最近、MetaのLlama 4プロジェクトにおいて重大なスキャンダルが発覚し、元チーフサイエンティストのヤン・レクン氏はインタビューで、チームがベースラインテストの結果を最適化するためにデータを「加工」したことを認めた。この行動は広範な議論を引き起こし、MetaがAI技術の突破を目指す過程で、経営陣の決定と技術方針に大きな誤りが生じていたことを示している。

Llamaシリーズはかつてオープンソース戦略によってAI界で有名だったが、Llama 2やLlama 3は非常に高い注目と評価を獲得した。しかしLlama 4のリリース後、Metaの評判は急速に低下した。ヤン・レクン氏が退職した理由は、会社の大規模言語モデル（LLM）戦略への不満と考えられている。また、以前のFAIRのテクニカルディレクターである田淵棟氏も、今回の騒動の中で自分たちが羊の役割を果たしたと述べている。Meta内部の混乱と新技術への過度な追い求めにより、Llama 4の開発プロセスは多くの不確実性を伴った。

ザッカーバーグ氏は競合を追い越そうと、AI技術をすべての製品に迅速に組み込むことを望み、開発チームは短期間でタスクを完了するよう強制された。その結果、成果の不足を隠すために極端な手段として「ランキングを操作」する行為に至った。Llama 4が公開されて以降、コミュニティの開発者たちはその性能がMetaが宣伝したものより劣っていることに気づき、疑問の声が上がった。最終的にザッカーバーグ氏は内部チームを大幅に解雇し、外部の専門家を採用して再建を図ることとなった。

しかし、Metaの転換の道のりは平坦ではなかった。新しいクローズドソースモデル「Avocado」は他の技術を「模倣した」という批判を受けており、市場からの信頼を取り戻せるかどうかは未知数である。この騒動を経た後のMetaのAI帝国の将来は不安定であり、激しい競争の中で再び立ち上がることができるかどうかが業界の注目を集めている。