AI エージェントの開発速度を示す衝撃的なチャートが、AI業界に波紋を広げている。このチャートは、AIが人間の専門家が完了するのに要する時間単位のタスクをどれだけ処理できるかを測定しており、Claude Opus 4.6は約14.5時間分の作業を置き換える能力を示した。当初、AI の能力は7ヶ月ごとに倍増すると予測されていたが、2023年以降のデータは約4ヶ月ごとの倍増を示唆している。サム・アルトマン、ダリオ・アモデイ、イーロン・マスクなど業界リーダーたちは、コーディングが既に自動化され、AGI やシンギュラリティが予想より早く到来する可能性を指摘している。この加速する進化は、人間の労働の性質そのものを根本的に変革しようとしている。
AI 開発史上最も衝撃的なチャート
これからお見せするのは、おそらくAI開発史上最も恐ろしいチャートです。こちらがそのチャートになります。衝撃的だったなら申し訳ありません。このチャートが示しているのは、AI エージェントがいかに急速に発展しているかということです。そして Claude Opus 4.6 がこのチャートに登場し、多くの人々に衝撃を与えたと思います。このチャートについて話していきましょう。なぜなら、これは一部の人々、特に MIT テクノロジーレビューによれば、AI の進歩に関して最も誤解されているチャートでもあるからです。
このチャートが実際に何を示しているのか、そしてなぜそれが多くの人が思っている以上に恐ろしいのかもしれないのかをお話しします。まず第一に、メーター研究とは何でしょうか。これは、最先端の AI 開発を理解することに焦点を当てた非営利団体です。最良のモデルを評価し、それらのモデルの開発から生じる様々な脅威やリスクを評価しようとしています。彼らはエンジニアリング、コーディング、機械学習、サイバーセキュリティなどにわたる数百の様々なタスクを集め、人間の専門家にそれらのタスクを完了させました。
これが重要な部分で、多くの人が誤解していると思います。つまり、例えばサイバーセキュリティの人間の専門家がそのサイバーセキュリティタスクを与えられ、彼らのコンピューターの前に座ってタスクを完了するわけです。そのタスクを完了するのに8時間かかったとしましょう。これがチャートの Y 軸で、多くの人が見逃している部分です。私たちが測定しているのは、人間の専門家がそのタスクを完了するのに何時間かかるかという観点でのタスクです。AI エージェントがそのタスクを完了するのにどれくらいかかったかを見ているのではありません。人間の専門家が8時間かけて行うことを1秒で完了したかもしれませんし、1日かかったかもしれません。
それを見ているのではなく、どれだけの人間の労働時間を置き換えたかを見ているのです。そして、このチャートにはいくつかの異なるオプションもあります。50%か80%のどちらかを見ることができます。この2つがデフォルトだと思います。50%のタイムホライズンというのは、AI が人間の専門家と同様に、そのタスクを完了することに約半分の時間成功する場所です。
そして80%は、平均して約80%の確率で成功する場所です。では、もう一度このチャートを見てみましょう。ここで曲線が上向きになり始め、少し指数関数的になっています。そして Claude 4.5 のところで、人々がパニックになり始めたのだと思います。いくつかの異なる理由がありますが、その一つは、つまりこれは元のトレンドラインに従っているとしても、かなりの進歩だということです。しかし、元のトレンドラインがこれらの新しいモデルの進歩に本当に適合していないことが明らかになってきています。
新しいデータポイントに適合させるために、ここに異なるトレンドラインを引く必要があるようです。Claude 4.5 で私たちがパニックになり始めたことを覚えておいてください。なぜなら、いわば一発で置き換えられるようになり始めたからです。繰り返しますが、これは50対50なので、50%の成功率です。それを覚えておいてください。そして80%もあり、それに対する別のチャートもあります。
しかし、いわば一度の作業で、人間の専門家が完了するのに5時間ちょっとかかるタスクを完了できるようになったのです。そして、私たち全員が Opus 4.5 についてパニックになっている間に、それほど経たないうちに Opus 4.6 が登場し、驚くべきことに14.5時間に達しています。これはほぼ丸2日分の作業ですよね。1日7.5時間働いているとしましょう。
昼休み、コーヒーブレイク、プレイした Flappy Bird のすべてのラウンドはカウントしていません。これはいわば作業時間ですよね。つまり、2労働日というのが現実的だと思います。Opus 4.6 はそれを完了できるレベルに達しています。ちなみに、Open Claw を通じて Opus 4.6 を接続して作業した私の個人的な経験では、かなりの量の作業を処理できます。
もし natural20.com をチェックしていないなら、それは私のウェブサイトです。主に Opus 4.6 を使用した AI エージェントで完全に再構築されました。これはニュースアグリゲーターで、常に新しいものを追加しています。しかし、作業の大部分、デプロイメント、セットアップ、初期 GitHub プロジェクトの構築、ホスティングのセットアップ、そういったすべてのことを、約4時間で完了しました。
私が寝ている間にやってくれました。やることをたくさん与えて、そして眠りにつきました。目が覚めたとき、一晩中作業してくれることを期待していました。そうはなりませんでした。ただ4時間ですべてを完了しただけです。その分野の人間の専門家、それを生業としている人が、少なくとも1日か2日、もしかしたらもっとかかると思います。
加速する進化の軌道
さて、この最新のデータポイントの問題点は、私たちが当初考えていたのとは異なる軌道にいることを確認してしまったということです。これらのチャートが最初に出てきたとき、私たちは AI の進歩、その能力が7ヶ月ごとに倍増していると考えていました。そしてそれ自体がかなり恐ろしいことだったでしょう。それは非常に急速な進歩のペースです。
しかし、2023年以降だけを見ると、この AI 進歩が本当にスピードを上げ始めた最近の歴史のようなものですが、その倍増は現在約123日ごとに起こっています。それは約4ヶ月ごとです。つまり、ペースは継続しているだけでなく、かなり急速に加速しているのです。
さて、私の初期の動画のいくつかを見ていたなら、アダム・ビンクスミスにインタビューしたことを覚えているでしょう。彼は AI Digest を運営しており、そのプロジェクトの下に AI Village があります。実は彼は、7ヶ月ごとに倍増するというあの話に矛盾する何かを公表した最初の人の一人です。私が個人的に見た限りでは。彼は、最初の頃から「ねえ、このトレンドは7ヶ月ごとよりもずっと速いように見えるよ」と言っていた人の一人です。
ですから、彼とそのチームに功績を与えなければなりません。なぜなら、彼が公開したブログ投稿を読んだことがあるなら、これは驚きではないはずだからです。そして、これらの AI ラボの多くの人々は、パニックになっているとは言いたくありません。そう言いたくはないのですが、いくつかの引用を読んでみましょう。サム・アルトマンが最近のインタビューで、2026年2月20日、つまりほんの数日前のことですが、こう言っています。「会社の内部から見た見解では、何が起こるかというと、世界は準備ができていない」と。
ワールド・オブ・ウォークラフトの拡張パックの一つで、数千年間閉じ込められていた悪魔を解放するのですが、それが最初に叫ぶのは「お前たちは準備ができていない」でした。それは全体のエピックなイントロのようなものでした。これは同じようなものです。
サムは世界が準備できていないと言っています。彼は、非常に有能なモデルがすぐに登場すると言っています。それは私が当初考えていたよりも速い離陸になるでしょう。そしてそれはストレスと不安を引き起こすものです。つまり、彼は「ねえ、私たちはもっとゆっくりとした離陸にいると思っていたのに、これは彼が思っていたよりも、私たちのほとんどが思っていたよりもずっと速い離陸になるだろう」と言っているのです。
そしてそれは今まさに起こっています。私たちは今まさにその時期に入っているのです。また、コーディングは解決されたと言う人がますます増えています。Claude Code の作成者が最近素晴らしいポッドキャストをやっていました。それはほぼ直接的な引用だったと思います。彼は「そうだね、コーディングは解決された。将来コーディングを学ぶ人々にとって、それはもう同じではなくなる」と言っていました。
人々がコーディングを教えられていた方法、それは事実上終わったのです。サム・アルトマンもほぼ同じことを言いました。彼は「私がソフトウェアを書くことを学んだ方法は、今や事実上完全に無関係になった。C++ コードを手で書くこと、それは終わった」と言っています。彼は AGI がかなり近く、超知能もそれほど遠くないと言っています。
重要なのは、この軌道上で、AGI と超知能の違い、つまり一方の地点から次の地点に到達するのにかかる時間が、進歩と発展のスピードのために本当に本当に短いかもしれないということです。GPT-5.3 Codex は、開発中、トレーニング中にモデル自身によってコード開発されたようです。
Claude Code の作成者は、Claude Code に多くの異なる追加機能を出荷していると言っています。そのほとんどは、彼が言うにはすべてが、すべてが Claude Code 自体、Opus 4.6 などのようなこれらのモデルによって作成されています。そして、私たちが話しているこの新しいモデルの波は、昨年11月に始まりました。
つまり、せいぜい3、4ヶ月のことです。これは非常に最近の開発です。イーロン・マスクは1月に、私たちはシンギュラリティに入ったと言いました。2026年はシンギュラリティの年です。ダリオ・アモデイは、約1週間前、約10日前の Dark Cash Patel ポッドキャストで、私たちは指数関数の終わりに近づいていると言っています。では、彼は何を言っているのでしょうか。彼は、私たちはいわばその高原に近づいていると言っているのです。
指数関数は終わり、すべてが横ばいになる? いいえ、いいえ、いいえ。彼は、私たちはエンドゲームに近づいていると言っているのです。Anthropic では、今日のソフトウェアエンジニアリングタスクの100%がモデルによって行われています。つまり、Anthropic が生産するすべてのものは、ほぼ100% AI であり、コーディングは彼が予想していたよりも速く進んでいます。
コーディングの自動化という現実
彼の予測さえも、覚えていますか、彼が「6ヶ月後にはコーディングが自動化される」と言っていた頃、どれだけの人が彼をからかっていたか。私は彼がその予測を的中させたと思います。つまり、みんなが追いつくまでにどれくらい速く物事が浸透するかを予測するのは難しいです。しかし、誰もがコーダーである高度に技術的な AI の最先端ラボを持っているなら、Anthropic の従業員からのインタビューのいくつかを聞くと、ビジネス担当者もコードができ、プロジェクトマネージャーもコードができ、デザイン担当者もコードができ、彼らは全員コーダーです。
だから、そのような会社が、コーディングやソフトウェアエンジニアリングタスクに関して100% AI によって自動化されているなら、コーディングが自動化されたと言うのは公正だと思います。そして、それが社会の残りの部分に浸透するまでには時間がかかるかもしれませんが、それは解決されたのです。今では、他のみんながそれが解決されたことに気づくまでの時間の問題です。
数ヶ月間ずっと恐れていた会計タスクがありました。ただ先延ばしにしていました。もしそういう経験があるなら、あなたは一人ではありません。それを見ると、とても複雑で、どこから始めればいいかわからない。それでただうーんとなって、どこかの時点で対処すべきだとわかっていても、ただ後回しにし続けるのです。
先日、思い切ってすべてをエクスポートして、また Opus 4.6 を搭載した AI エージェントに投げました。これは夜遅くでした。疲れていました。脳が揚げられたような状態でした。実際に仕事をする気分ではありませんでした。正直に言うと、ビデオゲームをプレイしていました。興味があるなら、Mega Bonk です。
非常に中毒性のあるビデオゲームです。彼らがどのように作成したかは非常に興味深かったですが、それはどうでもいいことです。メインスクリーンに Mega Bonk を表示し、サイドモニターにエージェントを表示して、すべての財務関連のものを投げ込みました。はい、セキュリティ上の影響があることは理解していますが、その時点ではもううんざりしていました。
そして、1ゲームの間、30分から40分くらいの間に、数ヶ月間先延ばしにしていたプロジェクトが完了しました。入ってくるさまざまな支払いと未処理のものや請求書のバランスを取る必要があり、それをすべてまとめなければなりませんでした。どれがどれに貢献しているのか明らかでないものが多くありました。
だから、行ごとに調べなければならない、非常に退屈で長い、詳細志向の作業がたくさんありました。それを調べて完成させました。もう一つ非常に興味深いのは、数字を調べながら理解を助けるために書き留めていた特定の注釈があったことです。それを直感的に理解していました。
超知能のように感じられるものではありませんでした。人間より賢いとは思いませんが、気が散らされることなく、完璧にカフェインが入って仕事の準備ができている、この種の仕事ができる賢い人間のように感じました。このタスクに完全にロックオンしていました。だから、ベストな状態で動作している、新鮮なときの賢い人のように感じました。
私たちのほとんどができる作業でしたが、おそらくやりたくない作業です。そしてもしやるとしたら、一日の終わりにはできません。新鮮な状態で取り組まなければなりません。その用語を知っているなら、大きな岩の一つです。そしてそれは、私がビデオゲームをプレイしている間に完了しました。もし5年前、10年前、15年前、20年前にこれを言われていたら、嘘をついていると思ったでしょう。
公認会計士にこのようなものを調べてもらうと、彼らがどれくらい請求するかによって数百ドルかかったでしょう。経済的に重要な作業でした。非常に価値のある作業でした。しかし、重要なのはこうです。その書類作業を調べるプロセスの間に、十分なコンテキストを構築したので、今後は私のためにそのことを処理できるようになりました。なぜなら、今ではすべてのものがどこから入ってきて、どこに向かっているのかを知っているからです。基本的にデータベースを持つシステムを作成し、独自の SQL データベースを作成しました。
だから今後は、新しいものを投げるだけで、それを整理してきれいなレポートを提供してくれます。ビデオゲームをプレイしていた30分から40分の間に、そのプロジェクトを完了しただけでなく、それを永久に自動化したのです。それがこのチャートが本当に捉えていないことの一つだと思います。Opus 4.6 ができる15時間かかるタスクの多くは、一回限りのタスクではないでしょう。
それらの多くは、今後プロセスを自動化するために使用されるでしょう。私が構築させたウェブサイトでは、ニュースアグリゲーターです。だから今では24時間365日稼働しています。様々な RSS フィード、他の会社による出版物、他のアグリゲーターをチェックしており、すべてをまとめています。
Google トレンドでどれだけうまくいっているか、Twitter/X でどれだけうまくいっているかなど、特定の主要指標をチェックして、それらのストーリーをランク付けしています。だから、それらをランク付けする小さなアルゴリズムがあり、これらはトレンド、これらはホット、これらはそれほどホットではないと表示し、1から100の評価システムがあります。
繰り返しますが、一晩でそれをやり、今ではそのものが24時間365日ストーリーをランク付けし、ウェブから収集しています。そのプロセスを私のために自動化しました。今後そのサイトで作業するなら、それは改善するためですが、その自動化はロックされており、今ではその上に追加する時間はすべて、プロセスを改善するか、より多くの機能を追加するか、その動作を最適化するなどです。
印刷機の教訓と AI の未来
それが非常に重要なことの一つですよね。これらのタスクの多くは、今後のものを自動化するタスクになるでしょう。二つ目は、印刷機が展開されたときと似ています。当時、世界のごく一部の人々が書くことができました。写字生がいました。写字生が書いていました。
それが彼らの職業でした。それから印刷機が登場し、その後みんなが写字生になるか、誰も写字生ではなくなりました。みんなが読み書きができるようになるか、ほぼ全人口が読み書きできるようになりました。その前は、王、領主、商人、権力と影響力を持つすべての人が、物を書いてもらうために写字生にお金を払わなければなりませんでした。
それはコーダーやソフトウェアエンジニアに非常によく似ていますよね。どれだけ賢いか、どれだけ裕福かは関係なく、コードができて非常にうまくやれるか、できないかのどちらかです。将来的には、これらのツールの多くで、印刷機に非常に類似していると思います。今出てきている多くの人が、「ええ、このものはコードができるけど、エンジニアを置き換えることは決してない。なぜなら、コードだけではないからだ。
良いソフトウェアを構築する方法を理解しなければならない」と言っています。確かに、今ではみんなが読み書きができるからといって、すべての人が優れた作家であるとは限らないのと同じです。アメリカや他の国などでほぼ100%の識字率があっても、どこでもそうではありませんが、多くの国でほとんどの人が読み書きができますが、それでも分布があります。
書くことに優れている人もいれば、そうでもない人もいます。だから、もちろん、これらのツールを使っても、ソフトウェアを作成する能力においてみんなが完全に平等になるわけではありません。たくさんのインプットがあるでしょう。すべてをどのように整理するか、エージェントにどのようにプロンプトするか、時間とともにどのようにテストし、改善し、反復するか。AI エージェントを使用してソフトウェアを作成する技術を向上させるために10,000時間を費やした人は、始めたばかりの人よりも優れているでしょう。
しかし、今では誰も自分自身を写字生とは呼ばないように、将来的には人々は自分自身をコーダーや開発者とは呼ばないと思います。現在、人は自分自身を、あるいは他の人が彼らを優れた作家として説明するかもしれません。それは将来も同様だと思います。彼らは優れたビルダーとして説明され、コードを作成し、ソフトウェアを作成する能力がその一部になるでしょう。
もう一つ注意すべきことは、グラフ上のそれらの小さな点は、実際には点ではないということです。少し見にくいかもしれませんが、これらは実際には信頼区間です。だからかなりの範囲があり得ます。Opus 4.6、その点は14.5時間です。しかし、実際にはどこに位置するのでしょうか。上限、下限は? 6から98の範囲かもしれません。
実際に98のマークに近いなら、それは数週間の作業です。下限で6時間だったとしても、それはまだ変革的です。これらの指標は難しいということを理解することが重要です。欠陥があるでしょう。人々はそれらが何を意味するかを誤解するでしょう。そして、おそらく私自身を含めて、物事を過度に誇大宣伝していると非難されている多くの人々がオンラインにいます。
だから、これらのチャートを理解するには特定の注意事項があることを理解することが重要だと思います。メーターのスタッフの一人、シドニー・フォン・アークスは、「このグラフにあなたの人生を絶対に結びつけるべきではないが、このトレンドは続くと賭けている」と言いました。そして、それが良い見方だと思います。
ええ、このことから引き出すどんな意味にも、あなたの人生全体を賭けたくはありません。しかし、それが本物で、本当の進歩を示していて、その進歩のより高い方の端に近いなら、たとえそうでなくて少し遅くても、それがしばらく続くと予想しているか、あるいは横ばいになると思っているかもしれませんが、それを横ばいにさせる可能性のある地平線上に何があるのでしょうか。AI が前進するのを妨げるであろう多くのことを、かなり長い間聞いてきました。
データが尽きて、データが自分自身を食べ、モデルが破損するでしょう。そのようなことが見られましたか。あまり見られませんが、人々はもう2年ほどそう言っています。チップが不足します。電気が不足します。水が不足します。それらはボトルネックです。
そして、それらのいくつかはボトルネックかもしれませんが、急速に解決されています。世界で最も賢い人々が、できるだけ早くそれらの問題を解決するために取り組んでいます。さて、多くの人々が反論を提供しています。チャートの批判者ではなく、このチャートが見えるほど影響力がないと言っている人々です。
批判と反論への応答
例えば、UC バークレーのイノルア・デボラ・ラジは、何かに時間がかかるからといって、それがより難しいタスクになるとは必ずしも限らないと思うと言っています。そしてそれは真実です。私たちは、タスクの難しさを測定する方法について、本当に違う考え方を始める必要があります。なぜなら、人間が難しいと思うことは、ロボットにとって非常に簡単かもしれず、その逆もあるからです。
だから、より難しいタスクは見る人次第かもしれません。しかし、私が思うに欠けている点は、人間が5時間働いて、今その量の仕事が AI エージェントに置き換えられるなら、その人間はもはやその5時間働く必要がないということです。それは人間の労働への需要のようなもので、影響を受けるでしょう。
他の批評家は、モデルはコーディングが上手くなるかもしれないが、他の何かで魔法のように良くなるわけではないと言っています。最良の議論のいくつかは「魔法のように」という言葉を使っています。気づきましたか。ああ、それが魔法のようにものを理解すると思っているのか。重要なのはこうです。Anthropic からの多くの研究と、彼らの研究者が様々なインタビューなどをしているときに言っているのは、人間が専門知識を持つさまざまな側面で強化学習を行っているということです。
だから、コーディング、数学、会計、研究などなど。そして、彼らはクロスオーバーを見ています。このチャンネルでは、いくつかの論文、実際には多数の論文をカバーしてきました。例えば、これらのモデルをコーディングでトレーニングすると、複雑な数学を行う能力が向上するのを見るかもしれません。それは一般的な能力の向上、一般的な理解を示しています。
クロスオーバーするものがあります。数学が向上すれば、会計やコーディングが上手くなる可能性があります。それは明らかではないでしょうか。人間でも同じです。2人の人間を連れてきて、彼らが以前にやったことのないタスクを割り当てますが、1人は関連する、または隣接するタスクをたくさんやっていて、それが移転するのに対し、もう1人はそうではありませんでした。
関連する経験がたくさんある人は、おそらくより良いでしょう。Anthropic はまた最近、人々が AI エージェントをどのように使用するかについての調査結果を発表しました。その調査結果のいくつかは非常に興味深いものでした。その一つは、この例では Claude Code によって実行される自律的なセッションが、時間とともに増加していたということです。
かなり明白ですよね。しかし、重要なのはこうです。これは新しいモデルのリリースに結びついていませんでした。これは同じユーザーが同じモデルを使用していて、自律的なセッションが時間とともに長く長く長くなっていったのです。では、何がそれを促進したのでしょうか。それはユーザーの信頼でした。新しいユーザーがこれらの製品をますます使用するにつれて、それをますます長く長く長く実行させました。
上級ユーザーはそれをずっと長く実行させる傾向がありましたが、実際にはより頻繁に中断しました。彼らは、それが間違った方向に向かっていることを知っているときに中断しましたが、一見すると正しいことをしているように見えるときは、長時間実行させました。
Anthropic がリリースしたものからの最大の収穫は、大規模な、いわばオーバーハングがあると思います。これらのモデルはブガッティのスーパーバイクです。バイクについてはあまり知りませんが、最速で、最もクールで、最も進んだ、史上最速のバイクです。時速200マイル、300マイル出せるものです。それがこれらのモデルです。
しかし、私たち運転者は、時速10マイルで走っています。そして、OpenClaw のようなものが、それを本当に示していると思います。本当に解き放って実行させれば、かなり長い長い時間実行できます。今でも問題はあります。つまり、さまざまな問題がたくさんあります。幻覚を見たり、間違いを犯したりします。そして、この種の発散がありますよね。
なぜなら、最高の状態では素晴らしいのですが、最悪の状態では必ずしも良くなっているわけではないからです。彼らが犯す間抜けな間違いは、まだそこにあります。あまり良くなっていません。そして、一部の人々はそれを制限のようなものとして指摘します。間違いを犯し続けるので、決して良くはならないと。しかし、能力のトップエンドが増加し続けているので、間違いを軽減する方法を見つけるだろうと確信しています。
必ずしもモデルレベルである必要さえありません。メーターの進歩が示している現在のペースでは、2027年の初めまでに、これらのモデルが1ヶ月分の人間の労働を置き換えるのに十分長く実行できるポイントに達するでしょう。2027年2月には約3労働週間です。
そのような能力について考えると、もし利点がそれほど大きいなら、間違いを犯さないようにするためにどこまで行くでしょうか。これは解決すべき新しい問題領域のようなものです。人間が自分の仕事をダブルチェックできるので、それほど真剣に考える必要がありませんでした。
しかし、何人かの賢い人々がガードレールなどの作成方法、チェックなどについて考えれば、これはメーター自身の種類の認識によって解決できる問題だと確信しています。彼らは、AI の研究開発の99%が2032年までに自動化されると予測しています。それは、2035年までに AI の効率が1000倍から1000万倍に増加する可能性があることを意味するかもしれません。そして繰り返しますが、それはより保守的な見積もりによるものですよね。私たちが見ている新しい、少し積極的なタイムラインではありません。
強気と弱気の見方
だから、ここでの強気のケース、いわば AI 楽観的なケースは、これらのトレンドラインが複数のモデルファミリーにわたって5年以上保持されてきたということです。最新のデータポイントは、これが当初予想していたよりも速い可能性さえあることを示唆しています。これらのベンチマークを構築している研究者は、これらのトレンドが保持されると信じています。
すべての最先端ラボのリーダーは、これらのトレンドが保持されると信じています。そして、一部の批評家の話を聞くなら、弱気のケースは、誤差範囲が巨大だということです。6時間から98時間、それは非常に大きなギャップです。そして、50%の成功率について話しているだけです。いくつかの実世界のコーディングアシスタントの測定では、スピードアップの代わりにスローダウンがあるかもしれないことを示しています。
それは非常に小さなサンプルなので、そこでは注意しなければなりません。そしてもちろん、このタイムホライズンを見ることは、人間の時間と難しさを混同しています。そして、正直なところ、両方の側に一理あります。しかし、軌道は否定できません。AI 懐疑論者でさえ、AI が良くなっていないとは言っていないことに注目してください。
彼らは複雑だと言っています。まあ、それは明らかに意味することを意味しないかもしれないと言っています。問題は、これがすべてを変えるかどうかではないと思います。ああ、それは単に吹き飛ばされるだろうという人は一人もいないと思います。私たちは今、厳密にそれがいつすべてを変えるのか、そしてどれだけ速く変えるのかを理解しようとしていると思います。
だから、この一つのチャートが、いわば AI 業界の脈拍のようになっています。新しいモデルがドロップするたびに、トレンドが続くかどうかを確認するために、それがそのチャートのどこに位置するかを息を呑んで待っています。そして毎回、それは続いています。
そして最近では、さらにスピードアップしているように見えます。だから、これが人類史上最も重要なチャートだと思うか、暗号通貨以来最も誇張されたものだと思うかにかかわらず、注意を払うことが重要だと思います。なぜなら、これらのベンチマークを構築した人々、このチャートを構築した人々、AI モデルを構築している人々、このようなことに取り組んでいるすべての人々が、あなたに同じことを言っているからです。
そしてそれは、この列車は減速していないということです。そしてそれがどれだけ速く進んでいるかを正確に測定することが難しくなり始めています。そして、それがどこに向かっているのか、私たちは本当に知らない、あるいは少なくとも、それがどこに向かっているのかについて合意できません。だから、私の全研究とすべての詳細などを投稿します。
そのすべてがニュースレターに掲載されます。購読してください。ニュースレターを本当にステップアップする予定です。この時点では、バックバーナーになっていましたが、そこにあるすべての情報を集約して、毎日発射する非常に効果的な方法です。そうすれば、お気に入りの刺激的な飲み物と一緒に、自由に読むことができます。
だから、購読してください。次回お会いしましょう。
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