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AIの科学者は、現代のモデルがAGIにつながることに懐疑的です

多くのAI企業は、彼らのモデルが人工的な一般情報への道を歩んでいると言いますが、誰もが同意するわけではありませんGetty Imagesを介したManaure Quintero/- ハイテク企業は、現在のAIモデルを拡大するだけで、人工的な一般情報（AGI）につながると主張してきました。しかし、最新のモデルのパフォーマンスが高くなっているため、AIの研究者は、今日のテクノロジーが緊密なシステムにつながることを疑います。 475人のAI研究者の調査では、回答者の約76％が、現在のアプローチを拡大することでAGIの達成に成功することが「ありそうもない」または「非常にありそうもない」と述べています。調査結果は、ワシントンDCに拠点を置く国際科学協会である人工知能協会の報告の一部です。 これは、2022年の生成的AIブームの開始以来、ハイテク企業に拍車をかけてきた「スケーリングが必要な」という態度の顕著な変化です。それ以来、最先端の成果のほとんどは、データの量を増やすことでトレーニングされているため、パフォーマンスが向上しました。しかし、彼らは最新のリリースで停滞しているようであり、品質の漸進的な変化のみを示しました。 「何が起こっているのかを理解するための同等の努力に伴い、スケーリングへの膨大な投資は、常に見当違いのように思えた」と、カリフォルニア大学バークレー校のスチュアート・ラッセルは、報告書を組織したパネルのメンバーであると述べています。 「約1年前、従来の意味でのスケーリングの利点が層を奪ったことが誰にとっても明らかになり始めたと思います。」 それにもかかわらず、ハイテク企業は、AIの野望をサポートするために、今後数年間で推定1兆ドルをデータセンターとチップに費やすことを計画しています。 AIテクノロジーに関する誇大宣伝は、調査回答者の80％がAI能力に対する現在の認識が現実と一致しないと述べた理由を説明するかもしれません。 「コーディングの問題や数学の問題など、人間のパフォーマンスと一致していると宣言されたシステムは、まだ骨が折れる間違いを犯しています」と、オレゴン州立大学のトーマス・ディートテリッヒは言います。 「これらのシステムは、研究とコーディングを支援するためのツールとして非常に便利ですが、人間の労働者に取って代わるつもりはありません。」 AI企業は最近、いわゆる推論時間スケーリングに焦点を当てており、これにはAIモデルがより多くのコンピューティングパワーを使用し、応答する前にクエリを処理するのに時間がかかると、プリンストン大学のArvind Narayananは言います。しかし、彼は、このアプローチはAGIに到達するための「銀の弾丸になる可能性は低い」と言います。 ハイテク企業は頻繁にAGIを究極の目標として説明していますが、AGIの定義そのものは不安定です。 Google Deepmindは、それを一連の認知テストですべての人間を上回ることができるシステムとして説明していますが、Huaweiはこのマイルストーンに到達するには、AIが環境と相互作用できる体を必要とすることを示唆しています。 MicrosoftおよびOpenaiに関しては、内部レポートは、Openaiが1,000億ドルの利益を生み出すことができるモデルを開発した場合にのみAGIが達成されると考えると述べています。 トピック：人工知能/コンピューティング #AIの科学者は現代のモデルがAGIにつながることに懐疑的です