OpenAI の Codex コーディング エージェントの製品開発責任者である Alexander Embiricos 氏は、人間のタイピング速度が汎用人工知能 (AGI) を実現するための主要なボトルネックであると指摘しました。彼は日曜日の「レニーズ・ポッドキャスト」でコメントした。エンビリコス氏は、人間のタイピング速度、つまりプロンプトを作成する際のマルチタスクの速度が、AGI に対する「現在過小評価されている制限要因」であると説明しました。 AGI とは、人間と同等かそれ以上に推論できる AI を指し、大手 AI 企業がこの目標を追求しています。 「エージェントに自分が行っているすべての作業を監視させることはできますが、そのエージェントにその作業の検証も行わせない場合は、依然としてボトルネックが発生します。たとえば、コードをすべてレビューしてもらえますか?」エンビリコス氏は語った。これを克服するために、エンビリコス氏は、人間がプロンプトを書いたり、AI 出力を検証したりする手間を省くためにシステムを再設計するよう求めた。人間にはこうした課題を急速に進めるスピードが欠けていると彼は主張した。 「エージェントがデフォルトで使えるようにシステムを再構築できれば、ホッケースティックのロックを解除し始めるでしょう」と彼は言う。ホッケースティックの成長は、進歩が突然上昇する前に横ばいを続けるパターンを表します。エンビリコス氏は、ワークフローを完全に自動化する単一の道は存在しないと指摘しました。それぞれのユースケースには、カスタマイズされたアプローチが必要です。同氏は、来年以降、早期導入者はホッケースティックの利益と呼ばれる急激な生産性の向上を経験するだろうと予測した。今後数年間で、大企業も同様の成果を達成するでしょう。 AGIは、アーリーアダプターの初期生産性の急上昇と、ハイテク大手がAIエージェントを使用してプロセスを完全に自動化する時点との間の期間に出現するとエンビリコス氏は述べた。 「そのホッケースティックはAI研究所に逆流することになるだろう。そしてそのとき、私たちは基本的にAGIに行くことになるだろう」と彼は語った。この生産性向上の AI 研究へのフィードバック ループが、AGI の実現を推進します。

Source: OpenAI Codexの責任者は、人間のタイピング速度がAGIのボトルネックであると述べています

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