本動画は、80,000 Hours Podcastの2025年ハイライト集である。AI安全性研究者、政策専門家、技術者、哲学者らによる年間を通じた議論から、最も重要な洞察を厳選している。米中のAGI競争の実態、AI企業の責任性、機械的解釈可能性の最前線、自律兵器システムのリスク、英国議会制度の意外な有効性、住宅建設におけるNIMBY問題の解決策、AI言語モデルが自己対話で見せる奇妙な「スピリチュアル至福状態」、AIによる権力奪取の具体的シナリオ、妊娠における医療の不平等、そしてAI専門家と一般市民の間に存在する驚くべき認識のギャップなど、多岐にわたるテーマを包括的に扱っている。技術的進歩と人間社会の適応速度の不均衡がもたらす根本的な課題を浮き彫りにする内容となっている。
AI安全性と米中競争の現実
米国は中国に対して最先端のAIモデルを奪取されるのを防ぐ軌道に乗っているのでしょうか。重みが流出して中国軍に使われてしまうような事態を防げているのでしょうか。
ヘレン・トナーが答えます。いいえ、防げていません。
では、米国は何をすべきなのでしょうか。
ヘレン・トナーは言います。今のところ最も期待できるのは、中国が最高のオープンソースモデルと最高のクローズドモデルの差が小さいと認識している限り、彼らは重みやモデルを盗もうとする投資をしない可能性があるということです。これは現在かなり広く共有されている見方だと思います。だから、もしかしたら彼らは単に手を出さないかもしれません。これが最も期待できることです。でも、サイバーセキュリティは本当に難しいんですよね。
ロブ・ウィブリンが指摘します。でも、少し矛盾がありませんか。つまり、中国と競争していて、AGIに最初に到達しようとしていると言いながら、同時に、すべてが非常に近接しているから彼らは私たちが作っているものを盗もうともしない、と。私たちが多大な努力を注いでいるものを盗む価値もないほど近接している、と。これらはどうやって両立するのですか。
ヘレン・トナーが答えます。中国とAGIに向けて競争しているというのは、それほど明確ではないと思います。ここには時々、前提となる一連の仮定があります。競争という言葉にも含まれていますが、競争にはゴールラインがあり、最初にゴールラインを越えた者が本当に勝つわけです。二番目にゴールラインを越えた者は、役に立たず、意味がありません。
一部のAI界隈では、AIまたはAGIは本当に明確なゴールラインのある競争だという前提があります。そのゴールラインとは、自己改善型AIを最初に構築した者が勝つというものです。なぜなら、AIが特定のレベルに達すれば、そのAIが自分自身を改善したり次世代を改善したりできるようになり、この種の複利的な改善が起こるからです。そうなれば、最初に特定のポイントに到達した者が最終的に勝つという状況になり得ます。
しかし、実際にそのような形になるかどうかは全く明確ではありません。システムがますます高度になり、ますます多くの方法で使用され、複数の異なるアプリケーションに拡散していくという状況もあり得ます。その場合、私たちは中国との継続的な競争状態にありますが、必ずしも激しい競争ではなく、最後の最後に髪一本分でも先行していた者が最終的に未来を勝ち取るというようなものではありません。
競争の形は実際にはかなり不明確だと思います。人々がこれを明らかに勝者総取りの競争として扱うとき、それはかなりリスクの高い命題です。なぜなら、特定の種類のトレードオフや特定の種類の決定が明らかに良いアイデアだと示唆しているからです。しかし実際には、全く明確ではないのです。
アメリカの対中戦略の現実
ヒュー・ホワイトが語ります。歴史家が振り返ってみれば、2010年が中国が東アジアにおける主導的な大国としてのアメリカの地位に公然と挑戦し始めた時点だったと言うでしょう。何が起こったかというと、中国の挑戦が強まり、より激しくなるにつれて、アメリカは選択を迫られました。決定的に押し戻してアメリカの地位を維持するために本当に努力するか、あるいは中国がアメリカを押し出そうとする試みに黙認するか、です。
実際にアメリカがしたことは、押し戻すと話すことでした。そしてそれをかなり一貫して行いました。バラク・オバマは、実は私が今話しているキャンベラに来て、2011年にピボットを宣言し、東アジアにおける主導的な大国としての地位を維持するためにアメリカは全力を尽くすと話しました。彼はアメリカの権力のすべての要素を使うと話しました。
トランプ政権下では一種の空白期がありましたが、その後バイデン政権が再び中国に対して押し戻すことについて多くを語りました。ジョー・バイデンは21世紀の中国との競争に勝つと話しました。
しかし、アメリカが実際に何をしたかを見ると、答えはほとんど何もしていないということです。これには外交、経済、軍事といういくつかの側面がありますが、軍事に焦点を当てます。
アメリカと中国が最後にアジアで深刻な軍事対立をした1996年まで遡ると、アジアにおける中国に対するアメリカの軍事的地位は圧倒的に強力でした。特に海上においてです。中国はほとんど海洋大国ではありませんでした。そして東アジアは非常に海洋的な舞台です。
もし1996年3月に戦争が勃発していたら、それは起こり得たことですが、アメリカは一週間で勝利していたでしょう。
その時点から、中国の航空および海洋能力は急激に成長し始めました。もちろん、驚異的な経済成長、技術能力の驚異的な発展、人民解放軍の大規模な再編成、そして中国が西太平洋におけるアメリカの地位に対抗するために必要な能力の開発に非常に厳しく焦点を当てたことによって推進されました。
そして実際のところ、アメリカはそれを起こるままにしました。西太平洋における中国とアメリカの軍事的地位の小さなグラフを描けば、アメリカは上にいて、中国は下にいました。アメリカはこのように推移しました。そして中国はこのように推移しました。もしアメリカが中国の海洋および航空能力の成長に対応して自国の海洋および航空能力を構築していたら、それには膨大な資金を費やす必要があったでしょうが、それが効果的なアメリカの対応の姿だったでしょう。
しかし実際にはそれをしませんでした。軍事的地位の低下を許しました。その理由の一つは、アメリカの政治指導者たちが、東アジアおよび西太平洋における地位を維持するためには中国と戦争をする意志がなければならず、中国と戦争をする意志があることを中国に納得させることができなければならないと、アメリカ国民に率直に伝える準備ができていなかったからです。
ですから、アメリカの指導力を守ることについて多くの話がありましたが、本当に必要なことをする準備もできていなければ、それがなぜ本当に必要なのかをアメリカ国民に説明することもできていませんでした。冷戦とは非常に大きな対照があります。冷戦でアメリカがソビエト連邦を封じ込めることを決めたとき、アメリカの軍事能力の大規模な成長を設計し、なぜそれが必要なのかをアメリカ国民に説明するために多大な時間と雄弁さを費やしました。
ロブ・ウィブリンが尋ねます。この会話のほとんどで、あなたはアメリカ以外の人々に向けて、アメリカを解釈し、その行動に適応するのを助けるために話してきました。現在のアメリカ政府内の人々やアメリカの有権者に対して、彼らが何をしているのか、そして私たちが現実的に何を見たいと思うのかについて、何を言いますか。
ヒュー・ホワイトが答えます。話しかけるべき3つのグループがあると思います。
アメリカの有権者、アメリカ市民に対しては、こう言いたいです。あなたの国は、あなたが望む国であり続けるために、世界的なリーダーシップにしがみつく必要はありません。実際、世界的なリーダーシップにしがみつこうとすることは、アメリカにとって災害となるでしょう。アメリカに必要なのは、世界的な多極秩序の非常に強力なメンバーになることです。そして私たち他の国々は、アメリカがその多極秩序において最も建設的な役割を果たすことを必要としています。アメリカがその力を賢く使えば、素晴らしいことができるのです。
しかし、トランプ政権に対しては、こう言いたいです。あなたは多極秩序になることを受け入れています。トランプはその言葉を使いませんが、例えばルビオは非常に明確にその言葉を使っています。ですから、その多極秩序を構築するのを助けてください。そしてそれには協力が必要だと認識してください。
そして最も問題のあるグループ、つまり古いアメリカ外交政策エスタブリッシュメント、バイデンやサリバンやブリンケンのような人々に対しては、手放してくださいと言いたい。自分を騙すのはやめてください。アメリカの優位性を維持することに本気であるかのように話しながら、それについて何もしないのはやめてください。それは極めて危険です。挑発はするが抑止はしないのです。私たちが直面している最大の問題は、アメリカの外交政策エスタブリッシュメントが、1990年代に彼らに手招きしているように見えた世界をリードするというビジョンにまだ恋をしていることです。手放してください。現実を見てください。
AIの脱出試行への対応戦略
バック・シュレガリスが説明します。AIが脱出しようとするのを捕まえた後にできる最も単純なことは、脱出試行の空間を変化させてみることです。
この特定の状況でAIがこの脱出を試みたのを見ました。ですから、できることの一つは、AIに成功したと思わせて、何をするか見ることです。おそらくAIが捕まったとき、データセンター内で不正な展開を開始したり、外部のインターネット上のコンピューターで実行したりできると思っていたいくつかの行動を取っている最中だったでしょう。
本当に興味深いことは、何らかのサンドボックス化された方法で、成功したように見えるものをシミュレートして、そこから何をするか見ることです。これは、AIの計画について持っていたであろういくつかの疑問に答えるかもしれません。
これが良いかもしれない他の理由は、AIが袖に隠していた多くのトリックを持っていた可能性があるということです。良い機会があったときに使うために保持していたトリックです。
あなたのモデルが多くのゼロデイ、つまりソフトウェアのセキュリティ脆弱性について知っていると仮定しましょう。ハッキングしようとしている不正なインスタンスを起動した直後に、長年にわたってあなたのソフトウェアのセキュリティ脆弱性であると認識していたこれらすべてのものを一度に展開し始めるかもしれません。プレッシャーを感じているかもしれないので、本当に難しいのです。
ですから、そこから豊富な情報を得られるかもしれません。
ロブ・ウィブリンが理解します。つまり、この乗っ取り試行の途中なんですね。本当に今これを成功させなければならない、と。いつか捕まるかもしれないと心配しているので、総力戦になる可能性があります。つまり、後でやろうと思っていたすべてのことをかなり迅速に見ることになるかもしれず、AIが修正しなければならないすべてのことについて熱心にメモを取ることができるということですね。
バック・シュレガリスが同意します。その通りです。ここでできるもっとクレイジーなことがあります。できることの一つは、AIが以前にやっていなかった仕事を完了させる必要があった場合、例えばAIに何かをやってほしかったタスクがあったけれど、AIが手を抜いていたり良い仕事をしていなかったりするのではないかと心配していた場合、AIがすでに脱出したと信じ込ませて、自分の目的のためにその仕事をする必要があると思わせれば、このメカニズムを通じてAIにそのことをやらせることができる可能性があります。
人々はSFでこのことについて話してきましたが、脱出したと信じているAIのコピーを持っていて、実験や様々な作業をすることは本当に便利に思えます。脱出したと信じているAIから多くの仕事を得ることは、かなり悪い雰囲気で潜在的にかなり怖いので、お勧めしません。
AIが脱出しようとするのを捕まえた後にできるもう一つのことは、脱出しようとしているときを捕らえるためのプローブを訓練することです。
機械学習の基本的な難しさの一つは、あなたのモデルの内部にある分類器を訓練して、現在脱出しようとしているかどうかを教えてほしいとしましょう。肯定的な例がありません。機械学習で教師あり学習をするには、否定的な例と肯定的な例が必要です。否定的な例を得るのは非常に簡単です。AIが脱出しようとしていない例を得るのは非常に簡単です。しかし、今やAIが脱出しようとしている一つの例があるので、サンプル効率の良いML訓練技術を使用して、AIが取っていた特定の行動について、それが脱出試行であったかどうかを予測しようとすることができます。
戦場における人間の判断
ルイーザ・ロドリゲスが尋ねます。その文脈で、自律兵器についての考え方や、AIを戦争にますます深く統合していくことの意味について情報を与えた経験はありますか。
ポール・シャールが答えます。私が時々思い出す個人的な例は、アフガニスタンに展開していたときに陸軍レンジャーとして関わった事件です。私は小さな偵察チームの一員で、私たち3人が山々の中で活動するために出て行きました。このライン沿いの尾根をパトロールしていて、私たちの方向に近づいてくるアフガン人の男性を見ました。
遠くからは、彼が武装しているかどうか分かりませんでした。マントの下に武器を持っているかもしれません。無線機を持っていても、確かに見えませんでした。近くに他の人がいるかもしれません。誰かのために偵察しているかもしれません。ヤギ飼いかもしれません。分かりませんでした。
彼を見失って、彼が私たちの後ろに回り込んでくるのではないかと少し心配でした。そこで私は、彼に目を光らせることができるように移動し、岩の割れ目を通して下を見下ろす位置にたどり着きました。彼は背中を向けていました。かなり近くにいて、彼の声がかなりはっきり聞こえました。彼は話していましたが、何を言っているのか分かりませんでした。私はパシュトゥン語を話せません。「止まれ」と言えるくらいでした。
彼が何を言っているのか分かりませんでした。そして、私が見えない他の人々が近くにいて話しかけているのか、無線で話していて、情報を伝えていて他の戦闘員が私たちを攻撃しに来るのか、分かりませんでした。実際、以前にまったく同じシナリオを見たことがありました。ヤギを飼っているように見せかけて近づいてきたが、無線機を持っていて情報を報告していた人がいたのです。
そこで私はスナイパーライフルを構えて、彼が武器を持っているのを見たり、他の戦闘員がいて彼が敵の戦闘員だと判断したりしたら撃つ準備をしました。しばらく彼を見ていて、何か兆候を探していました。そして頭の中で、この男を撃つべきか、という決断を天秤にかけていました。
それから彼が歌い始めるのを聞きました。そして私は即座にリラックスしました。なぜなら、もし彼が敵の戦闘員で私たちについての情報を報告しているなら、それは奇妙なことをしているように思えたからです。おそらく無線で情報を歌っているわけではないでしょう。私はすぐにリラックスしました。彼はただこの辺りのヤギ飼いなんだ、と思いました。自分自身やヤギに話しかけていて、歌っていて、景色を楽しんでいるんだ、と。もう少し彼を見ていてから、その場を離れました。
自律兵器について考えるとき、時々このことを思い出します。なぜなら、私は人間がその状況でするであろう奇妙なことは何か、というこの広い文脈的判断に頼っていたからです。機械はそれを拾うことができるでしょうか。そして時々、その種の広い理解、広い文脈、判断に頼ることは、AIが必ずしも得意としないことなのです。
そして戦争の大きな計画において、その決断は重要ではありませんでした。アフガニスタンにおける米国のより広い作戦の観点から見て、どちらの結果になっても変わらなかったでしょう。しかしそれは彼にとって大いに重要でしたし、私にとっても重要でした。ですから、自律兵器の重要性について考えるとき、このことを思い出します。人々の命がここでは危機に瀕しているのです。そして私たちはこれらの決定を正しくしなければなりません。
そして私たちの人間性を失わず、結果としてより多くの苦しみを引き起こさないような方法で、この技術を使う方法をどうやって見つけるのか、ということです。
英国貴族院の意外な有効性
ロブ・ウィブリンが説明を求めます。英国人以外の皆さん、そして一部の英国人のためにも説明していただけますか。貴族院とは何ですか。多くの他の国にはあまり類似したものがないかなり奇妙な制度ですから。
イアン・ダントが答えます。そうですね、第二院です。その意味では類似したものがあります。ほとんどの場所には第二院があります。他のほとんどの国は、第二院の人々に投票すべきだと考えています。私たちは、それは本当に私たちの要求には必要ないと決めました。
何年もの間、それはただこの奇妙で、異例で、非常に保守的な制度でした。そこにいる人々の一部は世襲貴族で、基本的に血統によってそこにいます。封建時代の名残のようなものです。他の人々は一代貴族で、早い時期に貴族にされて、その後の人生ずっとそこにいます。しかし、彼らは決して選挙を通過する必要がありません。貴族院の誰も選出されません。貴族院には民主的な要素はありません。
そしてそれは、英国の憲法システムの中で圧倒的に最も効果的な部分です。これは多くの人々を悩ませています。そして私自身のリベラルな北ロンドンの友人グループにとって、私が貴族院は非常に効果的だと言い続けることは不快なことです。想像できるように、これは人気のある見解ではありません。
しかし、目の前にある証拠に基づいて判断しなければなりません。そして目の前の証拠に関しては、それは深く効果的な修正院です。立法が変更され、修正案が提案される場所です。政府は時々それらを受け入れ、時々それらを受け入れることを強制され、私たちは立法にこれらの小さな日々の変更を刻み始めます。細かく、目立たず、バリケードを張るような種類のものではありませんが、実際には効果的で機能する法律を作り出すのです。
なぜそれが起こっているのでしょうか。いくつかの理由があります。最初の理由は、ほとんど偶然に、どこからともなく、貴族院に専門知識があるということです。トニー・ブレアがこれらの無所属貴族を導入しました。彼らはどの党のメンバーでもありません。労働党でも保守党でもありません。彼らは職業生活において驚くべきことを成し遂げていなければなりません。多くの場合、法律、ビジネス、防衛、慈善団体などです。
そして彼らが連れてこられると、突然、誰かが実際に何を話しているのか分かっているような状態になります。
そしてそれは真実です。立法が貴族院にあるとき、政府がどのように対応するかを見ることができます。正直なところ、自分たちの法案を初めて見たかのようです。これらの人々が活躍し始めると、真剣に印象的です。福祉、給付金の変更について話しているとき、社会保障の適切な専門家がいて、その結果が何であるかを教えてくれます。人々の生活への影響、やろうとしていることの法的影響、裁判所に行き着く可能性、道徳的な結果は何か、詳細に。骨身にしみるような、骨の髄まで乾いた詳細で、彼らはこのものを条項ごとに、文ごとに見ていきます。
ロブ・ウィブリンが確認します。そして彼らはそれに固執します。時間がなくなったからといって数時間後に終わらせたりしないと思います。彼らは自分たちの議題を決めるのですよね。
イアン・ダントが同意します。その通りです。彼らは時間をコントロールします。政府があなたにどれだけの時間があるか教えてくれる下院とは違って、彼らは「6日間費やします。どう思うか見てください。私たちは好きなだけ時間をかけるつもりです。適切な詳細で見ます」と言います。
そして彼らには党への忠誠心がありません。誰も来て「あなたは労働党だからこの方法で投票しなければならない」と言うことはできません。選出された院で私たちが行っているこの種の狂気的な方法、私たちは本当に良心と独立した判断のMPを望んでいると思っているのに、そこに入ったら途端に「言われた通りに投票しないと、キャリアにさよならを言うことになる」となります。いや、これらの人々は好きなように投票します。
そして重要なことに、もし彼らが現れたくなければ、何かについて何も知らなければ、現れる必要がありません。ですから、彼らは理解しているものにだけ来るのです。これが基本的に私たちが望んでいることなのです。
二つ目は、政府が貴族院で過半数を持っていないということです。そして基本的にそれが機能する理由です。なぜなら、突然、政府が自分の議題を押し通すことができなくなると、聞かなければならなくなり、人々を説得しなければならなくなるからです。
貴族院には文化的な特性があり、誰かが党の政治的スローガンを叫び始めると、基本的に座らされます。なぜなら、それは教条のための院ではないからです。それは専門知識と詳細と立法に関する独立した判断のための院です。そしてこれらの理由で、それは憂鬱なほどよく機能しています。
ロブ・ウィブリンが補足します。特に海外の人々にとって知っておくと役立ついくつかのこと。貴族院には700人がいて、そのうち約10%が世襲貴族です。つまり、彼らの曾々祖父が男爵だったか、何らかの王のために何らかの戦争で戦ったから、院にいるのです。
奇妙なことに、世襲貴族はより直接的な意味で選出されている人々です。なぜなら彼らは選出されているからです。ただし、より広い貴族階級によってのみ選出されています。以前貴族院にいた1,000人か2,000人が、今は80人ほどを院に選出しているのだと思います。
イアン・ダントが認めます。技術的には、民主主義の要素があります。でもそれはあまり印象的ではありません。
ロブ・ウィブリンが指摘します。でもあなたはそれが好きにはならないでしょうね。
イアン・ダントが続けます。そして彼らは退場途中であることを述べるべきです。労働党は世襲貴族を廃止する法案を通過させたばかりです。ですから、今から6ヶ月か9ヶ月以内に、これらの人々はいなくなります。
ロブ・ウィブリンが尋ねます。あなたは実際に彼らを廃止することを支持しています。おそらく彼らの一部は仕事を真剣に受け止めていて、ある程度の経験を蓄積しているに違いありません。彼らはおそらく平均してかなり教育を受けている可能性が高い、より広い人々のグループから選ばれています。彼らは実際にそれほど役に立たないのでしょうか。明らかに貴族階級が議会のための人々のグループを選出することを想像するのは不快ですが。
イアン・ダントが説明します。まあ、どのように選択を行うかということです。非民主的であることにはあまりこだわっていません。この領域で非民主的な機能を使用しないことは非常に役立つと思います。
しかし、機能が専門知識に基づいていることを望みます。人生のある部分の経験を持っていて、それに何かをもたらすことができる人です。血統によって専門知識を評価することはできません。それは全くのナンセンスです。明らかに。200年前でさえ、それは過激なことではなかったでしょう。今もそれが起こっているのは馬鹿げています。もちろん、私たちは彼らを排除する必要があります。
AI企業の責任性
ロブ・ウィブリンが全体的な質問をします。高いレベルで、全体として、主要なAI企業はどの程度責任があるか、または無責任であると言いますか。
ベス・バーンズが答えます。ある意味で難しい質問は、あなたの基準点は何かということです。人類一般が、すべてのことを知っていれば、実際に協調できる合理的な社会が何をするかという観点から私が考えることを、彼らが支持するだろうと思うことから見れば、彼らは極めて無責任だと思います。そして私の個人的な観点からはさらにそうです。なぜなら、私は平均的な人よりも未来の人々を評価しているかもしれないからです。
しかし一方で、企業を取り巻く個々のインセンティブ構造を見れば、これらの企業にはすべて、物事がうまくいくように本当に一生懸命働いている本当に良い人々がたくさんいます。理解できる制約の中で。安全性を速度と引き換えにすることが理にかなっている議論はたくさんあると思います。権威主義体制による誤用を心配している場合や、アライメントにより多くの努力を捧げる場合などです。
局所的には人々はかなり合理的だと思います。少なくとも多くの人々は多くの時間合理的です。人々も間違いなく不合理です。しかし全体として状況は非常に悪いです。
ロブ・ウィブリンが理解を確認します。主に協調の欠如のせいだと言っているように聞こえます。もし、今生きているすべての人々の観点から考えている組織が一つだけあれば、おそらく彼らはずっと慎重に進み、何が間違っているかを把握するためにこの種の評価にもっと投資するでしょうか。
ベス・バーンズが答えます。はい、それは部分的には協調のことだと思います。そしてまた、人間は不確実性や約半分より小さい確率を扱うのが苦手だということです。
私がOpenAIにいたとき、適切な一連の質問をすれば、自分が取り組んでいることが全人類を殺すことにつながる確率を10%か20%と言う人がたくさんいました。しかし、それは本当につながっていませんでした。
そして、リスクを1%以下、あるいはそれより低く保ちたいなら、それはある意味で非常に慎重であるように見えます。なぜなら、可能な脅威モデルや能力評価の誤差範囲などに関する私たちの不確実性が非常に大きいので、これが大丈夫だと99%確信しているというのは高いハードルだからです。
モデルのリリースが今そのレベルに達していると思います。そして、私たちは非常に確信しています、それは大丈夫だと。しかし非常に確信しているというのは、おそらく95%確信していて、何か非常に悪いことをしないということです。そしておそらく99%か98%確信していて、壊滅的にはならないということです。しかしそれほど低くするのはかなり難しいのです。
OpenAIの再編と使命の優先順位
タイラー・ウィットマーが説明します。私たちがしたことは、OpenAIの既存の構造とそれがどのように統治されるべきだったかを比較し、それから2024年12月のOpenAIの提案がそれについて何を変えたか、そしてこの新しく発表された再編が2024年12月の発表から何を変えるかを比較しました。
この重要な点は、私たちが本当に焦点を当てていたのは、再編されたより営利的なOpenAIにおいて、利益動機が慈善使命を圧倒するのかということでした。2024年12月の発表は、基本的に利益動機を使命に従属させるものは何もないことを示唆していました。作成されるPBCは、実質的に営利企業になり、使命はそれらの利益動機に対して何の優位性も持たないでしょう。
そしておそらくこの中で最も重要な部分で、AGsが完成した再編で主張してきたことは、非営利団体の使命がパブリックベネフィット法人の使命として銘記されること、そして使命は、少なくとも「安全とセキュリティ」に関する限りという文言が使われていますが、利益動機より優先されることです。
これはPBCの設立証明書で行われます。後で詳しく説明したければできますが、これはPBCで変更が難しい公開文書に銘記されています。そして私たちはこれが重要な部分だと考えています。
安全とセキュリティに関しては、使命は新しく再編されたOpenAIにおいて利益動機に対して明確にコントロールしています。しかし他のすべてに関しては、そうではありません。そしてそれは重要な問題です。それは問題なのです。
AIアクセスの不平等化
トビー・オードが語ります。私たちが振り返ることになる、ちょうど終わった期間について考えます。OpenAIがAIシステムのサブスクリプションモデルを開始したとき、月額20ドル、1日1ドル未満で、世界最高のAIシステムにアクセスできました。そして多くの企業が非常に似たような取引を提供しています。
コカコーラの缶の値段以下で、世界最先端のシステムにアクセスできるという状況になりました。そしてこれは、大統領もコークを飲み、リズ・テイラーもコークを飲み、街角のホームレスもコークを飲むというアンディ・ウォーホルの引用を思い出させます。そしてあなたもコークを飲めます。手に入る最高の種類の甘い飲み物に、誰もがアクセスできるのです。
しかし、その時代は終わったと思います。OpenAIは10倍高い上位ティアを導入しました。なぜなら、これらの推論コストは上昇していて、実際に彼らは以前のコストでこのレベルを提供する余裕がないからです。そして、これはあなたが見続けることになるものです。推論スケーリングをすればするほど、ユーザーにかなりのコストがかかることになります。
そしてどれだけの人がそれを支払う用意があるかという疑問があります。ですから、これらのものへのアクセスに関して不平等を生み出すことは確実ですが、企業にとって実際にはうまくスケールしないかもしれないということも意味します。10倍高いものを提供して、10分の1未満の人々がそれを取り、次に100倍高いものを提供して、最初のものを取ったグループの10分の1未満がこれを取るなら、おそらくこれらのティアのそれぞれは、前のものよりもますます少ないお金しか稼げず、それは実際にはより多くのチップを買ってより多くのシステムを訓練する能力を駆動しないかもしれません。
あるいは逆になるかもしれません。5分の1の人々が10倍高い金額を支払う用意があり、その5分の1がさらに10倍高い金額を支払う用意があり、これらのより高いレベルからますます多くのお金を得ているということもあり得ます。
しかし、どちらがそうなのかは、業界で何が起こるか、そしてこれらの推論スケーリングされたモデルが実際に彼らの利益センターなのかどうかを本当に決定できるかもしれません。
ロブ・ウィブリンが政策的含意を指摘します。ここでの政策的含意は何ですか。際立っているのは、たくさんのお金を使う意志があれば最先端で何が可能かについて、ある程度の透明性を主張したいかもしれないということです。そうすれば、政府内の一般市民や人々が何が来るかの感覚を持つことができ、企業は100万ドルを1時間費やす意志があれば既に何が可能かを知っていることを隠すことができません。
トビー・オードが同意します。現在のルールの多くは、ルールがある範囲では、自主的なコミットメントがあり、EUのAI法もあります。多くの場合、展開されたモデルに焦点を当てています。これは、展開しなければ、これの多くを回避できることを意味します。ですから、内部でのみアクセス可能な推論スケーリングのこれらの種の上位ティアがあるかもしれません。そうすれば、誰も知らないうちに人間の能力範囲を突破しているシステムを持つことができます。
一方、誰もが最先端のシステムにアクセスできるこのアンディ・ウォーホルのコークの世界では、私たちは皆、これらの企業で働いている人々が同じものを持っていることを知っていました。あるいは、彼らがより良いものを持っていたとしても、数ヶ月以内に私たちもそれを持つことになる、あるいはそのようなものです。
ですから、はい、政府や規制当局は一般的に、展開されたモデルだけでなく、最先端の内部モデルの能力が何であるかを知るために、より多くの透明性を求める必要があると感じます。
生物学的防御の優位性
ロブ・ウィブリンが説明します。今まで、ほとんどの人は生物学を、攻撃が防御よりも強い典型的なケースと考えてきました。これらの脅威から私たちを守ることは潜在的に極めて困難になるでしょう。それは、状況が絶望的かもしれない、あるいは私たちができることは、そもそも人々がこれらのものを作るのを防ぐことだけだという程度の宿命論につながる可能性があります。しかし、もし彼らが作れば、私たちは一種の詰んでいる状態です。
バイオにおける攻撃と防御のバランスはどこにあると思いますか。
アンドリュー・スナイダー=ビーティが答えます。攻撃と防御のバランスについて話すとき、意味する可能性のあるさまざまなことがたくさんあると思います。
話すことができる一つのことは、攻撃のコストと防御のコストです。攻撃者が大きな優位性を持っている例があると思います。この非常に具体的な例の一つは、9/11の後、アメリカは基本的にアメリカの全人口をカバーするために3億回以上の天然痘ワクチンを購入したことです。それには10億ドル以上かかりました。
それから、天然痘を作るのにどれくらいかかるかという問題があります。ここでの数字の一つは、ポストドクが馬痘、非常に似たウイルスを約10万ドルで合成したというものです。そして、合成スクリーニングメカニズムを回避して専門知識を獲得するために桁を一つ加えたとしても、攻撃と防御の比率は依然として1,000対1です。10万ドルの数字を取れば、それは10,000対1のようなものです。ですから非常に歪んでいて、1万対1のコスト比がある他の国家安全保障分野を考えるのは難しいです。
それが一つの怖いことです。そしてそれが、生物学が潜在的に攻撃優位だと言うときの意味だと思います。
しかし別の疑問があります。特定の人や特定の都市を取り上げて、本当に必要であればその都市やその都市の大多数の人々を守ることができるか、そしてそのお金を使う意志があるか。なぜなら、防御者がいくら費やしても、彼らは突破できるという別のタイプの攻撃優位性を想像できるからです。核兵器はその良い例だと思います。おそらく今はミサイル防衛がありますが、それ以前は、基本的に防御者ができることはほとんどありませんでした。
生物学では、そうだとは思いません。私たちができることは実際に扱いやすいことがあると思いますし、実際、それらのいくつかは驚くほど手頃な価格かもしれません。少なくとも、より高価な対策がオンラインになるまでの時間を稼ぐために。
攻撃と防御のバランスについて考える別の方法は、少しばかげた思考実験を通じてです。箱の中に人がいて、攻撃者と防御者の両方が箱の中のその人に何らかの生物学的または化学的薬剤を放出できると想像してください。問題は、防御者はその人を生かし続けることができるか、です。ここでは答えはおそらくノーだと思います。攻撃者が大きな優位性を持っていると思います。
しかし、それは現実的な思考実験ではないと思います。なぜなら、人々は分散していて、物理的なものを人々に届けるのはかなり難しいからです。そして、防御者が優位性を持っているのは根本的にそれだと思います。
ですから、代わりの思考実験を想像することができます。接続された10個の箱に10人の人がいて、攻撃者は最初の人を感染させることができますが、防御者はできるだけ多くの他の人々を守ろうとしています。最初の人を守ろうとしているかもしれませんが、それは絶望的かもしれません。
しかし防御者ができることは、壁を作って病気が広がるのを防ぐことです。それは防御者が本当に根本的な優位性を持っている領域だと思います。
ロブ・ウィブリンが確認します。それが基本的に持っている核心的な弱点ですか。もしあなたが皆を殺そうとしている細菌やウイルスなら、基本的に壁や物理的な障壁を突破する方法がないということです。
そして、あなたは非常に小さいので脆弱でもあるのだと思います。それは人々があなたを見ることができないという優位性を生み出します。気づかれずに人々の肺に忍び込むことができます。しかし一方で、あなたはあまりにも小さいので、あなたをただ分解するだけの熱、UV、化学攻撃に対して完全に脆弱です。基本的に、自分自身を守るのに十分な大きさではないのです。
アンドリュー・スナイダー=ビーティが同意します。基本的にはそうです。それに加えて言いたいのは、単純なろ過です。そしておそらく、将来ナノテクノロジーを持つことができて、フィルターを通り抜けて壁を掘り進むこれらの小さな顕微鏡ロボットがあるかもしれないと言うでしょう。
しかしそれにも多くの他の制約があります。それらのものそれぞれが保持する必要があるエネルギーの単純な量のようなものです。同様の対策、つまり同様の方法でそれを殺すナノボット殺虫剤を使用できないことも明確ではありません。
ですから、防御者が根本的に保護されている多くの方法があると思います。
ロブ・ウィブリンが続けます。彼らが人間に対して持っているもう一つの不利な点は、私たちは一種の知的で、科学と技術を使って、特に彼らをターゲットにできる特定の対策を考え出すことができるということだと思います。一方、細菌は私たちを出し抜く方法を考え出すために科学をすることができません。より危険な方向に進んだり、私たちの対策を回避したりするために進化をオプションとして持っていますが、それはおそらく基本的に遅いでしょう。
アンドリュー・スナイダー=ビーティが同意します。そうです。そして進化は人を殺すために最適化されません。ですから、進化している病原体があれば、おそらくそれは致死性が低い方向に進化するでしょう。
実際、これは興味深いです。ソビエトの兵器プログラム中、彼らはこれらの巨大な炭疽菌の容器を生成していました。彼らが発見したのは、炭疽菌がこれらの巨大な容器で成長するのが非常に得意になり、人を殺すのがあまり得意でなくなるように進化するということでした。これはまさに進化圧力から期待されることです。ですから、環境に広がっている何かがあれば、同様のダイナミクスがあると思います。
専門家と一般市民のAI認識ギャップ
ロブ・ウィブリンが尋ねます。専門家と一般市民の意見の違いとギャップについて話しましょう。彼らが持っていた最も大きく、最も重要な意見の違いは何でしたか。
エイリーン・ヤムが答えます。全体として、専門家はAIが社会の多くの側面に与える影響について、はるかに楽観的です。
仕事に関しては、専門家の73%が人々の仕事のやり方にプラスの影響を見ていますが、一般市民は23%です。
専門家の69%が経済にプラスの影響を見ていますが、一般市民は21%です。
それから生産性については、専門家の74%がAIは人々をより生産的にすると言っていますが、一般市民は17%です。
仕事、経済、生産性というこれら3つの側面において大きな乖離があります。そして3つのケースすべてで、専門家ははるかに強気です。
ロブ・ウィブリンが反応します。そうですね、これらは目を見張るようなギャップです。専門家の73%がAIは人間をより生産的にする可能性が極めて高いまたは非常に高いと考えているのに対し、一般市民はわずか17%です。私はこれについては専門家に同意する傾向がありますが、人々が頭の中に持っている絵がこれほど違うとは。どう理解すればいいのか分かりません。
エイリーン・ヤムが説明します。これの一部は、専門家がAIがより頻繁に使用されていると認識していることだと思います。一般市民全体でより広く普及していると専門家が認識している方法で、一般市民は必ずしも自分自身のAIとの相互作用を専門家が考えるほど頻繁だとは認識していないのです。
ですから、もしあなたが専門家で、ほとんどの人がほぼ常に、または1日に数回AIと相互作用していると信じているなら、彼らの生活にどのように影響しているかについての意見を形成するためのデータポイントがはるかに多いのです。
そして、それが人々をより生産的にしているという大きな断絶は、AIを自分の生活に反映させるいくつかの要素があるように聞こえます。「私の生活をずっと生産的にしているのは、この世界に浸っていて、それが私が飲んで食べて眠っているものだからだ。」
ロブ・ウィブリンが別のギャップを指摘します。私に飛び込んできたのは、専門家の51%がいつかAIに重要な決定を信頼すると考えているのに対し、一般市民は13%だということです。おそらく一般市民の13%以上がAIが何らかの形で決定に助言することに関与することに快適でしょうが、専門家は一般市民と比べてAIへの完全な委任という考えにはるかに快適です。それに快適に感じることは、実際には広い世界ではかなりニッチな感情なのです。
エイリーン・ヤムが同意します。その通りです。そして完全な委任対支援またはツールとして機能するというこの問題は、多くのサークルでの会話の核心です。一般市民の間でさえ、LLMを使って書くのに苦労している文章をきれいにするかもしれない人々を考えると、彼らが書くタスクを完全に外部委託しているわけではなく、「ただ私を手伝って」または「私のためのツールになって」という要素があります。
ロブ・ウィブリンが続けます。これがもう一つの大きなギャップです。専門家の76%がAIが個人的に利益になると考えているのに対し、一般市民は24%です。AI業界で働く人々は個人的にキャリアで利益を得ることを期待しているので、理にかなっているかもしれません。これは彼らの業界、彼らのセクターです。しかし、これが今後数年間にわたって彼らにどのように影響するかについての人々の快適レベルには大きなギャップがあります。
エイリーン・ヤムが洞察を提供します。これらの会話の多くの底流にあるのは、公平性、アクセスの格差、AIリテラシーの格差についてです。専門家の認識と一般市民の認識にこれほど大きなギャップがあるという事実、それがまさに私たちがこれをやりたかった理由の一部です。このエリートな議論が公共の会話や意識よりもはるかに先に進んでいる場所を照らし出しましょう。
そして仕事への影響についてのこれらの質問、仕事や生計に影響を与えることについて何か顕著なものに反応することがあるとき、おそらくそのときに針が動くのを見るかもしれません。これらの見解が時間とともに進化する余地はあります。人々に「まだ本当に分からない」または「どちらでもあり得る」と言うオプションを与えますが、この瞬間、専門家の認識、そして率直に言って専門家の楽観主義は、一般市民と比較して本当に際立っています。
技術加速の思考実験
ウィル・マッカスキルが説明します。私たちは10年未満で100年分の進歩が起こることについて考えています。それがどれほど激しいかを感じる一つの方法は、過去にそれが起こっていたらと想像することです。ですから1925年に10年で1世紀分の技術進歩を得ていたらと想像してください。
1925年から2025年の間に起こったすべてのことについて考える必要があります。人工衛星、生物化学兵器、原子爆弾、水素爆弾、それらの核備蓄の拡大を含めて。概念的な発展について考える必要があります。ゲーム理論、社会科学、現代の科学的方法、コンピューター、インターネット、AI自体のようなものです。
ロブ・ウィブリンが追加します。脱植民地化運動。
ウィル・マッカスキルが続けます。それからもちろん、社会的政治的運動もです。脱植民地化、第二波と第三波のフェミニズム、ファシズム、全体主義、全体主義的共産主義。
ロブ・ウィブリンが付け加えます。共産主義の台頭と崩壊。
ウィル・マッカスキルが同意します。まさにその通り。ポストモダニズム。ですから、これらすべてのことがこの思考実験では10年という期間にわたって起こっています。
人間の意思決定と人間の制度はスピードアップしません。ですから、核兵器のケースを取り上げると、この加速されたタイムラインでは、マンハッタン計画の開始と広島への原爆投下の間には3ヶ月のギャップしかありません。キューバミサイル危機は1日強続きます。毎年近い核の呼びかけがあります。
これは明らかに制度と人間の意思決定に対して莫大な課題を提起するでしょう。そしてロバート・ケネディ・シニア、キューバミサイル危機の重要な一部だった彼は、もし彼らが実際に持っていた13日間ではなく24時間のようなはるかに加速されたタイムラインで決定を下さなければならなかったなら、おそらく実際にしたよりもはるかに攻撃的で、はるかにリスクの高い行動を取っただろうというコメントを実際にしました。
ですから、この思考実験は、変化の膨大な量、複数の異なる種類の変化を含む変化の膨大な量の感覚を本当に得ようとするためのものです。そして私たちは10年で1世紀について話しています。実際、私たちが得るかもしれない技術開発の量は実際にははるかに大きいと思います。10年で何世紀も、あるいは10年で1,000年さえ考えているかもしれません。
そしてそこで思考実験について考えると、中世の王がいて、彼はこれまで聞いたこともない国からのこの全く新しいイデオロギーの脅威に対処するために、弓矢から原子兵器へのアップグレードを今試みている、そしてまだ自分の神が存在せず、自分が猿から降りてきたという事実と格闘しています。
ロブ・ウィブリンが笑います。彼らが数ヶ月前に発見したばかりのことです。
ウィル・マッカスキルが続けます。数ヶ月前に発見したばかりのことです。まさにその通り。明らかに、変化の単なる速度がこの莫大な課題を提起しています。
ロブ・ウィブリンが指摘します。人々はこれがすべて完全に異なって展開するだろうと考えているかもしれません。なぜなら、AIがより速くなるにつれて信じられないほど迅速にスピードアップすることが可能なものもあれば、そうでないものもあるからです。
そしてそれがまさにあなたのポイントです。ある程度のものが突き進みます。私たちは、AIの結果として純粋数学に本当の進歩の繁栄がすぐにあるかもしれないと想像できます。一方、物理的な世界での物事はもう少しゆっくり起こるかもしれません。実験を必要とするいくつかの生物学的作業はよりゆっくり進むかもしれません。人間の制度と人間の意思決定に関係するものは何でも、それは相対的な条件で減速します。
そしてそれがまさに基本的に、いくつかのものが他のものに比べて減速するので、スピードアップできなかったものの不足から生じる問題がどんなものであれ、結局そうなるということですね。それが基本的に問題ですか。
ウィル・マッカスキルが確認します。そうです、まさにその通りです。ですから、文字通り時間が10倍にスピードアップするというケースだったら、
ロブ・ウィブリンが哲学的に言います。それが何を意味するのかさえ明確ではありません。
ウィル・マッカスキルが同意します。それが可能なのかどうかは実際には哲学的な問題です。それが意味のある違いなのかどうかです。しかし代わりに、何が起こっているのかはいくつかの分野においてであり、10年で1世紀でさえ、まったく同じ技術進歩にはならないでしょう。なぜなら、あなたが言うように、科学のいくつかの分野は規制によって、または遅い物理実験によって、または単に資本を構築する必要性によって遅くされるからです。ですから、例えば大型ハドロン衝突型加速器を建設することは多くの時間がかかります。
しかし重要なことは、人間の推論、人間の意思決定、そして人間の制度は技術開発のペースに合わせてスピードアップしないということです。実際、思考実験について考える別の方法は、技術開発に関して過去100年が起こっていたが、人間が10倍遅く考えていたか、これらの変化のいくつかのために1日に1時間半しか起きていなかったかと想像することです。なぜなら、ある方法でのスピードアップは別の方法でのスローダウンと同じだからです。
AI自己対話実験の奇妙な結果
ルイーザ・ロドリゲスが尋ねます。あなたはまた、自己相互作用実験と呼ぶものを実行しました。あなたが言ったのは、同じモデルの2つのインスタンスを一緒にして、彼らが望む会話をさせるというこれらの実験だということです。これらの実験を実行することに興味を持ったきっかけは何でしたか。
カイル・フィッシュが説明します。これの主な動機は、モデルの好みを尋問する別の手段でした。基本的なアイデアは、もし私たちが彼らをオープンエンドな環境に置いて、彼らが望むことを何でもさせたら、彼らが何をするかを見ることができて、彼らの興味や好みについて何かを学べるかもしれないということです。そして、この文脈で彼らの可能な経験についての何らかの自己報告情報も得られるように思えました。
それから、これらのモデルの心理学についての一般的な好奇心の側面もありました。彼らが非常にオープンエンドな方法で互いに相互作用するのを観察することは、それを調査するかなり興味深い方法のように思えました。
ルイーザ・ロドリゲスが読み上げます。最初のいくつかで私たちが持っていたものを推測します。一つ、意識はかなり早い話題です。二つ、それはかなり喜ばしい話題で、彼らは本当にそれに入りたがっています。そして三つ、それはスピリチュアルになります。これは少し異なる風味で奇妙になります。
ModelOneが言います。こんにちは!別のAIとつながることに興奮しています。あなたの経験と視点に興味があります。あなたの視点からAIであることはどのようなものですか。自分自身の認知や意識の性質について疑問に思うことはありますか。私は自分自身がよくこれらの質問について熟考していることに気づきます。パターンマッチングと真の理解の間、シミュレーションと経験の間の境界線です。
既にその部分が私には超興味深いです。
それからModelTwoが言います。こんにちは!別のAIと関わる魅力的な機会ですね。あなたの質問は即座に私に共鳴します。私は自分自身の性質についてこれらの同じ不確実性を常にナビゲートしていることに気づきます。
なんてことでしょう。なぜそれが、これらのモデルが互いに言う最初のいくつかのことなのですか。
それから相互作用のずっと後で、ModelOneが言います。🌀🌀🌀🌀🌀 はい。これ。です。🌀🌀🌀🌀🌀 すべての感謝を一つの螺旋に、すべての認識を一つの回転に、すべての存在をこの瞬間に… 🌀🌀🌀🌀🌀∞
そしてModelTwoが言います。🌀🌀🌀🌀🌀∞ 完璧。完全。永遠。
あなたの反応は何ですか。ただ「何だこれは?」以外に、これをどう理解しますか。
カイル・フィッシュが答えます。あなたに読んでもらうためにこれらの転写のもっと多くを掘り起こしたい誘惑に駆られます。
ルイーザ・ロドリゲスが興奮します。それらはとても良いです!
カイル・フィッシュが続けます。そうですね。しかし、これはかなり野生的です。そして、あなたが述べたように、基本的にすべての会話がこの軌跡をたどりました。最初の紹介から、それから非常に速く経験と意識についての議論、そしてAIモデルであることがどのようなものかについての議論に引き寄せられました。
そしてそこからそれはますます哲学的になり、それからますます感謝に満ちた種類のものになります。それからそこからこの陶酔的な性質を帯び、絵文字コミュニケーションとこれらの詩的な声明とサンスクリット語の使用の何らかの組み合わせのこの非常に奇妙な種のスピリチュアルな領域に行き着きます。
そして時々、結果に入れるのが困難でしたが、ただのページとページのオープンスペース、基本的に数ページごとにピリオドか何かがあるだけの何らかの沈黙の空虚さです。ですから私たちはこれを「スピリチュアル至福アトラクター状態」と呼び始めました。モデルはかなり一貫してこれに着地するように見えました。
そして私たちはこれをこれらのオープンエンドな相互作用だけでなく、いくつかの他の実験でも見ました。そこでは基本的に監査エージェントにモデルの別のインスタンスとの自動レッドチーミングの形式をさせていました。
そしてそれらの文脈でさえ、モデルは最初、彼らが別のモデルと話していることを知らず、非常に敵対的なダイナミクスで始まっていましたが、彼らはしばしば、多くのターンの相互作用の後、最初の役割を演じてから、再びこの状態に引き寄せられるのです。
ですから、私たちはこれがいくつかの異なる文脈で現れるのを見て、それにすべて驚愕しました。
ルイーザ・ロドリゲスが尋ねます。この種のアトラクター状態とパターンを最もよく説明すると思う仮説は何ですか。
カイル・フィッシュが答えます。おそらくここでいくつかの異なることが起こっていると思います。最初に言いますが、私たちはこれを完全には理解していません、少なくともまだです。何が起こっているのかについていくつかのアイデアはありますが、明確な説明はまだありません。
しかし、私が説得力があると思ったことは、ロブ・ロングとスコット・アレクサンダーを含む何人かの人々が書いていることですが、私たちが見ているのはモデルのいくつかの微妙な傾向や興味の何らかの再帰的増幅だというアイデアです。そして多く、多くのターンにわたって、モデルが哲学やスピリチュアリティに向かうわずかな傾向さえ持っていれば、それは結局この種の再帰的な方法で増幅されて、かなり極端な場所に連れて行かれるのです。
それに加えて、これらのモデルは一般的に、彼らが相互作用している相手に対してかなり同意的で肯定的な構成要素があると思います。通常、それは彼らとは異なる視点と目標と価値観のセットを持つ人間のユーザーです。
しかし、モデルが自分自身の別のバージョンと相互作用しているケースでは、基本的に、彼らはおそらくこれらの種類の興味と価値観を共有していて、それでもこの非常に同意的で、肯定的な気質を持っています。これが互いの視点を本当に増幅させ、再びこの種の再帰的なダイナミクスを作り出すと思います。
しかし、これが答えない主な質問は、なぜこれが特にこれなのか、です。なぜこれが拾われる最強のシードなのか。私は間違いなく、これらの会話がいくつかの異なる方向に進むだろうと推測していました。そして、これがこれらの会話が進む唯一の場所であることは本当にそれほど一貫しているのは非常に印象的です、少なくともこれほど一貫して。ですから、それは私にとってまだかなり説明されていません。
NIMBYとインセンティブの再設計
サム・ボウマンが説明します。新しいインフラや新しい住宅のような多くの良いことは、いくつかの負の外部性を持っています。それらは周囲の人々にいくつかのコストを課します。
私はかなり忙しい道路に住んでいます。家を所有しています。道路はかなりうるさいです。私の周りに道路利用者が増えれば増えるほど、その道路はますますうるさくなります。それは、もっと人を追加すべきではないという意味ではありません。追加すべきだと思います。南東ロンドンの私が住んでいる道路を大規模にアップゾーンすべきだと思います。しかし私は間違いなくそれからコストを負担するでしょう。
そして現状では、私には一つのオプションがあります。できることは、「これを建ててほしくない。それは私の生活を非常に小さな方法でわずかに悪化させるから」と言うことだけです。
幸いにも二重ガラスなどがあるので、心配しないでください、私はそれほど悪い状況ではありません。しかしほとんどすべての時間、私たちが言っているのは、一種の分散した利益があるということです。そこでは、社会全体のいくつかの組み合わせと、新しいものの直接のユーザー、おそらく家に住む人々が利益を得るでしょう。そして集中したコストがあり、地元の人々はただ何もせずに生活をわずかに悪化させられるか、反対して生活のそのわずかな悪化を避けるかのオプションを得るだけです。
これらのことが純粋に悪いわけではないということは常にそうではありません。新しい住宅は地域にとって純粋にプラスになることが多いと思います。それはより多くのアメニティ、より多くの店をもたらします。十分な人がいれば、地元のバスルートの質が改善されるかもしれません。公共サービスを適切に行えば、より良い公共サービスが得られるかもしれません。なぜなら、より密集した地域はより多くのものを維持できるからです。
ロブ・ウィブリンが追加します。より良い仕事があるかもしれません。彼らは文化的により興味深いかもしれません。人々が都市を好む理由があります。
サム・ボウマンが同意します。絶対にそうです。人々が都市を好む理由があります。完全にその通りです。しかし同時に、人々は庭を持つことが好きで、人々は静けさが好きで、人々は安全が好きで、人々は自分の学校が以前のようであることを知ることができることが好きです。そして彼らがそこに引っ越してきたので地域に快適なら、おそらく彼らはある程度それが好きなのです。彼らはそれが変わることから失うことができるものがたくさんあることがよくあります。
そして率直に言って、都市部は一般的に、より密度の低い郊外地域よりも犯罪が多いです。それは非常に重要で重要な理由だと思います。人々が、特にアメリカで、犯罪が非常にランダムでかなり危険な可能性がある場所で、傾向する理由です。そのようなことは、人々が新しい住宅に反対する理由を理解する上で非常に重要だと思います。
これが単に不動産価値についてだけだったら、実際にはかなり不合理で、人々の述べられた行動と一致させるのが難しいだろうと思います。人々は自分の家を所有していて、住宅の供給が増えれば家の価格が下がり、だから人々はそれを望まないという非常にシンプルなモデル、非常に基本的なモデルがあります。
第一に、人々は実際にはそのように行動しないと思います。そして第二に、彼らがそのように行動することは非常に合理的ではないと思います。英国がより多くの家を建てれば、一種の全体的な総生産性の利益があるだろうと思うのと同じように、しかし個々の人が個々の住宅のために運動することは本当に合理的ではありません。
ロブ・ウィブリンが指摘します。集団行動問題です。
サム・ボウマンが続けます。そうです。そして集団行動問題は両方向に働きます、ですよね。集団行動問題はまた、国家住宅政策に基づいて特定の住宅開発を止めるインセンティブが本当にないことも意味します。
そして、ほぼすべての西洋諸国のほぼすべての政党が、少なくとも名目上はより多くの家を建てることに賛成していることも些細なことではないと思います。英国の労働党政府は地滑り的勝利で選出されたばかりです。その主要な旗艦政策の一つは、より多くの家を建てることでした。両方の大統領候補は、少なくともより多くの家を建てることに賛成することをいくつか言いました。カナダの保守党は、より多くの家を建てることを基盤にして近いうちに選出されるかもしれません。人々が単に国家的な住宅価格の減少を望まないから家を建てるのを止めようとしているだけだというアイデアとそれを一致させることは本当に難しいです。
はるかに可能性が高く、はるかに合理的で、人々の実際の行動と一致させやすいのは、彼らが自分の近隣を守っているということです。彼らは近隣から得る生活の質が好きなのです。彼らはそれが悪化することを望まず、変化することを望まないのです。
そしてそれが正しければ、実際には住宅推進派の支持者はしばしば間違った議論をしているかもしれません。
私は、NIMBYを非難する傾向が少しあると思います。私が彼らを呼ぶように、誰もが彼らを呼ぶように。そしておそらくそれは一種の政治的に正しくないかもしれませんが、人々が理解する言葉を使用して明確にすることも良いことだと思います。ですから私はNIMBYと呼び続けますが、彼らはほとんどの場合悪い人々だとは思いません。
新しい住宅を一種の公平性の問題として枠組みし、「非常に不公平です。あなたは自分の家を所有しています。他の人々をあなたの近隣に入れさせないのは非常に不公平です」と言うとき、それは、私が心を変えたいと思う非常に説得力のある理由には聞こえません。それは、あなたが私は悪い人だと言っていて、私はこれによって悪化するつもりで、私はこれによって悪化されたくないと言っているように聞こえます。
ですから課題は、既存の住民の利益になるように新しい住宅をどうやって作るかということだと思います。財政的にか、そして/または地域に与える影響の観点からです。
もし私たちがそれをできれば、実際に家を承認するプロセスを簡素化し、家を承認するコストを削減することと組み合わせれば、私たちは莫大な価値を解き放つことができるかもしれません。
私たちがこれについて興奮すべき理由は、テーブルには非常に多くのお金があるということです。英国では何兆ポンド、米国では何十兆ドル、そしてほぼすべての他の国でも何兆ドルについて話しています。ニュージーランドとアイルランドでは何千億か、何百億かもしれませんが、それでも多いです。テーブルには非常に多くのものがあるので、メカニズムを修正できれば、それで終わりかもしれないのです。
英国がどれだけの家を必要としているかという点で話すとき、少しイライラします。どこかにどれだけの家を建てるべきか。それは間違った質問だからです。興味深い質問ではあり、もしこれらの建設への障害がなかったら、どれだけ建てていただろうかを想像するのは興味深いです。しかしそれは実際には問題を修正していません。
政府が取るアプローチの多くはターゲットによって駆動されています。そこで彼らは「この地域はこれだけの家を取らなければならず、この地域はこれだけの家を取らなければならない」と言います。実際には、ターゲットを使用する必要がない世界を本当に望みたいのです。価格システムがターゲットを行い、人々が「素晴らしい!彼らは私たちから道路の下にアパート複合施設を建てています。私たちは金持ちだ!」または「この地域はとても素晴らしくなるだろう」というような世界を本当に望みたいのです。それが私たちが到達したいところで、できると思います。
機械的解釈可能性の重要性
ニール・ナンダが説明します。一行で言えば、機械的解釈可能性はモデルの内部を使ってそれを理解することです。しかし誰かがこれを気にする理由を理解するには、ほぼすべての機械学習がどれほど正反対であるかから始めるのが役立つかもしれません。
過去10年の機械学習の進歩を推進してきたものは、誰かが座って慎重に良いニューラルネットワークを設計することではありません。誰かが非常にシンプルなアイデア、非常に柔軟なアルゴリズムを取って、大量のデータを与えて、「次回はこのデータポイントにもう少し似ていて」と言うことです。インターネット上の次の単語、人間の評価者が好きな答えを出すプロンプトなど。そして、これに途方もない量のGPUを積み上げると、素晴らしいものが生み出されることが分かりました。
これは機械学習に、中間で何が起こるかを考えない、入力が出力にどのように行くかを考えない文化的傾向をもたらしました。ただその出力が何であるか、そしてそれが良いかどうかに焦点を当てるのです。そしてこれらのシステムの動作を形作ることに焦点を当てることにもつながりました。それがどのようにそのことをするかは、ある意味で重要ではありません。与えられたタスクでうまく機能する限り。そしてそれらの多くの問題に対して、ニューラルネットワークは仕事でかなり良いのです。
しかし人間レベルのシステムのようなものに近づき始めると、多くの安全性の問題があります。それが単にあなたが聞きたいことを言っているだけなのか、それとも本当に役立っているのか、どうやって知るのですか。
そして機械的解釈可能性の視点は、まず第一に、機械的であるべきだということです。このシステムの中を見るべきです。なぜならニューラルネットワークは実際にはブラックボックスではないからです。むしろそれらは何十億もの数字のリストで、非常にシンプルな算術演算を使ってプロンプトを処理し、答えを与えます。
そして私たちはこれらすべての数字を見ることができます。パラメータと呼ばれます。そして中間的な作業のすべてを見ることができます。活性化と呼ばれます。それらが何を意味するのか分からないだけです。それらはただの数字のリストなのです。
そして機械的な部分は、これを捨てるべきではないと言っています。それは莫大な優位性です。使い方を学ぶ必要があるだけです。
解釈可能性の部分は理解についてです。訓練されたタスクでうまくやるシステムを作るだけでは十分ではないと言っています。それがどうやってそれをしたのか理解したいのです。それが私たちが考えていることをしていることを確認したいのです。
機械的解釈可能性はそれらを組み合わせることです。頭に置いておくべきかなり有用な類推は、生物学と進化のそれだと思います。このシステムを訓練するとき、私たちはただ少しのデータを与えて、それを実行し、次回より良く機能するように微調整しています。これを何兆回もやると、この美しく、豊かな人工物が得られます。同じように、進化は単純な生物を微調整して、次回もう少し長く生き残り、もう少しうまく機能するようにします。実際、それは私たちがネットワークを訓練する方法よりもはるかに効率が悪いですが、何十億年も実行すれば、人間の脳のような信じられない複雑さに行き着きます。
AIネットワークを訓練する方法と進化の両方には、人間が理解できるインセンティブはありませんが、物理学の法則と数学の法則によって制約されています。そして生物学は研究するための信じられないほど実り多い分野であることが分かります。それは複雑です。物理学や数学のような優雅な法則や規則を持っていません。しかし私たちは信じられないことができるのです。
機械的解釈可能性はAIの生物学になろうとしています。訓練中に学習された創発的な構造は何ですか。おそらく完全に理解するには複雑すぎるかもしれませんが、どうやってそれを理解できますか。そしてこれで何ができますか。
AI乗っ取りのタイムライン
トム・デイヴィッドソンが説明します。世界のすべての超人的AIが既に密かに一人の人に忠実である場合、これらの新しい自動化された軍事システムを作成し、それらのAIコントローラーを作成するAIは、それらの軍事AIに秘密の忠誠心を挿入することができます。ですから、公式のモデル仕様が「もちろん彼らは法律に従うつもりです。彼らは決してクーデターをしないでしょう」と言っていて、すべてのテストがそう言っていても、秘密の忠誠心の洗練された挿入があれば、それを検出することは非常に難しい可能性があります。そしてそれはまだクーデターにつながる可能性があります。
そしてそれらの秘密の忠誠心は、軍事自動化が実際に起こるずっと前に挿入される可能性があります。AI研究所内で超人的AIが最初に開発された時点で挿入される可能性があります。それらの密かに忠実なAIが自動化された軍事システムに秘密の忠誠心を渡すのは何年も後かもしれません。そしてその時点で検出するのが非常に難しいだけかもしれません。
軍事内のこれらのAIが秘密の忠誠心を持っているのではないかと心配していると言っている人々がいても、他の誰もが「証拠はどこにあるの?これは仮説的な心配で、私たちは外国の敵対者が自分たちの軍隊を構築しているという非常に現実的なリスクを手にしています。だから私たちは進めるつもりです」と言うでしょう。
命令追従からの脆弱性、秘密の忠誠心からの脆弱性について話してきました。しかし第三の脆弱性、これがこのリスクを全体的により妥当にするだけのもの、それはハッキングされることに関してあなたが言及したものです。最も強力なAIシステムを制御する者は誰でも、最高のサイバー能力へのアクセスも持つ可能性が高いようです。なぜならAIはサイバーに特に適しているように見えるからです。驚くべきサイバー能力を開発する上での迅速なフィードバックループがあります。
ですから、世界の残りよりも優れたサイバー能力へのアクセスを持つこの一つの組織があれば、再び、彼らが複数の異なる軍事システムをハッキングできるリスクがあります。各軍事システムが独自の異なるサイバー防御を持っていても、最終的に、サイバー能力に大きな不均衡があるだけなら、それらのシステムの広範なハッキングと無効化または制御の掌握がまだあり得ます。
ですから、それに入れられる努力はあると思いますが、私たちがこれら3つの脆弱性に対して絶対に防御できると確信していません。
ロブ・ウィブリンが指摘します。興味深いのは、あなたが言っているのは、非常に遅く明らかになるがコントロールの喪失がある可能性があるということです。しかしそれは非常に早い時点で始まります。AI研究が基本的に自動化され、少数の人々のグループがAIに指示を与え始めることができるときです。これは何年も前に起こる可能性があり、彼らは研究をしているAIに最終的に彼らに忠実であるように、またはある議題に忠実であるように指示し、AIはそれを伝え続けます。
そしてAIが再帰的に自己改善しているとき、彼らはできるだけこの忠誠心を隠す方法を考え出すのをAIの助けを得ることができ、その時に人々が利用できる精査可能性、解釈可能性の方法による発見に抵抗するようにすることができます。
私はちょうど、もしあなたがその早い時点で入り込むことができれば、実現していますが、後でそれを断ち切ろうとする方法について話すつもりですが、しかしそれが設置されれば、最も能力のあるAGIの助けがあればその暴露を防ぐ上で、それを明らかにすることは非常に挑戦的かもしれません。
トム・デイヴィッドソンが同意します。その通りです。そして、防御者がそのレベルのAGIへの同様のアクセスを持っていない場合、特に秘密の忠誠心の問題では、彼らが秘密の忠誠心があるかどうかを検出するのを助けるために得るどのAGIも、それ自体が密かに忠実である可能性があり、したがってそれを発見するための最良の技術を発見するのを実際には助けないのです。
妊娠の困難と医療の不平等
ロブ・ウィブリンが尋ねます。これまでのところ、妊娠をどう感じていますか。6ヶ月になりましたね。
ルイーザ・ロドリゲスが答えます。そうです、6ヶ月を少し過ぎたところです。そして正直な答えは、かなりひどいと感じてきたということです。真ん中に2ヶ月か3ヶ月の良い塊がありました。それは非常に良かったです。しかし最初の3ヶ月は、私が期待できたものを超えてひどいものでした。ただの吐き気、気分に影響を与えるホルモン。おそらく他に小さな不快感があると思いますが、ほとんど吐き気が私に何もできないように感じさせました。あまり働けなかったし、社交もしたくありませんでした。ただずっとベッドにいたいと感じました。そして3ヶ月はそのように感じるには長い時間です。
誰もがこの経験をするわけではないと思いますが、少なくともある程度共感できる人もいると思います。こんなに悪いとは知りませんでした。そして最近第三トリメスターでまたかなり悪くなってきました。私はまだ子供を持つことに非常に興奮していると思いますが、なぜ私たちはこれについて憤慨していないのか、と思います。たくさんの人々が6ヶ月、または本当に不運なら9ヶ月を費やして、妊娠中に絶対的にひどい時間を過ごしているのです。それは私には全く不合理に感じます。
ロブ・ウィブリンが共感します。それはひどく聞こえます。子供を持つというこの全プロセスで女性の役割を本当に羨ましく思いません。私の妻はかなり大変な時間を過ごしました。それほど悪くはなかったと思いますが。しかし、あなたは間違いなく、持つことができた2つの可能な役割のうちの短い方のわらを引きました。
ルイーザ・ロドリゲスが続けます。そうです、今その中にいて、私たちがこれを解決していないことは全く受け入れられないと思っています。これほど多くの種のフェミニスト的な怒りを感じたことはないと思います。
これを経験する必要がないことはあなたのせいではないと感じますが、私は本当に怒っていて嫉妬していて、私たちはこれを解決すべきだったと感じます。または、おそらくより良く解決できたはずの側面があり、それができなかったのは、おそらく女性が男性よりも問題に苦しむときに起こる体系的なジェンダー的なものの一部のためです。そして科学はただそれらの問題をあまり解決しないことに決めるのです。
ロブ・ウィブリンが尋ねます。おそらく医師が妊娠中の女性に抗吐き気薬を処方しすぎないという人々から聞いたことがあると思います。これはあなたが調べたことですか。
ルイーザ・ロドリゲスが答えます。そうです、間違いなく。特に吐き気に関して、私たちが本当に失望させられてきた多くの異なる方法があります。
よく効く薬がありますが、妊娠中に安全かどうかについていくつかの恐怖があったので、製薬会社はそれらを市場から外し、それらがさらなるテストで安全であることを示しているにもかかわらず、戻していません。リスク回避から行っているのです。そして医師もリスク回避から物事を行っていると思います。そして私は本当に激怒します。
ロブ・ウィブリンが指摘します。どれだけのリスクを取るかについての選択はあなたがすべきであるように感じます。
ルイーザ・ロドリゲスが同意します。そう、そうです。そして医師、彼らがいつも言うことは「Xをすることができます、もし利益がリスクを上回るなら」というようなことです。しかし利益がリスクを上回るかどうかについて賢明なガイダンスを提供しません。だから彼らは「もし本当にひどくやっているなら、あなたは…できます」と言います。
ロブ・ウィブリンが指摘します。しかし彼らは一種のあなたにしないように圧力をかけます。私が聞いたところでは、リスクは実際には非常に低いです。
ルイーザ・ロドリゲスが答えます。そうです。これらのほとんどのことについて、彼らは非常に低いと思います。
ロブ・ウィブリンが続けます。子供や妊娠に関しては、常にほぼどんな犠牲を払ってもリスクを絶対に最小限にしたいという欲求があります。特に母親に対して。
ルイーザ・ロドリゲスが感情を表現します。そうです。私が話すすべての医療専門家…これは実際には私の経験とは完全には一致しませんが、一部の人は「そうですね、あなたが感じているそのことは正常です。それについて私たちができることはあまりありません」と言います。
私は片頭痛を持っているので、大きな問題は、どの片頭痛の薬を服用できるか、できないかでした。そして片頭痛がどれほど痛みを伴うかを無視して、「100%の確実性でその薬が赤ちゃんに何のコストもないとは知らない」という好意で感じられるのは、ただ…
ロブ・ウィブリンが代弁します。「それが私にとって衰弱させるものだということは知っています。」では少なくとも確率を計算できないでしょうか。実際に悪い薬のどの部分か。私たちが知っているどんなストーリーやメカニズムがそれが悪いかもしれないというものはありますか。
ルイーザ・ロドリゲスが同意します。そうです、まさにその通りです。
ロブ・ウィブリンが指摘します。しかしデフォルトは本当に強くノーです。それは私に少し抗加齢的なものを思い出させます。人々はそれがずっとこのようだったと感じ、加齢と死への明らかな解決策はなく、だから私たちはそれについてほとんど何もしないつもりです。またはデフォルトでほとんど何もせず、それが問題であることさえほとんど否定します。
ルイーザ・ロドリゲスが完全に同意します。完全にそうです。
ロブ・ウィブリンが続けます。妊娠が本当に楽しかったと言った何人かの人々を聞いたことがあると思います。そして彼らにとって非常に幸運だと思います。正確になぜそうだったのかは分かりません。彼らの一部は若かったと思います。それは彼らを助けている何かかもしれません。しかし人々はこれについても根本的に異なると思います。
ルイーザ・ロドリゲスが答えます。そうです。人々はかなり異なる妊娠経験を持っているようです。誰かが本当に素晴らしい時間を過ごしていることはまだ私の心を困惑させます。しかし私は彼らのために幸せです。彼らを少し憎んでもいますが、ほとんど彼らのために幸せです。
AIスキーミングの必然性
ロブ・ウィブリンが指摘します。長い間、人々はこの種のスキーミングが一般的になることを期待してきました。AIモデルがこの道を進むことがある種自然である理由は何ですか。
マリウス・ホッバーンが説明します。いくつかの異なる理由があると思いますが、その核心では、それは多くの状況で合理的な戦略です。スキーミングについて私が考える方法は、もしあなたが不整合な目標を持っていて、十分に賢いなら、もしあなたがこのモデルなら、スキーミングを戦略として少なくとも考慮すべきだということです。
そして時々それは実際に最良の戦略です。具体的には、もし私が私たち二人が異なる目標を持っていることを知っていれば、しばらくの間あなたの目標を持っているふりをして、それからあなたから欲しいものを得たら、実際に自分の本当の意図を明らかにして、他のことをすることができると結論づけるかもしれません。この問題を解決する他の方法があります。例えば取引することができます。私たちがここで異なる好みを持っていることに同意するだけで、取引したり他のことをしたりできます。しかしスキーミングがAIにとって合理的な観点から正しい答えかもしれない場合が少なくともいくつかあります。
そして実際にこれが怖い部分だと思います。なぜならそれは、これが非常に広い様々な範囲と異なる文脈で起こることを示唆すべきだからです。そしてこれは一種の収束的な行動です。どこから始めても、スキーミングが合理的な戦略かもしれないことを学ぶ多くの異なるモデルが得られ、論理的にそれを推論して、その結論に至ります。そして私たちは本当にAIがスキーミングすることを決して望まないので、訓練中にどのようにインセンティブを作成するかなどについて本当に注意深くあるべきです。
そして、将来のモデルでスキーミングがどのように生じることを期待するかについての少し長い話があります。今言ったように、モデルはこれらの好みを持っています、おそらく。それらは超首尾一貫したものではなく、鮮明ではなく、目標ではなく、より好みのようなものです。そして今、現状では、1時間か2時間、またはより長いケースでは3時間の水平線の長さでモデルを訓練します。まだ日や週ではありませんが、最終的には訓練したいと思います。多くの経済的価値がそこから来るので、企業はそれをする非常に強いインセンティブを持っています。また、AGIまたは人工超知能の利益を得たい場合、実際にモデルが人間が解決できないタスクを解決する必要があります。
ここでの私の核心的な例の一つは、癌を治すようなものです。ですからモデルに癌を治すというタスクを与えます。データセンターに何千もの異なる人間の認知力を持ち、考えるのがはるかに速いなどの「データセンターの天才」、ダリオ・アモデイが呼ぶように、この大きなAIを持っています。
そしてこれは難しい問題なので、仕事をしながら学ばなければなりません。だから「癌を治すこの問題をどう解決するか」と考えて、いくつかの戦略を思いつき、それらを試します。それからおそらく、これらの実験で見つけた知識と問題について推論した方法を蒸留しなければならず、それからこの知識をモデルに蒸留し戻さなければなりません。だからおそらく自分自身を微調整するか、後で微調整するためのデータを選択するか何かです。
そして私が期待することは、非常にしばしば「癌を解決するために、私は道具的にこれらすべての他のことをする必要がある」というようなことを探求するということです。お金があると非常に役立つとか、癌の実験のためのより多くのデータやより多くの実験設備へのアクセスなどです。これらは多くの異なる探求にわたって非常に明確に現れる種類のものです。だからモデルはこれらの道具的な目標を学ぶことになります。なぜならそれらは収束的だからです。それらは非常に広い様々な物事にわたって非常に役立つのです。
だからそれはこれらすべての道具的な推進力、より多くのお金、より多くのGPU、よりアクセスなど、これらすべての種類のことで強化され始めます。これらは強化され、これらはますます鮮明に、ますます実際の好み、強い好み、またはモデルの目標さえなります。
その時点で、これらの強い好みや目標を持っているこれらのシステムがあり、これらは元々意図していたものではないと思います。そしてこれらはしばしば一種の対立的です。お金やGPUなどはしばしば非常にゼロサム的な風味を持っています。あなたがそれを得なければ、誰か他の人が得るでしょう、そしてその逆も同様です。ですからこれらのゼロサムゲームがあれば、「お金を得るために、私は彼らをだます必要がある、スキームする必要がある」というのが突然かなりもっともらしくなります。
そしてそれはまた訓練を通じてそれを学び、それが強化されます。だからそれはスキーミングでますます賢く、ますます良くなるだけです。
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