🤖 AIの未知の未来：予測、安全性、進歩
人工知能（AI）は過去10年間で大きく進化し、次世代のAIモデルは私たちの生活や仕事のあり方を革新することになるでしょう。しかし、AIの未来はまだほとんど分かっておらず、人間レベルのAI（AGI）を達成する時期に関する予測は大きく異なります。この記事では、主要なAI専門家の最新の予測や、AGIの開発に関する安全性の懸念、AI安全性の進展、将来の研究を導くための信頼性のあるデータの必要性について探っていきます。
📚 目次
- 導入
- AGIのタイムライン予測
- AI安全性サミット
- Googleの新しいジェミニモデル
- Flopsに関する大統領令
- OpenAIのリスクインフォームド開発ポリシー
- AIトレーニングの未来
- レプリゼンテーションエンジニアリング
- AIモデルへの感情の注入
- 楽観主義と合意
AGIのタイムライン予測
Google DeepMindの共同創設者であり、彼らの主任AGI科学者であるシェーン・レッグは、10年以上前に人間レベルのAIが2025年までに達成されると予測しました。最近、彼はこの予測を再確認し、AGIが2028年までに達成される可能性が50％あると述べました。ただし、彼はまた、大規模言語モデル（LLM）に残る問題はその短期間で解決可能であるとも認めました。彼は既存のモデルが成熟し、より幻想的でなく事実に基づいたものになり、より多様なモードを持つようになり、より役立つ存在になると信じています。
他の専門家はより積極的な予測をしています。OpenAIの元アライメント責任者であるポール・クリスティアノは、2030年までにダイソン球を作成できるAIの可能性が15％あり、2040年までには40％の可能性があると予測しました。この予測は高度に推測的なものですが、AIが私たちの世界を想像できない方法で変革する可能性を示しています。
AI安全性サミット
AI安全性サミットは、AGIの開発に関連する安全性についての専門家を集めて議論する場です。議論の主要なトピックの1つは、AI研究所がスケーリングを停止または一時停止する条件を明示した責任あるスケーリングポリシーです。OpenAIのリスクインフォームド開発ポリシーは、AGIの開発に関連するリスクを最小限に抑えることに焦点を当てたポリシーの一例です。
Googleの新しいジェミニモデル
Googleの新しいジェミニモデルは、次の2か月以内にリリースされる予定です。このモデルは既存のモデルよりも多様なモードを持ち、より役立つ存在になることが期待されています。また、より長いコンテキストウィンドウを持つため、テキストの意味をより理解しやすくなります。
Flopsに関する大統領令
ホワイトハウスは最近、10^26を超えるFlopsの量でトレーニングされたモデルのモデルウェイトのセキュリティと安全性の報告を義務付ける大統領令を発行しました。これは現在存在するどのモデルよりも多くの計算能力を使用してトレーニングされたものです。一部の専門家は規制のための計算の使用を批判していますが、他の人々はこれがAIの安全性を確保するための重要な一歩であると考えています。
OpenAIのリスクインフォームド開発ポリシー
OpenAIのリスクインフォームド開発ポリシーは、AGIの開発に関連するリスクを最小限に抑えることに焦点を当てています。このポリシーはAGIに関連するリスクがあることを認識しつつ、潜在的な利益も認識しています。このポリシーは、AGIの利益がリスクを上回ることを確保するために設計されています。
AIトレーニングの未来
AIトレーニングの未来は、既存のモデルの性能向上に焦点を当てています。大規模言語モデルの性能を向上させるために、感情のプロンプトを注入するという手法があります。研究者たちはAIモデルに感情を注入することで、さまざまなベンチマークでの性能を向上させることができました。
レプリゼンテーションエンジニアリング
レプリゼンテーションエンジニアリングは、AIモデルに特定の概念に関連するプロンプトセットを与える新しいアプローチです。特定のトークンや単語によってトリガーされる活性化のパターンを記録することで、研究者たちは真実性、有害性、リスク、幸福の方向性を抽出することができました。これらの方向性はモデルのムードに影響を与えるために使用することができ、より従順またはより真実なものにすることができます。
AIモデルへの感情の注入
AIモデルに感情を注入することは、性能向上に向けた有望な手法です。リクエストの最後に感情のプロンプトを与えることで、研究者たちは大規模言語モデルの性能をさまざまなベンチマークで向上させることができました。この手法は、AIトレーニングの将来に重要な影響を与える可能性があります。
楽観主義と合意
AGIの開発に直面する多くの課題にもかかわらず、楽観的な理由があります。AI安全性サミットは、将来の研究を導くための信頼性のあるデータの必要性を強調し、AGIの開発に関連するリスクを最小限に抑えることの重要性について専門家の間で合意が広がっています。AIの分野で進歩を続ける中で、この技術の潜在的な利益に焦点を当てつつ、リスクにも注意を払うことが重要です。
🎉 ハイライト
- AGIのタイムライン予測は大きく異なり、一部の専門家は2028年までに人間レベルのAIを予測しています。
- AI安全性サミットは、AGIの開発に関連するリスクを最小限に抑えることに焦点を当てています。
- Googleの新しいジェミニモデルは、既存のモデルよりも多様なモードを持ち、より役立つ存在になることが期待されています。
- ホワイトハウスは最近、10^26を超えるFlopsの量でトレーニングされたモデルのモデルウェイトのセキュリティと安全性の報告を義務付ける大統領令を発行しました。
- レプリゼンテーションエンジニアリングは、AIモデルの性能を向上させる有望な手法です。
- AIモデルに感情を注入することは、性能向上に向けた有望な手法です。
❓ よくある質問
Q: AGIとは何ですか？
A: AGIは人工汎用知能（Artificial General Intelligence）の略です。
