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サティア・ナデラはテスト戦略に関する投稿で、ある議論を呼ぶ発言をしました。彼は現在のAGI（汎用人工知能）の定義は実質的に役に立たないと主張し、彼の見解では本当の意味は異なると述べました。このビデオでは、AGIに関する彼のビジョンと、彼のコメントに対する業界の反応を詳しく探っていきます。まずは、サティア・ナデラがAGIの定義について語っている最初のクリップを見てみましょう。彼はここで基本的に、汎用人工知能の定義は実際には常に変化するものだと説明しています。
「あなたの様々な質問への回答を聞いていて一つ確信が持てないのは、あなたがAGIを『存在するもの』だと考えているかどうかです。つまり、コンピュータ上で人間ができるすべての認知労働を自動化するものが現れるのかという意味で」
「これが私が定義の問題を抱えている点です。人々がAGIについて語る方法ですが、認知労働は静的なものではありません。今日の認知労働があり、例えば私の受信箱がすべてのエージェントを管理していることは、新しい認知労働でしょうか？今日の認知労働は自動化されるかもしれませんが、次に生まれる新しい認知労働についてはどうでしょうか？この両方を考慮する必要があります。それが変化しているのです」
「だから少なくとも私の頭の中では、知識労働者と知識労働を混同しないことが重要だと思います。今日の知識労働はおそらく自動化できるでしょう。誰が『メールの分類が人生の目標だ』と言うでしょうか？AIエージェントにメールを分類させればいいのです。でもメールを分類した後は、より高度な認知労働タスクを与えることができます…」
基本的にナデラが言っていることは、固定された参照点としてのAGIという概念はあまり意味をなさないということです。彼が指摘している重要な点の一つは、認知労働は静的なものではなく、動的で常に進化しているということです。これは今日の認知タスクが将来のものとは大きく異なる可能性があることを意味します。そしてAGIの変化する性質は、どのようなタスクが自動化される必要があるかを常に分析する必要があることを意味します。
言い換えれば、AGIをすべてのタスクを自動化する技術として定義するなら、その定義も時間とともに変化していかなければならないのです。この区別をすることが重要です。なぜならAGIは概念であり、誰に尋ねるかによって異なるからです。実際、サム・アルトマンは自分なりの定義を持っており、ある意味ではナデラのものと似ています。彼も現実世界での価値を強調しているからです。
「いつそこに到達するのか…すみません、わかりにくい言い方でした。2、3年以内に多くの人が『コンピュータがそれをできるとは思わなかった』と言うようなものが登場すると思います。そして科学的進歩の問題ができるもの、1年で10年分の科学的進歩ができるものはさらに先の話ですが、それが世界が本当に急速に変化し、大きな恩恵を受ける瞬間だと思います」
「かなり急な軌道にいるように見えます。人々は悲観論者になるのが好きで、昨年は『スケーリングはもう終わりだ』とか『これは機能しない』とか言われていましたが、新しいパラダイムを見つけ、推論モデルを開発し、それらは本当に賢くなってきています。そしてしばらくはそれが続き、その後、別のパラダイムを見つけると予想しています。一般的に学んだことの一つは、これらの急な指数関数的曲線を見るときはいつでも…」
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ナデラはAGIを定義するための異なるアプローチについても語り、従来の指標から離れて、より経済的影響に基づいたビジョンを提案しています。ナデラによれば、年間10%の持続的な経済成長を達成したときに、本当にAIに到達したことになります。彼の見解では、多くのAI企業はベンチマークの最適化に過度に焦点を当てています。これは理にかなっています、なぜならその結果はモデルの品質を証明するのに役立つからです。しかし、多くの企業が優先していないのは、顧客、ビジネス、そして経済全体への実際の影響です。この意味で、経済成長を生み出す能力によってAIを測定することは、単に多くのタスクを自動化するAGIとして定義するよりもはるかに具体的な基準です。
「自己主張するAGIのマイルストーンは、私にとっては無意味なベンチマークハッキングです。本当のベンチマークは10兆ドルか何かで、世界が10%成長することです。それは毎年約10兆ドルの追加価値が生み出されることを意味します。もしそれが現実なら、ハイパースケーラーとして800億ドルは多額のように思えますが、数年で世界経済を本当にこの速度で成長させることができると考えるなら、そしてその主なボトルネックがこれらのAIを展開するための計算能力を持っているかどうかなら、800億ドルではなく8000億ドルを使うべきではないですか？」
「それは正しいですが、バランスが重要です。現在は典型的な供給側の『私が作れば彼らは来る』という考え方です。それは一つの議論であり、十分なリスクを取った後でそれを行うことになりますが、ある時点で供給と需要は一致する必要があります。それが私が考えていることであり、両方の側面を追跡している理由です。供給側だけで自分自身を過度に宣伝するのではなく、実際にお客様への本当の価値に変換する方法を理解しない限り、完全に脱線してしまう可能性があります。だからこそ私は推論収益を見ています。推論収益に関する開示の理由の一つでもあります。多くの人が収益について話していないのは興味深いですが、私にとってはそれが重要だと思います。それは考え方のガバナーとして機能します。任意の時点で対称的に一致する必要はありませんが、昨日の資本を活用できるという存在証明が必要です。」
ナデラが指摘しているのは、企業がAIインフラに数十億ドルを投資するのは理にかなっていても、過剰在庫のリスクには注意が必要だということです。また、開発しているAIが将来の顧客に本当に価値をもたらすことを確認する必要があります。企業が明確な需要なしに能力拡大にのみ集中すると、十分な実用性のない技術に過剰投資してしまう状況に陥る可能性があります。この文脈では、AIとAGIへの投資は正当化されるように見えますが、人工知能セクターにおける供給と需要のバランスがどのように進化するかを見ることが重要になるでしょう。
「あなたは2019年にOpenAIに投資しました。Copilotやその他のアプリケーションがある前でした。産業革命を見ると、鉄道などの6〜10%の構築においては、チケットからの収益があるからといって、多くのお金が失われました」
「そうですね、本当に世界の成長率を10倍または5倍にする可能性があると考えるなら、そしてGPT-4からの収益は何だろうと考えるなら、本当にそれが次のレベルアップからの可能性だと思うなら、数千億ドルの計算能力を投入すべきではないですか？そうする可能性はありますよね」
「興味深いことに、実際に私が答えるべき本当の質問は、少なくともフリートへのバランスの取れたアプローチが私にとって非常に重要な理由です。計算能力を構築することだけではなく、次の大きなモデルを訓練するだけでなく、次のモデルを提供するのにも役立つ計算能力を構築することです。これら2つのことができなければ、投資を活用する立場に本当にいることはできません。だからモデルを構築するためだけのレースではなく、世界で使用されている商品を作り出すためのレースなのです。完全な考えを持つ必要があります。考えるべきことは一つだけではありません。」
OpenAIの文書では、AIの進化を5つのレベルに分類しています。現在は、AIエージェントがアクションを取れるレベル3にいます。来年にはこれらのエージェントが新しい自動化されたワークフローで大幅に改善すると予想されています。レベル4はOpenAIが「イノベーターAI」と呼ぶもので、AIが新しい発明を生み出す能力を持ち始めるレベルです。レベル5は、複数のAIシステムが自律的な組織として一緒に働くことを意味します。これは固定点ではなく進行中のプロセスであるという考えを強化しています。
大きな疑問は、業界のリーダーたちはAGIに到達するのはいつだと考えているかということです。最近のポッドキャストで、AnthropicのCEOはこのトピックについて話し、2027年までにAGIに到達すると信じていると述べました。
「2026年から2027年は、実質的にボード全体でAGIに到達する時期です。それが閾値の瞬間で、その時に先を行く者が…」
興味深いことに、このビデオの調査中に、この問題について非常に異なる意見を持つ人々を見つけました。分裂を生み出すつもりはありませんが、大金を調達している企業は、より確立された企業と比較して、AGIの到来までの時間枠が短いと予測する傾向があるのは興味深いです。例えば、Anthropicのような企業はAGIが近いと主張していますが、これはAGIがはるかに遠いと信じているわけではなく、その到来が差し迫っていると言う動機があるのです。一方、アメリカの計算機科学者アンドリュー・ンのような専門家は、AGIはまだかなり遠いと主張しています。
「大学でPhD論文を書くことを学ぶというAGIの定義では、何十年も先だと思います。もっと長いかもしれません。私の生涯中に到達することを望みますが、確信は持てません。数年以内のAGIについてのハイプがある理由の一つは、一部の企業がAGIの非常に標準的でない定義を使用していることです。AGIを低く再定義すれば、もちろん1年か2年で到達できるでしょう。しかし、AGIの標準的な定義を使うと、知的タスクを実行できる…」
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