AIの未来

AIはどれほど強力になり、それはどれほど速く進むのか。Epochは定量的な予測モデルを開発し、計算資源と能力の短期的な傾向から、AIの到来時期（タイムライン）をめぐる長期的な問いまで、AIの行く先を見通している。後者には、汎用人工知能（AGI）や変革的AI（TAI）として論じられることのある水準、つまりAIが真に変革的になる時期はいつかという問いも含まれる。

Epochは、こうした予測の裏づけとなる証拠を検討し、現在の傾向から将来のAIの進歩について何が分かるかを追跡している。

• レポート2030年のAIはどのような姿になるか？
  
• ニュースレター予測者たちは2025年のAIの進歩をどれだけうまく予測したか？
  
• ポッドキャスト2040年までのAIの進歩を予測する
• レポート研究開発が自動化されても、並列化の制約が技術的特異点を遅らせうる

  AIの研究開発が自動化されて何百万もの仮想の研究者が生まれても、その仕事を分割し、調整し、まとめ直す私たちの能力によって、進歩に上限がかかるかもしれない。並列化の技術が知能爆発のモデルに欠けているパラメーターである理由を、Epoch AIが論じる。

  
• ニュースレターAI未来論の議論に欠けている半分

  ダイソン球を建造するには何が必要かを、もう少し真剣に考えるべき理由

  
• レポートAIは練習してもこのボードゲームが上達しない

  フロンティアモデルは、ボードゲーム『Earthborne Rangers』を30回プレイしても上達が見られず、熟練した人間を大きく下回るスコアにとどまった。Epoch AIのEBR-benchは、AIがその場で学習できるかを探る。

  
• ニュースレターAI研究開発のためのO*NETに向けて

  AI研究の自動化を追跡する新しい方法の提案

  
• ニュースレターAGI後に資本を支配する

  AGI後の普遍的な再分配をめぐる主な提案の、簡単な分類。

  
• ニュースレタースーパースターAI研究者の経済学

  AI研究者の報酬は何で説明できるのか、そしてそれがなぜ重要なのか

  
• ニュースレター古典的な推論ベンチマークよ、安らかに眠れ。次は何か？

  テキストのみ、短い時間軸、採点が容易、専門家である人間のほうが優れている、のうち少なくとも一つはあきらめよう。

  
• レポートAIの能力は加速したのか？

  AIの能力が最近加速したかどうかを判断するため、4つの能力指標で進歩の傾向を調べた。4つのうち3つの指標で、推論モデルによる加速を示す強い証拠が見られた。

  
• ニュースレターソフトウェアによる知能爆発をめぐる議論には実験が必要だ

  これまでの議論は、多くの人が思っているよりも心もとないデータと仮定の上に成り立っている。前に進むにはよりよい証拠が必要で、それを少しずつでも得るには実験が最善の方法である。