自律的判断と問題解決：先進国の経済的安定を促進するための重要性

IMF AGI準備レポートの概要

• Antonによるブログポストは、機械のタスク複雑さと認知的洗練度の境界に焦点を当てている

• 彼は機械が可能なタスク複雑さが増加しており、自律的な判断や問題解決などの認知的タスクにも影響を与えていることを指摘している

• 「自律的判断や問題解決などの認知的タスク」を指標とした先進国の経済的安定の促進に貢献している

IMF AGI準備レポートの概要

人間の脳と量子コンピューティングについての分析

• 人間の脳が量子コンピューティングを使用する証拠や、あるいは量子コンピュータと類似している可能性があるという指摘があります。

• 人間の脳は一部の量子効果を利用していますが、それとは別です。

• 人間のタスクの複雑さは、おそらく有界分布であるということが示唆されています。つまり、最大のタスクの複雑さが存在し、それを超えると人間はそのレベルのタスクを達成できない可能性があります。

• たとえ無限の分布が存在するとしても、人間が達成可能な最高レベルのタスクの複雑さはごく一部の人しか行えないとされています。

• このトレンドが続けば、機械、つまりAGI、AI、ロボット、自動化など、電気機械装置全般がいずれ人間の能力を取って代わることが予想されています。このことは私が長年議論してきたポストレイバー経済に関するものであり、今回のブログ投稿は上層部の人々もこの問題に注意を払い、考えていることを示してくれることに期待が持てます。

• このトレンドに注目するべきだが、AIの現在のトレンドに限界がある可能性があり、アルゴリズム上の制約や数学上の制約、そして人間よりもエネルギーがかかることなど、いくつかの制約が浮かび上がる可能性があります。そのため、進展が一時停止する可能性もあれば、拡大し続ける可能性もあります。

• 最初のシナリオは、「business as usual」であり、過去数十年間のトレンドが続くというものです。AI、自動化、賃金の成長、生産性の出力などが、より多くの人々による生産が続く限り相関性を持ったまま成長し続けるというものです。世界中の多くの国で賃金が増加し続けており、特に途上国での増加が顕著です。

• ただし、このグラフは実際には誤解を招く可能性があり、賃金が実際には過去20年間に増加していないという批判もあります。しかし、世界的には賃金は実質的には成長しており、特に途上国での増加が目立つ。

• 以上のように急速に進む自動化の最前線に注目する必要があります。

人間の脳と量子コンピューティングについての分析

自動化の進展

• 発展した世界では、自動化のフロンティアが20年間でほとんどまたはすべての人間の能力を包含するという第2のシナリオが描かれています。

• 次に彼が提案するのは、5年間で自動化のフロンティアがほとんどまたはすべての人間の能力を包含するより積極的なタイムラインです。

• このような変化が発生する場合、実用化や一般への導入にはさまざまなテストや試験が必要になります。

• 医師や弁護士のような分野では、人間のパフォーマンスが金の基準とされ、異なる手法であっても承認が難しい状況が生まれる可能性があります。

自動化の進展

AI活用の前景と労働の未来

• 自動化の進化のペースが継続するか、加速する可能性があることから、新しいAI活用事例の承認や検証には時間がかかると予想される。

• 自動化エンジンが完成するまで何も起こらず、その後一気にすべてが起こるという自動化パラドックスがある。AIツールを使用して生産性が向上する一方で、最終的にはAIが業務を完全に引き継ぎ、人間の生産性はゼロになる。

• 文章や画像生成など規制が少ない分野の仕事が最初に自動化される可能性が高く、規制が多く許容度が低い分野は最後に自動化される。

• 従来通りの経済活動が続くと、賃金と生産性は今後もほぼ相関関係を保つとは限らない。自動化の進化によって、GPT 5などの技術革新が自動化の進展に与える影響が大きい。

AI活用の前景と労働の未来

機械学習の進化と仕事の未来

• 最新の機械学習技術の進化について述べられた。

• 自動化のフロンティアが上昇し続けることで、仕事の複雑さはそれ以上に上昇することが確認された。

• GPT-3からGPT-4への進化は、トークン数とタスクの複雑さにおいてわずかな改善があったものの、実現可能なことが飛躍的に進んだ。

• 20年間と5年間での労働生産性の急上昇にも触れられた。

• 機械による仕事奪取が進む中で、人間の賃金は急速に伸びるが、その後下降すると予測された。

• 永続的な仕事のカテゴリーとして、ノスタルジックな仕事、経験のある仕事、ケアの仕事の3つが挙げられた。

• そのうち、ノスタルジックな仕事や一部のケアの仕事は、リボットによって代替される可能性もあるが、人間の手によるサービスのニーズは依然残ると述べられた。

機械学習の進化と仕事の未来

Conclusion:

IMFのAGI準備レポートでは、自律的判断や問題解決などの認知的タスクの重要性が強調され、先進国の経済的安定に影響を与える可能性が指摘されています。自動化の進展とその影響については、今後も注目が必要です。