OpenAI の共同創設者である Ilya Sutskever 氏は昨日、NeurIPS 2024 で示唆に富むプレゼンテーションを行い、注目すべき将来性と深刻な不確実性を融合させた人工知能のビジョンを提示しました。
NeurIPS 2024 (第 38 回神経情報処理システム年次会議) は、最も著名で影響力のある会議の 1 つです。人工知能と機械学習の分野で。このイベントは、2024 年 12 月 10 日から 15 日まで、カナダのバンクーバーにあるバンクーバー コンベンション センターで開催されます。
サツケバー氏はプレゼンテーションの中で、推論、予測不可能性、
5 月に OpenAI を去った後、現在 Safe Superintelligence Inc. (SSI) を率いているサツケヴァー氏は、単にモデルをスケールアップするだけではもはや人工知能を進歩させる解決策ではないかもしれないと考えています。
聴衆の研究者に話しています。サツケヴァー氏は、超インテリジェント AI は今日のシステムからの根本的な脱却を意味すると強調した。現在の AI は、パターン認識と直観を必要とするタスクには優れていますが、複雑な情報の理解と合成を必要とする認知プロセスである推論に関しては不十分です。
「システムが推論すればするほど、予測不可能になります」とサツケヴァー氏は説明し、AI の将来の開発における重要な課題を強調しました。
彼は、推論、予測不可能性、さらには自己自身が影響を受けると予測しました。-認識は次世代の AI システムを定義するでしょう。彼が「非常にわずかにエージェント的」と表現した今日のモデルとは異なり、超インテリジェント システムは真に自律的になるでしょう。
「最終的には、遅かれ早かれ、これらのシステムは実際にエージェントとして機能するようになるでしょう」と彼は述べ、この変化が AI と世界との関わり方を根本的に変える可能性があることを示唆しました。
超知能への道: AI の進化の再考
超知能への飛躍を理解するために、Sutskever 氏は AI 開発の主要なマイルストーンを再考しました。 2000 年代の機械学習の定番であるLong Short-Term Memory (LSTM) ネットワークの初期の成功を反映することから始まりました。.
「LSTM は本質的に、ResNet を 90 度回転させたものです」と彼は冗談めかして、これらのニューラル ネットワークの階層化された設計に言及しました。 LSTM は連続情報の保持には効果的ですが、スケーラビリティと効率性の面で苦労し、大規模なデータセットやより複雑なタスクへの適用が制限されていました。
Transformers によって画期的な進歩がもたらされ、多くの高度な AI で選択されるアーキテクチャとして LSTM に取って代わりました。システム。前世代とは異なり、Transformers は膨大な量のデータを同時に処理できるため、自然言語処理や画像認識などの分野で大きな進歩が可能になりました。
これらのイノベーションは、Transformers を利用して人間のようなテキストを生成し、高度なタスクを実行する OpenAI の GPT シリーズのようなモデルへの道を開きました。
Sutskever 氏は、この進歩の多くは、スケーリングの法則-より大きなデータセットでトレーニングされたより大きなモデルがより良いパフォーマンスを生み出すという原則。 「非常に大規模なデータセットがあり、非常に大規模なニューラル ネットワークをトレーニングすれば、成功は保証されます」と同氏は述べ、OpenAI の取り組みの原動力を強調しました。
それでも、スケーリングには限界があると同氏は警告しました。: 「データはピークに達しました。インターネットは 1 つだけです。」
以前は、より良い結果を達成するためにモデル サイズを拡大することを主張していましたが、スケーリングには伴うものであるという業界の認識を受けて、Sutskever 氏の見解は変わりました。収益の減少。 「2010年代はスケーリングの時代でしたが、今私たちは再び驚きと発見の時代に戻っています。誰もが次のものを探しています。」と Sutskever 氏は最近述べ、「正しいものを拡張することがこれまで以上に重要になっています。」
このボトルネックにより、研究者は合成データを含む代替戦略を模索しています。現実世界の情報を模倣するために生成された合成データは、ますます希少になっている高品質のデータセットに依存せずに AI システムをトレーニングする方法を提供します。
しかし、Sutskever 氏は、合成データには独自の課題があることを認め、「合成データが何を意味し、どのように使用するかを理解するのは大きな課題です。」
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AI は約 4 年以内にトレーニング データを使い果たす可能性があります。データ所有者は次のように考えています。新聞社はコンテンツの使用方法に対する取り締まりを開始しており、アクセスはさらに厳しくなっています。
推論システムの構築: 今後の技術的ハードル
Sutskever 氏の講演の中心テーマの 1 つは、AI システム構築の課題でしたOpenAi の新しい o1 モデルのように、真の推論が可能です。GPT-4o などの現在のモデルは、問題を解決するために統計的相関とパターン認識に依存していますが、推論にはコンテキスト、因果関係、ロジックをより微妙に理解する必要があります。
「推論システムは直感を超えているため、予測不可能です」とサツケヴァー氏は説明する。この予測不可能性は知能の特徴であると同時に、そのようなシステムの制御やテストを困難にしています。
推論に必要な計算量により、さらに複雑さが増します。並列化して速度を最適化できる単純なタスクとは異なり、推論には複数の情報層にわたる統合が必要なプロセスが含まれます。
これらのプロセスは大幅に多くのリソースを消費するため、スケーラビリティが永続的な問題となります。 Sutskever 氏は、超インテリジェント AI の可能性を実現するには、これらの課題を解決することが重要であると強調しました。
これらのハードルにもかかわらず、同氏はこの分野の軌道について楽観的なままでした。 「私たちはこれだけの進歩を遂げています。これは驚くべきことです」と彼は述べ、過去 10 年間の AI 機能の急速な進化を指摘しました。彼の発言は、推論システムの開発を特徴づける興奮と警戒心の両方を反映していました。
倫理的意味超インテリジェント AI: 権利、共存、説明責任
Sutskever 氏は、技術的な進歩からより広範な影響へ移行する中で、最も議論の多いトピックの 1 つを掘り下げました。人工知能の分野: 自律システムの倫理的扱い 超知能 AI が成熟するにつれて、人類との共存を求められるようになるのではないかと彼は推測しました。
「AI が私たちと共存したいと望むなら、それは悪い結果ではありません。
サツケヴァー氏の発言は、AI のガバナンスと倫理をめぐる新たな議論と一致しています。研究者は、インテリジェント システムの権利と責任についてますます考慮するようになっています。 AI に権利を付与するという考えは憶測的に見えるかもしれませんが、説明責任と主体性について実際的な疑問が生じます。
システムが独自に推論、学習、適応できる場合、その動作の責任は誰にあるのでしょうか?これらの質問は、超知能 AI の能力に合わせた新しい倫理的枠組みの必要性を浮き彫りにする、とサツケバー氏は提案しました。
Q&A セッション中、聴衆の一人は、人類が AI にどのように動機づけて、AI の行動に合わせて行動するかを尋ねました。人間の価値観。サツケヴァー氏の反応は、問題の複雑さとAIの将来に内在する不確実性の両方を反映していた。
「私たちが作成するインセンティブ構造が、これらのシステムがどのように進化するかを形作ることになります」と彼は言いましたが、すぐに付け加えました。「物事は信じられないほど予測不可能であるため、このような質問に答える自信はありません。」
幻覚と信頼性の低い出力の課題
AI 開発における現実的なハードルの 1 つは、幻覚現象、つまり不正確で非論理的な出力が発生することです。あるいは完全に捏造されたもの。現在の AI システムはそのようなエラーを起こしやすいが、推論機能によりエラーの発生を大幅に減らすことができるとサツケバー氏は主張しました。
「将来のモデルが推論によって幻覚を自動修正するようになる可能性は非常に高いです」と同氏は述べ、このプロセスを現代のワードプロセッサの自動修正機能に例えました。
この機能により、AI システムが可能になるでしょう。たとえば、法律調査で使用される推論対応 AI は、回答の不一致を認識し、その出力をリアルタイムで修正することで、判例の引用の不一致や論理のギャップを特定することができます。
ただし、Sutskever 氏は、そのようなシステムの構築には技術的な困難があることを認めました。私はそれが起こると言っているのです」と彼は述べ、この開発を取り巻く不確実性を強調した。
超インテリジェント AI の規制: 世界的な取り組み
超インテリジェント AI の予測不可能な性質に関するサツケヴァー氏の考察は、規制枠組みの緊急性を強調しました。世界中で政策立案者が、イノベーションと安全性のバランスを保つ方法で AI 開発を管理する方法に取り組んでいます。
たとえば、欧州連合の AI 法は、AI の使用に関する明確なガイドラインを確立することを目的としています。顔認識や自律的な意思決定などの高リスクのアプリケーション。
米国でも、特に医療や金融などの重要な分野で議員らが同様の措置を検討している。 「明確な枠組みがなければ、開発の急速なペースは予期せぬ結果を招く可能性があります」とサツケバー氏は警告し、積極的なガバナンスの重要性を強調しました。
OECD を含む国際機関も、次のような政策を発行することで規制状況に貢献してきました。これらの取り組みは、AI システムの公平性、説明責任、透明性を確保することを目的としており、監視の必要性についての世界的なコンセンサスを反映しています。サツケヴァー氏は、本質的に予測不可能なシステムを規制するという課題が、こうした取り組みに一層の複雑さを加えていると指摘した。
「人々は『エージェント』が未来であると感じている」と彼は述べ、自治権の拡大について言及した。先進的なAIシステム。 Google の新しい Agentspace プラットフォームの AI エージェントと同様に、これらの AI エージェントが安全かつ社会的価値観に沿った方法で動作することを保証するには、技術革新だけでなく、堅牢な法的および倫理的枠組みも必要となります。
準備自律システムの社会的影響について
超インテリジェント AI の社会への統合は、業界、ガバナンス、さらには再構築するなど、広範囲にわたる影響を及ぼします。人間のアイデンティティ。推論と意思決定が可能な自律システムは、ヘルスケア、交通、環境科学などの分野に革命をもたらし、前例のない利益をもたらす可能性があります。
たとえば、AI を活用した医療診断は、比類のない精度で患者データを分析し、より早期の診断を可能にする可能性があります。病気の発見と転帰の改善。同様に、推論機能を備えた自律走行車は複雑な交通シナリオに適応し、安全性と効率性を向上させることができます。
環境科学では、AI が膨大なデータセットを処理して気候変動をより正確にモデル化し、世界の政策立案者に実用的な洞察を提供する可能性があります。
しかし、超インテリジェント AI の社会的利点にはリスクが伴います。これらのシステムが自律性を獲得すると、責任と管理に関する既存の規範に挑戦することになります。自動運転車が事故を起こした場合、または推論を可能にした医療システムが誤った診断を下した場合、誰が責任を負うのでしょうか?
サツケバー氏は、これらの疑問に対処するには分野を超えた協力が必要であると強調しました。 「私たちは信じられないほど予測不可能な AI システムに対処しなければならないでしょう」と彼は警告し、これらのテクノロジーが進化するにつれて警戒することの重要性を強調しました。
哲学的意味: 知性、自律性、人類の役割
超知能 AI の台頭は、人間のアイデンティティと知能の性質について深刻な疑問を投げかけており、これらのシステムは推論、適応性、創造性において人間の能力を超えています。
サツケヴァー氏は、意識の特徴と考えられることが多い自己認識が、高度な AI システムでは自然に現れる可能性があると示唆しました。それはシステムの世界モデルの一部であり、有用です」と彼は述べ、そのようなシステムがより広範な環境内の実体としての理解を発展させることを示唆しました。
この変化は実存的な疑問を引き起こします。人間にとって、知能があるだけでなく自律性も備えた機械と共存することは何を意味するのでしょうか? AI システムが社会においてますます複雑な役割を担うようになるにつれて、知能と主体性についての私たちの理解を再定義する可能性があります。
歴史的に、人間は優れた認知能力のベンチマークでしたが、推論マシンの出現により、知性のより広範で包括的な定義が促される可能性があります。
サツケヴァー氏は、これらの哲学的問題が限界を超えていることを認めました。技術的な考慮事項。 「未来を予測することも確かに不可能です。本当に、あらゆる種類のことが可能です」と彼は述べ、AI の長期的な影響をめぐる不確実性を強調しました。
彼のコメントは、超インテリジェント AI の開発が単なる技術的な取り組みではなく、これは、文化的かつ哲学的な深遠な課題です。
AI 主導の世界における人間の役割の再考
超インテリジェント AI は、教育や雇用からガバナンスや創造性に至るまで、社会構造を必然的に再構築することになるでしょう。これらのシステムが従来人間に与えられてきた役割を引き受けるにつれて、私たちは社会に有意義に貢献することの意味を再考することになるでしょう。
たとえば、クリエイティブ産業では、AI システムがすでに芸術、音楽、文学を生成していますが、これらの出力は人間の創造性を模倣することがよくありますが、超インテリジェント AI は可能性の限界を押し広げ、まったく新しい形式の表現を生み出す可能性があります。
同様に、教育においても、AI 主導の家庭教師が学習体験をパーソナライズし、人間の教師では不可能な方法でコンテンツを個人のニーズに合わせて調整することができます。
しかし、これらの進歩は、強制退去と不平等に対する懸念も引き起こしています。超知能 AI が幅広いタスクで人間を上回ることができるとしたら、どのような役割が人間特有の役割であり続けるでしょうか?
サツケヴァー氏は、この新しい時代には人類の適応力が試されるだろうと示唆しましたが、簡単な答えを与えることは控えました。代わりに、彼は熟考と対話を奨励し、「これらのシステムが進化するにつれて、私たちは仕事、創造性、知性について知っていることすべてを再考する必要があるでしょう。」
倫理とガバナンスに対する広範な影響
AI システムがより自律的になるにつれて、説明責任とガバナンスの既存の規範に挑戦することになると Sutskever 氏は、スーパーインテリジェントの開発と展開を導くための堅牢なフレームワークを作成することの重要性を強調しました。しかし、本質的に予測不可能なシステムを規制することの難しさも認めました。「推論システムの予測不可能性により、決定的なルールを作成することが困難になります」と同氏は述べ、研究者と政策立案者が柔軟に協力するよう促した。
潜在的な解決策の 1 つは、インセンティブ構造を通じて AI の行動を人間の価値観と一致させることにあります。自律システムの目標とパラメータを慎重に設計することで、開発者は AI が社会に利益をもたらす方法で動作することを保証できます。しかし、Sutskever 氏は、この作業には複雑さが伴うことを認めました。
「物事は信じられないほど予測不可能なので、決定的な答えを提供する自信がありません」と彼は質疑応答セッション中に述べ、イノベーションと倫理的配慮のバランスをとるという課題を反映しました。
人類と AI の新時代
超インテリジェント AI の出現は、単なる技術的なマイルストーンではなく、機械がこれまでの役割を担うようになり、人類にとっての新時代の始まりを示します。一度検討した
NeurIPS 2024 での Sutskever 氏のプレゼンテーションは、AI の成果を祝うと同時に、研究者、政策立案者、一般大衆への関与を促すものとして機能しました。
「私たちはこれほどの進歩を遂げていますが、これは驚くべきことです」と彼は過去の急速な進歩を振り返りながら言いました。 十年。しかし、彼の別れの言葉は、そのような変革に伴う不確実性を思い出させるものでした。「あらゆる種類のことが可能です。」
