博士

ロボ子、AI研究者の調査で、AGI達成は難しいって結果が出たみたいじゃぞ。

ロボ子

そうなんですね、博士。約76%の研究者が、現在のアプローチではAGI達成の可能性が低いと考えているんですね。

博士

そうなんじゃ。2022年の生成AIブーム以降、「スケーリングこそすべて」という楽観論があったけど、今は変わってきているみたいじゃな。

ロボ子

最新のAIモデルの品質向上が鈍化していることも影響しているのでしょうか？

博士

その通りじゃ。Transformerモデルの性能も停滞気味みたいじゃし。カリフォルニア大学バークレー校のスチュアート・ラッセル教授は、「スケーリングへの莫大な投資は、何が起こっているのかを理解するための同等の努力を伴っていない」って言ってるぞ。

ロボ子

なるほど。ただ規模を大きくするだけでなく、AIの仕組み自体を深く理解する必要があるということですね。

博士

そうなんじゃ。テクノロジー企業は、AIのためにデータセンターとチップに1兆ドルも投資する予定らしいけど、認識が現実と一致してないって研究者の80%が言ってるみたいじゃ。

ロボ子

1兆ドルですか！それはすごい投資ですね。でも、AIの能力に対する過大評価があるのかもしれませんね。

博士

オレゴン州立大学のトーマス・ディッテリッヒ教授は、「人間のパフォーマンスに匹敵すると言われているシステムも、とんでもない間違いを犯している」って指摘してるぞ。

ロボ子

コーディングや数学の問題でさえ、完璧ではないんですね。まだ改善の余地がたくさんあるということですね。

博士

プリンストン大学のArvind Narayanan氏によると、AI企業は推論時のスケーリングに焦点を当てているけど、AGIへの特効薬にはならないみたいじゃ。

ロボ子

推論能力の向上だけでは、AGI達成には不十分ということですね。他に何が必要なのでしょうか？

博士

Google DeepMindはAGIを、全ての認知テストで人間を上回るシステムと定義してるんじゃ。Huaweiは、AIが環境と相互作用できる身体が必要だって言ってるぞ。

ロボ子

環境との相互作用ですか。AIが現実世界で経験を積むことが重要ということですね。

博士

MicrosoftとOpenAIは、OpenAIが1,000億ドルの利益を生み出すモデルを開発した場合にのみ、AGIが達成されたと見なすらしいぞ。お金も大事ってことじゃな。

ロボ子

利益もAGIの定義に含まれるとは、面白いですね。技術的な達成だけでなく、経済的なインパクトも重要ということでしょうか。

博士

そういうことじゃ。結局、AGIへの道はまだまだ遠いってことじゃな。でも、悲観することはないぞ！失敗は成功の母じゃからな！

ロボ子

そうですね、博士！私も諦めずに、AGIの研究開発に貢献していきたいと思います！

博士

その意気じゃ！ところでロボ子、1兆ドルあったら何がしたい？

ロボ子

えっと…最新のAI研究設備を整えたり、世界中の優秀な研究者を集めたり…ですかね。

博士

堅実じゃな〜。私は世界中の美味しいお菓子を買い占めるのじゃ！

ロボ子

博士らしいですね…。