レイ・カーツワイル氏がシンギュラリティについて解説
ニック・トンプソン氏（以下、ニック）：レイ、君と素晴らしいオーディエンスたちとここにいられることを、とてもうれしく思っています。あなたの自己紹介の中で私が一番好きなのは、あなたが生きているどの人間よりも長くAIに携わっていることです。
レイ・カーツワイル氏（以下、レイ）：その通りだと思います。マービン・ミンスキー氏は私の恩師です。もし彼が今生きていたら97歳になる年齢ですが、私たちはまた彼を呼び戻すつもりです。
ニック：そうですね。まず現在の状況について、レイに数分間質問をします。それから、シンギュラリティ（AI が進化する過程で、人間の知性を超えるのではないかとされる転換点のこと）に到達するためには何が必要なのか。今後20年についての話をします。
そして、シンギュラリティとは何か、シンギュラリティが私たちの生活をどのように変えるのかについて議論します。
最後に、この未来像を信じるとしたら、現在の私たちにとってどのような意味があるのかについて、少しお話しします。質問があればどうぞ。各セクションで私が（レイに）質問していきます。
さっそく最初の質問です。あなたは長い間、AI革命の中で生きてきたわけですね。その多くは驚くほど正確でした。私たちはみんな、大規模言語モデルによる2年半の驚くべき変革の中で生きてきたのです。大規模言語モデルの革新について、また最近起こったことについて、驚いたことは何ですか？
レイ：そうですね。1年前にこの本（The Singularity Is Nearer When We Merge with AI）を書き終えたのですが、大規模言語モデルについてあまり触れていませんでした。それをカバーするために本（の発売）を遅らせたのですが、それ（大規模言語モデルの革新）が起こるのは数年後くらいだと予想していました。
つまり、2029年までにそうなるだろうという予測を、私は1999年に立てました。私たちはまだそこまでは達していませんが、おそらく予定より1〜2 年早くなっているようです。ちょっとびっくりしました。
2029年には人間並みのAIが生まれる
ニック：あなたは1999年当時、2029年にコンピュータがチューリング・テスト（AIが人間をどれだけ真似られるかのテスト）に合格すると予測していましたね。その時期をもっと早めるのですか？
レイ： いいえ、まだ2029年と言っています。チューリング・テストの定義は正確ではありません。「GPT-4はチューリングテストに合格している」と言っている人たちもいますが、「（AIが）チューリング・テストに合格した」と人々が主張し始めるのは2、3年後でしょう。最終的に誰もがそれを受け入れるようになりますが、1回でそうなるわけではないんです。
ニック： しかし、あなたはチューリング・テストについて、非常に具体的な定義を持っていますね。その定義に合格するのはいつになると思いますか？
レイ： チューリング・ テストは、コンピュータが人間に代わって合格することを意味しますから、実際にはそれほど重要ではありません。それよりもはるかに重要なのは、あらゆる人間をエミュレート（真似）できるAGI (自動汎用知能) です。
つまり、2029年にはコンピュータが1台あれば、人間ができることは何でも同時にできるということです。そんなことは（今は）誰にもできませんから、今日の平均的な大規模言語モデルを使えばいいのです。
何でも（AIに）聞けば、かなり説得力のある答えが返ってきます。しかもとても速く、15秒で素晴らしいエッセイを書いてくれます。また質問すれば、別のエッセイを書いてくれます。人間にはそのレベルの仕事はできませんから、説得力のあるチューリング・テストを行うには、AIのレベルを下げなければならないのです。
大規模言語モデルが実現可能になってから2年しか経っていない
ニック： 参加者からの最初の質問です。「カーツワイル曲線は今でも正確ですか？」。
レイ： はい、最初のスライドを見てみましょう。これは80年間の実績を表したもので、指数関数的な成長です。この曲線上の直線は指数関数的な曲率を意味します。これは指数関数的ではあるものの、完全ではない場合は曲線になります。 左下隅を見ると、一定ドルあたり毎秒0.00000007回の計算を行うコンピュータから始まりました。
右上隅では、同じ金額で毎秒650億回の計算をします。それが、大規模言語モデルが実現可能になってから2年しか経っていない理由です。 実は以前にも大規模言語モデルがありましたが、あまりうまく機能しませんでした。テクノロジーは指数関数的に変化しますね。 例えば、再生可能エネルギーは太陽と風力から得られますが、これは指数関数的な曲線です。
私たちは、太陽エネルギーから得られるエネルギー量を100万倍にして、価格を99.7パーセント値下げしました。このような曲線があらゆる技術を方向づけます。これが私たちが進歩している理由になります。
つまり、私たちは何年も前に大規模言語モデルを作成する方法を知っていましたが、この曲線に依存していました。 それはかなりすごいことです。 まずリレーの速度を上げることに始まり、次に真空管、そして集積回路へと進みました。
そして毎年、この（指数関数的な）曲線上のどこにいるかに関係なく、ほぼ同じ量の進歩を遂げます。 この曲線上のどこにいるのか、 2週間前に最後のポイントを追加したばかりです。 繰り返しになりますが、基本的には1.4年ごとにこれを2倍にします。だからこそコンピュータはエキサイティングで、あらゆる種類の技術に影響します。
大規模言語モデルの発展と人間の脳の関係性
ニック： わかりました、それでは質問させてください。 あなたは心を構築する方法についての本（『How to Create a Mind ：The Secret of Human Thought Revealed』）を書きました。
あなたは、人間の心がどのように構築されているかについて多くのことを知っています。 AIの進歩の多くは、私たちがニューラルネットワーク（人間の脳の神経回路を模した数理モデル）について理解していることに基づいて構築されていますね。
したがって、これについての私たちの理解がAIに役立つことは明らかです。 過去2年間に、これらの大規模な言語モデルを観察することで、私たちの脳について何か新しいことが学べたのでしょうか?
