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人工知能は人間レベルの知能にどれだけ近づいているのでしょうか。昨年末、OpenAIは最新モデルo3を発表しました。これにより大きな話題を呼び、人間レベルの知能を持つ機械の実現が近いという憶測が多く飛び交いました。YouTuberを信じるなら（まあ、信じない方がいいかもしれませんが）、o3はAGIだということになります。見ていきましょう。
新しいOpenAIモデルはいくつかのテストスコアで印象的な結果を残しました。まず、Epoch AI Frontierという難しい数学問題のテストがあります。私だと問題の意味を理解するだけで1年くらいかかりそうです。これまでAIがこのテストで正解できたのは2%だけでしたが、o3は驚異の25%を達成しました。
2つ目の印象的な特徴は、以前のモデルよりも高速で、より少ない計算量、つまり低コストでコードを生成できることです。[サム・アルトマン:]「同じコードのパフォーマンスを、1桁高速かつ低コストで提供できます」-「あるいはさらに良く」-「あるいはさらに良く」。ソフトウェア開発者にとって、これは非常に良いニュースか、非常に悪いニュースのどちらかでしょう。
3つ目は最も注目を集めたもので、ARC-AGI（人工汎用知能のための抽象的推論コーパス）というテストでのo3のパフォーマンスです。これは図形パズルで構成されています。これが入力と出力の例です。もう1つ。さらにもう1つ。そしてこれが問題です。
あなたはほぼ確実にこれを解くことができるでしょう。できないとしたら、それはおそらくあなたの脳の問題ではなく、メガネの問題でしょう。しかしAIは、これらの問題の背後にある論理を推論することに苦労します。o3の発表前は、このテストの記録保持者のスコアは約55%でした。o3は低計算量で75%、高計算量で87%を達成しました。
ただし、その代償は文字通り支払わなければなりませんでした。高計算量バージョンは1タスクあたり3000ドルものコストがかかりましたが、以前のモデルは数ドルで済んでいました。コストと言えば、中国企業のDeepSeekが最近、GPT-4と同等のパフォーマンスを持つ新しいオープンソースモデルをリリースしました。はるかに安価でしたが、興味深いアイデンティティの問題がありました。
[ディアドラ・ボサ:]「今朝テストしてみましたが、表面的にはOpenAIのChatGPTと同じように見え、実際に動作します。実際、自分自身をChatGPTだと思い込んでいます。『あなたはどのモデルですか?』と尋ねると、『私はOpenAIが作成したGPT-4アーキテクチャーに基づくAI言語モデルです』と答えました。」しかし、o3に戻りましょう。
技術面では、o3の最大の進歩は、内部で複数の可能な解決経路を生成し、それらを評価することです。これは「思考の連鎖」と呼ばれます。どの解決戦略が最も効果的かを追跡することさえできます。ARCテストでの高得点が注目を集めたのは、このテストでの人間の平均スコアが約76%で、o3のパフォーマンスと同等だったからです。
しかし、このテストに合格することがAGIを意味するわけではありません。AGIならばこのテストに合格するはずだということです。つまり、この結果はo3がAGIであることを示しているわけではありません。それでも、OpenAIのスティーブン・ハイデルはX（旧Twitter）で「AGIらしくなってきた」とコメントしています。問題の一部は、AGIが何を意味するのかについての適切な定義がないことです。
実際、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンは、この用語が好きではないと言っていますが、2025年末までには、機械が多くの面で人間を凌駕すると考えています。[メリッサ・コイド:]「人工知能全般について、そしてその影響について、お聞きしないと皆さん残念がるでしょう。」[サム・アルトマン:]「かつては人々がよく使っていた用語で、将来の遠い先にある非常に賢いAIを指していましたが、それに近づくにつれて、あまり有用な用語ではなくなってきたと思います。人々は非常に異なることを意味するために使っています。o1とそれほど変わらないものを指す人もいれば、真の超知能、つまり人類全体を合わせたよりも賢いものを指す人もいます。[…] しかし、来年末、2025年末までには、本当に驚くべき認知タスクを実行できるシステムができると期待しています。つまり、それを使うと、多くの難しい問題で、そのシステムが自分よりも賢いと感じるでしょう。」
ただし、彼がAGIについて話すのを好まない理由は、OpenAIがMicrosoftと有利な契約を結んでいるものの、その契約にはOpenAIがAGIに到達した場合に契約が終了するという条項があるからかもしれません。2019年に技術の商業的乱用を防ぐために、安全性などの理由でこれを行いましたが、2024年になると安全性なんて関係なく、その条項の削除を望むようになりました。
個人的には、OpenAIが近いうちにAGIを達成することは、もしかしたら永遠にないかもしれませんが、強く疑問に思っています。それはテスト結果だけでは全体像を語れないからです。o3は依然として、解決すべき問題の例を含む大量のデータで訓練された、大規模言語モデルと呼ばれる特定のタイプのAIです。
しかし、ほとんどの人間は、これまで見たことのないようなARCの問題を解くことができます。これは、これらのモデルが人間の知能とは全く比較にならないことを示しています。現在、AI業界の多くは、大規模言語モデルがデータとともに「スケール」する、つまり、より多くのデータを入力すればするほど、より良くなり、最終的に人間の知能を超えると考えています。この「スケーリング仮説」は、これまで多くのモデルで観察されてきました。
しかし、先のエピソードで議論したように、LLMの進歩が鈍化しており、これらのモデルはスケールを継続しないという兆候があります。Metaのヤン・ルカンは、大規模言語モデルはAGIへの道ではないと考える一人で、10年の終わりまでには実現しないと考えています。
[ヤン・ルカン:]「司法試験に合格できるLLMがあるので、賢いに違いありません。しかし、17歳の誰もが20時間で運転を学べるのに、それはできません。10歳の子供が一度で学べる、夕食の後片付けや食洗機への食器の入れ方も学べません。なぜでしょうか？どのような学習や推論のアーキテクチャー、あるいは何が欠けているのでしょうか？」
[ヤン・ルカン:]「来年には起こらないでしょう。他の人々から聞いたかもしれませんが。」
[ブライアン・キーティング:]「サム・アルトマンですね。」
[ヤン・ルカン:]「そうです。様々な人々、あるいはダリオ・アモデイなど、2年以内に起こると言っています。いいえ。次の2年で起こりうることは、一般の人々が最新のチャットボットに質問をして、チャットボットが答えられないケースを見つけることがますます難しくなるということです。」
知能の出現について研究してきた認知科学者のゲイリー・マーカスも、AGIの達成は現在多くの人々が考えているよりもはるかに難しいと考えており、シリコンバレーの「知的モノカルチャー」によってその問題は悪化していると考えています。
[ゲイリー・マーカス:]「AIは創始者たちが考えていたよりも難しく、実際には、現在この分野を誇大宣伝している人々の大部分が考えているよりも難しいと付け加えるべきでした。それにはOpenAIのような企業のCEOも含まれます、名前は挙げませんが。[…] ほとんどすべての研究資金とエネルギーがトランスフォーマーモデルに向けられ、他にはほとんど何もないという知的モノカルチャーがあります。それは正気の沙汰ではありません。」
しかし、OpenAIやAnthropic、そして他の企業は、これらのモデルを訓練するために何億ドルもの資金を費やしてきました。彼らは単に最初からやり直すことはできません。費用がかかりすぎるのです。これにより、次に何が起こるかを予測するのは簡単です。これらの企業は静かにAGIのアイデアを放棄し、代わりに彼らのモデルが十分に収益を上げられるニッチを見つけることになるでしょう。実際、Business Insiderによると、MicrosoftとOpenAIの内部文書では、AGIを1000億ドル以上の利益を生み出すシステムと定義しています。
ここでOpenAIがそのモデルに広告を掲載することも検討していると言えば、突然すべてが理解できます。汎用知能とは、顧客に広告をスパムすることを意味します。未来は輝かしいものになるでしょう。
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