元OpenAI従業員が明かすAIの今後5年間

元OpenAI従業員が2021年に予測を立てましたが、2024年から2025年にかけて驚くほど正確でした。彼はまた最近、AIの今後5年間についていくつかの予測を立てました。これらには注目する必要があると思います。しかし、彼の予測に実際に踏み込む前に、まず2021年に彼が立てた予測のいくつかを見てみましょう。なぜなら、それらが今まさに起こっていることを不気味なほど正確に描写しているからです。
では、ダニエル・コカルの予測のいくつかを見てみましょう。彼が2021年に立てた最初の予測の1つは、2023年には狂ったようなブームが起こるだろうというものでした。人々は、これらのものが常識的な理解力を持っているのかどうかについて話し続けるだろうと彼は言いました。また、その反対を主張する辛辣な考察記事も多く出るでしょう。AIアシスタントやコンパニオンはすぐそこまで来ているのです。自動運転車やドローン配達のようなものです。
ここで見てわかるように、このような予測を立てることは、マルチモーダルトランスフォーマーが現在、そして今では更に大きくなっていて、最大で約5000億のパラメータを持ち、訓練に数億ドルのコストがかかり、1年もかかり、NVIDIAのチップ出力の相当な部分を使っているということを述べています。これは2021年に立てた予測としては、驚くほど正確です。AIの業界では未来を予測することが最も難しいのです。なぜなら、これは指数関数的に成長するものであり、人間が指数関数的なものを視覚化するのは非常に難しいからです。
彼はまた、私たちが現在生きている2024年についても予測を立てました。この予測を見ると、これは信じられないほどのものだと言えます。ここで彼は明確に述べています。AIリスクコミュニティはより短い時間軸を持つようになり、約半数が2030年までにある種の転換点が訪れる可能性が高いと考えています。これは部分的には様々な議論が広まっていることによるものであり、部分的にはこれらの巨大トランスフォーマーとそのチャットボットバージョンとの不気味な会話体験によるものです。
驚くべきことに、2021年にこの予測を立て、3年後の2024年には、多くの人々が実際に2029年までに、または今世紀末までにシンギュラリティが訪れるだろうと述べているのです。2021年にこのような賭けをすることは本当に興味深いものです。もちろん、これは賭けではなく投機的なブログ投稿ですが、私が言いたいのは、これが驚くほど正確だということです。だからこそ、2026年、2027年、2028年と来る年について彼が立てた予測を見る時、それらがそれほどクレイジーではないと考えるべきです。むしろ、そこには何らかの真実があるかもしれません。
もちろん、彼はまた次のようにも言っています。コミュニティは解釈可能性の作業を自動化できるAIシステムを構築する大きなプロジェクトを始めます。これは実現可能で非常に有用に思えます。ニューロン可視化を詳しく調べるのは退屈で多くの人時を要するからです。驚くべきことに、これはまさにOpenAIが取り組んでいることです。彼らは実際に、この解釈可能性研究をどのように自動化できるかに取り組んでいます。つまり、AIが実際に何をしているのかを内部から見て、その決定を理解することを可能にする研究です。
では、彼が最近立てた予測のいくつかを見てみましょう。これは数ヶ月前のものです。これはスクリーンショットで、リンクは説明欄に載せておきます。彼が最近立てている予測の1つは2024年についてのものです。彼は次のように言っています。GPTネクストの公開、自律型エージェントが2024年末までに利用可能になる可能性が高いです。このモデルは、タスクの完了や意思決定において強化された能力を持ち、以前のバージョンよりも大幅に改善されると予想されます。
個人的には、今年中にエージェントが登場するとは思いません。もちろん、これには微妙なニュアンスがあります。1年後に起こる可能性もありますが、1年後でもかなり早いと言えます。しかし、実際に興味深いのは、GPTネクストが実際に存在するということです。OpenAIの秘密のプレゼンテーションから公開されたこのグラフを見てみると、3つの段階があることがわかります。もちろん、最終段階は絶対にクレイジーなものです。まず私たちはGPT-3の時代があり、次に現在のGPT-4の時代があります。そして、GPTネクストの時代に突入する直前にいるのが見て取れます。
これはおそらく2024年の後半になるでしょう。だからこそ、私は皆さんに11月か12月まで待つように言い続けているのです。そこで、これらのモデルが本当に何ができるかを示す巨大なモデルリリースがあるかもしれません。もちろん、これを行うのはOpenAIだけではありません。AIの分野で活動しているのは彼らだけではないことを覚えておいてください。GoogleやMetaのような企業もまだその分野で活動しており、予期せずに以前のものを凌駕するモデルをリリースする可能性があります。
これについて驚くべきことは、私はこれが自律型エージェントになるとは思っていませんが、間違っているかもしれません。AIのブレイクスルーはいつでも起こる可能性があり、文字通り開発を何倍にも加速させる可能性があります。しかし、私がインタビューや議論でAIエージェントの開発に関して見てきたことから、信頼性と規模がまだ要因となっています。例えば、エージェントに特定のタスクで非常にうまく動作させようとしている場合、問題は、エージェントが多くの異なるタスクで信頼できるアクションを必要とすることです。つまり、たった2%の時間でミスをしてしまうと、長期的に見て2%の時間でミスをし続けるアクションを実行すると、実際にはかなり不正確になってしまうのです。ここでのポイントは、これらのモデルの信頼性と規模が増加するということです。
次に2025年を見てみましょう。ここでは、AIが個人アシスタントとして広く採用されるようになると述べています。これらのエージェントは、購入を含む様々なタスクを実行する能力を持つようになります。彼らは複雑な指示を理解し、実行することができ、ユーザーの生産性と日常生活の管理を大幅に向上させます。
これについても興味深いのは、これがおそらく予定されていることだということです。将来のモデルを研究する際に私が調べたことの1つは、実際にGPT-6の商標のための商標局を調べたことです。興味深いことに、GPT-6の商標には人工知能エージェントが含まれています。これは本質的に、GPT-6がAIエージェントを含むシステム/製品になる可能性が高いことを意味します。
これは理にかなっています。なぜなら、これもまたダニエルの2025年が自律型エージェントの年になるという予測と一致するからです。各イテレーションサイクルがおそらく18ヶ月かかることを考えると、GPT-5がほぼ完成に近づいていることを考えると、次のサイクルは経済の特定の部分を完全に変革する信頼できるAIエージェントを生み出すはずです。
したがって、2025年は間違いなく興味深い年になると思います。なぜなら、その年の後半には、長期的な視野でタスクを実行できる信頼性の高いAIエージェントが登場する可能性があるからです。おそらくGoogleが最初にエージェントに取り組むと思いますが、OpenAIもそこに到達しても驚きません。最近の開発には、これらの企業が皆さんが思っている以上に先を行っていることを示すものがあります。これについては新しい動画でお話しします。
もちろん、2026年を見てみましょう。2026年は確かにクレイジーな予測ですが、残りの予測を実際に見てみると、それほどクレイジーではありません。その理由は、2026年に超知能AGIまたはほとんどのタスクで人間レベルの性能を超えるAGIの出現があるのは、わずか2年先だからです。変革的な技術までわずか2年というのは、非常に短い時間のように思えます。前にも言ったように、人間は指数関数的な成長の認識が悪いのです。
ここで見てわかるように、このAGIは多様な分野にわたる急速な学習と問題解決が可能になり、展開後30日以内に数百人の人間の専門家のレベルに達すると予測されています。これはかなり興味深いと思います。なぜなら、前にも言ったように、私が見てきた主要なAI予測の1つは、様々なソースから継続的に見てきた特定の日付だからです。これはオンラインの憶測やウェブサイトだけでなく、実際にOpenAI、Google DeepMind、Anthropicなどのトップラボで働いている研究者たちです。つまり、フロンティアラボの3つの主要な日付は、AGIに関しては2027年から遅くとも2030年までです。
したがって、2026年は本質的にわずか1年早いだけで、これが潜在的に起こる可能性があることは疑問の余地がありません。もちろん、それまでには多くの異なることが起こる可能性があります。スケーリングに関連する問題や、私たちが実際に行える物理的な限界があるかもしれません。しかし、2年間の開発を経て2026年の終わりに向けて、より多くの投資とより多くの競争があることを考えると、興味深いものになるでしょう。今や西側の企業だけでなく、中国も注目しています。どの企業が最初にAGIに到達するかは興味深いところです。
次に2027年に進みましょう。2027年になると、事態はさらにクレイジーになります。2027年に人工超知能が登場するのは少し狂っているように思えますが、振り返ってみると、2026年に実際にAGIに到達したとすれば、ASIに到達するのにそれほど時間はかからないでしょう。なぜなら、AGIの後にASIに到達するのはそれほど長くはかからないからです。AI研究をほぼ100倍に自動化することを本質的に考えているからです。
次のように考えてみてください。現在、私たちは人間の速度で動いています。つまり、研究を行うためには、現在多くのことをしなければなりません。例えば、人間は起きて仕事に行き、コーヒーを飲んで一日中働き、家に帰ってから他のタスクをこなします。これはおそらく6〜8時間の深い集中的な仕事です。しかし、例えば人間と同等のAGIレベルのシステムがあれば、理論的には24時間動かし続けることができます。つまり、1日で出力が3倍になる可能性があります。
しかし、それを1年間続けてみてください。時には人間は病気になったり、何かが起こったりして働けなくなることがあります。経済にも様々なことが起こります。しかし、人間の介入による若干の監視とともに、自律的にAI研究を継続的に進めることができる自律システムがあれば、これらの開発がどれほど速く行われるかは非常に興味深いものになると思います。
そして、理解しなければならないのは、コンピューティングの主な領域が、もちろんこれらのAIシステムを単に複製することに集中されるということです。例えば、1つの賢いAIシステムだけを持つわけではありません。これは多くの人が気づいていないことです。この人工知能を何百万、何百万ものコピーを持つことになります。つまり、人工超知能に向けて取り組んでいるこの人工知能のコピーが何百万もあるということです。つまり、AI研究に向けた出力の指数関数的な増加は、私たちが理解するには絶対に驚くべきものになるでしょう。
ここで見てわかるように、ASIへの移行、AI能力の急速な進歩が潜在的に知能爆発につながる可能性があると述べられています。2030年までにASIが出現する確率は70%です。この超知能は、グローバルな複雑な課題を解決し、前例のない技術進歩を推進すると予想されています。
これは非常に興味深いでしょう。2030年までにASIが出現する確率が70%というのは、私たちが今世紀末に向かって進むにつれて、これらの予測がどれほど変化するかを見るのは興味深いことでしょう。そしてもちろん、これは明日起こるかもしれませんし、2026年に起こらないかもしれません。しかし、それは確実に可能性があり、実際に起こると私は思います。そしてそれが起こる時、経済にとって真に変革的な時代になるでしょう。
では、人工超知能の後には何が来るのでしょうか？多くの人は、私たちが死ぬか、技術的なユートピアに生きるかのどちらかだと考えています。しかし、ほとんどの人が気づいていないのは、研究開発の観点からはまだ初期段階にあるナノボットです。ナノボットは、様々な応用と使用例を持つ微小なロボットで、多くの異なる産業を革新する可能性があります。
ここでは、ASIが達成されない場合、ナノボットが変革的な技術として登場する可能性があると述べています。2027年から2028年までに重要なナノボット開発が行われる確率は30%です。これらの微小なロボットは、医療、製造、環境修復を革新する可能性があります。もちろん、ナノボットは文字通り環境を変え、人間を変えることができます。SFのようなものですが、これらのAIシステムを取り上げて10年前の人に見せたら、彼らの心は吹き飛んでしまうでしょう。私が初めてChatGPTを見た時、それが何をできるのかに本当に驚きました。
これはもちろんクレイジーですが、クレイジーでなくなるまでです。ここでの本質的な論理は、人工超知能があれば、人工超知能がナノボットを商業的に実現可能にし、経済的に実行可能にする方法や手段を開発するのは難しくないということです。もちろん、それが機能すれば、社会に驚くべき影響を与えることになるでしょう。
もちろん、2029年には人型ロボットがあります。2029年が人型ロボットの年である理由は、人型ロボットが物理的な問題に直面しているからだと思います。これは、物理的な世界がデジタル世界よりもはるかに習得が難しいからです。物理的な世界でデータを収集するのは時間がかかり、現在はこれらのロボットを本当に上手く機能させ、効果的にするのに十分なデータがないのです。
もちろん、人型ロボットのもう1つの問題は、非常に高価だということです。実際に見られる人型ロボットの中には、25万ドル以上するものもあります。平均的な人や特定の企業が利用できるようにするには、商業的かつ経済的に実行可能である必要があります。そのようなロボットが人間よりも異常に速く、1回の充電で20時間働けるのでなければ、人々は1台のロボットに25万ドルを費やすことはないでしょう。工場にある標準的なロボット、つまり繰り返しのタスクを行える単一のアームや、Amazonの工場にあるような箱を移動させるロボットを使う方が良いでしょう。
もちろん、これらの人型ロボットが開発され、ASIが存在すれば、その種の研究はあらゆる分野で速度を上げる可能性が高く、その1つの分野が人型ロボットになるでしょう。つまり、潜在的に現在の人型ロボットよりもさらに優れた具現化を見ることができるかもしれません。これにより、多くの人々が現在恐れているようなSFレベルにまで到達するでしょう。
私は、人間が絶滅する方法がロボットが野に放たれて私たちを全員殺すというようなものだとは思いません。しかし、ロボット工学の breakthrough が達成されれば、この種の具現化が将来的に存在することになると思います。
また興味深いのは、イーロン・マスクがこの予測に実際に反応したことです。彼は、Teslaは来年にはTesla内部で本当に有用な人型ロボットを低生産で、2026年には他の企業向けに高生産で提供できるようになることを望んでいると述べました。つまり、人型ロボットが労働力の一部となる傾向が明確にあることがわかります。実際に工場で何ができるかを見れば、彼らはかなり効果的に機能します。しかし、もちろんこれは非常に特殊で限定的なものであり、すべてに適用できるものではありません。
Teslaのボットについては、デモを見れば動きの効果がいかに素晴らしいかがわかるので、かなり効果的だと思います。しかし、もちろん移動性やその他の要因に関しては、できることにいくつかの制限があります。
また、私が以前30分の動画を作って、ダニエル・コカルのこの予測の各ポイントを詳しく説明したことをお見せしますが、この予測では、技術が現在のペースで進み続けるならば、いくつかの信じられないようなことが起こるだろうと示されています。私が決して忘れなかったことの1つは、彼が次のように述べていることです。ASIを制御する者は、強力なスキルと能力の広がりにアクセスでき、現代の技術が中世の人々には魔法のように見えるのと同じように、私たちには魔法のように見える技術を構築し、振るうことができるでしょう。
これは、その概念を理解している人間として、私にとってもまだ把握するのが難しいものです。例えば、私が電話を持って中世の時代に戻ったら、その技術は彼らには魔法のように見えるだろうということはわかります。そして、考えてみれば、電話は一種の魔法のようなものです。しかし、もちろん私には、私にとって魔法のように見える技術があるとは想像できません。技術がもはや限界に達しているかのように感じられますが、もちろんこれは真実ではなく、単なる感情や何かだとわかっています。
しかし、ASIを制御しない人々に対して、ASIを制御する人々が神のような力を持つだろうという声明について考えると、これはかなり興味深い声明です。なぜなら、最初にAGIを手に入れた人が、手に入れなかった人々よる力を持つ可能性があることを示唆しているからです。
もちろん、ここの上部では、おそらくAGIを制御する人が、それを使ってASIにすぐに到達できるだろう、おそらく1年後くらいに、プラスマイナス1年で到達できるだろうと述べています。ここで起こっていることは非常にクレイジーです。嘘をつくつもりはありません。皆さん、将来にはたくさんのことが起こります。それらに間違いなく注目すべきです。なぜなら、これらの技術はすべて、何らかの形で皆さんに影響を与えるからです。
この動画を楽しんでいただけたなら、あなたの予測が何かを教えてください。彼の予測が悲観的すぎると思いますか？それとも楽観的すぎると思いますか？将来の予測について、あなたはどう思いますか？教えていただきたいです。将来は私たちが考えているよりも遅いと思いますか？それとも私たちが考えているよりも速いと思いますか？
以上です。動画を楽しんでいただけたなら、いいねを押すのを忘れずに、コメント欄で感想を聞かせてください。次回の動画でお会いしましょう。