この記事の最も価値ある点は、METRのハードデータと経済成長モデルを結び付けている点です。「AIはすべてを変える」といった漠然とした主張ではなく、具体的かつ検証可能な予測の道筋を示しています。 主な観察事項: この傾向が続けば、「AIが大きな影響を与え始める」から「AIが支配的な力になる」までには、わずか10年ほどしかかからないかもしれません。 最大の不確実性は普及のスピードにあります。AIは技術的には多くのことを実現できるかもしれませんが、組織の慣性、規制、インフラ、コストといった要因が実際の適用スピードに影響を与えます。 AIがほとんどのタスクにおいて非常に強力であったとしても、一部のタスクを自動化できない場合、全体的な生産性の向上は限定的なものになってしまいます。したがって、重要なのはAIの強力さではなく、その能力がどこにあるのか、そしてその限界がどれだけ急速に縮小していくかです。 AIがAI研究開発そのものを大幅に加速できるようになれば、線形モデルや指数関数モデルはすべて時代遅れになるかもしれません。この段階は予想よりも早く到来するかもしれません。ソフトウェアエンジニアリング自体がAI研究開発の中核を成すからです。 AIが主に研究開発を加速させることで生産性を向上させるのであれば、AI時代においては、人間の科学者への資金提供の収益性は実際にはより高くなるでしょう。これは興味深いパラドックスです。 著者は特に、「切片」ではなく「傾き」に焦点を当てていることを強調しています。これは、特定のマイルストーンにいつ到達するかを予測するのではなく、到達し始めてからどれだけの速さで進展するかを予測するものです。5%の影響から100%の影響に到達するには何年かかるのでしょうか？
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