Taelin（@VictorTaelin）のスレッド

AGIが遠い未来に来ると信じている人たちは、おそらく次のようなことを考えているのではないでしょうか。 「LLM は AGI に拡張できますか？」 それよりも 「人類はAGIに近づいているのか？」 彼らは今後のブレークスルーを全く考慮しておらず、既存のツールがこれらのブレークスルーのペースをいかに加速させるかについては全く考えていません。GPT-3、GPT-4、GPT-5を見て、「GPT-7はAGIになるのだろうか？」と頭の中で想像します。そして、明らかにそうではないと気づきます。そして、AGIは何年も先のことだと予測するのです。 私の記憶が正しければ、KarpathyがNanoGPTを実装するのに約1年かかりました。さて、このプロンプトを通過できるモデルを想像してみてください。 「GPT-2 の動作するクローンを、プレーンな C 言語で記述します。ただし、次の点が異なります...」 そのようなものが存在し、広く利用可能になれば、法学修士課程は終焉に近づくでしょう。私たちは瞬く間に、このものから次のものへの過渡期に入るでしょう。世界中の研究所が超高速の研究と実験を行い、新しいシステムを試し、知能の本質について推論するからです。そしてその結果、真に汎用的な知能システムが誕生するでしょう。 正直に言って、これは多くの人、特に主要なAI研究所で働く人たちにとって不意打ちになると思います。なぜなら、彼らはLLM曲線に慣れてしまっているからです。彼らはLLM曲線こそが知能曲線だと思っているのです。しかし、それは違います。 知能の指数関数的発展は、段階的なブレークスルーによって推進されました。それは生命から始まり、バクテリア、魚、恐竜、人類、火、農業、文字、数学、印刷機、蒸気機関、電子工学、コンピューター、インターネット、そして今や法学修士（LLM）へと至りました。それぞれの進歩が、次の進歩へと加速を続けました。法学修士（LLM）は最後の進歩ではありませんが、最後の一歩手前と言えるでしょう。 「2026年末頃のAGI」と言うとき、私はGPT-7のことを言っているのではありません。GPT-6にアクセスできるチームによって実装されるXYZ-1のことを言っているのです。