OpenAI共同創業者、再帰的自己改善は重大な技術的不確実性に直面すると指摘

TREE NEWS 報道： OpenAI共同創業者のJohn Schulman氏は、研究者のCharlie O’Neill氏とBeren Millidge氏とともに、再帰的自己改善が近い将来に知能爆発を引き起こす可能性は低いと述べ、現在のTransformer＋強化学習のパラダイムが汎化、継続学習、サンプル効率において漸近的な限界に達する可能性があると主張した。進歩の焦点は、生の計算資源の拡大からデータ効率、そしてスパースまたはモジュラー型アーキテクチャへと移っており、実運用データからの蒸留と継続学習が小規模ラボにとって鍵となると見られている。