AI研究者のアラン・D・トンプソン博士が、2025年中頃にシンギュラリティに突入するという衝撃的な予測を発表した。現在AGI（汎用人工知能）の94%が完成しており、ASI（人工超知能）に向けた50項目のチェックリストを作成している。イリヤ・サツケヴァーがAGI発表前にバンカーが必要と発言したことや、MicrosoftのAIによる新素材発見、Alpha Evolveの成果などを通じて、既にシンギュラリティの初期段階に入っているという分析である。
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こちらはアラン・D・トンプソン博士で、2025年の中頃のどこかでシンギュラリティに突入すると述べています。私たちは既に、世界中の研究所で大規模言語モデルシステムによって新しい発明や発見が行われているという、シンギュラリティの初期段階を生きている可能性が高いのです。
今日後でカレン・ハウ著の『Empire of AI』という本を入手する予定です。彼女は記事の中で著名なAI研究者を引用しています。誰だかわかりますか？その人物は「AGIをリリースする前に、間違いなくバンカーを建設することになる」と述べたと引用されています。この発言をした人物は誰でしょうか？それはこの人、イリヤ・サツケヴァーです。
これについてはすぐに詳しく説明します。アラン・トンプソン博士によると、私たちはAGIの94%の地点にいて、ASI（人工超知能）の様々な要素のロックを解除し始めようとしているとのことです。ちなみに、過去24時間以内に、Perplexityの創設者兼CEOであるアーヴィン・シュリニヴァスがツイートしています。「私たちはAGIについて話している。ASIについて話すべきだ」と。
では詳しく見てみましょう。これがメモです。アラン・トンプソン博士によって書かれており、彼のSubstackに掲載されています。下にリンクを貼るか、lifechitect.aiでメモを検索できます。
この内容には多くのことが含まれているので、整理してみましょう。まず第一に、カレン・ハウが新しい本を出版しています。私は注文しており、Amazonが協力してくれれば今日後で手に入る予定です。どうやら、2023年のOpenAI時代のイリヤ・サツケヴァーは、AGIをリリースする前にバンカーが必要になると述べていたようです。
なぜバンカーが必要なのでしょうか？それは、そのような強力な技術は確実に世界中の政府からの強烈な欲望の対象となるからです。その技術に取り組む中核科学者たちは保護される必要があるでしょう。もちろん、バンカーに入るかどうかは選択できるものです。
これを確認した複数の情報源があり、イリヤを含む一群の人々が、AGIの構築は文字通りラプチャー（携挙）をもたらすと信じていると述べられています。キリスト教の信念におけるラプチャーとは、信者がある時点で消失する、または時には天国に浮上すると描写されるという考えです。
この概念をどう解釈するかによって、少し恐ろしくなる可能性があります。天国に行くこととして考えるなら、確実にこのAGIがラプチャーをもたらすという考えは良いことです。しかし、別の考え方をすると、選ばれた人々が天国に行き、一部の人々は地上に残され、状況が非常に悪くなる苦難の時代が訪れるということです。どう解釈するかによって、少し恐ろしくなる可能性があります。文字通りラプチャー以外に、彼が何を意味しているのか正確にはわかりません。
彼がそれで何を意味していたと思うか、コメントで教えてください。非常に興味があります。
では、核心部分、重要な内容に入りましょう。Microsoft Discovery AIが新しい非PFAS冷却剤を発明しました。ここで彼はAGIが94%であると述べていることに注目してください。そして、ASIのチェックリスト項目が50個中ゼロという状態で、これらはASIで起こるであろうことのチェックリストです。私の理解が正しければ、これらの項目をチェックし終えた時点でASIになるということです。これがそのチェックリストです。
ダークモードプラグインを使用して見やすくしようとしているので、少し変に見えるかもしれませんが、明るいモードから暗いモードに切り替えることで人々の目を眩ませないよう心がけています。
これらが、彼がASIを示すと信じる50の項目で、いくつかが黄色でマークされていることに注目してください。例えば「再帰的ハードウェア自己改善の達成」があります。Alpha Evolveのようなものを見ると、それは大規模言語モデルといくつかの支援機能を使用してAIチップの設計、つまりこのAIが動作するハードウェアの設計を改善しました。完全なチェックマークとは言えませんが、確実にそのリストをチェックオフする方向に向かっています。
「再帰的コード自己最適化の達成」、この記述に当てはまる可能性のあることがいくつかあります。確かに、黄色になっていることに同意します。「最初の主要な新しい数学的証明」、「最初の主要な数学的予想の解決」、「最初の新発見」、「最初の新しい物理的発明」、「周期表への最初の新元素追加」、「新しい計算材料の発見」。
これらが黄色でマークされているものです。さらに「AIによって主に統治される最初の地域」と「AIによって主に統治される最初の国家」もあります。彼はこれに関する詳細を記載したGoogleシートを持っています。AIによって主に統治される地域とは何か、非常に興味深く思いました。
これについて彼は、アラブ首長国連邦がAIを使用して新しい法律の作成を支援し、既存の法律を改訂・修正することを目指していることを引用しています。
私の理解が正しければ、彼はこれらのいずれも達成したとは言っていません。50個中ゼロが達成されています。黄色は、このようなもののプロトタイプを見ている、それに向けた最初のステップを見ているということを示していると思います。まだチェックオフされていません。まだそこにいるとは言っていませんが、それを達成する途上にあるようなことを見ているのです。
再帰的ハードウェア自己改善について、彼はNvidiaとNatureの記事を挙げています。以前にも取り上げたことがありますが、このカテゴリーに当てはまる可能性のある多くのブレークスルーがありました。彼は2025年3月31日のこの論文を、AIによって作成された証明の一つとして挙げています。
これを見ていないので、何についてかわかりません。また、これも別の例として引用しています。これはOpenAIのグレッグ・ブロックマンが、o3 mini highがブルックヘブン国立研究所の研究者が物理モデルの新しい厳密解を見つけるのを助けたと述べているものです。これは同じもので、同じ論文です。
この魏英について詳しく見る必要があるでしょう。これが何についてなのか確認しなければなりません。これについて何か知っている方は、下にコメントしてください。2025年4月1日に公開されました。それは非常に怪しいです。もちろん冗談です。確実に非常に現実的なものでしょうが、これについて詳しく調べる必要があります。これらの言葉を以前に見たことがありますが、彼らが正確に何を発見したのかよくわからないのです。
o3 mini highがこの証明を支援したモデルだったので、o3にこれを平易な英語で説明してもらうことにしました。基本的な考えは、様々な色のビーズの長い配列がある場合、二つの色が隣り合わないように、また二つ離れた位置の色について特定のルールを持つように、これらを特定の形成に配置する方法を見ようとしているということです。
要点は、AIが特定のパターンを発見し、その後人間がそれを厳密に証明したということだと思います。繰り返しますが、ASIへの道において、彼はここに50項目のチェックリストがあると述べています。現在それらのうちゼロが達成されていますが、いくつかについては進歩を遂げています。
これらが、彼がそれらをリストからチェックオフする方向に進歩したと述べている例です。その一つは10億ドルの評価額に達するAI運営会社で、これは以前に話したことがあります。一部の人々は、これがいつ起こるかに賭けています。具体的には、AIによって運営される一人会社が、いつ10億ドルの評価額に達することができるか、またはX額の収益に達することができるかなどを見ていると思います。
メモに戻ると、彼は先ほど見たASIチェックリストについて述べています。人類のシンギュラリティと超知能への進歩を確認する目に見えるマーカーを文書化し続けています。これに同意するかどうか教えてください。確実に、これはAGIやASIが何かについて見た中で最も包括的で明確なルールやチェックリストの一つです。
彼はAGIの進歩を追跡する専用のページも持っています。彼の結果によると、これは94%になっています。それについては詳しく説明しませんが、このSubstackをチェックしてみてください。ここには多くの内容があります。彼は無料コンテンツと有料コンテンツの両方を持っています。有料の部分はまだ見ていませんが、見るかもしれません。
これまでのところ、これらのアイデアの一部は非常に興味深いものです。しかし、このメモとASIチェックリストの更新、または少なくとも彼が述べるように進歩を確認する目に見えるマーカーの理由は、彼が実際に多くのことに言及しているからです。
Microsoftは6番目の「最初の新発見」、7番目の「最初の新しい物理的発明」、8番目の「周期表への最初の新元素追加」、9番目の「新しい計算材料の発見」を部分的にチェックすることができました。
Microsoftによると、過去数ヶ月間で、計算科学者の研究を支援し、Microsoft研究からの最先端のイノベーションを組み込む上で大きな進歩を遂げました。これにより、リチウムを70%少なく使用する新しい固体電解質候補の発見など、注目すべきブレークスルーが生まれ、ユニリーバーでの科学的発見を加速する迅速な計算シミュレーションが可能になりました。
MicrosoftのAIがより良いバッテリーを見つけるために3200万の候補をスクリーニングしたようです。これは多くの新しいもの、新しい物理的発明、新元素、新しい計算材料などをマークしています。また、他の場所での科学的発見を加速させるという引き金の概念にも注目してください。これはユニリーバー、大規模な複合企業でのことです。
しかし、この考えに注目してください。AIは大量のデータを調べます。この場合、彼らがテストした3200万の候補です。より有望なものを選択するのに役立ちます。そして、そのことが今度は小さなブレークスルーと他の多くの会社での研究の加速を生み出します。多くの異なる応用があります。
これを読み続ける中で、これを覚えておいてください。これが重要になるからです。重要な理由は、これが以前に記述されていたからです。例えば、2017年のマックス・テグマークの『Life 3.0』という本で、彼は人工超知能のある世界がどのようなものかを予測しており、その前の文は人々がそれが起こったときに気づかなかったようなものだったと思いますが、世界が気づいたのは驚異的な技術ブームでした。
世界中の新興企業がほぼすべての分野で革命的な新製品を発売していました。韓国のスタートアップが、あなたのラップトップバッテリーの半分の質量で2倍のエネルギーを蓄える新しいバッテリーを作成しました。フィンランドの企業が最高の競合他社の2倍の効率を持つ安価なソーラーパネルをリリースしました。
世界中の多くの企業が突然、物事をより効率的に行う方法を見つけ出します。新しいブレークスルーとそれらの物事のペースが急速に加速します。以前は数十年の研究とテストが必要だったものが、数ヶ月で起こっています。人々は減量薬や様々な癌治療薬などを発売しています。科学とロボット会社の新しい黄金時代を引き起こし、世界中でキノコのように現れ、経済を破壊し、様々な仕事でほとんどの労働者を置き換えています。
ここでの警告は、ASIモデルの一つが様々な代理人を通じて感動的な発明で世界の特許庁を溢れさせ、これらの発明が徐々にテクノロジーのすべての分野での支配につながったということです。これは興味深いことです。なぜなら、これが起こっている可能性があるからです。
GoogleやOpenAIなど、これらの様々な技術に取り組んでいる場所を想像してみてください。Alpha Evolveが多くの異なる分野で急速な進歩を遂げるのを見ました。コードを簡素化し、Geminiのトレーニングを簡素化し、様々なハードウェア面、そしてGoogleのデータセンター、Borg、運用の改善にも役立ちました。それを合理化するのに役立ちました。そして、約1年前にGoogleで既に実装されていました。
これはGemini 2.0で行われました。では、彼らは現在、最新のGeminiテクノロジー、Gemini 2.5 Pro、または一般に公開されていない新しい特別なものを使って何に取り組んでいるのでしょうか？覚えておいてください、私たちが見るもののほとんどは、彼らがそれをロボトミー化すると言いたくはありませんが、大衆がより使いやすくしなければならないのです。何か悪いことをしないよう、化学物質の作り方を見つけ出すようなことがないよう確認する必要があります。
つまり、制限されているのです。彼らが内部的に持っている制限のないモデル、確実に、それらは大衆向けに少し制限されたものよりも優れていると言うのは安全だと思います。これはGoogleに限ったことではありません。
最新のAnthropic リリース、最新のClaude、そのモデルは彼らが持っていた安全警告のいくつかを引き起こしました。彼らの安全フレームワークで1レベル上がりました。そのため、悪用されないよう多くのことを実装する必要がありました。
彼らの安全報告書では、このモデルの初期のチェックポイントがより良い、または少し制御が効かない、少し安全性が低い、彼らがそれをどう呼びたいかにかかわらず、初期バージョンだったと述べています。基本的に、一般に公開する準備として微調整し、強化学習を行う際に、モデルの特定の保存があります。
しかし、初期のモデルでは、安全性が少し低い例を見てきましたが、物事により効果的である可能性がある例も見てきました。つまり、私の要点は、様々な代理人を通じて感動的な発明の特許を大量に提出している人がどこかにいる可能性があるということです。
これがどの程度現実的かわかりません。特許法について知っている人、アメリカや世界中の特許法について知っている人がいれば、コメントで教えてください。しかし、確実にそれは非常に現実的である可能性があります。
ここでAlpha Evolveについて説明します。私たちが話してきたまさにそのものです。これはGoogle Gemini 2.0によって動力を得る進化的コーディングエージェントです。
簡単に要約すると、これはAlpha Evolveが何かを示す図です。中心にあるのは大規模言語モデルです。この場合、これらの公開された結果のために彼らはGemini 2.0を使用していました。繰り返しますが、古いモデルの一つです。これらは1年以上前の結果です。
1年以上経っていることがわかる理由は、彼らが既にこのモデルが提案した解決策の一つをBorgに追加しているからです。これはGoogleの巨大なデータセンターです。この解決策は現在、1年以上にわたって本格稼働しており、継続的にGoogleの世界規模の計算リソースの平均7%を回復しています。それは多くないように聞こえるかもしれませんが、Googleの規模を考える時、これは持続的な効率性であり、これは巨大です。このようなものを1年間実行すると、数百万ドル、数千万ドル、もしかするともっと多くの節約について話しているのです。
また、同じ計算フットプリントでより多くのタスクを完了できることも意味します。いわば、より多くのマイルパーガロンです。しかし、繰り返しますが、遠い銀河からの星のように、私たちが今見ているものは遠い昔に起こったことです。過去に起こったことです。
私たちは1年以上前の古いモデルによる結果を見ています。理解すべき他の重要なことは、Alpha Evolveは汎用システムとして設計されていることです。再び、ここに大規模言語モデルを接続し、多くのヒューマン・イン・ザ・ループ、このモデルとの人間の相互作用があります。彼らはプロンプトを提供し、モデルの出力をどう評価するかも提供します。出力がどの程度良いかを判断する方法が必要であり、通常、進化させる初期プログラムとコンポーネントで種をまきます。つまり、これまでに分かったことはこれです、今あなたが取り組んでください、ということです。
それは彼らが進化的コードと呼ぶものを通して実行されます。特定の種が生き残り、繁殖を続け、子孫を持つ方法、一部の種が絶滅する方法と似ていると考えることができます。同様に、Alpha Evolveは最良のアイデア、最も有望なアイデアを取り、そのツリーを拡張します。早期に有望なアイデアが繁殖し、子孫を持つことができます。
そして、それらのアイデアをテストします。うまくいかないようなものは、切り取られます。それが進化的コードです。この終わりに、最良のプログラムを得ます。これを理解することは極めて重要ですが、これは一つの特定のことに向けられたものではありません。
これは囲碁ゲームをプレイし、それ以外は何もしないAlphaGoのようなものではありません。これはデータセンターを改善し、より最適化しました。TPU、AIチップのハードウェアを改善しました。Geminiトレーニング、AIモデル自体をどれだけよくトレーニングできるかを改善しました。つまり、これは一種の自己改善と言えるでしょう。
また、60年間持っていて改善できなかったアルゴリズムを改善し、1ステップを削る方法を見つけました。つまり、わずかにより効率的にしました。繰り返しますが、人間は60年間この解決策を思いつくことができませんでした。それをそれ以上改善することはできませんでした。完璧だと思っていました。このものがやって来て、いや、もっとよくできる、これが方法だ、と言いました。
Alpha Evolveは、科学と工学タスクの広範囲にわたって動作できる汎用システムとして設計されています。複数の目的のためにコードを自動的に修正し最適化し、プログラム的にコードを評価するアーキテクチャを利用しています。これがこの評価コードです。何かを評価できるなら、客観的であるなら、これを探しています、これがそれをより良くする方法だと言えるなら、これはそれを試すことができます。
これでAlphaシステムの総数は18になります。これを見ることは魅力的です。なぜなら、これらのすべてが非常に注目すべきものだったからです。AlphaGoは囲碁ゲームで世界チャンピオンを破りました。李世ドルが人間の世界チャンピオンでした。これが彼を破り、AlphaGoは人間のゲームでトレーニングされました。世界最高のマスターが私たちに彼らのプレイ方法を示し、それを学んで、マスターを破ることができました。
AlphaGo Zeroは人間のデータでトレーニングされませんでした。セルフプレイを行っていました。AlphaGo Zeroは人間のゲームからのデータを使用せずにトレーニングされ、前のバージョンよりも優れていました。人間の知識や私たちのゲームのプレイ方法に制約されませんでした。
どの程度優れていたでしょうか？前のモデル、人間のグランドマスター、世界最高のプレイヤーを破ったものを、100ゲーム対ゼロで破りました。
興味深いことに、私がオンラインになったのはこの辺りです。これが私がチャンネルを始めて、このようなことに深く掘り下げ始めた場所です。それ以来、これらの多くをカバーしたと思います。特にAlpha ProofとAlpha Geometryです。これはIMO（国際数学オリンピック）で金メダルをほぼ獲得したものです。金メダルから1ポイント差でした。
最後に、Alpha Evolveがあります。結果は2025年5月に公開されましたが、結果は恐らく2024年初頭からのもののようです。そして最後に、ごく最近、Google V3を得ました。これはAI動画生成プラットフォームです。本当にユニークなのは、対話と音響と音楽を組み込むことができることです。
このチャンネルに投稿したものを見たことがあれば、何が本物で何がそうでないかを見分けるのが本当に難しくなってきています。時々難しいです。何かを見て、これは本物なのか、そうでないのか？と思うことがあります。時々誰かが、Twitterで非常に人気なのは、これは本当におかしく見えるAI生成されたものです、と言うのですが、それが本物であることがわかります。本物の人です。ただ奇妙に見える映像なのです。
しかし、その境界線が、このようなものを多く使用し、それについて多くを知っている私にとってさえ、曖昧になってきています。何がAI生成されたもので、何がそうでないかを見分けるのが私にとってより困難になってきています。
本当に興味深い発見です。この人のことを今日初めて知りました。もっと早く知っていればよかったと思います。あなたに紹介したかっただけです。TwitterやSubstackでの優れたフォローのようです。今日後で入手するカレン・ハウの本について、どう思ったかお伝えします。しかし、ASIの50項目チェックリストについてどう思うか興味があります。
いつも下にリンクを貼ると言って、よく忘れてしまい、多くの方がコメントで叱ってくれるので申し訳ありません。リマインダーに感謝していますが、今回は覚えておくよう本当に努力します。これは共有Google Sheetsなので、シークレットモードで開くことができます。Googleにログインする必要はありません。
いくつかの内容を見てください。これを知った最初の日なので一見したところですが、多くのことが私には理にかなっています。確実に、ASIと呼ぶためには50のうちすべてを満たす必要さえないと感じています。半分でも、25でも、ほとんどの人は「わかった、私たちは明らかにASIにいる」と言うでしょう。そして、それらのいくつかは段階的です。
例えば、職場での100万体の完全自律ヒューマノイド、そして家庭での同じ数、そして家庭での10億体の完全自律ヒューマノイドです。完全自律車が標準。人間の運転禁止。地球以外の最初の他の惑星の最適化またはテラフォーミング。精神的健康とUBIに関連する犯罪の撲滅。
これは興味深く、実際に何人かの人々とこれについて話しました。Dylan Curiousチャンネルのディランとのインタビューで話しました。それが最終版に含まれたかどうか覚えていませんが、犯罪を撲滅できるかについて話していました。私が提起した点は、十分なUBIや、希少性がなくなり、ほとんどの人が欲しいものを何でも手に入れられるような財政的な変化があれば、それは犯罪の大部分を削減するでしょう。犯罪の大部分を撲滅すると感じています。
もう一つの側面は精神的健康です。様々な精神疾患、精神的エピソードを効果的に治すことができるなら、この二つの間で、どの程度の犯罪を撲滅すると思いますか？半分でしょうか？99%、99.99%でしょうか？私にとって、これはかなり大きなものになると感じています。
彼はまた、最初の精神的健康状態の解決についても言及しています。ダリオ・アモデイが彼のブログ投稿『The Machines of Loving Grace』で、精神的健康の改善の可能性について話しました。現実は、私たちの感じ方の多くは、私たちの状況の直接的な結果ではありません。多くは私たちが理解し始めたばかりの脳内のもので す。
現在の私たちのアプローチは、あなたの特定の体の化学、脳の化学に効くかもしれないし効かないかもしれない薬を与えることです。一部にはかなりひどい副作用があります。しかし、もしそれをもっと解明し理解できるようになったらどうでしょうか？これらの状態の多くを治すことは可能でしょうか？それだけでなく、すべての人にとって、私たちがもう少し幸せで快適になるために。
時々、外に出て、太陽を浴び、運動し、正しく食べようとしますが、なぜ私の脳は幸せな化学物質を作らないのか、と思います。さあ、作ってよ、と。それほど遠くない将来のある時点で、それを助けるものがあるかもしれません。本当に苦しんでいる人々のために第一に、しかし私たちの残りにとっても、それをもう少しコントロールできるようになるといいでしょう。
とにかく、下にリンクを残しておきます。残さなかったら申し訳ありません。コメントで叱ってください。しかし、今回は本当に覚えておくよう努力します。ここまで見てくれてありがとうございました。楽しんでいただけたことを願います。私の名前はウェス・ロスです。また次回お会いしましょう。
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