OpenAIが代わりにクロード・コードに追いつくのはなぜですか？

オリジナル記事のタイトル:クロードコードに追いつくOpenAIの競争の中身
元記事著者:マックスウェル・ゼフ、有線
翻訳:Peggy, BlockBeats

編集後記:急速に進化するAIプログラミングエージェントのランドスケープにおいて、かつてChatGPTで生成AIの波を牽引したOpenAIは、予想外にこのキーレースの"追手"となった。対照的に、OpenAIの元メンバーによって設立されたAnthropicは、Claude Codeによって開発者コミュニティとエンタープライズ市場で急速に人気を獲得し、AIプログラミングツール分野の主要なリーダーの1つとして台頭しています。

OpenAI Codexプロジェクトが分裂し、ChatGPTやマルチモーダルモデルにリソースがシフトし、社内チームの再統合が進み、AIプログラミング製品の立ち上げが加速した初期から、OpenAIは戦略的監視から包括的なキャッチアップへと変貌を遂げつつあるという、OpenAIの経営陣、エンジニア、数人の開発者へのインタビューを通じて、この競争の背後にある真のプロセスを明らかにしている。ChatGPTの躍進は会社の優先事項を転換し、Microsoftとの提携は製品ロードマップを制約し、AnthropicはAIプログラミングトラックに早くから賭けていた。

AIエージェントがより多くの認知作業を引き受けるようになると、ソフトウェア開発プロセスやホワイトカラーの労働そのものが再定義されるかもしれない。

以下は元記事。

OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、まだ形になっていない答えを熟考するように、オフィスの椅子に足を乗せ、頭を後ろに傾けて天井を見上げている。これはある意味、環境にも関係しています。

サンフランシスコのミッションベイにあるOpenAIの新本社は、ガラスと軽い木材でできた「テック寺院」のようなモダンな建物だ。フロント後方の陳列棚には、技術啓蒙への道筋を描くかのように 、 「 AIの時代」を紹介するマニュアルが並ぶ。階段の壁は人工知能開発のマイルストーンポスターで埋め尽くされており、そのうちの1つは「Dota 2」の試合でマシンがeスポーツのトップチームを破った瞬間を何千人もの視聴者がライブで目撃した、という瞬間を記録している。廊下にはチームスローガンのパーカーを着た研究者が行き交い 、 「 良い研究には時間がかかる」という一言が。もちろん、あまり長くないのが理想です。

大きな会議室に座っています。Altmanに投げかけた質問は、進行中のAIプログラミング革命について、そしてなぜOpenAIがこの波の先頭に立っていないように見えるか、ということだった。

今日、何百万人ものソフトウェアエンジニアがプログラミング作業の一部をAIに委任し始めたことで、シリコンバレーの多くの人々は、自動化が自分の仕事に触れるかもしれないという現実に初めて直面しました。こうしてコーディングエージェントは、企業がAIに割増賃金を支払う数少ないユースケースの1つとなった。理論的には、そのような瞬間がOpenAI階段ポスターの次の「勝利」になる可能性があり、そうあるべきである。でも今、一番上のビルの名前は彼らのものではない。

問題の会社には、OpenAIの元メンバーによって設立されたAI企業Anthropicというライバル企業がある。Anthropicはコーディングエージェント製品であるClaude Codeによって爆発的な成長を遂げました。同社は2月、この製品が事業の5分の1近くに貢献し、年間25億ドル以上の収益に相当することを明らかにした。対照的に、OpenAIの社内プログラミング製品「OpenAI Codex」の1月末時点の年商は10億ドルをわずかに上回っていたと、この件に詳しいソースは述べている。

問題は、なぜOpenAIがこのAIプログラミング競争で後れをとっているのかということです。

サム・アルトマン氏は瞑想のあと 、 「 ファーストであることの価値は計り知れない。「私たちはChatGPTでこのような経験をしました」

しかし、彼の考えでは、今こそOpenAIがAIプログラミングを全面的に取り入れるときだ。氏は、同社の既存のモデル機能は、非常に複雑なコーディングエージェントをサポートするのに十分強力であると考えている。もちろん、そのような能力は偶然ではありません。同社はこの目的のために、何十億ドルもの資金をモデルトレーニングに投資してきました。

Altman氏は「これは巨大なビジネスになる」と述べています。「それ自体がもたらす経済的価値だけでなく、プログラミングが発揮できる一般的な生産性のためです」彼は少し立ち止まって 、 「 この言葉を軽々しく使うのはめったにないが、これは数兆ドル規模に達する市場の1つになりそうな気がする」と付け加えた。

さらに、OpenAI Codexは人工知能（AGI）を実現するための「最も可能性の高い道」かもしれないと考えている。OpenAIの定義によれば、AGIは経済的に価値のあるほとんどの作業において、人間のパフォーマンスを上回ることができるAIシステムである。

OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏。写真：マーク・ジェイソン・クワインズ

しかし、Altmanが自信をもってのんびりと査定したにもかかわらず、ここ数年の社内の実態ははるかに複雑だった。より完全な社内ストーリーを理解するために、私は30以上の情報源にインタビューを行った。その中には、OpenAIの現役役員や会社の承認を得てインタビューを受けた従業員、そして匿名を条件に同社の社内業務に関する洞察を提供した元従業員も含まれている。これらの説話を組み合わせると、次のような珍しい状況が明らかになります。OpenAIは追いつこうとしている。

2021年に戻りましょう。その頃、Altmanと他のOpenAIの幹部はWIREDのジャーナリストSteven LevyをサンフランシスコのMission Districtにある初期のオフィスに招待し、新しいテクノロジーのデモを見た。これはGPT-3から派生したプロジェクトで、GitHubの大量のオープンソースコードを使って訓練されていた。

オンサイトデモでは、OpenAI Codexと呼ばれるこのツールが、自然言語の命令を受け取り、簡単なコードを生成する方法を紹介しました。

OpenAIの社長兼共同創業者のGreg Brockman氏は 、 「 コンピュータの世界では実際にアクションを実行してくれる」と当時説明した。「あなたが持っているのは、真にコマンドを実行できるシステムです」当時からOpenAIの研究者は、Codexが「スーパーアシスタント」を構築するキーテクノロジーになると広く信じていた。

その間、AltmanとBrockmanのスケジュールはほぼ完全にMicrosoftとのミーティングで埋まっていた。MicrosoftはCodexを活用して、最初の商用AI製品の1つであるGitHub Copilotと呼ばれるコード補完ツールのテクニカルサポートを提供する予定で、開発者が日常的に使用する開発環境に直接組み込むことが可能だった。

初期のOpenAIの従業員は、その段階でコーデックスは「基本的にオートコンプリートしかできなかった」と回想している。しかし、Microsoftの幹部は、AI時代の到来を示す重要なシグナルとして捉えていました。

2022年6月、GitHub Copilotが正式リリースされると、数ヶ月の短い期間で数十万人のユーザーを獲得した。

OpenAIの社長Greg Brockman氏。写真：マーク・ジェイソン・クワインズ

コーデックスを担当した元々のOpenAIチームは、後に他のプロジェクトに再配置された。初期の元従業員は、将来のモデルは本質的にプログラミング機能を備えているため、長期的に独立したCodexプロジェクトチームを維持する必要はないというのが、当時の同社の論理的根拠であったと回想している。一部の技術者はDALL-E 2の開発に貢献するために配置転換され、他の技術者はGPT-4の訓練に軸足を移した。OpenAIをAGIに近づけるための鍵となる経路と考えられた。

その後、2022年11月にChatGPTを開始し、2ヶ月で1億人を超えるユーザーを獲得。結果的に社内の他のプロジェクトはすべて保留状態となった。その後数年間、OpenAIはAIプログラミング製品に取り組む専門チームを実質的に持っていなかった。Codexプロジェクトに携わっていた元メンバーは、ChatGPTの成功後、AIプログラミングは同社の新しい「コンシューマー製品ファースト」戦略の焦点には収まらなくなったようだと述べている。一方、業界はこの分野を、基本的にMicrosoftの縄張りだったGitHub Copilotによって大部分が「カバー」されたと認識していた。OpenAIは主に基礎モデルのサポートを提供した。

そのため、2023年と2024年には、OpenAIのリソースはマルチモーダルAIモデルとインテリジェントエージェントにより向けられるようになった。これらのシステムは、テキスト、画像、動画、音声を同時に理解し、人間と同じようにカーソルとキーボードで対話するように設計されていた。この方向性は、当時の業界のトレンドにより合致しているように見えました。Midjourneyの画像生成モデルはソーシャルメディアで急速に人気を博し、業界は、より高度な知能に真に進むためには、大規模な言語モデルが世界を「見る」ことと「聞く」ことができる必要があると広く信じていました。

対照的に、アントロピックは別の道を選んだ。同社はチャットボットやマルチモーダルモデルの開発も進めていたが、プログラミング能力のポテンシャルを早くから認識していたようだ。最近のポッドキャストで、ブロックマンはAnthropicが早い時期から「プログラミング能力に深く焦点を当てていた」ことも認めた。彼は、Anthropicがモデルをトレーニングする際に学術大会の複雑なプログラミング問題を使用しただけでなく、実際のコードリポジトリから大量の「散らかった」コード問題を統合した点に注目した。

「それは後になってやっと分かった教訓だった」とブロックマン氏は言う。

2024年初頭、Anthropicはこの実際のコードリポジトリデータを使用して、Claude 3.5 Sonnetのトレーニングを開始しました。6月に発売したところ、プログラミング能力の高さに感心するユーザーが多かった。

この傾向は、Cursorというスタートアップ企業で特に顕著でした。20代の若者のグループによって設立された同社は、開発者が自然言語で要件を記述し、AIが直接コードを修正できるAIプログラミングツールを開発した。CursorがAnthropicの新しいモデルを統合した後、そのユーザーベースは急速に拡大したと、同社に近いソースが明らかにした。

数ヶ月後、Anthropicは独自のプログラミングエージェント製品であるClaude Codeの社内テストを開始した。

Cursorの人気が高まり続けたため、OpenAIはスタートアップの買収を短期間試みた。しかし、同社に近い複数の情報筋によると、Cursorの創業チームは交渉がさらに進展する前にこの提案を断ったという。AIプログラミング産業の大きな可能性を信じ、独立し、発展を続けることを望んだ。

OpenAIコーデックスリサーチ責任者Andrey Mishchenko氏。Photo by:マーク・ジェイソン・クワインズ

当時、OpenAIは最初のいわゆる「推論モデル」であるOpenAI o1を訓練していた。これらのモデルは、答えを提供する前に、問題を反復的に推論することができる。OpenAIはリリース時に、このモデルが特に「複雑なコードを正確に生成してデバッグする」点で優れていると述べた。

ミシュチェンコ氏は、AIモデルがプログラミング能力を大きく進歩させた主な理由は、プログラミングが「検証可能なタスク」であることだと説明。コードは実行されるか実行されないかのどちらかで、モデルに非常に明確なフィードバックを提供します。一度エラーが発生すると、システムは問題を迅速に特定できます。OpenAIはこのフィードバックループを活用して、より複雑なプログラミング問題に対してo1を継続的にトレーニングしました。

「コードベースを自由に探索し、修正を加え、独自の結果をテストする能力がなければ、今日のプログラミングエージェントは『推論』能力のすべての部分において、現在のレベルに達することはできなかった」と彼は述べた。

2024年12月までに、OpenAI内の複数の小規模チームが、社内でAIプログラミングエージェントに焦点を当て始めた。そのうちの1チームはミシュチェンコとティボー・ソッティオーが共同代表を務めた。Sottiauxは、以前はGoogle DeepMindの傘下だったが、現在はOpenAIのコーデックスの責任者を務めている。

当初、プログラミングエージェントへの関心は主に社内の研究開発ニーズから生まれ、AIを活用して、モデルのトレーニングタスクの管理、GPUクラスタの稼働状況の監視など、大量の反復的なエンジニアリング作業を自動化することを目指した。

もう一つの並行した取り組みはアレクサンダー・エンビリコスが主導した。以前はOpenAIのマルチモーダルエージェントプロジェクトを担当し、現在はCodexの製品リードを務めている。EmbiricosはJamというデモプロジェクトを開発し、すぐに社内に浸透した。

OpenAIコーデックスの責任者であるThibault Sottiaux氏。写真：マーク・ジェイソン・クワインズ

Jamは、マウスとキーボードでコンピューターを制御するのとは異なり、コンピューターのコマンドラインに直接アクセスできます。2021年のCodexのデモでは、このコードを自力で実行できるEmbiricosのバージョンとは異なり、人間が手動で実行するためのAI生成コードのみが紹介されていました。ノートパソコンの画面で、ジャムの行動がリフレッシュ、アップデートされる様子をリアルタイムに記録するのを見て、ショックを受けそうになったと回想している。

「しばらくの間、マルチモーダルインタラクションがミッション達成への道かもしれないと考えていました。例えば、人間が一日中AIと画面を共有し、一緒に作業している」とEmbiricos氏は述べ 、 「 すると突然、非常に明確になった。

これらの散在したプロジェクトは、徐々に統一的な方向に向かうまでに数ヶ月を要した。OpenAI o1よりもさらにプログラミングタスクに最適化されたモデルであるOpenAI o3のトレーニングを2025年初頭に完了するまでに、同社はついに真のAIプログラミング製品を構築するための技術的基盤を手にしました。しかし同時に、アントロピックのクロード・コードが一般公開される準備が整った。

クロードコード（2025年2月に「限定リサーチプレビュー」として提供開始、5月に本格始動）がリリースされるまでは、AIプログラミング分野ではまだ主流のモデルが「バイブコーディング」と呼ばれていた。開発者はAI支援ツールを通じてプロジェクトの進行を推進し、人間が方向を制御しながら、途中でAIが具体的な実装を補足しました。そのようなツールは、すでに数十億ドルの投資を集めていた。

しかし、アントロピックの新製品は、このパラダイムを変えました。Jam のデモのように、Claude Code はコンピュータのコマンドラインから直接実行できるため、開発者のファイルやアプリケーションのすべてにアクセスできた。プログラミングはもはや単なる「AI支援」ではなく、開発者がAIエージェントに直接タスク全体を委ねることができるようになった。

この変化に直面したOpenAIは、競合製品のリリースを加速させ始めました。ソッティオー氏は2025年3月、社内の複数の社内チームをわずか数週間で統合し、AIプログラミング製品を迅速に立ち上げる「スプリントチーム」を編成したと振り返ります。

一方、Altmanも買収による「近道」を試み、AIプログラミングスタートアップのWindsurfを買収するために30億ドルを提供した。OpenAIのリーダーシップは、この契約が同社に成熟したAIプログラミング製品、経験豊富なチーム、既存のエンタープライズ顧客基盤をもたらすと信じていた。

しかし、この買収は後に行き詰まった。The Wall Street Journalによると、この問題はOpenAIの最大のパートナーであるMicrosoftとの間で発生した。MicrosoftはWindsurfの知的財産権へのアクセスを求めた。Microsoftは2021年からOpenAIのモデルを使用してGitHub Copilotをサポートしており、Microsoftの収益電話会議でハイライトとなっている製品だ。しかし、Cursor、Windsurf、Claude Codeなどの新しいAIプログラミングエージェントがリリースされると、GitHub Copilotは前世代のAIツールにとらわれているように見え始めました。OpenAIが別の新しいプログラミング製品を発売すれば、Microsoftにとっては良い前兆にならないかもしれない。

この買収交渉は、OpenAIとMicrosoftの関係が最も緊張していた時期に行われた。両社は協力協定を再交渉しており、OpenAIは同社のAI製品とコンピューティングリソースに対するMicrosoftの制御を減らすことを求めていた。結局、ウィンドサーフ買収はこのパワープレイの犠牲者となった。7月までに、OpenAIは取引を断念した。その後、GoogleはWindsurfの創業チームを雇用し、残りの従業員は別のAIプログラミング企業Cognitionに買収された。

アルトマン氏は 、 「 確かに、当時はこの取引が通り抜けることを望んでいたが、すべての取引が我々の管理下にあるわけではない」と述べた。Windsurfの買収は「ある程度、我々の進歩を加速させるだろう」と期待していたものの、コーデックスチームの勢いにも同様に感銘を受けたと述べている。交渉が続けられている間、ソッティオーとエンビリコスは製品開発とアップデートの展開を続けた。

8月までに、アルトマンは全社的な取り組みを強化することを決定した。

OpenAIコーデックスプロダクトリードのAlexander Embiricos氏。写真：マーク・ジェイソン・クワインズ

グレッグ・ブロックマンがAIの能力を測るのに好きな方法は、自分でデザインしたゲーム「リバースチューリングテスト」です。彼は数年前にこのゲームのコードを自分で書き、現在はAIエージェントにタスクを委任してゼロから再実装している。

ゲームルールは単純で、2人の人間のプレイヤーが別々のコンピュータの前に座り、それぞれの画面に2つのチャットウィンドウが表示される。1つのウィンドウは別の人間のプレイヤーに接続し、もう1つのウィンドウはAIに接続する。プレイヤーはどのウィンドウがAIかを当て、自分がAIであることを相手に納得させなければならない。

Brockman氏は、昨年のほとんどの期間、OpenAIの最も強力なモデルがこのようなゲームを設定するのに何時間もかかり、その過程で多くの明示的な人間による指示と支援を必要としたと述べた。しかし、昨年12月までに、Codexは新しいGPT-5.2モデルを搭載した、巧妙に作られたプロンプトを通じて、完全に再生可能なバージョンを直接生成することができました。

この変化は、ブロックマンだけによって気づかれないままになっているわけではない。世界中の開発者も、AIプログラミングエージェントの能力が突然大きく飛躍したことに気付き始めている。AIプログラミングに関する議論は、当初はクロード・コードに焦点が当てられていたが、シリコンバレーのテックサークルの外では、急速に主流メディアの関心に割って入った。

プログラマーでない一般ユーザーでも、AIを使って直接ソフトウェアプロジェクトを作成するようになった人もいる。

この利用急増は偶然ではない。この間、AnthropicとOpenAIは、より多くのAIプログラミングエージェントユーザーをオンボードするために多額の投資を行ってきた。複数の開発者はWIREDに、月額200ドルのCodexまたはClaude Codeサブスクリプションプランは、実際には1000ドル以上の利用クレジットを提供していると語った。まず、開発者に日々の業務でAIプログラミングツールを使い慣れさせ、その後、エンタープライズ環境での使用状況に基づいて課金するという、このかなり「寛大な」制限は本質的に市場戦略です。

複数の情報源によると、2025年9月時点で、コーデックスの利用率はクロード・コードの約5%にとどまっている。2026年1月までに、CodexのユーザーベースはClaude Codeの約40％にまで上昇した。

テック系スタートアップで10年働いている開発者のジョージ・ピケットは、最近になってコーデックスをテーマにしたオフラインミートアップを企画し始めたほどだ。

「ホワイトカラーの仕事をAIエージェントに置き換えようとしていることは、私にはかなり明白に思えます」 ピケットは「これが社会にとって何を意味するかについては、正直、誰もはっきりとは言えません。間違いなく大きな影響が出るが、おおむね先行きは楽観視している」

一方、効率ソフトウェア企業Notionの共同創業者で、評価額は約110億ドル（約1兆円）に上るSimon Last氏は、GPT-5.2のリリース後、彼と同社のコアエンジニアリングチームは、Codexの安定性が向上したことを主な理由として、Codexの使用に移行したと述べている。

「クロード・コードはしばしば『嘘をついて』しまうことがわかりました」 ラストは 、 「 タスクが本当に実行されていないときに、タスクが実行されていると言うでしょう」と言いました。

OpenAI研究者のケイティ・シー氏。写真：マーク・ジェイソン・クワインズ

コーデックスモデルの動作の研究を担当するOpenAIのケイティ・シー氏は、コーデックスのデフォルトスタイルを「ドライブレッド」と表現するユーザーもいる一方で、ますます多くのユーザーがこの非弁証的なコミュニケーションスタイルを評価し始めていると述べました。「エンジニアリング作業の多くは、基本的に、批判的フィードバックを攻撃と捉えることなく受けとめる能力に関するものです」と彼女は述べています。

一方、一部の大企業でもコーデックスの採用が始まっています。OpenAIのApplied BusinessのCEOであるFidji Simo氏は 、 「 ChatGPTはAIの代名詞となり、BtoB市場において大きなアドバンテージをもたらしました。企業は、従業員がすでに使い慣れているテクノロジーを導入する意欲が高い」と同氏は付け加え、Codexを販売する上でOpenAIの中核となる戦略は、ChatGPTやその他のOpenAI製品とバンドルすることだと述べた。

シスコの社長兼最高製品責任者であるJeetu Patel氏は、Codexの使用コストを心配する必要はないと従業員に明言しました。従業員が「これらのツールを使用すると職を失うことになる」と懸念を表明すると、パテルは「いいえ。でも、これらのツールを使用しないと、競争力がなくなるため、職を失うことは保証できます」と返答する。

現在、AIプログラミングエージェントを取り巻く不安は、シリコンバレーのテックサークルをはるかに超えている。先月、ウォールストリートジャーナルは、ソフトウェア開発が間もなくAIによって大規模に置き換えられることを恐れる投資家とともに、1兆ドル規模のテック株の売却の一部をクロード・コードに帰した。数週間後、Anthropic が Claude Code を使って古い COBOL 実行システム（IBM マシンでは非常に一般的）を刷新できると発表した後、IBM は過去 25 年間で最悪の日を経験した。

一方、OpenAIはAIプログラミングエージェントを公開討論のスポットライトに浴びせる取り組みも進めている。同社は、ChatGPTのプロモーションの代わりに、スーパーボウル期間中にOpenAI Codexに関する広告を放映するために数百万ドルを費やしたほどです。

ミッションベイにあるOpenAIの本社内部では、Codexを使用するのにほとんど誰も納得する必要はない。私がインタビューした多くのエンジニアは、最近は自分でコードを書くことはほとんどなく、ほとんどの時間をCodexとのやり取りに費やしていると述べています。時には「ペア番組」までやることもある。

本部ではコーデックスのハッカソンに約100人のエンジニアが大部屋に詰めかけ、それぞれがコーデックス製の最高のプロジェクトを紹介するために4時間が与えられました。OpenAIの幹部が先頭に立ち、ラップトップを眺めながら、マイクを通してチーム名を発表していた。緊張気味のチーム代表が登壇し、少し声を震わせながらAIプロジェクトを発表。最終優勝者には賞品としてパタゴニアのバックパックが贈られた。

多くのプロジェクトは両方ともCodexで構築され、エンジニアがCodexをより良く使えるように支援することを目的としていた。例えば、あるチームはSlackのメッセージを自動的に週報にまとめるツールを開発し、別のチームはWikipediaに似た内部AIガイドを作成してOpenAIのさまざまな内部サービスを説明した。昔は、このようなプロトタイプが完成するまでに数日、場合によっては数週間かかることが多かったが、今では午後で十分だ。

その場を立ち去ろうとしたとき、ドアのところで、元インスタグラムの重役であり、現在はOpenAIの「OpenAI for Science」部門を率いているケビン・ワイルにばったり会った。コーデックスは彼のためにいくつかのプロジェクトタスクを完了するために徹夜で働いていると彼は私に言った。それは翌朝レビューするだろう。この仕事の頻度は、彼と何百人ものOpenAIスタッフにとって日常的な基準となっている。OpenAIの2026年の目標の一つは、AIそのものを研究する「自動インターン」の開発だ。

Simo氏は、将来的にCodexはプログラミングだけでなく、ChatGPTやすべてのOpenAI製品のタスク実行エンジンとなり、ユーザーのさまざまな実世界のタスクを処理するようになると想定している。Altman氏はまた、Codexのユニバーサルバージョンの提供に強い意欲を示しているが、セキュリティリスクについては懸念を隠していない。

同氏は、2026年1月下旬、技術的な背景を持たない友人から「OpenClaw」というトレンドのAIプログラミングエージェントのインストールを手伝ってほしいと頼まれたことに言及した。Altmanは、OpenClawが誤って重要なファイルを削除する可能性があるため、彼の見解では「明らかにまだ良いアイデアではなかった」として、この要求を拒否した。

皮肉なことに、数週間後、OpenAIはOpenClawの開発者を雇ったと発表した。

CodexとClaude Codeの競争はかつてないほど激しいものだったと、多くの開発者から言われています。しかし、これらのツールが改良を続け、企業のワークフローにますます統合されていくにつれ、もはや社会的な疑問は「どのAIコーディングツールを使うか」というものではなくなっています。

OpenAIのリサーチおよびアライメント担当VPであるAmelia Glaese氏は次のように述べています。写真：マーク・ジェイソン・クワインズ

クロード・コードに追いつく競争の中で、OpenAIがセキュリティの問題を傍観しているのではないかと懸念するウォッチドッグもいる。Midas Projectと呼ばれる非営利団体は、GPT-5.3-Codexのリリース時にOpenAIがセキュリティコミットメントを水に浸し、モデルの潜在的なサイバーセキュリティリスクを完全に開示しなかったと非難している。

これに対し、Glaeseは、OpenAIはCodexを進めるにあたってセキュリティを犠牲にしていないと反論し、同社はMidas Projectがセキュリティのコミットメントを誤解しているとも述べている。

昨年、AIフレンドリーなSuper PACと親ドナルド・トランプ派の団体に2500万ドルを寄付し、それでも「AGIに向けて軌道に乗っています」と楽観的に宣言したOpenAIの共同創設者グレッグ・ブロックマンでさえ、この新しい現実に対して複雑な感情を抱いている。

シリコンバレーのエンジニアサークル内では、ブロックマンは常に「深く関わる」マネジメントスタイル、つまり製品発売前夜にまだコードベースを掘り起こすタイプの上司として知られています。ある程度、このより"手抜き"なアプローチが、今では彼を安心させてくれます。「自分の脳は過去に多くの不必要な詳細によって占められていたことに気づく」と彼は言う。

しかし同時に 、 「 何十万ものAIエージェントのCEO」となって、これらのシステムに目標やビジョンを実行させるとなると、各問題解決の具体的な内容まで踏み込むことは難しくなります。

「ある意味、問題そのものの『パルス』を失っているように感じてしまう」とブロックマン氏は言う。

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