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AIのスケーリング則とAGI達成戦略

この動画の書き起こしは、AIの急速な発展が‌‌スケール則‌‌、すなわち計算リソースやデータ量などの資源を投入し続ければ性能が向上するという経験則に基づき、‌‌汎用人工知能（AGI）‌‌の達成が技術的なブレークスルーなしに可能であるという見解を解説しています。

話し手は、このスケール則によりAIの性能が人間を超越する可能性を指摘し、特に‌‌マルチモーダルAI‌‌のような多様なデータ種類を統合することで、さらなる飛躍的な進化が期待されると論じています。

研究開発者に対しては、将来的に巨大なAIモデルに置き換えられるであろう小手先の技術開発を避け、スケール則を活用するか、その恩恵を受ける応用開発に注力するよう推奨しています。ただし、資源の枯渇やコストの高騰といった限界についても触れつつ、AIの効率化技術の進展により、スケール則に基づく成長がしばらく継続するだろうと予測しています。