『Situational Awareness』を要約し、採点する

論文の主張

レオポルド・アッシェンブレナーによる165ページの論文は、桁（OOM）単位のトレンドの外挿の上に組み立てられている。論理の連鎖はこうだ——計算資源は拡大し続け、アルゴリズムは改善し続け、モデルは「アンホブリング」（ツール、エージェント、推論）される。これらが合わさって、2027年頃にはAI研究者の仕事をこなせるAIに到達する。それが知能爆発（2027〜29年）を引き起こし、2030年代の超知能へ至る。そして安全保障上の必然として、政府の「プロジェクト」がこれを掌握する。

主要な予測

• 2027年までのAGI——自動化されたAI研究者の水準のAI
• 2027〜29年の知能爆発——AIがAI研究を自動化し、10年分を1年に圧縮する
• 2030年代の超知能
• 計算資源の拡大 年間約0.5 OOMおよび兆ドル規模の設備投資
• オープンソースの衰退——独自アルゴリズムが米国の持続的な堀を形成する
• 米国政府によるAGIプロジェクト（「ザ・プロジェクト」）が2027/28年までに発足

結論

アッシェンブレナーが賭けた入力側の曲線——計算資源、設備投資、素の能力——は、おおむね持ちこたえたか、期待を上回った。最大の外れは普及の側にある。オープンソースは衰退しなかった。論文を決定づける主張である2027年AGIは、2028年1月に決着する。

よくある質問

レオポルド・アッシェンブレナーが2024年6月に公開した論文です。計算資源の拡大、アルゴリズムの改善、「アンホブリング」を根拠に、2027年までのAGI、その後の知能爆発、2030年代の超知能がありうると論じています。

2027年までのAGI、2027〜29年の知能爆発、2030年代の超知能、計算資源の拡大の継続、兆ドル規模の設備投資、オープンソースの衰退、そして米国政府によるAGIプロジェクトです。

部分的に当たっています。計算資源・設備投資・能力に関する予測はおおむね持ちこたえました。オープンソースに関する予測は外れです。そして決定的な主張である2027年AGIは依然として未決で、2028年1月に決着します。