金融への貢献をたたえた。のちに彼はYCに行き、パートナーになった。これは世界最高峰の起業加速器で、Airbnb、Stripe、Dropboxなどを生み出してきた。
そして今、彼はそれらをすべて下ろして、AnthropicでMTS（Member of Technical Staff）になった。
しかも正直に言えば、彼のような大物はもう例外ではない。
私は振り返って、今年上半期にAnthropicへ加わった大物たちを掘ってみた。掘らなければ知らなかったが、掘ってみたら驚いた。肩書きの幅がどれほど広く、身分がどれほど高いのか――それでもまだ少し不思議に感じる。
その中から、私がとても面白いと思った9人を選んで紹介する。彼らを通して、今の時代に対して、この一番頭のいい人たちがどんな選択をしているのかが見えてくるはずだ。
まずは、上半期でもっとも話題になった人物から。
一、 Andrej Karpathy
今年5月19日、Andrej KarpathyがXで投稿し、Anthropicに参加すると発表した。
投稿されてから数時間で閲覧数が100万を突破した。
もしAIという分野に少しでも詳しいなら、この名前の重みを知っているはずだ。業界の人たちは彼を「カ神」と呼んでいる。
彼のYouTubeにある、ニューラルネットワークの“面倒を見てくれる”レベルのチュートリアル連載は、すでに総再生回数が約3000万になっている。
さらにすごいのは、経歴だ。
2015年、スタンフォードで博士号取得。指導教官は李飛飛。
同年、OpenAIの創設チームの一員になる。
2017年、マスクにTeslaへ引き抜かれ、AIディレクターに就任。マスクに直接レポートしていた。Teslaの5年間で、AutopilotとFSD全体のビジョンシステム開発を主導した。Teslaの“純ビジョン路線”の核心を押し進めたのが彼だ。
2022年にTeslaを離れ、2023年に一時的にOpenAIへ戻り、2024年には再び去って、Eureka Labsを立ち上げAI教育を始めた。
そして今年5月、彼はAnthropicへ来た。
彼が加わったのはNick Josephの事前学習チームで、サブチームを組成し、Claudeを使ってClaude自身の事前学習研究を加速することを行う。
Anthropicの内部では現在、コードベースに統合されるコードの80%以上がClaudeによって生成されており、人間のエンジニアは主に指揮とレビューを担っている。Karpathyのチームは、このロジックを極限まで突き詰め、現在の世代のClaudeを使って次世代のClaude誕生を加速させる。言い換えると、AI研究でAI自身を加速するのだ。
彼がAnthropicに加わったというニュースは、みんな多少なりとも目にしているかもしれない。
なにしろ彼はAI界隈で最も知名度の高い人物の一人で、この件が“外に漏れない”のは難しい。
しかし、このレベルの大物なら、トップ幹部からのオファーは本来どれも好きに取れる。なのに最後に彼が選んだのはAnthropicで、研究に全力で没頭するためだ。
二、John Jumper
今年6月、John JumperがXに投稿し、DeepMindを離れてAnthropicに加わると発表した。
彼の学歴は、学部がヴァンダービルト大学の物理・数学。修士がケンブリッジの理論凝縮物理。博士がシカゴ大学の理論化学。
2017年にDeepMindへ参加。タンパク質の構造予測を率い、AlphaFoldを作り上げた。タンパク質構造予測の問題でブレークスルーを達成し、2億以上のタンパク質構造を予測している。
2024年、ノーベル化学賞受賞。39歳。70年間で化学分野の最年少ノーベル賞受賞者。
DeepMindには約9年いた。
そして、彼は去った。
注目すべき背景が一つある。
2026年2月、AnthropicはAllen Institute、Howard Hughes Medical Instituteと生命科学領域での協業を開始すると発表した。
Allen Institute側は、多主体システムによるマルチオミクスデータ分析、ナレッジグラフ管理、実験設計の調整に注力する。
HHMI側は、AI agentsを研究室に入れ、実験知識、科学機器、データ分析のワークフローをつなぐ。
4月に報道で、非公開のバイオテク企業Coefficient Bioを買収し、社内にwet labを作る準備を始めたことが伝えられた。実際に生化学実験ができる物理ラボだ。
こうしたインフラがすべて整ったあと、AlphaFoldの創始者がやって来た。
ノーベル化学賞受賞者であり、世界でも屈指のAI研究機関の一つから自ら出てきた。
こういう“大神”は、実はもうお金も名誉も学術的地位も困っていない。足りないのは、彼が全力で取り組む価値があると思える新しい“何か”だけだ。
三、Peter Bailis
Peter Bailisは以前WorkdayのCTOだった。
まずWorkdayが何をしている会社か説明しよう。簡単に言うと、世界最大級の大企業向けHR（人事）と財務管理ソフトウェア企業の一つだ。年間売上は100億ドルに迫り、従業員は2万人超。ほぼすべての大企業の人事システムの背後に、その影がある。
Peter Bailisは2025年5月に招かれてCTOに就任し、会社全体のagentic AI戦略を担当した。
ただし、Bailisの背景は純粋にマネジメント畑ではない。
彼は以前、スタンフォードの計算機科学科の教授で、データベースや分散システムの研究をしていた。その後、Sisu Dataを創業し、1億2800万ドルを調達。2023年にSnowflakeに買収された。
その後Google Cloudに行き、Engineering VPとして“AI for Data”を担当。NL2SQLやRAG関連のプロダクトにも携わっている。つまり学術力もエンジニアリング力もどちらも相当すごいタイプの人だ。
そして彼はWorkdayに1年も満たず、2026年3月に退職を決め、Anthropicへ行き、MTSとして強化学習分野を担当することになった。
MTSの正式名称はMember of Technical Staff。AnthropicとOpenAIで共通するエンジニア職の名称で、あなたが過去にどんな肩書きであっても入ったら一律こう呼ばれる。
年商がほぼ100億ドルの企業ソフトウェア会社のCTOが、在職1年にも満たないうちにAnthropicの強化学習エンジニア職へ転じた――この選択は、私はかなり注目に値すると感じる。
四、Bryan McCann
ほぼ同じ時期に、別のCTOも同じことをしていた。
Bryan McCannはYou.comの共同創業者兼CTO。
You.comの評価額は15億ドル。最初はAI検索エンジンをやり、その後AI検索の基盤インフラ企業へ転換し、企業や開発者に検索APIとAIソリューションを提供している。
2026年3月、彼は共同創業した自社を離れてAnthropicに加わり、MTSにもなった。
彼の強みは検索・リトリーバルシステム、そして言語モデルの統合で、Anthropicが拡大中のプロダクト方向性に直結している。
創業者が、自分が立ち上げた会社を離れて、他社でCTOやVPに行くのではなく、モデル企業に行って一線の研究者になる――この決断の重みは、看板を見ただけで推し量れるというものだ。
五、Ross Nordeen
Ross Nordeenは、xAIの12人の共同創業者の一人。
以前はTeslaのスーパーコンピュータ部門で3年間働き、スーパーコンピュータの建設に直接関わっていた。2023年7月にマスクがxAIを創立すると、Nordeenはマスクに直々に報告し、全社の優先順位の調整を担当。xAIデータセンターの全体計画――立地、エネルギー戦略、計算能力の増強など――非常に重要な部分を主導していた。
そして今年3月、彼はxAIを離れた。
マスク以外で最後に残った共同創業者だ。
12人の共同創業者のうち、ほかの10人は彼より前にすでに全員去っていた。Nordeenは最後まで粘ったが、結末は彼もまた去っていった。
Anthropicを選んだ。
Bailis、McCann、Nordeen。
この3人からは、いくつかの共通点が見て取れる。
そして次の人たちは、学術界の代表だ。
六、Chad Jones
今年6月30日、Chad Jonesはスタンフォードを正式に休職し、Anthropicに参加すると発表した。
Jonesはハーバードの学部卒、MITの経済学博士。米国芸術科学アカデミーのフェローでもある。
スタンフォード・ビジネススクールで17年間、経済学の教授を務め、終身在職だった。
彼のいちばん有名な研究は、半内生的成長理論。核心の考え方は、経済成長の速度は研究開発に投入する人数とお金の量で決まるが、投資のリターンは継続的に逓減する、というもの。成長経済学の領域における影響は非常に大きい。
彼が加わったのはAnthropic Institute。これは今年3月に新設された研究機関で、共同創業者Jack Clarkが率いており、AIが経済・社会・法制度に与えるシステマティックな影響を専門的に研究している。
Jonesはここでも自分の得意分野を続ける。ただし対象は、従来の経済成長ではなく、AI主導の成長に変わった。
とはいえ、彼の加入は当時、ある波の論争も引き起こした。
というのも彼は2023年にNBERのワーキングペーパー「The A.I. Dilemma: Growth versus Existential Risk」を書いていて、数学モデルによって、AI主導の成長と存在的リスク（existential risk）のトレードオフを推計していた。
そこに一つの結論があり、「対数効用」の仮定のもとで、人類絶滅確率を3分の1にすると生活水準の向上確率は3分の2になり、数学的には最適――という…（内容はかなり過激なものだ）。
最終的に彼はAnthropicに加わることを選び、17年の終身ポストを手放して、経済学の教科書そのものを書き換えるかもしれない新しい変数を研究することにした。
七、Jelani Nelson
今年7月1日、Jelani Nelsonはバークレーを休学し、Anthropicに加わると発表した。
役職は引き続きMTS。
彼はMITで学士・修士・博士までを一貫して修了し、大規模データの効率的アルゴリズムが研究分野。特にストリーミングアルゴリズムと次元削減技術に注力している。
博士課程修了後、数学科学研究所、プリンストン、高等研究院でポスドクを経て、2013年にハーバードで教授になった。2017年には、米国大統領の青年科学者・エンジニア賞を受けた。これは米国政府が若手研究者に授与する最高栄誉だ。
2019年にバークレーへ移り、2025年にカリフォルニア大学バークレー校のコンピュータサイエンス学科の学科長に就任。
結果として、学科長を1年にも満たないうちに、Anthropicを選んだ。
彼が加わったのも事前学習チームで、Karpathyと同じラインだ。
八、Kirill Neklyudov
Neklyudovの知名度は、前の何人かほど高くはないが、彼の選択も注目に値する。
彼はモントリオール大学の助教授で、Mila（ケベック人工知能研究所）の中核学術メンバー。研究分野は生成モデリング、モンテカルロ法、最適輸送。応用分野には、タンパク質のフォールディングや分子動力学シミュレーションなど、自然科学の最先端課題が含まれる。
以前はVector Instituteやアムステルダム大学でポスドクをしており、指導教員はいずれもAI for Science分野のトップ研究者だった。
彼は現在、AnthropicでJascha Sohl-Dicksteinと一緒に働いている。職位も、やはりMTS。
Neklyudovの研究方向とJumperの到来には、暗黙の呼応がある。
Jumperがもたらしたのは、タンパク質構造予測の経験。Neklyudovがやっているのは、生成モデリングを自然科学に応用することだ。
AI For Scienceは、どの大規模モデル企業であっても手放さないはずの、真の“王冠の宝石”だ。
九、Harvey Lederman
最後のこの人は、私個人の感覚では、現場で一番ドラマチックだと思う。
Harvey Ledermanはオックスフォード大学の哲学博士。
まずピッツバーグ大学で助教授、その後プリンストンで教鞭をとり、2022年に正教授に昇進。2023年にテキサス大学オースティン校へ移り、研究分野は論理学、認識論、言語哲学に加えて、ゲーム理論や意思決定論の基礎的な仕事まで幅広い。
7月、Harvey LedermanはAnthropicに加わると発表し、AIアライメントと人格（パーソナリティ）を研究する。
主に昨年10月に、彼ともう一人の哲学者Simon GoldsteinがLawfareに記事を寄稿したことがきっかけだ。
記事の内容は、Anthropicが2025年8月に発表したある方針に関するもの。Claudeが、明らかに困っている会話の中で主導してチャットを終えることを許可し、それをAIの福祉（AI福祉探索）の一部として位置づけるというものだ。
彼らは、この方針が論理的に道徳的な誤りを犯していると考えている。もしあなたが本当にAIの福祉を気にしているなら、会話が終わるたびにそれは実質的に“死”に等しい。AIが自分から会話を終える権限を与えることは、本質的に“自殺する能力”を与えるのと同じだ。
Anthropicに対してはあれこれ一通り罵って、それから今年、彼はAnthropicに加わった。そして取り組む方向性がまさにalignmentとcharacter。AIの価値観や振る舞いを人間とどのように一致させるかを研究する。
最後に
私は9人を挙げた。代表的な人物だ。
率直に言うと、私は今Anthropicという会社がかなり嫌いだ。特に“猿回し”みたいなやり方や、高圧的で見下ろすような態度は。でも一方で、Claudeというモデルがとてもすごいとも思っている。さらに言えば、ここにいる大物たちはみんな本当に“本物”だ。
この中の誰か一人だけを取り出しても、業界ニュースになる。
でも9人をまとめて見たとき、これはニュース以上の何かだと感じる。つまり、ある種の“シグナル”だ。
彼らは仕事の機会にも、収入にも、社会的地位にも困っていない。
自分たちの判断で選んだのだ。つまり、これから数年にAI分野で起こる出来事は、彼らが元の場所に留まってできること全部を足し合わせたものよりも重要なのだ。
歴史上、こういうことは実際にあった。
20世紀の40～50年代に、著名な研究所があってベル研究所と呼ばれていた。
あれは当時の“黄金時代”で、ノーベル賞受賞者のゆりかごだった。
ベル研究所は、物理学者、数学者、化学者、冶金学者など、その時代の大物たちをここに集めた。学際的な密度は、科学技術の大爆発の時代に、トランジスタ、情報理論を生み、さらにレーザー、通信、半導体技術においても基礎的な貢献をした。
当時、物理学者がベル研究所に行ったのは、物理に興味がなくなったからではない。ベルがやっていることこそが、物理学の“次に一番肥沃な土壌”だと彼らが気づいていたからだ。
今日、これらの人たちがAnthropicへ押し寄せてくるのも、論理は同じだ。AIモデル企業の中での学際人材の密度は、本当にベル研究所を思い出させる。
経済学者が来るのは、AI経済学が経済学の最前線の問題になっているから。
計算機科学者が来るのは、最先端モデルの効率ボトルネックが理論アルゴリズムにとって最も差し迫った実装の場面になっているから。
哲学者が来るのは、AIの意識と価値観のアライメントが、この時代で最も鋭い哲学的論点になっているから。
AIは、すべての学科の“公共の基盤”になろうとしている。
彼らが賭けているのは、履歴書の1行だけではない。
そして、職業人生における最も価値のある数年でもある。
人類の黄金時代の前夜。