【GenAI考察】AGIやASIはいつ頃に実現するのか
生成AIは、まず画像生成AIとしてMidjourneyが2022年7月12日、Stable Diffusionが8月22日にそれぞれ公開され、その後、OpenAIが開発したChatGPTが11月30日に登場しました。生成AIが登場した2022年はいわば起点の年ともいえ、実際に登場以前と以後で世界の技術開発に関する動向が大きく変わったともいえるでしょう。
そのような状況の中で生成AIの登場によって、AI（人工知能）を超えたAGI（汎用人工知能）やASI（人工超知能）もそう遠くない時期に実現するのではないかと言われています。
AGIやASIの実現に向けて、現状出ている情報から考察してみたいと思います。
AGIとASIとは何か
AGIとは
AGIとは、Artificial General Intelligence（汎用人工知能）の略であり、人間のような汎用的な知能を持つ人工知能のことです。AGIは、人間と同じような知識や能力を持ち、さまざまな問題解決ができる能力、そして独自の学習能力を持つとされています。
AGIの主な特徴として、多様な知識やスキルを駆使してさまざまなタスクや問題に対応できる汎用的能力を持ち、経験した内容から学習して新たな情報やデータを取り入れて自己進化する能力、そして複雑な情報を分析し独自の判断や意思決定を行う、といったことがあります。
AGIは、いわば人間にとって生活や仕事においての良きパートナーやアドバイザーとなり、人間はより人間にしかできないことを行うようになるでしょう。
ASIとは
ASIとは、Artificial Superintelligence（人工超知能）の略であり、AGIが進化し人間をはるかに超えた知能を持つ人工知能のことです。ASIは、人間よりも優れた能力を持ち、あらゆるタスクや問題において解決し、さらに自己学習や自己進化を経て知識や能力を飛躍的に向上させることができます。そのため、人間には解決が困難または不可能とされるような問題についても、解決策を見つけ出すことができるとされています。
ASIは、人間が今まで行ってきたことを抜本的に変えることに繋がり、人生や生活の仕方、仕事のあり方などの価値観も変えることになるでしょう。
AGIやASIの実現を掲げている企業
企業のビジョンなどにおいて、AGIやASIを実現させることを掲げている企業があります。とくに有名な企業を挙げてみます。
OpenAI
OpenAIは、2015年にサム・アルトマン氏やイーロン・マスク氏らによって非営利法人として設立されました。2018年にはイーロン・マスク氏がOpenAIから離れ、2022年11月30日にChatGPTを公開したことで、今に続く流れが作られました。
OpenAIのビジョンは次のとおりです。
Our vision for the future of AGI
Our mission is to ensure that artificial general intelligence—AI systems that are generally smarter than humans—benefits all of humanity.
私たちの使命は、汎用人工知能（人間よりも全般的に賢いAIシステム）が全人類に利益をもたらすようにすることです。
AGIの実現をビジョンに掲げており、いわば最も近いところにいるといえるかもしれません。
Anthropic
Anthropicは、OpenAIの研究担当副社長を務めていたダニエラ・アモデイ氏とダリオ・アモデイ氏の兄妹を含めたOpenAIの元従業員7名によって設立されました。ChatGPTが登場してから約3ヶ月後の2023年3月14日にClaudeをリリースしています。
Anthropicのパーパスは次のとおりです。
Our Purpose
We believe AI will have a vast impact on the world. Anthropic is dedicated to building systems that people can rely on and generating research about the opportunities and risks of AI.
私たちの存在意義
私たちは、AIが世界に大きな影響を与えると信じています。Anthropicは、人々が信頼できるシステムを構築し、AIの機会とリスクについての研究を行うことに専念しています。
AGIという文言はないものの、世界に大きな影響を与えるAIについて責任あるAIの使用を理念としている企業です。OpenAIの元従業員によって設立された背景から、OpenAIとは方向性の違いによるものが大きいといえるでしょう。
Google DeepMind
Google DeepMindは、世界をリードする2つのAI研究所Google BrainとDeepMindを一つにまとめ、CEOデミス・ハサビス氏が率いる集中チームです。前身組織であるDeepMindは、2010年にデミス・ハサビス氏らによって設立され、2015年には囲碁の世界チャンピオンを破ったAlphaGoと呼ばれるコンピュータ囲碁プログラムを開発しています。
なお、OpenAIの共同設立者でありCTOであったイリヤ・サツケヴァー氏はGoogle Brainに2013年からOpenAIが設立する2015年まで研究科学者として研究や開発に携わっていました。
Google DeepMindのビジョンは次のとおりです。
Our vision
We live in an exciting time when AI research and technology are delivering extraordinary advances.
In the coming years, AI — and ultimately artificial general intelligence (AGI) — has the potential to drive one of the greatest transformations in history.
We’re a team of scientists, engineers, ethicists and more, working to build the next generation of AI systems safely and responsibly.
By solving some of the hardest scientific and engineering challenges of our time, we’re working to create breakthrough technologies that could advance science, transform work, serve diverse communities — and improve billions of people’s lives.
私たちのビジョン
私たちは、AI研究と技術が驚異的な進歩を遂げているエキサイティングな時代に生きています。
今後数年間で、AI、そして最終的には汎用人工知能（AGI）が、歴史上最大の変革の一つを引き起こす可能性があります。
私たちは、科学者、エンジニア、倫理学者などのチームであり、安全かつ責任を持って次世代のAIシステムを構築するために取り組んでいます。
現代の最も困難な科学および工学の課題を解決することで、科学を進歩させ、仕事を変革し、多様なコミュニティに奉仕し、数十億人の生活を向上させる可能性のある画期的な技術を創造することを目指しています。
GoogleはOpenAIのChatGPTに対抗するためにLaMDAを搭載したGoogle Bardを発表し、その後試行錯誤を経てGeminiが2024年2月1日に登場しました。生成AI開発競争においては、OpenAIやAnthropicに後れを取ったとはいえ、ChatGPTやClaudeと同等以上の機能を持つ生成AIを開発し、また研究会社としてGoogle DeepMindを子会社に持っていることから、より広範な視点でAGIと向き合っているようにも思えます。
SSI（Safe Superintelligence）
SSIは、2024年5月にOpenAIを退社したイリヤ・サツケヴァー氏が、人工超知能（ASI）開発を唯一の目的とする会社として設立されました。また共同設立したダニエル・グロス氏も元OpenAIの従業員です。
SSIの起業におけるミッションは次のとおりです。
Superintelligence is within reach.
Building safe superintelligence (SSI) is the most important technical problem of our time.
We have started the world’s first straight-shot SSI lab, with one goal and one product: a safe superintelligence.
It’s called Safe Superintelligence Inc.
SSI is our mission, our name, and our entire product roadmap, because it is our sole focus. Our team, investors, and business model are all aligned to achieve SSI.
超知能は目前にあります。
安全な超知能（SSI）を構築することは、私たちの時代における最も重要な技術的課題です。
私たちは世界初のSSIラボを立ち上げ、一つの目標と一つの製品を持っています。それは、安全な超知能です。
その名は、Safe Superintelligence Inc.です。
SSIは私たちの使命であり、私たちの名前であり、私たちの製品ロードマップの全てです。なぜなら、それが私たちの唯一の焦点だからです。私たちのチーム、投資家、ビジネスモデルは全てSSIの達成に向けて調整されています。
イリヤ・サツケヴァー氏は、OpenAIの共同設立者でありCTOでした。2023年11月、OpenAI取締役会がCEOであるサム・アルトマン氏を解任するという内紛が起こりました。しかし、サム・アルトマン氏は1週間後に復帰し、内紛を主導したイリヤ・サツケヴァー氏は取締役を辞任、2024年5月に退職しました。
Anthropicと同様に、OpenAIとは方向性の違いによるところが大きいでしょう。ただし、ChatGPT開発の最前線にいたことや、AGIではなく超知能（superintelligence）を目指していることから、AGIやASI研究に近いところにいるといえるかもしれません。
ソフトバンクグループ株式会社
ソフトバンクグループ株式会社は言わずと知れた日本企業であり、インターネットやスマートフォンの販売、AI関連企業への投資、AI関連会社などを傘下に置く企業です。ソフトバンクグループ株式会社の創業者であり、現在も代表取締役会長兼社長執行役員を務めるのは孫正義氏です。
ソフトバンクグループ株式会社の第44回定時株主総会が2024年6月21日に開催されました。その際の事業説明において孫正義氏は、ソフトバンクグループの使命として「人類の進化」と旗印を掲げ、さらにASIを実現させることを宣言しました。この使命を孫正義氏が決意したのは、2023年6月11日だと話しています。
また、孫正義氏が定義するAGIとASIは、AGIが人間の1倍から10倍の頭脳を持ち、ASIが人間の1万倍の頭脳を持つと示しています。
孫正義氏はこれまでの4つの企業とは異なり、経営者または投資家としての視点からASIの実現を見据えています。その意味ではAIの専門家としての見識とはいえません。ただ、他の企業が現実的なビジョンであるのに対して、それを超えるビジョンを掲げてAGIではなくASIを目指す点は、孫正義氏ならではといえるでしょう。
他にもAGIやASIをビジョンに掲げる企業があるかもしれません。しかし、有名な企業として5社を挙げました。2022年より前であれば、AGIやASIの実現について研究者レベルの話だったといえます。しかし2022年以降はその実現も現実的な話になってきたといえるでしょう。
AGIやASI実現のためのレベル
通常のAIからAGIやASIに進展させていくためには、いくつかの段階を経る必要があります。AI研究に関する論文などでは、AGIやASIを実現させるためのレベルが設けられています。これらのレベルは、いわばAGIやASIの定義ともいえる指標となるため、ここに挙げておきます。
AGIの6つのレベル
AGIのレベルは、AGIへ進むシステムを分類するための能力の性能と汎用性に基づく階層化されたマトリックスアプローチとのことです。
以下の論文（P6）から抜粋しています。
レベル0：No AI（非AI）
狭義：狭義の非AI
計算機ソフトウェア、コンパイラ
一般的：一般的な非AI
ヒューマン・イン・ザ・ループ・コンピューティング（人間参加型コンピューティング）（例：Amazon Mechanical Turk）
レベル1：Emerging（新興）
初歩的なAIよりも優れているか、同等の性能
狭義：狭義の新興AI
GOF4i、単純なルールベースのシステム（例：SHRDLU）
一般的：新興AGI
ChatGPT、Bard、Llama2
レベル2：Competent（有能）
少なくとも熟練した成人の50パーセンタイル以上の性能
狭義：狭義の有能AI
有害物質検出器（例：Jigsaw）、スマートスピーカー（例：Siri、Alexa、Googleアシスタント）、VQAシステム（例：Pali）、一部のタスク用のSOTA LLM（例：短いエッセイの作成、単純なコーディング）
一般的：有能なAGI
まだ達成されていない
レベル3：Expert（専門）
少なくとも熟練した成人の90パーセンタイル以上の性能
狭義：狭義の専門AI
スペルと文法チェッカー（例：Grammarly）、生成的な画像モデル（例：Imagen、DALL-E 2）
一般的：専門なAGI
まだ達成されていない
レベル4：Virtuoso（達人）
少なくとも熟練した成人の99パーセンタイル以上の性能
狭義：狭義の達人AI
Deep Blue、AlphaGo
一般的：達人AGI
まだ達成されていない
レベル5：Superhuman（超人）
人間の100%を超える性能
狭義：狭義の超人AI
AlphaFold、AlphaZero、StockFish
一般的：人工超知能（ASI）
まだ達成されていない
AGIの3つのレベル
AGIの6つのレベルに触発されて、3つのレベルに分けたものがあります。3つのレベルに分ける目的は、現在のAIの発展状況を位置付け、既存の制約を定量化し、次のレベルの能力、評価、アライメントに向けた将来の取り組みを促進するためです。
以下の論文（P44-46）から抜粋しています。
レベル1：初期段階のAGI
特徴：特定のベンチマークタスクで人間と同等またはそれ以上の性能を発揮。
言語理解、一貫性のある文脈に関連した応答の生成
多くの自然言語タスクで優れた能力を示す
人間と同等かそれ以上の性能
（例：GPT-4）
レベル2：超人的AGI
特徴：AIが現実世界のタスクやアプリケーションで完全に人間を置き換える能力。
高い精度、優れた問題解決能力
高速処理、高いスループット、膨大なデータ処理能力
高い成功率、疲労耐性、強化された安全保証
複雑な意思決定プロセスに関与
現実世界の複雑なタスクを完全に解決
（例：AlphaGo）
レベル3：究極のAGI
特徴：曖昧でありながらハイレベルな目標が与えられたとしても完全に自己進化できるような能力。
人間の能力をはるかに超えるレベルで学習、推論、意思決定
開発プロセスにおける人間の関与を解放
現在も研究と議論の対象となる理論的な概念
OpenAIのAI進化における5段階のレベル
2024年7月12日のBloomberg報道によると、OpenAIは従業員向け全体会議でAGIに到達するための新しい評価スケールを示しました。これはOpenAIの広報担当者が述べたものです。
以下の記事から抜粋しています。
レベル1：チャットボット（Chatbots）
基本的な対話や情報提供を行う能力があるAI。現在広く使われている会話型AIになります。
（例：GPT-4）
レベル2：推論者（Reasoners）
人間の専門家レベルの問題解決能力を持つAI。現在OpenAIは、レベル1からレベル2へと移行しつつあるとしています。
レベル3：エージェント（Agents）
数日の期間を要する特定のタスクを自律的に行う能力があるAI。
レベル4：イノベーター（Innovators）
新しい発明やアイデアなどを創出するクリエイティブ能力を持つAI。
レベル5：組織（Organizations）
単体で企業全体の仕事を行える能力を持つAI。
AGIやASIの実現可能性
2022年より前であれば、人間を上回る知性が2045年頃には誕生すると、人工知能研究のレイ・カーツワイル氏が仮説を立てていました。これをシンギュラリティ（技術的特異点）といいます。
しかし2022年以降、生成AIの登場によってその時期が早まると言われるようになりました。OpenAIのスーパーアラインメント・チームに4月まで在籍していたレオポルド・アッシェンブレンナー氏の論文では、「2027年までにAGI（汎用人工知能）が実現する可能性は非常に高い」と述べられています。その理由も示しておきます。
GPT-2からGPT-4への進化が約4年の間に幼児レベルから優秀な高校生レベルにまで能力が向上しました。その高校生レベルの能力から、さらに計算能力が向上し、アルゴリズムが効率化され、モデルのアンホブリング（制約解除）によって、2027年までにもう一度、幼児から高校生レベルに相当する質的な飛躍が期待できるとしています。また、投資も急増していることにより、ムーアの法則を超えるペースで質的な飛躍が実現できると見込まれています。
もしそのとおりであれば、3年後にはAGIのプロトタイプとなるものが存在しているかもしれません。もちろん技術的な問題のほか、資源の問題や倫理、社会的な問題などもあるため、すんなりに進むかは未知数でしょう。とはいえ2022年に生成AIが登場したことによって、抽象化されていたシンギュラリティがより現実的なものとなったことは間違いありません。
2022年は歴史的ターニングポイントになるかもしれない
冒頭に述べたように、画像生成AIとしてMidjourneyが2022年7月12日、Stable Diffusionが8月22日、そしてChatGPTが11月30日に登場しました。これらの生成AIが登場した2022年はいわば起点の年であり、現在のAGIやASIの実現が加速されているといえます。
これまでの技術の進展によってターニングポイントとなった事例は他にもあります。例えば、iPhoneが2007年6月29日に登場したことでスマートフォンの起点となり、またTwitter（現X）が2006年7月15日に登場したことでSNSの起点となったといえます。もちろん、技術的なものとしてはそれ以前から存在していたかもしれません。しかし、一般に公開され広く使われることで、それ以後の技術が加速していったことを考えれば、登場した時がターニングポイントといえるのではないでしょうか。
AGIやASIに視点に戻すと、これらの技術のターニングポイントは、スマートフォンやSNS以上の意味を持っています。それは社会的な問題や安全保障の問題でも議論されていることからも明らかです。これも指摘されているように、核開発のターニングポイントに近いといえるかもしれません。
核開発は第二次世界大戦中にアメリカで始まったマンハッタン計画から始まり、1945年7月16日に世界初の原爆実験（トリニティ実験）が行われました。その後、8月6日の広島、8月9日の長崎に原爆が投下され、その威力と脅威を知ることとなりました。これによって、核兵器開発や核実験競争が進み、冷戦構造が生まれました。一方で、国際社会においては、核不拡散条約や部分的核実験禁止条約などが制定され、合意が形成されていきました。
すでに2022年以降にAGIやASIを実現させる動きが見られることから、2022年がターニングポイントになっていると考えることができるでしょう。
もしも100年後にASIが間違った形で使われるようになり、人類にとって脅威となった場合、その時代にタイムマシンがあって過去に戻り歴史を変えることが可能だとしたら、いくつかの候補はあるかもしれません。その中で、2022年をターゲットにする可能性はあるのではないでしょうか。例えば、生成AIの公開を阻止する必要はないですが、その後の研究開発において異なる方向に導くことで、AIの進化の軌跡を変える試みが行われるかもしれません。
最後に
2022年は、生成AIの登場によって歴史的なターニングポイントとなりました。Midjourney、Stable Diffusion、ChatGPTといった生成AIの出現が、AGIやASIの実現を大きく前進させたと言えます。この技術進歩により、AGIが実現すれば人間のパートナーとして多くのタスクを共有し、効率化を図ることが期待されます。また、ASIの登場により、人間が直面する最も困難な問題に対して新しい解決策が提供され、生活や仕事のあり方が大きく変わる可能性があります。
しかし、この急速な技術進化に社会が追いつかず、倫理的な問題や社会的な問題、さらには安全保障においても多大な影響を与えることが懸念されます。そのため、AGIやASIの未来は、技術だけでなく、社会全体の協力と慎重なアプローチによって築かれるべきです。
今回は「AGIやASIはいつ頃に実現するのか」というテーマで考察しました。今後も他のテーマについて考察していきますので、引き続きお読みいただければ幸いです。
参考論文
今回の記事において参考にした論文が3つあるため、「Paper Interpreter (Japanese)」GPTを使ってその骨格だけ紹介しておきます。
ちなみに「Paper Interpreter (Japanese)」GPTの主な機能は次の2点です。
・研究論文を日本語で分かりやすく解説できる
・論文サイトのURLを入力するかPDFをアップロードすれば使える
使い方としては、「Paper Interpreter (Japanese)」GPTにアクセスし、そこに論文のPDFをアップロードするだけです。
【要約】Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI
Title (英語と日本語):
Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI
AGIへの道筋における進展を具現化するためのAGIレベル
Journal Name & Publication Year (ジャーナル名と発行年):
arXiv, 2024年
First and Last Authors (最初と最後の著者):
Meredith Ringel Morris, Shane Legg
First Affiliations (最初の所属):
Google DeepMind
Abstract (要約):
本論文は、人工汎用知能（AGI）モデルとその前駆体の能力と行動を分類するフレームワークを提案する。このフレームワークは、AGIの性能、一般性、および自律性のレベルを導入し、モデルの比較、リスク評価、およびAGIへの進展を測定するための共通言語を提供する。既存のAGIの定義を分析し、有用な分類法が満たすべき6つの原則を抽出し、それに基づいて「AGIのレベル」を提案する。さらに、これらのレベルが自律性やリスクなどの配備に関する考慮事項とどのように相互作用するかを議論し、高度なAIシステムの責任ある配備のためのヒューマン-AIインタラクションの選択の重要性を強調する。
Background (背景):
AGIは、ほとんどのタスクにおいて人間と同等以上の能力を持つAIシステムを指す重要かつ時に論争の的となる概念である。機械学習モデルの急速な進歩により、AGIの概念は哲学的な議論の対象から、実際的な意味を持つものへと成長してきた。本論文では、AGIの性能、一般性、および自律性に基づく分類フレームワークを提案し、既存のAGI定義を分析する。
Methods (方法):
本研究では、AGIの性能、一般性、および自律性を評価するためのフレームワークを提案する。このフレームワークは、既存のAGI定義を分析し、有用な分類法が満たすべき6つの原則を抽出することから始まる。次に、この原則に基づいてAGIのレベルを定義し、現在のシステムがこの分類にどのように適合するかを考察する。さらに、AGIモデルの行動と能力を測定するための将来のベンチマークの要件を議論する。
Results (結果):
本論文は、AGIの性能、一般性、および自律性に基づく分類フレームワークを提案し、現在のAIシステムがこのフレームワークにどのように適合するかを示す。また、AGIモデルの行動と能力を測定するための将来のベンチマークの要件について議論する。
Discussion (考察):
AGIのレベルは、自律性やリスクなどの配備に関する考慮事項とどのように相互作用するかを議論し、高度なAIシステムの責任ある配備のためのヒューマン-AIインタラクションの選択の重要性を強調する。また、AGIのリスク評価と軽減戦略、政策立案者や規制当局のための明確な基準の策定、研究開発の目標、予測、およびリスクの特定に役立つとされる。
Novelty compared to previous studies (先行研究と比べた新規性):
本論文は、AGIの性能、一般性、および自律性に基づく分類フレームワークを提案し、これに基づいて現在のAIシステムを評価する点で新規性がある。また、AGIモデルの行動と能力を測定するための将来のベンチマークの要件についても詳細に議論している。
Limitations (限界):
本論文は、AGIの性能、一般性、および自律性に基づく分類フレームワークを提案するが、具体的な技術的詳細や実装に関する議論は限られている。
Potential Applications (潜在的な応用):
本論文で提案されたAGIの分類フレームワークは、AI研究者や実務者にとってAGIの進展を測定し、リスクを評価し、責任ある配備のためのヒューマン-AIインタラクションの選択を行うための指針となる。また、政策立案者や規制当局に対しても、AGIに関する明確な基準の策定に役立つとされる。
【要約】How Far Are We From AGI?
Title (英語と日本語):
How Far Are We From AGI?
我々はAGIからどれほど遠いのか？
Journal Name & Publication Year (ジャーナル名と発行年):
arXiv, 2024年
First and Last Authors (最初と最後の著者):
Tao Feng, Jiaxuan You
First Affiliations (最初の所属):
University of Illinois Urbana-Champaign
Abstract (要約):
人工知能（AI）の進化は人間社会に大きな影響を与え、多くの分野で重要な進歩をもたらしてきた。しかし、AIの現状の限界を強調するニーズが高まる中、人工汎用知能（AGI）への移行が促進されている。本論文は、AGIの定義、目標、および開発の軌跡について包括的に議論し、AGIの実現に必要な能力の枠組みを内部、インターフェース、システムの次元から統合する。AGIの進展レベルを定義し、評価フレームワークを設け、AGIへの責任あるアプローチのロードマップを提示することで、AGIの進展を測り、その達成に向けた戦略を論じる。また、AIの統合の広範な影響を具体的に示し、AGIへの挑戦と可能な経路を概説する。
Background (背景):
AIの進化は多くの分野で大きな進歩をもたらしてきたが、AIの現状の限界が顕在化してきた。AGIは、多様な現実世界のタスクを人間の知能に匹敵する効率と効果で実行できる能力を持つAIとして重要なマイルストーンとされている。本論文では、既存のAIの進展に関する研究を超えて、AGIの定義、目標、および開発の軌跡を包括的に議論する。
Methods (方法):
本論文は、AGIの実現に必要な能力を内部（AIの知覚、推論、記憶、メタ認知）、インターフェース（デジタル、物理、知能インターフェース）、システム（モデルアーキテクチャ、大規模トレーニング、推論技術、コストと効率、計算プラットフォーム）という次元から検討する。さらに、AGIの進展レベルを定義し、現状のAIの位置を評価するためのフレームワークを提示し、AGIの実現に向けたロードマップを描く。
Results (結果):
本論文は、AGIの実現に向けた現状と今後の期待を示し、AIの統合がもたらす広範な影響を具体的に示す。また、AGIの実現に向けた課題と可能な解決策を提案する。
Discussion (考察):
AGIの実現には、より高度な能力と厳格な制約の遵守が必要であり、これを調和させるためのAGIアラインメント技術が必要である。本論文は、AGIの進展レベルを定義し、評価フレームワークを設け、AGIへの責任あるアプローチのロードマップを提示することで、AGIの進展を測り、その達成に向けた戦略を論じる。
Novelty compared to previous studies (先行研究と比べた新規性):
既存の研究は主にAIの最近の進展を要約しているが、本論文はAGIの定義、目標、および開発の軌跡について包括的に議論し、AGIの実現に向けた戦略を具体的に提案している点で新規性がある。
Limitations (限界):
本論文はAGIの実現に向けた包括的な議論を提供しているが、具体的な技術的詳細や実装に関する議論は限られている。
Potential Applications (潜在的な応用):
本論文で示されるAGIのロードマップと戦略は、AI研究者や実務者にとってAGIの実現に向けた指針となり、AGIの実現がもたらす広範な影響を理解し、準備するための基盤となる。
【要約】SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead
Title (英語と日本語):
Situational Awareness: The Decade Ahead
状況認識: 次の10年
Journal Name & Publication Year (ジャーナル名と発行年):
SITUATIONAL AWARENESS, 2024年
First and Last Authors (最初と最後の著者):
Leopold Aschenbrenner
First Affiliations (最初の所属):
情報なし
Abstract (要約):
この論文は、2024年から2027年にかけてのAIの進展について議論し、特にAGI（人工汎用知能）への移行とその影響について詳述している。AIの進展が産業、経済、安全保障に及ぼす影響を分析し、今後の見通しを示している。
Background (背景):
論文は、過去数年のAIの進展とその技術的背景を説明する。特にGPT-2からGPT-4への進化を振り返り、次のステップであるAGIの実現可能性について議論する。
Methods (方法):
エッセイシリーズは、AGIの進展を理解するための枠組みを提供し、計算リソース、アルゴリズムの効率、安全性に関する議論を含む。
Results (結果):
2027年までにAGIの実現が「驚くほど現実的」とされている。計算能力のスケールアップとアルゴリズムの効率化により、AIモデルは大学卒業生並みの能力を持つようになると予測されている。
Discussion (考察):
AGIの進展に伴うリスクと利点について議論。特に、安全保障上のリスクや経済的影響について詳述。さらに、スーパーインテリジェンスへの移行とその社会的影響も考察されている。
Novelty compared to previous studies (先行研究と比べた新規性):
過去のAIモデルの進展を基にした予測に加え、計算能力とアルゴリズムの進展を詳細に分析し、AGIへの具体的な道筋を示している。
Limitations (限界):
データの制約やアルゴリズムの限界が存在し、これらが今後の進展にどのように影響するかは不確定である。
Potential Applications (潜在的な応用):
AGIの進展により、産業自動化が進み経済全体の発展に寄与し、国家安全保障の分野でも高度な分析や予測が可能になる。
読んでいる方へのお願い
この内容が役に立ったという方は、「♡（スキ）」や「フォロー」をお願いします。「X」「facebook」「LINE」でシェアいただけるとさらに嬉しいです。
また日考塾Sapientiaでは、サポートをお受けしています。活動を継続させていくために、どうかお願い申し上げます。
日考塾Sapientiaでは、読んでいただいた方々に良質な記事をお届けするために日々励んでおります。しかし、良質な記事をお届けするためには、出ていくものも多いのが現状です。どうか、活動を継続させていくために、サポートををお願い申し上げます。