OpenAIとMicrosoftのAGI競争：実世界テストがAIの真の優位性を証明する

OpenAIとMicrosoftのAGI debate AI分野において、OpenAIとMicrosoftは「人工一般知能（AGI）」という议题で競い合っています。これは単なる議論ではなく、両者のパートナーシップが大きく変わるきっかけとなり得る重要な問題です。現状では、OpenAIがAGIを実現して人間の能力を上回るまで、MicrosoftはOpenAIから多額の技術的および財政的便益を受け取ります。例えば、OpenAIはMicrosoftと契約に基づいて、多額の収益を配分しなければなりません。この理由から、OpenAIのCEO、サム・アルバートがAGI実現の近さについて頻繁にコメントしているのも不自然ではありません。 対照的に、MicrosoftのCEOであるサティア・ナルデラは、AGIに向けた動きを「ベンチマークハッキング」と呼んで批判しています。これが意味するのは、AI研究者やラボが特定の産業ベンチマークで高い成績を出すためにモデルを設計しているということです。しかし、実際の生活では依然として多くの課題があることを示唆しています。AGIは、「大半の経済的に価値のある作業で人間を上回る自律的なシステム」を指します。個別のタスクでAIが人間より優れている例は多数ありますが、AGIでは多種多様な задачиで人間を超える必要があります。 実-worldのAGIテスト 過去数ヶ月で、私は実-worldでのAGIの達成を検証するためのいくつかのテストを考案しました。これらは、毎日の生活でAIが解決すべき具体例です。しかし、これらが現実世界で機能するにはまだ長い時間を要すると見られています。特に物理的な世界の操作タスクは非常に難しく、人間の能力を超え franca 実現困難だと考えられています。 例えば、「バスケットボールネットの組み立て」テストは興味深い一例です。AIがこれを行うことは近い未来に可能性がありますが、他の多様な物理的タスクでも人間を超えるためには、さらなる技術的な進歩が必要です。両社の競っている違いを解決するために、契約の条件に則って、AGIの達成については専門家の意見を求めることができます。 業界の見解 メタのAI研究科学者であるコスタンディン・ミシチェンコ氏は、最近のツイートで「大規模言語モデルはインターネットデータから知能を模倣するのみで、その知能を直接獲得する経験はありません。体験から学ぶ核心的なアルゴリズムが欠けているため、人間がその作業を代わりに行う必要がある」とコメントしました。これは、大規模言語モデル（LLM）と本物の知性との間の-gapが思っている以上に大きい事を示していると彼は考察しています。AGIが既に存在すると主張する人々に対して、ミシチェンコ氏はAGIが可能になるまで、何か現在の言語モデル以上のものを創り出す必要があると結論付けています。 なお、本記事は技術的な観点からAIの現状と将来性について考察したものです。OpenAIとMicrosoftの今後の展開に注目が集まる中、専門家の意見が注目されることが予想されます。 この要約は、AGI debateにおける主要な事実と議論点を简洁に述べています。さらに、実-worldテストの具体的な例と、業界内の見解を含めて、読者が理解しやすいように整理しました。最後に、業界関係者のコメントを取り上げて、技術的な深掘りをしてみましょう。