この動画では、OpenAIのCEOサム・アルトマンが初めて人工超知能（ASI）について詳細に語った内容を取り上げている。アルトマンは科学的進歩の速度を基準として、現在10年かかる発見や技術進歩が1年で実現される時代がASIの到来を意味すると述べている。また、元OpenAIの研究者イリヤ・サツケヴァーの見解も含め、ASIが数千日以内に実現する可能性について議論されている。
サム・アルトマンが語る人工超知能の未来
最近、サム・アルトマンがフリープレスのインタビューを受けましたが、これは非常に魅力的なインタビューでした。なぜなら、彼が初めて人工超知能について詳しく語ったからです。人工超知能というのは、私たちがあまり頻繁に話題にしないものです。なぜなら、それは基本的にあまりにも遠い未来のものとして見られており、どのようなものなのかさえ想像できないからです。
しかし最近、業界内で人工超知能が数千日以内に実現する可能性について、ますます多くの主張や噂が流れています。この記事とインタビューは完全に魅力的です。なぜなら、アルトマンの発言だけでなく、元OpenAIの研究者からの発言も得られ、彼らも人工超知能について少し情報を提供してくれているからです。
ここで見ることができるように、記事のタイトルは「サム・アルトマン：AIは統合され、人工超知能が来る」となっています。そしてもちろん、彼がインタビューを受けた事実や、彼らの世界における汎用人工知能の一般的な状況について話しています。
9月マニフェストについて
彼らが実際にサム・アルトマンに尋ねたことの一つは、9月マニフェストについてでした。もしあなたが9月マニフェストに馴染みがないなら、信じてください、これは読むべきものです。なぜなら、これはAIの急速な進歩によって未来がどうなるかを見る最良の視点だと私は言えるからです。
AIが社会をどのように前進させていくかを真に理解できる、これほど詳細でありながら読みやすく理解しやすいブログ投稿を得ることは稀です。彼らが言及しているのは「知性の時代」と呼ばれるものです。これはそれほど昔に公開されたものではありませんが、未来を見据え、社会と誰もがAI、汎用人工知能、そしてもちろん人工超知能によってどのように形作られるかを理解するために、非常に洞察に富んだものだと私は感じました。
科学的進歩の速度による人工超知能の定義
彼がここで言ったことの一つは、2026年夏の終わりに向かう18ヶ月後の物事がどのようになるかを想像することでした。人工超知能はどのように現れるのか。彼は科学的進歩の速度を見なければならないと言います。今後数年間で物事がどのように複合的に進歩するかを説明しており、これは本当に興味深いです。
人工超知能を見るとき、人工超知能が最も大きな影響を与える主要分野の一つは、もちろん科学的進歩です。それは人工超知能が最大の影響を与えそうな分野です。もちろん数学もあります。これは、テストタイム計算でAIモデルが急速に進歩していることを私たちが知っているものです。これらのモデルがベンチマークでどれだけ高いスコアを出しているかは、モデルの2回目の反復にすぎないことを考えると、単純に信じられないほどです。
もちろん、科学の問題もあります。これは科学分野で働く人々にとって本当に魅力的なものになるでしょう。なぜなら、基本的に「このテストを実行してください」や「あれをやってください」と言えるAIがあるとき、それは生産性だけでなく研究のスケーラビリティの面でも、驚くべきレベルの解放をもたらすものになるからです。
スケーラビリティの重要性
人々がAIについて軽視していることの一つは、AIが私たちより10倍賢くならなくても、例えば10,000の科学会社を複製して、すべてに科学研究をするよう指示できると想像してみてください。物事がどれだけ早く完了するか想像してみてください。もちろん、サプライチェーンや物理的なもののため遅延はありますが、純粋なソフトウェア開発の面では、これらの分野は完全に光速で動くと思います。なぜなら、どれだけ早く動けるかについて実際のボトルネックがないからです。
彼は実際にこの短いスニペットでこのことについて話しています。
「私がそれに対する自分なりの精神的フレームワークの試みとして使うものの一つは、科学的進歩の速度です。世界全体で起こっている科学的進歩の速度が3倍、もしかすると10倍になったとしたら、以前は10年かかると予想していた発見や技術的進歩が毎年起こり、それが次の年、その次の年と複合的に重なっていく。それが私には人工超知能が到着したように感じられ、多くの面で社会や経済の働き方を変えると思います。
それが変えないもの、そして多くのAI評論家が間違っていると思うのは、深い根本的な人間の動機は変えないということです。その意味で、私たちは以前に多くの技術革命を経験してきました。私たちが気にかける傾向があることや、私たち全員を駆り立てるものは、それらのほとんどを通じてほとんど変わらないか、まったく変わらないと思います。しかし、私たちが存在する世界は大きく変わるでしょう。」
人工超知能の実現時期
この全てについてのすごいことは、まだ多くの人が汎用人工知能をいつ手に入れるのかと尋ねている人工超知能がいつ来るのかを疑問に思っている人たちにとって、彼が実際にブログ投稿、またはフォーブスが呼ぶ9月マニフェストで述べた重要なことの一つは、基本的に数千日で人工超知能を持つことが可能かもしれないということです。それはもっと時間がかかるかもしれませんが、彼はそこにたどり着くことに自信を持っています。
これは非常に魅力的なことになるでしょう。なぜなら、もちろん数千日は非常にタイムラインであり、多くの憶測の余地を残しているからです。しかし、彼は実際のタイムラインに関してもう少し詳しく説明しています。
日付を望んでいた人たちのために、彼が実際に3,500日離れている可能性があると話したこのインタビューを覚えているかわかりませんが、これは最初に期待するより少し後になります。しかし、そのような技術が持つ影響のレベルを考えるとき、発見が互いに複合する方法を考えるとき、コンピューターの発明が社会を変革に導き、今社会がより繋がっているために他のことが起こっているのを考えると、未来がどうなるかを本当に考えようとするとき、それは本当に魅力的です。
3,500日という具体的な予測
「エッセイで実際に言った本当に大きなことは、ASI人工超知能が実際に数千日離れているということです。おそらく、つまりそれが私たちの希望、推測です。しかし、それは非常に野生の声明です。それについて教えてください。つまり、それは大きいです、それは本当に大きいです。
私は、私たちがやっている仕事が複合し続け、過去3年間で作った進歩の速度が次の3年、6年、9年、または何年でも続く道筋を見ることができます。9年は3500日のようなものです。この改善速度を維持できるか、さらに増加させることができれば、そのシステムは非常に有能になるでしょう。」
業界全体での一致した見解
サム・アルトマンを投機家や自分の会社により多くの人々に投資してもらうために誇大宣伝を推進している人と呼ぶ可能性のある個人にとって、これはもはやサム・アルトマンだけが言っていることではありません。より広いAIコミュニティに注意を払っている人たちにとって、イリヤが言っていることでもありません。
より広いAIコミュニティも見なければなりません。なぜなら、Google AIのローガン・キルパトリックが実際に、ASIへの直線的な道筋が月末までによりもっともらしく見えていると言っているからです。これがイリヤが見たもので、彼が言うのは、テストタイム計算のスケーリングの成功、これはイリヤが早期の兆候を見たものですが、この直接的な道筋がスケールアップし続けることの良い指標であり、実際に機能するかもしれません。
イリヤ・サツケヴァーの洞察
これは本当に魅力的なことです。なぜなら、イリヤ・サツケヴァーの人工超知能についての講演を見ると、彼は実際に次にどこに向かうかについての重要な詳細を教えてくれるからです。この講演には本当に驚いています。なぜなら、それは非常に洞察に富んでおり、これらの主要な業界リーダーからこれらすべての情報を得ていることに驚いているからです。もちろん、この会社は現在非常に秘密主義ですが、彼は物事がどこに向かうと思うかについて最近の更新を提供してくれます。
「信じられない言語モデルと信じられないチャットボットがあり、それらは物事を行うこともできますが、また奇妙に信頼性がなく、評価で劇的に超人的な性能を持ちながらも混乱します。これをどう調和させるかは本当に不明確ですが、最終的に遅かれ早かれ、これらのシステムは実際に真の意味でエージェンシックになるでしょう。
現在、システムは意味のあるエージェントではありません。非常にわずかにエージェンティックで、始まったばかりかもしれません。実際に推論するでしょう。ちなみに、推論について言いたいことがあります。推論するシステムは、より推論するほど、より予測不可能になります。
これまで慣れ親しんできたすべてのディープラーニングは非常に予測可能です。なぜなら、基本的に人間の直感を複製することに取り組んできたからです。それは腸の感覚のようなもので、0.1秒の反応時間に戻ると、私たちの脳でどのような処理をするかというと、それは私たちの直感です。だから私たちはAIにその直感の一部を与えました。
しかし、推論では、その推論の早期兆候を見ています。推論は予測不可能です。それを見る一つの理由は、本当に良いチェスAIが最高の人間チェスプレイヤーにとって予測不可能だからです。だから私たちは信じられないほど予測不可能なAIシステムに対処しなければならないでしょう。
限られたデータから物事を理解し、混乱しないでしょう。これらは本当に大きな制限です。どのようにかは言いませんし、いつかも言いません。それが起こると言っているのです。そして、これらすべてのことが自己認識と一緒に起こるでしょう。なぜなら、自己認識は有用だからです。私たち自身は私たちの世界モデルの一部です。
これらすべてのことが一緒になったとき、今日存在するものとは根本的に異なる性質と特性を持つシステムを持つことになります。もちろん、それらは信じられない素晴らしい能力を持つでしょうが、このようなシステムで出てくる問題の種類は、想像するための練習として残しておきますが、私たちが慣れているものとは非常に異なります。未来を予測することは間違いなく不可能であり、本当にあらゆる種類のことが可能だと言えるでしょう。」
元OpenAI研究者からの具体的な予測
これは、彼が基本的に人工超知能はエージェンティックになり、推論でき、理解し、自己認識できるようになると言っている20分の長い講演からのスニペットでした。人工超知能が実際に到着したときにどのように見えるかを疑問に思っているなら、次の3,500日がどのように見えるかについての洞察を与えてくれる元OpenAI研究者からの非常に興味深いスニペットを実際に見つけました。
これは本当に魅力的なことです。なぜなら、元OpenAI従業員からの洞察を本当に得ることはないからですが、これは本当に注意を払うべきものです。
「個人的には、より多くの計算を持つより大きなモデルと、これらのタイプの環境で動作するようにより具体的に訓練されたモデルの組み合わせが成功すると思います。問題は、成功するのにどれくらい時間がかかるかだけです。次の12ヶ月で完全に成功する可能性があると思いますが、おそらくそれよりも数年かかるでしょう。なぜなら、すべては常に期待よりも長くかかるからです。それが私の見解をまとめる一つの方法です。
これらの会社に行って彼らの楽観的なタイムラインを見ることができれば、12ヶ月以内にClaude 3.5 Sonnetのコンピュータ使用エージェントのようなものを持つが、実際に本当にうまく機能し、タスクを委任してバックグラウンドで自律的に実行させ、私たちのために有用なことをすべて種類やらせることができるようなものになると想像します。
今年それを実現しようとするロードマップを持っているに違いありませんが、現実的には物事は期待よりも時間がかかり、予期しない困難などがあるでしょう。
2027年という数字はどこから来るのか。それはさまざまな発見的方法、さまざまなトレンド、推測などの組み合わせです。言えることの一つは、明白で非常に良いことをして、さまざまなベンチマークを取り、それらのベンチマークでの性能を外挿すると、それらのいくつかは今年超人的性能に到達し、いくつかは来年超人的性能に到達します。しかし、私が見たすべてのベンチマーク外挿に基づく私の主観的推測では、2027年頃に現在のすべてのベンチマークが飽和すると感じられる時です。」
未来への疑問とAI批判家の視点
それを踏まえて、人工超知能の未来について皆さんはどう思いますか。多くの評判の良い業界人物が実際にこれが現実になることについて話したことで、それがより近く見えるようになったでしょうか。それとも、私たちが皆誇大宣伝バブルの中にいるもう一つのパイプドリームのように見えるでしょうか。
もちろん、ここで見ることができるように、ゲアリー・マーカスという著名なAI批判家がいます。これは本当に魅力的になるでしょう。なぜなら、もちろん彼は皆を抑制し続けるのに役立つため、AI業界にとって非常に重要な人物だと私は思うからです。
彼は基本的にここで言っています。AIは2027年末までにこれら8つのことができるでしょうか。レビューを読まずに未見の主流映画を見て、プロットのひねりに従い、いつ笑うべきかを知ることができるでしょうか。基本的にモデルの長期コヒーレンスをテストしています。私たちにはすでに針山での針のテストがあるので、それは非常に簡単になると思います。なぜそれがあるのかわかりません。
上記と同様に、レビューを読まずに新しい主流小説を読み、プロット、キャラクターの対立、動機について確実に質問に答えることができるでしょうか。無限のメモリとコンテキストウィンドウが大きくなっていることを考えると、それは非常にシンプルになると思います。
明らかな幻覚なしに簡潔な伝記と死亡記事を書くこと。それはかなり簡単に見えますが、これを非常に早く見て、最後のものを実際に見てみましょう。それが最も困難だと思われるものですが、人間の関与をほとんどまたは全くなしにフィクションとノンフィクションの本を書くこと。それはかなり困難になると思います。
人間の関与をほとんどまたは全くなしにオスカー級の脚本を書くこと。例えば10,000の脚本を生成し、20,000人の観客を持ち、その観客にそれらを見てもらい、最高評価のものを取るような何らかのフレームワークを持つモデルがあれば、テストタイム計算でそれができると思います。その狂ったフレームワークのように聞こえますが、今日の観客に非常に似たAIエージェント観客を持ち、観客が何を好むかをマッピングしたなら、それが起こり得ることかもしれません。
そして、ここにあるこの一つ、人間の関与をほとんどまたは全くなしにパラダイムシフトするノーベル級の科学的発見を思いつくこと。それはかなりクレイジーだと思います。なぜなら、それはAIがそれを行うことができるための驚くべき偉業になるからです。
もちろん、自然言語で書かれた数学文献から証明を取り、記号的検証に適した記号形式に変換すること。これが彼がニュースレターで言っていることです。もちろんゲアリーは批判家なので、こういうことを述べるでしょう。2027年にこれらのことが行われるかどうかを見るために戻ってくるのは興味深いでしょう。
しかし最終的に、私はあなたに質問を投げかけたいと思います。これが行われると思いますか、行われないと思いますか。そして次のビデオでお会いしましょう。
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