2008年にクリス・アンダーソンが提唱した「理論の終焉」が、AI時代において現実のものとなりつつある。ChatGPT Proが理論物理学の複雑な問題を解決するなど、AIは急速に理論物理学の領域に進出している。この変化は、博士課程やポスドクといった従来の研究体制に大きな影響を与え、理論物理学者の役割を根本的に変えようとしている。AIが理論開発を担うようになれば、人間の物理学者はAIの成果を解釈する「通訳者」としての役割に移行する可能性がある。経済的な観点からも、高額なポスドクよりも安価なAIサブスクリプションが選ばれるようになり、今後1〜2年で学術界に劇的な変化が訪れると予測される。
理論の終焉が現実に
2008年、TEDトークの創設者であるクリス・アンダーソンが「理論の終焉」を宣言しました。そのエッセイはその後、有料の壁の向こうに消えてしまいました。というのも、アイデアは一定のところまでしか共有する価値がないということなのでしょう。でも私はそのことをよく覚えています。というのも、当時、理論家の注目を集める最も手っ取り早い方法は、彼らが必要不可欠ではないかもしれないと示唆することだったからです。
あるいは、無料のクッキーを配るとかね。私はまた、長期的にはアンダーソンが正しいだろうと考えていたことも覚えています。20年後の今、私は理論の黙示録が真っ只中にあることをお伝えするためにここにいます。見ていきましょう。
ビッグデータからAIへ
「理論の終焉」というエッセイの中で、アンダーソンが主に扱っていたのはビッグデータでした。当時の流行語だったんです。彼の主張は、十分なデータがあれば、それを十分に強力なコンピューターに入力すれば、コンピューターが私たちがモデル化したいものは何でもモデル化してくれる、というものでした。追加の理論は必要ない。それは単に無用なものになる、と。
今日、流行語はもはやビッグデータではなく、人工知能です。そして、理論が完全に消えるというわけではなく、AIに理論を発展させてもらえばいいということなんです。消えるのは理論家であって、理論ではありません。理論にとっては慰めになるかもしれませんが、理論家にとってはあまり慰めになりませんね。
AIが数学を席巻し、物理学が次のターゲットに
そして理論家たちはそのことに気づき始めています。私はすでに、AIが数学を席巻しつつあることについて何度か話してきました。もはや仮説ではありません。実際に起こっているんです。そして理論物理学が次です。私たちはそれが近づいているのを見ることができます。
ChatGPT Proが物理学において本当に優秀になったことに気づいたのは私だけではありません。OpenAIも気づいています。OpenAIはちょうど1週間前、ChatGPT Proが理論物理学の問題を解決したと発表しました。さて、これは画期的な発見ではありませんでしたが、博士課程の学生に技術的スキルと睡眠との関係の両方をテストしたいときに出すようなレベルの、しっかりとした理論的問題でした。
それは、素粒子物理学の標準模型における粒子のグループであるグルーオン間の相互作用に関する、以前に知られていた結果の一般化に関するものでした。これは複雑な計算だと言えるでしょう。献身と多くの知識を必要とするものです。
超知能か、それとも優れた推測か
一部の人々は、これが人工超知能の証明だと宣言しました。他の人々はそれほど感銘を受けず、基本的にそれを優れた推測と呼びました。これは、超知能は区別するのが難しいということを教えてくれます。ただし、推測を行うのに非常に熟練しているということ以外はね。私としては、これは革命的ではないけれども、些細なことでもないと言えるでしょう。
この論文にはもう一つ注目すべき点があります。それは、これに取り組んだ人々が全員、トップレベルの大学出身で、この分野でかなり知られているということです。これは偶然ではありません。以前にも言いましたが、OpenAIは特別な扱いのために12の大学を選んでいます。
そしてこれらのモデルはほんの始まりに過ぎません。Nature Newsのコメントは最近、人工知能がすでにここにあると宣言しました。物理学者たちは今、これが現実であり、真の脅威であることを認識し始めています。
物理学者たちの危機感
私が知る限り、実質的にすべての理論物理学部門が、これが自分たちの未来にとって何を意味するのか自問しています。私の言葉を信じる必要はありません。ここにコロンビア大学の天体物理学者、デビッド・キッピングがそれについて話しています。
「分析的推論、問題解決、数学といったスキルが、少なくとも現在のAIシステムのスキルレベルに匹敵するという認識もありました。そしておそらくそこでも、完全な優位性とまではいかないかもしれませんが、ある程度のレベルの、利点を持っている。この時点で、その部屋にいた人々と比べて優れた能力を持っているんです。覚えておいてください、平均IQがこれより高い部屋を見つけるのは難しいですよ。本当に驚くべき人々のグループでした。だからこれもかなり驚きでした」
まだ信じられない人々へ
ここや他のソーシャルメディアで受け取るコメントから、多くの人々がまだこれを信じられないでいることを察することができます。もしあなたがそうした人々の中にいるなら、まあ、いくつかの驚きが待っているでしょう。残りの皆さんには、これが何を意味するのかについてお話ししたいと思います。
理論家たちが自分たちが重要だと信じている理由の一つは、機械に私たちの代わりに考えさせたら、私たち自身は何が起こっているのか理解できなくなるからです。これは真実ですが、ちょっとした贅沢な不満でもあります。なぜなら、代替案は私たちが自分の脳の能力によって制限されたままになることだからです。
したがって、最も可能性が高いのは、私たちが理論の発展をAIに任せるということです。そうなると、理論物理学者の役割は、AIが何をしたのかを説明しようとすることに縮小されるでしょう。彼らは科学者というよりも通訳者になるのです。
差し迫った急速な変化
しかし、それが起こる前に、私たちははるかに即座で急速な変化のプロセスを目撃することになります。これは博士課程とポスドクの急速な衰退です。なぜでしょうか? これらのポジションの大部分の主な理由は、終身在職権を持つ教授たちが低コストの労働力を必要としているからです。
若い人々が仕事をし、年配者が彼らに給料を払い、その見返りとして自分の名前をそこに載せることができるのです。彼らの名前が載った論文が多ければ多いほど、より多くの研究助成金を受け取り、より多くのポスドクを雇うことができます。お分かりですね。
私はこのゲームに参加することを拒否しました。そして見てください、それが私をどこに連れてきたか。YouTubeで、私が言っていることを理解しないふりをしている10万人の侮辱された理論家に対して議論しているんです。
経済的な現実
とにかく、残りは今や単純な経済学です。ChatGPTのサブスクリプションはポスドクよりもはるかに安価です。したがって、突然、十分な資金を得られなかったために遅れをとっていた多くの人々が追いつくことになります。これは成功への競争を完全に変えるでしょう。
結果は、誰もピアレビューできず、誰も気にしない、平凡で無関係な論文の巨大な波になるでしょう。そしてこれらすべては今後1〜2年以内に起こるでしょう。
最終的には、これがこの分野で切実に必要とされている品質基準の引き上げにつながることを願っています。機械が記号的で退屈な操作にこれほど優れていることに、本当に誰かが驚いているでしょうか? だから、あなたのAIがあなたの代わりにそうする前に、チャンネル登録してください。
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