ジュリアン・シュリットウィーザー(アンソロピック): - XでのAIバブルに関する議論は、フロンティア研究所で起こっていることとは「非常に乖離している」。 「フロンティアの研究所では、進歩の鈍化は見られません。」 - AIは「莫大な経済的影響」をもたらすだろう。 OpenAI、Anthropic、Google の収益予測は実際には「かなり保守的」です。 - METR データなどから推定すると、来年には、モデルはあらゆるタスクを単独で処理できるようになります。タスクの長さは、人間がモデルのチームを監督し、それぞれが一度に何時間も自律的に動作する能力を解き放つため、重要です (フィードバックを与えるために 10 分ごとにエージェントと話さなければなりません)。 - AIモデルをトレーニングするための現在のアプローチ(事前トレーニング、RL)は、生産性の面で基本的に私たちが関心を持つすべてのタスクで、ほぼ人間のレベルで実行できるシステムを生み出す可能性が「非常に高い」です。 - 37 手中: 「これらのモデルが斬新なことができることは明らかだと思います。」 AlphaCodeとAlphaTensorは「新しいプログラムやアルゴリズムを発見できることを証明した」。 AI はすでに「絶対に斬新なものを発見している」としており、「AI が独自に発見できるものがどれほど印象的で興味深いかの規模を上げているだけです。」 - 来年中に、人々が満場一致で非常に印象的であることに同意するいくつかの発見がある可能性が高いです。 - AIは、2027年または2028年にノーベル賞にふさわしいブレークスルーを自力で行うことができるでしょう。 - AIの開発を加速させるAIの能力について:多くの科学分野で非常に一般的な問題は、分野が進歩するにつれて進歩することがますます困難になることです(つまり、100年前には、一人の科学者が偶然に最初の抗生物質を発見することができましたが、現在では新薬の発見に数十億ドルかかります)。 AIの研究でも同じことが起こるかもしれません - AIは新しいAIの研究をより生産的にしますが、新しい進歩を見つけるのがますます困難になっているため、爆発的な増加は起こらないかもしれません。