最適な AI が、タスクを実行するために必要な知識とスキルを動的に獲得できる小さな「認知コア」である世界に住んでいたらどうなるでしょうか? これは、Andrej Karpathy、Sam Altman らによって提案されています。 私は、将来のAIの展望を以下の条件の下で概説しようとした。
「小型だが非常に強力な AI」のビジョンが完全に実現されています。こちらをご覧ください: https://t.co/mRCkillerstorm.github.io/ai/2025/11/04/…LLMの『認知コア』をめぐる競争」と表現したが、より小規模な AI モデルで作業する方がはるかに実現可能であるため、大規模な AI ラボは弱体化する可能性が高いだろう。
なぜ彼らはそこに向かって競争するのでしょうか?... また、個人や企業がローカルデバイス上でモデルを実行できるようになるため、大規模なクラウド AI の必要性も減るかもしれません。 第二に、ウェブ検索APIのような「データプロバイダー」の役割が拡大する可能性があります。AIの「知性」が完全にデータに依存している場合、
受け取るデータは、検索エンジンがランダムに見つけたSEOスパムではなく、高品質で検証済みのデータであるべきです。ユーザーは「推論」ではなく、データへのアクセスに料金を支払うことになりかねません。 3 つ目は、拡張機能、アダプター、カートリッジなどの市場が開拓されることです。
小規模なモデルは生データから学習する可能性はありますが、スキルを習得するにはより経験に基づいたデータが必要になります。そして、生データから抽出した「カートリッジ」の形でそれを得る方がはるかに効率的です。 しかし、もちろん、これらを作ることは重要です
事前処理された思考は検証可能です。ユーザーは、AIにスキルを与えるだけでなく、特定の製品（またはイデオロギー）を宣伝する「脳インプラント」をAIに望まないかもしれません。
4番目に、AIと著作権で保護されたコンテンツの問題を本当に解決できるかもしれません。 コグニティブコアに著作権で保護された作品の表現が含まれていない場合、知的財産権のコントロールは知的財産権所有者の手に渡ります。例えば、知的財産権所有者は希望に応じて「カートリッジ」やコンテンツライセンスを販売できます。