OpenAIのCEOであるSam Altman氏は、昨日(11日)の個人ブログに「The Gentle Singularity」と題する記事を公開し、人工知能(AI)の将来の発展に対する彼のビジョンを詳しく説明しました。 アルトマンは、人類はテクノロジーの「事象の地平線」を越え、デジタル超知能の時代に向かって進んでおり、この変化は突然ではなくスムーズに展開すると信じています。 (あらすじ:若者はChatGPTを人生のガイドとして使っています! OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏:35歳以上では全然追いつけない)(背景追加:サム・アルトマン氏が新米の父親からAIの未来を見つめる:ヒューマノイドロボットが来る、準備はできていますか?) OpenAIのCEOであるSam Altmanは、昨日(11日)「The Gentle Singularity」と題する記事を公開し、人工知能(AI)の将来の開発に対する彼のビジョンを詳しく説明しました。 アルトマンは、人類はテクノロジーの「事象の地平線」を越え、デジタル超知能の時代に向かって進んでおり、この変化は突然ではなくスムーズに展開すると信じています。 このブログ記事でアルトマンは、現在のAIシステムは多くの点で人間の能力を上回っており、重要なタスクを完了するために毎日何億人もの人々がそれらに依存しており、AIが日常生活に深く統合されていることを示しています。 彼は、2025年には認知作業を実行できるAIエージェントが出現し、2026年にはAIシステムが新たな洞察を生み出し、2027年には物理的なロボットが現実世界のタスクを実行すると予測しています。 アルトマン氏は、2030年代は豊富な知性とエネルギーをもたらし、科学の進歩と生産性の飛躍を促進し、生活の質を大幅に向上させると強調しました。 AIが自らの研究を加速させるという再帰的な自己改善や、データセンターやロボットのサプライチェーンを自動化する自己強化サイクルにより、スマートコストが電力コストに近づき、「スマートは安すぎてメーターできない」未来が可能になると指摘しました。 しかし、彼はまた、AIのアライメントの問題(AIが人類の長期的な利益であることを保証する)や超知能の公正な分配などの課題も認識しています。 彼は、アライメントの問題を解決した後、社会的適応と公平性を促進するために、少数の個人や企業の手に過度に集中することを避けて、超知能を安価で広く利用できるようにすることに焦点を当てるべきだと提案しました。 以下は、Sam Altmanのブログ記事「The Gentle Singularity」の全文です。 穏やかなシンギュラリティ 一部の仕事が消えるかもしれない一方で、新たな機会と富が出現します 私たちは事象の地平線を越え、離陸が始まりました。 人類はデジタル超知能を生み出そうとしており、少なくともこれまでのところ、想像よりもはるかに奇妙ではありません。 ロボットが通りを歩き回っているのは見たことがなく、ほとんどの人が一日中人工知能(AI)と話しているわけではありません。 いまだに病気で亡くなる人もいるし、簡単に宇宙に行けないし、宇宙にはわからないことがたくさんあります。 しかし、最近では、多くの点で人間よりも賢く、ユーザーの出力を劇的に増加させることができるシステムを構築しています。 最もありそうもない部分は過去のものです。 GPT-4やo3のような、苦労して手に入れたものの、私たちを遠くまで連れて行ってくれるシステムに、科学的な洞察を組み込んでみましょう。 AIはさまざまな方法で世界に貢献しますが、AIが科学の進歩を加速し、生産性を向上させるための品質向上は莫大です。 未来は、現在よりもはるかに明るいかもしれません。 科学の進歩は、全体的な進歩の最大の原動力です。 どれだけのものがあるのか、想像するとワクワクします。 重要な意味で、ChatGPTはこれまでに存在したどの人間よりもすでに強力です。 何億人もの人々が、ますます重要になるタスクのために毎日それに依存しています。 小さな新機能が大きなプラスの影響を与える可能性があります。 小さな偏差に何億人もの人々が掛けられると、大きな悪影響を与える可能性があります。 2025年には、真の認知作業を実行できるエージェントが登場します。 コンピュータコードを書くことは永遠に変わります。 2026年には、新たな知見を掘り起こすシステムが登場するかもしれません。 2027年には、現実世界でタスクをこなせるロボットが出てくるかもしれません。 より多くの人々がソフトウェアやアートを作成できるようになります。 しかし、世界では両方に対する需要も高まっており、新しいツールを受け入れる限り、専門家は初心者よりもはるかに優れている可能性があります。 全体として、2030 年までに、1 人の人間が 2020 年よりもはるかに多くの仕事を達成できるようになったことは驚くべき変化であり、多くの人々がその恩恵を受ける方法を見つけるでしょう。 最も重要な側面では、2030年代は現在とあまり変わらないかもしれません。 人々はまだ家族を愛し、創造性を表現し、ゲームをし、湖で泳ぎます。 しかし、それでも非常に重要ないくつかの点で、2030年代は以前のどの時代とも大きく異なる可能性があります。 知能がどこまで人間を超えることができるかはわかりませんが、私たちはそれを見つけようとしています。 2030年代は、知性とエネルギー、創造力とそれを実現する能力が極めて豊かになります。 この2つは、長い間、人類の進歩に対する基本的な制約となってきました。 十分な知性とエネルギー(そして優れたガバナンス)があれば、理論的には何でも手に入れることができます。 私たちは驚くべきデジタルインテリジェンスと共存し、最初の衝撃の後、私たちのほとんどはかなり適応できるようになりました。 やがて、AIが美しいテキストを生成できるという驚きから、いつになったら美しい小説を書けるのかという疑問に変わりました。 その命を救う医学的診断に驚嘆することから、いつ治療法が開発されるのか疑問に思うことまで。 小さなコンピュータープログラムを作成できることに驚嘆することから、まったく新しい会社をいつ作ることができるのか疑問に思うことまで。 これが特異点の経過です:奇跡は日常的なものになり、その後、基本的な要件になります。 科学者たちは、AIが登場する前に比べて生産性が2〜3倍向上したと言っているのを聞いたことがあります。 高度なAIが魅力的なのにはさまざまな理由がありますが、おそらく最も重要なのは、AIの研究を加速させるためにAIを活用できるということです。 新しいコンピューティング基板、より優れたアルゴリズム、そしてさらに多くの未知のものを発見するかもしれません。 もし10年分の研究を1年、あるいは1ヶ月で終わらせることができれば、進捗の速さは明らかに大きく異なるでしょう。 今後、私たちが構築したツールは、より科学的な洞察を得て、より優れたAIシステムを構築するのに役立ちます。 もちろん、これはAIシステムが完全に自律的にコードを更新するのと同じではありませんが、それでも再帰的な自己改善のプロトタイプです。 他にも自己強化サイクルが働いています。 経済的価値の創造により、これらのますます強力になるAIシステムを動かすための拡大し続けるインフラストラクチャフライホイールが始動しました。 他のロボットを作れるロボット(そして、ある程度は他のデータセンターを作れるデータセンター)もそう遠くありません。 もし、最初の100万台のヒューマノイドロボットを従来の方法で作らなければならなかったのに、その後、彼らがサプライチェーン全体を運営し、鉱物の採掘と精製、トラックの運転、工場の運営などを行い、より多くのロボットを作り、さらにチップ製造工場やデータセンターなどを建設することができたとしたら、進歩の速度は明らかに大きく異なるでしょう。 データセンターの運用が自動化されるにつれて、インテリジェンスのコストは最終的に電力のコストに近づくはずです。 (ChatGPT が 1 回のクエリでどれだけのエネルギーを消費するのか、よく疑問に思います。 平均的なクエリは約 0.34 ワット時を使用しており、これはオーブン操作の 1 秒強、または高効率の電球操作の数分に相当します。 クエリでは、小さじ1杯の約15分の1である約0.000085ガロンの水も使用します。 技術の進歩のペースは加速し続け、人間がほとんど何にでも適応する能力も加速します。 いくつかの課題は、次のような困難な場合があります...
サム・アルトマンが未来のAIに向けた真実の観察：シンギュラリティは大爆発しない、静かにすべてを飲み込む。
OpenAIのCEOであるSam Altman氏は、昨日(11日)の個人ブログに「The Gentle Singularity」と題する記事を公開し、人工知能(AI)の将来の発展に対する彼のビジョンを詳しく説明しました。 アルトマンは、人類はテクノロジーの「事象の地平線」を越え、デジタル超知能の時代に向かって進んでおり、この変化は突然ではなくスムーズに展開すると信じています。 (あらすじ:若者はChatGPTを人生のガイドとして使っています! OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏:35歳以上では全然追いつけない)(背景追加:サム・アルトマン氏が新米の父親からAIの未来を見つめる:ヒューマノイドロボットが来る、準備はできていますか?) OpenAIのCEOであるSam Altmanは、昨日(11日)「The Gentle Singularity」と題する記事を公開し、人工知能(AI)の将来の開発に対する彼のビジョンを詳しく説明しました。 アルトマンは、人類はテクノロジーの「事象の地平線」を越え、デジタル超知能の時代に向かって進んでおり、この変化は突然ではなくスムーズに展開すると信じています。 このブログ記事でアルトマンは、現在のAIシステムは多くの点で人間の能力を上回っており、重要なタスクを完了するために毎日何億人もの人々がそれらに依存しており、AIが日常生活に深く統合されていることを示しています。 彼は、2025年には認知作業を実行できるAIエージェントが出現し、2026年にはAIシステムが新たな洞察を生み出し、2027年には物理的なロボットが現実世界のタスクを実行すると予測しています。 アルトマン氏は、2030年代は豊富な知性とエネルギーをもたらし、科学の進歩と生産性の飛躍を促進し、生活の質を大幅に向上させると強調しました。 AIが自らの研究を加速させるという再帰的な自己改善や、データセンターやロボットのサプライチェーンを自動化する自己強化サイクルにより、スマートコストが電力コストに近づき、「スマートは安すぎてメーターできない」未来が可能になると指摘しました。 しかし、彼はまた、AIのアライメントの問題(AIが人類の長期的な利益であることを保証する)や超知能の公正な分配などの課題も認識しています。 彼は、アライメントの問題を解決した後、社会的適応と公平性を促進するために、少数の個人や企業の手に過度に集中することを避けて、超知能を安価で広く利用できるようにすることに焦点を当てるべきだと提案しました。 以下は、Sam Altmanのブログ記事「The Gentle Singularity」の全文です。 穏やかなシンギュラリティ 一部の仕事が消えるかもしれない一方で、新たな機会と富が出現します 私たちは事象の地平線を越え、離陸が始まりました。 人類はデジタル超知能を生み出そうとしており、少なくともこれまでのところ、想像よりもはるかに奇妙ではありません。 ロボットが通りを歩き回っているのは見たことがなく、ほとんどの人が一日中人工知能(AI)と話しているわけではありません。 いまだに病気で亡くなる人もいるし、簡単に宇宙に行けないし、宇宙にはわからないことがたくさんあります。 しかし、最近では、多くの点で人間よりも賢く、ユーザーの出力を劇的に増加させることができるシステムを構築しています。 最もありそうもない部分は過去のものです。 GPT-4やo3のような、苦労して手に入れたものの、私たちを遠くまで連れて行ってくれるシステムに、科学的な洞察を組み込んでみましょう。 AIはさまざまな方法で世界に貢献しますが、AIが科学の進歩を加速し、生産性を向上させるための品質向上は莫大です。 未来は、現在よりもはるかに明るいかもしれません。 科学の進歩は、全体的な進歩の最大の原動力です。 どれだけのものがあるのか、想像するとワクワクします。 重要な意味で、ChatGPTはこれまでに存在したどの人間よりもすでに強力です。 何億人もの人々が、ますます重要になるタスクのために毎日それに依存しています。 小さな新機能が大きなプラスの影響を与える可能性があります。 小さな偏差に何億人もの人々が掛けられると、大きな悪影響を与える可能性があります。 2025年には、真の認知作業を実行できるエージェントが登場します。 コンピュータコードを書くことは永遠に変わります。 2026年には、新たな知見を掘り起こすシステムが登場するかもしれません。 2027年には、現実世界でタスクをこなせるロボットが出てくるかもしれません。 より多くの人々がソフトウェアやアートを作成できるようになります。 しかし、世界では両方に対する需要も高まっており、新しいツールを受け入れる限り、専門家は初心者よりもはるかに優れている可能性があります。 全体として、2030 年までに、1 人の人間が 2020 年よりもはるかに多くの仕事を達成できるようになったことは驚くべき変化であり、多くの人々がその恩恵を受ける方法を見つけるでしょう。 最も重要な側面では、2030年代は現在とあまり変わらないかもしれません。 人々はまだ家族を愛し、創造性を表現し、ゲームをし、湖で泳ぎます。 しかし、それでも非常に重要ないくつかの点で、2030年代は以前のどの時代とも大きく異なる可能性があります。 知能がどこまで人間を超えることができるかはわかりませんが、私たちはそれを見つけようとしています。 2030年代は、知性とエネルギー、創造力とそれを実現する能力が極めて豊かになります。 この2つは、長い間、人類の進歩に対する基本的な制約となってきました。 十分な知性とエネルギー(そして優れたガバナンス)があれば、理論的には何でも手に入れることができます。 私たちは驚くべきデジタルインテリジェンスと共存し、最初の衝撃の後、私たちのほとんどはかなり適応できるようになりました。 やがて、AIが美しいテキストを生成できるという驚きから、いつになったら美しい小説を書けるのかという疑問に変わりました。 その命を救う医学的診断に驚嘆することから、いつ治療法が開発されるのか疑問に思うことまで。 小さなコンピュータープログラムを作成できることに驚嘆することから、まったく新しい会社をいつ作ることができるのか疑問に思うことまで。 これが特異点の経過です:奇跡は日常的なものになり、その後、基本的な要件になります。 科学者たちは、AIが登場する前に比べて生産性が2〜3倍向上したと言っているのを聞いたことがあります。 高度なAIが魅力的なのにはさまざまな理由がありますが、おそらく最も重要なのは、AIの研究を加速させるためにAIを活用できるということです。 新しいコンピューティング基板、より優れたアルゴリズム、そしてさらに多くの未知のものを発見するかもしれません。 もし10年分の研究を1年、あるいは1ヶ月で終わらせることができれば、進捗の速さは明らかに大きく異なるでしょう。 今後、私たちが構築したツールは、より科学的な洞察を得て、より優れたAIシステムを構築するのに役立ちます。 もちろん、これはAIシステムが完全に自律的にコードを更新するのと同じではありませんが、それでも再帰的な自己改善のプロトタイプです。 他にも自己強化サイクルが働いています。 経済的価値の創造により、これらのますます強力になるAIシステムを動かすための拡大し続けるインフラストラクチャフライホイールが始動しました。 他のロボットを作れるロボット(そして、ある程度は他のデータセンターを作れるデータセンター)もそう遠くありません。 もし、最初の100万台のヒューマノイドロボットを従来の方法で作らなければならなかったのに、その後、彼らがサプライチェーン全体を運営し、鉱物の採掘と精製、トラックの運転、工場の運営などを行い、より多くのロボットを作り、さらにチップ製造工場やデータセンターなどを建設することができたとしたら、進歩の速度は明らかに大きく異なるでしょう。 データセンターの運用が自動化されるにつれて、インテリジェンスのコストは最終的に電力のコストに近づくはずです。 (ChatGPT が 1 回のクエリでどれだけのエネルギーを消費するのか、よく疑問に思います。 平均的なクエリは約 0.34 ワット時を使用しており、これはオーブン操作の 1 秒強、または高効率の電球操作の数分に相当します。 クエリでは、小さじ1杯の約15分の1である約0.000085ガロンの水も使用します。 技術の進歩のペースは加速し続け、人間がほとんど何にでも適応する能力も加速します。 いくつかの課題は、次のような困難な場合があります...