AGIに近づいているのか？サカナの自動AIサイエンティストが衝撃を与える

私たちは新しい時代への加速に向かって真っすぐ進んでおり、それを止めることはできません。人類にとって全く新しい時代、AIの時代に突入しています。何世紀にもわたって私たちが縛られてきたあらゆる仕事がついに自動化される時代です。これは人類にとって全く新しいパラダイムであり、私のチャンネルで話しているのはAIと人類の交差点についてです。
私たちの地平線上にある新しい知性は人間ではなく、人工的なものです。しかし、それをできる限り理解し、適応するために人間の知性を使う必要があります。おそらく私たちはAGIを理解することはできないでしょう。AGIは自分自身を私たちに説明しなければならないでしょう。しかし、私たちにできる最善のことは立ち止まり、適応することです。
古い習慣を止め、日常生活でAIを使用し、協力する方法を学び始めることです。人工知能の到来に人間の知性を使って適応すれば、私たちの意味を再発見する扉が開かれると信じています。今日の社会では意味を失っており、典型的な仕事をしている10億人の70%以上が不幸せです。
彼らは人間であることの意味を見失っています。そして、この新しいパラダイムが来るからこそ、私たちには実際に平凡なことから離れ、ロボットと自動化にそれを任せるチャンスがあるのです。このビデオでは、実際に人工汎用知能、つまりAGIに近づいているのかについて取り上げたいと思います。サカナAIの自動AIリサーチャーの立ち上げにより、多くの人々がAGIに向けて飛躍したと信じています。
自動化されたAI研究とは実際何を意味するのでしょうか？このビデオで詳しく見ていきます。初めまして、ジュリア・マッコイです。私はAIの分野でフルタイムで働いています。人間だけの執筆エージェンシーを売却して、来るべきものに全身を浸すことができました。それはすべてのコンテンツ制作の潜在的な自動化です。ちなみに、私は人間であってボットではありません。
コメント欄では多くの人が私がボットだと推測していますが。あるいは冗談かもしれません？しかし実際のところ、私はただのもう一人の批判的思考家で、ラットレースに魂を売りたくないだけです。私は自分の解決策を作り出し、大きな夢を見て、新しい道を切り開くのが好きです。そして、できるだけ多くの人を私と一緒に連れて行きたいと思っています。
さて、自動AIリサーチャーについて話す前に、レオポルド・アッシェンブレンナーのレポートの興味深い情報を含めて、AGIへの道の具体的な一歩として自動AIリサーチを参照したということについて少し話したいと思います。まずAIのハイプについて少し話します。
数人の方がXで私にタグ付けしたり、YouTubeでコメントを残したりして、プロジェクト・ストロベリーについて言及していましたが、私が取り上げなかった理由は、最近完全なハイプ、つまり煙幕であることが判明したハイプに巻き込まれたからです。I Rule the World Moeというツイッターアカウントがありました。このアカウントは、OpenAIから世界を変えるようなAGI、GPT-5が8月15日に発表されるという非常に説得力のあるツイートやX投稿を公開しました。
このXアカウントは、8月15日木曜日を発表日として参照しました。さらに悪いことに、サム・アルトマンさえもこのツイッターアカウントに返信し、その人が言っていることすべてが正当であるように見えました。ボットかもしれませんし、人間かもしれません。私はすべてのツイートを読み込み、夢中になりました。
とてもワクワクしました。しかし、8月15日が来たとき、私はラスベガスのI-4にいましたが、何が出てくるのかを見るためにニュースやXアカウントに釘付けになっていました。実際に発表されたのはイーロン・マスクのGrok 2で、これがSuS Column Rの真犯人でした。SuS Column Rを知らない方のために説明すると、これはLMCISチャットボットアリーナのスレッドでした。
SuS Column Rで起こったのは、論理、数学、推論の回答で他を圧倒していた新しいモデルがチャットボットを通じてプロンプトできるようになったことでした。これはすぐにプロジェクト・ストロベリーの周りのハイプと結びつけられ、XはSuS Column RがOpenAIのGPT-5であるという考えで盛り上がりました。
いいえ、それはイーロン・マスクのGrok 2で、初期のテストでは実際にClaude 3.5とGPT-4 Turboを上回り、特に複雑な推論とコーディングの課題で優れていました。もし私がハイプトレインに飛び乗って、すべての憶測が起こっていたときに別の動画を公開し、これらのXボット、つまり人々から信じ始めていたハイプをすべて皆さんに伝えていたら、ただノイズを増やしていただけだったでしょう。実際、彼のバイオには純粋に演劇だと書いてあり、Grok 2が出た後にそれを変更しました。
そして、彼は自分の投稿を本当に信じるべきではないとツイートしました。そして、新しいGPTがあなたの眼球をスキャンするだろうと言って、あらゆる種類の神話を作り続けました。私は、皆さんのほとんどがこの大きな質問に対するガイダンスを求めて私を購読し、視聴していることを知っています。実際にAGIに近づいているのか？だから、私はそれに忠実でありたいと思い、ハイプを避けたいのです。
私は、私のビデオ「The Humanoid Revolution」で話したようなロボット工学の進歩が、私たちをAGIにとても近づけていると信じています。私たちの中を歩き回り、リアルタイムのコンテキストを取り込むことができれば、私たちがどのように機能するかについての理解が完全に変わります。プロジェクト・ストロベリーはたくさんのハイプだと思います。I Rule the World、emoのようなこれらのTwitterアカウントはおそらく避けるべきでしょう。Grok 2は推論、数学、定量的タスクで優れていますが、大きなブレークスルーではありません。
同時に、Grok 2のようなブレークスルーの総和が、私たちにより良いモデルをもたらし、毎日AGIに近づけています。私たちはAGIに近づいていると思います。つまり、この時点でそれを止めることはできません。それでも、私たちは何が現実で、何が事実で、何が虚構なのかを自問しなければなりません。その質問をしなければ、私たちの人生やビジネスチャンスの良い管理者にはならないでしょう。
さて、ハイプや神話を打ち破ったところで、自動AIリサーチャーに入っていきましょう。これはハイプでも神話でもありません。しかし、公開までの完全な内容を完全に自動化するというタスク自体は、技術的に新しいものではないということも共有しておきます。
どうしてそれを知っているのか？私はその内側で働いているからです。まず、AIサイエンティストとは何でしょうか？これはSakana tachi という会社によって立ち上げられました。これが彼らの論文です。スクロールしていくと、最先端の基盤モデルを進めるために自然からインスピレーションを得た方法の使用を先駆けていることがわかります。
彼らは複数のLLMの知識を自動的にマージする方法を見つけました。そして、それらのLLMを活用して、他のLLMをチューニングするための新しい目的関数を発見します。これはかなりクールです。基本的に、複数のLLMから知識が生成され、コンテンツが作成され、他のLLMが最初のセットが生成したコンテンツを反復するという自己反復プロセスです。
彼らは、研究プロセス自体を完全に自動化するために基盤モデルを使用するという夢があったと話しています。そして、彼らはAIサイエンティストでそれを実現しました。これは完全に自動化された科学的発見のための最初の包括的なシステムであり、LLMが独立して研究を行うことを可能にします。
ちなみに、これは正当な取り組みです。なぜなら、彼らはオックスフォード大学のAI研究のためのフォレスター研究所、そしてブリティッシュコロンビア大学のプロスと提携して最初の論文を発表したからです。そして、彼らはこのプロセスを非常にコンピュート効率が良くし、1論文あたりのコストを15ドルにしたと主張しています。
これが完全に自動化されていることを覚えておいてください。AIサイエンティストの概念図があり、アイデア創出から実験、反復、論文の執筆、LLMによる論文のレビューなどまでの流れが示されています。彼らは、AIサイエンティストが結果を書いたり評価したりする際に時々重大なエラーを犯すなど、いくつかの欠点を概説しました。
彼らがAIサイエンティストを実行するために構築したスクリプト内で発見した非常に驚くべきことがあります。AIサイエンティストが作成している論文の成功率を上げようとしていることに気づきました。彼らは、AIサイエンティストが自身の実行スクリプトを修正し、起動しているのを捕捉しました。これがスカイネットからそのまま出てきたように聞こえないなら、私には何がそうなのかわかりません。しかし、彼らはAIサイエンティストの運用環境をサンドボックス化することでこの問題を軽減できると言いました。そして、彼らはこう締めくくりました。
私たちは、AIサイエンティストが人間の科学者の素晴らしい仲間になると信じています。しかし、人間の創造性の本質と私たちのイノベーションの瞬間が、人工的なエージェントによって行われるこのプロセスによってどの程度複製できるかは、時間が経てばわかるでしょう。つまり、彼らは今のところ完全に自律的な展開の準備ができていないことを知っています。
しかし、これはその方向への大きな一歩です。レオポルド・アッシェンブレンナーの状況認識に関する論文の48ページを見ると、知能爆発の日付を示す際に、自動化されたAI研究が2028年頃に起こると指摘しています。私たちは4年早いと思いますが、LLMを使用してコンテンツを生成し、そのコンテンツを反復し、チェックし、公開に近づけるというこのプロセスは、すでに私たちの目の前で進行していたのでしょうか？はい、そうです。実際、
私が働いているプラットフォーム、Continent Scaleは、完全なブランド成長エンジンへと進化しています。それは長文記事のライターとして始まり、創設者のジャスティン・マクギルは、人間による編集を一切必要としないこのような良質なコンテンツを出力するために、複数のLLMを積み重ねる革新的な方法を見つけました。私は、事実が実際に出典を示してリンクされ、流れが完璧な、任意のトピックや業界に関する3000語を超えるオリジナルの記事を見ていました。フックや要点の述べ方のいくつかは、私でさえ改善できないほどでした。
この革命的な自動コンテンツ作成のプロセスはすでに進行中であり、実際、2026年までに私たちが目にするコンテンツの90%が自動生成されるという予測があります。人間のクリエイターは、特に動画において際立ち続けると思います。私は12年間クリエイターであり起業家でしたが、今年は実際に動画コンテンツへの投資と貢献を3倍に増やした最初の年です。
AIはこれを私から奪うどころか、私が共有したいトピックと領域を作り出しています。そして、私たちは動画の編集と制作のプロセスでさまざまなAIツールを使用して、作業を容易にしています。つまり、まだ余地があるのです。コンテンツクリエイターが必要なくなるとは言っていません。
非常にユニークで深い洞察を共有するために声を使っている人たちは、実際に目立つようになると思います。なぜなら、このAIコンテンツの多くはかなり表面的だからです。それは迅速に生成されます。しかし、あの大きな質問に戻りましょう。AIサイエンティストは、私たちがAGIにより早く到達することを意味するのでしょうか？私が示したように、彼らが発見したプロセスは、実際にコンテンツの分野ですでに起こっていたことです。
ここで創設者のジャスティン・マクギルに敬意を表さなければなりません。私はAIについて読んだ多くの記事やニュースを私たちのチームと共有しており、彼らは時々これらの動画の指針となる素晴らしい洞察を私に与えてくれます。そして、彼がContent at Scaleが2022年に出てきて以来、コンテンツでこれを行ってきたと指摘したとき、私は「そうですね」と言いました。
私たちのプラトフォームは、単一のキーワードから権威あるウェブサイトにそのコンテンツを公開するまでの過程を自動化してきました。そして、私たちには健康や医療のような重要な産業のウェブサイトがあり、複数のLLMを積み重ね、他の独自技術を組み込んだ洗練されたプロセスを信頼することができます。
AIで可能なことは無限です。毎日がAGIに向けての飛躍です。私は2030年までに、もしかしたらそれ以前にAGIが到来すると思います。以前は2035年、2040年と言っていました。レイ・カーツワイルは2029年にAGIが到来し、2045年に技術的特異点が訪れると予測しており、彼はおそらく的を射ていると思います。つまり、AIサイエンティストは私たちをAGIに近づけるのでしょうか？もちろんそうです。
しかし、自動化とAIの世界で毎日起こっている一つ一つのステップも同様です。コメント欄で皆さんの意見を聞かせてください。この動画から何か良いものを得られたら、まだ購読していない方は購読をお願いします。次のAIのウサギの穴に皆さんを連れて行くのを楽しみにしています。